淺析算法推薦技術(shù)的價(jià)值與陷阱

□ 向子旭

大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息量快速增加，但海量?jī)?nèi)容不可能被受眾全部接收，因此把一部分信息選擇的權(quán)力讓渡給算法，使用機(jī)器和算法來(lái)識(shí)別和匹配內(nèi)容，滿足用戶需求的信息分發(fā)方式逐漸成為一種新的傳播形態(tài)。學(xué)者方師師指出，算法的介入在一定程度上解決了海量的社會(huì)化信息與個(gè)人終端信息需求之間的“信息傳播效率”問(wèn)題。

算法推薦：滿足用戶個(gè)性化信息需求的新興技術(shù)

2017年，人民網(wǎng)針對(duì)今日頭條的算法推薦發(fā)表三篇評(píng)論：“不能讓算法決定內(nèi)容”“別被算法困在‘信息繭房’”“警惕算法走向穿心的反面”。這一系列評(píng)論引發(fā)了學(xué)界和業(yè)界對(duì)于算法推薦的討論。

學(xué)者方師師認(rèn)為，算法推薦是指網(wǎng)站平臺(tái)通過(guò)算法模型將用戶信息數(shù)據(jù)與內(nèi)容信息數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容高效聚合、精準(zhǔn)分發(fā)的一種手段?，F(xiàn)已廣泛運(yùn)用在新聞客戶端、即時(shí)通訊工具、論壇社區(qū)、音視頻、直播等各類網(wǎng)站平臺(tái)。算法推薦作為一種越來(lái)越主流的信息分發(fā)方式，在提高內(nèi)容分發(fā)效率、產(chǎn)生群體智慧、延伸專業(yè)主義理念等方面發(fā)揮了重要作用。

算法推薦的價(jià)值

推薦內(nèi)容個(gè)性化，提高內(nèi)容分發(fā)效率。信息爆炸時(shí)代，我們不得不面對(duì)信息過(guò)載的問(wèn)題，用戶常用的人工搜索遭受到阻力，在海量的信息面前感到無(wú)所適從。算法推薦技術(shù)顛覆用戶被動(dòng)接受信息的傳統(tǒng)，讓內(nèi)容生產(chǎn)者從用戶需求出發(fā)，“三微一端”“淘寶網(wǎng)”“知乎”“抖音”等平臺(tái)通過(guò)算法推薦技術(shù)，識(shí)別用戶的終端設(shè)備，計(jì)算用戶的過(guò)濾選擇行為，結(jié)合大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的用戶畫(huà)像和社交關(guān)系圖譜，為用戶匹配可能與興趣點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容。比如搜索引擎的頁(yè)面答案排序，這是算法交給人們的答案，其對(duì)信息進(jìn)行分類和先后排序，將重要信息前置，把次要內(nèi)容后置，屏蔽不符合要求的信息，降低用戶接受不利信息的概率，節(jié)省時(shí)間成本，滿足用戶的個(gè)性化信息需求。

促進(jìn)群體互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)“群體智慧”。一方面，算法推薦技術(shù)使具有相同特征和興趣的人更好地互動(dòng)，公眾意見(jiàn)在碰撞、博弈和交融中向理性、正確的方向發(fā)展，促進(jìn)公民在社會(huì)中的成長(zhǎng)和發(fā)展，群體互動(dòng)創(chuàng)造的力量帶來(lái)豐富的信息和知識(shí)，如同“維基百科”的協(xié)同模式，個(gè)體間的互補(bǔ)產(chǎn)生群體智慧，多元的認(rèn)識(shí)視角和觀點(diǎn)聚合為遠(yuǎn)超于個(gè)體智慧的強(qiáng)大能量。另一方面，群體互動(dòng)的行為有助于增強(qiáng)個(gè)體的社會(huì)責(zé)任感，公民貢獻(xiàn)個(gè)體智慧又促進(jìn)社會(huì)的整體發(fā)展。

推送相關(guān)信息，提高個(gè)體的專業(yè)性。專業(yè)主義是一種非常重要的職業(yè)價(jià)值和專業(yè)倫理。算法推薦技術(shù)和人工審核機(jī)制一樣，有著自己的專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和專業(yè)態(tài)度，它會(huì)基于用戶搜索過(guò)的信息領(lǐng)域，把所有可能相關(guān)、有價(jià)值的內(nèi)容，毫無(wú)保留地、盡責(zé)地推送到用戶面前，使個(gè)體在某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域可以掌握更多的知識(shí)，挖掘、領(lǐng)悟地更加全面和深入。算法推薦技術(shù)讓用戶在一個(gè)領(lǐng)域盡可能多地獲取有價(jià)值的信息，有利于提高個(gè)體在某方面的專業(yè)性。

算法推薦技術(shù)具有篩選、推送信息和記錄、存儲(chǔ)個(gè)人數(shù)據(jù)的特殊權(quán)力，但在算法掌權(quán)之后，其動(dòng)機(jī)和執(zhí)行結(jié)果并不都是“向善”的，也有著諸多的陷阱和漏洞，會(huì)對(duì)受眾、信息環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。

“算法掌權(quán)”時(shí)代的陷阱

“數(shù)字圓形監(jiān)獄”和個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)性化信息資源的匹配在某種程度上節(jié)省了用戶的金錢(qián)代價(jià)、時(shí)間代價(jià)和精力代價(jià)，為用戶帶來(lái)許多便利，但不少平臺(tái)也借此掌握用戶的個(gè)人信息形成龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)用戶被置于“數(shù)字化生存”的時(shí)代環(huán)境下，只要接觸互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備，后臺(tái)已經(jīng)設(shè)定完成的算法就可以通過(guò)設(shè)備收集我們的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，定位用戶所處的時(shí)間、空間及行為，了解用戶的狀態(tài)與需求、社交氛圍、生活習(xí)慣等。如果平臺(tái)在用戶不知情的情況下，將數(shù)據(jù)出售用于盈利或其他目的，無(wú)疑會(huì)給用戶和社會(huì)帶來(lái)不小的信息安全困擾和隱患。比如2018年的“Facebook泄密門(mén)”事件，用戶數(shù)據(jù)被劍橋分析公司利用信息操控和平臺(tái)偏向影響部分選民態(tài)度，直接影響大選結(jié)果。如果用戶溺于數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)，被算法支配和統(tǒng)治，那個(gè)人自由、隱私安全和社會(huì)秩序?qū)⑹艿絿?yán)重沖擊，因此在算法推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的背景下，保護(hù)個(gè)人信息安全的保護(hù)也需要被重視和采取必要措施。

陷入“信息繭房”和“回聲室效應(yīng)”的桎梏。用戶被裹挾在基于自身屬性、瀏覽記錄、興趣、社交關(guān)系的“過(guò)濾氣泡”中，對(duì)相左意見(jiàn)不再關(guān)注和反思，對(duì)客觀世界的敏感性降低，個(gè)體在封閉的信息環(huán)境中固守符合自己信息和意見(jiàn)的圈子里，難以突破自身局限，陷入“回聲室效應(yīng)”。比如今日頭條的個(gè)性化內(nèi)容服務(wù)，本質(zhì)上就是構(gòu)建“信息繭房”，相對(duì)于交流觀點(diǎn)，接受信息才是頭條用戶的主要行為。此外，算法介入政治，多元化信息在算法設(shè)計(jì)過(guò)程中被篩除，以政治為目的的算法傳播通常提供與選民立場(chǎng)相符的信息，支持和反對(duì)的觀念涇渭分明，這很有可能塑造網(wǎng)民的政治偏執(zhí)型人格。單一的算法推薦很可能讓人們變成“井底之蛙”，失去對(duì)環(huán)境的完整判斷。

死板的算法程序給用戶造成困擾。第一，信息的過(guò)度適配實(shí)際上是機(jī)器不斷修正偏差，使“讀懂用戶”的效果最優(yōu)化，但這種“讀懂”不具有變通性。比如淘寶網(wǎng)頁(yè)上“推薦”板塊，根據(jù)用戶搜索過(guò)的關(guān)鍵字推薦商品，卻難以預(yù)測(cè)用戶不斷改變的喜好和需求，如果是用戶誤點(diǎn)和隨意瀏覽，那這種“死板”的機(jī)器思維反而會(huì)讓用戶與目標(biāo)商品相距甚遠(yuǎn)。第二，算法嚴(yán)格遵守人為設(shè)定的程序，難以像人腦一樣視情況靈活應(yīng)對(duì)。比如抖音等短視頻后臺(tái)設(shè)置的內(nèi)容審核系統(tǒng)，凡上傳內(nèi)容中涉及敏感、違規(guī)內(nèi)容，一律刪除或不通過(guò)，但算法往往只以個(gè)別參數(shù)為評(píng)判依據(jù)，在考慮整體內(nèi)容的合理性和合法性上有所缺失，所以部分內(nèi)容生產(chǎn)者通過(guò)使用同義詞或特殊符號(hào)避開(kāi)審核，造成了含有低俗、暴力內(nèi)容的視頻仍在平臺(tái)上流動(dòng)甚至成為爆款的后果。

弱化用戶的主動(dòng)性和自主性。美國(guó)傳播學(xué)學(xué)者施拉姆曾經(jīng)提出過(guò)一個(gè)“選擇的或然率公式”，該公式表明在復(fù)雜的信息環(huán)境里，人們更傾向于用較少成本的方式來(lái)接收信息。用戶的懶是本性，是常態(tài)，而且還有很強(qiáng)的慣性，我們需要警惕——持續(xù)地依賴算法推薦技術(shù)是否會(huì)弱化個(gè)人主動(dòng)選擇信息能力和自主判斷決策能力。比如，人們依賴手機(jī)導(dǎo)航，是否會(huì)弱化認(rèn)路的能力；我們習(xí)慣于APP推送新聞，是否會(huì)沉溺于擬態(tài)環(huán)境；我們總是被動(dòng)地接收信息，是否會(huì)失去快速搜集信息的檢索能力……這些都有可能弱化用戶的主動(dòng)性和自主性，不利于個(gè)人的發(fā)展。

結(jié)語(yǔ)

算法推薦技術(shù)能夠幫助解決信息過(guò)載與個(gè)人信息需求之間的“信息傳播效率”問(wèn)題，但也要認(rèn)識(shí)到算法推薦技術(shù)本身存在的缺陷。解決算法帶來(lái)的問(wèn)題需要多方努力，第一，信息分發(fā)平臺(tái)要建立科學(xué)合理的算法推薦模型，不僅關(guān)注信息內(nèi)容來(lái)源、自媒體信用等客觀要素，還要注意用戶瀏覽歷史、社交圈、評(píng)論量等主觀要素，避免機(jī)器算法和個(gè)人興趣的“雙重過(guò)濾”，承擔(dān)起一定社會(huì)責(zé)任，不持“流量至上”的態(tài)度，滿足受眾對(duì)于客觀世界的信息需求；第二，平衡好人工把關(guān)和機(jī)器審核的關(guān)系，使用新技術(shù)并不意味著人工推送和內(nèi)容審核的全面退出，二者要相互協(xié)作，形成互補(bǔ)，更好地為用戶描繪現(xiàn)實(shí)世界的圖景；第三，受眾應(yīng)提高媒介素養(yǎng)，不僅要有意識(shí)地接收多元化的信息，抵制過(guò)度娛樂(lè)化的內(nèi)容，還要提高對(duì)各種媒介信息的解讀批判能力；第四，每個(gè)人都應(yīng)認(rèn)識(shí)到：在技術(shù)與人的博弈之中，人始終是占據(jù)主導(dǎo)地位的，因?yàn)閷?duì)于媒體呈現(xiàn)的圖景的解讀，終究還是建立在人的判斷、分析能力上，要扭轉(zhuǎn)“強(qiáng)技術(shù)”與“弱公民”的不平衡，根本上是要突出人在技術(shù)社會(huì)革新中的主動(dòng)和能動(dòng)作用，堅(jiān)守人的價(jià)值。只有多方協(xié)作，才能使技術(shù)真正服務(wù)于人。