社交媒体“算法认知战”与公共外交的新特点

蔡翠红

算法经由认知塑造影响公共外交的过程

社交媒体平台的诞生提供给全球民众前所未有的广阔表达渠道，但网络社会的不平等性有利于政治精英与社会精英实现话语垄断和社会动员，同时，因算法技术而造成的“信息茧房”与“回音室效应”促使人们的认知逐渐极化和单一化。在此背景下，基于算法的人工智能、深度学习和机器学习等技术成为各种政治力量用以进行认知塑造和社会动员的强大工具。需要认清的是，这种认知的塑造和影响行为实质是算法通过不同的人机交互模式对人们所获取的信息进行筛选乃至加工，进而塑造和影响目标受众认知的行为。归结起来，算法通过认知塑造过程对公共外交发挥作用的流程大致分为三个步骤，即“分组分析—定制信息—塑造认知”。

依托于用户产生的海量数据，算法可对用户进行行为分析并据此对用户进行分类。通常来说，用户的数据分为输入和输出两类，输入数据指用户在网络空间中活动产生的、可被用于分析的数据；输出数据指根据用户在网络空间活动分析所得出的信息数据。总体上，输入和输出的数据都可体现用户的生活环境和行为偏好。举例来说，输入数据主要包括网页浏览偏好、翻阅社交媒体信息的速度以及与个人行为模式相关性较高的活动数据，例如，餐馆就餐信息、出行方式和金融交易信息，甚至就业状况等信息。输出数据主要包括如购物和旅行偏好，以及关于用户的健康状况、经济状况和社会关系等信息。因此，针对用户的行为分析可定位出个体在社会中所处的阶层、政治和文化偏好、关注议题等，并据此形成不同的用户分类。简言之，基于算法的机器学习技术在行为分析中的作用有两个，即分组和相关性。分组即算法根据个人输入的数据对个人进行分组，当个体显示出相似的数据特点时则被归为同一组，在这种情况下，每个个体都是不同群体的一部分，因为每个数据点都将用户与其他具有相似特征的个人聚集在一起；相关性则是首先对大数据进行算法训练，找出输入数据和分析结果之间的统计学关联，然后将个人的相关数据与算法分析将导致某些结果的输入数据进行匹配，得出的即是个体与某种特定结果之间的可能关联性。也就是说，看似无意义的输入数据，借助算法的机器学习技术，可以推导出具有经济意义、社会意义等输出信息，从而可以用于预测个体行为。

在算法对用户数据进行分组和相关性分析之后，社交媒体平台和搜索引擎将针对特定用户进行精准信息推送和展示。在此过程中，算法改变了信息内容的生产方式，带来了基于用户画像的“过滤气泡”等问题，因而更易导致“信息茧房”效应的产生。在概念上，“信息茧房”“回音室”都指的是互联网用户，在自己偏好的基础上选择将要浏览的信息，长此以往则把自身束缚在像蚕茧一般的“茧房”之中，并且这一现象也会发生在相应的政治、科学和文化领域，使人们很难获得不同甚至相反的观点。换言之，这是用户通过手机进行社交关系的私密交往形成的“圈子文化”在个体间所形成的特殊现象，是个体在获取信息、交流观点时被新媒体技术驱动下的巨量信息“圈子”所包围，形成趋同心理和群体压力下的信息窄化现象。随着人工智能技术的进步，基于算法的社交机器人甚至可以为用户定制所需内容，制造或者加固用户的“信息茧房”。尤其是在社交媒体平台广泛应用的背景下，社交机器人在全球政治传播中也发挥着越来越重要的作用，例如，在Twitter、Facebook 等社交媒体平台上，社交机器人以各种方式产生和传播信息流，与用户互动，利用精心策划的叙事来传播虚假信息，影响用户感知的信息环境，在重大国际事件和国家民主政治中营造虚假舆论氛围和舆论生态。因此，包括国家行为体、国际社会和私营部门在内的各种政治、经济力量都试图利用算法的这一功能打造有利于自身的舆论环境，或借此打造不利于竞争对手的负面舆论环境。

算法对现实政治的影响通过人们对政治、经济和社会等议题的立场和价值倾向而得到体现。例如，在美国2016 年总统大选中，剑桥分析公司影响选民的重要途径就是定制化的信息推送。在分析海量数据而形成的数据画像基础上，剑桥分析公司得以根据不同人群的心理而实现个性化的定向推送，改变甚至操控目标人群的信息环境，即构筑针对目标对象的“信息茧房”，从而影响目标对象的认知和态度。在这个过程中，社交媒体平台等网络内容服务商的智能算法成为影响选民投票倾向的支配性力量，进而影响了美国政治进程。随着算法和人工智能等技术的普遍应用，社交媒体平台等传播媒介已构建起一种新的传播结构和政治生态图景，由此带来特定认知对现实政治的显著影响，这一影响包含两个层面。一方面，民众的政治意识和权利意识得到加强。社交媒体赋权下的网络底层民众在政治意识上有所增强，但底层民众的主体身份构成复杂且易变，其政治参与往往裹挟诸多因素和利益诉求，并且随着“信息茧房”效应而极易导致政治极化。另一方面，大型科技公司在政治传播中的地位有较大提高。YouTube、Facebook、Twitter 等超大型社交媒体平台成为整合了报刊、广播、电视等传统媒体的超级内容传播平台，拥有巨大的经济、社会和政治影响力，为底层和草根赋权的同时也成为国家竞争的工具。毫无疑问，社交媒体平台放大了来自公众和市民社会的声音，同时Facebook 等平台在外交领域的重要性日渐凸显，如果良好的公共外交始于倾听，那么从业者必须关注这些平台。

图1：算法经由认知塑造影响公共外交的大致作用路径

结合算法在认知塑造过程中发挥的独特作用，各方政治势力都试图将自身的立场、价值观和政治目标等通过算法精准投送给指定用户，以这样的方式达到大众媒体所无法企及的宣传和动员效果，塑造民众的认知，以争取在某一议题上获得更多的支持和认同。

算法技术加持下的公共外交具有显著的新特点

随着社交媒体平台的蓬勃发展和算法越来越广泛的应用，“数字化公共外交”逐步向“智慧型公共外交”转变。一般来说，数字化公共外交指的是各国政府和私营部门、非政府组织等借助互联网和社交媒体平台，以数字技术为依托开展和参与的外交活动，其主要内容包括获取对象国网民对本国外交政策的反馈意见，宣传本国的观念、立场、政策和文化成就，以及传播和推广本国政府外交部门在社交媒体上发布的活动内容和对时政的观点等。随着算法等智能技术在全球政治经济生活中的参与度、渗透率不断提高，依托于数据及其算法的“智慧型公共外交”成为新趋势。因为算法技术的作用方式及其影响用户认知的路径，导致在算法技术加持下的公共外交具有显著的新特点。

以算法、大数据等数字化技术推动的公共外交已经从“目标化”向“定制化”演进，施政者愈加注重公共外交目的意图是否真正实现而不是简单关注“传播力”的效率。在算法加持下的未来，根据传播对象个人特征、利益诉求和习惯偏好开展的“人格化传播”将成为精准开展公共外交的主要手段。二十一世纪以来，全球的政治传播实践经历了颠覆性的变革，新政治传播模式及其特征逐渐浮出水面，以“政治品牌”为代表的传播模式逐渐取代二十世纪九十年代的“政治营销”成为当前主流的政治传播模式。其中，依托于算法和大数据技术，以及全球社交媒体平台的精准政治营销成为公共外交最重要的手段之一，其作用方式有两种：一是在大数据的基础上对受众的偏好、象征资源进行收集，并以受众的心理和行为为目标进行精准营销；二是通过社交媒体平台与公众实现直接沟通与互动，并维持日常的政治传播力度。以算法为基础的公共外交战略也采取类似品牌营销的策略，即通过抓取数据痕迹和聚类分析，精准圈定事件地域、事件人群及人群属性特征，定制化推送政治营销广告和实施精准公共外交。诚然，算法在信息的生产、分发及核查的过程中可能对用户造成非中立立场影响，从而导致片面、失实等信息观念的传播，即算法偏见。事实上，号称“技术中立”“价值中立”的算法并非如此“客观”和“中立”，算法将制造、强化并放大诸如种族歧视、性别歧视、地域歧视和宗教歧视等社会偏见。值得注意的是，西方发达国家控制下的大型科技公司在算法设计上难以避免的带有价值观偏见，无形中推动国际舆论环境的亲西方趋势，对他国的公共外交事业造成挫伤的同时加大了西方国家公共外交的进攻性。

与传统公共外交不同，当前算法加持下的公共外交摆脱了对大众传媒技术的依赖，但受限于社交媒体平台的算法制约，致使信息无法全面、均质地传达给目标受众。在算法的行为分析和精准投送之下，受众将更倾向于选择浏览符合自己偏好和政见的网络内容，导致“信息茧房”效应不断加强，从而无形之中强化用户的固有认知，随之减少对异质性信息的渴求。这对于当代公共外交的影响可以归结为两个方面：一方面，公众将极易获得关于某国的政治、军事、经济、外交和文化等信息，这些信息尽管有限但大多是无涉立场的；另一方面，公众所获得的信息将受算法支配，甚至被机器人左右，继而在无形中建立起特定的认知。例如，有学者对《纽约时报》关于中国新疆的系列报道在社交媒体Twitter 上的一级传播和二级传播进行研究，在分析机器人的发布频率、影响力和转发关系的基础上发现，大量以算法为基础的社交机器人在初级和次级传播中有极高的参与度，并在初级和次级传播中扮演着不同的角色：在传播的第一步，社交机器人产生了高达22.5%的内容，扮演原始媒体报道的信息载体和传播者角色，并没有表现出明显的兴趣偏好；在传播的第二步，社交机器人贡献了13.6%的内容，但在二次转发中，社交机器人更倾向于转发负面故事，成为对特定问题的舆论操纵者。经过算法的加工，社交媒体平台乃至全球舆论场形成了关于中国新疆的特定认知，进而为美国等西方国家采取的一系列制裁措施提供了所谓“民意基础”。

在水平方向x处任取一微体单元，长dx，为简单起见，不考虑微体单元自重及外荷载作用，微体单元承受均匀内力N，底部承受水平剪力Q。由平衡方程∑Fx=0得：

基于算法的技术使公共外交的开展潜匿于公民的日常网络生活中。以算法为基础的人工智能等技术不断提高个人的知识边界和经济社会生活福祉，同时也带来了技术治理当中的伦理和法治挑战。尤其是由算法的专业性、抽象性和不可见性等特征带来的算法“黑箱”问题，具体来说：第一，以抽象和高度专业化的代码语言所编写的算法处于绝大多数公众的知识盲区，不易被察觉和破解；第二，出于维护国家利益和市场竞争的需要，政府和大型科技公司将特定问题上的算法设为保密信息；第三，算法运行中的政治操作已成为西方国家在技术治理过程中无可辩驳的事实，但其涉及的权力运作过程和公权力使用责任问题是公众无法察觉的。算法的这种隐匿特性使其在全球社交媒体平台上广泛应用却不易被人察觉，更难以通过治理手段对其进行规制。最显著的例子莫过于新冠肺炎疫情暴发时社交媒体平台上关于疫情的传播。算法和社交媒体加持下的一系列虚假信息和定制化内容被精准投送到用户手中，甚至一些极端化的内容借着社交媒体平台对意见和观点的放大效应而大行其道，引起在疫情溯源、抗疫政策等问题上对中国的污名化。这一系列操作尽管带有明显的种族主义和意识形态色彩，但西方民众在接受上述未经事实验证的信息时很少抵触或质疑，这与算法长期潜移默化营造的“信息茧房”紧密相关。

当前大型科技公司在外交圈中的活跃程度和参与度日渐提高，并已成为可与国家行为体比肩的重要行为体。与此同时，掌握算法及其相关技术能力的国家对其他国家不仅形成了技术优势，还造就了巨大的舆论优势。就技术角度而言，算法逻辑具有共性，但同时因为掌握算法的社交媒体平台及其背后的科技公司有自身的市场定位和目标，以及企业文化与价值观等，这导致用户和内容供给特征以及具体算法策略具有平台的差异性。但需要注意的是，在智能时代的算法逻辑下，用户通过不同平台获得的信息可能有着天壤之别，这不仅与平台差异性有关，还与科技企业所在的国家和地区有关，因为这决定了企业所面临的政治、法律和市场环境。例如，美国等西方国家在Twitter、Facebook 等社交媒体平台上就拥有话语权上的优势。这些社交媒体平台表面上标榜“言论自由”“提供多元化观点”，但无论规则设置、用户群特征还是算法都更有利于西方主流精英，以至于在类似俄乌冲突的情况下，这些社交媒体可以通过算法将反西方的声音消除于无形，美西方这一基于算法的科技领域软实力已成为事实中的战争利器。事实上，早在2016年哈佛大学就提出“战争算法”的概念，并将“对包括社交媒体在内的海量数据进行分析并迅速作出战略选择”视为算法能力的一种。2017 年，美国国防部宣布推出“马文计划”，即组建一支“算法战跨职能小组”来将算法真正部署到战争之中，并邀请诸多大型科技公司加入其中。算法发挥最大作用的领域在国际舆论场，而掌握绝大多数国际社交媒体平台及其背后科技企业的美西方则拥有绝对话语权，形成了国际舆论场上的话语失衡状态。

公共外交中“算法认知战”带来的挑战及应对之策

在大众传播时代，国际舆论的“信息战”模式是以有组织的体系化传播策略构建媒体传播矩阵，借助国际主流媒体机构的声量扩散高质量的图文报道和评论，力图以尽可能客观平衡的姿态在“意见市场”争夺相关议题的话语主导权；相比之下，数字媒体所具备的碎片化的传播情境、多模态的呈现方式以及由算法推送主导在“情感市场”上抢占先机的效果导向，使舆论战的焦点由“信息传播”和“观点传播”模式转向“认知建构”与“情感引导”的模式。这一转变趋势意味着，当前全球舆论场上的话语权争夺已进入“算法认知战”时代，这对我国对外公共外交的开展，以及作为公共外交受体的国内舆论环境稳定都带来新的挑战。

一方面，算法时代的信息传播速率和针对性陡增，国内舆论场的不安态势正在加强。算法时代的社交媒体平台将流量视作利润来源，因此难以避免会通过算法迎合大众偏好，以此获得赞同和传播从而获利。算法带来流量的同时也会造成“信息茧房”效应，由此形成政治极化、民粹主义等舆论态势。在某种程度上，这种态势会加剧社会精英与大众群体的撕裂，而国内议程的国际化传播则可能使这种撕裂效应继续放大，从而影响我国的公共外交事业。对于社会和经济的长期发展而言，这种国内舆论环境的撕裂态势将引起大的负面效应。同时，他国以公共外交之名，通过算法支持下的社交媒体平台进行进攻性的意识形态和价值观输出，极易引起国内舆论环境的动荡和撕裂，对我政治和社会稳定造成不利影响。

另一方面，国际算法治理方兴未艾，话语主导国利用算法进行舆论操控或恶意传播的行为较难扑灭。掌握算法技术的科技企业可能利用用户对于数据的迷信，披着算法中立的外衣来操纵舆论、控制受众。与此同时，各国在现实政治中的角逐也通过社交媒体、算法和流量于网络空间展开。就如俄乌冲突爆发之初展现的那样，在激烈的舆论交锋中，冲突各方似乎都无暇再思考冲突的根源，也难以保持解决冲突该有的理性。这与覆盖全球的美西方社交媒体公司，及其在算法加持下的反俄宣传与亲西方政治动员紧密关联。甚至在社交机器人等算法定制化推送中，虚假信息也在全球网络空间中泛滥，深刻影响了相关国家民众对此次冲突的认知，进而对政府外交决策造成了无形压力。更为重要的是，当前国际治理进程中尚无有效机制和手段对这一领域进行规制，导致算法在国际社会中的中立性饱受侵蚀。

算法既是当代公共外交中的不可控因素，又是打破算法治理困境的重要手段。面对“算法认知战”带来的公共外交挑战，首先，加强对于国内舆论场的引导和规制，通过算法规制来构建社交媒体平台的伦理与规则体系。从政治博弈来看，社交媒体建构的政治空间是多元政治主体的展示平台，那些极易受到鼓动和境外势力挑唆的极端民族主义、极端民粹主义、极左、极右等政治行动者在社交空间展开博弈，而对社交媒体平台多元政治行动者的算法规制，就在于对其中威胁政治稳定的信息传播行为进行治理以实现社交空间秩序稳定。

其次，加强算法研究以及相关的公共外交应用，并提升国内公众在公共外交中的参与度，提升国内国际传播的循环联动。面对美西方利用“算法认知战”优势进行的强势进攻性公共外交，我国应研究对应的算法技术应用，并加强政府间跨部门的协调与联动，动员来自民间的参与主体，采取有效举措激励和“赋能”普通公民和基层组织参与到国际传播和公共外交的实践中来。

最后，积极参与国际算法治理，争取更多的国际话语权和规则制定参与权。应倡导“可接受公平”理念，寻求最低限度的、可接受的全球算法治理共识。2021 年12 月4 日，清华大学副教授陈玲在2021 人工智能合作与治理国际论坛上作主旨演讲时指出，算法的程序应当是透明、可追溯和可问责的：透明就是提供了验证的机会；可追溯就是要求在算法程序里切入一些检查点，这些检查点能够使得过程可追溯；可问责就是使每个数据产生、计算以及应用的过程都有特定的责任主体，即可追责的责任主体。如此才能确保掌握算法优势的科技企业与相关国家政府在符合伦理道德与法治规范的前提下使用算法，避免算法用于有损人类社会和平发展的领域。

【注释】

①肖冬梅：《“后真相”背后的算法权力及其公法规制路径》，《行政法学研究》，2020 年第4 期，第6 页。

②郭毅：《数字化公共外交：实践困境、理论缺陷与伦理风险》，《未来传播》，2021 年第5 期，第39-40 页。

③史安斌、张耀钟：《数字化公共外交：理念、实践与策略的演进》，《青年记者》，2020 年第7 期，第81 页。

④苏颖：《国外政治传播新转向：政治品牌的发生、运作与争议》，《国外政治科学》，2020 年第4 期，第100-111 页。

⑤Na Han, Hebo Huang , Jianjun Wang , Bin Shi, and Li Ren, “Information Diffusion Model of Social Bots: An Analysis of the Spread of Coverage of China Issues by The New York Times on Twitter,” Complexity, February 2022. p-7.

⑥李春生：《技术治理中的算法“黑箱”及其应对策略》，《中国社会科学报》，2021 年11 月10 日。

⑦史安斌：《“图文信息战”正向“算法认知战”迭代》，《环球时报》，2022 年3 月8 日。