算法推薦視域下紅色文化的傳播路徑探析

劉開(kāi)源 張緣 唐達(dá)娜·葉爾買克

［摘 要］紅色文化是在革命戰(zhàn)爭(zhēng)年代由中國(guó)共產(chǎn)黨人、先進(jìn)分子和人民群眾共同創(chuàng)造并極具中國(guó)特色的先進(jìn)文化，蘊(yùn)含著豐富的革命精神和厚重的歷史文化內(nèi)涵。紅色文化作為重要的主流意識(shí)形態(tài)主體，連接著黨領(lǐng)導(dǎo)中國(guó)人民的奮斗歷史與當(dāng)代實(shí)踐。當(dāng)前，算法推薦已主宰互聯(lián)網(wǎng)信息傳播，紅色文化與算法推薦融合過(guò)程中面臨著部分用戶易誤解被碎片化的紅色文化內(nèi)容、部分平臺(tái)削減紅色文化內(nèi)容傳播占比、部分群體難以跳出網(wǎng)絡(luò)舒適圈而忽視紅色文化內(nèi)容等現(xiàn)實(shí)困境。為實(shí)現(xiàn)紅色文化全媒體、全范圍的傳播，亟需借力新的傳播生態(tài)，發(fā)揮算法推薦的賦能作用，通過(guò)有效整合優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、高質(zhì)量傳播紅色文化以及重構(gòu)紅色文化話語(yǔ)權(quán)，為紅色文化創(chuàng)建良好的輿論環(huán)境。

［關(guān)鍵詞］算法推薦；紅色文化；連接；信息繭房

［中圖分類號(hào)］G20 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1005-7544（2023）06-0045-09

［作者簡(jiǎn)介］劉開(kāi)源，江西師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師；

張緣，江西師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院本科生；

唐達(dá)娜·葉爾買克，江西師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院碩士研究生。

［基金項(xiàng)目］江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目“運(yùn)用黨史教育推進(jìn)新時(shí)代大學(xué)生愛(ài)國(guó)主義教育研究”（SZZX22079）；江西省文化藝術(shù)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“紅色文化與社會(huì)主義核心價(jià)值觀的傳承與發(fā)展研究——以江西為例”（YG2018023）

算法推薦是一種借助信息過(guò)濾機(jī)制對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽化處理和對(duì)用戶行為、社交關(guān)系進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而在信息聚合的基礎(chǔ)上為用戶精準(zhǔn)推送個(gè)性化信息的智能技術(shù)，其類型包括基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦和組合推薦等。［1］紅色文化是在革命戰(zhàn)爭(zhēng)年代由中國(guó)共產(chǎn)黨人、先進(jìn)分子和人民群眾共同創(chuàng)造并極具中國(guó)特色的先進(jìn)文化，蘊(yùn)含著豐富的革命精神和厚重的歷史文化內(nèi)涵。［2］要實(shí)現(xiàn)紅色文化全媒體、全范圍的傳播離不開(kāi)算法推薦。算法推薦通過(guò)掌握和分析用戶的對(duì)紅色文化的認(rèn)知需求和內(nèi)容的便好，精準(zhǔn)地為用戶推送他們所喜歡的內(nèi)容。紅色文化傳播模式的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)海量信息與個(gè)性用戶間的高效匹配，使得傳播效率得到極大提升。但兩者融合過(guò)程中尚存一些困境，即如何揭示算法推薦驅(qū)動(dòng)紅色文化傳播的技術(shù)邏輯？如何構(gòu)建紅色文化與用戶興趣之間的銜接感？如何消除算法推薦所引發(fā)的各類現(xiàn)實(shí)問(wèn)題？基于此，本文從算法推薦視域下紅色文化傳播的新境遇出發(fā)，探索并分析兩者之間的內(nèi)在關(guān)系，進(jìn)而為紅色文化有效傳播提供新思路和新路徑。

一、有效傳播：算法推薦為紅色文化傳播提供更優(yōu)路徑

在互聯(lián)網(wǎng)逐漸進(jìn)入到存量時(shí)代之后，算法推薦的重要性正在進(jìn)一步提升，經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)早期的大水漫灌之后，未來(lái)要想在一個(gè)相對(duì)固定的用戶群體當(dāng)中獲得更大的價(jià)值增量，算法推薦的意義不言而喻。在新聞傳遞和文化傳播領(lǐng)域，信息系統(tǒng)利用算法推薦的規(guī)則，對(duì)比不同用戶的閱讀興趣，當(dāng)發(fā)現(xiàn)不同用戶存在類似的檢索習(xí)慣和閱讀偏好時(shí)，會(huì)將其合并歸類，從而整體推送相關(guān)的信息，減少信息傳達(dá)過(guò)程中的資源浪費(fèi)。［3］

（一）針對(duì)性：算法推薦向用戶精確導(dǎo)入紅色文化內(nèi)容

算法推薦以計(jì)算機(jī)為載體，通過(guò)對(duì)用戶搜索內(nèi)容進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，并以此為依據(jù)來(lái)測(cè)算出用戶的愛(ài)好、興趣特征和個(gè)性化需求，為用戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫(huà)像，提供精準(zhǔn)供給服務(wù)。這種算法推薦模式對(duì)瀏覽圈子較小的用戶來(lái)講，可以節(jié)約大量檢索時(shí)間。當(dāng)用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索紅色文化信息時(shí)，通過(guò)算法技術(shù)可以根據(jù)用戶偏好向其經(jīng)常瀏覽的軟件平臺(tái)投喂相關(guān)精挑細(xì)選出來(lái)的信息內(nèi)容，從而改變傳統(tǒng)媒介無(wú)針對(duì)性的特點(diǎn)，以最短的時(shí)間迎合用戶需求，使得紅色文化信息傳播更加符合用戶個(gè)人特征。以“學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)”平臺(tái)為例，當(dāng)用戶頻繁點(diǎn)擊紅色故事模塊時(shí)，它的推薦區(qū)塊就會(huì)聚焦于紅色故事版面，從而減少用戶尋找紅色故事的程序步驟。

研究表明，人們更加愿意閱讀自己感興趣的內(nèi)容，當(dāng)讀者沉浸在自己感興趣的信息閱讀過(guò)程中，他所接收到的自我反饋是有益的，更能激發(fā)閱讀興趣。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，使紅色文化的物質(zhì)資源從物質(zhì)形態(tài)變?yōu)閿?shù)字形態(tài)，改變了紅色文化的傳播實(shí)踐。［4］其實(shí)，這也的確有利于用戶的精確尋找，避免由于興趣的消耗導(dǎo)致用戶放棄點(diǎn)擊閱讀的狀況。

（二）目的性：算法推薦收集數(shù)據(jù)以完善用戶個(gè)性化需求

傳統(tǒng)的紅色文化傳播模式是主流媒體制作紅色文化相關(guān)內(nèi)容，審核比較嚴(yán)格。因此，對(duì)于紅色文化的傳播效果了解不夠，主流媒體接收到普通用戶的反饋有限，傳播的紅色文化一般都是內(nèi)容形式單一、不夠新穎、沒(méi)有凸顯個(gè)性，這不利于紅色文化傳播。隨著媒介技術(shù)的快速更迭，用戶的思想和接收信息的方式也隨之發(fā)生改變，個(gè)性化的心理需求被激發(fā)。算法技術(shù)能夠把握用戶的個(gè)人興趣特征，使紅色文化內(nèi)容生產(chǎn)智慧化，滿足用戶個(gè)性化以及深層次需求。以B站平臺(tái)為例，紅色文化的傳播方式已經(jīng)不再是單一的“說(shuō)教式”視頻，而是算法推薦根據(jù)B站搜索引擎反饋的用戶需求、使用習(xí)慣、效果反饋等情況，將視頻制作者剪輯的經(jīng)典紅色電影+精彩解讀的內(nèi)容投喂給用戶，使紅色文化與用戶之間建立起“一對(duì)一”的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了信息傳遞的針?shù)h相對(duì)，完美符合B站用戶的心理預(yù)期和個(gè)性化要求。與傳統(tǒng)媒體分發(fā)的千篇一律的紅色內(nèi)容相比而言，算法推薦紅色文化極大地滿足了用戶的個(gè)性化需求，真正實(shí)現(xiàn)了用戶對(duì)于信息的“選擇性接觸”和紅色內(nèi)容的“私人訂制”。［5］

（三）優(yōu)先性：算法推薦分析數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)輔助功能

大數(shù)據(jù)算法的核心功能是預(yù)測(cè)，應(yīng)創(chuàng)造條件發(fā)揮其預(yù)測(cè)功能，挖掘數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，用相關(guān)性代替?zhèn)鹘y(tǒng)因果性。［6］算法推薦技術(shù)具有的便捷化、智能化等顯著優(yōu)勢(shì)，對(duì)于紅色文化傳播和思想道德價(jià)值觀的建設(shè)都具有獨(dú)特推動(dòng)作用。紅色文化作為重要的主流意識(shí)形態(tài)主體，形式單一的紅色文化教育活動(dòng)和灌輸式的教育方式并不能完全迎合大眾的個(gè)性化、標(biāo)準(zhǔn)化要求。算法技術(shù)想要真正的起到它的文化引流作用，就必須適時(shí)地有機(jī)嵌入有關(guān)意識(shí)形態(tài)和紅色主題的內(nèi)容信息，努力推動(dòng)主旋律話語(yǔ)權(quán)建設(shè)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)社會(huì)輿論宣傳輔助性作用，更好地服務(wù)于社會(huì)。通過(guò)收集到的用戶信息及其瀏覽情況進(jìn)行分析推導(dǎo)，洞察其對(duì)于紅色內(nèi)容的興趣情況。在每個(gè)短視頻軟件中都有一個(gè)“猜你喜歡”的功能，這就是算法預(yù)測(cè)輔助功能的運(yùn)用。如果檢測(cè)到用戶對(duì)紅色文化內(nèi)容有興趣，軟件平臺(tái)就會(huì)通過(guò)前瞻性的議題設(shè)置為用戶推送特定屬性的短視頻，從而實(shí)現(xiàn)精確引導(dǎo)和精準(zhǔn)操控，再通過(guò)用戶的評(píng)論反饋進(jìn)行合理的調(diào)整，選擇文字或是視頻類傳播方式，迎合用戶的選擇，增強(qiáng)紅色文化話語(yǔ)的導(dǎo)向性。

二、負(fù)面屏障：自媒體時(shí)代的算法推薦具有自我限制性

依據(jù)已有紅色文化相關(guān)文獻(xiàn)可以看出，紅色文化是連接過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的重要精神紐帶。新媒體軟件或媒體軟件平臺(tái)對(duì)傳播紅色文化持重視態(tài)度，算法技術(shù)讓人們獲取信息變得更加智能化、個(gè)性化、定制化，提升了紅色文化傳播效率，滿足了“數(shù)字化生存”中用戶的需求，但同時(shí)也帶來(lái)諸多的負(fù)面影響。［7］許多在本質(zhì)上屬于同種類型的信息被不斷地推送給用戶，用戶在這些同質(zhì)化嚴(yán)重的信息時(shí)就可能會(huì)逐漸失去判斷和選擇不同類型信息的能力，不由自主地沉浸在網(wǎng)絡(luò)算法推薦為個(gè)人構(gòu)造出的狹隘的擬態(tài)環(huán)境中，對(duì)于媒體所推送文化的認(rèn)知逐漸走向偏頗。現(xiàn)在人們?cè)缫蚜?xí)慣大數(shù)據(jù)自動(dòng)推送經(jīng)過(guò)機(jī)器篩選的內(nèi)容，很難接收到興趣之外的信息，從而逐漸失去對(duì)于外界其他類別信息的判斷和選擇能力。盡管算法推薦技術(shù)縮短了內(nèi)容制造方和信息接收者之間的時(shí)空間距，但是這種一味強(qiáng)調(diào)“受眾本位”的價(jià)值取向，將會(huì)限制紅色文化所要達(dá)到的教育宣傳效果。因此，還需要面對(duì)以下幾個(gè)問(wèn)題。

（一）過(guò)度零碎：部分用戶易誤解被碎片化的紅色文化內(nèi)容

智媒時(shí)代人們可以從各種渠道獲取自己想了解到的內(nèi)容，包括常用的手機(jī)、電腦和紙質(zhì)媒體，不過(guò)由于時(shí)間的零散和大部分精力的缺失，人們所接收到的紅色文化內(nèi)容會(huì)顯得極為“碎片化”。知識(shí)的碎片狀或許是這個(gè)時(shí)代造就的，但是從人類的知識(shí)發(fā)展角度來(lái)看，碎片化知識(shí)必然會(huì)帶來(lái)不利影響，呈現(xiàn)指數(shù)性增長(zhǎng)的知識(shí)內(nèi)容與人們緊迫的時(shí)間分配形成天然的對(duì)立。網(wǎng)絡(luò)用戶在碎片化閱讀趨勢(shì)下，用戶和媒體分別對(duì)信息的交互層次不一，有的用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息處于一種“淺閱讀”狀態(tài)，止步于粗略閱讀的程度，不愿意去深度探討和理解，對(duì)知識(shí)的獲取的熱情減弱，變得淺嘗輒止。可以說(shuō)，每一篇紅色文章、每一個(gè)紅色故事都是一劑精神藥劑。如果部分用戶只是閱讀到片段內(nèi)容和片段場(chǎng)景，并沒(méi)有深入了解當(dāng)時(shí)實(shí)際情況以及其背后所蘊(yùn)藏著的大道理和精神品質(zhì)，這就會(huì)使部分用戶不能認(rèn)識(shí)到事物的面貌。互聯(lián)網(wǎng)亞文化這一特殊文化類型在一定程度上擠壓了主流旋律文化的生存發(fā)展空間，阻礙了網(wǎng)絡(luò)思想政治建設(shè)文化活動(dòng)的延展，間接弱化主流媒體傳達(dá)的紅色資源、紅色文化的影響力。被單獨(dú)抽離的碎片化內(nèi)容不能體現(xiàn)出完整性，只能顯示出局部特征，從而使用戶不能了解到真實(shí)的、完整的信息，但算法對(duì)紅色文化信息進(jìn)行識(shí)別、拆散成單一的結(jié)構(gòu)體和人為刪減處理后，壓縮提煉出最底層的本質(zhì)特征。這樣人們只能了解被肢解后的內(nèi)容信息，從而對(duì)整個(gè)紅色文化的內(nèi)涵不能夠形成完整的認(rèn)識(shí)。

（二）把控不足：部分平臺(tái)削減紅色文化內(nèi)容傳播占比

算法技術(shù)雖然為紅色文化的智能化傳播提供了便利，同時(shí)也最大程度激發(fā)了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)蘊(yùn)藏的資本趨利性和資源侵占性。“一旦有適當(dāng)?shù)睦麧?rùn)，資本就膽大起來(lái)”。［8］如果技術(shù)把控不好，技術(shù)“把關(guān)人”就可能被別有用心者鉆空子，從而造成信息傳播的監(jiān)管漏洞。把關(guān)人承擔(dān)著捍衛(wèi)法律尊嚴(yán)、守護(hù)公序良俗和建構(gòu)公共價(jià)值的責(zé)任，如果將對(duì)紅色文化傳播的把關(guān)權(quán)交給技術(shù)，雖然其是按照固定的算法標(biāo)準(zhǔn)去執(zhí)行，具有一定公正性和客觀性，但同時(shí)容易帶來(lái)監(jiān)管方式的機(jī)械化和僵硬化等問(wèn)題。對(duì)于視頻平臺(tái)以及其他以盈利為主要目的軟件而言，娛樂(lè)性文化傳播能夠充實(shí)傳播內(nèi)容，為平臺(tái)賺取流量和熱度帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。因而平臺(tái)容易受利益驅(qū)使忽視自身主體獨(dú)立性和意識(shí)形態(tài)主體的重要性，破壞紅色文化主體的有效傳播。算法技術(shù)的運(yùn)用使紅色文化的傳播模式發(fā)生了改變，其把關(guān)人已由傳統(tǒng)的人工轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)，把關(guān)時(shí)就會(huì)缺少人所獨(dú)屬的鑒別能力。平臺(tái)在利益驅(qū)使下秉持流量為王的策略，以流量為最終評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致用戶的認(rèn)知產(chǎn)生偏差，部分小眾的紅色文化更難以形成氣候，讓位于用戶的“個(gè)人興趣”，被推送機(jī)會(huì)越來(lái)越少。算法推薦文化內(nèi)容是對(duì)用戶的興趣與喜好的反映，但是這些具有目的性的反應(yīng)無(wú)法被證實(shí)是需要社會(huì)廣泛關(guān)注的重要話題，這也就間接削弱用戶的社會(huì)責(zé)任感。往往有些重要的信息內(nèi)容并不為用戶所關(guān)注，從而導(dǎo)致用戶錯(cuò)失信息。

（三）信息繭房：部分群體難以跳出網(wǎng)絡(luò)舒適圈而忽視紅色文化內(nèi)容

智媒時(shí)代的“信息繭房”是在用戶主體因素與人工智能算法的多重作用下逐漸形成的，它包括信息來(lái)源“繭房”、信息內(nèi)容“繭房”、信息價(jià)值“繭房”。［9］信息來(lái)源的“繭房”形成原因包括兩個(gè)方面：一是用戶個(gè)人選擇，二是媒介技術(shù)條件。雖然個(gè)性化推薦的信息過(guò)濾機(jī)制可以緩解信息過(guò)載問(wèn)題，但算法推薦普遍將用戶所需信息等價(jià)為用戶喜歡的內(nèi)容進(jìn)行推送，這可能會(huì)使“信息繭房”假說(shuō)成為現(xiàn)實(shí)，使用戶沉迷在片面狹隘的擬態(tài)世界。就目前的個(gè)性化信息推薦來(lái)看，最為普遍的推薦算法是基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過(guò)濾推薦。這樣的算法要么直接針對(duì)個(gè)體以往的行為偏好，要么基于同類人群的偏好。［10］而關(guān)注紅色文化的更多用戶群體是老一輩具備紅色情懷的人，亦或者是經(jīng)歷過(guò)高等教育具有良好抱負(fù)的愛(ài)國(guó)青年，而其他層次的人群難免會(huì)忽視紅色文化的熏陶，在思想中無(wú)法被引起足夠的重視。算法推薦在紅色文化傳播應(yīng)用過(guò)程中所產(chǎn)生的問(wèn)題，表面上看起來(lái)是無(wú)關(guān)緊要的，但是從一開(kāi)始它的價(jià)值觀點(diǎn)就出現(xiàn)問(wèn)題。以流量為審批標(biāo)準(zhǔn)，以利潤(rùn)為主導(dǎo)，只在乎利益的驅(qū)動(dòng)而忽視價(jià)值觀的重要性，最終出現(xiàn)“劣幣驅(qū)逐良幣”，用戶受制于“信息繭房”當(dāng)中。

三、優(yōu)化動(dòng)向：正確解決算法推薦視域下的紅色文化傳播阻礙

面對(duì)算法推薦對(duì)紅色文化傳播所造成的阻礙，文化傳播者本身和媒體軟件平臺(tái)都應(yīng)該反思算法推薦的本質(zhì)。算法推薦最初誕生的意義在于為人們提供更便捷的信息內(nèi)容推送服務(wù)，是人類社會(huì)科技和人文不斷進(jìn)步的體現(xiàn)。算法技術(shù)對(duì)于紅色文化傳播來(lái)講是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。能否消除算法推薦所引發(fā)的各類現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，成了化挑戰(zhàn)為機(jī)遇的關(guān)鍵一環(huán)。在此意義上，有效整合優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、高質(zhì)量傳播紅色文化和重構(gòu)紅色文化話語(yǔ)權(quán)，為紅色文化創(chuàng)建良好的輿論環(huán)境，實(shí)現(xiàn)工具理性與價(jià)值理性的統(tǒng)一，成為紅色文化智能化傳播的優(yōu)化策略。因此，在算法推薦的助力下紅色文化傳播還需要關(guān)注以下幾個(gè)方面。

（一）克服過(guò)度零碎，有效整合優(yōu)質(zhì)內(nèi)容

美國(guó)學(xué)者凱斯·桑斯坦認(rèn)為，信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位，“我們只聽(tīng)我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域”［11］。智媒體時(shí)代信息呈爆炸式增長(zhǎng)，人們沉浸在海量碎片信息中，也會(huì)出現(xiàn)碎片化的信息，使人難以深入地思考和記憶的現(xiàn)象。［12］算法推薦應(yīng)用在紅色文化傳播過(guò)程中，“投其所好”向用戶推薦經(jīng)常看、喜歡看的內(nèi)容，以此來(lái)迎合用戶偏好，這就使得紅色文化內(nèi)容被割裂、紅色文化傳播方式碎片化。因此，為提高紅色文化的可讀性和增強(qiáng)用戶的興趣點(diǎn)，規(guī)避算法推薦機(jī)制的局限性，需要從不同的角度并且有針對(duì)性地制定策略。

第一，技術(shù)調(diào)整：優(yōu)化紅色文化融入算法推薦的技術(shù)渠道。算法推薦作為一種信息技術(shù)處理形式，其發(fā)揮作用的關(guān)鍵構(gòu)成因素就是技術(shù)。在技術(shù)處理的過(guò)程中容易產(chǎn)生價(jià)值理性缺失的困境，使算法推薦機(jī)制具有一定的局限性。“任何一種有目的的傳播活動(dòng)都希望取得良好的傳播效果。”［13］因此，針對(duì)目前算法推薦技術(shù)的困境與局限，正確的做法不是躲在“技術(shù)中立論”背后裝看不見(jiàn)，而是應(yīng)該主動(dòng)應(yīng)對(duì)、積極反思并及時(shí)調(diào)整技術(shù)方案。正如習(xí)近平總書(shū)記所強(qiáng)調(diào)，“要以技術(shù)對(duì)技術(shù)，以技術(shù)管技術(shù)，做到魔高一尺、道高一丈”［14］。一方面，在排序精選技術(shù)層級(jí)上，算法推薦要將紅色文化按照一定的熱度和品質(zhì)進(jìn)行排序整合，并按照該排序向用戶展示最終結(jié)果，比如搜索引擎推薦紅色文化熱點(diǎn)主題排序、紅色文化網(wǎng)站瀏覽咨詢排序、紅色故事會(huì)榜單排序等等；另一方面，在檢索過(guò)濾技術(shù)層級(jí)上，算法推薦要通過(guò)與紅色文化建立內(nèi)容索引樹(shù)等方式，對(duì)紅色內(nèi)容進(jìn)行檢索、過(guò)濾，形成用戶偏好的結(jié)果，比如紅色文化關(guān)鍵詞過(guò)濾，自動(dòng)識(shí)別敏感詞匯等等；在調(diào)度決策技術(shù)層級(jí)上，數(shù)字平臺(tái)及系統(tǒng)要按照有限的資源配置來(lái)制定分配策略，通過(guò)判斷多維度的影響因素自動(dòng)提供宣傳紅色文化傳播的最優(yōu)路線或者最短時(shí)間等決策結(jié)果信息。

第二，內(nèi)容適配：建構(gòu)適合算法化紅色文化傳播的話語(yǔ)形式。新媒體中“即時(shí)發(fā)布”“內(nèi)容再造”“裂變式傳播”等特性，一定程度上滿足了用戶展示自我和自由表達(dá)的需求，以個(gè)性化的方式將網(wǎng)絡(luò)中傳播的文字、表情、句式貼上自己獨(dú)特的表情，進(jìn)而解構(gòu)規(guī)范化的話語(yǔ)表達(dá)結(jié)構(gòu)。［15］因此，建立完善的紅色文化數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫(kù)，自然就需要構(gòu)建出適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)環(huán)境的紅色文化傳播的話語(yǔ)表現(xiàn)形式。紅色文化傳播者必須在算法推薦的領(lǐng)域中正確、清楚地描述紅色文化的內(nèi)容或者其他要素。一是要在文本語(yǔ)言類傳播平臺(tái)運(yùn)用自然語(yǔ)言進(jìn)行紅色文化傳播。所謂自然語(yǔ)言就是指日常生活中的語(yǔ)言，一般用于簡(jiǎn)單的紅色內(nèi)容描述，最大的優(yōu)點(diǎn)便是容易被理解，適用紅色文化內(nèi)容大眾化傳播。二是要運(yùn)用數(shù)字化、可視化的新媒體傳播方式。將紅色文化凝聚成數(shù)字形態(tài)更有利于算法推薦技術(shù)的直接運(yùn)用，方便集中整合、篩選以及優(yōu)化功能的具象體現(xiàn)。三是要豐富紅色文化主題內(nèi)容的表現(xiàn)形式。適合算法化的紅色文化不能被局限于某一種類別，重點(diǎn)在于滿足不同人群的形式需求，從而為算法推薦提供足夠的資源支撐，在合理調(diào)配內(nèi)容的同時(shí)兼顧多個(gè)算法推薦平臺(tái)的紅色文化推送，真正有效地使算法化融入到紅色文化的內(nèi)容構(gòu)建當(dāng)中。

第三，平臺(tái)搭建：拓展紅色文化傳播融入算法推薦的網(wǎng)絡(luò)載體。綜合運(yùn)用多種媒體資源，統(tǒng)籌各方力量推動(dòng)紅色文化傳承創(chuàng)新，已經(jīng)成為推進(jìn)大眾了解紅色文化、傳播紅色精神的客觀要求。在騰訊QQ、微博、微信、抖音、B站、小紅書(shū)等社交軟件平臺(tái)中，網(wǎng)絡(luò)媒體逐漸成為重要的且具有廣泛傳播力的中介載體，通過(guò)影響自己的社群用戶輻射到大眾群體，催生出一次又一次的文化傳播熱潮。目前紅色文化傳播平臺(tái)大多數(shù)仍然集中在主流媒體和官方平臺(tái)，因而網(wǎng)絡(luò)載體的拓展空間巨大，無(wú)論是打造出專屬紅色文化營(yíng)銷號(hào)的模式，還是自媒體博主以新穎的方式在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)傳播紅色文化的模式，都具有獨(dú)特可操作性和實(shí)踐性，發(fā)展前景良好。拓展網(wǎng)絡(luò)載體應(yīng)從人類思維的角度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，建立以人為本、以全面精準(zhǔn)為追求、以結(jié)構(gòu)重構(gòu)為入口、以真實(shí)性為底線的傳播基本價(jià)值觀。在紅色文化傳播過(guò)程中應(yīng)促使主流媒體適應(yīng)算法、擁抱算法，人工把關(guān)輔助算法，在面對(duì)鋪天蓋地的紅色文化內(nèi)容時(shí)，必須要保持獨(dú)立思考，去偽存真，定期梳理自己的紅色知識(shí)體系。

（二）官方嚴(yán)格把關(guān)，高效傳播紅色文化

算法推薦強(qiáng)調(diào)“受眾本位”“人人都可發(fā)聲”，使得紅色文化宣傳主體多樣化、傳播渠道多元化、傳受雙方對(duì)接關(guān)系復(fù)雜化、專業(yè)性參差不齊。傳統(tǒng)媒體主導(dǎo)的信息傳播和接受方式被顛覆，讓紅色文化傳播更趨于大眾化、全民化。正是這種“去中心化”的傳播模式，使紅色文化內(nèi)容可能會(huì)出現(xiàn)低質(zhì)量、“無(wú)營(yíng)養(yǎng)”的部分。因此，為提高紅色文化的質(zhì)量，在對(duì)紅色資源挖掘和紅色文化傳播的過(guò)程中，需要從強(qiáng)化中心地位、加強(qiáng)人工把關(guān)機(jī)制、提高傳播者素養(yǎng)方面展開(kāi)。

第一，將紅色文化傳播處境于主流媒體范圍內(nèi)的“邊緣化”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸行幕薄＜t色文化是先進(jìn)文化，是中國(guó)共產(chǎn)黨人的政治標(biāo)識(shí)，凝聚共產(chǎn)黨人的人民情懷。因此，強(qiáng)化紅色文化在主流媒體的中心地位就顯得尤為重要。一是要強(qiáng)化紅色文化在主流媒體當(dāng)中的主導(dǎo)作用，認(rèn)真打造出符合主流媒體段位的精致紅色作品。在紅色文化內(nèi)容的傳承中兼顧創(chuàng)新，突破性地挖掘紅色資源精神內(nèi)涵，反復(fù)打磨，注重情感注入、語(yǔ)言藝術(shù)、形式創(chuàng)新，引導(dǎo)觀眾與紅色資源產(chǎn)生共鳴。二是要?jiǎng)?chuàng)新傳播機(jī)制，不斷強(qiáng)化用戶思維。在算法推薦成為網(wǎng)絡(luò)媒體傳達(dá)信息的熱門渠道條件背景下，媒體融合進(jìn)入深度發(fā)展時(shí)期，主流媒體不僅要確保內(nèi)容的權(quán)威可信，還要保證紅色文化傳播方式的創(chuàng)新性。紅色文化的內(nèi)容和傳播方式受到用戶的承認(rèn)和推崇，它的中心地位自然難以被動(dòng)搖。三是要發(fā)揮主流媒體的本體優(yōu)勢(shì)，牢牢把握輿論場(chǎng)的主導(dǎo)權(quán)。提高紅色資源的傳播質(zhì)效，合理運(yùn)用算法推薦技術(shù)向大眾傳輸有關(guān)紅色文化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，更有利于穩(wěn)固紅色主體精神的核心站位。

第二，將算法推薦的審核機(jī)制從“單一機(jī)器審核制”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭斯ず椭悄茈p重審核制”。作為媒體必須有正確的掌握，作為媒體人必須有明確的認(rèn)識(shí)，在把關(guān)和弘揚(yáng)紅色文化傳播過(guò)程當(dāng)中發(fā)揮出應(yīng)有的作用。互聯(lián)網(wǎng)的傳播特性導(dǎo)致傳者與受者的界限模糊，傳統(tǒng)的把關(guān)人角色弱化，個(gè)性化推薦中算法技術(shù)充當(dāng)了主要把關(guān)人的角色。［16］把關(guān)的主要權(quán)力由人工審核轉(zhuǎn)向算法技術(shù)，自然也會(huì)出現(xiàn)許多容易被機(jī)器技術(shù)忽視的把關(guān)漏洞。首先，在媒體平臺(tái)層面，盡管算法技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)的核心技術(shù)，最為重要的算法核心技術(shù)掌握在平臺(tái)背后的企業(yè)手中，但在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的信息交互當(dāng)中，用戶有資格知道這些數(shù)據(jù)會(huì)被誰(shuí)得到以及這些數(shù)據(jù)會(huì)被如何利用，所以，個(gè)性化文化內(nèi)容推薦平臺(tái)的算法在原則上應(yīng)該保持透明公示的狀態(tài)。其次，在用戶控制自己的素質(zhì)教養(yǎng)方面，目前部分用戶對(duì)算法推薦的運(yùn)行方式不了解，因此，對(duì)個(gè)人素養(yǎng)進(jìn)行正確合理地“把關(guān)”非常有必要。最后，在政府法律監(jiān)管層面，智能算法推薦相關(guān)法律法規(guī)不夠完善、相對(duì)滯后，網(wǎng)絡(luò)文化傳播立法層次模糊，傳統(tǒng)的法律在監(jiān)管算法推薦上也表現(xiàn)出諸多的不適應(yīng)。因此，要加強(qiáng)算法技術(shù)治理與算法治理管控，強(qiáng)化監(jiān)管能力、強(qiáng)化行業(yè)規(guī)范，完善網(wǎng)絡(luò)空間立法，全面落實(shí)依法治網(wǎng)。紅色文化的傳播本就屬于較為嚴(yán)格的范疇，帶有一定的政治色彩，網(wǎng)絡(luò)更不是“法外之地”。

第三，將算法推薦媒體平臺(tái)的培育重點(diǎn)從“以數(shù)量為主”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙运仞B(yǎng)為主”。算法終究只是一道程序而已，對(duì)于內(nèi)容的審核有著一套固定的標(biāo)準(zhǔn)，這也導(dǎo)致其無(wú)法做到面面俱到。算法推薦可能會(huì)導(dǎo)致有些敏感詞匯被通過(guò)進(jìn)而傳達(dá)到用戶手中，使用戶接收到錯(cuò)誤的思想觀念。因此，算法推薦媒體平臺(tái)的培育重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榕嘤浇樗仞B(yǎng)為主。一方面，用戶總是主動(dòng)地選擇自己所偏好的和所需要的媒介內(nèi)容，如果用戶的個(gè)人素質(zhì)和媒介素養(yǎng)較高，無(wú)論是高質(zhì)量的紅色文化內(nèi)容，還是低價(jià)的娛樂(lè)八卦新聞，用戶都會(huì)嚴(yán)格把關(guān)，選擇性進(jìn)行閱讀，要想順利進(jìn)入受傳者的大腦儲(chǔ)存起來(lái)，還必須經(jīng)過(guò)先擇性記憶披沙揀金、選優(yōu)擇華的再“過(guò)濾”。［17］另一方面，傳播者也需要認(rèn)識(shí)到自己的職責(zé)。算法即使是智能化產(chǎn)物，依舊是以使用者的偏好為中心。當(dāng)用戶個(gè)人的選擇標(biāo)準(zhǔn)得到嚴(yán)控時(shí)，在算法技術(shù)的加持下，信息的生產(chǎn)與分發(fā)更具針對(duì)性，為特定的用戶推送高質(zhì)量、高標(biāo)準(zhǔn)、高水平的紅色文化內(nèi)容。要想維持紅色文化在用戶群體之間的權(quán)威性、優(yōu)選性和可信度，文化傳播者和媒體軟件平臺(tái)都要大力培育信息素養(yǎng)，樹(shù)立智能思維，提高對(duì)算法技術(shù)的掌控能力，提升對(duì)算法技術(shù)的運(yùn)用能力，增強(qiáng)對(duì)異質(zhì)文化內(nèi)容敏銳辨識(shí)，進(jìn)而有效促進(jìn)紅色文化話語(yǔ)入心、入腦。

（三）跳脫“信息繭房”，拓展紅色文化權(quán)重

算法推薦正成為信息流通領(lǐng)域新的技術(shù)范式，但隨之而來(lái)引發(fā)了“信息繭房”。如何通過(guò)技術(shù)本身的優(yōu)化和完善進(jìn)行“破繭”，是紅色文化傳播過(guò)程中的一項(xiàng)重要的任務(wù)，為了提高紅色文化在各種媒介中的傳播效率并拓展紅色文化權(quán)重，可以從以下幾個(gè)方面推進(jìn)。

第一，完善信息推薦機(jī)制，調(diào)適優(yōu)先推送順序。在信息推薦機(jī)制當(dāng)中，系統(tǒng)推薦的內(nèi)容越多，相關(guān)的內(nèi)容也會(huì)因此增加。不幸的是，瀏覽者讀到的內(nèi)容都是一類題材。從題材的角度來(lái)說(shuō)，表面看閱讀量在增加，事實(shí)上知道的東西越來(lái)越少，思維變得越來(lái)越窄。隨著娛樂(lè)信息的火爆和引人注目的“標(biāo)題黨”的崛起，系統(tǒng)跟隨大數(shù)據(jù)流量顯示的結(jié)果分析，自然而然地向新用戶首先推薦娛樂(lè)內(nèi)容，這就造成了一部分紅色文化用戶的潛在流失，信息推薦機(jī)制把他們困在“娛樂(lè)圈”。有學(xué)者指出，算法看似是中性且不帶感情的，但實(shí)際上它的“每一行代碼、每一個(gè)界面，都代表著選擇，都意味著判斷，都承載著價(jià)值”［18］。無(wú)論是短視頻平臺(tái)，還是網(wǎng)絡(luò)潮流信息分享平臺(tái)，對(duì)用戶尤其是新用戶的信息推薦，不能單獨(dú)依據(jù)平臺(tái)自身的數(shù)據(jù)熱度進(jìn)行單方面推送，這樣對(duì)于本就受關(guān)注度較小的紅色文化信息板塊是極其不公平的。應(yīng)該通過(guò)合理的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)渠道，總結(jié)分析用戶在紅色文化以及其他主流文化的關(guān)注度和總瀏覽量，優(yōu)先推送具備培育民族精神功能的紅色文化內(nèi)容，這不僅是國(guó)家對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)傳播紅色正能量話題的要求，更是算法推薦機(jī)制下媒體公司所應(yīng)該具有的基礎(chǔ)社會(huì)責(zé)任感。

第二，對(duì)象特征精準(zhǔn)識(shí)別，拓展信息供給主體。算法推薦是以興趣為保障的，將紅色文化強(qiáng)行加入到算法池當(dāng)中必然會(huì)使“繭房效應(yīng)”增強(qiáng)，因而，增強(qiáng)紅色文化在算法環(huán)境下的趣味性就很有必要。首先可以將紅色文化內(nèi)容進(jìn)行符合時(shí)代潮流的包裝，改變說(shuō)教式的紅色文化輸出方式，增強(qiáng)內(nèi)容與用戶之間的互動(dòng)從而調(diào)動(dòng)受傳者的興趣；除此之外，利用現(xiàn)有的媒介條件進(jìn)行有效宣傳，利用大數(shù)據(jù)篩選出比較受大眾歡迎的紅色文化內(nèi)容類型，從“繭房”內(nèi)部出手，助力用戶逐漸適應(yīng)不同風(fēng)格的紅色文化。精準(zhǔn)識(shí)別是引起用戶閱讀興趣的重要環(huán)節(jié)之一，借助算法工具的分析功能，挖掘紅色文化瀏覽數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，對(duì)用戶進(jìn)行深層次解讀，從而用戶的個(gè)性特征和內(nèi)在的信息需求，為精確的信息投喂提供數(shù)據(jù)支撐。要想達(dá)到滿足用戶個(gè)性需求的目的，必須通過(guò)官方平臺(tái)的流量引進(jìn)加持，營(yíng)造主流紅色文化學(xué)習(xí)氛圍，熱捧主旋律意識(shí)形態(tài)“熱搜”話題，重新搭建算法推薦“內(nèi)容池”的配比，迅速搶占個(gè)性化文化內(nèi)容的主要陣地，有效破解“信息繭房”造成的信息供給主體單一化。以創(chuàng)新為剛，以精準(zhǔn)為導(dǎo)向，打造一個(gè)大眾喜聞樂(lè)見(jiàn)的文化內(nèi)容信息供給平臺(tái)，助力互聯(lián)網(wǎng)用戶破除自身狹隘的網(wǎng)絡(luò)舒適區(qū)。

第三，主流價(jià)值精準(zhǔn)引導(dǎo)，強(qiáng)化主流意識(shí)形態(tài)認(rèn)同。“網(wǎng)絡(luò)已是當(dāng)前意識(shí)形態(tài)斗爭(zhēng)的最前沿。”［19］網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)多元化、可控性的特點(diǎn)對(duì)算法推薦平臺(tái)推出新的要求，積極培育網(wǎng)絡(luò)空間的“意見(jiàn)領(lǐng)袖”，使其在信息傳播過(guò)程中成為具有影響力的中介角色，牢牢掌握話語(yǔ)權(quán)，從而壯大正面宣傳的聲量，強(qiáng)化主流意識(shí)形態(tài)認(rèn)同。［20］面向人工智能算法平臺(tái)，紅色文化具有其自身的影響力和感染力，意識(shí)形態(tài)色彩強(qiáng)烈。跳脫“信息繭房”的重要環(huán)節(jié)與算法推薦存在的鮮明的價(jià)值負(fù)載性密切相關(guān)，讓用認(rèn)同紅色文化，在接觸到的智能媒體當(dāng)中感受到紅色主流精神的熏陶，算法推薦系統(tǒng)自然會(huì)有偏向性地為用戶提供有關(guān)這方面的內(nèi)容資源。

四、結(jié)語(yǔ)

紅色文化是中共產(chǎn)黨帶領(lǐng)人民在革命、建設(shè)和改革的實(shí)踐中創(chuàng)造、積累起來(lái)的先進(jìn)文化，具有深厚的歷史底蘊(yùn)、鮮明的時(shí)代特征、廣泛的社會(huì)基礎(chǔ)。隨著人工智能技術(shù)不斷嵌入社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程，算法已經(jīng)成為影響人類生活的重要因素。雖然算法的權(quán)力、規(guī)制與倫理問(wèn)題引起了廣泛的重視，但其影響并重塑社會(huì)秩序的“黑箱”仍需要不斷打開(kāi)。文化是民族生存和發(fā)展的重要力量，是一個(gè)國(guó)家和民族的靈魂，文化認(rèn)同是最深層次的認(rèn)同，文化認(rèn)同問(wèn)題解決了，對(duì)偉大祖國(guó)、對(duì)中華民族、對(duì)中國(guó)特色社會(huì)主義道路的認(rèn)同才能鞏固。［21］而紅色文化作為中國(guó)特色社會(huì)主義文化的組成部分，更需要發(fā)揮紅色文化的精神力量和鑄魂育人的功能，實(shí)現(xiàn)紅色文化的創(chuàng)新發(fā)展和創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。因此，進(jìn)入新時(shí)代，要優(yōu)化算法技術(shù)在紅色文化傳播中運(yùn)用策略，用黨的偉大成就激勵(lì)人，用黨的優(yōu)良傳統(tǒng)教育人，用黨的成功經(jīng)驗(yàn)啟迪人，用黨的歷史教訓(xùn)警示人，為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家、全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興貢獻(xiàn)智慧力量。

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［21］習(xí)近平.關(guān)于社會(huì)主義政治建設(shè)論述摘編［M］.北京：中央文獻(xiàn)出版社，2017.

To Explore the Dissemination Path of Red Culture in the Context of Algorithmic Recommendation

Liu Kaiyuan， Zhang Yuan， Dondana Yermaik

Abstract： Red culture is an advanced culture with Chinese characteristics created by the Chinese Communists， advanced personnel and the masses during the revolutionary war years， and contains a rich revolutionary spirit and heavy historical and cultural connotations. As an important mainstream ideological subject， the red culture connects the struggle history and contemporary practice of the Chinese people led by the CPC. At present， algorithmic recommendation has dominated the dissemination of information on the Internet， the integration process of red culture and algorithmic recommendations also faces practical difficulties such as some users easily misunderstood by fragmented red cultural content， some platforms reducing the proportion of red cultural content dissemination， and some groups finding it difficult to break out of the online comfort zone and ignore red cultural content. In order to achieve the full-media and comprehensive dissemination of red culture， it is urgent to make use of the new communication ecology and the empowering role of algorithmic recommendations to create a favourable public opinion environment for red culture by effectively integrating high-quality content， high-quality dissemination of red culture and reconstructing the discourse of the red culture.

Key words： algorithmic recommendation; red culture; connection; information cocoon

［責(zé)任編輯：熊文瑾］