□ 李鳳草

算法推薦是根據(jù)用戶的行為偏好、消費(fèi)習(xí)慣、點(diǎn)擊某一內(nèi)容的頻率，有針對(duì)性地為用戶推薦符合其興趣和習(xí)慣的媒介產(chǎn)品。這種基于算法技術(shù)的內(nèi)容推薦，更加精準(zhǔn)地滿足用戶的需求，大大減少了用戶尋找自己所需要信息和服務(wù)的時(shí)間，減少了時(shí)間成本，提高了受眾的主體性和積極性，能夠提高受眾對(duì)于信息生產(chǎn)和服務(wù)的參與感。同時(shí)能夠更加精準(zhǔn)地滿足受眾對(duì)于信息的需求，提高用戶黏性。然而，基于理論和實(shí)踐的現(xiàn)實(shí)反映不難看出，算法推薦也給用戶帶來(lái)了一些負(fù)面影響。例如媒介每天將大量相似的內(nèi)容重復(fù)推薦給用戶，從而造成了用戶的審美疲勞，出現(xiàn)了“信息繭房”“網(wǎng)絡(luò)巴爾干效應(yīng)”“媒介依存癥”等社會(huì)病理現(xiàn)象，對(duì)于這些問(wèn)題的深入研究，也成為近年來(lái)學(xué)界和業(yè)界探討的熱點(diǎn)。

信息同質(zhì)化現(xiàn)象的原因

媒體價(jià)值觀的沖擊。媒體價(jià)值觀是區(qū)別于傳統(tǒng)價(jià)值觀而言的，傳統(tǒng)價(jià)值觀一般是人們?cè)谌粘Ｉ钪袧撘颇纬傻?，它?nèi)在于人們的思想和行為中，成為指導(dǎo)實(shí)踐的價(jià)值準(zhǔn)則。在日常的交往活動(dòng)中，人們的行為方式、態(tài)度都受其影響。它來(lái)自于傳統(tǒng)交往準(zhǔn)則以及社會(huì)約定俗成的倫理道德規(guī)范，一般具有時(shí)間長(zhǎng)、穩(wěn)定性強(qiáng)的特點(diǎn)。而媒體價(jià)值觀則是一種外在的隱形的“大手”，它在我們接觸媒介生活時(shí)出現(xiàn)并且左右我們的行為抉擇，因此它是一種突變的力量。這種媒體價(jià)值觀促使大眾選擇與社會(huì)中大多數(shù)人相同或者相似的觀點(diǎn)作為自己的觀點(diǎn)表達(dá)出來(lái)，由此媒體在進(jìn)行價(jià)值觀輸出的時(shí)候，便可以根據(jù)大多數(shù)人的選擇進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)，從而造成了信息內(nèi)容同質(zhì)化。

信息生產(chǎn)方式的變革。傳統(tǒng)媒體時(shí)代，媒介向受眾提供的信息和服務(wù)是以“人為”為主，主要基于新聞價(jià)值以及信息排列順序。在媒介算法時(shí)代，媒介生產(chǎn)信息主要是通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行推算出符合用戶偏好的信息和服務(wù)，例如今日頭條的“你關(guān)心的，就是頭條”，媒介算法時(shí)代另一個(gè)重要的特點(diǎn)便是受眾參與到內(nèi)容生產(chǎn)過(guò)程中，沒(méi)有把關(guān)人的束縛和嚴(yán)格的審查體系，這樣就使得受眾在生產(chǎn)信息的過(guò)程中盲目追風(fēng)，在資本和流量的裹挾下大量生產(chǎn)重復(fù)且毫無(wú)創(chuàng)新性的內(nèi)容。

信息同質(zhì)化現(xiàn)象帶來(lái)的危害

視野窄化，出現(xiàn)“繭房效應(yīng)”。隨著大數(shù)據(jù)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，許多電子媒介越來(lái)越了解大眾的心理以及喜好，最大程度地開發(fā)軟件來(lái)侵占用戶的使用時(shí)間從而獲得更多的流量。在這一過(guò)程中，大眾媒介延伸了人的聽覺(jué)、視覺(jué)、觸覺(jué)等感官系統(tǒng)，人們可以思考得更少或者不用思考就能獲得想得到的信息，使得人自身用來(lái)思考和感悟的感官系統(tǒng)退化，而相似的內(nèi)容則把受眾禁錮在一方小天地里，視野收窄，與外界世界之間筑起一道名為“媒介”的高墻。

群體極化，沖擊傳統(tǒng)價(jià)值觀。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)入門檻較低，這樣一來(lái)，網(wǎng)絡(luò)便充斥著各種各樣的聲音。信息同質(zhì)化使得受眾長(zhǎng)時(shí)間地沉迷于相似的虛擬空間中，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上的言論存在著一種全聽全信的現(xiàn)象，這就使得在突發(fā)性公共事件中，網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)容易被引導(dǎo)，甚至出現(xiàn)群體極化的負(fù)面影響，沖擊了傳統(tǒng)的主流價(jià)值觀，給社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)以及管理帶來(lái)了較為棘手的局面。另外，以自我為中心的人，更容易產(chǎn)生一種“居高自傲”的心理，他們很可能會(huì)成為不良信息散發(fā)者的一員，給其他人（比如青少年、數(shù)字移民）帶來(lái)價(jià)值觀的沖擊。

內(nèi)容低級(jí)化，“劣幣驅(qū)逐良幣”。算法推薦依靠的是用戶的閱讀習(xí)慣和行為偏好，在進(jìn)行決策時(shí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)規(guī)律幫助人類進(jìn)行選擇。但是算法的本源是由人類進(jìn)行輸入的，所以算法只是一種程序，無(wú)法辨別內(nèi)容質(zhì)量的高低。當(dāng)信息同質(zhì)化的現(xiàn)象出現(xiàn)在人們的日常生活中時(shí)，那種“星腥性”的內(nèi)容往往更容易傳播，而僅僅依靠算法是無(wú)法提高傳播內(nèi)容的質(zhì)量的，它只能通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)擊率的高低向用戶推送內(nèi)容，這樣一來(lái)市場(chǎng)上的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容無(wú)法得到大部分人的轉(zhuǎn)發(fā)和點(diǎn)擊，因而很難進(jìn)入大眾視野，出現(xiàn)了“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象。此外，目前市場(chǎng)上的版權(quán)規(guī)范較為混亂，一些優(yōu)質(zhì)內(nèi)容難以流動(dòng)，如果無(wú)法被算法推薦給用戶閱讀，那么這些優(yōu)質(zhì)內(nèi)容并不能進(jìn)入信息同質(zhì)化的行列中，對(duì)用戶產(chǎn)生影響。

優(yōu)化算法推薦內(nèi)容生產(chǎn)的路徑分析

內(nèi)容生產(chǎn)：垂直領(lǐng)域的精耕細(xì)作?！爸爸袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在很大程度上是靠人口紅利。但是智能手機(jī)的年銷量已經(jīng)不增長(zhǎng)了，總體網(wǎng)民的增長(zhǎng)也大幅趨緩。所以你就得精耕細(xì)作，把存量的用戶服務(wù)得更好，通過(guò)每個(gè)用戶創(chuàng)造更多的價(jià)值?！泵缊F(tuán)王興說(shuō)過(guò)。從縱向角度來(lái)看，無(wú)論環(huán)境、技術(shù)怎么變化，傳統(tǒng)媒介生產(chǎn)的信息始終是以“內(nèi)容為王”至上，用戶在進(jìn)行信息選擇時(shí)，首先看中內(nèi)容的質(zhì)量、廣度和深度。針對(duì)用戶的興趣和需要，在產(chǎn)業(yè)大規(guī)模輸出的基礎(chǔ)上進(jìn)行精耕細(xì)作，將信息所涉及的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)分，刪減重復(fù)相似的內(nèi)容。將算法推薦的內(nèi)容根據(jù)用戶愿意投入進(jìn)去的閱讀成本進(jìn)行深淺劃分，深內(nèi)容適合投放于專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域，帶給受眾思考和感悟，提高受眾的用戶黏性。而淺層次的內(nèi)容則更致力于高時(shí)效性、高傳播性、高社會(huì)化，這種傳播內(nèi)容能夠讓用戶不費(fèi)力地去進(jìn)行解讀，帶給用戶休閑娛樂(lè)放松的體驗(yàn)感。

圈層選擇：多重維度下的微粒社會(huì)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，微粒社會(huì)就是個(gè)人的興趣與愛(ài)好被無(wú)限放大，個(gè)人所處的圈層階級(jí)被細(xì)分再細(xì)分。人的各種需求超出了人們對(duì)于隱私的保護(hù)。用戶甘愿用隱私去換取與眾不同的地位，來(lái)實(shí)現(xiàn)“馬斯洛金字塔頂端的需求”，與各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)“分享”自己的數(shù)據(jù)足跡。在傳統(tǒng)社會(huì)，每個(gè)人在群體中工作生活，無(wú)法被標(biāo)簽化。但是在微粒社會(huì)，技術(shù)籠罩之下的隱私泄露，被大數(shù)據(jù)收集信息加以標(biāo)簽化，每個(gè)人都像是顯微鏡下的微粒一樣，信息獨(dú)立并且清晰。在這樣的社會(huì)背景下，受眾要塑造自身獨(dú)特個(gè)性，不斷學(xué)習(xí)與進(jìn)步，防止被人工智能定義，被標(biāo)簽化和階級(jí)化，從而在大量同質(zhì)化信息的影響下失去自我。

技術(shù)約束：從源頭深入挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。現(xiàn)如今，人工智能技術(shù)、算法推薦技術(shù)蓬勃發(fā)展，可根據(jù)用戶的需求進(jìn)行個(gè)性化定制內(nèi)容，這就使得受眾在接觸媒介時(shí)，被困于自己的興趣愛(ài)好所織成的一張大網(wǎng)中，也就是“信息繭房”。這樣一種現(xiàn)象使得用戶走不出舒適圈，無(wú)法去接觸其他方面的內(nèi)容，阻斷了個(gè)人接受多樣文化熏陶的路徑。在這樣一種情況下，媒體不僅要履行好嚴(yán)格的把關(guān)制度，防止低俗、暴力內(nèi)容的擴(kuò)大化傳播，更要提升傳播內(nèi)容的廣度與深度，使得具有正能量、科普性、知識(shí)性、文化性的內(nèi)容出現(xiàn)在用戶推送的首頁(yè)，構(gòu)建文明、綠色、健康、清朗的網(wǎng)絡(luò)空間。

總結(jié)與討論

智能算法時(shí)代下的信息同質(zhì)化現(xiàn)象：何以可為。打破信息同質(zhì)化的第一步便是在受眾的認(rèn)知中形成“有目的”瀏覽的習(xí)慣。當(dāng)然，人們的很多真實(shí)需求往往是潛意識(shí)的，很大程度上連自己也并不清楚到底要看什么，只是在盲目的重復(fù)著“無(wú)目的閱讀”的行為。愈發(fā)嚴(yán)重的信息同質(zhì)化問(wèn)題讓越來(lái)越多的人們希望得到一種改變，而這種改變包含兩方面因素，一方面是人們自身對(duì)信息獲取的態(tài)度，也就是從“無(wú)目的閱讀”向著“有目的閱讀”的轉(zhuǎn)變；另一方面是各大資訊客戶端產(chǎn)品功能的轉(zhuǎn)變，也就是如何讓人們?cè)诤Ａ康男畔⒅懈咝Й@取到自己真正想要的信息。

當(dāng)今算法推薦技術(shù)的管理機(jī)制走向：延續(xù)與改變。算法推薦技術(shù)的出現(xiàn)給媒介內(nèi)容生產(chǎn)者和受眾都帶來(lái)了眾多有利的影響，在媒介內(nèi)容生產(chǎn)者層面，算法推薦帶來(lái)了便捷有效的內(nèi)容分發(fā)方式，使信息內(nèi)容的生產(chǎn)時(shí)間大大縮短。在受眾層面，受眾在接觸信息時(shí)降低了時(shí)間成本并且能夠接觸到自己所感興趣的內(nèi)容。但不可否認(rèn)的是，算法推薦也確實(shí)給我們的社會(huì)帶來(lái)了一些較為負(fù)面的影響?；谶@些內(nèi)容，算法推薦的管理機(jī)制應(yīng)延續(xù)以往制度中合理且積極的部分。改變以往的運(yùn)作模式，從受眾出發(fā)去承擔(dān)社會(huì)責(zé)任。

作為新形勢(shì)下信息傳播的重要技術(shù)手段：未來(lái)和挑戰(zhàn)。算法推薦技術(shù)在傳媒產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用會(huì)進(jìn)一步加深，對(duì)受眾的影響也會(huì)不斷增大，未來(lái)的時(shí)代將會(huì)是萬(wàn)物皆媒、人機(jī)合一。隨著媒介技術(shù)的不斷進(jìn)化，雖然受眾與媒介的博弈還將繼續(xù)，但也會(huì)有更新的智能技術(shù)應(yīng)用到傳媒產(chǎn)業(yè)中，對(duì)推動(dòng)算法推薦的傳媒管理機(jī)制有著積極的意義。我們應(yīng)批判性地看待“信息同質(zhì)化”這一現(xiàn)象，社會(huì)、企業(yè)平臺(tái)以及個(gè)人充分發(fā)揮各自的作用，爭(zhēng)取使得受眾算法推薦在技術(shù)浪潮中處于有利地位。