大数据背景下新闻“把关”功能消解效应浅析

【摘要】大数据、人工智能等新兴技术手段为新闻业的采编分发带来了巨大的变化，算法推荐是其重要应用方式，传统的人工采编分发遭遇技术算法分发的冲击。在网络时代“流童制胜”的氛围下，媒体为了高点击量等，对每一位受众实施个性化新闻推荐。传统的新闻把关人角色不断被弱化，技术分发产生的负面效应也日益呈现。

【关键词】算法推荐;把关人;消解

信息的生产和传播对媒介具有极为强烈的依赖性。而算法技术作为科技产物，无需人的参与即可提供针对每一个用户的“定制”内容信息，受众的信息套餐从“大锅饭”转变“小灶独食”的个性化推荐分发模式。人们在享受技术带来的便利的同时，也将承受“把关人”某种程度缺失带来消极的一面。

一、传统“把关人”遭遇“个性化”技术挑战

如今媒体间的传播竞争早已不再局限于电视、报纸等个体之间，很大程度上转向了移动端。这其中，以新方式打通传播渠道并拥有庞大受众基础的一个典型个例，即“今日头条”手机客户端。它与人民日报、南方周末、凤凰网等传统媒体品牌依托既有成熟新闻产品产业链向手机客户端延伸模式不同，“今日头条”直接通过技术手段来聚合公共新闻资源后进行大规模的内容分发。这种分发不是传统意义上的一对多统一分发，而是基于用户兴趣实现个性化推荐，正因如此该平台迅速获得公众关注。“今日头条”采用算法推荐取得成功的模式，很快被更多手机新闻客户端复制。目前，大数据已成为很多主流新闻客户端挖掘用户信息的途径，以此为受众提供精准的新闻推送。

这也客观上形成一种事实，算法推荐技术下运转的新闻客户端，不需记者、编辑进行信息整理、审核校验，媒体“把关人”的功能基本被消解。把关理论是新闻传播学科领域最重要的理论之一，由美国社会心理学家、传播学奠基人之一库尔特·盧因提出。他提出，把关人在对信息进行筛选时是具有主观性的，但很多的客观条件成为把关的影响因素，个人心理因素的单一视角不得不最终转为对媒介系统与社会系统关系、社会系统模式的研究，主观性开始变得客观。

从流程上来看，把关人在新闻内容流入传播渠道前对新闻的报道内容、写作方式、价值观念、媒介态度等进行选择和表达，并对信息的内容负责。不过，在当前信息互联时代，传统媒体“把关”过程由于网络信息的海量性和低门槛性，其运转模式已遭遇算法推荐技术模式前所未有的挑战。

二、新闻算法推荐产生多重负面效应

算法新闻由于把关人的缺失，在新闻生产和传播过程中引导舆论、树立正向价值等方面弊端凸显。具体来说将产生如下问题：

（一）沉溺于单一信息系统

算法的应用来源于智能技术，但无论技术多先进，与人脑复杂相比仍有差距，更不会懂得人脑会随着感情、心理变化而对信息有新的选择。当各类信息内容均由机器筛选而非人工选择时，终端受众看似仍有选择自主性，但实质则只剩在机器圈定内容中选择而已。而这一部分恰恰发挥了技术的封闭功能——提供受众喜欢的内容，受众关注度自然就转向了媒介终端，从而极大提高了终端使用率。这就是“媒介系统依赖论”，个体及群体的依赖感越强，媒介内容所唤起受众对其的认识程度也就越高。手机技术的进步以及多样化移动资讯平台的出现已加深了受众对手机的依赖感，而算法模式完全迎合受众的兴趣点，进一步加重了受众的依赖性。

（二）“信息茧房”阻断“信息偶遇”

“信息茧房”的概念是由美国芝加哥大学教授凯斯·R-桑斯坦在2006年的著作（信息乌托邦》中提出。桑斯坦指出，公众对于信息的需求并不是全方位的，很多时候更关注自身喜欢的领域信息，长期如此就会导致其陷入一个类似于蚕茧一般的“茧房”之中。基于算法所形成的信息推送，会导致受众不断接收那些自己感兴趣的内容，却忽视了兴趣以外的其他领域的内容，可拓展视野的“信息偶遇”情况很难实现。如果受众对某一领域并不感兴趣，那么在平时的阅读中也很难涉及到这一领域的信息，因而系统也不会记录识别这一兴趣点。久而久之，受众的信息接触范围、接触类型就会变得越来越束缚单一，很可能将自己同单一或几类信息捆绑在一起，与其它信息隔绝，由此出现视野窄化、意识固化、与社会脱节等倾向在所难免。

（三）用户私人信息存在泄露风险

网络信息绝大多数是免费的，但是基于个人兴趣的个人隐私却可能在使用的过程中被悄悄地泄露，个人的注意力和个人数据会成为互联网公司出售的产品。比如某客户端侵犯隐私风波，源头在于其每年年末都会推出年末报告，其收集了用户浏览信息生成个人年度报告，而个人若想要查看，就需要同意相关服务《协议》，这个简单的几个步骤就会把自己的个人信息授权给互联网公司。正是由于用户这些个人信息的泄露，导致近年来网络安全问题频出，受害人不断出现，给个人甚至国家安全都带来很大的隐患。

（四）“标题党”与低俗内容泛滥

任何事物都存在着好、坏两方面，算法技术也不例外。一方面算法可以向受众提供他们更喜欢的内容，满足其个性化的信息需求，但是由于用户受教育水平参差不齐，搜索的很多个性化信息会出现信息内容浅薄化、庸俗化的现象，久而久之形成恶性循环，对受众、社会安全都会造成不好的影响。某算法资讯客户端就曾因提供内容“标题党”等现象而被约谈。

很长一段时间新闻信息的把关环节都是由编辑人为负责，负责把关的人会对新闻内容的真实度进行把控，同时对讯息的价值观、主流层次进行对比筛选，选定优秀的稿件发布，此过程也体现出新闻产品所必须的专业主义精神。而在算法推荐模式下，当有代码输入后，信息产品的生产或甄别就由软件系统来完成。它很难像人一样附加更多主观社会价值判断，极易出现一些低劣信息被推送出来。而一些戏谑、恶俗的内容稍加伪装，就很有可能逃过算法的控制。在当今信息系统十分庞杂的情况下，算法如何进一步强化“把关”是算法推荐客户端的一个长期命题。

三、网络时代算法技术下如何更好“把关”

（一）监管部门加大网络监管力度

我国相关政府部门正在以结果为导向，进一步强化网络信息的监管。2017年6月1日，（互联网新闻信息服务管理规定》最新修订版公布，规定将各类新媒体纳入管理的范畴。依据规定，通过各种网络终端向社会公众提供新闻信息服务，应当取得互联网新闻信息服务许可。各类新媒体进入政府监管视野范围之内，一方面可督促各媒体终端加大对自身信息内容的自查自检，另一方面官方对媒体违规行为的公开惩处也利于警示更多媒体加大对自身的产品的把关力度。

（二）总编辑做好责任审编重要关口

尽管技术进步带来的好处惠及了媒体及受众，但是媒体必须谨慎对大数据、人工智能等技术的使用。《互联网新闻信息服务管理规定》要求，互联网新闻信息服务提供者应当设立总编辑，通过其专业把关对所发布新闻信息内容负总责。总编辑人选应当具有相关从业经验，并报国家或省、自治区、直辖市互联网信息办公室备案。

（三）人工编辑与算法推荐相结合

算法推送作为新时代信息分发系统的新技术，在满足用户个性化信息获取的同时拥有较高的准确性。但与此同时，我们也需要注意的是，人的需要是多样性和实时变化的，用户以往阅读习惯根本无法长期保障用户后续需求，推送内容的质量也无从保证。而人工编辑则可以通过现实社会中复杂的价值判断标准，依据自然或社会环境的变化，选择当下用户关心的新闻内容，从而保证用户获取有正确价值观的资讯。

总体来说，我们无法回避技术，但也不能盲目地依赖技术。现代媒体要使用算法这项科技进步的产物，充分利用其为新闻工作带来的便利，既包括新闻生产方面节省了人力的好处，又包括用户使用方面提升了内容获取满意度的好处。但是，我们不能让技术完全代替人决定信息发布。作为社会信息发布渠道，媒体不能盲目追求经济效益而忘了新闻工作所坚守的行业原则与底线。其次，无论是媒体工作者还是媒体监管部门，都应该在机器处理信息之外加强人对内容产品的监管，坚持正确的舆论导向、价值引导，通过“智能推荐+人工把关十用户画像”优化结合的推送方式，传播社会公众所需要的内容产品。

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【作者简介】徐光胜，新闻专业硕士学历，哈尔滨日报报业集团城建新闻中心主任、主任记者。