何 晶 李瑛琦
算法时代的到来,为政治传播实践提供了新的场景,也在悄然改变政治传播的格局:一方面,算法对信息生产、流通、消费的强力介入,使得政治传播场域中技术和资本的力量凸显。在中国,互联网头部企业不可避免地作为政治传播中的一个主体走向前台(不论其是否主动为之);另一方面,在以多元主体的政治沟通为核心诉求的政治传播活动中,始终处于弱势地位的公众一方,其对等沟通的能力前景,具有了更大的不确定性。既有关于算法与政治、政治传播关系的讨论,更多聚焦于算法对政府和政党实施政治治理的影响,在这些讨论中,公众是作为信息的接收者被看待的。然而,就政治传播的实质而言,公众表达是重要的一维。①那么,算法对公众表达究竟具有何种影响?进而对政治传播有何影响?这是当前审视算法对政治和政治传播带来的改变时尤其值得关注的问题,但相关研究暂付阙如。本文立意于此,尝试做出初步分析,并在这一分析的过程中遵循英国传播学者艾瑞克·洛(Eric Louw)所主张的政治传播研究的批判性建构主义(critical constructivist)路径:聚焦阐释、定义、解读事物所带来的后果,更加注重对媒介技术进行“批判性阐释”,关注现有的媒介生产结果由谁建构,以及这些建构力量的利益、倾向为何②,进而把握当下政治传播的特性与其未来趋势。
随着人类现代化进程的深入,互联网和在线社交媒体相继出现,并承诺让世界更紧密地连接在一起。正如Facebook创始人马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾将媒介技术描述成“自由思想”的引擎,公众多元化的“自我叙事”亦由此成为可能。③如今,快速发展的新媒体产业借助5G、算法、人工智能等新兴技术突破了信息交往的传统禁锢,一个重要标志是:算法作为互联网运行的底层逻辑实现了对公众表达的赋权。荆学民认为,传播技术的“赋权”激活了长期以来被冷落的普通民众日常生活领域的政治细胞和政治权力④;郑永年亦指出:互联网为社会群体创造“事件”并为实现自我表达提供了有利空间⑤。凯斯·桑斯坦(Cass Sunstein)曾在其著作《网络共和国》中描述到:未来某时,科技将能极大地帮助人们过滤他们的所看、所读、所听,在互联网的帮助下,人们设计了一个可以自行选择的传播世界。⑥如今,算法时代的公众表达已十分接近这一预言。
然而,算法同时具有抑制公众表达的能力。从经验事实入手,在算法与公众表达“相遇”的过程中,算法表现出对公众表达的三大明显作用:屏蔽、下沉公众表达;引导、规训公众表达;伪造公众表达。
2018年5月,Twitter公司宣布对其用来监控不良行为的算法进行重大修改。据《华盛顿邮报》报道,Twitter在2018年上半年曾连续几个月每天封杀逾100万个账户。⑦更为激进的是,Twitter公司于2020年6月宣布关闭十七万个“与中国政府有关联”“传播对中国政府有利的虚假信息”的账号。⑧从公众表达的客观需求来看,这种算法的屏蔽行为不可避免地会剥夺公众应有的表达权利。
当前,技术平台的大部分算法得以实现首先要基于机器对数据的抓取和学习。但是,若从源头上看,人类本身并不具备成为“数据人”的平等机会,少数群体和边缘化阶层在算法规则下还常常被有选择地遮蔽与下沉。比如,在google图像识别训练数据库(ImageNet)中,超过60%的数据来自最主要的六个欧美国家,而占据人口大多数的中国和印度只有3%的数据,在识别欧美国家和发展中国家的图像内容时,算法总是有选择性。⑨作为一种技术人工物,算法过程实际上内嵌着原初数据的不均等分配,这从根本上反映了技术平台对公众话语的可操作逻辑。
就国内的社交平台来看,今日头条、百度、腾讯等APP如今也都采用了算法技术。2018年,今日头条的资深算法架构师曹欢欢对外公开了算法原理。据介绍,今日头条算法中的分享内容识别模块主要包含鉴黄模型、谩骂模型以及低俗模型三类,它们依靠强大的样本库进行文本分析。应当说,这种算法在一定程度上规范了公众表达的内容生产。但曹欢欢也表明,这些模型并非准确无误,实际上,对于公众表达的样本来说,算法过程可以提高召回率,同时也会降低准确率。更进一步看,算法强大的筛选和推送机制逐渐成为一种硬性的判断标准,那些被算法定义为“重要”“受欢迎”的信息因为排位靠前而获得大量的关注,那些在算法作用之下未受青睐的信息由于被排在“队中”或“队尾”而被互联网的海量信息淹没。这意味着,大量未被算法“拣选”的表达被下沉了,虽然存在于网络世界里,但这些表达未能进入头部网络媒体的议程列表,被看到的机会也寥寥。而一个重要的问题也随之浮现:没有被列入前排的信息就不值得优先关注吗?是哪些力量赋予了算法“预先”建立受众选择标准的权力?
2018年,“紫光阁”官方微博发文批评歌手PG One的歌词涉嫌教唆犯罪、侮辱妇女,这一批评得到了社会各界的广泛关注。这本应是一起立场分明的事件,但随后“有网友污蔑‘紫光阁’并在社交媒体上策划购买热搜,而‘紫光阁地沟油’这一荒唐的话题也爬上了微博热搜榜单”。“紫光阁地沟油”能够登上榜单显然并非因其真实性、重要性,而是更多源自微博算法对既有情感和情绪的强化,最终,热搜排名引导更多公众对相关问题展开讨论。
有研究指出,微博热搜算法实际上嵌入了“时新性”“流行性”“互动性”和“导向正确”这四个维度的价值考量,而这些要素内嵌于代码的编写与设计之中,共同作用于微博的价值观、假设和偏见。在算法框架的加持下,微博平台可以引导公众优先聚焦某些话题、强化某些观念,而公众表达也可以凭借“非正常”方式迎合微博热搜算法自身的价值维度,从而爬上流量的顶端,进而被更多人看见。从这个角度说,“算法逻辑”(algorithmic logics)定义了平台的构建机制,产生了新的社会控制能力。“热搜”实际上就是在用算法的逻辑引导、控制着公众表达的路径,公众在这种力量的作用下可能强化对既有话题的认知,也可能实现态度的突然转向。
又如,近年来深受年轻人欢迎的Bilibili视频网站(以下简称B站)以ACG文化为底色,它的弹幕算法在执行过程中设置了准入机制,用户在申请发表弹幕之前需要通过二次元文化浓重的考试和筛选,从而使弹幕话语较易产生同质现象。另外,B站的弹幕算法尤有特别之处,弹幕在一定数量之内时可以绕过视频主体部分而不覆盖影像的基本轮廓,即能够做到公众在实现个人表达时并不影响对视频内容的获取。由此,算法营造了一个封闭的、具有“规训”意义的文化场域。马尔库塞(Herbert Marcuse)曾指出:“在公众话语领域的关节点上,自明的分析性命题似乎有着巫术仪式规程似的作用。由于不断被强行嵌入接受者的大脑,它们产生了把意义封闭在规则所给出的条件范围内的效果。”如果把目光投向算法掌控的媒介环境,我们会发现,公众表达所形成的一些同质化特征很大程度上源于算法定制的狭窄空间。而在算法的“规训”之下所形成的各类文化场域中,公众表达的多元取向也将被逐步消解。
当前,算法伪造公众表达的现象在政治传播领域尤为明显。例如“一些资本主义国家政党领导人或政治家尤其是民粹主义者,以人民代言人自居,公开反对建制派,并制作大量精心设计、配设算法的大众化帖子,对人民的呼声作出积极回应,让人觉得这些政客正在表达人民的声音”。更有甚者,通过控制社交媒体账户来伪造用户发言或散播虚假信息。由于算法决策是通过定制的软件和服务自动进行的,这些软件和服务大多由大型IT公司或商业公司主导开发。因此,算法的垄断和私有化导致在其控制之下的公众表达必然有向权力和资本屈尊的风险,这就为伪造公众表达的内容创造了条件,最具代表性的现象便是“机器人水军”的兴起。
“机器人水军”的概念来自“社交机器人”(social bot),它的实践过程是:通过算法和程序自动控制社交媒体账户以模仿人类的表达。这些“机器人”可以用于网络服务,亦可扮演人类角色进行交流,它们大量聚集在社交平台上跟帖、评论,由此聚集成具有强大力量的“水军”群体。就运行过程来说,“机器人水军”能够精准描绘用户画像,不断抓取、筛选、发布言论,这些言论往往是平台或个人利用算法进行的“伪造”。
一个明显的事实是,长久以来,很多政治活动经常会采取蓄意宣传、传播虚假信息的方式进行,而利用社交机器人可以使虚假信息的传播规模进一步扩大。以Twitter为例,Twitter由于开放自身编程平台并允许用户设置匿名账户,因此更易受到机器人的影响,这些机器人扮演了比人类自身更强大的角色。有学者分析了2016年美国总统大选期间和之后在Twitter上传播的一千多万条信息和四十多万篇文章,发现社交机器人在放大低可信度内容方面发挥了积极的作用:社交机器人放大了这些文章的传播范围,机器人的每次共享活动往往会引发不成比例的人类参与。研究通过检测算法还发现,在当年的大选中,有约19%的相关推文来自社交机器人,它们不仅会在不经意间传播不实信息,也会被人刻意用于放大虚假信息或者某些观点,以达到各类目的。相比而言,唐纳德·特朗普(Donald Trump)一方的工作人员对社交机器人的使用更具侵略性,这也在一定程度上助力了特朗普在大选中击败希拉里·克林顿(Hillary Clinton)。信息时代,尽管算法主导下的信息流动比过去更加自由,但算法本身的特质使虚假信息更容易隐藏在媒介平台之中。
算法何以具有作用于公众表达的上述能力?这需要透过对算法本质的理解来审视。算法既是位于环境中的技术人工物,也是以复杂的方式与周围生态系统互动表现出的社会过程。算法具有两面性:从客观人工物的角度来看,它可以被视为一种现代化的智能技术手段;从社会过程层面看,它可以被视为一种塑造全新人类生存环境的关键性力量——权力。
算法是将给定的输入数据转换成期望输出的编码过程。这种经过编程的“特定的计算”源于人类为“计算”所赋予的特殊目的。按照布莱恩·阿瑟(W.Brian Arthur)的看法,这些对现象进行的“有目的”的编程过程可被称为技术。作为一种将大数据转化为有价值的信息和知识的现代化人工智能技术,算法在现象学视角下可谓一种解蔽方式。然而,解蔽的同时也意味着遮蔽的存在。就本质来说,算法是一个数学化了的技术现象,它是将无形的数据抽象为一种有形的认识结果的“去质化”过程。吴国盛曾提醒:“这样一种对世界的构造方式,必然会遮蔽或过滤掉某些东西。”可以这样说,算法技术本身的数学化倾向产生了公众话语多元意义的解构。尽管算法的技术过程成就了人们“用数据判断行为”的伟大梦想,但数据与行为之间还无法精准通约。所以,算法技术本身也意味着,那些公众表达中的若干弹性和自由情感将面临着技术带来的“强硬规定”。
法国技术哲学家雅克·埃吕尔(Jacques Ellul)曾指出:技术是方法和手段的总体,这些方法几乎指向所有人类活动的领域,它们的合理性存在共同建构了一套旨在提高人类做事效率的系统。埃吕尔在此强调的是现代技术的“整体性”,他将技术视为一种系统性的结构存在。因此,在更宏大的视角下,算法可被视为一个由大量平台、知识体系和程序组成的巨大而复杂的现代化机器。随着这一机器不断进化,算法技术也成为了人类生存的新的、特定的环境。在埃吕尔看来,新的技术环境往往具有以下一些特征:“它具有自主性,它具备封闭系统的属性、根据因果过程发展、由手段的积累形成……它的所有部分都相互牵连,以至于不可能把它们分开,它们也不可能孤立地解决任何技术问题。”循此思路,我们需要把算法从“数学化”的机械世界中抽离开来,而把它视为一个社会过程。在这一视角下,算法技术本身形构了社会秩序体系,算法所形成的新技术环境重新界定了世界的可量化标准,并逐渐把人类的肉身和行为形塑成数量的迭代和逻辑关系。
通常情况下,人们在理解权力时往往与“压制”联系在一起,但在米歇尔·福柯(Michel Foucault)看来,权力往往比这种解释要复杂得多。福柯提出,那些看似常见、客观中立的事物中往往也隐藏着权力。如果要分析权力,就不能先验地把权力同“压制”联系在一起。所以福柯认为,对以下问题的思考尤其重要:“谁在替我们作决定?谁在阻止我做这件事,又强迫我做那件事呢?谁在设计我的行为和活动?……构筑我全部生活的这些决定是怎样作出来的?”在此,福柯表明,要找到决策赖以实施并迫使其得到实施的手段。从算法的决策过程来看,其在根本上通过分析输入的数据来实现方法和意图,它是数据操作、数据结构和架构复杂链的最后一步,它替人们做决定并以此方式解释周围的世界。当算法嵌入社会并对人们的生活和利益分配产生影响的时候,算法也就成为了一种新型权力。可见,算法绝不能仅仅被视为一个“数学化”了的技术,我们需要看到,这种分析数据的行为实际上反映了算法本身预设结果的倾向,这种预设结果的导向作为一种决定力量首先赋予算法过程以权力属性。
再进一步看,算法的结果预设得到满足的一个前提条件是输入数据的精准,那么,数据库本身是否存在权力属性呢?对此,马克·波斯特(Mark Poster)认为:“数据库首先是话语,因为它们导致了一种主体构建。”而在塔尔顿·吉列斯皮(Tarleton Gillespie)看来,数据库设计的社会学意义在很大程度上被忽视了,这种社会学意义体现在:数据库的不同“类型”本身影响了某些政治实践的走向,而数据库的这种特性也使算法成为了重要的信息工具。在这里,把数据库视为具有社会学意义的话语表明,依托数据集合而得以实现的算法本身并非公正。因为,数据由此成为了一种“可操作”“可形构”的“类型”存在。所以,算法也因此可被视为依靠计算机程序处理数据集、帮助人们了解和认知社会秩序的权力话语。在话语形成的场域中,各种力量交叠释放用以维持话语本身的存在,如福柯所说:话语的制造同时受一定数量程序的控制、选择、组织和再分配,这些程序的作用就在于赋予话语本身的某种合法性权力。如今,现代化技术已表现出某些极权主义的特质,它最大限度地利用数据,全面入侵公众的社会政治生活。因此,不可避免地,算法的权力会形塑我们的意识框架及行动方式,其势必也会给公众表达带来种种风险和挑战。
算法赋权于公众表达,同时更掌控着公众表达。那么,算法的背后是什么?算法为公众表达所带来的危机因何而生?显然,作为一种技术人工物的算法,并非独立存在,而是与其所处社会发生联系、互动。拉尔夫·施罗德(Ralph Schroeder)曾提醒:技术越来越多地渗透到建立在先前媒介基础上的社会生活中并试图再扩展它们,这一变化由技术指向市场、政治和文化的发展。而从另一方面看,资本和政治同样对技术进行反向合围,诚如道格拉斯·凯尔纳(Douglas Kellner)等学者所言:马克思的“资本”范畴仍然至关重要,因为其将在一定程度上决定信息的生产和分配;更广泛地说,技术、资本和政治的相互联系构成了如今这个时代的社会母体。因此,一个不能忽略的深层问题便是:技术、资本与政治之间的互动,是今日公众表达危机的生成情境和根本来源。
在《后现代状况——关于知识的报告》中,弗朗索瓦·利奥塔(Jean-Francois Lyotard)曾深刻揭示了技术与资本之间的关联,他认为,第一次工业革命的来临确认了技术与资本的联姻。一个清晰的逻辑是:为求得科学真理所采用的几乎所有技术手段都需要资本的助力。这是因为,工业革命使资本主义开始从工场手工业向机器大工业过渡,而知识从蒙昧到科学的转向必须顺应这一生产关系的变化。利奥塔指出:“科学语言的竞赛规则成了有钱人的规则,钱财愈多,掌握权利的机会就愈大。因此,一种财富、效率和真理也就随之建立起来。”当今世界也是如此,技术所做的选择本质上并不来源于自主的公众,而来源于具有垄断性质的大财团、巨头公司,资本力量对决定技术的顶层设计、现实发展和使用方式具有重要作用。正如美国技术哲学家兰登·温纳(Langdon Winner)指出的:在美国等国家中,全球化企业和它们的高层管理团队被认为承担了更多决策权,在这些社会里,国家已成为一种“公司民主”,被认为是独立于政府之外的、被公司利益左右的机构。
在这种情况下,“数字资本主义”(digital capitalism)必然成为一种新型的、信息化的资本主义作用于当前社会环境。按照丹·席勒(Dan Schiller)的看法,“数字资本主义”早在20世纪70年代末就成为了世界政治经济的结构性转变标志,他认为,数字时代的人们围绕信息领域的较量将持续输出,而资本主义的数字化并不能超越其内在的危机趋势。其根本原因在于,资本对受众的剥削在数字技术的包装下将变得更加隐匿,就如同算法的“不透明”性一样,数字技术的迷魂阵往往成为了资本力量得以放肆运作的基础条件。
当前,资本与技术建立的“标准化”生产结构正在倒逼第三世界卷入“数字资本主义”的浪潮。如赫伯特·席勒(Herbert Schiller)所说,推动其他国家追随电子技术的潮流并不完全是出于人类进步的愿望,它主要来自于世界商业体系的竞争性力量。尽管现代化技术常常被包装成解决长期存在的社会弊病的良性方案,但技术绝不仅仅是其所声称的“自由主义”取向,事实上,数字经济依赖于一条殖民主义路径,其反过来又有助于复制种族化和新的殖民世界秩序。概言之,技术往往强化和加速了原有的社会不平等,并且使原有的压迫性结构逐渐趋向于一种技术的自动化,这一技术层面的转型不仅受制于资本力量的驱动,同时,也使一种资本的合法性控制变成一种确定性的技术原则。
如此,为科技公司和社交平台算法技术所架构的公众表达,必然也会遭遇难以剥离的统治性力量。如当前,数字媒介平台正在围绕算法技术和资本力量组织起来,并延伸至我们的日常生活和自我意识中。这个过程使“不平等”和“标准化”以某种技术原则和商业逻辑延续到广泛的公众表达场域,公众表达实践也就由此变成了由技术和资本所定义、操控的公共政治生活。
随着生产方式的不断完善,资本借助技术的力量开始更多影响人类的政治活动,政治力量亦通过收编技术力量实现了自身权力的再集中。正如前文所述的美国大选,当技术力量突破了原有范畴,开始被政治力量裹挟,算法即可通过政治活动操纵民意。这其中涉及了两个面向,一是技术的政治化;二是政治的技术化。
从技术的政治化方面看,工业化进程导致的技术的无度扩张不仅削弱了人类的主体性,更使技术演变成了具有一定自主性的、拥有权力的高效系统。具体而言,经雅克·埃吕尔和兰登·温纳两位学者发展的“技术自主论”(autonomy of technology)思想深刻阐释了现代技术的政治本质。从人类社会的角度看,政治和技术的结合是十分重要的历史现象,而我们却常常绕过技术事实单纯使用政治理论解释现代政治行动。这种“技术的缺席”现象使一切政治活动在一种技术合法化的语境下展开。从根本上讲,技术具有一定的政治意向结构。在温纳看来,现代技术的这种意向结构可被称为“技术政治”,其基本内涵在于:现代技术条件的统治取代了其他的构建、维持、选择、行动和执行方式,这些方式通常被认为属于政治范畴。而更关键的问题是,技术的这一政治意向结构在很大程度上产生了大多数仆人和少数统治者,这种不平等现象的加剧使技术对政治过程产生持续影响。例如,反映着技术现象的机器、结构和系统,其内部可能体现着特定形式的权力和权威,它们影响社会活动的模式,改变人们的生活方式。由此,政治过程极易变成技术支配之下的实践活动或社会秩序,政治行为在现代技术条件下也逐渐演化成了技术主导的政治实践。
从政治的技术化方面看,正因为技术的政治意向结构的客观存在,政治力量才不可避免地介入对技术的管控乃至收编。埃吕尔认为:当人处于技术组织的中心时,他没有更多的选择能力,当政治力量意识到现代技术在各个领域的有用性时,它就会有意地去利用技术,国家由此成为一个运用现代世界的所有技术并且越来越复杂的技术性组织。而政治力量作为一种国家组织形式试图越过技术本身的霸权,其可能产生两种结果:一方面,政治将成为风控的主要力量,使人对技术力量得以适时超越;另一方面,当政治成为技术手段迈向失控的有力推手,技术就成为了对公众反向驯化的强大力量。然而,很多技术专家认为,互联网等数字技术是一个具有“自治特征”的开放、自由系统,网络空间将自行建构一种普遍的“大致共识”,对技术的治理既不符合技术本身的特性,也越过了科学组织或个人对技术解决方案的最优化承诺。所以,我们能够预见的是,技术将会在“自主性”的道路上走得越来越远,而政治力量在这个过程中将会扮演一个较为艰难的角色,其有可能成为管控技术的重要进步力量,亦有可能被技术的政治意向结构束缚,通过与技术共谋进而生成一种对公众的宰制性力量。
从全球范围来看,政治力量和资本力量形成了对技术的合围,而技术凭借其自主能量反向作用于政治和经济,技术、资本与政治三者之间的博弈使公众表达最终在权力的规训中呈现为一种工具式话语,从而服务于资本和政治的内在逻辑。如有研究指出,美国的科技公司被鼓励在政治领域工作,同时为市场营销、广告收入、关系建设以及游说宣传等工作服务,例如Facebook、Twitter和Google不仅仅推广其服务和数字广告购买,而且还通过与政治工作人员的密切合作,积极塑造竞选沟通。这种政治、资本和技术的共同作用必然会使公众表达呈现一定意义上的情感趋同或情感压制,算法对公众表达的“屏蔽”“下沉”与“伪造”现象就成为一种必然结果,而对公众表达的“引导”和“规训”同样变成了政治、资本、技术场域内实存的隐性权力。信息时代公众的表达并非如想象中那样获得了解放。
从社会层面来看,算法所依托的大数据具有一定的社会属性,这些社会属性背后是商业逻辑和政治逻辑。吉列斯皮之所以认为数据库的设计具有社会学意义,还因为数据的选择从根本上讲仍是一个人为的过程。现实地说,我们可以不改变算法的内置结构,但可以直接改变算法的输出结果。我们只需改变某些输入数据的类型、种类、数量,就可以通过平台过滤掉某些内容,反之也可以通过平台算法助推话语流量的诞生,这反映了算法过程和数据清洗折射出的权力关系。信息时代,算法的数字想象正在走一条“自主性”道路。值得注意的是,这种“自主性”道路存在着双重面向,一方面,算法本身的自主学习逻辑使人类社会的诸多“标准”成为预设的唯一;另一方面,算法本身受制于资本和政治的逻辑,当公众意见未与现代传播技术背后的资本流量、政治观念形成同频共振,公众的表达往往就被算法主动忽视或干预——不管是在数据输入、输出层面还是在算法设计层面,政治、资本、技术等多方力量对公众表达现实图景的合力建构也就不可避免地成为一种现实。
作为以程序设计和数据运算为核心的技术形态,算法具有主观与客观交织、权力与技术并行的双重面孔。作为隐藏在互联网空间的强大力量,算法对互联网上的亿万公众展现出多维的影响。就作为政治传播基本环节的公众表达而言,算法使公众的表达更容易呈现聚合效应,从而在一定意义上强化了公众表达。同时,算法也对公众表达展现出具有破坏力的瓦解作用,它屏蔽和下沉公众表达,引导和规训公众表达,甚至“伪造”公众表达,从而使公共表达本应具有的自由、多元、平等的内核遭遇冲击,如此也将极大影响到未来政治传播的格局。
在技术操控下独立性和自主性受到极大削弱的公众,势必无法进行充分地表达,那么,作为政治传播的主体之一,其与政府、政党、商业机构、社会组织等主体的平等对话将失去现实基础,这是对以多元主体的充分表达与沟通为要义的现代政治传播的根本性挑战。
在传统媒体时代,公共表达的自由、平等也遭遇挑战,公众表达的失真现象同样存在,这种制约基本上来自大众传媒的把关以及受众对信息的主动筛选,这个过程主要基于人本身的自主性。另外,自大众传媒时代兴起的“无冕之王”“舆论监督”等新闻传播话语本身也表明了作为行动主体的媒体人的权力属性和自主性力量。实际上,无论是传统的广播、电视还是报纸,对公众表达的“建构”都常常来自于媒体从业者或受众一方的主动为之。
如今,以算法和大数据为基础的数字媒体平台,情形有本质的不同:虽然算法也是人设计和运行的结果,但这一技术表现出强烈的“技术自主性”,尤其是作为信息社会运行的底层框架,其复杂性和深入性已使其成为了一个既与人类社会紧密关联同时又相对独立的自组织系统。这些自组织系统形成了依托大数据而“判断”和“筛选”的机器化的、数学化的把关机制,互联网上海量而又分散的公众,既无实力亦无意识与之抗衡。如果说传统媒体时代是人通过媒体来干预公众表达,那么在算法时代,在“人”之外,技术系统的力量大大增强了,面对这旧力量和新力量的叠加,在政治传播的场域中,作为参与主体的公众,其利益表达的前景令人担忧。
目前,算法使大数据驱动的信息生产成为常态,我们首先须警惕的是:技术手段在商业平台上可以实现其初步的垄断。就互联网运行的底层技术“算法”来说,资本的逐利本质实现对算法的操控,进而导致对算法正义的侵蚀和解构。就像Facebook和Twitter一样,国内的微博、微信、抖音等技术平台的算法过程也不会,更不可能完全公布于众(已经公布出来的算法仅仅是基本架构而非核心细节),黑箱化、不透明不可避免地成为商业平台的基本技术逻辑,更何况数据库的建立完全内嵌于技术平台本身的架构,公众乃至政府自然无法知晓数据的真实面孔。
如今,互联网头部企业不可避免地在卷入市场化浪潮的过程中受到资本逻辑的牵引。一个不能忽略的事实是,中国的互联网公司较为自由地利用境外投资资本;反过来,这些资本又急不可耐地试图从不断膨胀的中国市场上分得一杯羹。面对资本的无度扩张,中国的政治力量往往会通过对商业平台进行合理干预和管理,确保资本力量在一定程度上温和有序,这是中国特色社会主义政治制度的独特优势所在。另一方面,由于媒介技术力量的超越性存在,政治力量也将追随技术逻辑通过软性手段来实现自身的权力控制,并努力在与资本力量的博弈中推进国家与社会的可持续发展进程。因此,长远来看,政治力量与资本力量借技术之力,将成为未来政治传播场域中的强势主体。
当前,基于大数据的算法正在使人类的预测和选择成为一种本不应存在的“确定”,以至使这种“确定”逐渐全域泛化,最终消除人类世界的诸多弹性和可能。换句话说,当人们开始对算法和数据的效能产生过度期许时,对强大的技术和权力客体曲意逢迎,此时,算法不再完全以服务于人为目的,而是通过其权力属性将人收编,其带来的后果便是信息传播和公众表达面临真实性危机。
从根本上讲,被算法屏蔽、下沉、引导、规训甚至是“伪造”的公众表达,意味着公众舆论的“失真”,即经过算法再造的媒介平台上所呈现出的公众舆论,是局部的,或者是扭曲的、虚假的。然而,现有媒介技术条件下的“大数据迷信”会使得网络公众表达呈现出的“数据”被政治治理主体作为“舆论”或“舆情”所考量,进而纳入政治决策。问题即在于:如果连沟通对象真实且全面的声音都听不到,又如何有针对性地对公众“喊话”?如何保证政策的制订是有效的?
当前,技术霸权和资本扩张这些现实境况导致了“私有政治”的诞生,即技术和资本等力量在逐步私有化的过程中形成合力,通过建立标准主导一定范畴内的政治实践,这对国家政治的介入形成了极大冲击。这其中的一个主要表现是:技术平台倒逼传统媒体进行信息生产的转型。如果传统媒体机构不得不使用这些平台来生产、传播信息,那么技术、资本的叠加就会给传统媒体的信息生产带来一定风险。例如,商业平台可以对新闻进行二次生产,并按照一定技术逻辑分发信息,当断章取义、修改流量、下沉内容、伪造表达这一系列可能存在的风险已经成为一种形塑公众表达的外在力量,未来公众与政府间的沟通将在很大程度上被资本和技术裹挟。
从中国的实际情况来看,2021年9月29日,国家网信办发布“关于印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的通知”,《意见》明确指出,当前算法的不合理应用影响了正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序,给维护意识形态安全、社会公平公正和网民合法权益带来挑战。这表明,政府已对算法技术影响良好政治秩序、阻碍经济社会健康发展的负面作用有所警惕并采取了规制措施。尽管政治、资本、技术三者之间存在相互博弈的关系,但在中国语境下,政治力量将有可能发挥其有力作用,实现对资本和技术的有序引导与规制,从而为营造公众表达的良好环境作出努力。并且,从技术发展的趋势来看,政治对资本的有效制约和对技术的稳妥利用也将是一项长期的工作,这一过程持续构成为中国政治传播格局的基本面向。
新媒体曾经带给了人们有关公众表达崛起的美好想象,然而,在以算法为代表的带有明确主观意志的技术的冲击下,这一想像也许将成为幻想。在数字媒介环境中,技术、资本和政治成为形构社会的主要力量。如果这些力量之间的博弈在自我利益和自由资本的驱动中不断突破行动的底线,那么政治传播就将面临“多元主体”解构的风险,公众的缺席将是民主政治不可承受之伤。因此,如何解决这一问题,将是未来中国政治传播的关键议题,也是中国政治治理面对的时代之考。
注释:
① 何晶:《“底层表达”视角下中国政治传播研究的路径创新》,《新闻大学》,2021年第1期,第48页。
② Louw P.E.TheMediaandPoliticalProcess.London & Thousand Oaks & New Delhi:SAGE Publications.2005.pp.6-7.
③ Sordi P.TheAlgorithmicNarrator.Proceedings,vol.1,no.3,2017.p.47.
④ 荆学民:《微观政治传播论纲》,《现代传播》,2021年第7期,第18页。
⑤ 郑永年:《技术赋权:中国的互联网、国家与社会》,邱道隆译,东方出版社2013年版,第132页。
⑥ [美]凯斯·桑斯坦:《网络共和国》,黄维明译,上海人民出版社2003年版,第1-2页。
⑦ Timberg C.,Dwoskin E.TwitterisSweepingOutFakeAccountsLikeNeverBefore,PuttingUserGrowthatRisk.The Washington Post.https://www.washingtonpost.com/technology/2018/07/06/twitter-is-sweeping-out-fake-accounts-like-never-before-putting-user-growth-risk/.July 6,2018.
⑧ 环球时报:《社评:推特,你应该最清楚自己多么虚伪》,中华新闻网,https://news.china.com/zw/news/13000776/20200616/38360008.html,2020年6月16日。
⑨ 李子李子短信:《当AI学会性别歧视|深度》,果壳微信公众平台,https://mp.weixin.qq.com/s/fjDhsVaCa9-2xVNLv9lP8A,2018年8月19日。