論算法技術(shù)背景下的新聞?wù)鎸?/h1>
2021-04-15 00:41:55王曜程
新聞研究導(dǎo)刊 2021年22期 關(guān)鍵詞：新聞生產(chǎn)
摘要：算法技術(shù)背景下，新聞業(yè)態(tài)以及新聞相關(guān)的諸多既有內(nèi)涵都發(fā)生改變，被視為新聞生命的真實也在這一過程中發(fā)生了演變。文章試圖通過對算法技術(shù)進(jìn)行解析，并結(jié)合算法技術(shù)對新聞業(yè)的影響，闡明新聞?wù)鎸嵲谒惴夹g(shù)背景下的演變。
關(guān)鍵詞：新聞?wù)鎸崳凰惴夹g(shù)；新聞生產(chǎn)；“具身真實”
中圖分類號：G210.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-8883（2021）22-0001-03
數(shù)字技術(shù)在新聞實踐、概念變遷及理論延展等多個方面為重塑中國新聞業(yè)帶來新的可能。學(xué)界目前多在范式革新、學(xué)科體系、新聞學(xué)研究總問題和理論體系建構(gòu)層面進(jìn)行研究[1]，文章試圖根據(jù)算法技術(shù)在新聞業(yè)的應(yīng)用實踐對現(xiàn)有的新聞?wù)鎸嵗碚撨M(jìn)行更新。
一、什么是算法技術(shù)
算法是一套由計算機(jī)運(yùn)行的明確的指令和步驟，人們可以按此轉(zhuǎn)換目標(biāo)結(jié)果從而解決特定問題。新聞業(yè)中的應(yīng)用通常是算法判斷、算法推薦和算法新聞[2]。算法判斷是在新聞生產(chǎn)的源頭，由算法代替或輔助記者對事實進(jìn)行新聞判斷。算法推薦指的是借助人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，通過相應(yīng)的計算機(jī)算法，推測并推送用戶可能喜歡的新聞信息。算法參與生產(chǎn)的新聞就是算法新聞，它在分布式領(lǐng)域的應(yīng)用集中于新聞內(nèi)容的整合、過濾和篩選。算法新聞是運(yùn)用智能算法工具自動生產(chǎn)新聞并實現(xiàn)商業(yè)化運(yùn)營，它包括信息收集、存儲、編寫、編輯等業(yè)務(wù)的自動化[3]。清晰地把握算法技術(shù)在新聞業(yè)中的應(yīng)用實踐，是了解新聞?wù)鎸嵗碚撛趯嵺`中發(fā)生變化的基礎(chǔ)。
二、算法技術(shù)的新聞實踐
（一）算法判斷
新聞工作的本質(zhì)就是不斷做出判斷。記者基于一連串的判斷生產(chǎn)出新聞文本，以知識的形式將今時今日有價值的世界呈現(xiàn)給受眾，如此運(yùn)轉(zhuǎn)了百年以上的新聞編輯室工作模式存在無法避免的局限。
首先，專業(yè)的新聞工作者無一不是專業(yè)主義的擁躉，通過專業(yè)主義使其工作合法化，但這種專業(yè)主義話語同時受到其薄弱的學(xué)科邊界影響，因此其專業(yè)性無法證實其新聞判斷具備有效性，也不能保護(hù)記者權(quán)限范圍內(nèi)的主張，這種狀況會影響到記者這一集體身份的認(rèn)知，也會影響新聞文本的生產(chǎn)。其次，在生產(chǎn)作為知識的新聞文本時，新聞記者的專業(yè)判斷發(fā)揮著作用，但這種知識實踐并不復(fù)雜，使得非專業(yè)人士常對新聞產(chǎn)品指手畫腳，因此往往導(dǎo)致記者對自己權(quán)限內(nèi)的主觀專業(yè)判斷進(jìn)行客觀性辯護(hù)時受到影響。最后，文化既有偏見和對客觀性的堅持，削弱了新聞選擇和排序中的主觀意圖。新聞業(yè)對新聞客觀性的合法性強(qiáng)調(diào)，進(jìn)一步限制了新聞業(yè)的專業(yè)判斷。理想狀態(tài)下，客觀性要求記者在選擇和描述新聞事件的過程中摒棄主觀性。記者要作出決定，但他們卻缺乏一套規(guī)范的正當(dāng)說辭來解釋這一主觀行為。
算法技術(shù)介入新聞判斷這一工作環(huán)節(jié)后，通過遵循預(yù)設(shè)好的程序，回應(yīng)具體問題，從而生成具體的結(jié)果。作為一種能夠作出決定的結(jié)果導(dǎo)向型技術(shù)，算法被普遍應(yīng)用于現(xiàn)代知識經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域，它可以有效馴服海量信息，使大規(guī)模的訂制化信息傳播成為可能。
一方面，過去專業(yè)新聞工作者特有的職業(yè)判斷變成算法產(chǎn)品，這意味著判斷主體從記者轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴ǎ浔澈笥行?、成本、?jīng)濟(jì)效益等的需求，同時包括對判斷規(guī)范性的重塑。另一方面，算法判斷不僅是現(xiàn)存新聞邏輯的延伸，也有其固有特征，并且按自己的進(jìn)化方式在不斷發(fā)生變化。對基于計算機(jī)技術(shù)的客觀性優(yōu)先的強(qiáng)調(diào)使得新聞判斷中主觀性缺席的這一問題更加復(fù)雜。盡管有一定的缺陷，但出于對計算客觀性的信任，會讓記者或新聞組織通過算法干預(yù)進(jìn)一步隱藏新聞判斷或是通過排除新聞報道中人的主觀價值[4]。
（二）算法生產(chǎn)
算法生產(chǎn)，即在有限甚至是毫無人的干預(yù)下，由預(yù)先設(shè)定的程序?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新聞文本。傳統(tǒng)意義上的新聞生產(chǎn)是由記者作新聞判斷后，對新聞事實進(jìn)行新聞價值的錨定，而后依據(jù)錨點(diǎn)編碼，通過專業(yè)知識和技能將新聞事實編碼為文字、圖像或視聽資料的過程。算法技術(shù)介入后，算法生產(chǎn)依據(jù)預(yù)先編好的程序抓取數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)的語法生成文本。在這一過程中，新聞生產(chǎn)主體的身份不再是記者，而是算法程序，新聞生產(chǎn)也就成了具有機(jī)器特征的過程。
首先，算法生產(chǎn)使得新聞?wù)鎸嵉目陀^性更加突出。記者的參與度降低使主觀性在新聞生產(chǎn)過程中離場，減少了新聞客觀性原則中主觀性的介入。人對于技術(shù)中立的潛在相信，在受眾環(huán)節(jié)更加明顯，這減少了受眾對于新聞生產(chǎn)者主觀性的批判。同時，算法生產(chǎn)的數(shù)據(jù)來源范圍更大、量級更高，使生產(chǎn)材料的客觀性更勝一籌。
其次，算法生產(chǎn)破除了“碎片化”“馬賽克式”的具體真實。傳統(tǒng)的新聞?wù)鎸嵤苤朴谟浾哒J(rèn)識能力及過程的有限性，是局部的真實、破碎的真實，是一種推理出的模糊真實，而算法能夠基于大數(shù)據(jù)的支撐和預(yù)設(shè)程序的不斷完善，呈現(xiàn)更加整體、清晰的新聞?wù)鎸崱?/p>
最后，脫離人類主觀性的新聞生產(chǎn)無法觸達(dá)有機(jī)真實。脫離了人類主觀性的中立呈現(xiàn)，沒有了情緒和觀點(diǎn)的介入，似乎更加接近客觀的真實報道。但事實上，新聞生產(chǎn)脫離人類主觀性的同時也失去了“主動性”，對于本質(zhì)真實的最高追求不復(fù)存在，算法生產(chǎn)實現(xiàn)的是機(jī)械的真實，是表象的真實。失去了主動性也意味著新聞報道失去了有機(jī)呈現(xiàn)出的過程的事實。
（三）算法分發(fā)
這一過程也被稱作算法推薦，主要分為三類：協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。
協(xié)作過濾推薦還可細(xì)分為記憶的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾。前者在整個數(shù)據(jù)庫中將用戶的歷史數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，推薦類似的項目；后者則是將用戶的歷史數(shù)據(jù)置入一個模型來預(yù)測，根據(jù)預(yù)測的結(jié)果推薦?；谟洃浀膮f(xié)同過濾可以高效地發(fā)現(xiàn)使用者的潛在需求，并且實現(xiàn)了個性化，已應(yīng)用于多個互聯(lián)網(wǎng)平臺中，但基于記憶的協(xié)同過濾有個問題，即是過于依賴系統(tǒng)的整個用戶歷史數(shù)據(jù)庫。一旦這種原材料數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏，分析的準(zhǔn)確性和推薦的精度都將難以保證?；谀Ｐ偷念A(yù)測可以有效解決這個問題，但在建模方面與啟動方面都存在缺陷。
基于內(nèi)容推薦則是從用戶的歷史數(shù)據(jù)中心將文本信息提取、過濾并創(chuàng)建模型，而后根據(jù)模型推送和歷史數(shù)據(jù)具有相似點(diǎn)的內(nèi)容。這種算法的優(yōu)點(diǎn)在于它解決了數(shù)據(jù)稀疏和啟動難的問題。但是，長期推送和用戶歷史數(shù)據(jù)相似的信息會造成嚴(yán)重的信息繭房。該算法長于文字類信息的提取和分析，但難以精確處理音視頻內(nèi)容，因此這種算法目前常見于文本信息的推送。
關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦側(cè)重于從用戶的歷史數(shù)據(jù)中挖掘其中的關(guān)聯(lián)，并以此為依據(jù)猜測用戶的興趣和潛在需求，進(jìn)行推送，其主要有兩個步驟。第一步，通過用戶已經(jīng)閱讀過的內(nèi)容推導(dǎo)出用戶還沒有讀過但可能感興趣的內(nèi)容。第二步，將計算出的規(guī)則按支持度排序，將內(nèi)容依序呈現(xiàn)給用戶。這種算法的效果取決于規(guī)則的數(shù)量和質(zhì)量，但隨著應(yīng)用越來越廣泛，規(guī)則的數(shù)量也越來越多，系統(tǒng)變得更加難以管理[5]。
三、算法技術(shù)對新聞業(yè)的影響
（一）新聞參與主體多元化
隨著算法在新聞采集環(huán)節(jié)的應(yīng)用，機(jī)器人新聞、傳感器新聞等實踐先后涌現(xiàn)。社交媒體大范圍占領(lǐng)人們的生活，傳統(tǒng)的集中式新聞生產(chǎn)與傳播快速向分布式轉(zhuǎn)化，多元主體在不同時空的同一網(wǎng)絡(luò)下，共同參與到某一個話題中，涵蓋了報道、評論、分析、信息加工和闡釋等多個環(huán)節(jié)。在技術(shù)的作用下，分布式新聞生產(chǎn)的參與主體擴(kuò)展到了非人主體，即算法。
（二）算法收編新聞把關(guān)權(quán)力
在新聞生產(chǎn)的傳統(tǒng)模式中，新聞生產(chǎn)者對新聞事實進(jìn)行寫作和編輯是基于新聞要素、自身新聞價值觀以及本人認(rèn)同的職業(yè)倫理來進(jìn)行的。面對互聯(lián)網(wǎng)的便捷性、共享性、碎片化等特點(diǎn)，過去的把關(guān)者不得不讓位于數(shù)據(jù)和算法，原屬于新聞工作者的把關(guān)權(quán)被算法以壓倒性的效率優(yōu)勢收編。
（三）算法建構(gòu)社會共識
算法憑借令人難以察覺的非制度性權(quán)力進(jìn)入大眾生活，并實現(xiàn)了對社會合意的控制。如此非制度化的權(quán)力關(guān)系在政治控制與資本驅(qū)逐的背景下可以強(qiáng)化為權(quán)威，有的甚至被制度化權(quán)力收編。由算法進(jìn)行的新聞事實核查使“核查”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢J(rèn)同”。無論新聞?wù)鎸嵟c否、夸張或是煽情，最終都會在其所屬機(jī)構(gòu)與算法本身的權(quán)威核查后被推送到用戶端，讓用戶看到并形成“認(rèn)同”，進(jìn)而達(dá)成社會共識。
用戶作為信息的接收者，沒有精力和動力進(jìn)行新聞核查，算法代替用戶完成了這一工作，并取代了傳統(tǒng)的新聞專業(yè)機(jī)構(gòu)，與用戶締結(jié)新的信任契約。然而算法作為一種被操縱的技術(shù)，代表的是背后掌控者的政治和商業(yè)利益，當(dāng)用戶對算法推送的新聞形成認(rèn)同，無論是情感上還是價值上的認(rèn)同，都無形中生成并鞏固著網(wǎng)絡(luò)話語權(quán)力。
（四）算法限制用戶的信息自由
算法技術(shù)在新聞生產(chǎn)與傳播中的應(yīng)用實現(xiàn)了媒體新聞傳播與受眾新聞接收的無縫對接，但同時極大程度地限定了人們對世界的理解，人們的視界被框定，甚至決定了人們自我認(rèn)知與表達(dá)的方式，并已滲透進(jìn)真實生活中。在算法技術(shù)廣泛應(yīng)用的今天，媒介不僅是人們獲取世界信息的工具，更是在算法技術(shù)的加持下反而將人類限定在特定的技術(shù)結(jié)構(gòu)中，規(guī)訓(xùn)著每一個使用媒體的人，并將人們限制在算法的框架與規(guī)則里[6]。
四、算法技術(shù)對新聞?wù)鎸嵉挠绊?/p>
算法技術(shù)在新聞業(yè)的廣泛應(yīng)用使得新聞業(yè)態(tài)發(fā)生了巨大的變化。首先，算法技術(shù)向新聞從業(yè)人員的主體性發(fā)起了挑戰(zhàn)，重新定義了新聞從事實到記者，再到新聞報道這一過程中的第一層符號化環(huán)節(jié)，即記者對新聞事實的錨點(diǎn)符號化編碼。其次，算法技術(shù)改變了新聞敘事方式。在從記者到新聞的第二層符號化環(huán)節(jié)中，算法介入，甚至是部分取代了記者將新聞事實的錨點(diǎn)符號化為文本的過程，符號的表達(dá)形式及深層邏輯發(fā)生了變化，意味著作為新聞?wù)鎸嵭问降膬?nèi)容被重塑。最后，算法新聞在呈現(xiàn)方面對于時空的突破也影響著用戶對新聞?wù)鎸嵉母兄?。在以往的大眾傳播模式中，某一地域的受眾因在同一時空接觸到了相同的內(nèi)容，形成了共同記憶，進(jìn)而從認(rèn)知和社交需求層面削弱了對新聞?wù)鎸嵉膽岩?。如今，用戶根?jù)各自需求與場景，會在相同的地域接收到不同的內(nèi)容，會在同一虛擬信息環(huán)境下接收到共同感興趣的內(nèi)容，形成共同記憶，新聞?wù)鎸嵉臅r空觀由此發(fā)生了潛移默化的變化。由智能技術(shù)建構(gòu)的真實正向過去的客觀之真發(fā)出叩問。
在被算法重塑的新聞?wù)Z境下，新聞?wù)鎸嵳谙颉熬呱碚鎸崱卑l(fā)展。算法新聞的生產(chǎn)中，生產(chǎn)主體由記者轉(zhuǎn)為算法，職業(yè)新聞工作者的身體解放和職能退化并行，而完全自動化的算法新聞則宣告記者肉身的完全缺席。在新聞事實符號化的過程中，唯有技術(shù)在場而意識缺席，意義上的新聞記者，作為擁有智能身體的賽博人，創(chuàng)造了一種全新的在場狀態(tài)，肉身缺席的職業(yè)新聞工作者仍將算法新聞納入自身解釋世界的意識形態(tài)領(lǐng)域中。過往新聞實踐形成的結(jié)構(gòu)化行文邏輯及新聞話語，在算法的新聞實踐過程中同步嵌入，意義上的新聞?wù)鎸嵰呀?jīng)融入新聞記者與智能技術(shù)的關(guān)系里。然而算法將新聞?wù)鎸嵧葡蛱摌?gòu)真實的語境，使得真相與受眾的聯(lián)結(jié)被情感僭越，不僅體現(xiàn)在算法依照受眾偏好搜集素材，更貫穿于將新聞以最引人關(guān)注的形式和最想獲取的場景進(jìn)行算法推送與智能呈現(xiàn)的全過程，延伸到新聞最終的消費(fèi)環(huán)節(jié)。因此，算法新聞實現(xiàn)的沉浸式、全景式的虛擬在場雖然對新聞?wù)鎸崢?gòu)成了挑戰(zhàn)，但“具身真實”使算法技術(shù)背景下的新聞?wù)鎸嵾_(dá)成新的共識——真實以一種開放的、多元的、不確定的狀態(tài)存在于具身關(guān)系中，這種新聞?wù)鎸嵤墙⒃趥€人感受之上的、屬于個人體驗的真實。算法新聞將用戶的感官激活到極高的程度，具身在場的用戶通過技術(shù)感受和認(rèn)知，新聞?wù)鎸嵰苍谶@樣的交互關(guān)系中產(chǎn)生[7]。
五、結(jié)語
在本體論意義上，算法這一智能賽博人不能稱為一個切實的新聞主體，但從新聞?wù)鎸嵉慕嵌葋碚f，算法新聞在用戶的認(rèn)知經(jīng)驗層面是真實的。首先，人的具身在場在算法新聞中得到肯定，將身體視為經(jīng)驗外部世界的基本媒介，新聞這一傳統(tǒng)意義上的媒介則變成具身在場的人與事實之間的中介，算法技術(shù)將新聞?wù)鎸崗膯我坏年U釋的真實變?yōu)榫呱淼恼鎸?。而且虛擬現(xiàn)實技術(shù)使受眾以具身在場的方式體驗新聞，從傳統(tǒng)的觀看走向虛擬的共在，借由感官的激活呈現(xiàn)了親身參與和實踐的真實。其次，在技術(shù)與人的具身關(guān)系中，新聞的真實觀向體驗的真實這一方向發(fā)展，一方面帶來突破，另一方面也有可能導(dǎo)致新的遮蔽。算法技術(shù)下新聞?wù)鎸嵲诶砟钜约皩嵺`上對傳統(tǒng)新聞業(yè)態(tài)實現(xiàn)了巨大突破和顛覆，它使得現(xiàn)場一手資料的來源從傳統(tǒng)的新聞記者壟斷轉(zhuǎn)向了與新聞產(chǎn)消者們共有，新聞的真實性得到了進(jìn)一步的保證甚至是提高。具身在場為用戶接收新聞提供了新的方式，在參與新聞協(xié)同生產(chǎn)的過程中帶來更多個性化的觀點(diǎn)和討論，并推動新聞的有機(jī)運(yùn)動。算法技術(shù)將新聞融入受眾參與、公民生產(chǎn)的主體性解放中，受眾在新聞活動中的重要性得到進(jìn)一步提升。受眾與新聞之間具身關(guān)系與詮釋關(guān)系的有機(jī)融合，為新聞領(lǐng)域新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用提供了新的指導(dǎo)方向。
參考文獻(xiàn)：
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作者簡介 王曜程，碩士在讀，研究方向：新聞學(xué)。
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（一）算法判斷
新聞工作的本質(zhì)就是不斷做出判斷。記者基于一連串的判斷生產(chǎn)出新聞文本，以知識的形式將今時今日有價值的世界呈現(xiàn)給受眾，如此運(yùn)轉(zhuǎn)了百年以上的新聞編輯室工作模式存在無法避免的局限。
首先，專業(yè)的新聞工作者無一不是專業(yè)主義的擁躉，通過專業(yè)主義使其工作合法化，但這種專業(yè)主義話語同時受到其薄弱的學(xué)科邊界影響，因此其專業(yè)性無法證實其新聞判斷具備有效性，也不能保護(hù)記者權(quán)限范圍內(nèi)的主張，這種狀況會影響到記者這一集體身份的認(rèn)知，也會影響新聞文本的生產(chǎn)。其次，在生產(chǎn)作為知識的新聞文本時，新聞記者的專業(yè)判斷發(fā)揮著作用，但這種知識實踐并不復(fù)雜，使得非專業(yè)人士常對新聞產(chǎn)品指手畫腳，因此往往導(dǎo)致記者對自己權(quán)限內(nèi)的主觀專業(yè)判斷進(jìn)行客觀性辯護(hù)時受到影響。最后，文化既有偏見和對客觀性的堅持，削弱了新聞選擇和排序中的主觀意圖。新聞業(yè)對新聞客觀性的合法性強(qiáng)調(diào)，進(jìn)一步限制了新聞業(yè)的專業(yè)判斷。理想狀態(tài)下，客觀性要求記者在選擇和描述新聞事件的過程中摒棄主觀性。記者要作出決定，但他們卻缺乏一套規(guī)范的正當(dāng)說辭來解釋這一主觀行為。
算法技術(shù)介入新聞判斷這一工作環(huán)節(jié)后，通過遵循預(yù)設(shè)好的程序，回應(yīng)具體問題，從而生成具體的結(jié)果。作為一種能夠作出決定的結(jié)果導(dǎo)向型技術(shù)，算法被普遍應(yīng)用于現(xiàn)代知識經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域，它可以有效馴服海量信息，使大規(guī)模的訂制化信息傳播成為可能。
一方面，過去專業(yè)新聞工作者特有的職業(yè)判斷變成算法產(chǎn)品，這意味著判斷主體從記者轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴ǎ浔澈笥行?、成本、?jīng)濟(jì)效益等的需求，同時包括對判斷規(guī)范性的重塑。另一方面，算法判斷不僅是現(xiàn)存新聞邏輯的延伸，也有其固有特征，并且按自己的進(jìn)化方式在不斷發(fā)生變化。對基于計算機(jī)技術(shù)的客觀性優(yōu)先的強(qiáng)調(diào)使得新聞判斷中主觀性缺席的這一問題更加復(fù)雜。盡管有一定的缺陷，但出于對計算客觀性的信任，會讓記者或新聞組織通過算法干預(yù)進(jìn)一步隱藏新聞判斷或是通過排除新聞報道中人的主觀價值[4]。
（二）算法生產(chǎn)
算法生產(chǎn)，即在有限甚至是毫無人的干預(yù)下，由預(yù)先設(shè)定的程序?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新聞文本。傳統(tǒng)意義上的新聞生產(chǎn)是由記者作新聞判斷后，對新聞事實進(jìn)行新聞價值的錨定，而后依據(jù)錨點(diǎn)編碼，通過專業(yè)知識和技能將新聞事實編碼為文字、圖像或視聽資料的過程。算法技術(shù)介入后，算法生產(chǎn)依據(jù)預(yù)先編好的程序抓取數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)的語法生成文本。在這一過程中，新聞生產(chǎn)主體的身份不再是記者，而是算法程序，新聞生產(chǎn)也就成了具有機(jī)器特征的過程。
首先，算法生產(chǎn)使得新聞?wù)鎸嵉目陀^性更加突出。記者的參與度降低使主觀性在新聞生產(chǎn)過程中離場，減少了新聞客觀性原則中主觀性的介入。人對于技術(shù)中立的潛在相信，在受眾環(huán)節(jié)更加明顯，這減少了受眾對于新聞生產(chǎn)者主觀性的批判。同時，算法生產(chǎn)的數(shù)據(jù)來源范圍更大、量級更高，使生產(chǎn)材料的客觀性更勝一籌。
其次，算法生產(chǎn)破除了“碎片化”“馬賽克式”的具體真實。傳統(tǒng)的新聞?wù)鎸嵤苤朴谟浾哒J(rèn)識能力及過程的有限性，是局部的真實、破碎的真實，是一種推理出的模糊真實，而算法能夠基于大數(shù)據(jù)的支撐和預(yù)設(shè)程序的不斷完善，呈現(xiàn)更加整體、清晰的新聞?wù)鎸崱?/p>
最后，脫離人類主觀性的新聞生產(chǎn)無法觸達(dá)有機(jī)真實。脫離了人類主觀性的中立呈現(xiàn)，沒有了情緒和觀點(diǎn)的介入，似乎更加接近客觀的真實報道。但事實上，新聞生產(chǎn)脫離人類主觀性的同時也失去了“主動性”，對于本質(zhì)真實的最高追求不復(fù)存在，算法生產(chǎn)實現(xiàn)的是機(jī)械的真實，是表象的真實。失去了主動性也意味著新聞報道失去了有機(jī)呈現(xiàn)出的過程的事實。
（三）算法分發(fā)
這一過程也被稱作算法推薦，主要分為三類：協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。
協(xié)作過濾推薦還可細(xì)分為記憶的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾。前者在整個數(shù)據(jù)庫中將用戶的歷史數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，推薦類似的項目；后者則是將用戶的歷史數(shù)據(jù)置入一個模型來預(yù)測，根據(jù)預(yù)測的結(jié)果推薦?；谟洃浀膮f(xié)同過濾可以高效地發(fā)現(xiàn)使用者的潛在需求，并且實現(xiàn)了個性化，已應(yīng)用于多個互聯(lián)網(wǎng)平臺中，但基于記憶的協(xié)同過濾有個問題，即是過于依賴系統(tǒng)的整個用戶歷史數(shù)據(jù)庫。一旦這種原材料數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏，分析的準(zhǔn)確性和推薦的精度都將難以保證?；谀Ｐ偷念A(yù)測可以有效解決這個問題，但在建模方面與啟動方面都存在缺陷。
基于內(nèi)容推薦則是從用戶的歷史數(shù)據(jù)中心將文本信息提取、過濾并創(chuàng)建模型，而后根據(jù)模型推送和歷史數(shù)據(jù)具有相似點(diǎn)的內(nèi)容。這種算法的優(yōu)點(diǎn)在于它解決了數(shù)據(jù)稀疏和啟動難的問題。但是，長期推送和用戶歷史數(shù)據(jù)相似的信息會造成嚴(yán)重的信息繭房。該算法長于文字類信息的提取和分析，但難以精確處理音視頻內(nèi)容，因此這種算法目前常見于文本信息的推送。
關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦側(cè)重于從用戶的歷史數(shù)據(jù)中挖掘其中的關(guān)聯(lián)，并以此為依據(jù)猜測用戶的興趣和潛在需求，進(jìn)行推送，其主要有兩個步驟。第一步，通過用戶已經(jīng)閱讀過的內(nèi)容推導(dǎo)出用戶還沒有讀過但可能感興趣的內(nèi)容。第二步，將計算出的規(guī)則按支持度排序，將內(nèi)容依序呈現(xiàn)給用戶。這種算法的效果取決于規(guī)則的數(shù)量和質(zhì)量，但隨著應(yīng)用越來越廣泛，規(guī)則的數(shù)量也越來越多，系統(tǒng)變得更加難以管理[5]。
三、算法技術(shù)對新聞業(yè)的影響
（一）新聞參與主體多元化
隨著算法在新聞采集環(huán)節(jié)的應(yīng)用，機(jī)器人新聞、傳感器新聞等實踐先后涌現(xiàn)。社交媒體大范圍占領(lǐng)人們的生活，傳統(tǒng)的集中式新聞生產(chǎn)與傳播快速向分布式轉(zhuǎn)化，多元主體在不同時空的同一網(wǎng)絡(luò)下，共同參與到某一個話題中，涵蓋了報道、評論、分析、信息加工和闡釋等多個環(huán)節(jié)。在技術(shù)的作用下，分布式新聞生產(chǎn)的參與主體擴(kuò)展到了非人主體，即算法。
（二）算法收編新聞把關(guān)權(quán)力
在新聞生產(chǎn)的傳統(tǒng)模式中，新聞生產(chǎn)者對新聞事實進(jìn)行寫作和編輯是基于新聞要素、自身新聞價值觀以及本人認(rèn)同的職業(yè)倫理來進(jìn)行的。面對互聯(lián)網(wǎng)的便捷性、共享性、碎片化等特點(diǎn)，過去的把關(guān)者不得不讓位于數(shù)據(jù)和算法，原屬于新聞工作者的把關(guān)權(quán)被算法以壓倒性的效率優(yōu)勢收編。
（三）算法建構(gòu)社會共識
算法憑借令人難以察覺的非制度性權(quán)力進(jìn)入大眾生活，并實現(xiàn)了對社會合意的控制。如此非制度化的權(quán)力關(guān)系在政治控制與資本驅(qū)逐的背景下可以強(qiáng)化為權(quán)威，有的甚至被制度化權(quán)力收編。由算法進(jìn)行的新聞事實核查使“核查”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢J(rèn)同”。無論新聞?wù)鎸嵟c否、夸張或是煽情，最終都會在其所屬機(jī)構(gòu)與算法本身的權(quán)威核查后被推送到用戶端，讓用戶看到并形成“認(rèn)同”，進(jìn)而達(dá)成社會共識。
用戶作為信息的接收者，沒有精力和動力進(jìn)行新聞核查，算法代替用戶完成了這一工作，并取代了傳統(tǒng)的新聞專業(yè)機(jī)構(gòu)，與用戶締結(jié)新的信任契約。然而算法作為一種被操縱的技術(shù)，代表的是背后掌控者的政治和商業(yè)利益，當(dāng)用戶對算法推送的新聞形成認(rèn)同，無論是情感上還是價值上的認(rèn)同，都無形中生成并鞏固著網(wǎng)絡(luò)話語權(quán)力。
（四）算法限制用戶的信息自由
算法技術(shù)在新聞生產(chǎn)與傳播中的應(yīng)用實現(xiàn)了媒體新聞傳播與受眾新聞接收的無縫對接，但同時極大程度地限定了人們對世界的理解，人們的視界被框定，甚至決定了人們自我認(rèn)知與表達(dá)的方式，并已滲透進(jìn)真實生活中。在算法技術(shù)廣泛應(yīng)用的今天，媒介不僅是人們獲取世界信息的工具，更是在算法技術(shù)的加持下反而將人類限定在特定的技術(shù)結(jié)構(gòu)中，規(guī)訓(xùn)著每一個使用媒體的人，并將人們限制在算法的框架與規(guī)則里[6]。
四、算法技術(shù)對新聞?wù)鎸嵉挠绊?/p>
算法技術(shù)在新聞業(yè)的廣泛應(yīng)用使得新聞業(yè)態(tài)發(fā)生了巨大的變化。首先，算法技術(shù)向新聞從業(yè)人員的主體性發(fā)起了挑戰(zhàn)，重新定義了新聞從事實到記者，再到新聞報道這一過程中的第一層符號化環(huán)節(jié)，即記者對新聞事實的錨點(diǎn)符號化編碼。其次，算法技術(shù)改變了新聞敘事方式。在從記者到新聞的第二層符號化環(huán)節(jié)中，算法介入，甚至是部分取代了記者將新聞事實的錨點(diǎn)符號化為文本的過程，符號的表達(dá)形式及深層邏輯發(fā)生了變化，意味著作為新聞?wù)鎸嵭问降膬?nèi)容被重塑。最后，算法新聞在呈現(xiàn)方面對于時空的突破也影響著用戶對新聞?wù)鎸嵉母兄?。在以往的大眾傳播模式中，某一地域的受眾因在同一時空接觸到了相同的內(nèi)容，形成了共同記憶，進(jìn)而從認(rèn)知和社交需求層面削弱了對新聞?wù)鎸嵉膽岩?。如今，用戶根?jù)各自需求與場景，會在相同的地域接收到不同的內(nèi)容，會在同一虛擬信息環(huán)境下接收到共同感興趣的內(nèi)容，形成共同記憶，新聞?wù)鎸嵉臅r空觀由此發(fā)生了潛移默化的變化。由智能技術(shù)建構(gòu)的真實正向過去的客觀之真發(fā)出叩問。
在被算法重塑的新聞?wù)Z境下，新聞?wù)鎸嵳谙颉熬呱碚鎸崱卑l(fā)展。算法新聞的生產(chǎn)中，生產(chǎn)主體由記者轉(zhuǎn)為算法，職業(yè)新聞工作者的身體解放和職能退化并行，而完全自動化的算法新聞則宣告記者肉身的完全缺席。在新聞事實符號化的過程中，唯有技術(shù)在場而意識缺席，意義上的新聞記者，作為擁有智能身體的賽博人，創(chuàng)造了一種全新的在場狀態(tài)，肉身缺席的職業(yè)新聞工作者仍將算法新聞納入自身解釋世界的意識形態(tài)領(lǐng)域中。過往新聞實踐形成的結(jié)構(gòu)化行文邏輯及新聞話語，在算法的新聞實踐過程中同步嵌入，意義上的新聞?wù)鎸嵰呀?jīng)融入新聞記者與智能技術(shù)的關(guān)系里。然而算法將新聞?wù)鎸嵧葡蛱摌?gòu)真實的語境，使得真相與受眾的聯(lián)結(jié)被情感僭越，不僅體現(xiàn)在算法依照受眾偏好搜集素材，更貫穿于將新聞以最引人關(guān)注的形式和最想獲取的場景進(jìn)行算法推送與智能呈現(xiàn)的全過程，延伸到新聞最終的消費(fèi)環(huán)節(jié)。因此，算法新聞實現(xiàn)的沉浸式、全景式的虛擬在場雖然對新聞?wù)鎸崢?gòu)成了挑戰(zhàn)，但“具身真實”使算法技術(shù)背景下的新聞?wù)鎸嵾_(dá)成新的共識——真實以一種開放的、多元的、不確定的狀態(tài)存在于具身關(guān)系中，這種新聞?wù)鎸嵤墙⒃趥€人感受之上的、屬于個人體驗的真實。算法新聞將用戶的感官激活到極高的程度，具身在場的用戶通過技術(shù)感受和認(rèn)知，新聞?wù)鎸嵰苍谶@樣的交互關(guān)系中產(chǎn)生[7]。
五、結(jié)語
在本體論意義上，算法這一智能賽博人不能稱為一個切實的新聞主體，但從新聞?wù)鎸嵉慕嵌葋碚f，算法新聞在用戶的認(rèn)知經(jīng)驗層面是真實的。首先，人的具身在場在算法新聞中得到肯定，將身體視為經(jīng)驗外部世界的基本媒介，新聞這一傳統(tǒng)意義上的媒介則變成具身在場的人與事實之間的中介，算法技術(shù)將新聞?wù)鎸崗膯我坏年U釋的真實變?yōu)榫呱淼恼鎸?。而且虛擬現(xiàn)實技術(shù)使受眾以具身在場的方式體驗新聞，從傳統(tǒng)的觀看走向虛擬的共在，借由感官的激活呈現(xiàn)了親身參與和實踐的真實。其次，在技術(shù)與人的具身關(guān)系中，新聞的真實觀向體驗的真實這一方向發(fā)展，一方面帶來突破，另一方面也有可能導(dǎo)致新的遮蔽。算法技術(shù)下新聞?wù)鎸嵲诶砟钜约皩嵺`上對傳統(tǒng)新聞業(yè)態(tài)實現(xiàn)了巨大突破和顛覆，它使得現(xiàn)場一手資料的來源從傳統(tǒng)的新聞記者壟斷轉(zhuǎn)向了與新聞產(chǎn)消者們共有，新聞的真實性得到了進(jìn)一步的保證甚至是提高。具身在場為用戶接收新聞提供了新的方式，在參與新聞協(xié)同生產(chǎn)的過程中帶來更多個性化的觀點(diǎn)和討論，并推動新聞的有機(jī)運(yùn)動。算法技術(shù)將新聞融入受眾參與、公民生產(chǎn)的主體性解放中，受眾在新聞活動中的重要性得到進(jìn)一步提升。受眾與新聞之間具身關(guān)系與詮釋關(guān)系的有機(jī)融合，為新聞領(lǐng)域新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用提供了新的指導(dǎo)方向。
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作者簡介 王曜程，碩士在讀，研究方向：新聞學(xué)。
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