算法推薦模式下媒介倫理失范研究

房雯璐

摘 要：作為新聞聚合類平臺核心競爭力的算法推薦模式，既促進(jìn)了平臺發(fā)展，也帶來了倫理失范問題。本文在分析算法推薦模式下新聞傳播特點(diǎn)的同時(shí)，重點(diǎn)對其帶來的倫理失范問題進(jìn)行研究，并提出改進(jìn)建議。

關(guān)鍵詞：新聞聚合類平臺；算法推薦；倫理失范

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.07.125

近年來，新聞聚合類平臺迅猛發(fā)展，其核心競爭力便是算法推薦模式，即根據(jù)用戶上網(wǎng)習(xí)慣統(tǒng)計(jì)推測出用戶喜好，然后進(jìn)行個(gè)性化信息推送。算法推薦模式在促進(jìn)平臺發(fā)展的同時(shí)，也帶來了倫理失范問題。

1 新聞聚合類平臺算法推薦模式的特點(diǎn)

1.1 行為邏輯：由傳者中心向用者中心轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)新聞傳播主要由編輯進(jìn)行內(nèi)容篩選，新聞聚合類平臺則由傳者中心變?yōu)橛谜咧行模伞熬庉嫑Q定什么上頭條”變?yōu)椤澳汴P(guān)心的就是頭條”。平臺算法推薦模式主要包括信息收集、內(nèi)容重新組合、個(gè)性化推送等三個(gè)步驟，其行為邏輯就是用戶通過自己的閱讀習(xí)慣決定平臺信息的推送重點(diǎn)。

1.2 把關(guān)權(quán)力：由人工編輯向算法系統(tǒng)轉(zhuǎn)移

傳統(tǒng)媒介對內(nèi)容的“把關(guān)”，主要由編輯進(jìn)行“新聞價(jià)值”判斷；而新聞聚合類平臺則由人工把關(guān)向機(jī)器智能化把關(guān)轉(zhuǎn)變，“把關(guān)”主要由“群體把關(guān)”和“算法把關(guān)”構(gòu)成?！叭后w把關(guān)”是指用戶對新聞的投票結(jié)果形成把關(guān)意見，以此決定新聞的顯示位置；“算法把關(guān)”是指通過機(jī)器算法發(fā)現(xiàn)用戶興趣點(diǎn)，以此決定新聞的顯示位置。

1.3 信息接收：由千人一面向千人千面轉(zhuǎn)換

新聞聚合類平臺堅(jiān)持“雙管齊下”：一方面，“給信息找用戶”，對于具體信息來說，算法推薦能迅速從眾多的用戶中找出目標(biāo)用戶群；另一方面，“給用戶找信息”，對于個(gè)體用戶而言，算法推薦能迅速從繁多的信息中找到需求消息集。從而，實(shí)現(xiàn)信息接收由多元化向個(gè)性化轉(zhuǎn)變、由“千人一面”向“千人千面”轉(zhuǎn)換。

1.4 服務(wù)功能：由注重公利向凸顯私利轉(zhuǎn)調(diào)

算法推薦模式背后，是一套試圖增加用戶在平臺停留時(shí)間來提高流量從而謀取最大利益的商業(yè)邏輯。[1]因此，新聞聚合類平臺的服務(wù)重點(diǎn)已不是社會(huì)效益和公共利益，而是平臺流量利益和用戶個(gè)體私利。如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)利益和公共利益的有效平衡、社會(huì)利益與個(gè)體利益的結(jié)合，成為平臺面對的重要課題。

2 算法推薦模式下倫理失范表現(xiàn)

2.1 專注“流量為王”，導(dǎo)致價(jià)值觀無序傳遞

新聞聚合類平臺為獲取高點(diǎn)擊率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化，通過算法推薦給用戶建模“畫像”推薦個(gè)性化信息。平臺對商業(yè)流量的關(guān)注遠(yuǎn)超出對社會(huì)效益的關(guān)注，弘揚(yáng)主流價(jià)值觀的社會(huì)責(zé)任被淡化，包含不同價(jià)值觀念的內(nèi)容被分發(fā)，價(jià)值觀在沒有統(tǒng)一導(dǎo)向的情況下被無序傳遞。

2.2 形成“信息孤島”，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)群體極化

算法推薦模式的個(gè)性化推送，造成信息窄化，久而久之給用戶形成“信息孤島”。用戶頻繁接觸同質(zhì)信息，排斥其他觀點(diǎn)，產(chǎn)生看待世界的刻板印象，同時(shí)會(huì)形成有相同理念的網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象。在需要公共對話時(shí)，網(wǎng)絡(luò)群體的極化會(huì)導(dǎo)致公共“視角”缺乏，社會(huì)共識難以達(dá)成，不利于社會(huì)和諧[2]。

2.3 出現(xiàn)“算法黑箱”，導(dǎo)致隱形權(quán)力的滲透

算法機(jī)制的不透明，導(dǎo)致“算法黑箱”產(chǎn)生，主要表現(xiàn)為三個(gè)方面：首先，“算法”本身是程序員思考的結(jié)果；其次，“把關(guān)人”從前臺走向后臺使“把關(guān)”隱秘化，導(dǎo)致用戶不會(huì)懷疑算法科學(xué)性；第三，更多自媒體人匿名發(fā)布信息，可靠性難以保證。這樣，“算法黑箱”使隱形權(quán)力的滲透更加隱蔽深入，導(dǎo)致用戶毫無所知地受到全方位監(jiān)視。

2.4 所謂“隱私換便利”，導(dǎo)致用戶無奈的選擇

新聞聚合類平臺用戶無法避免個(gè)人信息被“抓取”，他們的一言一行都是算法“抓取”的數(shù)據(jù)來源。用戶并非都愿拿隱私換便利，而是不知道隱私如何被侵犯、侵犯到什么程度。雖然，有時(shí)“隱私換便利”是不得已選擇，但用戶應(yīng)有權(quán)知道，出讓哪些隱私，獲取哪些便利，以便更好進(jìn)行權(quán)衡[3]。

3 算法推薦模式的改進(jìn)建議

3.1 加強(qiáng)價(jià)值引導(dǎo)要有高度

分析算法推薦存在的問題要提高站位，上升為技術(shù)與社會(huì)的關(guān)系進(jìn)行研究。平臺在運(yùn)用算法推薦模式時(shí)應(yīng)堅(jiān)持社會(huì)責(zé)任，不能以“去主編論”“唯算法論”為由逃避責(zé)任。應(yīng)著眼于實(shí)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任和商業(yè)利益的有機(jī)統(tǒng)一，把個(gè)體信息需求行為置于社會(huì)文化背景之中，優(yōu)化平臺傳播生態(tài)，加強(qiáng)價(jià)值觀念引導(dǎo)。

3.2 改革算法機(jī)制要有深度

實(shí)現(xiàn)算法機(jī)制趨利避害，必須強(qiáng)化問題導(dǎo)向，進(jìn)行全方位有深度的改革。首先，優(yōu)化算法原有計(jì)算模型，及時(shí)更新升級不良信息篩選過濾機(jī)制，保證信息流通中各環(huán)節(jié)的高效，適當(dāng)調(diào)整算法和人工編輯的審核權(quán)重。其次，創(chuàng)新內(nèi)容價(jià)值評估體系，除點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)發(fā)量這些指標(biāo)外，將社會(huì)效益、作者信用等要素納入評估體系，對內(nèi)容價(jià)值進(jìn)行開放式多角度的考量。

3.3 打破信息繭房要有力度

首先，平臺要著力發(fā)現(xiàn)用戶新的興趣點(diǎn)。運(yùn)用協(xié)同過濾法，把同用戶類似的其他用戶閱讀過的內(nèi)容推薦出來；運(yùn)用熱門推薦法，依據(jù)閱讀量排序推送相關(guān)內(nèi)容，幫助用戶發(fā)現(xiàn)新興趣點(diǎn)。其次，平臺要在內(nèi)容縱向延伸上下功夫，充分利用信息傳播長尾效應(yīng)。通過加強(qiáng)媒體合作，形成多元信息內(nèi)容，匯聚豐富長尾信息。推行平臺化話題引爆機(jī)制，使用戶及時(shí)獲取動(dòng)態(tài)新聞，并了解相關(guān)熱點(diǎn)事件和細(xì)節(jié)花絮[4]。

3.4 實(shí)施監(jiān)督管理要有強(qiáng)度

進(jìn)一步加大監(jiān)管力度，實(shí)現(xiàn)政府與平臺密切配合、法律手段與行政措施有機(jī)結(jié)合。加強(qiáng)法律制度建設(shè)，針對算法機(jī)制各關(guān)鍵環(huán)節(jié)加強(qiáng)立法，強(qiáng)化監(jiān)管。加強(qiáng)平臺內(nèi)容安全管理，健全正向激勵(lì)與懲戒機(jī)制相結(jié)合的方法措施。重視網(wǎng)絡(luò)社會(huì)心態(tài)建設(shè)，采取有效措施促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)心態(tài)向好，引導(dǎo)用戶沖出“信息孤島”，廣泛了解多元信息，理性認(rèn)知外部世界。

4 結(jié)語

對于算法技術(shù)在新聞聚合類平臺的運(yùn)用，必須高度重視其帶來的倫理失范問題，辯證分析、綜合施策，發(fā)揮正面效益、扼制負(fù)面影響，促進(jìn)平臺健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡萬鵬.智能算法推薦的倫理風(fēng)險(xiǎn)及防范策略[J].青年記者，2018

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[2]畢子悠.大數(shù)據(jù)時(shí)代新聞客戶端運(yùn)用算法“精準(zhǔn)”分發(fā)信息的雙面性[J].電視指南，2017（12）.

[3]彭蘭，假象.算法囚徒與權(quán)利讓渡：數(shù)據(jù)與算法時(shí)代的新風(fēng)險(xiǎn)[J].西北師大學(xué)報(bào)，2018（05）.

[4]人民網(wǎng).聚合新聞客戶端傳播的五大變革[R/OL].http：//media.people.com.cn/n1/2017/0329/c411869-29177711.html.