推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合：應然圖景、實然困境、紓解思路

王鵬 祝新宇

摘 要：推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合是智能時代提升網絡意識形態(tài)治理效能、助力國家治理現代化的應然之舉。作為人工智能技術主要分支的推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合可以取得統(tǒng)籌信息資源，構建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓成員和社會；提升動員效能，降低治理成本的正向效果。但二者在融合過程中仍然存在“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識生成、算法偏見動搖主流意識形態(tài)認同建構、“后真相”語境消解主流意識形態(tài)權威等實然困境。為此，要以加強算法規(guī)制、強化各類媒體平臺自律意識、培育用戶算法素養(yǎng)等為紓解思路，切實推動智能時代網絡意識形態(tài)治理朝著科學化、現代化發(fā)展。

關鍵詞：網絡意識形態(tài)治理；推薦算法；應然圖景；實然困境；紓解思路

隨著信息技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的意識形態(tài)工作方法已經不能滿足掌控網絡意識形態(tài)主導權、打贏網絡意識形態(tài)戰(zhàn)爭的新要求，如何有效治理網絡意識形態(tài)成為時代之呼喚。推薦算法這一技術發(fā)揮著構造流量入口、捕捉用戶黏性的關鍵作用，為網絡意識形態(tài)的傳播與形塑帶來深刻影響。因此，利用推薦算法技術賦能網絡意識形態(tài)治理，進一步實現推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合是提升網絡意識形態(tài)治理效能、助力國家治理現代化的題中應有之義。

一、推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合的應然圖景

不論身處什么時代，人類物質文明、精神文明的發(fā)展都離不開科學技術的助力。推薦算法在“創(chuàng)造新的方法、明確新的戰(zhàn)略框架和構建新的社會秩序”[1]等方面極具潛力，將其運用于網絡意識形態(tài)治理實踐，使之與網絡意識形態(tài)治理深度融合，在應然層面可取得統(tǒng)籌信息資源，構建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓成員和社會；提升動員效能，降低治理成本等正向效果，為我國網絡意識形態(tài)治理方式的轉換與治理格局的重塑刻畫出美好圖景。

（一）推薦算法的技術運行邏輯

推薦算法的運行邏輯表現為對用戶的社交、消費等行為軌跡進行描繪，將用戶需求與信息資源簡化為可計算的數字，進而分析、篩選、深度學習用戶歷史數據，生成“更懂用戶”的推送信息。推薦算法較為精準地滿足了用戶個性化需求，展現出以下幾方面的特點：

一是反饋結果主動化。推薦算法依托于自主模型，不僅能夠主動推送與用戶需求高度適配的信息，還注重提供知識型、服務型的推送信息。用戶點擊頻率高、停留時間長的推送信息會被自動整理歸類、長期追蹤，推送內容也會隨著用戶軌跡主動更新、主動延伸。

二是用戶信息定制化。推薦算法的分析模型在深度學習基礎上對收集到的海量數據進行動態(tài)處理，精準“讀懂”用戶喜好，預判他們的未來興趣范圍，實現用戶信息的定制化。尼古拉斯·尼葛洛龐帝曾預言未來的網絡空間是充滿個性化信息的新世界，如今，預言成為現實，推薦算法為在屏幕前“沖浪”的人們定制了一份份“我的日報”[2]。

三是去中心社交化。網絡空間的虛擬性、流動性等特性使人們更傾向于卸下包袱表達真實的自我，擺脫現實空間的拘囿。網絡社交平臺依托推薦算法關聯人們的社交數據，讓每個人都有可能被其他人看到，每種生活方式都可以被分享，破除年齡、地域、身份、職業(yè)的隔閡，在用戶與用戶之間的互相訪問中實現了人與人、資源與資源的聯結。

（二）推薦算法與網絡意識形態(tài)治理的戰(zhàn)略契合

哈貝馬斯認為科學技術蘊含意識形態(tài)功能，其影響能夠“滲透到非政治化的廣大居民的意識中”[3]，具體來說，推薦算法同樣具有意識形態(tài)屬性，掌握推薦算法就有助于掌握網絡空間的主流意識形態(tài)話語主導權，占領網絡意識形態(tài)建設高地。推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合在應然層面可以取得統(tǒng)籌信息資源，構建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓成員和社會；提升動員效能，降低治理成本的正向效果。

首先，推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度、動態(tài)融合，利用算法對各類數據進行收集整理、聚類關聯，能夠統(tǒng)籌線上線下的數據信息，為多元化的網絡意識形態(tài)治理主體提供“多而不亂”的信息資源，改善既有單一化治理問題。此外，推薦算法可以隨時分析并生成網絡輿情動態(tài)，突破信息延遲、資源固化的壁壘，增強網絡意識形態(tài)多元化治理主體之間的工作協調能力，在多方對話合作、信息資源共享的良性循環(huán)中形成國家主導、多元主體協同共治的治理共同體。

其次，推薦算法的分析、運算對象是用戶原始數據，在刻畫用戶軌跡的過程中能夠全面分析網絡意識形態(tài)治理的整體狀況、突破口以及發(fā)展趨勢。網絡空間充斥著形形色色的言論、思潮，推薦算法的運用有利于從整體上監(jiān)測、追蹤各類社會思潮的發(fā)展、演變趨勢，進而從根本上控制住錯誤思潮對主流意識形態(tài)的沖擊。同時，借助推薦算法可對網絡用戶和社群進行科學分析，把握其思想動態(tài)，有針對性地制定切實可行的治理政策，守住底線，凝聚最大公約數，對全社會及社會成員的意識形態(tài)進行有效整合與規(guī)訓。

最后，推薦算法的優(yōu)勢還體現在提升動員效能，降低治理成本上。網絡為民眾提供了自由表達觀點的“傳聲筒”，人人都可以擁有自己的“麥克風”，根據CNNIC發(fā)布的第53次統(tǒng)計報告，截至2023年12月，我國網民規(guī)模達10.92億，20至29歲的青年成為網民主力軍。[4]這些用戶對社會公共事務的網絡參與度極高，推薦算法不僅可以對龐雜的民眾意見進行整體性分析，高效匯集民智，提升網絡意識形態(tài)治理決策的合理性，也可以就社會各階層對公共議題的訴求和感受進行精細化分析，在反映網絡意識形態(tài)狀況的政治、經濟、文化等領域提升動員效能，從而大大降低治理成本。

二、推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合的實然困境

推薦算法綴連起人工智能技術、追求精準信息推送的平臺和強調個性化需求的用戶，在網絡空間呈現“現象級”應用，開啟了網絡意識形態(tài)治理新境遇。與此同時，這一廣泛應用的新技術猶如硬幣兩面，一面是進步性，形成提升網絡意識形態(tài)治理效能的正向推動力，另一面是殘酷性，推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合的過程中面臨著風險挑戰(zhàn)，具體表現為“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識的生成，算法偏見動搖主流意識形態(tài)認同的建構，“后真相”語境消解主流意識形態(tài)的權威。

（一）“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識的生成

美國學者凱斯·桑斯坦認為，民眾在面對網絡空間龐雜的信息時，篩選信息的標準是主觀的，“久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房中”[5]。推薦算法在為網絡用戶提供定制化信息的同時，也制造了個體性或群體性的“信息繭房”。

人的本質是一切社會關系的總和，任何一個人的發(fā)展都離不開同其他一切人的聯系。但在個體性信息繭房中，用戶常常被困在“猜你喜歡”的智能推送信息里，迎合個人偏好的推薦算法使得用戶視野嚴重窄化。在群體性信息繭房中，不同網絡圈層內成員因為共同的興趣愛好快速增進感情、拉近距離，圈層內部成員一般通過轉發(fā)中心話題最新動態(tài)、“曬出”關于中心話題的感想等方式表達自己的情感，與圈層外的群體則“無話可說”。這樣的情況加劇了信息繭房的“回音室”效應，無形之中擴大了不同群體間的“共識鴻溝”。

基于個人習慣、瀏覽歷史、網絡社交圈層而精準推斷用戶偏好并優(yōu)化排序的推薦算法一方面拓寬了網絡用戶交流觀點的渠道，提升了他們獲取信息的針對性，另一方面，同質化的信息對個人而言造成了“網上的狂歡”與“現實的孤單”的矛盾，使得人與人、人與現實間嚴重割裂；對群體而言，不同觀點的人被排除于特定圈層之外，不同群體間的交流越來越少，造成“我們”與“他者”間對立抗衡的疏離感，使得橫亙在人與人、人與社會間的差異進一步增大，阻礙了主流意識形態(tài)共識的生成。

（二）算法偏見動搖主流意識形態(tài)認同的建構

算法偏見在資本邏輯的使役下產生。為了達到利益最大化，平臺競拍推送“關鍵詞”，許多企業(yè)則通過購買“關鍵詞”來提升自己的商業(yè)價值，導致大量未經證實的商業(yè)廣告出現在搜索或推送結果中，虛假信息的排位遠遠高于真實信息的排位，嚴重干擾用戶判斷，動搖民眾對主流意識形態(tài)的認同。

首先，算法偏見消解了傳統(tǒng)意識形態(tài)宣傳教育工作的效果。算法偏見對主流意識形態(tài)的沖擊表現出隱蔽性高、滲透性強的特點，網絡中的非主流意識形態(tài)信息魚龍混雜、良莠不齊，作為網民主力軍的青少年群體思想深度、意志力等還有待提升，對隱喻化信息的識別能力不足，加之信息監(jiān)管力度不夠，極易受到不良信息、思潮的影響，造成思想偏航、信仰坍塌的嚴重后果。

其次，算法偏見增加了主流意識形態(tài)在網絡空間的深度傳播的難度。推薦算法的分析模塊會根據收集到的歷史數據對信息的瀏覽量、評論量和轉發(fā)量進行深度挖掘，在資本邏輯的驅使下，“熱度”成為判斷信息價值進而輸出推送內容的一大指標，客觀真實但“熱度”不足的信息往往不如華而不實的虛假廣告吸引眼球，任何一個話題一旦被別有用心的人利用算法偏見操控，那么反映主流意識形態(tài)的信息就會因缺乏熱度而無法被推送至每個網絡用戶，主流價值的深度傳播難以得到切實保障。

（三）“后真相”語境消解主流意識形態(tài)的權威

“后真相”指人們對事件所產生的情緒的關注超過了事實本身，煽動情緒、挑起爭論的話語內容更易左右民意。推薦算法優(yōu)先呈現“爆炸性”信息使事件真相讓位于用戶“吃瓜”情緒的滿足，網上“帶節(jié)奏”的意見領袖頗具影響，主流意識形態(tài)權威遭到一定程度的消解。

“后真相”帶來的不僅是真相的后置，更異化了人們評判“真”的標準。推薦算法信息定制化的特點決定了這項技術優(yōu)先以用戶興趣點為輸出推送信息的標準。在捕捉差異化需求、滿足情緒需要的信息輸出范式下，人們以情感宣泄為先行點來獲取信息，“求真”成為次要考慮要素。鮑德里亞曾用“地圖與帝國”的寓言來說明復刻“真實”已如同昔日輝煌的帝國一般成為“過去式”，“擬像”和“仿真”成了后現代社會數字技術的話語表達，“擬真”代替了真實事物，構建起一種用符號取代現實的“超真實”。[6]推薦算法以不斷推測用戶需求的模式提供“超真實”信息，遮蔽了信息的本真內容，讓用戶陷入“后真相”語境的泥淖，逐漸弱化其思考“正誤”、分辨“真假”的能力。

在“后真相”語境下，網民通常會傾向于關注網絡“意見領袖”的觀點。網絡“意見領袖”為了獲取更多流量，往往會選擇夸大事實甚至顛倒黑白的方式來凸顯自己的獨特性，網民容易被其言論所誤導。“意見領袖”的話語權越大，對圈層內成員的影響就越大，圈層外的聲音無法流入。換言之，推薦算法的去中心社交化特點放大了“后真相”負效應，客觀上弱化了主流意識形態(tài)的凝聚力、引導力和公信力，導致主流意識形態(tài)權威遭到一定程度的消解。

三、應對推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合困境的紓解思路

“明者因時而變，知者隨世而制”。面對推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合在實然層面的風險挑戰(zhàn)，不敢為、不作為只能導致網絡意識形態(tài)陣地的失守。必須采取有效措施駕馭推薦算法，以加強算法規(guī)制，強化各類媒體平臺自律意識，培育網絡用戶算法素養(yǎng)等為紓解困境的基本思路，切實提升網絡意識形態(tài)治理效能。

（一）加強算法規(guī)制，注重價值引導

第一，優(yōu)化算法設計，通過“數字化改造”彌補推薦算法追求“熱點”“爆點”的缺陷，“用主流價值導向‘駕馭算法”[7]。要以更加完善、規(guī)范化的技術策略機制對數據“內容池”中涉及價值認同、信仰塑造等方面的優(yōu)質信息數據予以優(yōu)先分析，將官媒專欄與一般時事或娛樂性新聞分類推送，并優(yōu)先推送彰顯主流價值導向的信息。

第二，主動引入“信息把關”制度，強化“把關人”對推送信息的篩選。在宣告著“未來已來”的人工智能時代，信息把關權的掌握者逐漸由記者、編審等傳統(tǒng)新聞媒體人變?yōu)闄C器，把關權的讓渡使用戶深陷“技術的牢籠”。在工具理性作用下，虛假廣告、色情軟文等劣質推送信息頻繁輸出，造成不良影響。人機互補是解決這一問題的重要措施，要化被動為主動，在推薦算法領域積極引進一批既有堅定信仰、又理解推薦算法運行邏輯的“把關人”，確保主流意識形態(tài)在網絡空間的原則不動搖，方向不偏移。

第三，建立健全保障算法安全發(fā)展的法律法規(guī)。推薦算法的應用程度越高，應對其潛在風險的要求就越高。2023年7月13日，國家網信辦聯合國家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局七部門出臺《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，為防范包括推薦算法在內的人工智能技術風險提供基本依據。但總體而言，現階段我國對算法安全問題的法律規(guī)制建設相對滯后，應繼續(xù)推進算法立法進程，圍繞“十四五”國家信息化規(guī)劃提出的建設“數字中國”目標，堅持頂層設計與底線思維相統(tǒng)一，對算法技術邊界、技術倫理、安全評估標準等做出明確規(guī)定，做好立法統(tǒng)籌，“保證法律法規(guī)制度間有效銜接”[8]，為以推薦算法為代表的人工智能技術服務社會主義現代化強國建設提供法律保障。

（二）強化各類媒體平臺自律監(jiān)管，提升政治意識

一方面，自覺實行媒體社會責任報告制度。習近平總書記指出：“要管好用好商業(yè)化、社會化的互聯網平臺”[7]。對媒體而言，自覺實行媒體社會責任報告制度，向黨和人民匯報媒體履行社會責任的年度情況，是獲取社會和公眾信任的前提，也是提升媒體自身影響力的需要。為此，各類媒體平臺要自覺承擔好“舉旗幟、聚民心、育新人、興文化、展形象”[9]的使命任務，做“傳播主流價值、講好中國故事”的堅定踐行者，堅決抵制為博取流量而不顧法律和道德約束的負面推送信息，絕不向毫無底線的“標題黨”“視頻黨”妥協，認清“正能量比流量更重要”，破除“流量”的藩籬，自覺履行社會主義中國媒體應有的社會責任。

另一方面，提升政治意識，主動契合主流意識形態(tài)傳播新要求，協同推進媒體融合縱深發(fā)展。在技術層面，各類媒體平臺要主動在主流媒體的引領下形成融合傳播矩陣。主流媒體依然是產出優(yōu)質思想引領內容的主要力量，各類媒體平臺要借助融媒體建設與傳播的優(yōu)勢，提升運用推薦算法的能力，打造更多包含主流價值導向和弘揚正能量的融合信息產品。比如，多家媒體平臺已入駐人民日報平臺，在融合傳播矩陣的助力下，人民日報平臺開發(fā)的“黨媒算法”收集、分發(fā)、生成更多凸顯主流價值的內容，正面引導輿論的質量和水平明顯提升，網絡信息傳播生態(tài)得以優(yōu)化。在管理層面，各類媒體平臺要堅持主流媒體和商業(yè)平臺、大眾化媒體和專業(yè)性媒體的一體化發(fā)展方向，實現不同媒體平臺優(yōu)勢互補，形成放大融媒體矩陣一體效能的巨大合力，努力拓展主流價值影響力的廣度與深度。

（三）培育網絡用戶算法素養(yǎng)，提高明辨是非能力

首先，要對網絡用戶進行算法原理普及教育。黨的二十大指出，我國“意識形態(tài)領域形勢發(fā)生全局性、根本性轉變”[10]，但仍存在不少事關國家政治、文化安全的新挑戰(zhàn)。應當充分認識網絡主流意識形態(tài)遭受隱喻化、多元化沖擊的新考驗，在“人人即媒體”的環(huán)境下，算法素養(yǎng)的培育與提升不僅關系到網絡用戶個人體驗，更關涉凝聚共同價值、平衡社會心理、增進政治認同等意識形態(tài)基本問題。應從推薦算法的基本運行邏輯入手，使廣大網絡用戶了解推薦算法的運行規(guī)律與特性，認識到“信息繭房”“算法偏見”等對網絡主流意識形態(tài)建設帶來的危害，實現“算法掃盲”。

其次，要注重培育網絡用戶的信息鑒別能力。在推薦算法的影響下，用戶生活方式、思維方式發(fā)生深刻轉變，主動搜索信息、學習知識的能力逐漸被隱抑，以至于陷入眼花繚亂的信息陷阱中。用戶不僅是推送信息的閱讀者，也是信息的生產者、鑒別者，應提高用戶對各色信息的分析、鑒別能力，防止他們成為算法的附庸。其中，尤以培育網絡下沉市場用戶的信息鑒別能力為重。現階段，以“抖音”“快手”為代表的短視頻平臺在下沉市場積累了大量用戶，要在政府主導下，聯合互聯網企業(yè)、社會志愿者等，依托多樣化形式進行宣傳教育，使之與下沉市場用戶的關注點、習慣相適應，逐漸引導他們提高鑒別信息的科學性、真實性的能力，筑牢主流意識形態(tài)在網絡下沉市場的“防火墻”。

四、結語

推進網絡意識形態(tài)治理現代化是我國國家治理現代化建設的重要組成部分，對傳統(tǒng)意識形態(tài)工作的前進方向提出全新要求。網絡意識形態(tài)治理既需要遵循意識形態(tài)工作的一般規(guī)律，也需要結合推薦算法等人工智能技術更新網絡意識形態(tài)治理方法，實現推薦算法技術與網絡意識形態(tài)治理的深度融合。推薦算法與網絡意識形態(tài)治理深度融合的過程中產生一系列風險挑戰(zhàn)，通過加強算法規(guī)制，強化各級媒體平臺自律意識，提高用戶算法素養(yǎng)等積極應對挑戰(zhàn)，能夠有效遏制推薦算法負面效應，使之更好地服務于中國式現代化網絡意識形態(tài)治理，為不斷鞏固網絡主流意識形態(tài)地位，建設中國特色社會主義文化強國發(fā)揮最大、最優(yōu)效能。

參考文獻：

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[9] 習近平談治國理政（第三卷）[M].北京：外文出版社，2020：185.

[10] 習近平著作選讀（第一卷）[M].北京：人民出版社，2023：9.

基金項目：教育部2022年思政專項“馬克思恩格斯批判錯誤思潮的立場觀點方法融入思政課教學研究”（22JDSZK032）

作者簡介：王鵬（1968- ），女，山西長治人，同濟大學馬克思主義學院教授、博士生導師，研究方向為馬克思主義中國化；祝新宇（1995- ），女，重慶人，同濟大學馬克思主義學院博士研究生，研究方向為馬克思主義中國化。