算法传播信息下受众的自我培养

祁林

摘要：科技是一把双刃剑，当人们还在享受着科技进步所带来的快捷和便利时，仍需要考虑它所带给人们生活的挑战和影响。算法推荐技术在新闻业中的广泛应用，为新闻业的发展起到了非常积极的作用，让人们能够更加快捷便利地获取新闻信息，让新闻信息能够更加轻而易举地传播到每个人的手中，但是，算法推荐新闻带来的诸多问题也需要引起人们的关注。用户个人隐私信息的“抓取”和“征用”，将大量同质化、低俗化内容推送给用户，以及算法本身存在的“歧视”和“偏见”，都应该被人们有所关注和察觉。对此，政府相关部门、相关媒体机构以及用户个人都应该履行和承担好自己的相应责任。尤其是信息泛滥的背景下，进行受众的自我培养变得尤为重要，受众需要警惕和发现算法新闻正在给受众带来的诸多问题和危害，防止一切被新技术左右的结局，真正做到不被机器所掌握，把握受众自我独立思考能力。

关键词：算法；受众；新闻信息；自我培养

在互联网快速发展的今天，信息传播的主动权越来越被“算法”所掌握，依靠大数据的支撑，算法对用户黏性和喜好类型的把控也越来越清晰，让这个代码传播信息时代中的受众显得极其被动，受众的主动选择权被算法带来的“精准信息”稀释殆尽，因而受众需要在接受和选择信息中逐渐自我培养，避免被信息洪流淹没，要掌握信息获取主动权，横纵向齐头挖掘信息价值，培养形成自己的接收习惯。[1]

一、算法在当今信息传播中掌握主动权的理论逻辑

（一）算法与信息传播

算法实际上是人工智能的具体表现之一，他们都是在计算能力、大数据、算法模型高度发展的当今社会应运而生的实用工具，显然在这三者之间，计算能力和算法模型作为硬件设施在这个代码无处不在的社会已经大行其道，正因为有了这二者的基础才让大数据的产生有了肥沃的土壤，让算法在信息传播过程中有了无限生长的空间，而真正让算法有了传播种子的却是大数据。

1.大数据与受众

大数据背后是受众的活跃值，正因为有了受众在互联网信息传播过程中的痕迹，让敏锐的算法一次次捕捉并记录，使得大数据量的积累越来越大，越来越丰富，使得算法模型的应变处理能力更加灵活多变。需要特别说明的是，受众的接受习惯是惯性的、长期的，而算法依托日益强大的计算分析能力和储存条件，让受众的认知能力、判断水平以及决策能力在算法建模中变得不堪一击，一旦固定的用户画像描摹成功，信息的精准投放和准时传递就会变成算法的机械运动，而用户也只会变为算法传播信息过程中的固定一环。因而，大数据背后的受众实际上为算法提供了物质基础，对算法在信息传播过程中的支配地位起到了关键作用。

2.大数据的社会化

大数据在某种程度上已经变成了这个社会不可或缺的一部分。不仅是信息传播，公共交通、安全、医疗卫生、教育等，都是在大数据的基础上进行有效管控和发展，但与信息传播不同的是，虽然其他领域都利用了大数据的智能化和便捷化完成了更多繁杂的工作，让工作生活学习变得简单，但需要注意，在信息传播过程中，媒介和受众仅作为传播环节的二者，并非全部，如果把信息传播只单单简化为传受双方的方法效果，必然会使整个传播效果极其朴素而无任何研究价值。换言之，好的信息传播一定是复杂且有序的，复杂在于信息传播的整体性、系统性，有序性则在于信息传播的二次甚至多次传播，显然在大数据支撑下的算法传播信息很难做到整体而有序，因为大多数情况下，算法传播下的信息具有海量无序性，受众很容易被信息淹没，甚至无法辨别真假好坏，信息传播终止，信息最终沦为信息垃圾。但是随着现代社会人们获取信息方式的改变，算法传播信息已成不可抵挡之势，几乎所有的信息传播载体都在应用算法精准传播信息，这样的传播方法具备的便捷性和有效性是之前任何一种传播方式都无法比拟的，它瞬间产生的流量可以随时变现，让无数厂商纷纷效仿，在这个媒体社会蔚然成风。

3.意见的整合与分类

大数据实际上是意见的整合，而算法则是意见的分类。受众接收信息过程中实际上就产生了意见，即对此类信息的喜好与否，这种意见在大数据中会有大量的积累，久而久之便会形成集合，随着这个集合的无限扩大，算法模型应运而生，凭借它强大的计算能力，这些意见便会形成科学完善的分类，使这些意见有效转化为信息分发的依据传递给受众，而受众此时仍浑然不知，源源不断地输送意见给算法，让算法在信息传播过程中始终处于不败之地，始终立于信息传播的顶端，欣赏着受众的喜怒哀乐。不可否认，这个意见的整合、分类、分发，无不体现着算法传播信息的优越性，在迎合受众的同时，也让算法在信息传播中的支配地位越来越巩固。

（二）算法新闻与受众媒介素养

很显然，算法支配信息传播已然是先进科学的、被大众接受并喜爱的技术，这种技术带来的便捷性不言而喻，且带来的社会效益也不容置疑，但技术的进步与发展终归是服务于人，且要利于人，但随着算法在信息传播领域的不断深耕，其产生的问题也随之而来，如受众在算法信息传播模式下对信息的处理和运用，进而长期形成有利于自身发展的接收习惯，换言之，在算法如洪流般肆无忌惮地投其所好的同时，受众该如何克制自我、把握自己接收信息的方方面面，都需要受众增强自身媒介素养。

二、受众在算法传播信息下的自我培养方法

（一）培养理论与自我培养

培养理论在被美国传播学者伯格纳提出之始，意在说明现代社会传播媒介提示的“象征性现实”对人们认识和理解现实世界发挥着巨大的影响，这种影响不是短期的，而是一个长期的、潜移默化的需要培养的过程，它在不知不觉中制约着人们的现实观[2]。此理论的关键就在于这种培养是长期的、潜移默化的，而本文中提到的自我培养同样不是一蹴而就的，需要一个长期的自我意识、个人认知的培养，以达到自我接收习惯的形成和利于信息助于自身发展的作用。

（二）受众自我培养是一个周期长跨度大的培养模式

受众的自我培养是长期、跨度大的过程，而非一蹴而就的，需要受众在日常的信息接收过程中养成良好的信息接收方式，需要受众无论是面对传统报纸、电视还是短视频、新媒体作品都需要以一种非快餐式的，不加以辩证的思索的接收方式，加以消化和理解。这一定是一个长期的跨度大的过程，需要受众耐住性子，培养自己的长期习惯。

这一定是艰难的，尤其是在这样一个浅阅读时代，但如果不培养此种模式，长此以往，更多优质的、有深度的内容将不复存在，人们便会陷入信息阻塞的牢笼中不可挣脱，优质的信息需要思考、需要辨证，而非一拥而上、一哄而散。

1.受众化被动为主动，主动选择信息，辨别信息

在算法传播信息的模式下，受众是被动的。虽然在信息传播之始，受众拥有主动选择信息的权利，在主动地接受自己喜爱的信息，然而随着这种主动接收的不断重复推进，主动已经无形中转化为被动，受众接收的信息变成重复信息的横向细化，变成了信息堆叠的反复咀嚼，食之无味[3]。因而受众在接收信息的过程中一定要保持清醒的头脑，主动选择和搜索信息，让信息的选择和搜索变成知识获取的过程，并让此过程变得有记忆性，从而将获取的信息转化为有利于自身发展的有用信息，做到信息的消化处理，而非束之高阁。同样，由于互联网信息的海量性，信息的真伪辨别是自身培养的关键，而如何准确快速辨别真伪，需要长期的认知积累和沉淀，才会不被无效信息干扰。

今日头条在算法传播信息领域可谓是排头兵，因而遭受的吐槽也较多，虽然它在发展之初打出“你喜欢的才是头条”的标语极其吸引受众，也让最初的一批受众最早体验到了人工智能的发展带来的便利，使受众的客户端上永远都有自己喜欢、想看的信息内容，但不久用户便发现，自己手机仿佛变成了一个同类信息的无底洞，有用的只有一两条，而自己也在不经意间就消磨了大量的时间，且自己会形成无意识自动点击它推荐的内容，虽然知道是重复且无用的，但奈何自己喜欢，反复赏玩这些已经接收过的同类信息，乐此不疲。同时，在越来越多的自媒体入驻今日头条后，由于审查的不完善，充斥着大量假信息，让受众无形中接收到干扰自我判断和意识的信息，造成了不良后果。时至今日，今日头条仍旧是势头发展正盛的互联网大公司，其利用算法传播信息的技术也日益成熟，仍对受众接收信息产生深远的影响，但作为受众的每个人，需要在享受互联网技术红利的同时，自我培养主动选择搜索信息的习惯，长期的累积会形成更好的辨别信息的能力。

2.依靠权威媒体固定接收相关内容，避免泛泛而受

互联网上充斥着大量的各式各样的媒体平台，传统媒体转型到新媒体，新媒体行业又有众多的自媒体和传媒企业，一时间同质化内容铺天盖地，受众很容易被淹没在信息洪流中。但无论媒体行业打得如何热闹，传统权威媒体在任何时候都具有其他媒体无可比拟的优越性和可靠性，因而受众选择一个权威媒体作为自己日常接收信息的主要渠道，是受众自我培养的关键。

不同媒体都具有自己的媒体立场和视角，对于一些权威媒体更是如此，因而很多权威媒体都具有自身固定的版面栏目和文风气质，所以对于受众而言，养成接受权威媒体的固定栏目版面，培养自己看待问题的视角和看法，能够让自己在信息洪流中始终保持清醒的头脑，秉持权威媒体所具有的语言风格，对自身的塑造起到十分积极的作用。例如，《大公报》作为中央在港的官方媒体，它秉持的“香港视角、中国观点、世界表达”让它始终站在新闻传播的关键，受众在固定接受它所传播的信息时，看待信息的观点角度也会随着悄然改变，这正是媒体的社会责任，在潜移默化中影响受众、塑造受众。

3.培养深度有效的信息接收方式，勿蜻蜓点水

在当下信息传播方式多样、传播渠道多样的背景下，受众在接收信息时往往会陷入蜻蜓点水、走马观花的误区，浮在表面无法触及事实的真相和内在，需要受众在平时注意培养深度有效的信息接收方式。在实践中我们不难发现，往往普通事实的真相都藏在文字的背后，需要受众在接收信息后，通过整合信息，理解和消化后归纳，从而挖掘信息背后的真实情况，是非常有必要的。尤其是在短视频兴起后，视频的传播方式变得更为快捷和便利，而这种快餐式的信息传播方式让信息以更加简短的形式停留在受众的记忆中，难以达到有效的深度的传播。深度、有效的信息接收方式，需要受众在信息接收过程中，做到横向纵向共同挖掘，以更高的要求去理解信息，勿让信息变为垃圾，短暂地停留在大脑，应将其变为知识能量，助力日常生活与工作。

4.独立自主的思考能力是自我培养的核心

算法分发新闻的主要表现是新闻的泛滥，意味着新闻的不可估量，也就是常说的同质化，在这样的一个前提下，也就会有无数片面的、不科学的、不真实的信息被大肆传播，算法是机械的、是无情感的，因而算法分发下的新闻只会一味推送信息，而非有思考能力地分发信息。因而，受众培养独立自主的思考能力是自我培养的核心。在培养独立思考的能力的前提下，才能够做到有效合理的自我培养，如对网络事件的正确分析与理解，而非淹没在网民的口水战中，普通受众虽不能做到如专业媒体机构那般客观公正地对待新闻事件，但也需要注意理性与法理共行，这是最基本的，只有独立思考能力下的培养框架中，才能够做到辨别是非能力不抛锚、不偏颇，最终达到良好的培养效果。

5.相关监管部门在管理时要合理引导受众自我培养

监管部门引导算法推荐健康发展的过程当中，依法治理是最主要的措施。应该通过立法对算法分发的内容进行判断，甚至在分发的环节中进行干预。让不合规的算法推荐难以进入受众手中，进而引导受众自我培养。

监管部门可以出台相关的宣传措施，明确提出算法新闻的弊端，让受众在潜意识中有所防备，从而有效地达到自我培养的目的。必须要指出，相关部门的法规限制是必要的，也是最有力方式，会起到震慑作用，也会通过官方渠道更能深入受众内心，做到防患于未然。

三、结语

算法新闻是算法技术与新闻传播相结合的一个新产物。一般来说就是利用算法的程序，通过一些大数据的分析，来向受众中准确地推送新闻到用户手中。现在算法具有得天独厚的优势，已经对新闻完成了一定程度的商业渗透，对整个新闻业都产生了巨大的影响[4]。尤其是这些年，以手机终端为人们接收信息的主要载体，算法新闻已经完全渗透到新闻传播的最终载体，对满足用户的信息需求产生了一些积极的作用，对新闻业的发展也有一定的推动作用。

然而，不可忽视的是，算法新闻仍存在一些侵犯个人隐私和培养受众不良的接受习惯的弊端，同时大量的同质化的内容推送给用户，让算法新闻本身产生了一定的偏差，这都值得人们保持足够的警惕，理性对待算法新闻推发，自主培养接受方式。

在算法新闻不可逆的背景下，进行受众自我培养是必然的，也是恰逢其时的，在当下每个人都拥有媒体终端的背景下进行必要的自我培养，让大行其道的算法新闻有被抑制的可能性，受众理应是有情感的动物，而非机械的、无思考力且被机器操控的行尸走肉，应让新的技术造福于人类社会，而不是阻碍社会的进步。

参考文献：

[1] 杜娟.走向人机协同：算法新闻时代的新闻伦理[J].新闻爱好者，2019（9）：21-25.

[2] 郭庆光.传播学教程[M].北京：中国人民大学出版社，1999：224-229.

[3] 李凌，陈昌凤.信息个人化转向：算法传播的范式革命和价值风险[J].南京社会科学，2020（10）：101-109.

[4] 刘燕南.从“受众”到“后受众”：媒介演进与受众变迁[J].新闻与写作，2019（3）：5-11.