基于算法的个性化信息推送服务

舒 悦 尹 莉 李梦雅

（成都信息工程大学银杏酒店管理学院，四川 成都 611743）

在手机新闻客户端市场激烈竞争的今天，以今日头条为代表的聚合类新闻客户端引人关注。今日头条凭借其独特的个性化信息推荐技术，成为众多移动新闻客户端中的佼佼者。

一、今日头条概述

今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品。今日头条的核心特征主要为通过对每位用户的阅读习惯、兴趣和位置等多维分析，根据环境特征、人的特征、文章特征三者匹配程度为用户提供个性化信息推荐服务，对新闻资讯的个性化推荐。今日头条不直接参与内容生产，优秀的算法推送技术是其成功的一大法宝。

二、个性化推送定义

基于用户观察的个性化信息的智能匹配，即通过人工智能分析和过滤机制，根据个性化需求聚合相关的信息和应用，并以此对信息进行深度智能分析，以实现用户个性化、动态的需求。概言之，即为用户找到与其需求相匹配的内容；反过来说即为内容找到与其属性相匹配的用户。

三、新闻定制的积极意义

（一）提升新闻分发精准度，激发内容生产领域活力

算法分发基于计算机程序运作，在分发的效率与精度方面都远远胜于人工编辑。新闻分发的精准程度的提高使得有价值的内容信息被机器识别，推送给大量受众，提高了高质量内容的受阅率，这首先激发了内容生产领域的活力，成功地从一个转载新闻信息的端口发展成为一个坐拥大批优质写手的内容平台，互联网时代下“渠道过剩，内容不足”的状况将得到有效改善。

（二）迎合个性化定制需要，扩大媒体市场覆盖率

网络技术的普及扩大了受众信息消费的选择范围，受众的个性化需求越来越得到媒体的重视。今日头条打出“你关心的，才是头条”旗号，体现了对互联网思维的极致发挥，将受众的需求置于分发逻辑首位，有效扩大了媒体市场覆盖率，获得了受众认可——创立后几年就跳升至与腾讯新闻等老牌新闻客户端相抗衡的地位。

（三）有效过滤冗余信息，提高受众信息消费效率

新闻定制一方面是迎合了受众的个性化需求，与此同时也是对受众兴趣之外的冗余信息的一种有效过滤机制。与此同时，算法与物联网技术的有效结合将实现基于场景的精准受众分析，进一步提高受众的信息消费效率。

四、新闻定制的消极意义

（一）传播本位凌驾新闻本位，漠视伦理边界

“以受众为中心”并不等于以受众需求为唯一分发依据，算法分发背后是传播本位对于新闻本位的一次攻击。新闻定制机制下，很多内容生产者为了一味迎合算法，同时也是迎合传播本位逻辑，生产出如利于算法自动抓取的带有各种悬疑、惊奇色彩的“标题党”类的新闻，呈现出煽情化甚至低俗化倾向，这是“传播本位”之下对于新闻伦理边界的漠视。对于这一问题，今日头条的“我们只是技术公司”的辩解也反映出在技术支撑下的新闻定制时代，甚至连新闻伦理道德的主体都会消失。

（二）“回音壁”下的视野窄化，民粹主义炽盛

对受众来说，过分局限于个人兴趣领域往往会导致视野的窄化，个人的信息交流范围中只能接收到与自己持有共同兴趣爱好甚至倾向的内容，带来“回音壁”效果。与此同时，过分趋同的意见的聚合往往会导致民粹主义炽盛，因相似信息消费而聚合成的群体往往会利用算法的定制化分发逻辑，加固话语壁垒，加剧对于主流传播的离心力，正如“美国大选”与“英国脱欧”后使用量暴增的“后真相”一词，描述了情感与倾向比事实对于舆论的作用更为重要的畸形现象，正是社交媒体普及与算法分发的应用下主流传播面临的挑战。

（三）算法运行机制隐蔽，尚存权力干涉隐忧

算法运行机制的隐蔽性同样也应引发我们的警惕。算法的运行方往往以商业机密为由不愿公开，算法的不公开、不透明背后是否存在外部商业权力干涉的可能？国内今日头条、一点资讯等新闻客户端应用已经积聚起庞大的用户数量，任何一条信息的推送都不再是一家“技术公司”的个体行为。倘若算法分发受到国外政治权力干涉，所产生的社会危害是难以想象的。

五、新闻定制时代的解困路径

然而，携算法程序进入新闻生产分发的主体不论是来自技术还是其他领域，都已经具有了新闻媒体的属性，同样也应该受到新闻专业领域伦理边界的约束。以计算机程序的客观面貌试图推卸伦理道德责任不应再被默许，我们应该做的就是把算法关进笼子，新闻定制绝不应是失范的真空。与此同时，新闻媒体也应始终承担发布社会公共信息的责任，成为连接受众与社会的强力纽带。

围绕新闻定制、“算法分发”的争论背后实质上是技术前进背景下工具理性与价值理性的永恒困境。专业媒体应与算法分发媒体共同满足受众的个性化与公共性的信息需求，形成唐纳德·肖所言水平媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在个体意志的活力下发挥社会整合的功能。

[1]彭兰.网络传播概论（第四版）[M].北京：中国人民大学出版社，2017：20-28.

[2]孙祥飞.新闻传播学热点专题80讲[M].北京：人民日报出版社，2017:8-14.

[3]楼建坤.算法的把关研究——以今日头条App为例[J].新媒体研究，2017（17）：18-20.