推荐算法介入下网络思想政治教育的困境与突破

一、介入思政：推荐算法对网民的认知行为造成深度影响

随着大数据、云计算、人工智能的兴起，算法正逐渐被应用于人类社会生产和生活的各个领域，“我们已经进入了一个随时可能被算法算计的社会”。[3]算法概念源于计算机科学领域，指的是“一种有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”。[4](P1)推荐算法是算法的一项具体分支，是针对信息传播中的分发环节而被设计出的一项智能信息技术。马尔库塞曾指出：“技术作为一种生产方式……是组织和维持(或改变)社会关系的一种方式，它体现了主导性的思考和行为模式，是控制和支配的工具。”[5](P41)作为新兴智能技术的典范，推荐算法具有独到的、智慧的技术运行原理，并借此对网民的认知行为造成深度影响，从而介入了网络思想政治教育过程。

(一)推荐算法的技术运行原理

尽管推荐算法内嵌大量复杂的数学模型和公式，不同的推荐算法也有着各自的特点和侧重，但其基本的、共性的技术运行原理是明晰的，即执行以下三个任务。一是针对内容端，对不同的内容实施特征提取。算法能够对海量的信息进行全面盘点，无分巨细地逐条打上特征标签，建构和形成“内容池”，以便在后续分发时可实现对所需信息的快速“抓取”。二是针对用户端，对不同的用户实施特征画像。算法能够对用户的内容偏好、浏览历史、个人信息、社交关联等多个方面特征进行细致的“考察”，从而为用户打上多种特征标签，这些特征标签共同刻画出一个具有完整轮廓、栩栩如生的用户画像。三是实现内容端和用户端的耦合匹配。推荐算法的关键一环是“拟合用户对内容满意度的函数”。机器通过将上述内容端、用户端的特征数据以及用户即时的场景数据导入函数，可以推断出用户当前对拟推荐内容的需要程度，从而决定是否对该内容实施推送。

推荐算法的技术运行原理决定了其不像过往的网络信息技术那般，仅仅只具有简单的信息关键词搜索和归类叠放功能，而是创造性地具有基于大数据分析的结果为用户提供最适配信息的能力。推荐算法的技术运行原理也决定了其不是一项仅识别、分析单一数据特征或表面数据特征的粗放式推送技术，而是一项能够深层挖掘数据特征、开展自主学习、工于“画像”、精于“读心”、敏于“校正”的精密式推送技术。凭借这种独到的、智慧的技术运行原理，推荐算法得以量身定制般地推送“懂你”的信息，第一次使千人千面的个性化传播从概念变为现实，从理论变为实践。

(二)推荐算法的应用引发网民认知行为嬗变

近年来，推荐算法已逐渐成为各类别网络平台的“标配”技术，被用于全天候、全时段地为网民提供信息推送服务。然而，在带来便捷的技术福利的同时，推荐算法也在客观上引发了网民认知行为的嬗变。具体而言，在推荐算法还未被广泛应用之时，大多数网民主要通过主动登录网站或搜索引擎来寻找自己感兴趣或对自己有用的信息。在此过程中，网民遇到合意的内容会花时间对其阅读和观看，遇到不合意的内容则选择对其忽略和跳过，网民的认知行为表现出“人找信息”的特点。然而，在推荐算法被广泛应用后，网民的认知行为发生了显著改变。借助于推荐算法对信息的自动、智能、精准化推送，网民无需采取任何主动性的操作即可轻松获取到自己所需的信息，而不少对大多数人无用却对个别网民可能极有价值的小众信息也能够被准确传送至需求者面前，网民的认知行为由此表现出“信息找人”的特点。由于网络思想政治教育是一项利用信息传递去积极改变网民思想政治观念具体存在样态的活动，是一项在网络环境中做人心、做思想的工作，因此推荐算法对网民认知行为所造成的深度影响，不可避免地致使网络思想政治教育面临新的变数与挑战。

二、现实困境：推荐算法介入下网络思想政治教育面临权力机制、传导模式和教育内容层面的挑战

网络思想政治教育的任务，是通过网络进行正向价值传导，教育广大网民提高政治自觉、增强道德修为、明辨是非美丑、凝聚共同力量，特别是要潜移默化地引导新时代青少年树立正确的世界观、人生观、价值观，增进其对于习近平新时代中国特色社会主义思想的政治认同、思想认同、理论认同、情感认同，使其进一步坚定信仰、信念、信心，将其培育成为堪当民族复兴大任的时代新人。推荐算法的应用，致使网络思想政治教育面临权力机制、传导模式和教育内容层面的显著挑战，网络思想政治教育任务的开展遭遇现实困境。

(一)权力机制层面：推荐算法的应用造成教育主体的议程设置权力减小，网络思想政治教育主导性遭受弱化

在推荐算法还未被应用于网络信息传播领域时，网络思想政治教育主体具有强大的议程设置权力，能够借助于网络主流媒体、门户网站、校园网站等渠道对教育客体进行自上而下的精神传导、价值培育、思想引领，教育过程具有明显的主导性、强制性、单向性。然而，推荐算法的应用打破了网络思想政治教育原有权力机制的正常运行，促使网络思想政治教育主体拥有的议程设置权力大幅减小。这表现为，网民不再主动登录网站去查看已被设置好的议题和内容，借助于推荐算法，其看什么、不看什么都可以有意或无意地由自己的偏好决定。一方面，网民可以通过设置话题标签、选择资讯类别等方式来指示算法为自己的信息获取执行事前过滤；另一方面，在网民没有采取任何行为的时候，算法也能够“细心”“耐心”“贴心”地记录下网民的实时偏好并为其推送下一秒其可能想看到的信息。在此情形下，网络思想政治教育议题与内容的传达只能依靠网民的自觉自愿选择以及推荐算法的推送方能实现，这导致网络思想政治教育主体的掌控力显著下降，网络思想政治教育过程的不可控因素骤增，网络思想政治教育的主导性遭受弱化。

(二)传导模式层面：推荐算法的应用造成网络圈层区隔加深，网络思想政治教育原有“漫灌”模式遭受解构

在原有的网络思想政治教育过程中，面对不特定的社会网民群体，网络思想政治教育主要采用“主体施教—网站传教—客体受教”的“漫灌”传导模式。这种标准化、统一化、大众化的传导模式在一定时期内取得了不错的效果，展现出对全体网民强大的思想感召力。然而，推荐算法的应用，促使这种“漫灌”模式在现今遭受了解构。具体来看，当前在网络平台中，推荐算法通过事先预设的筛选和过滤机制，为网民源源不断地提供其可能感兴趣的信息。这些信息虽然从表面上看形式多样，其来源也各不相同，但实际上均为内容较为相同、价值观较为一致或相似的同质化信息。这就使得在为网民分发信息时，推荐算法容易将网民限制在一个封闭的信息圈层之中，造成“回音室”效应。“回音室”效应由美国学者桑斯坦提出，意指在一个相对封闭的环境上，一些意见相近的声音不断重复，并以夸张或其他扭曲形式重复，令处于相对封闭环境中的大多数人认为这些扭曲的故事就是事实的全部。在推荐算法构筑的“回音室”中，网民通过发出和获取信息，不断为他人、为自己产生“回音”，实现价值、观点的相互确证，容易逐渐恪守并强化自己对外界的固有认知、刻板印象，导致群体极化、价值偏激现象随之增多，圈层区隔程度不断加深。在这种情形下，网络圈层呈现“针扎不入、水泼不进”的样态，圈内网民对圈外信息极易产生强烈的排他性，导致网络思想政治教育内容难以被圈内网民所理性看待和接受，难以得到圈内网民的自觉认同。长此以往，网络思想政治教育原有的“漫灌”传导模式就不再能有效运作，网络思想政治教育的凝心聚力、铸魂育人功能也就难以得到切实发挥。

(三)教育内容层面：推荐算法的应用助推网络情感化娱乐化传播趋势形成，网络思想政治教育遭受失语失声失众风险

推荐算法的重要功能，就是通过分析网民的各项特征数据，研判出网民的即时偏好并以相应的信息加以匹配和满足。由于网民的即时偏好往往是感性的、随性的，因此推荐算法所聚焦的网民的即时偏好实则也就是网民的情感偏好。推荐算法会为网民源源不断地推送满足其情感偏好的信息，并自动过滤掉网民认为枯燥、乏味、无趣的信息，这助推了网络情感化娱乐化传播趋势的形成，给当前的网络思想政治教育带来了明显的影响。具体而言，在网络思想政治教育内容与其他内容交集并行的过程中，网络思想政治教育内容由于在内容设计、展现形式、语言风格等方面较为平实、严谨、理性，说教意味和灌输痕迹较重，特色、亮点不太突出，因此与网民的情感偏好常常难以契合。在这种情形下，推荐算法助力其他类别内容不断争夺网民的注意力。近年来，大量带有“负能量”“毒鸡汤”“星、性、腥”的不健康信息以及宣扬西方所谓“普世价值”、历史虚无主义、民族虚无主义、极端民粹主义等错误思潮的有害信息以刺激感官、强烈煽情的方式不断尝试吸引广大网民的注意力。在借助推荐算法获取信息时，网民一旦浏览一条含有上述内容的信息，推荐算法就极有可能在接下来推送一系列相关信息，不断迎合网民的情感诉求，致使部分媒介素养较为有限的网民误入歧途，沉迷其中，难以自拔，愈发失去对网络思想政治教育内容的兴趣。“吸引是网络思想政治教育产生、存在、发展的根本前提，可以说，没有吸引，就没有网络思想政治教育。”[6]在推荐算法应用的背景下，现有的网络思想政治教育内容在吸引力方面的缺陷暴露无遗，导致网络思想政治教育“入眼”“入脑”“入心”变得十分困难，遭受“失语”“失声”“失众”的现实风险。

三、多维成因：算法设计偏颇、平台理念偏差和网络思想政治教育创新不足

推荐算法的广泛应用及介入网络思想政治教育活动，是生产力发展的结果，换言之不可避免。但这并非是说，推荐算法必然对网络思想政治教育产生阻碍作用。推荐算法介入下网络思想政治教育之所以遭遇现实困境，根本原因在于算法设计上单向度地以满足用户偏好为目标、平台运营理念中育人理念的缺位以及网络思想政治教育思维、手段和话语创新不足。

(一)算法设计上单向度地以满足用户偏好为目标

目前，大多数网络平台对于推荐算法的设计，均是单向度地遵循精准匹配网民的个性化偏好这个“总命题”和“大方向”上，把满足网民情感偏好、推送网民兴趣内容作为设计的宗旨，力求使推荐算法成为网民严重依赖、欲罢不能的信息获取“神器”。以这样的思路来主导算法的设计，从表面上看似乎遵循了用户至上、以用户为中心的互联网法则，十分契合现代互联网发展所遵循的人本思维，但实则却导致算法只能将网民简单化地降格为一系列的符码和数据并对其进行无价值导向的分析和计算，而缺乏对人的全面发展的价值需求予以真正的关切、回应和满足。网络思想政治教育致力于在网络中对网民实施主流价值传导，以期增强网民的理想信念和价值理念，培养自由而全面发展的人。推荐算法在设计上的这种不足，不可避免地致使主流价值的顺利传输和扩散得不到有力保障，形成对网络思想政治教育活动的阻碍、干扰之势，严重影响网络思想政治教育育人效果的达成。

(二)平台运营理念中育人理念的缺位

在信息技术日新月异、互联网流量经济快速发展的背景下，网络平台之间的竞争日趋激烈。大部分网络平台受资本逻辑思维驱使，在运营理念上单一强调商业利益，把流量作为平台绩效最重要的考量指标，坚持“流量为王”而非“内容为王”。然而，这种运营理念是片面且不负责任的。作为如今网络信息的主要“集散地”和网民数字化生存的主要场所，网络平台已具有明显的公共属性和育人责任，其运营管理得当与否会对国家的价值导向、广大网民特别是青少年网民的身心健康产生至为重要的影响。当前，正是网络平台运营理念中育人理念的缺位，使得其仅仅将推荐算法视为流量增长的助推器，秉持工具理性而非价值理性的思维来应用算法，从而导致推荐算法在日常运行过程中对网络思想政治教育只见负面效应，难见正向价值。

(三)网络思想政治教育思维、手段和话语创新不足

算法设计偏颇、平台理念偏差是推荐算法介入下网络思想政治教育面临现实困境的外部原因，而网络思想政治教育自身的创新不足则是其面临现实困境的内部原因。归结来看，网络思想政治教育创新不足表现在以下三个方面。首先，网络思想政治教育的思维创新不足。一直以来，网络思想政治教育主体总是将客体视为共性的、无差别的受教育者而非个性的、千差万别的网络用户，缺乏分众化、个性化教育的思维，对教育的设计总是采取“一刀切”“一锅端”的简单思路。马克思曾指出：“‘思想’一旦离开‘利益’，就一定会使自己出丑。”[7](P286)如若缺乏分众化、个性化教育的思维，网络思想政治教育就必然在算法时代难以实现与网民的思想互动、同频共振。其次，网络思想政治教育的手段创新不足。网络思想政治教育的现有手段大多比较刻板和单调，缺乏双向互动，新颖度、灵活度不够，难以让网民在教育过程中获得沉浸式的体验和感受，这导致网络思想政治教育在算法时代难以触动网民的内心深处，有些时候处于自说自话的局面。再次，网络思想政治教育的话语创新不足。网络思想政治教育的现有话语在一定程度上仍然保持着传统思想政治教育的话语风格，侧重于抽象说教，逻辑性有余而生动性不足，并且未能与网民群体所建构的各类网络文化、所身处的各种网络“次元”、所使用的各式网络符号、用语实现深度交融，展现出网络思想政治教育内容应有的魅力。网络思想政治教育在思维、手段和话语的创新上所存在的不足，导致推荐算法未能“为我所用”，反而助推了不良内容的扩散。

四、突破路径：多措并举推动推荐算法正向赋能网络思想政治教育

中共中央、国务院印发的《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》指出：“要加强网络思想政治工作，深入实施网络内容建设工程，加强网络传播能力建设，依法加强网络社会管理，推动思想政治工作传统优势与信息技术深度融合，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。”[8]当前，全社会必须高度重视推荐算法介入下的网络思想政治教育问题，因势而谋，应势而动，顺势而为，针对推荐算法把住“正能量”总要求、夯实“管得住”硬道理，提升“用得好”真本事，多方协同、多措并举地推动推荐算法正向赋能网络思想政治教育。

(一)引导网络平台承担铸魂育人应有责任

近日，国家网信办发布的《关于进一步压实网站平台信息内容管理主体责任的意见》明确指出：“网站平台日益成为信息内容生产传播的重要渠道，兼具社会属性和公共属性，在坚持正确价值取向、保障网络内容安全、维护网民合法权益等方面，具有不可替代的地位和作用。”[9]从网络思想政治教育的角度来看，网络平台已成为网络思想政治教育的重要场所，具有不可推卸的育人使命。因此，当前有必要加强党和国家对网络平台的引领力、治理力、影响力，引导网络平台切实承担自身应有的铸魂育人责任。具体而言，要通过培训、约谈、考核等方式，要求网络平台牢固确立“坚持主流导向，服务立德树人”的价值目标，坚持用社会主义核心价值观引领自身运营，切实承担政治责任、社会责任、育人责任，提高自律意识、反思意识、改进意识，重视算法把控、算法管理、算法纠偏，引导网民特别是青少年网民与主流价值同心同向，从而发挥自身在网络思想政治教育这个系统工程中的应有作用。目前，我们看到已有不少网络平台率先展开了承担育人责任的积极尝试。例如，近年来，国家网信办统筹指导西瓜视频等14家短视频平台，以及腾讯视频等4家中长视频平台，统一上线了“青少年防沉迷系统”。[10]在该系统的青少年模式中，青少年群体只能接收到算法从专属内容池中“抓取”的内容，而专属内容池则仅仅只吸纳优质的正面价值内容，这对于网络思想政治教育的效能提升无疑提供了显著帮助，也为未来网络平台进一步参与和做好思政育人工作奠定了良好基础。

(二)坚持用主流价值驾驭算法的设计和使用

要使推荐算法“为我所用”，为网络思想政治教育服务，则必须用主流价值驾驭算法的设计和使用，使技术具有鲜明的价值立场和突出的价值导向。具体而言，一方面，要用主流价值驾驭算法的设计。互联网平台应尽快针对现有算法的设计偏颇，改进和优化算法的设计。其一，要通过机器深度学习的功能，训练机器学习和掌握一整套针对信息价值观层面的评价体系，并将其作为信息推送的重要依据。其二，针对具备较为明显的反主流意识形态特征的信息，应设置算法“一票否决”操作权限，不予考虑其他特征数据，直接将该类信息剔除出“内容池”。其三，要增强算法的强制推送功能，使其能够定期强制性地提供适度比例的主旋律、正能量内容，保证每个网民获得最低限度以上的网络思想政治教育内容。其四，通过定期组织学习和培训等方式，开展针对技术研发人员理想信念的培育活动，从而使其在日常的设计和研发算法工作中具备良好的政治素质、价值观念和行动自觉。另一方面，要用主流价值驾驭算法的使用。由于当前的推荐算法还处于弱人工智能阶段，因此其正向功能的发挥很多时候仍需要人工审核的配合。平台要切实健全和完善人工审核机制，以人工审核把控推荐算法，发挥审核人员“压舱石”“定盘星”的作用。近年来，今日头条平台在这一方面的举措较为具有示范意义。该平台不仅通过对算法的多次重新设计提高了主流价值的推送比例，还在同类型平台中率先设立了总编辑责任制，这些措施无疑有助于发挥推荐算法对网络思想政治教育的正向赋能作用。

(三)加大网络思想政治教育思维、手段、话语的创新力度

“由于智能机器的进场，思想政治教育的主体结构发生变化，人机交互带来新的实践形式和思维方式”。[11]网络思想政治教育只有与时俱进，推陈出新，才能适应算法时代的新情境、新网民。当前，必须加大网络思想政治教育思维、手段和话语的创新力度。首先，在教育思维上，要摒弃把网民作为无差别的、共性的教育对象的传统思维。应尽快树立网络思想政治教育的个性化、分众化、精准化思维，从而能够做到针对不同圈层教育客体定制相应的网络思政教育内容，将网络思想政治教育工作做细、做精、做深、做实，进而更好地达成提升全社会网络思想政治教育成效的目的。其次，在教育手段上，要改变过去网络思想政治教育手段单一、刻板的局面。应在充分把握互联网发展规律和当前网络信息传播特点的基础上，构建新颖的网络思想政治教育方式，采用多样的网络思想政治教育载体，实现价值灌输与交流对话相互结合、“硬核”内容与“软壳”形式相互结合、正面教育和潜入式、沉浸式教育相互结合。例如，今后一段时间，可着重采用青少年群体喜闻乐见的短视频、网络直播、Vlog(视频博客)、VR/AR等形式来制作和打造网络思想政治教育内容，提升青少年网民对于网络思想政治教育内容的喜爱和认同程度。再次，在教育话语上，要避免抽象的政治专业术语和严肃权威的说教语气频繁出现。网络思想政治教育者应着力塑造“沾泥土”“带露珠”“冒热气”的话语风格，善用网络热词和网络流行语，增强教育话语的魅力和亲和力，使网络思想政治教育既有深度又有温度，从而引发网民的心灵共鸣，实现与网民的同频共振。通过思维、手段和话语的创新，网络思想政治教育有望“搭乘”推荐算法的“快车”，在网络空间中更好地践行育人使命。

(四)通过多种渠道开展算法素养教育

为使推荐算法深度赋能网络思想政治教育，除了上述举措之外，还需尽快促使广大网民具备良好的算法素养。目前来看，网民的算法素养普遍不足，特别是部分青少年网民的算法素养尤为不够，这表现为他们对推荐算法的运行原理缺乏基本的了解，以及对所推送信息的是非真假、价值取向缺乏足够的辨析能力。对此，有必要通过多种渠道开展算法素养教育，培养和提高广大网民尤其是青少年网民准确认识算法、正确应用算法、主动驾驭算法的能力。首先，应充分发挥校园课程的主渠道作用。高校、中小学校要将算法素养教育纳入通识课程体系，使青少年群体掌握正确使用推荐算法的操作要点。其次，应显著加强算法素养校园宣讲的力度。可通过开办校园系列讲座、校园主题宣传活动等多种形式，在各级各类学校普及最新的算法知识和国家对于算法的政策规章。再次，应尽快设立算法素养的公益宣传课程。可由网信部门组织，邀请计算机专家从专业角度系统宣讲推荐算法的基本原理和技术特点，形成具有公益宣传性质的网络慕课，并通过各大网络平台对其进行推广。最后，应有效发挥网络文明志愿者的作用。要广泛动员网络文明志愿者利用网络直播等方式对算法相关知识进行多种风格的科普和讲解，从而更好地满足不同年龄段、不同群体网民的算法素养教育需要。