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    算法新聞的倫理問題及反思

    2018-07-23 08:39:14李若琳
    藝術(shù)科技 2018年10期
    關(guān)鍵詞:新聞倫理個性化推薦

    李若琳

    摘 要:在如今的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,聚合類新聞客戶端基本采取了算法推薦新聞的模式。這種個性化的推薦形成了“千人千面”,一度受到熱捧。但隨著算法新聞的發(fā)展,也出現(xiàn)了“信息繭房”現(xiàn)象、三俗內(nèi)容增多、價值觀缺失等問題。筆者認(rèn)為應(yīng)從加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理、規(guī)范政府監(jiān)管制度、提升用戶媒介素養(yǎng)方面入手解決問題。

    關(guān)鍵詞:算法新聞;新聞倫理;個性化推薦

    1 算法新聞的研究背景

    2017年9月18日、19日、20日,人民網(wǎng)三評算法推薦,把本身就廣受關(guān)注的算法推向了輿論的焦點。然而算法新聞推薦早已不是新鮮事物。以今日頭條為例,該應(yīng)用為國內(nèi)第一款基于算法推薦的聚合類新聞客戶端,短短幾年,其月活人數(shù)已高達(dá)2.63億。公司正在快速發(fā)展,給互聯(lián)網(wǎng)市場帶來了巨大影響。

    然而,它的快速發(fā)展也引發(fā)了新的問題,引起廣泛討論。2017年12月29日,北京網(wǎng)信辦約談今日頭條,指其傳播色情、低俗信息。今日頭條“熱點”“推薦”等6個頻道暫停更新24小時。時隔4個月,國家新聞出版廣電總局又約談今日頭條主要負(fù)責(zé)人。之后,今日頭條的應(yīng)用從應(yīng)用商店和App Store中暫時下架。同時,今日頭條旗下“內(nèi)涵段子”公眾號和應(yīng)用被要求關(guān)閉。

    2 常見的算法新聞類型

    每次新技術(shù)的重大裂變都會引起新聞傳播的變革。在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新理念的推動下,以算法為技術(shù)、數(shù)據(jù)為支撐的算法新聞?wù)谝l(fā)重大變革,推動傳媒行業(yè)走向智能化、自動化的道路。簡而言之,算法新聞是人工智能的一部分,它主要是利用計算機(jī)算法,直接向受眾推薦他們所關(guān)注的內(nèi)容。

    算法新聞的推薦有幾種類型:一是基于內(nèi)容推薦的算法,根據(jù)用戶的興趣推薦相關(guān)度高的新聞內(nèi)容。原理是發(fā)現(xiàn)用戶的喜好,從而將與用戶喜好相似的新聞內(nèi)容推送給用戶。二是基于協(xié)同過濾推薦的算法,分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。原理是你跟某個用戶具有相似的興趣愛好,他喜歡什么產(chǎn)品,可能你也會喜歡。比如你的朋友點擊了某條新聞,可能這條新聞就會推薦給你。三是基于熱度推薦的算法,它不是通過既有的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦,而是通過計算新聞的點擊量、閱讀量等,給用戶推薦實時熱點新聞。這種推薦方式可以解決用戶和新聞平臺的冷啟動問題。如果你不知道該推薦什么,那么推薦大家都喜歡的準(zhǔn)沒錯。

    3 算法新聞的倫理問題

    (1)形成信息繭房。凱斯·桑斯坦在他的《網(wǎng)絡(luò)共和國》一書中提出了“信息繭房”這個概念。2006年,他在《信息烏托邦》中詳細(xì)闡述了這一概念:因為公眾自身的信息需求并非全方位的,人們習(xí)慣性地將自己包裹在由興趣引導(dǎo)的信息中,從而將自身桎梏在一個“繭房”中,這種現(xiàn)象被稱為“信息繭房”。[1]

    算法推薦確實增強(qiáng)了用戶體驗,但其弊端在于推薦的內(nèi)容可能重復(fù)。如果你偶然點擊了一則你并不喜歡的新聞,算法可能就會一直給你推薦相關(guān)的新聞,但其實你并不喜歡。

    如果基于內(nèi)容推薦的算法越來越準(zhǔn)確,那么用戶接收的信息反而越來越同質(zhì)化,新鮮信息會更少。我們只會被推薦我們關(guān)注過的東西。算法過濾掉了本應(yīng)該多元化的信息,將用戶封鎖在了熟悉的環(huán)境和信息中,接收到的都是類似的信息,形成了“信息繭房”,大眾媒體監(jiān)測環(huán)境、傳遞信息的功能沒有得到充分發(fā)揮。如果對“信息繭房”現(xiàn)象置之不理,既不利于信息的交換和流通,也不利于觀點的交流和碰撞。

    (2)推薦“三俗”內(nèi)容,污染用戶的信息環(huán)境。有些算法推薦的新聞出現(xiàn)了大量庸俗、低俗、媚俗內(nèi)容,嚴(yán)重影響了用戶的閱讀質(zhì)量和使用感受。如果用戶不小心點擊了一條“三俗”新聞,可能還會一直推送類似的新聞給用戶。同時,為了點擊量和熱度,降低嚴(yán)肅新聞的推薦率,推薦更多刺激感官的新聞。在碎片化閱讀的時代,“標(biāo)題黨”能帶來更多的點擊率。尤其是在資本不斷加持之下,有些編輯為了追求利益而不顧新聞質(zhì)量和媒體責(zé)任,污染用戶的信息環(huán)境。

    (3)缺失價值觀的判斷。張一鳴曾在采訪中說:今日頭條是技術(shù)公司而不是媒體公司,他認(rèn)為公司會承擔(dān)社會責(zé)任,但他一直信奉算法是沒有價值觀的。

    算法雖然能通過量化和用戶反饋的方式過濾信息,但卻無法過濾不能量化的信息,無法從價值觀的角度把控內(nèi)容。算法無法對非量化內(nèi)容作出準(zhǔn)確判斷。算法不具備人的主觀意識,無法對新聞的社會影響、價值觀傳達(dá)等進(jìn)行辨別和估算。算法只能通過風(fēng)險模型識別、過濾一些帶有明顯不良性質(zhì)的內(nèi)容等。

    4 對算法新聞的思考

    算法推薦極大地影響了新聞的生產(chǎn)分發(fā)模式,一方面我們要推動新興技術(shù)的發(fā)展,但它惡化了信息傳播環(huán)境,影響了新聞價值觀的內(nèi)涵,將受眾置于“信息繭房”之中,這些負(fù)面影響也促使學(xué)界開始思索應(yīng)對問題的方法。

    (1)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理,提升新聞質(zhì)量。只依靠技術(shù)來傳播新聞是不可取的,規(guī)范算法新聞需要加強(qiáng)對平臺的管理,同時增加人工編輯和內(nèi)容審核人員。算法無法衡量人性,平臺要考慮自己的社會責(zé)任,不斷優(yōu)化算法,不再只推送粗淺的內(nèi)容,同時要考慮到新聞價值。

    (2)規(guī)范政府監(jiān)察制度,加強(qiáng)第三方管理。筆者認(rèn)為,需要從技術(shù)層面對算法進(jìn)行規(guī)范監(jiān)管。我們可以借鑒國外的形式。2014年哥倫比亞數(shù)據(jù)新聞研究中心發(fā)布《算法可信度報告》,對“算法的可信度原則”作出說明,認(rèn)為算法的可信度主要是對算法的透明度進(jìn)行測試,從而發(fā)現(xiàn)算法背后的復(fù)雜問題。

    為了使算法更加可信和透明,可以聯(lián)合多種社會力量對算法進(jìn)行監(jiān)督,政府相關(guān)部門還應(yīng)該加強(qiáng)對第三方監(jiān)管力量的管理,可以建立監(jiān)管委員會,從技術(shù)層面強(qiáng)化管理。

    (3)提升用戶的媒介素養(yǎng),辨別新聞優(yōu)劣。媒介素養(yǎng)是指人們面對媒介各種信息時的選擇能力、理解能力、質(zhì)疑能力、評估能力、創(chuàng)造和生產(chǎn)能力以及思辨的反應(yīng)能力。[2]當(dāng)今社會是信息爆炸的社會,也是信息多元的社會,信息也有好壞優(yōu)劣之分。受眾是否真的有辨別能力和篩選能力,從中選擇自己需要的新聞?用戶的媒介素養(yǎng)是參差不齊的,為了防止一味被算法牽著鼻子走,就需要用戶提升媒介素養(yǎng),能自己選擇信息的來源渠道和接收內(nèi)容,凈化信息環(huán)境,維護(hù)良好的新聞生態(tài)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 凱斯·桑斯坦(美).信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識[M].畢競悅,譯.北京:法律出版社,2008.

    [2] 張玲.媒介素養(yǎng)教育——一個亟待研究與發(fā)展的領(lǐng)域[J].現(xiàn)代傳播,2004(04):101-102.

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