樓建坤　陳澤璽　國秋華

摘要 以今日頭條App為代表的聚合類新聞客戶端，依靠技術(shù)驅(qū)動，沒有記者編輯，整個內(nèi)容分發(fā)過程都由計(jì)算機(jī)操作。然而，這并不意味著這類媒介缺乏把關(guān)。文章在研究相關(guān)文獻(xiàn)和觀察體驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了“算法把關(guān)”的概念，得出了今日頭條是由算法進(jìn)行把關(guān)的結(jié)論，并結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)知識，介紹了相關(guān)技術(shù)應(yīng)用情況，闡述了算法把關(guān)的實(shí)現(xiàn)形式和過程，并深入分析了依靠計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行把關(guān)產(chǎn)生的問題與隱憂。

關(guān)鍵詞 算法；把關(guān)；今日頭條

1問題緣起與文獻(xiàn)綜述

在手機(jī)新聞客戶端市場激烈競爭的今天，以“今日頭條”為代表的聚合類新聞客戶端引人關(guān)注。不同于人民日報(bào)、網(wǎng)易新聞、騰訊新聞等傳統(tǒng)媒體或門戶網(wǎng)站延伸至手機(jī)建立的客戶端，這類客戶端不依托于原有媒體，而是直接通過技術(shù)手段聚合新聞，做大規(guī)模的內(nèi)容分發(fā)，它們是移動互聯(lián)網(wǎng)之下的直接產(chǎn)物?；谟脩襞d趣實(shí)現(xiàn)個性化推薦，是聚合類新聞客戶端的最大特點(diǎn)，“今日頭條”既是此類產(chǎn)品的先行者，也是領(lǐng)跑者。值得注意的是，“今日頭條”的技術(shù)特色隨后被其他手機(jī)新聞客戶端所廣泛借鑒，基于大數(shù)據(jù)的新聞推薦已成為“標(biāo)配”，目前主流新聞客戶端基本都能通過大數(shù)據(jù)挖掘信息，為用戶精準(zhǔn)推送新聞。

然而，這類技術(shù)驅(qū)動的新聞客戶端，在沒有記者、編輯的情況下，只依靠計(jì)算機(jī)進(jìn)行信息分發(fā)，是否缺乏對信息的把關(guān)呢？如果存在把關(guān)，又是什么在把關(guān)呢？這些問題，值得我們關(guān)注。

把關(guān)理論是新聞傳播學(xué)科最重要的理論之一?！鞍殃P(guān)人”的概念是美國社會心理學(xué)家、傳播學(xué)奠基人之一庫爾特·盧因提出來的，他認(rèn)為把關(guān)人在對信息進(jìn)行篩選的時具有主觀性。隨后，把關(guān)人理論的發(fā)展經(jīng)歷了一個從微觀到宏觀，從單一到復(fù)雜的過程，把關(guān)行為中越來越多的客觀因素被考慮在內(nèi)，從而打破了當(dāng)初個人心理因素的單一視角，最終轉(zhuǎn)為對媒介系統(tǒng)與社會系統(tǒng)關(guān)系、社會系統(tǒng)模式的研究。隨著新媒體的發(fā)展，學(xué)界掀起了網(wǎng)絡(luò)和新媒體環(huán)境下把關(guān)人的研究，焦點(diǎn)則集中在探討把關(guān)人角色的擅變上。

隨著媒介形態(tài)的迅速發(fā)展和媒介技術(shù)的更新，傳統(tǒng)的把關(guān)理論不可能觸及到所有新領(lǐng)域，對于聚合類新聞客戶端的把關(guān)行為進(jìn)行研究的相關(guān)文獻(xiàn)不多。靳戈認(rèn)為，“把關(guān)人”的形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)時代發(fā)生了重大變化。負(fù)責(zé)為用戶篩選新聞、調(diào)整順序的不是現(xiàn)實(shí)中的人，而是程序背后的算法邏輯。王成軍試圖從技術(shù)層面分析今日頭條的傳播機(jī)制和相關(guān)原理，對數(shù)據(jù)新聞、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、聚合媒體平臺及個性化信息推薦系統(tǒng)進(jìn)行了介紹。他指出，算法或計(jì)算機(jī)把關(guān)有損新聞價值取向。陳瀅在“使用與滿足”的理論框架下討論“今日頭條”用戶的需求滿足情況。她認(rèn)為，個性化新聞推薦在滿足用戶需求方面，仍存在一些問題，譬如信息繭房、信息無人把關(guān)等。

傳統(tǒng)的把關(guān)理論認(rèn)為把關(guān)是媒體的一種特有權(quán)利，然而隨著新媒體的發(fā)展和新技術(shù)的應(yīng)用，把關(guān)的權(quán)利已經(jīng)得到下放，有著成為一種社會化權(quán)利的趨勢。而且隨著宏觀研究的拓展，關(guān)于最終實(shí)現(xiàn)把關(guān)的微觀領(lǐng)域被研究者所忽視。本文則是考察技術(shù)驅(qū)動的新聞客戶端中的把關(guān)模式，考慮用戶在把觀眾的作用，并重新回歸把關(guān)研究的微觀領(lǐng)域。

2今日頭條：誰是把關(guān)人

傳統(tǒng)大眾傳媒，記者采集新聞，確定內(nèi)容范圍，編輯對哪些稿件入選做出取舍選擇，由記者加編輯實(shí)現(xiàn)把關(guān)，這一模式十分清晰。網(wǎng)絡(luò)媒體雖然在之前一直未獲得采編權(quán)，但網(wǎng)絡(luò)編輯同樣存在，他們編輯稿件并選擇取舍，在網(wǎng)絡(luò)媒體中充當(dāng)著把關(guān)人角色。反觀“今日頭條”，它本身不生產(chǎn)內(nèi)容，而是一個新聞聚合平臺，所以也就不需要記者。初始運(yùn)營階段，“今日頭條”靠網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)抓取新聞資訊，變?yōu)樽约旱膬?nèi)容，做十足的“新聞搬運(yùn)工”；在之后出現(xiàn)版權(quán)問題后，“今日頭條”與傳統(tǒng)媒體及各大網(wǎng)站變對抗為合作，建立頭條號，邀請各大媒體、自媒體、機(jī)構(gòu)等入駐，從而獲得內(nèi)容來源。無論怎樣獲得內(nèi)容，都不需要親自采集。同時，作為一個科技公司，“今日頭條”也沒有編輯存在，這個公司有的只是工程師、程序員和運(yùn)營人員。沒有記者編輯，“今日頭條”是否缺乏把關(guān)人呢？筆者發(fā)現(xiàn)，針對每個用戶的興趣做個性化推薦，每個用戶接收到的信息各不相同，在決定哪些信息被推薦給用戶的過程中，其信息確實(shí)存在一個選擇過濾的過程。由此可見，廣泛存在于媒體中的把關(guān)現(xiàn)象，在“今日頭條”的信息分發(fā)中也是存在的。那么，一個既沒有記者又沒有編輯的新聞客戶端，一個對外宣稱不是媒體的科技公司，是誰在把關(guān)呢？

首先，“今日頭條”的運(yùn)營人員在資訊分發(fā)的過程中確實(shí)起到了一定作用，如今日頭條會用人工方式對敏感文章進(jìn)行審核過濾，但這并非主要的把關(guān)形式，所以運(yùn)營人員不是我們所認(rèn)為的主要把關(guān)人。毫無疑問，不是人在把關(guān)，就只能是工程師所控制的機(jī)器在把關(guān)，因?yàn)樽罱K的信息分發(fā)和推薦，都是通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的。而是什么組成計(jì)算機(jī)程序呢？是算法加數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。算法，是解決問題的一系列方法和步驟，這是個數(shù)學(xué)里的概念，也是計(jì)算機(jī)科學(xué)里的概念。算法是計(jì)算機(jī)程序的靈魂，也是組成各種不同技術(shù)的基礎(chǔ)。

所以，歸根結(jié)底，是計(jì)算機(jī)中的算法在把關(guān)，算法所起的作用才是最類似于把關(guān)人的，具體到聚合類新聞App或“今日頭條”來說，是個性化推薦算法。雖然以往的傳播學(xué)著作中從未提到過算法把關(guān)的概念，但通過觀察與分析發(fā)現(xiàn)，在“今日頭條”這類App中，計(jì)算機(jī)的“算法”，確實(shí)代替人起到了信息把關(guān)的作用，實(shí)現(xiàn)了最終的把關(guān)，并且對每個用戶產(chǎn)生影響。

當(dāng)然，在推薦算法進(jìn)行把關(guān)的過程中，用戶起到了極大作用。因?yàn)橛脩魧π侣勝Y訊的選擇，其閱讀、點(diǎn)贊、評論、收藏等行為都是主動為之的，用戶的不同興趣，是算法實(shí)現(xiàn)個性化推薦的基礎(chǔ)。但我們發(fā)現(xiàn)，沒有算法做出的把關(guān)行為的存在，整個用戶興趣發(fā)現(xiàn)的過程也就沒有意義，個性化推薦也就無法實(shí)現(xiàn)，其結(jié)果是不會發(fā)生信息分發(fā)行為。所以，算法把關(guān)雖然裹挾了用戶的“個人把關(guān)”，但卻是占主導(dǎo)地位的把關(guān)行為。

總之，以今日頭條為代表的聚合類新聞客戶端，不是把關(guān)缺失的媒介形態(tài)，而是通過算法實(shí)現(xiàn)了信息把關(guān)，進(jìn)行個性化推薦。

3算法把關(guān)的技術(shù)分析與實(shí)現(xiàn)過程

3.1算法把關(guān)的技術(shù)運(yùn)用

算法把關(guān)是一種新型的把關(guān)模式。我們具體來探討算法把關(guān)的實(shí)現(xiàn)方式。簡單地說，算法把關(guān)的過程，是由不同算法組成的不同技術(shù)共同作用的結(jié)果。正如今日頭條總裁張一鳴的介紹：“今日頭條是一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品，結(jié)合了搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)?！?/p>

所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，就是機(jī)器通過自己學(xué)習(xí)，并用學(xué)到的知識形成判斷。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、推薦引擎有很多交叉之處，機(jī)器學(xué)習(xí)更加基礎(chǔ)，被較多應(yīng)用于其他技術(shù)中。

數(shù)據(jù)挖掘，就是利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，通過分析海量的原始數(shù)據(jù)，從中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息和規(guī)律的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性很強(qiáng)的學(xué)科，可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的方法，最終的目的是要從數(shù)據(jù)中挖掘到為我所用的知識，從而指導(dǎo)人們的活動，如阿里巴巴從大量的淘寶交易數(shù)據(jù)中找出有需求有能力的高質(zhì)量小額貸款客戶，就是利用了這一技術(shù)。當(dāng)然，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘要更多的適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境，“今日頭條”的大數(shù)據(jù)挖掘，在業(yè)界是領(lǐng)先的。

搜索引擎技術(shù)則更好理解，我們已經(jīng)習(xí)慣了有問題“百度一下”。其實(shí)“今日頭條”可以看作移動設(shè)備中的百度，用戶的閱讀行為所展現(xiàn)的興趣需求就是搜索的關(guān)鍵字，而推薦的內(nèi)容則是搜索結(jié)果。然而“今日頭條”更像是一個由算法實(shí)現(xiàn)把關(guān)的“推薦引擎”，而機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎等技術(shù)的結(jié)合，共同實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。

3.2算法把關(guān)的實(shí)現(xiàn)過程

通過這些技術(shù)的組合，就可以進(jìn)行個性化推薦了，算法就在這個過程中實(shí)現(xiàn)把關(guān)。頭條號和其他合作媒體會源源不斷的將內(nèi)容發(fā)布到聚合平臺上，獲取大量內(nèi)容之后，算法便開始起作用，即對信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，通過分析，計(jì)算機(jī)對信息的屬性做出判斷，進(jìn)行各種標(biāo)簽化分類，得出當(dāng)下的熱門資訊，從而為下一步推送做準(zhǔn)備。

用戶在使用“今日頭條”的過程中，每觀看一條新聞內(nèi)容，每一次點(diǎn)擊、瀏覽、收藏、評論等行為，甚至閱讀這條信息的時間長短等都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。另外，用戶在利用QQ、微博、微信等社交賬號登錄時，個人社交網(wǎng)絡(luò)的信息也隨之被記錄。所有這些數(shù)據(jù)都被后臺識別、判斷并記憶，形成大數(shù)據(jù)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，則可判斷出用戶對于哪些類別的新聞資訊感興趣，進(jìn)而形成包含了該用戶興趣的龐大數(shù)據(jù)。

將上述兩個過程結(jié)合起來，“今日頭條”根據(jù)計(jì)算出的每個用戶的興趣，選擇已分類的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行個性化推送，從而實(shí)現(xiàn)了信息把關(guān)。根據(jù)用戶日后的使用情況，若分析發(fā)現(xiàn)用戶并非對某類內(nèi)容感興趣，機(jī)器就會對個人興趣圖譜進(jìn)行完善和更新，并迅速對推送內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。所以，用戶閱讀的時間越長，次數(shù)越多，越能清晰地展現(xiàn)自己的興趣，“今日頭條”對用戶的信息推送也就更精準(zhǔn)。這種基于用戶興趣判斷推送的信息內(nèi)容，更能契合用戶的信息需求，降低了信噪比，從而提高了用戶獲取所需信息的效率。

4算法把關(guān)的問題與隱憂

通過算法實(shí)現(xiàn)把關(guān)的“今日頭條”改變了用戶獲取信息的方式，是新媒體環(huán)境下技術(shù)賦權(quán)的有力證據(jù)，它使媒介權(quán)利不再是支配性的，而是普遍化的，不再是專有權(quán)利，而是社會性權(quán)利。而這種信息的精準(zhǔn)推送，滿足了用戶對信息的個性化需求，提高了用戶獲得有效信息的效率，從而使用戶獲得了良好的使用體驗(yàn)。在艾媒咨詢所做的2015年手機(jī)新聞客戶端用戶滿意度調(diào)查中，今日頭條以8.7的評分位居第三，成為僅次于網(wǎng)易新聞和搜狐新聞的用戶最滿意客戶端。但機(jī)器終歸與人不同，機(jī)器能否代替編輯還值得商榷。算法把關(guān)的出現(xiàn)，依然存在著很多問題，必須引起我們的警惕。

4.1價值判斷的缺失

信息也是有優(yōu)劣好壞之分的。算法只能判斷信息是否符合用戶的興趣需要，但無法分出信息的優(yōu)劣，也無法做出價值判斷，這是機(jī)器無法代替編輯的鮮明例證。機(jī)器只會抓取熱門的新聞，但卻不會按照某種價值觀或是內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)采錄?；蛘哒f，之前媒體的標(biāo)準(zhǔn)在這里不復(fù)存在，有的只是算法所捕捉到的用戶的好惡，這成為了“今日頭條”的把關(guān)標(biāo)準(zhǔn)?！敖袢疹^條”通過算法將信息推薦給用戶，無論好壞，只求契合需要。這就很容易陷入“唯用戶論”的漩渦。用戶在獲取信息后，需要自己去判斷優(yōu)劣，這個過程極易受到不良信息的侵?jǐn)_，色情兇殺暴力的內(nèi)容，娛樂化的內(nèi)容在所難免，這對用戶的媒介素養(yǎng)是個考驗(yàn)。尤其是現(xiàn)階段我國網(wǎng)民出現(xiàn)低學(xué)歷化趨勢，價值判斷的問題可能更加嚴(yán)重。

4.2信息繭房的憂慮

用戶在利用今日頭條的過程中，不斷地被算法推薦自己感興趣的內(nèi)容，但獲得的這些內(nèi)容，就是最好的嗎？答案是不一定。如果只是一味的接受自己喜歡的信息，其他一些重要的信息可能就會因?yàn)槭亲约翰桓信d趣的內(nèi)容而被忽略，信息偶遇行為也就不存在。因?yàn)椴桓信d趣，也就不會有相應(yīng)的對該方面內(nèi)容的閱讀行為，機(jī)器也就不會捕捉到你的興趣。長此以往，用戶的信息結(jié)構(gòu)會變得越來越單一，只關(guān)注幾個方面甚至一個方面內(nèi)容，自己給自己織造了一個“信息繭房”，將自己與其他信息隔絕，知識窄化的傾向在所難免。另外，通過觀察發(fā)現(xiàn)，不僅內(nèi)容，觀點(diǎn)越近似的文章也越容易繼續(xù)推薦，用戶看得多了，很容易形成對某一問題看法的單一視角，誤以為這就是主流，從而以偏概全。從根本上說，這是算法中構(gòu)建的相似性矩陣太機(jī)械、不夠科學(xué)合理造成的，這個問題有待進(jìn)一步改進(jìn)。

4.3內(nèi)容生產(chǎn)的扭曲

由于算法把關(guān)實(shí)現(xiàn)的機(jī)器推薦對何為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容不能形成判斷，許多內(nèi)容生產(chǎn)者會尋求通過“標(biāo)題黨”等機(jī)器推薦中出現(xiàn)的漏洞，獲得閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)率、點(diǎn)贊量。這種算法選擇的傾向就對傳統(tǒng)的內(nèi)容生產(chǎn)造成了扭曲，它破壞了原有的價值標(biāo)準(zhǔn)。如此，“標(biāo)題黨”、越來越多打擦邊球的內(nèi)容將會出現(xiàn)，娛樂化、黃色新聞的泛濫也就在所難免。

5結(jié)束語

在今日頭條App中，存在典型的算法把關(guān)模式，這種把關(guān)不同于傳統(tǒng)大眾傳媒的記者編輯把關(guān)，而是通過算法支撐的計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。算法把關(guān)在一定程度上是一種進(jìn)步，通過不同算法不同技術(shù)的組合，計(jì)算機(jī)代替人來執(zhí)行把關(guān)操作，從而節(jié)省了人力，且推薦的內(nèi)容因?yàn)槟軡M足用戶的個性化需求，深受用戶喜愛。但算法把關(guān)的實(shí)現(xiàn)，依然帶來很多問題，價值判斷的缺失、信息繭房的憂慮、內(nèi)容生產(chǎn)的扭曲，都將制約其自身發(fā)展，并給用戶帶來不良影響。如何解決這些問題，只靠算法把關(guān)是否足夠，是否將機(jī)器與編輯相結(jié)合才是更好的模式？這些問題值得我們深思。