推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合：應(yīng)然圖景、實然困境、紓解思路

王鵬 祝新宇

摘 要：推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合是智能時代提升網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理效能、助力國家治理現(xiàn)代化的應(yīng)然之舉。作為人工智能技術(shù)主要分支的推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合可以取得統(tǒng)籌信息資源，構(gòu)建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓(xùn)成員和社會；提升動員效能，降低治理成本的正向效果。但二者在融合過程中仍然存在“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識生成、算法偏見動搖主流意識形態(tài)認(rèn)同建構(gòu)、“后真相”語境消解主流意識形態(tài)權(quán)威等實然困境。為此，要以加強算法規(guī)制、強化各類媒體平臺自律意識、培育用戶算法素養(yǎng)等為紓解思路，切實推動智能時代網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理朝著科學(xué)化、現(xiàn)代化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理；推薦算法；應(yīng)然圖景；實然困境；紓解思路

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的意識形態(tài)工作方法已經(jīng)不能滿足掌控網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)主導(dǎo)權(quán)、打贏網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)戰(zhàn)爭的新要求，如何有效治理網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)成為時代之呼喚。推薦算法這一技術(shù)發(fā)揮著構(gòu)造流量入口、捕捉用戶黏性的關(guān)鍵作用，為網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的傳播與形塑帶來深刻影響。因此，利用推薦算法技術(shù)賦能網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理，進(jìn)一步實現(xiàn)推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合是提升網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理效能、助力國家治理現(xiàn)代化的題中應(yīng)有之義。

一、推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合的應(yīng)然圖景

不論身處什么時代，人類物質(zhì)文明、精神文明的發(fā)展都離不開科學(xué)技術(shù)的助力。推薦算法在“創(chuàng)造新的方法、明確新的戰(zhàn)略框架和構(gòu)建新的社會秩序”[1]等方面極具潛力，將其運用于網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理實踐，使之與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合，在應(yīng)然層面可取得統(tǒng)籌信息資源，構(gòu)建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓(xùn)成員和社會；提升動員效能，降低治理成本等正向效果，為我國網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理方式的轉(zhuǎn)換與治理格局的重塑刻畫出美好圖景。

（一）推薦算法的技術(shù)運行邏輯

推薦算法的運行邏輯表現(xiàn)為對用戶的社交、消費等行為軌跡進(jìn)行描繪，將用戶需求與信息資源簡化為可計算的數(shù)字，進(jìn)而分析、篩選、深度學(xué)習(xí)用戶歷史數(shù)據(jù)，生成“更懂用戶”的推送信息。推薦算法較為精準(zhǔn)地滿足了用戶個性化需求，展現(xiàn)出以下幾方面的特點：

一是反饋結(jié)果主動化。推薦算法依托于自主模型，不僅能夠主動推送與用戶需求高度適配的信息，還注重提供知識型、服務(wù)型的推送信息。用戶點擊頻率高、停留時間長的推送信息會被自動整理歸類、長期追蹤，推送內(nèi)容也會隨著用戶軌跡主動更新、主動延伸。

二是用戶信息定制化。推薦算法的分析模型在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上對收集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)處理，精準(zhǔn)“讀懂”用戶喜好，預(yù)判他們的未來興趣范圍，實現(xiàn)用戶信息的定制化。尼古拉斯·尼葛洛龐帝曾預(yù)言未來的網(wǎng)絡(luò)空間是充滿個性化信息的新世界，如今，預(yù)言成為現(xiàn)實，推薦算法為在屏幕前“沖浪”的人們定制了一份份“我的日報”[2]。

三是去中心社交化。網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬性、流動性等特性使人們更傾向于卸下包袱表達(dá)真實的自我，擺脫現(xiàn)實空間的拘囿。網(wǎng)絡(luò)社交平臺依托推薦算法關(guān)聯(lián)人們的社交數(shù)據(jù)，讓每個人都有可能被其他人看到，每種生活方式都可以被分享，破除年齡、地域、身份、職業(yè)的隔閡，在用戶與用戶之間的互相訪問中實現(xiàn)了人與人、資源與資源的聯(lián)結(jié)。

（二）推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理的戰(zhàn)略契合

哈貝馬斯認(rèn)為科學(xué)技術(shù)蘊含意識形態(tài)功能，其影響能夠“滲透到非政治化的廣大居民的意識中”[3]，具體來說，推薦算法同樣具有意識形態(tài)屬性，掌握推薦算法就有助于掌握網(wǎng)絡(luò)空間的主流意識形態(tài)話語主導(dǎo)權(quán)，占領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)建設(shè)高地。推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合在應(yīng)然層面可以取得統(tǒng)籌信息資源，構(gòu)建治理共同體；整合意識形態(tài)，規(guī)訓(xùn)成員和社會；提升動員效能，降低治理成本的正向效果。

首先，推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度、動態(tài)融合，利用算法對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理、聚類關(guān)聯(lián)，能夠統(tǒng)籌線上線下的數(shù)據(jù)信息，為多元化的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理主體提供“多而不亂”的信息資源，改善既有單一化治理問題。此外，推薦算法可以隨時分析并生成網(wǎng)絡(luò)輿情動態(tài)，突破信息延遲、資源固化的壁壘，增強網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)多元化治理主體之間的工作協(xié)調(diào)能力，在多方對話合作、信息資源共享的良性循環(huán)中形成國家主導(dǎo)、多元主體協(xié)同共治的治理共同體。

其次，推薦算法的分析、運算對象是用戶原始數(shù)據(jù)，在刻畫用戶軌跡的過程中能夠全面分析網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理的整體狀況、突破口以及發(fā)展趨勢。網(wǎng)絡(luò)空間充斥著形形色色的言論、思潮，推薦算法的運用有利于從整體上監(jiān)測、追蹤各類社會思潮的發(fā)展、演變趨勢，進(jìn)而從根本上控制住錯誤思潮對主流意識形態(tài)的沖擊。同時，借助推薦算法可對網(wǎng)絡(luò)用戶和社群進(jìn)行科學(xué)分析，把握其思想動態(tài)，有針對性地制定切實可行的治理政策，守住底線，凝聚最大公約數(shù)，對全社會及社會成員的意識形態(tài)進(jìn)行有效整合與規(guī)訓(xùn)。

最后，推薦算法的優(yōu)勢還體現(xiàn)在提升動員效能，降低治理成本上。網(wǎng)絡(luò)為民眾提供了自由表達(dá)觀點的“傳聲筒”，人人都可以擁有自己的“麥克風(fēng)”，根據(jù)CNNIC發(fā)布的第53次統(tǒng)計報告，截至2023年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.92億，20至29歲的青年成為網(wǎng)民主力軍。[4]這些用戶對社會公共事務(wù)的網(wǎng)絡(luò)參與度極高，推薦算法不僅可以對龐雜的民眾意見進(jìn)行整體性分析，高效匯集民智，提升網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理決策的合理性，也可以就社會各階層對公共議題的訴求和感受進(jìn)行精細(xì)化分析，在反映網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)狀況的政治、經(jīng)濟、文化等領(lǐng)域提升動員效能，從而大大降低治理成本。

二、推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合的實然困境

推薦算法綴連起人工智能技術(shù)、追求精準(zhǔn)信息推送的平臺和強調(diào)個性化需求的用戶，在網(wǎng)絡(luò)空間呈現(xiàn)“現(xiàn)象級”應(yīng)用，開啟了網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理新境遇。與此同時，這一廣泛應(yīng)用的新技術(shù)猶如硬幣兩面，一面是進(jìn)步性，形成提升網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理效能的正向推動力，另一面是殘酷性，推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合的過程中面臨著風(fēng)險挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識的生成，算法偏見動搖主流意識形態(tài)認(rèn)同的建構(gòu)，“后真相”語境消解主流意識形態(tài)的權(quán)威。

（一）“信息繭房”阻隔主流意識形態(tài)共識的生成

美國學(xué)者凱斯·桑斯坦認(rèn)為，民眾在面對網(wǎng)絡(luò)空間龐雜的信息時，篩選信息的標(biāo)準(zhǔn)是主觀的，“久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房中”[5]。推薦算法在為網(wǎng)絡(luò)用戶提供定制化信息的同時，也制造了個體性或群體性的“信息繭房”。

人的本質(zhì)是一切社會關(guān)系的總和，任何一個人的發(fā)展都離不開同其他一切人的聯(lián)系。但在個體性信息繭房中，用戶常常被困在“猜你喜歡”的智能推送信息里，迎合個人偏好的推薦算法使得用戶視野嚴(yán)重窄化。在群體性信息繭房中，不同網(wǎng)絡(luò)圈層內(nèi)成員因為共同的興趣愛好快速增進(jìn)感情、拉近距離，圈層內(nèi)部成員一般通過轉(zhuǎn)發(fā)中心話題最新動態(tài)、“曬出”關(guān)于中心話題的感想等方式表達(dá)自己的情感，與圈層外的群體則“無話可說”。這樣的情況加劇了信息繭房的“回音室”效應(yīng)，無形之中擴大了不同群體間的“共識鴻溝”。

基于個人習(xí)慣、瀏覽歷史、網(wǎng)絡(luò)社交圈層而精準(zhǔn)推斷用戶偏好并優(yōu)化排序的推薦算法一方面拓寬了網(wǎng)絡(luò)用戶交流觀點的渠道，提升了他們獲取信息的針對性，另一方面，同質(zhì)化的信息對個人而言造成了“網(wǎng)上的狂歡”與“現(xiàn)實的孤單”的矛盾，使得人與人、人與現(xiàn)實間嚴(yán)重割裂；對群體而言，不同觀點的人被排除于特定圈層之外，不同群體間的交流越來越少，造成“我們”與“他者”間對立抗衡的疏離感，使得橫亙在人與人、人與社會間的差異進(jìn)一步增大，阻礙了主流意識形態(tài)共識的生成。

（二）算法偏見動搖主流意識形態(tài)認(rèn)同的建構(gòu)

算法偏見在資本邏輯的使役下產(chǎn)生。為了達(dá)到利益最大化，平臺競拍推送“關(guān)鍵詞”，許多企業(yè)則通過購買“關(guān)鍵詞”來提升自己的商業(yè)價值，導(dǎo)致大量未經(jīng)證實的商業(yè)廣告出現(xiàn)在搜索或推送結(jié)果中，虛假信息的排位遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于真實信息的排位，嚴(yán)重干擾用戶判斷，動搖民眾對主流意識形態(tài)的認(rèn)同。

首先，算法偏見消解了傳統(tǒng)意識形態(tài)宣傳教育工作的效果。算法偏見對主流意識形態(tài)的沖擊表現(xiàn)出隱蔽性高、滲透性強的特點，網(wǎng)絡(luò)中的非主流意識形態(tài)信息魚龍混雜、良莠不齊，作為網(wǎng)民主力軍的青少年群體思想深度、意志力等還有待提升，對隱喻化信息的識別能力不足，加之信息監(jiān)管力度不夠，極易受到不良信息、思潮的影響，造成思想偏航、信仰坍塌的嚴(yán)重后果。

其次，算法偏見增加了主流意識形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)空間的深度傳播的難度。推薦算法的分析模塊會根據(jù)收集到的歷史數(shù)據(jù)對信息的瀏覽量、評論量和轉(zhuǎn)發(fā)量進(jìn)行深度挖掘，在資本邏輯的驅(qū)使下，“熱度”成為判斷信息價值進(jìn)而輸出推送內(nèi)容的一大指標(biāo)，客觀真實但“熱度”不足的信息往往不如華而不實的虛假廣告吸引眼球，任何一個話題一旦被別有用心的人利用算法偏見操控，那么反映主流意識形態(tài)的信息就會因缺乏熱度而無法被推送至每個網(wǎng)絡(luò)用戶，主流價值的深度傳播難以得到切實保障。

（三）“后真相”語境消解主流意識形態(tài)的權(quán)威

“后真相”指人們對事件所產(chǎn)生的情緒的關(guān)注超過了事實本身，煽動情緒、挑起爭論的話語內(nèi)容更易左右民意。推薦算法優(yōu)先呈現(xiàn)“爆炸性”信息使事件真相讓位于用戶“吃瓜”情緒的滿足，網(wǎng)上“帶節(jié)奏”的意見領(lǐng)袖頗具影響，主流意識形態(tài)權(quán)威遭到一定程度的消解。

“后真相”帶來的不僅是真相的后置，更異化了人們評判“真”的標(biāo)準(zhǔn)。推薦算法信息定制化的特點決定了這項技術(shù)優(yōu)先以用戶興趣點為輸出推送信息的標(biāo)準(zhǔn)。在捕捉差異化需求、滿足情緒需要的信息輸出范式下，人們以情感宣泄為先行點來獲取信息，“求真”成為次要考慮要素。鮑德里亞曾用“地圖與帝國”的寓言來說明復(fù)刻“真實”已如同昔日輝煌的帝國一般成為“過去式”，“擬像”和“仿真”成了后現(xiàn)代社會數(shù)字技術(shù)的話語表達(dá)，“擬真”代替了真實事物，構(gòu)建起一種用符號取代現(xiàn)實的“超真實”。[6]推薦算法以不斷推測用戶需求的模式提供“超真實”信息，遮蔽了信息的本真內(nèi)容，讓用戶陷入“后真相”語境的泥淖，逐漸弱化其思考“正誤”、分辨“真假”的能力。

在“后真相”語境下，網(wǎng)民通常會傾向于關(guān)注網(wǎng)絡(luò)“意見領(lǐng)袖”的觀點。網(wǎng)絡(luò)“意見領(lǐng)袖”為了獲取更多流量，往往會選擇夸大事實甚至顛倒黑白的方式來凸顯自己的獨特性，網(wǎng)民容易被其言論所誤導(dǎo)?！耙庖婎I(lǐng)袖”的話語權(quán)越大，對圈層內(nèi)成員的影響就越大，圈層外的聲音無法流入。換言之，推薦算法的去中心社交化特點放大了“后真相”負(fù)效應(yīng)，客觀上弱化了主流意識形態(tài)的凝聚力、引導(dǎo)力和公信力，導(dǎo)致主流意識形態(tài)權(quán)威遭到一定程度的消解。

三、應(yīng)對推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合困境的紓解思路

“明者因時而變，知者隨世而制”。面對推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合在實然層面的風(fēng)險挑戰(zhàn)，不敢為、不作為只能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)陣地的失守。必須采取有效措施駕馭推薦算法，以加強算法規(guī)制，強化各類媒體平臺自律意識，培育網(wǎng)絡(luò)用戶算法素養(yǎng)等為紓解困境的基本思路，切實提升網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理效能。

（一）加強算法規(guī)制，注重價值引導(dǎo)

第一，優(yōu)化算法設(shè)計，通過“數(shù)字化改造”彌補推薦算法追求“熱點”“爆點”的缺陷，“用主流價值導(dǎo)向‘駕馭算法”[7]。要以更加完善、規(guī)范化的技術(shù)策略機制對數(shù)據(jù)“內(nèi)容池”中涉及價值認(rèn)同、信仰塑造等方面的優(yōu)質(zhì)信息數(shù)據(jù)予以優(yōu)先分析，將官媒專欄與一般時事或娛樂性新聞分類推送，并優(yōu)先推送彰顯主流價值導(dǎo)向的信息。

第二，主動引入“信息把關(guān)”制度，強化“把關(guān)人”對推送信息的篩選。在宣告著“未來已來”的人工智能時代，信息把關(guān)權(quán)的掌握者逐漸由記者、編審等傳統(tǒng)新聞媒體人變?yōu)闄C器，把關(guān)權(quán)的讓渡使用戶深陷“技術(shù)的牢籠”。在工具理性作用下，虛假廣告、色情軟文等劣質(zhì)推送信息頻繁輸出，造成不良影響。人機互補是解決這一問題的重要措施，要化被動為主動，在推薦算法領(lǐng)域積極引進(jìn)一批既有堅定信仰、又理解推薦算法運行邏輯的“把關(guān)人”，確保主流意識形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)空間的原則不動搖，方向不偏移。

第三，建立健全保障算法安全發(fā)展的法律法規(guī)。推薦算法的應(yīng)用程度越高，應(yīng)對其潛在風(fēng)險的要求就越高。2023年7月13日，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局七部門出臺《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，為防范包括推薦算法在內(nèi)的人工智能技術(shù)風(fēng)險提供基本依據(jù)。但總體而言，現(xiàn)階段我國對算法安全問題的法律規(guī)制建設(shè)相對滯后，應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)算法立法進(jìn)程，圍繞“十四五”國家信息化規(guī)劃提出的建設(shè)“數(shù)字中國”目標(biāo)，堅持頂層設(shè)計與底線思維相統(tǒng)一，對算法技術(shù)邊界、技術(shù)倫理、安全評估標(biāo)準(zhǔn)等做出明確規(guī)定，做好立法統(tǒng)籌，“保證法律法規(guī)制度間有效銜接”[8]，為以推薦算法為代表的人工智能技術(shù)服務(wù)社會主義現(xiàn)代化強國建設(shè)提供法律保障。

（二）強化各類媒體平臺自律監(jiān)管，提升政治意識

一方面，自覺實行媒體社會責(zé)任報告制度。習(xí)近平總書記指出：“要管好用好商業(yè)化、社會化的互聯(lián)網(wǎng)平臺”[7]。對媒體而言，自覺實行媒體社會責(zé)任報告制度，向黨和人民匯報媒體履行社會責(zé)任的年度情況，是獲取社會和公眾信任的前提，也是提升媒體自身影響力的需要。為此，各類媒體平臺要自覺承擔(dān)好“舉旗幟、聚民心、育新人、興文化、展形象”[9]的使命任務(wù)，做“傳播主流價值、講好中國故事”的堅定踐行者，堅決抵制為博取流量而不顧法律和道德約束的負(fù)面推送信息，絕不向毫無底線的“標(biāo)題黨”“視頻黨”妥協(xié)，認(rèn)清“正能量比流量更重要”，破除“流量”的藩籬，自覺履行社會主義中國媒體應(yīng)有的社會責(zé)任。

另一方面，提升政治意識，主動契合主流意識形態(tài)傳播新要求，協(xié)同推進(jìn)媒體融合縱深發(fā)展。在技術(shù)層面，各類媒體平臺要主動在主流媒體的引領(lǐng)下形成融合傳播矩陣。主流媒體依然是產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)思想引領(lǐng)內(nèi)容的主要力量，各類媒體平臺要借助融媒體建設(shè)與傳播的優(yōu)勢，提升運用推薦算法的能力，打造更多包含主流價值導(dǎo)向和弘揚正能量的融合信息產(chǎn)品。比如，多家媒體平臺已入駐人民日報平臺，在融合傳播矩陣的助力下，人民日報平臺開發(fā)的“黨媒算法”收集、分發(fā)、生成更多凸顯主流價值的內(nèi)容，正面引導(dǎo)輿論的質(zhì)量和水平明顯提升，網(wǎng)絡(luò)信息傳播生態(tài)得以優(yōu)化。在管理層面，各類媒體平臺要堅持主流媒體和商業(yè)平臺、大眾化媒體和專業(yè)性媒體的一體化發(fā)展方向，實現(xiàn)不同媒體平臺優(yōu)勢互補，形成放大融媒體矩陣一體效能的巨大合力，努力拓展主流價值影響力的廣度與深度。

（三）培育網(wǎng)絡(luò)用戶算法素養(yǎng)，提高明辨是非能力

首先，要對網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行算法原理普及教育。黨的二十大指出，我國“意識形態(tài)領(lǐng)域形勢發(fā)生全局性、根本性轉(zhuǎn)變”[10]，但仍存在不少事關(guān)國家政治、文化安全的新挑戰(zhàn)。應(yīng)當(dāng)充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)遭受隱喻化、多元化沖擊的新考驗，在“人人即媒體”的環(huán)境下，算法素養(yǎng)的培育與提升不僅關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)用戶個人體驗，更關(guān)涉凝聚共同價值、平衡社會心理、增進(jìn)政治認(rèn)同等意識形態(tài)基本問題。應(yīng)從推薦算法的基本運行邏輯入手，使廣大網(wǎng)絡(luò)用戶了解推薦算法的運行規(guī)律與特性，認(rèn)識到“信息繭房”“算法偏見”等對網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)建設(shè)帶來的危害，實現(xiàn)“算法掃盲”。

其次，要注重培育網(wǎng)絡(luò)用戶的信息鑒別能力。在推薦算法的影響下，用戶生活方式、思維方式發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變，主動搜索信息、學(xué)習(xí)知識的能力逐漸被隱抑，以至于陷入眼花繚亂的信息陷阱中。用戶不僅是推送信息的閱讀者，也是信息的生產(chǎn)者、鑒別者，應(yīng)提高用戶對各色信息的分析、鑒別能力，防止他們成為算法的附庸。其中，尤以培育網(wǎng)絡(luò)下沉市場用戶的信息鑒別能力為重?，F(xiàn)階段，以“抖音”“快手”為代表的短視頻平臺在下沉市場積累了大量用戶，要在政府主導(dǎo)下，聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、社會志愿者等，依托多樣化形式進(jìn)行宣傳教育，使之與下沉市場用戶的關(guān)注點、習(xí)慣相適應(yīng)，逐漸引導(dǎo)他們提高鑒別信息的科學(xué)性、真實性的能力，筑牢主流意識形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)下沉市場的“防火墻”。

四、結(jié)語

推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理現(xiàn)代化是我國國家治理現(xiàn)代化建設(shè)的重要組成部分，對傳統(tǒng)意識形態(tài)工作的前進(jìn)方向提出全新要求。網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理既需要遵循意識形態(tài)工作的一般規(guī)律，也需要結(jié)合推薦算法等人工智能技術(shù)更新網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理方法，實現(xiàn)推薦算法技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理的深度融合。推薦算法與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理深度融合的過程中產(chǎn)生一系列風(fēng)險挑戰(zhàn)，通過加強算法規(guī)制，強化各級媒體平臺自律意識，提高用戶算法素養(yǎng)等積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，能夠有效遏制推薦算法負(fù)面效應(yīng)，使之更好地服務(wù)于中國式現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)治理，為不斷鞏固網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)地位，建設(shè)中國特色社會主義文化強國發(fā)揮最大、最優(yōu)效能。

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基金項目：教育部2022年思政專項“馬克思恩格斯批判錯誤思潮的立場觀點方法融入思政課教學(xué)研究”（22JDSZK032）

作者簡介：王鵬（1968- ），女，山西長治人，同濟大學(xué)馬克思主義學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向為馬克思主義中國化；祝新宇（1995- ），女，重慶人，同濟大學(xué)馬克思主義學(xué)院博士研究生，研究方向為馬克思主義中國化。