算法分發新聞模式背后的博弈

【內容提要】新聞傳播領域已經進入智能化發展時代，算法分發技術是人工智能技術在新聞傳播領域中現階段的主要形態之一。算法分發新聞模式背后存在著多重力量，經濟力量是算法分發技術發展的源動力，技術力量是算法分發的直接推動力，政治力量是算法分發技術前進方向的規制力，社會力量是算法分發技術改進的反作用力。這些力量不斷爭奪傳播權力、處于動態博弈過程中，并使得算法分發新聞模式在這些博弈帶來的多重矛盾中趨向平衡。

【關鍵詞】算法新聞 傳播權力 算法分發

隨著技術的飛速發展，社會步入智能化時代，新聞傳播領域中的人工智能技術應用也越發普遍，“算法”這一技術性名詞介入到人文創作領域并逐漸展現出強大影響力。算法是指“解決方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，能對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出”，其在新聞傳播過程中的應用，集中體現在新聞生產與新聞分發兩個環節。在新聞的生產環節，算法一方面能從海量數據中找到有價值的線索，輔助記者快速完成選題尋找、信息采集;另一方面也可以在諸如財經、體育等新聞領域全自動化完成新聞報道，故而又被稱為“自動化新聞機器人”，如美聯社于2014年首先采用的用于財務報告生成的寫作機器人Word-smith。在新聞的分發環節，算法能通過數據輸入、數據運行及數據輸出等計算過程以遠超人工編輯的速度，快速完成新聞與用戶的匹配工作，將新聞信息分發到對這則新聞可能感興趣的用戶個人新聞界面中，如今日頭條運用算法推薦技術宣稱“你關注的，才是頭條”。

相比于算法新聞生產，算法分發新聞模式吸引了更多業界、學界的目光。2016年中國互聯網信息中心發布報告稱，經由算法推薦模式分發的新聞數量超過網絡新聞總量的50%而一舉成為中國用戶獲取網絡新聞最主要的方式。算法分發新聞模式為什么可以在新聞傳播領域內快速取代人工編輯推薦方式獲取強大地位，是什么力量在驅動著算法分發新聞模式的快速成長，這些力量又是如何產生作用的？

一、算法分發新聞模式背后的多重力量

算法分發新聞模式的背后是存在著多重力量的，這些力量相互交織并處于動態博弈過程。有學者已經察覺到這一過程并就政治力量的作用做了簡單描述，但對于有哪幾種力量作用于算法分發、這些力量又是如何作用的問題還缺乏深入全面的研究。本文嘗試對這些問題作出解答，以期引起學界對算法分發技術背后更深層次的力量博弈的重視。

（一）經濟力量是算法分發技術發展的源動力

算法分發模式的技術邏輯是將新聞信息與用戶快速匹配并盡可能滿足用戶的閱讀喜好，從基于流行度的算法分發到基于內容的算法分發再到基于協同過濾的算法分發，算法技術一直處于快速更新迭代過程中，這一過程需要經濟力量的支撐。當下普遍使用算法進行新聞分發的多為新聞聚合型平臺，如今日頭條、天天快報等，這些平臺不同于傳統傳媒機構，多為互聯網企業，其資本力量、技術力量雄厚，有意識且有能力投入大量資金開發并改進算法技術。同時，算法分發技術的進步可以黏住更多用戶，擴大平臺用戶規模、提高用戶使用時長，一方面使得平臺獲得了更多商業廣告收益，另一方面也迫使專業內容媒體不得不以低價或低廣告分成向其提供原創內容。經濟力量是算法分發技術發展的源動力。

（二）技術力量是算法分發的直接推動力

算法分發新聞流程包括新聞信息的挖掘、分類聚合、匹配及推薦。新聞聚合型平臺不生產新聞，而是抓取網絡上的新聞信息向自身平臺用戶進行推薦。在計算機科學里，對于新聞信息的抓取采用的是字符串查找算法，目前常見的字符串查找算法有KMP算法、BM算法和Sunday算法，分類聚合采用基于K-means為核心的算法，不同算法適用于不同情景。算法分發的匹配及推薦涉及到算法的邏輯框架，以《紐約時報》的個性化算法推薦為例，《紐約時報》最早使用基于內容的推薦算法，后續也使用了基于協同過濾的推薦算法，現在宣稱其算法技術已經超越了這兩種模式。無論是數據挖掘算法、分類聚合算法為適應不同使用情景下的算法開發，還是算法邏輯框架從基于內容到基于協同過濾再到超越這兩種框架的進步，這些為了提高用戶體驗度的算法分發模式的發展都直接受到技術力量的推動。

（三）政治力量是算法分發技術前進方向的規制力

互聯網新聞聚合類平臺企業以獲取經濟利益為目標，這一經營邏輯使得平臺運營者對平臺分發的新聞內容質量及可能造成的社會影響并不重視，認為平臺屬于科技公司而不是社會媒體，如今日頭條CEO羅一嗚多次宣稱今日頭條是一家科技公司，美國的敘事科學公司也不愿意承認自身具有媒體屬性，以此作為借口，新聞聚合類平臺不愿接受相關內容的規制。有學者認為，算法推薦不僅僅只是算法技術本身，它是由一整套社會制度規制而成的、“由社會性的因素建構，必然也會產生相應的社會影響”。所以，因為新聞聚合類平臺沒有采訪權而不能稱為正式媒體，但其在事實上已經進入了公共空間并對社會大眾產生著巨大影響，理應承擔相應的社會責任。另一方面，新聞從來都具有意識形態色彩，關乎政治穩定和社會輿論走向，互聯網平臺的發展對社會主流意識形態傳播提出了挑戰，政治力量的介入也就成為必要了。政府通過頒布政策、行政約談平臺責令整改等措施，可以影響算法使用平臺經營者的意態，進而對算法分發技術的發展產生規制作用。

（四）社會力量是算法分發技術改進的反作用力

算法分發技術的直接作用對象是社會大眾，大眾意志的合力以社會力量的形式反作用于算法分發技術的改進過程。算法分發技術強烈依賴于用戶的個人信息，包括個人基礎信息、個人新聞互動信息和個人社交信息。個人基礎信息指的是人口統計學相關信息如年齡、性別、籍貫等;個人新聞互動信息是指點贊、關注、評論等用戶在觀看新聞過程中的行動信息;個人社交信息則指的是個人新聞瀏覽賬號的社交情況或注冊使用的其他社交軟件賬號原有的社交情況信息。算法會自動采集用戶的這些個人信息并對其進行“畫像”以了解用戶的興趣愛好，并根據用戶“畫像”進行新聞匹配與分發。在這一過程中，用戶通過有意識或無意識的新聞瀏覽行為的改變，可以調整算法的數據采集結果，影響到算法的機器深度學習，進而有可能改進整個算法分發技術。

二、算法分發模式背后多重力量的博弈

算法分發技術在被開發初期，算法使用平臺以經濟力量為主導、以技術力量為直接推動力、借助社會力量對其不斷改進，及至運用到新聞傳播領域并產生廣泛社會影響后，政治力量介入到算法分發新聞領域并與經濟力量爭奪傳播的權力，社會大眾因媒介素養的提高致使其自我意識覺醒，也以社會力量的形式加入到對傳播權力的爭奪過程中。新聞分發領域中多重力量的博弈產生了一系列矛盾，并使得這一領域在矛盾中逐漸趨向多方平衡。

（一）經濟力量與政治力量的博弈

算法使用平臺有著盈利的經濟訴求，在追逐利益的運營導向下以用戶規模、平臺流量為主要追求指標，這在事實上侵入了過去由國家政治力量把控的意識形態領域，經濟力量與政治力量爆發了沖突。2017年6月，《人民日報》連發三篇評論文章，批評算法分發新聞模式擠壓人工編輯作用空間的現象導致了低俗內容的大量傳播，人民的精神生活受到低質化浪潮侵襲。盡管人民網和《人民日報》是以媒體的形式發表評論文章，但其官媒的身份讓外界更多認為是政治力量在關注算法對新聞領域的影響。聯想這個時間點移動新聞客戶端對傳統主流媒體生存空間的壓制以及主流媒體話語權的逐漸流失，不難想象政治力量與經濟力量在算法分發新聞領域的博弈，體現出來的是雙方對傳播權力的爭奪。此后，今日頭條作出招聘一萬名黨員編輯的運營部署，以及各平臺媒體紛紛開辟出諸如“新時代”等欄目宣傳主流價值觀的做法，也表明經濟力量在算法分發新聞模式中一家獨大的主導性地位的喪失，代表著政治力量的政府有關部門對代表著經濟力量的平臺媒體具有強大的規制作用。

除了行政力量的直接干預，官方媒體也嘗試開辟具有主流價值觀屬性的算法以在商業領域進一步規范這一傳播模式，如《人民日報》推出的“人民號”就是使用以主流價值觀為核心的推薦算法，嘗試在用戶個性化和社會公共性之間尋找到平衡點。同時，部分學者也指出算法推薦行為在法律定位、法律規范等問題方面需要政策的規范。@未來國家對算法平臺及算法分發新聞行為的政策、管理規范條例等的制定，也必然會進一步擴大算法新聞分發領域內政治力量和經濟力量的博弈程度。

（二）經濟力量與社會力量的博弈

資本是逐利的，算法平臺的一切行為都是以獲取更大利益為基本出發點。算法推薦技術看似是以用戶為中心滿足用戶個性化信息的需要，但歸根結底還是“對經濟需求的回應，它將娛樂變得社會化并建構了一種算法式圍觀”，促使用戶在其為之構建的“舒適圈”內提供大量注意力，以獲取廣告收益;而在信息傳播主體、信息接收主體界限愈發模糊的現在，平臺用戶也在為算法平臺提供大量原創內容，使得算法平臺的運作成本大幅度降低，而用戶沒有任何報酬或僅獲得微薄報酬，成為為算法平臺提供剩余價值的勞動者;另外，用戶在使用算法分發新聞技術的同時，也在不斷為平臺算法技術的改進貢獻著力量。

用戶在使用平臺媒體時，只能看到算法技術運行的結果，而對算法是如何運行的知識一無所知。這一情況使得算法技術帶來的價值觀偏向、個人信息窄化等問題以更隱蔽的方式存在，并影響著個人的全面自由發展。為了盡可能消除算法技術的這些弊端，平臺有兩種解決辦法：一是對算法技術進行改進，以通過技術進步解決技術帶來的問題;二是加大人工編輯介入力度，這兩種辦法假若施行無疑都會對平臺的經濟收益產生負面影響。一方面采取解決措施會增加平臺的技術開發成本、運營成本，另一方面也會使用戶走出“舒適圈”，這不可避免地影響到平臺的用戶規模、用戶日活躍數據進而損害到其商業廣告收益。平臺能為用戶的個性化需求推送新聞，但卻沒有動機損害自身經濟利益為大眾提供優質的新聞信息，以提升大眾整體發展水平。平臺對于經濟利益的訴求與大眾對于全面自由發展的訴求產生了矛盾，經濟力量與社會力量陷入博弈。在英國，公益性組織“媒體改革同盟”于2018年發布了《英國廣播公司的未來》，該報告認為英國廣播公司應該將算法邏輯修改為以公共利益為主，且允許用戶有參與算法調整的權力。未來隨著大眾媒介素養水平的逐漸提高，此類博弈也將愈發觸及深層次。

（三）社會力量與技術力量的博弈

今日頭條、Facebook等平臺媒體在使用算法分發技術之初均宣稱算法技術“價值中立”，消除了人工編輯分發中的主觀性偏向問題。但人們在隨后的使用中發現，算法也有偏見，且這種偏見因為披著技術的外衣以一種更加隱蔽的方式造成更大危害。首先，算法的技術邏輯本身存在缺陷。算法是由算法工程師以計算機邏輯將人的要求編譯成計算機語言而成，算法技術在被開發之初就暗含著人（算法工程師、平臺經營者）的價值觀，如選取哪些指標、各因素權重設置等;在算法開發過程中，訓練數據中固有的偏見也會對算法最終的成型產生極大影響;在算法使用過程中，對用戶數據的收集并不全面，常常會將用戶一時的行為理解為用戶真實的興趣愛好，算法機器學習能力并不如預想中那么合理。其次，算法應用到新聞傳播領域中存在著中介偏差。算法工程師不像專業新聞從業者那樣擁有對現實社會的洞察能力，在編譯適用于新聞傳播的算法時需要先行理解新聞從業者對客觀現實的思考，算法這一技術中介的表象下是算法工程師和新聞從業者對現實和技術理解的中介偏差。

算法技術的這些缺陷背后，代表著技術力量的算法工程師對社會公共利益認知的缺乏，大眾通過對算法平臺施壓以達成影響技術并進而滿足自身全面自由發展的目的，社會力量試圖減少甚至消除技術力量帶來的負面影響。社會力量在與技術力量博弈的過程中，更多的是通過間接的方式。有學者對算法工程師群體進行研究，發現算法工程師并沒有對算法在新聞傳播領域引起的倫理問題有太多了解，且沒有表現出積極尋求解決的意向，更多的是聽從產品經理、算法擁有者（平臺經營者）對其做出的要求并進行算法實現。

三、結語

算法分發新聞模式在眾多力量對傳播權力的爭奪過程中不斷發展，對新聞傳播領域乃至社會其他公共領域都產生了重要影響。當下，眾多學者對這一技術的討論眾多，褒貶不一甚至意見相反，如有學者認為算法推送會大大加劇個人信息窄化，對個人視野造成很大限制;也有學者認為目前的個性化推薦尚未對用戶獲取信息的自主性造成較大阻礙，反而可能會擴大部分用戶接觸新事物的機會。本文認為，現在對處于多方力量博弈下的算法分發新聞技術做定性結論尚顯過早，這一技術是媒體智能化發展在當下的一個階段性形態，人工智能算法是未來新聞業乃至社會各行各業發展的大趨勢，隨著技術的進步、人類對工具理性與價值理性認知和運用的平衡，算法分發技術在現階段顯露出的問題將會得到較好解決，各方力量在新聞領域的博弈也會將這一技術帶向人類需要的方向。而在這一過程中，對其背后存在的經濟力量、政治力量、社會力量和技術力量進行深入且全面的認知研究，將會使技術得以更好的服務于人類，技術的發展方向也將真正為人所把握。