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    算法新聞:技術(shù)變革下的問題與挑戰(zhàn)

    2019-11-17 03:53:26
    社會(huì)觀察 2019年5期
    關(guān)鍵詞:受眾智能算法

    智能新聞的本質(zhì)是算法所引起的新聞采寫和傳播革新。與新聞生產(chǎn)相關(guān)的人工智能包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言、語音處理、視覺信息等技術(shù)。人工智能注重用戶的興趣與體驗(yàn),并將其反饋到新聞生產(chǎn)和分發(fā)流程中,算法是這一過程中的核心元素。本文所研究的算法新聞既指智能寫作,也包含新聞分發(fā)領(lǐng)域的智能推送,它已經(jīng)部分顛覆了傳統(tǒng)的新聞傳播業(yè)流程和生態(tài)。因此深入分析算法新聞面臨的挑戰(zhàn)及其對(duì)策,具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    算法新聞的優(yōu)勢(shì)

    “算法新聞”運(yùn)用預(yù)先編制的軟件程序自動(dòng)完成新聞生產(chǎn)、新聞分發(fā)、信息搜集與用戶反饋。作為一種新型采寫和傳播工具,算法在新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié)部分取代了傳統(tǒng)記者和編輯的勞動(dòng),在新聞分發(fā)環(huán)節(jié)部分取代了傳統(tǒng)發(fā)行者和營銷者的勞動(dòng),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化處理。因此,智能傳播時(shí)代的新聞業(yè)正經(jīng)歷著歷史性的“算法轉(zhuǎn)向”:新聞價(jià)值的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)由經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)向?qū)嵶C測(cè)量,新聞生產(chǎn)模式由“手工作坊”轉(zhuǎn)向人機(jī)協(xié)同,新聞敘事由線性敘事轉(zhuǎn)向交互性敘事,新聞的推送方式由大眾化覆蓋轉(zhuǎn)向個(gè)體化定制,表征現(xiàn)實(shí)的機(jī)制由記者中介轉(zhuǎn)向算法中介。

    第一,新聞生產(chǎn)自動(dòng)化。用于新聞生產(chǎn)、分發(fā)的程序一旦由算法工程師完成,并被植入新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié),則新聞信息采集、分析、文稿撰寫、編輯等后續(xù)新聞生產(chǎn)行為均可由程序自動(dòng)完成,主導(dǎo)傳統(tǒng)新聞采寫活動(dòng)的人將悄然隱于幕后,成為“若隱若現(xiàn)”的存在。如果說智能新聞生產(chǎn)是(工業(yè))自動(dòng)化在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的深化,基于算法的新聞分發(fā)是市場(chǎng)細(xì)分、商業(yè)個(gè)性化趨勢(shì)在新聞業(yè)的展開,那么,以效率為核心所建構(gòu)起來的現(xiàn)代化生產(chǎn)流水線完美地出現(xiàn)于新聞生產(chǎn)領(lǐng)域,把受眾最感興趣和最需要的新聞元素聚集于一個(gè)平臺(tái)加以結(jié)構(gòu)化,極大地提高了新聞數(shù)據(jù)處理的廣度和速度,并解決了傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)批量化就難以個(gè)性化、個(gè)性化就難以批量化的矛盾,使新聞生產(chǎn)按照人類預(yù)設(shè)方向批量化、個(gè)性化地生產(chǎn),極大地滿足了公眾日益多樣的信息需求。

    第二,對(duì)用戶需求的強(qiáng)大穿透力。在分發(fā)環(huán)節(jié),算法基于用戶興趣、習(xí)慣和體驗(yàn)的深度反饋而形成精準(zhǔn)、高效的目標(biāo)投放。大眾媒介時(shí)代作為解碼者的“受眾”變成了集編碼解碼于一體的“用戶”——“‘用’代表了其主動(dòng)性,而‘戶’代表了其獨(dú)特性、差異性”。算法在新聞分發(fā)環(huán)節(jié)構(gòu)建了個(gè)性化推薦機(jī)制:一是傳統(tǒng)的排行榜推薦,以新聞閱讀量、點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)發(fā)量、評(píng)論數(shù)或點(diǎn)贊人數(shù)等量化數(shù)字為依據(jù),將新聞內(nèi)容分門別類排序后推薦給用戶;二是協(xié)同過濾推薦,針對(duì)擁有相似閱讀、購買行為的群體,通過識(shí)別有用的關(guān)聯(lián)物來分析、預(yù)測(cè)他們的興趣愛好并據(jù)此向其推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容;三是內(nèi)容精準(zhǔn)推薦,即通過對(duì)用戶行為歷史記錄的數(shù)據(jù)分析,為其繪制興趣圖譜,再將與“用戶畫像”相適應(yīng)的新聞內(nèi)容精準(zhǔn)地推送給用戶。如果說傳統(tǒng)新聞分發(fā)是基于媒體對(duì)受眾的調(diào)研和預(yù)測(cè)而主觀認(rèn)定受眾喜歡的新聞,具有一定的盲目性,那么,智能分發(fā)則建立于大數(shù)據(jù)和智能追蹤技術(shù)對(duì)受眾的興趣畫像上,使新聞分發(fā)更具準(zhǔn)確性和針對(duì)性。

    傳統(tǒng)的新聞分發(fā)像超市,媒體根據(jù)受眾市場(chǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)備若干新聞供受眾選用。由于媒體難以同時(shí)滿足所有受眾的信息需求,媒體和受眾之間呈一次性消費(fèi)關(guān)系,媒體和用戶的粘黏度不高。而算法推送能夠持續(xù)不斷地為目標(biāo)用戶推送其感興趣和需要的信息,由于能夠敏銳捕捉服務(wù)對(duì)象細(xì)微的信息需求變化,媒體推送內(nèi)容也隨之調(diào)整,使信息服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽粉櫴饺谭?wù),極大地增加了媒體和用戶的粘黏度。

    第三,依賴大數(shù)據(jù)資源提高新聞報(bào)道的預(yù)測(cè)性?;诖髷?shù)據(jù)的算法擁有模擬數(shù)據(jù)時(shí)代無可比擬的預(yù)測(cè)功能,它通過全樣本的相關(guān)性分析,在不知曉因果性的情況下就可以做出精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和有力的推論。大數(shù)據(jù)“這個(gè)系統(tǒng)依賴的是相互關(guān)系,而不是因果關(guān)系。它告訴你的是會(huì)發(fā)生什么,而不是為什么發(fā)生”。相比于傳統(tǒng)新聞小數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)用戶數(shù)據(jù)的完整性和混雜性,這種數(shù)據(jù)不僅能幫助我們接近事實(shí)真相,而且能準(zhǔn)確地推測(cè)受眾所喜歡的新聞。

    技術(shù)變革產(chǎn)生的問題與挑戰(zhàn)

    在互聯(lián)網(wǎng)興起之初,麥克切斯尼就預(yù)見性地批判道,在每次媒體革命中,空想家都不同程度地告訴我們新技術(shù)將如何魔術(shù)般地打破現(xiàn)有媒體、文化和知識(shí)壟斷的局面,然后打開通往一個(gè)更加平等和公正的社會(huì)秩序之門……數(shù)字革命似乎不是減少媒介權(quán)力的過程,而是進(jìn)一步促進(jìn)媒體對(duì)美國社會(huì)生活的整合與商業(yè)滲透。算法技術(shù)在為新聞業(yè)賦能的同時(shí),也帶來了諸多問題和挑戰(zhàn)。

    第一,新聞判斷與算法的偏見。從確定選題、素材搜集到構(gòu)思、寫作和編輯,選擇判斷一直是新聞工作的一項(xiàng)核心能力。在智能新聞生產(chǎn)過程中,傳統(tǒng)新聞?dòng)浾邔I(yè)判斷的權(quán)威性受到了算法判斷的極大挑戰(zhàn)?;谒惴ǖ男侣勆a(chǎn),將超越記者即時(shí)性判斷錯(cuò)誤,使新聞生產(chǎn)的價(jià)值判斷乃至文字語法都不會(huì)出現(xiàn)失誤,真正實(shí)現(xiàn)了新聞的客觀性。但這種新聞客觀性充其量是所謂的“算法客觀性”,它表現(xiàn)為程序運(yùn)行或數(shù)據(jù)計(jì)算過程中的無偏差,而算法構(gòu)建過程則有可能植入人的價(jià)值偏見:一是算法設(shè)計(jì)者的價(jià)值偏見,如設(shè)計(jì)者對(duì)問題的理解、數(shù)據(jù)和變量選取、綜合評(píng)價(jià)等方面的主觀偏好,將被納入新聞算法程序,進(jìn)而影響算法新聞寫作;二是輸入數(shù)據(jù)的偏見,在真實(shí)世界被數(shù)據(jù)化過程中,算法所依賴的數(shù)據(jù)本身可能是有缺陷的,如果客觀世界數(shù)據(jù)化過程被植入偏見,則將影響新聞的客觀性;三是算法局限的偏見,把紛擾復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界轉(zhuǎn)變?yōu)槔么髷?shù)據(jù)模擬的簡(jiǎn)化模型時(shí),算法系統(tǒng)本身并非是完美的,總是存在著局限。因此從現(xiàn)有智能新聞實(shí)踐看,三種偏見似乎是難以避免的,都或多或少地存在于新聞寫作和傳播過程中。

    新聞判斷與算法偏見的嚴(yán)重性還在于新聞算法程序無法自動(dòng)糾正所可能包含的價(jià)值偏見。如果算法程序設(shè)計(jì)者具有某種價(jià)值偏向,所依賴的新聞事實(shí)處理模型包含諸如喜愛低俗信息、漠視弱勢(shì)群體乃至種族歧視等內(nèi)容,那么,智能新聞寫作必然繼承和沿襲這些偏見,并為目標(biāo)受眾推送包含這些偏見的新聞作品。

    第二,權(quán)力的轉(zhuǎn)移與新聞人把關(guān)角色的淡化。人工智能的廣泛運(yùn)用一方面讓記者能夠講述一些過去由于資源或技術(shù)限制而無法講述的故事,用戶也享有了諸如互動(dòng)和個(gè)性化推送的新體驗(yàn),另一方面,如何平衡傳播中的回音室問題和新聞公共服務(wù)的理念成為最大的挑戰(zhàn),而這一挑戰(zhàn)來源于市場(chǎng)條件下新聞具有公共產(chǎn)品和商品雙重屬性的矛盾。

    傳統(tǒng)媒體時(shí)代新聞人通過把關(guān)來平衡新聞雙重屬性所造成的矛盾,然而進(jìn)入智能傳播時(shí)代后,媒體把關(guān)人功能被嚴(yán)重削弱:一是信息通過各種互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)擴(kuò)散,新聞信息繞過把關(guān)人自由地流向目標(biāo)受眾,把關(guān)人不能發(fā)揮傳統(tǒng)媒體那樣的信息過濾、引導(dǎo)作用;二是讓渡給算法,通過海量數(shù)據(jù)來識(shí)別用戶,再根據(jù)用戶的興趣愛好來生產(chǎn)、分發(fā)內(nèi)容。由于算法新聞以流量為導(dǎo)向,用戶的喜好和行為左右新聞生產(chǎn)的內(nèi)容及其分發(fā)形式,迎合算法所描繪的用戶口味便成為新聞人的第一要?jiǎng)?wù),新聞人的價(jià)值能動(dòng)空間日趨逼仄。過去新聞人判斷新聞價(jià)值的依據(jù)是它“有多重要”,而算法時(shí)代的依據(jù)則是“有多少人感興趣”。如果智能傳播時(shí)代的新聞機(jī)構(gòu)越來越依附于壟斷用戶眼球的互聯(lián)網(wǎng)巨頭,那么平衡公共利益與市場(chǎng)利益的權(quán)力也就不掌握在新聞媒體手上。于是,新聞的服務(wù)對(duì)象從社會(huì)公眾轉(zhuǎn)變?yōu)閾碛匈徺I力的用戶,媒體從社會(huì)公眾的精神守望者變?yōu)椤傲髁抗S”的經(jīng)營者,算法解構(gòu)了蘊(yùn)含于傳統(tǒng)新聞中的公共性。

    第三,信息傳播窄化。由于新聞把關(guān)人難以發(fā)揮作用,媒體完全依照商業(yè)邏輯進(jìn)行個(gè)性化推薦,從用戶的角度來看,信息窄化現(xiàn)象就難以避免了。桑斯坦認(rèn)為,人們?cè)境钟械钠蛟诩尤肽承﹫F(tuán)體后,由于缺乏競(jìng)爭(zhēng)性觀點(diǎn)的協(xié)商溝通,這些偏向被持續(xù)加強(qiáng),言行將越來越極端。雖然傳統(tǒng)媒體環(huán)境也可能發(fā)生這種現(xiàn)象,但互聯(lián)網(wǎng)讓志同道合的匿名者能輕易而頻繁地溝通,更容易成為群體極化的溫床。

    智能傳播加速了信息窄化進(jìn)程,有可能使群體極化趨于嚴(yán)重。一是媒體推送的信息更趨于同質(zhì)化,使受眾徹底被其包裹?;ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代信息繭房現(xiàn)象建基于網(wǎng)絡(luò)提供的大量信息,使網(wǎng)絡(luò)用戶具有信息選擇主動(dòng)權(quán)?;趥€(gè)人信息愛好,用戶往往選擇閱讀與興趣愛好和價(jià)值觀一致的信息。在此過程中,用戶多少能接觸一點(diǎn)非同質(zhì)化信息,而智能傳播主動(dòng)過濾非同質(zhì)化信息,讓用戶永遠(yuǎn)處于被同質(zhì)化信息束縛之中。二是智能傳播路徑使更多的受眾結(jié)成信息聯(lián)盟而共享同質(zhì)化信息,加速了群體極化。智能傳播對(duì)技術(shù)的依賴度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)媒體時(shí)代,而技術(shù)的自我路徑選擇讓更多的用戶很容易與“志同道合者”建立聯(lián)系,形成更大的同質(zhì)化信息群體,從理論上說這個(gè)群體的人數(shù)可以無窮多,能讓身處其中的用戶誤以為自己屬于“正確”一方,進(jìn)而接受越來越窄化的信息。

    算法變局下的應(yīng)對(duì)之策

    第一,在生產(chǎn)環(huán)節(jié),以人為本而非效率至上。許多學(xué)者表達(dá)了對(duì)算法技術(shù)的擔(dān)憂:那些對(duì)政府、商界和個(gè)人生活決策有關(guān)鍵作用的算法和智能系統(tǒng)日益脫離人的控制,人逐漸成為了智能系統(tǒng)的助手。這樣一個(gè)智能系統(tǒng)構(gòu)筑了包含電子監(jiān)控和算法決策的未來互聯(lián)網(wǎng)世界,它成為每個(gè)人的遠(yuǎn)程控制者。當(dāng)整個(gè)人類社會(huì)被大數(shù)據(jù)、算法等新技術(shù)納入到數(shù)據(jù)主義的體系中后,人的一切行為被數(shù)據(jù)化,于是,人類的自由意志將面臨終結(jié)。有學(xué)者呼吁必須用人文關(guān)懷來實(shí)現(xiàn)工具理性和價(jià)值理性的再平衡,這種擔(dān)憂的核心是如何避免商業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)效率的極致追求。

    算法之下,市場(chǎng)化媒體推送新聞的原則是效率,即點(diǎn)擊率及其帶來的收益。不論是新聞生產(chǎn)領(lǐng)域還是新聞分發(fā)領(lǐng)域的算法應(yīng)用,都是商業(yè)效率邏輯在新聞業(yè)的表現(xiàn)。因此,算法新聞帶來的終極問題不是算法本身的問題,也不是算法背后的程序問題,而是在效率(利益)第一的原則下,算法新聞會(huì)帶來怎樣的后果。如果所有的信息在推送給用戶之前都被用經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)加以檢視,過濾掉違背這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的信息,那么,市場(chǎng)效益將成為算法新聞的唯一法則。

    面對(duì)算法新聞的價(jià)值困境,必須堅(jiān)持以人為本,技術(shù)為人所用,人機(jī)協(xié)同的原則,把社會(huì)效益作為算法新聞的生存基礎(chǔ)。“高度依賴技術(shù)抓取能力的人工智能可以帶來動(dòng)態(tài)新聞卻無法揭示真相,因?yàn)檎嫦嗖⒎呛?jiǎn)要事實(shí),而是掩藏在事實(shí)背后的復(fù)雜事”,驗(yàn)證事實(shí)和逼近真相仍然需要依靠職業(yè)記者。在算法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),記者、編輯與算法工程師展開深度合作,將新聞職業(yè)理念融入算法之中;在新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié),無論采用人工模板+自動(dòng)化數(shù)據(jù)填充的模式,還是人工撰寫深度稿件,借助算法幫助記者發(fā)現(xiàn)選題、拓展報(bào)道的深度和廣度、預(yù)判內(nèi)容的傳播效果等,都必須發(fā)揮人的主觀能動(dòng)作用。也就是說,算法新聞不僅要由人來主導(dǎo),而且必須圍繞為人服務(wù)的宗旨展開新聞傳播活動(dòng),只有把基本新聞倫理和促進(jìn)人全面發(fā)展的價(jià)值理念植入智能程序,才能使新聞傳播活動(dòng)更好地為人服務(wù)。

    第二,在分發(fā)環(huán)節(jié),打破大型商業(yè)平臺(tái)的壟斷。20世紀(jì)90 年代興起的由少數(shù)跨國巨頭壟斷的全球商業(yè)媒介系統(tǒng),隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,壟斷的趨勢(shì)變本加厲,形成了一種贏者通吃局面。人工智能較高的進(jìn)入門檻更有利于資金實(shí)力雄厚和擁有海量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)一步壟斷新聞傳播業(yè)。人工智能在美國新聞業(yè)應(yīng)用已呈現(xiàn)出技術(shù)巨頭主導(dǎo)、專業(yè)媒體依附的格局,如谷歌、微軟、臉書、亞馬遜等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)巨頭主導(dǎo)人工智能核心技術(shù)的研發(fā),大型主流媒體積極嘗試人工智能技術(shù)的新聞應(yīng)用,小型專業(yè)技術(shù)公司致力于提供專業(yè)的人工智能新聞產(chǎn)品,如Graphiq 和Agolo 等。由此可見,大型商業(yè)平臺(tái)越來越壟斷新聞業(yè)生產(chǎn)和傳播工作。

    如果大型商業(yè)平臺(tái)從新聞采寫領(lǐng)域壟斷進(jìn)一步發(fā)展到分發(fā)領(lǐng)域壟斷,則不僅破壞新聞傳播業(yè)的良性發(fā)展,而且將因其壟斷倒逼新聞采寫領(lǐng)域的價(jià)值選擇。市場(chǎng)的邏輯永遠(yuǎn)是效益至上,壟斷性大型商業(yè)平臺(tái)勢(shì)必按照市場(chǎng)商業(yè)邏輯迎合受眾對(duì)低俗、恐怖、偏激、謠言等信息的追隨,進(jìn)一步弱化新聞作為社會(huì)公共產(chǎn)品的品味和作用。因此,首先要鼓勵(lì)商業(yè)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng),防止少數(shù)巨頭壟斷市場(chǎng),必要時(shí)對(duì)分發(fā)商開展反壟斷法律審查;其次積極扶持傳統(tǒng)主流媒體轉(zhuǎn)型,鼓勵(lì)那些官媒利用內(nèi)容原創(chuàng)優(yōu)勢(shì),打造新的信息分發(fā)平臺(tái),擴(kuò)大公眾市場(chǎng)影響力;再次優(yōu)化算法結(jié)構(gòu),尋求公共效益和經(jīng)濟(jì)效益的平衡,克服唯市場(chǎng)效率至上的缺陷,如《人民日?qǐng)?bào)》推出的“人民號(hào)”所秉持的“黨媒算法”,在主流價(jià)值觀的駕馭下實(shí)現(xiàn)新聞公共性與個(gè)性化需求的平衡,起到了引領(lǐng)和表率的作用。

    第三,在消費(fèi)環(huán)節(jié),提高算法時(shí)代用戶的媒介素養(yǎng)。現(xiàn)代新聞業(yè)自19 世紀(jì)末誕生伊始就存在著邁克爾·舒德森所區(qū)分的兩條報(bào)道路徑:“故事”模式和“信息”模式,前者追求新聞的欣賞性和消費(fèi)價(jià)值,后者則強(qiáng)調(diào)不加修飾地傳達(dá)可以驗(yàn)證的信息。舒德森認(rèn)為,一般受過良好教育的中產(chǎn)階層傾向于信息模式,而工人階級(jí)則更傾向于故事模式。無論哪種模式,都可以看出受眾是新聞傳播鏈的中心環(huán)節(jié),提高受眾的媒介素養(yǎng),將極大地提升智能傳播的效率和公共影響力。

    一方面,通過全社會(huì)媒介素養(yǎng)教育,讓受眾在身邊主動(dòng)營造一個(gè)多樣化的傳播生態(tài)。信息繭房理論的前提假設(shè)是用戶的資訊渠道只能依靠少數(shù)幾種特定的媒介,用戶只看資訊平臺(tái)根據(jù)算法推薦的新聞信息,不看朋友圈,不用微博,也不閱讀媒體公眾號(hào),久而久之,陷入信息繭房中。隨著智能技術(shù)的飛速發(fā)展,公眾有接觸和使用多種傳播工具的便利條件,但是,基于某種媒介使用偏好和信息偏好,有些公眾排斥使用其他媒介,拒絕接受多樣化信息,對(duì)這樣的公眾開展媒介素養(yǎng)教育,使其了解和掌握正確使用媒介方法,有利于營造良好的媒介環(huán)境。

    另一方面,培養(yǎng)公眾解讀公共信息的能力。網(wǎng)絡(luò)上,故事模式具有某種天然優(yōu)勢(shì),公眾往往沉溺于故事而不能自拔,沉浸于特定的場(chǎng)景和情結(jié)中,使其失去了對(duì)信息的選擇性和批判性,變成網(wǎng)上懶于思考的飄蕩的肉體。網(wǎng)絡(luò)意見交鋒和博弈是網(wǎng)絡(luò)傳播常態(tài),任何網(wǎng)民都必須適應(yīng)該環(huán)境,并從公共信息的創(chuàng)造性解讀中獲益,否則,將淪為排斥多元意見的孤獨(dú)者。我們看到,無論是哪種情況都將誘導(dǎo)智能傳播推送單一信息,進(jìn)而致使用戶自我封閉,最終為智能技術(shù)所奴役。因此,提高公眾解讀公共信息能力,使其主動(dòng)選擇多元化信息,有助于全面提高人的素質(zhì),不斷優(yōu)化智能傳播效果。

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