技術與時代相遇：媒介社會學背景下的算法推薦研究

楊惠林 李剛存 趙琴粉

【內容提要】本文在媒介社會學的視角下探討算法推薦的特征以及倫理風險。結合算法推薦存在的一些社會問題進行了深入討論，闡明了算法推薦在滿足了信息時代用戶的個性化需求，迎合、取悅、凸顯了用戶主體地位的同時也造成了個人需求與社會需要、個人價值與社會價值等方面的沖突與抵牾，對社會的主流意識形態、主流價值觀帶來挑戰。同時提出了技術本質、公民意識、法律制度、傳媒公共性四個方面校正、糾偏因算法推薦所帶來的社會問題。

【關鍵詞】算法推薦? 不確定性? 社會價值? 公民意識? 傳媒公共性

自2017年以來，新聞領域的算法推薦成了當下社會科學關注與討論的焦點。相關學者從不同學科視角對算法推薦新聞進行多維研究，回應了社會關切。在實踐領域，算法在相關平臺及新聞領域都得到了較為廣泛的應用，無論是新聞生產還是信息的推薦與分發，算法幾乎基于主導地位。在信息化時代，信息超載與信息過剩問題一直困擾著我們，為了解決這一問題，基于用戶個性化的新聞信息推薦系統就應運而生，現已得到了廣泛應用，用戶獲得很好的信息體驗與心理滿足。“運用算法這個‘讀心術，為用戶量身打造信息，創造出一種新的個性化閱讀體驗，信息獲取已經從‘大海撈針進入‘私人定制模式。”①

然而算法新聞在滿足了用戶信息需求的同時也暴露出許多問題，給社會帶來了嚴重的影響。《人民日報》和人民網連續刊登署名為羽生的文章批評諸如“今日頭條”這樣的算法新聞，給用戶、他人與社會所帶來的負面影響與社會問題。故而，在智能媒體時代，研究算法，規避因算法而導致給媒體、用戶、他人以及社會帶來的倫理風險與技術異化等社會問題，最終回歸到傳媒公共性并承擔相應的社會責任就顯得尤為迫切而重要。

一、算法：本質表征與內涵透視

“大數據算法是什么？在給定的資源約束下，以大數據為輸入，在給定時間約束內可以計算出給定問題結果的算法。它與傳統的算法有一致的地方，都是既有輸入也有輸出（結果）。”②

“輸入”是算法工程師在計算機學習時為其提供的標簽與代碼。而“輸出”是計算機根據算法工程師所提供的標簽與代碼來進行學習的結果。“輸入”的結果如何完全取決于“輸入”的標簽，而標簽則會受到算法工程師固有的價值、立場、觀念與偏好等多重因素的影響。從某種程度上可以說，“算法工程師才是直接有能力使用算法、調整算法、預設算法未來走向的人”③。

這就意味著算法是有價值判斷和立場預設的，而不是像某些平臺所宣稱的那樣是完全的“技術中立”。“算法的設計和功能反映了其設計者的價值觀和預期的用途，也就是說，算法是帶有價值判斷的”④，算法工程師只是根據相關平臺的需求與意圖進行設計和開發，在其背后反映的是資本、利益與權力的邏輯，算法完全由其商業平臺所主導。

二、算法的技術邏輯及其價值偏向

算法最初在搜索引擎或電子商務平臺中最為常見。如百度、淘寶、亞馬遜、京東商城等商務平臺，當你購買或是選擇某一產品時，推薦系統會為你推薦類似的產品或是與你具有相同購買傾向的人所購買的相關產品，這樣，你就可以進行比較與篩選，最終做出決策。由于算法能夠滿足用戶的不同需求，實現個性化定制，同時也為相關商家與平臺節省了大量的人力、財力等成本，因此算法被廣泛應用于資訊、音樂、視頻、新聞等相關平臺。

（一）算法推薦的技術邏輯

在新聞信息分發領域，最為常見的算法推薦主要有基于用戶特征的信息推薦、協同過濾和基于內容的信息分發三種模式。基于用戶特征的信息推薦的工作原理是基于個性化推薦引擎技術，為用戶量身打造個性化、私人化的信息需求服務。算法根據用戶人口統計學特征、商業消費特征、媒介使用特征、社交網絡特征⑤等多個維度進行個性化推薦。協同過濾推薦的主要思想是依據算法來計算出相似用戶的相似度來形成個性化的分發與推薦。該推薦系統主要分為“基于項目的協同過濾（User-based CF）和基于用戶的協同過濾（Item-based CF）”⑥。前者依據用戶對物品或信息的評價，分析物品或信息之間的相似度，把與目標用戶喜歡的物品具有很高相似度的其他物品，推薦給目標用戶。即你喜歡某一類東西，也可能喜歡相似的東西。后者主要是利用群體的共同興趣愛好、經歷經驗等來為用戶推薦感興趣的信息，也就是說別人喜歡的東西你也可能喜歡。基于內容的推薦模式主要依賴于用戶消費的產品反映了用戶的興趣與需求，即依據用戶對某一類信息產品的喜好來判斷與推薦相類似的產品。陳昌鳳等認為基于內容的推薦主要的優點就是基于用戶的興趣與內容之間的高相關度，推薦結果往往與用戶過去喜歡的一條新聞具有相關性和可解釋性。

（二）算法推薦的價值偏向

在信息化時代 ，算法推薦旨在解決信息超載的問題，避免了用戶在信息海洋里“撈針”的無助性與無奈感。同時算法的高效、便捷、智能等特征也為媒體平臺節省了大量的時間、人力、物力等成本。然而基于用戶個性化的推薦系統也讓用戶沉溺于算法為其編織的“信息繭房”中，使得用戶的視野越來越窄化。同時造成了個體與他人、社會的孤立與隔絕，容易出現“群體極化”的危局，影響到社群的團結與社會的穩定。另外，算法推薦過濾了異質性信息，忽略了在社會成員之間形成有效的互動與交流，導致社群進一步分化，難于形成共識，進而會影響到用戶對社會與國家的認同情感。最后，能做到“秒懂”的算法推薦主要是基于事先掌握與獲得用戶的大量數據為先決條件的，因此，用戶的隱私權隨時隨地都是暴露在算法的面前。在大數據時代如何有效保護用戶的隱私權不受到侵害，正日益成為一個重要的社會課題。

1.“信息孤島”固化用戶的認知，降低了思考與行動的能力

信息時代用戶在面對海量信息不能有效選擇時，算法推薦可以針對用戶進行個性化的私人定制，滿足了不同用戶的信息選擇與信息偏好，用戶可以輕松地獲得自己想要的信息。然而基于用戶個性化的推薦系統也讓用戶沉溺于“千人千面”的信息孤島的困境中而不能自拔，長此以往，使得用戶的視野越來越窄化，造成了個體與他人、社會的孤立與隔絕。另外，同質性信息的獲得也就意味著用戶過濾了異質性信息，而異質性信息的獲得與討論，可以讓不同的用戶與他人、社會形成有效的互動，在分享共同經驗的基礎上才能形成共識。

算法為用戶推薦的信息完全忽略了異質性信息的接受與獲取，忽略了通過與外部現實世界的真實交往與真誠交流，對社會事務、公共事務漠不關心。長此以往，讓我們喪失了思維與行動的能力。

2.“信息繭房”造成了社群分離，誘發群體極化的風險

從資訊平臺的角度來說，利用算法為特定用戶群推薦特定的信息與內容，不僅滿足了不同群體的信息需求，而且因為信息產品的高相似性，可以進行群發，節約了大量的時間、人力與資本。然而，算法推薦“天然”地把用戶分成了截然不同的群體，由于沒有共同的興趣愛好和價值取向，群體之間刻意回避相互交流與交往。處于“信息繭房”中的個體與群體彼此沒有共同的語言、沒有共享的經驗，基于信息基礎上的相互交流與文化共享就變得難以企及，社會共識難于形成，建立在交流與共享基礎上的共同體也就難于形成，影響到社會的穩定與進步。因此，“在網絡社會中，我們更要關注社會主體的多元互動如何通過話語建構來推進文化和社會的共同體的形成。”⑦

“從價值取向來看，基于內容的推薦算法更傾向于取悅、迎合用戶，而非教育或引導用戶。”⑧算法把重要性、顯著性與時效性等新聞的本質特征讓位給了用戶個人化的的趣味性與地域、心理的接近性等特征上，把滿足用戶個人需要當作平臺的首要目標，進而實現企業與公司的流量經濟，而忽略掉了作為社會性個體真正的社會需要，而社會需要是促進與推動社會發展的根本動力，同時也忽略掉了人作為社會性存在的本質屬性。

3.“過濾氣泡”阻隔了異質性信息的獲取，造成了離散的認同

卡斯特認為“認同是人們意義與經驗的來源，必須把意義建構的過程放到一種文化屬性或一系列文化屬性的基礎上來理解”。⑨意義與經驗是在社會人群不斷交往與交流的過程中形成的共同的文化符碼與共享的文化經驗，同時這也是人類社會進步與發展的文化基礎。在信息化時代，媒介通過對共同意義的傳播讓社會性成員在與社會的交往關系中，不僅獲得了賴以生存的意義與經驗，更為重要的是，在交往互動的關系中形成了共同價值與共享文化，成為社會成員調適自己的行為規范、建構意義系統、實現人生價值的有力參照，同時也由此建構與維系個體對社會、國家等認同的文化基礎與心理情感。

然而，算法推薦為其特定的用戶提供私人信息與實用信息，在滿足了用戶個性化的信息需求的同時也天然地把人切分成了一個個孤立的個體，只是單純地滿足用戶的私人定制。算法為用戶推薦的信息卻成了“區隔”個人與他人、社會的中介，正是這樣的“區隔”造成了社會個體交往的原子化與圈層化。這些個體深陷于算法為其構筑的“信息繭房”里最終可能會“作繭自縛”，“導致一個個彼此離散而又封閉性的圈層化傳播生態”⑩。算法在用戶與社會之間形成了一道天然的屏障，使得用戶對社會的認同處于漂浮、離散的狀態。

4. “全景監獄”導致監控無處不在，侵犯用戶的隱私權

算法可以對個人的興趣愛好、網絡使用行為、社交關系等進行全方位跟蹤，算法甚至能計算人的情緒。算法為用戶構筑了全方位的“全景監獄”，使得監控無處不在。

“全景監獄”是英國設計師邊沁設計的用于監控囚犯的環形建筑，監視塔位于中心位置，建筑的四周都被分割成許多獨立的小囚室 ，這樣可以避免囚犯之間的聯系，每一個小囚室都有兩扇窗，一扇用于囚犯通風采光，一扇則是用于監視犯人的活動，監視者可以輕而易舉地透過窗戶看到犯人的一舉一動，而囚犯則是不能看到監視塔內的情形。

“隨著移動互聯網、云計算、大數據和人工智能的發展，人們在享受信息交互與數據共享的好處的同時，其網絡和社交媒體行為所產生的數據，則成為對其身份、行為、情感、傾向等進行數據挖掘和數據畫像的資源。”11這也就意味著我們的個人隱私暴露在信息提供者的面前，人類成了完全透明的人，沒有任何的隱私可言。同時，由于平臺掌握用戶大量的隱私，這可能為某些不法之人利用用戶數據進行犯罪提供了相當的便利，因而，在大數據時代如何保證信息安全、保護用戶隱私不受侵犯是當下面臨的時代課題。

三、深度研討：算法推薦所帶來的社會風險與倫理挑戰

從算法推薦新聞信息的相關模式中我們初步論證了算法的特征、本質以及不同的推薦模式給用戶、群體、社會所帶來的影響。在相關研究與討論中，我們只有把個體（用戶）與群體從算法推薦中抽離出來，回歸到人與信息的本質關系、信息傳播與社會交往關系、個體（用戶）與社會之間等相關關系展開深入的討論才能探尋媒介的本質。算法推薦作為人工智能技術一旦與新聞媒體相遇，就已經具備了媒介功能屬性。從其本質上來說應該真正起到聯結用戶、群體、社會與國家的媒介作用。正如勞倫斯·格羅斯伯格等指出：“研究傳播不能獨立于社會其他機構或社會生活的其他面向，因為媒體就是經濟、歷史、社會權力關系、認同的形式、意義、現代經驗的一部分，每一個面向都相互地形塑和定義。”12

（一）個人需求與社會需要之間的矛盾問題

相關媒介平臺通過算法這個“讀心術”把信息“投喂”給用戶，通過推薦相似的信息來固化甚至是培養用戶的信息需求。而現實社會總是處在不斷變化之中，社會個體通過接觸反映社會變動的最新信息聯結他人與社會，通過信息進行社會交往活動，形成穩定的社會關系，并與他人、社會形成了相互需要的關系。“在馬克思主義視野中，一切人類活動的需求都是具有社會性的，都是人們相互關系相互作用的結果。”13

信息傳播或是新聞傳播本質上是一種社會交往活動，是通過共享的信息把個體與他人、社會有機地聯系在一起的傳播活動。在社會聯系與社會互動中，我們每一個個體并不單純是自己，作為社會中的一員，個體又是一切社會關系的體現者與反映者，“我們所進行的任何社會交往活動，歸根到底都帶有社會的性質”14。因此作為具有公共屬性的媒體所提供的信息產品，應該在個人需求與社會需要之間找到相應的平衡點，把兩者有機地勾連起來納入國家的整體利益中進行考慮，通過提供全面、真實、客觀的新聞產品與文化產品宣揚社會主義核心價值觀與社會主流意識形態，并為全體人民所普遍認可與接受。只有在共同的價值與文化基礎上我們才能在進行社會聯系與交往的過程中，與他人、社會實現有機互動，共同討論社會公共事務，分享經驗、形成共識，并通過討論與分享把人們聯系與團結在一起，增強對社會與國家的情感認同。

（二）用戶黏性與社會黏性之間的沖突問題

“黏性”在不同的語境中呈現出不同的意義，具體在新聞領域中，用戶黏性主要表現為用戶對信息的依附性、對平臺的忠誠度以及使用信息的時長等相關指標。平臺通過算法推薦來為用戶量身打造個性化、私人化的信息，一方面，算法利用用戶對信息的喜好來進行推薦，讓用戶在面對海量的信息選擇時更有針對性，算法可以做到“妙懂”用戶;另一方面，算法通過對內容的推薦可以左右與培養用戶對信息的喜好偏向。正是通過信息偏好與信息內容的控制，算法讓用戶欲罷不能，從而保證了用戶對信息與平臺的依賴性，增強了用戶黏性，正如“今日頭條”所稱的那樣：“我比你更了解你自己”。算法推薦固化、強化甚至是培養了用戶的信息偏好與信息需求，讓用戶沉迷于算法為其編織的“信息繭房”的陷阱里不能自拔。長此以往，算法在形塑了用戶黏性的同時也消解了用戶的社會黏性。在每個人可以“量身定制”自己傳播的世界時，太少信息供人選擇，或者個人選擇常忽略社會效益，這都是危機。15而社會黏性的減少與缺失也正是這種危機的表現。卡斯·H·桑斯坦認為，社會黏性就是通過知識、經驗與任務的分享與在討論的基礎上相互理解、深入交流意見，統一思想，這是社會發展的基礎，同時也有利于人的全面發展。然而在媒介與用戶的無限過濾下，社會黏性正在遭受腐蝕。

進一步而言，在“信息繭房”中形成的“個人意義”與“群體意見”在強化、固化了群體意見的同時也誘發了“群體極化”的問題。算法推薦主要是滿足用戶的非常具體的個性化需求，同時這種個體的信息需求一定與社會、國家的目標與價值契合，有時可能是與社會、國家相對立甚至是對抗的群體性需求，這最終可能會影響到社會團結與國家穩定。“成員選擇不同的傳播方式，使得彼此之間不易了解，當社會走向分裂，不同的群體會漸漸極端化，進而產生極端主義、仇恨和暴力。”16

（三）信息的本質與社會不確定性問題

在信息化時代，社會個體利用信息來了解周遭世界與社會環境的變化，據此調整自己的思想與行為，調適自己的行動。新聞傳播本質上是利用信息來進行社會交往的活動，“信息只有在社會群體中才是有意義有作用的。也就是說， 信息并不是孤立的‘自我意識 ， 而是主體（人或動物）之間、群體之間進行溝通協調的內容， 通過這種協調使主體（人或動物）的行為方式趨于一致， 從而使群體活動獲得相應的社會意義。17通過社會交往，社會個體才能與群體與集體共鳴，產生群體與集體意識，培養情感認同。

另外，算法推薦并不能為主體消除不確定性，而事實上正好相反。因為信息的同質化、單一性加重了主體內心的迷茫與困惑。更因信息的單一性與不對稱性隔絕了主體與外部真實世界的交流與互動，同時也因缺乏異質性信息而影響了主體對事物或社會的全面認知與理解，繼而產生了錯誤的觀點與判斷，反而增加自身的不確定性與模糊性，這將會影響到人的心理健康和社會穩定。

（四）工具理性與價值理性的平衡問題

技術是人類在認識與改造自然與社會的實踐中產生的，用來幫助人類更好地認識與改造客觀世界、掌握規律的對象性工具。技術作為人本質力量的體現，作為人的創造物，必然是一種主觀性存在，“沒有人的意志與目的就不可能有技術，技術是人的能動性和目的性的外化，這是技術的人性”18。

在算法推薦中，新聞平臺把編輯權、把關權與傳播權等“屬人”權力主動交給了算法，使得算法具有了人的權力，由算法來主導人性，由算法來定義社會。在傳統的新聞領域里，新聞生產、編輯與分發等核心環節都掌握在那些訓練有素并受職業道德與相關法律法規約束的專業人員手中，而在算法推薦中，人不再起到核心作用，算法掌握了主導性與能動性，這就給相關平臺利用算法進行新聞信息的操縱實現自己的目的與意圖提供了技術路徑。

算法推薦的“突出性、同一性、遮蔽性與排它性”等特性把人馴化成了信息的奴隸，傳播暴力、色情、犯罪等信息為用戶制造了“惡意情境”，可能導致犯罪等相關社會問題的發生。因為算法推薦的高效性與針對性，使得越來越多的用戶依賴于算法來獲取信息，避免與一切真實的東西接觸，缺乏與真實社會的溝通與互動。另外，由于算法推薦使得用戶在整個“交往圈層”中忽略甚至人為地過濾了異質性的信息，因為缺乏不同的聲音，用戶在算法新聞塑造的同質性信息里成了“潛化”的對象性工具，產生了集體的無意識行為。越來越多的媒體平臺與新聞信息資源被一些并不真正懂得新聞業的商業公司掌握，信息成了他們追逐利潤最大化的有效資源。技術的設計著眼于實現當下的、直接的、局部的最大利益，而非人的終極關懷。19

四、算法推薦的優化策略與路徑

算法推薦的初衷是為了解決信息過剩與信息超載的問題，但由于新聞信息有其自身的特殊性，算法在新聞中的應用引發了算法與價值偏向的社會問題，因此要為算法價值糾偏。追根溯源，我們首要關注的是從技術與人關系的本質視角出發，體現與反映人的價值，站在人與社會的立場上來設計、規范技術，把技術納入社會現代治理體系中進行考察，形成完善的法律治理體系與技術倫理框架，預防與化解由此而引發的社會風險。

（一）關注技術本位與人文關懷

算法作為一種推薦系統，把滿足和培養用戶的興趣作為選擇新聞的關鍵標準，這就消解了新聞作為一種公共信息產品的本質屬性，進而造成了人的主體性的下降與喪失，由此徹底改寫了個體、他人與社會之間的關系，由算法來定義與主導社會。

算法作為技術本應該促進社會文明的發展與進步，體現與反映人類整體的價值與訴求，“在人與技術這組關系之中，應當保持清醒與自覺，始終將技術放在工具本位上，始終將人作為目的放在價值關懷的終點”20。在算法偏見與問題沒有解決之前，我們應該高度正視算法作為技術上的不足，把人的價值追求與人文關懷引入到算法新聞中。作為具有公共屬性的信息產品，要站在公眾與國家的角度來設計與應用算法，把社會倫理、社會規則、國家價值與國家理想等嵌入到算法推薦中，形成良好的輿論生態格局，充分發揮媒體引導輿論、反映民意、教育民眾與文化傳承的重要功能，培育健康、積極、向上、向善的媒體文化來滋養人性與社會，增強人民對社會與國家的認同，促進社會的穩定與發展。

（二）履行公民責任與公民義務

用戶作為社會性成員，其身份并不是簡單的消費者，而是主要作為國家公民而存在的，同時也體現與反映了人的社會屬性這一本質特征，這種社會性主要體現在個體與他人、社會、國家之間的互動關系，應該確知與保證作為社會公民與國家公民應當承擔的社會責任與國家義務的自覺認同。

作為國家公民，我們要時刻以一個公民的身份來要求自己，任何時候無論身處何地，自己的思想與行為都要符合一個公民的具體要求，同時也要充分考慮到自己的言行可能引發的后果而承擔相應的責任。我們要時刻明晰公民的責任與義務，把自己的思想與行為與國家、民族等利益有效地關聯起來，相向而行，真誠地與他人、社會進行交往與互動。只有在分享經驗與交流思想的基礎上才能化解矛盾、疏導情緒，最終形成相互理解與達成社會共識。

（三）把媒體的公共性放在重要位置

公共性是媒體的最為重要的屬性。無論相關媒介平臺是否承認，一旦這些媒介平臺利用新聞信息作為溝通他人與聯系社會時，“成為用戶獲取新聞信息的主要來源時，它們就已經具備了媒體屬性”21。作為代表國家與人民的媒介，其主要職責是為國家和人民生產與提供公共信息產品，并在此基礎上整合、協調社會各方利益，統一思想、凝聚共識，推動社會與國家治理的現代化。

在用戶媒體使用的日常實踐中，個人生活、私人話題成為了分享與關注的焦點，更為嚴重的是，隨著用戶討論人數的增多，造成了個人生活與公共生活的混淆，私人領域代替了公共空間，從而使得公共討論成為不可能，社會共識更是無從形成。“傳媒公共性實踐就是作為多元主體之一參與社會治理和國家治理，以平等、公平、公正、開放為圭臬，為多元社會中的各利益群體提供意見表達和溝通的平臺，從而 ‘制造社會共識。”22

無論是對于傳統媒體還是新興的平臺媒體來說，作為社會性媒體，其主要職責是為社會與公眾提供聯系與溝通的公共信息產品，利用新聞信息來服務社會、服務公眾、服務國家，真正發揮與弘揚媒體的公共性，承擔起一個媒體應有的責任與操守。

在信息化社會，正是媒體通過傳播信息把孤立的、分散的社會人群聯系起來進行社會交往，通過報道公共事件形成公共討論，并在討論的基礎上進行經驗分享與文化共享。引導公眾形成共同的理想與信念、自覺宣傳與維護國家的主流意識形態與社會主義核心價值觀用于引領公眾思想與行為。通過議程設置及時回應社會關切，引導公共議題的討論，引導形成積極、向上的輿論氛圍充分發揮媒體引導輿論的正向功能。并在此基礎上分享經驗與共享文化，進而形成集體記憶，增進對社會與國家的情感認同。

（四）算法不僅要“算”，更要依“法”

要把以算法為主導的商業平臺尤其是新聞平臺，納入國家法律體系與政府的監管體系中進行設計與應用，以期保證社會與國家有序、健康的發展。當前一些國家紛紛出臺政策與法規來規避因算法而出現的問題，如美國、法國、英國等采取立法形式來為算法糾偏，讓相關公司對算法負責，承擔相應的社會責任與法律責任，比如劃清責任主體，明確權利與義務，加大懲戒力度等，讓算法在法律制度內有序、良性運行。

我國當前的法律制度與法律體系在社會治理、保證社會有序發展等方面取得了很大的成就，但隨著社會的發展與媒介技術的迭代發展帶來了諸如隱私權、網絡暴力、網絡色情、網絡侵權等相關社會問題，這在一定程度上反映出法律法規建設的滯后性與實際執行的難度，同時也反映出網絡空間法理的復雜性與特殊性。由于網絡本身具有匿名性、虛擬性、擴散性等特征，因此我們要結合中國特殊國情綜合考慮各種實際情況，建立起一整套與之相適應的法律制度已經刻不容緩，在法治社會，決不允許法外之地的存在，我們要用法律制度形成良善的網絡空間與文化空間。

五、結語

隨著媒介技術迭代與衍化發展，引發了媒介從生產流程、信息分發模式到組織架構的革命性變化，從而形塑與重構了我們認知社會、感知世界的思維方式與文化形式。數字化生存與網絡化生活已經成為信息社會發展的一種必然趨勢。原先傳統的日常交往與交流方式在媒介技術的沖擊下發生了根本性變化，作為獲取信息與資訊的媒體為我們提供了關于認識社會與世界的文化地圖和文化指南。正是依賴于媒體知識地圖的指引，處于信息時代的人類才能有效地進行社會交往與文化交流。

因算法推薦而產生的問題，反映了媒體變遷與傳播情景變化的社會現實，同時也反映了用戶主動選擇與讓渡的結果。媒體是生產與傳播信息的介質與平臺，起到社會聯結、情感維系的作用，因此在傳播信息時要把社會利益放在首要位置。作為國家公民，我們應該結合社會、國家等多重因素來綜合考慮自己的信息需求，發揮新聞信息的教育與引導作用，統一思想、凝聚共識，與社會和國家緊密團結在一起，實現作為人的最終價值與人生意義。

在信息化時代，正是通過媒體傳播公共性信息有效地把個體與他人、社會與國家有機地聯結與維系在一起進行社會交往與文化互動，在分享經驗與討論的基礎上，形成共同的思想與價值，這也是保證社會穩定與國家健康發展的前提和基礎。個人、媒體與國家三者之間要形成治理合力，營造風清氣正的網絡空間，精心培育積極、健康、向上、向善的網絡文化，共同維護與打造好我們賴以棲息的精神家園。

【本文系云南省教學改革項目“《馬克思主義新聞觀》課程思政示范課、教學名師和教學團隊”;教育部新文科研究與改革實踐項目“基于VR+AI智慧媒體技術的文史類專業課堂教學模式改革研究與實踐”（項目編號：2021180031）;紅河學院“新文科背景下課程思政人才培養虛擬教研室建設研究”（項目編號：XNJYS202112）的研究成果】

注釋：

①宣言.不能讓算法決定內容[N].人民日報，2017-10-5（4）.

②王宏志.大數據算法[M].北京：機械工業出版社，2015：125.

③嚴三九，袁帆.局內的外人：新聞傳播領域算法工程師的倫理責任考察[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2019，41（09）：1-5+12.

④陳昌鳳.價值引領，讓AI新聞業有能更有智[J].新聞與寫作，2017（11）：1.

⑤羅昶.技術賦權與多元共治：公眾視角下的算法分發新聞[J].新聞與寫作，2018（09）：27-31.

⑥吳笛.基于語義網的個性化網絡學習服務[M].武漢：武漢大學出版社，2017：128.

⑦[英]安德魯·查德威克.互聯網政治學：國家、公民與新傳播技術[M].任孟山，譯.北京：華夏出版社，2010：2.

⑧陳昌鳳，師文.個性化新聞推薦算法的技術解讀與價值探討[J].中國編輯，2018（10）：9-14.

⑨[美]曼紐爾·卡斯特.認同的力量[M].曹榮湘，譯.北京：社會科學文獻出版社，2006：52.

⑩吳志遠.離散的認同：網絡社會中現代認同重構的技術邏輯[J].國際新聞界，2018，40（11）：112-134.

11段偉文.控制的危機與人工智能的未來情境[J].探索與爭鳴，2017（10）：7-10.

12轉引自劉燕.后現代語境下的認同建構[D].浙江大學博士學位論文，2007.

13吳小蓮.社會主義核心價值體系引領藝術產業發展研究[M].武漢：武漢大學出版社，2018：20.

14陳力丹.精神交往論——馬克思恩格斯的傳播觀[M].北京：開明出版社，1993：51.

1516[美]卡斯·H·桑斯坦.網絡共和國：網絡社會中的民主問題[M].黃維明，譯.上海：上海出版社，2003.

17劉怡.從哲學的角度看信息的本質[J].圖書與情報，2008（04）：80-84.

18劉同舫.技術發展的非人性效應及其克服[J].浙江社會科學，2005（04）：96-100+126.

19孫濤，陳紅兵，劉煒.網絡技術異化的主體根源與重構[J].東北大學學報（社會科學版），2013，15（05）：453-458.

20楊保軍，李泓江.論算法新聞中的主體關系[J].編輯之友，2019（08）：5-11.

21羅昶.技術賦權與多元共治：公眾視角下的算法分發新聞[J].新聞與寫作，2018（09）：27-31.

22李良榮，張華.參與社會治理：傳媒公共性的實踐邏輯[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2014，36（04）：31-34.

作者簡介：楊惠林，紅河學院新聞傳媒學院副院長，副教授，中國人民大學新聞學院博士研究生;李剛存，紅河學院新聞傳媒學院副院長，副教授，博士;趙琴粉，紅河學院教師教育學院教師

編輯：王洪越