【摘 要】 算法從2016年開始逐漸成為網絡新聞編輯的主要分發(fā)方式。算法技術介入的新聞生產活動與傳統(tǒng)新聞生產活動完全不同，算法技術的運用改變了傳統(tǒng)新聞業(yè)的內容生產流程、把關人的作用機制，以及大眾傳播者和受眾之間的關系。文章從正反兩方面分析了算法技術運用的影響，以期為業(yè)界提供借鑒。

【關 鍵 詞】算法技術；新聞生產；新聞分發(fā)

【作者單位】段俏，東北師范大學文學院。

【中圖分類號】G202 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2018.18.

有人將運用算法技術生產的新聞稱為“算法新聞”，認為其核心是新聞生產自動化，即“運用智能算法工具自動生產新聞并實現商業(yè)化運營的過程或者系統(tǒng)，包括信息存儲、寫作、編輯、展示、數據分析及營銷等業(yè)務的自動化呈現”[1] 。從2016年開始，算法技術逐漸成為網絡新聞的主要分發(fā)方式[2]。這一技術被廣泛運用到今日頭條、騰訊新聞等眾多新聞APP的內容生產和推送中，給APP運營者帶來巨大的利益，使其在新聞客戶端市場中占據絕對優(yōu)勢。值得一提的是，運用算法技術生產新聞容易造成價值觀缺位。之前新聞是由記者采寫的，算法技術則以人工智能取代記者的工作，這樣的技術介入給傳統(tǒng)新聞業(yè)帶來哪些變化，我們又該如何理性地看待這些變化，這是本文探討的主要問題。

一、算法技術對新聞業(yè)的解構

從受眾的角度來看，大眾傳播時代的受眾觀經歷了從“大眾”到“分眾”再到“個體”的轉變。以報紙、廣播、電視為主的傳統(tǒng)大眾傳播媒介滿足的是絕大多數受眾的共同需求，受眾的數量和分布范圍很大程度上決定了媒體的運營情況?；ヂ?lián)網的出現使得分眾成為主流，媒體開始細分受眾，研究不同受眾群的需求，利用互聯(lián)網信息的海量性為受眾提供不同的信息服務。但出于閱讀量和點擊量的考慮，以及技術的局限，早期互聯(lián)網中的信息傳播并沒有真正實現信息傳播的個性化，其內容生產與傳統(tǒng)大眾傳播沒有本質上的區(qū)別。大數據技術的出現為信息傳播的個性化提供了可能，基于算法技術的新聞報道成為大勢，可以說，算法技術的運用重新定位了新聞業(yè)。

1.改變傳統(tǒng)新聞報道的生產流程，重新定位編輯和記者

傳統(tǒng)的新聞生產過程包括采訪、寫作、編輯、出版四個環(huán)節(jié)。記者根據選題查找資料，確定采訪對象，通過采訪獲取相關新聞信息，再根據采訪和搜集的材料，完成新聞稿件的寫作。之后，新聞稿件依序進入編輯審核和編排環(huán)節(jié)以及出版環(huán)節(jié)。在這個過程中，記者和編輯是新聞報道的核心人物。記者完成前期的采訪工作，編輯完成新聞報道的審核和編排工作。由此可見，傳統(tǒng)新聞報道，是一個記者和編輯發(fā)現線索，繼而展現新聞事實的過程。

算法技術的運用重構了新聞生產的流程。學者喻國明、韓婷分析了三種不同的算法類型——文本推薦、協(xié)同過濾推薦以及關聯(lián)規(guī)則推薦[3]?？梢钥吹?，盡管不同的算法思路不同，但基本流程都是通過程序抓取用戶的喜好和歷史瀏覽記錄，判斷或預測用戶的閱讀喜好，再根據計算結果向用戶推送信息。這個流程的核心步驟是程序的設計和開發(fā)，即如何抓取用戶信息，抓取哪些用戶的信息，如何分析并根據分析結果完成下一步的信息推送。在這個流程中，技術人員代替編輯和記者成為新聞報道的核心人物，或者說，技術人員成為新的編輯和記者。

2.重構把關人理論，重新定義新聞的選擇標準

傳統(tǒng)把關人理論認為，記者、編輯是新聞生產的重要把關人，他們會依據一定的標準來判斷什么樣的信息能夠進入傳播渠道中。把關人判斷的標準包括新聞價值要素、記者和編輯的個人判斷以及讀者需求等。其中，新聞價值要素是主要的判斷標準。

有學者認為，算法技術解構了傳統(tǒng)新聞業(yè)的把關人理論，將把關的權利從人的手中轉移到機器手中[4]。筆者并不同意這一說法。算法技術的運用并沒有讓把關人消失，只是把關人從原來的記者、編輯變?yōu)榧夹g人員、公司管理人員及用戶，這種轉變帶來的不僅是把關人的變化，還有新聞選擇標準的變化。一方面，算法程序是由技術人員完成的，需要抓取哪些信息、過濾哪些信息，如何分析抓取到的數據，如何給不同數據賦予不同的權重，這些不僅體現了技術人員對數據的理解，還凸顯了平臺和媒體機構的價值觀念。不同的媒體平臺對不同算法規(guī)則的設計和使用體現了該平臺對信息的選擇標準。另一方面，算法的運用將用戶的需求體現在算法程序的設計上，促使用戶成為無形的把關人，用戶需求以及對應的個性化信息成為信息選擇的主要標準之一。傳統(tǒng)新聞生產強調新聞的時效性、接近性、重要性和顯著性，告訴受眾他們應該知道的信息，強調媒體的公共性和社會性。算法技術下的新聞生產，更關注用戶的個性化需求以及由注意力經濟帶來的商業(yè)利益，給用戶推送他們想要看到和喜歡看到的信息。

3.重塑了大眾傳播者與受眾的關系

傳統(tǒng)大眾傳播是典型的以傳播者為主導，受眾被動接受信息的過程。盡管在后來的傳播學研究中，更多的學者指出了受眾在信息傳播中的作用，但是受眾的主動選擇權仍然局限在媒體呈現的內容里，無法實現真正意義上的主動選擇。

算法技術的應用改變了傳受雙方的關系。首先，通過程序設計，媒體會自動抓取與受眾相關的信息和數據，在分析的基礎上實現新聞的初步發(fā)布。在接下來的過程中，算法并不是一成不變的，它會繼續(xù)追蹤和抓取受眾的閱讀軌跡以調整數據分析的結果，并根據受眾的閱讀習慣來調整程序，為受眾提供更為精準的信息。由此，算法成為媒體和受眾之間的橋梁，傳統(tǒng)大眾傳播“大眾傳播媒介—受眾”的直接關系轉變?yōu)椤懊浇椤惴ā鼙姟盵5]三者的關系。其次，受眾的閱讀行為會受到算法提供的信息的影響。算法程序會根據受眾的閱讀行為和需求進行設計，但程序一旦設定，推送給受眾的信息就是算法計算的結果。閱讀這些信息會影響受眾接下來的閱讀內容和行為。因此，受眾的閱讀行為和算法之間是一種相互影響的關系。

二、對算法技術運用的反思

學者尼古拉斯·尼葛洛龐帝在《數字化生存》一書中提出了“我的日報”的設想：“未來界面代理人可以閱讀地球上每一種報紙、每一家通訊社的消息，掌握所有廣播電視的內容，然后把資料組合成個人化的摘要。這種報紙每天只制作一個獨一無二的版本……這份報紙將綜合要聞和一些不那么重要的消息，這些消息可能與你認識的人或者你明天要見的人有關，或是關于你即將要去和剛剛離開的地方，也可能是關于你熟悉的公司的報道。”[6]尼葛洛龐帝關于“我的日報”的設想在算法技術的介入下成為現實，算法技術的個性化推薦就是為每一位讀者提供一份屬于他們的報紙，但是這份報紙的產生需要一個前提，即算法技術在新聞報道中運用的基礎——算法技術的管理者可以閱讀和使用世界上任何一家新聞媒體的信息，然后從中選擇那些能滿足用戶個體需求的內容，綜合形成一份報紙。換言之，使用算法的平臺僅僅是內容的搬運者而非生產者，算法解決的是如何選擇內容的問題，而不是如何生產原創(chuàng)內容的問題。因此，如何合理、合法地使用原創(chuàng)內容成為算法平臺面臨的首要問題。人民網曾發(fā)表三篇文章評論算法，認為以這種方式生產新聞缺少總編輯這一守門人的把關，容易產生價值觀分化問題，走向創(chuàng)新的反面，甚至可能從根本上破壞創(chuàng)新的原動力。人民網的批評直擊痛點，但從技術發(fā)展層面來看，大數據技術的運用是一個必然的趨勢。筆者認為，任何一種新技術的運用總會帶來正反兩方面的影響，因此，不妨從理性的角度來分析問題，尋求解決之策。

1.從正面來看，算法技術與傳統(tǒng)新聞媒介可以合作共贏

首先，算法技術主要運用于商業(yè)新聞網站APP的內容推送。囿于我國商業(yè)新聞網站在新聞采訪報道上的限制，算法技術在新聞APP中的使用可以看作商業(yè)網站從事新聞報道的一種另類方式。它繞過了新聞采訪環(huán)節(jié)，將現有的新聞打包，推送給不同的用戶，其進行的不是原創(chuàng)內容的生產，而是對現有新聞內容的再利用。盡管算法技術的運用改變了新聞業(yè)的流程和價值觀念，但這種技術的運用建立在已有新聞報道數據庫的基礎上，它通過程序設計收集用戶的信息需求，然后在數據庫中找到對應信息，匯總后再進行信息推送。這種聚合類新聞報道的方式拓展了新聞報道的范圍，實現了新媒體環(huán)境下新聞報道方式的多樣化。它與傳統(tǒng)新聞報道并不矛盾，利用這種方式，傳統(tǒng)媒體提供的新聞報道可以進一步擴大傳播范圍和提高新聞影響力。

其次，算法技術除了實現新聞的個性化推送，還可以運用到消息類新聞的內容生產上，最大限度地提升新聞生產的時效性。算法技術在創(chuàng)作上的運用主要是通過預先設計的寫作模板，輸入相關數據，啟動機器人寫作。機器人不僅可以根據模板填充數據，還可以從數據庫中查找相關的圖片或者制作相應的表格來完善新聞稿件，完成所有的工作只需要2秒鐘，遠遠超過人工寫作的速度。

2.從反面來看，自律缺失和法律制度不健全

首先，在算法新聞與傳統(tǒng)新聞相互促進的過程中，如何保護傳統(tǒng)新聞報道的版權，是基于算法技術生產新聞需要解決的問題。算法新聞被看作新聞的搬運工，新聞是別人生產的，它只負責挑選和匯總，但搬運的東西是否已經獲得主人的許可，如何支付使用費用，使用多少，雙方如何分成是算法技術面臨的主要問題。2002年，谷歌運用算法技術推出谷歌新聞，在其首頁推送法新社、路透社等傳統(tǒng)媒體的新聞報道。這種新聞抓取和推送方式引起諸多傳統(tǒng)媒體的不滿，法新社向美國聯(lián)邦地區(qū)法院提起訴訟，認為這是一種嚴重的剽竊行為[7]。國內基于算法技術的新聞APP同樣面臨類似的訴訟問題。作為兩種相互依存的新聞生產方式，如何在保護原創(chuàng)作者知識產權的同時，促使雙方合作共贏是解決問題的基本點。

其次，算法技術對用戶需求的過度抓取容易侵犯用戶的隱私。算法技術的運用要解決抓取哪些用戶信息的問題。算法的前提是能夠獲取盡可能多的用戶信息，不僅包括用戶喜好、閱讀歷史等信息，還包括用戶的性別、職業(yè)、生活軌跡等私密性信息。今日頭條CEO張一鳴講述了一個事例：一個在哈佛上學的學生用今日頭條可以收到來自家鄉(xiāng)長沙的新聞，因為系統(tǒng)抓取了他過去兩年春節(jié)回家的行動軌跡，以此判斷他是在哈佛讀書的長沙人，并據此推薦他感興趣的內容[8]。從這個事例我們可以看到算法技術在新聞推送上的巨大作用，但從另一個角度來看，為了實現推送信息的精準度，算法技術抓取的數據不僅包括用戶的閱讀行為等信息，還包括用戶的生活軌跡等個人隱私，如果沒有相關法律保護用戶的個人隱私，諸如Facebook的5000萬用戶個人信息被盜取的事件可能還會發(fā)生。

再次，算法技術中包含的價值觀念和對用戶需求的過度迎合往往會造成“信息繭房”現象?！靶畔⒗O房”的概念由芝加哥大學的凱斯·桑斯坦教授提出，所謂“信息繭房”就是用戶只看自己想要看的、愿意看的和喜歡看的信息，這樣用戶接觸的信息往往具有高度的同質性，久而久之，用戶就被“封閉在狹小的空間中，隔絕了多元化的信息來源和多元化的世界，所謂的千人千面實質上造成了‘單向度的人”[4]。

有學者將使用算法技術進行新聞生產的新聞聚合類平臺分成兩大類，一類是憑借技術起家的互聯(lián)網公司，一類是新媒體環(huán)境下轉型的新聞媒體，如美聯(lián)社、華盛頓郵報等[5]。與后者相比，前者的數量無論是在中國還是在其他國家，所占的比例都很大。與傳統(tǒng)的新聞生產不同，基于算法技術的新聞生產是對現有內容的再利用，通過算法技術將現有新聞內容推送給不同的用戶，以實現個性化的新聞服務。筆者認為，一方面，作為基于算法技術的新聞APP的重要內容提供者，傳統(tǒng)新聞機構應當考慮如何利用這些平臺來擴大新聞的傳播范圍；另一方面，基于算法技術的新聞APP在算法的設計上應當充分考慮新聞專業(yè)主義和新聞價值觀念。智能化的時代，技術成為人們生活的中心，如何在堅守技術客觀性的基礎上凸顯人的精神，是新環(huán)境下新聞業(yè)健康發(fā)展的關鍵所在。

參考文獻

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