算法推荐背景下主流意识形态网络引领力困境

李康辉

摘要：.伴随着算法推荐技术不断完善，基于算法推荐技术的平台媒体逐渐在信息传播中承担着重要角色。它使得主流意识形态传播陷入诸多的困境：第一，使得了以PGC为主要内容创造来源的主流意识形态话语体系陷入创造力困境；第二，平台媒体构建的“信息屏障”弱化了主流意识形态与用户的亲密关系；第三，平台媒体的多元化改变了主流意识形态的优势地位。为了突破其困境，主流意识形态宣传者必须为正能量内容补上算法短板，为算法补上价值短板。

关键词：算法推荐 主流意识形态 网络引领力

伴随着信息传播基础技术的不断进步，平台媒体在信息传播中扮演着重要角色。根据比达咨询”调查显示，“截至2018年底，超过95%的网络信息社会化分发是由算法推荐完成的”。平台媒体在传播领域的广泛使用，引起信息生产，信息接受，信息反馈等传播环节的重大变革，这使得主流意识形态的传播陷入引領力困境。

一、算法推荐背景下主流意识形态的“三力”困境

当基于算法推荐技术的平台媒体成为主要传播渠道，以往主流媒体所具有的创造力，亲密力与领导力优势已经逐渐让渡给平台媒体，主流媒体逐渐陷入“三力”困境。

（一）创造力困境：主流意识形态话语体系失去活力

主流意识形态网络引领力的本质是渗透社会与引领社会的能力，这与媒体与日常生活融合程度是有关的。面对平台媒体以年轻人为导向的内容生产体系，主流媒体的传统报道框架与话语体系已经出现与时代脱节的趋势。特别是在对青年群体的价值导向与行为引导的短板日益突出。并且相较于传统以专业评价和领导评定标准，依赖于用户点击，转发，评论等直观，透明的信息评价方式把议题的效果评价权让渡给了用户。这必然加大主流媒体的舆论引导难度。

（二）亲密力困境：主流意识形态传播失去受众

在这里受众主要是指媒体网络引领力的受众。主流意识形态如果想要保持长期的网络引领力必须要与受众保持亲密的关系。平台媒体利用其技术优势，为受众搭建一个“信息屏障”，这个“信息屏障”只允许符合用户兴趣，可能受到用户关注信息进入，不允许涉及到公共议题等理论性较强的信息进入，这就阻断了主流媒体与用户建立起亲密的关系。从传播学的角度上来看，主流意识形态依赖于“反复、不断流动的政治信息、政治话语、政治符号等是意识形态的现实表征，意识形态的存在和功能发挥须依赖这些政治信息、话语、符号的不断流动，在流动中呈现出自身的特点与功能指向”。主流意识形态建立于社会整体性认同构建，需要自己的政治符号与信息只有能得到社会各个阶级的认同，才能成为全社会的“最大公约数”。

（三）领导力困境：主流意识形态传播受到多种传播媒体冲击

主流意识形态所受到的冲击包含着两个层面。第一个层次，主流媒体擅长的宏大叙述受到来自于日常化，娱乐化，碎片化的网络叙述的挑战。第二个层次，主流媒体所擅长的引导与整合受到来自于主张个性，独立的平台媒体的挑战。平台媒体会给信息传播行业带来新的传播能力，并会在舆论场中寻求一部份的网络领导力。平台媒体对于主流媒体的威胁主要取决其技术渠道。平台媒体利用其社交分发与协同算法的技术优势，在用户规模和广告市场建立其竞争优势，仅以人民网为例，在2019财年实现了9.67亿元广告收入，但同期抖音短视频实现了373.07亿元的广告收入，收入差距相差近40倍。但这种威胁不仅来自于传播模式与商业模式，更来自于We Media运动的兴起。《2019今日头条年度数据报告》指出2019年，共有1825万名用户首次在今日头条发布内容，今日头条创作者共发布4.5亿条内容，所有内容创作获赞90亿次。并且在“内容扶持计划”的激励计划下，进一步在信息供给量，内容有趣度和语言活泼度上取得了优势。

二、补上“算法短板”与“价值短板”

尽管算法推荐基于其自身的技术逻辑与商业模式，给主流意识形态传播带来的冲击，但作为一项传播技术。主流意识形态的传播者也可以抓起这项技术为自己所用，实际上算法推荐仅仅是“算法机制”中的技术面，而全社会的共同体意识才是其价值面。只要算法推荐背后的价值面是以宣传主流意识形态为目的，算法推荐也可以成为主流意识形态传播的有利工具。

（一）为正能量内容补上算力短板

算法本身是根据一系列的指令所做出的反应，算法推荐的反馈是根据用户对于信息做出“点赞”，“转发”，“评论”等指令所做出的反应，它会做出实时调整。越是能吸引用户做出上指令，就能被算法发现，会越有可能出现更多用户的时间序中成为“头条信息”。在网络舆论场中宣传者为获取用户更多反馈而进行竞争。以便自己的信息流能出现在用户信息界面更靠前的位置。这就要求主流意识形态宣传工作者要在信息生产，需求预测等方面引入算法思维。

（1）接地气的技术思维

网络舆论场偏爱内容多元，体裁新颖，更新及时的信息内容。这就要求主流媒体既能讲好国家大事也能讲好身边的小事，既能拍好好鸿篇巨制，也能拍好15秒的短视频。同时主流意识形态工作宣传者也要关注隐性传播的力量，加大社会主义核心价值观的隐形传播力度，确保社会主义核心价值观传播的整体性的同时，更能迎合用户的偏好。这就要求主流意识形态工作宣传者能结合用户喜爱的修辞手法与表现形式，能充分结合主流意识形态的“有用”与用户所偏好的“有趣”实现其隐形传播，增强其内在吸引力。

（2）面向用户需求的预测思维

与传统信息传播模式相比算法推荐技术的一个突出优势就是算法平台对于受众信息需求的预测，算法平台拥有大量关于受众信息消费模式和偏好的数据与先进的算法模型，在不断的演算与迭代中，平台媒体也逐渐拥有消除用户对于内容需求的不确定性的能力。例如，在电影行业已经开始使用预测软件，来预测电影的票房，甚至来包含对于电影情节的修改。类似的，主流媒体可以修改其对于传播模式的设计，将大量的观看数据引入到一个科学的预测模型。然后最终确定一个可能成功的传播模型。

（二）为算法补上价值短板

当前移动互联网增长态势已经由增量市场转变为存量市场，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）报告指出截至2019年6月我国手机网民规模达8.47亿，较2018年底增长2984万，网民使用手机上网的比例达99.1%，较 2018年底提升仅0.5个百分点。网络引导力的竞争已经从获得更多的用户转变为对于用户使用时间的分割。在存量市场中，借助商业运作，技术进步，用户的时长逐渐转移到一些互联网巨头的产品中。甚至在不同的细分领域已经出现了“板结化”的现象。在这种格局下，算法推荐本身必须要有主流意识形态传播思维。

内容创造方面。在内容生产上引入“PGC”+“UGC”组合生产模式。鼓励主流媒体创造内涵丰富，生动有趣的短视频，微头条等适应算法推荐平台传播话语体系的信息内容和传播形式，发挥好主流媒体的信息主导作用。引导网友积极参与主流意识形态宣传活动，积极调动网友参与主流意识形态传播的主观能动性。UGC的创造模式是算法推荐平台发展，传播的主要动力，采取“去中心化”的创造模式，给予那些内容精，形式好的内容创作者一定的流量支持与金钱激励，同时更要允许普通用户进行点赞，转发，评论，下载，来增强平台内容的互动性。

在内容推荐方面。首先，是对于优质内容的优先推荐。对于内容精，形势好且符合舆论导向的信息进行优先传播。目前主流平台媒体对于优质内容直接以“页卡”的形式置顶在开屏首页，甚至对于重点或者突发信息进行“弹窗”推送，这将大幅提升优质内容的可见度。其次，处理好“有趣”与“有用”，“有意思”与“有意义”的用户需求与舆论导向的矛盾，这要求算法平台对于那些“无害内容”的引导，这些内容往往是符合舆论导向，但限制于内容创造者的技术因素或者思想水平，可能会生产出质量不佳的内容，对于这部分内容要采取审慎评估，严格审核。既要保护内容创造者的生产积极性，也要兼顾其舆论影响。

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