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算法推荐视域下主流意识形态传播的境遇及善治之道

2024-06-11杨忠瑜刘伟刘玉晨

南方论刊 2024年4期
关键词:场域受众内容

杨忠瑜 刘伟 刘玉晨

(中南大学 湖南长沙 410083)

“算法”一词最早出现在数学领域,表示为解决某个问题而采用的一系列步骤和计算方法。随着计算机科学的发展,“算法”也拓展了更丰富的内涵与功能,例如基于算法原理的算法推荐技术。算法推荐技术是将大数据、算法推荐、机器学习等人工智能技术应用于信息收集、信息分发、信息匹配与信息反馈等各个环节的技术手段。[1]“算法推荐”深刻改变了信息传播手段,实现了由“人找信息”向“信息找人”的转变。算法推荐技术凭借着精准分发与高效聚合的传播优势提升了主流意识形态传播的效率与范围,为主流意识形态的传播带来了新机遇;与此同时,算法推荐导致的“信息茧房效应”“去中心化”“传播内容泛娱乐化”等技术隐忧也为主流意识形态的传播带来了挑战。因此,在算法时代,要探究如何利用算法推荐来传播主流意识形态,优化算法推荐下的主流意识形态传播策略,使算法技术为主流意识形态传播服务,同时化解其带来的意识形态风险与挑战。

一、算法时代主流意识形态传播的机遇

由于算法推荐技术集合了智能化、精准化和个性化的优势,它被社交媒体、搜索引擎和信息聚合平台等广泛应用。算法推荐技术也为主流意识形态在网络空间的传播提供了新的契机,相比传统的传播方式,算法推荐技术的优势是能提高主流意识形态传播的效率、精确度和成本效益。

(一)“技术赋权”:实现话语权的再生产

在算法推荐场域下,主流意识形态的传播与扩散具有了更多的可能性和技术渠道,实现了“技术赋权”。

首先,主流意识形态通过算法推荐能够做到更精准的信息分发,从而实现传播效率的提升。与传统媒体时代相比,算法推荐时代可以通过先进的计算机技术实现信息的精准分发,大大提升了信息分发效率,使得主流意识形态能够在最短时间传递给受众,使受众能够第一时间接收到主流意识形态信息。另一方面,在算法推荐场域下可以利用先进的计算机技术建立用户画像机制,通过算法分析用户对哪类信息需求强烈且关注度较高,然后根据这些信息内容进行精准分发。同时,用户画像也可成为主流意识形态进行话语权再生产的重要基础。例如算法可以将特定群体和事件中具有相同或相似背景、共同关注对象或话题的人群纳入到同一个社会群体中来,通过对这些人的行为和意见进行分析、预测和研判,实现对主流意识形态话语权的再生产。

其次,主流意识形态借助算法推荐技术,能够更好满足受众的多元化、个性化需求。不同的阶层或年龄群体,对于新闻信息等主流意识形态的需求和偏好不同。然而现实情况中,部分受众的多元需求与主流媒体的同质内容输出存在着矛盾。而算法推荐技术为用户恰好提供了多样化、个性化、差异化的服务选择方案。这就在一定程度上满足了受众群体的个性化阅读的需要,也满足了他们对多元化、个性化主流意识形态信息的需求。

(二)“算法把关”:降低主流意识形态的传播成本

算法把关是指通过人工智能等技术手段建立数学模型,同时结合大数据分析,自动过滤掉与主题无关的信息,进而将与主题相关的信息推送给用户。算法把关是一种人机结合的传播模式,能够基于用户在平台上的浏览行为和兴趣爱好等大数据,进行数据分析,从而实现精准推送、动态匹配、智能推送等功能。

算法把关打破了传统信息传播中“把关人”对内容信息“把关”与受众“接受”之间的单向流动关系,并逐渐呈现出由“人工”向“机器”转向的趋势。它在一定程度上打破了传统媒体时代单一且静态的信息生产和传播模式,即主要通过人工对媒体内容进行编辑、选择和判断从而决定受众能否接收到相应内容。在这种传统模式下,受众在信息生产过程中始终处于被动地位,其接受效果是不确定、不可靠且易受到外界干扰的。而算法把关则具有“过滤机制”功能,即利用算法推荐技术可以通过分析用户访问行为来选择内容进行推送。

从系统论的角度来说,算法把关基于算法推荐技术,在大数据分析和处理的基础上构建起了一个智能化、自动化、精准化的信息过滤系统。在这个系统中,由“人工+机器”构成的双重把关机制发挥着重要作用:一方面是由机器来对主流新闻信息进行筛选、归类和排序;另一方面是由人工对媒体杂乱无章的内容进行选择、过滤和判断。这就为受众“过滤”掉复杂认知过程中不必要和低效率的部分,从而有效地提升了主流意识形态传播效率与质量。

二、算法推荐视域下主流意识形态面临的挑战

算法推荐技术在我国已有十多年的应用历史,从最初的门户网站到社交平台,再到今日头条、抖音等,算法推荐技术在我国互联网领域的应用已经越来越广泛,算法推荐视域下的主流意识形态传播也不例外。然而,任何事物都有其两面性,就目前来看,主流意识形态在算法推荐场域下的传播既有机遇也有挑战,这些问题不仅影响了主流意识形态传播的效果,还可能造成意识形态安全的隐患。

(一)信息茧房效应导致主流意识形态被边缘化

“信息茧房”的概念最早由美国学者凯斯·桑斯坦在《网络共和国》中提出,他认为“信息传播中,公众自身的信息需求并非全方位的,公众因注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一样的‘茧房’之中。”[2]由于个人或群体被某个信息网络所包围,这些信息网络使个人或群体的思维、行为方式被困在某一特定区域内,从而导致该区域内人们共同具有的思维与行为方式也被局限于特定区域内。从一定意义上说,信息茧房是指人们在媒介技术发展的背景下,对信息进行有偏向性的接收,从而导致自己被同类信息包围的一种状态。在算法推荐场域下,用户一旦对某一内容进行深度阅读和不断地循环浏览,便会对该内容形成一种固定认知和解读。这种认知和解读会让用户只关注与自身利益或兴趣爱好相关的内容。算法推荐越精准,受众能接收到的多元化信息就越少,由此其视野会更加封闭狭窄,影响个体的全面发展。[3]与此同时,身处信息茧房中的受众也逐渐偏离社会主流议题与共识。

算法推荐场域中的信息茧房效应甚至还会导致“劣币驱逐良币”的现象,致使社会主流意识形态边缘化。在数字时代,数据与流量代表了收益,因而一些平台和媒体在利益的驱使下对传播内容进行扭曲、夸张化处理,即成为“标题党”来吸引受众的注意。而在算法推荐场域下,根据受众浏览、点击、转发次数进行推送的机制进一步推动了不良内容的传播与覆盖,使“标题党”收获了受众的注意与流量,而认真传播社会主流意识形态的媒体被边缘化。

(二)“去中心化”趋势冲击主流意识形态引领力

算法推荐技术打破了传统单一、中心化的信息生产和传播机制,国家、社会、媒介平台和受众在信息传播领域中的角色和地位发生重大变化,营造出人人都可发声的信息传播新领域。[4]一方面,在算法推荐场域中,传统主流媒体的优势地位被削弱,其绝对的话语权威与主导地位被打破。以往传统的传播格局是以主流媒体为主导,自上而下向受众传播内容。而在算法推荐场域中,传统的信息生产和传播逻辑发生了变革,从过往的“人找信息”转变为“信息找人”,这就要求媒体和信息内容生产者坚持受众本位,生产受众感兴趣的内容。由此,在算法推荐场域中主流媒体的优势地位不再,甚至在与众多为迎合受众、吸引受众而不顾内容质量与价值导向的媒体的竞争中处于劣势地位,从而导致主流意识形态话语权的缺失。另一方面,算法推荐技术促进社会多元思潮、亚文化等的盛行,在算法推荐场域中形成圈层,对主流意识形态融入大众思想意识造成了阻碍。算法推荐技术通过协同过滤技术向用户推荐其感兴趣和价值观一致的信息内容,久而久之用户便融入或者构建起了圈层,在圈层中价值观念、风格不断趋同,有些圈层甚至产生排外倾向,排斥社会主流意识形态,对内群体极化倾向明显。而在算法推荐场域中圈层屏障不断增厚,从而与社会主流意识形态与价值观隔阂不断扩大,这就不利于强化大众对社会主义核心价值观的认同,从而弱化社会主流意识形态引领力。

三、实现主流意识形态在算法推荐视域下有效传播的路径分析

通过算法推荐技术,主流意识形态实现了传播质量的提升与传播方式的创新,但算法推荐技术也使得主流意识形态传播面临着更多的挑战。如何驾驭好算法推荐技术,取长补短,最大程度发挥其积极作用,是社会主义意识形态建设的重大议题之一。当前,要秉持中心协同治理理念,以政府为中心,发挥政府、平台、媒体等多元主体的积极作用,构建算法推荐技术的善治体系。

(一)建立算法推荐治理机制,用法律制度规范算法推荐

算法推荐的合法性来自于人们的需要和期待,而这种期待是在人们对客观世界进行观察的基础上形成的,在客观世界的基础上形成算法推荐是技术发展的必然结果,因此,不能简单地把算法推荐理解为技术或者市场行为。为了对算法推荐进行法律规制,必须从制度层面构建相应规范和约束机制。

第一,健全并完善法律制度,让算法推荐有法可依。要用法律制度来规范算法推荐中人们的知情权、表达权、隐私权、监督权等基本权利;要用法律制度来约束算法推荐系统中信息内容生产及分发环节中滥用资本逻辑而形成的价值迷失问题。

第二,建立风险评估预警和侵权责任追究机制。首先要对算法推荐系统进行风险评估。如果发现利用虚假信息或者违法信息对用户进行诱导欺骗行为或者存在“大数据杀熟”、歧视用户等问题情形时要及时采取措施并向有关部门报告。其次,要建立算法推荐侵权责任追究机制。对于“大数据杀熟”“算法黑箱”等涉及算法推荐侵权问题时,根据其行为方式和后果进行民事责任追究或者行政责任追究。

第三,制定和完善技术标准和平台监管制度。首先要构建相应的技术标准体系,对于涉及用户个人信息保护和商业秘密、国家安全等问题要有相应标准;其次要建立算法推荐平台主体责任制度,对平台企业是否存在侵害用户合法权益、侵犯国家安全等问题进行调查与监管;最后要构建算法推荐平台自律和他律制度,要求传媒企业用相关国家法律法规、道德规范来约束自己的行为。

(二)建设优质内容供给平台,增强主流意识形态的有效输出

算法技术基于平台内容对用户进行推荐,因此,要加强平台建设,将正能量内容传播设置为算法体系的核心变量,从而支配算法推荐技术的生产、分发和反馈,使系统形成以加强正能量内容传播为主要输出量的有序状态。[5]此外,平台应构建起对优质内容生产的激励机制,激励更多平台用户参与到优质内容的生产中去,为正能量、主旋律内容池中注入源头活水。

第一,利用平台技术创新供给方式,提升主流意识形态传播的效率和质量。技术的发展、算法的革新为主流意识形态传播方式的创新提供了技术支撑,要实现算法推荐和用户互动技术、平台连接技术等相互融合,实现算法推荐与传统媒体相结合,线上线下互动互补,优化内容分发机制,从而提高主流意识形态内容供给的效率和质量。

第二,增强与受众交流互动,精准高效传递主流意识形态内容。无论推送方还是接受方,人是算法推荐的核心。因此,要充分发挥人才、技术等优势,增强主流意识形态在新媒体平台上的传播力和影响力。首先,主流媒体应主动适应算法推荐带来的受众迁移效应,加强内容创新和形式创新。算法推荐技术能把人类社会所经历的一切社会运动中所产生的最有价值的信息作为资源,通过数据分析、模型构建和数据预测等技术手段从海量信息中挖掘出人们感兴趣、对他们有用的信息内容,将其准确地呈现给用户。同时,它还能以多样化的形式去呈现主流意识形态内容,使其以最快速度、最大范围地被人们所接受。其次,主流媒体要加强与受众的互动交流,增强传播效果。鼓励用户通过在新媒体平台上对主流意识形态内容进行提问和回复,这样有助于拉近主流意识形态与用户之间的距离。最后,建立健全内容生产的把关机制。当人们接收到信息时,首先会根据自身需要对这些信息进行筛选,以判断该信息是否有价值。如果得到肯定答案则会对该信息进行传播扩散或转载,否则便会阻断传播。所以主流媒体应加强内容生产的把关机制建设,确保意识形态内容的安全性,建立多渠道、多层次、多类型、多风格的内容生产和发布机制。

(三)发挥主流媒体的引领作用,强化对算法推荐的监管和受众互动

习近平总书记指出:“探索将人工智能运用在新闻采集、分发、接受、反馈中,用主流价值导向驾驭‘算法’,全面提高舆论引导能力。”[6]主流媒体应重视并发挥其自身优势和特点,通过不断完善算法推荐技术标准体系建设、加大对算法推荐技术的监管力度等方式规范算法推荐技术应用,强化对主流意识形态传播的价值引导、营造健康有序的网络环境。

一是要督促算法推荐技术承担“把关人”角色。在算法推荐场域下,算法推荐平台的“把关人”角色难以发挥,也无法对“把关人”角色进行有效的监管和调控。因此,在算法推荐场域下,必须强化主流媒体的引导作用,即在主流价值与技术手段之间搭建桥梁。这就需要主流媒体将传统媒体的舆论监督、引导功能与算法推荐技术有机结合起来,同时还要综合运用大数据、云计算、人工智能等技术手段,从而达到对传播内容的精准把握和严格把关。

二是要完善对算法推荐技术的监管。随着算法推荐在不同领域的应用,其潜在风险也随之增加。首先需要建立起具有公信力和权威性的主流价值标准体系。其次实现顶层设计、媒体自治和用户监管的统一治理机制。从国家层面上来讲,这就需要进一步完善算法推荐管理的法律法规,建立对媒体平台传播意识形态的奖惩机制;从平台层面来讲,需要不断完善主流媒体的监管系统和自媒体的自律机制;受众应及时向国家互联网监督机关举报媒体平台传播不良信息的现象。

三是主流媒体要紧跟算法推荐前沿技术,注重与受众互动。在算法推荐场域下,对人工智能技术进行创新和应用成为主流意识形态传播过程中的必然要求。这就需要主流媒体及时捕捉到人工智能技术发展的最新动向并采取相应对策,确保主流意识形态传播内容具有吸引力和感染力。此外,主流媒体还可以依托人工智能技术开展线上线下活动,通过“云端”互动进一步拓宽交流渠道,增强受众体验感和参与感;借助“直播”形式进一步推动传播内容与传播形式的创新发展,从而实现算法推荐场域下主流意识形态传播领域的拓展和传播效果的提升。

(四)提升媒介素养,打造算法推荐视域下主流意识形态传播队伍

提高主流意识形态传播效果离不开一支“政治过硬、本领高强、求实创新、能打胜仗”的传播队伍。[7]在自媒体时代,各式各样的平台拓宽了信息传播的途径与渠道,使得人人都能成为信息源;算法推荐技术则使得信息传播的规则发生了巨大变革。在这一背景下,为推进主流意识的有效传播,需要打造一支高素质、本领高强、能驾驭算法推荐技术的传媒人才队伍。

第一,培育算法思维。意识形态工作者要以辩证的思维看待新技术带来的变革,理性分析主流意识形态的传播境遇,并与时俱进,使算法推荐技术成为推动主流意识形态传播的有力工具。主流意识形态工作者应克服本领恐慌,运用马克思主义理论指导实践,学习与钻研算法推荐以及相关技术,掌握算法推荐在网络空间、平台的运行规律,创新算法推荐视域下的意识形态工作方法。

第二,提升媒介素养。一方面,意识形态工作者要培育在复杂网络空间中识别热点与意识形态潜在风险的敏锐眼光,时刻警惕错误思潮利用算法推荐技术对我国主流意识形态传播进行攻击。另一方面,主流意识形态工作者要强化在互联网空间中的责任意识。在算法推荐的视域下,网络意见领袖生产的内容能够实现精准化与高效率的投送,与此同时也更容易引起广泛的讨论。而意见领袖的不当言论所产生的意识形态风险与负面影响也更加显著。因此,主流意识形态工作者在利用算法推荐技术、网络平台、社交媒体等媒介向意见领袖传播主流意识形态时更要保证传播内容的完整性、正确性、严谨性。

四、结语

算法推荐场域下主流意识形态传播面临“信息茧房”效应、“泛娱乐化”倾向、“算法黑箱”弊端等诸多挑战,这就需要从主体、内容、传播、治理、环境等多个维度共同发力,增强主流意识形态在算法推荐场域下的有效传播。主流媒体要始终坚持党管媒体原则,坚守价值立场和舆论阵地,积极搭建平台,探索传播内容和传播手段的创新与融合,以便巩固主流意识形态在算法推荐场域下的传播阵地。

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