算法推荐助力乡村红色旅游发展的路径探析

侯 燕

(郑州大学，河南 郑州 450000)

2022年中共中央、国务院发布中央1号文件。文件聚焦三农建设，指出要以产业带动乡村发展，重点发展乡村旅游，实施乡村休闲旅游提升计划。我国有着丰富的红色资源，这些红色资源是中国共产党艰苦奋斗的见证，是中华民族的宝贵财富，也是乡村振兴的宝贵资源。中国旅游研究院发布的数据报告显示，2021年上半年，全国红色旅游景区门票销售同比增长六成左右，红色旅游产业供给数量和质量稳步提升。如何推动我国乡村红色旅游进一步发展，学界的相关研究主要集中在游客需求视角、农户参与视角以及红色资源教育功能视角。从游客需求视角看，有学者认为：“乡村红色旅游受到广大消费者的欢迎，但乡村红色旅游发展仍然面临着困境。”[1]从农户参与视角看，有学者认为：“农户在参与红色旅游过程中面临农村基础设施、资金、红色旅游参与意识等方面困境。”[2]从育人功能角度看，有学者认为：“乡村振兴背景下要积极适应新形势下红色旅游使命的新变化，以文化教育功能与辐射效应内涵彰显文化担当之责。”[3]由此可见，乡村红色旅游的研究已经取得了专题化、纵深化的丰硕成果。然而，在当前信息传播路径已经逐渐被算法推荐占据的时代背景下，乡村红色旅游如何借“算法推荐”的东风谋求新的发展路径？学界对这一问题尚未给出确定回答，这也是本文的探讨方向。

算法推荐是指通过对用户信息的收集以及行为偏好的判断，对用户进行画像，分析用户的喜好，有针对性地为用户推送信息，其目的在于使用户与信息精准匹配。算法推荐最早是计算机领域中的一种算法，根据一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。现在算法推荐技术被广泛应用于新闻生产和传播、互联网企业商品营销等方面，不仅影响了商业营销模式和方法，也使信息生产、传播途径和方式发生了巨大转变。一方面，算法推荐下的信息传播为乡村红色旅游宣传提供了新的路径，提高了宣传效率，扩大了乡村红色旅游影响力。另一方面，算法推荐也给乡村红色旅游发展带来了新的挑战。如何避免乡村红色旅游陷入算法推荐的异化困境，对推动乡村红色旅游发展、助力乡村振兴具有重要现实意义。

1 算法推荐乡村红色旅游的积极意义

在信息爆炸、社交媒体不断生长的今天，人工智能使用算法不断地给人们推送其感兴趣的信息，使人们进入信息精准推送时代。

1.1 信息聚集，提升红色旅游内容投放成效

算法推荐是建立在用户的基本信息和行为偏好的基础上，有针对性地投放用户可能喜欢的信息。简言之，就是将“合适”的信息与“合适”的人连接起来，达到高效连接人与信息的目标。信息的聚集为算法推荐提供信息基础，向用户精准投放乡村红色旅游有关信息，提升了乡村红色旅游内容的传播成效。大数据时代的到来，让乡村红色资源由原本的物质形态变为互联网的数字形态，群众对乡村红色资源的了解不再是“开盲盒”，而是可以利用互联网资源看到当地红色资源的现貌，改变了乡村红色旅游的推广实践。算法推荐将红色旅游资源基础信息、数据表现、创作者等信息标签化，借助微博、抖音、小红书等聚合类平台，通过收集大众对乡村红色旅游的点赞量、收藏量、播放量等量化数据对用户进行画像，对海量红色旅游资源进行筛选，最后向用户精准投放乡村红色旅游资源信息。例如，某地红色旅游资源投放视频中带上视频热门话题标签，且视频播放量、点赞量、收藏量、转化量、评论数、弹幕数、投币数都较高。视频由粉丝数、总点赞数、更新频率总体较高的创作者推送，由此产生了良好的宣传效果。大部分人会认为当地红色旅游的资源较好，旅游质量较高。从而提升了受众对当地红色旅游资源的兴趣。因此，提高了投放的精准度，可以有效提升红色旅游内容的投放成效。

1.2 投放精准，扩大红色旅游兴趣群体

算法推荐的核心是“受众本位”，算法推荐凭借其独特优势，能够满足用户个性化、定制化的需求。不同用户对乡村红色旅游的了解程度、感兴趣程度都不同，可谓“千人千面”，算法推荐凭借其个性化、定制化的特殊优势对用户需求进行画像，将用户标签化，为其进行“开小灶”式推荐，从而精准投放乡村红色旅游的相关信息。算法推荐充分了解用户的各方面信息，首先是用户基本信息，包括性别、年龄、教育水平、地理位置等；其次是用户历史浏览行为，包括关注的分区、视频浏览时长、点赞收藏转发等行为、订阅的红色旅游话题等；最后是用户的消费行为，如消费类型、交易金额等。算法推荐将碎片化、即时性的乡村红色旅游信息投放给用户，利用信息关联，将相似的红色旅游资源如红旗渠、大别山、陕甘宁边区等推荐给该用户以满足其潜在的红色旅游需求。且算法推荐能抓住目标用户的关联用户，将相似的红色旅游信息投放到相同矩阵的用户群体，当接收信息的用户对红色旅游产生兴趣后，便会主动搜索相关信息以了解红色资源全貌，变被动投放为主动了解。

1.3 协同过滤，开辟红色旅游“内容+用户”双渠道

协同过滤分为两个方面：一方面是基于内容协同。在算法推荐中，可以根据用户的基本信息，以及历史浏览行为，关注到用户喜欢哪个地区或与哪个人物相关的红色旅游地，找到与这些红色旅游地相似的地方推荐给用户。比如某用户在浏览红色旅游时总喜欢浏览华中地区的红色旅游地，就会在网页上会反复浏览华中地区的乡村红色旅游地，算法推荐就会即时了解到该用户对红色旅游资源的地区偏好，算法在做推荐时，会以华中地区作为重要标准之一。另一方面是基于用户协同。“人以类聚，物以群分”，所谓的基于用户协同，就是根据用户喜欢的红色旅游标准，找到和这位用户偏好类似的用户，将用户和用户进行分组，再将群体内的用户所偏好的红色资源地推荐给用户。比如一用户喜欢与中国共产党相关的红色旅游资源，算法推荐会获取平台上所有喜欢与党有关的红色资源的用户最近浏览或点赞收藏了的红色旅游资源，再将这些红色旅游资源推荐给该用户，而该用户大概率也会喜欢这些红色旅游资源。

2 算法推荐助力乡村红色旅游面临的困境

2.1 内容标签化，红色旅游语义肢解

基于内容为用户推荐目标红色旅游资源相对容易，解释性较强，但基于红色旅游内容的推荐算法存在一些不足之处，导致其对红色旅游的推荐效果和应用范围都受到一定限制。

首先，算法推荐的红色旅游资源范围狭窄，新颖性不强。基于内容算法推荐的主要特征是内容标签化，此类算法只依赖于单个用户的行为做推荐，用户利用搜索引擎检索红色旅游相关信息，算法推荐自动为该用户匹配合适的红色旅游内容并予以推荐，推荐的结果会汇集在该用户过去感兴趣的标的物类别上。如果用户不主动关注其他类型的标的物，很难为用户推荐多样性的乡村红色旅游结果，也无法挖掘用户深层次的红色旅游潜在兴趣。特别是对于新用户，只有少量的行为，算法推荐为其推荐的标的物就会较单一。

其次，算法推荐对红色旅游信息需求较大，但信息碎片化，处理困难。红色旅游内容信息主要是红色旅游文本、视频、音频，处理起来费力，相对难度较大，更加依赖诸多领域知识。同时这些信息更容易含有噪音，增加了处理难度。另外，算法推荐对红色旅游内容理解的全面性、完整性及准确性会影响推荐的效果。

最后，算法推荐碎片化处理的红色旅游信息丧失了整体逻辑性。算法推荐将红色旅游相关信息碎片化处理，力求简短，红色旅游语义被肢解，难以使红色旅游形成合力。碎片化处理仅关注红色旅游资源局部特征，难以展示全貌，使受众对红色旅游的理解片面化，对信息的获取有明显的倾向性，不利于乡村红色旅游的发展。

2.2 用户标签化，囿于“信息茧房”

红色旅游的发展依赖于受众的增加，受众是影响红色旅游发展的决定性因素。红色旅游发展的广度依赖于受众的广泛性，但算法推荐导致受众囿于“信息茧房”中，不肯打破认知壁垒。在社交媒体和互联网的红色旅游内容基于算法推荐推送的信息，每一篇关于红色旅游的文章、每一个视频都是用户喜欢看到的，长时间沉浸在这样的信息中，信息接收面狭窄，信息结构失衡，思维方式变得感性，缺乏理性的思考，可能助长群体盲思和价值极化，加剧社会共同体离散化。

一方面，算法推荐为受众精准投放信息，使受众获取的信息日益趋同，缺乏多元性，被固化在“信息茧房”之中。美国作家凯斯·桑斯坦在其著作《网络共和国》开篇中描述了“个人日报”现象，受众在海量的信息中选择自己感兴趣的内容，完全根据自己的喜好定制报纸和杂志，这种“个人日报”式的信息选择行为会导致“网络茧房”的形成。[4]算法推荐的广泛应用，其目的就在于不断为受众提供新鲜的红色旅游信息，从而保证受众留存。算法推荐可以精准捕捉用户对红色旅游信息的兴趣，但算法推荐的“自我优待”使其为用户推荐同质化内容，用户获取的信息趋同，逐渐建构自我认知壁垒。当受众处在自我建构的信息脉络中，对红色旅游的认知必然变得程序化、定式化，不利于红色旅游的发展。

另一方面，算法推荐技术下推荐结果缺乏新颖性，阻碍红色旅游发展。基于用户对红色旅游的历史浏览，算法推荐会推送与当前用户已经(正面)评价的红色旅游资源比较相似的旅游资源。这会导致一些不合需要的推荐结果，比如推荐的红色旅游资源与用户熟知的红色旅游资源太相似。典型的例子是新闻过滤推荐系统推荐一篇与用户在其他场合已经看过的相同题材的新闻报道。系统因此需要定义一个阈值，不仅要滤除与用户记录差别太大的红色旅游资源，也要滤除那些太相似的红色旅游资源。总体目标是要提高推荐列表的惊喜度，要包括用户可能会感兴趣的“意料之外”的红色旅游资源，因为意料之中的内容对用户的价值很低，这同样会制约信息的流动，使红色旅游发展面临困境。

2.3 推送失控，红色旅游丧失活力

大数据时代为受众提供了海量的信息，受众根据个人喜好选择、定制个人专属红色旅游信息圈；网络也可以用“协同过滤”的方式，提供受众偏好的信息，但也自动隔离了其他意见，打造内闭的信息环境，受众设置的红色旅游话题、观点，获取的是受众自己的“回音”。

首先，个性化算法推荐为受众量身定制的内容推荐，打破了传统的组织化的信息传播方式，消弱了乡村红色旅游推广的合力。大数据时代，人人都可在网络上发表自己的声音，算法推荐将受众感兴趣的内容精准投放给受众时，非专业化的言论并未过滤，少数自媒体人为了赚取流量，对严肃的具有教育意义的红色旅游加以调侃，在非理性语境中弱化了红色旅游资源的价值导向，使充满正能量的红色旅游沦为娱乐的附庸。

其次，拥有海量信息资源的算法推荐并不能保证其信息完全的真实性，并不能为用户精准画像。大数据无法精准分析人的主观情绪、个人情感以及主观感受，只能对个人在网络上留下的信息加以收集分析，但即使是在开放的互联网空间，每个人的真实感受也不会表露无遗。正是由于每个人都具有与众不同的个性化特征，才使得算法推荐无法分析真实而全面的人，进而导致算法推荐向用户推荐的红色旅游资源失真。

最后，算法推荐利用算法屏蔽信息，过度推荐红色旅游，实施自我优待，影响红色旅游相关的网络舆论，使红色旅游丧失活力。算法推荐向关注红色旅游的受众精准推荐相关旅游资源和信息，不关注红色旅游的人群则很少收到有关信息，但这类人恰恰是需要通过红色旅游来提高思想认知的群体。同时，算法推荐面向受众，会自动优化推送内容，屏蔽其他相关信息，受众只能看到一部分红色旅游信息，导致红色旅游发展不平衡。

3 算法推荐助力乡村红色旅游的现实路径

3.1 技术赋能，把握红色旅游语义

首先，协同过滤算法推荐，为红色旅游传播创造条件。算法推荐技术被广泛应用于互联网商业，通过人们在搜索引擎搜索的内容，很快就能为人们推送海量的相关信息。但是由于人的心理的特殊性，算法并不能完全精准地为用户“画像”，因此引入用户画像的推荐算法有许多可以改进的地方。首先，打通各大公司的业务平台，为用户推荐红色旅游的公司建立共享平台，通过获取其他平台用户的信息，解决“冷启动”的问题。再次，丰富用户的人口信息，如年龄、性别、职业等，依据用户的“需求逻辑”精准推送红色旅游信息。最后，完善用户的兴趣状态，及时追踪用户对红色旅游的兴趣和反馈，方便生成用户标签和推荐内容。

其次，创新推动算法技术，改变红色旅游在算法推荐中的“不在场”状态。红色旅游在算法推荐中“在场”意为在为用户推荐信息时红色旅游是信息推送的关键词，用户与红色旅游同处于相互之间所形成的搜索与被搜索、感兴趣与被感兴趣的客观关系网络中。红色旅游在算法推荐中的“不在场”状态主要是指在算法推荐为用户推荐信息时存在着受众与算法推荐双方话语权的不对等、受众个人意识的缺席以及受众旅游后的评价系统不完整等问题。算法推荐为用户提供红色旅游相关信息，要充分挖掘用户隐性数据，开通用户线上评论，与用户建立信任关系，从而为用户的红色旅游提供人性化、个性化服务。

最后，建设完善的乡村红色旅游体验系统，抓住青年人对红色旅游的兴趣点。近年来红色影视作品的大量输出激发了当代青年的民族自豪感，年轻人越来越热爱红色文化，也带火了红色旅游市场。面对迅猛来袭的年轻化需求，要抓住青少年这一市场，红色旅游必然要转型升级，赋予游客真正有时代感的沉浸式体验。红色旅游需要探究的是利用技术赋能，设置完善的体验系统，打造出突出当地历史亮点的故事剧本，赋予游客角色和任务，达到真正的“穿越时间”的沉浸式体验。乡村红色旅游升级，要摆脱传统的俯瞰式说教，摆脱社会课堂的群众刻板印象，让参观者变成参与者，参与者变成传颂者，更好地促进红色旅游的发展。

3.2 打破“茧房”，坚持红色资源导向

一方面，从内容源角度，算法推荐要收集更多的优质红色旅游资源作为内容源，建立红色旅游资源数字内容图书馆，扩大算法推荐关于红色旅游资源的内容池，建立智能红色旅游资源共享与分发体系，推动红色旅游内容、方式创新，以适应算法推荐的技术逻辑，提升乡村红色旅游的吸引力，增加推送频率和效率。红色旅游资源数字内容图书馆可以充分利用AR、VR等先进实景体验技术，为受众提供沉浸式体验，打破时间和空间的局限，使受众身临其境地了解乡村红色旅游地、线上体验红色旅游景区等，提高红色旅游吸引力，破除受众内闭化的信息环境，消除“回音室”效应。

另一方面，对用户进行红色旅游相关内容和兴趣的试探，拓宽用户对于红色旅游的兴趣。为减少发现感兴趣内容的周期，在整个推荐系统链路中都应允许内容和兴趣的试探。首先，多重内容分发联动，即将红色旅游的内容运营、推荐引擎、搜索引擎、关注订阅等多种分发方式联动，实现人与红色旅游信息的多向联系。其次，多种推荐算法并重，跨学科从技术人文手段多个角度引入引导算法，如在算法模型中引入更多心理学认知为背景的辅助数据。人们对红色旅游的选择往往会受到个人情绪、个人心理、内心情感等内在心理元素的制约，从而影响个人行为。从多角度、多层次构建算法推荐模型，为用户提供最符合心理预期的红色旅游资源，可以打破“信息茧房”的桎梏。

3.3 重塑场域，激发红色旅游活力

制度上，规范算法推荐的应用和发展。2022年3月1日起实施的《互联网信息服务算法推荐管理规定》中指出：“提供算法推荐服务，应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，遵循公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则。”[5]算法推荐目前被广泛应用于商业领域，成为精准推送商品的得力助手。但是要创造良好有序的网络传播空间，就要加强对算法推荐的制度管理，把控好社会主流价值观的话语权，避免算法推荐把控舆论导向，加强对算法推荐的制度化、规范化管理与监督，让受众获取真实有效且符合用户心理预期的红色旅游资源。

平台上，优化算法机制，提升内容品质。《互联网信息服务算法推荐管理规定》指出：“算法推荐服务者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况……”[5]也就是说，算法推荐服务者在提供算法推荐服务时应提高算法推荐透明度。算法推荐是基于数据的筛查然后再进行精准推送，平台要加强对红色旅游资源的信息审查，算法推荐平台应优化算法机制，向受众提供不针对个人定制的红色旅游信息，为受众提供更多的红色旅游资源，避免大数据“杀熟”现象，提高红色旅游资源内容的品质。

受众上，提升受众的信息聚合意识，提升算法推荐技术人员媒介伦理意识。算法推荐的碎片化信息推荐方式降低了受众的信息聚合意识，受众通过整合碎片化信息来获取对红色旅游资源的认知，但这只是对已有认知的梳理，并不能提高受众对红色旅游资源的认知，受众对红色旅游资源信息的了解仍是碎片化的、平面的。受众提高自身的信息聚合意识，摆脱思想桎梏，能够满足自身的红色旅游信息需求，减少在无用信息上浪费时间的几率，最大限度地保证红色旅游信息获取的便捷与高效。同时，新闻从业人员、媒介组织在进行算法推荐时要遵守正确的职业道德，充分考虑到用户的认知、态度与需求，尊重用户在红色旅游中的伦理话语权，为红色旅游的可持续发展营造风清气正的伦理环境，推动红色旅游的长足发展。

4 结语

在乡村振兴的大背景下，乡村可以依托当地红色旅游资源带动乡村发展。乡村振兴、红色旅游发展要利用好算法推荐这一先进技术，充分发挥其数据资源庞大、信息精准推荐、受众广等优势，促进乡村红色旅游的发展。要把握好红色旅游的语义，保持红色旅游在算法推荐技术中的“在场”状态，建立多维度、多层次的算法推荐模型，挖掘受众对红色旅游的隐性兴趣，并做到受众、平台、制度“三位一体”，塑造清朗的乡村红色旅游场域，激发乡村红色旅游活力，助力乡村振兴。