算法推薦視域下思想政治教育的危機研判與應對策略

譚鈺瑩

摘?要：人工智能時代，算法推薦技術以其精準畫像、精準迎合的優勢，成為高校思想政治教育新的實踐背景、發展契機和技術工具。高校思想政治教育在與算法推薦技術深度耦合的同時，也面臨教育者主導地位被消解、話語體系被解構、價值共識凝聚被削弱等危機。對此，必須利用主流價值引導和駕馭算法，加強算法和信息素養教育，推動算法主動融入高校思想政治教育話語傳播創新，切實提升高校思想政治教育實效性與針對性，使高校思想政治教育突破困境，化危為機。

關鍵詞：算法推薦；思想政治教育；實效性；危機；應對

中圖分類號：G4?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.24.077

2021年7月，國務院印發的《關于新時代加強和改進思想政治工作的意見》中明確提出，要“推動思想政治工作傳統優勢與信息技術深度融合，使互聯網這個最大變量變成事業發展的最大增量”。伴隨人工智能時代的到來，算法推薦技術不僅成為各學科學者高度關注的重大課題，也對高校學生的認知行為產生了深刻影響。同時，學界也產生了大量關于算法推薦系統的研究成果，包括算法推薦系統的生成、危害以及風險規避。然而，關于算法推薦與思想政治教育相結合的研究成果卻并不多見。當前，算法推薦技術已經與生活世界深度融合，高校想要提高思想政治教育的實效性，必須對算法推薦介入下高校思想政治教育的現實危機進行審視和研判，探索行之有效的應對策略。

1?算法推薦介入高校思想政治教育的研究現狀

本文基于中國學術期刊出版總庫中國知網CNKI，對文獻進行精準匹配檢索，時間截至2023年5月18日，以“算法”“算法推薦”“思想政治教育”“高校”等詞為主題詞進行檢索，經篩選后最終獲得研究文獻195篇。

1.1?科研團隊與機構

在CiteSpace軟件幫助下對發文作者展開分析，發現出現頻次最多的三位作者為董圓圓、王學儉、馮瑞芝，作者間發表論文數相差不大，并未形成有效的學術合力。對發文機構進行分析得出總量排名前三位的高校分別為蘭州大學、復旦大學和華東師范大學，皆為擁有馬克思主義理論一級學科博士點的重點科研院校，在相關學科領域具有較強研究水準。通過與作者合作網絡比對發現，雖然有大量機構在進行相關研究，但各單位間沒有建立起有效的合作關系。

1.2?核心主題

關鍵詞是對文獻主要內容的概括和濃縮。由Citespace對數據源進行分析，發現“人工智能”“算法推薦”“耦合邏輯”“師生關系”“大學生”等是該研究中出現頻次較多的關鍵詞。可以看出，國內學界對該問題的研究主要集中于對算法推薦介入思想政治教育中教育者、教育對象、教育載體、教育內容以及價值、風險問題的探討，而將算法推薦介入高校思想政治教育這一特殊場域的研究相對較少。

2?算法推薦與高校思想政治教育的耦合邏輯

習近平強調，要推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新。從個性化閱讀內容到智能化“觀念建構”，算法推薦已實現了角色和功能的轉變。從高校的角度考察算法推薦和思想政治教育的耦合邏輯，可以看到算法推薦對高校思想政治教育的創新發展起到賦能作用，高校思想政治教育也引領著算法推薦的價值導向。

2.1?算法推薦技術的運行原理

“算法”起源于計算機領域，其本質是由一系列公式和代碼為解決具體問題所組合形成的指令，是“一種有限、確定、有效的并適合用計算機程序來實現的解決問題的方法”。而算法推薦屬于智能算法中的特定分支，是為了與用戶需求和信息供給相匹配而被設計出來的智能信息技術。算法推薦以其高度智能、獨特的技術運行原理，對大學生的認知行為產生了深度影響，由此與高校思想政治教育過程發生耦合。

主流算法推薦主要包括基于協同過濾尋找“同類人”、基于內容進行“畫像”、基于相似語義推薦以及基于實時熱度推送高點擊率的信息等類型。不同算法推薦技術有著基本重合的運行原理：一是建構算法“內容池”，對海量數據進行整理、特征提取和分類標注；二是對用戶特征進行精準“畫像”，通過“考察”用戶的個人偏好、瀏覽記錄等特征，為用戶貼上不同標簽，從而描繪出一幅活靈活現的用戶畫像；三是做好內容端和用戶端的耦合匹配，機器將內容端、用戶端的特征數據和實時情境數據導入“用戶內容滿意度”的函數中，便可推測出是否要對該內容進行推送，簡單來說就是“投其所好，送其所要”。

從運行原理看，算法推薦完成了從粗放的關鍵詞搜索、聚合歸類到精準匹配用戶信息需求的跨越式發展，成為能夠深度挖掘數據、自主學習并舉一反三的“畫像師”“讀心者”，第一次將量身定制的個性化傳播從概念變為現實，實現真正的“懂你”。

2.2?算法推薦與高校思想政治教育的內在關聯

算法推薦賦能高校思想政治教育的創新發展。馬克思指出：“物質生活的生產方式制約著整個社會生活、政治生活和精神生活的過程。”因此，算法推薦時代的來臨必將引起高校思想政治教育的深度變革。

算法推薦的廣泛應用一方面突破了以理論灌輸和說服教育為主的傳統教室授課模式，另一方面實現了高校思想政治教育對學生精準聚焦、靶向施策的目的。從教育者端看，教師可采用“基于內容進行畫像”的算法推薦技術，制定符合學生思想特點的推送方案，實現信息與受眾的點對點匹配。從受教育者端看，算法推薦根據學生殘留的網絡碎片信息分析歷史行為數據，將與其思想行為相符的教育內容精準投送到個人社交平臺。從算法設計主體與相關責任部門視角出發，面對校園網絡輿情問題，算法推薦可以將有針對性的教育內容嵌入傳播鏈條源頭，以顯性與隱性結合的教育手段，幫助學生接受主流價值觀熏陶。

2.3?高校思想政治教育引領算法推薦的價值導向

“在一個媒體和代碼無處不在的社會，權力越來越存在于算法之中”。信息化社會的算法權力已經彌散、滲透進互聯網的每一個角落，重塑著人們的價值理念和行為模式。由于其背后的資本邏輯和工具理性特征，原本用來過濾無用信息的算法推薦以“流量為王”，用低俗娛樂信息吸引用戶視線，導致價值失序、行為失范和話語失聲。因此，為了展現算法推薦正向積極的一面，高校思想政治教育必須賦予算法推薦價值正當性，掌好算法推薦的“舵”，才能為算法設計者、把關者和學生用戶帶來精神滋養，矯正其價值取向，確保其駛入正確航向。

3?算法推薦視域下高校思想政治教育的危機研判

作為不斷變化發展著的應用型科學，算法推薦技術在賦予高校思想政治教育轉型以契機的同時，也帶來了危機與挑戰。

3.1?去中心化：工具理性消解高校思想政治教育者的主導地位

習近平總書記指出，思想政治教育“要堅持主導性和主體性相統一”。然而在算法推薦時代，網絡空間中信息傳播呈現出去中心化、扁平化的特征，人人皆可成為信息傳播的節點。這種去中心化的特質反映在高校思想政治教育實踐中便造成了受教育者主體性的全面激活和教育者主導地位的不斷消解。

首先，工具理性凌駕于價值理性之上，議題設置決定權由人過渡到物。馬克斯·韋伯認為，工具理性行為是將目標作為自己的行為導向，在所追求的功利和利益的驅使下，用某種手段實現自己所期望的終極目標。在傳統高校思政教育模式中，議題設定和活動的具體開展是由教育者主導的。然而在算法時代，工具理性僭越了價值理性，議題設定權被讓渡給了機器。算法推薦為增強學生用戶黏性，一般會設定吸引眼球的話題，那些具有思想性和知識性的教育內容則會被忽視。長此以往，學生用戶得不到正向價值引導，容易陷入價值虛無的泥潭，一不小心就會受到西方普世價值、歷史虛無主義等思想的毒害，導致國家認同感下降，威脅我國意識形態安全。其次，高校思想政治教育者的主導地位不斷弱化。算法賦權下主流媒體和教育者面臨邊緣化風險，受教育者則可以通過發布、轉發、評論等方式，全面激活自身主體性。如學生群體可以選擇感興趣的話題標簽執行算法的信息過濾。當前，很多高校思想政治教育活動依托網絡空間開展，教育者與受教育者以符號形式出現，如果教育者對算法推薦工作原理認識不到位，就無法把握思想政治教育活動全程。

3.2?泛娛樂化：受眾本位解構高校思想政治教育的話語體系

馬克思認為，“人們為之奮斗的一切，都同他們的利益有關”。算法推薦遵循的資本邏輯，是指資本追求剩余價值的增殖擴張邏輯。資本的天性是逐利，資本裹挾下，商業媒體往往忽略信息的真正價值只著眼于攫取流量帶來的利益。低俗娛樂信息筑成以“受眾本位”為主體的圍墻，構建出尼爾·波茲曼所說的“娛樂之城”，人們心甘情愿地成為娛樂的附庸，結果是人們成了一個娛樂至死的物種。

思想政治教育話語是教育者在思想政治教育過程中所使用的話語表達和模式。在算法推薦助力下，夸張、短小的泛娛樂化內容開始向校園滲透，試圖以趣味性彌合思想性、價值性，從而解構高校思想政治教育的固有話語體系。主要表現在：其一，在資本驅動下，主流媒體被娛樂媒體持續擠壓，傳播主流意識形態的話語體系建設出現缺陷。其二，靈動性的充實必然帶來權威性的喪失，吸引力的提升必然帶來嚴謹性的下降。娛樂化媒體傳遞的低俗內容會對傳統高校思想政治教育系統性、邏輯性的話語體系造成沖擊，甚至誤導高校思想政治工作者，使其過分迎合大學生的心理需求，本末倒置。

3.3?圈層化：“信息繭房”削弱高校思想政治教育的價值凝聚

算法推薦的介入在巧妙解決傳統思政教育內容嚴肅古板、生活化水平低問題的同時，也加劇了“信息繭房”效應。

桑斯坦認為，“信息繭房”就是“只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西”，是一種“偏食”行為。學生進入充滿同質化信息的“回音室”中，不感興趣的異質信息則被排斥在“回音室”之外。久而久之，這些經過算法精心篩選的同質信息共同完成了對個體的規訓和操縱，而高校思想政治教育內容難以打破價值壁壘進入“回音室”，最終導致學生認知結構固化，形成刻板效應，陷入算法“舒適圈”。此外，算法推薦將具有相同興趣的學生聚集起來，形成各種社交圈層。圈層內成員與外部世界交流減少且擁有相似的觀點，經過時間累積群體間異質的特征愈發明顯，傳統思想政治教育內容無法進入圈層形成價值引領。在面對熱點問題時，這種群體往往容易在極端情緒的支配下做出非理性的偏激行為，形成群體極化現象，嚴重妨礙價值共識凝聚。

4?算法推薦視域下高校思想政治教育的應對策略

4.1?從“遮蔽”到“解蔽”：利用主流價值駕馭算法，實現主體性復歸

從技術哲學角度看，算法推薦技術的廣泛應用會形成一種自主性力量。當這種力量使技術脫離了人類的控制，就會導致人的主體性被遮蔽。具體到高校思想政治教育過程即算法推薦的工具理性對高校思想政治教育產生“遮蔽”風險，因此，必須夯實算法價值基礎，呼喚思想政治教育主體性的復歸。

第一，堅持主流價值觀主導地位。當前，各種社會思潮在網絡空間內暗潮洶涌。因此，高校思想政治工作者首先應守住思想輿論陣地，堅定黨性立場，在思政課上廣泛調動大學生接受主流價值觀教育的積極性。另一方面，教育者也要旗幟鮮明地抵制異質文化，不因在網絡空間中的身份隱退而喪失職業道德，時刻弘揚主旋律，鞏固馬克思主義的領導地位。

第二，發揮主導作用賦予算法推薦以價值理性。在算法推薦的信息收集環節中，高校思想政治教育者應提高篩選能力，提高警惕，避免不良思潮滲透進校園生活。在信息推送環節，要根據大學生群體的差異性，將符合高校育人目標與學生認知結構，且學生感興趣的優質內容分發給學生，讓算法推薦的偏好向社會主義核心價值觀靠攏，強化教育者的主導地位。

4.2?從無序到有序：加強算法素養教育，營造清朗信息環境

高校思想政治教育是以師生雙方為主體的實踐活動。因此，要想應對算法推薦所帶來的危機，就必須首先提升師生的信息素養和算法素養，為高校思想政治教育凝聚共識增添人文意蘊。

對高校思想政治工作者來說，一是要對算法推薦的基本運行原理和其隱性權力有全面認識。二是要了解現實熱點事件背后的“算法之手”，引導學生感受算法的存在。三是在思政課上利用算法技術和時事熱點設計相應議題，吸引學生討論和互動，從“身體在場”轉變為“思維在場”。對于學生，首先要對算法推薦在生活世界中的具體表現有一定認識，并積極尋找多樣化信息以滿足自我需求；其次要提升信息甄別、分析及整合能力，減少對低俗內容的關注，以提高優質內容的推薦概率，營造清朗的信息環境。

除教育者和受教育者外，還要提升算法人員的價值理性。算法自身沒有意識，它由人創造又用之于人。算法技術人員可以重新設定信息分配機制，把握好思想政治教育內容的比重，通過限定推送比例，均衡地將各類內容呈現給用戶。

4.3?從介入到融入：推進高校思想政治教育話語創新，實現精準高效育人

當前，必須加大高校思想政治教育思維、手段和話語的創新力度，使算法推薦從介入到主動融入教育實踐過程中，更新算法推薦“內容池”，才能充分適應算法推薦時代的新情境、新主體。

首先，要建立個性化、精準化的思維方式，全面把握學生的利益訴求、情感需要、思想動態和認知規律等，為不同圈層學生量身打造更個性化的教學內容，使困在“信息繭房”中的學生主動“破繭”。其次，要改變傳統思想政治教育手段單一刻板的局面，運用新穎的教育方式和載體，實現價值灌輸與交流對話融合、正面灌輸與情境教學融合。例如，運用大學生喜聞樂見的短視頻、直播、Vlog等形式制作教育內容，提高大學生的內容認同，改變刻板印象。最后，要消除教育話語隔閡，避免過多使用抽象嚴肅的訓誡語調和政治名詞。教育者應盡力塑造接地氣的話語風格，在堅持馬克思主義話語科學的基礎上，引導學生拓展新的興趣增長點，突破舒適圈，讓高校思想政治教育更有溫度，實現同頻共振、聲入人心。通過思維、方法及話語等方面的創新，高校思想政治教育才能借助算法轉型的“東風”，更好地踐行育人初心與使命。

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