算法新闻的伦理问题及反思

李若琳

摘 要：在如今的互联网环境下，聚合类新闻客户端基本采取了算法推荐新闻的模式。这种个性化的推荐形成了“千人千面”，一度受到热捧。但随着算法新闻的发展，也出现了“信息茧房”现象、三俗内容增多、价值观缺失等问题。笔者认为应从加强网络内容治理、规范政府监管制度、提升用户媒介素养方面入手解决问题。

关键词：算法新闻;新闻伦理;个性化推荐

1 算法新闻的研究背景

2017年9月18日、19日、20日，人民网三评算法推荐，把本身就广受关注的算法推向了舆论的焦点。然而算法新闻推荐早已不是新鲜事物。以今日头条为例，该应用为国内第一款基于算法推荐的聚合类新闻客户端，短短几年，其月活人数已高达2.63亿。公司正在快速发展，给互联网市场带来了巨大影响。

然而，它的快速发展也引发了新的问题，引起广泛讨论。2017年12月29日，北京网信办约谈今日头条，指其传播色情、低俗信息。今日头条“热点”“推荐”等6个频道暂停更新24小时。时隔4个月，国家新闻出版广电總局又约谈今日头条主要负责人。之后，今日头条的应用从应用商店和App Store中暂时下架。同时，今日头条旗下“内涵段子”公众号和应用被要求关闭。

2 常见的算法新闻类型

每次新技术的重大裂变都会引起新闻传播的变革。在移动互联网、大数据等新理念的推动下，以算法为技术、数据为支撑的算法新闻正在引发重大变革，推动传媒行业走向智能化、自动化的道路。简而言之，算法新闻是人工智能的一部分，它主要是利用计算机算法，直接向受众推荐他们所关注的内容。

算法新闻的推荐有几种类型：一是基于内容推荐的算法，根据用户的兴趣推荐相关度高的新闻内容。原理是发现用户的喜好，从而将与用户喜好相似的新闻内容推送给用户。二是基于协同过滤推荐的算法，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。原理是你跟某个用户具有相似的兴趣爱好，他喜欢什么产品，可能你也会喜欢。比如你的朋友点击了某条新闻，可能这条新闻就会推荐给你。三是基于热度推荐的算法，它不是通过既有的用户数据进行推荐，而是通过计算新闻的点击量、阅读量等，给用户推荐实时热点新闻。这种推荐方式可以解决用户和新闻平台的冷启动问题。如果你不知道该推荐什么，那么推荐大家都喜欢的准没错。

3 算法新闻的伦理问题

（1）形成信息茧房。凯斯·桑斯坦在他的《网络共和国》一书中提出了“信息茧房”这个概念。2006年，他在《信息乌托邦》中详细阐述了这一概念：因为公众自身的信息需求并非全方位的，人们习惯性地将自己包裹在由兴趣引导的信息中，从而将自身桎梏在一个“茧房”中，这种现象被称为“信息茧房”。[1]

算法推荐确实增强了用户体验，但其弊端在于推荐的内容可能重复。如果你偶然点击了一则你并不喜欢的新闻，算法可能就会一直给你推荐相关的新闻，但其实你并不喜欢。

如果基于内容推荐的算法越来越准确，那么用户接收的信息反而越来越同质化，新鲜信息会更少。我们只会被推荐我们关注过的东西。算法过滤掉了本应该多元化的信息，将用户封锁在了熟悉的环境和信息中，接收到的都是类似的信息，形成了“信息茧房”，大众媒体监测环境、传递信息的功能没有得到充分发挥。如果对“信息茧房”现象置之不理，既不利于信息的交换和流通，也不利于观点的交流和碰撞。

（2）推荐“三俗”内容，污染用户的信息环境。有些算法推荐的新闻出现了大量庸俗、低俗、媚俗内容，严重影响了用户的阅读质量和使用感受。如果用户不小心点击了一条“三俗”新闻，可能还会一直推送类似的新闻给用户。同时，为了点击量和热度，降低严肃新闻的推荐率，推荐更多刺激感官的新闻。在碎片化阅读的时代，“标题党”能带来更多的点击率。尤其是在资本不断加持之下，有些编辑为了追求利益而不顾新闻质量和媒体责任，污染用户的信息环境。

（3）缺失价值观的判断。张一鸣曾在采访中说：今日头条是技术公司而不是媒体公司，他认为公司会承担社会责任，但他一直信奉算法是没有价值观的。

算法虽然能通过量化和用户反馈的方式过滤信息，但却无法过滤不能量化的信息，无法从价值观的角度把控内容。算法无法对非量化内容作出准确判断。算法不具备人的主观意识，无法对新闻的社会影响、价值观传达等进行辨别和估算。算法只能通过风险模型识别、过滤一些带有明显不良性质的内容等。

4 对算法新闻的思考

算法推荐极大地影响了新闻的生产分发模式，一方面我们要推动新兴技术的发展，但它恶化了信息传播环境，影响了新闻价值观的内涵，将受众置于“信息茧房”之中，这些负面影响也促使学界开始思索应对问题的方法。

（1）加强网络内容治理，提升新闻质量。只依靠技术来传播新闻是不可取的，规范算法新闻需要加强对平台的管理，同时增加人工编辑和内容审核人员。算法无法衡量人性，平台要考虑自己的社会责任，不断优化算法，不再只推送粗浅的内容，同时要考虑到新闻价值。

（2）规范政府监察制度，加强第三方管理。笔者认为，需要从技术层面对算法进行规范监管。我们可以借鉴国外的形式。2014年哥伦比亚数据新闻研究中心发布《算法可信度报告》，对“算法的可信度原则”作出说明，认为算法的可信度主要是对算法的透明度进行测试，从而发现算法背后的复杂问题。

为了使算法更加可信和透明，可以联合多种社会力量对算法进行监督，政府相关部门还应该加强对第三方监管力量的管理，可以建立监管委员会，从技术层面强化管理。

（3）提升用户的媒介素养，辨别新闻优劣。媒介素养是指人们面对媒介各种信息时的选择能力、理解能力、质疑能力、评估能力、创造和生产能力以及思辨的反应能力。[2]当今社会是信息爆炸的社会，也是信息多元的社会，信息也有好坏优劣之分。受众是否真的有辨别能力和筛选能力，从中选择自己需要的新闻？用户的媒介素养是参差不齐的，为了防止一味被算法牵着鼻子走，就需要用户提升媒介素养，能自己选择信息的来源渠道和接收内容，净化信息环境，维护良好的新闻生态。

参考文献：

[1] 凯斯·桑斯坦（美）.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.

[2] 张玲.媒介素养教育——一个亟待研究与发展的领域[J].现代传播，2004（04）：101-102.