算法推荐对网络思想政治教育传播的挑战与对策探析

李婷婷 杨媛媛 舒光仕

摘要：算法推荐的传播机制与网络思想政治教育传播既有联系又有区别。部分网络新兴主体“登台亮相”、不实或低俗内容大行其道、“拟态环境”产生的话语权力、“信息茧房”的加速演变，可能导致网络思想政治教育阵地面临失守、供需内容“失真”、话语权力失去掌控、传播效果降低的风险。因此，相关部门要深度融合主客体，增强传播主客体交互；精准对接供需侧，实现传播内容供需侧适配；创新表达方式，掌握传播话语主导权；健全反馈评估机制、增强传播实效性，守好网络宣传主阵地。

关键词：算法推荐；网络思想政治教育；“5W”传播模式理论；技术赋能；思想赋魂

中图分类号：G641文献标志码：A文章编号：1008-3561（2023）33-0053-04

基金项目：本文系重庆开放大学重庆工商职业学院2022年度科研项目“基于算法推荐的主流意识形态传播力提升策略研究”（项目编号：SZYB2022-01）的阶段性成果

在新一轮科技革命和产业变革中，基于大数据和人工智能的算法推荐技术越来越渗透到人们生产生活的方方面面，成为影响人们思想行为观念的“重要变量”。算法推荐的传播机制与思想宣传工作具有传播要素的相关性，又有价值目标的差异性。相关部门只有厘清算法推荐原理机制与网络思想政治教育传播的联系与区别，剖析算法推荐对网络思想政治教育传播的潜在风险，才能利用算法为宣传教育工作赋能、利用主流价值导向驾驭算法，使智能算法成为思想宣传工作的“传播利器”，进而巩固网络宣传教育主阵地，筑牢网络安全的生命线与防火墙，提高学生的思想政治素质，培养更多德才兼备的高素质人才。

所谓算法（Algorithm）指的是解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制[1]。推荐算法是算法推荐模型的核心技术，主要遵循数据采集、数据处理和数据分发的運行逻辑。平台将海量用户数据集和内容数据集录入智能算法系统，在系统中利用机器学习、深度学习确定建模规则，建立“大数据+大算法=推荐模型”，最后利用大数据训练模型，确保模型操作可行、运行有效、推荐精准。在资讯分发环节中，算法推荐是“基于每个用户的个体属性数据（用户性别、年龄、手机型号等）、内容消费的行为数据（用户在APP上的浏览、点击、停留时长、转发、评论，以及订阅、搜索等）、社交关系数据（用户社交媒体账号所关注的对象、所参与的话题和发表的内容等）进行大数据的计算与分析，建立精准的用户‘画像’，进而推送‘懂你’的信息”[2]。简言之，算法推荐是指平台依靠智能算法系统对用户的兴趣偏好和海量信息数据进行识别与处理，建立用户标签体系和内容标签体系，在此基础上建立二者匹配的推荐模型，实现信息内容与公众需求的精准匹配。

算法推荐作为新闻传播领域资讯分发的新技术、新方式，与网络思想政治教育在传播过程中面向的对象都是现实的个性化的人，但传播手段、传播主体、传播内容的不同导致传播效果存在明显差异。前者效果显著，后者效果欠佳。算法分发信息的过程中，算法推荐与内容的关系，应当是算法为工具和工具被使用的关系、算法为内容提供服务与内容接受算法提供的服务的关系，两者之间应当可以互补、相互作用[3]。但是就目前算法的实践应用所暴露出来的问题而言，算法的工具性与内容的价值性没有达到和谐统一。在内容分发与接收之间正发生着从“价值规范”为主导的选择机制到以“算法”为主导的筛选机制的转型，算法成为影响和改变人们思维观念、价值理念、行为习惯的重要力量。在资本逻辑和利益驱动下，算法这种新的形态正成为一种潜在威胁对网络思想政治教育传播产生影响和挑战。

1.部分新兴主体“登台亮相”，传统主流价值媒体阵地有面临失守之险

当前，一些网络自媒体、网红主播、游戏虚拟主体不断涌现，多元主体在算法推荐的助推下碰撞交织频繁，在一定程度上冲击着传统主流媒体的地位、作用和功能。一方面，主流媒体宣传的主流价值观存在被淡化的可能。算法场域里网民被高度赋权，任何人都可以通过人设定制、形象包装打造自媒体，一些人不仅能获得精神上的点赞与满足，还能在粉丝的打赏中日进斗金，甚至成为左右一部分人思想行为的“意见领袖”。多个“意见领袖”的出现就会形成多个“意见圈群”，使得部分人的价值取向走向分化、个性化、多元化甚至极端化。另一方面，主流媒体的网络阵地面临失守的可能。算法推荐定制的个性化推荐“图谱”极大地满足了部分人的猎奇心理。生活化、娱乐化、快餐化的微段子、微视频出现在移动网络空间。主流媒体传播议题宏大、表达严肃、政治理论性强，往往不被纳入一些用户的喜好之列，被推送的可能性有所降低。这就可能导致经典被束之高阁，庸俗被津津乐道，算法娱乐媒体逐渐扩大网络空间，权威性和价值性内容逐渐失去用户市场，主流媒体所依靠的网络宣传阵地面临失守的可能。

2.不实或低俗内容大行其道，网络空间供需内容有“失真”之险

算法推荐是造成不实或低俗内容大行其道的重要因素[4]。运用智能算法向公众推送的内容，是基于何种价值判断和标准而被推送，公众是不知情的，甚至在算法运作机制不透明的情况下，技术人员也不知情，这实际上形成了一个完全不受监管的“算法黑箱”，公众的需求、内容的供给都由黑箱逻辑来识别，造成了“信息消费———内容事实”的断裂[5]。一方面，内容供给侧失真。算法网络空间中，部分依赖网络注意力经济谋生存、求发展的个人与群体，为了获得算法的优先推荐，争夺更多的点击量、阅读量等显性指标，抢占注意力市场，有偿获得平台的精准投放，达到增加粉丝和经济效益的目的，有时蓄意组织生产迎合低俗需求的内容。另一方面，公众需求侧失真。社会、群体和个体的需求是多层次、多样化的，即真善美与假恶丑并存。在算法推荐下，部分人的消费需求更加偏好偶然新奇、娱乐八卦的内容，若单纯依靠数据分析人们的需求偏好，轻视或者忽略主流价值导向去推荐信息，只会加快低俗化内容的传播。

3.“拟态环境”主导市场，主流媒体话语权力有失去掌控之险

在信息过载时代，算法推荐帮助人们解决了“信息选择困难症”的问题，超快速的信息筛选与过滤也让人们更加依赖各种媒介所建构的“拟态环境”去获取信息。以算法推荐为依托的媒体平台超越了以往任何传播语境和传播组织、传播中介的阈限，建立了新的“拟态环境”，使算法空间成为意识形态话语传播的新背景、新场域[6]。算法推荐“你关心的才是头条”的行动逻辑，使本该由主流媒体主导的政治话语、学术话语、生活话语有时面临失去掌控的风险。算法本身暗含的权力关系贯穿传播全过程[7]，话语传播权越来越存在于算法之中。图文并茂、音视画一体等综合感官刺激的话语表达方式争夺网民的“超级注意力”，算法在“决定人们想什么”的同时，也能在很大程度上“决定人们怎么想、怎么说、怎么做”。这就可能导致主流媒体吸引力减弱。

4.“信息茧房”加速演变，网络宣传教育效果有降低之险

部分传统媒体偏于单向度灌输，把公众“可能的报偿”限于大量的文字信息和教书匠式的“思想理论”；在“费力的程度”上，知识付费、技术壁垒、未经授权等限制有时让一些人望而却步，传播效果可能大打折扣。算法媒体的推送逻辑就是将公式中“可能的报偿”做到最大，“费力的程度”做到最小，提升用户选择该信息的或然率。智能推送让用户以最短的时间、最少的金钱和最小的精力，获取到最关心、最感兴趣的信息，传播效果和用户黏性显著增强。但是算法主要依据信息内容的相似或群体偏好的相似进行推荐，其结果是“同质化”声音增强，“异质化”声音减弱“，过滤气泡“”信息茧房”“沉默的螺旋”“群体极化”等叠加效应由此产生。人们的视野越来越狭窄，个人的认知观念与结构同社会发展要求之间的矛盾愈加突出，加大了主流价值认同的距离。当算法技术对人类社会的影响达到一定程度时，意味着信息的生产、分发、传播与把关权都由算法主导。人们的思想行为若逐渐由算法操控，就将沦为技术的“奴隶”，成为马尔库塞所言的“单向度的人”。

1.深度融合促进网络思想政治教育传播主客体交互

“由于智能机器的进场，思想政治教育的主體结构发生变化，人机交互带来新的实践形式和思维方式。”[8]在传播理念上，传播者要打破传统的主体与客体相对的思维，树立主体间性思维、“双主体”思维，建立人机互动、人人互动的平等关系。其一，树立尊重主体创造性活力的思维。媒体平台作为传播者要耦合算法新技术，在软件程序中提出正面要求、打开参与通道、设置多样奖项，激发网民主体活力，让创造正能量新闻的智慧充分涌流。其二，树立“用户中心”的传播理念。针对不同圈层教育客体定制相应的教育内容，将网络思想政治教育工作做细、做精、做深、做实。其三，树立及时回应公众价值诉求的观念。官方媒体人员要通过“上上网”“聊聊天”“斗斗图”及时了解不同群体的审美需求、认知特点和行为轨迹，有机融入网民趣缘圈层，尊重网民分众化个性化的兴趣偏好，及时回应社会热点关切与心理诉求，维护人民群众的正当需求，提升宣传教育的亲和力、感染力。

2.精准对接实现网络思想政治教育传播内容供需匹配

内容供给侧和需求侧是提升网络宣传内容供给实力的一体两翼。主流媒体既要紧跟时代运用智能算法精准识别多元需求，又要精准发力众创众产优质内容，更要精准适配供需两端，从而更好地满足人民日益增长的精神文化需要，推动供给侧与需求侧的结构性平衡。其一，从公众需求上看，主流媒体既要运用智能算法精准识别和提取网络群体深层次的差异化、分众化、个性化的思想行为诉求，又要廓清不正当、不合理的假恶丑需求，充分激发符合主流价值的真善美需求，以需定供，为媒体平台的内容供给提供前提条件。其二，从内容供给上看，在以需定供的同时更要以供调需，如果没有优质的内容，网络空间就会充斥各种庸俗化、低俗化、恶俗化的信息，中华优秀传统文化、革命文化、社会主义先进文化就可能不再成为主流。因此，主流媒体既要众创众产扩大内容供给的“量”，又要筛选过滤保证内容供给的“质”，还要严格把关掌好内容供给的“舵”，保证主流价值内容生产数量、供应质量、传播流量的“三位一体”。其三，从内容供需匹配上看，还需要打通供需两端，疏通和化解“你给我的我不喜欢，我喜欢的你给不了”的结构性矛盾，以潜移默化的算法对人们的精神诉求进行深层次洗礼，使人们的美好需求与优质供给协调适配。

3.创新方式掌握网络思想政治教育传播话语主导权

耦合智能算法推荐的信息传播优势，必须运用多种话语载体、善用多种话语方式、活用多种修辞手法，提升网络思想政治教育话语表达力，牢牢掌握话语主导权。一方面，增强话语议题的多样性。相关人员要利用大数据和智能算法的数据整合、资源整合和要素整合优势，把传统停留在政治话语、学术话语、生活话语的话题转变为经济社会发展的时代主题、人民群众关心关切的现实问题、生动活泼接地气的生活议题，把公众的思想困惑、疑难杂症拿到公开场合来讨论，做到既宏观叙事又见微知著、既专家权威又草根百姓、既“上接天线”又“下接地气”，引导人们正确看待问题、分析问题、解决问题。另一方面，注重话语表达方式的灵活性。在网络思想政治教育中，相关人员要注重话语方式的转变，增强话语吸引力、感染力。要改变以往简单的文本堆砌，向动图、表情、微视频、微影视等视觉方式转变，将中国梦、榜样示范、社会主义核心价值观等主流内容以视听合一、声像并茂的方式呈现，形成对人的光、听、视、音多重感官的刺激。

4.健全机制增强网络思想政治教育传播反馈实效性

互联网是意识形态工作的主阵地，网络思想宣传阵地我们不去占领，别有用心的人就会去占领。检验传播效果的好与坏，重在体制机制的保障。其一，健全正面宣传为主的舆论引导机制。相关部门要以社会主义核心价值观引领文化建设，做好网上形势宣传、成就宣传、典型宣传，培育积极健康、向上向善的网络文化，用主流价值思想全面占领网络舆论阵地，扩大网络思想政治教育影响力版图。其二，完善实时评估传播效果的反馈机制。在动态性、立体式、常态化评估体系中，相关部门要密切追踪、关注和收集内容生产传播、平台运行模式以及个体、群体和社会的动态需求，持续更新主流价值推送图谱。相关部门要设置鼓励、奖励、激励增加公众的“可能的报偿”，放宽程序准入、获得高尖端信息的门槛，降低“费力的程度”，提升信息选择的或然率。其三，完善规避算法陷阱的风险防范机制。相关部门要加大核心技术的研发投入，将主流价值的认知架构纳入算法体系，赋予算法人的核心价值，推动技术的优化升级。相关部门要压实算法媒体的主体责任，用行政、法律、纪律、规章等强制手段保障网络空间的秩序井然。

综上所述，算法推荐技术在使用过程中既有可能给网络空间、网民思想行为带来严峻挑战，也有可能为改善网络思想政治教育传播提供技术支撑。因此，相关部门只有充分认识算法推荐与网络思想政治教育传播的相关性，坚持算法推荐为网络思想政治教育传播赋能、网络思想政治教育为算法推荐赋魂的核心理念，树立传播主客体平等交互理念，精准匹配对接传播内容供需侧，创新传播话语议题与表达方式，健全传播效果评估反馈与风险防范机制，才能避免思想政治教育在网络空间可能面临的主体阵地“失守”、供需内容“失真”、话语权力失去掌控、传播效果降低等风险，切实增强网络思想政治教育传播的针对性与实效性，守好网络宣传主阵地。

参考文献：

[1]汝绪华.算法政治：风险、发生逻辑与治理[J].厦门大学学报：哲学社会科学版，2018（06）：27-38.

[2]张志安，汤敏.论算法推荐对网络思想政治教育传播的影响[J].社会科学战线，2018（10）：181-189.

[3]丁柏铨.算法与内容及其关系论析[J].当代传播，2018（01）：21-25.

[4]史安斌，杨云康.后真相时代政治传播的理论重建和路径重构[J].国际新闻界，2017（09）：56-72.

[5]王茜.打开算法分发的“黑箱”———基于今日头条新闻推送的量化研究[J].新闻记者，2017（09）：7-14.

[6]谭亚莉，刘艳.算法时代网络思想政治教育的话语建构及优化策略[J].学习与实践，2022（07）：24-34.

[7]喻国明，杨莹莹，闫巧妹.算法即权力：算法范式在新闻传播中的权力革命[J].编辑之友，2018（05）：7-14.

[8]张瑜.论思想政治教育网络观演进与理论创新[J].马克思主义与现实，2020（05）：190-196.

Exploration ofAnalysis of the Challenge and Countermeasures of Algorithm Recommendation to the Communication of Online Ideological and Political Education

Li Tingting， Yang Yuanyuan， Shu Guangshi

（Chongqing Technology and Business Institute， Chongqing 400052， China）

Abstract： The dissemination mechanism of algorithm recommendations is both related and different from the dissemination of online ideological and political education. The emergence of new emerging entities in the internet， the prevalence of post truth news， the discourse power generated by the "pseudo environment"， and the accelerated evolution of the "information cocoon" may lead to the risk of the main body of online ideological and political education dissemination being "lost"， the supply and demand content being "distorted"， the discourse power being "lost"， and the dissemination effect being "tarnished". Therefore， relevant departments need to deeply integrate the subject and object， and enhance the interaction between the dissemination subject and object； accurately connect with the supply and demand side to achieve the adaptation of communication content on the supply and demand side； innovate expression methods and master the dominant power of communication discourse； improve the feedback and evaluation mechanism， enhance the effectiveness of communication， and guard the main battlefield of online publicity.

Key words： algorithm recommendation； network ideological and political education； theory of "5W" communication mode； technologyempowerment；empoweringthesoulwith thoughts