算法推薦為網絡輿論引導提供了新路徑、新手段，並使之更為直接、便捷、高效。應從堅持主流價值導向、壓實平台主體責任、加強頂層設計和監管、提升用戶網絡素養等方面著手加強綜合治理，發揮其對網絡輿論的正向價值，積極營造健康有序、風清氣朗的網絡輿論生態。

　　算法推薦 網絡輿論 綜合治理

　　隨著移動互聯時代的到來和大數據運用的普及，以精准推送和有效供給為特征的算法推薦，成為當前網絡傳播領域內容分發的重要形式。算法推薦是通過追蹤用戶的網絡行為，運用一些數學算法計算出個人特征、環境特征等相關信息，並推測出用戶可能喜歡的內容。①網絡是信息匯聚、民意溝通的重要平台，網絡輿論直接反映著公眾在網絡空間中對社會議題的觀點或看法。②算法推薦在帶來技術紅利的同時，也對網絡輿論的生成、發展及引導產生深刻影響。

　　算法推薦對網絡輿論的價值

　　算法推薦的類型包括基於內容的、協同過濾的、關聯規則的、模型的以及混合算法等。從信息傳播的理論和實踐來看，算法推薦的基礎價值在於海量信息的甄選，核心價值在於內容的精准分發，關鍵價值在於觀點的洞悉反饋，終極價值在於意識形態的強化和引導。這個依托互聯網實現價值傳遞和價值創造的動態過程，次第推進，循環往復，形成信息甄選、分發、反饋、修正的閉環。

　　精准畫像，知曉行為。畫像是算法推薦技術架構的重要環節，即計算機根據文章的興趣標簽、質量標簽等以及用戶的閱讀習慣、瀏覽記錄等，抽象出標簽化的文章模型和用戶模型，並經過排序、分類、關聯和過濾，自動篩選出有效信息。畫像可分為文章畫像和用戶畫像、長期畫像和短期畫像等。相比報紙、廣播、電視等傳統媒體偏向關注受眾的群體屬性，算法推薦則擅長分析個體特征，為用戶貼上高度精練的標簽並據此知曉其行為模式。

　　精准分發，個性傳播。在分發環節，算法推薦要實現年齡、職業、興趣等用戶特征，時間、地理位置、天氣情況等環境特征，類別、關鍵詞、熱度等文章特征的對接和匹配，將篩選過的信息精准推送至用戶。區別於以“事件”為出發點的傳統信息傳播方式，算法推薦建立用戶導向的“用戶+事件”模式，實質上以用戶關心的事件為核心，賦予用戶信息定制功能。這不僅節約時間成本、提高獲取效率，更滿足個性化需求，使得“千人千面”的信息傳遞模式成為現實。

　　精准反饋，洞悉觀點。當用戶接收到個性化的推薦內容后，算法根據用戶點擊次數、停留時長以及舉報、屏蔽、轉發、評論等閱后反饋，勾勒出用戶媒介消費行為的圖譜，對用戶進行更為系統、全面的參數分析。這樣不僅能掌握用戶對社會問題的觀點或看法，還能研判出用戶的知識結構、經濟狀況、生活方式等深層次信息。一旦用戶興趣、品位、收入水平、教育程度等發生改變，此類動向信息也能通過反饋數據及時掌握。這個過程也是人工智能領域的機器學習，即算法推薦模型獲取新的信息后，重組已有知識架構以優化自身性能。

　　精准修正，重塑傾向。算法推薦影響網絡輿論的重要步驟如下：在算法推薦營造的“擬態環境”裡，用戶持續收到不同以往觀點的修正信息，進而不斷反省自身，再通過思想交鋒和觀點博弈，逐步改變傾向、調整立場。無論共識是否達成，公眾都在潛移默化的過程中參與了議題討論、重塑了社會認知。因此，算法推薦為網絡輿論引導提供了新路徑、新手段，並使之更為直接、便捷、高效。

　　算法推薦對網絡輿論引導的沖擊與風險

　　算法推薦盛行之下，新聞的生產方式、傳播介質、運轉模式以及用戶信息行為模式都發生轉變，由此帶來對網絡輿論場的沖擊，導致網絡輿論生態面臨挑戰。

　　“把關人”離場，主流價值導向成色不足。區別於專業編輯擔任“把關人”角色並推送信息的傳統模式，算法推送偏重數據抓取技術和內容審查后置，弱化了對基本價值的守望和主流價值的引導，導致傳遞不同價值觀的內容被機器分發給用戶，使得用戶陷入價值迷失困局。③一些網絡平台難以遵循“價值觀”先行，卻唯流量馬首是瞻，利用人性弱點，追求利益最大化，導致虛假新聞、“性、腥、星”類內容、“標題黨”等問題層出不窮，經常出現導向偏差。

　　“回音室”現象嚴重，凝聚共識難度較大。算法推薦容易造成選擇性的接觸、過濾與相信，由此帶來信息窄化、“信息繭房”、“回音室”現象等不良后果，使個人陷入信息孤島。用戶在自我重復和自我肯定中視野受困、固步自封，圈層固化、群體極化現象隨之增多。算法推薦誘導用戶關上涉獵不同領域和傾聽不同聲音的大門，背離了網絡輿論的公共性、廣泛性特征，從而使得刻板印象強化、偏見滋生、社會黏性缺失、價值認同難度加大。

　　“沉默的螺旋”效應顯現，網絡輿論場失真。算法推薦可以直接影響信息呈現、搜索排序、新聞熱度和傳播效果，導致這些網絡平台成為相對獨立的輿論“策源地”和“發酵池”，輿論操作的可能性和危險度加大。根據諾依曼“沉默的螺旋”理論，一旦用戶認為某種價值取向受到廣泛歡迎，那麼與之相符的聲音就會高漲，與之相反的聲音則會陷入沉默。④李普曼也說：“虛擬環境是‘人性’和‘環境’的雜交物。”⑤算法推薦容易使用戶造成“很多人都有這種價值取向”的印象，正面價值意見的沉默造成負面價值意見的增長，由此陷入惡性循環，導致網絡輿論場失真。⑥

　　加強算法推薦的綜合治理

　　德國著名社會學家馬克思·韋伯將理性分為價值理性和工具理性。價值理性強調行為不計后果地遵從某些價值理念，工具理性重視達到目的所採取手段的有效性以實現效用最大化。⑦要協調好算法推薦的價值理性和工具理性，達到兩者的相對平衡，需要多措並舉、綜合施策，才能營造健康有序、天朗氣清的網絡輿論生態。

　　堅持主流價值導向。要堅持黨管新媒體，把導向要求落實到平台管理、隊伍建設、內容生產等各個環節。用正確的價值觀指導算法推薦，所有的算法規則、技術架構都要符合社會倫理和法律法規。鼓勵優質內容生產和傳播，加強算法對於社會主義核心價值觀等內容的推送，放大正能量作品的影響力、感染力，培育積極健康、向上向善的網絡文化。

　　壓實平台主體責任。智能平台應當肩負起信息把關、價值引領的主體責任，守住底線，把住紅線，決不能傳播有害信息、造謠生事。加強總編輯責任制度，優化績效考核指標，不能僅以點擊量、廣告收入為標尺，放任低俗內容侵蝕受眾。研發升級算法識別體系，強化算法技術對於新聞源頭的篩選過程，規范稿源和內容生成方式，提高優質內容推薦權重。改進安全風險評估和審核規則，加大人工審核的投入力度，實現“人機結合”的優勢互補。

　　加強頂層設計和監管治理。政府部門要加快人工智能領域的立法體系建設，研究出台算法推薦的相關管理辦法，劃定技術倫理、權限邊界和行為規范。密切關注算法推薦的技術創新和延伸發展，特別是其在政治、經濟等領域的運用和影響。履行好監管責任，對於未能盡到主體責任的平台及時問責、督促整改。發動社會力量參與監督，優化舉報處置流程，完善舉報核實獎勵機制。

　　提升用戶網絡素養。用戶要樹立正確的網絡媒介使用觀念，培養消費優質內容的習慣，使得媒介為我所用而非沉溺其中。⑧發揮主觀能動性，增強對信息的辨識、分析能力，提升對信息價值的判斷、解讀能力，避免淪為技術的客體和附庸。豐富自身知識結構，培養多元開放思維，突破“信息繭房”的壁壘，提高理性認知水平。

　　運用算法推薦服務於網絡輿論引導

　　黨的十九大報告提出，“高度重視傳播手段建設和創新，提高新聞輿論傳播力、引導力、影響力、公信力。”這對新時代的網絡輿論引導提出了新要求。短期內，算法推薦對網絡輿論生態的確會帶來沖擊，但長遠來看，它作為新媒體的“基礎工具”，對網絡輿論引導具有較強的應用性和實效性。

　　用算法推薦革新網絡輿論引導理念。傳統媒體語境下的輿論引導，偏向於灌輸式、粗放式的單向傳播，不太重視滿足受眾的信息需求、接收習慣和內心滿足。隨著互聯網的發展和算法推薦的運用，輿論引導要順應分眾化差異化趨勢，精准目標定位，注重用戶體驗。要充分運用大數據、雲計算等新技術，科學分析、有效洞察受眾需求，推送更多個性化、專業化的信息，讓信息持續“入眼”並“入腦入心”。

　　用算法推薦探索網絡輿論引導新范式。積極主動借助算法規則和傳播優勢，提升優質作品的到達率、閱讀率、點贊率，攔截過濾低俗、媚俗、負面內容。在內容生產方面，可將用戶閱讀互動產生的數據反哺內容創作者﹔在正能量推送方面，可通過劃分正能量池等手段來保証首屏生態良好﹔在稿源審核方面，可將重大新聞通過置頂或要聞強插等方式優先展示給用戶﹔在生態調控方面，可運用風險評估模型來打擊“標題黨”等網絡亂象。

　　用算法推薦提升網絡輿論引導實效。借鑒算法推薦契合公眾自我意識覺醒的需要，通過精心的議題設置與受眾產生共鳴，在尊重公眾獨立思考和理性意志基礎上促進共識達成。利用算法推薦數據採集、信息追蹤功能，搜集網絡輿情並科學分析研判，了解民情、聽取民意、集中民智。在具體的網絡輿論引導中，鼓勵負責任的觀點表達和理性的交流互動，運用多元、有效的公共話語，以事實來說服人、以理性來引導人。

　　（作者單位：中央網信辦網絡評論工作局）

　　注釋：

　　①陳昌鳳、石澤：《技術與價值的理性交往：人工智能時代信息傳播——算法推薦中工具理性與價值理性的思考》，《新聞戰線》2017年9月（上）。

　　②張志安、晏齊宏：《網絡輿論的概念認知、分析層次與引導策略》，《新聞與傳播研究》2016年第5期。

　　③張瀟瀟：《算法新聞個性化推薦的理念、意義及倫理風險》，《傳媒》2017年第11期。

　　④⑥郝雨、李林霞：《算法推送：信息私人定制的“個性化”圈套》，《新聞記者》2017年第2期。

　　⑤沃爾特·李普曼：《公眾輿論》，上海世紀出版集團2006年版，第18頁。

　　⑦胡萬鵬：《智能算法推薦的倫理風險及防范策略》，《青年記者》2018年第6期。

　　⑧匡文波、陳小龍：《新聞推薦算法：問題及優化策略》，《新聞與寫作》2018年第4期。

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