從編輯到算法的讓度

王晨陽

摘 要 2017年底，因信息發(fā)布問題，今日頭條被有關部門約談；2018年初，F(xiàn)acebook宣布重返好友社交模式。作為國內(nèi)外最有代表性的算法推薦平臺，兩者均面臨缺乏把關人的困擾?！鞍殃P人”理論是傳播學中的一個經(jīng)典理論，該理論認為在信息的傳播過程中，經(jīng)過把關人（如記者、編輯、審稿人等）篩選的信息才能向大眾傳播。隨著以算法為支撐的新型社交平臺的火爆，傳統(tǒng)“把關”模式發(fā)生嬗變：開始從編輯向算法讓度。

關鍵詞 算法推薦；把關人；迭代新聞模式；后真相

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2018）02-0043-03

1 研究緣起

中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）發(fā)布的第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》 顯示，截至2017年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達到7.51億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為54.3%。手機網(wǎng)民規(guī)模達7.24億，網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)比例為96.3%。報告指出，網(wǎng)絡新聞是基礎的互聯(lián)網(wǎng)應用之一，網(wǎng)民規(guī)模達到62 458萬人，使用率達到83.1%。網(wǎng)絡新聞應用呈現(xiàn)出資訊聚合平臺化、跨界競爭激烈化和技術核心化三方面趨勢。

在新聞傳播具體操作層面，新聞的采寫與發(fā)布均講求新聞價值。新聞價值五要素（時效性、重要性、顯著性、接近性和趣味性）成為記者和編輯區(qū)分事實能否構(gòu)成新聞以及是否進行傳播的價值判斷的要素總和。亦有學者將其稱之為新聞觀念，并指出，新聞觀念的核心是人們對新聞的根本看法[1]。由此，我們可以認為，把關人進行“把關”的過程，正是在新聞觀念的指導下，對新聞價值的理解。

然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和計算機技術的飛速發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)時代和大數(shù)據(jù)時代紛至沓來。前者為移動傳播和手機端瀏覽提供了可能，意味著資訊的分發(fā)有了更多的讀者和平臺，同時由于幾乎不受PC端和網(wǎng)絡傳輸?shù)南拗?，用戶使用資訊類平臺的門檻也大大降低；后者則為基于大數(shù)據(jù)和算法的精準推薦與分發(fā)提供了可能，使得資訊更“懂”用戶，能夠讓用戶享受到精準推薦帶來的心理按摩。

因此，在國內(nèi)，以今日頭條為代表的新型社交類資訊聚合平臺曾宣布不設總編輯，資訊審核與推送全都依靠算法[2]。在國外，F(xiàn)acebook的資訊推送同樣成為個人信息流中極具影響力的平臺。而Facebook在2004年上線之初，主要定位于web1.0時代用戶上傳和分享照片的社交平臺，主要用于滿足用戶親友間小范圍社交的需要，幾乎不具備傳播新聞的能力。但移動互聯(lián)網(wǎng)時代和大數(shù)據(jù)時代的到來，為Facebook這樣的親友間社交平臺分發(fā)新聞資訊提供了支撐，也為今日頭條等新型的資訊類聚合平臺貼上了“精準推薦”的標簽，使之迅速成長壯大占領市場。今日頭條高級副總裁趙添表示：“頭條號已成為第一智能內(nèi)容平臺”。

今日頭條和Facebook等平臺的興起，引得諸多傳統(tǒng)媒體和新興媒體入駐，它們生產(chǎn)大量的資訊類信息，其中大量信息具有新聞屬性。這些海量信息由平臺通過算法進行推薦，隨著平臺的火爆和傳統(tǒng)媒體的衰落，逐漸的，新聞推送的算法選擇機制開始取代傳統(tǒng)的編輯“把關”機制[3]。算法支撐的個性化資訊分發(fā)意味著：“你是誰”決定了“推薦給你什么內(nèi)容”，而從對用戶“畫像”到選擇推薦內(nèi)容再到精準送到用戶的全過程，完全依靠大數(shù)據(jù)分析和算法推薦，整個過程在“黑箱”中完成[4]。

技術善論者認為，科技進步是推動人類發(fā)展的動力。作為人類活動的重要組成部分之一，信息的生產(chǎn)和分發(fā)同樣依賴技術進步。人類傳播的發(fā)展歷程，本身就是技術進步的生動寫照。因此，既不應該過分神秘化算法，更不能給算法貼上“假消息溫床”的標簽。今日頭條總編輯張輔評曾表示，算法不是“算數(shù)”，也不是“魔法”。它既不是簡單的根據(jù)文章熱度、閱讀量進行推送，更做不到完全了解和掌握人性。張輔評指出，今日頭條的推薦引擎依靠的是AI等技術，賦予算法學習的能力，讓它能夠根據(jù)海量用戶的標簽以及相關性、協(xié)同等模型特征，了解用戶變化，從而推薦最適合用戶的信息。

在社交平臺上，自媒體是最活躍的力量，它們廣泛參與互動、進行傳播，在創(chuàng)造大量信息的同時，也伴隨著假新聞等的產(chǎn)生。在傳播環(huán)境、場域和語境均發(fā)生巨大變化的當下，最大量的用戶聚集在今日頭條、微博、微信等社交平臺，依靠傳統(tǒng)的報紙、電視、廣播等渠道的傳統(tǒng)媒體，面臨著覆蓋面不夠、影響力不足的窘狀，同時也缺乏與網(wǎng)民進行良好溝通和傳播的本領。

但社交平臺的火爆不意味著盡善盡美。2017年底，因持續(xù)傳播色情低俗信息、違規(guī)提供互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務等問題，今日頭條、鳳凰新聞手機客戶端被北京市網(wǎng)信辦約談，企業(yè)被責令立即停止違法違規(guī)行為，8個頻道被暫停更新。這表明，在管理者到社會公眾之間，存在較大的空缺。因此，深入研究社交平臺的算法機制很有必要。

2 把關人演變與算法推薦

作為傳播學當中的重要理論之一，“把關人”理論也是受眾媒介素養(yǎng)的重要組成部分——新聞報道不是“有聞必錄”，而是一個選擇的過程。然而，遺憾的是，傳統(tǒng)“把關人”理論缺乏面向網(wǎng)絡傳播時代的深入研究，導致其愈發(fā)不適應當下新聞傳播環(huán)境，把關模式存在異化或脫節(jié)的傾向。

美國傳播學大家休梅克將傳統(tǒng)把關理論歸納為把關過程和把關分析層次兩大研究成果?？ūぜ{昂作為網(wǎng)絡時代研究把關人理論的著名學者，認為網(wǎng)絡語境中存在著多元化的把關機制并將其歸納為：編輯機制、導向機制、增值機制、用戶互動機制等9個方面。但是，納昂的研究基于互聯(lián)網(wǎng)1.0時代。彼時，網(wǎng)絡使用門檻較高，并未普及，因此對傳統(tǒng)媒體的沖擊不甚明顯，傳媒大環(huán)境沒有發(fā)生質(zhì)的變遷。因此，盡管納昂的研究將傳統(tǒng)把關人理論向網(wǎng)絡時代延伸，但并沒有深入揭示社交媒體時代把關人模式及路徑的變遷。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代和大數(shù)據(jù)時代的到來，網(wǎng)絡浪潮迅猛發(fā)展。從廣義上講，傳播是社會成員之間交換信息的過程，由于社會關系結(jié)構(gòu)多元化，因而，傳播過程是極其復雜的。但是，當人類社會進化到大眾傳播時代后，傳播模式變得愈發(fā)清晰，也為研究傳播現(xiàn)象提供了可能?！?W”模式、韋弗-香農(nóng)模式、德福勒模式、波紋中心模式等傳播模式，均是傳播學者對復雜的人類傳播活動進行的一種抽象描述，進而揭示其中的要素、環(huán)節(jié)及相關變量的關系。

如今，經(jīng)典的傳播模式受到?jīng)_擊，傳者與受者角色定位變得逐漸模糊?？枴ざ嘁疗嬲J為，信息的傳播并非傳遞一種簡單的圖景，同時也具有解釋、溝通的功能。社交媒體時代，受眾不僅不是單純的信息接受者或者有限的信息反饋者，反而大量參與到信息的傳播過程當中，充當著傳者的角色，也在傳播信息的同時，自覺或不自覺地扮演了把關人的角色。譬如在微博等社交平臺上，把關呈現(xiàn)出明顯的后置性和篩選性。在“人人都有麥克風”的時代，傳受關系發(fā)生了嬗變，把關人角色定位同樣呈現(xiàn)出重合與模糊的特征[5]。

2016年，《牛津詞典》將“后真相”一詞列為年度關鍵詞。在后真相時代，受眾更加傾向于訴諸情感而非訴諸實施。在歐美國家進行的大選或者公投中，由社交媒體所引發(fā)的“后真相時代”，對大眾媒體傳播與把關造成了徹底的沖擊。比如，唐納德·特朗普在被美國眾多傳統(tǒng)主流媒體圍攻之下，依然能夠依靠Twitter社交平臺實現(xiàn)發(fā)聲，并成功為自己當選造勢。英國脫歐公投時，社交平臺充斥著情緒化表述，但當英國投歐成功之后，民眾搜索最高的關鍵語句竟是“歐盟是什么”。

3 媒介倫理與商業(yè)邏輯

在聚合類資訊軟件中，存在典型的算法把關模式。算法把關在一定程度上是進步，由算法代替人來執(zhí)行把關操作，節(jié)省了人力，且更能滿足受眾精確分類閱讀的個性化需要。但算法把關帶來了很多問題，如價值判斷的缺失、信息繭房、內(nèi)容生產(chǎn)的扭曲等。受眾和管理者都意識到需要把關與核查，但人們依然存在爭論：技術是否是中立的、無罪的？媒介倫理與商業(yè)邏輯，社交平臺應該遵循哪一個？

隨著媒體模式的嬗變和媒介融合的深入發(fā)展，傳統(tǒng)媒體時代形成的倫理觀在新媒體環(huán)境下面臨著重大挑戰(zhàn)，尤其是新聞傳播模式的重大變遷，意味著曾經(jīng)封閉式的新聞生產(chǎn)，如今成為了需要在中央廚房這一新的“透明廚房”里進行加工的“菜肴”。而此前被受眾所熟知的傳播和推送環(huán)節(jié)，反而變得神秘起來，漸漸在算法的“黑箱”中運行，外界缺乏觀察算法推送運行過程的“窗口”。

面臨新的審視，迭代新聞模式之下，媒體理論出現(xiàn)了偏頗與失范。媒介融合既放大了這一缺陷，又在一定程度上彌補了這一缺陷：速度超過了對完美的追求，但與此同時，各傳播主體又具有糾錯和信息完善的功能。比如2017年轟動一時的“刺死辱母者”事件?！赌戏街苣贰按趟廊枘刚摺币晃慕柚缃黄脚_實現(xiàn)現(xiàn)象級傳播，但在觸發(fā)輿情的關鍵細節(jié)上，存有言詞模糊、背景遺漏等問題，仍有提升空間①。美國《華盛頓郵報》的總編輯馬丁·巴倫表示，報紙的大轉(zhuǎn)型（Big Move）需要面臨情感挫折，同時要摒棄原有的組織結(jié)構(gòu)[6]。

國外對此曾進行過多次深入探討。Facebook創(chuàng)始人扎克伯格曾認為，社交媒體只是一個技術平臺，并非媒體。社交平臺并不生產(chǎn)信息，只是信息的搬運工。因此Facebook不應擔負起事實核查的重任。但最近，扎克伯格的看法發(fā)生了改變。他認為，作為一種全新的平臺，F(xiàn)acebook負責技術開發(fā)，因此需要對技術的使用負責。雖然Facebook不參與新聞生產(chǎn)，但其參與了新聞傳播的重要過程，是社交媒體時代新聞傳播不可缺少的一環(huán)。作為公共話語的重要組成部分，行使權利的同時理應肩負起對技術負責的義務。

2018年1月，F(xiàn)acebook宣布將進行重大變革，大幅削減新聞、視頻等“被動內(nèi)容”，重返好友社交模式。這意味著Facebook發(fā)展模式的重塑，很大程度上將重回社交平臺的定位，并且會對新聞等“被動內(nèi)容”限制流量。此前，美國西北大學的研究人員通過對Facebook新聞推送進分析，發(fā)現(xiàn)了Facebook新聞推薦的9個要素：朋友關系，明確表達的用戶興趣，先前的用戶參與，隱式表達的用戶偏好，發(fā)表年齡，平臺優(yōu)先級，頁面關系，負面表達的偏好和內(nèi)容質(zhì)量[3]。

4 結(jié)束語

技術發(fā)展推動了人類傳播的發(fā)展，帶來了媒介形態(tài)的變革。同時也對原有傳播模式造成沖擊，導致傳播失范。算法的精準推薦既為受眾在信息超載時代節(jié)省了篩選信息的時間，也產(chǎn)生了算法冰窖、信息藩籬等擔憂。白俄羅斯學者葉夫根尼·莫羅佐夫曾指出，“算法在我們生活中扮演的公民角色只有淺表的聯(lián)系。”[7]主流媒體應積極融合轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)新聞語態(tài)和傳媒生態(tài)的統(tǒng)一，既要接地氣又要敢擔當，讓權威聲音擲地有聲，不能任由情緒在后真相時代泛濫。

注釋

①https：//mp.weixin.qq.com，新聞記者，2018年1月。

參考文獻

[1]楊保軍.新聞價值觀念與新聞價值創(chuàng)造[J].國際新聞界，2003（3）：45-50.

[2]樓建坤，陳澤璽，國秋華.算法的把關研究——以今日頭條App為例[J].新媒體研究，2017，3（17）：18-20.

[3]DeVito， M.A. 2016，F(xiàn)rom Editors to Algorithms： A values-based approach to understanding story selection in the Facebook news feed. Digital Journalism Ahead of print. doi： 10.1080/21670811.2016.1178592.

[4]王茜.打開算法分發(fā)的“黑箱”——基于今日頭條新聞推送的量化研究[J].新聞記者，2017（9）：7-14.

[5]靖鳴，臧誠.微博對把關人理論的解構(gòu)及其對大眾傳播的影響[J].新聞與傳播研究，2013，20（2）：55-69，127.

[6]辜曉進.《聚焦》里的明星總編輯：我們正遠離曾經(jīng)棲息的家園——美國報業(yè)轉(zhuǎn)型觀察之二[J].新聞記者，2017（12）：34-40.

[7]葉夫根尼·莫羅佐夫.技術至死：數(shù)字化生存的陰暗面[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014.