新媒体时代算法推荐新闻的伦理问题及思考

潘庆轩

新媒体时代，算法推荐被众多媒介平台应用于新闻分发环节，算法推荐新闻大大提高了新闻传播的效率，一定程度上实现了对用户的个_生化信息推送。然而，算法推荐新闻也同时带来了诸多伦理问题：造成数字规训下的主体遮蔽、回音室效应下用户认知激化、把关弱化推动新闻价值导向偏离等。加强算法推荐新闻的引导和规制，实现算法推荐新闻的良性发展，需要媒介、政府、用户多方在多层面共同发力。

随着媒介技术的不断发展，近年来，人工智能、算法推荐、大数据等技术被逐渐应用于新闻生产与发布的各个环节，特别是web3.0时代，自媒体的出现使得新闻生产的门槛降低，出现了一定程度的信息过载、信息冗余和信息杂乱等问题，如何获取用户的注意和点击成为新闻生产和发布者考虑的首要问题。算法推荐新闻，指的是由机器学习或者神经网络为技术基础而生产和分发的新闻，它通过收集用户数据，深入分析阅读习惯，从而实现“从庞大的信息洪流中挑选出最符合用户趣味的定制信息”。算法推荐下的新闻分发，大大提升了新闻传播的效率，满足了不同用户个性化的阅读需求。然而，算法技术的推广，包括其内在的“算法黑箱”，也引发了诸多伦理问题，例如对个人隐私的侵犯、新闻价值观一定程度的偏离、用户认知激化等，值得探讨和研究。

算法推荐：一种工具理性的兴起

马克思韦伯从工具与价值的二元范畴出发，提出了以目的为趋向的工具理注和以价值为趋向的价值理性。工具理性指的是人们进行社会实践和活动时，围绕采取的手段和最终获得的效果来综合考量，从而选取效率最大化的方式，强调的是工具对于人的行动的效果。而价值理性则不计较后果，无关乎责任、忠诚等其他目的，强调的仅仅是行为本身的价值。

从这个角度出发，算法推荐无疑是一种工具理性的兴起。

其一，算法推荐强调新闻信息分发效率。传统媒体时代，新闻通过层层审批方可投放到报纸和电视上，媒体和受众之间呈现着单向度的联系，很多时候大众看到的新闻是滞后的。新媒体时代，海量的信息市场仅仅依靠人力编辑远远不够，算法技术将生产和发布相分离，依据数据分析进行高效的信息处理，以最快的速度将新闻内容推送给用户，强调信息发布的效率;其二，算法技术按照用户阅读趣味进行推荐。Web10时代，媒体无法及时感知受众感兴趣的内容，二者之间的黏性极低。算法推荐下，媒介平台基于用户使用行为和阅读习惯绘制行为画像和兴趣图谱进行聚合分发，持续跟踪用户细微的阅读趣味变化，不仅强调效率，更强调精准I生和针对性。

算法推荐新闻引发的伦理问题

“数字规训”下的主体遮蔽

基于大数据和算法推荐带来的技术进步，所有人都置身于一个新型的数字“全景敞式空间”之中，手机软件通过人脸识别登录、导航系统进行实时定位、新闻信息根据兴趣推荐，个人的信息被不断收集、分析、反馈到日常使用中，最终完成数字对人的规训。

数字规训下，受众与媒介方的关系一定程度上失衡，主体身处信息锁定中而不自知，无法对虚拟和现实的边界形成清晰的认识，将更多的时间耗费在数字空间中，对现实世界抑或是公共空间的关注逐渐下降，从而产生主体性的遮蔽。

“回音室”效应下用户认知激化

目前学界关于批判性的算法推荐研究有三个著名的概念：“信息茧房”“回音室”和“过滤气泡”，三者既有联系，又有区别。“信息茧房”强调主动选择个性化信息有可能被束缚在“茧房”之中。“过滤气泡”强调的是社交媒体中的人际关系以及算法推荐功能带来的信息过滤效果。而“回音室”指的是用户在信息接收前，已经预设了某种立场，因而会倾向于类似的信息和观点，久而久之，会在某一个网民群体中形成群体间的认同和认知的固化。

算法推荐新闻基于用户的兴趣进行新闻分发，不可避免地会造成某一部分意见相近的人集中在一起，他们排斥其他的观点，最终形成一个密闭的“回音室”。如近来受到较多关注的彩礼问题、贫富问题等，关注这类问题的用户往往在观看新闻前已经持有了某种观点，观点不同的人会自动分为两个阵营，不断接受同阵营内的观点，排斥其他意见，容易造成认知的激化。

把关弱化易导致新闻价值导向偏离

传统新闻传播流程中“把关人”的角色一定程度被人工智能所取代，把关功能不断弱化。算法推荐新闻中信息过滤、选取和推送的逻辑对于用户来说是一个“算法黑箱”，大部分人都无法对其解密。但不可否认的是，新闻价值的评判标准无疑变成了流量，深度报道和优质内容的生存空间被不断挤压。

一方面，虚假新闻和反转新闻频发，“后真相”不斷强化，而后真相的最大特点就是，情绪比事实更重要，而算法推荐精准抓住了用户这一心理，不断推送迎合用户心理的信息;另一方面，娱乐、同质化内容泛滥。为吸引用户的点击，一些“无标题党不新闻”的报道，充分利用用户的猎奇心理，用各种夸张、失实甚至是惊悚的标题来换取流量和点击量，导致新闻价值导向的偏离。

算法推荐新闻伦理问题的引导策略

加强把关作用，引导正确导向

算法推荐新闻中，把关功能一定程度上弱化甚至是缺位，人作为一种辅助角色而存在，因而要加强把关作用。这存在于两个方面：一是在算法修订时，树立以“人”为本的思想，寻找经济效益和社会效益的平衡点，不断优化算法推荐机制，为用户推送多元的新闻内容。二是在内容审核方面加强把关，通过人机协同的方式，增加优质内容的信息供给，加强对虚假新闻、反转新闻、低俗内容的清理和整治。

同时，由于用户只能被动接受算法的输出成果，算法推荐的设计思路和运作过程隐藏在“算法黑箱”中，人们难免对算法产生不信任感。媒介技术平台理应提高算法的透明度，特别是涉及到用户隐私和用户生活的算法模型，应该逐步公开算法的运行原理，消除公众内心隐忧，充分保障用户权利。

提升媒介素养，建立批判意识

媒介素养指的是受众面对媒介信息时所展现出的信息选择、质疑、理解、评估、创造和生产以及思考的能力。大众作为算法推荐新闻的直接使用者，提升媒介素养非常重要。

首先要培养自律意识。本质上，算法新闻总是依据用户个人的兴趣来进行推荐，这是算法推荐新闻泛娱乐化的原因之一。受众应提升自己的审美趣味与阅读情趣，远离八卦、猎奇信息，拒绝低俗内容，强化与媒介平台的互动，看到低俗信息主动举报，加强媒介使用的时间管理，避免在虚拟空间形成信息依赖。

其次要重视阅读和思考，建立批判意识。数字媒介的便捷性在一定程度上使人们失去了深入思考的机会。受众应重视阅读和思考的重要性，对新闻内容持批判精神，理性看待不同的观点，保持自我主体和认知的清醒。

加强法律规制，强化价值引导

仅靠媒介平台和商业机构的自律还缺乏一定的约束力，政府相关部门应在新闻传播领域，加强算法推荐技术的法律规制，划定人工智能和算法推荐的法律界限，保护用户的权利和隐私不受侵犯。加强信息市场的监管，针对算法推荐新闻中出现的问题，进行严肃问责和处理，针对信息低俗化的现象，进行警示约束，净化数字空间。

此外，还应强化价值引导。一方面，激励和推动主流新闻媒体秉持新闻专业的理想，坚守新闻客观性和真实性的原则，深耕优质内容生产和深度报道，重塑公信力和影响力，起到正确的舆论导向作用。另一方面，政府也应加大权威信息的供给，拓宽新闻发布渠道，积极运用新技术和新手段来进行公共信息的推送，对虚假新闻和不实信息及时澄清，维护网络空间的风清气正。