智媒时代算法推荐对新闻把关人的冲击与反思

王怡溪

根据皮尤研究中心的调查显示，截至2017年8月，有的美国人表示，他们至少在社交媒体上获得了一些新闻。①CNNIC第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿人，互联网普及率为55.8%，手机网民规模达7.53亿人，网民中使用手机上网人群的占比为97.5%。②根据2017年10月企鹅智库的报告显示，超过七成的网民通过新闻类网站和APP获取资讯。③由此看来，随着移动互联网技术的应用和智能手机的普及，人们获取信息的途径将越来越移动化。

中国最大的资讯分发平台今日头条实为“基于数据挖掘技术的个性化推荐引擎产品”，由算法来进行信息分发。2016年8月全球社交媒体平台巨头Facebook解散“热门话题(Trending)”团队，机器算法替代人工编辑进行热门话题的编辑、推荐和排名。算法推荐、分发已经成为内容领域的潮流，曾经的编辑“把关”现象已经慢慢被人工智能瓦解和替代。

一、“把关人”的变迁

1950年，传播学者怀特将卢因在《群体生活的渠道》中提出的“把关人”（Lewin，1947）概念引入新闻传播，④发现在大众传播的新闻报道中，传媒组织成为信息传播中的“把关人”，新闻信息由他们进行取舍，最后选择的内容可以与受众见面。

随着传播技术的发展，信息分发模式大致可以分为专业编辑、社交传播、算法推荐。

在传统的报纸、广播电视新闻生产活动中，担任把关人角色的往往是记者、编辑，由他们在大量的信息中寻找有新闻价值的新闻告知受众。在大众门户网站时代，被放在网络上的内容主要还是由人工编辑决定的，从这个层面上讲现阶段仍然是专业编辑作为“把关人”的阶段。

社交分发是指基于人们的社交关系（强连接或弱连接）进行的信息分发。在互联网时代，社交被更多地转移到了线上，人们通过各种网站、社交类APP、网络社区等平台以人对人、点对点的模式构建出新的传播模式。早期的社交网站人人网、开心网等都成为人们传播信息、互通有无的传播平台，人们通过与自己建立了社交关系（互加好友）的人来获取信息。2009年，新浪微博上线，截至2018年3月，微博月活跃用户数已增至4.11亿户。⑤微博改变了以往双向的社交模式，采取了“关注即可得到信息”的模式，无论对方是否关注自己，只要关注了某个博主，就可以获得他所发布的信息。被关注的博主发布动态、信息、用户之间的微博私信等都构成了微博生态中的社交分发。

随着人工智能技术的日益发展，各家媒体、社交网站纷纷引入算法分发，即根据算法的模型推送用户的喜好，以此推给不同用户不同的信息，使信息能够精准到达需要它们的用户。新浪微博中广告和内容的推荐，微信朋友圈广告都属于算法分发与社交分发的结合。以今日头条为例，用户在使用今日头条时,每次点击、评论或其他行为方式都会被系统所记录,与他们所读文章的特点,如作者、关键词、DOM标签等,共同作为用户画像的数据资料,刻画出每一个用户的特征,⑥在之后对该用户的信息分发中就能够实现精准推送。

二、算法推荐的两种逻辑

算法推荐已经成为内容领域的潮流，根据不同的推荐方式，主流的算法推荐可以分为以下两种逻辑。

（一）基于内容的推荐

这种算法背后的逻辑是基于单个用户，正如《人民网二评算法推荐：别被算法困在“信息茧房”》文章中所说：“在今日头条客户端，点击一条茶叶的消息，之后就会不停收到各种关于茶的养生知识和广告推送……”⑦算法会根据用户过去的阅读习惯、页面停留时间推断用户的兴趣，推荐相同类型的信息。在一定程度上，这样的推荐方式满足了用户个性化的信息要求，不同用户在使用今日头条都会收到不同的信息，使得“长尾”用户被满足。但人的兴趣往往是多元且容易改变的，长期推送单一的内容，会使得用户信息源越来越狭窄。

（二）基于用户推荐

平台相关用户之间的共有属性构成这种算法的基本逻辑。例如，A和B都喜欢看体育类新闻，然而A除体育类新闻外，仍喜欢看财经类新闻。那么，算法就将A和B归于同类型用户，此时给B也推荐类似的财经类新闻。以此寻找用户之间的兴趣共性，分析问题并提出建议，给用户推荐其他相关的内容，在丰富用户信息推荐源的同时保证这是用户感兴趣的内容。比如亚马逊就实行这样的推荐方式，向A用户推荐一本书，就找一个和他相似的B用户，然后将B用户喜欢的书推荐给A用户。算法推荐模式是对传统新闻分发机制的颠覆性转变。“个性化信息推荐”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，以满足用户个性化的、动态的需求。⑧

三、算法推荐的反思

无疑，在即时与海量的互联网传播环境中，智能化的推荐模式会高效地满足人们多元化、个性化的信息需求。智能化的信息传播机制可以迅速完成信息与用户的精确化匹配，空前降低获取信息成本。但是，长期浸润在自己感兴趣的话题里可能会产生很多负面影响，对于算法等技术的过于倚重可能会最终扰乱信息传播环境。

（一）陷入“信息茧房”

“信息茧房”是由美国芝加哥大学教授凯斯·R·桑斯坦在2006年的著作《信息乌托邦》中提出的概念，是指公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使用自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于蚕茧一般的“茧房”之中。⑨人们长期只接受一种观点或一类信息，容易使人产生盲目自信以及对对立观点的偏见，甚至思维固化，将自己的偏见认为是真理，拒绝其他合理性的观点。另外，“信息茧房”不利于社会整合，在“信息茧房”的作用下，人们很容易沉浸在自我的认知中，脱离整个社会的其他议题和意见，对该关注的社会议题冷漠无视，大大减少了信息的沟通与分享，甚至影响了整个社会的议题融合。

（二）进一步加深“数字鸿沟”

算法提供的个性化的搜索引擎和个性化的信息定制，都会导致信息浏览和兴趣的进一步个性化，本该利用新技术和信息发展和成长的人们却一步步陷入自己的兴趣里不能自拔，难以接触全面而严肃的信息。人们出于好奇的本能与心态，会点击惊悚或偶然煽情的社会新闻，拥有这种本能却不能忽略人们还有“应该”知晓的事情。尚未进化完全的算法推荐仅靠揣摩人们的点击量来反复推荐低质量内容，会加深使用电子媒介进行严肃内容吸收与学习的人和利用电子媒介看八卦娱乐的人之间的差距，算法推荐会使这种差距进一步扩大。

当所有的信息类平台都在盲目追求算法，迎合受众的低级需求，只负责搬运新闻而不是花时间、精力去生产高质量严肃类新闻的时候，原本丰富的信息环境变得单一，客观公正的内容变得偏激和情绪化，新闻该有的宏大格局日益狭小。

四、算法分发的改进路径

根据皮尤研究院近期发布的一项调查报告显示，社交网络中，自动发布和互动的机器人能实时回答多品类的海量话题、自动更新新闻或大事件，在社交媒体生态中扮演着愈加重要的角色。一时之间，机器人取代专业编辑的担心笼罩着传媒业。算法作为一种技术或一种工具，本质都是单纯的，算法没有价值观，但利用算法的人具有价值观。因此，在技术成为新闻不可或缺工具的同时，仍然要坚持新闻媒体专业的价值观。

（一）增加更多的人工编辑

算法推送的利用虽然可以促使庞大用户群体的个性化阅读习惯得到关注，并且拥有较高的准确性。但需要注意的是，以往的阅读习惯是算法推送唯一可以依赖的推荐参考信息源。根本无法满足用户实时推送需求,推送内容的质量也无从保证。而人工编辑则可以调动他们对新闻的敏感性来判断新闻价值存在与否，再依据自然或社会环境的变化选择当下用户关心的新闻内容，从而保证用户可以较为准确地收取有价值的资讯。

今日头条自去年以来，因传播低俗内容多次被约谈、整改。⑩2018年1月，新闻报道今日头条在被网信办约谈、暂停更新部分频道内容后，今日头条在天津招募2000人左右的内容审核编辑，党员优先。⑪Twitter在2016年推出新闻聚合功能的插件——Moments，整合推送当天的热点事件是经过人工编辑对信息进行筛选、整合而形成的。信息资源爆炸的时代，只有将人工编辑和算法推荐的优势结合起来，才能够实现精准又不失个性与质量的推送服务。

（二）优化算法

现在的算法还停留在比较简单的阶段，各个平台应着力提升用户洞察技术水平，使算法尽量能完整准确地测度到人们信息需求的全貌和重点。2017年6月，Facebook更改流算法：用户在打开主页后，会首先看到亲友的动态以及分享，然后才是其他内容供应商想要推送的信息。⑫此番改变说明Facebook作为社交平台更加注重社交而非内容商的信息传播，减少对媒体的流量倾斜而转为对用户关心的社交圈子的重视，力图消除偏见和极端思想在“热点趋势”里的蔓延。

五、结语

传统媒体不能做堂·吉诃德，视而不见算法和技术对传媒业的冲击，在互联网的浪潮中故步自封，也不能一味依赖，反而成为算法和技术的奴隶。越是在技术发展的时代，越要彰显传统新闻人的价值与使命，大数据时代，仍需要坚守新闻价值与公共信念的“编辑”，因为用户不仅需要知道自己喜欢什么，还有作为公民应当知道的信息。一味地迎合受众本能的需求不是传统媒体应有的价值观，而是守住自己的价值取向、坚持正确的舆论方向、保有独立的信念和精神，再加上积极拥抱新媒体与新技术，才是传统媒体转型的必经之路。

注释：

①皮尤发布2017年社交媒体使用报告绝大部分美国人只用社交媒体看新闻[EB/OL].2017-09-12.https：//www.sohu.com/a/191538275_770332.

②CNNIC发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].中国网信网,http：//www.cac.gov.cn/2018-01/31/c_1122346138.htm.

③中国新媒体趋势报告2017：通向媒体新星球的未来地图[EB/OL].http：//tech.qq.com/a/20171120/025254.htm#p=12

④陈力丹.传播学纲要[M].北京：中国人民大学出版社,2014：201.

⑤微博月活跃用户突破4亿[EB/OL].http：//tech.sina.com.cn/i/2018-05-09/doc-ihaichqz1704770.shtml.

⑥喻国明,杨莹莹,闫巧妹.算法即权力：算法范式在新闻传播中的权力革命[J].编辑之友,2018(5)：5.

⑦人民网二评算法推荐：别被算法困在“信息茧房”[EB/OL].http：//opinion.people.com.cn/n1/2017/0919/c1003-29544724.html.

⑧喻国明.大数据对于新闻业态重构的革命性改变[EB/OL].新闻与写作.2014(10)：54.

⑨[美]凯斯·R·桑斯坦.信息乌托邦－众人如何生产知识[M].毕竞悦,译.北京：法律出版社,2008：18.

⑩今日头条遭遇最严整改 一年被约谈四次[EB/OL].http：//tech.sina.com.cn/roll/2017-12-31/doc-ifyqchnr7648142.shtml.

⑪今日头条宣布关闭社会频道 设“新时代”为默认频道[EB/OL].2018-01-12.https：//www.sohu.com/a/214165225_355152.

⑫Facebook再更新闻流算法：“社交至上价值观”重新定义新闻业[EB/OL].2016-07-13.https：//mp.weixin.qq.com/s/Z1AmFklsMZSB1J9z0n5kuw.