算法分发时代传媒内容生态的变革

李倩

摘 要 智能时代，算法分发通过精准的用户画像分析和精确匹配，为用户带来了高效率和个性化的传播体验。但是由算法分发模式构筑的拟态传播环境在现实中面临着伦理风险和价值层面的挑战，算法规则的背后是新的传播秩序的建立和新的权力内涵的建构。伴随着算法技术的不断完善，旧的传播生态格局将迎来新的变化与发展。

关键词 智能时代；算法分发；传播生态格局；挑战与变革

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2020）21-0014-03

1 算法分发给传媒行业带来的冲击

算法分发机制是以云计算为技术支撑的计算机科学在新闻领域的创新应用。云计算是以虚拟化技术为基础，以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式[ 1 ]。其工作原理可概括为数据收集、数据分析、画像生成、信息匹配、精准分发五个步骤，简言之就是在追踪互联网用户信息传播行为的基础上，运用计算机算法深入挖掘用户个性特征与互联网场景之间的关联性，从而为用户提供他们可能感兴趣的内容。

同传统内容分发对内容本身的关注和传播者意志的强调相比，算法分发更加关注用户的个性化需求。而從整个传播流程来看，算法分发改变了传统媒体时代从内容生产到消费的单线程信息流动模式，使得内容的生产、分发、消费（新媒体时代增加了反馈的环节）开始在一个双向互动，即时高效的传播模式中开展，形成了一种“从用户中来，到用户中去”的新型内容传播模式。具体来说，算法分发给传媒行业带来的冲击有如下几点。

1.1 从“传播者本位”向“用户本位”传播逻辑的转换

传统媒体时代，内容生产者生产出来的内容需要提交人工编辑审核，在经过编辑修改确认内容无误之后才进入到内容的分发环节。在这一过程中，传播者 掌握内容发布的绝对主导权，遵循“传播者本位”的精英主义逻辑。

算法型信息分发模式以用户的需求作为其规则制定的出发点，为用户提供与他们的需求和喜好最为契合的内容。对用户而言，推荐算法让他们实现了信息获取效率的提升和对内容消费自主权的把控。对于媒体而言，使用算法分发内容机制可以对用户的内容需求和反馈进行智能化的监测和实时反馈，便于其开展内容的精准投放。将这一改变放置在整个内容传播环节的权力视阈下来看，则实现了传统媒体时代的“传播者本位”向“用户本位”传播逻辑的跨越。

1.2 以平台为载体，实现了内容传播的双向流动

传统媒体时代，从内容的生产、分发再到用户的内容消费这整个流程所遵循的是一种单线程的传播模式。而且在这一传播模式中，作为内容接收者——用户对于内容的反馈及其需求很少被关注到，甚至基本上是忽略的。伴随着算法推荐技术智能化程度的深入，用户在传播过程中的主体性地位日益彰显——以平台为载体，用户可以和传播内容开展即时性的互动，算法可以在此过程中挖掘到用户潜在的内容需求，以此作为新一轮内容传播的重要生产要素。

近几年来，“平台型媒体”的出现和发展无疑让以用户为中心的内容传播模式日益活跃，“双向流动”的内容传播模式渐趋成熟。所谓的“平台型媒体”，在学术界普遍认同的定义是——“既拥有媒体的专业编辑权威性，又拥有面向用户平台所特有开放性的数字内容实体。”[2]平台所服务的用户同时也是维系平台内容生态正常运转的参与者，用户的身份既可以是普通个体也可以是一些集体组织或重大机构，国内的微信公众号、今日头条等便是比较具有代表性的平台型媒体。以今日头条为例，该平台从创办伊始就一直致力于通过算法技术和专业编辑运营结合的方式实现对用户的开放式运作，最大限度的激发用户的生产创造力。截至2019年底，头条创作者共发布4.5亿条内容，所有内容创作获赞90亿次[3]。在算法推荐技术的主导之下，“平台型媒体”极大地调动了兼具消费和生产双重身份属性的用户的创造积极性，颠覆了传统媒体时代所遵循的单向度内容传播逻辑，让内容传播得以在一个双向互动，即时高效的维度中开展。

2 算法分发的现实应用问题及潜在风险

在海量信息充斥的新媒体背景下，算法分发为用户提供了高效的信息服务。从这一点来看，平台和用户之间是一种双赢的关系。但事实上，在媒体平台和用户的资源置换关系中，双方的地位并不对等。因为平台掌握着充足的资本和技术资源，能够随时轻易地获取到用户的个人相关信息。相对而言，用户很难去了解平台算法的工作机制，因而也无法决定自己相关信息向平台的开放程度以及这些信息的具体流向。此外，算法技术缺陷对于内容质量的影响，算法背后权力主体对算法客观性的影响，以及个性化算法的技术完善等问题也是业界和学界普遍关注的重要问题。

2.1 技术缺陷对传播内容质量的影响

人工编辑在做内容筛选时会从多个维度对内容质量进行把控，而目前算法分发技术主要以用户的兴趣作为内容筛选依据和优先向。随着内容流量化时代的到来，不少媒体平台在设计算法机制时会优先考虑内容的流量效益，突出其比重，相对减少内容在其他层面的价值比重。在一个以流量作为主要目标的传播生态空间中，虚假新闻、低俗新闻等低劣化内容常常会如期而至。用户对这些内容趋于猎奇心理的点击和关注，便会成为滋养这些内容疯长的天然养料。2019年，据《福布斯》杂志网站报道，美国防欺诈和安全公司RSA在欧美对6 000名成年人进行调查，以评估人们对数据、隐私和个性化的态度变化趋势。调查结果显示，有76%的消费者认为Facebook、Twitter等社交App的个性化消息流是不道德的[ 4 ]。

2.2 “把关人”的转变，算法客观性问题

传统媒体时代，人工编辑掌握着内容分发的权利。智能化内容生产时代，这一角色由人工的编辑变成了智能化的算法，而算法背后的权力主体是平台，平台背后的资本巨头掌握算法规则的制定和使用的主导权。从这一点来看，他们扮演着智能化内容生产时代的“把关人”角色。

有学者在《2019年智能媒体研究》一文中指出，虽然相比人工编辑，算法可以降低读者对于偏见的担忧，但来自计算机科学、哲学和传播学的三位学者联合审查了12个公开的事实核查算法数据集，发现标注者的政治倾向与人口统计学特征、标注数据集的来源、标注的流程等因素均会对标注的公正性产生影响[5]。事实上在算法分发的现实应用中，有不少媒体平台会出于商业目的，或者国家政治层面的要求，对一些原本应该公开讨论的公共性议题进行选择性的屏蔽，而对一些同用户需求无关，但同平台商业利益挂钩的内容进行加权。当平台的算法机制不断加入为政治和商业权利背书的设计要素，平台的公共性和传播内容的客观性将面临严峻考验。

2.3 个性化算法的“信息茧房”问题

信息茧房概念是由哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的。这一观点认为在算法分发主导下，用户所接触的信息将会面临单一片面化的趋势，长此以往，用户将会被片面化的信息限制住视野，失去批判思考的能力。从个性化算法的设计初衷来看，确实在很大层面上考虑的是用户的个性化特征。在其预设的效果模式中，用户喜好和关注的内容会不断地重复和固化，自然地陷入到一种只接受特定信息的舒适圈中，对自己未关注领域的内容和与自己不同的观点产生一定程度的排斥。

但是近几年来，学术界有不少学者对于算法所引发的“信息茧房”问题持批判性态度。在这些学者看来，“信息茧房”和算法分发技术之间并没有必然的联系。无论在哪个时代，其内容传播的过程中都渗透了“算法”的影响要素。传统媒体时代，媒体机构会以国家政治方面的要求和机构本身的商业利益追求，作为其内容传播过程中的“算法”标准，有选择取舍地呈现和反映其所采集到的现实素材。用户也会按照自己的“算法”——个体的价值框架对媒体发布的内容进行加工，有选择性地吸收和接纳。

新媒体时代的算法分发在本质上是对传统媒体时代算法模式的一种延伸和发展，其内涵在本质上是一致的，所不同的是技术的进步改变了传受双方的关系，媒体平台的算法权重发生了变化。对此，有学者指出，所谓的“信息茧房”，其实是个人自主选择的结果，算法与数据技术不过是媒介的价值选择机制在数据条件之下的一种“人体的延伸”，并不是形成“信息茧房”的独特成因[6]。

与此同时，算法技术的不断完善和发展，也在某种程度上积极回应了“信息茧房”的现实忧虑。Google在2018年I/O全球开发者大会上推出了一个全新项目，针对相同的新闻讯息，他们将用人工智能为用户提供广阔的视野，而不是像之前算法分发规则之下的新闻信息流那样“千人千面”。

3 正确引领算法分发，推动内容生产变革

针对算法分发在实际应用过程中所引发的一系列问题及可能面临的相关伦理风险，首先需要明确的一点的：算法分发已经成为传媒行业发展不可逆的发展趋势，是传媒内容生产的发展对技术提出的必然要求。在明确这一点认知的前提之下，接下来需要做的事情是正确地引领算法分发为内容生产服务，可以从完善技术本身的缺陷层面和人机协同两个层面出发去思考问题的解决方法。

3.1 改进以个性化推荐为核心的算法分发模式

虽然“信息茧房”效应这一说法在当前学术界的探讨中存在不少争议，但是不少媒体都开始关注用户接受信息在个人视阈内的窄化问题。2017年，美国新闻聚合网站BuzzFeed在其新闻客户端上推出了一个名为“Outside Your Bubble”[ 7 ]的新功能，让读者能看到在自己的社交网络以外，别人都是如何谈论新闻的。Buzzfeed的编辑会整理出来自推特、Facebook、Reddit等网站上人们对于此新闻的评论，让它们以中立平和的叙述方式呈现在页面上，点击每一个小标题，就能看到原作者到底说了些什么。

算法分发技术在未来值得期待的一个发展方向应该是：通过在技术层面升级个性化算法推荐，让用户的信息接触能够突破个体狭窄视阈内的舒适圈，接收到更加多元化和全方位的观点，形成对于社会问题或者是社会想象更加全面和客观的认知。

3.2 强化算法透明度

算法透明度指机构公开算法驱动计算机系统信息过程，帮助用户理解技术操作的价值观、偏见和意识形态。将算法的规则置于阳光之下，是检视不同算法对社会产生何种影响、避免负面社会影响的基本前提。

2019年欧洲议会未来与科学和技术小组（STOA）发布的一份关于算法透明和责任治理的系统性研究报告——《算法责任与透明治理框架》，报告中明确指出：应确保AI决策的数据集、过程和结果的可追溯性，保证AI的决策结果可被人类理解和追踪。当AI系统决策结果对个体产生重大影响时，应就AI系统的决策过程进行适当且及时的解释[ 8 ]。

在具体实践中，今日头条在2018年对公司算法原理的公开，开创了国内外行业的先河。这一做法不仅让用户了解到了算法背后运行的规则，消除了用户对于算法的焦虑，而且很好地回应了学术界要求算法透明化，以更好应对技术可能带来的机遇及风险的要求。

3.3 引入多元主体参与算法共治

伴随着算法分发技术的不断发展，编制和掌握规则的平台和用户之间不对等的关系问题会日益凸显出来。算法规则制定的背后牵涉到媒体自身的商业利益，因此单纯靠媒体特别是商业媒体的“自觉”很难实现对算法的优化，还需要社会多方力量介入进来，一起参与算法公正性的共治运动中来，让用户不仅能看到算法，更能理解算法。

行业监管部门、传媒机构、社会学者、传媒专业人士需要共同合作，推动相关法律法规的制定、媒介批评、行业及公众组织监督的开展，同时作为信息接收者的用户也应该以一个主动积极的姿态，积极参与到算法共治的过程中，提升自我的媒介素养，破除对技术的“迷信”，更加准确地理解并表达自身的信息需求，主动地选择信息，而不是在技术的诱导下成为信息的被动接收者。

参考文献

[1]吴吉义，平玲娣，潘雪增，等.云计算：从概念到平台[J].电信科学，2009，25（12）：23-30.

[2]郭洁.算法分发机制下平台媒体对新闻业态重塑的反思研究[D].济南：山东大学，2019.

[3]今日头条.2019年今日头条年度数据报告[R].北京：北京字节跳动科技有限公司，2019.

[4]新浪科技.调查：83%的消费者认为个性化广告存在道德錯误[EB/OL].（2019-02-11）[2020-08-30]. https：//tech.sina.com.cn/i/2019-02-11/docihqfskcp4230815.shtml.

[5]师文，陈昌凤.驯化、人机传播与算法善用：2019年智能媒体研究[J].新闻界，2020（1）：19-24，45.

[6]喻国明，曲慧.“信息茧房”的误读与算法推送的必要——兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2020，41（1）：127-133.

[7]腾讯全媒派.围观良心外媒的“戳泡运动”[EB/OL].（2017-03-21）[2020-08-30].https：//news.qq.com/ original/dujiabianyi/paopao.html.

[8]曹建峰，方龄曼.欧盟人工智能伦理与治理的路径及启示[J].人工智能，2019（4）：39-47.