王遠(yuǎn)柏 苗義程 李佳璟

摘要：新媒體時代，以今日頭條為代表的算法推薦類APP開辟了一條新的運(yùn)營和盈利模式。算法推薦注重技術(shù)導(dǎo)向，其對信息的精準(zhǔn)個性化推送在一定程度上革新了信息傳播路徑和方式，但也在一定程度上沖擊了原本穩(wěn)定的傳媒環(huán)境，甚至引發(fā)傳統(tǒng)媒體的集體危機(jī)。機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，算法推薦自身弊端的暴露嚴(yán)重影響了媒體環(huán)境和社會穩(wěn)定，今后的發(fā)展方向成為難題。在此情況下，本文通過對今日頭條的長期分析，深度剖析算法推薦的弊端及產(chǎn)生原因和影響，以期提出切實(shí)可行的發(fā)展策略，把握好算法推薦的“度”，促使傳媒技術(shù)回歸到助力發(fā)展、服務(wù)社會的正軌上來。

關(guān)鍵詞：算法推薦 信息傳播 弊端 策略

算法推薦又稱為“算法分發(fā)”“精準(zhǔn)推送”，具體指通過技術(shù)手段分析獲取用戶的使用習(xí)慣和興趣內(nèi)容，以此確定用戶需求并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫匹配新聞信息，對準(zhǔn)不同用戶進(jìn)行個性化的精準(zhǔn)推薦。

算法推薦在國內(nèi)受到業(yè)界和學(xué)界的注意主要起因于今日頭條APP的迅速發(fā)展壯大，這款應(yīng)用由北京字節(jié)跳動（ByteDance）開發(fā)，2012年8月1日上線，側(cè)重于數(shù)據(jù)挖掘和內(nèi)容分發(fā)，通過對用戶關(guān)注內(nèi)容和閱讀習(xí)慣的分析來精準(zhǔn)推送抓取自互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容和信息。技術(shù)和算法作為今日頭條賴以發(fā)展壯大的根本，也使其陷入了版權(quán)侵犯的漩渦、信息低俗的黑洞。即使今日頭條另辟蹊徑，通過“頭條號”來扶持原創(chuàng)內(nèi)容、上線依靠算法推薦的廣告運(yùn)營體系、開拓短視頻分發(fā)領(lǐng)域……種種發(fā)展策略雖然獲取到用戶和流量，但并未解決算法推薦所帶來的負(fù)面問題，受到了許多批判。

即便如此，算法推薦在新媒體環(huán)境中的應(yīng)用與發(fā)展并未被唱衰，引入人工智能，通過算法推薦進(jìn)行信息的傳播，極大程度上滿足了受眾獲取個性化信息的需求，并使其在新聞行業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展成為一種“現(xiàn)象級”的實(shí)踐。鳳凰、網(wǎng)易、騰訊、新浪等原來由社區(qū)和網(wǎng)站轉(zhuǎn)型而來的新聞資訊類APP成功轉(zhuǎn)型為類似今日頭條的算法推薦型聚合類新聞客戶端，新的基于算法推薦的新聞類、圖片類、短視頻類、直播類的APP層出不窮，抖音、快手等等短視頻和直播類APP也由此獲得了大量市場份額。種種現(xiàn)象不難看出，算法推薦依舊是廣大民眾接收新聞和信息的主要方式。

一、文獻(xiàn)綜述

針對算法推薦對信息傳播的影響，國內(nèi)外的傳播學(xué)研究者均表現(xiàn)出強(qiáng)烈興趣和高度重視，也做了許多研究和分析。王茜以今日頭條為例，針對算法推薦的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行內(nèi)容分析法的考察，重點(diǎn)探討了新聞價值的選擇以及衡量問題[1];陳昌風(fēng)、石澤認(rèn)為“算法推薦”融合了科技理性和工具理性的雙重特色，是人類技術(shù)進(jìn)步的表現(xiàn)，并且強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)人機(jī)交互以及技術(shù)與價值理性的結(jié)合，完美駕馭人工智能[2];竇鋒昌認(rèn)為新聞采編需要依靠傳統(tǒng)的專業(yè)新聞媒體，而新聞的分發(fā)可以依靠“算法推薦”，兩者的關(guān)系可以理解為相輔相成，屬于新聞生產(chǎn)過程中的不同階段和不同環(huán)節(jié)。而以“今日頭條”為主的“算法推薦”機(jī)制也引發(fā)了眾多問題[3];李潤陽和蔡元臻分別從版權(quán)保護(hù)與侵犯[4]、著作權(quán)法律完善[5]方面探討“算法推薦”發(fā)展中要注意的地方。吳偉華立足于公共傳播來剖析算法推薦，認(rèn)為信息的有效供給、精準(zhǔn)推送等可以達(dá)成，但也存在諸如內(nèi)容淺薄、風(fēng)格缺失等問題[6];張瀟瀟則提出要體現(xiàn)新聞專業(yè)主義、算法推薦和編輯主義三者的有機(jī)結(jié)合，才能發(fā)揮最大效用[7]。

上述理論研究雖然大都秉持客觀態(tài)度，立足當(dāng)時的媒體環(huán)境做出了充分的研究后各自列舉算法推薦的優(yōu)缺點(diǎn)。但是新媒體環(huán)境瞬息萬變，算法推薦越來越不適應(yīng)社會環(huán)境的發(fā)展和受眾對于新聞信息的需求，算法推薦所帶來的影響逐漸呈現(xiàn)弊大于利的態(tài)勢，因此借鑒意義不大。

最新的學(xué)術(shù)研究則更加細(xì)化：喻國明、耿曉夢開始從技術(shù)邏輯開始人文反思，繼而延伸到價值適切的優(yōu)化之道[8];陳昌鳳、師文以“新聞策展”為突破口，提倡專業(yè)的從業(yè)者應(yīng)該加強(qiáng)對算法的人士，并引領(lǐng)其推動“智媒時代”的發(fā)展和社會責(zé)任的增強(qiáng)[9] 。

但隨著算法在社會越來越多領(lǐng)域的應(yīng)用，對新聞業(yè)監(jiān)察與關(guān)注算法系統(tǒng)的需要持續(xù)增長，本文針對當(dāng)前新媒體環(huán)境，首先剖析算法推薦造成危害的內(nèi)在原因，然后分析算法推薦帶給信息傳播過程的危害，緊接著針對算法推薦今后的發(fā)展提出相應(yīng)的策略，并在最后對傳媒行業(yè)的發(fā)展做出展望。

二、新媒體環(huán)境下算法推薦的問題分析

因?yàn)樗惴ㄍ扑]的內(nèi)容分發(fā)特性，傳統(tǒng)媒體的新聞分發(fā)渠道被互聯(lián)網(wǎng)搶占，移動互聯(lián)的便攜性和易用性造成了傳統(tǒng)媒體的迅速衰落，順應(yīng)發(fā)展潮流的算法推薦革新了傳媒行業(yè)，使得新媒體環(huán)境獲得更新。但也因?yàn)樗惴ㄍ扑]的機(jī)械性和使用者的過分依賴，種種引以為豪的優(yōu)勢變?yōu)榱肆觿?，算法推薦本身固有的弊端在急速發(fā)展中不斷暴露，作為技術(shù)操控者的商業(yè)公司并未及時發(fā)現(xiàn)或者說并未及時采取措施控制，算法推薦逐漸偏離了“正道”。

早在2017年9月，人民網(wǎng)就連續(xù)三日發(fā)表文章批判算法推薦對媒體環(huán)境的破壞[10];12月29日，今日頭條因?yàn)閭鞑ド榈退仔畔ⅰ⑦`規(guī)提供互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)等被北京網(wǎng)信辦約談;接著，字節(jié)跳動旗下早期上線運(yùn)營的產(chǎn)品內(nèi)涵段子APP在2018年被永久關(guān)停;隨后，一篇《搜索引擎百度已死》再次點(diǎn)燃了算法的詬病之勢……

上述描述中，嚴(yán)重依賴算法推薦機(jī)制的今日頭條、抖音、快手等應(yīng)用算法推薦的新媒體App接連產(chǎn)生重大事故，不僅致使公司受到創(chuàng)傷，而且算法推薦已經(jīng)危害到了信息的健康傳播，影響到了傳媒行業(yè)，甚至造成了一定程度上的社會不穩(wěn)定。究其原因，筆者認(rèn)為算法推薦的問題主要源于自身固有的弊端，并波及到了信息傳播的內(nèi)容生產(chǎn)、傳播渠道、新聞受眾，繼而影響了整體的傳媒環(huán)境。

（一）算法推薦自身弊端分析

信息傳播技術(shù)的發(fā)展在一定程度上催生甚至主導(dǎo)了傳媒環(huán)境的發(fā)展方向，在新的信息處理環(huán)境中，算法推薦精準(zhǔn)個性化的推送內(nèi)容逐漸被充斥于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的低俗信息和辨不清真實(shí)性的廣告覆蓋，最初傳達(dá)的信息由于受到太多噪音影響已經(jīng)面目全非，最初被一片看好的算法推薦也面臨挑戰(zhàn)。

1、算法推薦導(dǎo)致傳播過程畸形化

傳播學(xué)奠基人之一拉斯韋爾早在1948年便提出了傳播過程及“5W”理論，即：誰（Who），說了什么（Says what），通過何種渠道（In Which Channel），對誰說（To Whom），取得了怎樣的效果（With What Effect）。

但是算法推薦并未將整個傳播過程中的所有階段重視起來，效果研究并不在算法推薦的考慮范圍之內(nèi)。算法推薦在本質(zhì)上通過“眼球經(jīng)濟(jì)”獲得流量，繼而憑借流量賺取利益。一般情況下，算法推薦機(jī)制會重點(diǎn)統(tǒng)計(jì)和分析用戶點(diǎn)擊推送信息的數(shù)量和類型、計(jì)算閱讀信息和觀看視頻的時間，對于用戶的反饋也只是設(shè)置了“贊”與“不喜歡”以及評論兩個主要的功能，前者目的是為了進(jìn)一步收集用戶的使用習(xí)慣用作下次算法推薦的參考，后者主要強(qiáng)調(diào)社交屬性用以吸引用戶進(jìn)行更多的操作。

也就是說，算法推薦下的信息傳播并不在意信息送達(dá)之后的反饋，相較于傳統(tǒng)媒體進(jìn)行新聞報(bào)道的所追求的解釋信息、引導(dǎo)輿論等效果，算法推薦并不重視或者并未嚴(yán)格區(qū)分信息傳達(dá)之后對受眾的影響和作用，如此狀態(tài)下的新媒體信息傳播過程是不完善甚至是畸形的，對于傳播環(huán)境的影響也只會是弊大于利。

2、算法推薦暴露使用者的逐利動機(jī)

算法推薦在應(yīng)用初期并未有太多弊端，技術(shù)操縱者的逐利思想才是始作俑者。以今日頭條為例，它最初同微博合作獲取內(nèi)容信息，之后開始抓取全網(wǎng)的內(nèi)容進(jìn)行推送，在遭遇版權(quán)危機(jī)之后，今日頭條上線“頭條號”扶植自媒體來進(jìn)行原創(chuàng)內(nèi)容生產(chǎn)。由于今日頭條的用戶基數(shù)大，自媒體平臺搭建迅速且完善，內(nèi)容生產(chǎn)呈現(xiàn)爆炸式的增長，但是對于這些自創(chuàng)內(nèi)容的篩選和個性化精準(zhǔn)推送，今日頭條幾乎全部依靠機(jī)器和算法。自創(chuàng)作者的收入主要依賴點(diǎn)擊量和內(nèi)置廣告，這和今日頭條本身的目的一致——都是追逐流量。

“一切為了用戶”背后的深層次目的是攫取流量，如果算法推薦被用作追求流量的工具，那么內(nèi)容的質(zhì)量就難以保證。今日頭條、百度、網(wǎng)易新聞、抖音、快手等應(yīng)用本質(zhì)上都是商業(yè)的自媒體平臺，經(jīng)濟(jì)體的逐利性無時無刻不展現(xiàn)出來，使用者利用算法推薦機(jī)制來追逐商業(yè)利益，自控力的缺失導(dǎo)致信息傳播的健康值下降、自由度失控，那么必然會產(chǎn)生危害。

（二）算法推薦引發(fā)新媒體動蕩

在信息膨脹的今天，“算法推薦”基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多而雜的信息和新聞，可以迅速搜尋到用戶希望獲取、愿意駐足的信息并推送到用戶的信息接收客戶端，真正實(shí)現(xiàn)個性化閱讀。但正是因?yàn)榍饲?，新聞信息千差萬別，基于算法推薦分發(fā)的內(nèi)容質(zhì)量、渠道傳播情況以及受眾閱讀后的感受都無法給予信息創(chuàng)造者以明確反饋，對于整個傳媒環(huán)境的影響程度也無從度量，我們無從判斷算法推薦是否帶來了技術(shù)災(zāi)難或者人文環(huán)境污染，但從如今互聯(lián)網(wǎng)媒介中發(fā)現(xiàn)的低俗信息、野蠻廣告、信息詐騙、虛假宣傳等等現(xiàn)象中可以確定：新媒體環(huán)境并未有想象中那般美好。

1、算法推薦下“過濾氣泡”的嚴(yán)重化

基于“算法推薦”的新聞聚合類應(yīng)用會綜合每一位用戶之前的閱讀習(xí)慣，對其進(jìn)行內(nèi)容推送，基本思路是：從該用戶的閱讀習(xí)慣中計(jì)算興趣愛好的相似程度，把相似的內(nèi)容推薦給有相同閱讀習(xí)慣的人。目前來說，常見的協(xié)同過濾算法主要有兩種：一種是基于用戶興趣的協(xié)同過濾算法，即計(jì)算用戶之間的相似性，例如甲和乙的興趣相近，那么甲喜歡的電影，乙也很有可能喜歡;另一種是基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法，即計(jì)算內(nèi)容之間的相似性，如果影片丙和影片丁很相似，那么喜歡影片丙的人，很可能會喜歡影片丁。

類似的“算法推薦”并不少見，除了各種“今日頭條”們，淘寶、京東、亞馬遜等等購物網(wǎng)站的商品推薦系統(tǒng)也運(yùn)用了此項(xiàng)技術(shù)。但不同于購物應(yīng)用的商品推薦屬性，傳媒行業(yè)通過傳遞信息來達(dá)到目的、實(shí)現(xiàn)價值，信息對于每一個人的態(tài)度、想法甚至價值觀都至關(guān)重要。

如果受眾長期接受同類型的訊息，便會在不知不覺中增加對推送信息的依賴性，而越是如此，算法推薦機(jī)制便會加倍重復(fù)這一過程，這就會產(chǎn)生“過濾氣泡”問題，也即“信息繭房”、“信息孤島”和“回音壁”現(xiàn)象。之前諸多學(xué)者的研究也都得出過類似的結(jié)論：“算法推薦”，尤其是基于內(nèi)容的“算法推薦”在窄化用戶視野上影響較為嚴(yán)重，受眾每天收到的信息都局限于同一個領(lǐng)域，對于其余領(lǐng)域的拓展不會有太大幫助，反而會深陷原本單一的領(lǐng)域不能自拔。

2、算法推薦加重“信息焦慮”

對于算法推薦的過度依賴導(dǎo)致信息傳播的把關(guān)不明和推送失衡，在影響新聞的分發(fā)渠道和內(nèi)容生產(chǎn)之后，使得原本已經(jīng)十分脆弱單薄的新聞越發(fā)窄小，作為公共信息品的新聞越發(fā)窄化。如今的聚合類新聞客戶端，強(qiáng)調(diào)的是算法的精確性、技術(shù)的先進(jìn)性、平臺的覆蓋率……技術(shù)決定論之下，依據(jù)算法推薦得到的新聞可能不是“新聞”，算法推薦所引發(fā)的“信息焦慮”令人深思。

首先，低俗信息在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中傳播和擴(kuò)散得不到有效控制，不但使新聞的價值被弱化甚至忽略，而且污染了傳媒環(huán)境。其次，不同于傳統(tǒng)媒體采編新聞的嚴(yán)謹(jǐn)流程和發(fā)布新聞的嚴(yán)苛制度，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中依靠算法推薦所獲取的信息無法保證其真實(shí)性，謠言導(dǎo)致的潛在危機(jī)無形中增多增大。最后，新媒體在為公眾的信息環(huán)境和社會生活提供連接力的同時，也抓取了用戶的隱私信息和生活習(xí)慣，用戶隱私的泄露反而容易造成不同程度的安全隱患，在此情況下，算法推薦作為人工智能在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用，其本質(zhì)更接近于一種權(quán)力[11]。

“你關(guān)心的，才是頭條”，算法推薦倡導(dǎo)個性化服務(wù)，通過對自媒體人所創(chuàng)作生產(chǎn)的新聞內(nèi)容整合篩選再推送，達(dá)到差異化、精準(zhǔn)化。但這種權(quán)力下移的新聞發(fā)布給予了信息絕對的空間，從生產(chǎn)到傳播再到影響受眾，言論自由帶來了上述始料未及的嚴(yán)峻問題，也給算法推薦蒙上了一層陰影。

三、新媒體環(huán)境下算法推薦的問題規(guī)避策略

我們無法阻擋潮水的方向。算法推薦如火如荼的今天，技術(shù)理應(yīng)為媒體發(fā)展和社會進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)，因此在發(fā)現(xiàn)技術(shù)問題、剖析算法弊端之后，我們真正要做的是提出切實(shí)可行的發(fā)展策略，通過一定程度的限制和完善，把握好算法推薦的“度”，促使技術(shù)回歸到服務(wù)人類的正軌上來。對此，筆者提出了以下三點(diǎn)建議：

（一）加強(qiáng)把關(guān)：兼顧級別和地區(qū)，建立健全審查機(jī)制

信息泛濫的自媒體時代，內(nèi)容把關(guān)的意義凸顯，但僅僅依靠算法把關(guān)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，當(dāng)前階段必須特別加強(qiáng)把關(guān)機(jī)制?；谒惴ㄍ扑]的新聞應(yīng)用需要人工審核來配合技術(shù)把關(guān)的漏洞，完善審核機(jī)制，不但要審核每一條即將推送分發(fā)的新聞和視頻信息，而且要實(shí)施多重審核，重點(diǎn)審核不良反饋的信息和自媒體賬號。

但僅僅加入人工審核是不夠的，審核力度和規(guī)則也需要建立和完善。網(wǎng)絡(luò)與信息監(jiān)管部門的發(fā)展尤為迅速，現(xiàn)如今在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件和輿論動蕩方面、對新媒體環(huán)境監(jiān)管方面的職責(zé)不斷強(qiáng)化，應(yīng)對也更加精準(zhǔn)。

而且，分級、分地區(qū)的信息把關(guān)更能夠針對性精準(zhǔn)工作。在某些突發(fā)事件或者動蕩多發(fā)的信息領(lǐng)域加強(qiáng)審查力度，而在娛樂、科技等相對安寧的信息領(lǐng)域適當(dāng)放寬審查力度，不同信息類型的把關(guān)部門也可以相互借鑒和學(xué)習(xí)，針對不同類型的信息適當(dāng)改變審查的方法和規(guī)則，以期建立完善可行的審核機(jī)制，達(dá)成松弛有度的輿論環(huán)境。

（二）靈活轉(zhuǎn)型：兼顧內(nèi)容和平臺，高效從事內(nèi)容生產(chǎn)

互聯(lián)網(wǎng)及媒體行業(yè)愈加看重知識產(chǎn)權(quán)生產(chǎn)，優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng)內(nèi)容也越來越受到新媒體市場的重視。傳統(tǒng)媒體在優(yōu)質(zhì)的嚴(yán)肅內(nèi)容生產(chǎn)上具有天然優(yōu)勢，在不斷嘗試擁抱新媒體的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型過程中，也應(yīng)該審時度勢，靈活應(yīng)對。

傳統(tǒng)的專業(yè)新聞生產(chǎn)機(jī)構(gòu)不應(yīng)像自媒體一樣過分地追求流量和數(shù)據(jù)，明確新聞發(fā)展方向才是重中之重：新聞數(shù)據(jù)的流量傳輸和分配決定于新技術(shù)和便攜性應(yīng)用、設(shè)備;新聞內(nèi)容的直接對象將是讀者，也就是傳播受眾;同時，新聞受眾之間的互動對于新聞受眾和專業(yè)媒體之間的良性關(guān)系才是其主要推動力。

騰訊發(fā)布的2019互聯(lián)網(wǎng)趨勢報(bào)告顯示，移動互聯(lián)網(wǎng)將從“碎片化”轉(zhuǎn)向“板塊化”，超長和超短內(nèi)容收縮，中型內(nèi)容崛起。傳統(tǒng)媒體或許應(yīng)該重新設(shè)定自己的目標(biāo)和定位，把原先投入到新媒體轉(zhuǎn)型的精力轉(zhuǎn)移一部分到新聞評論、短視頻等的制作上來，通過生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容來尋找、維持和培養(yǎng)自己的忠實(shí)用戶群體。算法推薦的收緊、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的需求增大使得傳統(tǒng)媒體有了暫時喘息的機(jī)會，多平臺的內(nèi)容分發(fā)也會增加更多的曝光機(jī)會，甚至可以作為與自媒體平臺談判的砝碼。

（三）完善技術(shù)：兼顧場景和領(lǐng)域，正確認(rèn)識算法推薦

技術(shù)的發(fā)展需要逐步推進(jìn)，媒介的發(fā)展演變也并非一蹴而就，新媒體環(huán)境需要算法推薦的數(shù)據(jù)收集和分析、精準(zhǔn)定位和個性分發(fā)等優(yōu)勢來進(jìn)行信息傳播活動，當(dāng)前社會也依舊需要算法推薦技術(shù)來推動傳媒進(jìn)步。

算法推薦的應(yīng)用需要進(jìn)一步完善，在不同領(lǐng)域和場景下應(yīng)用不同規(guī)的范和要求。京東、淘寶應(yīng)用算法推薦，外賣、打車應(yīng)用算法推薦，這些應(yīng)用的主要目的是服務(wù)用戶，但是新媒體行業(yè)不同于購物場景和O2O領(lǐng)域，新聞輿論和傳媒環(huán)境中對算法推薦的準(zhǔn)入門檻必須提高。至少在當(dāng)前的技術(shù)水平和傳媒環(huán)境下，算法推薦在傳媒領(lǐng)域需要加以限制和制約，直至其完善化合理化。

但是技術(shù)的發(fā)展不是自治和毫無利害的，算法推薦還會繼續(xù)升級、發(fā)展，AI（人工智能）時代已經(jīng)在向我們招手，在不久的將來“算法新聞”也可能重新定義傳媒界……技術(shù)導(dǎo)向在一段時間內(nèi)仍是傳媒行業(yè)發(fā)展的決定因素之一。技術(shù)變革在帶來便利的同時，不可否認(rèn)會帶來許多問題和危機(jī)，在這其中就不僅僅需要技術(shù)操控者去做出把握，也依賴受眾和用戶、經(jīng)濟(jì)和社會的選擇判斷。

五、結(jié)語

算法為王、平臺為王、內(nèi)容為王、受眾為王……許多研究提出不同的傳媒觀點(diǎn)，不同的媒體環(huán)境突出了不盡相同的重點(diǎn)，或許算法為王掩蓋了內(nèi)容的重要性，或許平臺為王涵蓋了渠道的表現(xiàn)形式，但不同的“王”是不同視角下的產(chǎn)物，換句話說，任何的“王”都需要重視，任何一點(diǎn)都是矛盾的主要方面——而這些矛盾在新媒體環(huán)境下被無限放大，算法推薦理應(yīng)把握好發(fā)展的根本原則：服務(wù)社會。

新媒體環(huán)境下，自媒體平臺的社會公器屬性需要被大力加強(qiáng)。混亂的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境需要更多的人文關(guān)懷來促進(jìn)穩(wěn)定，算法推薦下的傳媒領(lǐng)域也需要更多的優(yōu)質(zhì)信息來強(qiáng)化正能量。

不論是算法推薦的崛起、媒介技術(shù)的更迭，還是新聞傳播領(lǐng)域的新變化，不可否認(rèn)的是傳媒行業(yè)的變化還在繼續(xù)，欣欣向榮形勢下的問題和危機(jī)依舊層出不窮，但同樣不可否認(rèn)的是信息傳播會一直發(fā)展下去，伴隨著人類不斷豐富的知識和思想繼續(xù)向前。

注釋：

[1]王茜.打開算法分發(fā)的“黑箱”——基于今日頭條新聞推送的量化研究[J].新聞記者，2017（09）.

[2]陳昌鳳、石 澤.技術(shù)與價值的理性交往：人工智能時代信息傳播——算法推薦中工具理性與價值理性的思考[J].新聞戰(zhàn)線，2017（17）.

[3]竇鋒昌.新聞價值是“父愛”，算法推送是“母愛”[J].青年記者，2017（04）.

[4]李潤陽.新媒體環(huán)境下的版權(quán)保護(hù)與侵權(quán)規(guī)避——“今日頭條”的實(shí)踐與啟示[J].青年記者，2016（36）.

[5]蔡元臻.新媒體時代著作權(quán)法定許可制度的完善——以“今日頭條”事件為切入點(diǎn)[J].法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)），2015（04）.

[6]吳衛(wèi)華.算法推薦在公共傳播中的理性問題[J].當(dāng)代傳播，2017（03）.

[7]張瀟瀟.算法新聞個性化推薦的理念、意義及倫理風(fēng)險[J].傳媒，2017（11）.

[8]喻國明、耿曉夢. 智能算法推薦：工具理性與價值適切——從技術(shù)邏輯的人文反思到價值適切的優(yōu)化之道[J].全球傳媒學(xué)刊，2018（04）.

[9]陳昌鳳，師文.智能算法運(yùn)用于新聞策展的技術(shù)邏輯與倫理風(fēng)險[J].新聞界，2019（01）.

[10]羽生.人民網(wǎng)三評算法推薦：警惕算法走向創(chuàng)新的反面.人民網(wǎng)-觀點(diǎn)頻道.

2017.09.20http：//opinion.people.com.cn/n1/2017/0920/c1003-29545718.html.

[11]喻國明、楊瑩瑩，閆巧妹.算法即權(quán)力：算法范式在新聞傳播中的權(quán)力革命[J].編輯之友，2018（05）.

（王遠(yuǎn)柏系貴州日報(bào)當(dāng)代融媒體集團(tuán)深度報(bào)道部記者;苗義程、李佳璟系貴州民族大學(xué)傳媒學(xué)院碩士研究生）