智媒时代的算法公共性忧思与纾困策略

董倩格

关键词 智能媒体；公共性；个性化算法；新闻伦理

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）07-0120-03

1 大数据技术与多媒体融合分发保障优化传播效果

传统媒体时代的新闻分发权掌握在媒体人手中，媒体根据自己的标准将内容推送至媒体所选定的受众面前。而如今智能媒体时代，算法技术日益成熟，已逐渐取代了人工，能够为用户进行“千人千面”的内容定制。例如，“封面新闻高考志愿小助手”整合600万条考生数据，对考生进行“私人化”的精准分析，为其智能化预估高考分数和志愿填报。同时，多媒体平台协同分发，精准化投放内容，也为不同平台的用户提供了适应平台传播特性的内容。

智能媒体时代，报纸、电视台、电台等传统媒体在新闻报道时具有权威性的优势，而新兴媒体也同样在时效性方面具有传统媒体暂时还不具备的优势。将两者优势结合进行报道可以深层次扩大事件的影响力，将不同平台的用户凝聚在一起，从而打破平台使用界限。

2 智能算法引起的公共性忧思

2.1 算法权力与新闻公共性

新闻公共性是在历史发展中实践出来的。哈贝马斯认为，将社会权力转变为政治权力的过程与公众批判和监督是分不开的，因此，在政治和公共领域具有公共影响力的所有机构，都必须坚持公共性[1]。而新闻公共性的涵义则有以下几种：一是为大众报道与他们切身利益相关的公共事务，为公众知情权做保障；二是为公众提供一个平等交流的意见平台，即所谓的公共领域，为公众参与权做保障；三是要代表民众承担起监督政府的责任，使大众的声音可以上达至国家机关。在传统媒体时代，主要由新闻媒体来保障和完成新闻的公共性。如今的媒介生态变成了由算法作技术驱动力的智能媒体时代，算法权力一定程度上剥夺了传统媒体的权力，其所依赖的是资本和市场的价值逻辑。拥有算法权力的公司可以人为地利用算法来为自己服务，使信息变得越来越娱乐化、个性化，复杂的公共议题就被算法过滤掉了，公民成了消费者。新闻公共性还应为弱小者发声，但在算法权力操纵下的智能媒体时代，弱者被当作“长尾”忽略了。同时新闻的本质就是追求真实，但在算法逻辑主导的媒介机制里，假新闻的话题度高，成本低，导致了虚假信息的泛滥。故而，智能媒体时代的新闻公共性还需要更系统完整的规制。

2.2 重构了信息传播中的权力主体

随着5G技术的成熟发展，将迎来“万物互联”的传播新生态。从根本上讲，人工智能的本质也算是一种算法。在新闻传播领域中，智能的内容分发在效率和规模上大大超过了传统编辑把关的内容分发，成为了各大平台信息推荐的核心技术。但实际上，算法却解构了传统的编辑把关角色，媒体人的专业理性让渡给机器。算法不知不觉地在塑造拟态环境中行使了“算法权力”，构造了新型的“算法政治”，导致了编辑权力的旁落。专业的编辑把关时代，可以通过编辑自身的专业素养与价值判断来有效过滤和筛选缺乏社会价值的内容。相比于传统把关，表面上，算法把关更能与市场需求相匹配，但它在把关过程中，一味过度提取用户的偏好关键词，常常会导致标题党现象的发生。当算法完全主导信息生产者的内容选择权时，便会逐渐形成“点击率与关注度就是价值导向”的扭曲观念。如果过度依赖算法把关，除了无法对信息做深度解读和判断之外，还会因为过度强调对用户注意力的捕捉，放弃了对社会价值与文化的坚守，新闻信息变为迎合流量和市场的经济消费品。信息传播的权力也从由人主导变为由算法主导，对人的信任也转化为对算法的信任。大型的公司、国家权力机关往往掌握着丰富的用户数据和成熟的算法优化技术，他们便拥有了更多的“算法权力”，必然会在新型传播场域中引发多种利益的竞争和博弈。波斯曼指出，技术垄断是对技术的神化抵御，在抵抗信息泛滥的防御系统被破坏之后，社会遭遇的后果就是技术垄断[2]。

2.3 解构了社会公共空间

关于公共性的话题讨论，最早可以追溯至古希腊语境。当时的公共性概念所代指的是古希腊人民在城邦中和谐互助、友好生活的一种状态，城邦就作为他们的公共领域[3]。公共性的概念是在不同时代，不同领域和不同语境下不断补充发展起来的。人们普遍认为，公共利益不是天然就存在的，是经过实践助力形成的，它更多地需要社会成员彼此之间的充分合作。在传媒领域中，公共性则是媒体应鼓励并引导公众更多地关注当地和公共事务，与此同时，公众的行为与意识也应不受资本利益集团的控制。

在过去，关于传媒公共性的争论主要侧重于在国家政治权力和传媒之间，由谁来履行公共责任的讨论。而在实际中，传播的行为受到了各种力量的约束与限制，这在传播过程中会形成一种“社会合力”。在智能媒体阶段，由于用户对社交媒体的广泛使用，使得用户“前台”与“后台”的边界开始消融，不再像传统媒体时期那样明确，开始发生重叠，从而引发了用户对媒体公共性可能会被进一步消解的质疑。

传播学家麦奎尔将传媒业中的公共性总结为“平衡的、广泛的、共同的、长远的利益与个体的、特殊的、短期的利益之间的关系”[4]。传统媒体时代，由于传统媒体本身具有的服务于公众、向政府传达民众的声音、负責社会秩序的稳定等社会公器属性，在传播信息方面具有绝对的垄断地位。受众个人数据也是在公共空间这一“前台”进行收集的，而智能媒体时代的用户信息收集是在算法与大数据这一“后台”进行的，是一种“温和”而隐形的方式[5]。用户的隐私行为与想法被技术实时监控，个人完全暴露在“全景监狱”之中，原本用户的个人空间对资本集团是不可见的，但由于用户数据是实时可见的，这就导致了原本存在于用户个人与公共之间的界限不再清晰[6]。互联网和社交媒体虽然丰富了信息内容，将公众聚集到了一个共同的平台上，但这本质上无法与公共性等同。算法关注和谋求的是共同性而非公共性。算法技术基于大数据重新建构的拟态环境具有泛娱乐化、非理性等风险，长此以往，便给社会公共空间带来了一定程度的解构。

2.4 算法偏向弱化公共意见

传统媒体的信息生产和把关分发有一套完整稳定的管理制度，公共意见得以整合并得到有效保障。对于操纵算法来进行内容把关和分发的自媒體平台来说，只要符合算法把关规则的信息都可以通过自媒体进入到公共领域，相比于低成本高报偿的八卦娱乐新闻，具有高度公共性的新闻在生产投放过程中要花费的成本更高。因此自媒体人会更多地选择更具经济价值的私人化、个性化的内容。算法的私人定制机制目前还较为单一，算法取值模式也较为固定。长此以往，会使用户陷入由自己兴趣偏好构成的“信息茧房”当中，窄化用户的认知，导致“社会被不同的意见极化群体所分隔，社会共识难以凝聚”[7]。用户长久封闭在自己的“圈层”中，只进行群体内部意见的交流，隔绝了外部世界的声音，极易造成“群体极化”现象的发生。算法表面上提高了信息输出的效率，增加了信息与用户的匹配度，实际上却把大量不具有公共性的私人话题推送至公共领域，将用户的注意力集中于公共价值较低的花边新闻上，挤占有限的媒介资源，不利于公共意见的良好表达与收集。在如今的智能媒体阶段中，媒体的关注焦点已从同质化的大众群体转为异质化的独立个体，但用户基于猎奇心理点击阅读的文章并不能代表用户内心真正的兴趣与需求，只是一种即时性、浅层化的阅读。喻国明老师也指出：“算法”定义的“需求”只是人们表露在搜索引擎中的“明确意识需求”[8]，算法技术目前还不能预测用户自身不自知的需求，但却会使用户沉浸在个人满足当中，排斥群体外部的观点，消解了主流价值观和公共利益。算法在内容的生产与分发过程中往往表达的是个人意见，会带有某些偏见，可能会加剧已经存在的不公平现象，那么就会相应地弱化公共性意见。

3 算法公共性的纾困策略

3.1 提升算法设计者的伦理意识

算法价值深度应用在传媒业的诸多领域，从开始的辅助功能，到如今已经可以代替新闻从业者进行信息决策。但算法技术并不是完全中立的，且作为责任主体的边界与发生问题的追责较为模糊。作为参与算法编程的程序员，也应为算法伦理问题负责，但是他们在设计算法模型时，却较少从伦理层面进行考量。实证研究表明，道德培训会对算法工程师的道德决策和道德推理产生积极影响，但是工程师所属机构的道德领导对二者未产生明显影响，受教育水平在以上两组关系中均未起到中介作用[9]。这说明，道德培训对提升算法编程师的伦理意识十分有必要。

3.2 丰富算法取值，优化个性化分发系统

算法推荐的运行原理包括：“用户模型、内容模型、搜素引擎三部分”。其中，用户模型可以基于算法对用户偏好数据进行描述，将其转化为算法机器可以“解读”的信息。内容模型则是利用固有的模型对“解读”好的数据进行建模，从中提取用户的数据特征，使得后续的推荐策略尽可能匹配特定用户。所以，算法推荐的精准度与内容模型是正向相关的。而搜索引擎在算法推荐系统中居于核心，它可以将大数据技术捕捉到的用户相关信息应用于不同的算法推荐规则中，形成综合的内容推荐策略。因此，算法工程师在研发算法系统时应该丰富算法数据的取值，进一步优化分发系统。例如可以对用户关系图谱中的相关用户兴趣内容进行互相推送，适当推荐与其既有观点不同的内容，帮助用户拓宽兴趣面。尽可能满足具有不同兴趣爱好用户的内容需求，打破用户的惯有思维。

3.3 建立算法应用监督机制

算法传播可以对用户的关注点进行“议程设置”，在越来越多的领域成为了决定性力量。例如像谷歌、百度、亚马逊这些掌握最尖端算法科技的头部公司，在应用算法时有高度的自主权。当发生伦理失范时，无法从根本上有效对责任主体进行追责。要想从源头上解决此类问题，就需要发挥法律在算法应用中的监督作用，例如可以对算法代码的“合法性”或“技术性”进行分析，对可能产生的错误进行分类，明确代码错误主体，建立相应的法律制度[10]。另外，也要不断完善关于算法的监管体系，这需要算法行业内部增强社会责任感和信息透明度，来进一步促进算法行业的健全良好发展。

4 结语

随着互联网即将进入到“万物互联”时代，智能技术也逐渐从“弱人工智能”发展为“强人工智能”，不仅可以完成设计者发出的指令，还可以获得“人的意识”。智能技术的发展不仅变革了信息生产模式，带来了信息消费的新方式，也给不同传播主体在智能传播过程中的价值观塑造和信息传播伦理带来了新的挑战。

但需要注意的是，无论在未来，技术发展到何种地步，在使用技术过程中作为主体的人的决定性地位都是不可撼动的，技术与机器只能作为人的身体与感官的延伸，不应削弱人的核心价值。即使处于智能媒体时代，新闻从业者都应坚持新闻专业主义，发挥媒体对社会的守望与整合功能，努力提升自身的媒介素养和专业水准。在人机协同的大趋势下，对于作为传播主体的人如何更好的与算法等技术共生，以及如何使算法更加具有人类的价值伦理，来打造更完善的新闻传播格局，也是下一步研究的重要课题。

参考文献

[1]哈贝马斯.公共领域的结构转型[M].曹卫东，等译.上海：学林出版社，1999：224.

[2]波斯曼.技术垄断：文化向技术投降[M].何道宽，译.北京：北京大学出版社，2017：42.

[3]谭清华.从人的公共性到公共性的人：论人的公共性及其发展[M].北京：中国社会科学出版社，2015：1.

[4]张辉.美国广播电视媒介公共利益界定的逻辑[J].新闻传播，2015（5）：44.

[5]尚帅.传播的兴趣偏向和浑然不觉的符号暴力：基于今日头条的算法控制研究[J].现代传播，2018（10）：60.

[6]袁光锋.政治算法、“幻影公众”与大数据的政治逻辑[J].学海，2015（4）：49-51.

[7]喻国明，陈艳明，普文越.智能算法与公共性：问题的误读与解题的关键[J].中国编辑，2020（5）：12.

[8]卢迪，韩银丽，徐玥.移动传播技术发展背景下的传媒智能化演进[J].中国编辑，2018（103）：81.

[9]刘志杰.算法把关失灵与编辑价值重塑[J].中国编辑，2020（125）：19.

[10]全燕，陈龙.算法传播的风险批判：公共性背离与主体扭曲[J].华中师范大学学报，2019（58）：154.