賀艷 劉曉華

摘要：從大眾傳播時代邁進以數據支撐、算法引領為新特征的智能傳播時代，擬態(tài)環(huán)境在算法推薦機制的建構下，逐漸演化為雙重擬態(tài)環(huán)境：傳者搭建的第一重擬態(tài)環(huán)境，具有價值滲透的隱蔽性;平臺營造、受眾參與的第二重擬態(tài)環(huán)境，則充滿個性極化的風險性。通過文獻研讀與案例探析，本文重點分析算法推薦機制構建雙重擬態(tài)環(huán)境的演變過程與表征，從而揭示當代大眾在環(huán)境認知層面存在的種種障礙，以更好地為人們認知客觀環(huán)境以及發(fā)揮價值理性所服務。

關鍵詞：大數據;算法推薦;擬態(tài)環(huán)境;把關人;價值理性;補償性媒介中圖分類號：G206.3 文獻標志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1008-4355.2020.01.05

大數據時代，標志著我們置身于真正意義上的信息社會，人與信息之間的關系愈發(fā)緊密與多元。面對信息超載的數字浪潮以及萬千受眾的個性訴求，依托大數據技術的算法推薦機制應運而生，據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）于2016年發(fā)布的報告顯示，互聯網新聞的主流分發(fā)模式，正由以今日頭條等為代表的、利用大數據技術實現個性化智能推送的“算法分發(fā)”所占領。李普曼（WalterLippmann）早在二十世紀初便提出了“擬態(tài)環(huán)境”一說，認為它是由傳播媒介對象征性事件或信息進行選擇與加工，并重新加以結構化后，向大眾所展示的“象征性現實”，而非鏡子似的重現客觀現實。從大眾傳播邁進算法引領的智能傳播空間，當下擬態(tài)環(huán)境的形成在傳者、平臺和受者三者的相互作用下，逐漸演變?yōu)殡p重擬態(tài)環(huán)境，這對于人們全面認知客觀環(huán)境，以及發(fā)揮價值理性都提出了新的挑戰(zhàn)。

一、時代的選擇：讓信息選擇權讓渡給算法

截至2018年6月，我國的手機網民規(guī)模已經達到了7.88億，占網民總規(guī)模的98.3%，這意味著移動用戶成為了上網大軍。在移動互聯網飛速發(fā)展的進程當中，信息也逐漸呈現出了指數型的增長與碎片化的趨勢，廣大用戶對于垂直類、個性化內容的需求也急劇上揚。面對當下信息體量的膨脹以及用戶規(guī)模的擴大，今日頭條的創(chuàng)始人張一鳴提出了關于信息過濾與權力讓渡的創(chuàng)想：第一種思路，是把權力讓渡給社交關系，大家共同擔任編輯的角色，親友之間相互推薦信息;第二種思路，是將權力讓渡給智能算法，讓算法追蹤你的數據、分析你的喜惡，從而向你推薦可能感興趣的內容。

2015年起，將算法推薦機制應用于信息分發(fā)的進程悄然啟動：騰訊、網易等眾多頭部信息分發(fā)企業(yè)相繼進軍算法推薦的領域，微博、微信等網絡社交平臺也開始重視算法技術的研發(fā)投入。2016年更是敲響了“通過算法推薦的內容超過50%”的鐘聲，即算法推薦首次超過了人工推薦，這在一定程度上標志著我們將信息選擇權讓渡給了智能算法，算法不斷滲透大眾的日常生活中，成為無處不在的“第三只眼睛”，追蹤并分析著廣大用戶的數字軌跡。被賦予信息選擇權的算法，在廣度上成為了我國主要的信息分發(fā)模式;在深度上則逐步走向交互傳播，成為人類的綜合延伸，如騰訊于2018年推出了“新聞超秘”的升級版“海豚智音“App，作為基于智能算法與機器學習的交互式新產品，它通過30秒的新聞熱點短音頻，實現“千人千面”的個性化語音資訊服務。

然而，李普曼在《公眾輿論》中提到，阻礙人們認識客觀世界的種種因素包括了人為的審查、社交的限制等等。回到張一鳴提出信息過濾的權力讓渡中，可以發(fā)現，無論人們是將信息選擇權讓渡給社交或是算法，這兩種思路實際上都阻礙著“我”直面客觀世界：一是社交圈自有其限制，由朋友圈所形成的信息環(huán)境難以與公共世界重合;二是算法推薦本質上帶有人為的審查痕跡，因為它并非純粹的代碼，算法源頭規(guī)則設定離不開人的參與，從而使得算法推薦機制本質上是人工與技術的混合邏輯。

由此可見，人與算法的矛盾在于，當人們希望能夠突破信息超載的困境，為高效地獲取所需信息而賦予算法部分信息選擇權，并使之規(guī)模化成為了當代主流分發(fā)模式的時候卻很有可能墜入了技術解決方案主義的陷阱：我們輕易地為成本、效率等表層問題的改進而感到歡欣鼓舞，卻忽視了倫理價值、人文關懷等更為重要的內核。實際上，科技互聯網批評家莫羅佐夫（Evgeny Morozov）的此番言論也并非杞人憂天，當今的現實社會中已經爬出了種種惡果的藤蔓。近年來，作為算法分發(fā)模式的引領者——“今日頭條”，因色情媚俗信息的持續(xù)傳播、互聯網新聞信息服務的違規(guī)提供等等問題而屢遭批評與整改。因此，我們也就不得不將眼光落在，讓渡信息選擇權后的算法推薦機制，它在建構雙重擬態(tài)環(huán)境過程中所正在出現、以及未來極有可能惡化的一系列亟待重視的現實問題。

二、演變的陣痛：算法推薦機制建構的雙重擬態(tài)環(huán)境

（一）溯源：大眾傳播時代的擬態(tài)環(huán)境

擬態(tài)環(huán)境（pseudo-environment），最早由李普曼在《公眾輿論》一書中提到，楔人人與客觀環(huán)境之間的擬態(tài)環(huán)境，是大眾傳播活動形成的信息環(huán)境，但它并非鏡子似地重現客觀環(huán)境，而是一種具有選擇性的勾勒——大眾傳播媒介對新聞和信息進行選擇與加工，并重新加以結構化后向人們呈現關于外部世界的景象。由于現代社會愈發(fā)紛繁復雜，人們也愈發(fā)依靠大眾媒介這種間接方式得以感知超出經驗以外的事物。

擬態(tài)環(huán)境的概念誕生于大眾傳播時代，當時傳者與受者之間的界限相對分明，傳播者作為從事信息生產與傳播的專業(yè)化媒介組織，是大眾傳播時代的權威把關人，處于傳播活動過程中的主導關口——通過網絡空間化、時間類型化、新聞源選擇以及表達敘述等等來搭建“新聞是人們了解世界的窗口”，然而窗戶的大小、形狀、朝向與位置等等都決定著受眾看世界的視野。社會學家塔奇曼（GayeTuchman）通過長達十年的田野調查著成《做新聞》一書，其中揭示了向來為人稱道的新聞專業(yè)主義本質上是一種組織和制度層面的“框架”。那么，通過框架建構起來的擬態(tài)環(huán)境，再如何強調客觀性標準也是無法與客觀現實等同的。而且，大眾傳播活動單向性強，缺乏靈活有效的反饋機制，受者的作用微弱得往往未到達信息生產與傳播環(huán)節(jié)的表面就已沉沒。因此，我們可以歸結為，最初的“擬態(tài)環(huán)境”主要是由傳播者營造的，他們依據組織意志以及專業(yè)框架向大眾展示重新結構化的信息環(huán)境，受者身在其中，并以此作為認知與行動的依據。

（二）演變：智能分發(fā)時代的雙重擬態(tài)環(huán)境

新新媒介的崛起帶領我們置身于“可讀可寫的互聯網”之中。技術賦權消解了傳統(tǒng)媒介的中心權威，人人都成為了尼葛洛龐帝口中的“沒有執(zhí)照的電視臺”，可自主參與內容生產傳播的流程，傳受雙方的界限也便日益模糊了。加之算法推薦機制逐漸引入了精準反饋環(huán)節(jié)，即依據受眾的點擊次數、瀏覽時段、閱讀時長，以及點贊、轉發(fā)、評論、舉報等閱后互動行為的反饋，描摹出受眾接觸媒介的模型，從而更為系統(tǒng)、全面地分析用戶特征。換言之，當下受眾多元化的個性需求不斷地得到了平臺的重視。因此，當下擬態(tài)環(huán)境的建構既來自傳者，又來自平臺與受者，在經典擬態(tài)環(huán)境的基礎上再裂變出第二重擬態(tài)環(huán)境，融合形成智能分發(fā)時代的雙重擬態(tài)環(huán)境。

1.傳者搭建的第一重擬態(tài)環(huán)境：潛藏價值的特洛伊木馬

第一重擬態(tài)環(huán)境，是由傳播者將專業(yè)框架與價值傾向植入技術當中所營造的信息環(huán)境，即將人的選擇加工活動隱匿于代碼當中。在“客觀”數據和“中立”算法的掩護下更具價值滲透的隱蔽性和潛移默化性。正如德國傳媒思想家基特勒（Fredirch Killer）所言，數字媒介的硬軟件都是具有隱蔽性的，設有“優(yōu)先性、許可、特權和障礙”的權力結構，事先已被寫進媒介技術的硬件當中。當我們通過軟件（圖形用戶交互界面）與機器進行著自以為智能而開放的互動時，編程硬件的限制則得以隱蔽，即使用者實際上并非掌控著預編程的機器，反而很有可能成為其受控者。那么，從算法源頭而言，不同傳播者的媒介算法本身也就隱含著不同的媒介定位與價值傾向，影響著大眾汲取信息流的源頭及其流向。據Gizmodo～發(fā)布的一篇文章“Former Facebook Workers：We Routinely Suppressed Conservative”披露稱。在社交網絡頗具影響力的新聞版塊“趨勢”當中。Facebook的工作人員時常壓制保守派的新聞報道，這與其對外聲稱的該模塊只是熱點話題的呈現而有所差異。從中，我們不難窺見傳統(tǒng)新聞編輯室的影子，但隱蔽的是，人工編輯將價值觀注入了算法當中，從而劃定了大眾獲取信息的優(yōu)先級與邊界于無形。在算法推薦機制運行的過程中，“中立”、“高效”等標簽容易消解大眾對“擬態(tài)環(huán)境”的理性認知，殊不知由傳者搭建的第一重“擬態(tài)環(huán)境”極有可能是潛藏價值導向的特洛伊木馬，當信息被精準地推至受眾一端，當中的政治傾向，經濟訴求等等都將潛移默化地駐扎于人們的精神世界。

當算法推薦機制為政治利益所操縱，公共領域受侵擾，公民參與遭損害，輸送理性對話的機會也就被半路截斷了?！肮差I域”由法蘭克福學派的重要學者哈貝馬斯所提出，它指介于私人領域與公共權力領域之間的中間地帶，是一個對所有公民具有開放性與交往性的、并以大眾傳媒作為主要運作工具的批判空間。公共領域的現實意義，在于形成公共輿論和體現批判精神，以維護大眾整體利益和公共福祉的。然而，內嵌算法的傳播媒介在筑建公共空間的同時，卻又不斷滲透公共領域當中。一是作為公眾認知基礎以及行動依據的信息環(huán)境，即第一重擬態(tài)環(huán)境，經算法過濾后存在片面的局限性;二是當媒介直接為黨派所操縱，政治話語則取代了大眾話語，政治廣告的精準投放影響著公眾對外部世界的公共事務形成一致性的認知，從而侵蝕著用戶彼此理性對話的認知基礎。2016年，特朗普當選美國總統(tǒng)的選舉結果撼動世界。隨后的Facebook“泄密門”事件持續(xù)發(fā)酵。大眾才后知后覺這竟是一場數據驅動的信息戰(zhàn)?！都~約時報》于2018年3月份報道稱，特朗普的選舉團隊曾雇傭一家名為“劍橋分析”的政治數據分析公司，通過其獲取超過五千萬Facebook用戶的私人信息。同時，運用Groundgame算法工具辨別用戶的特征。從而定制個性化宣傳信息以影響這一批選民的投票行為——如針對非洲裔美國人，推送希拉里丑化黑人男性為“掠奪者”的視頻，企圖驅使希拉里的潛在選民改變投票意向?？梢?，這些選民們看似“自由”的投票行為，其實在一定程度上還是受到了算法價值觀的牽引，公民參與的政治權利也因此受到了黨派的操縱。技術哲學家蘭登·溫納（Langdon Winner）認為，人造物在本質上是具有政治性的，那作為人工與技術的混合產物——算法，也同樣染有政治的色彩。回顧特朗普選舉團隊以數據驅動的精準傳播可見，量身定制的信息僅對特定類型的用戶，這實際上是算法被外在賦予了政治意圖的顯現。因此，不得不重新思量所謂“算法中立”的可信度，揭開第一重擬態(tài)環(huán)境的面紗，警惕當中潛藏的政治誘導。

當算法推薦機制為經濟利益所驅動，數字媒介的黃色新聞潮不斷醞釀，受眾既受精神麻痹，又不斷被降格為打撈廣告商的注意力商品。著眼于算法類型，算法推薦主要從兩方面加劇媚俗信息的傳播：一是基于時序流行度的算法推薦，即考察單位時間內的點擊率、轉發(fā)率等閱后互動特征，將流行度高的內容推薦給用戶。而刺激受眾感官的媚俗信息和黃色新聞往往獲得更高的點擊率，這就意味著其被推薦的概率更高。二是基于內容的算法推薦，以用戶的瀏覽歷史作為數據源，然后通過預測模型分析得出推薦數據，即將用戶以往瀏覽率較高的相似信息繼續(xù)推薦給用戶。問題在于，當“流量為5E"成為傳播者的運營信條，算法與崇尚逐利的資本共謀，它必然會被設計為追逐流量變現的機器。由于專業(yè)把關人的離場，導致受眾的媚俗品味被一味迎合，一方面是獵奇庸俗的信息持續(xù)泛濫;另一方面是劣幣驅逐良幣，使得真正有價值的內容相繼沉沒，而這股黃色新聞潮卷最終將席卷更多缺乏批判精神的單向度人。2018年4月份，國家廣播電視總局責令存有格調低俗等導向問題的“內涵段子”app永久關停。然而，此前的“內涵段子”可謂風靡一時，據比達咨詢數據顯示：在2017年第二季度的搞笑類App月活躍用戶數排行中，內涵段子憑1746.2萬的月活躍用戶位居榜首，遠遠地超過同類型應用。再有，在智能算法的加持下，精準廣告的投放使得受眾最大限度地成為了傳播者打撈廣告商的注意力商品。斯密塞（Dallas Walker Smythe）提出的“受眾商品論”認為，媒介提供影視節(jié)目、新聞資訊等免費內容，旨在以此為誘餌吸引廣大受眾，將其以收視率、點擊率等（即注意力）形式打包售賣給廣告商以獲取廣告利潤，受眾也就成為了具有變現價值的注意力商品。以今日頭條的“二跳”廣告為例，它將智能算法運用到違規(guī)廣告的發(fā)布上，即以首頁的正規(guī)廣告作掩護，將違規(guī)廣告轉駁到二跳頁面上。而且，這些違規(guī)廣告刻意避開了北上廣等監(jiān)管嚴格的一線城市，專攻二三線城市的市場。傳播者積極地運用算法新技術實現經濟收益無可厚非，但以智能技術為幌子區(qū)別對待、甚至是欺騙消費者那就難以寬恕了。算法推薦機制就像一把極有力量的弓箭，能精準擊中受眾的個性化訴求以及廣告商的注意力需求，但僅僅系有經濟利益的弓箭始終會失衡跑偏，無法立在取信于眾的靶子之上。

2.平臺主導、受者參與的第二重擬態(tài)環(huán)境：作繭自縛的“回音谷”

第二重擬態(tài)環(huán)境，指在日益突顯用戶個性訴求的趨勢下，媒介平臺借助算法技術優(yōu)勢不斷彰顯并迎合受眾需求而形成的信息環(huán)境，其在個性化與定制化的標簽下更具個體極化性和難以糾偏性，甚至帶來消解公共性的風險。與第一重擬態(tài)環(huán)境中的傳者將價值傾向隱匿于算法代碼并潛移默化至受者一端相比，第二重擬態(tài)環(huán)境中則是受眾通過個性化的選擇訓練了算法卻反被算法壓抑，即前者是被動的，而后者存在主動行為。

算法推薦的一般思路是，平臺根據受眾日?；谧陨硐矏杭皟r值立場選擇信息的數字軌跡抽象出標簽化的用戶模型，并持續(xù)追蹤受眾的動態(tài)以不斷精細化個體特征，再將海量信息進行過濾以匹配受眾的興趣偏好。短期來看，這確實有助于緩解信息超載所帶給受眾的焦慮，讓用戶快速地與自身感興趣的信息輕松相遇;但長此以往，算法的個性化推薦實質上是將受眾的“選擇性接觸”推向了極致，我們源源不斷地接收僅僅符合個人喜惡和價值立場的內容。一方面是因為我們的“選擇性接觸”作為反饋強化了算法對我們的“刻板印象”，即它認為我們只對這些特定內容感興趣，多元聲音和潛在興趣被擋在了“個性”的大門之外：另一方面是因為經我們強化的算法推薦又反過來又不斷強化我們對世界的“刻板印象”，即我們認為世界就是算法推薦所營造的信息環(huán)境。白巖松在全國政協十三屆二次會議中也提到，我們要警惕“投你所好式”的互聯網推送，它容易讓我們原地踏步，讓我們沉溺于自己的興趣中難以提升。因此，算法推薦所構建的第二重擬態(tài)環(huán)境是充滿著偏愛與成見的，是個人的舒適圈，是遠離公共廣場的回音谷，這讓我們極其容易陷入“自我確證偏好”的泥淖，認知糾偏的意識及能力在日益傾向于依據自身已有觀點來理解與接納信息的過程中逐漸弱化。

當每個人都沉浸在狹小的信息空間里，在自我肯定和自我重復中逐漸與公共世界脫節(jié)，圈層流動和社會整合則存在困難。一方面，塔奇曼關于“新聞是人們了解世界的窗口”的洞見是基于大眾傳播時代點對面的傳播，具有公共性特征;而智能分發(fā)時代下的“窗口”是個性化的，每個人的“窗口”都是獨特的，大家由此窺見的外部圖像并非公共世界。第二重擬態(tài)環(huán)境中，媒介平臺借助算法技術優(yōu)勢突顯并迎合受眾需求的特性將在一定程度上消解信息的公共性，乃至剝離新聞的政治性，從而使得人們無法得到全面的培養(yǎng)，無法成為真正意義上的公民。另一方面，隨著中國社會的轉型發(fā)展，我國當代的社會心態(tài)存在著諸多不確定的因素：一是社會信任塌方呈現擴大化、固化的趨勢，諸如疫苗安全事件、鹽城響水爆炸事故等等撕扯著社會各階層的脆弱神經;二是社會群體分化不斷加劇，不同群體的不同利益訴求常常存在著摩擦與沖突;三是社會情緒的引爆點低，互聯網賦予大眾宣泄情緒及表達意見的渠道，容易觸發(fā)輿論井噴之勢;四是社會共享價值的缺乏，近年來網絡民粹主義等互聯網新思潮的涌現造成社會價值觀的多元化，沖擊著主流價值的揚帆起航?？梢?，在圈層流動和社會整合的過程中本身就存在諸多社會心態(tài)障礙。當算法推薦機制建構的第二重擬態(tài)環(huán)境仍在不斷異化用戶的個性“窗戶”、窄化受眾的信息視野時，可預見的風險是偏見的滋生、價值認同的弱化，以及社會黏性的缺失。而這些，最終都會阻礙社會凝聚力的鑄造，和主流價值觀的弘揚。

3.表征：雙重擬態(tài)環(huán)境融合環(huán)境化的加速與分層

二十世紀六十年代末。日本學者藤竹曉在李普曼的觀點基礎之上。進一步提出了擬態(tài)環(huán)境的環(huán)境化：“擬態(tài)事件”經由大眾傳播渠道輸出后，逐漸變成普遍的社會現實。由于人們依據媒介提供的信息來認識客觀環(huán)境，并采取對應行動以適應環(huán)境之變動，而這些行動又實際作用于現實環(huán)境，這便使得現實環(huán)境越來越染有“擬態(tài)環(huán)境”的特質。近年來，西方政壇一系列的“黑天鵝現象”，以及國內典型的新聞反轉事件，都反映出算法推薦機制所建構的雙重擬態(tài)環(huán)境在環(huán)境化的過程中具有加速化、分層化的特點。

依托于大數據技術的算法推薦，通過實時的數據追蹤以及反饋機制的引入，對大眾傳播缺乏靈活反饋渠道的通病進行了一定的優(yōu)化，因此算法推薦機制建構的雙重擬態(tài)環(huán)境具有反饋及時的特點，其環(huán)境化的過程亦隨之加速，作用于現實環(huán)境的能力逐漸增強。近年來，微博作為新聞熱點事件發(fā)酵池的特質不斷顯現，無論是網民爆料還是媒體曝光，只要事件一經基于時序流行度的算法推薦推至微博熱搜，復雜的信息環(huán)境便不斷被構建起來。以重慶萬州公交墜江事件為例，部分媒體在最初階段疏于事實核實而帶有導向地接力報道，如新京報設置了女司機逆行的議題，而無法進行事實核查的算法將這些新聞議題推薦至微博熱搜以及各大分發(fā)平臺，繼而建構起了雙重擬態(tài)環(huán)境并加速其環(huán)境化——瞬間掀起陣陣聲討女司機的輿論熱浪，女司機污名化的刻板印象負效應也隨之不斷擴散。可見，算法推薦機制所建構的雙重擬態(tài)環(huán)境，不僅塑造復雜的信息環(huán)境，還加速信息環(huán)境的環(huán)境化，侵擾著現實社會。

服務于個性化的算法推薦，若長期地迎合用戶喜好、強化受眾偏見，群體隔閡、圈層壁壘也隨之不斷顯現，那么雙重擬態(tài)環(huán)境的環(huán)境化也逐步呈現出分層化的特征。2016年的美國大選中，Facebook由于自身平臺的算法缺陷而導致了“過濾氣泡”效應，使得用戶愈發(fā)被與自己立場、觀點相同的信息所包圍，而不相契合的資訊則被阻隔掉——穆斯塔法（希拉里的支持者）通過統(tǒng)計數據的對比驚覺特朗普的受歡迎程度遠超自己的想象，但他的Facebook新聞推送流中從未出現過這一篇轉發(fā)高達150萬次的文章“Why Im Voting For Donald Trump”，且他的許多親民主黨的朋友同樣沒有瀏覽過該文。雙重擬態(tài)環(huán)境在環(huán)境化的過程中日益分層，不同的信息環(huán)境影響著受眾對現實的判斷，影響著不同群體之間的互動。甚至引發(fā)惡性的群體極化事件——Facebook的“過濾氣泡”加劇了兩黨支持者的觀點分化與意識形態(tài)沖突，甚至導致了多州發(fā)生惡性的政治暴亂與群體斗毆等失序現象?？梢?，算法推薦機制所建構的雙重擬態(tài)環(huán)境的環(huán)境化，除了加速侵擾我們所在的現實環(huán)境，還以分層等表現形式劃定群體邊界，筑建圈層壁壘，破壞現存的社會秩序。

三、人機的反思：雙重擬態(tài)環(huán)境與客觀環(huán)境的彌合之策

（一）算法驅動與價值引領共謀

算法專家丁圣超認為，算法并不是一成不變的，它需要不斷更新與優(yōu)化，以適應國家的政策要求以及社會環(huán)境的變化。算法推薦的良性發(fā)展需要價值理性的引領，需要我們重新思考人類價值觀在算法中的作用，將價值理性納入算法指導的軌道中。一方面，需要監(jiān)管部門敦促媒介平臺自覺肩負起內容把關、價值引領的主體責任，端正工具理性與價值理性的天秤，用正確的價值觀指導算法規(guī)則的設計，使之符合法律規(guī)范及社會倫理，并適當提高算法透明度與優(yōu)質內容的權重;另一方面，受眾也需要提高自身的算法素養(yǎng)，即對于智能算法推薦的信息持以辨別能力，對于我們所處的雙重擬態(tài)環(huán)境報以辯證態(tài)度。當我們不再陷入算法推薦攪動的偽價值旋渦里，而是以自身的價值理性指導信息獲取，算法規(guī)則將因受眾的品位轉變而改寫。值得一提的是，2019年2月份，曾多次因算法問題將自己推上頭條的今日頭條對“靈犬”小程序進行了全面升級——除了反色情低俗。還加入反暴力謾罵以及反標題黨的功能。截至2月份，“靈犬”的使用人次已突破240萬，用戶通過“靈犬”小程序，可檢測信息內容質量指數，并得到諸如是否可獲得算法推薦、是否需引入人工判斷等等的鑒定結果。在實現算法驅動與價值引領的嘗試中，今日頭條顯示出一腔決心，算法向自身動了刀子，以反低俗算法指導推薦算法。

（二）平臺效率與內容優(yōu)化并重

隨著我們將信息選擇權讓渡給算法，這就意味著算法擔當起了守門人的角色，但傳統(tǒng)把關仍然需要發(fā)揮至關重要的作用。我們需要思量的是，算法把關與傳統(tǒng)把關所占的地位與比重區(qū)別，算法主攻信息篩選第一階段的效率與興趣配對，而編輯主要負責第二階段的信息質量把關，包括內容平衡、法規(guī)倫理、社會價值等等。因此，在弱人工智能階段，我們應適當提高專業(yè)把關人的權重，采取“算法初薦+人工終審”審核方法，實現“人機結合”的優(yōu)勢互補，以確保內容的品質。以Apple News為例，面對智能算法分發(fā)當道，它卻反其道而行推出了“人工篩選”功能，聲稱這款應用的頭條內容是人類而非算法選擇的，為此聘請大量經驗豐富的傳統(tǒng)媒體編輯前來運營，以彰顯其更重視人工編輯的作用。

（三）個性傳播與大眾傳播齊驅

隨著互聯網的深入發(fā)展，傳媒業(yè)整體從傳者中心逐步轉向受者中心，受眾群體日益呈現出分眾化趨勢，受眾的信息需求也愈來愈多元化。為此，李良榮學者也提出了傳播策略逐漸走向“分流”發(fā)展，從籠統(tǒng)追求“共賞”轉變?yōu)閭€性滿足“分賞”。其中，我們需要警惕兩大極端，第一極端是將“受者中心”扭曲為一切由受眾決定，導致媒體的傳播行為缺乏主體性，喪失作為社會公器的功能與責任，一味追逐經濟效益，一味盲從受眾天性中的不良需求，從而淪為受眾的附庸;而第二極端則是將分眾化的個性傳播窄化為個體世界，攔截個體相遇其不感興趣的、公共世界的信息的機會。著名傳播學者唐納德·肖提到，水平媒體（小眾媒體）與垂直媒體（大眾媒體）相互交織，可以創(chuàng)造一個穩(wěn)定的“紙草社會”，即融合私人議程和公共議程的新世界。因此，個性傳播不應獨行其道，應與大眾傳播雙線融合發(fā)展，既滿足用戶最基本的公共信息，又提供個性化內容推薦，有意識地進行信息糾偏，破除“信息繭房”的壁壘，連接個人世界與公共世界，保持個性化信息滿足與公共整合之間的平衡。如一款名為“Read Across theAisle”（簡稱RAA）的新聞App，為戳破用戶的過濾氣泡專門設計了“意識形態(tài)波普”，讀者可以根據閱讀該新聞時的波普偏向主動調節(jié)自身閱讀的多元化，有意識地去接觸此前無法接觸、甚至是不愿接觸的廣闊世界，避免困于作繭自縛的回音谷內。

結語

在信息超載的浪潮下，將部分信息選擇權讓渡給算法是勢在必行的，而箭行之處卻殘留了一些數字傷痕，算法推薦機制建構的雙重擬態(tài)環(huán)境讓我們憂心忡忡。美國媒介理論家保羅·萊文森告知世人要警惕數字時代的逆轉，警惕算法推薦機制可能再現廣播時代的獨裁者，從而造成互聯網時代的信息控制。阻止這一場逆轉，靠的是人的理性和判斷力，于是他提出了“補償性媒介”——在媒介演化的進程當中，人類面對技術衍生的現實問題，可以通過人的理性和判斷力提煉和指引技術，使之按照適合人們感知和需要的道路發(fā)展，使之對未來產生正面的影響。同樣地，面對算法推薦機制的崛起，感知其在建構雙重擬態(tài)環(huán)境過程中對于人們在環(huán)境認知層面具有局限性以及價值滲透的隱蔽性是第一步，發(fā)揮人的價值理性重新定位推薦算法的適用范圍與啟動階段，并隨著社會環(huán)境的變動不斷優(yōu)化算法推薦機制是重要的第二步。我們，正邁向第二步，且這一步，我們更需要踏穩(wěn)腳步。