規訓與抵制：算法推薦下用戶自主覺醒與抵抗實踐

◎段夢琪

算法技術被定義為“解決特定問題或實現特定結果而采取的一系列步驟”①，現已成為智能平臺運轉的基礎架構的一部分。推薦算法是在算法基礎上，通過對用戶行為進行數據追蹤和分析，輸出個性化精準推薦，以抖音、淘寶智能推薦平臺為典型代表。第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022 年12 月，我國短視頻用戶規模已達10.12 億。②觀看“個人定制”短視頻成為慣習，平臺推薦邏輯束縛著用戶的選擇權，增強著用戶對推薦系統的黏性，可以說系統隱性操控實現了對用戶意識規訓的目的。

當用戶在使用媒介期間感知到個人被算計和監視時，便會嘗試一系列行為試圖躲避算法追蹤或對其進行錯誤引導，這便是德賽圖和斯科特的“日常抵抗”思想。德賽圖將日常生活看作是全面監控下的宰制和抵抗的斗爭場域，提出戰術是“弱者”在專有地點的缺席造成的故意行為，以“時間換取空間”的方式迂回滲入權力之中，小心地在權力裂縫中僥幸獲得成功。③置于互聯網場域下理解，用戶面對推薦算法，也逐步形成一套較為完整的抵抗“戰術”，在不斷地磨合和調適中尋找最佳契合角度。

一、文獻回顧

米歇爾·福柯在《規訓與懲罰》中用“全景敞視監獄”理解現代社會權力的運作模式：囊括無數間小型囚室的環形建筑中心無時無刻不被一座瞭望塔監視著。④出于壓力，每個人都會形成自我監視，這種監視關系便是福柯所提出的規訓理論中規訓手段的一種。如今，當算法技術被應用在推薦新聞、推送廣告、駕駛汽車、評級信用等方面時，流動的結構空間中用戶以數據化形式進一步被規訓，以個性和隱私作交付，進行著自我展現、自我暴露和自我審查等行為，但在過度分享和展示后，規訓的力量也讓他們本能地意識到“被凝視”，他們開始調整自己的言論和行為。在這個角度上，公共空間是具象化的全景敞視監獄，而這種監視便是對人們的規訓和鞭策。

斯科特在《弱者的武器》中指出，農民階層的反抗意識可分為行動和意識兩方面。⑤米歇爾·德賽圖在《日常生活實踐》中提出了“避讓但不逃離”抵制理論，認為社會底層人民在日常生活長期受到壓制的規訓之下，既不離開其勢力范圍，又能恰到好處地抵抗強制規訓。抵抗行為的產生投射出當前互聯網底層用戶的生活壓力、對工具理性的批判和自我主體意識的覺醒，瑣碎的“日常抵抗”不斷積累主體意識，最終能匯聚成一股能量倒逼算法制定者作出適當改變，這也成為一種強制溝通的方式。互聯網視域下，網絡平臺試圖以“機械化推薦”規制人們的生活方式，而用戶則通過線上的“日常抵抗實踐”對算法展開抗爭，通過直接或間接迂回的抵抗手段，無形中對算法進行反擊。

二、被規訓的個體：主體性價值隱退

在大數據捕捉和算法計算分配構建的賽博空間活動秩序中，人的信息接收和社交關系都越來越依賴算法，被海量數據信息裹挾的用戶個人精神和主體意識不得不接受技術的規訓。

（一）習慣規訓：從心理依賴到沉溺致癮

算法技術的規訓是階段性的，不斷增強用戶黏性，直至心理上癮。在以抖音為代表的智能推薦短視頻平臺上，定制化內容看似節約用戶時間成本，但在流量和商業利益的價值導向下，通過不間斷的“瀑布流”式個人“日報”，實現對個人縱向時間軸的控制。“數字時代的環境和氛圍比歷史上任何時代都更容易讓人上癮。”⑥當捕捉用戶注意力成為平臺第一目標時，智能算法基于不同情境對用戶畫像進行設計，輸出滿足其現實需求的定制化內容，使用戶沉溺在虛擬幸福中。為保持用戶對軟件的高度黏性，平臺不斷尋找新的內容風口，打造新的爆點。從用戶角度出發，原有碎片記憶在還未完全形成完整認知時，新碎片的出現又打斷了原始知識積累進程。技術的黑箱和信息的不對稱讓用戶在無意識狀態之中被放置于被剝削位置，用戶被個性化麻藥麻痹，在算法的精準“投食”中無法抽離，個人畫像在賽博世界中被整全性肢解，而這種剝削之下也導致了用戶主體意識的喪失。

（二）認知規訓：從內容到圈層的同質化

近年來，對算法推送信息立場的客觀性、真實性討論也延伸出較多關于“信息繭房”“過濾氣泡”的討論，推薦算法的盛行更是加快了此繭房的形成速度。推薦算法不斷地向用戶興趣最深處挖掘，完善用戶個人畫像，這其實阻礙了完整信息的推送，抑制著用戶對未知的探索欲，人的自主選擇性和自由意志受到智能算法的潛在規制。算法雖然是技術創新的產物，但同時也是“信息繭房”的締造者，是技術規訓的重要手段。

算法在為具有相同特質的用戶群體培養更多共同興趣時，圈層內同質信息的泛化也影響著社交媒體走向同質化，信息愈加封閉和狹隘，人們的立場和觀點再次固化，這時人們的感知便如韓炳哲所說，變成一種“毫無節制的呆視”⑦。當同質化顯露在社會各個生活領域時，社會不再給人們帶來新的洞見，探索欲望棱角被磨平，碎片化信息持續強化著一成不變的內核，人們心智不再有“否定性”，生活中也不再有能夠站出來否定自我的他者，最終陷入“自我想象的洗腦”狀態中。

（三）行為規訓：液態監視下的自由空值

18世紀末，邊沁提出具有獨特圓形結構設計的全景監獄，福柯說這是一座象征著“精神對精神的權力”堪稱完美的規訓機構。而如今互聯網的后臺監視和記錄與全景監獄原理相似，只是互聯網的存在讓監視流動了起來，這也是鮑曼所提出的“液態監視”。監視液態化的社會已經成為現代智能社會的重要特征之一⑧，身份的透明化使得用戶一切痕跡都成為算法分析的對象，用戶隱私成為空值。不只是數據監視的實時性讓用戶處于無時無刻不被監視的情境中，用戶也存在主動交付隱私的行為。在平臺鼓勵下，用戶積極地參與到線上形象管理中來，將個人信息、興趣愛好標簽自覺奉上，但偶爾也觸發對隱私和監控話題的爭論，于是，人們在拒絕隱私侵犯和主動交付個人信息間反復橫跳。

三、弱者的武器：算法抵抗實踐與“反規訓”

技術已成為人們生活中無法剝開的那部分，基于對算法的經驗性認知和體驗，人們也開始“戴著鐐銬跳舞”，試圖突破技術枷鎖勇毅前行，然而由于不同用戶對算法推薦技術的想象不同，抵抗戰術也有所不同。

（一）躲避：阻斷數據連接

在推薦內容無法提供使用快感，或與個人需求出現匹配斷裂時，用戶會采取拒絕點開、下載，甚至卸載等極端阻斷軟件行動，這種躲避和逃離在斯科特看來是弱者的常用武器，是主動選擇的結果。以抖音為例，當用戶在面對無感視頻時會快速劃走，防止后臺留下“瀏覽足跡”，害怕被貼上相關內容的喜好標簽，也有相關使用者表示為了避免平臺對個人信息的獲取，會主動拒絕下載相關軟件。⑨這種對推薦算法技術從空間上進行阻斷的方式也是卡爾·紐波特提出的“數字斷舍離”計劃，即“停用生活里一切不必要的科技”，以娛樂化、碎片化為標簽的短視頻并非人們獲取知識和信息的必要手段，它只屬于錦上添花的存在，用戶對此類“不必要的科技”主動進行的數據和信息阻斷過程其實是對個人主體意識的最大保護。

（二）嵌入：主動適配規則

當人們的生活被算法的智能性帶向更偏向積極和便利的軌道時，用戶會積極地與算法系統進行交互，按照平臺設計開發的原意進行交互，甚至將自己的想法策略主動嵌入到算法規則中，如積極使用點贊、收藏等功能表達自己的喜好，積極參與評論以糾正相悖觀點，針對性地使用算法塑造個性化信息流。這種高度卷入算法推薦規則的行為并非代表用戶處于“技術無意識”狀態，反而展現了用戶自主思考，通過交付自己的隱私和監控權以獲得更好的推薦內容，這是一場較為公平的交易。⑩此外，部分用戶會通過完成新注冊平臺的“自我定制”環節，參與到自我信息產品的定制中，成為更高級的個性化用戶。但用戶主動嵌入過程也體現了平臺系統程序對個人選擇權的制約過程，比如在感興趣與否的二元對立選擇中，點擊“不感興趣”，其本身就是反向選擇感興趣，這種參與也深化了后臺用戶畫像的細節。

（三）抵抗：反向規訓控制

技術素養較高的用戶透過對算法推薦平臺的邏輯理解，嘗試將個人意識凌駕于機器意圖之上，從更深層面去規避、扭轉和反規訓算法。例如，有的用戶會選擇關閉“通知”，故意不點贊、不評論、不關注、不登錄，減少個人網上瀏覽痕跡以規避某些信息的推送；有的用戶主動對內容產品進行引導，擾亂后臺的精準標簽和畫像，以此來維護自身的主體意識和主動權；有的用戶對個人隱私極度重視，采用虛擬專用網絡，以抵抗平臺對個人信息的收集；算法素養較高的用戶則利用技術打敗技術，比如利用RSS信息聚合服務快速獲得多個網站的訂閱內容，以破除單一來源的“信息繭房”……根據不同的平臺和場景采取不同的行為和策略，都是用戶為擺脫算法監視和規訓所進行的嘗試。這種“反算法”行為并非意味著遠離數據，合理地利用數據和平臺算法進行抗衡也是在信息社會中牢牢掌握個體主動權的新思路。

四、意義與反思

技術在發展過程中是多方參與、共同構建的產物，永遠鑲嵌在人們所處的社會文化之中。因此，為避免工具理性邏輯成為通用邏輯，還需要通過政府頂層規范、平臺制度重塑和提高用戶算法素養等多種方式，防范技術發展帶來的問題。

（一）技術治理：完善政策法規，進行技術規范

2022 年3月，國家互聯網信息辦公室等四部門聯合發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（以下簡稱“《規定》”）正式施行，將對算法應用中存在的違法和不良信息傳播、操縱社會輿論等亂象進行整治。其中《規定》第十七條要求，“算法推薦服務提供者應當向用戶提供不針對其個人特征的選項，或者向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務的選項。”這是給予用戶對推薦內容的一票否決權利，也是人們對算法進行反規訓的權利體現。但目前各平臺對于“算法關閉鍵”按鈕的層層煩瑣的操作步驟和相關提示的“咬文嚼字”，讓用戶仍處于被動地位。算法治理不是一場“打地鼠游戲”，盡管當前國內算法治理政策需求較為迫切，但政府和市場失靈的問題還需進一步對治理模式和手段進行探索。?應該以治理目標、主體、對象、手段、模式這五項治理要素為維度，建立完整系統的綜合治理框架。在治理對象上，從算法應用主體和應用場景角度拓寬算法治理范圍；在治理手段上，實現司法和技術治理雙線共行。

（二）平臺規范：推動平臺組織制度，重塑透明

人與媒介技術的互相建構是一個復雜過程，算法從底層修改著生活邏輯。作為網絡活動主體的用戶，其行為也在倒逼算法技術迭代，推動平臺組織的制度重塑。人是具有自律自覺能力的主體，算法只有在人類主體的正確引導下才能展開活動。在用戶反向推動下，平臺不斷完善雙向交流通道，根據用戶反饋對產品使用體驗進行優化，在重視對算法系統能力建構的基礎上強化對客戶的理解和服務意識。其中，平臺需要注意對算法邏輯規則的設定，對用戶進行畫像分析時，必須盡可能減少低俗化、娛樂化的模型趨勢，盡量突出用戶正面興趣點，給予積極內容推薦和引導。同時，還要在算法邏輯設計中增加對優質內容的曝光，將精準推送與優質題材結合，培育整體向上向善的網絡文化，如此對平臺網絡信息內容的生態管理才能實現公共性和商業性的平衡。

（三）用戶自主：提高主體意識，突破理性牢籠

馬克思·韋伯曾提出“理性鐵籠”概念，即當工具理性超越價值理性，手段成為目的時，人們便不可避免進入“技術牢籠”中，被自己構建的規則束縛。啟蒙運動后，人們認為行為可以等同于一個人的內心，但一個真實的人并不等于算法捕捉到的表面信息。根據“多數即正義”原則，當數據和流量成為評價的標準時，算法捕捉到的只是標簽和頻次的最大公約數，所以算法標簽相加小于真實的人。用戶對算法的抵抗實踐也只是拒絕在賽博世界中被進一步切割，拒絕個人自主性被抽空。就像雪莉·特克爾所說，“我們值得擁有更美好的未來，只要記得提醒自己，我們才是能夠決定如何使用科技的人。”?在技術社會之下，反抗的基點是個人，根據自己的需求和動機對內容加以選擇，有計劃、有目的地使用媒介，成為對內容文本進行多義解讀的“理性驅動者”。但算法時代并非對每個人有明確的高要求，個體只需嘗試避開自己的本能反應，關心和提高主體意識，將精神層面真正的獲得感置于前面即可。

五、結語

當推薦算法成為人們獲取信息必經的過濾器時，用戶更加依賴并沉溺在個性化定制中，隱私被入侵成為日常慣例。社會信息同質化、群體圈層化過程加速，而用戶也根據算法想象產生了不同程度的抵抗行為，比如通過主動嵌入規則“扶正標簽”，讓推薦算法生成更為準確的推薦，又或者是采取“擾亂畫像”策略，拒絕精準推薦。對算法進行反規制是對人主體性的強調，但在算法技術進行突圍的實踐中，個人仍舊是“戴著鐐銬跳舞”。當代社會要不要算法并非一個非此即彼的選擇題，只能通過政府或平臺對技術監管的傳達，尋找公共性和商業性的平衡。但是，若想提高對算法技術克制的上限，還需每一個人的行為投入，嘗試去逆轉行為本能，才能更加客觀地認識算法推薦機制造成的正負面影響。

注釋：

①Diakopoulos N．Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Computational Power Structures[J]．Digital Journalism,2014,3(3):398-415．

②第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[EB/OL]．中國互聯網絡信息中心,2023-03-02．https://www．cnnic．net．cn/n4/2023/0302/c199-10755．html．

③吳飛．“空間實踐”與詩意的抵抗——解讀米歇爾·德塞圖的日常生活實踐理論[J]．社會學研究,2009(02):177-199+245-246．

④[法]米歇爾·福柯．規訓與懲罰[M]．劉北成,楊遠嬰,譯．上海:生活·讀書·新知三聯書店,2019:234．

⑤[美]詹姆斯·C．斯科特．弱者的武器[M]．鄭廣懷,張敏,何江穗,譯．南京:譯林出版社,2007:35．

⑥[美]亞當·奧爾特．欲罷不能：刷屏時代如何擺脫行為上癮[M]．閭佳,譯．北京:機械工業出版社,2018:10．

⑦[德]韓炳哲．他者的消失[M]．吳瓊,譯．北京:中信出版集團,2019:183．

⑧董晨宇,丁依然．社交媒介中的“液態監視”與隱私讓渡[J]．新聞與寫作,2019(04):51-56．

⑨張萌．從規訓到控制：算法社會的技術幽靈與底層戰術[J]．國際新聞界,2022(01):156-173．

⑩Swart J．Experiencing algorithms:How young people understand,feel about,and engage with algorithmic news selection on social media[J]． Social media+ society,2021,7(2)．

?Geiger R S．Beyond opening up the black box:Investigating the role of algorithmic systems in Wikipedian organizational culture[J]．Big Data&Society,2017,4(2)．

?[美]雪莉·特克爾．群體性孤獨[M]．周逵,劉菁荊,譯．杭州:浙江人民出版社,2014:355．