智媒時代算法的運用與解構(gòu)

張妲

摘 要：隨著5G技術(shù)的到來，萬物互聯(lián)、萬物皆媒的傳播圖景逐漸鋪展開，若把傳播內(nèi)容比作這幅圖景上的顏料，那么把這些內(nèi)容勾繪聯(lián)結(jié)起來的畫筆就是媒介。而將媒介僅僅看作是信息傳遞工具的這種認(rèn)知已然過時，媒介同時也在傳遞更多復(fù)雜的社會關(guān)系，其傳遞的內(nèi)容愈發(fā)復(fù)雜，傳播的媒介更加多樣，由此衍生出的算法則是一種更高意義上的媒介。本文將從算法的形成與應(yīng)用出發(fā)，來談?wù)撍惴▽γ浇檫壿嫷慕?gòu)和對社會關(guān)系的重組一系列重要影響，更加理性地對待與應(yīng)用算法，以此來促進(jìn)信息傳遞的良性循環(huán)。

關(guān)鍵詞：算法把關(guān);算法推薦;媒介邏輯;社會關(guān)系

中圖分類號：G206 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ?文章編號：1672-8122（2021）11-0017-04

一、算法的形成與應(yīng)用

算法的研究起源于20世紀(jì)末，20世紀(jì)90年代在美國舉辦的人工智能協(xié)會中，由卡耐基梅隆大學(xué)的 Robert Armstrong等人提出了一個新型的個性化導(dǎo)航系統(tǒng) Web Watcher，自此出現(xiàn)了個性化推薦的概念。在美國的明尼蘇達(dá)大學(xué)，GroupLens研究小組最先開始算法推薦的研究，他們想要制作一個名為 Movielens的電影推薦系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對用戶進(jìn)行電影的個性化推薦。首先他們讓用戶對自己看過的電影進(jìn)行評分，然后研究小組對評分結(jié)果進(jìn)行分析，并預(yù)測用戶對從未看過的電影的興趣度，以此來向他們推薦他們沒看過但可能感興趣的電影[1]。

技術(shù)的發(fā)明最終是要落實到應(yīng)用上，對于算法推薦的研究雖然起步較晚，但因為技術(shù)的迅猛發(fā)展，算法的應(yīng)用也就愈發(fā)廣泛且成熟。國外最早應(yīng)用算法并取得成功的當(dāng)屬亞馬遜公司（Amazon），該網(wǎng)站對用戶的瀏覽購買行為進(jìn)行了分析，并對用戶進(jìn)行個性化推薦。根據(jù)Enture Beat的統(tǒng)計，這一舉措將該網(wǎng)站的銷售額提高了35%，效果非常顯著。而在國內(nèi)，提到算法推薦，目前最出名的當(dāng)屬字節(jié)跳動旗下的兩大App：今日頭條和抖音，一個主打新聞分發(fā)，一個主打休閑娛樂[2]。尤其是在2016年，今日頭條的出現(xiàn)直接把算法這一技術(shù)完全地推入了大眾的視野，國內(nèi)對于算法的研究也逐漸增多。而對于算法的應(yīng)用業(yè)界褒貶不一，對于由算法引發(fā)的一切關(guān)于媒介的認(rèn)知都在促進(jìn)著媒介技術(shù)的發(fā)展與社會關(guān)系的進(jìn)步，而如何應(yīng)用算法來重構(gòu)媒介邏輯與重組社會認(rèn)知，也是我們現(xiàn)在亟需解決的問題。

二、媒介邏輯的建構(gòu)與社會認(rèn)知的重組

對于算法的研究首先集中到了對媒介邏輯的建構(gòu)上，并在此基礎(chǔ)上去改變受眾對社會關(guān)系的認(rèn)知。由技術(shù)引發(fā)的生產(chǎn)變革，歸根到底是生產(chǎn)者思維的轉(zhuǎn)變，而現(xiàn)如今生產(chǎn)者對于媒介邏輯的轉(zhuǎn)變又依附于算法的應(yīng)用。因此，媒介邏輯的建構(gòu)與社會認(rèn)知的重組并不是相互獨立的，而是相互影響、相互聯(lián)系的。下面筆者將從算法對媒介邏輯的建構(gòu)和對社會認(rèn)知的重組兩方面進(jìn)行探究。

（一）智能傳播：算法加速媒介邏輯的轉(zhuǎn)向 ?傳統(tǒng)意義上的新聞生產(chǎn)僅僅是把媒介看作一種傳遞信息和發(fā)揮社會功能的技術(shù)工具和社會角色，是一種技術(shù)、一種渠道，可以用于經(jīng)驗性的調(diào)查研究和社會管理，也正是基于此，學(xué)界展開了兩方面的研究，其中一方面是媒介介質(zhì)可以為人類做什么，另一方面是大眾可以用媒介去做什么。但不管是哪方面的研究，大多都是把媒介作為一個單純的客體來進(jìn)行考量的，不管是邏輯上還是體系上都沒有跳脫出大眾與媒介之間存在的一個二元對立的分析框架[3]。這種理論范式在大眾傳播時代尚可以被人們以現(xiàn)有的經(jīng)驗清晰地感知到，如看報紙、聽廣播、看電視，在這個過程中受眾可以清楚地區(qū)分開人與媒介，并且能意識到是受眾在使用媒介。而在由智能技術(shù)飛速演變發(fā)展引起的傳播生態(tài)變革的今天，很顯然，這種把媒介看作是一種信息傳遞工具的說法已經(jīng)站不住腳了。5G時代的到來，在人工智能的助推下，算法推送信息，而未來已很難區(qū)分大規(guī)模的機(jī)器人寫作發(fā)布出來的內(nèi)容信息流與實際人力寫出來的東西，哪部分新聞是機(jī)器寫的，哪部分是人寫的。尤其是被算法日益包圍的今天，算法本身已經(jīng)成為一種媒介，而且是一種更高級別意義上的媒介。

說它是一種更高級別意義上的媒介并不是說它比別的媒介更加高級，而是把它放在一個更加宏觀的視野中去看待，面對日益復(fù)雜的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)的應(yīng)用算法媒介，對于邏輯的建構(gòu)具有特殊意義。算法被看作是一種傳輸媒介，一方面為解析算法的特殊社會建構(gòu)功能提供了邏輯起點，還能把未來媒介的基本運作機(jī)理從復(fù)雜的媒介形態(tài)中挖掘出來[4]。因此，算法的應(yīng)用已無處不在、不可避免，現(xiàn)在重要的是如何最大功能地利用它來創(chuàng)造出更多的可能。

（二）打破常規(guī)：算法對社會認(rèn)知的重組

技術(shù)的發(fā)展使得人類的行為以一種數(shù)據(jù)化的方式呈現(xiàn)，而算法的加入，又使得人們通過數(shù)據(jù)化的信息來識別與感知世界并順應(yīng)地采取下一步行動。作為21世紀(jì)的一種新型技術(shù)，算法不僅優(yōu)化了傳統(tǒng)的媒介傳播方式，而且改變了人們對于社會關(guān)系的認(rèn)知。人們在算法構(gòu)建起來的場域中對自我認(rèn)同、人際關(guān)系、社會地位以及公開言論都有了新的認(rèn)知與思考。因而，從微型的人際關(guān)系到宏觀的社會關(guān)系，在飛速發(fā)展的智媒時代，一個巨大的算法關(guān)系架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)正在逐步形成，而存在于這其中的每個人和每個物都是這個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點。

把算法看作一個媒介，為社會認(rèn)知的重組提供了思路。算法正在潛移默化地滲入社會的各個方面，通過形成一種逼真的“擬態(tài)環(huán)境”來建構(gòu)我們的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系世界，進(jìn)而影響我們對現(xiàn)實世界的認(rèn)知，而算法作為一種更高意義上的媒介，也為媒介的社會化提供了新的思路。在傳統(tǒng)的大眾傳播時代，媒介作為一種工具用以聯(lián)結(jié)人與世界，信息的傳遞通常是點對點或點對面的，如《鄉(xiāng)土中國》的作者費孝通用“差序格局”的概念來描述中國傳統(tǒng)社會中的社會關(guān)系，他認(rèn)為在差序格局中每個人都以自我為中心，由此向外擴(kuò)展結(jié)成一個復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在這種單一的社會結(jié)構(gòu)中，人們對于社會關(guān)系的認(rèn)知是有限的、固定的。而到了萬物互聯(lián)的智媒時代，算法的加入影響了人們的認(rèn)知，人與人之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)變得更加錯綜復(fù)雜，人們開始重新思考“差序格局”的適用性，進(jìn)而對社會的認(rèn)知進(jìn)行重組。

不管是算法加速了媒介邏輯的轉(zhuǎn)向，還是算法引發(fā)了人們對社會重組的認(rèn)知，我們都應(yīng)該清晰地認(rèn)識到算法作為一種技術(shù)，它并不是萬能的，可能會帶來積極、正向的把關(guān)作用，也可能會帶來消極、片面的繭房影響。對待算法我們還是應(yīng)該保持一種理智的態(tài)度，盡可能發(fā)揮其最大的積極作用，創(chuàng)造更大的社會價值。

三、算法形成信息繭房

美國著名學(xué)者凱斯·桑斯坦（Cass R.Sunstein）在著作《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》中首次提出了信息繭房，即公眾在大規(guī)模的信息洪流中只會去挑選與自己相關(guān)并且感興趣的一部分，形成屬于自己的“個人日報”。而長此以往不利于個人對信息世界的全面了解，逐漸形成一種 “回音室”（Echo Chamber）效應(yīng)，這種現(xiàn)象會導(dǎo)致群體極化（Group Polarization）現(xiàn)象的發(fā)生。由于缺乏直接可觀測到的數(shù)據(jù)，學(xué)界對于這一觀點認(rèn)同的音量正在逐漸增大。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶所處的媒介環(huán)境其實是高度自由的，在媒介的獲取與使用上也空前的便利，而且通過不同的、多樣的傳播渠道和獲取方式，用戶有著多重選擇。由于渠道不同，對于信息的傳播與分發(fā)也不同，這樣使有著多樣信息需求的受眾可以得到滿足。因此，所使用的媒介不同，用戶所接觸到的信息也就不盡相同，有調(diào)查結(jié)果顯示，2019年，只有2%的美國人通過單一的媒介渠道獲取信息，大多數(shù)的受眾都會使用多種媒介來全面地獲取和了解信息。因此，不難發(fā)現(xiàn)，對于信息的獲取，大部分的用戶并不只是通過一種方式來獲取，并且對于信息的接受吸收也未必只有一種需要。

美國實驗心理學(xué)家卡爾·霍夫蘭在個體差異論中說道，由于個體生活環(huán)境不同，接受的文化教育不同，由此在信念、理想價值觀和個人追求上存在著認(rèn)知差異。即便是完全一樣的的傳播內(nèi)容，不同的受眾所感知到的認(rèn)知以及產(chǎn)生的效果也會完全不同，幾乎所有人都更傾向于去按照自己原有的認(rèn)知來讀取解碼信息，即具有對信息的選擇接近權(quán)。但互聯(lián)網(wǎng)所帶來的信息是海量的，面對眾多紛雜的信息，受眾為了緩解內(nèi)心的焦慮，達(dá)到知識的認(rèn)知平衡，往往會根據(jù)個人的喜愛或既有的認(rèn)知經(jīng)驗來進(jìn)行篩選與過濾。但有研究也說明，受眾對于不同的信源所傳遞的信息信任程度并不相同。在目前所有已知的用戶可以接觸到的媒介類型中，對于更加重要嚴(yán)肅的社會議題，社交媒體的可信賴度依然是最低的，用戶更加信賴主流媒體。而主流媒體對于信息的發(fā)布更多的是呈現(xiàn)信息本來的樣貌，進(jìn)行修飾的部分偏少，對用戶形成自己的判斷干預(yù)的更少一些。因此，對于算法是否加劇了信息繭房的看法有必要繼續(xù)進(jìn)行研究。

四、解構(gòu)算法把關(guān)的烏托邦世界

算法的應(yīng)用發(fā)展到現(xiàn)階段，社會各界對其褒貶不一。通過對CNKI上的大量文獻(xiàn)進(jìn)行量化分析之后我們發(fā)現(xiàn)，由算法的應(yīng)用引發(fā)的各種現(xiàn)象一直是學(xué)界熱議的話題，如算法究竟是導(dǎo)致了“信息繭房”還是“信息減負(fù)”、算法是否實現(xiàn)了客觀中立、算法是否侵犯了個人隱私等也一直存有爭議，同時也缺乏實證研究的結(jié)論來進(jìn)行佐證。桑斯坦所描述的信息繭房更像是一個半預(yù)言式的隱喻，使之至今沒有一個清晰和準(zhǔn)確的量化研究框架。因此對于“信息繭房”是否存在，對于把算法進(jìn)行“神化”來建構(gòu)出的一個烏托邦世界是否存在，依然是有待商榷的。

（一）算法偏見：窄化的思維模式與認(rèn)知系統(tǒng) ?“算法即媒介”的觀點讓我們能清楚地意識到算法作為一種技術(shù)工具所蘊含的豐富含義，將其運用到信息傳播中，不僅改變了傳播方式，也豐富了傳播的內(nèi)涵。用戶享有對信息的選擇、接受以及傳播的接近和表達(dá)的權(quán)利，智能化算法推送使得用戶的接近表達(dá)權(quán)有所強(qiáng)化，但在信息的選擇接受權(quán)方面卻在客觀上反而有所讓渡甚至喪失[5]。這是一種從信源到信宿中間過程的喪失，人們只能進(jìn)行被動的接受，而大部分的用戶并不能察覺到這一點，在算法過濾后推薦的信息中進(jìn)行選擇，實則并沒有跳出算法所畫出的無形的“包圍圈”。

拉扎斯菲爾德提出的選擇性接觸指出：“受眾在接觸大眾傳播活動時，并不是不加選擇的，而是對與自己立場相同且有興趣的信息進(jìn)行接觸”。而智能化推薦抓住了這一點對用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)收集并進(jìn)行有選擇的推送，以一種“溫水煮青蛙”的方式潛移默化地影響用戶對世界的認(rèn)知。持批判態(tài)度的學(xué)者大多對這種觀點有同樣的擔(dān)憂，雖然算法一直主張“客觀中立”，然而，智能傳播環(huán)境下算法所進(jìn)行的實踐研究表明，所謂的“算法中立”更多的是人們對數(shù)據(jù)和技術(shù)進(jìn)行的一種理想化的烏托邦想象?，F(xiàn)實存在的固有問題與矛盾難以消除，政治內(nèi)構(gòu)與資本介入，社會的偏見化結(jié)構(gòu)，量化計算對有機(jī)世界的遮蔽，都會導(dǎo)致算法產(chǎn)生內(nèi)生性偏見[6]。進(jìn)而引發(fā)思維模式與認(rèn)知系統(tǒng)的窄化。

（二）算法推薦：社會發(fā)展的必然趨勢

技術(shù)的應(yīng)用歸根到底是要為人服務(wù)的，技術(shù)的善惡關(guān)鍵在于使用技術(shù)的人。依托于大數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的算法推薦儼然已成為新聞生產(chǎn)的“熱門選手”。早在2017年，《紐約時報》《華爾街日報》等在內(nèi)的一批出版商在與Facebook和谷歌的博弈事件中，拒絕把自己的內(nèi)容通過社交平臺渠道分發(fā)。二者爭論的核心問題就是平臺應(yīng)用的算法技術(shù)不僅影響了新聞業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)，還導(dǎo)致了用戶的轉(zhuǎn)移，進(jìn)而影響到了廣告的收入和品牌的入駐。盡管新聞從業(yè)者們再不滿意，依托算法推薦的內(nèi)容生產(chǎn)依舊在全世界范圍內(nèi)備受歡迎。

根據(jù)牛津大學(xué)路透新聞研究所發(fā)布的《數(shù)字新聞報告2017》，通過對歐洲、美洲和亞太地區(qū)的36個國家7萬名受眾的分析結(jié)果顯示，有超過一半（54%）的受訪者更喜歡通過算法來篩選故事，超出喜歡編輯或記者的比例（44%）。在中國的資訊信息分發(fā)市場上， 算法推送的內(nèi)容已超過50%。但是對于算法推薦，新聞從業(yè)者為何會存在一種巨大的排斥？很大一部分原因來自于將算法看作是一種技術(shù)，一種對于思維方式起決定作用的技術(shù)。而在這個過程中從業(yè)者時常會忽略掉技術(shù)的發(fā)展是依托于當(dāng)下的社會環(huán)境的，也忽略了對于技術(shù)給予支撐的背后的利益關(guān)系和經(jīng)濟(jì)制約。因此，當(dāng)我們把算法看作是一種更高級的媒介時，應(yīng)該看到算法作為人工智能的基礎(chǔ)與核心并不是一成不變的，它也在發(fā)展與優(yōu)化。而對待算法推薦的使用是不可逆的，我們應(yīng)該看到這是一種社會發(fā)展的必然趨勢，與其抱怨或者排斥，不如擁抱這項技術(shù)，并研究如何讓其為我所用，創(chuàng)造更多的價值。

五、結(jié) 語

曾經(jīng)有學(xué)者發(fā)出警示：“人們目前的生活依然存在著極大的隱患與風(fēng)險，并且這種風(fēng)險有可能會讓人們重蹈覆轍，慢慢地接受與奴役自己和他人，對于過去結(jié)構(gòu)化的認(rèn)知與理解依舊會通過隱形的算法塑造著人們的價值觀，并逐漸成為過去時代的產(chǎn)物”[7]。這會讓人們產(chǎn)生擔(dān)憂，即使人們對社會媒介所產(chǎn)生的風(fēng)險已達(dá)成了普遍共識，也認(rèn)識到通過算法對信息的傳播所形成的自動化與原始化的影響，不僅沒有把信息中所攜帶的垃圾過濾，還加深了人們對世界的固化認(rèn)識。對于無處無時不在的算法，我們應(yīng)該怎么做？目前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不可避免地要接觸到算法，傳播行為的發(fā)生也要借助智能應(yīng)用，新媒介邏輯的侵蝕不可避免[8]。但就像媒介理論家道格拉斯·魯什科夫（Douglas Rushkoff）在《人類團(tuán)隊》中所說道的：“人類現(xiàn)在已經(jīng)沒有辦法回到前數(shù)字時代了，我們唯一能做的就是必須闖過去”[9]。

智媒時代算法的應(yīng)用越發(fā)成熟與廣泛，了解到算法背后真正的原理與機(jī)制是善用算法的重要前提。對于算法應(yīng)該持有何種態(tài)度儼然需要我們用更加理性的態(tài)度來思考。如何生產(chǎn)更多優(yōu)質(zhì)多元的信息內(nèi)容，呈現(xiàn)更加客觀真實的事實真相，是每一個信息生產(chǎn)者值得思考的問題。擅用算法、善用算法，理性地看待算法，破除算法的神話，堅持人機(jī)共生，在更加宏觀的社會層面上合理地利用算法帶來的便利與機(jī)遇，打破對算法的偏見任重道遠(yuǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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[4] 喻國明，耿曉夢.算法即媒介：算法范式對媒介邏輯的重構(gòu)[J].編輯之友，2020（7）：45-51.

[5] 喻國明，趙文宇.算法是一種新的傳播觀：未來傳播與傳播學(xué)的重構(gòu)[J].西南民族大學(xué)學(xué)報：人文社科版，2020，41（5）：145-149.

[6] 郭小平，秦藝軒.解構(gòu)智能傳播的數(shù)據(jù)神話：算法偏見的成因與風(fēng)險治理路徑[J].現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報），2019，41（9）：19-24.

[7] Daniel Solove，“Speech，Privacy and Reputation on the Internet” in The Offensive Internet，London：Oxford University Press，2015：16.

[8] 全燕.智媒時代算法傳播的形態(tài)建構(gòu)與風(fēng)險控制[J].南京社會科學(xué)，2020（11）：99-107.

[9] Douglas Rushkoff，Team Human，New York：Routledge，2019：8.

[責(zé)任編輯：楊楚珺]