來源：《新聞愛好者》2019年第9期

【摘要】個性化新聞推薦系統中算法的把關改變了傳統新聞生產過程中的“把關”模式，同時也帶來了一些社會負面影響。鑒於個性化新聞推薦系統的算法把關帶來的價值觀缺失、信息窄化、低俗內容泛濫等問題，從不斷完善算法技術，提升平台技術理念﹔提高用戶媒介素養，掌握把關標准主動權﹔完善互聯網治理法律，加大政府監管力度三個維度深入思考，以探尋解決之道。

【關鍵詞】個性化新聞推薦﹔算法把關﹔算法技術﹔用戶媒介素養﹔政府依法監管

在人工智能技術飛速發展的環境下，新聞傳播領域也進入“智能媒體”時代。人工智能技術應用於新聞採寫、新聞編輯、新聞分發和評論管理中，給新聞與傳播領域帶來了前所未有的變革。技術是新聞生產方式變革至關重要的原因，新興技術的不斷涌入改變著傳播形態，也改變著具體之新聞產品的形態，從而深層次地影響乃至決定著新聞生產方式。﹝1﹞近年來，個性化新聞推薦系統在國內外迅速發展。個性化新聞推薦系統（Personalized News Recommender System）是備受學界和業界關注的新型新聞分發方式，其所依托的推薦系統技術基於計算機技術、統計學知識，將數據、算法、人機交互有機結合，建立用戶和資源的個性化關聯機制，在信息過載時代，為用戶的消費和信息攝取提供決策支持。﹝2﹞隨著算法技術在個性化新聞推薦系統的應用，“把關人”和“把關模式”也悄然發生了變化。然而，互聯網的傳播特性導致傳者與受者的界限模糊，傳統的把關人角色弱化，個性化新聞推薦中算法技術充當了主要把關人的角色，把關權力由人工編輯轉向算法技術，把關的標准也相應發生改變。隨著“今日頭條”“一點資訊”“天天快報”等個性化新聞推薦系統的出現，算法技術主導的新聞分發代替了編輯主導下的新聞選擇，“把關人”讓位於算法，傳統的新聞生產模式受到巨大的沖擊。

一、個性化新聞推薦系統中算法把關引發新聞生產變革

（一）提高新聞分發效率，解決人工編輯難題

個性化新聞推薦系統擁有海量的“信息庫”，內容數量的龐大決定了人工編輯難以對“信息庫”內的全部內容進行篩選。算法把關通過模仿編輯的把關行為，對個性化新聞推薦系統內的信息進行判斷與選擇，代替了編輯的重復勞動，提高了新聞把關的效率，進而使信息產業的生產效率得以提高。與此同時，算法技術使記者和編輯從海量的新聞內容中解放出來，降低了新聞工作者的勞動強度，有助於其專注於技術無法替代的抽象思維與創造性的工作，促進新聞產業向更加精深的方向發展。

（二）以用戶需求為導向，促使受眾本位回歸

在傳統的新聞生產模式中，傳播者處於相對主動的地位，擁有著新聞選擇的權利。由於受到版面與時長的限制，受到內容選擇范圍的限制，小眾需求不得不讓位於大眾內容，受眾的個性化需求無法得到滿足。而在以算法技術為基礎的個性化新媒體時代，受眾的地位發生了變化，由被動轉為主動，他們擁有了選擇使用何種媒介的自主權。個性化新聞推薦就是把用戶喜好作為個性化推薦的主要依據，從海量的信息庫中尋找匹配用戶喜好的內容，滿足用戶的信息需求。個性化新聞推薦無疑是當今媒體轉變的助推器，使得媒體機構更加以用戶為中心，使得“受眾本位”在傳播過程中得以回歸。

（三）傳統把關模式受到沖擊，算法把關模式應運而生

新型的算法把關模式指導著當前的搜索引擎，新聞類APP進行內容把關與內容分發。具體而言，個性化新聞推薦平台通過網絡爬虫技術從互聯網與合作媒體處抓取新聞，算法根據一定的把關標准對受眾進行精准推薦，與此同時，受眾也沿著渠道進行自我反饋。在這個過程中，受眾通過算法聚合信息，算法通過用戶的反饋挖掘用戶數據。﹝3﹞由此可見，個性化新聞推薦中的算法已經取代了傳統新聞生產中的媒體編輯，擔任守門人的角色，互聯網與合作媒體取代受眾成為新聞的信源，把關人與受眾之間的互動關系更加頻繁，從傳統把關人模式中的“把關人中心”向“用戶中心”轉變，新型算法把關模式也就水到渠成、應時而生了。

二、個性化新聞推薦系統中算法把關引發的問題

（一）新聞價值觀念缺失，大量負面信息失控

算法的把關標准與傳統的新聞價值觀念相去甚遠，算法的把關過程主要依靠機器的程序對內容進行過濾，既不能對無法量化的內容進行判斷，也不能把人類的價值觀念融入把關的標准中。也就是說，算法本身具有機械性，不具備人的意識與情感，僅僅通過關鍵詞和算法模型識別有害內容，無法對內容進行價值判斷，更無法對新聞可能產生的社會影響作出正確的判斷。另外，算法把關中新聞價值觀念的缺失還體現在算法的把關標准對內容生產標准的倒逼。個性化新聞推薦系統的內容有一部分來自於平台自媒體，有些自媒體內容生產者為了使內容被算法推薦，往往會迎合算法的判斷標准。由此，故事化的寫作風格、靠蹭熱點為主的選題依據成了自媒體內容生產的主流，標題黨、涉及色情暴力的內容更加容易被算法推薦，也成為自媒體生產者的選擇。“一點資訊”的CEO在演講中說道：在缺乏把關人的自媒體蓬勃發展的時代，簡單的機器算法推薦機制更容易迎合人性的弱點和惰性，為用戶推送很多有趣但無用的內容，社交媒體往往也會對那些訴諸情緒、情感和夸張的內容最大限度地傳播，而不是真正高品質的文章。﹝4﹞一旦新聞價值觀念被舍棄，新聞內容的價值就失去了保障，從而會使大量負面信息進入公眾視野，個人價值觀隨之扭曲，良好的社會風氣難以形成。﹝5﹞

（二）多元化轉向單一化，信息窄化出現

“信息窄化”最早是由凱斯·R.桑斯坦提出的，他在《網絡共和國》一書中提到，網絡讓人們更容易獲得自己喜歡的信息，過濾掉自己不感興趣的信息，由此人們得到的信息是“窄化”的。目前，“今日頭條”和“一點資訊”的傳播已經呈現出用戶信息窄化結果，這源於算法把關下的新聞推送極易讓用戶所得信息由多元化轉向單一化。信息窄化實際上是為用戶提供了一個封閉的信息環境，在這個環境裡，用戶自己設置“議題”，不斷閱讀符合自身偏好的信息，接收不到該領域以外的其他聲音，用戶雖然處於社會之中卻無法了解社會公眾“議題”，媒體的“議程設置”效果失去了發揮的空間。長此以往，同質化的信息會使用戶眼界狹隘、思想受限，不利於擴展個人的思維方式和對事件全面客觀的認知。社會公共“議題”無法通過媒體的傳播受到公眾的關注與討論，同時也增加了新政策的上傳下達、社會輿論的有效控制以及良好社會氛圍形成的難度。

（三）新聞內容質量低俗，社會負面效果凸顯

個性化本身就暗藏許多低俗的信息需求，為推銷色情、淫穢和暴力新聞打開缺口。﹝6﹞盡管“今日頭條”和“一點資訊”都在算法技術的主導下加入了人工編輯和審核，但是，內容低俗仍然是個性化新聞推薦平台的共性問題。2017年以來，“今日頭條”及其旗下產品因內容侵權、虛假廣告、低俗內容等問題，被人民日報、央視新聞等權威媒體以及國家相關部門點名批評和約談整改20余次。2018年，“今日頭條”因存在內容侵權及存在虛假廣告被告上法庭，其旗下的娛樂類APP火山小視頻被國家網信辦約談，要求暫停同城頻道並進行整改﹔“內涵段子”客戶端軟件及公眾號永久關停。根據互聯網第三方數據挖掘和分析機構權威iiMediaResearch(艾媒咨詢)發布的《2018中國綜合資訊類APP內容綠色評分排行榜》，《人民日報》、新華社、央視新聞、澎湃新聞和鳳凰新聞等APP的內容綠色評分位居前列，而“一點資訊”和“今日頭條”分別排在第13名和第19名。﹝7﹞

三、個性化新聞推薦系統算法把關行為的對策思考

（一）不斷完善算法技術，提升平台技術理念

傳播者在算法規則設計中不僅要考慮到傳媒的商業價值，還應考慮到傳媒的文化引領等社會價值。﹝8﹞針對精准推送帶來“信息繭房”“過濾泡效應”和“信息孤島”的問題，平台應進一步完善個性化推薦系統的算法技術。首先，人機協同，優化價值觀念。人機協同就是在算法技術中融入專業新聞從業者的價值觀念。其次，優化技術，保持算法寬度。優化算法技術，使算法在精准推送的同時保持一定寬度，一定程度上混入用戶興趣范圍之外的新聞，這是防止信息窄化傳遞社會信息的根本解決方法。再次，算法透明，主動接受監督。互聯網企業使用算法技術掌握了大量的用戶數據，但對獲取的用戶數據以及算法的操作流程卻諱莫如深，這實際上是在制造“黑箱”，也有悖於知情同意原則。根據知情同意原則，盡管算法技術仍然是互聯網信息平台的核心技術，核心的算法掌握在企業手中，但在網絡信息交換中，用戶有權知道誰會得到這些數據以及如何利用這些數據，所以，個性化新聞推薦平台的算法應該透明。算法透明化，就是控制算法的權力不能僅僅攥在企業手中，互聯網企業應該主動公開自己的算法運行邏輯，既有利於預防有缺陷的算法模型隱藏在“黑箱”帶來的潛在危害，也有利於社會力量的有效監督。

（二）提高用戶媒介素養，掌握把關標准的主動權

隨著網絡媒介的不斷發展，用戶“媒介素養”的重要性也愈加突出。首先，用戶把關，過濾不良內容。在算法把關行為中，用戶是重要的把關主體之一，一方面，用戶可以根據自己的喜好從海量的信息資源中選取感興趣的內容，也可以通過評論或注冊自媒體賬號發表內容。但是，由於用戶往往對自己的把關作用不知曉，對把關的標准不明確，這就容易陷入不良信息中而失去主動權。因此，用戶謹慎使用人工智能媒介，掌控好自己的注意力，在這個時代顯得更為重要。﹝9﹞用戶要明確自己的“把關”作用，樹立“把關”意識，提升“把關”能力，而且要善用信息生產權力。另一方面，用戶要認真培養自己消費優質內容的習慣，不要把寶貴的時間浪費在無足輕重的八卦娛樂新聞上。其次，掌握規律，主動訓練算法。用戶的閱讀偏好直接影響著算法的把關標准，用戶可以通過在個性化新聞推薦平台上的行為向算法反饋其對內容的偏好，然而，目前大部分用戶對個性化推薦算法的運行機制不了解，對自己如何進行“把關”不明確。面對這種算法對用戶的高要求與用戶實際媒介的低素養之間不對等現狀，用戶提高自身的算法素養變得十分必要。用戶要提高對新聞價值的辨別力，提高根據信息的來源甄別該信息是否具有可信性的能力，對內容做出正向或負向的反饋，可以通過“點贊、收藏、轉發”等操作鼓勵算法繼續推薦更多的優質內容。對於低俗、虛假的內容，用戶則要毫不猶豫地“舉報、反對”，通過打擊劣質內容，培養“算法”過濾劣質信息。再次，多元閱讀，避免信息窄化。“信息窄化”會使得用戶無法獲得全面的信息，在單一的內容領域中盲目自大，思維逐漸固化，判斷力逐步喪失。而且，同質化的閱讀也會使用戶的視野變得狹隘，無法形成全面客觀的社會認知。所以，用戶應提高防范意識，了解信息窄化帶來的局限性，主動擺脫信息牢籠的束縛。一方面，要定期對自己接收的信息進行評測與管理，如果接收到的信息單一化，可以主動搜索其他方面的內容，或訂閱其他內容領域的“媒體號”﹔另一方面，用戶可以改變自己的閱讀習慣，在使用個性化新聞推薦的同時，也要從報紙、廣播、電視台及互聯網媒體渠道了解新聞。拓寬獲取信息的渠道，實現信息渠道的多元化，多聽多看不同領域和不同媒體平台的信息，善於勤於思考各項公共事務，積極主動參與公共話題的討論，防止思想固化僵化和偏執化。﹝10﹞

（三）完善互聯網治理法律，加大政府監管力度

應調動主流媒體，引導良性輿論。近年來，政府調動主流媒體、互聯網企業等多方力量客觀理性地對待算法推薦帶來的問題。人民日報、新華社和中央電視台等主流媒體平台利用新聞評論、深度報道等形式，對個性化新聞推薦系統中存在的亂象進行曝光或評論，從輿論上引導了正確的觀念，也為有關部門的整改措施“造勢”。近年來，盡管我國相繼出台了《網絡安全法》等一些法律法規，但是由於技術的迅猛發展，法律規定一直處於滯后狀態。目前，新聞與傳播領域的立法缺失，立法層級較低，權威性不高，專業度不夠，針對性不強，要加快制定並進一步完善我國互聯網相關法律。依法監管，全面落實依法治網。互聯網經濟也是法治經濟，網絡不是“法外之地”。算法技術下的傳媒行業理應納入法律監管范圍，個性化新聞推薦系統的運營也應該依法規范。為促進我國互聯網產業的健康發展，為實現網絡強國的目標，各級政府要依法規范監管，提高網絡治理水平，善於發現問題，積極解決問題，依法履行監管職責，依法治理互聯網企業無序競爭和損害消費者權益的惡意競爭，鼓勵個性化新聞推薦系統進行優質內容生產和傳播，還網絡一個清朗的空間。

參考文獻：

﹝1﹞楊保軍，李泓江.技術視野中的當代中國新聞生產方式變遷﹝J﹞.新聞愛好者，2018（8）:23.

﹝2﹞陳昌鳳，師文.個性化新聞推薦算法的技術解讀與價值探討﹝J﹞.中國編輯，2018（10）:19.

﹝3﹞朱毓春.基於算法機制的個性化新聞推送對傳統把關模式的影響﹝EB/OL﹞.http：//media.people.com.cn/n1/2018/0205/c416774-29806 420.html.

﹝4﹞方師師，周煒樂.艱難轉型中的新聞業：皮尤、路透新聞業報告綜述﹝J﹞.新聞記者，2017（7）:15.

﹝5﹞張瑜燁.信息繭房-智媒時代個性化推薦系統運作邏輯與反思：以今日頭條APP為例﹝J﹞.現代視聽，2018(11):14.

﹝6﹞劉建明.新聞的算法之謎與傳統媒體的智能化﹝J﹞.新聞愛好者，2018(10)：4.

﹝7﹞艾媒咨詢.2018中國綜合資訊類APP內容綠色評分排行[EB/OL].http：//www.iimedia.cn/62793.html.2018.

﹝8﹞喻國明，韓婷.算法型信息分發：技術原理、機制創新與未來發展.﹝J﹞新聞愛好者，2018（4）:8.

﹝9﹞匡文波，陳小龍.新聞推薦算法：問題及優化策略﹝J﹞.新聞與寫作，2018（4）:13.

﹝10﹞金澤軍.智媒體時代算法推送對公眾媒介素養的新要求﹝J﹞.新聞研究導刊，2018（8）：20.

（作者單位：鄭州大學新聞與傳播學院）

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