推荐算法时代大学生网络思想政治教育研究

一、推荐算法的概念及特征

(一)推荐算法的概念

推荐算法是指借助算力和算法,对用户的海量数据进行深度捕捉、智能学习、高效处理,进而精准生成用户画像、精确实现人与个性化资讯的高度匹配、实时推送的智能信息技术。推荐算法最初运用于工业界。在数据爆炸、信息过载和信息碎片化的大数据时代,作为大数据、云计算、人工智能在信息传播领域的深度运用,推荐算法也被越来越广泛运用于信息采集、生产、流通、反馈各个环节,推动智能传播时代的到来。推荐算法根据其工作原理,主要分为协同过滤推荐、人气推荐、内容推荐、关联规则推荐、效用规则推荐等类型。在具体实践中,多采用混合方式推荐以实现最佳的信息获取和情感体验。

(二)推荐算法的特征

1. 大数据画像实现信息供给的精准化

推荐算法作为一种全新的信息资源配置范式,从情感、关键词、结构等方面出发,根据语义分布、用户行为偏好等进行标签信息识别和多维特征重构,挖掘用户在网络社交中的点击、浏览、点赞、转发、评论、关注、收藏等数据和行为,精准绘制专属的“用户画像”,形成用户偏好权重个人数据库,并以此为依据对“内容池”进行计算、筛选、标签,为用户进行精准的个性化信息推荐,实现信息供给与用户偏好的精准匹配。

2. 偏好迎合导致信息供给的泛娱乐化

在资本逻辑和市场经济的作用下,消费主义思潮甚嚣尘上。为增加用户黏性,获取最大流量,实现最大收益,算法媒体偏向于奉行“流量为王”的运营理念,倾向于遵循工具理性而不是价值理性,容易导致网络的娱乐功能被过度放大。在这一过程中,部分算法媒体甚至主张“娱乐至死”,刻意迎合部分用户低俗化需求,热衷推送“猎奇、恶搞、戏谑、调侃、讽刺”等主题庸俗、内容肤浅的信息,而忽视富有思想性、体现教育性、具有真善美的资讯,导致部分网络用户逐步深陷庸俗化、非理性的感官刺激构建的幻象世界,缺乏敬畏之心、远离崇高而不自知。

3. 注意力投合产生信息供给的碎片化

大数据时代,获得注意力被视为一种持续财富的获得(1)Goldhaber M.H., “The Attention Economy and the Net”,First Monday,no.2(1997),pp.4-7.,网络信息的无限性和注意力的有限性之间的矛盾越发尖锐。部分算法平台为了追求“眼球效应”,争夺网络场域日益稀缺的注意力资源,背离客观、真实的新闻报道基本准则,在尚未全面、深入了解事件来龙去脉的情况下,捕风捉影,匆忙推送“诱导式”“结论性”的碎片化信息,混淆视听。受众陷于事件连续反转、舆情持续发酵、情绪跌宕起伏的“后真相”场域中,获得真相的难度加大。受众更愿意按照自己的情感偏好处理信息,更容易形成情感立场先行、价值判断在前、事实判断在后的信息认知和价值认同模式。

二、推荐算法时代大学生网络思想政治教育的新挑战

推荐算法正逐渐超越单纯的工具属性,正在深刻影响着教育者与教育对象之间交互关系的形成,深度改变着大学生的行为选择和生活方式、深刻重塑着大学生的思想价值观和道德秩序,给大学生网络思想政治教育带来新的挑战,已然成为控制信息传导、思想传递、价值引导的算法权力。

(一)基于偏好迎合的推荐算法逻辑导致思想政治教育者主导地位消解

法兰克福学派代表性人物马尔库塞指出:“技术,作为工具领域,既可以增强人的力量,也可以加强人的软弱性。现阶段,人也许比以前更无力支配他的设备。”(2)赫伯特·马尔库塞 :《单向度的人—— 发达工业社会意识形态研究》,张峰、吕世平译,重庆出版社,1988年,第199页。推荐算法时代“用户本位”的信息分发模式实现了对大众传播时期“传播者本位”信息传播模式的超越。推荐算法在对信息进行标签化处理、对用户进行大数据画像的基础上,提供精准化、个性化的信息配送,进而建构出一种更加仿真、更加适合用户主观偏好的“拟态环境”,(3)张林:《算法推荐时代凝聚价值共识的现实难题与策略选择》,《思想理论教育》2021年第1期。以此满足大学生信息需求,使他们在网络世界中找到归属感。在这个过程中,推荐算法首先考虑的是大学生的阅读偏好而不是价值判断,一味推荐、凸显大学生“想看”的内容,忽略了主流价值的引导。契合大学生兴趣图谱、价值取向一致的内容编码实现了同质化的信息聚合,大学生被包裹在价值趋同的“内容池”里,价值思维因“信息窄化”而日渐淹没在工具理性的洪流中,最终身陷“信息茧房”。久而久之,大学生看不到其他视角,逐渐弱化对公共议题的关注和对集体主义的共识,异化为单向度的人并产生迥异的群体认同和社会感知。与此同时,推荐算法容易忽略、淡化大学生“该看”的内容,所有与大学生用户画像不匹配的内容都会被自动过滤,优质网络思想政治教育内容的排序和推荐等级往往偏后,甚至可能被推荐算法自动屏蔽。传统思想政治教育者设置议程、把关内容的功能让位于算法程序,高质量的思想政治教育内容在网络场域出现一定程度的“空场”,思想政治教育者的主导地位正在被消解。

(二)基于趣味迎合的泛娱乐化内容导致思想政治教育者话语权稀释

注意力经济时代,用户黏性越强、粉丝流量越高,平台流量变现能力就越大。正如世界著名的媒体文化研究学者尼尔·波兹曼所言:“一切公众话语都日渐以娱乐的方式出现,政治、宗教、新闻、体育、教育和商业都心甘情愿地成为娱乐的附庸,其结果是我们成了一个娱乐至死的物种。”(4)尼尔·波兹曼:《娱乐至死》,章艳译,中信出版社,2015年,第4页。遵循资本逻辑、推崇“流量为王”、缺乏价值理性指导的推荐算法容易迎合大学生低层次的娱乐性、逐利性价值需求,通过网红直播、网络游戏、应援偶像、动漫影视等感官盛宴营造动态、分离的“超现实”空间。部分推荐算法甚至谋求规避道德和法律制约,冲击道德和法律底线,助长低俗化、庸俗化、媚俗化的社会风气,滋生历史虚无主义、价值虚无主义、网络民粹主义等不良思想和享乐、拜金、“佛系”、“躺平”等不良倾向。部分大学生“娱乐过界化”“娱乐成瘾化”,主动将高雅沦为世俗的附庸,导致他们精神世界荒芜、道德信仰坍塌、社会责任缺失。思想政治教育者的理论话语“曲高和寡”,很难在话语交流中获得这部分大学生的情感共鸣和心理认同,思想政治教育者的话语权逐渐被稀释。

(三)基于注意力迎合的“后真相”环境导致大学生核心价值观认同解构

当代大学生生活节奏快、追求个性化,与之相对应,大学生的浏览习惯体现出即时性、个性化的特点。推荐算法为了抢占大学生的碎片时间,采用超链接、超文本等叙事方式,推送经过碎片化制作、缺乏具体语境的“后真相”内容。这些“重情感、轻真相、碎片化”的“后真相”内容往往带着感性化诉求和情绪化印记,缺乏历史联系、文化延续、社会连接和时空传承,割裂了深度报道和完整叙事的生存空间,容易造成话语结构与语义的离散,导致大学生产生“先定义后理解”的思维主观化惯性,面对需要整体性分析、辩证性理解、全局性把握的思想政治教育话语,往往表现出抵触甚至否定情绪。长此以往,大学生容易失去独立了解、接触、评判事物的能力,导致认知定格、思想封闭、观念固化、价值分化、行为失范,造成群体内部的同质化和不同群体间的异化,有诱发群体极化和社会分裂的风险。同时,“后真相”内容的流行,也打破了传统媒体完整叙事结构所传递的共同价值体系,弱化了大学生对主流意识形态的认知和认同。

三、推荐算法赋能大学生网络思想政治教育的新机遇

德国哲学家、心理学家、社会学家梅塞尼认为:“技术本身无所谓善恶,只是中性的工具和手段,它为人提供了新的选择和可能性,但也使得对这种可能性的控制处于不确定状态。技术产生什么影响、服务于什么目的,不是技术本身所固有的,而取决于人用技术来做什么。”(5)E.G.Mesthene,“Technological Change:Its Impact on Man and Society”,New York:New Americanlibrary,(1970),p.60.推荐算法时代的高校思想政治教育者应趋利避害,充分利用推荐算法的技术优势,使之成为大学生网络思想政治教育改革创新的助推器。

(一)推荐算法助推网络思想政治教育的精准适配

通过推荐算法技术,思想政治教育者可以精准适配大学生日益增长的个性化成长需要和独立性精神需求。运用推荐算法可以对大学生网络上的搜索、浏览、点赞、订阅、关注、下载、收藏等行为进行“画像”存储和数据“记忆”,并自主对反映大学生阅读偏好、生活习惯、社交需求等具有高价值密度的“隐性”数据进行过滤、识别、分析、处理、学习、存储,有效捕捉大学生认知模式、行为习惯、价值取向、思想困惑、真实需求,准确刻画大学生的实际与潜在偏好、显性与隐性需求、主观与客观意愿,精准聚焦其个性化、差异化、特殊化需求,充分洞察大学生的异质性,做到具体人物具体分析,实现具体事件实时更新,构建精准到人的数据库,进而有效制定精细化、个性化、泛在化的网络思想政治教育方案,实现精准定位、最优匹配的网络思想政治教育内容供给。

(二)推荐算法助力网络思想政治教育的精准施策

借助推荐算法技术,思想政治教育者可以进行跨平台联动的大学生网络舆情监测与处置。通过网络热点抓取、网络数据分析、网络舆情追踪,实时监测反映大学生群体思想动态的舆论热度和行为轨迹,以便及时发现、全面捕捉、精准过滤网络空间中的不当言论、校园谣言、掺杂西方意识形态的话题,有效治理和净化大学生网络生态空间。网络思想政治教育者还可以借助推荐算法技术,在舆情爆发时,通过采集大学生思想态度变化、群体行为异动等海量数据并建构模式,揭示舆情爆发时的时空演化规律,直观把握舆情整体生成态势,及时进行舆情变动预测推演,开展有预见性、前瞻性、引导性、有分级、有重点的思想政治教育活动,提升校园舆情的预警响应、干预引导、管控化解水平,实现精准施策、高效处置的网络舆情治理模式。

(三)推荐算法助益网络思想政治教育的精准评估

利用推荐算法技术,思想政治教育者可以实现对高校网络思想政治教育效率、效果即时、高效、全程、系统的追踪与评估。通过推荐算法强大的运算能力、深度的学习能力,自动梳理、全景扫描、深度分析大学生接受思想政治教育前后的思想动态、行为嬗变、情感变化、学习状态,实现存算一体功能,进而构建可视化、可量化的模型;还可以通过定性与定量、宏观与微观、共性与个性、结果与过程、短期与长期、感性因素与理性因素相结合的多维评估,将思想政治教育的主体、客体、介体、环体等影响教育效果评估的参数,予以综合考量、深度挖掘、系统集成,为思想政治教育者及时调整教育方案、动态优化决策流程提供全面的数据支撑,推动网络思想政治教育因事而化、因时而进、因势而新,实现精准评估、智能决策的网络思想政治教育效果优化。

四、推荐算法时代优化大学生网络思想政治教育的实践进路

推荐算法时代的思想政治教育者要因势而谋、顺势而为、科学应变、扬长避短,通过对推荐算法的理性审视、价值引领、赋能创新,实现算法技术的价值理性与工具理性有机统一,推动这一网络空间中的新变量向新增量转化。

(一)引领算法:主流价值观引领下的推荐算法逻辑优化

“算法在本质上不是中立的,是构建和实施权力和知识的制度,其使用具有规范性含义。”(6)Rob Kitchin,“Thinking critically about and researching algorithms”,Information,Communication &Society,vol.20,no.1(2017),pp.14-29.因此,思想政治教育必须先于推荐算法,发挥主流价值观对推荐算法事前、事中、事后全生命周期的引领力。

在推荐算法设计前,我们应从立德树人的价值高度科学规划推荐算法的发展方向,夯实推荐算法价值根基。应加强与算法设计者的沟通交流,帮助其将主流价值观内化为运行逻辑嵌入到推荐算法技术迭代升级的运行框架中,以价值导向超越推荐算法的资本逻辑,以人文关怀超越推荐算法的工具理性,赋予推荐算法价值正当性;引导推荐算法设计者在开发过程中坚持“内容为王”的设计理念,增加以社会主义核心价值观为涵养的主流价值内容推送权重,鼓励优先分发符合主流价值导向的信息,弥补推荐算法在思想政治教育中的“智慧缺失”,提升推荐算法核心竞争力,实现其社会效用的最优化和公共价值的最大化,确保推荐算法“技术为用、育人为本”,朝着铸魂育人的正确方向发展。

在推荐算法应用中,应进一步发挥人在价值引领中的主导性和主动性,增强推荐算法透明度。应提升人工审核把关的权重,完善“人工+算法”的把关制度,健全人工编辑、人工审核流程,优化用户自主选择机制,以更合理、更有效的方式开展价值判断与风险防范。应引导把关人员切实承担立德树人社会责任,提高自律意识,重视算法纠偏,规避算法扩张,纠正技术异化,实现“技术向善”,建构“道德算法”,最大限度地化解推荐算法对大学生反向驯化的潜在风险。

在推荐算法监管时,应推进法治监管、行业监督与算法技术的协同发展,以实现“负责任的算法”“可信任的算法”。政府应健全立法规制、完善行业标准,规范算法准入机制、加强算法安全评估,强化科技伦理审查,加大信息保护力度,优化算法预警功能,完备算法问责体系,落实算法退出制度。同时,政府也应动态调整算法平台的奖励政策,明晰算法平台的经济利益和社会效益边界,引导平台履行社会责任,鼓励以合规的算法推进技术升级和提质增效,将推荐算法提高信息传播效率的价值变量,转化为增进人类福祉的价值增量,实现推荐算法健康、有序、良性发展。

(二)审视算法:增强主体性理性认识和使用推荐算法

算法素养是对算法机制的认知力、对异质信息的脱敏力、对数据资源的整合力以及对个人信息的防护力。算法时代话语多元,图像与色彩共舞、语音与视频同鸣。部分大学生因为算法素养不足,缺乏对推荐算法的运行原理的了解,也缺乏对媒介信息的辨析能力,极易沉浸在视图、音频的“超真实”世界难以自拔。对此,要加强大学生的算法素养教育,培养和提高大学生价值判断力、思想辨别力、信息鉴别力,引导大学生理性审视算法、正确应用算法、积极驾驭算法。

首先,加强思想政治教育,用社会主义核心价值观涵养大学生的价值理念。思想政治教育者可以利用马克思主义理论深度解析推荐算法的内在本质,揭露推荐算法背后的资本逻辑,引导大学生以知识积累洞察算法偏见、以阅历增长戳破算法神话,提高对推荐算法的合理性认知和批判性评估能力,增强对推荐算法的风险防范意识。

其次,加强算法知识普及,增强大学生的推荐算法应用能力。高校可以开设算法素养教育选修课和专题科普讲座,引导大学生了解算法基本原理、技术特点、运行机制,知悉 “算法黑箱”“信息茧房”,洞察算法伪中立性特征,帮助大学生将计算思维、数据思维与人文精神、价值理性有机统一,培养大学生科学的批判精神和辩证思维,学会跳出同质化信息的“同温层”,能够根据信息是否合规、合目的,独立作出正确的判断和选择,提升对低质信息的鉴别力。

最后,激发大学生主体意识,引导大学生以主体性发展来塑造独立人格。美国著名的科技记者卢克·多梅尔曾提醒:“在算法时代必须养成提问的好习惯。”(7)卢克·多梅尔:《算法时代:新经济的新引擎》,胡小锐、钟毅译,中信出版社,2016年,第 221页。思想政治教育者要教育大学生避免陷入同质化信息的沼泽地,完全被动地等待推荐算法的信息“喂食”,主动培养信息聚合意识,自觉跳出“信息舒适圈”,打开交往视野,积极参与整个网络空间及现实社会的信息交流与人际互动,自觉做社会主义核心价值观的坚定信仰者、积极传播者、模范践行者。同时思想政治教育者要引导大学生主动提升审美情趣和阅读品位,自觉选择丰富自身精神世界、克服算法工具性的真善美内容,在符号化的算法世界中获取更丰富、更多元的信息滋养,建构精神家园。

(三)融入算法:推动网络思想政治教育内容和形式优化

针对算法偏好迎合导致思想政治教育内容供给不足的问题,思想政治教育工作者要善于将思想政治教育的传统优势与推荐算法的技术优势深度融合,加快网络思想政治教育内容供给侧改革,推动思想政治教育知识体系的整合与创新,并主动融入推荐算法“内容池”,持续提升主流价值内容在其中的信息配比权重和推荐权重,增加高质量信息内容的曝光率、上榜率、到达率。

一是守正创新,重塑网络思想政治教育知识谱系。思想政治教育者可以充分发挥推荐算法的数据追踪、场景重构和资源匹配的技术优势,将思想政治教育知识体系中碎片化的教育素材进行深度挖掘、重新提炼、抽取脉络、标注便签、建立联系、整体把握、融会贯通、高效聚合,将其中所蕴含的思想价值和精神内涵关联并融入大学生的日常网络生活场域,实现零碎性内容体系化、开放性知识图谱化,大幅压缩浅显化和碎片化的低俗内容的传播空间,推动推荐算法场域形成良性循环的优质信息生态链,打造高校网络思想政治教育的清朗空间。

二是跨界融合,推动网络思想政治教育价值输出的现代化转型。列宁告诉我们:“最高限度的马克思主义 = 最高限度的通俗和简单明了。”(8)《列宁全集》第36卷 ,人民出版社,1959年,第467页。思想政治教育者可以利用思维导图的思路和技术,将思想政治教育原本层层推进的内容分干、分枝、分节,一个主题内容设置三至五个甚至更多层次,配合文本,结合图片,插入音频,呈现视频,展示动画,运用富有个性色彩的媒介话语引申思想政治教育话语深刻主旨(9)李洁、廖小琴:《智媒时代思想政治教育话语发展的审视》,《思想教育研究》2021年第7期。,增强主流价值传播与受众接收理解间的默契和黏性,进而带动大学生群体轻松获知话语蕴意,有效提升大学生接受内容的效率,切实改善大学生获取信息的体验,实现平面内容立体化、静态内容动态化、粗略内容精细化,拓展思想政治教育的向度,加大思想政治教育的渗透,也促使包含思想政治教育内涵、能够对受众产生价值引领的情感得到最大程度的释放。同时,思想政治教育者还可以发挥推荐算法精准推送的技术优势,针对大学生更容易接受图像化资讯的阅读习惯,以短视频、微视频、漫画、网络直播、视频博客、VR、AR、MR等大学生易于接受的“软壳”形式,推送主流价值“硬核”内容。通过构建视觉上有冲击性、听觉上有震撼性、体验上有互动性的具象呈现方式,实现思想政治教育的场景化育人功能,提升大学生对网络思想政治教育内容的喜好和认同。

三是与时俱进,增强网络思想政治教育话语的时代感。思想政治教育者可以在坚持话语意义表达准确、完整的前提下,以算法的关联规则推荐为基础,通过技术赋能重塑话语生成机制,实现差异化、深层次、创造性的话语再造,以此拓展词汇边界,丰富话语内涵,使网络思想政治教育既富有深度又饱含热度,不断提升网络思想政治教育话语的吸引力和感召力。思想政治教育者还可以借助算法技术充分把握大学生的思维方式、社交习惯、语言风格,灵活运用网络热词、融通使用生活词汇,以契合大学生的话语期待,形成双向互动的话语发展模式,实现思想政治教育话语的生活化叙事,让大学生听得懂、记得住、用得上、做得到,从而引发心灵共鸣、实现同频共振、产生价值认同,最终走出“思想孤岛”。

(四)驾驭算法:应用推荐算法实现价值纠偏和价值重塑

思想政治教育者可以基于协同过滤推荐技术设置敏感关键词,跨社交平台智能化开展数据抓取、挖掘、分析,进行舆情风险评估,当某一热点事件、热门话题的关注热度和情绪沸点超越预先设定的安全值,结合人工决策及时启动舆情预警。此后,思想政治教育者可以通过推荐算法全程、实时、高效地追踪、采集、整理、分析大学生对热点事件的点击、浏览、转载、评论数据,精准锁定需要重点关注的人群,并具体分析重点人群不同的利益关切,全面掌握舆情发展态势,进而掌握网络舆情引导的主动权和话语权,通过推荐算法主动发声。针对舆情事件中的不同群体进行精准思政,精准推送有所侧重的个性化思想政治教育信息,引导身处舆情漩涡的大学生理性探析谣言背后的真相,通过全面客观的信息,旗帜鲜明地批驳不实传言和错误言论,帮助大学生打开关注事件的多视角大门。既有效避免了因舆论无端向事件免疫人群外溢而导致舆情无端膨胀的现象发生,也有效提升了算法推送内容的回应力、解释力、引导力,增强了算法推送内容的传播力、影响力和公信力,充分发挥思想政治教育价值纠偏作用,引导大学生不盲目追求流量、不轻易相信流言、学会辨别真假、理性表达,保持审慎、客观、理性的立场,正确地进行价值判断和意见表达,促使大学生的情绪沿着客观、公正、可控的方向发展,逐步构建起全时参与、实时响应的网络舆情纠偏机制,实现思想政治教育在互联网上的价值引领,广泛凝聚大学生最大价值共识。

思想政治工作者还可以在各社交平台、门户网站、热门APP 开通思想政治教育账号,塑造意见领袖,借助推荐算法精准聚焦大学生的价值困惑,主动进行高质量的公共话题“议程设置”,使思想政治教育话语智能匹配大学生成长需求、主动回应大学生关切的问题,戳破推荐算法的“信息茧房”,打破大学生圈层社交的封闭区隔,把大学生关注点由拟态环境切换回现实话语场域,回到现实世界中去,并充分发挥思想政治教育的传统优势,实现“面对面”和“键对键”相结合,实现思想政治教育线上线下联动、网上网下互通。针对密集关注某一异质话语的特定人群,也可以借助推荐算法进行用户画像,反向进行相应的议题设置,适时向这部分群体提供国家富强、民族振兴、社会进步等关乎公共利益和社会福祉的定制化信息,提升被大学生忽视的优质内容和正能量信息的流量热度、传播广度、话语效度,增强理论对现实的回应力、阐释力、批判力,针对性进行思想疏导、价值引导、行为劝导,提升价值纠偏的精准性,进而帮助大学生打破主体性困境,拓宽思维视野,矫正其固化的价值判断和思维范式。

五、结语

2021年中共中央、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。”(10)中共中央国务院:《关于新时代加强和改进思想政治工作的意见》,《人民日报》2021年7月13日,第1版。党的二十大报告也指出:“加强全媒体传播体系建设,塑造主流舆论新格局;健全网络综合治理体系,推动形成良好网络生态。”(11)习近平:《高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》,《人民日报》2022年10月26日,第1版。推荐算法开启了信息智能化传播的新纪元,正在全面、深刻地影响、改变着高校网络思想政治教育工作。思想政治教育者应主动求变,科学应变,善于在变局中开新局,勇于在改革中拓新篇,在主流价值观的引领下,客观、全面地审视推荐算法;充分利用信息技术革命的最新成果,融入算法、驾驭算法,实现育人为本,技术为用,实现技术赋能与价值选择的动态平衡,推动新时代高校网络思想政治教育与时俱进、守正创新,落实高校立德树人根本任务,着力培养堪当民族复兴大任的时代新人。