袁 健

(西北師范大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

近年來，隨著人工智能的快速發(fā)展與落地應(yīng)用，以精準(zhǔn)匹配為目標(biāo)的算法推薦逐漸演變?yōu)樾侣勆a(chǎn)和信息傳播新的技術(shù)范式，其“獨(dú)特的信息傳播模式改變了整個(gè)社會的信息結(jié)構(gòu)和傳播秩序，重塑了社會價(jià)值傳播的媒介環(huán)境，為社會價(jià)值共識的生成提供了一個(gè)全新的信息場景和現(xiàn)實(shí)場域”[1]。擁有數(shù)量眾多的受眾、最及時(shí)的信息話語權(quán)及最開放的信息平臺的天然優(yōu)勢使得它不僅成為現(xiàn)代社會中最重要的信息傳播系統(tǒng)，更成為各種意識形態(tài)運(yùn)作的重要場所和擴(kuò)展的主要渠道。當(dāng)前，我們正意氣風(fēng)發(fā)向著全面建成社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)邁進(jìn)，在面臨重大戰(zhàn)略發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也存在來自內(nèi)外意識形態(tài)領(lǐng)域各種思潮和謬論的干擾。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“探索將人工智能運(yùn)用在新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導(dǎo)能力?！盵2]318如何科學(xué)合理地利用算法推薦的信息傳播與分發(fā)功能，促進(jìn)算法技術(shù)為新時(shí)代主流意識形態(tài)建設(shè)服務(wù)，是我們面臨的一項(xiàng)重要議題。

一、算法推薦的技術(shù)邏輯及意識形態(tài)屬性

技術(shù)不是一種中立的、非價(jià)值的工具的集合，它的每一種設(shè)計(jì)和目標(biāo)都隱藏著要傳達(dá)的價(jià)值理念和價(jià)值傾向。算法推薦的技術(shù)本質(zhì)及其定向式傳播過程決定了其不可避免地會呈現(xiàn)出鮮明的意識形態(tài)屬性。

(一)算法推薦的技術(shù)邏輯

“算法”最早出自波斯數(shù)學(xué)家花剌子密的著作《還原與對消的科學(xué)》，后來的學(xué)者將其拉丁語音譯“algorithm”作為運(yùn)算方法的統(tǒng)稱。20世紀(jì)以前，人們普遍認(rèn)為所有的問題類都是有算法的。直到20世紀(jì)30年代，英國數(shù)學(xué)家A.M.圖靈(A.M.Turing)提出了圖靈機(jī)數(shù)學(xué)模型，第一次把算法概念精確化，證明了算法不可解問題類的存在。這以后，算法作為數(shù)理邏輯的重要部分和現(xiàn)代離散數(shù)學(xué)的重要內(nèi)容得到了深入的發(fā)展。

算法推薦是將算法應(yīng)用于信息傳播領(lǐng)域而形成的信息智能分發(fā)技術(shù)。它是可以關(guān)聯(lián)用戶和物品的一種自動(dòng)化工具，通過利用用戶以往的選擇過程或與其他用戶的相似性關(guān)系，能夠挖掘出該用戶的潛在興趣對象，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化推薦[3]。其設(shè)計(jì)邏輯在于，基于每個(gè)用戶內(nèi)容消費(fèi)的行為數(shù)據(jù)(用戶在APP上的瀏覽、點(diǎn)擊、停留時(shí)長、轉(zhuǎn)發(fā)、評論以及訂閱、搜索等)、個(gè)體屬性數(shù)據(jù)(用戶性別、年齡、手機(jī)型號等)與社交關(guān)系數(shù)據(jù)(用戶社交媒體帳號所關(guān)注的對象、所參與的話題和發(fā)表的內(nèi)容等)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的用戶“畫像”，進(jìn)而推送“懂你”的信息[4]。算法推薦的過程分為四個(gè)階段：第一階段，尋找用戶的數(shù)據(jù)記錄，如用戶的瀏覽痕跡、會話行為、購買歷史、性別、職業(yè)、收入、年齡等。第二階段，對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，并根據(jù)實(shí)證結(jié)果推薦用于解釋行為的相應(yīng)模型。第三階段，依照數(shù)據(jù)模型和彈性行為痕跡向用戶實(shí)時(shí)提供推薦服務(wù)。第四階段，在用戶使用推薦資源后及時(shí)進(jìn)行評分。一般而言，當(dāng)一條信息發(fā)布后，系統(tǒng)會基于用戶偏好做初步推薦，但周期一般不會超過3天，因?yàn)閮?nèi)容的實(shí)效性和流行度會隨時(shí)間的推移而衰減。除非某類信息成為熱門后，由于該類型內(nèi)容的數(shù)量不能滿足用戶的需求，早期的相關(guān)信息才會重新得到推薦，從而進(jìn)入用戶的視野。

常用的算法推薦包括關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、內(nèi)容推薦、協(xié)同過濾推薦以及組合推薦四種。關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦是由用戶數(shù)據(jù)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則來建立推薦模型，系統(tǒng)根據(jù)推薦模型和用戶的購買行為向用戶進(jìn)行推薦。內(nèi)容推薦是系統(tǒng)通過分析用戶已經(jīng)評價(jià)過的資源項(xiàng)目的特征來獲取對用戶偏好的描述，并通過比較用戶與資源項(xiàng)目之間的相似性來實(shí)現(xiàn)推薦。協(xié)同過濾推薦是通過分析目標(biāo)用戶以前評價(jià)過的文檔資源項(xiàng)目的特征來構(gòu)建用戶的偏好模型，系統(tǒng)依據(jù)偏好模型計(jì)算每個(gè)候選資源和用戶偏好的相似度，最后將排名靠前的信息資源推薦給目標(biāo)用戶。組合推薦即不同算法模型的排列與聯(lián)用。在現(xiàn)實(shí)的信息推薦中，由于單一的算法很難滿足個(gè)性化的需求，因而大多數(shù)平臺更愿意運(yùn)用多種算法模型組合為目標(biāo)用戶提供推送服務(wù)。

(二)算法推薦的意識形態(tài)屬性

技術(shù)絕非中立的擺設(shè)，亦不是純粹的占有之物。馬爾庫塞認(rèn)為，科學(xué)技術(shù)成為了一種新的極權(quán)主義統(tǒng)治方式，“面對這個(gè)社會的極權(quán)主義特征，技術(shù)‘中立性’的傳統(tǒng)概念不再能夠得以維持”[5]7。社會的發(fā)展使得科學(xué)技術(shù)根植于人們的思想中，并逐步成為一種模式來調(diào)整和規(guī)范人們的行為。它設(shè)計(jì)出一種能順應(yīng)任何目的的存在形式，把人抽象為脫離社會關(guān)系的存在物，以此來表明自身的客觀中立。但事實(shí)上，人們是從一定的話語和行為領(lǐng)域出發(fā)才能進(jìn)行上述抽象的。因而，科學(xué)技術(shù)所標(biāo)榜的中立性是虛偽的和帶有欺騙性的，不管它怎樣抗訴和辯解，都無法擺脫其已成為控制人的新形式的本質(zhì)。

算法推薦是一種價(jià)值表達(dá)，同樣也存在著意識形態(tài)偏向。首先，作為一種工具存在的技術(shù)，怎樣使用算法、通過算法推薦什么內(nèi)容，背后體現(xiàn)的正是技術(shù)設(shè)計(jì)者的價(jià)值取向和傳播觀念。比如在抖音、快手等平臺上的網(wǎng)絡(luò)短視頻，只有“精選”的內(nèi)容才能在推薦上顯示，直接獲得受眾的更多關(guān)注，而什么樣的短視頻可以被“精選”，則蘊(yùn)含著產(chǎn)品開發(fā)者的價(jià)值選擇和利益訴求。精準(zhǔn)推送往往使用“用戶畫像”技術(shù)，本身就潛藏這樣的理念：用戶偏好的就是好的，平臺的打開率比一切都重要?？梢哉f，選擇就意味著判斷，判斷就承載著價(jià)值，技術(shù)的每一點(diǎn)改變，都承載著價(jià)值觀。其次，算法推薦易受權(quán)力邏輯和資本邏輯的操縱和控制。波茲曼在《技術(shù)壟斷》中指出：“每一種工具里都嵌入了一個(gè)意識形態(tài)偏向，把世界構(gòu)建成為一種形象而不是另一種形象的傾向，賦予某一事物高于另一事物的價(jià)值的傾向，放大某一種技能以使之比另一種技能醒目的傾向?！盵6]306算法推薦在設(shè)計(jì)的過程中將意義和事件放置在一起，通過不同層次的功能集合加以推進(jìn)。這些不同層次的功能對于用戶而言歸于不同目的，用戶的每一步行動(dòng)都揭示了預(yù)先存在的隱含之意。正如海德格爾所言，技術(shù)體系給生活和行為強(qiáng)行加上物化形式，該形式將社會對象碎片化和分割化，就好像它們是自足的事物，并像自然界的事物那樣只具有外在的因果聯(lián)系。被安置在技術(shù)體系之中的事物不再實(shí)現(xiàn)其潛能，而被剝光其性質(zhì)即其自身的事物性后，它們不再是一種“手段”和為了“服務(wù)”于他者，而逐漸發(fā)展成為一種對自己的支配。外在社會政治權(quán)力的介入以及算法推薦自身擁有替受眾選擇信息的權(quán)力，使得算法推薦的權(quán)力和權(quán)力的算法推薦很容易“合謀”，從而生產(chǎn)有利于權(quán)力所代表利益集團(tuán)的意識形態(tài)傳播。最后，算法推薦以賦予各種“議題”不同程度的顯著性方式影響受眾的認(rèn)知、判斷和行為。美國政治學(xué)家伯納德·科恩在《報(bào)紙與外交政策》一書中將“議程設(shè)置”概括為，媒介通常在告訴讀者想什么的時(shí)候異常有效，但是在告訴讀者怎樣想的時(shí)候卻不怎么成功[7]83。作為傳播媒介的算法推薦所推送的服務(wù)信息不是客觀直接的報(bào)道，而是一種帶有主觀意愿的刻意行為。它從現(xiàn)實(shí)生活中選取某些具有典型性的事件或者案例，經(jīng)過系統(tǒng)加工整理使其承載自己的價(jià)值表達(dá)，以此來影響人們對事物的客觀判斷。

二、算法推薦對新時(shí)代主流意識形態(tài)建設(shè)的雙向效應(yīng)

算法推薦是一把“雙刃劍”，在為主流意識形態(tài)建設(shè)帶來技術(shù)紅利的同時(shí)，也對其產(chǎn)生了不可忽視的負(fù)面效應(yīng)。

(一)算法推薦對主流意識形態(tài)建設(shè)的正向效應(yīng)

1.算法推薦為主流意識形態(tài)研判提供數(shù)據(jù)支撐

算法推薦對意識形態(tài)工作決策部署以及風(fēng)險(xiǎn)研判具有重要的價(jià)值。一方面，算法推薦可以提高決策信息的保真率。推薦信息中所體現(xiàn)的公民意愿、要求可以隨時(shí)通過系統(tǒng)而被決策層有選擇性地使用[8]。相關(guān)職能部門可以依據(jù)算法推薦采集到的數(shù)據(jù)對意識形態(tài)領(lǐng)域出現(xiàn)的問題及錯(cuò)誤路向進(jìn)行嚴(yán)密的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，對其發(fā)展趨勢、可能出現(xiàn)的危機(jī)作出科學(xué)合理的預(yù)測和研判，及時(shí)預(yù)防和矯正不良思想演化、擴(kuò)散，增強(qiáng)意識形態(tài)工作的實(shí)效性、針對性。另一方面，算法推薦可以避免信息缺失和信息量不足的情況，有效地改善決策者的有限理性。赫伯特·西蒙認(rèn)為，“在管理決策過程中，決策者進(jìn)行理性判斷和抉擇的能力是有限的；在有限理性下，決策只能達(dá)到滿意化而不能做到最優(yōu)化”[9]。有限理性阻礙了決策科學(xué)化的實(shí)現(xiàn)，而造成有限理性的主要原因是信息的缺失和信息量的不足。算法推薦的前提是進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，這些技術(shù)如果被運(yùn)用于主流意識形態(tài)建設(shè)，就可以協(xié)助意識形態(tài)工作者精準(zhǔn)地掌握網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)，了解群眾的最新思想動(dòng)向和現(xiàn)實(shí)需要，進(jìn)而預(yù)測和研判意識形態(tài)工作的方向[10]。

2.算法推薦為主流意識形態(tài)傳播推送精準(zhǔn)信息

信息的傳播，只有在受眾充分理解并接受傳播內(nèi)容的情況下，傳播效果才算是達(dá)成。如果內(nèi)容在編碼過程中定位受眾失敗、混亂不清，那么在信息解碼時(shí)，就必然引起受眾誤解甚至逆反，其傳播效果自然無從談起。因而，傳播者要根據(jù)受眾市場分類，細(xì)分受眾群體，精準(zhǔn)傳播內(nèi)容，并選擇適合受眾的最佳傳播策略。算法推薦能有效細(xì)分受眾，精準(zhǔn)提煉目標(biāo)受眾的偏好屬性，在遵循不同受眾心理規(guī)律的基礎(chǔ)上廣泛調(diào)動(dòng)其積極性和主動(dòng)性，促成受眾聚焦注意力，并完成接受的轉(zhuǎn)化。它基于“信息推薦”服務(wù)模式，通過識別和獲取用戶在信息檢索過程中的行為和個(gè)性化特征，記錄、學(xué)習(xí)并推導(dǎo)出用戶的潛在需求和愛好，及時(shí)動(dòng)態(tài)追蹤用戶需求的更新情況，主動(dòng)實(shí)時(shí)地把所需的信息資源推送給用戶，即實(shí)現(xiàn)信息的“按需定制服務(wù)”。相對于傳統(tǒng)的信息服務(wù)而言，算法推薦不需要用戶主動(dòng)地對其感興趣的信息資源進(jìn)行描述，而主要憑借顯性或者隱性的方式來收集用戶的歷史行為，進(jìn)而利用這些歷史信息來建構(gòu)用戶的偏好模型，從而根據(jù)該模型尋找用戶可能感興趣的信息進(jìn)行推薦。這種信息服務(wù)方式能在適時(shí)的時(shí)間進(jìn)行不同形式的內(nèi)容投放，以實(shí)現(xiàn)傳播效果的最大化。

3.算法推薦為主流意識形態(tài)宣傳進(jìn)行實(shí)時(shí)評價(jià)

效果評價(jià)是輿論引導(dǎo)、內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)營管理的重要決策參考，在一定程度上甚至扮演了“指揮棒”的角色[11]。效果評價(jià)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，需要以大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)特別是關(guān)于受眾情況的準(zhǔn)確信息作為基礎(chǔ)，否則就難以進(jìn)行科學(xué)、專業(yè)、準(zhǔn)確的分析。目前，很少有機(jī)構(gòu)設(shè)立專門部門，評估主流意識形態(tài)宣傳效果。關(guān)于受眾的信息以及宣傳內(nèi)容的反響、評價(jià)等工作，大規(guī)模且深入的受眾調(diào)查和效果評估很少，特別是對主流意識形態(tài)宣傳的重點(diǎn)受眾群體，如黨員干部、知識分子、青少年等的系統(tǒng)調(diào)查研究，包括他們的閱讀質(zhì)量、閱讀時(shí)間、對報(bào)道內(nèi)容的評價(jià)、滿意度、媒體的影響力、知名度等，都較少涉及。評分是算法推薦效果評價(jià)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，當(dāng)向用戶提供推薦信息后，系統(tǒng)會要求用戶對推薦資源進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋和評分。這些“用戶-評分”數(shù)據(jù)庫中的評分?jǐn)?shù)據(jù)分值不僅代表著不同受眾對信息類型的選擇性注意、對信息訴求的選擇性理解、對信息內(nèi)容的選擇性記憶，而且也客觀反映了對資源項(xiàng)的喜愛程度。加大對這些受歡迎資源項(xiàng)的理論宣傳，能進(jìn)一步增強(qiáng)主流意識形態(tài)宣傳效果。

(二)算法推薦對主流意識形態(tài)建設(shè)的負(fù)面效應(yīng)

1.“算法黑箱”消解主流意識形態(tài)的價(jià)值信仰

隨著現(xiàn)代通訊和傳播技術(shù)的不斷發(fā)展，技術(shù)被當(dāng)作最富于創(chuàng)造性與挑戰(zhàn)性的工具大量應(yīng)用于輔助傳播，技術(shù)的涵化運(yùn)用使得事實(shí)和傳輸表象之間出現(xiàn)了本質(zhì)性的差異，這使得算法的權(quán)力更能以一種隱蔽甚至扭曲的方式呈現(xiàn)并發(fā)揮作用。表面來看，算法推薦僅僅是對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類并動(dòng)態(tài)匹配的函數(shù)模型，是聚合資訊類移動(dòng)平臺用于傳播信息的工具。實(shí)質(zhì)上，算法推薦正在成為一種彌散在網(wǎng)絡(luò)，控制利益分配、思想傳遞、價(jià)值引導(dǎo)的算法權(quán)力，這種權(quán)力是一種“以治理為目標(biāo)的權(quán)力關(guān)系”，并實(shí)現(xiàn)了對社會行為、價(jià)值的建構(gòu)[12]。馬克思認(rèn)為，權(quán)力有賴于對相關(guān)資源的擁有、控制和使用。物質(zhì)資源與權(quán)力獲取是一種循環(huán)式的交往關(guān)系：一個(gè)人或機(jī)構(gòu)擁有的物質(zhì)資源越多，在社會交往和交換中就越能控制他人。憑借對稀缺物質(zhì)資源的壟斷，算法推薦促使那些需要而沒有這些資源的人們無條件地服從，并依靠“‘冰冷的代碼’對內(nèi)容進(jìn)行‘把關(guān)’，根據(jù)用戶的偏好來判斷內(nèi)容的‘價(jià)值’，失去了對社會主流價(jià)值的守望與追求，使得用戶陷入價(jià)值觀迷茫的困境，阻礙了社會共識的形成和用戶正常的社會化發(fā)展”[13]。除此之外，它的信息編碼通過信息采集而成為一種指向性強(qiáng)勢的話語，并起到充當(dāng)傳播增效器的作用。這種被規(guī)范后的話語使受眾形成一致化的意識規(guī)范，固化和維護(hù)了非主流意識形態(tài)的權(quán)威，“不斷擠壓主流意識形態(tài)的傳播空間，沖擊主流意識形態(tài)的傳播和表達(dá)，極大地削弱和限制了主流意識形態(tài)動(dòng)員社會力量、凝聚文化認(rèn)同等功能的發(fā)揮，導(dǎo)致公眾價(jià)值取向的偏向性越來越傾斜，并形成惡性循環(huán)”[14]。

2.“信息繭房”弱化主流意識形態(tài)的認(rèn)知統(tǒng)合

現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，使得信息已經(jīng)進(jìn)入極度膨脹和過剩階段，面對更多元、更龐雜的信息環(huán)境，個(gè)體或者組織很多時(shí)候無從選擇和辨別。正如約瑟夫·奈所說，“豐富的信息導(dǎo)致關(guān)注的貧乏。當(dāng)我們被大量的信息淹沒在其中之時(shí)，我們難以確定關(guān)注什么”[15]152。算法推薦的出現(xiàn)，有效地解決了這一困擾，使得大量經(jīng)過篩選的高質(zhì)量信息能夠及時(shí)滿足用戶的需求，大大提高了信息服務(wù)和信息利用的效率和效益。但與此同時(shí)，算法推薦精準(zhǔn)的信息“投食”使公眾的新聞消費(fèi)陷入“信息繭房”的窘境中。哈佛大學(xué)凱斯·桑斯坦教授在其2006年的著作《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》一書中提出了“信息繭房”的概念。通過對互聯(lián)網(wǎng)的考察，他指出，在信息傳播中，公眾往往只關(guān)注自身需求和感興趣的領(lǐng)域，因而更愿意選擇性接觸那些與自己既有立場和態(tài)度一致或接近的內(nèi)容，久而久之，就會把自己桎梏在“信息繭房”中，最終導(dǎo)致信息接觸面越來越窄。技術(shù)導(dǎo)向下的算法推薦根據(jù)用戶興趣給他們推送喜歡的信息，窄化了用戶的視野，讓公眾的生活變得更加受禁錮。這種沉浸式的信息轟炸潛移默化地影響著受眾的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，使得形式邏輯戰(zhàn)勝抽象邏輯、標(biāo)簽替代思考、偏見盛行，結(jié)果受眾只愿意相信自己感興趣的信息，而那些具有權(quán)威性、理論性、公共性、價(jià)值性的信息被屏蔽或被排斥[16]。這不僅弱化了公眾對主流意識形態(tài)的認(rèn)知理解，而且還導(dǎo)致了社會整體價(jià)值共識的撕裂。

3.“受眾本位”解構(gòu)主流意識形態(tài)的權(quán)威地位

算法推薦是一種經(jīng)過符號運(yùn)算、技術(shù)處理后的信息傳輸介質(zhì)，所負(fù)載的信息在很大程度上都要經(jīng)過意識的二度選擇加工，通過對信息的挑選和剔除，從而為受眾架構(gòu)出一種“事實(shí)”。其程序設(shè)計(jì)的背后掩藏的是一套增強(qiáng)受眾觸媒粘性、迎合受眾審美趣味、引誘受眾擴(kuò)大消費(fèi)的商業(yè)邏輯。在這套邏輯下，以“用戶為中心”的算法模式逐漸成為“迎合者”，一味地推送博取用戶眼球的流量內(nèi)容，而不是傳遞真正有價(jià)值的資源信息。如果信息的把關(guān)權(quán)、議程設(shè)置權(quán)單純由受眾決定，一味迎合受眾所需，一切圍著流量轉(zhuǎn)，唯點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)發(fā)量馬首是瞻，那么其必然會導(dǎo)致“標(biāo)題黨”泛濫，內(nèi)容淪為附庸，價(jià)值取向跑偏等問題[17]。在算法單向線性的信息推送模式下，受眾往往以“獵奇”心理去搜索“新鮮性”的負(fù)面報(bào)道，極易被虛假信息欺騙而搭車跟從。

平臺通過以往的取值方式所采集到的信息，主要是比較低俗和原始的需求[18]。與此同時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代“注意力經(jīng)濟(jì)”的助推下，部分信息推送呈現(xiàn)出虛實(shí)相生的特點(diǎn)，使受眾真假難辨，受錯(cuò)誤思想影響而不自知，無形中消解了受眾的思辨理性，解構(gòu)了主流意識形態(tài)在引領(lǐng)社會思潮、凝聚社會共識中的權(quán)威和主導(dǎo)地位。

三、算法推薦助力新時(shí)代主流意識形態(tài)建設(shè)的現(xiàn)實(shí)路徑

充分發(fā)揮算法推薦對主流意識形態(tài)建設(shè)的正面效應(yīng)，有效規(guī)避和抑制其負(fù)面影響，需從技術(shù)、法律、受眾以及內(nèi)容等層面進(jìn)行多維度綜合性的應(yīng)對。

(一)增強(qiáng)技術(shù)賦值，營造主流意識形態(tài)建設(shè)的擬態(tài)環(huán)境

每一種技術(shù)架構(gòu)、每一行代碼、每一個(gè)界面，都代表著選擇，都意味著判斷，都承載著價(jià)值[19]。任何一種技術(shù)在設(shè)計(jì)之時(shí)都具有“意向結(jié)構(gòu)”，而任何意向結(jié)構(gòu)都包含特定的價(jià)值取向。事實(shí)上，算法雖然表述為一種大數(shù)據(jù)背景下的技術(shù)應(yīng)用，但依然存在潛藏于技術(shù)之下的價(jià)值成分。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)字信息資源呈幾何級數(shù)增長，各類良莠不齊的推薦信息充斥其中，影響受眾的價(jià)值判斷與選擇。擺脫算法推薦在信息推送中出現(xiàn)的價(jià)值偏差，需從技術(shù)本身尋求突破與克制之道。一方面，要糾偏算法推薦的認(rèn)知窄化，應(yīng)從技術(shù)源頭上賦予主流價(jià)值信息更多權(quán)重。例如，在算法信息過濾系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，可以增加相應(yīng)的熱詞過濾系統(tǒng)、過濾蘊(yùn)含消極語義的高頻詞匯與信息，保證公共價(jià)值不被低質(zhì)、庸俗的信息所侵染[20]。又或者，可以在信息內(nèi)容推薦過程中，將價(jià)值導(dǎo)向作為獨(dú)立模塊，并賦予較大的權(quán)重，重點(diǎn)推送弘揚(yáng)主旋律、傳遞正能量的作品。另一方面，要努力強(qiáng)化正面宣傳的技術(shù)運(yùn)用，讓“算法”承載的正面價(jià)值不斷放大。以區(qū)塊鏈、量子通信以及空中互聯(lián)網(wǎng)為代表的顛覆性通信技術(shù)，給信息傳播帶來了新的變革和機(jī)遇。因此，要持續(xù)關(guān)注、加強(qiáng)研究，始終保持技術(shù)敏感，對新技術(shù)要有了解的興趣、接納的態(tài)度、運(yùn)用的能力、管理的本領(lǐng)，及時(shí)將新技術(shù)融入算法信息生成、傳播、服務(wù)全過程，使個(gè)性化定制、精準(zhǔn)化生產(chǎn)、智能化推送等更好地為正面宣傳服務(wù)。

(二)完善法治監(jiān)管，建構(gòu)主流意識形態(tài)建設(shè)的剛性約束

算法推薦領(lǐng)域不應(yīng)完全“虛擬”，在推薦信息的制作、發(fā)布以及傳播階段都應(yīng)受法律的規(guī)范，讓算法技術(shù)服務(wù)于主流意識形態(tài)建設(shè)。制定相應(yīng)的法律法規(guī)對算法實(shí)施必要的監(jiān)管和規(guī)制，是世界各國通行的做法。比如，美國計(jì)算機(jī)協(xié)會(USACM)發(fā)布了用于解決算法歧視與算法黑箱的算法透明和可責(zé)性七項(xiàng)原則，歐盟頒布施行了以人權(quán)和隱私權(quán)為保護(hù)基礎(chǔ)的《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，韓國也提出了應(yīng)對機(jī)器人技術(shù)發(fā)展變化以及倫理問題的《機(jī)器人基本法案》。在我國，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管還處在不斷摸索與完善階段，導(dǎo)致針對算法的相關(guān)法律法規(guī)還比較少，因而要及早出臺相應(yīng)法律，使算法監(jiān)管有法可依。首先，要加快算法內(nèi)容監(jiān)管主體地位、權(quán)限、職責(zé)、體制機(jī)制的立法。政府要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃，明確算法推薦的邊界和使用方式，規(guī)定各級監(jiān)管主體的職責(zé)權(quán)限和管理方式，通過系統(tǒng)地規(guī)范和約束保障信息內(nèi)容得到實(shí)時(shí)監(jiān)管。其次，要完善現(xiàn)有法律法規(guī)及部門規(guī)章。各立法主體和監(jiān)管部門要規(guī)整和理順法與法之間的零雜性問題，明確和細(xì)化現(xiàn)行法律法規(guī)政策中的模糊性條款，對實(shí)施中不適宜的舊律予以刪改、廢除，最終形成完整統(tǒng)一的算法監(jiān)管體系。最后，要清晰厘定監(jiān)管主體職責(zé)及法律責(zé)任，有針對性地也加大對算法平臺的監(jiān)管力度。鼓勵(lì)和引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)社會組織、行業(yè)協(xié)會等新主體參與到算法信息的監(jiān)督治理當(dāng)中，明確行政機(jī)關(guān)和這些主體在監(jiān)管中的職責(zé)權(quán)限，各主體之間合理分工、相互協(xié)作、互相監(jiān)督，充分發(fā)揮各自在監(jiān)管中的功能與作用，從而提高算法平臺監(jiān)管的效率。

(三)培養(yǎng)意志自律，夯實(shí)主流意識形態(tài)建設(shè)的人文內(nèi)涵

算法推薦在追求工具價(jià)值的同時(shí)，消解了道德責(zé)任良知和精神的超越性，造成了“在者”對人文精神本質(zhì)的遮蔽?？档抡J(rèn)為，“意志自律是一切道德法則以及合乎這些法則的職責(zé)的獨(dú)一無二的原則；與此相反，意愿的一切他律非但沒有建立任何職責(zé)，反而與職責(zé)的原則，與意志的德性，正相反對”[21]34。高度的意志自律使主體能夠擺脫生理本能的束縛，擁有按照自我道德法則行事的能力。因此，我們要通過培養(yǎng)意志自律來消解權(quán)力主體的算法偏向，增強(qiáng)受眾對劣質(zhì)、虛假與粗俗信息的免疫性。一是提升受眾的“算法素養(yǎng)”。政府作為推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容發(fā)展的主要力量，擔(dān)負(fù)著全面提高媒介素養(yǎng)的重任，因而要廣泛調(diào)動(dòng)媒體、企業(yè)、學(xué)校、社會等各方力量依據(jù)各自的職能和優(yōu)勢開展公眾信息素養(yǎng)教育，通過舉辦公益講座、公益宣傳活動(dòng)等方式，有計(jì)劃、有針對性地宣傳算法推薦的相關(guān)知識，提高受眾對算法機(jī)制潛在危害的認(rèn)知，增強(qiáng)受眾對推薦信息辨識、擇取與運(yùn)用的能力。二是強(qiáng)化平臺的“把關(guān)人”意識。對基于算法的信息推送并非“全盤照搬”，而是要對眾多的信息素材進(jìn)行取舍和加工。美國社會心理學(xué)家?guī)鞝柼亍けR因認(rèn)為，在群體傳播過程中存在著一些把關(guān)人，只有符合群體規(guī)范或把關(guān)人價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的信息內(nèi)容才能進(jìn)入傳播的管道[22]。因此，媒體及從業(yè)人員要充分發(fā)揮“把關(guān)人”的作用，在信息的采集、選用、編輯和推送過程中要將行使新聞自由權(quán)利和履行社會責(zé)任高度統(tǒng)一起來，堅(jiān)定不移地恪守職業(yè)道德和職業(yè)規(guī)范，盡可能采用多信息源交叉求證，保證信息的可靠性。

(四)聚焦民生熱點(diǎn)，筑牢主流意識形態(tài)建設(shè)的現(xiàn)實(shí)根基

人民群眾往往是從他們最關(guān)心的利益問題出發(fā)，以對一種理論的實(shí)踐效果和經(jīng)驗(yàn)感知為依據(jù)，來決定是否接受一種主義或理論的[23]。馬克思曾指出，“應(yīng)該嚴(yán)格地分清：群眾對目的究竟‘關(guān)注’到什么程度，群眾對這些目的究竟懷有多大‘熱情’?！枷搿坏╇x開‘利益’，就一定會使自己出丑”[24]286。人的本質(zhì)是一切社會關(guān)系的總和，人不僅有物質(zhì)生活的追求，也有精神生活的需要，“大多數(shù)民眾對于一種意識形態(tài)( 意義系統(tǒng)) 的把握，一般都會根據(jù)自己的社會閱歷、知識積淀以及具體的生活需求將之轉(zhuǎn)化為某種可以操作或者觸摸的形象化指標(biāo)……然后，人們就會用這些形象化的指標(biāo)來衡量、評價(jià)意義系統(tǒng)提供主體為他們提供的實(shí)際的物質(zhì)的或自由的條件”[25]。由此，算法推送主導(dǎo)的信息分發(fā)只有關(guān)注人民群眾的切身利益，滿足人民群眾的物質(zhì)和精神生活需要，才能獲得人民群眾的認(rèn)同和接受。一方面，信息分發(fā)要堅(jiān)持民生問題無小事。處于社會轉(zhuǎn)型期的中國，在改革過程中尤其是在社會有重大利益調(diào)整時(shí)，特別需要媒介建立社會各階層溝通的平臺，在解決民生問題、促進(jìn)社會正義、創(chuàng)新公眾參與方式中發(fā)揮積極作用，為和諧社會建設(shè)提供良好的信息環(huán)境和強(qiáng)有力的輿論支持。因而，要盡可能多地“推薦”和“篩選”出能反映社會問題，能把握時(shí)代脈搏，能弘揚(yáng)社會正氣的信息源，讓主流意識形態(tài)傳播生動(dòng)起來、充滿暖意，有親近感和吸引力。另一方面，信息分發(fā)要不斷創(chuàng)新推送方式。平臺媒體要及時(shí)反映具有濃郁時(shí)代特征的信息，特別是對重大突發(fā)事件要第一時(shí)間推送權(quán)威信息，形成正面輿論強(qiáng)勢，做到關(guān)鍵時(shí)刻不失語，重大問題不缺位，以正確的導(dǎo)向引導(dǎo)社會輿論。