符號學視角下大數據與算法的反思

摘要：隨著人工智能的發展，大數據與算法引發了越來越多的深入思考。文章從符號學的視角對大數據與算法加以考察，認為大數據的收集與分析作為中項，將個人信息的不當收集與使用標出為異項，將聯合提升網絡生活效率作為非標出的正項，使公私領域的平衡存有爭議。在保障個人信息安全的前提下，對數據進行充分開發是大數據運用的關鍵所在。基于對平臺單一算法的分析得出“算法推薦容易導致信息繭房”的觀點存在偏差。平臺往往存在多種算法，既有“窄幅文化”又有“寬軸操作”。寬幅與窄幅的并存格局呈現出不同的風格，實際上有利于消解信息繭房。面對技術運作的邏輯，人類應該發揮倫理符號學的關懷，秉持“生命關懷”與“他者責任”，將技術的使用場景與設計相結合，形成人機協同的共生模式。

關鍵詞：算法推送；數據隱私；信息繭房；標出性；符號倫理

中圖分類號：TP311.1 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2022）04-0001-04

互聯網已滲透人類生活的方方面面，人工智能的發展浪潮勢不可擋。大數據和算法作為人工智能的兩大支撐，通過數據的指數爆炸式增長以及算法驅動的數據收集和分析能力的提高，將人們真正推入“數字化生存”的時代。人類將前所未有的控制權委托給互聯網化的智能機器，進入充滿數據泄漏、算法黑箱等捉摸不透卻又無處不在的風險社會之中。面對日新月異的技術，樂觀主義與悲觀主義的論斷往往相伴而生。我們享受著技術進步為生活帶來的無限便利，充分肯定它們對社會進步的推動作用；與此同時，也應該對隱藏著的諸多風險有清晰的認知。符號學對意義的關注以及對符號運作中權力機制的考察，為更深入地理解互聯網時代的新現象提供了豐富的理論資源。基于此，文章從符號學的視角出發，試圖解讀大數據收集與分析中存在的矛盾，以及算法推薦引發的誤讀，進而探討對待技術發展的倫理關懷態度。

一、中項偏邊：大數據網絡生活與個人信息保護的矛盾

大數據的基礎在于數據，核心在于預測，目的是對數據去冗分類、去粗取精，從數據中挖掘出潛在的信息與知識。隨著大數據、云計算等技術的升級，互聯網中用戶留下的數字痕跡能夠被更充分地挖掘與利用。這就意味著以往沉淀在數據中的價值能夠被進一步地激發出來，運用到社會生活的各個領域。而數據運用的結果，是提升了人們社會生活的效率還是引發數據泄露產生了嚴重問題，成為對立的兩個概念。符號學研究認為，兩個對立的概念中，誰爭奪到攜帶中項的意義權力，誰就確立了正項地位。中項偏邊是文化符號意義展開權力斗爭的體現。

（一）提升效率是非標出的正項，數據泄露是標出的異項

從符號學的視角來看，大數據的收集與分析是“非此非彼，亦此亦彼”的中項。中項的特點是無法自我界定，也沒有自己獨立的符號，必須靠非標出項來表達自身[1]。也就是說，數據的收集與分析作為中項，無法進行自我界定，要根據數據收集的方式以及分析的目的進行界定。正項獲得被中項代言的意義權力，在文化之中被視為“正常”的。大數據商業化的采集和運用為個人數據開辟出新的經濟價值，個人數據進而被賦予了更強烈的意義色彩。因此，挖掘數據的潛在價值，提升網絡生活效率從而造福于民的觀點被視為“正常”，成為非標出的正項；與此同時，個人信息的不當收集，以及由數據泄露引發的不良后果被視為標出的異項。

在社會文化中，人們將提高網絡生活效率視為大數據收集與分析的主流目的，使其獲得了非標出的正項地位。為了能夠在交通、醫療、購物等社會生活的具體場景中享受更加高效便捷的服務，網絡平臺擁有了收集與使用個人信息的合法性。人們在網絡平臺上填寫了個人信息，開通了電子支付，關聯了不同平臺的賬號，并留下數字痕跡，允許個人的數據被平臺收集與分析。標出項之所以成為標出項，就是因為被中項與正項聯合排拒。大數據基于對效率的追求，引發用戶數據過度索取，甚至是個人信息買賣的灰色產業鏈等問題。這些個人隱私數據的不當收集與使用的現象被中項與正項聯合排拒，成為標出的異項。在大數據面前，個人畫像被不同維度的數據所描摹，人們幾乎變成了透明人。平臺比用戶自己還要了解用戶。數字時代，人們無異于赤裸地生存在網絡數據世界之中，公共領域和私人領域混合在一起，沒有真正的隱私可言，甚至出現“隱私已死”的局面。

（二）效率提升需要數據支撐，用戶處于信息保護弱勢地位

數字化生存與個人信息保護的矛盾之處在于，越是希望得到平臺的深度分析與精準推送，用戶就越是需要提供更多的個人信息數據。商業平臺作為非公有資本，如今已經大規模介入公共領域之中，甚至在特定領域比政府掌握了更多、更精確的公民個人信息數據。例如，交通出行類平臺精確地掌握用戶在城市中每一條大街小巷的流動數據，社交類平臺與購物類平臺能夠預測出用戶的消費趨勢。這些商業平臺善于從用戶數據中挖掘出經濟價值，以此提升平臺的競爭力。然而，對用戶數據的使用權限以及責任承擔對象，行業并沒有形成一套自律規范體系，有效的監管又常常落后于新事物的發展。商業平臺難以找到市場公共利益與企業私人利益的平衡方案，對用戶權利的保障被置于追求經濟利益之后。隨著大數據應用領域的不斷拓展，商業平臺對數據內在價值的挖掘加劇。在平臺與用戶的關系中，平臺在一定程度上掌握了話語霸權，用戶處于不平等的弱勢地位。雖然用戶在面對平臺隱私政策時能夠勾選“不同意”，但這將影響到用戶的正常使用，甚至導致其無法進入平臺。所以，用戶表面上擁有選擇權，但往往只能被迫接受平臺提出的“霸王條款”。

從技術與人的關系上看，技術在一定程度上改變了人們的行為，使人們被動接受技術的邏輯，甚至被異化。正如海德格爾的觀點，技術的本質乃是一種“解蔽方式”和“座架”，人類被置于技術的巨大“座架”之中。個人數據的讓渡與其所換取的效率提升相比，人們無力抵抗，被動地卷入到技術運作的邏輯之中。有學者指出，網絡中存在一方面擔心、抱怨自己的隱私權被侵犯，另一方面又自由隨意地披露個人數據的悖論現象。這被稱之為隱私悖論，即個人隱私披露的意向與個人實際隱私披露行為的沖突性。因此，個人信息泄露不能簡單地歸咎于用戶數據隱私保護意識淡薄，更應該看到在利益相關者的博弈之中，用戶處于弱勢地位。面對互通互聯的網絡社會生存，用戶在個人信息數據的保護上無能為力。0F125AE5-A82F-48EB-AF36-84E50412E254

（三）數據保護逐步規范，但公私平衡仍存爭議

隨著人工智能時代的到來，數據這一概念發生了巨大的變化。我國在2020年發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》之中，將數據定義為生產要素之一，與土地、勞動力、資本、技術等并列。同時，對數據的規范也在逐步完善。近年來，《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》相繼出臺，形成了數據保護的“三座大山”。在大數據的時代浪潮中，將個人信息數據完全封鎖起來無異于與世隔絕，為了保護個人信息而與網絡社會斷開連接的想法并不現實。因此，如何在保障個人信息與數據安全的前提下，對數據進行充分的開發與利用，成為破題的關鍵所在。

從商業數據的范疇上看，現有法律法規已經劃定了平臺獲取與使用個人數據的限度，但網信部門仍在多次的專項治理行動中通報平臺違規收集使用個人信息的情況。由此可見，一邊是用戶數據蘊含的商業價值，一邊是法律法規的底線，商業平臺仍然在越界的邊緣反復試探。從公共數據的范疇來看，近年來在數據共享、數據開放以及數據授權運營等領域，各地紛紛展開實踐探索，如2021年的《廣東省數據要素市場化配置改革行動方案》、2020年的《成都市公共數據運營服務管理辦法》等。這些探索旨在最大限度地發揮出數據的價值，但如何開放、如何運營才能兼顧數據安全與數據價值，仍然處于“摸著石頭過河”的階段。

人們并不排斥個人數據被合法合規地收集與使用，令人擔憂的是，收集與使用等過程的不透明性使人們無法確定個人數據是否安全、是否會對個人的利益產生危害。這些擔憂使人們時時刻刻處于風險之中，因此有必要對大數據的收集與使用進行倫理的反思。數據實際上來源于公民個人，數據通過加工產生的價值也應該回饋到公民的身上，即“還數于民”。數據的使用方不僅應該承擔起法律上的責任，更應該接受公共道德上的約束。一旦大數據的搜集與使用造成了諸如隱私泄露等消極影響時，必須勇于承擔責任，彌補損失。如果造成了重大消極后果，則必須受到相應懲罰。源于公民個人的信息數據需要得到足夠的保護，需要運用到恰當的領域。

二、雙軸操作：算法推薦與信息繭房的誤讀

算法的本質是將信息與用戶相匹配，目前針對內容推送的算法主要是一種語義算法[2]。具體而言，就是基于語義的內容推薦、協同過濾推薦、混合推薦以及社會化推薦等算法技術，實現對內容的標簽化分類，并與對用戶的分類進行兩者之間的匹配。當算法在社交媒體中廣泛運用時，人們自然而然地認為算法推薦導致了信息繭房；也有學者對信息繭房的概念進行考察，批判性地看待算法推薦與信息繭房的關系。從符號文本組合軸與聚合軸兩個展開向度的視角進行分析，有助于澄清對算法推薦的誤讀。

（一）算法推薦是否導致信息繭房引發爭論

信息繭房最早由美國學者凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦》中提出，指的是“我們只聽我們選擇和愉悅我們的東西”[3]。算法推薦使特定的內容與特定的用戶相匹配，用戶所處的信息環境實際上是基于用戶個人的興趣所構建的。也就是說，用戶選擇性地接觸自己所感興趣的信息，對自己不感興趣的信息視而不見。在算法推薦的作用下，用戶會看到越來越多同質化的信息，喪失接觸不同信息的能力，被困在由自己編織的信息繭房之中。這種算法運作所產生的結果與信息繭房的概念有著內在的相似性，人們理所當然認為算法推薦的廣泛應用，加劇了信息繭房。

不過，也有學者對這一觀點進行反思。例如，喻國明對信息繭房的產生條件進行考察，認為“信息繭房是個體、社會、場景與技術等因素共同作用的結果”，所以算法并不是信息繭房產生的唯一因素；從算法的特性與用戶行為的角度上看，“算法對已經存在的信息繭房也不起穩定或增強作用”[4]。陳昌鳳從信息繭房這一概念的出場語境上進行考察，認為美國政治語境中提出的信息繭房是一種比喻，缺乏批判性和實證上的研究，在中國被望文生義并產生誤讀[5]。由于信息繭房的概念存在模糊性，算法被自然而然地勾連起來，產生誤讀。事實上，在算法誕生之前，信息繭房就長期存在。如霍夫蘭的“個人差異論”指出受眾會對信息進行選擇性理解，從這一角度出發，產生信息繭房的原因可以追溯到個體的行為機制。如今，算法技術的出現讓更多的人意識到信息繭房的存在，但這并不意味著能夠將算法視為信息繭房的獨特成因。

（二）誤讀源于對平臺單一算法的分析

對算法推薦的誤讀是由于只分析單一的算法，事實上平臺中往往存在多種算法。如基于內容的推薦算法是基于你曾經瀏覽過、搜索過的相似內容進行推薦，而協同推薦算法則是根據與你相似的其他人喜歡什么來進行推薦。從符號學的角度來看，符號文本有兩個展開向度，即組合軸與聚合軸，不同的操作將會產生不同的結果。

以微博為例，在微博的首頁顯示的自己關注的人發布的動態，我選擇關注某些用戶是聚合軸操作；這些用戶在某個時段發布的內容，或是經過算法的推薦和排序后呈現在我的首頁上，是組合軸操作。由于我關注的這些用戶經過我的挑選，發布的內容大致與我的興趣愛好相關，因此風格是窄幅的，即我所看到的信息都與我本身所持有的態度相一致，因此可能導致信息繭房，甚至引發群體極化。而“實時熱搜榜”顯示的是熱度到達一定程度的熱門話題，多數用戶的關注使特定話題的熱度飆升，是聚合軸操作；這些話題各種各樣，共同呈現在這個時段的“實時熱搜榜”中是組合軸操作。“實時熱搜榜”中的話題有我感興趣的想關注的，也有我不感興趣的，內容的風格多種多樣，眾聲喧嘩，因此是寬幅的。

隨著移動互聯網的興起以及包含內容和關系的社交媒體的快速發展，單獨使用一種算法難以實現精準預測，難以滿足用戶的需求。平臺中多種算法的融合使用能夠驅動聚合軸和組合軸的雙軸操作，使不同的算法優勢互補，進一步提升個性化推送的精準程度。

（三）寬幅與窄幅的不同風格，有利于消解信息繭房

組合關系是符號組合成一個有意義的文本的方式，而聚合軸是可能代替被選中的各種成分，寬幅與窄幅是一組相對的概念，體現的是文本背后聚合段的寬窄不一，寬幅文化允許更多的選擇。基于內容的推薦是窄幅，但基于大數據分析的熱度排名卻能夠呈現寬幅，多種算法的并用呈現出寬幅與窄幅并存的格局。萬物互聯之下，用戶能夠與興趣相似的人突破時間與空間的限制展開對話，同時也增加了接觸到觀點意見不同的人的機會。例如同一個熱門話題下的討論，不僅聚集起了看法相近的用戶，更有持不同觀點而展開激烈爭論的用戶。越多人參與討論的熱門話題，意見與觀點的呈現角度就越是多元。這種寬幅與窄幅并存的格局，實際上有助于化解信息繭房。0F125AE5-A82F-48EB-AF36-84E50412E254

近年來，我國針對算法的法律法規不斷完善，對算法推薦提出了具體的要求。算法技術在未來將更深一步地嵌入人們社會生活之中。人們也應該對算法技術的發展進行更加積極的引導，如通過不斷的優化升級或“反向推薦”的方式，使用戶接收到更加多元化的信息內容。在對算法技術進行引導時，還應該看到技術之外的其他因素，避免資本裹挾，出現人們被“困在算法里”的局面。

三、倫理反思：大數據與算法的技術本質

蘇珊·佩特麗莉提出倫理符號學的概念，認為倫理符號學是“以一種全球視野關愛生命”[6]。這里的“全球”指的是我們所生存的星球，不僅包括自然界、文化界等，還包括“符號活動界”。這意味著不僅人與人之間要遵循倫理的要求，作為這個星球上唯一具有反思符號能力的人類，在對待算法、大數據等“非人”的技術時也要進行倫理的關懷。在大數據與算法的時代，人類作為對話與關系體的主體，應該學會傾聽與關懷，能夠調停、反思和領會人類與整個地球的符號活動關系。

（一）人類在技術關懷中的角色逐漸凸顯

蘇珊把符號與價值關聯起來，認為“生命關懷”與“他者責任”是倫理符號學的目標[7]。所謂“他者”就是除了自我之外的異己，不僅是指某一個具體的個人，更是指這個星球上所有的生命體，包括“非人”。大數據和算法可以被視為符號活動鏈條上的一環，人對技術的看法隨著技術的發展不斷變化。工具論視域下的技術是中性的，是一種手段和一種人類行為。持技術中性論觀點的學者將技術視為一種工具、手段，他們不否認技術會產生善或惡的影響，但這種影響并不源于技術本身，而是取決于人們使用技術來做什么。如今人工智能被運用到越來越多的領域，如服務業、軍事、研究、教育、娛樂、醫療、看護、陪伴等，未來也將越來越深入地嵌入人類的生活之中。機器人革命為人類社會帶來了很多福祉，但也帶來了安全、法律道德問題與社會經濟等風險。因此在設計的環節就需要考慮如何實現價值的嵌入，從而設計出有道德的機器人。機器倫理關注機器對人類使用者和其他機器帶來的行為結果。人類是符號的動物，人類能夠理解符號運作背后的意義及其權力機制，能夠對符號活動進行反思，從而被賦予了批判性思考的能力、地位與責任。因此，人類也被視為是“符號倫理的動物”。可以預見，人類與技術的關系將會更加復雜，人類在其中還承擔著符號倫理意義上的責任，這意味著人類對待技術的不同態度極大地影響著技術發展的方向。

（二）目標在于形成人機協同的互動模式

技術的進步將數據隱私泄漏、信息繭房等風險呈現在人們的眼前，但并不能因此將責任完全歸罪于技術，還需要看到人類在使用技術上存在的問題。現有研究對技術是否具有自身的價值傾向存在分歧。隨著技術自身的發展，技術中性論無法解釋更加復雜與多樣的關系。大規模的機器生產一方面極大地促進了生產力的發展，但另一方面使勞動工具和勞動關系發生錯位，馬克思將此稱之為“人的異化”。在海德格爾看來，技術工具論雖然“正確”，但并非“真實”，技術的本質乃是一種“解蔽方式”和“座架”，對人的存在與發展施加影響。這一觀點不再將技術視為獨立于人類之外的中立性的存在，而是認為技術具有自身的價值和意義，并對人類的生活實踐產生影響，可能助長消費主義、埋沒人性，將人類引向毀滅等。

在技術中介論視角下，算法不只是被動的工具。算法的能動性是通過算法設計者的基本價值判斷而實現的。在設計算法時，即使技術專業人員盡可能地保持嚴謹客觀，但仍難以逃避自身社會文化、道德準則與知識背景的影響，因此算法本身在創建時就蘊含了價值判斷、道德選擇等約束條件。無論如何，當認識到技術存在“黑箱”時，將所有問題歸罪于技術并不利于未來的發展，應該秉持“生命關懷”與“他者責任”，發揮人的主動性，從而作出改變。問題的破解不能單純依靠人的價值觀和倫理，還要將技術的本質與技術倫理納入考慮范疇，形成人機協同的模式。

四、結語

從符號學的視角出發，對大數據與算法進行解讀，有助于更清晰地看到技術浪潮的新現象背后存在的深刻意義與思考。文章分析大數據收集與分析中存在的矛盾并澄清對算法推送的誤讀，從而強調人對技術應該形成全新的認識，以倫理關懷構建人機協同的共生模式。人類要將規范與價值判斷前置性地嵌入大數據與算法之中，把具體的倫理原則作為準則，將技術的使用場景與設計相結合，形成人機之間的良性互動。

參考文獻：

[1] 趙毅衡.符號學原理與推演[M].南京：南京大學出版社，2011：281-295.

[2] 喻國明，曲慧.“信息繭房”的誤讀與算法推送的必要：兼論內容分發中社會倫理困境的解決之道[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2020（1）：127-133.

[3] 凱斯·桑斯坦.信息烏托邦：眾人如何生產知識[M].北京：法律出版社，2008：8.

[4] 喻國明，方可人.算法推薦必然導致“信息繭房”效應嗎：兼論算法的媒介本質與技術倫理[J].新聞論壇，2019（6）：14-18.

[5] 陳昌鳳，仇筠茜.“信息繭房”在中國：望文生義的概念與算法的破繭求解[J].新聞與寫作，2020（1）：58-63.

[6] 蘇珊·佩特麗莉，奧古斯都·龐奇奧，周勁松.倫理符號學[J].符號與傳媒，2012（2）：181-194.

[7] 蘇珊·佩特麗莉，周勁松.符號倫理學與責任：生命、符號、他者[J].鄱陽湖學刊，2016（6）：58-78，126.

作者簡介？張瑾杰，碩士在讀，研究方向：網絡與新媒體。0F125AE5-A82F-48EB-AF36-84E50412E254