智能推薦算法賦能網絡輿論生態治理的邏輯理路與風險省思

關鍵詞：智能推薦算法；網絡輿論生態；協同治理

中圖分類號：G206；C912.63 文獻標識碼：A doi:10.3969/j.issn.1009-6922.2025.05.003

文章編號：1009-6922（2025）05-24-10

智能推薦算法并非傳統意義上簡單的計算工具，而是“通過數據、算法和算力的復雜組合而動態建構起信息供給與用戶需求之間的個性化適配關系\"[］的高效算法技術。作為數據信息資源合理配置的新型技術范式，智能推薦算法為網絡社會的輿論“生態轉向”提供了新的治理路徑、打開了新的治理空間。當前，互聯網已經成為意識形態爭奪、思想輿論斗爭的前沿陣地。為充分發揮主流價值的正能量作用，確保網絡意識形態安全，習近平總書記在黨的二十屆三中全會上強調：“要加強輿論引導，有效防范化解意識形態風險。”[2]《中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》對“健全網絡綜合治理體系\"[3]進一步系統部署，深刻彰顯了黨和國家對于網絡意識形態安全的高度重視。因此，透視智能推薦算法對網絡輿論生態治理的價值影響，審視智能推薦算法在網絡輿論生態治理過程中產生的風險隱憂，提出智能推薦算法賦能網絡輿論生態治理的優化進路，對于網絡空間的清朗凈化、網絡安全的維護鞏固具有重要現實意義。

一、智能推薦算法賦能網絡輿論生態治理的邏輯理路

一般而言，智能推薦算法是以信息過濾技術為底層邏輯的技術運行，主要涵蓋數據整合、用戶分析、內容分發、趨勢研判等幾個模塊。智能推薦算法的技術賦權能夠重塑數據信息的傳受方式、提升數據信息的利用效率，繼而通過精準畫像-精細整合-精心設制-精準研判等運行邏輯，于不同維度為網絡輿論生態治理賦能助力。

（一）精準畫像：洞悉網絡與論主體的群體表征

數字化時代，智能推薦算法憑借數據分析和機器學習的技術優勢，通過對數據信息的結構化處理和關聯性計算，及時了解和掌握網絡輿論主體的思想動態和個性需求，進而為與之推薦相適配的信息內容奠定基礎。一方面，智能推薦算法對數據信息的結構化處理能及時捕捉網絡輿論主體的思想動態。對數據信息的廣泛采集與全面分析是把握主體思想動態的基石。智能推薦算法主要是將網絡輿論主體于網頁上的瀏覽點擊頻次、觀看停留時長、點贊評論數量、消費行為記錄等基本信息進行科學化聚類、關鍵詞提取、符號化處理，進而以圖像化、可視化、立體化的形式呈現網絡輿論主體的思想軌跡和行為表征。對于那些算法機器難以自動識別的信息來源，推薦算法技術通常是以加注標簽的方式先將非結構化數據分解為可識別的字符串或字節序列，“對數據進行去冗、補缺以及脫敏，厘清海量數據的非線性關系，再經過重新整理、科學聚類、驗證解析、建模分析等程序”[4]，探尋出數據信息的演化規律，及時捕捉網絡輿論主體的整體思想動態。另一方面，智能推薦算法對數據信息的關聯性計算能夠精準把握網絡輿論主體的個性需求。如果說數據信息的采集處理是實現推薦算法內容定制分發的前提基礎，初步明晰網絡輿論主體的思維動向，那么數據信息的計算分析則是確保推薦算法內容供需平衡的關鍵步驟，能夠深度把握網絡輿論主體的切實需求。推薦算法技術中關聯計算的優勢就在于能夠從大量的數據信息集合中提取明顯的頻繁項集和有價值的關聯子集，“在自然語言處理技術（NLP）和神經網絡架構的支撐下，通過聚合全網文本、有效抓取信息、自動計算語義\"[5]評估出視覺無法直接感知到的思想邏輯和行為動態，解析出網絡輿論主體的普遍需求和特殊需要。這種對于數據信息的深度計算和結構分析，有助于實現信息內容的定制化推送、個性需求的精準性滿足。

（二）精細整合：揭露網絡輿論謠言的虛偽真相

網絡輿論謠言主要通過斷章取義、歪曲解讀、混淆視聽等方式傳遞錯誤信息、誤導公眾認知，互聯網的出現則為輿論謠言的滋生和傳播提供了“溫床”，謠言以高裂變的增長能力和倍數級的增長速度擾亂著整個網絡空間的運行秩序。智能推薦算法在大數據和云計算的加注下，憑借強大的信息整合能力和超強計算能力，能夠將海量信息進行標簽化歸類和規模性分析，進而揭露網絡輿論謠言的虛偽真相，遏制網絡輿論謠言肆意傳播。其一，智能推薦算法能夠通過關鍵詞標簽聚類識別網絡輿論謠言風險。遏制網絡輿論謠言傳播的關鍵就是提前識別風險生成。智能推薦算法的核心機理是抓住用戶對象的切實需求，進而提供個性化服務推薦。同樣，當把網絡輿論謠言作為對象，要想了解網絡輿論謠言的演變狀況，就需要“借助信息傳播模型中信息擴散關鍵點來識別網絡謠言”[6]，并對關鍵詞自動標簽化予以“備案”，便于需要時隨時調取。這種通過關鍵詞聚類過濾的方法能夠準確提取輿論謠言的典型特征，有效破解信息過載、數據泛濫的搜索難題，避免網絡輿論謠言快速演變為網絡輿情事件，進而對引發公共安全風險起到一定的緩沖預防作用。其二，智能推薦算法能夠借助規模化文本解析剖釋網絡輿論謠言真相。智能推薦算法可以依托龐大的數據庫進行信息比對，或是從數據庫調取官方媒體、政府機構發布的信息來源驗證內容真偽，或是通過對比相似內容的歷史表現判斷信息內容的可信程度，抑或是從用戶的信息反饋中對謠言風險進行預先識別…其共性都在于通過海量數據拓寬認知信息的渠道，通過規模化文本解析全方位地揭露網絡輿論謠言的真相。其三，智能推薦算法能夠依托定制化內容推送遏制網絡輿論謠言傳播。由于智能推薦算法本身自帶數據信息整合功能，經過關鍵詞設定和主要內容過濾，再由標簽化整理分類，可以建立網絡謠言有害信息數據庫，便于對標輿論謠言實現定制化內容駁斥。在這一過程中，智能推薦算法可以同樣采用“帶節奏”“蹭熱點”的傳播方式，在短時間內密集推送主流價值信息，將網絡輿論話題擴展為熱點公共議題，進而達到影響輿論導向的目的，形成正向網絡輿論氛圍，遏制網絡輿論謠言傳播。

（三）精心設制：實現網絡輿論內容的定向引導

智能推薦算法這一新興技術范式的出現顛覆了傳統信息傳播格局和內容分發方式，能夠有效緩解信息過載危機和受眾信息焦慮。它能夠根據不同主體的需求特征精設議題，輸送定制化內容，建構起用戶與信息的適配關系，進而在滿足主體個性化需求的基礎上，實現網絡輿論內容的定向引導。其一，基于內容原則的推薦算法能夠通過推送中華優秀傳統文化內容釋放正能量。正能量的網絡輿論氛圍是推進網絡輿論生態治理的關鍵環境參數。五千多年的中華優秀傳統文化蘊涵深厚道德理念和價值規范，其中“自強不息”“推己及人”“利濟蒼生”“與人為善”等向上向善的思想是改善社會風氣的重要進步力量。推薦算法可以借助算法的運行規則和傳播優勢，改變信息內容的呈現概率和搜索順序，將中華優秀傳統文化內容優先推送給網絡用戶，以弘揚時代主旋律，使正能量充盈網絡輿論空間。其二，基于用戶原則的推薦算法能夠通過推送網絡趣緣文化賦能主體發展。智能推薦算法實現了信息傳播從“傳者本位”向“用戶中心”的轉變，契合了公眾自我意識覺醒的需要，充分凸顯了人的主體性存在。基于用戶原則的推薦算法能夠通過相似度加權計算推送網絡趣緣文化，吸引趣緣群體聚合，改變傳統個體原子化的社會生存狀態，滿足個體多元化的交往需求。而針對性的信息推薦也降低了信息獲取的時間成本，自由可支配時間的增多使得個體有更多的時間進行自我提升和全面發展。這在滿足主體興趣需要的同時，為主體自由全面發展創造了有利條件，繼而為培養高素質的網絡輿論主體奠定了基礎。其三，基于關聯原則的推薦算法能夠通過傳播社會先進文化引導輿論熱點。傳統媒體語境下的輿論引導偏向于灌輸式、粗放式的單向傳播，因忽略受眾的思想偏好和行為習慣而難以取得良好實效。智能推薦算法可以利用自帶的“強關聯”聚類優勢，基于大數據的追蹤監控，及時捕捉網絡輿論熱點話題，實現對用戶注意力的收編和型塑。在這一過程中，推薦算法可以利用社會主義先進文化的思想觀點回應網絡社會的爭議問題、正向引導網絡輿論熱點話題，通過針對性的疏解和引導搶占網絡輿論制高點，遏制錯誤信息的蔓延。

（四）精準研判：降低網絡輿論事件的生發頻率

網絡輿論事件的持續發酵是危害網絡安全、影響社會穩定的重要因素。避免網絡輿論熱點事件演化為網絡輿情風險的關鍵就在于提前捕捉引發輿情的潛在風險點，做好網絡輿情信息的實時監測。“誰掌握了數據，誰就掌握了主動權。\"7智能推薦算法憑借龐大的數據信息系統和精準識別體系，能夠快速生成輿情報告，把握網絡輿論事件演化的基本特征，進而及時防止輿論熱點擴散，有效化解輿論危機。一方面，智能推薦算法能夠突破傳統經驗判斷，彌補網絡輿情定量分析缺陷。傳統網絡輿論事件的判定和監控主要由輿論監管部門通過人工手動瀏覽網站平臺的方式分析網絡輿論的發展基調和演化方向，其具有明顯的遲滯性和片面性，不能全面反映網絡輿論的真實情況。智能推薦算法能夠自動收集用戶上網數據，通過對數據進行預處理和深清洗，以可視化圖表的形式呈現網絡輿情的演化特征和發展態勢。這種定量分析的數據處理模式彌補了質性研究在人為偏差、樣本不足等方面的局限，能夠更直觀、更準確地反映整個網絡輿情的動態變化。另一方面，智能推薦算法能夠預測輿情熱度走向，制定相應策略遏制風險蔓延。智能推薦算法對于輿論信息的實時監控和數據顯示，能夠精準定位輿論生成的時間節點、助推發酵的關鍵詞組、輿情突發的重要拐點，繼而根據圖表線條的基本走勢預測輿情熱度的演進方向。以數據驅動為基礎的科學預測極大提高了網絡輿情的準確識別，能夠較早預防輿情向更為惡劣的方向演化，進而預先制定輿情風險應對方案，不斷降低網絡輿論事件的生發頻率，為構建清朗安全的網絡輿論生態奠定良好基礎。

二、智能推薦算法賦能網絡輿論生態治理的異化風險

馬克思說：“在我們這個時代，每一種事物好像都包含有自己的反面。”[8智能推薦算法在賦能網絡輿論生態治理的同時，其所帶來的把關轉移、信息窄化、數據濫用、資本宰制等異化風險也在解構著網絡輿論生態治理的核心要素和基本變量，阻礙著清朗網絡空間的構建、主流價值效能的發揮。

（一）把關轉移：致使網絡輿論價值“導向偏航”

傳播學領域中，庫爾特·盧因在《群體生活的渠道》中提出著名的“把關人理論”，認為群體傳播信息過程中存在“門區”，“個人或團體充當把關人‘有權’在信息的‘進’和‘出’之間作出決定”[9]，并強調包含價值觀和信仰體系在內的意識形態對于把關人的決策力量產生著重要影響。隨著智能推薦算法在社會各個領域的彌散，把關權力的不斷讓渡實現了從“人工把關”向“算法把關”的切實轉變，由此所導致的“價值離場”和“精神空場”給網絡輿論生態治理帶來一定的沖擊與挑戰。一方面，智能推薦算法的非中立性影響主流價值的占比權重。傳統的把關主要通過專業人員嚴格把控信息的輸入與輸出，進而主導整個網絡輿論的價值導向和發展調性。智能時代的到來，傳統專業人員的把關地位不斷被弱化，智能推薦算法正被廣泛應用于信息生產和信息分發的全過程，并日益成為代替“人工審查”的新型“把關人”。但無論是受算法設計者價值立場、政治傾向的滲透，還是受算法使用者個性偏好、利益追求的裹挾，智能推薦算法的本質都“是由人的意向和人的能動性所創造出的產物”[10]，因而都不可避免地帶有明顯的意識形態屬性。這種非中立性的隱匿存在形成了意識形態領域的“過濾氣泡”，主流的和非主流的思想輿論并存嚴重擠壓了主流價值的占比空間，進而影響著信息內容的生發傳播和用戶個體的價值選擇，容易造成輿論價值導向偏離。另一方面，智能推薦算法的非透明性引發主流意識形態安全風險。或是出于知識產權保護目的，或是為了掩蓋非法競爭行為，抑或由于算法本身的復雜運算過程，智能推薦算法輸入和輸出的底層邏輯始終無法得到完全公開披露。不透明的算法操作最直接的表現就是普通公眾和算法設計者、平臺經營者所擁有的數據信息嚴重不對等。這種“算法黑箱”的存在不僅嚴重侵犯了社會公眾的知情權、選擇權、決策權，損害了社會公眾獲取公共信息的基本權益，而且該漏洞一旦被不法分子、敵對勢力所利用，輕則擾亂網絡市場運營秩序，重則引發輿論混亂造成網絡意識形態安全風險，對國家安全和社會穩定都將產生不利影響。

（二）信息窄化：加劇網絡輿論群體“確認偏誤”

“確認偏誤”又稱“證實性偏見”，是指“人在遇到一個命題時只會傾向于接受支持這個命題的證據”[11]。智能推薦算法在協同過濾掉異質信息以滿足網絡輿論群體個性需求的過程中所產生的“過濾氣泡”和“信息繭房”也在不斷加劇網絡輿論群體的“確認偏誤”，引致網絡輿論主體思想行為發生嬗變。這種信息群的封閉性和排他性在某種程度上嚴重阻礙了網絡輿論生態的治理進程。一方面，智能推薦算法產生的“過濾氣泡”容易產生信息壓迫造成認知僵化。智能推薦算法主要依據受眾的精準畫像“投其所好”，以此提供個性化體驗增強受眾的信息黏性。雖然該舉措解決了信息過載、信息泛濫的難題，但由于用戶長期被同質化內容“精準投喂”，其主體性和能動性日漸被侵蝕，在潛移默化中受到算法的隱形規訓，最終淪為缺乏獨立思考的“符號人”和“工具人”。與此同時，信息群的封閉性隨著“過濾氣泡”的產生不斷被強化，受眾在相似內容的包圍下會產生強大的信息壓迫感，思維眼界也逐漸被窄化信息所遮擋，進而對所推薦信息內容呈現出“理所當然”

的心理認同。長此以往，網絡輿論群體將在算法的“規訓”下與外部世界脫節，不斷造成思維固化、認知僵化，網絡輿論生態治理的主體效能難以得到有效發揮。另一方面，智能推薦算法導致的“信息繭房”容易誘導群體極化并引發網絡暴力。智能推薦算法的信息內容分發代替了受眾對信息的自主海選，自主權的讓渡剝奪了受眾與異質信息接觸和差異比較的機會，使受眾成為信息內容的被動接收者，被長期禁錮在“信息繭房”之中。這就導致其他不符合算法內設準入條件的信息內容只能被排除在推薦體系之外，信息群的排他性使得趣緣點相似的同類群體快速聚合，更為重視同類群體的溝通交流而忽略他者群體的信息交互，“回音室效應”的反復回彈更是使主體自身的“確認偏誤”不斷被強化。由此，異質信息的長期拒斥容易制造對立情緒、擴大群體間的交流鴻溝，進而演化為極端情緒和極端行為，引發網絡暴力，擾亂網絡輿論空間秩序。

（三）數據濫用：危及網絡輿論空間\"公共安全”

數據是智能推薦算法的關鍵資產，智能推薦算法運行的基本邏輯就是在掌握海量數據信息的基礎上實現信息內容的精準分發。在這一過程中，數據信息的過度采集和濫用為網絡輿論生態治理埋下安全隱患。一方面，智能推薦算法對數據信息的過度采集侵犯了用戶個人隱私。數據采集是信息定制的基石，用戶要想得到高度適配的內容推送，勢必是以個人隱私的主動讓渡為前提，這就意味著信息定制即信息暴露。特別是在智能信息技術廣泛應用于人類生產生活各個領域的數字時代，個體在互聯網上的興趣偏好、活動軌跡、消費記錄等隱私內容均能夠被數據采集器或追蹤器實時監控。這在某種程度上導致大量的個人隱私陷人公共披露的數字全景監控風險之中，個體掉進“技術無意識”圈套，在數據世界里成為潛在的“透明人”。這種不正當的信息操縱不僅迫使隱私主體與隱私分離，導致個體私域被侵犯占有，而且嚴重擾亂數據信息的正常流通，危害網絡輿論空間的公共安全。另一方面，智能推薦算法的“大數據殺熟”造成資源分配不均。個性化推薦和精準化推送既是智能推薦算法的典型技術優勢，也是網絡輿論空間安全隱患的爆發根源。從本質上看，在算法基礎上設立的所謂個性化規則，其本身暗含著區別化對待和差異化管理，這種“標簽化”和“類別化”的劃分標準會造成認知上的偏見和行為上的歧視。“大數據殺熟”便是利用智能推薦算法所造成的經營者和用戶信息不對稱的數據漏洞套取超額利益的典型例證，這種由算法歧視帶來的價格歧視，對用戶的正當權益造成侵害，容易引發社會資源分配不均等不合理現象產生，嚴重擾亂整個數字經濟市場生態和網絡社會輿論空間的公共秩序。

（四）資本宰制：加速網絡輿論內容“失質失真”

馬克思曾言：“資本只有一種生活本能，這就是增殖自身。\"[12]智能推薦算法在資本邏輯的裹挾下通過統御議題設置、制造“虛假需要”以打破主流意識形態中心化信息傳播格局，占據信息市場實現注意力經濟。主流價值理念支配性地位的瓦解容易造成“劣幣驅逐良幣”，加速網絡輿論內容“失質失真”。一方面，資本統御下的議題設置容易陷入“唯流量論怪圈”，影響推薦算法內容的優質輸出。“流量”不僅是增強網絡輿論群體注意力、吸引力的關鍵參數，而且是平臺經營者增加利潤收入、擴展變現渠道的重要工具。在資本市場屬性和貨幣屬性的統御下，智能推薦算法從“受眾邏輯”變為“用戶思維”，將用戶的自主意識和個性需求置之高位，議題設置在流量邏輯的助推下置信息內容質量提升而不顧，一味地“投其所好”致使同質化內容重復推送而無止境地陷入“唯流量論怪圈”。互聯網時代，流量競爭和流量博弈作為常態化現象將長期存在，智能推薦算法下“用戶思維”的資本裹挾迫使議題設置不可避免地偏離社會主流意識形態的價值性與公共性。這在某種程度上違背了智能推薦算法設計的初衷，降低推薦內容的輸出質量，繼而影響網絡輿論主體的認知理念建構和價值觀念形塑。另一方面，資本操縱下的“虛假需要”容易造成“集體無意識狂歡”，降低推薦算法內容的真實效度。美國哲學家赫伯特·馬爾庫塞指出：“虛假需要”是指資本“為了特定的社會利益而從外部強加在個人身上的那些需要。”[13]他認為，人的需要是可以被制造出來的。在資本邏輯的裹挾下，推薦算法在生產、推薦符合受眾偏好的內容中會摻雜特定信息誘導用戶進行“自主性”選擇，使用戶掉入資本提前設定的“后真相”氛圍和意識形態陷阱之中，進而達到“取悅受眾心理”“馴化受眾思想”“攫取受眾利益”的目的。當技術邏輯被資本邏輯所宰制，推薦算法更多追求的是“意思”而不是“意義”、是“流量”而不是“價值”。這種“集體無意識狂歡”亂象的持續存在，不僅容易造成受眾束縛于算法構建的同質化“信息繭房”無法自拔，而且特定信息的長期推送會遮蔽事物本身的整體面貌，不斷降低推薦算法內容的真實效度和可信程度，在“馬太效應”的助推下整個網絡世界的信息生態都會受到不同程度的污染。

三、智能推薦算法賦能網絡輿論生態治理的優化進路

“每一種技術都既是包袱又是恩賜，不是非此即彼的結果，而是利弊同在的產物”[14]，智能推薦算法也毫不例外。因而，要正確認識智能推薦算法的利弊優劣，訴諸價值引領、素養培育、機制建立、制度規約等舉措加以改進，以充分發揮智能推薦算法的正向效應，營造風清氣正的網絡輿論空間。

（一）堅持主流價值引領，奠定網絡輿論環境發展基調

“每一種技術架構、每一行代碼、每一個界面，都代表著選擇，都意味著判斷，都承載著價值”[15]。推薦算法的偽中立性表明有效防范算法帶來的意識形態風險的根本路徑就是處理好算法技術理性和價值理性的共生平衡，要“用主流價值導向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導能力”[16]355，強化對推薦算法的“前置把關”。一是要用馬克思主義意識形態引導算法設計研發，錨定網絡輿論政治發展方向。技術是人類感官或身體功能的延伸，算法系統的背后是人，算法技術力量實際上是人本質力量的外在轉換，因而規制算法的本質指向人本身。這就需要堅持馬克思主義在意識形態領域的指導地位，對算法工程師和專業技術人員進行主流價值引導。通過在推薦算法設計、編碼這一源頭上確立正確的政治方向，有效降低推薦算法所帶來的意識形態風險。二是要將中華優秀傳統文化道德準則內嵌算法運轉流程，加強網絡輿論倫理規范建設。不論是“信息繭房”還是“數據濫用”，推薦算法產生的各類風險都指向算法背后的價值邏輯。這種由算法的不確定性和復雜性引發的一系列倫理問題，只有在道德正義的基礎上才能確保公平性和公正性。這就需要從中華優秀傳統文化中挖掘適用推薦算法程序運行的道德準則、道德觀點、道德標準，加強網絡輿論倫理規范建設。習近平總書記指出：“要加強網絡倫理、網絡文明建設，發揮道德教化引導作用，用人類文明優秀成果滋養網絡空間、修復網絡生態。\"[16]173繼而在道德力量的軟性約束下規范算法的技術應用，防范化解推薦算法隱藏的道德倫理風險隱患。三是要把社會主義核心價值觀植入算法，賦予網絡輿論公共價值理性。作為社會性的技術存在，推薦算法是滿足社會大眾個性化需求的新型信息分發模式，理應具備公共價值理性。社會主義核心價值觀既是凝聚民族精神、鑄就國家偉力的思想基石，也是社會評判是非曲直的價值標準。面對算法運行過程中出現的漏洞風險，要將社會主義核心價值觀植入算法的優化過程，不斷發揮社會主義核心價值觀對推薦算法的價值調適，賦予網絡輿論以公共價值理性，進而促使科技向上向善，確保網絡空間的和諧運轉。

（二）注重算法素養培育，提升網絡輿論主體駕馭能力

處于數字化生存的算法時代，每個人都是網絡輿論主體，如果個體過度依賴算法模型、過度沉溺算法推薦，就會逐漸淪為被操控的“算法囚徒”，消解自我主體意識和批判思考的能力。為此，習近平總書記明確指出：“要提高全民全社會數字素養和技能，夯實我國數字經濟發展社會基礎。”[17]注重算法素養培育既是網絡輿論主體跳出算法窠白對算法進行祛魅的最佳方式，也是避免因算法素養不高而出現危害網絡輿論生態行為的有效手段。一是要闡明智能推薦算法基本原理，提升網絡輿論主體認知水平。在信息爆炸的數字化社會，智能推薦算法已經成為滿足網絡輿論主體個性信息需求的重要技術方式。社會應該面向所有網絡輿論主體開展公益宣傳，普及推薦算法技術的相關知識，闡明推薦算法技術的運行原理，使網絡輿論主體了解推薦算法背后隱藏的技術邏輯。但這并不是要求所有主體都要像專業人員精準掌握算法技術的代碼編程和數據參數，而是要培養網絡輿論主體學習、適應新事物的能力，提升網絡輿論主體的技術素養和認知水平。二是要明晰智能推薦算法的潛在風險，培養網絡輿論主體的批判思維。作為新興技術范式，智能推薦算法具有“雙刃劍”效應。算法素養培育的一項重要內容就是讓網絡輿論主體全面認識、辯證看待智能推薦算法技術的積極影響和負面效應，明確算法技術于信息生發、內容傳播、輿情預測過程中的工具性輔助地位。通過培養網絡輿論主體理性分析和批判性思維，增強算法應用的主體性，避免陷入現代社會新的“技術利維坦”陷阱。三是要推進主動搜索與被動推薦有機結合，確保網絡輿論主體話語質量。雖然推薦算法在較大程度上方便了個體的信息獲取，但長期浸透在算法認為個體所需要的信息內容下會導致個體產生“信息偏食”和“價值偏差”。因而要鼓勵網絡輿論主體將主動搜索和被動推薦結合使用，通過對信息內容進行多視角、全方位的綜合研判，保證信息內容準確性和話語表達真實性，避免虛假錯誤信息擾亂網絡社會空間秩序。

（三）建立聯動協作機制，實現網絡輿論空間多元共治

為提高網絡綜合治理能力，營造清朗網絡輿論空間，要“形成黨委領導、政府管理、企業履責、社會監督、網民自律等多主體參與”[16]301的聯動協作機制，通過多元主體的合作共治，最大程度發揮治理效能。一是要堅持黨對網信工作的全面領導，把握網絡輿論空間治理的政治方向。中國共產黨是中國特色社會主義事業的領導核心，在算法規制、網絡治理中中起著方向引導、思想引領的重要作用。在黨的領導卜所進行的全局性頂層設計和系統化方案制定能夠明確算法技術應用的方向、標準、邊界，確定各階段網絡輿論生態治理的工作重點。二是要加強政府部門執行監管，確保網絡輿論空間治理的工作規范。作為執行和監管主體，政府要承擔起主體責任，做好數據、人才、宣傳方面的工作，推進網絡輿論生態治理。在數據信息管理方面，要加大信息公開力度，擴展推薦算法的內容貯備存量，進而建立算法數據分析平臺實時監測網絡輿情，快速捕捉輿論熱點和發展趨勢；在人才隊伍建設方面，要加大人才引進力度，提高人才待遇水平，吸納算法設計編程、網絡輿情分析等領域的專業人才，進而充實輿情管理隊伍力量，提升整個政府部門的網絡輿論生態治理能力；在算法規范宣傳方面，要健全完善算法規則標準，加大算法規范知識科普和普法宣傳力度，確保算法綜合治理工作的常態化和規范化。三是要注重媒介平臺把關引導，做好網絡輿論空間治理的風險管理。加拿大著名傳播理論家馬歇爾·麥克盧漢提出的“媒介即信息”理念，充分強調了媒介平臺與信息內容的重要關系。媒介平臺是網絡輿論生成和信息傳播的重要集聚地，要守住主流意識形態陣地，就必須處理好與媒介平臺協同共進的關系。媒介平臺應切實承擔起維持網絡秩序的社會責任，嚴格履行信息審核把關和傳播規范職責。通過建立完善算法用戶實名認證制度，加強對智能算法信息識別和內容推薦的監管，確保權威信息和主流價值占據主導地位，遏制意識形態風險滋生發酵和肆意蔓延。

（四）完善制度體系建設，確保網絡與論內容優質供給

網絡輿論生態上的問題，歸根結底是內容生產和信息把控上出了差錯。習近平總書記明確指出：“思想輿論領域大致有紅色、黑色、灰色‘三個地帶’。”[16]159如果不對算法內容嚴加管束，就容易造成“馬克思主義話語在網絡空間的高勢位引領不夠；網絡紅色地帶、黑色地帶和灰色地帶‘帶寬’失調\"[18]的現象。因而要用制度的剛性約束劃出算法內容生產的底線紅線，確保網絡輿論內容的優質供給。一是要建立健全算法審查機制，鞏固擴大網絡輿論內容“紅色地帶”。算法審查旨在揭示算法在設計研發的編碼流程、數據使用、應用場景是否遵循合法程序，以確保算法的公正性和安全性。數字化語境下，推薦算法技術逐漸被應用拓展于各個領域，出于不同的使用目的，其內在隱藏著諸多潛在風險。對于網絡輿論生態治理而言，首先要筑牢網絡意識形態安全防線。這就需要建立算法內容審核和分級管理機制，增強主流意識形態話語內容在算法池中的權重配比，對權威信息進行流量加持、疊加推薦，確保算法內容價值觀導向正確；進而借之以正能量、主旋律話語內容的結構性增長，樹立正確的網絡輿論風向標、引導網絡輿論話語走勢，鞏固擴大網絡輿論內容“紅色地帶”。二是要建立健全算法懲處機制，剔除打壓網絡輿論內容“黑色地帶”。由于流量邏輯和資本邏輯的裹挾以及算法技術存在的漏洞和罅隙，歷史虛無主義、新自由主義等有悖于馬克思主義科學真理的錯誤思潮的惡意滲透會嚴重影響網絡輿論生態。這就需要建立健全算法懲處機制，勘定推薦算法的應用邊界，對于利用算法技術漏洞操控內容生產的行為給予嚴厲懲戒，依法追究行政責任，構成犯罪的應當依法追究刑事責任。通過提高利用推薦算法技術的犯罪成本、加大對算法違法違規行為打擊力度，進而對算法數據庫中的不良信息和錯誤思潮嚴加剔除，持續壓縮網絡輿論內容“黑色地帶”，維護互聯網信息服務算法安全。三是要建立健全算法優化機制，積極爭取網絡輿論內容“灰色地帶”。處于“灰色地帶”的網絡輿論內容偏離主流意識形態價值方向，游離于“紅色地帶”和“黑色地帶”臨界點之間，具有搖擺性和不穩定性，是加強引導和積極爭取的重點對象。但由于算法技術仍處于“弱人工智能”狀態，還不能對“灰色地帶”相關內容進行精準識別，這就需要建立算法優化機制糾偏算法運行過程中的偏差，對在算法運行過程中發現的數據信息不健全、判斷標準不清晰、實施效果不理想等問題及時反饋并加以優化。通過彌合推薦算法的“技術裂痕”，進而準確劃分“灰色地帶”的閾限范圍，對其進行積極引導，不斷壯大“紅色地帶”主流思想輿論陣地。

習近平總書記指出：“當今時代，社會思想觀念和價值取向日趨活躍，主流的和非主流的同時并存，先進的和落后的相互交織，社會思潮紛紜激蕩。”[16]159作為具有網絡輿論屬性和社會動員能力的新型技術范式，智能推薦算法是營造風清氣正的網絡輿論氛圍、維護網絡意識形態安全的重要手段。網絡輿論生態治理，要充分發揮智能推薦算法在網絡輿論主體群像描繪、網絡輿論謠言本質揭露、網絡輿論內容定向引導、網絡輿論事件精準研判等方面的正向效應。與此同時，也要時刻警惕智能推薦算法于網絡輿論生態治理過程可能造成的異化風險，避免算法之殤。唯有樹立系統辯證思維和協同合作意識，正確處理智能推薦算法定制服務與信息繭房的內在張力、確保算法技術工具理性與價值理性的動態平衡，方能更好賦能網絡輿論生態治理，打造清朗安全的網絡空間。

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責任編輯：杜小三

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