智媒體時代下把關模式的轉變及應對研究

馬景麗

摘要：基于大數據、人工智能的算法推薦技術成為網絡新聞的主要分發方式，經歷了傳統的人工分發模式到社交分發模式再到如今的算法推薦分發模式的不斷迭代，傳統的新聞把關人、編輯角色一步步逐漸被弱化。隨著用戶媒介接觸的深入，“信息繭房”，信息窄化造成觀點偏激、極化，數字鴻溝加劇等社會問題頻發。文章試圖分析當今算法推薦技術對于傳統把關人的沖擊以及反思以探求技術民主與新聞價值之間的平衡。

關鍵詞：算法推薦;把關人;信息繭房

據第41次中國互聯網信息中心報告顯示，截至2018年6月，中國網民規模達到8.02億人次，互聯網普及率接近百分之六十。移動終端的普及帶來的是人們閱讀習慣以及閱讀場景的變革，用戶的媒介消費方式的轉變助推各大新聞類紙媒進行“數字化生存”。

一、新聞內容分發模式的嬗變

（一）傳統媒體時代編輯分發模式

傳統媒體時代的報紙、廣播電視新聞的把關主要源于記者、編輯的人工分發，包括呈現在大眾門戶網站上的內容也是由人工進行取舍。從這個層面上來看，專業編輯作為信息的“把關人”專業的記者編輯所呈現出來的內容不僅僅是傳播者的意圖，會涉及社會方方面面，充當社會瞭望哨的功能?！扒艘粓蟆钡淖h程設置方式下讀者始終充當被動的“受傳者”。

（二）社交媒體時代社交分發模式

微博、微信、社區等社交類客戶端出現，改傳統模式下“你播我看”的線性接受模式被打破。社交分發是基于人們的社交關系（強連接或弱連接）進行的信息分發[1]。每個互聯網用戶都成為信息網中的“結點”，社交平臺中的用戶中人對人、點對點傳播建構出了一種新的傳播及分發模式。

（三）智媒體時代算法分發模式

伴隨著互聯網、人工智能、云計算等技術的普及，新聞傳播領域內利用算法推薦的精準推送基于用戶的標簽選擇、用戶畫像、互動等行為等為用戶提供“千人千面”的資訊信息。從某種程度上來講算法推薦作為把關人為用戶設置的議程比編輯單向性的刊發似乎更受歡迎，這一定程度可以說是把關角色的轉變。

二、把關人理論在智媒體時代下面臨的挑戰

（一）傳統把關人的角色被弱化

傳統媒體模式下信息自上而下線性傳播，把關人從信源開始層層向下級把關，可以決定內容是否可以進入大眾傳播渠道。而智媒體時代下呈現去中心化的特點，傳播場域中傳受雙方角色不穩定，使得把關人“把關”的功能被弱化。

（二）個性化推薦算法技術的應用對于傳統把關行為的沖擊

算法的個性化分發中“你是誰”決定了為你推薦什么內容，整個推薦機制類似于“黑箱操作”[2]。一定程度上來講你的信息消費行為以及消費偏好成為了你自我把關的“過濾泡沫”，所以個性化推薦機制下“把關人”與“把關對象”角色混淆模糊化了。

三、算法推薦機制下把關人角色轉化帶來的問題

（一）受眾信息選擇自主權降低

算法推薦模式下會使得用戶對媒介的推薦信息長期接觸下產生依賴。正如梅爾文·德弗勒、桑拉·得鮑爾—洛基的“媒介系統依賴論”，個人、組織、群體和整個社會要利用媒介系統的信息資源，就對媒介系統形成一種依賴關系[3]。這直接導致受眾失去選擇其他信息的機會。

（二）用戶隱私被過度抓取

算法推薦將過去把關人的權利轉移到了平臺技術以及運營人員手中。信息的過濾用戶的標簽、消費歷史把關，包括用戶的職業、性別、瀏覽記錄、停留時長、互動行為、賬號主體信息等抓取。同時平臺基于自己的價值觀念對不同數據賦予不同的權重。這一系列對用戶的過度數據抓取行為使得用戶的個人信息遭到威脅。

（三）用戶被桎梏于“信息繭房”

算法技術的精準推送使得受眾信息窄化，美國學者桑斯坦將此現象描述為“用戶習慣性的將自己包裹在由興趣引導的信息領域，從而如同生活在繭房中”。受眾不斷的接受推送的同質化的信息，如同生活在回聲室中錯認為這些信息即為事實全部，會形成特定的思維定勢，形成“單向度的人”。

四、智媒體時代下把關的優化

（一）算法和人工互為補充

借助人工新聞編去幫助“挑選出算法無法識別出來的、傳播性更強的原創內容”，彌補算法的缺陷，通過算法和人工相互配合為用戶提供更加高品質的定制化內容，避免陷入“算法推薦”魔咒[4]。算法在確保推送精準度的同時，人工審核編輯來調動他們對新聞的敏感性來判斷新聞價值，確保用戶接收到有價值的信息。

（二）條塊結合模式推送

在對用戶精準推送滿足其閱讀興趣的同時，新聞聚合類平臺應該實行“條塊結合”模式，即將不同的消息類型進行分塊推送，針對不同的受眾可以將受眾感興趣的內容個性化進行推送同時也應該將政治時事以及重大事故等新聞推向受眾的屏幕上。積極為公眾設置公共議事日程。

（三）提升自身媒介素養

受眾自身在信息接觸時不應該被個人興趣束縛于心里舒適區，應積極主動接觸來自于不同媒介的信息，理性對待聚合類平臺的虛假信息、偏激言論。面對泛化的聲音及時分辨，提高信息價值的判斷能力，理性思考，明辨是非。

參考文獻：

[1]王怡溪.智媒體時代算法推薦對新聞把關人的沖擊與反思[J].新聞學，2018（10）：15.

[2]王茜.打開算法分發的“黑箱”——基于今日頭條新聞推 送的量化研究[J].新聞記者，2017（9）：7-14.

[3]彭蘭.社會化媒體時代的三種媒介素養及其關系[J].上海師范大學學報，2013（3）.

[4]岳淼，遲月利.應用電視新聞學[M].廈門大學出版社，2014，7：97.