熱搜的底層邏輯與社會責任調適

吳小坤

從網絡上獲取信息已融為現代社會的生活日常。較之十年前公眾在互聯網上的信息獲取行為，其中一個明顯差異就是信息接觸從“主動搜索”到“個性化推薦”的轉變。盡管這改變并未溢出互聯網媒體范圍，但其所帶來對個體和社會的影響，已不亞于歷史上任何一次媒介形態演變，其最重要的影響主要有兩方面：第一，眾目具瞻正在成為當下信息傳播的一大特點。推薦算法通過各式應用重新建構人們對周圍世界的認識，即便是通過搜索引擎去主動檢索某些信息，也難以逃脫搜索引擎設定的算法。無論是新聞媒體、社交網站，還是商業類應用，除面向用戶行為的協同過濾等算法在推薦系統中已被廣泛采用外，各平臺還相繼推出了熱榜，搶占用戶注意力。第二，算法的中立性受到質疑，在媒介技術更迭下的把關機制面臨媒介偏見的陷阱。當下媒介環境中，信息把關的方式和運作機制都更加不確定，受到商業利益、權力因素和文化等因素的干擾，算法在輿論的社會過程中很難做到絕對客觀，其所建立的把關機制亦需要在技術權力與社會責任之間不斷調適。

算法屬性、媒介權力屬性、經濟屬性共同構成了熱搜的底層邏輯

隨著網絡媒體成為社會公眾信息接觸和獲取的主要渠道，媒介信息的推薦在一定程度上影響和決定著公眾對社會事件的理解和行為。自2012年“今日頭條”推出以搜索算法為基礎的推薦引擎系統，網易、騰訊等平臺陸續引入類似模式，其基本的方式就是通過記錄用戶的點擊行為，選擇用戶最可能感興趣的內容，將其推薦給用戶。隨后，建立在此基礎上的熱搜，成為眾多媒體平臺的核心板塊，其算法屬性、媒介權力屬性和經濟屬性共同構成熱搜的底層邏輯。

熱搜的算法屬性。從問題解決的角度來看，建立在搜索、排序和推薦算法基礎上的熱搜，能夠幫助用戶快速找到熱點信息，降低信息過載，提高平臺信息的轉化率。其技術層面涵蓋的基礎算法包括：基于協同過濾的推薦算法、基于模型的推薦算法、基于流行度的推薦算法、基于群體的推薦算法、基于文本的推薦算法、混合式的推薦算法等。其中，協同過濾是最為基礎和重要的一項算法，主要面向兩類鄰域內容：一是基于用戶的協同過濾，二是基于信息內容的協同過濾。近來更流行的是基于模型的推薦算法，由于使用了一些機器學習方法，如貝葉斯分類器、邏輯回歸等，算法的準確性和效率不斷提高，但由于更迭速度快、異構數據和冷啟動等問題，要達到更好的效果，往往需要一些人工干預。

相比上述推薦算法，熱搜所主要依托的是流行度算法。這是一種相對簡單和粗略的方法，根據頁面訪問量（PV）、獨立訪客數量（UV）、日均PV和分享率等數據，同時按照某種排序方法推薦給用戶。這種方法的優勢在于算法比較簡單，缺點在于不能針對用戶做個性化的推薦。也正因如此，熱搜被認為是一種相對“中立”的算法應用。目前，微博、微信、知乎等不少平臺都開設了分類的熱搜榜。以微博熱搜為例，榜單包括“熱搜榜”“話題榜”“廣場頭條”“微博問答功能”“熱門微博榜”，2018年，微博熱搜整改后，新增主旋律特色的“新時代”榜。實時更新的“熱搜榜”是用戶最集中、流量最大的板塊，排序公式為：（搜索熱度 + 傳播熱度）× 話題因子 × 互動因子。在這個公式下，搜索量被作為排序的基礎，熱點內容的閱讀量被作為衡量傳播熱度的指標;話題因子以話題討論量為基礎，互動因子則以頁面的轉評贊互動率為基礎。需要指出的是，熱搜榜第三位和第五位是廣告位，第三位有“薦”字作為廣告標識，會以滾動的形式出現相關話題，而第五位則是隱形廣告位。整改后，廣告排位有所變化，但并未去除。由此，即便是算法主導的熱搜榜，也為資本和權力預留了空間。

熱搜的媒介權力屬性。熱搜榜已然成為諸多媒體平臺的重要板塊。從熱榜整合平臺“今日熱榜”的內容可以看到，該網站整理了綜合類熱榜222個、科技類熱榜289個、娛樂類熱榜214個、社區類熱榜164個、購物類熱榜95個、財經類熱榜43個。其中，影響力較大的綜合熱榜包括：知乎的“熱榜”、微博的“熱搜榜”、微信的“24小時熱文榜”、澎湃的“今日排行”、嗶哩嗶哩的“全站日榜”、百度的“實時熱點”、抖音的“視頻榜”等。從熱搜榜的數據來看，可歸納如下兩大特點：

一是各平臺的熱搜榜采用的都是相對熱度，上榜內容的絕對熱度差異很大。比如，微博熱搜榜排名前5的內容為百萬量級的，而知乎熱榜和抖音視頻榜都達到了千萬量級。二是熱榜正在塑造媒介平臺的風格特質，這些特質有可能固化為公眾的媒介認知。綜合瀏覽上述所列熱榜可以發現，上榜內容已經顯現出較為明顯的取向，比如微博-熱搜榜中含有更多的明星和娛樂消息;知乎熱榜的上榜內容更多是日常生活中遇到的普遍性問題，或是對時效性新聞的討論;抖音視頻榜的內容則具有突出的“草根”氣質，其瀏覽量不僅在于內容本身的貼近性，也與視頻風格有關;微信24小時熱文榜以“10萬+”作為統一標識，并不公布具體瀏覽量，其上榜內容中人民日報、新華社和央視新聞占據了大部分;嗶哩嗶哩全站日榜的內容五花八門，其中有不少是網友吐槽風格的信息。還有一些熱搜榜，如36氪24小時熱搜榜、天涯熱帖榜等，雖未公布其內容瀏覽量，但風格特質也有明顯差別。

熱搜榜通過列舉呈現高瀏覽量信息的方式，一方面為公共討論設置了議程，另一方面也在議程設置的過程中強化了媒介平臺的特質。從輿論形成的社會過程來看，不僅是推送新聞信息的工具，其背后復雜的傳播目的和價值體系讓熱搜不可避免地成為媒介權力的一部分。

熱搜的經濟屬性。熱搜在社會輿論建構中的作用面臨一個二律背反問題，即事件信息是因為受到大量關注而上熱搜，還是因為上了熱搜才受到大量關注？這一問題的實質指向了熱搜是否具有制造新聞議題的功能。事實上，2014年熱搜興起之后，其潛在的經濟價值逐漸被媒體經營者所利用，衍生出藝人流量造假等社會問題，綁架公眾注意力。經典的“議程設置”理論認為，大眾傳媒往往不能決定人們對某個事情的看法，但可以通過相關的信息和議題安排來有效影響人們關注的事實和談論順序。熱搜即在一定程度上扮演了議程設置的角色，被推上熱搜的內容往往能瞬間博取公眾眼球，因此成為商業推廣的必爭之地。

以微博熱搜的上榜規則為例，上熱搜主要有兩種方式，其一是官方推薦，其二是事件營銷。前者是廣告購買的一種形式，通常位置一般是第三、五位，后綴也帶有“薦”或“新”字樣。后者依靠事件營銷的方式，主要借助兩種常見的途徑：一是與大V合作，制造熱點，引導網友參與討論，這種方法符合微博熱點的爆發規則;二是通過購買“水軍”刷流量，用炒作的方式將某條信息“推”起來。IT時報2018年的一則微博實時熱搜榜的報價統計指出，進前三的開支需5萬-6萬元，前五需4.5萬-5.5萬元，前十需4萬-5萬元，前二十需3.5萬-4.5萬元。在商業利益的爭奪下，以算法為核心的熱搜榜成為爆款內容生產的重要環節，并且圍繞熱搜的灰色內容經濟鏈也逐漸形成。在這條經濟鏈上，資本通過外部操控影響議程設置，并且將其固化為輿論生產的一部分。對于平臺而言，熱搜無疑能夠為其帶來更大的流量經濟和實際的收益。

熱搜的把關機制及其媒介偏見根源

在算法屬性、媒介權力屬性與經濟屬性的三重作用下，熱搜將社會責任與媒介運作緊密關聯起來。在社會責任理論框架下，媒介不僅僅是一種商業產品，更是承擔了公共委托人的角色。然而，不同于以往的媒介運作方式，熱搜所建構的傳播秩序有兩大顯著特點：一是脫離了內容生產角色，過于強調聚合功能;二是編輯的把關人角色被弱化，推薦算法被廣泛用于內容分發。把關人身份發生根本性變化下，記者和編輯的職能都被工具和算法取代。正因如此，這類應用也常將“中立性”作為自我標簽。但技術本身的中立性并不能代表傳播機制的中立性，關鍵的問題在于，熱搜所建立的信息把關機制，是否能夠改善已有的媒介偏見，實現“搜索中立”？還是會因受到各種因素干擾，延續甚至加深“搜索偏見”？這些困惑，也是當下以推薦算法為核心的各類應用不得不面對的問題。

算法驅動下媒介把關機制的變革。自互聯網時代以來，傳統媒體把關人的角色逐漸被弱化和替代，依靠編輯進行人工把關的可行性不斷降低，把關權漸趨分化。

從熱搜上榜的流程來看，算法和編輯共同扮演了把關人的角色，其中算法所扮演的角色尤為突出。在熱搜所設立的標準下，大眾興趣和流行話題成為把關標準，不符合流行興趣點的信息內容則很難通過算法的把關，不易被公眾看到。事實上，在目前的新聞環境下，熱搜的把關機制已不是一個獨立問題。結合智能化的機器寫作和資訊平臺的智能分發，新的媒介技術以及其背后的算法設計，正在借助媒介權力影響人們對世界的整體性理解。這種以大眾興趣和流行度為核心的傳播機制，擠壓了個體自主選擇內容的權力，搜索推薦更是在很大程度上壓縮了人們瀏覽各類信息、認識和選擇的過程。因此從理論上講，當智能算法成為“把關”的核心，信息環境就會變得更加不可控。但有趣的是，不同平臺的熱搜榜所呈現的內容，雖然是依托了一定的算法，但仍表現出極強的選擇特質，如微博的熱搜榜娛樂化與商業化特征明顯，微信的熱榜中主流媒體的信息較多。從不同平臺的熱搜中，可以看出其內容選擇的取向，而這些選擇推薦的內容又可以反過來塑造公眾對平臺的看法。

商業利益驅動搜索偏好與媒介偏見的形成。熱搜榜所呈現出的平臺選擇特質，不僅是其背后推薦算法的前端呈現，而且也反映出平臺的自身定位和對用戶喜好的迎合。在實踐中，這類應用所宣稱的“內容選取不知情”或“非主觀參與”，無法解釋其信息聚合推薦中的大量標題黨、虛假信息等內容失范;更無法解釋在智能推薦中大量存在的軟文或硬廣等商業推薦。因此，在商業利益的驅動下，所謂“算法中立”很容易被“媒介偏見”所取代。

熱搜所建構的公共討論議程不僅塑造人們的日常行為，也影響人們對現實世界的感知。其規則建立在“搜索偏好”的基礎上，即讓用戶的搜索行為來決定上榜內容。但是，這些規則并未針對不正當競爭或商業操控設置規避或懲罰機制，而其中某些規則反而成為資本操控和媒介偏見強化的途徑。熱搜作為一個典型，其內部的算法代理局限性已經引起管理部門的重視。但現有對推薦算法及其應用的討論中，仍普遍強調個性化需求，傾向于認為算法催生的新技術擁有良好的個性化和商業化前景。然而，在算法廣泛成為制度、意識形態、中介和參與者的今天，其透明度、可控性和可預測性問題亦不容忽視。

算法是媒介邏輯的一種結果而非替代品，人的能動性在其中發揮重要作用。熱搜類應用有必要承擔技術“偽中立”結構下相應的社會責任。正如學者霍奇斯所言，社會責任應包含兩個層面的意義：一是大眾媒介應該承擔的“責任”;二是包括政府、法院或其他權力機構在內的外部權力對大眾媒介的“責求”。學者梅里爾將其歸結為：由政府法定的責任、由大眾媒介專業標準界定的責任、由新聞從業者界定的責任。可見，無論在社會責任理論框架還是現實實踐中，熱搜所呈現的社會問題不能僅靠其自身的改進，還需要諸多社會因素的合力。

因此，有必要針對性地優化把關機制，并設立規避與懲罰策略。比如，對上榜內容進行監測，將高頻失范內容和行為記入信用評價系統，設立舉報與通報系統，及時對問題進行處理等。同時還可以評估推薦機制的商業取向，并對長時間接收同質化信息的用戶設置通知提醒。若要實現上述目標，則需要政府在信息聚合市場監管和社會責任中介入，需要媒介平臺在推薦機制和內容過濾中妥善管理，需要公眾在信息接收的過程中強化自我意識，避免陷入“信息繭房”。

【注：本文系國家社科基金重點課題“網絡輿論中意識形態話語沖突的彌合機制研究”（項目編號： 18AXW007）階段性成果】

【參考文獻】

①鄧元宏：《搜索中立和搜索偏向在美國的爭論和理論分析》，《新聞界》，2016年第5期。

②魏潔宇：《資本邏輯影響下微博熱搜娛樂化現象分析——基于傳播學的視角》，《中國報業》，2019年第12期。

③朱鴻軍、周逵：《 偽中立性：資訊聚合平臺把關機制與社會責任的考察》，《南昌大學學報（人文社會科學版）》，2017年第5期。

責編/李一丹? ? 美編/陳琳