靖鳴 管舒婷

【摘要】人工智能的開(kāi)發(fā)讓算法推薦強(qiáng)勢(shì)崛起成為當(dāng)下最流行的內(nèi)容分發(fā)方式。在給傳播領(lǐng)域帶來(lái)革命性改變的同時(shí)，算法背后存在的隱患也逐漸凸顯。文章從問(wèn)題角度出發(fā)，分析算法型內(nèi)容分發(fā)所導(dǎo)致的信息繭房、假新聞泛濫、算法偏見(jiàn)、把關(guān)權(quán)力遷移等現(xiàn)象。這些問(wèn)題將導(dǎo)致受眾孤獨(dú)倍增和新的“知識(shí)鴻溝”出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)算法型分發(fā)存在的問(wèn)題，在優(yōu)化算法內(nèi)容分發(fā)模式的同時(shí)建立網(wǎng)絡(luò)世界人行道，展望互聯(lián)網(wǎng)向智聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的未來(lái)走向，以期算法推薦在內(nèi)容分發(fā)2.0時(shí)代更好地服務(wù)人類(lèi)。

【關(guān)鍵詞】算法;內(nèi)容分發(fā);問(wèn)題;今日頭條

數(shù)據(jù)顯示，截至2018年底，中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)活躍用戶(hù)規(guī)模高達(dá)11.3億人。[1]對(duì)于通信行業(yè)來(lái)講，內(nèi)容分發(fā)指的是采用智能分析法對(duì)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)留下的痕跡以及其所占用的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析，按照服務(wù)運(yùn)營(yíng)商定義的內(nèi)容分發(fā)策略，將節(jié)點(diǎn)的流媒體資源數(shù)據(jù)庫(kù)中指定的內(nèi)容推送到下一級(jí)節(jié)點(diǎn)的過(guò)程?，F(xiàn)階段，算法推薦系統(tǒng)可劃分為三個(gè)不同的種類(lèi)：第一是協(xié)同過(guò)濾推薦;第二是以?xún)?nèi)容為核心的推薦;第三是關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。在西方國(guó)家，利用算法分發(fā)信息并非出奇制勝的媒體新秀，個(gè)性化分發(fā)實(shí)際存在很多信息風(fēng)險(xiǎn)。如何利用人工智能更新算法分發(fā)并制定科學(xué)的機(jī)制以保證分發(fā)安全，在滿(mǎn)足受眾差異化需求的同時(shí)構(gòu)建穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是現(xiàn)今最急需解決的課題。

一、變遷：三種基本內(nèi)容分發(fā)模式

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及與智能手機(jī)功能的深度開(kāi)發(fā)，信息的內(nèi)容分發(fā)打破了塔奇曼所說(shuō)的“新聞常規(guī)”。傳統(tǒng)人工采編衰落，社交分發(fā)、算法分發(fā)興盛崛起。在用戶(hù)獲得新信息的速度與準(zhǔn)度越來(lái)越高的基礎(chǔ)上，三種分發(fā)模式正朝著并行的方向發(fā)展。

（一）以編輯為核心的傳統(tǒng)分發(fā)模式

在移動(dòng)通信設(shè)備廣泛應(yīng)用以前，報(bào)紙、電視等傳統(tǒng)媒體是人們對(duì)信息的主要獲取渠道。傳統(tǒng)媒體在內(nèi)容分發(fā)階段，主要由專(zhuān)業(yè)的記者編輯擔(dān)任“把關(guān)人”角色，對(duì)媒體收集到的信息進(jìn)行篩選、排版、審核的人工分發(fā)方式。

在移動(dòng)終端上首先誕生的手機(jī)報(bào)，實(shí)際上是報(bào)紙的便攜版。其內(nèi)容排版呈現(xiàn)方式都和傳統(tǒng)媒體類(lèi)似，延續(xù)著人工采編的分發(fā)方式，可以算作線(xiàn)下媒體向智能終端的過(guò)渡媒介。例如，2004年，《中國(guó)婦女日?qǐng)?bào)》“彩信版”作為中國(guó)第一份手機(jī)報(bào)正式發(fā)行。隨后，各類(lèi)新聞資訊APP井噴式誕生并主宰信息源，如以紙質(zhì)內(nèi)容為主體，以移動(dòng)端方式傳遞給用戶(hù)的南方周末APP等新聞客戶(hù)端和將網(wǎng)站信息遷移至手機(jī)屏幕的鳳凰、騰訊等。

在這種以編輯為核心的傳統(tǒng)分發(fā)模式下，移動(dòng)用戶(hù)仍然是以被動(dòng)的受眾身份接收著內(nèi)含專(zhuān)業(yè)編輯記者傾向看似多樣且全面、實(shí)際卻“千人一面”的信息。

（二）以社交為核心的人際網(wǎng)絡(luò)分發(fā)模式

目前，主流社交媒體已成為人們獲取信息的核心來(lái)源。在以社交為核心的分發(fā)機(jī)制下，無(wú)論是微博還是“朋友圈”都代表著大眾傳播實(shí)現(xiàn)了“千人千面”的顛覆性改變：一是移動(dòng)用戶(hù)不再麻木地被動(dòng)接受，而是通過(guò)自己的社交結(jié)構(gòu)主動(dòng)擁有了無(wú)法復(fù)制的信息;二是在這種模式下，根據(jù)用戶(hù)關(guān)注的對(duì)象與好友所形成的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)提供用戶(hù)在海量信息中篩選和過(guò)濾的功能。目前，用戶(hù)通過(guò)社交媒體關(guān)注某一熱點(diǎn)事件的比例通常超過(guò)83%。[2]

但在社交網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷過(guò)瘋長(zhǎng)并逐漸過(guò)載的現(xiàn)狀下，基于社交分發(fā)的信息變得單調(diào)甚至劣質(zhì)。在微信朋友圈里，微商、養(yǎng)生鏈接、炫富等垃圾信息的數(shù)量與日俱增;大V和營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)賬號(hào)的流量占據(jù)了微博總流量的一半以上，相關(guān)調(diào)查顯示：超過(guò)九成的微博信息都是“大V”賬號(hào)發(fā)布的，而其賬號(hào)數(shù)量只占總數(shù)的3%。[3]

（三）以算法為核心的智能分發(fā)模式

“算法”的概念來(lái)源于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。它是指解決問(wèn)題的一系列明確指示，是系統(tǒng)地描述問(wèn)題解決的戰(zhàn)略機(jī)制。2012年，“今日頭條”率先使用算法進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)。隨著人工智能的深入發(fā)展，這種智能分配模式已成為主流移動(dòng)媒體轉(zhuǎn)型的新選擇。

就拿“今日頭條”來(lái)講，其算法內(nèi)容分發(fā)的方式主要依靠如下幾個(gè)方面：一是畫(huà)像。根據(jù)用戶(hù)提供的個(gè)人信息包括區(qū)域、職業(yè)、年齡等進(jìn)行粗略標(biāo)簽。之后，通過(guò)用戶(hù)每一次的搜索，記錄瀏覽的信息類(lèi)別、閱讀頻次、文章主題、內(nèi)容熱度、來(lái)源等進(jìn)一步刻畫(huà)使用者的興趣取向。二是場(chǎng)景。彭蘭認(rèn)為：從其本質(zhì)來(lái)講，移動(dòng)通信是建立在場(chǎng)景服務(wù)基礎(chǔ)之上的，對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行感知，以及對(duì)信息進(jìn)行適應(yīng)。[4]通俗地說(shuō)，“算法”分析會(huì)感知出用戶(hù)使用今日頭條時(shí)所處的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。若在移動(dòng)數(shù)據(jù)環(huán)境下，接收的內(nèi)容可能多是圖片或者文字。在Wi-Fi環(huán)境中，客戶(hù)端將刷新出更多視頻或動(dòng)態(tài)圖片。由此，讓適合的場(chǎng)景在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)出現(xiàn)。三是學(xué)習(xí)。系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)的使用情況持續(xù)追蹤，例如某用戶(hù)對(duì)推送的內(nèi)容是忽略了還是閱讀了，閱讀的推送是讀完了還是中途放棄。瀏覽用時(shí)較長(zhǎng)的內(nèi)容有什么關(guān)鍵詞，是在什么時(shí)間、什么地點(diǎn)瀏覽的等。根據(jù)這些數(shù)據(jù)將用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。四是篩選。通過(guò)上述及時(shí)反復(fù)的“教育與學(xué)習(xí)”，后臺(tái)根據(jù)平臺(tái)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)海量信息的質(zhì)量、轉(zhuǎn)載率、原創(chuàng)性等因素進(jìn)行判斷，再逐層篩選并準(zhǔn)確抓取用戶(hù)需求的內(nèi)容。

綜上所述，倘若用戶(hù)登錄頭條使用的賬號(hào)屬于微博等社交賬號(hào)，登錄系統(tǒng)會(huì)按照用戶(hù)已經(jīng)上傳保存好的基本信息，在很短的時(shí)間內(nèi)對(duì)用戶(hù)興趣進(jìn)行分析，并迅速獲取用戶(hù)的畫(huà)像（不超過(guò)10秒）。之后頭條系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)的閱讀行為，對(duì)其畫(huà)像進(jìn)行優(yōu)化，并給出相應(yīng)的信息推薦。[5]

二、以算法為核心的內(nèi)容分發(fā)模式存在的問(wèn)題

人民網(wǎng)曾連續(xù)三天推出《不能讓算法決定內(nèi)容》《別被算法困在“信息繭房”》《警惕算法走向創(chuàng)新的反面》三篇文章批評(píng)算法推薦模式。[6]指出如果平臺(tái)僅僅依托于算法的話(huà)將會(huì)出現(xiàn)如下三種問(wèn)題：第一是價(jià)值觀(guān)的嚴(yán)重缺失;第二是信息繭房;第三是競(jìng)爭(zhēng)手段會(huì)經(jīng)常性地突破底線(xiàn)。這會(huì)導(dǎo)致平臺(tái)遲早被有關(guān)部門(mén)約談。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代以后，算法和人工智能雖然給我們帶來(lái)了無(wú)限未來(lái)，但是其技術(shù)仍存在著局限性，因此，我們必須為智能推薦設(shè)立一個(gè)把關(guān)人。

（一）假新聞泛濫

國(guó)內(nèi)移動(dòng)媒體發(fā)布的虛假信息主要集中在醫(yī)療領(lǐng)域（減肥、保健等）、金融領(lǐng)域（股市下跌、房地產(chǎn)市場(chǎng)等）、虛假社會(huì)信息、虛假娛樂(lè)報(bào)道等。2018年，中央電視臺(tái)《經(jīng)濟(jì)半小時(shí)》節(jié)目曝光了“今日頭條”在二三線(xiàn)城市推送虛假?gòu)V告，當(dāng)記者抵達(dá)廣西機(jī)場(chǎng)時(shí)，“今日頭條”頭版廣告就精準(zhǔn)地變化為“補(bǔ)氣血”。

因?yàn)槠脚_(tái)編輯沒(méi)有對(duì)內(nèi)容進(jìn)行很好的把關(guān)，同時(shí)后置了內(nèi)容審查環(huán)節(jié)，造成平臺(tái)系統(tǒng)將不同價(jià)值觀(guān)的內(nèi)容向不一樣的用戶(hù)群體分發(fā)。當(dāng)平臺(tái)系統(tǒng)任由獵奇、低俗等人性本能需求進(jìn)行個(gè)性推薦時(shí)，其價(jià)值觀(guān)和質(zhì)量將會(huì)無(wú)法得到有效保障，在價(jià)值導(dǎo)向和質(zhì)量上就難以保證。

無(wú)獨(dú)有偶，2019年1月，獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)PlainSite發(fā)布了一份報(bào)告指出，F(xiàn)acebook可能有50%的僵尸用戶(hù)。“虛假賬戶(hù)可以隨機(jī)點(diǎn)擊廣告，或自主按下‘喜歡網(wǎng)頁(yè)的按鍵，以擺脫反欺詐算法。如果不去仔細(xì)追蹤虛假賬戶(hù)的操作模式，它們看上去就像是真的。這類(lèi)活動(dòng)雖然欺騙了廣告商，卻給Facebook帶來(lái)了收入，虛假賬戶(hù)通常通過(guò)詐騙、假新聞、敲詐和其他形式的欺騙來(lái)欺騙Facebook上的其他用戶(hù)?！痹?016年美國(guó)總統(tǒng)大選中，F(xiàn)acebook被指疏于監(jiān)管，讓大量假新聞、假數(shù)據(jù)在平臺(tái)上傳播，誤導(dǎo)了美國(guó)選民。[7]

（二）把關(guān)權(quán)力遷移

無(wú)論是國(guó)外的Facebook、Google，還是國(guó)內(nèi)的“今日頭條”“一點(diǎn)資訊”，都把自己定位成科技公司而非新聞媒體。從本質(zhì)上看，智能算法是這些科技公司為了吸引更多的用戶(hù)群體，最大限度延長(zhǎng)他們對(duì)公司產(chǎn)品的使用時(shí)間，從而獲取經(jīng)濟(jì)效益而提出的。陳昌鳳等認(rèn)為，信息的“把關(guān)權(quán)”被算法所掌控，但算法的事實(shí)核查能力、信息質(zhì)量的辨別力的發(fā)展還遠(yuǎn)達(dá)不到足以處理信息內(nèi)容真?zhèn)魏蛢r(jià)值判斷的程度。[8]平臺(tái)利用算法會(huì)對(duì)“眼球”標(biāo)題及低俗色情信息進(jìn)行過(guò)濾。盡管如此，這些信息帶來(lái)的巨大閱讀量，會(huì)利誘平臺(tái)降低把關(guān)的“度”，讓打擦邊球的文章都可以通過(guò)審核。

隨著信息把關(guān)權(quán)利的不斷遷移，數(shù)字環(huán)境中的新聞行業(yè)出現(xiàn)了很大的變化。算法平臺(tái)正在取代大眾媒體成為新聞分發(fā)權(quán)的新把關(guān)者，這導(dǎo)致了新聞把關(guān)權(quán)的滯后。同時(shí)新聞的選擇權(quán)也正在由用戶(hù)群體向算法平臺(tái)逐漸轉(zhuǎn)移。編輯的缺位，很可能導(dǎo)致公共性、突發(fā)性、政治性等嚴(yán)肅話(huà)題難以通過(guò)算法審查，最終造成媒體公共內(nèi)容的缺失而帶來(lái)嚴(yán)重后果。

（三）信息繭房與過(guò)濾泡

2006年，美國(guó)哈佛大學(xué)法學(xué)院教授凱斯·R.桑斯坦在《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》中，對(duì)“信息繭房”這個(gè)定義進(jìn)行了確切闡述，指出：網(wǎng)絡(luò)化讓資訊的選擇性變得多種多樣，這或許讓社會(huì)看起來(lái)更為民主和自由?？梢颉皞€(gè)人本位”理念的影響，終將對(duì)民主帶來(lái)巨大的破壞。[9]簡(jiǎn)言之，“信息繭房”就是“我們只聽(tīng)我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊（信）領(lǐng)域”。[10]

隸屬于“今日頭條”的抖音，是我國(guó)最具影響力的短視頻平臺(tái)之一。沉迷其中的用戶(hù)根據(jù)平臺(tái)推出的音樂(lè)素材，觀(guān)看并自行制作導(dǎo)致同類(lèi)型同質(zhì)化的短視頻井噴式誕生。民眾反復(fù)沉迷在如“學(xué)貓叫”等抖音神曲里，被封閉在抖音的圍墻里，這對(duì)民族文化的發(fā)展造成了一定的阻礙。

信息繭房形成的最主要原因是，在唯流量主義的媒介環(huán)境中信息傳播特點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，吸引用戶(hù)注意力代替以往生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)新聞成為傳播的重點(diǎn)。從這個(gè)意義上而言，用戶(hù)接收的網(wǎng)絡(luò)新聞內(nèi)容，都是由互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的機(jī)器算法用“過(guò)濾泡”過(guò)濾之后的產(chǎn)物。2011年，以利·巴里瑟（EliPariser）在其著作《過(guò)濾泡：互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有告訴你的事》中提出了“過(guò)濾泡”（filterbubbles）這個(gè)概念。他指出，以機(jī)器推薦算法為代表的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，正在使得用戶(hù)獲取的信息日益?zhèn)€人化;用戶(hù)接收到的信息，往往會(huì)受到其檢索歷史、閱讀記錄等的影響，并受到機(jī)器算法的操控。[11]“過(guò)濾泡”的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致平臺(tái)出現(xiàn)兩大突出問(wèn)題：第一，經(jīng)過(guò)“過(guò)濾泡”獲得的信息，會(huì)受到用戶(hù)的價(jià)值觀(guān)和愛(ài)好的影響以及機(jī)器算法的操控，從而會(huì)導(dǎo)致信息出現(xiàn)一定的偏向使接收信息失衡;第二，因?yàn)樗惴ㄗ陨泶嬖诘囊恍┍锥?，?huì)造成其向用戶(hù)推薦的信息不是他們所需要的。比如，據(jù)某個(gè)網(wǎng)友透露，其在“今日頭條”瀏覽新聞時(shí)，不經(jīng)意間點(diǎn)開(kāi)了一個(gè)花圈的新聞，導(dǎo)致其以后數(shù)天都收到“今日頭條”所推薦的有關(guān)喪葬用品的新聞。

（四）算法偏見(jiàn)

2018年，王思聰為慶祝IG電子競(jìng)技俱樂(lè)部拿下德瑪西亞杯冠軍，在微博隨機(jī)抽取113位用戶(hù)每人發(fā)一萬(wàn)元作為獎(jiǎng)勵(lì)。但獲獎(jiǎng)名單中僅有一名男性獲獎(jiǎng)?wù)撸鴧⑴c抽獎(jiǎng)的男女比率為1∶1.2，這引發(fā)大批網(wǎng)友質(zhì)疑算法抽獎(jiǎng)的公正性。

“今日頭條”創(chuàng)始人張一鳴一再主張算法沒(méi)有價(jià)值觀(guān)。實(shí)際上，“數(shù)字系統(tǒng)以清晰的方式和它們根植于其中的文化緊密地融合在一起”。[12]算法新聞的設(shè)計(jì)是人主導(dǎo)的，其中不可避免地存在著商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、權(quán)力壓迫等沖突?！蹲匀弧冯s志曾用BIBO表示BiasIn，BiasOut（即偏見(jiàn)進(jìn)，偏見(jiàn)出）。可見(jiàn)，偏見(jiàn)從人類(lèi)社會(huì)移植而來(lái)，隱秘地隱藏在算法之中。

皮尤研究中心發(fā)布的《算法面前的公眾態(tài)度》調(diào)查結(jié)果顯示，58%的美國(guó)成年人認(rèn)為算法不同程度地帶有人為偏見(jiàn)。[13]亞馬遜公司曾開(kāi)發(fā)一款用于篩選簡(jiǎn)歷的算法意外被“培養(yǎng)”出歧視女性應(yīng)聘者的偏好;谷歌旗下的PHOTOAPP將兩名黑人的照片標(biāo)記為大猩猩;微軟聊天機(jī)器人Tay上線(xiàn)幾個(gè)小時(shí)就被美國(guó)青少年“教”成滿(mǎn)口暴力語(yǔ)言，集種族歧視、性別歧視等于一身的“壞小孩”。[14]大數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)的一面“照妖鏡”，它將人類(lèi)社會(huì)中不易察覺(jué)又影響深遠(yuǎn)的歧視，映射到算法所控制下的所有領(lǐng)域。

三、算法分發(fā)模式可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)

（一）精準(zhǔn)推送導(dǎo)致個(gè)性化孤獨(dú)倍增

對(duì)于平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，用戶(hù)的使用時(shí)長(zhǎng)是判定用戶(hù)黏性的標(biāo)準(zhǔn)之一。但從受眾角度來(lái)看，人們?cè)谝苿?dòng)媒體上停留的時(shí)間越長(zhǎng)，意味著他們?cè)饺菀壮两谧晕业脑?huà)語(yǔ)場(chǎng)中，脫離整個(gè)社會(huì)的發(fā)展，導(dǎo)致共同體關(guān)系的維系出現(xiàn)問(wèn)題，使用戶(hù)以個(gè)體為單位陷入更加嚴(yán)重的孤獨(dú)之中。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》曾刊發(fā)文章表示，今日頭條的1.2億用戶(hù)平均每天使用此APP約74分鐘，超過(guò)包括Facebook和微信在內(nèi)的大多數(shù)國(guó)內(nèi)外大型社交平臺(tái)。[15]在傳統(tǒng)的信息整合、分發(fā)模式下，人們?cè)鴮?duì)電視著迷，整天沉浸在與電視相對(duì)的狹小空間里，與現(xiàn)實(shí)社會(huì)的人際互動(dòng)保持一定的距離，并由此形成了孤獨(dú)、自閉的性格，日本學(xué)者中野收將這種人稱(chēng)作“容器人”。

如今，隨著人工智能化的分發(fā)模式的普及，人們的內(nèi)心需求更容易被識(shí)別。受眾仿佛掉入了更大更堅(jiān)固的容器中，無(wú)須主動(dòng)集群即可獲得精準(zhǔn)的信息服務(wù)。此外，當(dāng)碎片般的個(gè)性化推送無(wú)孔不入地侵入到生活中時(shí)，人們耗費(fèi)在依附網(wǎng)絡(luò)的弱人脈上的時(shí)間正越來(lái)越長(zhǎng)，面對(duì)面的人際傳播勢(shì)必將減少。這樣，現(xiàn)代人的孤獨(dú)感勢(shì)必會(huì)增加。

（二）信息過(guò)度“壁龕化”導(dǎo)致新“知溝”出現(xiàn)

壁龕在現(xiàn)代裝修中指的是在墻壁上開(kāi)辟的儲(chǔ)物小空間。經(jīng)濟(jì)學(xué)教授菲利普·科特勒根據(jù)壁龕（壁龕的英文為“Niche”，也就是“利基”）的特點(diǎn)，在《營(yíng)銷(xiāo)管理》中對(duì)其進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)學(xué)上的闡述，即“利基是更窄地確定某些群體，這是一個(gè)小市場(chǎng)并且它的需要沒(méi)有被服務(wù)好”[16]。一個(gè)個(gè)“壁龕”，將看似公平的互聯(lián)網(wǎng)中所暗藏的階級(jí)劃分得更加明晰。

一方面，人類(lèi)主動(dòng)地被差異化興趣取向所分類(lèi)?；谟脩?hù)的興趣點(diǎn)不斷推送相關(guān)內(nèi)容，依靠強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能，相似的信息不斷出現(xiàn)。長(zhǎng)此以往，媒介素養(yǎng)不足的用戶(hù)被低俗趣味的內(nèi)容所捆綁，推入束之高閣的“壁龕”而導(dǎo)致視野被局限，從而失去與高媒介素養(yǎng)用戶(hù)交流的機(jī)會(huì)，形成新“知溝”。

另一方面，部分用戶(hù)通過(guò)付費(fèi)緩和信息選擇的焦慮，人類(lèi)被動(dòng)地被收入水平的差距所割裂。例如，同樣在喜馬拉雅APP中收聽(tīng)音頻，如果付費(fèi)收聽(tīng)過(guò)一次優(yōu)質(zhì)內(nèi)容后，算法會(huì)不斷推送出小眾的精品音頻。這些精品內(nèi)容可能需要無(wú)法支付的用戶(hù)花費(fèi)百倍精力，通過(guò)不停地搜索才能獲得?！都~約時(shí)報(bào)》關(guān)于“新貧富數(shù)字鴻溝”的調(diào)查顯示，高收入家庭的青少年大約花費(fèi)5個(gè)多小時(shí)在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)而收入相對(duì)較低家庭的孩子則需要花更多的時(shí)間尋找好的網(wǎng)絡(luò)資源。[17]

四、內(nèi)容分發(fā)2.0時(shí)代的優(yōu)化策略

（一）改進(jìn)以算法為核心的分發(fā)模式

2018年1月，“今日頭條”、鳳凰新聞客戶(hù)端等均因傳播色情低俗信息被國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室約談，關(guān)停整治部分頻道，“今日頭條”旗下的內(nèi)涵段子客戶(hù)端甚至在4月被國(guó)家廣電總局勒令永久關(guān)停，傳統(tǒng)的“算法+數(shù)據(jù)”存在的漏洞已經(jīng)清晰可見(jiàn)。[18]專(zhuān)業(yè)的媒體意識(shí)到“過(guò)濾泡”“信息繭房”的存在并通過(guò)技術(shù)手段，發(fā)起“戳泡”運(yùn)動(dòng)，嘗試在分發(fā)中幫助受眾擺脫思維定式的桎梏，開(kāi)放包容地傾聽(tīng)全方位的聲音。

例如，美國(guó)BuzzFeed對(duì)“Outside Your Bubble”功能進(jìn)行推出，那就是在一部分流傳范圍非常廣的新聞底部，加上一些平臺(tái)的評(píng)論，比如Twitter、Facebook等等。瑞士報(bào)紙NZZ開(kāi)發(fā)了一款名為theCompanion的APP。這款A(yù)PP通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)生推送個(gè)性化信息，與眾不同的是，算法能夠保障在每一次給讀者所推薦的信息中，至少有一條信息不是讀者原本感興趣的領(lǐng)域。谷歌推出了“逃離泡沫”插件。該插件能夠通過(guò)對(duì)用戶(hù)的閱讀喜好進(jìn)行分析，將一些積極、容易被用戶(hù)接納的信息向用戶(hù)進(jìn)行反向推薦。用戶(hù)每次訪(fǎng)問(wèn)Facebook時(shí)，插件會(huì)將不同視角的文章自動(dòng)導(dǎo)入用戶(hù)的信息流。[19]

此外，百度推出了“搜索+推薦”雙引擎的新型內(nèi)容分發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)了從“人找信息”到“信息找人”的內(nèi)容領(lǐng)域升級(jí)。通過(guò)“搜索+推薦”的雙引擎模式，讓用戶(hù)更高效地獲取信息，其內(nèi)容分發(fā)的核心是基于用戶(hù)的主動(dòng)搜索，在對(duì)用戶(hù)的搜索內(nèi)容和行為進(jìn)行全面分析以后，實(shí)現(xiàn)二者的雙向互補(bǔ)循環(huán)，從而對(duì)一個(gè)能夠和用戶(hù)生活場(chǎng)景完全融為一體的“不搜即得”場(chǎng)景進(jìn)行創(chuàng)建。該模式能夠不斷地為傳統(tǒng)算法的精準(zhǔn)分發(fā)提供有效保障，同時(shí)還能夠通過(guò)對(duì)用戶(hù)的搜索行為進(jìn)行分析，從而獲取其不為人所知的愛(ài)好。同時(shí)，該模式不但可以對(duì)“信息繭房”這個(gè)突出問(wèn)題進(jìn)行有效處理，同時(shí)還能夠在感官上給用戶(hù)帶來(lái)很好的體驗(yàn)效果。

（二）建立網(wǎng)絡(luò)世界“人行道”與智聯(lián)網(wǎng)

在《數(shù)字化生存》一書(shū)中，尼古拉·尼葛洛龐帝明確提出用戶(hù)不僅需要擁有極端個(gè)性化的“我的日?qǐng)?bào)”，同時(shí)還對(duì)具有公共性特征的“我們的日?qǐng)?bào)”也是非常急需的。[20]信息繭房并不是算法時(shí)代獨(dú)有的產(chǎn)物，信息繭房存在的根源是“選擇性心理”，而“協(xié)同過(guò)濾算法”則加劇了信息繭房效應(yīng)。桑斯坦在《信息烏托邦》的開(kāi)篇對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)濾機(jī)制是美夢(mèng)還是夢(mèng)魘進(jìn)行了追問(wèn)，他認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)傳播的“回音室”局限同樣會(huì)產(chǎn)生群體極化與群體盲思問(wèn)題。所以，桑斯坦指出，為了避免信息繭房的影響，必須創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)世界的“人行道”。就和人們?cè)诠浣謺r(shí)不知道自己會(huì)碰見(jiàn)什么人、不在計(jì)劃內(nèi)的事情，不同的人群因此有新鮮的體驗(yàn)和言行互動(dòng)。在用戶(hù)無(wú)法想象的地方，為他們分發(fā)各種不在計(jì)劃內(nèi)的信息，能夠讓社會(huì)上不同層次的人都可以對(duì)各種領(lǐng)域的信息有所接觸，從而擺脫“信息繭房”的束縛。

“智聯(lián)網(wǎng)”這個(gè)定義是馬化騰2018年在騰訊的“云+”未來(lái)峰會(huì)上提出的。智聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)在將來(lái)的主要發(fā)展趨勢(shì)，其指的是在智能環(huán)境中，任何事物都是可以相互聯(lián)系的，其是建立在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)基礎(chǔ)之上的，其核心系統(tǒng)是知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)，主要職能就是對(duì)知識(shí)進(jìn)行獲取、表述、關(guān)聯(lián)，從而讓各個(gè)智能實(shí)體在語(yǔ)義層次上進(jìn)行聯(lián)結(jié)、讓它們的知識(shí)實(shí)現(xiàn)相互聯(lián)通。當(dāng)全平臺(tái)的信息共享成為現(xiàn)實(shí)之時(shí)，“信息繭房”問(wèn)題也將迎刃而解。

五、結(jié)語(yǔ)

學(xué)界關(guān)于算法型內(nèi)容分發(fā)的研究主要集中在技術(shù)原理與優(yōu)勢(shì)價(jià)值上。本文在算法分發(fā)熱潮之下，提出其現(xiàn)存的具體問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)，以期對(duì)運(yùn)用算法的移動(dòng)平臺(tái)敲響警鐘。后信息時(shí)代的根本特征就是真正的個(gè)人化。不可否認(rèn)，現(xiàn)存的算法是實(shí)現(xiàn)個(gè)人化的階段性產(chǎn)物，它的確為人類(lèi)社會(huì)邁進(jìn)智能時(shí)代做出了貢獻(xiàn)。為促進(jìn)人工智能時(shí)代算法推薦的優(yōu)化，防止負(fù)面效應(yīng)的激化，廣大網(wǎng)民應(yīng)消除信息繭房的影響，提升自身的媒介及網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)。與此同時(shí)，各大平臺(tái)只有從現(xiàn)存風(fēng)險(xiǎn)中找尋突破口，發(fā)展信息平衡與糾偏技術(shù)，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行校正性推送或反向推送，才能在智能技術(shù)的潮流中勝出。

參考文獻(xiàn)：

[1]QuestMobile.中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)2018年度報(bào)告[R].2019.

[2]智研咨詢(xún).2016—2022年中國(guó)大數(shù)據(jù)行業(yè)深度分析及投資戰(zhàn)略咨詢(xún)報(bào)告[R].2016.

[3]喻國(guó)明，韓婷.算法型信息分發(fā)：技術(shù)原理、機(jī)制創(chuàng)新與未來(lái)發(fā)展[J].新聞愛(ài)好者，2018（4）.

[4]彭蘭.場(chǎng)景：移動(dòng)時(shí)代媒體的新要素[J].新聞愛(ài)好者，2015（3）.

[5]劉曉潔.新聞聚合類(lèi)平臺(tái)內(nèi)容分發(fā)方式的優(yōu)勢(shì)與不足[J].新聞戰(zhàn)線(xiàn)，2018（17）.

[6]觀(guān)察者.人民網(wǎng)三評(píng)今日頭條媒體：不要拿對(duì)媒體的標(biāo)準(zhǔn)要求地?cái)傠s志[EB/OL].https：//www.guancha.cn/society/2017_09_21_428110.shtml，2017.

[7]華爾街見(jiàn)聞.繼續(xù)水逆：報(bào)道稱(chēng)50%的用戶(hù)是僵尸F(xiàn)acebook股價(jià)應(yīng)聲下挫[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1623603093213869419&wfr=spider&for=pc，2019.

[8]陳昌鳳，霍婕.權(quán)力遷移與人本精神：算法式新聞分發(fā)的技術(shù)倫理[J].新聞與寫(xiě)作，2018（1）.

[9]胡婉婷.“信息繭房”對(duì)網(wǎng)絡(luò)公共領(lǐng)域建構(gòu)的破壞[J].青年記者.2016（15）.

[10]凱斯·R.桑斯坦.信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)[M].畢競(jìng)悅，譯.北京：法律出版社，2008.

[11]Eli Pariser.The Filter Bubble：What the Internet Is Hiding from You[M].Penguin，2011

[12]托馬斯·克倫普.數(shù)字人類(lèi)學(xué)[M].鄭元者，譯.北京：中央編譯出版社，2007.

[13]全媒派.算法真的沒(méi)有價(jià)值觀(guān)？皮尤調(diào)查發(fā)現(xiàn)依然憂(yōu)慮偏見(jiàn)與隱私問(wèn)題[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1618336311426390072&wfr=spider&for=pc，2018.

[14]羅錦霖.算法歧視·大數(shù)據(jù)折射人類(lèi)社會(huì)偏見(jiàn)與陰暗[EB/OL].http：//www.woshipm.com/it/1649545.html，2018.

[15]中國(guó)網(wǎng).今日頭條用戶(hù)平均使用時(shí)長(zhǎng)超過(guò)Facebook和微信[EB/OL].http：//it.people.com.cn/n1/2017/1121/c1009-29660004.html，2017.

[16]科特勒，凱勒.營(yíng)銷(xiāo)管理[M].王永貴，譯.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012.

[17]全媒派.新貧富數(shù)字鴻溝：你沉迷手機(jī)時(shí)，金字塔尖父母早已讓孩子遠(yuǎn)離屏幕[EB/OL].https：//edu.qq.com/a/20181115/003303.htm，2018.

[18]北京日?qǐng)?bào).今日頭條、鳳凰新聞手機(jī)客戶(hù)端被約談[EB/OL].http：//news.ifeng.com/a/20171230/54663165_0.shtml，2017.

[19]全媒派.圍觀(guān)良心外網(wǎng)的“戳泡運(yùn)動(dòng)”[EB/OL].https：//news.qq.com/original/dujiabianyi/paopao.html，2017.

[20]尼古拉·尼葛洛龐帝.數(shù)字化生存[M].胡泳，范海燕，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2017.

（靖鳴為浙江越秀外國(guó)語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)傳播學(xué)院特聘教授，南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師;管舒婷為南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院碩士生）

編校：鄭 艷