泛娛樂主義的算法審視與糾治

摘要：算法作為智媒時(shí)代的一種數(shù)據(jù)傳播方式，其技術(shù)變革深刻地改變了泛娛樂主義的傳播方式與場(chǎng)景架構(gòu)，產(chǎn)生了體驗(yàn)增效、受眾擴(kuò)大、技術(shù)限能以及文化交互的主要張力。由此而產(chǎn)生的負(fù)面影響，致使泛娛樂主義在算法推薦場(chǎng)域中呈現(xiàn)出載體上的“流量為王”，引發(fā)價(jià)值導(dǎo)向錯(cuò)位；效果上的“全景監(jiān)獄”，固化群體認(rèn)知結(jié)構(gòu)；渠道上的“算法黑箱”，隱匿意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)；形式上的“自產(chǎn)自銷”，加劇受眾沉迷致癮的算法風(fēng)險(xiǎn)。為有效在算法推薦場(chǎng)域?qū)Ψ簥蕵分髁x進(jìn)行算法糾治，應(yīng)當(dāng)做好以價(jià)值引領(lǐng)算法設(shè)計(jì)，端正價(jià)值導(dǎo)向；以主體駕馭算法分類，重塑信息行為；以技術(shù)優(yōu)化算法賦能，矯正設(shè)計(jì)局限；以法治制約算法權(quán)力，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)。

關(guān)鍵詞：算法；算法推薦；泛娛樂主義；社會(huì)思潮

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金高校思想政治理論課研究專項(xiàng)“鑄牢中華民族共同體意識(shí)融入立德樹人全過(guò)程研究”（22VSZ096）

中圖分類號(hào)：TP312.8；B018 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-854X（2024）07-0079-06

泛娛樂主義本質(zhì)上是一種以享樂主義與消費(fèi)主義為核心的意識(shí)形態(tài)，通過(guò)“泛娛樂化”進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，呈現(xiàn)的是一種追求資本利益的價(jià)值取向，以滿足人們的心理快感，具有傳染性強(qiáng)、傳播范圍廣的特點(diǎn)。近年來(lái)，隨著國(guó)家對(duì)于社會(huì)思潮治理的逐漸重視，關(guān)于泛娛樂主義的研究成果頗為豐富，相關(guān)研究主要為常規(guī)視角下的泛娛樂主義研究，觀點(diǎn)集中于泛娛樂主義的樣態(tài)演變、實(shí)質(zhì)特征、衍生機(jī)制、影響沖擊以及糾治策略等方面，形成了一定的理論體系，為后續(xù)研究奠定了理論基礎(chǔ)。值得注意的是，算法推薦技術(shù)作為一種技術(shù)工具，逐漸成為促進(jìn)現(xiàn)代信息傳播的重要力量，在各類媒體平臺(tái)都有算法推薦技術(shù)的介入，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)就在于能夠圍繞內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽化處理，繪制受眾的“數(shù)據(jù)畫像”，進(jìn)而持續(xù)推薦偏好內(nèi)容。然而，盡管算法推薦技術(shù)能夠幫助受眾在推薦池中精準(zhǔn)定位所需信息，但也存在諸如“算法黑箱”“信息繭房”以及“算法歧視”等負(fù)面效應(yīng)。這些負(fù)面效應(yīng)為泛娛樂主義傳播提供了“溫床”，其傳播形式、方式、渠道以及載體皆發(fā)生了相當(dāng)程度的變化，導(dǎo)致受眾的認(rèn)知、價(jià)值、情感以及行為等因素被無(wú)意識(shí)塑造。在這方面目前尚未有相關(guān)的系統(tǒng)性研究。智媒時(shí)代，泛娛樂主義以算法推薦技術(shù)作為“催化劑”，試圖將“娛樂屬性”超越原有范疇，讓受眾“心甘情愿地成為娛樂的附庸”（1），助推泛娛樂主義的虛擬化呈現(xiàn)，其所產(chǎn)生的影響逐漸向政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等多領(lǐng)域延伸，給人們的思想意識(shí)、道德基礎(chǔ)以及價(jià)值取向造成嚴(yán)重沖擊。在算法推薦視域下審視泛娛樂主義的傳播，對(duì)于維護(hù)網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)安全以及強(qiáng)化數(shù)字空間治理等方面具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

一、算法推薦場(chǎng)域中的泛娛樂化張力

算法推薦技術(shù)通過(guò)“信息找人”的有效匹配，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的便捷流通與精準(zhǔn)投放。這不僅改變了網(wǎng)絡(luò)空間中人與人的交往方式以及人與社會(huì)的關(guān)聯(lián)模式，更改變了人的思維方式與文化場(chǎng)景。這種“改變”并非是單向的，而是雙向且存在相應(yīng)張力的，本質(zhì)上是由于算法的“雙刃劍”特性所導(dǎo)致。

（一）體驗(yàn)增效與低俗化之間的張力

當(dāng)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)充斥在數(shù)字空間時(shí)，越來(lái)越多的用戶難以將注意力集中到“長(zhǎng)篇大論”的娛樂內(nèi)容上，而更加追求“言簡(jiǎn)意賅”，期望在短時(shí)間實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效獲取。如抖音、快手、微博短視頻、微信短視頻等以算法推薦技術(shù)為核心的短視頻平臺(tái)逐漸風(fēng)靡，便足以說(shuō)明在算法推薦場(chǎng)域所營(yíng)造的具象化符號(hào)環(huán)境中，多元化的娛樂內(nèi)容正在被簡(jiǎn)便化呈現(xiàn)，視頻、音頻以及圖片等直接的感官?zèng)_擊推動(dòng)著娛樂信息在各個(gè)領(lǐng)域流通，久而久之會(huì)呈現(xiàn)一種“泛娛樂化生存”態(tài)勢(shì)，即用戶為了追求體驗(yàn)進(jìn)而忘記原本的“生存”方式，逐漸被“泛娛樂化生存”所支配。正如習(xí)近平總書記指出：“低俗不是通俗，欲望不代表希望，單純感官娛樂不等于精神快樂?！保?）算法推薦場(chǎng)域的“眼球效應(yīng)”促使娛樂內(nèi)容呈現(xiàn)出通俗化與媚俗化的張力。

馬克思認(rèn)為“人作為自然的、肉體的、感性的、對(duì)象性的存在物，同動(dòng)植物一樣，是受動(dòng)的”（3），換句話說(shuō)，人無(wú)法脫離感性而存在。由于算法推薦場(chǎng)域的隱性規(guī)則使用戶自身的獵奇心理不斷加重，包括獵奇、惡搞、窺探以及炫富等低級(jí)欲望得以表達(dá)，增強(qiáng)了人的“感性體驗(yàn)”。在此過(guò)程中人被泛娛樂化信息所俘獲，在數(shù)字文化消費(fèi)方面，極易被娛樂內(nèi)容引入消費(fèi)陷阱進(jìn)行庸俗消費(fèi)。用戶為“感性體驗(yàn)”進(jìn)行消費(fèi)，而輸出端的娛樂內(nèi)容熱度受庸俗消費(fèi)影響不斷提升，進(jìn)而帶動(dòng)娛樂內(nèi)容供給端的增長(zhǎng)。處于算法供給端核心的主要是“流量”與“迎合”，它看似比用戶更“懂”自身需要，但實(shí)際加速了資本增殖。“資本害怕沒有利潤(rùn)或利潤(rùn)太少，就像自然界害怕真空一樣?！保?）在資本邏輯主導(dǎo)下，資本方必須不斷創(chuàng)造新的娛樂產(chǎn)品，制造追求感官刺激、低級(jí)趣味和無(wú)規(guī)則邏輯的庸俗化內(nèi)容體驗(yàn)，方可擴(kuò)大娛樂需求，解決娛樂產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)剩與消費(fèi)不足的矛盾。所謂“眼球效應(yīng)”呈現(xiàn)的就是算法推薦場(chǎng)域中娛樂庸俗化與低俗化的現(xiàn)象，即將有意義的娛樂內(nèi)容以低俗惡搞、網(wǎng)絡(luò)段子以及刷屏吐槽等方式實(shí)現(xiàn)庸俗化改造。由算法引導(dǎo)用戶所創(chuàng)造出的新的消費(fèi)需求，本質(zhì)上是“假象需求”，用戶只會(huì)關(guān)注娛樂內(nèi)容是否變得“更有體驗(yàn)”，而非關(guān)注內(nèi)容所表達(dá)的深層內(nèi)涵，從而進(jìn)一步加劇了“消費(fèi)異化”，伴隨而產(chǎn)生的則是符號(hào)消費(fèi)的迅速膨脹，這也使得泛娛樂化成為資本“拜物教”的新形態(tài)。

（二）受眾擴(kuò)大與圈群化之間的張力

算法推薦技術(shù)建構(gòu)了一種動(dòng)態(tài)且精準(zhǔn)的傳播機(jī)制，通過(guò)抓取公眾的瀏覽記錄、觀看時(shí)長(zhǎng)、檢索關(guān)鍵字、賬號(hào)關(guān)注等行為數(shù)據(jù)，結(jié)合個(gè)體用戶畫像與相似偏好用戶特征進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以此精準(zhǔn)推算出公眾的信息需求，試圖讓公眾“想看到什么、就看到什么”，以滿足數(shù)字用戶的多樣化娛樂需求。然而，在算法機(jī)制中，基于用戶相同偏好的縱向針對(duì)性推薦以及基于用戶社交關(guān)系的橫向相似性推薦，會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生匯聚作用。在這種情況下，根據(jù)工作類型、情感交互以及興趣愛好等方面分類而實(shí)現(xiàn)聚集的用戶，形成了具有不同屬性的多樣網(wǎng)絡(luò)聚合群體，稱之為“網(wǎng)絡(luò)圈群”。

“網(wǎng)絡(luò)圈群”具有鮮明的排他性與封閉性（5），根本上是由于其中算法機(jī)制表現(xiàn)出了前所未有的強(qiáng)度，通過(guò)對(duì)用戶的關(guān)注以及瀏覽情況進(jìn)行標(biāo)簽化抽取，導(dǎo)致在契合用戶偏好的個(gè)性化推薦中部分優(yōu)質(zhì)娛樂內(nèi)容被強(qiáng)制阻攔，進(jìn)而形成“過(guò)濾氣泡”。長(zhǎng)此以往，同質(zhì)化的娛樂內(nèi)容篩選出了“優(yōu)質(zhì)用戶”，共同構(gòu)成一種新的“網(wǎng)絡(luò)圈群”；圈群內(nèi)的受眾陷入自我封閉式的環(huán)境空間，并形成“回音室效應(yīng)”，使“網(wǎng)絡(luò)圈群”的特征逐漸凸顯，其封閉性特征也得到了進(jìn)一步加強(qiáng)。與此同時(shí)，算法推薦技術(shù)擁有“相同偏好的其他相似偏好”以及“相同圈層的相似信息需求”的協(xié)同過(guò)濾機(jī)制，秉持“物以類聚，人以群分”的基本原則，這一機(jī)制能夠裹挾具有相同或相似娛樂興趣偏好的用戶聚集，實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大圈群的目的。

（三）技術(shù)限能與工具性張力

算法推薦技術(shù)的運(yùn)用始終強(qiáng)調(diào)對(duì)主體的實(shí)用性，即方法層面的工具效能，但技術(shù)的工具性應(yīng)當(dāng)受到一定的價(jià)值性約束。算法推薦技術(shù)作為一種技術(shù)工具，建構(gòu)了一個(gè)巨大的算法原始信息數(shù)據(jù)庫(kù)，為不同的用戶群體不斷推送各類興趣偏好領(lǐng)域深層的數(shù)據(jù)內(nèi)容。這不僅提升了用戶的信息行為體驗(yàn)，還能夠幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能錯(cuò)過(guò)的信息，這種個(gè)性化的信息推薦服務(wù)在很大程度上過(guò)濾掉了所謂的無(wú)用或無(wú)感信息，增強(qiáng)了用戶的信息篩選能力，提升了信息的傳播效率。然而在數(shù)字空間中，算法平臺(tái)的功利驅(qū)動(dòng)極易對(duì)算法推薦技術(shù)的工具性技術(shù)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)生較大影響，致使其擺脫原有的價(jià)值性引導(dǎo)。

事實(shí)上，娛樂內(nèi)容的推送從一開始就不具有“理想”的公平性。在算法程序代碼的設(shè)計(jì)過(guò)程中，算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的價(jià)值觀偏好自然而然地嵌入到娛樂內(nèi)容的推送規(guī)則與基本邏輯中，存在在娛樂內(nèi)容傳播賦值和標(biāo)記上出現(xiàn)“不作為”的可能性。而且算法推薦技術(shù)作為一種正處于發(fā)展中的技術(shù)，目前仍然無(wú)法科學(xué)準(zhǔn)確地對(duì)數(shù)據(jù)做出價(jià)值判斷，缺乏對(duì)復(fù)雜娛樂內(nèi)容的精準(zhǔn)辨別，久而久之，娛樂內(nèi)容失去了本源性的價(jià)值，逐漸衍生出了一種“工具性”意義。在資本邏輯主導(dǎo)、官方主流媒體信息滯后、多元社會(huì)思潮交融以及用戶娛樂心理等因素的影響下，算法推薦技術(shù)的作用極易失衡，并被泛娛樂化的價(jià)值性與工具性所替代。

（四）文化主導(dǎo)與多元化之間的張力

智媒時(shí)代，算法推薦技術(shù)不僅為海量數(shù)據(jù)信息的有效存儲(chǔ)與快速分發(fā)提供了可能，更幫助各類文化信息傳播跨越了傳統(tǒng)傳播媒介無(wú)法企及的技術(shù)鴻溝，多樣化的信息來(lái)源與信息存儲(chǔ)，形成了文化信息的交融匯聚，呈現(xiàn)了文化在算法推薦場(chǎng)域中的多元化特征。算法推薦技術(shù)搭建的扁平化平臺(tái)，為不同階層的用戶提供了“平等交流”的機(jī)會(huì)，媒介平臺(tái)嵌入的算法推薦規(guī)則也激活了不同文化的創(chuàng)造力與感染力。這為娛樂文化的傳播與發(fā)展提供了契機(jī)。然而不同文化現(xiàn)象的交互錯(cuò)雜對(duì)主流文化逐漸形成掣肘甚至背離，主流文化引領(lǐng)與多元文化張力產(chǎn)生了新的矛盾。

在基于興趣偏好的算法推薦下，主流文化經(jīng)常被貼上“刻板”與“無(wú)趣”的標(biāo)簽。由于用戶進(jìn)行娛樂活動(dòng)主要是為了增加生活樂趣，致使主流文化在以“興趣偏好”為篩選標(biāo)準(zhǔn)的算法機(jī)制中經(jīng)常被忽視。在算法推薦場(chǎng)域中，借助算法的普及與發(fā)展，人人都可以成為文化的創(chuàng)造者，致使娛樂文化內(nèi)容生產(chǎn)主體逐漸走向泛化。多元主體與多樣信息充斥于數(shù)字空間，紛繁復(fù)雜的娛樂文化鏡像擠壓了主流文化的存在空間，導(dǎo)致文化去中心化發(fā)展。與此同時(shí)，在資本邏輯的驅(qū)動(dòng)下，文化商業(yè)化、娛樂化以及多元化的特征逐漸顯著。娛樂資本不斷生產(chǎn)新的娛樂文化產(chǎn)品以吸引用戶，在借助算法找準(zhǔn)用戶需求后，會(huì)根據(jù)用戶的娛樂文化消費(fèi)偏好生產(chǎn)個(gè)性化的娛樂文化產(chǎn)品；用戶所獲取的娛樂文化內(nèi)容，是被置于經(jīng)過(guò)算法處理過(guò)后的擬態(tài)環(huán)境中的，這也為一些錯(cuò)誤思潮利用擬態(tài)環(huán)境真?zhèn)谓缦薜哪：赃M(jìn)行滲透提供了可能。

二、算法加持下泛娛樂主義的異化風(fēng)險(xiǎn)

智媒時(shí)代，算法推薦技術(shù)介入社會(huì)思潮傳播的廣度與深度前所未有，在客觀上無(wú)限放大了算法推薦場(chǎng)域的風(fēng)險(xiǎn)。正因如此，泛娛樂主義在算法的加持下，加劇了娛樂屬性的異化發(fā)展，不僅呈現(xiàn)出新的傳播方式，同樣也產(chǎn)生了新的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

（一）形式上的“自產(chǎn)自銷”，加劇受眾沉迷致癮

算法推薦技術(shù)之所以能夠精準(zhǔn)判斷公眾的興趣偏好以及信息選擇，是由于受眾提供了所謂的“偏好”。在這個(gè)意義上，受眾就不再單純只是傳統(tǒng)的內(nèi)容接受者，更是具有自主性的內(nèi)容生產(chǎn)者。學(xué)界將這種實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容生產(chǎn)與消費(fèi)有機(jī)統(tǒng)一的人，稱為“數(shù)字產(chǎn)消者”。（6）“數(shù)字產(chǎn)消者”的出現(xiàn)，意味著產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)之間的界限被重構(gòu)。在算法推薦技術(shù)的引導(dǎo)下，作為娛樂產(chǎn)品的“數(shù)字產(chǎn)消者”，用戶盡管表面上能夠“自主選擇”娛樂產(chǎn)品，實(shí)際上卻處于被算法反復(fù)推銷、慫恿消費(fèi)的陷阱，造成受眾所應(yīng)具有的主體性受到抑制。這是一種從生產(chǎn)到消費(fèi)的特殊內(nèi)循環(huán)。就其本質(zhì)而言，這種內(nèi)循環(huán)是通過(guò)人們?cè)诹髁可a(chǎn)與制造的過(guò)程中的再生產(chǎn)來(lái)創(chuàng)造價(jià)值的。譬如網(wǎng)絡(luò)游戲開發(fā)，游戲策劃建構(gòu)模組需要大量的消費(fèi)者參與，所生成的滿足消費(fèi)者娛樂體驗(yàn)的內(nèi)容設(shè)計(jì)，直接成為彰顯游戲娛樂價(jià)值的重要組成，與此同時(shí)，用戶通過(guò)參與娛樂產(chǎn)品創(chuàng)造也獲得了成就感。這種消費(fèi)自己參與創(chuàng)造和生產(chǎn)的成果的過(guò)程造就了一種“最佳體驗(yàn)”。這種“最佳體驗(yàn)”的獲得機(jī)制是“內(nèi)循環(huán)”的，它會(huì)將與“最佳體驗(yàn)”的獲得不一致的價(jià)值通通排除在外，呈現(xiàn)出某種封閉性，從而導(dǎo)致主流價(jià)值效力失能、主流價(jià)值陣地被侵蝕、主流價(jià)值追求被解構(gòu)等方面的問題，沖擊人們對(duì)社會(huì)主義核心價(jià)值等嚴(yán)肅價(jià)值的認(rèn)同和建構(gòu)。用戶只會(huì)愈發(fā)享受算法推薦所帶來(lái)的娛樂快感，重視個(gè)人情感滿足，而喪失對(duì)社會(huì)現(xiàn)象與現(xiàn)實(shí)問題的批判思考，弱化價(jià)值辨別力與判斷力，強(qiáng)化畸變的審美旨趣與縹緲的精神寄托。用戶消費(fèi)其參與創(chuàng)造的娛樂產(chǎn)品，主觀地認(rèn)為產(chǎn)品滿足了自身的“需求”，而實(shí)際上這種“需求”是“虛假需求”，其本質(zhì)上是一種“深度沉迷”。這是泛娛樂主義借助算法所找到的新的用戶致癮機(jī)制，受眾在娛樂生產(chǎn)者與消費(fèi)者的角色定位中反復(fù)切換，成為泛娛樂主義的“忠實(shí)信徒”。

（二）效果上的“全景監(jiān)獄”，固化群體認(rèn)知結(jié)構(gòu)

“全景監(jiān)獄”早先來(lái)源于英國(guó)哲學(xué)家邊沁的“圓形監(jiān)獄”設(shè)想，這一假設(shè)闡釋了一種“全景敞視”的全新概念：監(jiān)視者在整所監(jiān)獄的最頂端，對(duì)不同牢房的囚犯進(jìn)行監(jiān)視，囚犯無(wú)法察覺監(jiān)視者存在，同時(shí)囚犯間缺乏信息互動(dòng)，因此，當(dāng)監(jiān)視者缺位時(shí)，囚犯會(huì)默認(rèn)其在場(chǎng)，會(huì)不自覺地接受外部控制、自我約束?！叭氨O(jiān)獄”本質(zhì)上是以一種真實(shí)存在且輪廓模糊的監(jiān)視誘導(dǎo)產(chǎn)生自我規(guī)訓(xùn)的效果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了監(jiān)視權(quán)力的有效運(yùn)轉(zhuǎn)。（7）在算法設(shè)計(jì)伊始，泛娛樂主義就在其中嵌入了泛娛樂化的預(yù)設(shè)取向，打造了一所泛娛樂化的“全景監(jiān)獄”，將具有相同“偏好”的受眾納入“全景監(jiān)獄”。由于受眾在信息行為方面被無(wú)意識(shí)操控，且受眾間缺乏必要的信息溝通，因此受眾“自覺”幫助算法實(shí)現(xiàn)了所謂的“規(guī)訓(xùn)功能”，進(jìn)而也就將自己困于“全景監(jiān)獄”之中。在“全景監(jiān)獄”中受眾更加傾向于通過(guò)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等方式分享自己獲取的娛樂內(nèi)容，傳遞自身的娛樂偏好與娛樂觀念，致使“全景監(jiān)獄”內(nèi)部充斥著經(jīng)由算法推薦的大量娛樂內(nèi)容，“全景監(jiān)獄”的娛樂標(biāo)簽與符號(hào)特征得到了強(qiáng)化，并且也會(huì)逐漸發(fā)生融合現(xiàn)象。為了引導(dǎo)更多的受眾進(jìn)入“全景監(jiān)獄”，受眾的信息糾偏與篩選過(guò)程被同質(zhì)化的娛樂信息所掩蓋，更多的受眾出于對(duì)“主流聲音”的回應(yīng)會(huì)選擇“跟風(fēng)”，無(wú)疑加劇了盲目跟從效應(yīng)。與此同時(shí)，算法推薦技術(shù)將“全景監(jiān)獄”的“圍墻”進(jìn)行了清晰化呈現(xiàn)，“內(nèi)部同質(zhì)、群間異質(zhì)”的分化特征逐漸凸顯，不僅加固了不同圈層之間的壁壘，而且排斥了不同圈層之間的信息溝通。長(zhǎng)期處于“全景監(jiān)獄”中的受眾極易受到誘導(dǎo)出現(xiàn)群體認(rèn)知結(jié)構(gòu)固化的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）渠道上的“算法黑箱”，隱匿意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)

“算法黑箱”原理是指算法運(yùn)行涉及到大量的數(shù)據(jù)信息與復(fù)雜的計(jì)算方法，因其內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及運(yùn)行機(jī)理，包括以過(guò)濾與限流等技術(shù)行為來(lái)調(diào)節(jié)內(nèi)容的過(guò)程都處于隱匿狀態(tài)，用戶無(wú)法發(fā)現(xiàn)，所以呈現(xiàn)出不透明性。由于用戶無(wú)法全面知曉算法設(shè)計(jì)的基本架構(gòu)、底層邏輯以及運(yùn)行機(jī)制，存在一定的“知識(shí)盲區(qū)”，即便是專業(yè)的技術(shù)人員也無(wú)法準(zhǔn)確了解算法的意圖與規(guī)則，因此“算法黑箱”也成為了難監(jiān)管、難治理、難追責(zé)的“灰色地帶”。這也是導(dǎo)致泛娛樂主義在算法推薦場(chǎng)域的傳播更具隱蔽性與滲透性的原因所在。目前算法的數(shù)據(jù)庫(kù)建構(gòu)、運(yùn)行規(guī)則以及工作機(jī)理等技術(shù)僅被少數(shù)資本所掌握，這使得算法的開發(fā)環(huán)境具有封閉性，而且由于信息不對(duì)稱，除部分算法開發(fā)人員外，算法的源代碼無(wú)法被用戶所知悉，極易被泛娛樂主義“見縫插針”，再加之算法推薦技術(shù)在精準(zhǔn)識(shí)別判斷推送內(nèi)容的真實(shí)性與意識(shí)形態(tài)方面仍存在一定局限性。因此，算法的設(shè)計(jì)之初就會(huì)不可避免地表達(dá)設(shè)計(jì)者的意識(shí)形態(tài)傾向，泛娛樂主義便趁機(jī)在所謂的“技術(shù)中立”偽裝下，從算法設(shè)計(jì)的源頭對(duì)代碼嵌入與參數(shù)設(shè)置進(jìn)行調(diào)控，通過(guò)改變嵌入方式，制造算法偏見，隱匿意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，這種 “不透明”也為泛娛樂主義躲避網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)監(jiān)管治理提供了“灰色地帶”，更為泛娛樂主義與一些錯(cuò)誤思潮“勾連合流”提供了契機(jī)。諸如歷史虛無(wú)主義、文化虛無(wú)主義以及物質(zhì)主義等不良社會(huì)思潮，往往以“合理娛樂”的形式躲避網(wǎng)絡(luò)審查監(jiān)管，嵌入其算法運(yùn)行過(guò)程，經(jīng)過(guò)剪輯重組，以更為隱蔽的方式進(jìn)行意識(shí)形態(tài)輸出。越來(lái)越多的用戶通過(guò)娛樂消遣，自然而然地接受娛樂偽裝下的不良信息，甚至評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)，嚴(yán)重遮蔽了當(dāng)代主流意識(shí)形態(tài)的積極價(jià)值，這無(wú)疑增大了西方價(jià)值觀念侵蝕我國(guó)主流意識(shí)形態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)。值得注意的是，這種意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)仍然隱匿于“算法黑箱”之下。

（四）載體上的“流量為王”，破壞網(wǎng)絡(luò)空間生態(tài)

載體是社會(huì)思潮傳播的基本要素，也是用戶接受數(shù)據(jù)信息的前提條件。在傳統(tǒng)意義上網(wǎng)絡(luò)媒介平臺(tái)和整體網(wǎng)絡(luò)空間是社會(huì)思潮載體生成的兩個(gè)向度。然而，當(dāng)算法作為社會(huì)思潮的生成載體時(shí)，受其自身功能的影響，它會(huì)加劇泛娛樂主義的傳播，主要表現(xiàn)是以“流量為王”作為標(biāo)尺，影響用戶的價(jià)值認(rèn)同，使之呈現(xiàn)泛娛樂化傾向。泛娛樂主義將“娛樂”作為核心要素嵌入算法平臺(tái)，并借助算法特性精準(zhǔn)找到受眾的內(nèi)容偏好，再將用戶的“偏好”轉(zhuǎn)換成一種可以被實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)的“稀缺資源”，生成一種所謂的“流量”。這種“流量”可多可少，而實(shí)現(xiàn)“流量”調(diào)控的主體則是算法。在需要匯聚“流量”時(shí)，算法會(huì)提供輕松戲謔、詼諧幽默、獵奇吸睛以及媚俗低劣的泛娛樂化內(nèi)容，以擴(kuò)大用戶對(duì)娛樂內(nèi)容的接受度，強(qiáng)化用戶對(duì)于算法的依賴性。隨著自媒體的快速流行與風(fēng)靡，“流量為王”似乎已經(jīng)成為了多數(shù)媒介平臺(tái)發(fā)展的重要衡量因素，博取流量的行為在諸多網(wǎng)絡(luò)載體上也屢見不鮮。在算法推薦場(chǎng)域中，算法能夠?qū)τ脩羲磉_(dá)出的“既定的流量”加以操控：為了獲取更多的“流量”，必須擴(kuò)大“娛樂”算法推薦池以推動(dòng)“流量為王”現(xiàn)象的蔓延。通過(guò)這一機(jī)制，更多用戶被吸引進(jìn)入“娛樂”算法規(guī)則空間，與此同時(shí)，借助虛擬空間的開放性，惡俗、反動(dòng)、錯(cuò)誤的內(nèi)容也有了可乘之機(jī)，這嚴(yán)重破壞了網(wǎng)絡(luò)空間生態(tài)。 如一些短視頻平臺(tái)利用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管治理漏洞制造“文化垃圾”，屏蔽“主流”聲音，破壞主流媒體話語(yǔ)空間。

三、算法推薦視域下泛娛樂主義的糾治向度

針對(duì)泛娛樂主義在算法加持下的風(fēng)險(xiǎn)及危害，我們需要把握算法推薦技術(shù)與泛娛樂主義的密切聯(lián)系，從以價(jià)值引領(lǐng)算法設(shè)計(jì)、以主體駕馭算法分類、以技術(shù)優(yōu)化算法賦能、以法治制約算法權(quán)力四個(gè)方面對(duì)泛娛樂主義加以糾治。

（一）以價(jià)值引領(lǐng)算法設(shè)計(jì)，端正價(jià)值導(dǎo)向

泛娛樂主義追求“娛樂至上”，試圖瓦解受眾的精神家園，使其沉浸于“低俗娛樂”中，進(jìn)而消解受眾的主流價(jià)值認(rèn)同，造成價(jià)值缺位，影響正確價(jià)值觀、審美觀以及娛樂觀的形成。要遏制泛娛樂主義借助算法傳播，就必須以價(jià)值引領(lǐng)算法設(shè)計(jì)取向，升華娛樂信息的內(nèi)涵底蘊(yùn)，筑牢主流價(jià)值的算法陣地。正如習(xí)近平總書記指出：“要用主流價(jià)值駕馭算法?！保?）具體來(lái)說(shuō)，第一，規(guī)制算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)價(jià)值觀。受到“娛樂至上”“流量至上”等因素的影響，算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)算法的過(guò)程中極易出現(xiàn)道德失范、準(zhǔn)則失規(guī)的問題。因此，要注重從事算法設(shè)計(jì)相關(guān)人員的教育培訓(xùn)，引導(dǎo)養(yǎng)成警惕泛娛樂主義的思想自覺與行為自律，從算法設(shè)計(jì)的源頭遏制泛娛樂主義傳播，營(yíng)造風(fēng)清氣正的算法環(huán)境。第二，創(chuàng)造符合主流價(jià)值的娛樂內(nèi)容供給。主流價(jià)值具有鮮明的導(dǎo)向性，在算法場(chǎng)域應(yīng)將主流價(jià)值融入娛樂內(nèi)容，積極發(fā)揮主流價(jià)值的導(dǎo)向作用。以“娛樂”增強(qiáng)主流價(jià)值認(rèn)同，既要注重娛樂形式的多樣化，以主流價(jià)值滿足不同受眾的多元化娛樂需求；也要把握娛樂差異化需求，不斷更迭推出新的娛樂形式，做好“定制化”內(nèi)容供給；更要重視娛樂話語(yǔ)轉(zhuǎn)型，采取受眾喜聞樂見的話語(yǔ)風(fēng)格，生產(chǎn)趣味內(nèi)容，增強(qiáng)娛樂話語(yǔ)吸引力，進(jìn)而提升主流價(jià)值親和力。第三，增加主流價(jià)值的算法設(shè)計(jì)權(quán)重。算法推薦技術(shù)的“受眾本位”效應(yīng)，重新建構(gòu)了一種“以受眾為中心”的媒介定位與傳播規(guī)則，致使信息傳播者將信息把關(guān)權(quán)轉(zhuǎn)交給受眾，導(dǎo)致受眾價(jià)值觀“自搭自建”，這極易在泛娛樂主義影響下出現(xiàn)價(jià)值認(rèn)同偏差。為防范化解“受眾本位”效應(yīng)對(duì)受眾價(jià)值認(rèn)同的影響，要擴(kuò)大主流價(jià)值對(duì)受眾的影響，增加主流價(jià)值算法設(shè)計(jì)中的內(nèi)容權(quán)重，提升主流價(jià)值的推薦優(yōu)先級(jí)，促進(jìn)算法設(shè)計(jì)引導(dǎo)價(jià)值需求，以主流價(jià)值重構(gòu)精神家園，實(shí)現(xiàn)對(duì)泛娛樂主義的糾偏修正。

（二）以主體駕馭算法分類，重塑信息行為

智媒時(shí)代，受眾并非只是傳統(tǒng)意義上受控于媒體平臺(tái)的“被動(dòng)接受者”，而是在信息傳播關(guān)系網(wǎng)絡(luò)體系中具有自主性的“主動(dòng)選擇者”，即便在高度智能化的算法環(huán)境下仍然具有主觀能動(dòng)性，能夠在紛繁復(fù)雜的信息交互中找尋自身所需并將其內(nèi)化，在此過(guò)程中受眾的思維方式?jīng)Q定了自身的行為表達(dá)。但算法推薦技術(shù)在一定程度上改變了受眾接受信息的習(xí)慣，削弱了多數(shù)受眾獲取信息的積極性，將受眾困于“信息繭房”。因此，重塑信息接受習(xí)慣，引導(dǎo)受眾充分發(fā)揮信息選擇的主觀能動(dòng)性，方能跳出“信息繭房”。第一，加強(qiáng)受眾信息素養(yǎng)培育。應(yīng)以各類媒介平臺(tái)為載體，在泛娛樂主義聚集的“網(wǎng)絡(luò)圈群”嵌入算法信息，進(jìn)行“算法推薦技術(shù)”知識(shí)普及，講清設(shè)計(jì)理念、運(yùn)行機(jī)制、構(gòu)成要素以及價(jià)值導(dǎo)向等內(nèi)容，使受眾理解算法推薦技術(shù)的技術(shù)機(jī)理，精準(zhǔn)洞悉“全景監(jiān)獄”“網(wǎng)絡(luò)圈群”“信息繭房”等現(xiàn)象的潛在風(fēng)險(xiǎn)，從而引導(dǎo)受眾在紛繁復(fù)雜的娛樂信息中做好甄別。第二，引導(dǎo)受眾信息習(xí)慣轉(zhuǎn)向。（9）主流意識(shí)形態(tài)的宣傳教育應(yīng)適應(yīng)算法環(huán)境，各主流媒介平臺(tái)要不斷完善話語(yǔ)表達(dá)方式，優(yōu)化信息傳播結(jié)構(gòu)，警惕泛娛樂主義元素，在杜絕信息傳播“泛娛樂化”的前提下，盡可能充分迎合受眾的娛樂需求。與此同時(shí)，建立“技術(shù)與情景交互”的移動(dòng)宣傳教育平臺(tái)，講述現(xiàn)實(shí)案例，闡明泛娛樂主義對(duì)受眾產(chǎn)生的潛在危害，增強(qiáng)主流意識(shí)形態(tài)話語(yǔ)親和力，促進(jìn)算法框架下的受眾意識(shí)形態(tài)再生產(chǎn)，進(jìn)而挖掘主流意識(shí)形態(tài)傳播潛力，改變受眾的信息接受習(xí)慣。第三，提升受眾信息反制能力?！皵?shù)據(jù)畫像”是算法推薦技術(shù)根據(jù)受眾的信息偏好與行為痕跡所生成的，受眾要更改“數(shù)據(jù)畫像”，就必須主觀變革信息偏好與行為痕跡。為此，我們應(yīng)引導(dǎo)受眾認(rèn)清泛娛樂主義本質(zhì)，在發(fā)現(xiàn)媚俗、極端、虛假、夸張的娛樂信息時(shí)，通過(guò)取消關(guān)注、忽略推薦等方式，向算法系統(tǒng)傳遞“否定”信號(hào)。與此同時(shí)，積極關(guān)注、評(píng)論、分享各大官方媒體的信息內(nèi)容，接收并傳遞主流意識(shí)形態(tài)，瀏覽積極娛樂內(nèi)容，促使算法多推薦“主流內(nèi)容”，為抵制泛娛樂主義奠定信息基礎(chǔ)。

（三）以技術(shù)優(yōu)化算法賦能，矯正設(shè)計(jì)局限

算法作為一種“信息配送”的新方式，在一定程度上重塑了信息生產(chǎn)的組織習(xí)慣。泛娛樂主義之所以在算法推薦場(chǎng)域廣泛傳播，本質(zhì)上是在信息生產(chǎn)的組織習(xí)慣中，嵌入了意識(shí)形態(tài)代碼，并將其作為組織節(jié)點(diǎn)搭建算法設(shè)計(jì)框架，達(dá)到俘獲受眾的目的。正因如此，我們要在技術(shù)層面加以規(guī)范，針對(duì)算法植入帶有主流意識(shí)形態(tài)的代碼，優(yōu)化娛樂信息內(nèi)容質(zhì)量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)根本上的“技術(shù)理性”矯正。第一，推進(jìn)“算法黑箱”的透明化呈現(xiàn)?！八惴ê谙洹碑a(chǎn)生的原因是由于技術(shù)本身具有一定的復(fù)雜性，當(dāng)算法運(yùn)行到某個(gè)特定階段時(shí)，受眾無(wú)法從中了解內(nèi)部結(jié)構(gòu)，其本質(zhì)特征是“不透明”的，呈現(xiàn)出明顯的“黑箱”性質(zhì)。（10）推進(jìn)“算法黑箱”透明化，能夠?qū)π畔⒌臋?quán)威性與客觀性予以全新呈現(xiàn)，引導(dǎo)用戶更全面地接受娛樂信息。一方面，要呈現(xiàn)“設(shè)計(jì)理念”。通過(guò)把握受眾的“娛樂理性”，來(lái)修正算法設(shè)計(jì)方面的“工具理性”弊端，在設(shè)計(jì)伊始植入積極的價(jià)值理念，實(shí)現(xiàn)算法設(shè)計(jì)理念的透明化，彰顯正向娛樂價(jià)值觀在算法設(shè)計(jì)中的導(dǎo)向作用。另一方面，要呈現(xiàn)“隱性信息”。應(yīng)找尋算法技術(shù)與資本邏輯的利益平衡點(diǎn)，使即將被算法設(shè)計(jì)過(guò)濾的信息“顯現(xiàn)”在受眾面前，實(shí)現(xiàn)算法設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的透明化公開化。第二，弱化資本邏輯的主導(dǎo)作用。追求資本利益是資本邏輯的本質(zhì)特征，要強(qiáng)化對(duì)資本邏輯的規(guī)范引導(dǎo)，對(duì)資本邏輯追求利益的行為加以限制，弱化資本邏輯對(duì)娛樂產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)作用。這就既要界定資本邏輯發(fā)展的“底線”，用規(guī)章制度保障資本邏輯在獲取經(jīng)濟(jì)利益的過(guò)程中不“越界”，也要建立健全娛樂信息產(chǎn)品的審查機(jī)制，保障娛樂信息產(chǎn)品的質(zhì)量；更要以主流意識(shí)形態(tài)滋養(yǎng)娛樂內(nèi)容的價(jià)值內(nèi)蘊(yùn)，提升娛樂產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)的社會(huì)責(zé)任感。第三，加強(qiáng)媒介平臺(tái)與主流“官媒”的交互協(xié)同。根據(jù)算法推薦的個(gè)性化娛樂內(nèi)容，探索“溯源路徑”，建構(gòu)以“層次聚類”為主體的算法規(guī)則，分類推薦信息內(nèi)容，注重平衡相關(guān)性、合理性以及多樣性的關(guān)系，堅(jiān)持讓各類媒介平臺(tái)為“官媒”發(fā)聲，為受眾推薦“猜你喜歡”的“官媒”公共娛樂議題內(nèi)容，加強(qiáng)蘊(yùn)含主流價(jià)值的娛樂信息內(nèi)容推送。（11）在實(shí)際操作過(guò)程中，既要優(yōu)化推薦規(guī)則，做好優(yōu)質(zhì)娛樂內(nèi)容的推送，又要把好娛樂信息內(nèi)容的審核關(guān)，減少泛娛樂內(nèi)容推薦，還要以“流量加持”激勵(lì)優(yōu)質(zhì)娛樂內(nèi)容創(chuàng)造性生產(chǎn)，盡可能讓優(yōu)質(zhì)娛樂內(nèi)容被推薦，進(jìn)而引導(dǎo)用戶改變娛樂觀念，將主流意識(shí)形態(tài)自我內(nèi)化，走出“低俗娛樂”。

（四）以法治制約算法權(quán)力，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)

面對(duì)泛娛樂主義的廣泛傳播，政府應(yīng)當(dāng)履行好監(jiān)管職能，彌補(bǔ)算法技術(shù)的內(nèi)生缺陷與運(yùn)行盲區(qū)，以硬性的法治手段約束算法權(quán)力，厘清算法邊界，監(jiān)管智媒平臺(tái)信息內(nèi)容生產(chǎn)，加強(qiáng)媒介平臺(tái)的責(zé)任落實(shí)，從外部?jī)艋惴▓?chǎng)域生態(tài)環(huán)境。第一，加強(qiáng)算法技術(shù)立法。一方面，研判算法推薦技術(shù)運(yùn)行過(guò)程中可能出現(xiàn)的問題，制定有關(guān)算法推薦技術(shù)的法律法規(guī)，推進(jìn)算法規(guī)則轉(zhuǎn)化為規(guī)范，確保算法設(shè)計(jì)在法治軌道上正常運(yùn)行。另一方面，參照現(xiàn)有法律法規(guī)，對(duì)算法設(shè)計(jì)相關(guān)的步驟、程序以及權(quán)限等要素進(jìn)行立法規(guī)范，明確算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)、媒體平臺(tái)以及信息受眾的角色定位、法律責(zé)任以及救濟(jì)措施，對(duì)涉及到的合法權(quán)益予以保障。第二，以法治引領(lǐng)行業(yè)準(zhǔn)則。一方面，要依法規(guī)范智媒平臺(tái)的信息傳播準(zhǔn)則，針對(duì)特定的失責(zé)行為制定制裁方案，以法治手段規(guī)范算法設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)遵循行業(yè)準(zhǔn)則。另一方面，要鼓勵(lì)算法自治，鼓勵(lì)企業(yè)聯(lián)合算法平臺(tái)以及技術(shù)供應(yīng)商等多方力量，建立自治組織，對(duì)信息生產(chǎn)、分發(fā)推送、隱私保護(hù)以及權(quán)利保障等運(yùn)行秩序形成行業(yè)規(guī)范，在娛樂行業(yè)聯(lián)動(dòng)中保障算法健康發(fā)展。第三，建立敏感信息預(yù)警信息庫(kù)。一方面，要從媒體平臺(tái)的信息發(fā)布、信息審查及管理等方面著手，抓取受眾的“數(shù)據(jù)畫像”，將關(guān)于泛娛樂主義的常見“主題詞”“關(guān)鍵詞”以及“衍生詞”等內(nèi)容納入到信息庫(kù)中并定期更新，監(jiān)測(cè)算法在運(yùn)行過(guò)程中所產(chǎn)生的泛娛樂主義輿情信息。另一方面，建立相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查工作專組，完善意識(shí)形態(tài)追責(zé)制度，健全網(wǎng)絡(luò)空間常態(tài)化管理工作機(jī)制，依法嚴(yán)密監(jiān)控泛娛樂主義的動(dòng)向。

注釋：

（1） 尼爾·波茲曼：《娛樂至死》，章艷譯，中信出版社2015年版，第3頁(yè)。

（2） 習(xí)近平：《在文藝工作座談會(huì)上的講話》，人民出版社2015年版，第10頁(yè)。

（3） 《馬克思恩格斯文集》 第1卷，人民出版社2009年版，第209頁(yè)。

（4） 《馬克思恩格斯文集》 第5卷，人民出版社2009年版，第871頁(yè)。

（5）（7） 陳坤、劉雨：《智媒時(shí)代大學(xué)生價(jià)值觀認(rèn)同建構(gòu)的算法風(fēng)險(xiǎn)及其應(yīng)對(duì)》， 《濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2023年第2期。

（6） 張燦、王婉婉：《智能傳播時(shí)代泛娛樂主義的生成機(jī)理、風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)》，《理論導(dǎo)刊》2022年第9期。

（8） 《習(xí)近平談治國(guó)理政》 第3卷，外文出版社2020年版，第318頁(yè)。

（9） 魏俊斌、張冬：《由離散邁向彌合：智媒時(shí)代網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)的異化規(guī)訓(xùn)與認(rèn)同構(gòu)建》，《湖湘論壇》2021年第6期。

（10） 栗蕊蕊：《推薦算法影響大學(xué)生價(jià)值觀的內(nèi)在邏輯與引導(dǎo)策略》，《思想理論教育》2021年第12期。

（11） 張帆：《權(quán)威與角色：智媒時(shí)代的新聞職業(yè)話語(yǔ)研究》，《湖北大學(xué)學(xué)報(bào)》（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）2021年第4期。

作者簡(jiǎn)介：于欽明，黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)人文與管理學(xué)院副教授，黑龍江哈爾濱，150040。王啟帆，黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)第二臨床醫(yī)學(xué)院講師，黑龍江哈爾濱，150040；哈爾濱工程大學(xué)馬克思主義學(xué)院博士研究生，黑龍江哈爾濱，150001。

（責(zé)任編輯 胡 靜）