隐患与重塑：算法新闻的生产机制与价值观建构研究

党琼　李时娴

【摘 要】智能传播时代，以人工智能为基础的、基于静态和动态运算的算法新闻生产，对传统新闻业产生了巨大冲击，同时也次生了包括数据主义、算法偏见把关权旁落等诸多问题。研究发现，政府、平台、用户等利益相关方应携手合作，重塑算法新闻的价值观，在马克思主义新闻观指导下完善顶层设计，在交往理性指导下促进人机协同，在主体意识下培养算法素养。本文旨在通过分析算法新闻的生产路径，探讨算法新闻生产中可能存在的风险与挑战，进而提出算法新闻价值观建构路径。

【关键词】智能传播时代;算法新闻;生产机制;价值观建构

20世纪80年代，美国未来学家阿尔文·托夫勒撰写了《第三次浪潮》一书，将信息革命称之为自农业革命、工业革命之后人类社会面临的第三次浪潮。信息革命推动了新闻传播业的结构性变革。就新闻生产来说，基于人工智能技术的算法新闻生产和平台型媒体逐渐代替了传统媒体的分发路径，也将用户重新聚合在了平台上。算法（Algorithms）是指以达成某些具体目标为目的而组建的一整套计算机操作逻辑，算法新闻则是在机器学习和神经网络分析基础上，由计算机自动化生产新闻。写作机器人等智能技术逐渐运用于新闻生产过程中，由此可能產生一系列隐患，因此，新闻伦理与方法的元规范（Protonorm）问题应当被重新审视与建构。

一、隐患：算法新闻生产的风险与挑战

本文研究对象聚焦于算法新闻的文本生产阶段，即自然语言生成。根据挪威学者艾伯特·盖特和埃米尔·克拉默的研究，算法新闻生产的技术路径主要包括两个方面：基于模板的静态算法和基于上下文的动态算法。动态算法可能会产生假新闻和谣言问题，从新闻制作的流程来看，算法新闻生产还存在诸多风险。早期数据收集的过程中，研究者可能迷信数据主义，中期使用数据训练时，算法也可能吸收开发者的社会偏见导致选择性使用某些信息，从整体来看，算法新闻生产虽然让新闻工作者从繁重的重复性工作中解脱出来，但暗里却将议程设置和把关权力一并吸纳，以算法为代表的技术正从结构层面改变社会。因此，算法新闻的生产主要面临三个方面的隐患：工具理性与数据主义泛滥、算法偏见与伦理边界模糊和议程设置与把关权转移。

（一）工具理性与数据主义泛滥

社会学三大奠基人之一的马克思·韦伯深度思考了“社会行为”，提出现代西方社会的发展在某种程度上就是理性的稳步增长。他将“社会行为”分为四种：工具理性行为、价值理性行为、情绪行为和传统行为。工具理性行为是纯粹以结果、手段为导向，不掺杂如社会关怀等情感因素的行为。算法技术的使用，本质上就是工具理性的结果，实现了新闻生产效率的提升。

从美国社会学家罗伯特·默顿的结构功能主义视角来看，每一种社会事实或结构虽然会对某一个群体产生聚合效果或对某个结构产生正面作用，但同时会对另一个群体产生撕裂效果或对某个结构产生负面效果，算法新闻虽然减少了新闻从业者的冗余工作，实现了新闻生产效率的提升，也为大众提供了多元化、个性化的新闻，却使得工具理性和数据主义横行。具体来看，一方面，在“唯数据论”的影响下，造成诸如具有人文关怀的深度报道等新闻因其投入大、制作周期长、效果难以量化的原因日益减少;另一方面，更多的信息由于数据孤岛、数据污染等问题，算法的数据源并非是“全数据”，只是数据量较大的数据集，而这种数据量急剧增大会带来假规律的泛滥。大数据之父舍恩伯格认为错误数据、断裂数据、无结构数据混入数据库，数据量的大幅增加会造成结果和规律的失真。国内学者刘德寰也指出，大数据也意味着更多的虚假关系，就像“在一堆稻草里面找一根针”。这些因素均会导致算法新闻常常流于描述现象表面，而缺少深度与温度。

（二）算法偏见与伦理边界模糊

有学者提出，算法深度学习以预设规则和给定数据进行，倘若训练库中的数据并不是对现实数据完全随机抽样，存在某种规律，或者由于最开始训练的数据带有研究人员的主观倾向，譬如性别、年龄、职业、国家、种族等偏见，那么生成的算法新闻模型也会学习继承性别、年龄、职业、国家、种族等偏见。除了数据，人工进行算法编码和指标选取也是相对主观的行动，社会、文化中的固有偏见常常被潜移默化到算法中，比如，算法新闻可能存在性别歧视问题，类似“编程”“工程师”“医生”等词常被默认为男性，“保姆”等职业常常被默认成女性工作。

算法学习是持续的、动态的，其应用环境中的信息也是算法学习的来源，后天环境中的偏见也会渗透至算法中。微软聊天机器人Tay便是典型案例，2016年，Tay上线Twitter，起初它表现得彬彬有礼、和蔼可亲，然而上线不到24小时，在几亿网友的不断提问和互动中，它被不良言论沾染，不停发表充满仇恨、挑拨性的言论。如果新闻算法也被如此渗透，算法新闻将会产生非常严重的负面影响，因此新闻的算法伦理的一个核心就在于如何判断环境信息、如何将用户的合理反馈内容从恶意或无效信息中筛选出来。

（三）议程设置与把关权转移

曼纽尔·卡斯特在《传播力》一书中写道：“传播即权力，传播是一切权力运作的核心要件。”回望媒介发展历史，从报纸、广播、电视到移动媒介社交媒体，媒介一直在权力的场域中时隐时现，而当互联网平台融入底层架构，具备媒体属性后，平台和算法也开始成为权力的代名词了。从议程设置理论出发，算法不仅可以直接影响议题设置，左右大众接收的内容，还可以通过新闻生产中，横轴、竖轴组合的选择，进行属性议程设置。从长期角度来看，每一个精心设置的议题，对大众的认知结构和塑造拟态环境产生潜移默化的影响，从而实现算法对社会的网络议程设置。如2020年4月“夫人手撕网红”事件中，微博删帖、禁言、撤热搜、抹除词条、关闭相关微博评论、转发权限等，这种平台通过议程设置操纵大众议程的做法引发社会各界的激烈讨论与批评。

在传统媒体时代，新闻媒体凭借其专业性和对渠道的把控，设立策展门槛，进而实现把关和议程设置，但技术环境变化给新闻业带来角色危机，智能化算法可以综合呈现新闻话题的整体信息，比如，事件溯源、最新进展、不同角度和层次的个体意见讨论等，进行大规模自动化策展，从而将新闻事件的事实进展和意见讨论等智能呈现在互联网上。万物互联的时代，人人都有了发声的机会，海量信息及传播渠道多元化，某种程度上使议程设置和把关权旁落于算法，平台或商业力量借助其左右舆论，成了社会稳定的潜在威胁。

二、重塑：无知之幕下的算法新闻生产的价值观塑造

传播政治经济学派奠基人达拉斯·斯迈思，在文章《自行车之后是什么？》中强调技术的非中立性特征，认为技术既非现代化社会问题的“替罪羊”，亦非解决问题的“万灵药”。人工智能基础上的算法新闻产生的种种问题，并不完全只是因为技术，更是社会、技术、文化、个体等之间的相互作用。在《正义论》中设想的“无知之幕（Veil of Lgnorance）”，为人们重塑算法价值观提供了可能。算法新闻建构价值观，需要多个利益攸关方共同走入“无知之幕”，以哈贝马斯的交往理性为基础，通过理解和沟通来协调各方的行动计划，政府可以在马克思主义新闻观指导下完善顶层设计，平台可以在交往理性指导下促进人机协同，用户可以在主体意识下培养算法素养。

（一）政府视角：马克思主义新闻观指导下的顶层设计

从布迪厄的场域理论出发，可以发现算法新闻所在的媒介场通常与政治场相互作用。西方社会多数媒体是私有制，其经费、人员往往与政府、财团有着千丝万缕的联系，媒体实际上成为资本家操纵舆论风向的棋子、赚钱工具和实现政治目的的武器，其言论的发表也会受到各方面管控。

因此，我国新闻领域应该坚持党管意识形态和党管媒体的原则，坚持应由政府指导算法新闻的顶层设計，加强马克思主义新闻观教育。有研究总结当前中国马克思主义新闻观的核心观念有以下四个原则，即党性原则、人民中心观念、新闻规律观念和正确舆论观念。相关管理部门可以通过完善算法新闻相关的法律法规，明晰算法底线，对有关平台和媒体进行检查，对人员进行日常培训教育，贯彻落实好马克思主义新闻观，树立党性原则和以人民为中心理念。

（二）平台视角：交往理性指导下的人机协同

“以语言为中介，以言行事为唯一目的，双方共享社会规范和准则”，是工具理性下个体重建交往方式的展望，亦是人与机器和谐相处的准则。在共通的语义空间中，算法设计深入理解与考虑用户行为和需求中的矛盾，创造一个稳定的“纸草社会”，保持个性化满足与公共整合之间平衡的意义。其实，工具理性只要回到合法范围内，就能为社会活动做出贡献。算法依赖人类包含价值判断的预设模型，深受开发者情感取向的影响。在设计算法时，应充分考虑并主动设计公平体系和安全预警系统，要在系统中主动嵌入友好、包容、开放等价值观，警惕“流量至上”“数据主义”等思维。

平台还应该走出避风港，强化社会责任意识。彭兰提出，算法需要找到诸多平衡点，譬如在推送次数效率和公共责任之间、大众化的热门话题和小众但具有很高专业价值的议题之间。2020年新冠肺炎疫情发生后，有许多平台的算法新闻体现出了人文关怀，比如，今日头条用人工与智能合作做要闻推荐，每日置顶重要的时政新闻，腾讯上线了专业的事实核查平台——“较真”网页和小程序版本，基于数据追踪，通过对谣言的文本分析、语义处理、分类甄别，以及与查证专家团的智能匹配进行事实核查。

（三）个体视角：主体意识下的算法素养

当今，仅靠自己个体的能力认知世界几乎是不可能的，新闻就必然成为人们认识世界、理解并思考的信息来源。如何对待新闻塑造的拟态环境，可以借鉴“洞穴隐喻”的理论：如今人们就身处于算法“洞穴”之中，算法产生的种种都是墙壁上的光影，人们应该学会对算法的存在有所意识，在了解基本的新闻生产流程后，对算法新闻信源的真实性和可信性保持怀疑，不对某个平台某个算法产生的新闻全盘接受，不随意传播谣言，采用多平台、多信源交叉验证的方法，理性认识算法新闻生产。

三、结语

探讨关于算法新闻的不足，旨在能够在智能化传播不断发展的大趋势中，在不断审视和修正中，政府、平台、个体协同合作，使之走向更美好的未来。依托当前热门的区块链技术，新闻生产中的各种信息将实现全平台同步，不可更改的时间戳等技术上的可供性会使新闻信息源头可追溯、算法新闻生产更加透明，这对于平台、内容生产者和用户都是更加友好的。

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作者简介   党琼，广西大学新闻与传播学院博士、讲师;李时娴，广西大学新闻与传播学院研究生

基金项目   2021年度广西高校中青年教师科研项目（2021KY0006）;2020年广西科技基地和人才专项项目（2020AC19228）;2021年广西社会科学基金（21CXW005）。