算法在新聞信息分發(fā)中的應(yīng)用和引發(fā)的問題

【摘要】隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)平臺媒體的興起，算法被廣泛應(yīng)用于人們生活中，在信息的采集、制作和分發(fā)過程中發(fā)揮重大作用。算法在新聞分發(fā)中依靠其機(jī)制推送新聞，便利了受眾獲取新聞，迎合了受眾信息需求，但同時(shí)也帶來了一些問題，在新聞的可見性，新聞的公眾性，用戶的隱私權(quán)及人工智能的道德失范問題等方面存在一些弊端。本文以算法推薦類APP今日頭條為例，探討算法在新聞信息分發(fā)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，了解信息分發(fā)機(jī)制，并指出其引發(fā)的問題，促進(jìn)算法技術(shù)應(yīng)用的改進(jìn)，算法更好的服務(wù)于傳媒生態(tài)和社會的穩(wěn)定發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】算法;新聞信息分發(fā);今日頭條

中圖分類號：G212? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2022.07.093

算法推薦是指通過計(jì)算機(jī)技術(shù)手段分析用戶的使用習(xí)慣和興趣內(nèi)容，進(jìn)行個(gè)性化推送。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，算法推薦被廣泛運(yùn)用于人們的生活中，我們熟知的淘寶商品推薦，網(wǎng)易云歌曲推薦，以及主打算法推薦類資訊APP今日頭條的新聞推送等。

算法應(yīng)用于傳媒行業(yè)已經(jīng)越來越普遍，今日頭條起源于2012年，由北京字節(jié)跳動公司開發(fā)，它的定位便是一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品，為用戶推薦信息、提供連接人與信息的服務(wù)的產(chǎn)品。正是今日頭條的誕生，使算法新聞進(jìn)入大眾視野，引領(lǐng)了新媒體時(shí)代的一場傳媒革命，騰訊、網(wǎng)易等新聞資訊類APP也引入算法推薦，構(gòu)建用戶畫像進(jìn)行新聞個(gè)性化推送，各類短視頻類APP例如抖音、快手等精準(zhǔn)定位用戶需求進(jìn)行推送，擁有極大熱度的微信、微博等社交軟件也基于用戶日常數(shù)據(jù)以算法設(shè)定用戶的專屬推薦。算法成為現(xiàn)代新聞信息傳播中的一種重要方式。

算法在新聞傳播學(xué)界被越來越關(guān)注，關(guān)于其的一些研究，包含算法影響人們信息生活，參與新聞生產(chǎn)與分發(fā)，改變社會的權(quán)力結(jié)構(gòu)以及擴(kuò)展到算法的應(yīng)用的倫理問題，關(guān)于未來人機(jī)和諧的思考等一些方面。彭蘭曾探討了算法日益滲透了生活的各個(gè)方面，信息獲取，日常購買商品、出行等。另外她還提出了警醒，我們必須面對算法帶來的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于算法對新聞生產(chǎn)重構(gòu)的研究，吳獻(xiàn)舉具體探討了算法參與新聞生產(chǎn)與分發(fā)的過程。喻國明、韓婷，詳細(xì)論述了算法型信息分發(fā)的技術(shù)原理和信息分發(fā)機(jī)制。關(guān)于算法對于傳媒業(yè)中的應(yīng)用的研究，喻國明研究了算法型信息分發(fā)的變化及迭代邏輯。王茜以今日頭條為例，考察了算法推薦的標(biāo)準(zhǔn)。傳媒業(yè)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型改變了社會的權(quán)力結(jié)構(gòu)，喻國明通過考察算法進(jìn)入媒介環(huán)境中，媒介和受眾的權(quán)力變化過程，論述了算法在新聞傳播全環(huán)節(jié)中的應(yīng)用及其權(quán)力的體現(xiàn)。算法在新聞傳播方面的學(xué)術(shù)研究視角也越來越廣闊，耿曉夢、喻國明對智能媒體下的倫理問題進(jìn)行思考。彭蘭關(guān)注媒體內(nèi)容生產(chǎn)各環(huán)節(jié)中都會形成人機(jī)協(xié)同的新生產(chǎn)機(jī)制問題，注重人機(jī)和諧發(fā)展。楊洸、佘佳玲從算法和用戶互動的視角，討論了算法和用戶之間的關(guān)系等。

今日頭條將算法推薦應(yīng)用于新聞推送，為新聞傳播帶來了積極影響，推動了傳媒行業(yè)與新技術(shù)的融合發(fā)展，也便利了用戶獲取信息，完成“千人千面”的個(gè)性化推薦，精準(zhǔn)滿足用戶的信息需求。但同時(shí)也引發(fā)了一些問題，需要我們提起警覺，在享受新事物帶來便利的同時(shí)，應(yīng)對其帶來的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。正如今日頭條建設(shè)之初算法推薦機(jī)制的應(yīng)用便受到社會輿論的廣泛討論，隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益普遍，算法新聞推送的弊端也日益凸顯，算法新聞推送下的新聞可見性問題，新聞公共性問題以及侵犯用戶信息的隱私權(quán)和道德失范等問題都需要進(jìn)行思考，算法需要進(jìn)行優(yōu)化，彌補(bǔ)現(xiàn)階段存在的一些不足。

1. 算法在新聞信息分發(fā)中的應(yīng)用

今日頭條是基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦資訊類APP，基于算法的個(gè)性化推薦機(jī)制，通過用戶對產(chǎn)品的使用中觀看信息的興趣愛好，使用習(xí)慣，搜索記錄及手機(jī)移動終端其他產(chǎn)品的一些使用情況等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，對用戶進(jìn)行畫像，便于精準(zhǔn)推送信息。

1.1 標(biāo)簽化的新聞內(nèi)容

要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的算法推送，首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，今日頭條以“你關(guān)注的，才是頭條”作為宣傳語，在使用會有直接的用戶偏好收集。打開今日頭條可以發(fā)現(xiàn)，在信息瀏覽中它會分為很多關(guān)鍵詞欄，前兩個(gè)不可選擇的便是關(guān)注和推薦，用戶自主關(guān)注頭條號，當(dāng)關(guān)注內(nèi)容剛更新時(shí)，會在第一頻道及時(shí)推送。此外還有熱榜，地域，推送信息的小說、視頻之分，接下來便是標(biāo)簽類的信息分類，美食、軍事、體育、游戲等等，用戶可以自主編輯想要觀看的頻道。此外還有間接的數(shù)據(jù)收集，算法通過對用戶觀看內(nèi)容，觀看時(shí)長，點(diǎn)贊，留言，轉(zhuǎn)發(fā)等操作數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，間接獲取用戶的使用數(shù)據(jù)，對用戶的興趣偏好等信息做出判斷，對于用戶的觀看信息內(nèi)容進(jìn)行分類化的標(biāo)簽記錄。

對于新聞內(nèi)容本身的標(biāo)簽化分類，是利用算法，將每一條新聞進(jìn)行分類定位，以便后續(xù)安排到合適的頻道下推送。算法在APP中對同一標(biāo)簽新聞進(jìn)行聚合，組成了呈現(xiàn)出來的每一頻道下的內(nèi)容推送。

1.2 算法分析用戶畫像

每個(gè)人都有自己的喜好，用戶在獲取信息的過程中也會存在選擇性心理和選擇性接觸，會自主的選擇自己感興趣的新聞進(jìn)行觀看，在這一過程中平臺對于用戶觀看過程中的內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將用戶的個(gè)性特征和興趣愛好以數(shù)據(jù)的形式定義出來，構(gòu)建出用戶畫像。用戶畫像不僅只是興趣愛好的區(qū)分，還會有用戶場景數(shù)據(jù)，在移動終端的定位下，存在地域的區(qū)別;在用別的產(chǎn)品軟件賬號進(jìn)行登錄的情況下，如抖音賬號，還會有其它產(chǎn)品的使用偏好，關(guān)注情況等數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步精準(zhǔn)定位用戶畫像。

王茜采用定量研究對今日頭條的內(nèi)容推送進(jìn)行分析時(shí)，明確得到了每一位用戶都不會得到完全相同的新聞推送，在算法的計(jì)算下，今日頭條對于每一位用戶進(jìn)行畫像，真正做到了“千人千面”的個(gè)性化推薦。算法也在一直收集著用戶信息，在用戶偏好發(fā)生改變時(shí)及時(shí)進(jìn)行畫像調(diào)整。

1.3 算法回歸內(nèi)容生產(chǎn)

近年來，人工智能快速發(fā)展，算法與人工智能的結(jié)合也服務(wù)了傳媒行業(yè)。利用算法對新聞進(jìn)行個(gè)性化推送之后，還會收集用戶相關(guān)觀看數(shù)據(jù)，對大多數(shù)用戶關(guān)注的，具有普遍熱度的新聞進(jìn)行算法分類，分析受眾的普遍興趣，進(jìn)行后續(xù)的新聞內(nèi)容生產(chǎn)。所以新聞生產(chǎn)是個(gè)循環(huán)，新聞生產(chǎn)提供給用戶，滿足用戶信息需求，用戶又會反饋新聞生產(chǎn)，新聞生產(chǎn)按照用戶需求進(jìn)行創(chuàng)作。

根據(jù)用戶反饋回來的信息進(jìn)行計(jì)算，滿足受眾愛好的新聞會依靠人工智能進(jìn)行生產(chǎn)。人工智能的新聞創(chuàng)作能提高新聞生產(chǎn)的效率，降低人力成本，精準(zhǔn)滿足大眾愛好，制作出更多的新聞。但是人工智能的生產(chǎn)雖然極為便利也存在諸多問題，人工智能沒有自主思考，會缺乏辨別意識，缺乏制度和法規(guī)的規(guī)范性管理，會出現(xiàn)一些粗制濫造的低俗的新聞等，需要編輯部加強(qiáng)后期的人工審核。

1.4 算法新聞的信息分發(fā)機(jī)制

算法在信息分發(fā)中常用的目前有基于內(nèi)容的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦和基于協(xié)同過濾的推薦三種主要的計(jì)算機(jī)制?；趦?nèi)容的推薦，是根據(jù)用戶的瀏覽數(shù)據(jù)，多用于文字類新聞文本，便于算法提取文字內(nèi)容，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型建構(gòu)，平臺會向用戶推薦相似內(nèi)容的新聞信息?；陉P(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦，是推測用戶可能感興趣的話題，挖掘用戶的潛在需求，比如當(dāng)用戶對一篇文章表示極大興趣時(shí)，算法會通過規(guī)則推薦與這篇文章存在關(guān)聯(lián)性的，用戶還沒閱讀過，但是可能感興趣的一些新聞，并且優(yōu)先推薦一些關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，閱讀量較大的新聞?；趨f(xié)同過濾的推薦，是關(guān)注到了相似興趣的人群，每個(gè)人存在自己的個(gè)性，但也有共性，通過用戶的興趣偏好，地理位置，閱讀習(xí)慣的數(shù)據(jù)收集，通過算法計(jì)算分析，尋找到接近性的相似興趣的用戶。假如某一用戶的相似用戶觀看了另一種他還沒閱讀過的新聞，平臺會按相似用戶的閱讀興趣推薦相關(guān)新聞給這一用戶。

三種推薦方式，有自己的優(yōu)勢也有各自的弊端，有各自的適宜使用的時(shí)機(jī)，針對一些情況還會使用混合推薦算法，結(jié)合多種算法推薦機(jī)制，關(guān)聯(lián)更加全面的多種數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)單個(gè)推薦算法的不足，便于更加精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。

2. 算法在新聞信息分發(fā)過程中引發(fā)的問題

算法在新聞信息分發(fā)中發(fā)揮重要作用，便利了平臺精準(zhǔn)定位用戶信息需求，進(jìn)行個(gè)性化推薦，提高了新聞制作分發(fā)的效率，但在算法新聞的實(shí)施過程中會引發(fā)了一些問題，需要引起注意。

2.1 新聞可見性降低，引發(fā)信息繭房的擔(dān)憂

相對于廣闊的新聞聚合類平臺，今日頭條的推薦算法發(fā)布的新聞針對用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，無形之中會使新聞的可見性降低，用戶可見的多是自己的興趣偏好類型的新聞。在新聞的類型種類，以及新聞的廣闊覆蓋面來看，新聞的公眾性都是被局限的，用戶可見新聞量會變少。

當(dāng)用戶長時(shí)間身處一種類型的新聞閱讀當(dāng)中，無形會形成一種“過濾氣泡”效應(yīng)，也可以通俗一些理解為“信息繭房”或者“回音室”現(xiàn)象，指的是算法推薦下的用戶的信息世界會形成自己的小世界，窄化用戶的信息視野，局限在一種新聞閱讀中。這引發(fā)了許多人的擔(dān)憂，也伴隨著信息焦慮，一些用戶可能會局限其中無法脫身，喪失尋求其它新聞的主動性，不再是主動獲取新聞，而是被動的閱讀被推薦的信息。需要繼續(xù)優(yōu)化算法技術(shù)，通過新技術(shù)的改進(jìn)革新和各方面的努力，解決這一擔(dān)憂的問題。

2.2 用戶隱私被知曉，陷入隱私被泄露的焦慮

身處互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字信息時(shí)代，每個(gè)人的信息在網(wǎng)絡(luò)社會中越來越透明，而算法推薦類的資訊APP基于算法推薦，需要收取各種用戶信息，會極大的關(guān)注用戶的個(gè)人信息，不僅僅是閱讀內(nèi)容，構(gòu)建的用戶畫像中會包括年齡、身份、地域等各種信息，同時(shí)關(guān)聯(lián)其它產(chǎn)品還會了解到身份信息，通訊錄信息等多種隱私信息，這無形之中使人們陷入到了隱私被了解，被偷窺，甚至可能被泄露的擔(dān)憂當(dāng)中。

今日頭條的竊取隱私事件在之前曾引起廣泛輿論，2018年，今日頭條曾陷入“隱私竊取風(fēng)波”，2019年，有同屬字節(jié)跳動公司旗下的短視頻社交產(chǎn)品海外版抖音Tik Tok被控侵犯兒童隱私事件。這些事件的發(fā)生更加劇了用戶的隱私安全焦慮。平臺在應(yīng)用算法技術(shù)謀取利益或者造福人類新聞信息需求的同時(shí)，要自覺遵守行業(yè)和道德規(guī)范，對于一些關(guān)聯(lián)的移動終端產(chǎn)品獲得的信息，用戶不希望泄露的隱私信息適可而止，不要利用技術(shù)的便利將人們放到網(wǎng)絡(luò)社會的偷窺鏡下。

2.3 追逐流量的智能推送，缺乏規(guī)范和道德的約束

今日頭條對于算法推薦信息推送的應(yīng)用可以說是獨(dú)辟蹊徑，在傳媒行業(yè)是一種創(chuàng)新，但是根本目的公司是為了獲得利益，包括經(jīng)濟(jì)利益和社會利益。對于用戶的個(gè)性化推送，是為了提高閱讀率，追逐流量利益無可厚非，而通過算法推薦很好的滿足了這一點(diǎn)，對于大眾普遍閱讀量高的新聞?lì)愋瓦€會反饋到新聞生產(chǎn)，增加此類新聞生產(chǎn)。

人工智能借助算法會參與到新聞生產(chǎn)過程中，但人工智能沒有自主思考的大腦，沒有道德觀念和法律意識。為了追逐高流量，人工智能生產(chǎn)出來的新聞可能會不符合新聞標(biāo)準(zhǔn)，生產(chǎn)一些劣質(zhì)甚至低俗新聞，拉低新聞質(zhì)量，再將此類新聞推送給用戶會損壞媒介環(huán)境的。在算法的基礎(chǔ)上新聞的生產(chǎn)和分發(fā)，需要人工智能和人相結(jié)合，以人為主體，完善平臺規(guī)范治理和審核機(jī)制，加強(qiáng)人工審核階段，保證新聞推送質(zhì)量，符合道德和法律的規(guī)定。

3. 結(jié)語

一種新事物的出現(xiàn)多會伴隨著利弊兩方面，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一種新技術(shù)的應(yīng)用必然會有其便利之處，也會帶來一些新問題。算法在信息分發(fā)中得以應(yīng)用，是新聞傳播行業(yè)的進(jìn)步發(fā)展，但是算法在應(yīng)用也會引發(fā)一些問題，需要及時(shí)進(jìn)行認(rèn)識和修正。相信在未來，算法推薦與人工智能在新聞傳播行業(yè)中，乃至人們生活的方方面面都會得到更廣泛的應(yīng)用，在技術(shù)的不斷發(fā)展，人們思想不斷進(jìn)步的過程中，趨利避害，彌補(bǔ)相關(guān)不足之處，造福人類社會，促進(jìn)社會的穩(wěn)定發(fā)展。

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作者簡介：祖佳琪，河北省保定人，新聞學(xué)碩士研究生，蘭州大學(xué)新聞與傳播學(xué)院.