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    算法推薦機(jī)制下公眾媒介素養(yǎng)的新挑戰(zhàn)及新要求

    2020-02-24 07:31:49
    視聽(tīng) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:媒介公眾素養(yǎng)

    □ 郁 軒 肖 濤

    在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景下,新聞傳播業(yè)界也進(jìn)入了“智能媒體”時(shí)代?;诖髷?shù)據(jù)的人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于新聞的采編、分發(fā)以及評(píng)論管理中,為業(yè)界帶來(lái)前所未有的變革。

    在新聞分發(fā)方面,這種變革則體現(xiàn)在個(gè)性化新聞的算法推薦上,即通過(guò)基于大數(shù)據(jù)的算法,對(duì)用戶(hù)和信息的特性加以分析,從而為用戶(hù)精準(zhǔn)推送個(gè)性化的信息內(nèi)容。在信息過(guò)載與有效信息匱乏相矛盾的當(dāng)下,算法推薦技術(shù)為用戶(hù)的信息消費(fèi)和攝取帶來(lái)決策支持,其精準(zhǔn)化、個(gè)性化、場(chǎng)景化的特性實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)信息接收的“私人定制”,增強(qiáng)了用戶(hù)的存在感。同時(shí),這印證了尼葛洛龐蒂在其所著的《數(shù)字化生存》中有關(guān)“個(gè)人日?qǐng)?bào)”的預(yù)言,算法推送的存在使得個(gè)性化界面成為可能。

    但如尼爾·波茲曼在《娛樂(lè)至死》中所言:“毀掉我們的不是我們所憎恨的東西,而恰恰是我們所熱愛(ài)的東西?!雹偎惴ㄍ扑]為公眾帶來(lái)技術(shù)紅利的同時(shí),也伴生著眾多負(fù)面影響,如信息繭房、群體極化等。公眾作為具有行為能力的個(gè)體,如何打破“繭房”的壁壘?通過(guò)哪些媒介素養(yǎng)的提升來(lái)削弱算法推薦帶給我們的負(fù)面影響?在智媒時(shí)代,算法推薦技術(shù)對(duì)公眾的媒介素養(yǎng)提出了新要求。

    一、公眾媒介素養(yǎng)及其在新媒體下的嬗變

    媒介素養(yǎng)概念最早由英國(guó)學(xué)者于20世紀(jì)30年代提出②。在1992年,美國(guó)媒介教育研究中心曾給媒介素養(yǎng)做出過(guò)如下定義,即媒介素養(yǎng)是指人們面對(duì)媒介各種信息時(shí)的選擇能力、理解能力、質(zhì)疑能力、評(píng)估能力、創(chuàng)造和生產(chǎn)能力以及思辨的反應(yīng)能力③。

    傳統(tǒng)媒體時(shí)代,絕大多數(shù)的傳播資源都為傳播媒介機(jī)構(gòu)及專(zhuān)業(yè)的新聞工作者所壟斷,新聞消息來(lái)源單一,公眾對(duì)于主流媒體所傳遞的消息更多需要的是理解能力、思辨能力等被動(dòng)接收的能力,以更好地應(yīng)對(duì)周邊環(huán)境的變動(dòng)而做出行為和決策上的調(diào)適。

    公眾媒介素養(yǎng)并不是一成不變的,它的內(nèi)在要求會(huì)隨著傳播技術(shù)的更新迭代而不斷補(bǔ)充和延伸。新媒體的誕生使得憲法中的傳播權(quán)利轉(zhuǎn)變成了實(shí)打?qū)嵉膫鞑?quán)力,傳統(tǒng)媒體時(shí)代傳播資源掌握在少數(shù)人手中的狀況被打破,“人人都是沒(méi)有執(zhí)照的電視臺(tái)”成為可能。有些公眾或?yàn)橐患褐康亩鴤鞑ヌ摷傩畔ⅲ驗(yàn)闈M(mǎn)足自身精神需求而使娛樂(lè)化信息擠占大量的傳播資源,這無(wú)疑對(duì)受眾的信息辨別能力、信源選擇能力等信息消費(fèi)素養(yǎng)提出更高的要求。同時(shí),“人人都有麥克風(fēng)”又為公眾提出信息生產(chǎn)素養(yǎng)的新要求,為共同建構(gòu)健康積極的輿論生態(tài)環(huán)境,公眾應(yīng)提高信息生產(chǎn)的把關(guān)能力,對(duì)自己的“聲音”負(fù)責(zé)。

    二、算法推薦機(jī)制下公眾媒介素養(yǎng)的新挑戰(zhàn)

    基于算法推薦系統(tǒng)的個(gè)性化新聞推送滿(mǎn)足了用戶(hù)在信息過(guò)載時(shí)代的信息接收需求。但尼爾·波茲曼認(rèn)為,每一種技術(shù)既是包袱又是恩賜,不是非此即彼的結(jié)果,而是利弊同在的產(chǎn)物④。算法推薦機(jī)制造成的倫理問(wèn)題及帶來(lái)的社會(huì)亂象,對(duì)公眾的媒介素養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。

    (一)算法推送給予公眾的“恩賜”

    1.為用戶(hù)提供信息消費(fèi)的決策支持

    在社會(huì)信息過(guò)載與有效信息匱乏相矛盾的當(dāng)下,公眾有限的精力限制了他們?cè)诤A啃畔⒅绣噙x、甄別自身所需信息的能力。算法推薦技術(shù)的誕生使得這一狀況有所改善,它依據(jù)用戶(hù)數(shù)據(jù)形成用戶(hù)自畫(huà)像,根據(jù)用戶(hù)興趣、愛(ài)好、閱讀習(xí)慣等進(jìn)行內(nèi)容的精準(zhǔn)投遞和有效供給,以此降低傳播顆粒度,大量減少用戶(hù)搜索所需信息的時(shí)間成本,對(duì)于信息選擇或然率的提升做出全新闡釋。

    2.“把關(guān)”權(quán)力變更,受眾本位回歸

    傳統(tǒng)媒體時(shí)代,專(zhuān)業(yè)的媒介機(jī)構(gòu)以及精英階層牢牢把控傳播資源,只有專(zhuān)業(yè)的新聞從業(yè)者才能成為盧因筆下的新聞把關(guān)人,其根據(jù)自身價(jià)值觀以及價(jià)值判斷,控制著新聞信息的流量多少和流向范圍。而在智能媒體時(shí)代,機(jī)器把關(guān)因算法推薦技術(shù)成為新的把關(guān)方式,信息傳播實(shí)現(xiàn)了從一對(duì)多的模式過(guò)渡到一對(duì)一個(gè)性化傳播,凸顯了受眾的主體地位。算法推薦依據(jù)用戶(hù)自身的個(gè)人信息、社交關(guān)系等屬性構(gòu)成的自畫(huà)像達(dá)成精準(zhǔn)傳播,實(shí)現(xiàn)“千人千面”。就其本質(zhì)而言,信息的內(nèi)容、話(huà)題都是依用戶(hù)的特征和需求而變,滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于信息差異化的需求。

    3.節(jié)省時(shí)間成本,提高閱讀效率

    算法推薦依據(jù)用戶(hù)的閱讀習(xí)慣作為推送標(biāo)準(zhǔn),其所推送的內(nèi)容、主題、故事大概率為用戶(hù)喜聞樂(lè)見(jiàn),節(jié)約了用戶(hù)篩選信息的時(shí)間,使得用戶(hù)的單位時(shí)間閱讀量大幅度增長(zhǎng)。其次,以今日頭條為代表的借助算法推薦技術(shù)的客戶(hù)端放大了由新媒體特性賦予用戶(hù)的碎片化閱讀習(xí)慣,移動(dòng)終端的天然屬性決定了受眾不得不以接收淺層化的信息為主,而運(yùn)用了算法推薦技術(shù)的信息推送平臺(tái)也將大量短、平、快的消息加以聚合,從而提升用戶(hù)的閱讀效率,進(jìn)而滿(mǎn)足與強(qiáng)化用戶(hù)的閱讀興趣。

    (二)算法推送帶給公眾的“包袱”

    1.個(gè)性化推送強(qiáng)化“信息繭房”,引發(fā)“群體極化”

    “信息繭房”是由美國(guó)學(xué)者桑斯坦提出,我們只聽(tīng)我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域⑤。鑒于受眾自身選擇性機(jī)制的存在,傳統(tǒng)媒體時(shí)代的信息繭房是由如選擇性接觸、選擇性理解和選擇性記憶等因素所構(gòu)建。這種繭房的桎梏是由于受眾自主的、有意識(shí)或無(wú)意識(shí)的選擇而致。而“算法把關(guān)”的推送方式更像是“綁架式閱讀”,這種強(qiáng)制性閱讀限制了公眾的閱讀視野,不斷強(qiáng)化其刻板印象,并潛移默化地形成用戶(hù)的認(rèn)知偏執(zhí)和視野窄化。

    在人際傳播中,一個(gè)個(gè)“蠶繭”之間無(wú)法進(jìn)行正常的交流溝通,持續(xù)不斷的信息流繼續(xù)加深用戶(hù)對(duì)原有事物的認(rèn)知,引發(fā)社會(huì)區(qū)隔乃至價(jià)值觀分化,從而催生“群體極化”現(xiàn)象。當(dāng)新聞事件發(fā)生時(shí),受算法“洗禮”下的用戶(hù)長(zhǎng)期沉浸在個(gè)人議題中,通過(guò)既有的認(rèn)知框架提前對(duì)事件定性、發(fā)表結(jié)論,形成“情緒先于真相;認(rèn)知先于真相;成見(jiàn)先于客觀”的現(xiàn)象,催生“后真相”。

    2.淹沒(méi)于表層信息的洪流之中,擴(kuò)大“知識(shí)鴻溝”

    為了滿(mǎn)足用戶(hù)接收信息輕松省力的需求,提升用戶(hù)黏性,各類(lèi)資訊客戶(hù)端中樂(lè)于為用戶(hù)提供娛樂(lè)化、低俗化、淺薄化的“三 xing”新聞,即“星”“腥”“性”。吸睛的標(biāo)題和內(nèi)容驅(qū)使著更高的點(diǎn)擊量,造成算法權(quán)重越來(lái)越大的死循環(huán)。對(duì)于媒介素養(yǎng)較低的用戶(hù),容易被這些低質(zhì)、淺層的信息所“麻醉”和誘導(dǎo),選擇沉溺于表層信息和通俗娛樂(lè)中,喪失自主性和自我意識(shí),而滿(mǎn)足于“被動(dòng)的知識(shí)積累”,從而擴(kuò)大與其他群體的知識(shí)溝。

    3.沉溺其中,易患“媒介依存癥”

    基于卡茲的“使用與滿(mǎn)足”理論,信息個(gè)性化推送滿(mǎn)足了用戶(hù)的閱讀期待并為再一次的使用創(chuàng)造心理?xiàng)l件。久而久之,用戶(hù)容易患上現(xiàn)代社會(huì)病理現(xiàn)象——“媒介依存癥”,使其過(guò)度沉溺于媒介接觸而不能自拔、價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)和行為判斷一切都從媒介里尋找依據(jù)、養(yǎng)成孤獨(dú)自閉的“容器人”個(gè)性等,不利于個(gè)人身心成長(zhǎng)。

    4.點(diǎn)擊大于內(nèi)容,價(jià)值被標(biāo)題導(dǎo)向

    在信息聚合類(lèi)客戶(hù)端中,“算法把關(guān)”代替了傳統(tǒng)的“把關(guān)人”,使得對(duì)于新聞內(nèi)容的評(píng)判量化為沒(méi)有價(jià)值判斷的點(diǎn)擊量,又因我國(guó)網(wǎng)民呈現(xiàn)“三低”特點(diǎn)——年齡低、學(xué)歷低、社會(huì)地位低,致使負(fù)面價(jià)值取向的信息被大量推送。新媒體時(shí)代受眾的碎片化閱讀導(dǎo)致其形成淺閱讀習(xí)慣,這不僅擠占了需要理性思考的深度閱讀的時(shí)間,甚至只滿(mǎn)足于標(biāo)題的閱覽。在“標(biāo)題黨”亂象叢生的環(huán)境下,致使用戶(hù)把標(biāo)題當(dāng)作事實(shí)真相來(lái)認(rèn)知,扭曲價(jià)值傳遞,而對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境采取不恰當(dāng)?shù)恼J(rèn)知和行為。

    5.隱私泄露,用戶(hù)信息安全存疑

    訊息聚合類(lèi)平臺(tái)因算法推薦的應(yīng)用需掌握用戶(hù)的眾多隱私信息,在利益至上的初衷下,用戶(hù)數(shù)據(jù)可能會(huì)被兜售給廣告商,甚至非法使用。這直接侵犯了個(gè)人隱私及相關(guān)權(quán)利。

    三、算法推薦機(jī)制下公眾媒介素養(yǎng)的新要求

    面對(duì)上述諸多新挑戰(zhàn),社會(huì)各方應(yīng)積極采取相應(yīng)措施以規(guī)避算法推薦帶來(lái)的技術(shù)弊端和風(fēng)險(xiǎn)。其中,公眾主體作為算法推薦的直接受益者和“受害方”,不應(yīng)僅依賴(lài)平臺(tái)改進(jìn)和政府監(jiān)督,更應(yīng)培養(yǎng)新型的媒介素養(yǎng)以應(yīng)對(duì)算法推薦帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。

    (一)平臺(tái)理性使用素養(yǎng)

    公眾在使用借助推薦算法進(jìn)行信息分發(fā)的各類(lèi)資訊平臺(tái)前,首先要對(duì)平臺(tái)的各項(xiàng)服務(wù)功能及特性了解和熟知,并掌握相關(guān)使用知識(shí)。單靠公眾的技術(shù)資本目前不足以打破推薦算法的“操作暗箱”,在使用過(guò)程中,公眾應(yīng)熟悉信息推送的規(guī)律,提高合理化、綜合化地閱讀不同類(lèi)型信息的意識(shí),實(shí)現(xiàn)平臺(tái)效能最大化。例如在今日頭條APP 中分別設(shè)有“關(guān)注”“推薦”“城市”“熱點(diǎn)”“軍事”等諸多板塊,用戶(hù)可下意識(shí)地多方面涉獵信息,以達(dá)到推送內(nèi)容主題的相對(duì)平衡。多元信息的攝入有助于打破“繭房”的桎梏,對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境形成更為全面的認(rèn)知。

    (二)媒介信息聚合素養(yǎng)

    在算法推薦機(jī)制下,公眾不僅要注重平臺(tái)內(nèi)多元信息的聚合,也要具備多源信息的整合意識(shí)。不同的信源不僅能使讀者辨別出新聞信息的真假,而且提供讀者對(duì)于社會(huì)事件、現(xiàn)象不同的分析視角,有助于讀者正確地認(rèn)識(shí)事物整體。除此之外,公眾應(yīng)善用不同形態(tài)的媒介,通過(guò)報(bào)紙、電視、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站等多種媒介形態(tài)的呈現(xiàn)了解新聞,在各媒介的信息接收中取長(zhǎng)補(bǔ)短。

    (三)時(shí)間管控素養(yǎng)

    運(yùn)用推薦算法技術(shù)的資訊平臺(tái)通過(guò)其源源不斷的信息流持續(xù)滿(mǎn)足用戶(hù),利用碎片化信息蠶食用戶(hù)大段、整段的時(shí)間。公眾需在培養(yǎng)具有理性思考涵義的深閱讀習(xí)慣基礎(chǔ)上,通過(guò)時(shí)間管理,合理、有節(jié)制地使用媒介,由平臺(tái)中的碎片化閱讀引向印刷媒介的沉浸式閱讀,使其在充分利用碎片化時(shí)間進(jìn)行閱讀的同時(shí)避免整段時(shí)間被碎片化閱讀占據(jù),長(zhǎng)此以往有利于公眾自身養(yǎng)成理性邏輯思維。

    (四)信息再把關(guān)素養(yǎng)

    信息再把關(guān)素養(yǎng),筆者認(rèn)為它分為信息輸入和信息輸出兩個(gè)方面。就信息輸入而言,公眾要強(qiáng)化自我把關(guān)的能力,即帶有批判意識(shí),機(jī)器把關(guān)后自己再對(duì)信息進(jìn)行選擇、確認(rèn)、消費(fèi)。機(jī)器把關(guān)沒(méi)有能力以人類(lèi)社會(huì)的倫理道德、價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)來(lái)分析評(píng)判信息內(nèi)容,公眾應(yīng)盡量避免被文章標(biāo)題所蠱惑,善用自身的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)對(duì)推送的信息進(jìn)行衡量和評(píng)估;對(duì)于信息輸出而言,每個(gè)公眾都應(yīng)發(fā)表負(fù)責(zé)任的文章、內(nèi)容、評(píng)價(jià)等,凈化網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境,使算法推薦機(jī)制的閉環(huán)形成良性循環(huán)。

    (五)隱私數(shù)據(jù)保護(hù)素養(yǎng)

    在智能化媒體時(shí)代,隱私儼然成為一種潛在財(cái)富。保護(hù)個(gè)人隱私的意識(shí)至關(guān)重要,只有掌握一些數(shù)據(jù)的“隱身能力”,才能使得自身在享受算法技術(shù)帶來(lái)紅利的同時(shí)又不被變賣(mài)。例如,用戶(hù)在注冊(cè)賬號(hào)或開(kāi)通某項(xiàng)服務(wù)時(shí),對(duì)待平臺(tái)方關(guān)于通訊錄權(quán)限、定位信息等數(shù)據(jù)的獲取請(qǐng)求,要審慎處理。

    四、結(jié)語(yǔ)

    傳播技術(shù)的發(fā)展浪潮是不可逆的,公眾媒介素養(yǎng)也應(yīng)順應(yīng)時(shí)代變遷而推陳出新。公眾作為能動(dòng)的行為主體,更應(yīng)發(fā)揮自身的主動(dòng)性和自控力,養(yǎng)成并提升媒介素養(yǎng),以應(yīng)對(duì)推薦算法對(duì)我們提出的新挑戰(zhàn),避免被技術(shù)牽著鼻子走。對(duì)于推薦算法打造的新聞個(gè)性化推送,平臺(tái)、政府也應(yīng)合力使其達(dá)到價(jià)值理念和技術(shù)理念的平衡,實(shí)現(xiàn)真正的“人機(jī)共生”。

    注釋?zhuān)?/p>

    ①[美]尼爾·波茲曼.童年的消逝[M].吳燕筵 譯.桂林:廣西師范大學(xué)出版社,2009:5.

    ②覃川,王磊靜,張嵩印,劉浩宇.當(dāng)代大學(xué)生媒介行為和媒介素養(yǎng)實(shí)證研究[J].當(dāng)代傳播,2007(04):64-68.

    ③張玲.媒介素養(yǎng)教育——一個(gè)亟待研究與發(fā)展的領(lǐng)域[J].現(xiàn)代傳播:中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào),2004(04):101-102.

    ④李樹(shù)培,王榮良.信息技術(shù)課程核心價(jià)值探析[J].中國(guó)電化教育,2013(03):7-11.

    ⑤林暉.從“新聞人”到“產(chǎn)品經(jīng)理”,從“受眾中心”到 “用戶(hù)驅(qū)動(dòng): 網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的媒體轉(zhuǎn)型與 “大眾新聞”危機(jī)——兼談財(cái)經(jīng)新聞教育改革[J].新聞大學(xué),2015(02):1-6.

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