算法推荐影响青年价值观的逻辑、风险与应对

摘 要：算法推荐作为一种赋能技术，蕴含着“求真”“向善”“尚美”的向度，因技术工具嵌入、话语权力交织、资本要素裹挟等综合作用对青年价值观产生双重效应。一方面，算法推荐在精准把握青年思想动态与价值取向的基础上，凭借“用户画像”、精准推荐等优势为青年价值观塑造提供新范式。另一方面，价值失序、行为失范的算法乱象频发，衍生了“信息茧房”加剧青年认知固化、去中心化消解主流意识形态、算法黑箱遮蔽事实真相与算法歧视极化群体偏见等风险，使青年价值观塑造面临信息圈层化、多极化、失真化、非理性化风险。因此，需从数字素养、主流价值、公开透明、法律规制等维度出发，推动算法推荐实现多元共治、良性发展，为塑造青年价值观营造风清气正、群防群治的算法生态环境。

关键词：算法推荐；青年价值观；主流价值

中图分类号：D43

文献标志码：A 文章编号：1002-7408（2024）12-0040-07

习近平总书记强调：“从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段。我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力。”^［1］这一重要论述指出算法推荐已经成为新兴信息技术创新的重要内容，并为算法有效治理指明了方向。现阶段，青年活跃于各大算法平台，算法推荐已成为青年价值观塑造的重要影响因素。一方面，基于用户画像的精准识别算法推荐深入挖掘青年人的兴趣与偏好，进一步深化了主体认知；另一方面，价值失序、行为失范的算法乱象频发，“信息茧房”、去中心化、算法黑箱、算法歧视等风险影响了青年价值观形成，使其呈现多极化、圈层化、失真化、非理性化的特征。因此，只有深刻揭示算法推荐的生成逻辑，审视算法推荐影响青年价值观的现实风险，才能找到针对性强的应对之策。

一、算法耦合：算法推荐影响青年价值观的生成逻辑

算法推荐作为一种赋能技术，因技术工具嵌入、话语权力交织、资本要素裹挟等综合作用对青年价值观塑造产生多层次、全方位、宽领域的影响，俨然是一把“双刃剑”。一方面，算法推荐信息分发与传播的模式，塑造出“千人千面”的画像，满足了青年用户个性化、多元化的信息筛选与匹配需求。另一方面，算法理念偏颇存在的“把关权”缺失、“利益至上”倾向，使青年陷入“囚徒困境”。据此，多维审视算法推荐的本质，分析算法推荐影响青年价值观塑造的生成逻辑，是有效遏制算法“算计”青年的重要前提。

（一）青年出场：共建共治共享算法，重塑价值取向

青年正处于“拔节育穗期”，青年的价值观是时代精神追求、国家发展驱动和社会矛盾显隐的“[HJ]感应器”。青年作为算法社会的“原住民”，深受算法影响，又助推算法进步。算法推荐深度嵌入的互联网世界，是青年人共建、共治、共享算法的重要场域，其价值观的形成深受其影响。第一，青年是算法时代的共建者。《中国互联网络发展状况统计报告》显示：截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，其中，20-40岁网民占比最高，为32.9%^［2］。可见，青年用户作为互联网的主力军，对于新技术以及信息的接受程度较高。《2023中国开发者调查报告》指出，目前40岁及以下的程序员从业人数逐年上升，占比高达93.0%^［3］。毋庸置疑，青年是算法技术研发的中坚力量，他们的积极探索与实践不仅可以促进算法社会的信息传播与分发范式朝数字化方向发展，也能够推动互联网相关行业与技术创新，对算法推荐创造性应用与转化发挥着至关重要的共建作用。第二，青年是算法社会的共治者。置身于互联网，青年不仅共同见证了算法时代的演进历程，也为共同治理算法社会贡献了青春力量。一方面，青年在算法社会中积极行使参与权、表达权、监督权等民主权利，通过线上、线下等多元渠道参与公众商讨、分享见解，向相关治理与监管部门表达诉求，以便于健全算法推荐规定的用户反馈与监管机制。如2022年3月施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》），出台前采取多种方式征求、采纳广大青年用户的合理意见。另一方面，青年在算法社会中自觉履行义务，遵守有关算法推荐的法律法规与道德准则，理性审思算法推荐衍生的价值失序、行为失范乱象，共同营造健康向上的算法社会氛围。第三，青年是算法平台的共享者，兼具信息接收者与分发者的双重角色。一方面，青年是算法平台的信息接收者。算法推荐作为新生事物，一经诞生，便公平惠及所有用户，其精准推荐与个性化定制功能对青年用户产生了巨大吸引力，最大限度地满足了不同青年获取信息的饱和程度以及个性需求，实现了适配信息的供需对接。青年足不出户，便可借助各大算法平台推送的内容信息“知晓天下事”，成为算法推荐最直接、最广泛的信息接收者。另一方面，青年也是算法平台的信息分发者，他们思维敏捷、富有个性、触类旁通，能快速适应瞬息万变的算法时代与信息分发模式。各类社交媒体平台的兴起，为青年主动参与创作、即时抒发见解、传递情感价值提供了现实契机。然而，青年也容易被卷入算法平台构设的“短”而“快”的碎片化信息场域中。在碎片化、零散化信息的冲击下，青年投入的时间与精力被过度消耗，这种倾向使得他们在信息分发时，更注重追求短期效益和快速反馈，这必然会减少探究层次深、覆盖知识广、研究价值高的作品创作，亦会相应增强对碎片化信息的关注粘性。“与算法推荐短而快的传播载体相伴而生的是价值观呈现方式的零乱芜杂和碎片化”^［4］，算法推荐的信息分发模式在不知不觉中影响青年的价值判断及行为选择。当前，青年需要理性认识算法推荐带来的机遇与挑战，以解决其产生的价值[XC牴.EPS;P]牾与困惑，进而重塑价值取向，这实质上反映了青年的出场逻辑。

（二）技术逻辑：扩大消息供给，实现精准推送

算法推荐是利用算法对用户进行个性化推荐的技术，其基于用户的浏览记录等历史行为为之画像，通过统计学方法预测分析并挖掘潜在行为偏好特征，从而为用户推送符合其偏好的信息，实现信息的精准分发和偏好的精准匹配。算法推荐的主要类型包括以下方面：基于行为的协同过滤匹配“相似用户”、基于内容推荐适配用户动态行为偏好、基于关联规则推荐提取用户项目间共同属性特征、基于热度推荐响应时下流行内容、基于深度学习实现跨平台信息融合等。虽然不同算法推荐技术的类型及功能各具差异，但其运行的技术逻辑却有着基本的相似性。然而，这一看似高效便捷的信息分发模式，对青年价值观的影响却不容小觑。首先，扩大消息供给，获取和整合海量数据。数据是算法推荐的依据，算法遵循数据呈现的规律为用户生成最终的推荐结果。平台通过收集青年的上网行为数据，进行数据清洗和预处理，对海量数据分类标注、整合，从而精准推送个性信息，使其成为算法推荐的增量。值得注意的是，若算法推荐过分追求流量及点击率，大量不实或不良信息被高频次推送，则不可避免会潜移默化地影响青年的价值认知与判断。其次，精准建立“用户画像”和“物品画像”。“用户画像”是算法推荐中不可缺少的重要内容，主要是根据用户端的基础信息（性别、年龄、地域等）、行为偏好以及生活习惯等抽象出标签化模型，即给用户“贴标签”。“青年画像”是“用户画像”概念的形象化表达，是实际反映青年的特征描述、行为判断以及需求预测的标签刻画的画像方法。这个过程体现了内容推荐的核心思想，通过获取、挖掘并预测青年的历史行为，以此掌握其行为及动态。然而，如果画像的构建过程失之偏颇，则会导致青年接收的信息局限于某一特定领域，限制其视野与思维的拓展，进而影响价值观的形成。相较于“青年画像”，“物品画像”的构建主要是基于内容的挖掘从而对物品的功能、设计、流行趋势特征进行提取，对用户分门别类贴上标签以进行聚类分析，为实现物品的精细化推荐提供实施路径。值得一提的是，过度开发只重视利益而忽略价值取向的“物品画像”会将青年推入消费主义的深渊，影响其价值判断与价值追求。最后，计算用户与物品的相似度，实现内容端与用户端的耦合匹配，展示和反馈推荐结果。根据青年的主观需求和物品的客观属性，结合相似度计算结果，系统生成符合青年群体兴趣、需求及主流价值观等推荐内容的排序和结果。信息被推送至青年用户时，他们可对推荐内容和结果作出反馈和评价。但面对海量信息时，青年如果缺乏一定的信息甄别能力，就只能寻求推荐信息分发与价值观塑造的“最大同心圆”。因此，只有进一步优化算法推荐模型，对信息内容推荐实现动态调整和精准预测，才能为青年价值观的塑造营造积极健康、富有活力的算法生态环境。

与常规算法相比，算法推荐不仅具备了关键词检索以及聚类叠放功能，而且具有基于消费者行为模型计算出用户行为偏好，并创造性地为用户提供内容推荐与物品推荐的高度适配性。算法推荐不仅是一项凭借获取海量信息、提取用户特征、分类整合数据而直接推送的粗放型算法推荐技术，也是一项依靠扩大消息供给、识别用户偏好，继而实现精准推送的精密型算法推荐技术。因此，扩大消息供给、实现精准推送是算法推荐“求真”的鲜明特征。

（三）权力逻辑：聚焦话语互动，支配价值输出

从技术构成要素的异质性来看，“技术是负载价值的”^［5］，对技术价值负载的深入认识直接关涉技术决定论以及社会建构论这两种基本的技术观。显然，技术的价值负载是在技术与社会的良性互动整合中形成的。伴随着互联网技术的更新迭代，第三产业如雨后春笋般崛起，其通过高度集中的算法控制海量信息流动，对社会关系产生深远影响。算法推荐技术作为支配用户权力的“新自变量”，若直接关涉人与人之间的利益关系，就会拥有支配人的权力，从这个意义上看，便赋予技术以“权力”的特征。但技术价值负载并非意味着技术本身具有价值判断，而是人类自由意志的选择赋予算法的结果，实质是人的主观选择。因此，算法推荐作为一种利用算法技术实施推荐的实践行为，其场景应用和发展前景取决于算法推荐的幕后“操纵者”。虽然算法受一定技术、权力、资本的操控，但不可否认算法本身伪中立性的立场，“技术中立”不等同于“价值中立”。技术“求善”、算法“向善”是人类赋予其主流价值观引领之后普遍追求的结果。

那么，算法推荐是如何作为一种隐性的话语权力出场的呢？算法推荐基于话语互动响应当下网络“热搜”。在网络空间，单个个体为社会热点“发声”的范围和力度通常是微乎其微的，但短时间内众多用户同时聚焦某一话题或热词，编织成“众人拾柴火焰高”的密网，其影响力便不容小觑。然而，由于缺乏价值理性的引导与有效的“把关人”机制，算法推荐往往在话语权力的驱使下，以“带节奏”的方式，持续将包含负面属性或带有争议的新闻、话题送上“热搜”，从而引发用户展开激烈争论，致使话题不断发酵，进而控制网络舆情的导向。由于缺乏足够的信息辨别与思辨能力，青年长期接触此类信息内容，将逐渐习惯于快节奏、高刺激性的信息分发方式，更容易受到网络舆情的影响，从而作出错误的价值判断，形成错误的价值观。话语互动的权力本应掌握在用户手中，而受一定人为因素影响的舆情传播使得算法推荐从某种意义上逐渐发展为控制人们利益支配、观念传递与价值引领的话语权力。在算法本身对信息内容保持伪中立性的前提下，要明确算法本身没有选择的权力，而是算法设计者的意图、目的在驱动算法适配用户偏好的动机。算法设计者实现了对于投放内容、数量和时间调控、过滤的深度干预，“设计者的选择和判断会在潜移默化中提升自身价值的话语权，改造和重塑算法使用者的价值观”^［6］，从而影响青年用户的价值观和信息输出的权利。

（四）资本逻辑：资本技术“合谋”，利益流量优先

算法推荐的特点、结构与功能，决定了其技术逻辑和权力逻辑生成的必然性，也决定了资本深度介入算法推荐的必然性，从而形成集技术、权力、资本为一体的算法推荐技术。算法推荐的资本介入在实践中催生出“利益至上”的信息分发原则与“流量优先”的市场运作模式。一方面，算法平台基于“用户画像”，通过不断迎合用户需求偏好、满足猎奇心理，以获取点击、评论与推荐量，增强用户的粘性以及卷入度。算法平台可以将稳定的流量变现为现金流，使得潜在的流量变现能力粲然可观，极大提升了资本逐利的速度与空间。资本介入算法在于反复向用户推送有流量或有热度的话题，使得话题关注度居高不下，如此，青年人作为网络主力军便陷入资本长期占领算法场域的循环之中。另一方面，“流量至上”干扰青年审美价值观的形成。在资本逐利的弊端显现时，算法推荐技术会在信息加工过程中不可避免地遮蔽“求美”的主流价值观。这种“流量至上”的工具理性僭越价值理性，不可避免地带来价值失序、行为失范的算法乱象。随着各类短视频平台的兴起，受到资本逐利本性的影响，出现了不少凭借“刻意扮丑”、“猎奇”而博取流量的“网红”，导致平台充斥大量轻质量、重流量，试图挑战社会认知、突破伦理道德底线的内容。在资本与技术的合谋下，算法推荐为获取流量、利益，不断挤压主流价值观的传播空间，造成“劣币驱逐良币”的困境。以流量为目的的“推荐”会潜移默化地影响青年的价值取向与价值判断，干扰青年价值观的“尚美”取向。只有科学、合理地规范算法推荐的运行，才能推动算法推荐技术重塑青年群体价值观。

二、算法异化：算法推荐影响青年价值观的风险表征

价值失序、行为失范的算法乱象衍生的“信息茧房”、去中心化、算法黑箱、算法歧视等风险，不断加剧青年认知固化、消解主流意识形态、遮蔽真相、极化群体偏见，使青年价值观塑造呈现圈层化、多极化、失真化、非理性化特征。

（一）圈层化：“信息茧房”加剧认知固化

“信息茧房”的概念由美国学者凯斯·桑斯坦提出，指“公众在选择、读取信息时会依据自身爱好进行信息浏览，久而久之，公众便会将自己桎梏在狭小的信息空间内，人像蚕蛹一样被信息所束缚”^［7］，这在一定程度上削弱了青年独立思考与自我纠偏的能力，是大数据重塑算法生态和资本—技术逻辑的耦合进行信息选择和过滤的结果。算法推荐遵循以青年的个人偏好刻画“用户画像”的算法运行规律，结合各生产要素创造的信息分发与匹配机制，使得青年获取信息的方式由主动检索嬗变为被动浏览，次级筛选权利逐渐被算法推荐技术剥离。在长期内容高度同质化、筛选个性化的冲击下，青年逐步陷入信息资源不对等、自我封闭的“茧房”与“回音室”，区隔了信息传播与交流的空间，阻碍了青年群体对于多元化内容的认知与了解，极易固化群体的认知。算法推荐将筛选的青年用户聚集于有着相同聚类标签的圈层内，成员因“趣缘”而抱团分享各自内部认同、予以确证的观点和价值理念，逐渐形成圈层共同体。算法推荐依靠“投其所好”式的精准“投喂”，不断实现对同类群体规模的延展，吸引众多有着相同特征与标签的青年，在数次讨论中逐渐产生共鸣，使得成员之间更加“懂你”，引起整个圈层内部的盲从。在圈层之外，各主体间异质性的边界越来越清晰，加剧了圈层内部对于外部的排斥与剥离，使得青年价值观趋于片面、孤立。

（二）多极化：去中心化消解主流意识形态

去中心化是指“处处皆中心”的分布式系统或网络结构，实质是传播资源的泛社会化和传播权力的全民化^［8］。随着智能算法的更新迭代，意识形态传播的方式和渠道发生了显著变化。去中心化的传播方式逐渐取代了传统的传播方式，其不再依赖于特定途径传播信息，而是通过大数据和算法精准定位并实施推荐。算法推荐赋予了青年自由创作和记录的表达权，尤其以短视频为主的用户创作模式，降低了信息传播的门槛和成本，使得用户获取了原先被传统媒体所垄断的内容创作和传播的权力，传播渠道也从传统的被动接收向新型的主动创作转变。算法推荐借助独到的技术与权力优势，占领意识形态供给的阵地，主流意识形态话语权在传播渠道的嬗变中逐渐被削弱。一方面，主流意识形态话语权受到影响。在传统的思想政治教育中，教育者因信息和知识储备量的丰富在青年价值观教育中占据主导地位。而随着算法推荐技术的应用，青年在面临“人找信息”的困境时有了更多的选择，不再依赖传统的信息获取方式，而是主动发布或向他人求助获取相关资源，“信息找人”逐渐取代传统教育者的主导地位。另一方面，议程设置的主导权日渐式微。算法推荐往往不能决定青年对某一事实能否形成一致性的看法或意见，即“怎么想”的问题，但可以通过设置议程或议题使其关注某一事实，即“想什么”的问题，议程设置的过渡直接关系到主流意识形态的传播。教育者作为议程设置的主导者，肩负着引导青年形成正确的思想观念、政治观点、道德规范的重任。但随着算法推荐的介入，议程设置的权力逐渐由人过渡到人工智能。人工智能算法通过实时掌握青年的动态及偏好，所设置的议程或议题能够精准迎合受众需求，致使青年在价值观形成过程中减少对传统、主流渠道获取内容的依赖，转而从众多分散、多元的信息源中接受、筛选和重构价值观念。然而，不同的信息来源往往传递着不同甚至相互冲突的价值观，倘若青年缺乏主动的批判性思考及信息筛选能力，一味被动地接受算法推荐的议程，便会在不同的信息“孤岛”中形成多极化、差异化的价值认知。

（三）失真化：算法黑箱遮蔽事实真相

“算法的数据输入与结果输出并非简单的线性关系，‘隐身’的数字代码及繁琐的运行机制使整个算法推荐系统犹如‘黑箱’般缺乏透明度，极易受资本‘摆布操控’，消解思想政治教育话语认同。”^［9］隐匿于“算法黑箱”中的信息分发、匹配机制，催生了符合青年特征、需求的“用户画像”。青年虽可以清晰地感知经“用户画像”精准推荐的个性化信息，但难以洞悉算法推荐幕后的技术原理、运行机制以及底层逻辑，自然导致了青年技术认知的局限以及不信任感。在“真相”稀缺的智能时代，打着“民主”“自由”“人权”等“普世价值”旗号的资本主义国家，凭借其技术优势，透过“算法黑箱”不遗余力地进行话语输出，企图干扰我国青年的理想信念，以极其隐蔽、晦暗的方式进行意识形态渗透，使青年陷入“话语陷阱”。西方意识形态渗透的日益深入和隐蔽性，弱化了我国主流价值观的主导作用，窄化了主流意识形态传播渠道，使得“算法黑箱”日益成为意识形态领域的前沿阵地，也成为意识形态传播的隐性空间。“算法黑箱”造成的信息不对称、不透明等，成为后现代价值观、网络民粹主义、极端民族主义、历史虚无主义传播的“催化剂”，通过煽动青年产生对立情绪，使之对主流价值观产生曲解与信任危机。这种涉及意识形态渗透、多元文化冲突的行为，阻碍青年客观认知和正确价值判断的形成。

（四）非理性化：算法歧视极化群体偏见

算法歧视是“基于算法的自动化或半自动化决策对个人造成的不公平、不公正对待的现象”^［10］。算法歧视实质是数据库对于人类歧视的一种偏见复制与物化习得，根植于算法设计者自身思维的嵌入，也是社会性偏见在拟态环境中的映射。算法推荐基于大数据智能生成青年行为数据的画像，若在信息处理、决策过程中无法保证客观、全面，便会引发算法歧视现象。大数据“杀熟”就是算法歧视的典型例证，也是算法推荐资本逻辑运行的结果。大数据“杀熟”指算法推荐基于青年的基本信息、历史浏览记录、消费习惯等数据进行精准聚类与个性化定制，依据不同聚类的标签在交易价格等方面实施不合理的区别对待，以达到利益最大化目的。大数据“杀熟”作为算法歧视的重要手段，其应用场景也在不断迁移演变。譬如，打车软件对于老用户的定价远高于新用户；购物APP对用户的订单数据进行分析后向其精准推送可接受价格范围内的商品；青年在求职中面临算法筛选简历系统带来的性别歧视等。算法歧视通过将青年划分为不同的群体采取差异化对待，在根源上侵害了青年的合法权益及人格尊严，长此以往，会激化青年群体矛盾与极化情感偏见，影响青年对社会公平正义的信任与客观认知，使得青年偏离理性思考与价值判断的轨道，逐渐消解对主流价值观的价值认同与情感认同。

三、算法规训：算法推荐影响青年价值观的应对之策

面对算法推荐应用对青年价值观所产生的影响，应以“数字素养”探索青年“破茧”之径、以“主流价值”引领算法多方主体、以“公开透明”拯救黑箱中的青年、以“法律规制”规避信息歧视风险，推动算法推荐朝着多元共治、良性发展的秩序运行。

（一）青年“破茧”算法：以数字素养走出算法认知洞穴

习近平指出：“要提高全民全社会数字素养和技能，夯实我国数字经济社会发展基础。”^［11］具备良好数字素养的青年才能够深刻理解算法推荐的运行原理与机制，敏锐地觉察算法之于内容呈现同质化、获取定制化、寻求单一化产生的影响，从而以理性、自觉的态度甄别信息偏差，跳出算法推荐制造的认知洞穴。首先，树立数字意识，审视算法推荐真相。开展数字素养教育，是深刻了解算法推荐背后底层逻辑与运行机制的根本途径，也是树立数字意识的基础。要激励青年人主动探索算法推荐的应用场景，不断更新其对算法推荐原理的行为模式与认知体系，自觉防范、抵制算法推荐遮蔽青年价值观的“茧房”效应，认清算法推荐背后隐含的逻辑真相。例如，通过“取关”、点击“不感兴趣”、举报反馈等方式应对算法的负面作用。其次，培养数字思维，挣脱算法推荐束缚。引导青年通过多类型、多元化、多层级的渠道获取和分发信息，从而增强青年面对算法推荐的片面化、虚假性信息的价值甄别能力，培养青年审视趋同化、两极分化信息的理性认知与批判性思维，使青年自觉回归优质02ee6e23de4d41d299398e6965d6469b96b2511a556ce367b015f36cb2506fab社群社交，打破单一化、同质化、圈层化的“茧房”边界，促进圈层主体内同质、主体间异质相融相通。最后，担负数字社会责任，走出算法认知洞穴。青年应采取宏大叙事与微观叙事相结合的方式阐释时下社会热点，借助情感共鸣维系不同圈层的情感纽带与价值认同，其中，“意见领袖”要主动担当青年同辈群体敢于展“异”观、抒“异”情、呈“异”态的引领责任，促使青年理性慎思而非盲目跟风、真实叙事而非虚假作态、自然呈现而非刻意表达，同心协力提升青年积极感应、主动识别、快速回避算法推荐信息“茧房”侵蚀的能力，冲破“信息茧房”。

（二）价值引领算法：以主流价值打造算法话语主体

主流价值是明确算法导向的基石，算法推荐应以主流价值为导向，为青年群体筛选推荐反映时代要求、契合社会变革需求、引领青年价值取向的内容，引导青年树立向上、向善的价值观。主流价值的引领离不开算法设计者、主流媒体以及广大青年用户的多方协同合作。首先，突出主流价值的作用，以主流价值引领算法设计者开拓创新。在算法设计初期，明确算法设计者的技术初衷，将社会价值、公共利益属性有效融入算法推荐的逻辑与规则中；强化算法设计者社会责任意识，为其提供伦理道德、社会规范等专业培训并开展合作交流活动，支持其在遵循主流价值的前提下，探索创制有益于公众的信息生产、传播的算法应用模式。其次，提高内容质量，以主流价值引领主流媒体提质增效。习近平指出：“我们要加快推动媒体融合发展，使主流媒体具有强大传播力、引导力、影响力、公信力，形成网上网下同心圆，使全体人民在理想信念、价值理念、道德观念上紧紧团结在一起，让正能量更强劲、主旋律更高昂。”^［12］主流媒体应利用平台优势，建立严格的内容审核机制，常驻抖音、微博、小红书、贴吧、B站等青年用户集中的平台，坚决清理不符合主流价值的隐性内容，着力呈现并传递质量与流量并存、视觉与深度相容、个性与标准统一的优质内容，为信息分发与推荐塑造风清气正的算法生态环境。最后，助力青年成长，以主流价值赋能青年价值观形成。算法平台应优化算法价值权重，给予与主流价值高度契合内容更高的权重，提高激励时长与推广浏览等优先级，扩大主流价值影响力、凝聚力；审查、评估潜在负面信息的议程，及时纠偏错误源代码及逻辑漏洞，进而优化算法模型，以减少去中心化消解主流价值的负面效应，助力青年价值观塑造。

（三）技术祛魅算法：以公开透明消除算法黑暗地带

“算法黑箱”的隐蔽性逐渐消解了青年价值观的稳固根基，也自证了算法“暗箱操作”隐匿的公开化、透明化、约束不力的技术逻辑。只有揭开“算法黑箱”的神秘面纱，才能为青年在算法时代保持积极进取的价值取向提供有力保障。首先，制定算法技术标准，推动算法公开化。算法公开化是技术祛魅的重要手段和关键途径。算法平台应及时公开算法技术运行的基本原理、目标及决策标准等信息，确保信息的真实性、可靠性、实效性，祛除技术美化的“滤镜”，将算法推荐的信息分发与过滤机制公开透明化，助力打破算法推荐的技术性壁垒，增强青年对算法推荐的信任与理解。其次，落实算法解释要求，促进算法透明化。为了打破算法摸不着也看不懂的“黑箱”，《规定》明确要求“保障用户的算法知情权和算法选择权，应当向用户提供不针对其个人特征的选项，或者便捷的关闭算法推荐服务的选项”^［13］。技术平台应细化用户知情权、退出个性化推荐等权利内容，充分保障用户的合法权益，确保算法公平。针对青年用户不同应用场景的特点与需求，要设计通俗易懂的算法解释界面和说明，采用可视化、立体化的直观方式推演算法运行机理、逻辑与源代码，满足青年对算法解释透明度的认知需求。最后，完善算法问责机制，强化对算法的约束力。平台不仅要承担规范传播符合主流价值观内容的审核责任，也要建立严密的事后问责机制，对因“把关人”不到位、构设“故意不透明”规避责任而放任低俗、敏感、虚假诈骗信息侵蚀青年价值取向的，要加大对算法相关主体的问责。同时，要建立平台审核与风险预警机制，制定详尽的违规内容判别标准，追踪社会资讯发布源头，规范信息内容分发生产流程，适时封禁处理违禁账号，“在聚合类媒体等各种新兴媒体平台进行意识形态宣传和思想价值引领”^［14］，充分发挥平台的信息把关与价值引领作用，助力算法主体在责任框架制约下承担相应职责。

（四）法治规范算法：以法律规制打破算法歧视壁垒

算法推荐受资本裹挟引发的算法诱导、歧视乱象，加大了相关部门立法、审查、监督、治理的难度，只有不断完善相关法律规范、明确多方主体责任，助力打破算法歧视壁垒，才能为青年价值观的健康养成塑造风清气正、公平公正的算法生态环境。首先，增强算法人员法治观念，推动社会主义核心价值观嵌入算法推荐系统。《规定》第1条指出，“为了规范互联网信息服务算法推荐活动，弘扬社会主义核心价值观……制定本规定”，可见，算法推荐不仅要为广大青年用户积极推送符合主流价值观的内容，更要坚持主流价值导向，促进算法应用向上向善。以法律规范规制算法推荐，是推动算法治理的关键。因此，算法设计者、开发者应牢固树立法治意识，恪守社会伦理规范，运用计算机语言将法言法意嵌入算法推荐的全过程。其次，完善算法法律法规体系，建立多元协同治理体系。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及《规定》等法律规范的出台为互联网信息服务算法综合治理提供了法律依据。在此基础上，还要加快制定具有针对性的算法推荐规定并修订相关行业标准，明确算法推荐中服务方的主体责任，这是落实相关法律、行政法规，加强算法推荐安全管理的需要。同时，鉴于算法歧视的复杂性、隐蔽性以及不确定性等特点，应发动社会各类主体合力参与算法治理，形成平台应用审查、政府问责监督、用户参与共治的多元协同治理新格局。算法平台应以用户为中心，重点对引发诱导沉迷、高额消费与就业歧视等算法模型予以置否，加大对算法资本的监管力度，健全广大用户权益保护机制。政府部门要建立专门监管机构，“对于算法敏感行为加强企业内部审核、政府部门备案、社会组织评估的全链条监督机制”^［15］，实现算法分层、分级管理，有效发挥政府服务管理算法推荐的功能，定期对各大平台审查评估，确保算法推荐在政府监督下运行。广大青年用户应积极参与算法推荐治理的监督、决策、管理的全过程。只有多方主体共同参与解决算法推荐引发的歧视问题，才能维护社会公平正义与公众合法权益。

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【责任编辑：张晓妍】

基金项目：山西省哲学社会科学规划课题思政专项“基于算法推荐的思想政治教育话语困境与应对研究”；山西省青少年发展研究课题“大学生廉洁教育的现状与对策研究”（JT2023E54）；太原科技大学纪检监察研究项目“基于中介效应的新时代大学生廉洁教育培育研究”（JWYB202311）。

作者简介：李艳馨（1979—），女，太原人，太原科技大学马克思主义学院副教授，硕士生导师，法学硕士，研究方向：高校思想政治教育理论与实践；王海龙（2000—），男，山西平定人，太原科技大学马克思主义学院硕士研究生，研究方向：高校思想政治教育理论与实践。