白凈

人民網(wǎng)近日三批以今日頭條為代表的算法推薦資訊服務，認為存在價值觀缺失、制造信息繭房、競爭手段無底線三大問題。

從媒體角度，此問題并不新鮮。

自從媒體誕生以來，就存在一個古老命題，讀者需要什么？媒體應該為讀者提供什么？當讀者需要超出法律和倫理的范疇，媒體是否應受到一定的約束？

人的需求難以量化固定

從商業(yè)媒體的角度，讀者需要什么，媒體就提供什么，似乎天經(jīng)地義。但媒體作為具有一定公共屬性的機構，還被賦予教化引導公眾、塑造良好公眾品味的期望。

因此，即便是商業(yè)媒體，也與一般的商業(yè)機構有所不同，無形中受到更多的關注與約束。

西方新聞史上，黃色新聞一度泛濫成災，毫無底線地滿足人們生理需求的做法，受到公眾譴責，于是社會責任論產(chǎn)生，認為媒體應當對社會負有責任。

在前互聯(lián)網(wǎng)時代，媒體通過把關人，即編輯記者，由上而下地形成一種負責機制，通過人工過濾篩選，把媒體認為重要的信息傳達給公眾，告之真相、塑造公眾認知。

進入網(wǎng)絡時代，傳播方式與以往有很大不同，過去是媒體主導，現(xiàn)在變成用戶主導，把關人消失。用戶不再被動地接受媒體傳達的信息，而是自己在網(wǎng)上尋找感興趣的，最初是通過門戶網(wǎng)站，接著是搜索引擎，后來有社交朋友圈。由于網(wǎng)絡空間足夠大，因此人們的需要可以從多方面得到滿足。

關于人的需求，學界多年來做了多種研究，這是社會心理學的一個古老課題，舉一個大家熟知的理論，就是馬斯洛的需求層次理論，他將人類需求從低到高分為五種：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現(xiàn)需求。人類的需求是多方面的，不是一成不變的，需求是一個動態(tài)變化的過程。

而且人們的需求既有潛在的，也有公開顯露的，有今天的需求，也有未來的需求，有這方面的需求，也有那方面的需求，不是絕對量化和固定的。

機器算法，號稱可以做到“千人千面”，提供用戶最想看的內容。

但當算法不掌握一個人的基本信息，如性別、年齡、教育程度、工作性質、興趣愛好等情況時，一般默認的人類需求是最低需要，即生理需求，隨著用戶行為留下的數(shù)字痕跡越多，機器記錄痕跡，通過算法調整推送信息。

算法是機器運算的結果，看上去精準，但機器記錄的信息，是一個人在某個時間看到某條信息，是人們在那一瞬間的需要，并不代表全部需要，也不代表以后需要，或者能夠引起他潛在的需要。

此外，人們的很多需要，自己可能意識不到，需要引發(fā)。比如一個進城務工的單身青年，可能會對性的內容感興趣，但這并不代表他對其他信息不感興趣，比如城市生活、工作機會、學習機會、家鄉(xiāng)變化等。

從此角度看，依靠算法推薦的信息平臺雖然是為滿足用戶需要，但如果單純地使用算法推薦，把個人需求簡單化、個別化、瞬間化，一霎那看到的一條信息變成全部的需要，而且不斷重復疊加，最終結果可能變成愚蠢的算法。

平衡傳受雙方需求是永恒話題

人類是世界上最豐富的物種，每個人都有靈性、有意識、有感情，而且這些都在不斷地變化，這是機器無論如何也不能識別的。在人工智能甚囂塵上的時代，不能迷信各種機器算法，人的問題，最終還要由人自己解決。

人類傳播的歷史上，傳者與受者始終是一對互動的對立統(tǒng)一矛盾體。受者不是被動、簡單、輕易地就會被影響。有一種觀點認為，算法推薦會導致用戶走向極端，這是沒有科學依據(jù)的，只是一種主觀看法。

事實上，算法推薦通常是根據(jù)關鍵詞和題材品類推送，并不是根據(jù)觀點推送，算法對觀點是正面還是反面，是支持還是反對不容易做判斷，因此推送給用戶的信息可以包含多方面的觀點，既可以看到這種意見，也可能看到另一種意見，這樣不僅不會造成極化現(xiàn)象，反而可能淡化極化現(xiàn)象。

網(wǎng)絡為人類提供極大的信息傳播空間，用戶可以選擇的渠道非常之多，“信息繭房”對于擅用網(wǎng)絡的人來說，就是一個偽命題，對于不擅用網(wǎng)絡的人，是一個真命題，對于這類人群來說，提高他們的媒介素養(yǎng)是一項社會性任務。

人民網(wǎng)發(fā)問后，今日頭條迅速關閉上百個低俗的自媒體賬號，說明以今日頭條所掌握的技術，這些賬號是可以被發(fā)現(xiàn)并做出相應處理的。

問題是，這部分賬號的確滿足一部分人的需求，而有需求的人數(shù)量相當大，低俗內容游走于法律和道德倫理的邊緣，而道德倫理又沒有強制性的約束力，風聲緊了，收斂一下；輿論寬松了，又出現(xiàn)。

傳播是傳者和受者的互動，互動按照對立統(tǒng)一規(guī)律來說，就構成一對矛盾，傳者有傳者的使命，受者有受者的需求，兩者怎樣統(tǒng)一起來，就是傳播運動的過程，而這一對矛盾也是傳播主要要解決的矛盾。如何平衡雙方利益，是永遠不會過時的話題。

（作者為南京大學新聞傳播學院教授，編輯：王敬愷）endprint