陳佳茹
摘 要 互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境下算法分發(fā)已經(jīng)是聚合類新聞客戶端的技術(shù)標(biāo)配,這種個(gè)性化推薦系統(tǒng)改變了以往受眾在傳統(tǒng)媒體獲取信息的方式,但“算法至上”的個(gè)性化推薦系統(tǒng)也加劇了“信息繭房”效應(yīng),對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶媒介素養(yǎng)的培養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)新聞?shì)浾撘龑?dǎo)產(chǎn)生了消極影響。文章對(duì)今日頭條新聞客戶端的算法原理和個(gè)性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行分析,審視“信息繭房”的形成原因和傳播效應(yīng)。
關(guān)鍵詞 今日頭條;信息繭房;個(gè)性化推薦系統(tǒng)
中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360(2018)04-0011-02
算法分發(fā)是互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下重要的數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù),在聚合類信息平臺(tái)、搜索引擎、社交軟件等互聯(lián)網(wǎng)工具中廣泛運(yùn)用。算法分發(fā)能夠精確定位用戶需求,個(gè)性化推薦用戶所想要得到的訊息,從新聞信息、博客博主到電商產(chǎn)品等,一應(yīng)俱全。今日頭條作為以數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)新聞傳播的新型新聞媒體,是個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)開發(fā)的先驅(qū)和行業(yè)的佼佼者,從2012年9月開發(fā)第一版推薦系統(tǒng),至今已經(jīng)經(jīng)歷了四次大規(guī)模調(diào)整。
今日頭條的個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng),一方面通過“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”從互聯(lián)網(wǎng)信息海洋中截取有效信息匯聚到自身信息平臺(tái),另一方面通過對(duì)用戶的瀏覽行為進(jìn)行分析計(jì)算,依照個(gè)體差異性需求提供個(gè)性化、定制化的新聞推送,達(dá)到千人千面的新聞傳播現(xiàn)象。這種信息推薦行為逐漸壓縮用戶的信息涉獵空間,加劇“信息繭房”的形成?!靶畔⒗O房”(information cocoons)最早由桑坦尼提出,“我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域。通俗地闡釋說,在信息傳播中,因公眾自身的信息需求并非全方位的,公眾只注意自己選擇的東西和是自己愉悅的通訊領(lǐng)域,久而久之,會(huì)將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房中”?!靶畔⒗O房”阻隔了個(gè)人與信息環(huán)境的全面發(fā)展,在新聞聚合平臺(tái)推薦下,用戶處于信息接收面逐漸縮窄的選擇、篩選、接收與理解的信息空間,會(huì)像蠶一樣作繭自縛,形成自我意見強(qiáng)化的“回音室”。
1 今日頭條“信息繭房”形成的原因
1.1 互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境是培養(yǎng)溫床
“流量”和“日活”是衡量一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品成功與否的基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。網(wǎng)站為了用戶數(shù)量會(huì)用盡辦法來(lái)增強(qiáng)用戶的數(shù)量和使用頻率。與傳統(tǒng)新聞媒體尊崇的新聞專業(yè)主義不同,聚合類新聞平臺(tái)的內(nèi)容版權(quán)模糊,欄目策劃以用戶需求為導(dǎo)向,內(nèi)容生產(chǎn)和傳播訴求完全依賴于用戶。通過對(duì)今日頭條用戶偏好的調(diào)查得知,社會(huì)熱點(diǎn)、娛樂類信息是用戶偏愛的新聞?lì)愋??!皹?biāo)題黨”和低俗新聞具有較高的關(guān)注度。今日頭條在低俗內(nèi)容推薦方面也受到網(wǎng)信辦、公安局扽各相關(guān)部門的約談和整頓。網(wǎng)絡(luò)信息傳播環(huán)境的傾向性特征迎合了大眾的閱讀興趣,在往復(fù)的信息接收中為信息繭房的搭建提供了土壤。
1.2 “算法至上”的個(gè)性化推薦系統(tǒng)是搭建工具
今日頭條的個(gè)性化推薦系統(tǒng),如果用形式化的方式去描述實(shí)際上是擬合一個(gè)用戶對(duì)內(nèi)容滿意度的函數(shù),這個(gè)函數(shù)需要輸入三個(gè)維度的變量:
第一個(gè)維度是內(nèi)容。頭條現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)綜合內(nèi)容平臺(tái),圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條,每種內(nèi)容有很多自己的特征,需要考慮怎樣提取不同內(nèi)容類型的特征做好推薦。
第二個(gè)維度是用戶特征。包括各種興趣標(biāo)簽,職業(yè)、年齡、性別等,還有很多模型刻畫出的隱式用戶興趣等。
第三個(gè)維度是環(huán)境特征。這是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代推薦的特點(diǎn),用戶隨時(shí)隨地移動(dòng),在工作場(chǎng)合、通勤、旅游等不同的場(chǎng)景,信息偏好有所偏移。
結(jié)合三方面的維度,模型會(huì)給出一個(gè)預(yù)估,即推測(cè)推薦內(nèi)容在這一場(chǎng)景下對(duì)這一用戶是否合適。
今日頭條通過用戶在他類平臺(tái)的信息挖掘和自平臺(tái)的使用行為構(gòu)建用戶畫像,建立用戶的“興趣圖譜”。今日頭條的注冊(cè)允許第三方社交平臺(tái)綁定登錄,包括QQ、微信、微博等,一旦用戶實(shí)現(xiàn)了綁定,“興趣圖譜”就開啟了為用戶個(gè)性化內(nèi)容的匹配初始階段。系統(tǒng)會(huì)在用戶往復(fù)的瀏覽行為中自動(dòng)抓取中頻率較高的主題、關(guān)鍵詞等,在龐大而精密的標(biāo)簽體系中推薦用戶感興趣的內(nèi)容,做到“你關(guān)心的,才是頭條”。
1.3 用戶的個(gè)性化需求是內(nèi)在動(dòng)因
傳統(tǒng)新聞是點(diǎn)對(duì)面的單向傳輸,觀眾處于被動(dòng)接受姿態(tài)。在互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境下,“觀眾”成為“用戶”,被動(dòng)接受的局面一去不復(fù)返,成為用戶主導(dǎo)的主動(dòng)接受姿態(tài)。碎片化的信息接收習(xí)慣就是在最短的時(shí)間內(nèi)獲取最豐富的信息量,適應(yīng)快節(jié)奏生活狀態(tài)下的信息接收?qǐng)鼍?。今日頭條抓住了用戶的個(gè)性化需求,大刀闊斧的砍掉用戶不感興趣的冷內(nèi)容,為用戶節(jié)約了尋找感興趣內(nèi)容的時(shí)間。并且在感興趣內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)一步縮小范疇,提供狹小范圍內(nèi)豐富的信息。因此今日頭條用戶的使用黏性很強(qiáng),在差異化內(nèi)容推送方面不僅定位趨于精準(zhǔn),而且內(nèi)容量豐富。
2 今日頭條“信息繭房”的傳播效應(yīng)
2.1 信息窄化壓縮認(rèn)知空間
聚合新聞平臺(tái)受眾的信息窄化壓縮了用戶的認(rèn)知空間,導(dǎo)致其對(duì)真實(shí)世界的認(rèn)知失衡。沃爾特·李普曼在“擬態(tài)環(huán)境”概念中個(gè)提出,大眾傳播所形成的信息環(huán)境源于真實(shí)環(huán)境,卻又不盡一致的媒介環(huán)境。個(gè)人通過對(duì)象征性事件的信息加工形成媒介環(huán)境,因此個(gè)人所接收到的信息環(huán)境就是媒介構(gòu)成的虛擬環(huán)境?!靶畔⒗O房”下的受眾的虛擬環(huán)境狹隘,會(huì)造成個(gè)體對(duì)世界認(rèn)知的偏差。今日頭條以用戶需求為主導(dǎo),根據(jù)個(gè)人偏好推薦的差異化新聞?dòng)嵪?,一定程度上為每個(gè)人打造了一份“個(gè)人日?qǐng)?bào)”。長(zhǎng)期沉浸在“個(gè)人日?qǐng)?bào)”中,會(huì)加強(qiáng)新聞傳播領(lǐng)域的“馬太效應(yīng)”,對(duì)不感興趣的內(nèi)容避而不理,阻斷了多領(lǐng)域觀點(diǎn)的碰撞,導(dǎo)致認(rèn)知上的不平衡,甚至極端的認(rèn)知現(xiàn)象。
2.2 個(gè)體接收信息的“回聲室”效應(yīng)
“回聲室”效應(yīng)是個(gè)體處于一個(gè)相對(duì)封閉的虛擬環(huán)境中,意見相近的聲音不斷積聚,分歧的意見被屏蔽在圈外,這些聲音被夸張和扭曲,并且封閉環(huán)境中的人認(rèn)為這些扭曲的故事就是事實(shí)的全部。今日頭條中的用戶既是信息的獲取者,也是信息的生產(chǎn)者。今日頭條的內(nèi)容主要來(lái)源于兩部分,一是具有成熟內(nèi)容生產(chǎn)能力的PGC平臺(tái),二是UGC用戶內(nèi)容,如問答、用戶評(píng)論、微頭條。數(shù)百萬(wàn)計(jì)的內(nèi)容生產(chǎn)者會(huì)以受眾的興趣為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行話題設(shè)置,排除受眾不喜歡的聲音。個(gè)體沉浸在自己的“回聲室”中,難以聽到外界的聲音,從而陷入極端主義和盲目自信。
2.3 泛低質(zhì)內(nèi)容的負(fù)面影響
今日頭條的“蜘蛛抓取”式內(nèi)容生成方式對(duì)泛低質(zhì)內(nèi)容的識(shí)別效果較差。虛假新聞、黑稿、標(biāo)題黨、低俗涉黃內(nèi)容等很難被機(jī)器識(shí)別,需要提供大量的比對(duì)信息文本和人工審核。面對(duì)大體量的內(nèi)容,人工編輯產(chǎn)出有限,因而有較大一部分泛低質(zhì)內(nèi)容流向用戶。這些虛假、低俗的內(nèi)容給用戶帶來(lái)錯(cuò)誤的引導(dǎo),也造成個(gè)性化推薦內(nèi)容的“越描越黑”?!靶畔⒗O房”中的用戶缺乏獨(dú)立的思考和理性的甄別,會(huì)受到泛低質(zhì)內(nèi)容的誤導(dǎo)。
2.4 助推互聯(lián)網(wǎng)群體極化現(xiàn)象
群體極化是人們?cè)谶M(jìn)行群體決策時(shí)會(huì)做出比個(gè)人決策更冒險(xiǎn)的決策,從而偏離最佳決策。在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中,群體極化現(xiàn)象更為普遍,較常見的就是“水軍”和粉絲現(xiàn)象。網(wǎng)絡(luò)中的“水軍”或粉絲有著共同的認(rèn)知傾向和價(jià)值追求,對(duì)已認(rèn)定的意見頑固推崇,毫無(wú)事實(shí)依據(jù)的抗議一些反對(duì)聲音。社交網(wǎng)絡(luò)通過分享、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊等方式來(lái)劃定相同意見的群體,而今日頭條作為資訊平臺(tái)并不具備較高的社交能力,但每條新聞的評(píng)論、點(diǎn)贊、回復(fù)、關(guān)注等功能能夠?qū)⒁庖娡坏娜司奂饋?lái),從而獨(dú)立存在的繭房通過信息平臺(tái)上的互動(dòng)成為有外在紐帶連結(jié)的繭房群。匿名的特點(diǎn)加劇了繭房群之間信息交換的暢通性,在突發(fā)性事件發(fā)生時(shí),極端行為很容易被激發(fā)。
3 結(jié)束語(yǔ)
個(gè)性化推薦為今日頭條獲取了大量受眾,但算法和模型無(wú)法判斷新聞價(jià)值,反而加劇了“信息繭房”效應(yīng)。聚合類新聞平臺(tái)要提升互聯(lián)網(wǎng)人的新聞素養(yǎng),把握好新聞的真實(shí)性和價(jià)值性,強(qiáng)化新聞編輯的“把關(guān)人”作用,把“個(gè)性化”推薦與“人性化”推薦相結(jié)合,不斷提升平臺(tái)的權(quán)威性和公信力。做到“懂得”人的需求,沖破“信息繭房”帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。
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