算法推薦視域下高校網絡意識形態的風險與治理

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）21-0009-05

在信息時代，互聯網日益成為意識形態斗爭的主陣地、主戰場、最前沿，而網絡意識形態教育是高校意識形態工作的重中之重。作為人工智能的核心技術之一，算法推薦重構了意識形態傳播的底層邏輯，深刻改變了信息傳播格局，對高校網絡意識形態工作產生了深遠影響。習近平總書記指出，探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭“算法”，全面提高網絡內容建設水平，增強網上輿論引導能力。因此，高校要堅持用主流價值導向駕馭“算法”，以充分發揮算法推薦技術在網絡意識形態風險治理中的賦能作用。

一、算法推薦技術賦能高校網絡意識形態傳播的范式革新

算法推薦技術作為人工智能的典型應用，憑借其“能對海量信息進行篩選、計算、排序、分類、連接，并依據內容和行為的相似形成分發與推送”2的精準運行機理，重塑了高校主流意識形態話語生成機制及信息傳播機制，極大地提升了主流輿論在網絡空間的辨識度與影響力，開創了高校網絡意識形態工作發展新格局。

（一）算法推薦的個性化傳播為高校網絡意識形態教育精準定位受眾需求提供技術支撐

在算法推薦視域下，借助大數據與機器學習技術，深度挖掘用戶數據背后的行為模式、興趣偏好與心理需求，有利于實現內容與用戶的個性化匹配，提高信息傳播的精準度與效率。這表明，算法推薦具有個性化傳播特點。這種個性化推薦契合用戶的興趣與愛好，并能為其打造一個個性化的專屬信息世界[2]。這一特質深度契合教育心理學中因材施教的原則，高校思想政治教育工作者可以通過對學生線上學習行為、瀏覽內容、社交互動數據的深度分析，構建學生個性化學習畫像，由此精準推送契合學生認知水平、興趣愛好與價值需求的意識形態教育內容，真正實現內容供給的“設置過濾”和“精準投送”，打破傳統教育模式的普適性局限，激發學生的學習興趣與參與熱情，強化主流意識形態的傳播效果，促進意識形態教育從被動接受轉化為主動探索，從而有效提高思想政治教育的實效性與吸引力。

（二）算法推薦的廣泛運用拓展高校網絡意識形態教育的受眾范圍與傳播深度

技術發展的狀況決定人類活動的生產和生存方式3。在數字經濟蓬勃發展、網絡社交高度普及的社會存在基礎上，算法推薦技術應運而生，它在推動生產力發展的同時，也深刻改變了傳統意識形態傳播的線性路徑，形成多元主體互動、信息精準適配的傳播網絡。高校通過這些傳播網絡傳播思想政治教育信息，能夠全面突破時間、空間限制，精準觸達不同地域、不同背景的學生群體，實現教育資源的公平分配與廣泛共享。同時，基于用戶社交關系網絡的算法推薦，能夠引發信息的裂變式傳播，形成“漣漪效應”，增強主流意識形態在網絡社群中的滲透力與凝聚力，從而有效抵御信息碎片化對受眾認知體系的沖擊，穩固主流價值觀在網絡與論場的核心地位。

（三）算法推薦的實時反饋機制為高校網絡意識形態教育策略調整提供數據支持

實時反饋機制是算法推薦賦予高校網絡意識形態教育的重要優勢。這一機制具有即時反饋、精準聚焦、全面覆蓋實時評價功能，為高校網絡意識形態工作提供真實、快捷、精準的評價數據。通過這一反饋機制，高校思想政治教育工作者可實時監測學生對教育內容的反饋數據，如學習時長、互動頻率、觀點表達等數據，精準洞察學生的思想動態與認知變化，并基于精準數據分析結果，及時調整教育策略、優化教學內容[4，實現教育過程的精細化管理與個性化指導，將思想政治教育過程轉化為動態閉環系統，提高高校網絡意識形態教育的科學性與前瞻性。

二、算法推薦視域下高校網絡意識形態的風險

作為一種新興技術，算法推薦在精準投送、廣泛傳播與實時反饋等方面具有強大優勢。習近平總書記強調，要加強人工智能發展的潛在風險研判和防范，維護人民利益和國家安全[5]。高校應充分發揮算法推薦技術的優勢，強化風險防控與教育引導，推動網絡意識形態工作高質量發展。

（一）“信息繭房”現象弱化了高校網絡意識形態價值引領力

算法推薦是基于用戶興趣偏好的信息篩選機制，精準捕捉大學生的關注點，持續推送同質化信息，減少他們接觸其他領域知識的機會，使他們的認知獲取渠道窄化，最終陷入信息閉環，這嚴重限制了大學生的認知視野與價值多元性。此外，算法推薦的個性化傳播加劇了信息“過濾氣泡”效應。大學生長期沉浸在同質化信息中，如同置身于“信息孤島”，這既會使其既有認知偏見被強化，形成“偏聽偏信”的思維定式，又會使其對主流意識形態的多元理解與認同被弱化，導致主流意識形態傳播在“圈層壁壘”前難以推進。同時，算法推薦存在的價值偏向，可能在大學生毫無察覺的情況下，引導他們偏離主流價值軌道。可見，網絡中一些不良信息披著“個性化推薦”的外衣，悄然侵蝕高校意識形態教育的主導權，為錯誤思潮與極端觀點的滋生提供溫床，威脅著高校意識形態安全。

（二）過度個性化推薦削弱了高校主流意識形態觀念認同

算法推薦具有強大算力，在海量信息中，通過深度分析實現用戶興趣需求與內容精準推送的匹配，屏蔽用戶不感興趣的信息，使其精準接收到自己感興趣的內容，而長期處于“信息回音壁”中。這種過度聚焦個體需求的信息“精準投喂”模式，將加劇學生群體在信息接收與價值認知上的差異，從而造成不同興趣偏好的學生處于“信息孤島”，形成不同網絡圈層，使價值觀念呈現“碎片化”格局。特別是在校園熱點事件討論中，沉迷娛樂資訊的學生與關注學術動態的學生，因接收信息的差異，形成不同特色網絡圈層，直接導致他們難以形成共同話題，更無法凝聚共識。這種情況將嚴重阻礙主流意識形態在學生群體中的整體傳播與共識凝聚，甚至會引發學生群體間的價值沖突與對立，大幅削弱高校意識形態教育對多元價值觀念的整合和協調效果。

（三）算法“黑箱”屬性干擾了高校網絡意識形態傳播秩序

算法推薦技術復雜的運算邏輯與不透明的決策過程，使信息篩選與推薦機制成為“暗箱操作”，造成涵蓋了數據選擇、算法應用及最終結果生成等關鍵環節被刻意隱藏，從而產生了“信息黑箱”現象[。這一現象的隱形性和可操控性給危險思潮和錯誤思想提供了藏匿之處，更為惡意操縱信息傳播提供了可能性。以社交平臺和資訊類應用為例，算法通過多層神經網絡與復雜的權重計算生成推薦結果，用戶既無法知曉內容篩選的具體標準，也難以追溯推薦內容的來源，這種不透明性讓不良信息得以披著“個性化推薦”的外衣潛入學生視野。敵對勢力更是可以利用算法漏洞，精心包裝極端個人主義、歷史虛無主義等有害內容，通過精準推送滲透高校網絡空間。此外，算法“黑箱”會加劇算法偏見。由于訓練數據的局限性或開發者的主觀傾向，算法可能將性別、地域等偏見融入推薦邏輯，向不同學生群體推送帶有價值偏向的內容。學生反復接收帶有偏見的信息，不僅會降低對推送機制的信任，還會產生對主流意識形態內容的質疑心理，最終使主流意識形態的價值引領效果被削弱。

（四）“受眾本位”消解了高校主流意識形態的注意度

“受眾本位”要求信息傳播與說服要“以受眾為中心”7]。算法推薦從“用戶本位”出發，以用戶的偏好和習慣為依據選擇推送內容，滿足了海量信息下用戶信息篩選的需求，但也容易將原來由主流媒體和專業把關人掌控的“把關權”讓渡給智能機器和用戶，導致主流媒體的傳播效力被削弱。例如，在短視頻平臺、資訊類應用軟件等應用場景中，算法推薦技術通過對用戶點擊、停留時長等行為數據的分析，自主決定內容推薦優先級，高校思想政治工作者難以介入內容篩選環節，其作為“把關人”的網絡意識形態話語主導權被大幅削弱。這種權力轉移催生了社會價值失序、價值迷失的亂象。此外，信息把關權的轉移，致使算法在資本利益和“流量至上”的推波助瀾下，為迎合和吸引學生用戶，往往會推送大量泛娛樂化和碎片化的信息，甚至是虛假信息[8。這種傾向導致主流意識形態內容因缺乏流量優勢被邊緣化，嚴重背離了主流意識形態的精神追求。當學生長期被娛樂信息包圍，對主流意識形態的關注度持續降低，其注意度隨之下降，主流意識形態在網絡空間的影響力也因此被大大削弱。

三、算法推薦視域下高校網絡意識形態的風險治理體系多維協同建構

在算法推薦驅動的網絡意識形態新生態中，高校肩負著維護網絡意識形態安全、引領青年價值取向的重要使命，需要超越“技術工具論”的簡單批判，從多維度協同視角探究網絡意識形態的風險治理策略，構建“價值引領一技術規制一制度保障一主體培育”的立體化治理框架，完善網絡監管和治理制度體系，提升師生媒介素養，強化主流意識形態的價值引領，實現技術理性與價值理性的辯證統一，筑牢高校網絡意識形態安全防線。

（一）強化主流價值引領

馬克思主義作為科學的世界觀和方法論，是高校意識形態工作的靈魂。高校要將其貫穿于算法推薦的全流程，從數據采集、模型訓練到內容推送，均以社會主義核心價值觀為價值標尺，讓算法推薦技術成為促進主流意識形態話語傳播的“擴音器”“放大器”9。通過構建價值導向明確的內容體系，讓大學生在日常信息接收中潛移默化地接受主流意識形態的薰陶，抵御錯誤思潮的侵蝕，筑牢思想防線。

首先，高校要借助算法推薦技術對學生興趣偏好、行為習慣等進行精準分析，積極參與主流價值議題引領，結合社會熱點、學生關注焦點，提煉兼具思想性與親和力的主流價值議題，針對不同專業、不同興趣學生群體進行個性化的主流意識形態內容推送，使主流意識形態教育更貼近學生實際，從而提升思想引領的精準度與實效性。其次，高校要充分發揮教育資源優勢，加強精品內容供給，打造“課程思政+網絡傳播”的雙輪驅動模式，采用互動式學習平臺、創作短視頻等年輕人喜聞樂見的平臺或形式，讓主流意識形態教育既有思想深度又有傳播熱度。最后，高校要順應新媒體傳播趨勢，創新內容呈現形式，以互動問答、虛擬仿真等技術增強學生學習體驗，以短視頻、圖文海報等輕量化載體擴大傳播范圍。

總體而言，算法推薦能夠促進優質內容的開發與內容呈現形式的創新，打破高校傳統意識形態教育的時空局限，吸引學生主動參與主流意識形態內容傳播，從而提升主流意識形態的網絡影響力。

（二）優化算法推薦規則

倡導算法透明與公正，是高校破解算法“黑箱”困境、防范信息偏見與惡意操控的核心路徑。國家有關部門與高校作為網絡意識形態工作的雙主體，要形成協同創新合力，積極以“技術反制技術”的思路開展科技創新。雙主體要主動聯合頂尖技術研發團隊，加大對算法基礎理論的探索力度，深入研究算法設計的底層邏輯與運行規律，使算法決策過程不再是難以窺探的“黑箱”。通過增強算法決策的透明度與可追溯性，確保信息推薦過程符合公平、客觀的原則，從技術根源上消除信息偏見與惡意操控的可能性。

除此之外，一方面，高校要規范算法個性化推薦，強化對推送內容的質量把控。在算法推送系統程序中嵌入多層過濾機制，建立動態更新的敏感詞庫與信息篩查標準，對帶有泛娛樂化、低質庸俗傾向的高頻詞匯和信息進行實時過濾，確保主流價值觀在信息傳播過程中不會受到不良內容的侵蝕，從而維護網絡意識形態傳播環境的純凈性。另一方面，高校要增強技術識別能力，構建智能化的網絡意識形態風險防控體系。利用人工智能對網絡空間進行實時監測，通過語義分析、情感識別等技術手段，智能識別不良信息與意識形態滲透行為。針對算法推薦導致的相似價值觀數據聚集問題，可不斷優化推薦機制，打破“信息繭房”效應，為應對高校網絡意識形態安全挑戰提供堅實的技術保障。

（三）完善算法法律規制

只有不斷完善算法治理體系，加強法律規制建設，使之成為算法技術理性的重要保障，才能有效防控高校網絡意識形態的風險。

一是國家應加快構建全方位、多層次的算法推薦領域法律法規體系，結合時代發展需求，動態調整與補充法律內容體系。通過立法明確算法開發者、運營者與使用者的權利義務邊界，使其在各自權責范圍內規范開展活動；系統規范算法設計、應用與管理流程，從源頭上杜絕算法設計的隨意性與應用的無序性；制訂階梯式、精細化的嚴厲懲處措施，提高違法成本，為高校網絡意識形態安全提供堅實法律保障。

二是算法技術平臺要將法律制度作為開展業務的根本遵循，建立健全算法推薦系統信息內容生產及分發的全流程約束機制，確保從內容審核、推薦策略制訂到信息推送，每個環節都嚴格依法執行；要運用先進的技術手段與科學的管理方法，“對算法推薦場域內的存量信息進行長期的動態風險監測，通過讀取相關信息的追隨型輿論來研判其真實的意識形態屬性，并對隱含錯誤價值傾向的不良信息進行剔除處理”0]，以確保推送內容符合主流價值傳播的要求。

三是高校要健全校內網絡意識形態管理制度，將算法推薦納入規范管理范疇。結合高校自身教學、管理、服務等場景特點，制定嚴謹且具有可操作性的算法推薦技術使用倫理準則與安全標準，為校內算法應用畫定明確紅線。同時，高校要組建專業審核團隊，加強對校內網絡平臺、在線教育應用等載體的算法審核與監督，定期評估算法推薦效果，及時優化調整，確保算法推薦技術始終服務于高校網絡意識形態工作目標，助力培養具有正確價值觀念的新時代人才。

（四）培育主體媒介素養

如何提升師生媒介素養，是解決算法背后的誘導偏差、價值滲透以及精神規訓的關鍵所在。高校教師作為網絡意識形態教育的直接實施者，要主動提升自身算法素養與媒介素養。一要深入學習算法推薦技術的運行原理、數據抓取邏輯與應用模式，掌握利用算法精準識別學生思想動態、興趣偏好的技巧，為創新教學方法奠定技術基礎；二要將算法知識有機融入教學實踐，如在課程設計中增加算法倫理討論環節，引導學生辯證看待技術應用；三要積極探索多元化的意識形態教育手段，通過算法分析學生的學習難點，定制差異化教學策略，將主流意識形態內容以更具吸引力的方式傳遞給學生。

高校要加強學生網絡素養教育，將批判性思維與信息甄別能力作為核心培養目標，構建覆蓋通識課程、專業教育與實踐活動的全方位教育體系。例如，開設媒介素養、信息安全等理論課程，系統講解算法推薦的技術本質、社會影響及應對策略，并積極創建模擬網絡輿情場景，訓練學生分析算法推薦信息的能力；通過專家講座、參觀算法企業等渠道，引導學生主動參與網絡信息生產與傳播，在實踐中培養獨立思考習慣，增強對不良信息與錯誤思潮的識別力，在算法浪潮中堅守正確的價值航向。高校還要引導學生群體“積極走出舒適圈，加強與不同圈層人群的接觸和交流，減少彼此間由于興趣不同、觀念不同而產生的敵意與偏見，增進理解與共識”，遏制網絡空間的不良風氣，為主流意識形態建設營造良好網絡生態。

人工智能時代，算法推薦猶如一把雙刃劍，它在為高校網絡意識形態工作注入新動能的同時，也引發了算法“黑箱”、算法偏見、誘導沉迷等諸多問題，給高校網絡意識形態安全帶來嚴峻挑戰。高校必須深刻理解算法推薦的本質特征，正視算法推薦的優勢和劣勢，系統探究行之有效的應對策略，使算法技術成為維護高校網絡意識形態安全的有力手段。

參考文獻

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