算法推荐机制下信息同质化的思考与应对

□ 李凤草

算法推荐是根据用户的行为偏好、消费习惯、点击某一内容的频率，有针对性地为用户推荐符合其兴趣和习惯的媒介产品。这种基于算法技术的内容推荐，更加精准地满足用户的需求，大大减少了用户寻找自己所需要信息和服务的时间，减少了时间成本，提高了受众的主体性和积极性，能够提高受众对于信息生产和服务的参与感。同时能够更加精准地满足受众对于信息的需求，提高用户黏性。然而，基于理论和实践的现实反映不难看出，算法推荐也给用户带来了一些负面影响。例如媒介每天将大量相似的内容重复推荐给用户，从而造成了用户的审美疲劳，出现了“信息茧房”“网络巴尔干效应”“媒介依存症”等社会病理现象，对于这些问题的深入研究，也成为近年来学界和业界探讨的热点。

信息同质化现象的原因

媒体价值观的冲击。媒体价值观是区别于传统价值观而言的，传统价值观一般是人们在日常生活中潜移默化形成的，它内在于人们的思想和行为中，成为指导实践的价值准则。在日常的交往活动中，人们的行为方式、态度都受其影响。它来自于传统交往准则以及社会约定俗成的伦理道德规范，一般具有时间长、稳定性强的特点。而媒体价值观则是一种外在的隐形的“大手”，它在我们接触媒介生活时出现并且左右我们的行为抉择，因此它是一种突变的力量。这种媒体价值观促使大众选择与社会中大多数人相同或者相似的观点作为自己的观点表达出来，由此媒体在进行价值观输出的时候，便可以根据大多数人的选择进行内容生产，从而造成了信息内容同质化。

信息生产方式的变革。传统媒体时代，媒介向受众提供的信息和服务是以“人为”为主，主要基于新闻价值以及信息排列顺序。在媒介算法时代，媒介生产信息主要是通过大数据进行推算出符合用户偏好的信息和服务，例如今日头条的“你关心的，就是头条”，媒介算法时代另一个重要的特点便是受众参与到内容生产过程中，没有把关人的束缚和严格的审查体系，这样就使得受众在生产信息的过程中盲目追风，在资本和流量的裹挟下大量生产重复且毫无创新性的内容。

信息同质化现象带来的危害

视野窄化，出现“茧房效应”。随着大数据等技术的广泛应用，许多电子媒介越来越了解大众的心理以及喜好，最大程度地开发软件来侵占用户的使用时间从而获得更多的流量。在这一过程中，大众媒介延伸了人的听觉、视觉、触觉等感官系统，人们可以思考得更少或者不用思考就能获得想得到的信息，使得人自身用来思考和感悟的感官系统退化，而相似的内容则把受众禁锢在一方小天地里，视野收窄，与外界世界之间筑起一道名为“媒介”的高墙。

群体极化，冲击传统价值观。在互联网时代，网络的准入门槛较低，这样一来，网络便充斥着各种各样的声音。信息同质化使得受众长时间地沉迷于相似的虚拟空间中，对于网络上的言论存在着一种全听全信的现象，这就使得在突发性公共事件中，网络意见容易被引导，甚至出现群体极化的负面影响，冲击了传统的主流价值观，给社会运转以及管理带来了较为棘手的局面。另外，以自我为中心的人，更容易产生一种“居高自傲”的心理，他们很可能会成为不良信息散发者的一员，给其他人（比如青少年、数字移民）带来价值观的冲击。

内容低级化，“劣币驱逐良币”。算法推荐依靠的是用户的阅读习惯和行为偏好，在进行决策时运用大数据规律帮助人类进行选择。但是算法的本源是由人类进行输入的，所以算法只是一种程序，无法辨别内容质量的高低。当信息同质化的现象出现在人们的日常生活中时，那种“星腥性”的内容往往更容易传播，而仅仅依靠算法是无法提高传播内容的质量的，它只能通过转发、点击率的高低向用户推送内容，这样一来市场上的优质内容无法得到大部分人的转发和点击，因而很难进入大众视野，出现了“劣币驱逐良币”的现象。此外，目前市场上的版权规范较为混乱，一些优质内容难以流动，如果无法被算法推荐给用户阅读，那么这些优质内容并不能进入信息同质化的行列中，对用户产生影响。

优化算法推荐内容生产的路径分析

内容生产：垂直领域的精耕细作。“之前中国互联网的发展，在很大程度上是靠人口红利。但是智能手机的年销量已经不增长了，总体网民的增长也大幅趋缓。所以你就得精耕细作，把存量的用户服务得更好，通过每个用户创造更多的价值。”美团王兴说过。从纵向角度来看，无论环境、技术怎么变化，传统媒介生产的信息始终是以“内容为王”至上，用户在进行信息选择时，首先看中内容的质量、广度和深度。针对用户的兴趣和需要，在产业大规模输出的基础上进行精耕细作，将信息所涉及的内容进行细分，删减重复相似的内容。将算法推荐的内容根据用户愿意投入进去的阅读成本进行深浅划分，深内容适合投放于专业性较强的领域，带给受众思考和感悟，提高受众的用户黏性。而浅层次的内容则更致力于高时效性、高传播性、高社会化，这种传播内容能够让用户不费力地去进行解读，带给用户休闲娱乐放松的体验感。

圈层选择：多重维度下的微粒社会。简单来说，微粒社会就是个人的兴趣与爱好被无限放大，个人所处的圈层阶级被细分再细分。人的各种需求超出了人们对于隐私的保护。用户甘愿用隐私去换取与众不同的地位，来实现“马斯洛金字塔顶端的需求”，与各大互联网平台“分享”自己的数据足迹。在传统社会，每个人在群体中工作生活，无法被标签化。但是在微粒社会，技术笼罩之下的隐私泄露，被大数据收集信息加以标签化，每个人都像是显微镜下的微粒一样，信息独立并且清晰。在这样的社会背景下，受众要塑造自身独特个性，不断学习与进步，防止被人工智能定义，被标签化和阶级化，从而在大量同质化信息的影响下失去自我。

技术约束：从源头深入挖掘优质内容。现如今，人工智能技术、算法推荐技术蓬勃发展，可根据用户的需求进行个性化定制内容，这就使得受众在接触媒介时，被困于自己的兴趣爱好所织成的一张大网中，也就是“信息茧房”。这样一种现象使得用户走不出舒适圈，无法去接触其他方面的内容，阻断了个人接受多样文化熏陶的路径。在这样一种情况下，媒体不仅要履行好严格的把关制度，防止低俗、暴力内容的扩大化传播，更要提升传播内容的广度与深度，使得具有正能量、科普性、知识性、文化性的内容出现在用户推送的首页，构建文明、绿色、健康、清朗的网络空间。

总结与讨论

智能算法时代下的信息同质化现象：何以可为。打破信息同质化的第一步便是在受众的认知中形成“有目的”浏览的习惯。当然，人们的很多真实需求往往是潜意识的，很大程度上连自己也并不清楚到底要看什么，只是在盲目的重复着“无目的阅读”的行为。愈发严重的信息同质化问题让越来越多的人们希望得到一种改变，而这种改变包含两方面因素，一方面是人们自身对信息获取的态度，也就是从“无目的阅读”向着“有目的阅读”的转变；另一方面是各大资讯客户端产品功能的转变，也就是如何让人们在海量的信息中高效获取到自己真正想要的信息。

当今算法推荐技术的管理机制走向：延续与改变。算法推荐技术的出现给媒介内容生产者和受众都带来了众多有利的影响，在媒介内容生产者层面，算法推荐带来了便捷有效的内容分发方式，使信息内容的生产时间大大缩短。在受众层面，受众在接触信息时降低了时间成本并且能够接触到自己所感兴趣的内容。但不可否认的是，算法推荐也确实给我们的社会带来了一些较为负面的影响。基于这些内容，算法推荐的管理机制应延续以往制度中合理且积极的部分。改变以往的运作模式，从受众出发去承担社会责任。

作为新形势下信息传播的重要技术手段：未来和挑战。算法推荐技术在传媒产业的应用会进一步加深，对受众的影响也会不断增大，未来的时代将会是万物皆媒、人机合一。随着媒介技术的不断进化，虽然受众与媒介的博弈还将继续，但也会有更新的智能技术应用到传媒产业中，对推动算法推荐的传媒管理机制有着积极的意义。我们应批判性地看待“信息同质化”这一现象，社会、企业平台以及个人充分发挥各自的作用，争取使得受众算法推荐在技术浪潮中处于有利地位。