算法分发新闻热引发的风险与思考

□卢菲

一、算法分发：新闻分发方式的变化

随着互联网技术的不断发展，信息碎片化、信息爆炸等现象突出，这促使个性化定制、精准化的算法分发模式快速兴起。在技术的推动下，信息分发市场也出现了变化，从早期的WAP网页应用到如今的各类新闻APP，新闻信息的分发形成了媒体型、关系型、算法型三种方式。

媒体型强调人的价值，人工编辑在新闻信息分发中起着关键作用，决定了相关信息的组织、编排，最后以频道或栏目的形式呈现，典型代表为搜狐、网易、凤凰、新浪等传统门户网站。关系型主要是以用户的社交关系为依据，根据用户的订阅、关注、转发等行为，为用户推送相关新闻信息。这类推送方式具有典型的点赞、评论、转发等社交分享类功能，以微博、微信为代表。算法型是以用户兴趣、环境、行为等因素为指标对用户进行画像，再与相关资讯信息进行匹配，为用户提供个性化推荐，以今日头条、一点资讯等为代表。三类新闻分发方式虽各有千秋，但随着近些年来各大主要媒体在算法技术方面的投入，传统信息分发方式逐渐改变，算法分发无疑成为资讯信息分发市场的热门。

二、算法分发热引发的风险

（一）把关权力让渡：从媒体人到算法

在传统的新闻生产阶段，媒体从业人员承担着“守门员”的角色，对新闻信息进行筛选与把关。但是算法分发却弱化了媒体从业人员的把关行为，把关权力由人过渡到了算法，把关标准也突显趣味性而弱化其它要素。显然，这种把关方式是十分片面的。因为算法分发新闻更加注重效率而非质量，这样在“唯趣味性”的原则之下，许多优质内容就会被淹没、边缘化，而迎合人们猎奇心理的内容则会越来越多地出现在受众面前，造成“劣币驱逐良币”的后果。同时，由于把关人的缺失，算法推送的新闻中假新闻也越来越多。例如，国内今日头条、一点资讯等算法类资讯分发平台允许广大公众通过头条号或一点号参与内容的发布。但是这些内容往往缺乏专业人士的审核，即使平台会通过算法进行审核，也只是检查其合不合规，对内容的真实性很难界定，因此其内容失实甚至造假的可能性远大于专业的新闻机构。一旦这类内容获得广泛关注，算法就会自动提高这些内容的排序，甚至推荐给更多的人，扩大了假新闻的传播范围。

（二）公共性缺失：注重效益而非公共利益

无论是国外的Facebook还是国内的今日头条在对自身进行定位时，都把自己定义为科技公司而非媒体，因为不同于媒体，它们不生产内容，只是作为渠道来分发内容。当然，这个定位有助于它们逃避作为媒体应该承担的责任，但也不可避免地带来了公共性的缺失。今日头条一直宣称“你关注的就是头条”，将个人兴趣作为资讯信息分发的第一标准，提供用户想看的而非应该看的资讯。根据今日头条2017年1月发布的移动资讯细分报告显示，娱乐类资讯在今日头条平台上受众最多，其兴趣用户占平台总量的68.29%，紧随其后的是社会类和搞笑类资讯。算法会根据用户的点击量等因素来对信息进行排序、推送，如果任由公众根据自己喜好来选择，那么公众应该知道的一些信息就会被淹没，而那些满足用户猎奇心理的娱乐八卦会越来越聚集，成为中心。

（三）算法的偏见：裹挟价值观而非中立

自从算法应用于新闻分发后，对于算法是否具有价值观也成为了人们争议的焦点。一些人认为算法由一系列代码和数学公式组成，本身就是客观的，不具有价值观。比如，今日头条就一直强调算法本身就是中立的，将选择权交给读者，不做价值判断，只看合不合规。但是，算法作为人的创造物，不可避免地会受到人的影响，同时公司文化、政策也会影响算法的运行。比如，“看过什么最多，就说明最喜欢什么”和“大家都在看，所以你可能也会感兴趣”，就是两种不同的预设。再者，在日常运行中，算法会频频响应平台的需要而被修改，如调整不同内容比重、奖励原创内容、鼓励高点击率等。这也就意味着算法从诞生之日起就已经包含了价值观，不管是其设计者的个人价值观，还是平台的定位、文化，又或是用户的偏好等因素都会参与其中，共同编织一个个“算法网络”，从而影响最终新闻信息的分发结果。

（四）编织信息茧房：形成“我的日报”

算法应用于新闻分发最大的优势就是其能够把握用户的深度画像，为用户定制个性化内容。这虽是算法分发的一大优势，但同时也引发一个颇具争议性的问题——信息茧房现象。算法的个性化推荐把用户的兴趣作为重要参考，根据自身或同质化群体的浏览行为推荐更多相似的内容，使得用户在阅读资讯过程中形成“我的日报”。无疑，在当今信息爆炸、碎片化时代，个性化推荐有助于用户匹配到相关信息，提高精准度，强化阅读体验，但在降低偶遇信息的同时可能也过滤了其他多元信息，将用户局限在同质化信息的一方天地之中。信息茧房剥夺了人们接触其它领域、观点的机会，造成了用户信息的窄化，形成信息的“孤岛”，不利于个人的全面发展。

三、算法分发热下的思考：突显人的价值

算法分发代表着技术的进步，提高了新闻的分发效率。它虽然会带来一些风险，但是最终决定算法的还是人。在算法大行其道之时，人应该有更高的能力对算法进行评判，及时发现与纠正算法中可能存在的陷阱与漏洞。因此，在面对算法分发所引发的风险时，人更要突显出价值，及时纠正算法带来的偏差。

（一）把关新闻来源，保证内容质量

算法型应用依托海量的新闻资讯，其内容来源既包括专业媒体的优质内容，也包括来自公众的非专业内容生产。因此，针对参差不齐的信息质量，平台在与专业媒体建立合作关系、稳定优质内容来源的同时也要对非专业人士生产的内容进行干预，尽量减少低质内容的出现。建立科学的评价体系，除了平台要制定相关规则外，还可以邀请一定数量的平台深度用户作为辅助评价者，分别对各个领域的内容进行评价，最终剔除那些不符合规则的内容生产者。

（二）重视算法新闻参与者的教育与规范

算法具有一定的价值观，经济、政策、文化等多种因素都会通过人的作用来反映到新闻分发之中。这也就意味着要重视人的主体地位，无论是潜在的算法设计者还是实际的参与者，都要引起极大的关注。首先，在专业教育方面，学校在为计算机、数学等相关专业学生开设基础课程外，还要适当加强有关伦理、道德、法规等方面的教育，提高学生的道德感、社会责任感。其次，算法团队在设计、运作新闻分发的算法程序时要坚守新闻价值观，坚持新闻的专业性与真实性。最后，算法团队还要对算法分发结果进行预测、分析，及时对算法进行调整，制定相应的机制，对算法分发实施监督和调控。

（三）人机协作，改善“信息偏食”

算法的个性化分发在满足用户私人需求的同时带来了信息的窄化，如何平衡好“我的日报”与“我们的日报”之间的关系也成为平台应当考虑的问题。在传统新闻的运作中，新闻价值是判断传播新闻与否的标准，这其中包含了新闻事实本身的素质以及把关人对受众需求的解读，所以，无论是公众想知道的还是应该知道的信息都能够得到传播。然而，当今的算法分发新闻却过多强调个人喜好，降低公众接触其他新闻的机会，造成信息偏食的同时也损害了新闻的公共性。因此，算法分发平台要加强人工编辑的参与，及时推送一些涉及公众利益关系的重大新闻，确保信息的覆盖率，实现个性化与公共性的统一。同时，加强技术的修正，改善算法的筛选、分发机制，使用户能够接触更加丰富的新闻信息。

1.今日头条：2016移动资讯行业细分报告[EB/OL].中文互联网数据咨询中心,2017-01-20,http://www.199it.com/archives/559343.html.

2.邓江波.算法也有价值观[N].南方周末,2017-01-05.

3.彭兰.机器与算法的流行时代,人该怎么办[J].新闻与写作,2016(12):25-28.

4.陈昌凤,霍婕.权力迁移与人本精神:算法式新闻分发的技术伦理[J].新闻与写作,2018(01):63-66.