算法分發新聞熱引發的風險與思考

□盧菲

一、算法分發：新聞分發方式的變化

隨著互聯網技術的不斷發展，信息碎片化、信息爆炸等現象突出，這促使個性化定制、精準化的算法分發模式快速興起。在技術的推動下，信息分發市場也出現了變化，從早期的WAP網頁應用到如今的各類新聞APP，新聞信息的分發形成了媒體型、關系型、算法型三種方式。

媒體型強調人的價值，人工編輯在新聞信息分發中起著關鍵作用，決定了相關信息的組織、編排，最后以頻道或欄目的形式呈現，典型代表為搜狐、網易、鳳凰、新浪等傳統門戶網站。關系型主要是以用戶的社交關系為依據，根據用戶的訂閱、關注、轉發等行為，為用戶推送相關新聞信息。這類推送方式具有典型的點贊、評論、轉發等社交分享類功能，以微博、微信為代表。算法型是以用戶興趣、環境、行為等因素為指標對用戶進行畫像，再與相關資訊信息進行匹配，為用戶提供個性化推薦，以今日頭條、一點資訊等為代表。三類新聞分發方式雖各有千秋，但隨著近些年來各大主要媒體在算法技術方面的投入，傳統信息分發方式逐漸改變，算法分發無疑成為資訊信息分發市場的熱門。

二、算法分發熱引發的風險

（一）把關權力讓渡：從媒體人到算法

在傳統的新聞生產階段，媒體從業人員承擔著“守門員”的角色，對新聞信息進行篩選與把關。但是算法分發卻弱化了媒體從業人員的把關行為，把關權力由人過渡到了算法，把關標準也突顯趣味性而弱化其它要素。顯然，這種把關方式是十分片面的。因為算法分發新聞更加注重效率而非質量，這樣在“唯趣味性”的原則之下，許多優質內容就會被淹沒、邊緣化，而迎合人們獵奇心理的內容則會越來越多地出現在受眾面前，造成“劣幣驅逐良幣”的后果。同時，由于把關人的缺失，算法推送的新聞中假新聞也越來越多。例如，國內今日頭條、一點資訊等算法類資訊分發平臺允許廣大公眾通過頭條號或一點號參與內容的發布。但是這些內容往往缺乏專業人士的審核，即使平臺會通過算法進行審核，也只是檢查其合不合規，對內容的真實性很難界定，因此其內容失實甚至造假的可能性遠大于專業的新聞機構。一旦這類內容獲得廣泛關注，算法就會自動提高這些內容的排序，甚至推薦給更多的人，擴大了假新聞的傳播范圍。

（二）公共性缺失：注重效益而非公共利益

無論是國外的Facebook還是國內的今日頭條在對自身進行定位時，都把自己定義為科技公司而非媒體，因為不同于媒體，它們不生產內容，只是作為渠道來分發內容。當然，這個定位有助于它們逃避作為媒體應該承擔的責任，但也不可避免地帶來了公共性的缺失。今日頭條一直宣稱“你關注的就是頭條”，將個人興趣作為資訊信息分發的第一標準，提供用戶想看的而非應該看的資訊。根據今日頭條2017年1月發布的移動資訊細分報告顯示，娛樂類資訊在今日頭條平臺上受眾最多，其興趣用戶占平臺總量的68.29%，緊隨其后的是社會類和搞笑類資訊。算法會根據用戶的點擊量等因素來對信息進行排序、推送，如果任由公眾根據自己喜好來選擇，那么公眾應該知道的一些信息就會被淹沒，而那些滿足用戶獵奇心理的娛樂八卦會越來越聚集，成為中心。

（三）算法的偏見：裹挾價值觀而非中立

自從算法應用于新聞分發后，對于算法是否具有價值觀也成為了人們爭議的焦點。一些人認為算法由一系列代碼和數學公式組成，本身就是客觀的，不具有價值觀。比如，今日頭條就一直強調算法本身就是中立的，將選擇權交給讀者，不做價值判斷，只看合不合規。但是，算法作為人的創造物，不可避免地會受到人的影響，同時公司文化、政策也會影響算法的運行。比如，“看過什么最多，就說明最喜歡什么”和“大家都在看，所以你可能也會感興趣”，就是兩種不同的預設。再者，在日常運行中，算法會頻頻響應平臺的需要而被修改，如調整不同內容比重、獎勵原創內容、鼓勵高點擊率等。這也就意味著算法從誕生之日起就已經包含了價值觀，不管是其設計者的個人價值觀，還是平臺的定位、文化，又或是用戶的偏好等因素都會參與其中，共同編織一個個“算法網絡”，從而影響最終新聞信息的分發結果。

（四）編織信息繭房：形成“我的日報”

算法應用于新聞分發最大的優勢就是其能夠把握用戶的深度畫像，為用戶定制個性化內容。這雖是算法分發的一大優勢，但同時也引發一個頗具爭議性的問題——信息繭房現象。算法的個性化推薦把用戶的興趣作為重要參考，根據自身或同質化群體的瀏覽行為推薦更多相似的內容，使得用戶在閱讀資訊過程中形成“我的日報”。無疑，在當今信息爆炸、碎片化時代，個性化推薦有助于用戶匹配到相關信息，提高精準度，強化閱讀體驗，但在降低偶遇信息的同時可能也過濾了其他多元信息，將用戶局限在同質化信息的一方天地之中。信息繭房剝奪了人們接觸其它領域、觀點的機會，造成了用戶信息的窄化，形成信息的“孤島”，不利于個人的全面發展。

三、算法分發熱下的思考：突顯人的價值

算法分發代表著技術的進步，提高了新聞的分發效率。它雖然會帶來一些風險，但是最終決定算法的還是人。在算法大行其道之時，人應該有更高的能力對算法進行評判，及時發現與糾正算法中可能存在的陷阱與漏洞。因此，在面對算法分發所引發的風險時，人更要突顯出價值，及時糾正算法帶來的偏差。

（一）把關新聞來源，保證內容質量

算法型應用依托海量的新聞資訊，其內容來源既包括專業媒體的優質內容，也包括來自公眾的非專業內容生產。因此，針對參差不齊的信息質量，平臺在與專業媒體建立合作關系、穩定優質內容來源的同時也要對非專業人士生產的內容進行干預，盡量減少低質內容的出現。建立科學的評價體系，除了平臺要制定相關規則外，還可以邀請一定數量的平臺深度用戶作為輔助評價者，分別對各個領域的內容進行評價，最終剔除那些不符合規則的內容生產者。

（二）重視算法新聞參與者的教育與規范

算法具有一定的價值觀，經濟、政策、文化等多種因素都會通過人的作用來反映到新聞分發之中。這也就意味著要重視人的主體地位，無論是潛在的算法設計者還是實際的參與者，都要引起極大的關注。首先，在專業教育方面，學校在為計算機、數學等相關專業學生開設基礎課程外，還要適當加強有關倫理、道德、法規等方面的教育，提高學生的道德感、社會責任感。其次，算法團隊在設計、運作新聞分發的算法程序時要堅守新聞價值觀，堅持新聞的專業性與真實性。最后，算法團隊還要對算法分發結果進行預測、分析，及時對算法進行調整，制定相應的機制，對算法分發實施監督和調控。

（三）人機協作，改善“信息偏食”

算法的個性化分發在滿足用戶私人需求的同時帶來了信息的窄化，如何平衡好“我的日報”與“我們的日報”之間的關系也成為平臺應當考慮的問題。在傳統新聞的運作中，新聞價值是判斷傳播新聞與否的標準，這其中包含了新聞事實本身的素質以及把關人對受眾需求的解讀，所以，無論是公眾想知道的還是應該知道的信息都能夠得到傳播。然而，當今的算法分發新聞卻過多強調個人喜好，降低公眾接觸其他新聞的機會，造成信息偏食的同時也損害了新聞的公共性。因此，算法分發平臺要加強人工編輯的參與，及時推送一些涉及公眾利益關系的重大新聞，確保信息的覆蓋率，實現個性化與公共性的統一。同時，加強技術的修正，改善算法的篩選、分發機制，使用戶能夠接觸更加豐富的新聞信息。

1.今日頭條：2016移動資訊行業細分報告[EB/OL].中文互聯網數據咨詢中心,2017-01-20,http://www.199it.com/archives/559343.html.

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3.彭蘭.機器與算法的流行時代,人該怎么辦[J].新聞與寫作,2016(12):25-28.

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