算法推荐视域下思想政治教育的危机研判与应对策略

谭钰莹

摘 要：人工智能时代，算法推荐技术以其精准画像、精准迎合的优势，成为高校思想政治教育新的实践背景、发展契机和技术工具。高校思想政治教育在与算法推荐技术深度耦合的同时，也面临教育者主导地位被消解、话语体系被解构、价值共识凝聚被削弱等危机。对此，必须利用主流价值引导和驾驭算法，加强算法和信息素养教育，推动算法主动融入高校思想政治教育话语传播创新，切实提升高校思想政治教育实效性与针对性，使高校思想政治教育突破困境，化危为机。

关键词：算法推荐；思想政治教育；实效性；危机；应对

中图分类号：G4     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.24.077

2021年7月，国务院印发的《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》中明确提出，要“推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量”。伴随人工智能时代的到来，算法推荐技术不仅成为各学科学者高度关注的重大课题，也对高校学生的认知行为产生了深刻影响。同时，学界也产生了大量关于算法推荐系统的研究成果，包括算法推荐系统的生成、危害以及风险规避。然而，关于算法推荐与思想政治教育相结合的研究成果却并不多见。当前，算法推荐技术已经与生活世界深度融合，高校想要提高思想政治教育的实效性，必须对算法推荐介入下高校思想政治教育的现实危机进行审视和研判，探索行之有效的应对策略。

1 算法推荐介入高校思想政治教育的研究现状

本文基于中国学术期刊出版总库中国知网CNKI，对文献进行精准匹配检索，时间截至2023年5月18日，以“算法”“算法推荐”“思想政治教育”“高校”等词为主题词进行检索，经筛选后最终获得研究文献195篇。

1.1 科研团队与机构

在CiteSpace软件帮助下对发文作者展开分析，发现出现频次最多的三位作者为董圆圆、王学俭、冯瑞芝，作者间发表论文数相差不大，并未形成有效的学术合力。对发文机构进行分析得出总量排名前三位的高校分别为兰州大学、复旦大学和华东师范大学，皆为拥有马克思主义理论一级学科博士点的重点科研院校，在相关学科领域具有较强研究水准。通过与作者合作网络比对发现，虽然有大量机构在进行相关研究，但各单位间没有建立起有效的合作关系。

1.2 核心主题

关键词是对文献主要内容的概括和浓缩。由Citespace对数据源进行分析，发现“人工智能”“算法推荐”“耦合逻辑”“师生关系”“大学生”等是该研究中出现频次较多的关键词。可以看出，国内学界对该问题的研究主要集中于对算法推荐介入思想政治教育中教育者、教育对象、教育载体、教育内容以及价值、风险问题的探讨，而将算法推薦介入高校思想政治教育这一特殊场域的研究相对较少。

2 算法推荐与高校思想政治教育的耦合逻辑

习近平强调，要推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。从个性化阅读内容到智能化“观念建构”，算法推荐已实现了角色和功能的转变。从高校的角度考察算法推荐和思想政治教育的耦合逻辑，可以看到算法推荐对高校思想政治教育的创新发展起到赋能作用，高校思想政治教育也引领着算法推荐的价值导向。

2.1 算法推荐技术的运行原理

“算法”起源于计算机领域，其本质是由一系列公式和代码为解决具体问题所组合形成的指令，是“一种有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”。而算法推荐属于智能算法中的特定分支，是为了与用户需求和信息供给相匹配而被设计出来的智能信息技术。算法推荐以其高度智能、独特的技术运行原理，对大学生的认知行为产生了深度影响，由此与高校思想政治教育过程发生耦合。

主流算法推荐主要包括基于协同过滤寻找“同类人”、基于内容进行“画像”、基于相似语义推荐以及基于实时热度推送高点击率的信息等类型。不同算法推荐技术有着基本重合的运行原理：一是建构算法“内容池”，对海量数据进行整理、特征提取和分类标注；二是对用户特征进行精准“画像”，通过“考察”用户的个人偏好、浏览记录等特征，为用户贴上不同标签，从而描绘出一幅活灵活现的用户画像；三是做好内容端和用户端的耦合匹配，机器将内容端、用户端的特征数据和实时情境数据导入“用户内容满意度”的函数中，便可推测出是否要对该内容进行推送，简单来说就是“投其所好，送其所要”。

从运行原理看，算法推荐完成了从粗放的关键词搜索、聚合归类到精准匹配用户信息需求的跨越式发展，成为能够深度挖掘数据、自主学习并举一反三的“画像师”“读心者”，第一次将量身定制的个性化传播从概念变为现实，实现真正的“懂你”。

2.2 算法推荐与高校思想政治教育的内在关联

算法推荐赋能高校思想政治教育的创新发展。马克思指出：“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程。”因此，算法推荐时代的来临必将引起高校思想政治教育的深度变革。

算法推荐的广泛应用一方面突破了以理论灌输和说服教育为主的传统教室授课模式，另一方面实现了高校思想政治教育对学生精准聚焦、靶向施策的目的。从教育者端看，教师可采用“基于内容进行画像”的算法推荐技术，制定符合学生思想特点的推送方案，实现信息与受众的点对点匹配。从受教育者端看，算法推荐根据学生残留的网络碎片信息分析历史行为数据，将与其思想行为相符的教育内容精准投送到个人社交平台。从算法设计主体与相关责任部门视角出发，面对校园网络舆情问题，算法推荐可以将有针对性的教育内容嵌入传播链条源头，以显性与隐性结合的教育手段，帮助学生接受主流价值观熏陶。

2.3 高校思想政治教育引领算法推荐的价值导向

“在一个媒体和代码无处不在的社会，权力越来越存在于算法之中”。信息化社会的算法权力已经弥散、渗透进互联网的每一个角落，重塑着人们的价值理念和行为模式。由于其背后的资本逻辑和工具理性特征，原本用来过滤无用信息的算法推荐以“流量为王”，用低俗娱乐信息吸引用户视线，导致价值失序、行为失范和话语失声。因此，为了展现算法推荐正向积极的一面，高校思想政治教育必须赋予算法推荐价值正当性，掌好算法推荐的“舵”，才能为算法设计者、把关者和学生用户带来精神滋养，矫正其价值取向，确保其驶入正确航向。

3 算法推荐视域下高校思想政治教育的危机研判

作为不断变化发展着的应用型科学，算法推荐技术在赋予高校思想政治教育转型以契机的同时，也带来了危机与挑战。

3.1 去中心化：工具理性消解高校思想政治教育者的主导地位

习近平总书记指出，思想政治教育“要坚持主导性和主体性相统一”。然而在算法推荐时代，网络空间中信息传播呈现出去中心化、扁平化的特征，人人皆可成为信息传播的节点。这种去中心化的特质反映在高校思想政治教育实践中便造成了受教育者主体性的全面激活和教育者主导地位的不断消解。

首先，工具理性凌驾于价值理性之上，议题设置决定权由人过渡到物。马克斯·韦伯认为，工具理性行为是将目标作为自己的行为导向，在所追求的功利和利益的驱使下，用某种手段实现自己所期望的终极目标。在传统高校思政教育模式中，议题设定和活动的具体开展是由教育者主导的。然而在算法时代，工具理性僭越了价值理性，议题设定权被让渡给了机器。算法推荐为增强学生用户黏性，一般会设定吸引眼球的话题，那些具有思想性和知识性的教育内容则会被忽视。长此以往，学生用户得不到正向价值引导，容易陷入价值虚无的泥潭，一不小心就会受到西方普世价值、历史虚无主义等思想的毒害，导致国家认同感下降，威胁我国意识形态安全。其次，高校思想政治教育者的主導地位不断弱化。算法赋权下主流媒体和教育者面临边缘化风险，受教育者则可以通过发布、转发、评论等方式，全面激活自身主体性。如学生群体可以选择感兴趣的话题标签执行算法的信息过滤。当前，很多高校思想政治教育活动依托网络空间开展，教育者与受教育者以符号形式出现，如果教育者对算法推荐工作原理认识不到位，就无法把握思想政治教育活动全程。

3.2 泛娱乐化：受众本位解构高校思想政治教育的话语体系

马克思认为，“人们为之奋斗的一切，都同他们的利益有关”。算法推荐遵循的资本逻辑，是指资本追求剩余价值的增殖扩张逻辑。资本的天性是逐利，资本裹挟下，商业媒体往往忽略信息的真正价值只着眼于攫取流量带来的利益。低俗娱乐信息筑成以“受众本位”为主体的围墙，构建出尼尔·波兹曼所说的“娱乐之城”，人们心甘情愿地成为娱乐的附庸，结果是人们成了一个娱乐至死的物种。

思想政治教育话语是教育者在思想政治教育过程中所使用的话语表达和模式。在算法推荐助力下，夸张、短小的泛娱乐化内容开始向校园渗透，试图以趣味性弥合思想性、价值性，从而解构高校思想政治教育的固有话语体系。主要表现在：其一，在资本驱动下，主流媒体被娱乐媒体持续挤压，传播主流意识形态的话语体系建设出现缺陷。其二，灵动性的充实必然带来权威性的丧失，吸引力的提升必然带来严谨性的下降。娱乐化媒体传递的低俗内容会对传统高校思想政治教育系统性、逻辑性的话语体系造成冲击，甚至误导高校思想政治工作者，使其过分迎合大学生的心理需求，本末倒置。

3.3 圈层化：“信息茧房”削弱高校思想政治教育的价值凝聚

算法推荐的介入在巧妙解决传统思政教育内容严肃古板、生活化水平低问题的同时，也加剧了“信息茧房”效应。

桑斯坦认为，“信息茧房”就是“只听我们选择的东西和愉悦我们的东西”，是一种“偏食”行为。学生进入充满同质化信息的“回音室”中，不感兴趣的异质信息则被排斥在“回音室”之外。久而久之，这些经过算法精心筛选的同质信息共同完成了对个体的规训和操纵，而高校思想政治教育内容难以打破价值壁垒进入“回音室”，最终导致学生认知结构固化，形成刻板效应，陷入算法“舒适圈”。此外，算法推荐将具有相同兴趣的学生聚集起来，形成各种社交圈层。圈层内成员与外部世界交流减少且拥有相似的观点，经过时间累积群体间异质的特征愈发明显，传统思想政治教育内容无法进入圈层形成价值引领。在面对热点问题时，这种群体往往容易在极端情绪的支配下做出非理性的偏激行为，形成群体极化现象，严重妨碍价值共识凝聚。

4 算法推荐视域下高校思想政治教育的应对策略

4.1 从“遮蔽”到“解蔽”：利用主流价值驾驭算法，实现主体性复归

从技术哲学角度看，算法推荐技术的广泛应用会形成一种自主性力量。当这种力量使技术脱离了人类的控制，就会导致人的主体性被遮蔽。具体到高校思想政治教育过程即算法推荐的工具理性对高校思想政治教育产生“遮蔽”风险，因此，必须夯实算法价值基础，呼唤思想政治教育主体性的复归。

第一，坚持主流价值观主导地位。当前，各种社会思潮在网络空间内暗潮汹涌。因此，高校思想政治工作者首先应守住思想舆论阵地，坚定党性立场，在思政课上广泛调动大学生接受主流价值观教育的积极性。另一方面，教育者也要旗帜鲜明地抵制异质文化，不因在网络空间中的身份隐退而丧失职业道德，时刻弘扬主旋律，巩固马克思主义的领导地位。

第二，发挥主导作用赋予算法推荐以价值理性。在算法推荐的信息收集环节中，高校思想政治教育者应提高筛选能力，提高警惕，避免不良思潮渗透进校园生活。在信息推送环节，要根据大学生群体的差异性，将符合高校育人目标与学生认知结构，且学生感兴趣的优质内容分发给学生，让算法推荐的偏好向社会主义核心价值观靠拢，强化教育者的主导地位。

4.2 从无序到有序：加强算法素养教育，营造清朗信息环境

高校思想政治教育是以师生双方为主体的实践活动。因此，要想应对算法推荐所带来的危机，就必须首先提升师生的信息素养和算法素养，为高校思想政治教育凝聚共识增添人文意蕴。

对高校思想政治工作者来说，一是要对算法推荐的基本运行原理和其隐性权力有全面认识。二是要了解现实热点事件背后的“算法之手”，引导学生感受算法的存在。三是在思政课上利用算法技术和时事热点设计相应议题，吸引学生讨论和互动，从“身体在场”转变为“思维在场”。对于学生，首先要对算法推荐在生活世界中的具体表现有一定认识，并积极寻找多样化信息以满足自我需求；其次要提升信息甄别、分析及整合能力，减少对低俗内容的关注，以提高优质内容的推荐概率，营造清朗的信息环境。

除教育者和受教育者外，还要提升算法人员的价值理性。算法自身没有意识，它由人创造又用之于人。算法技术人员可以重新设定信息分配机制，把握好思想政治教育内容的比重，通过限定推送比例，均衡地将各类内容呈现给用户。

4.3 从介入到融入：推进高校思想政治教育话语创新，实现精准高效育人

当前，必须加大高校思想政治教育思维、手段和话语的创新力度，使算法推荐从介入到主动融入教育实践过程中，更新算法推荐“内容池”，才能充分适应算法推荐时代的新情境、新主体。

首先，要建立个性化、精准化的思维方式，全面把握学生的利益诉求、情感需要、思想动态和认知规律等，为不同圈层学生量身打造更个性化的教学内容，使困在“信息茧房”中的学生主动“破茧”。其次，要改变传统思想政治教育手段单一刻板的局面，运用新颖的教育方式和载体，实现价值灌输与交流对话融合、正面灌输与情境教学融合。例如，运用大学生喜闻乐见的短视频、直播、Vlog等形式制作教育内容，提高大学生的内容认同，改变刻板印象。最后，要消除教育话语隔阂，避免过多使用抽象严肃的训诫语调和政治名词。教育者应尽力塑造接地气的话语风格，在坚持马克思主义话语科学的基础上，引导学生拓展新的兴趣增长点，突破舒适圈，让高校思想政治教育更有温度，实现同频共振、声入人心。通过思维、方法及话语等方面的创新，高校思想政治教育才能借助算法转型的“东风”，更好地践行育人初心与使命。

参考文献

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