理想的彼岸抑或意义的迷失：算法驱动新闻社会责任反思*

□文│张军辉 沈 宇

麦克卢汉（Marshall McLuhan）曾将媒介形象地比喻为人体的延伸，并指出任何一种延伸都会引入一种新的尺度，[1]这种新尺度或解放或束缚信息的形式与内容。近年来，移动互联技术和社交平台的兴起，算法驱动新闻模式迅速普及，冲击着新闻的生产、分发与消费的模式。中国互联网信息中心发布的《2016年中国互联网新闻市场研究报告》显示：“算法分发”正逐渐取代传统的“编辑分发”模式，成为我国互联网新闻主要的分发方式。[2]2006年6月，英国的比价网站Foundem以其在谷歌搜索的结果排名中受到了不公平待遇为由，将谷歌诉讼至欧盟反垄断机构，这场旷日持久的“谷歌欧盟反垄断案”，首度引发了人们对算法的责任反思。无独有偶，脸书新闻趋势榜的“偏见门”，今日头条的版权争议案等，近年来这些由算法驱动新闻引发的争论愈演愈烈。正如罗杰斯指出，创新的扩散过程总伴随着不确定性，这种不确定性意味着缺乏可预测性、结构和信息。[3]我们对算法驱动新闻的社会责任进行反思，正是基于对如何减少这一创新扩散的不确定性，促进其良性发展的思考。

一、算法驱动：一种新型的新闻形态

算法（Algorithm）最初是由古希腊著名数学家欧几里得（Euclid）提出的一个数学概念。计算机诞生后，算法成为计算机学科的科学一个重要分支，指“解决一类问题的任意一种特殊的方法”。[4]互联网时代，这一技术被引入新闻传播实践领域后，形成了一种新的新闻表达模式——算法驱动新闻，即通过软件或者算法语言编写，从网络大数据中挖掘新闻线索和用户行为信息，进行实现新闻采写和定向分发的一种新闻表达形式。

1.算法与新闻的耦合：一种新的表达模式

算法与新闻的耦合可以追溯到上世纪50年代计算机技术的兴起。1952年，具有存储程序功能的商用计算机UNIVAC首次成功预测了当年的美国大选结果，这一事件受到新闻机构的关注，基于计算机的算法程序开始被引入到新闻内容生产，但此时的算法主要用于提高复杂数据的计算效率。1973年，菲利普·迈耶（Philip Meyer）教授提出了“精确新闻”的概念，提倡用精确的数据解构和建构新闻事件，加之个人计算机技术的不断成熟，大量美国记者们开始利用计算机辅助新闻内容生产，于是诞生了“计算机辅助报道（CAJ）”。[5]1989年，《亚特兰大宪法报》记者比尔·戴德曼（Bill Dedman）运用计算机辅助生成的调查性报道首次获得了普利策奖。这一时期，算法的作用主要体现在：一是通过整理分析政府、民调机构、社会组织等提供的结构化数据库，帮助记者发掘数据库中的新闻线索；二是通过开发专业的软件平台，协助新闻机构人员进行新闻内容的编排。这一阶段的算法虽然开始参与到新闻的线索整理和内容生产环节，但依然是作为新闻专业人员进行新闻生产的辅助工具。

互联网技术大大降低了用户参与信息生产的门槛和代价，结构化、半结构化和非结构化等不同类型的网络数据开始呈指数增长，基于计算机网络技术的各种算法如雨后春笋般层出不穷。1997年，美国网景公司（Netscape）推出RSS项目，通过这种过滤算法技术，媒体平台可以根据注册户的订阅订单，自动将相关的内容分发至用户，实现了信息分发方式从“拉”到“推”的转变。在我国，随着RSS算法技术迅速普及，人民网、新华网等主流新闻网站和新浪、网易、搜狐、腾讯等综合门户网站的新闻频道等，相继推出RSS新闻订阅服务，以满足网络受众的个性化信息需求。2000年后，Web2.0理念在互联网业界兴起，传统的信息传受二者边界变得模糊，大量UGC（用户生成内容）开始出现，互联网开源数据急速膨胀，谷歌、百度等商务平台开始利用算法优势提供新闻检索与推荐业务，算法开始深度参与到新闻业务中。2011 年美国叙列科学软件（Narrative Science）公司首次应用同名软件向媒体提供自动生成的新闻稿件，2015年我国腾讯公司首推梦想作家（Dream writer）软件为其财经频道自动写作，算法开始代替传统新闻机构的部分专业人员，进行新闻写作和分发工作。尤其是 2008年，启动第三代移动通信（3G）牌照发放项目，为我国的移动互联时代拉开帷幕，基于移动终端的应用APP纷纷涌现，2014年6月，第34次《中国互联网络发展状况统计报告》指出：我国手机网民规模达5.27亿，首次超过传统PC网民，[6]拉开了用户为中心的传播时代。为顺应媒介环境的转变，各大政府机构、新闻媒体单位、社会组织团体甚至个人客户端纷纷通过“两微一端”入驻互联网，澎湃等APP以快速、精准的信息推送优势，成为受众获取新闻资讯的重要渠道，基于算法的新闻生产与个性化推荐正在成为新闻生产与分发的主要模式和新常态。[7]

2.从编辑到代码：新闻生产流程再造与传播范式再构

移动互联技术的快速发展，算法深度介入并深刻影响着传统的新闻生产与流通，一跃成为新闻资讯平台的“杀手锏”，引发了传统新闻业全方位的震荡。

算法的介入，再造了新闻内容生成与分发的流程。传统的新闻内容生成与分发过程中，记者通过采访新近发生的事实发现新闻线索，进行新闻稿件的撰写，经编辑审核修改后与其他稿件统一排版，随后形成新闻产品，受众通过媒体机构的发行渠道获取新闻产品。算法的介入，使代码开始嵌入传统的人工作业，形成了新闻生产与分发的“算法厨房”（如图1所示）。

图1 新闻生产与分发的“算法厨房”

首先，算法可以协助人工或者自动从海量大数据中挖掘新闻线索；其次，基于算法的自动写作软件开始扮演传统记者的角色；再次，通过算法对信息进行聚合，依据算法对新闻的重要程度进行排序，成为新闻产品形式的决定性要素；然后，算法通过分析用户网络日志（Web log），判断用户兴趣，自动对不同的新闻进行分类筛选，并精准推送至受众；最后，算法进一步收集受众的阅读行为，充实现有的用户个性化数据，为新一轮的新闻生产提供线索和依据。

算法促使新闻传播范式从“去中心化”到“再中心化”的再构。传统媒体时代，新闻传播属于大众传播模式，在高昂的信源获取代价和寥寥可数的信息接收渠道面前，受众不得不被动地接受无差别的新闻产品，新闻机构及其成员扮演着“意见领袖”的角色，这种“中心化”的信息流通形式是传统媒体时代新闻传播的典型范式。互联网时代的到来，打破了信息流通的壁垒，人们只需要拥有一台PC终端设备，就可以便捷地接入国际互联网，以低廉的代价甚至免费享受网上冲浪的乐趣。互联网的海量、共享、互动、跨时空的技术特性，使信息不再掌握在少数媒体机构手中，用户开始根据自己的兴趣爱好有选择地点击信息，发表自己的观点。这种以个人兴趣为中心的信息获取方式，极大消解了传统媒体的“中心化”特权，迎来了信息流通的“去中心化”传播范式。移动互联时代带来的，互联网数据极速膨胀，人们刚从“信息过窄”的境况中走出，又陷入“信息过载”的境遇，面对浩如烟海的互联网碎片化信息，如何判断、选择、拼接新闻事实，成为数字化生存的主要矛盾。面对这一矛盾，受众开始寻找可靠的“代理人”帮助他们筛选大量的冗余信息，算法作为一种高效的信息筛选技术，开始介入网民的信息检索工作，扮演受众信息“把关人”的角色，这一过程完成了信息传播范式从“去中心化”到“再中心化”的再转移。

二、算法的隐忧：谁来决定新闻的价值

从哲学意义上来说，价值判断是受判断主体需要和客体属性双重制约的实践活动。针对新闻价值这一特殊价值活动，杨保军教授对新闻价值的主体、客体与中介三个维度进行了详细的论述。算法的参与，触发了传统的新闻价值活动中的主体、客体和介体关系的嬗变，面对众多的訾咎，人们从对这一新鲜事物的猎奇到开始关注算法带来的隐忧。

1.算法分发：新闻价值主体的解放还是“公众极化”的茧房

新闻价值具有“前在主体”和“后在主体”的双重主体性，[8]即信息的传者和受众。传统的新闻价值活动主体既有相对性又有统一性。相对性体现在二者所处的新闻传播环节的不同，前在主体主要负责新闻线索的发现、新闻稿件的写作、新闻产品的分发和受众新闻需求调查；后在主体处在新闻传播活动的末端，是新闻产品的消费者，是衡量新闻价值活动有效性的重要指标。但无论是前在主体还是后在主体，“人”是唯一的全程参与者和管理者，二者通过有效的新闻产品分发达到在新闻需求上的统一。

算法驱动新闻价值活动中，传播主体根据受众主体的需求进行新闻生产，受众主体通过浏览精准推送的新闻产品，对推送平台产生越来越强的依赖，这种依赖行为进而成为传播主体进行新一轮新闻生产的依据。在这种类似“死循环式”的程式中，起决定性因素的并非传统的人，而是经过精心编写的算法。这种让渡有其积极的一面，越来越智能的算法可以直接从庞大的网络数据库中自动挖掘新闻议题，能够便捷地收集受众的信息反馈，分析受众的新闻需求，大大节约了人工采访、调研和受众信息检索的成本，提升了受众的阅读体验。但这种让渡也同时撕裂了新闻价值活动主体间的相对性张力，重新定义了主体的功能。算法开始代替专业的新闻业务人员判断数据信源中的新闻价值，但其判断依据主要来源于受众的个人兴趣，而非公共利益。于是，在这种一味迎合用户兴趣的“受众本位”算法价值观下，受众与新闻内容被算法精准地聚类画像、匹配，算法成为新闻价值活动主体的代言人。

这种看似智能的新闻算法系统，虽然将新闻价值活动主体从具体繁琐的工作中解放了出来，但也进一步放大了互联网中的选择性信息接触机制，打造了一种新型的信息茧房：首先，受众主体被精准的按需分类，陷入大量同质新闻信息的包围，增加了沦为赫伯特·马尔库塞（Herbert Marcuse）笔下“单向度的人”的风险，从而丧失了对不同社会环境的想象能力；其次，迫于生存的压力，传播主体一味迎合受众兴趣，忽视了传播目的性，带来了人们对获取信息多样性缺失的担忧。在算法茧房的包围下，人们进行选择性的新闻阅读及其他新闻消费行为，进而形成了一种“公众极化”。[9]

2.算法编辑：谁来把关新闻价值的客体

新闻价值客体是主体的活动对象，具有“前在客体”和“后在客体”的双重主体性，即新闻事实和新闻文本，影响着新闻价值实现的质与量。[10]传统的新闻内容生产过程中，从新闻事实选择至新闻文本叙事，有着严格的把关程序和规范性的操作章程，记者、编辑、总编等专业新闻编辑人员共同扮演着“把关人”的重要角色。

近年来，数据新闻、机器人写作成为新闻界的热点词汇。如今，尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）预言的“信息的DNA正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物”已经成为现实，我们的生活被互联网技术不断的数据化。2012年，首部数据新闻的著作《数据新闻手册》线上发布，开启了从数据中挖掘新闻线索，利用数据进行新闻表达的“数据化”叙事模式。[11]2015年，腾讯率先利用写作机器人Dreamwriter，为其财经频道供稿。2016年奥运会期间，由北京大学和今日头条联合开发的“Xiaomingbot”自动写作了450篇新闻报道，成为里约奥运会报道的亮点。如今，我们对于新闻报道中“以上内容由机器自动编写”的声明已经不再陌生。于是，算法驱动新闻的内容生产过程中，从新闻线索发现、新闻文本写作到产品分发，这种几乎全程自动化的“高科技”使得价值活动客体开始向“机器化”转移。机器写作，其实质上是由一系列复杂算法语言撰写的程序，通过将网络数据与预设的新闻稿件模板进行匹配形成新闻产品。这种新闻价值客体活动的机器化转移的积极性在于，高效能的算法技术进一步用时间消除了空间，通过算法能够实时监测网络信息的动态，迅速生成新闻报道产品，及时推送至用户的移动APP客户端。但也引发了人们对“机器时代新闻生产中人的价值”迷失的担忧。[12]

麦库姆斯（McCombs）将议程设置分为两层：第一层是对象的显著性，指媒介通过大量报道引起公众对某一问题的关注；第二层是属性的显著性，指媒介通过对某一议题的框架建构影响议题的显著度。[13]算法驱动新闻生产模式中，算法开始代替记者的现场采访和专业判断来定义何谓新闻事实，筛选出哪些新闻事实能够呈现在用户接收端，来完成第一层的议程设置。进而，写作机器通过固定的模式对新闻文本进行意义编码，完成了第二层的议程设置。算法全方位地侵入新闻价值客体，我们不得不反思：作为复杂社会关系节点的人，受特定的文化、政治、经济的综合，冰冷的算法能代替复杂社会关系中的人判断何谓新闻事实的真实性吗？算法对新闻文本的程式化叙事结构，能代替人对新闻事实进行符号的意义加工吗？

3.价值介体的“硬化”：谁来决定算法的架构

新闻价值活动介体是连接主客体的桥梁，是新闻价值活动得以完整呈现必不可少的要素，其也有“硬中介”和“软中介”之分，即媒介的物质工具和影响主体认知的精神工具。[14]传统媒介时代，新闻的采访、写作、编排、发行被高度集成在具体的新闻媒介机构内，价值主体根据新闻符号、思维方式、叙事模式等软中介，对价值客体的意义进行编码与解码，然后依托新闻机构运营的报纸、广播、电视和基于PC的新闻网站等硬中介进行分发。当然，传统媒介时代也存在新闻生产与分发分离的情况，如通讯社与其他新闻发行单位之间、不同新闻发行单位之间的关系，但这种分离是基于新闻合作、分享机制上的资源主动整合，二者的新闻媒介属性是一致的，如都具有新闻采写发行的资质，业务上也有很大的重叠面。

移动互联时代，大量传统桌面互联网市场空间被APP平台割据。美国民调机构皮尤研究中心（Pew Research Center）最近发布的《2017年社交平台上的新闻使用》显示：越来越多的普通民众开始使用社交媒体平台获取新闻，截至2017年8月，这一群体的覆盖率已经达到67%。[15]移动平台的迅速崛起，使其成为信息传播的关键节点，冲击着传统的新闻媒介机构，这也为算法驱动新闻提供了诞生的基础。虽然百度、一点资讯、天天快报、今日头条、微信公众号等大量资讯类 APP一直否认自己的媒体属性，但实际上这些不参与新闻作品内容生产的“非新闻单位”平台，每天都在从事新闻推送业务。于是，新闻的生产与分发被彻底分离。这种分离超越了传统媒介时代新闻生产与分发分离，从事新闻分发的算法平台并不参与具体新闻内容的生产。新闻价值活动中的主体和客体大量通过第三方平台进行间接的勾连，移动APP平台终端成为算法驱动新闻模式下的价值硬中介，而平台集成的一系列复杂算法，成为新闻价值主客体接触新闻事实和新闻文本的软中介。于是，在算法高度集成的平台中，新闻价值活动介体被“硬化”。

新闻价值活动介体的“硬化”，使得代码成为新闻主体和客体联系的桥梁，决定着价值主体如何接触价值客体，也决定着新闻客体如何到达新闻客体。于是，价值中介成为一个“过滤气泡”，[16]在这个气泡的过滤下，传统价值主体对客体的同向性、对抗性或妥协性多元解码过程逐渐趋同，引发了新闻公共性与个性的失衡。这也引发我们的疑问和反思：平台的崛起，是谁在架构着神秘的平台算法，受众除了被动地接受算法的过滤外，有没有获悉算法原则，参与修改算法的权利，算法的客观性和教育性有谁来监督。

三、何者为王：算法驱动新闻的社会责任再构

2017年9月18至20日，人民网的三评“算法推荐”再次引发了人们对算法驱动新闻的社会责任热议。1947年，美国新闻自由委员会针对被滥用的“言论自由”和日益堕落的新闻界，发布了著名的调查报告——《一个自由而负责的新闻界》，提出了新闻的社会责任论，认为自由和责任是相辅相成的，报刊也应对社会承担责任。[17]虽然这一理论诞生于特定的历史环境，如今的媒介环境、传播关系均发生了变化，但其对如今我们探讨如何走出算法驱动新闻的现实矛盾，仍有路径的借鉴意义。算法盛行时代，新闻媒体仍需要，通过向社会成员提供全面的报道来监督社会，通过呈现意见和态度来传达社会的目标与价值观，通过提供平台方便社会成员的交流和批评评论。因此，如何立足我国媒介生态的现实，规避算法驱动新闻发展中的潜在风险，值得我们冷静地审视。

1.警惕“技术决定论”的取向，探索个性与公共性的平衡机制

新闻算法，是一种典型互联网传播的技术产物，拥有与生俱来的技术属性。技术和赋权存在着难以割舍的联系，一方面科学技术具有驱散蒙昧、启迪民智的启蒙特征，这本身就是一种赋权，另一方面对技术的垄断过程也是获得权力的过程。[18]反观人们对算法驱动新闻价值主体迷失的担忧，其根源还是对新闻公共性缺失的质疑，这种公共性的缺失正是源于人的话语权被算法抢占。2016年美国大选期间的脸书假新闻事件，我们不能简单地说是由于人为操控算法，也有受众过多地依赖算法使然。

社会责任论警示我们，新闻媒体有通过传播全面、多样的报道来监督社会的责任。不容置辩，算法大大节省了新闻生产和分发的时间，但如果一味地迷恋和依赖算法，只会让我们不断地丧失主体性，将自己置身于柏拉图比喻的洞穴，沦为技术的傀儡。如何在算法技术下寻求新闻个性与公共性之间的平衡支点，其解决路径还需要依靠人的主动参与。算法只是新闻价值主体的工具，对于人在新闻事实与文本的客观性把握及深度解读中的作用，远非算法所能代替。加强人对算法技术的控制，才能保证还社会一个真实、全面和智慧的报道。

2.流量时代，依然需要重塑内容立身的原则

与大众传播时代不同，互联网的技术特征使得时间进一步消解了空间，受众可以随时随地获取信息，于是注意力成为媒体的稀缺资源。在用户带来流量，流量诞生财富的“铁律”下，谁抓住了受众的眼球，谁就拥有了互联网江湖的生存之道。于是，大量长尾受众成为媒体竞争的目标，算法能够成为新闻生产与分发的核心竞争力，根源还在于其投其所好，培养用户黏度的优势。

新闻是商品，但是一种特殊的商品，特殊性在于其不仅是传播信息的媒介，也是传达社会目标与价值观的方法。而社会目标与价值观蕴含于新闻事实和新闻文本中，是不以受众的个性化喜好为转移的。目前，流量至上的算法驱动新闻平台一味地追求用户至上培养受众的关系黏度，在经济利益和公共利益面前，其价值判断的天平明显失衡。如何在流量与责任之间寻求经济利益与公众的平衡点，其解决路径还是需要重塑“内容为王”的理念：一方面需要完善版权制度，为内容生产提供有效的商业模式，引导新闻内容生产和产品分发的价值统一；另一方面，也要加强对分发平台的监督，在强调“关系为王”的同时加强对内容的把关责任意识。

3.算法“有限中立”，新闻社会责任的另一条路径

从提倡“网络中立”到“搜索中立”，人们在不断探索互联网技术社会责任的路径。但这种中立的思想真的是人们对抗传播技术决定论最有力的武器吗？这也是国内外学者争论的焦点，因为在网络信息筛选机制中，绝对的中立只是一种虚幻的乌托邦。[19]

算法中立的出发点是好的，可以激活市场竞争机制，促进算法新闻价值主体的主体性构建，约束新闻价值客体的意义迷失。但绝对的算法中立并不现实。首先，算法作为平台间的立身资本，绝对的算法公开务必会破坏平台竞争的活力；其次，看似中立算法，其难免会受到撰写算法的人的价值观影响；再次，算法在进行信息筛选的同时，必定会过滤掉另一部分信息。

因此，算法“有限中立”的理念不免为探索算法驱动新闻社会责任的另一条路径。这种有限中立的理念要求我们尊重现实，理性判断。一是中立是人的理念，而非算法和机器的责任；二是在尊重平台核心竞争力版权的基础上，对算法进行适度公开，向用户声明算法的运行原则和可能带来的危害；三是算法要提供接受用户主动修改的渠道，摒弃仅依靠用户短期行为进行浅层画像；四是算法设计需要自觉接受新闻信息服务的约束，确保个性化和公共性的平衡。

四、结语

算法驱动新闻的快速发展，正深刻影响着新闻的传播通道、价值主客体关系以及传播权利格局。新闻作为特殊的商品，如何在新的媒介格局下肩负责任，砥砺前行。不仅需要学界的积极反思和理论构建，也需要建立业界积极履践，在技术与责任之间寻求平衡的支点，推进这一新生事物快速、有序、健康的发展。

注释：

[1]马歇尔·麦克卢汉.理解媒介[M].何道宽，译.北京：商务印书馆，2000:33.

[2]2016年中国互联网新闻市场研究报告[EB/OL].http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/mtbg/201701/P020170112309068736023.pdf，2017-01-11.

[3]埃弗雷特·M.罗杰斯著，辛欣.创新的扩散[M].北京：中央编译出版社，2002：6.

[4]陈慧南.算法设计与分析[M].北京：电子工业出版社，2012：2-3.

[5][11]张军辉.从“数字化”到“数据化”:数据新闻叙事模式解构与重构[J].中国出版，2016(8)

[6]第34次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201407/P02014072150722 3212132.pdf，2014-07-21.

[7]陈勇.个性化推荐还是共性化推送?——论聚合类新闻客户端的现状与发展方向[J].中国出版，2017(3)

[8][10][14]杨保军.新闻价值论[M].北京：中国人民大学出版社，2003：74，118.

[9]夏倩芳，原永涛.从群体极化到公众极化:极化研究的进路与转向[J].新闻与传播研究，2017(6)

[12]彭兰.机器与算法的流行时代，人该怎么办[J].新闻与写作，2016(12)

[13]McCombs M E，Shaw D L.The agenda-setting function of mass media[J].Public opinion quarterly，1972，36(2)

[15]News Use Across Social Media Platforms 2017[EB/OL].http://www.journalism.org/2017/09/07/news-use-across-social-mediaplatforms-2017，2017-09-07.

[16]E.Pariser: The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding Form You，Penguin Group，2011，45(2)

[17]展江.一个自由而负责的新闻界[M].北京：中国人民大学出版社，2004：11-12

[18]陆炎.技术何以赋权[J].中国图书评论，2014(7)

[19]James Grimmelmann.Some Skepticism About Search Neutrality[J].Social Science Electronic Publishing，2010.