大数据语境下短视频新闻的“算法绑架”及其治理

摘要：短视频在移动互联时代已经成为新闻内容的主流传播形态，用户接收与消费新闻信息的习惯在大数据语境中被彻底改变，用户通过短视频平台主动搜索新闻或被动刷到新闻的频率越来越高。短视频平台的大数据分析让算法推荐越来越精确，这也形成了算法绑架。本文分析了“算法推荐”技术伦理下的新闻短视频传播逻辑，探究了“算法绑架”的机理及其引发的“算法焦虑”现象，最后总结了“算法绑架”的纾解建议。

关键词：短视频新闻 算法推荐 算法绑架 短视频平台

近年来，新媒体在新闻传播中占据越来越重要的地位，短视频深刻改变了用户的社交方式与生活样态，短视频平台上出现了越来越多的新闻媒体账号和新闻信息，“刷视频看天下事”已经成为当下用户的集体共识。“平台化+移动化+智能化”是各级新闻媒体机构的发展方向，短视频已经成为新闻传播的主流形态，短视频平台已逐渐成为新闻传播的主阵地。经过市场化竞争，优势平台的地位逐渐凸显，规模化运营更加成熟，抖音、快手、今日头条、企鹅号、大鱼号、百家号等用户数量还在增长，传统媒体进驻短视频平台是对移动互联风口的“顺势而为”。短视频已然成为主流传播方式，其在相当大的程度上影响与决定着新闻业的格局与业态。

一、大数据生成“算法推荐”

短视频平台的规模化发展得益于人工智能新技术的运用，而算法推荐是核心技术。算法的社会本质是一种权利，用户将自身的信息筛选、接受权利赋予了数据运算方式，权利象征着控制作用，算法成了把关人，新闻信息的传播便具有很强的数理逻辑，在一个媒体和代码无处不在的社会，权力越来越存在于算法之中。

1.算法推荐的技术伦理。算法提高了新闻信息的传播效率，为用户节省了大量的时间，解决了目前面临的信息过载问题，算法提供的服务是以用户的权利让渡为基础的。用户首先要让渡隐私信息，智能推荐的算法主要有三种：协同过滤推荐、基于内容的推荐和关联规则推荐。其技术原理是依据数据信息进行匹配，那么用户必然要让渡自己的隐私，如兴趣爱好、观看记录、地理位置、职业等。有一些信息数据是用户在不知情的情况下被采集前，如用户的使用行为（检索、观看历史、评论等）。商业机构正是通过这样的数据采集来分析用户偏好，进行个性化定制推荐。从社会学的角度看，商业机构获取了用户的部分隐私信息，用户要得到相应的智能推荐服务就必须让渡隐私，赋予算法对自己隐私信息的知情权。这种专属服务的代价便是信息泄露风险，特别是那些在用户不知情下被采集的用户信息。这使用户在互联网中的行为处于“全景全时监察”状态，严格意义上的“隐私领域”已经不存在。随着算法的升级和精准度的提高，人工智能比用户自己更加了解自己，从理论上来说只要数据足够就可以将用户真实的生活完全投射到数据世界。

2.算法推荐下的新闻传播逻辑。以算法推荐为核心的短视频平台打破了新闻媒体机构在新闻传播过程中的主体地位，专业媒体扮演“内容生产工”角色，新闻短视频制作出来之后被短视频平台掌控，算法会按照一定的技术逻辑分发给不同的用户群。新闻机构始终是新闻内容的源头，拥有绝对的采编权。值得警惕的是，大量UGC内容虽然缺乏新闻信息的专业度，但它们的娱乐性、故事性会更加吸引用户，算法mEhfDloeNX7GcPESdBVJ+A==为迎合用户的喜好会进行更大力度的分发。算法推荐的本质是“投其所好”，弱化了新闻短视频的新闻专业度和逻辑性，新闻机构在算法的认知里只是信息的“供货方”，新闻短视频的商业属性被放大，以产品的绩效指标来考核成绩，如点击量、点赞量、转发率、浏览量等，新闻的舆论监督、凝聚社会共识、维护公平正义等作用被简化，去价值化、去意义化的做法将新闻简化为一种无差别的信息商品。算法虽然可以通过技术逻辑来进行信息监测、分发控制、传播引导，但价值引导的主动性被大大削弱。平台最终的目的还是要实现盈利，因此无法改变迎合用户兴趣的推荐原则，对于客观公正的新闻理念无法深入贯彻。

二、算法推荐形成“算法绑架”

短视频平台凭借算法推荐为用户提供“智能定制”服务，但算法也对用户的自主权利形成了一定的“算法绑架”，高效精准的推荐节省了用户的时间成本，但也抑制了用户的新闻需求，削弱了用户的主体价值。

1.算法推荐抑制新闻用户的需求。算法推荐能够快速地建立视频内容与用户需求的连接，算法的优势是能够构建用户的“深度画像”，快速满足用户需求，但嵌入了创设主体思维的算法指令并不是完全客观中立的，算法基于用户在平台上的社交行为来分析用户偏好，忽略了人类情感的复杂性和思维的立体性，高估了机器与数字对人类感情的量化能力。

例如，“抖音”平台对用户进行了类型划分与量化归类，喜欢同类视频内容的用户会看到其他用户的浏览信息及观看的其他视频内容，经过不断的过滤筛选，同类群体的特质会越明晰，短视频内容的范围会更加固化。用户看似有了更多的信息供应，实则限制了兴趣拓展的边界。算法加速了人群的聚类和分化，抖音协同过滤机制为具有同一兴趣的用户群体设置了共同议程，圈层的固化形成回音室效应，用户缺少对公共信息的关注和圈层外信息的包容。这导致用户对社会公共信息的接触会逐渐的狭窄化。

新闻短视频更是如此，新闻是人类突破地域、时间来了解世界的窗口，世界在高速的发展中，新闻是多元而复杂的，用户如果不能全面多元地接触公共信息，是无法真正感触外部世界变化的。算法恰恰是为新闻用户创设了一个虚幻的“新闻信息乌托邦”，抑制了用户真正的新闻需求。新闻需求是用户自我世界与外部世界连接的渴望，是人类社会性的体现。算法推荐还会强化用户信息处理的“惰性”，限制用户信息处理能力。选择、解读新闻内容是用户在信息爆炸时代必备的技能，用户应该在海量信息中排除那些低阶内容，筛选具有新闻价值的信息，而算法与用户新闻需求在这一层面上相悖。

2.算法推荐限制用户的主体性。算法推荐对于用户来说打着“服务”旗号行使“管理”权利，算法的规则控制了用户接受什么样的新闻信息，用户在接受算法服务的同时便失去了“决策权”，用户意志的作用被限制，算法承载的他者意志造就了新闻传播的偏向性。如用户在短视频平台观看了一条关于刑事案件的新闻，也许当时只是出于好奇，但在未来的一段时间内他会频繁地刷到类似的内容，轻则令人生厌，重则对用户的心理认知产生误导。算法作为一种技术在逐渐驯化用户，让用户在信息茧房中逐渐变得“听话”，原本多元化的兴趣逐渐被消磨成单一、狭窄的偏好。对用户来说，“想看的视频”不等于“需要看的视频”，新闻信息是用户适应社会的需要，但用户未必会意识到，如果自我认知不足，便会束缚在算法构建出的“信息茧房”中，造成对自身主体性的限制。算法掌握了信息供给权利，用户长期依赖算法来处理各种信息，时间久了就会导致人的主体性消退，用户不再直接与外部世界建立联结关系，而是以算法为中介来融入世界，其结果就是被混乱的时间线和大量重复内容所困扰，原本的“我想看”变成了“要我看”。

3.算法推荐生成“成瘾性”现象。算法推荐的信息分发模式在短视频平台兴起后，“刷视频”成为用户消磨时间的主要形式，“算法成瘾”是这种现象生成的重要原因。由于算法推荐高度迎合用户需求、兴趣和偏好，在很大程度上谄媚用户的性情，利用用户的人性之弱，使其沉迷于算法推送的内容之中。算法技术不是中立存在，从本质上来讲是摆脱不了商业利益驱使的，让用户沉迷是其商业逐利的本性使然。用户喜欢哪一类的短视频新闻，平台就会根据用户的偏好大量推送此类视频，直至让用户的“喜欢”变成“瘾”。平台会实时搜集用户的观看数据，对信息偏好进行数据匹配，使之对某类新闻内容保持黏性。而且算法推荐生成的偏好匹配、用户黏性会不断地重复加强，以至于发生“算法成瘾”现象。

4.算法推荐生成“内卷化”现象。短视频平台的算法已经深刻影响新闻的生产与传播的各个环节，最开始是应用于信息分发，追求个性化定制的需求匹配度，在获得了巨大成功后，算法也在不断优化，甚至开始参与到新闻信息的源头生产和信息终端的社交互动，如采编什么样的新闻、新闻短视频使用什么样的表述方式、新闻短视频如何分发等，开始由算法来驱动。作为工具的智能技术已经成为用户的依赖，在新闻传播领域开始生成“内卷化”现象。“内卷化”深刻地揭示出组织或者社会中既无突变式变化，亦无渐进式增长，总是在较低水平徘徊的现象。算法的依赖性导致用户的主体价值降低，长期被同类型视频内容包裹，用户的信息选择偏向趋于稳定，用户在短视频平台的观看行为导向单一。于是，算法对于新闻的绑架从用户端延伸至生产端，短视频新闻的生产开始遵循“说用户想听的话，写平台推送量大的话题”原则，这使一些新闻媒体原本宏大的格局变得越来越狭小，从而造成新闻的“内卷化”现象。

三、短视频新闻“算法绑架”的纾解建议

算法“绑架”的形成隐形中侵犯了用户的权益，对于算法依赖产生的风险用户也在逐步意识到，现在各个社交平台纷纷出现“反技术依赖小组”的自发群体组织，试图用调节自身技术使用行为的方式来对抗算法，摆脱算法给自身带来的诸多困扰。新闻作为重要的社会信息资源，不能因算法而降低公共功能性，对此笔者有以下几条建议。

一是通过立法限制和规范短视频平台的算法机制，平台在设计算法时要避开隐私信息，明确数据区分的权限归属和边界划分，平台更不可以违规使用公共信息数据，算法绑架要从根本上解决必然依靠法治手段。

二是政府应该监管短视频平台的算法推荐逻辑，形成相应的问责机制，引导其对优质内容的推送，让平台发挥出公共媒介的社会功能，有效管理商业性和公共服务性的平衡关系，确立算法推荐的“透明原则”，维护用户的知情权。

三是平台应在有关部门的监管下建立“自我治理”机制，对于低俗内容要滤除，算法不能只是一味迎合用户兴趣和获得流量，还应建构合理的内容质量体系，为优质内容创造优越的传播环境，让主流价值成为算法推荐的内在逻辑。

四是推行“算法推荐+用户选择”模式，加强用户在算法推荐中的选择权，细化算法推荐的选择项，让用户来限制算法推荐。毫无疑问，大数据、算法技术为新闻传播提供了转型升级的动力，提高了新闻传播的效率和精准度，但是其引发的社会危机问题也不容忽略，对算法进行治理是迫在眉睫的事情。2022年3月1日起实施，国家网信办等四部门联合发布了《互联网信息服务算法推荐管理规定》，国家和政府的算法治理工作将为短视频新闻的健康发展营造一个良性的数字媒介环境。

四、结语

基于新媒体、大数据、人工智能等信息技术的“算法推荐”，为短视频制作与播出平台获取更多的流量提供了极大的便利，重塑了当下的媒体形态与舆论格局，短视频平台凭借算法推荐迅速聚集了大量用户。算法推荐根据用户需求精准提供内容和服务，改变了新闻信息的分发模式，一定程度上节约了人们大量搜集信息所需的时间，但算法在攫取用户时间和注意力的时候也形成了令人焦虑的“算法绑架”。随着数据库的不断增大与算法的日渐精准，在一定程度上使受众对新闻的获取逐渐进入到一张精心编织的网络信息“茧房”之中，使受众无法全面、客观获取信息。应摒弃“唯流量论”思维，不为追求“流量”而忽略了品质，更加合理使用算法与技术为新闻短视频的制作与传播服务，推动新闻事业健康发展。

（作者单位 四川音乐学院传媒学院）

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【编辑：王秦】