来源：《新闻爱好者》2019年第9期

【摘要】个性化新闻推荐系统中算法的把关改变了传统新闻生产过程中的“把关”模式，同时也带来了一些社会负面影响。鉴于个性化新闻推荐系统的算法把关带来的价值观缺失、信息窄化、低俗内容泛滥等问题，从不断完善算法技术，提升平台技术理念；提高用户媒介素养，掌握把关标准主动权；完善互联网治理法律，加大政府监管力度三个维度深入思考，以探寻解决之道。

【关键词】个性化新闻推荐；算法把关；算法技术；用户媒介素养；政府依法监管

在人工智能技术飞速发展的环境下，新闻传播领域也进入“智能媒体”时代。人工智能技术应用于新闻采写、新闻编辑、新闻分发和评论管理中，给新闻与传播领域带来了前所未有的变革。技术是新闻生产方式变革至关重要的原因，新兴技术的不断涌入改变着传播形态，也改变着具体之新闻产品的形态，从而深层次地影响乃至决定着新闻生产方式。［1］近年来，个性化新闻推荐系统在国内外迅速发展。个性化新闻推荐系统（Personalized News Recommender System）是备受学界和业界关注的新型新闻分发方式，其所依托的推荐系统技术基于计算机技术、统计学知识，将数据、算法、人机交互有机结合，建立用户和资源的个性化关联机制，在信息过载时代，为用户的消费和信息摄取提供决策支持。［2］随着算法技术在个性化新闻推荐系统的应用，“把关人”和“把关模式”也悄然发生了变化。然而，互联网的传播特性导致传者与受者的界限模糊，传统的把关人角色弱化，个性化新闻推荐中算法技术充当了主要把关人的角色，把关权力由人工编辑转向算法技术，把关的标准也相应发生改变。随着“今日头条”“一点资讯”“天天快报”等个性化新闻推荐系统的出现，算法技术主导的新闻分发代替了编辑主导下的新闻选择，“把关人”让位于算法，传统的新闻生产模式受到巨大的冲击。

一、个性化新闻推荐系统中算法把关引发新闻生产变革

（一）提高新闻分发效率，解决人工编辑难题

个性化新闻推荐系统拥有海量的“信息库”，内容数量的庞大决定了人工编辑难以对“信息库”内的全部内容进行筛选。算法把关通过模仿编辑的把关行为，对个性化新闻推荐系统内的信息进行判断与选择，代替了编辑的重复劳动，提高了新闻把关的效率，进而使信息产业的生产效率得以提高。与此同时，算法技术使记者和编辑从海量的新闻内容中解放出来，降低了新闻工作者的劳动强度，有助于其专注于技术无法替代的抽象思维与创造性的工作，促进新闻产业向更加精深的方向发展。

（二）以用户需求为导向，促使受众本位回归

在传统的新闻生产模式中，传播者处于相对主动的地位，拥有着新闻选择的权利。由于受到版面与时长的限制，受到内容选择范围的限制，小众需求不得不让位于大众内容，受众的个性化需求无法得到满足。而在以算法技术为基础的个性化新媒体时代，受众的地位发生了变化，由被动转为主动，他们拥有了选择使用何种媒介的自主权。个性化新闻推荐就是把用户喜好作为个性化推荐的主要依据，从海量的信息库中寻找匹配用户喜好的内容，满足用户的信息需求。个性化新闻推荐无疑是当今媒体转变的助推器，使得媒体机构更加以用户为中心，使得“受众本位”在传播过程中得以回归。

（三）传统把关模式受到冲击，算法把关模式应运而生

新型的算法把关模式指导着当前的搜索引擎，新闻类APP进行内容把关与内容分发。具体而言，个性化新闻推荐平台通过网络爬虫技术从互联网与合作媒体处抓取新闻，算法根据一定的把关标准对受众进行精准推荐，与此同时，受众也沿着渠道进行自我反馈。在这个过程中，受众通过算法聚合信息，算法通过用户的反馈挖掘用户数据。［3］由此可见，个性化新闻推荐中的算法已经取代了传统新闻生产中的媒体编辑，担任守门人的角色，互联网与合作媒体取代受众成为新闻的信源，把关人与受众之间的互动关系更加频繁，从传统把关人模式中的“把关人中心”向“用户中心”转变，新型算法把关模式也就水到渠成、应时而生了。

二、个性化新闻推荐系统中算法把关引发的问题

（一）新闻价值观念缺失，大量负面信息失控

算法的把关标准与传统的新闻价值观念相去甚远，算法的把关过程主要依靠机器的程序对内容进行过滤，既不能对无法量化的内容进行判断，也不能把人类的价值观念融入把关的标准中。也就是说，算法本身具有机械性，不具备人的意识与情感，仅仅通过关键词和算法模型识别有害内容，无法对内容进行价值判断，更无法对新闻可能产生的社会影响作出正确的判断。另外，算法把关中新闻价值观念的缺失还体现在算法的把关标准对内容生产标准的倒逼。个性化新闻推荐系统的内容有一部分来自于平台自媒体，有些自媒体内容生产者为了使内容被算法推荐，往往会迎合算法的判断标准。由此，故事化的写作风格、靠蹭热点为主的选题依据成了自媒体内容生产的主流，标题党、涉及色情暴力的内容更加容易被算法推荐，也成为自媒体生产者的选择。“一点资讯”的CEO在演讲中说道：在缺乏把关人的自媒体蓬勃发展的时代，简单的机器算法推荐机制更容易迎合人性的弱点和惰性，为用户推送很多有趣但无用的内容，社交媒体往往也会对那些诉诸情绪、情感和夸张的内容最大限度地传播，而不是真正高品质的文章。［4］一旦新闻价值观念被舍弃，新闻内容的价值就失去了保障，从而会使大量负面信息进入公众视野，个人价值观随之扭曲，良好的社会风气难以形成。［5］

（二）多元化转向单一化，信息窄化出现

“信息窄化”最早是由凯斯·R.桑斯坦提出的，他在《网络共和国》一书中提到，网络让人们更容易获得自己喜欢的信息，过滤掉自己不感兴趣的信息，由此人们得到的信息是“窄化”的。目前，“今日头条”和“一点资讯”的传播已经呈现出用户信息窄化结果，这源于算法把关下的新闻推送极易让用户所得信息由多元化转向单一化。信息窄化实际上是为用户提供了一个封闭的信息环境，在这个环境里，用户自己设置“议题”，不断阅读符合自身偏好的信息，接收不到该领域以外的其他声音，用户虽然处于社会之中却无法了解社会公众“议题”，媒体的“议程设置”效果失去了发挥的空间。长此以往，同质化的信息会使用户眼界狭隘、思想受限，不利于扩展个人的思维方式和对事件全面客观的认知。社会公共“议题”无法通过媒体的传播受到公众的关注与讨论，同时也增加了新政策的上传下达、社会舆论的有效控制以及良好社会氛围形成的难度。

（三）新闻内容质量低俗，社会负面效果凸显

个性化本身就暗藏许多低俗的信息需求，为推销色情、淫秽和暴力新闻打开缺口。［6］尽管“今日头条”和“一点资讯”都在算法技术的主导下加入了人工编辑和审核，但是，内容低俗仍然是个性化新闻推荐平台的共性问题。2017年以来，“今日头条”及其旗下产品因内容侵权、虚假广告、低俗内容等问题，被人民日报、央视新闻等权威媒体以及国家相关部门点名批评和约谈整改20余次。2018年，“今日头条”因存在内容侵权及存在虚假广告被告上法庭，其旗下的娱乐类APP火山小视频被国家网信办约谈，要求暂停同城频道并进行整改；“内涵段子”客户端软件及公众号永久关停。根据互联网第三方数据挖掘和分析机构权威iiMediaResearch(艾媒咨询)发布的《2018中国综合资讯类APP内容绿色评分排行榜》，《人民日报》、新华社、央视新闻、澎湃新闻和凤凰新闻等APP的内容绿色评分位居前列，而“一点资讯”和“今日头条”分别排在第13名和第19名。［7］

三、个性化新闻推荐系统算法把关行为的对策思考

（一）不断完善算法技术，提升平台技术理念

传播者在算法规则设计中不仅要考虑到传媒的商业价值，还应考虑到传媒的文化引领等社会价值。［8］针对精准推送带来“信息茧房”“过滤泡效应”和“信息孤岛”的问题，平台应进一步完善个性化推荐系统的算法技术。首先，人机协同，优化价值观念。人机协同就是在算法技术中融入专业新闻从业者的价值观念。其次，优化技术，保持算法宽度。优化算法技术，使算法在精准推送的同时保持一定宽度，一定程度上混入用户兴趣范围之外的新闻，这是防止信息窄化传递社会信息的根本解决方法。再次，算法透明，主动接受监督。互联网企业使用算法技术掌握了大量的用户数据，但对获取的用户数据以及算法的操作流程却讳莫如深，这实际上是在制造“黑箱”，也有悖于知情同意原则。根据知情同意原则，尽管算法技术仍然是互联网信息平台的核心技术，核心的算法掌握在企业手中，但在网络信息交换中，用户有权知道谁会得到这些数据以及如何利用这些数据，所以，个性化新闻推荐平台的算法应该透明。算法透明化，就是控制算法的权力不能仅仅攥在企业手中，互联网企业应该主动公开自己的算法运行逻辑，既有利于预防有缺陷的算法模型隐藏在“黑箱”带来的潜在危害，也有利于社会力量的有效监督。

（二）提高用户媒介素养，掌握把关标准的主动权

随着网络媒介的不断发展，用户“媒介素养”的重要性也愈加突出。首先，用户把关，过滤不良内容。在算法把关行为中，用户是重要的把关主体之一，一方面，用户可以根据自己的喜好从海量的信息资源中选取感兴趣的内容，也可以通过评论或注册自媒体账号发表内容。但是，由于用户往往对自己的把关作用不知晓，对把关的标准不明确，这就容易陷入不良信息中而失去主动权。因此，用户谨慎使用人工智能媒介，掌控好自己的注意力，在这个时代显得更为重要。［9］用户要明确自己的“把关”作用，树立“把关”意识，提升“把关”能力，而且要善用信息生产权力。另一方面，用户要认真培养自己消费优质内容的习惯，不要把宝贵的时间浪费在无足轻重的八卦娱乐新闻上。其次，掌握规律，主动训练算法。用户的阅读偏好直接影响着算法的把关标准，用户可以通过在个性化新闻推荐平台上的行为向算法反馈其对内容的偏好，然而，目前大部分用户对个性化推荐算法的运行机制不了解，对自己如何进行“把关”不明确。面对这种算法对用户的高要求与用户实际媒介的低素养之间不对等现状，用户提高自身的算法素养变得十分必要。用户要提高对新闻价值的辨别力，提高根据信息的来源甄别该信息是否具有可信性的能力，对内容做出正向或负向的反馈，可以通过“点赞、收藏、转发”等操作鼓励算法继续推荐更多的优质内容。对于低俗、虚假的内容，用户则要毫不犹豫地“举报、反对”，通过打击劣质内容，培养“算法”过滤劣质信息。再次，多元阅读，避免信息窄化。“信息窄化”会使得用户无法获得全面的信息，在单一的内容领域中盲目自大，思维逐渐固化，判断力逐步丧失。而且，同质化的阅读也会使用户的视野变得狭隘，无法形成全面客观的社会认知。所以，用户应提高防范意识，了解信息窄化带来的局限性，主动摆脱信息牢笼的束缚。一方面，要定期对自己接收的信息进行评测与管理，如果接收到的信息单一化，可以主动搜索其他方面的内容，或订阅其他内容领域的“媒体号”；另一方面，用户可以改变自己的阅读习惯，在使用个性化新闻推荐的同时，也要从报纸、广播、电视台及互联网媒体渠道了解新闻。拓宽获取信息的渠道，实现信息渠道的多元化，多听多看不同领域和不同媒体平台的信息，善于勤于思考各项公共事务，积极主动参与公共话题的讨论，防止思想固化僵化和偏执化。［10］

（三）完善互联网治理法律，加大政府监管力度

应调动主流媒体，引导良性舆论。近年来，政府调动主流媒体、互联网企业等多方力量客观理性地对待算法推荐带来的问题。人民日报、新华社和中央电视台等主流媒体平台利用新闻评论、深度报道等形式，对个性化新闻推荐系统中存在的乱象进行曝光或评论，从舆论上引导了正确的观念，也为有关部门的整改措施“造势”。近年来，尽管我国相继出台了《网络安全法》等一些法律法规，但是由于技术的迅猛发展，法律规定一直处于滞后状态。目前，新闻与传播领域的立法缺失，立法层级较低，权威性不高，专业度不够，针对性不强，要加快制定并进一步完善我国互联网相关法律。依法监管，全面落实依法治网。互联网经济也是法治经济，网络不是“法外之地”。算法技术下的传媒行业理应纳入法律监管范围，个性化新闻推荐系统的运营也应该依法规范。为促进我国互联网产业的健康发展，为实现网络强国的目标，各级政府要依法规范监管，提高网络治理水平，善于发现问题，积极解决问题，依法履行监管职责，依法治理互联网企业无序竞争和损害消费者权益的恶意竞争，鼓励个性化新闻推荐系统进行优质内容生产和传播，还网络一个清朗的空间。

参考文献：

［1］杨保军，李泓江.技术视野中的当代中国新闻生产方式变迁［J］.新闻爱好者，2018（8）:23.

［2］陈昌凤，师文.个性化新闻推荐算法的技术解读与价值探讨［J］.中国编辑，2018（10）:19.

［3］朱毓春.基于算法机制的个性化新闻推送对传统把关模式的影响［EB/OL］.http：//media.people.com.cn/n1/2018/0205/c416774-29806 420.html.

［4］方师师，周炜乐.艰难转型中的新闻业：皮尤、路透新闻业报告综述［J］.新闻记者，2017（7）:15.

［5］张瑜烨.信息茧房-智媒时代个性化推荐系统运作逻辑与反思：以今日头条APP为例［J］.现代视听，2018(11):14.

［6］刘建明.新闻的算法之谜与传统媒体的智能化［J］.新闻爱好者，2018(10)：4.

［7］艾媒咨询.2018中国综合资讯类APP内容绿色评分排行[EB/OL].http：//www.iimedia.cn/62793.html.2018.

［8］喻国明，韩婷.算法型信息分发：技术原理、机制创新与未来发展.［J］新闻爱好者，2018（4）:8.

［9］匡文波，陈小龙.新闻推荐算法：问题及优化策略［J］.新闻与写作，2018（4）:13.

［10］金泽军.智媒体时代算法推送对公众媒介素养的新要求［J］.新闻研究导刊，2018（8）：20.

（作者单位：郑州大学新闻与传播学院）

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