网络传播算法对高校意识形态安全教育的启示

黄心怡，高卓亚

（1.湖南环境生物职业技术学院 马克思主义学院，湖南 衡阳 421005；2.郑州科技学院 大数据与人工智能学院，河南 郑州 450064）

信息技术日新月异，人工智能方兴未艾，互联网与生活的深度绑定，使得网络成为社会舆论新的发酵池。网络传播算法的大量使用，犹如沙丁鱼水箱中的鲇鱼，加剧了网络舆论生态系统的深度变革，尤其是外国反华势力的渗透，加剧了意识形态领域的结构化风险。网络传播算法在互联网领域的应用严重冲击了现有的网络舆论生态系统衍生和发展的底层逻辑，网络舆论秩序正在面临前所未有的颠覆性的挑战。尤其是外国反华势力利用人工智能算法自行生成大量社交账号，发布消极舆论、引导舆论走向，更是严重威胁着我国主流意识形态安全。网络传播算法对网络舆论传播的强势介入和青年一代“互联网原住民”两种截然不同的网络参与者，在发挥各自优势的同时，其负面效应也在双重叠加，进而使我国网络舆论环境治理的格局乃至秩序的建立，表现出前所未有的特性，对意识形态安全造成威胁和冲击高校的意识形态安全教育。为防范此类危险，高校意识形态教育必须深刻把握网络传播算法的特征，科学预判其对意识形态安全的挑战，构建高校新型意识形态安全教育体系，提升应对外国敌对势力舆论渗透的能力，筑牢意识形态安全的思想长城。

一、网络传播算法

（一）网络传播算法的发展及特点

基于算法的网络传播在信息发布领域经过三代的进化和发展，每一代网络传播算法都围绕信息接收者的特点进行不断的深度学习。第一代网络传播算法受其算力和用户大数据匮乏的制约，主要以用户网络IP地址所提供的地理位置对网络用户进行信息推送；随着网络用户数量和用户网络行为的增加，第二代网络传播算法可利用学习的数据库中的用户的个人信息，包括但不限于年龄、性别、民族、国籍、住址、行为习惯等信息不断丰富完善，以此做出针对性的信息推送；第三代网络传播算法在前两代的基础上更进一步，对信息接收者的心理判断做出间接性或直接性干预，比较常见的形式为通过人工智能进行网络社交账号的大批量注册，并根据心理学要素智能生成头像等相关信息，如发现一个话题符合中年男士群体，该信息的转发就会由头像为中年男子的账号执行，并自行检索关键词按照模板生成该话题的短视频，附加上某些知名通讯社的标志，以此增加内容的可信度，此类话题下的讨论组成员绝大多数也是电脑AI，通过话题讨论的氛围感从心理层面干预信息接收者的认知判断。

哈佛大学教授桑斯坦提出“信息茧房”的概念，并明确指出，信息接收者在互联网海量的信息中进行选取时，只会对自己主动选择的或能够取悦自己的信息进行选取，长此以往，网络传播算法结合大数据推送，会出现信息接收者被固定在某个特定类型信息中，就如同被束缚在由此类信息编织而成的“茧房”里的现象［1］。信息接收者的阅读习惯在自身选择和算法推荐的双重加成下，形成了信息的回声室效应和同质化效应，进而影响信息用户对真实信息的全面获取和对问题的正确判断。一旦回声室效应形成，原本多元化的信息和用户信息获取的自由就会受到严重的挤压。不仅如此，封闭的茧房会使信息用户形成对某类固定信息的判断性认知，造成信息接收者思维固化，接收的信息也都是符合其判断的，盲目的自信，单一的认知结构，甚至会模糊或淡化现实社会的真实感知［2］，在某种程度上，信息发布者就可以利用网络传播算法形成的“信息茧房”操纵信息接收者的认知判断。

（二）网络传播算法的风险

网络舆论阵地的坚守和保证网络舆论政治高度站位，一直是党和国家意识形态领域宣传的重中之重。但随着人工智能时代的到来，网络传播算法的迭代升级，原有基础上的网络舆情治理实践经验和治理机制，可能面临完全被颠覆的风险。以往的以保证意识形态安全为目的的网络舆情监控治理机制，运行规则和逻辑架构是将网络内容进行数据化编码，以此为主体的“拟人化”传播模式。而第三代的网络传播算法在数据获取层面则是通过人工智能算法所编写的爬虫程序进行数据抓取作业，并以此为数据基础对网络用户进行精准用户画像分析，加之网络热点词汇的检索量排序，从而实现所谓“个性化推荐”的内容推送，用“投其所好”的方式进行用户信息服务。如此这般的精准信息推送势必打破原本的主流意识形态传播体系，包括但不限于主流意识形态的话语产生、信息转义、信息传播、反向信息回馈等传统系统体系，在此背景下信息传播的生态环境势必倒逼主流意识形态传播体系进行彻底转变。当前第三代网络传播算法已经可以做到热点内容的AI生成，并在分析用户特征的基础上，包装成用户感兴趣的形式智能推送给相应的用户群体进行“拟人化”的传播，如果平台方对内容的监管审核不到位，就会带来不容忽视的意识形态安全问题。

“思想、观念、意识的产生最初是直接与人们的物质活动，与人们的物质交往，与现实生活的语言交织在一起的。”［3］与单一维度信息不同，多维度信息受众会对主流意识形态发布信息的可信度通过自身的生活实际体验和知识储备加以还原证实，这一过程不仅需要受众主体具备理性思考的能力，还对其逻辑分析能力有一定的要求，受众主体因其生活阅历与知识层次的差异而产生各不相同的解读。而经过深度学习的网络传播算法在智能生成内容上，内容的传播会更具有针对性，算法通过用户信息大数据筛选后，对受众接收的信息依照其地域、性别、习惯、喜好、学历背景甚至是心理进行了划分，巧妙绕过了受众用理性思考和逻辑分析能力建立起的“防火墙”，受众对信息进行经验主义和习惯性认知的解码还原时，会在筛选的双重加持下产生对信息的错误解读或加重错误认知的深化。

以唯物史观的传播规律角度审视信息传播的发展过程，探寻一种还原事件真相，以求客观真实、原原本本地将信息传递给信息接收者的方式，所以其发展才呈现出从口耳相传到文字传播，再到音像传播的历程。在这一过程中，传播的媒介随着文明发展和生产力发展而不断演进，同时也是一个不断给信息传播者蒙上神秘面纱的过程，在普通的信息受众看来，信息传播是带有一定技术专业门槛的科技工作。移动互联网的普及和网络传播算法的迭代，加速了信息传播门槛的消解，甚至对信息传播内容的监管也变得复杂严峻。

二、高校意识形态安全教育

（一）高校意识形态安全教育的现状

习近平总书记明确指出，“意识形态决定文化前进方向和发展道路。必须推进马克思主义中国化时代化大众化，建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态”［4］。大学校园是新生代青年大学生的主要活动场所，青年大学生又是互联网时代的主力军，作为意识形态教育的桥头堡，高校的意识形态教育关乎社会主义建设和国家的前途命运。随着大数据在社会各领域的普遍应用以及第三代网络传播算法在网络社交平台的渗透，高校也在积极使用大数据对大学生意识形态的发展趋势进行预测和把控，抓住新一代青年大学生群体的思维特点，防止不良信息利用大学生对未知事物的好奇心和新一代青年大学生的反叛心理，提前预防、积极干预。思政课程和课程思政是当前高校进行意识形态教育的主要渠道，高校意识形态工作者在一定程度上认识到移动互联网时代的大数据的重要性，并有意识地增强对大数据的应用，将数据为“我”所用，反向利用第三代网络传播算法构建高校意识形态安全的防火墙。意识形态教育大数据系统的建立，对于提升大数据思政教育体系的创造性有着不容忽视的作用。

近年来，高校教育对意识形态教育的僵化模式与学生自身的需求之间的脱节越来越严重。过分权威的教育方式，加上过分强调义务而不是学生权利，给个人主义和个人发展留下了很小的空间。这种僵化的教育方法未能吸引和激励学生，导致他们在学习过程中缺乏积极性。此外，情感联系的缺乏和教育方法的单调进一步疏远了学生，使高校讲话的意识形态教育模式越来越难以适应社交媒体的发展前景。为了满足高校学生不断变化的需求，建立一个以学生为中心的教育体系至关重要，这一教育体系要尊重学生的个性，营造一个有利于积极学习的环境。高校必须从一刀切的教育方式转变过来，认识到满足每个学生个性化需求的重要性。通过利用多媒体技术和利用诸如情景教学、榜样示范等教育方法，可以振兴思想教育。这包括以生动和有说服力的方式展示信息，让学生积极参与教育过程。这种方法弥合了教师和学生之间的差距，将提高思想教育的有效性，促进和谐平等的思想交流。为了培养全面的世界观，帮助学生健全人生观，高校必须促进批判性思维，促进有意义的讨论。通过为学生创造一个安全和包容的空间来让他们表达自己的观点和进行智力辩论，学生可以发展分析和评估不同观点所必需的技能。这种以学生为中心的方法将使学生能够形成自己的价值观，使他们能够驾驭现代世界复杂的意识形态景观。

（二）现有的高校网络安全教育在网络传播算法中的不足

网络传播算法的迭代发展，导致人们逐渐沉溺于“信息茧房”中，大学生的信息需求趋于单一化。他们只关注个人感兴趣的信息，构筑起了与外界隔离的防火墙，不利于多样化的意识形态教育内容传播。网络信息无处不在，西方敌对势力利用网络传播算法，无形地灌输西方意识形态思想给国内大学生群体。意识形态内容是多样的，涵盖宗教、思想、教育和民族等多个方面。然而，许多大学生由于困在“信息茧房”中，对西方意识形态的侵袭一无所知。一些媒体平台出于利益驱使，在大数据和算法推荐的支持下，固化了他们的信息选择，大量提供片面迎合用户喜好但缺乏意义的信息内容。这种情况在满足人们获取信息的需求的同时，“大量片面迎合用户喜好但意义缺失的信息内容充斥网络空间，在满足人们信息学习的同时造成人的精神荒芜和价值紊乱”［5］，部分大学生由于个人阅历和社会经历的局限，致使其陷入盲目的自由主义、拜金主义、享乐主义等资本主义的错误价值观，这也是高校意识形态教育无法有效推进，或者大学生抵触高校意识形态教育的重要原因之一。

忽视了对网络传播算法的技术反思和伦理追问，会陷入算法技术“有用即合理”的片面性思考。在当今互联的世界，算法对我们日常生活的影响不可低估。这些复杂的数学公式旨在分析用户数据并提供个性化内容，已经渗透到我们生活的方方面面。当我们盲目地拥抱它们的效率和便利时，我们也必须审视它们给我们的社会带来的潜在危险，尤其是在伦理和道德决策领域。

负责塑造我们新闻消费的算法积极地根据我们的偏好定制内容，这些偏好是由我们以前的在线行为和互动决定的。这种选择性的信息流产生了一种回音室效应，强化了我们现有的信念和观点，同时限制了我们接触其他观点。用算法驱动的内容取代政治理论和道德课程等传统教育形式也带来了重大问题。算法最终基于统计数据做出决策，因此批判性地评估算法对某些群体或个人的潜在偏见和歧视至关重要。在这些过程中缺乏人类的干预，从本质上破坏了人类判断、直觉和移情的价值。

高校现有的网络安全教育模式通常的做法是将教育对象进行“降维”。在网络传播算法的视角，信息接收者都是数据化的存在，其网络言行形成供网络传播算法学习的数据包，“我们变成了一个由数据构成的虚体”。［6］算法利用信息接收者所形成的数据包对信息接收者进行数字化的侧写，而且是随着信息接收者的新行为时刻更新，以形成数据化的用户心理侧写和行为判断。在算法的视角里，现实的人被纯粹的数据虚拟化，现实的人就失去了多维复杂性。随着移动互联网络在社会生活各个层面的深化，个体活动不断进行线上线下的信息交换，网络人格和现实人格始终交织在一起，只侧重任何一方都会导致受教者的个性特征和精神需求无法真实完整的还原。

三、网络传播算法对高校意识形态教育的启示

新时代大学生有其独特的时代背景，新时代高校的大学生意识形态教育工作也需要根据教育主体的思维方式，利用网络传播算法建立高校意识形态教育服务平台、教育模型，优化高校意识形态教育的师资队伍，实现高校意识形态教育的科学引领。

为了充分利用以大数据为基础的第三代网络传播算法在思想教育中的潜力，让教育者掌握利用“数据+算法”综合技能至关重要。这将使他们能够理解大数据在意识形态安全教育模型塑造的作用，并通过数据驱动的社会联系促进个性化的意识形态指导。利用“数据+算法”对公众情绪进行科学观察和监控，教育工作者可以辨别不同数据点之间的关系，并深入了解学生思维模式的动态。此外，通过整合网络传播算法知识来创建跨学科的思想教育团队，将有助于探索数据中蕴含的潜在认知逻辑。通过充分的数据处理和分析，教育工作者可以做出明智的判断和决策，对思想教育和大数据之间的融合建立深刻的理解。这反过来又可以利用大数据进行有针对性的思想教育研究和开发。

以大数据为基础的第三代网络传播算法改变高等教育的力量是不可否认的，特别是在思想教育领域。通过采用先进的数据分析技术并利用大学生留下的大量数字足迹，机构可以成功地跟踪和理解学生群体中不断发展的思维过程。这些知识为教育者设计有针对性的思想教育计划提供了重要的参考。此外，教育工作者在“数据+算法”利用方面的能力发展为个性化指导和跨学科人才的整合开辟了新的途径。随着高等教育接受大数据的集成，思想教育的智能发展成为一个切实的现实，带来了一个满足大学生个性化需求和愿望的教育新时代。