王仕勇

摘 要：“算法主導(dǎo)下信息傳播的社會(huì)影響與挑戰(zhàn)”成為2018年度“中國(guó)十大學(xué)術(shù)熱點(diǎn)”，算法推薦新聞也是學(xué)界關(guān)注的重要話題。大數(shù)據(jù)時(shí)代，新聞分發(fā)正在進(jìn)行變革，對(duì)于算法推薦新聞的模式及其實(shí)踐，從一開(kāi)始就伴隨是好是壞的爭(zhēng)論。一方面認(rèn)為，算法推薦新聞實(shí)現(xiàn)了信息超載時(shí)代用戶需求信息的精準(zhǔn)推薦，凸顯了受眾的主動(dòng)地位;提高了內(nèi)容分發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)信息和人的精準(zhǔn)與高效匹配，有利于增強(qiáng)用戶黏性;為社會(huì)民意搭建了一個(gè)前所未有的社會(huì)基礎(chǔ)平臺(tái)。另一方面認(rèn)為，算法推薦導(dǎo)致隱私侵犯、算法偏見(jiàn)和算法歧視;導(dǎo)致新聞娛樂(lè)化、低俗化與同質(zhì)性;導(dǎo)致信息繭房和群體極化;導(dǎo)致價(jià)值觀分化與社群區(qū)隔，不利于社會(huì)整合。對(duì)于算法推薦新聞，要深入思考數(shù)據(jù)的所有權(quán)和信息的選擇權(quán)、對(duì)什么負(fù)責(zé)與對(duì)誰(shuí)負(fù)責(zé)、工具理性和價(jià)值理性等幾個(gè)問(wèn)題，秉持寬容審慎和科學(xué)的態(tài)度進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：算法推薦;新聞分發(fā);人工智能;倫理;技術(shù)

基金項(xiàng)目：重慶市教育委員會(huì)人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“政府社會(huì)輿情治理視角的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)疑現(xiàn)象研究”（18SKGH060）;重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃重大委托項(xiàng)目“強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)思維推進(jìn)政府社會(huì)治理精準(zhǔn)化對(duì)策研究”（2016ZDWT25）。

[中圖分類(lèi)號(hào)] G210 [文章編號(hào)] 1673-0186（2019）09-0123-010

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A? ? ? [DOI編碼] 10.19631/j.cnki.css.2019.09.012

人工智能是影響未來(lái)新聞業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的重要技術(shù)。智能算法進(jìn)入新聞生產(chǎn)和新聞分發(fā)環(huán)節(jié)，正在對(duì)新聞業(yè)和新聞學(xué)研究產(chǎn)生革命性的影響。人工智能在新聞業(yè)界實(shí)踐的速度和影響出乎人們的意料，“算法主導(dǎo)下信息傳播的社會(huì)影響與挑戰(zhàn)”成為2018年度“中國(guó)十大學(xué)術(shù)熱點(diǎn)”。人工智能與新聞分發(fā)結(jié)合產(chǎn)生的算法推薦新聞，引起了其“是‘好東西’、‘壞東西’、還是有待驗(yàn)證的‘新東西’”[1]的討論。

大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)在改變身份概念的含義，同時(shí)也在改變我們與這個(gè)概念的所指之間的倫理關(guān)系[2]。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的算法推薦新聞，改變了編輯、記者、用戶等身份概念，也改變了媒體和用戶的倫理關(guān)系。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的新聞分發(fā)變革

美國(guó)學(xué)者比爾·科瓦奇（Bill Kovach）和湯姆·羅森斯蒂爾（Tom Rosenstiel）在《真相：信息超載時(shí)代如何知道該相信什么》一書(shū)中提出，我們處在一個(gè)用戶主導(dǎo)的新媒體時(shí)代，“我們會(huì)比以往獲得更多信息，同時(shí)也更容易困惑;我們會(huì)更容易看見(jiàn)真相，同時(shí)真相也更難獲得”，這是我們面臨的信息超載的現(xiàn)實(shí)。在過(guò)剩的信息海洋里，閱讀由享受變?yōu)樨?fù)擔(dān)。大數(shù)據(jù)為解決信息超載的困惑找到了一把科學(xué)的鑰匙，實(shí)現(xiàn)了信息的精準(zhǔn)獲取。

（一）信息過(guò)載與算法推薦新聞的出現(xiàn)

在報(bào)紙、電視等傳媒主導(dǎo)內(nèi)容傳播的時(shí)代，內(nèi)容行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)多屬于業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)，其內(nèi)容分發(fā)是一種點(diǎn)對(duì)面的方式，傳媒從業(yè)者幾乎承擔(dān)著全部傳播責(zé)任。隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入人們的日常生活，內(nèi)容傳播的時(shí)間和空間概念均發(fā)生了變化。從空間上講，理論上每一個(gè)連接互聯(lián)網(wǎng)的用戶都可以接收到分發(fā)的信息，但內(nèi)容分發(fā)范圍的變化仍然沒(méi)有從根本上改變傳播的主體，只不過(guò)是網(wǎng)站、論壇、視頻網(wǎng)站等和報(bào)社、電視臺(tái)等內(nèi)容生產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)一道實(shí)現(xiàn)內(nèi)容分發(fā)。

隨著社交媒體、新聞客戶端等的出現(xiàn)與發(fā)展，我們進(jìn)入了一個(gè)信息過(guò)載的時(shí)代。國(guó)外研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，互聯(lián)網(wǎng)每天生產(chǎn)的內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;社區(qū)論壇發(fā)布的帖子接近《時(shí)代》雜志770年的文字量;在Facebook上有1.72億人登錄，上傳2.5億張圖片，如打印出來(lái)相當(dāng)于80座埃菲爾鐵塔的高度;在YouTube上傳86.4萬(wàn)小時(shí)視頻，如果不間斷全部播完要98年……來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)交易、移動(dòng)終端、各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和傳感器、社交媒體等的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，海量?jī)?nèi)容，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)所能接受、處理或有效利用信息的范圍，用戶對(duì)信息反應(yīng)的速度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于信息傳播的速度。強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)能力，要求傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)必須變革，以解決用戶對(duì)有用信息的分辨及選擇能力不足的問(wèn)題。于是，出現(xiàn)了以微信為代表的個(gè)性化“訂閱分發(fā)”方式，以知乎為代表的“社群分發(fā)”方式，以今日頭條為代表的“算法分發(fā)”方式等。

算法推薦新聞作為新聞分發(fā)的一種方式，是基于內(nèi)容資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)和用戶三者統(tǒng)一的一種信息精準(zhǔn)分發(fā)，屬于用戶新聞的“私人訂制”。它的出現(xiàn)與挖掘海量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)技術(shù)分不開(kāi)。大數(shù)據(jù)技術(shù)把文字、圖片、音頻、視頻等海量信息數(shù)據(jù)化;把不同類(lèi)型媒體上的同類(lèi)數(shù)據(jù)整合;借由標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)記體系和收集記錄的工具，實(shí)現(xiàn)地理信息的標(biāo)準(zhǔn)化和量化;把能體現(xiàn)個(gè)性化特征的人與人之間的網(wǎng)絡(luò)信息溝通與交流行為數(shù)據(jù)化;把現(xiàn)實(shí)社會(huì)與虛擬社會(huì)聯(lián)系起來(lái)并實(shí)現(xiàn)意義交換。算法推薦新聞，可以說(shuō)是一個(gè)“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化—數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”的閉環(huán)反饋過(guò)程[3]。

（二）算法推薦新聞模式

算法推薦新聞的基本邏輯是通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)上采集新聞內(nèi)容信息、用戶個(gè)人網(wǎng)絡(luò)行為及社交關(guān)系等，根據(jù)“信息與人”的匹配原則向用戶推送符合其興趣偏好的特定信息。關(guān)于算法推薦新聞的模式，學(xué)界根據(jù)業(yè)界的實(shí)踐進(jìn)行了分析。

目前，算法推薦在新聞中的應(yīng)用還處于初級(jí)階段。周勇、趙璇認(rèn)為，算法新聞的本質(zhì)是努力實(shí)現(xiàn)“信息與人”的匹配[4]。目前的內(nèi)容分發(fā)根據(jù)算法使用程度，可分為三類(lèi)：一是與內(nèi)容生產(chǎn)方合作，根據(jù)用戶信息推薦內(nèi)容并由用戶發(fā)現(xiàn)和選擇訂閱的“人工推薦為主”模式;二是通過(guò)記錄用戶搜索信息推薦新聞的“人工+算法”模式;三是基于用戶行為數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)推薦新聞的“完全算法”模式。

劉存地、徐煒根據(jù)算法推薦原理把推薦算法分為五類(lèi)：一是協(xié)同過(guò)濾推薦算法，包括根據(jù)相似用戶預(yù)測(cè)相似偏好的基于用戶（User-Based）的協(xié)同過(guò)濾、根據(jù)用戶對(duì)信息的評(píng)價(jià)及信息之間的相似度進(jìn)行推薦的基于項(xiàng)目 （Item-based）的協(xié)同過(guò)濾;二是基于內(nèi)容的推薦算法，包括憑借經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際情況擬合度的啟發(fā)式算法，以用戶瀏覽行為為基礎(chǔ)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型法;三是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則憑借大數(shù)據(jù)相關(guān)性發(fā)現(xiàn)能力以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)用戶需求的推薦算法;四是結(jié)合用戶偏好變化和滿足程度的基于效用的推薦算法;五是以用戶資料中能夠支持推理的知識(shí)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)的基于知識(shí)的推薦算法[5]。

彭蘭從新聞分發(fā)渠道的角度，提出把新聞分發(fā)平臺(tái)沉淀為一個(gè)連接用戶社交關(guān)系、物和環(huán)境的用戶平臺(tái)是未來(lái)趨勢(shì)[6]。她把互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大眾傳播領(lǐng)域以來(lái)新聞分發(fā)平臺(tái)劃分為六大類(lèi)：以“多源聚合 + 人工分發(fā)”為特征的整合類(lèi)平臺(tái)，以“多源搜索 + 算法調(diào)度”為特征的搜索引擎平臺(tái)，以“人際網(wǎng)絡(luò) + 大眾傳播”為特征的社會(huì)化媒體平臺(tái)，以“個(gè)性分析 + 算法匹配”為特征的個(gè)性化推薦平臺(tái)，以“臨場(chǎng)體驗(yàn) + 社交傳播”為特征的視頻和 VR /AR 平臺(tái)，以“生活場(chǎng)景 + 新聞推送”為特征的服務(wù)類(lèi)平臺(tái)。并認(rèn)為，未來(lái)新聞分發(fā)平臺(tái)將以集聚維護(hù)用戶、匯聚多元化內(nèi)容生產(chǎn)者、匹配內(nèi)容生產(chǎn)與消費(fèi)、營(yíng)造多重新聞體驗(yàn)環(huán)境、關(guān)聯(lián)內(nèi)容與其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

為了進(jìn)一步了解算法新聞推薦的模式，我們根據(jù)今日頭條的核心架構(gòu)分析，制作出推薦模式圖（圖1）[7]。

由此可見(jiàn)，對(duì)內(nèi)容的分類(lèi)和標(biāo)簽化、對(duì)用戶日志的分析和用戶興趣的挖掘?qū)W習(xí)、對(duì)用戶的社交畫(huà)像是算法推薦新聞的基礎(chǔ)。

二、“好東西”：算法推薦新聞的技術(shù)創(chuàng)新

對(duì)于算法推薦新聞的模式及其實(shí)踐，從一開(kāi)始就伴隨是好是壞的爭(zhēng)論。算法推薦新聞，其基石是大數(shù)據(jù)技術(shù)。這就意味著爭(zhēng)論的根本是對(duì)科技價(jià)值的評(píng)判。價(jià)值是反映客體滿足主體需要的關(guān)系范疇，如果能滿足個(gè)體需要我們說(shuō)有個(gè)人價(jià)值，如果能符合社會(huì)整體利益并促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步我們說(shuō)有社會(huì)價(jià)值。關(guān)于科技價(jià)值觀，西方有樂(lè)觀主義和悲觀主義兩種思潮。馬克思主義肯定科技的巨大社會(huì)作用，對(duì)科技帶來(lái)的社會(huì)后果總體上也持積極樂(lè)觀的態(tài)度，認(rèn)為“科技是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的革命力量”。在當(dāng)前的研究中，肯定算法推薦新聞的個(gè)人價(jià)值和社會(huì)價(jià)值的觀點(diǎn)，主要集中在以下幾個(gè)方面。

從個(gè)人價(jià)值來(lái)講，算法推薦新聞實(shí)現(xiàn)了信息超載時(shí)代用戶需求信息的精準(zhǔn)推薦，凸顯了受眾的主動(dòng)地位。當(dāng)前算法推薦內(nèi)容在我國(guó)資訊信息分發(fā)市場(chǎng)占比已經(jīng)超過(guò)一半，這是一種主動(dòng)選擇的結(jié)果。算法推薦新聞是信息技術(shù)在傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新型運(yùn)用，是新聞分發(fā)的巨大變革，它根據(jù)用戶畫(huà)像、用戶社交關(guān)系、關(guān)聯(lián)內(nèi)容、地理位置等信息消費(fèi)行為，挖掘用戶的媒介消費(fèi)興趣、習(xí)慣及特點(diǎn)，并對(duì)用戶未來(lái)的媒介消費(fèi)內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測(cè)，繼而為用戶推薦“量身定制”的新聞產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送和有效供給，最大程度滿足了用戶的個(gè)性化信息需求[8]。“意義建構(gòu)理論”提出者布倫達(dá)·德?tīng)栁模˙renda Dervin）提出，個(gè)體的信息行為過(guò)程是對(duì)信息主動(dòng)搜索、主動(dòng)發(fā)現(xiàn)，并主動(dòng)建構(gòu)信息意義的過(guò)程。算法推薦新聞改變了傳統(tǒng)的信息行為模式，它通過(guò)對(duì)用戶媒介消費(fèi)興趣和社交圖譜的建構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶需求內(nèi)容的個(gè)性化精準(zhǔn)化推薦[9]。傳統(tǒng)分發(fā)模式，受眾始終無(wú)法擺脫“木偶”這一角色，算法推薦新聞對(duì)用戶賦能和賦權(quán)，賦予用戶主體身份[10]，這樣既節(jié)省了用戶的時(shí)間成本，又提高了信息的閱讀效率，還把用戶的主動(dòng)地位凸顯出來(lái)。

從媒介需要來(lái)講，算法推薦新聞提高了內(nèi)容分發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)信息和人的精準(zhǔn)與高效匹配，有利于增強(qiáng)用戶黏性，為高效實(shí)現(xiàn)內(nèi)容產(chǎn)品的商業(yè)變現(xiàn)提供了技術(shù)支持。從傳統(tǒng)媒體時(shí)代到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，新聞分發(fā)變革是媒介技術(shù)發(fā)展的必然要求。算法推薦新聞以智能推薦工具替代傳統(tǒng)物流分發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化發(fā)行與營(yíng)銷(xiāo)[11]，有利于增強(qiáng)用戶與新聞產(chǎn)品之間的黏性，提升新聞價(jià)值，提高用戶興趣和參與意識(shí)，擴(kuò)大用戶影響和范圍。

從社會(huì)價(jià)值來(lái)講，算法推薦新聞實(shí)現(xiàn)了為社會(huì)民意搭建一個(gè)前所未有的社會(huì)基礎(chǔ)平臺(tái)。算法推薦新聞通過(guò)“模型泛化”挖掘和洞察與用戶相似的社群特征和需求，然后針對(duì)性發(fā)送，由于其“對(duì)流量的分配獨(dú)立于社交關(guān)系而不受 ‘大號(hào)’壟斷的影響”[12]，可以有效解決社交過(guò)濾存在的不足。同時(shí)，由于算法可以自我學(xué)習(xí)自我訓(xùn)練，人們“可通過(guò)大數(shù)據(jù)將個(gè)體的訴求隨時(shí)隨地表達(dá)、記錄及價(jià)值挖掘，并且對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行連接、分析，算法實(shí)現(xiàn)了為社會(huì)民意搭建一個(gè)前所未有的社會(huì)基礎(chǔ)平臺(tái)” [10]。

三、“壞東西”：算法推薦新聞的倫理困境

企鵝智酷發(fā)布的《未來(lái)地圖：中國(guó)新媒體趨勢(shì)報(bào)告（2017）》顯示，在2017年，算法推薦新聞首次在用戶感知上面已經(jīng)超過(guò)新聞和社交推薦。51.5%的被調(diào)查者最看重新聞資訊中的新聞推送功能，新聞推送功能躍升新聞產(chǎn)品功能第一位[13]。今天，智能推薦算法在信息分發(fā)市場(chǎng)中的運(yùn)用占比越來(lái)越高，其地位已呈現(xiàn)出超越人工推薦的趨勢(shì)。溫特、良太小野（Jenifer Winter，Ryota Ono）在《未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)》一書(shū)中提出，按照技術(shù)樂(lè)觀主義的觀點(diǎn)，人工智能在未來(lái)幾十年內(nèi)將超過(guò)人類(lèi)大腦，能夠無(wú)限度地使人類(lèi)與機(jī)器并存和融合[14]。但人們?cè)趽肀惴ㄟ@一趨勢(shì)的同時(shí)，也體現(xiàn)出了很多擔(dān)憂。這種擔(dān)憂更多的是對(duì)其帶來(lái)的倫理問(wèn)題的擔(dān)憂。

（一）隱私侵犯、算法偏見(jiàn)和算法歧視

信息技術(shù)與個(gè)人隱私共存正在變得越來(lái)越模糊。隨著公共和私人信息之間界限不斷移動(dòng)，關(guān)于如何劃分信息密級(jí)的辯論也越來(lái)越激烈。侵犯隱私是算法推薦新聞被質(zhì)疑的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。專(zhuān)家認(rèn)為，個(gè)別 App在協(xié)同過(guò)濾的算法推薦過(guò)程中，會(huì)竊取用戶的手機(jī)通信錄、短信等信息，導(dǎo)致用戶行為數(shù)據(jù)和隱私泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)增大[8]。有學(xué)者提出，“對(duì)于信息的細(xì)化過(guò)程都不是道德中立的”，即使算法程序是中立的，但數(shù)據(jù)本身是帶有偏向性的，在這種機(jī)制中存在的偏見(jiàn)令人更加難以察覺(jué)[15]。同時(shí)，掌握數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺(tái)基于商業(yè)利益的考量，他們?cè)谟脩魺o(wú)意識(shí)狀態(tài)下收集、獲取和使用用戶信息，把用戶在平臺(tái)上的數(shù)字痕跡可能以某種無(wú)法知曉的方式銷(xiāo)售給廣告客戶，從而侵犯用戶個(gè)人隱私。

與隱私侵犯相關(guān)聯(lián)的擔(dān)憂還有“算法偏見(jiàn)”（algorithmic bias）和“算法歧視”（algorithm discrimination）。國(guó)外社會(huì)學(xué)專(zhuān)家認(rèn)為，算法推薦根據(jù)自己的運(yùn)算規(guī)則為每個(gè)用戶預(yù)設(shè)了一個(gè)身份，給每個(gè)個(gè)體劃定了邊界，算法不斷增加的復(fù)雜性可能使底層永遠(yuǎn)成為底層，導(dǎo)致算法偏見(jiàn)[16]。弗里德曼（Friedman）和尼森鮑姆（Nissenbaum）研究發(fā)現(xiàn)，計(jì)算系統(tǒng)（主要指機(jī)器學(xué)習(xí)）存在偏見(jiàn)，由人編寫(xiě)的算法必然包含著人自身的偏見(jiàn)。算法推薦不但不能阻止技術(shù)偏見(jiàn)，還會(huì)在看似中立的算法規(guī)則中，由于數(shù)據(jù)源、版權(quán)、監(jiān)管等問(wèn)題和設(shè)計(jì)者的主觀因素產(chǎn)生新的偏見(jiàn)[15]。關(guān)于算法歧視，學(xué)界多次提到美國(guó)弗格森案件，由于存在種族歧視，F(xiàn)acebook采用機(jī)器算法和利用人們對(duì)社交媒體的依賴(lài)，干預(yù)用戶觀看有關(guān)弗格森槍擊案的信息，向用戶推薦與此案不相關(guān)的內(nèi)容。

（二）娛樂(lè)化、低俗化與同質(zhì)性

算法推薦的一個(gè)重要指標(biāo)是資訊內(nèi)容的點(diǎn)擊量，其目標(biāo)是獲取更多用戶的注意力。在信息超載時(shí)代，移動(dòng)化、碎片化、淺表化是用戶閱讀的基本特征。為了滿足用戶接受輕松省力信息的需求，在算法推薦中會(huì)特意推薦那些聳人聽(tīng)聞的標(biāo)題、離奇夸張的故事情節(jié)和低俗淺表的內(nèi)容吸引受眾，用戶點(diǎn)擊越多，算法推薦的權(quán)重越大，造成惡性循環(huán)，這樣使得娛樂(lè)化、低俗化的信息湮沒(méi)了理性、深度、高質(zhì)量的信息[8]。

與娛樂(lè)化、低俗化相伴隨的必然是同質(zhì)性。由于把迎合用戶需求、追求最大點(diǎn)擊量作為算法推薦最重要的目標(biāo)，因此，算法推薦以所謂的“中立性”“技術(shù)主導(dǎo)”，將含有“腥”“星”“性”等低俗化、娛樂(lè)化因子的信息以公式算法和系數(shù)加權(quán)的方式，實(shí)現(xiàn)了“標(biāo)準(zhǔn)化”“同一化”推送，導(dǎo)致新聞娛樂(lè)化。李彪、喻國(guó)明稱(chēng)之為“繭房?jī)?nèi)的同質(zhì)性”。算法新聞的個(gè)性化推薦，不僅強(qiáng)化了信息傳播的閉環(huán)，而且使標(biāo)題黨、低俗甚至是別有用心的議題輕松便捷找到其用戶，從而消解傳統(tǒng)媒體堅(jiān)守的情懷與專(zhuān)業(yè)主義[9]。今天，“奶頭樂(lè)”新聞、公共議題泛娛樂(lè)、自媒體新聞世俗化等傳播亂象，使得淺薄化、娛樂(lè)化以及“三俗”的資訊內(nèi)容充斥網(wǎng)絡(luò)，新聞生態(tài)逐漸污濁，算法推薦無(wú)視人類(lèi)行為背后的認(rèn)知、情感和意識(shí)，以“形式合理性掩蓋了實(shí)質(zhì)合理性”，人們甚至開(kāi)始懷疑真正的新聞是否正在死去。

（三）信息繭房和群體極化

娛樂(lè)化、低俗化導(dǎo)致的“繭房?jī)?nèi)的同質(zhì)性”是信息繭房的一種表現(xiàn)。針對(duì)算法推薦新聞，學(xué)者非常關(guān)注由于信息消費(fèi)的窄化、固化導(dǎo)致的“信息繭房”效應(yīng)，以及由于用戶長(zhǎng)期接受同質(zhì)化信息導(dǎo)致的群體意見(jiàn)極化現(xiàn)象。

多數(shù)研究算法推薦新聞局限性的論文，都會(huì)使用到“信息繭房”這一概念。由于算法推薦新聞是根據(jù)個(gè)人偏好定向推送的，這很容易導(dǎo)致用戶接觸不到自由市場(chǎng)中開(kāi)放多元的意見(jiàn)，也很難與代表不同價(jià)值觀念、取向的意見(jiàn)和觀點(diǎn)進(jìn)行交流交鋒，長(zhǎng)此以往用戶會(huì)沉浸于自己的“舒適地帶”之中，沉浸在自主選擇的“滿足感”里，逐漸把自己封閉和隔離起來(lái)，脫離本來(lái)豐富多彩、文化多元的大千世界，產(chǎn)生自我重復(fù)、自我固化的“孤島效應(yīng)”，形成信息繭房[17]。這正如《人民日?qǐng)?bào)》評(píng)論所言，“技術(shù)為用戶量身打造信息，開(kāi)啟了符合讀者口味的一扇窗，卻關(guān)上了多元化的一道道門(mén)”[18]。

千人千面的個(gè)性化算法技術(shù)推薦模式，除了使人的視野變得狹窄，還會(huì)塑造人的認(rèn)知，使人的認(rèn)知出現(xiàn)局限性，導(dǎo)致態(tài)度和觀點(diǎn)的極化[19]。姜紅、魯曼認(rèn)為，算法推薦新聞為用戶營(yíng)造的“過(guò)濾氣泡”式的閱讀環(huán)境，既建構(gòu)了用戶對(duì)社會(huì)的想象，又通過(guò)新聞信息的傳遞潛移默化地影響用戶的情感和態(tài)度?？死啄?Kramer） 等三名學(xué)者通過(guò)對(duì) 689 003人的實(shí)驗(yàn)證實(shí)， Facebook 消息推送可顯著影響人們的情感和態(tài)度[20]。布赫（ Bucher） 的研究也發(fā)現(xiàn)，算法機(jī)制通過(guò)對(duì)用戶的閱讀行為和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析，不斷向用戶發(fā)送信息，并記錄下用戶閱讀信息的情緒，有相似新聞出現(xiàn)就會(huì)連續(xù)不斷地發(fā)送類(lèi)似信息，不斷刺激用戶的神經(jīng)，影響和規(guī)制著用戶[21]。關(guān)于這一點(diǎn)，桑斯坦（Cass R.Sunstein）也認(rèn)為：“如果互聯(lián)網(wǎng)上的人們主要是同自己志趣相投的人進(jìn)行討論，他們的觀點(diǎn)就會(huì)僅僅得到加強(qiáng)，因而朝著更為極端的方向轉(zhuǎn)移。”[22]這些被繭化的用戶因信息的不斷感染，很容易把信息暗示的觀念變成自身的行動(dòng)傾向，產(chǎn)生極化行為。如果是被相同的情緒極化的，如仇官仇富的被繭化用戶，可能會(huì)因?yàn)榕c某些污名化官員或富人的信息長(zhǎng)期接觸，強(qiáng)化仇官仇富情緒，形成群體極化。

（四）價(jià)值觀分化與社群區(qū)隔

社群區(qū)隔與價(jià)值觀分化是與信息繭房、群體極化緊密關(guān)聯(lián)的兩個(gè)概念。信息繭房多指繭房?jī)?nèi)的同質(zhì)化，繭房與繭房之間因?yàn)楸舜瞬煌|(zhì)，不能產(chǎn)生溝通交流行為，這種繭房之間的異質(zhì)性就造成社群區(qū)隔。社群區(qū)隔的主要原因是價(jià)值觀分化。

美國(guó)傳播學(xué)者博奇科夫斯基把90后一代在社交媒體中偶遇新聞的現(xiàn)象稱(chēng)為“不期而遇的新聞”，認(rèn)為這種現(xiàn)象不僅改變了他們的新聞獲取與閱讀方式，還決定了他們看到的政治觀點(diǎn)和社會(huì)意見(jiàn)[23]。算法推薦新聞針對(duì)不同價(jià)值觀的人群，傳遞分發(fā)不同價(jià)值觀的內(nèi)容信息，算法替代了傳統(tǒng)媒體中的“把關(guān)人”。算法技術(shù)“為每個(gè)人量身定制過(guò)濾器，使每個(gè)人都成了一座信息孤島，人與人之間形成了區(qū)隔”[24]，從而可能導(dǎo)致社會(huì)分層的固化。算法作為技術(shù)盡管是中立的，但發(fā)明和掌控算法的個(gè)人或企業(yè)，如果唯利是圖，只把算法推薦作為謀取利益的新工具，那么被操縱的算法可能會(huì)成為推薦偏離社會(huì)真實(shí)圖景的信息的“隱形獨(dú)裁者”，算法推薦系統(tǒng)可能成為“扭曲的棱鏡”，導(dǎo)致公眾的社會(huì)認(rèn)知偏差，“可能給公共生活造成難以彌合的分裂”[25]。

社會(huì)是需要共識(shí)的，而思想的活躍與繁榮是社會(huì)共識(shí)形成的基礎(chǔ)和條件。正是在不同思想觀點(diǎn)的交流和碰撞中，人們?nèi)ふ易畲蠖鄶?shù)的認(rèn)同群體，形成思想和觀點(diǎn)的“最大公約數(shù)”，促進(jìn)社會(huì)共識(shí)。而算法推薦造就了高度分眾化的群體和社群區(qū)隔，導(dǎo)致社會(huì)共識(shí)的形成變得困難，給社會(huì)凝聚力的增強(qiáng)帶來(lái)了新挑戰(zhàn)[5]。

四、“新東西”：算法推薦新聞的未來(lái)及規(guī)制

科技樂(lè)觀主義認(rèn)為，科技是社會(huì)發(fā)展的一個(gè)決定性因素，其帶來(lái)的一切問(wèn)題都能依靠科技本身解決。科技悲觀主義認(rèn)為科技將使人類(lèi)淪為奴仆，甚至毀滅人類(lèi)的本性，導(dǎo)致人類(lèi)的生存危機(jī)。“任何技術(shù)都傾向于創(chuàng)造一個(gè)新的人類(lèi)環(huán)境”，算法推薦新聞作為一種新生科技事物，作為一種知識(shí)性的存在，正在改變著我們認(rèn)知世界的方式，也在改變著我們所處的環(huán)境。因此，對(duì)算法推薦新聞這種技術(shù)分發(fā)新聞方式，我們需要進(jìn)行審慎細(xì)致的反思。

（一）數(shù)據(jù)的所有權(quán)和信息的選擇權(quán)

算法推薦新聞的一個(gè)重要特征，就是搜集挖掘用戶的信息喜好、社交關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)行為痕跡，并據(jù)此進(jìn)行信息匹配，有針對(duì)性地推薦新聞。在關(guān)于“好東西”與“壞東西”的討論中，問(wèn)題的焦點(diǎn)是算法搜集挖掘信息尤其是使用信息的合法性、科學(xué)性問(wèn)題（涉及隱私侵犯、算法歧視和算法偏見(jiàn)等），以及用戶的選擇權(quán)問(wèn)題（涉及信息繭房等）。也就是用戶在網(wǎng)絡(luò)上的信息痕跡到底歸誰(shuí)所有？算法是絕對(duì)中立的嗎？用戶的信息選擇權(quán)該歸誰(shuí)來(lái)掌握？

隱私是作為法定權(quán)利基礎(chǔ)的天賦權(quán)利，是人格的根本。人格的根本是我們能夠掌控自己的信息。每一個(gè)用戶都樂(lè)意讓人們把他們的個(gè)人信息當(dāng)作是保密的而不是可以隨意買(mǎi)賣(mài)的商品。隱私權(quán)的目標(biāo)是確保個(gè)人擁有一個(gè)能成為個(gè)人的而不是集體成員的空間。在這個(gè)空間內(nèi)，他能進(jìn)行自己的思考，擁有自己的秘密，過(guò)自己的生活，只讓外部世界看到他愿意公開(kāi)的東西[26]。由此看來(lái)，用戶不愿意公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)行為信息自然屬于隱私。但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代隱私的邊界發(fā)生變化了嗎？如果算法是中立的、科學(xué)的，用戶的信息可以讓渡給機(jī)器嗎？霍奇斯（Hodges）認(rèn)為，保護(hù)隱私是一種道德的善，作為個(gè)體存在的我們需要隱私，作為社會(huì)存在的我們需要彼此的公開(kāi)信息?！耙?yàn)槲覀兪莻€(gè)體存在，所以消滅隱私就消滅了我們所理解的人來(lái)存在;因?yàn)槲覀兪巧鐣?huì)性的，所以把隱私提升到絕對(duì)高度同樣會(huì)使人類(lèi)社會(huì)不復(fù)存在”，這說(shuō)明問(wèn)題的焦點(diǎn)在于隱私的邊界。對(duì)于隱私，戴維斯、帕特森認(rèn)為，用戶線上預(yù)期同線下預(yù)期之間的差別， 涉及個(gè)人對(duì)與他們自身相關(guān)的私人數(shù)據(jù)的公開(kāi)使用權(quán)所具有的控制程度，是一個(gè)深刻的倫理探索課題[2]。

在算法推薦新聞過(guò)程中，算法技術(shù)看似居于核心地位，但對(duì)問(wèn)題的理解、數(shù)據(jù)的選取、變量的選擇、算法的評(píng)價(jià)等都貫穿著人為因素[27]，如何認(rèn)識(shí)算法的中介本質(zhì)，在算法中規(guī)避有意識(shí)或無(wú)意識(shí)的認(rèn)知偏見(jiàn)，給予用戶更多的信息選擇權(quán)和知情權(quán)才是問(wèn)題的核心所在。真正把信息選擇權(quán)讓渡給用戶，讓用戶明白自己的需要和選擇，增強(qiáng)算法的透明性，而不是讓用戶“被算法喂食”，倡導(dǎo)以間性“算法集”為視角、以“數(shù)據(jù)主體”的規(guī)范理念為出發(fā)點(diǎn)來(lái)推進(jìn)落實(shí)“可理解的透明度”是算法要努力解決的問(wèn)題[16]。

（二）對(duì)什么負(fù)責(zé)與對(duì)誰(shuí)負(fù)責(zé)

上一個(gè)問(wèn)題回答了對(duì)什么負(fù)責(zé)和對(duì)誰(shuí)負(fù)責(zé)的問(wèn)題，那就是對(duì)隱私負(fù)責(zé)和對(duì)用戶負(fù)責(zé)。但關(guān)于算法推薦的擔(dān)憂無(wú)論是在西方語(yǔ)境還是中國(guó)語(yǔ)境中，都不是一個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題。算法推薦被指將用戶置于隨時(shí)被監(jiān)控的“圓形監(jiān)獄”，造成價(jià)值觀分化與社群區(qū)隔，這無(wú)疑是從社會(huì)責(zé)任的視角來(lái)觀照算法技術(shù)的。

有研究者在《算法機(jī)制對(duì)媒體社會(huì)責(zé)任的影響》中提出，圍繞算法機(jī)制的優(yōu)劣有堅(jiān)守派和破除派兩種觀點(diǎn)，堅(jiān)守派希望媒體通過(guò)對(duì)特定價(jià)值觀的堅(jiān)持和引導(dǎo)達(dá)成社會(huì)共識(shí)實(shí)現(xiàn)社會(huì)和諧，破除派則認(rèn)為不應(yīng)堅(jiān)持特定價(jià)值觀，而應(yīng)通過(guò)多元價(jià)值的相互博弈促成社會(huì)和諧進(jìn)步[28]。不管是堅(jiān)守派還是破除派，其實(shí)都在肯定媒體在算法推薦中的社會(huì)責(zé)任。算法新聞除了滿足受眾的信息需求，還應(yīng)通過(guò)有意義、有價(jià)值的信息傳播，促使社會(huì)形成一個(gè)能相互協(xié)調(diào)與配合的統(tǒng)一有機(jī)體，履行輿論引導(dǎo)功能。無(wú)論算法新聞如何變革，必須確保人文情懷、責(zé)任擔(dān)當(dāng)?shù)刃侣剺I(yè)的核心價(jià)值觀不因技術(shù)的變革而消亡，確保技術(shù)變革有利于社會(huì)和人類(lèi)的可持續(xù)發(fā)展[11]。

從社會(huì)責(zé)任的視角，我們可以用行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論（ANT）來(lái)探究算法技術(shù)與社會(huì)責(zé)任的關(guān)系問(wèn)題。行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，“任何通過(guò)制造差別而改變了事物狀態(tài)的東西都可以被稱(chēng)為行動(dòng)者”，行動(dòng)者可以是人，也可以是技術(shù)、觀念等力量。算法技術(shù)根據(jù)用戶偏好和接觸信息的變化而變化，根據(jù)用戶標(biāo)簽推送內(nèi)容，為用戶塑造一種自己的媒介環(huán)境。算法不是一成不變的，算法總是根據(jù)用戶的行為不斷調(diào)整和改進(jìn)，用戶在改變算法，算法也在改變用戶。因此，算法是一個(gè)非人類(lèi)的“行動(dòng)者”。人與算法構(gòu)成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)里，用戶與算法技術(shù)是既相互依存又相互影響的主體間性的相與關(guān)系，非人的“行動(dòng)者”（算法技術(shù)）通過(guò)有資格的“代言人”（agent）來(lái)獲得主體的地位、資格和權(quán)利，與用戶一道共同營(yíng)造相互協(xié)調(diào)的行動(dòng)之網(wǎng)。顯然，這個(gè)有資格的“代言人”的社會(huì)責(zé)任就會(huì)特別重要。

社會(huì)責(zé)任理論的心理學(xué)基礎(chǔ)是：人并不是完全理性的動(dòng)物，本性也并非全然的“善良”。因此，傳媒應(yīng)該對(duì)社會(huì)承擔(dān)責(zé)任，與社會(huì)“分享共同價(jià)值”。對(duì)什么負(fù)責(zé)和對(duì)誰(shuí)負(fù)責(zé)，歸根結(jié)底就是傳媒除了發(fā)揮娛樂(lè)功能外，更應(yīng)發(fā)揮其雷達(dá)功能、控制功能、教育功能。算法技術(shù)作為與人相互影響的“行動(dòng)者”，應(yīng)對(duì)人的自由全面發(fā)展負(fù)責(zé)，對(duì)社會(huì)健康有序運(yùn)行負(fù)責(zé)，算法的設(shè)計(jì)者在整個(gè)行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中處于樞紐和關(guān)鍵地位。

（三）工具理性和價(jià)值理性

算法是一種技術(shù)工具，算法推薦中產(chǎn)生的低俗、淺薄內(nèi)容甚至算法偏見(jiàn)與歧視，將算法對(duì)用戶的“控制”形容為“信息繭房”“個(gè)性化圈套”“信息孤島”，從技術(shù)反思的角度看，需要我們?nèi)プ匪菁夹g(shù)與人的關(guān)系、技術(shù)與社會(huì)的關(guān)系。對(duì)于算法技術(shù)對(duì)人與社會(huì)的影響，需要科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拈L(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行研究。

工具理性強(qiáng)調(diào)把技術(shù)的效用發(fā)揮到最大，價(jià)值理性強(qiáng)調(diào)倫理的重要性。對(duì)算法推薦的價(jià)值考量，主要圍繞著工具理性和價(jià)值理性的博弈。對(duì)技術(shù)保持懷疑批評(píng)，對(duì)價(jià)值保持敬畏尊重，找到工具理性和價(jià)值理性的黃金結(jié)合點(diǎn)，是算法推薦要努力解決的問(wèn)題。我們要肯定算法技術(shù)對(duì)社會(huì)的推動(dòng)作用，也要對(duì)其價(jià)值關(guān)懷格外重視。技術(shù)與社會(huì)是互動(dòng)的，良性的互動(dòng)才能給人類(lèi)帶來(lái)福祉。過(guò)度強(qiáng)調(diào)價(jià)值會(huì)阻礙技術(shù)創(chuàng)新，過(guò)度強(qiáng)調(diào)算法技術(shù)會(huì)導(dǎo)致“創(chuàng)新性破壞”。對(duì)新興事物的立法與規(guī)制，應(yīng)當(dāng)兼顧社會(huì)公平、個(gè)人權(quán)利，使其不至于扼殺創(chuàng)新[29]。

對(duì)于算法推薦新聞，不能沿用老辦法管制，應(yīng)秉持“寬容審慎”的態(tài)度。比如，有學(xué)者提出，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隱私權(quán)的邊界發(fā)生了變化，“隱私權(quán)不能僅僅理解成獨(dú)處不被打擾或不被不希望出現(xiàn)的意見(jiàn)和刺激擾亂心神的權(quán)利等靜態(tài)的隱私”;“‘信息繭房’并不是算法時(shí)代獨(dú)有的產(chǎn)物，‘信息繭房’存在的根源是‘選擇性心理’”等[30]。因此，對(duì)于算法推薦新聞的研究，還需要以一種審慎的心態(tài)進(jìn)行。

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（責(zé)任編輯：易曉艷）