算法推薦媒介倫理失范與建構

在智能媒體時代，信息的爆炸沖擊著每一個人的大腦，無論是作為閑聊時的話題還是了解社會的窗口，信息的生產數(shù)量已經(jīng)遠遠超出人們的實際需求和可接受范圍。在信息篩選的環(huán)節(jié)上，人工的信息篩選和分發(fā)已經(jīng)被更具效率和精準性的算法所取代。人們主動或被動的享用這算法過濾后的信息，但是人類的獵奇心理和刻板印象也被算法加以利用，大量充斥著娛樂性的新聞正擠占著人們的信息空間。理性和具有社會價值的新聞被算法排斥，被迫壓縮了本就不多的生存空間。在精準推送的算法面前，傳統(tǒng)的媒介倫理不斷地被突破，新的倫理建構迫在眉睫。

算法推薦具體指的是計算機專業(yè)中的一種算法，通過一些數(shù)學算法，推測用戶可能喜歡的東西而向用戶提供個性化內容的推送。以今日頭條為代表的的新媒體平臺如今幾乎都使用算法向用戶推薦內容。算法技術的應用正重構著信息爆炸時代人與信息的關系，它以每個用戶的個性為核心形成了千人千報的現(xiàn)象。具體來說，算法的推薦機制有以下三。

一是用戶畫像算法。這種機制對用戶既往的網(wǎng)絡空間蹤跡進行標簽化操作。用戶的在網(wǎng)絡上記錄下來的行為軌跡越多，生成的用戶畫像越完整和精確，然后算法就會把和用戶畫像關聯(lián)程度更高的新聞新聞推薦給用戶。這種推薦機制依賴于用戶畫像的完善程度，對于沒有注冊賬號的用戶和網(wǎng)絡足跡較少的用戶來說，基本沒有固定的用戶畫像，算法推薦的精確程度也就比較低了。

二是協(xié)同過濾推薦。這種算法會先比較不同用戶之間的信息需求的相似度，只要符合既有群體的畫像就能將新用戶進行歸類到群體當中，這就節(jié)省了很多的時間。對于這種算法來說，上網(wǎng)的人越多群體畫像就越完整，對個體的分類就越容易。在高度原子化的現(xiàn)代社會，人類的生存方式非常雷同，人們對信息的興趣也如此相似。每一類特定的生存方式都具有極強的普遍性，個性成為了共性，共性成為了個性。所以提前形成群體畫像再將新的個體歸類的推送方法也是足夠準確的。

三是排行榜推薦。這種算法對新聞的流量進行量化，以瀏覽量、評論量、轉發(fā)量等為標準對新聞流量進行綜合排行。綜合流量指標越高越容易推送，而優(yōu)先推送則助長各項指標的增加。這種推送利用了人們的從眾心理，人們很容易認為自己既然是社會的一份子，就理所應當和大家關注一樣的新聞，借此來表明自己的合群和成功的社會化。

目前，大多數(shù)平臺并不只使用一種算法，而是混合這三種算法。這種混合推薦精準度和效率都更高，泛用性也更強。

在新聞傳播領域，新聞倫理是新聞傳播業(yè)整體、新聞媒介實體( 包括報社、電臺、電視臺，網(wǎng)站等新聞組織) 和新聞工作者( 編 輯、記者、播音、主持等) 在新聞傳播活動中的價值取向、道德表現(xiàn)與日常行為品德規(guī)范等的總和。新聞傳播過程中媒介倫理不是從天而降的東西，它有極強的現(xiàn)實性和針對性，媒介倫理針對現(xiàn)實中曾出現(xiàn)過或正在出現(xiàn)的不當行為發(fā)揮著約束規(guī)范作用。

算法的運作機制內含著倫理失范的風險。算法的用戶畫像機制其核心在于用戶信息的搜集和分類，這涉及到了媒介倫理重的用戶隱私問題。算法使用群體分類進行個體分類，無意間制造了割裂的社會群體，強化了不同群體之間的信息交流壁壘。算法的流量至上推送體系沖擊著媒體的內容生產，內容生產者們?yōu)榱松娌坏貌涣髁靠待R。嚴肅有深度但趣味性不足的內容流量明顯低于沒有深度且娛樂性更強的內容，內容上的劣幣驅逐良幣成為常態(tài)。 

算法推薦矛盾下的媒介倫理失范 

從算法工程師設計算法，到平臺使用算法，再到用戶使用算法推薦的內容，算法推薦在流量經(jīng)濟時代大行其道。但是由于算法內在的單一性和多樣性的矛盾，商業(yè)性和公共性的矛盾，在整個算法的產生和運作過程中，正產生著各式各樣的具體的倫理失范現(xiàn)象。

算法內涵著單一性和多樣性的矛盾。算法打的標簽很多，總的來看推薦的內容包羅萬象，足夠覆蓋大眾和小眾的信息需求，但是具體來看給每個人推送的內容和給每個群體推送的內容卻非常固定，個人與個人之間，群體與群體之間難以形成共同點。

算法的單一性與多樣性矛盾導致的倫理失范。用戶和用戶群體內部的推薦內容單一是不同用戶和用戶群體之間多樣性的前提。如果不堅持這種內部的單一性，就沒辦法給所有用戶和用戶群體精確分類，或者說就根本不需要這種這種分類了。雖然每一用戶和用戶群體因算法的特定單一分類找到了自己的社會歸屬位置，但算法也造成了單個用戶接受內容的單一，社會偏見的固化，和統(tǒng)一道德價值缺失的問題。1.用戶信息接受單一。算法根據(jù)用戶的畫像為其推薦內容，這既是便利也是限制。在生活狀況不變的情況下，用戶很少主動在從未接觸過的信息中進行探索，拓寬自己的認知邊界，同時進行興趣信息之間的比較。算法助長了用戶的這種懶惰心理，用戶更加固步自封，不會意識到自己真正需要的是什么。算法服務于用戶的同時，又剝奪了用戶探索未知信息的空間，剝奪了用戶增加興趣點的可能性。算法內容推薦的片面性和限制性，形成了用戶信息接受的單一性。媒體充分發(fā)揮信息告知價值的空間被人類的懶惰心理和算法壓制了。

2.算法強化社會偏見。算法的協(xié)同過濾機制制造了多樣的群體，卻又讓每一個群體內部成員不斷趨同。算法功能發(fā)揮越完善，群體內部越統(tǒng)一，群體之間的割裂就越大。算法本身沒有價值偏見，但是算法工程師和制造算法使用算法的企業(yè)和平臺存在價值偏見。不同的群體內部本身就存在對其它群體的偏見，算法不斷強化群體內部共識，造成了群體極化現(xiàn)象，強化了本已存在的偏見。也就是說，算法的歧視和偏見造成了用戶的歧視和偏見，算法的分流與合流功能又強化了用戶群體之間的偏見。

3.道德相對主義泛濫。所謂道德相對主義，即人們認為可以各自信奉不同的道德理想、選擇不同的道德價值、遵循不同的道德規(guī)范，不存在客觀的、普遍的和統(tǒng)一的道德價值和道德規(guī)范，人們的道德選擇往往取決于人們的主觀判斷，個人的情感、主觀的喜好甚至氛圍起著重要的作用。

算法的內容分流消解了傳統(tǒng)的主流價值宣傳，統(tǒng)一的價值引導從渠道上被極度個人化的價值取向所取代。算法的個性和精準推送無意間造成傳統(tǒng)媒體價值觀的失聲，帶來了魚龍混雜的不同價值觀，算法在技術層面上正逐步取代傳統(tǒng)媒體而成為新的價值觀塑造者。這是技術層面的問題，也應當在技術層面予以解決。

傳統(tǒng)的新聞媒體除了商業(yè)追求外，還追求社會價值和公共性，力圖發(fā)揮信息告知、輿論監(jiān)督和引導等作用。公民的知情權、監(jiān)督權等權利內在的要求媒體作為社會的公器發(fā)揮實質性作用，但是在如今越來越多的內容推薦不再由媒體把控，而是讓位于算法和用戶。

算法的商業(yè)性與公共性矛盾導致的倫理失范。算法作為量化的工具，精確的計算每一條內容的流量，再通過比較推薦給用戶流量大的內容。新媒體平臺追逐流量經(jīng)濟，算法和流量捆綁后充斥著商業(yè)化氣息，這種對利益的追逐存在于算法推薦的全過程，從用戶個人信息的采集到推薦內容的娛樂化都被納入商業(yè)化軌道。商業(yè)利益同時也擠壓了媒體的社會價值空間，媒體的公共性正在越來越少。1.個人信息泄漏。算法是對信息的采集、分析和推送，其功能邏輯就是個人信息的商業(yè)化利用，這也必然導致導致個人的信息泄漏。用戶的每一次點擊，都成為了算法的數(shù)據(jù)，而用戶卻對此渾然不覺。個人信息保護意識淡泊和算法強大的用戶信息搜集能力使個人信息泄漏成為社會治理的難題。

在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)歸屬權問題是個人信息泄漏的重要的節(jié)點問題。作為信息的制造者用戶目前似乎并沒有信息的所有權，而用戶信息的搜集者卻無償?shù)叵碛兄@些記錄下用戶行動軌跡的數(shù)據(jù)。技術和法律的不成熟縱容了平臺對用戶隱私侵犯，模糊了數(shù)據(jù)的所有權歸屬問題。

2.新聞泛娛樂化。人們本來就沒有時間和耐心去找一個不被推薦的東西，而算法比流量大小的推薦邏輯，也就讓流量不高但具有社會價值的的嚴肅內容逐漸退出了人們的視野。內容泛娛樂化加深，刻板和獵奇的新聞備受矚目，這類內容和人們的實際生活距離較遠，趣味性十足。很多人都會抱著看熱鬧的心態(tài)去看。算法實現(xiàn)了信息市場的劣幣驅逐良幣。用戶本就沒有耐心去獲得有價值的內容，算法強化了這種心理，將更有價值的嚴肅內容沉在了信息推送的最下面。

在算法作用下，媒體精心制作的內容不能被更多人看到，其商業(yè)價值在下降，盈利空間也被不斷壓。經(jīng)濟上的壓力迫使傳統(tǒng)媒體在內容上轉型，娛樂性軟新聞大量增加。商業(yè)盈利能力成為了檢驗媒體能力的重要標準。有些媒體為了賺取眼球，獲取經(jīng)濟利益，棄社會利益于不顧，一味的迎合受眾市場。受到時效性和營收空間的雙重壓力，媒體內容失去了應有的格調和品味。

3.媒體社會功能缺失和濫用。在新媒體環(huán)境下，媒體的生產流程和傳播渠道發(fā)生了深刻的改變，傳統(tǒng)媒體不再是話語的唯一壟斷者。公民新聞成為現(xiàn)實，民眾自己上傳的信息成為了最快的第一手資料。迫于新聞發(fā)布的時間壓力，傳統(tǒng)媒體在生產方式上被迫轉型，從平臺上招新聞線索和信息，再根據(jù)爆料跟進成為常態(tài)。媒體追逐熱點和流量，而理性的新聞輿論引導和輿論監(jiān)督功能則逐漸被忽略了。

流量至上導致的新聞泛娛樂化，不僅帶來了新聞公共價值的缺失，還帶來了充斥著非理性情緒的新聞輿論引導和監(jiān)督功能被濫用。部分不理性的網(wǎng)民打著公平正義的旗號實施網(wǎng)爆而不自知，他們只知道算法給他們推薦的不公平現(xiàn)象，卻沒有時間和興趣去辨別是非。非理性的爭議內容往往帶有更多流量，這種有毒的流量被算法發(fā)現(xiàn)并放大，而理性的聲音卻在算法技術的作用下間接的退到了輿論空間的邊緣。

算法推薦媒介倫理建構

羅伯特·麥克切斯尼在其《數(shù)字封殺》中提出了一個重大問題：互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)無法成為一種承載知識、教育和參與式民主的光明力量了，互聯(lián)網(wǎng)正在成為高度商業(yè)化、分散注意力、超想象地侵害人們隱私的陰暗力量。面對互聯(lián)網(wǎng)的陰暗面，任何單獨主體的行動都顯得勢單力薄。智能媒體時代的算法技術也是如此，針對由算法引發(fā)的各種社會問題也必須由多方主體共同解決。接下來本文將以政府、媒體、用戶為行動主體，為算法治理提出建議。 

政府出臺政策法規(guī)，制定技術規(guī)范。算法作為新興技術，政府缺乏對其造成的問題的成熟的解決對策和成文的法律法規(guī)。政府在針對新媒體平臺的內容管控上，滯后性比較明顯，多為事后處理，即在違法信息傳播后進行刪除。

針對這種情況，政府可以借鑒其他國家針對算法的政策法規(guī)，結合國內情況，制定符合本國情況的政策法規(guī)，從源頭上對算法的生產者進行約束，同時對使用算法的使用者即媒體和平臺進行監(jiān)督和管控。

算法技術本身的黑箱運作屬于商業(yè)機密，難以直接對其進行技術上的規(guī)范。政府可以集合算法專家、媒體、企業(yè)等多方力量，建立算法技術審查委員會。借此盡量減少算法生產者的商業(yè)壁壘。同時可以用委員會專業(yè)的技術和手段為算法設置媒介規(guī)范，維護媒體的公共性，為公眾推薦更多具有人文關懷和社會價值的內容。

媒體承擔社會責任。媒體應當堅持新聞專業(yè)主義，不要陷入流量陷阱，喪失公信力。媒體要實現(xiàn)創(chuàng)收轉型，同時兼顧社會利益，具體說來，媒體可以乘坐算法的東風，成為算法規(guī)則的積極使用者。

媒體要積極為弱勢群體發(fā)聲，報道和揭露在家庭，職業(yè)，社會的各種不平等現(xiàn)象，讓公眾意識到在某些方面自己和自己群體的利益受到了損害。另一方面鼓勵公民實行輿論監(jiān)督，爭取自己的合法權益。在這個過程中，媒體既改善了社會的不平等現(xiàn)象，又可以吸引心懷公平正義的受眾，媒體的經(jīng)濟利益和社會責任就真正實現(xiàn)了平衡。

總而言之，媒體應當提高自身責任意識，不要單純地迎合受眾，謀取經(jīng)濟利益的同時兼顧社會利益。媒體不僅發(fā)布娛樂新聞，還能真正做到為公民發(fā)聲，這樣的媒體才有生命力，才能長久。

用戶提升媒體素養(yǎng)。流量經(jīng)濟的時代，公眾被流量吸引了目光，新聞的娛樂性被發(fā)掘得淋漓盡致。這也滋生了大量的低質量新聞。在劣幣驅逐良幣的今天，有深度有理性內容的存在和發(fā)展有賴于良好的公眾素質。因此，公眾的媒介素養(yǎng)提升問題顯得尤為重要，高素質的讀者才能為高質量的內容提供發(fā)揮的空間，高質量新聞的生產也才有動力。

大眾傳播學者阿特·西爾弗布拉特認為媒介素養(yǎng)即“為了使用與檢釋媒介所需要的知識、技術與能力”，后來多位學者專家討論認為媒介素養(yǎng)應包涵接近使用、分析、評鑒、制作四種要素。 媒介素養(yǎng)是傳統(tǒng)聽說讀寫能力的衍生和演化，更是提升和補充。

面對過分強調商業(yè)利益，充滿娛樂性的新聞內容，公眾提高媒介素養(yǎng)要從以下幾方面做起。公眾要保持理性，警惕群體對立和群體極化，面對爭議性內容保持理智思考；公眾要增強分辨信息真?zhèn)蔚哪芰ΓＷC所得信息的真實和及時，在生活中作出正確的判斷和選擇；公眾要意識到過度沉湎于娛樂信息對個人成長和發(fā)展的危害，控制對娛樂信息的接觸。 

結語

  本文通過對文獻的閱讀和梳理，對算法的三種機制及其內在的倫理風險進行闡述。接著闡述了算法單一性特征導致的用戶信息接受單一問題和社會偏見強化，算法多樣性特征導致的道德相對主義，算法商業(yè)性特征導致的個人信息泄漏、新聞泛娛樂化和媒體社會功能的缺失和濫用等問題。最后針對不同主體給出了算法治理的建議。算法是智能媒體時代的標志性產物，它的高效率和商業(yè)性只有以人為主體，由人來規(guī)范才不至于成為徹底的脫韁野馬。算法和對算法的研究尚處于不斷變化的階段，但始終不變的是人的核心價值，人文關懷，只有牢牢把握住這一點，人類才能從容地應對一切技術的不斷更新和變化。

文章來源：  《聲屏世界》   http://m.xwlcp.cn/w/xf/24481.html