沈勁松

[摘要]算法推送已經(jīng)成為主流信息媒體的新聞分發(fā)模式，其背后產(chǎn)生的倫理問題越來越受到關(guān)注。信息流的概念在不同的學(xué)科語(yǔ)境下有不同的分析，對(duì)于社交媒體而言，信息流是經(jīng)過算法計(jì)算后，用戶在點(diǎn)開平臺(tái)時(shí)看到的信息呈現(xiàn)方式。本文通過對(duì)于社交媒體上信息流特點(diǎn)進(jìn)行闡述，分析信息流可能帶來的倫理問題并提出發(fā)展建議。

[關(guān)鍵詞]信息流 社交媒體 算法 新聞倫理

算法推送是目前新聞生產(chǎn)工作中不可避免的一個(gè)問題。截至2018年6月，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)新聞?dòng)脩粢?guī)模為6.63億，半年增長(zhǎng)率為2.5%，網(wǎng)民使用比例為82.7%。其中，手機(jī)網(wǎng)絡(luò)新聞?dòng)脩粢?guī)模達(dá)到6.31億，占手機(jī)網(wǎng)民的80.1%，半年增長(zhǎng)率為1.9%。[1]無論是從新聞的呈現(xiàn)形式，新聞素材的選取還是最后在用戶之間產(chǎn)生的互動(dòng)，精確的信息算法成為了一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。海量的信息如何與海量的需求相匹配，精準(zhǔn)推送無疑可以提供一個(gè)高效的模式。

社交媒體把算法推送作為信息分發(fā)的方式并沒有過時(shí)，算法這一技術(shù)隨著時(shí)間也越來越復(fù)雜。大數(shù)據(jù)時(shí)代下分析用戶的行為，綜合用戶使用習(xí)慣獲得最大程度上的用戶粘度和商業(yè)利益并通過計(jì)算來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的內(nèi)容呈現(xiàn)仍然是社交媒體重要的發(fā)展方向。

一、社交媒體信息流的無度浸潤(rùn)

信息流白Facebook應(yīng)用到社交媒體至今，越來越復(fù)雜的算法被平臺(tái)所使用，實(shí)踐中，社交平臺(tái)基于多種指標(biāo)采用混合算法，但是各個(gè)指標(biāo)之間的加權(quán)計(jì)算仍然處于一個(gè)不透明的狀態(tài)，算法邏輯內(nèi)部隱藏的價(jià)值觀對(duì)于用戶而言發(fā)揮著潛移默化的影響，產(chǎn)生了浸潤(rùn)無度的偏向。

綜合各種信息流的呈現(xiàn)方式，可以總結(jié)出社交媒體信息流是信息可視化發(fā)展的必然結(jié)果，符合當(dāng)下受眾碎片化的信息獲取習(xí)慣，同時(shí)信息流本身也體現(xiàn)了信息時(shí)代信源、信宿、信道多方博弈的結(jié)果。

1.信源：UGC、OGC等多種信息來源

社交媒體信息的來源豐富多樣，雖然社交媒體依托社交網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)內(nèi)容，但是傳統(tǒng)媒體在進(jìn)駐社交媒體后，會(huì)更具自身生產(chǎn)新聞的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)，對(duì)于用戶而言，專業(yè)新聞媒體的賬號(hào)和一個(gè)好友賬號(hào)所生產(chǎn)的內(nèi)容在信息流中并無區(qū)別，即使可以對(duì)關(guān)注的好友進(jìn)行分類，在專門的頁(yè)面集中瀏覽一定時(shí)間內(nèi)好友發(fā)出的信息，但是在首頁(yè)信息流中，這些信息顯示沒有明顯之分。

社交媒體信息流的內(nèi)容是模塊化的，信息流無論以何種算法方式呈現(xiàn)，文字、圖片、視頻、音樂等均構(gòu)成內(nèi)容的重要表現(xiàn)形式。專業(yè)的媒體牛產(chǎn)內(nèi)容可能在形式上更加豐富，內(nèi)容上更加垂直化，受到更多關(guān)注，經(jīng)過算法推薦放在信息流前端的可能性更大，但是對(duì)于用戶而言，其本身牛產(chǎn)的內(nèi)容也有成為被信息流“重點(diǎn)推薦”的可能。例如，在很多網(wǎng)絡(luò)群體事件中，除了媒體的報(bào)道之外，當(dāng)事人通過社交媒體發(fā)出的信息，也會(huì)被算法推薦到優(yōu)先推送。

對(duì)于社交媒體信息流中的算法而言，信源本身的特點(diǎn)并不會(huì)被過多地考慮在推送加權(quán)的指數(shù)中，信息本身收到的關(guān)注度才是重中之重。

2.信道：算法與社交相互融合

正如前文中提到的，推特的做法重點(diǎn)在于試圖在算法下的信息流和時(shí)間順序流做一個(gè)平衡，這對(duì)以用戶為主要內(nèi)容來源的社交媒體來說具有啟示意義和借鑒作用（在新浪微博，有關(guān)推特這種做法的微博報(bào)道下面，全是@微博負(fù)責(zé)人的評(píng)論），當(dāng)下，算法與社交兩種內(nèi)容分發(fā)模式進(jìn)行著積極的融合。

在社交平臺(tái)上，用戶往往通過社交信息流瀏覽社交網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)和社會(huì)新聞，社交平臺(tái)紛紛將“社交信息流”界面作為重要的用戶流量和廣告營(yíng)收人口。然而隨著用戶規(guī)模擴(kuò)大，用戶生產(chǎn)的內(nèi)容出現(xiàn)過載，傳統(tǒng)的按發(fā)布時(shí)間反向順序呈現(xiàn)信息流的模式，已經(jīng)不能高效地為用戶提供優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，也不利于平臺(tái)的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，兇此在“社交信息流”的程現(xiàn)邏輯上，越來越多的社交平臺(tái)摒棄傳統(tǒng)的時(shí)間線主導(dǎo)模式，主動(dòng)介入到信息流的篩選排序環(huán)節(jié)，通過人工智能算法為用戶過濾形成定制化的信息流，以期促進(jìn)用戶信息消費(fèi)和再生產(chǎn)，進(jìn)而增加用戶黏性和廣告收入。[2]

3.信宿：用戶、消費(fèi)者、受眾的多重身份

社交媒體從誕生到今天，社交媒體服務(wù)的對(duì)象一直不斷豐富，用戶的身份也隨著社交媒體不同功能的出現(xiàn)而發(fā)牛著變化。社交媒體在依托社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來的最初，受眾是平臺(tái)內(nèi)容的生產(chǎn)者與平臺(tái)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)：隨著信息流中商業(yè)推廣的因素不斷加大，用戶成為了潛在的消費(fèi)者，信息流中的廣告可能帶來的廣告收入讓社交媒體的控制者更加注重挖掘用戶的使用習(xí)慣邏輯規(guī)律和興趣愛好指向：當(dāng)信息流隨著算法邏輯的豐富越來越復(fù)雜，用戶在瀏覽信息流時(shí)，其身份轉(zhuǎn)變的頻率和定位也不斷發(fā)生變化。社交媒體的內(nèi)容多來源于用戶，受眾牛產(chǎn)的內(nèi)容很大程度上成為了社交媒體得以運(yùn)作和盈利的資本，將這種資本經(jīng)過計(jì)算帶來的經(jīng)濟(jì)利益是社交媒體采用算法推薦的關(guān)鍵原因。

二、社交媒體信息流在應(yīng)用中的倫理偏差

在討論算法如何對(duì)新聞價(jià)值、新聞倫理產(chǎn)生沖擊的同時(shí)，應(yīng)該看到一些資訊類平臺(tái)針對(duì)算法中的弊端做出的改變。各個(gè)指標(biāo)之間的占比影響著用戶對(duì)于信息的接受效果：社交互動(dòng)指數(shù)增加，社交網(wǎng)絡(luò)不可避免會(huì)進(jìn)入“后真相”時(shí)代：當(dāng)用戶興趣與使用習(xí)慣指數(shù)增加，用戶可能會(huì)發(fā)生現(xiàn)實(shí)世界與虛擬世界的錯(cuò)位：而按照時(shí)間逆序排列的信息流，則可能使得對(duì)用戶而言重要的信息被忽略……由此，可以通過不同的層面來分析相應(yīng)的倫理問題。

（一）用戶層面：被剝奪的信息把關(guān)權(quán)

根據(jù)外媒The Verge的分析，如今，用戶從Twitter上能獲得的東西，大部分都要?dú)w功于算法時(shí)間軸。一方面，有更多的推文能以比以往更快的速度進(jìn)行病毒式傳播，另一方面，算法還能在不同的狀況下為各類用戶推薦有關(guān)聯(lián)性的舊推文，推文的‘生命也變得更長(zhǎng)了。

傳統(tǒng)媒體時(shí)代，信息傳播的把關(guān)人是專業(yè)的媒體從業(yè)人員，新媒體時(shí)代，把關(guān)人逐漸變?yōu)榭梢宰约哼x擇信息瀏覽平臺(tái)和方式的受眾。但是隨著算法的逐漸普及，社交媒體所有者對(duì)于算法的不透明化處理，讓受眾面臨失去信息把關(guān)權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)媒體時(shí)代在專業(yè)的媒體工作者手中，這種把關(guān)權(quán)可以最大程度上發(fā)揮對(duì)于新聞的篩選作用，控制何種消息傳播，以何種方式傳播，從而對(duì)受眾產(chǎn)生一定的影響。當(dāng)把關(guān)權(quán)在受眾手中時(shí)，他們可以選擇自己感興趣的新聞，傳播中心性被弱化，這時(shí)受眾自身的媒介素養(yǎng)和對(duì)于新聞的判斷與感知就被視作重要的能力。但算法參與到信息分發(fā)中來，算法邏輯背后的價(jià)值取向則難以判斷，甚至連技術(shù)精英，算法的編寫者也無法完全掌控算法推薦出的新聞的價(jià)值觀導(dǎo)向，這對(duì)用戶而言是具備風(fēng)險(xiǎn)的，也不利于平臺(tái)的長(zhǎng)足發(fā)展。

（二）平臺(tái)層面：價(jià)值導(dǎo)向產(chǎn)生偏差

對(duì)于平臺(tái)而言，保持用戶粘性，發(fā)揮平臺(tái)信息的商業(yè)價(jià)值，增加平臺(tái)的用戶數(shù)量，穩(wěn)定信息流中各方互動(dòng)的場(chǎng)域是平臺(tái)所有者應(yīng)該重點(diǎn)把握的重點(diǎn)。

社交平臺(tái)的信息流算法一般被認(rèn)為屬于商業(yè)機(jī)密，F(xiàn)acebook從最初將算法引入信息流至今，算法已經(jīng)越來越復(fù)雜和多樣化，在對(duì)各項(xiàng)因素進(jìn)行加權(quán)計(jì)算時(shí)，如果沒有及時(shí)合適的管控措施，平臺(tái)的價(jià)值導(dǎo)向會(huì)不可避免的發(fā)牛偏差。字符跳動(dòng)公司旗下的“內(nèi)涵段子”客戶端軟件及公眾號(hào)已經(jīng)永久關(guān)停：短視頻應(yīng)用軟件抖音也曾為了“自?！保瑒h除所有用戶評(píng)論。此后“今日頭條”品牌口號(hào)也從“你關(guān)心的就是頭條”轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶畔?chuàng)造價(jià)值”。

這些事例都說明了平臺(tái)層面一味的依賴算法，增加用戶粘度，發(fā)揮商業(yè)價(jià)值帶來的弊端。日前，對(duì)于社交媒體平臺(tái)倫理責(zé)任的問題還在討論，算法本身時(shí)候被判斷為獨(dú)立的倫理行動(dòng)者尚未有定論，但是當(dāng)下社會(huì)很明顯的一點(diǎn)是，社交媒體平臺(tái)有權(quán)力不公開算法過程，那就應(yīng)該對(duì)于所使用的算法造成的不良影響付出相應(yīng)責(zé)任。

（三）社會(huì)層面：失去信心的網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)

對(duì)于社會(huì)而言，社交媒體在社會(huì)輿論中發(fā)揮著越來越多的重要的作用，甚至“熱搜”可以直接等同于“社會(huì)熱點(diǎn)”，這與用戶不斷增加，言論不斷豐富的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展密不可分。

但是，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)于信息流的把控往往采取“一刀切”的做法，很多熱點(diǎn)問題直接采取“關(guān)鍵詞屏蔽”的方法，把熱點(diǎn)信息從信息流中直接刪去，導(dǎo)致用戶的使用感大打折扣，迫不得已甚至用縮寫來代替被屏蔽的關(guān)鍵詞，以新浪微博為例，現(xiàn)在一些政治信息的評(píng)論中，很多用戶用“ZF”代替“政府”，用“ZZZQ”代替“政治正確”等等，用戶逐漸對(duì)社會(huì)輿論失去信心，對(duì)于平臺(tái)所有者、政策制定者表達(dá)不滿。這樣的做法沒有從根本上起到對(duì)于社會(huì)輿論的穩(wěn)定作用。

電氣和電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）曾在2017年發(fā)布《人工智能設(shè)計(jì)的倫理準(zhǔn)則》白皮書（Ethically Aligned De-sign），這份報(bào)告不僅對(duì)工程師群體的倫理設(shè)計(jì)提出要求，并且在宏觀上希望政府、司法機(jī)構(gòu)審慎使用數(shù)據(jù)，必要的時(shí)候嚴(yán)格測(cè)試和評(píng)估內(nèi)嵌于系統(tǒng)的倫理原則和運(yùn)算邏輯。3lXt算法的監(jiān)督與管控，是信息流走上正確價(jià)值導(dǎo)向，穩(wěn)定民心的重要之舉。

三、算法清流產(chǎn)生之源在于服務(wù)本位

算法推薦下的信息流最大程度上實(shí)現(xiàn)了信息的傳播效果，用戶第一時(shí)間看到的是經(jīng)過計(jì)算過的最有價(jià)值的新聞。但是越來越多的媒體傳播手段和信息資訊平臺(tái)的出現(xiàn)，讓受眾也不冉是簡(jiǎn)單的接收者和閱讀者，他們有了自己的閱讀習(xí)慣，選擇一個(gè)合適的平臺(tái)很大程度上是這個(gè)平臺(tái)對(duì)于自身信息獲取習(xí)慣的滿足感，這種用戶體驗(yàn)不能夠完全通過想用戶提供最有熱度和最重要的新聞得以實(shí)現(xiàn)。于是，綜合了社交和算法的信息流開始出現(xiàn)。

算法帶來的倫理問題并沒有隨著算法邏輯的豐富而得以解決，從個(gè)人信息使用與獲取的層面到社會(huì)輿論層面，不同的算法計(jì)算帶來不同的問題，社交媒體的信息流呈現(xiàn)從監(jiān)管到問題出現(xiàn)時(shí)的應(yīng)對(duì)措施都有待完善。

算法推薦是冰冷的，信息流的呈現(xiàn)與推送都建立在對(duì)于海量信息的篩選與計(jì)算上，但這些信息因?yàn)橛辛耸鼙姷膮⑴c和反饋，逐漸具有倫理價(jià)值的溫度。人民日?qǐng)?bào)曾經(jīng)評(píng)論算法：只有算法回歸到服務(wù)內(nèi)容的角色，變得有態(tài)度、有深度、有溫度，才能讓人們?cè)谛畔⒌暮Ｑ罄锉M情遨游、在清朗的環(huán)境中自由飛翔，才能使網(wǎng)絡(luò)空間碧波蕩漾，激發(fā)出源源不斷的正能量。

注釋：

[1]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心：《第42次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[EB/OL][2018-08-20].http：//www.cnnic.net.cn

[2]師文、陳昌鳳：《社交分發(fā)與算法分發(fā)融合：信息傳播新規(guī)則及其價(jià)值挑戰(zhàn)》，《當(dāng)代傳播》2018年第6期

[3]趙瑜：《人工智能時(shí)代的新聞倫理：行動(dòng)與治理》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》2018年第24期