张志安 | 算法推荐及其应用实践的中国“在地性”思考

摘要本文首先结合相关实证研究，按照传播学经典的5W框架，分析了算法推荐及其应用实践对于信息传播业的总体影响，并特别呈现了受众研究与效果研究方面的研究发现。在此基础上，本文分别从用户规模和算法智能化水平、行业格局和意识形态影响、逆向全球化输出和政策规制三个层面，对算法推荐及其应用实践进行中国“在地性”思考。

大数据与人工智能的发展和应用，开启了以数据和计算为核心的信息传播新时代。人工智能与大数据算法思维的本质在于，基于计算机算法思维对大数据进行搜集、分类、清洗、评估、提取、分析、处理与输出。[1]算法推荐及其人工智能技术在传播领域，主要是互联网平台媒体的运用和探索，包括通过数据智能来生产内容、运用算法推荐来分发内容、借助智能技术来促进商业价值的变现。平台媒体的核心特点是吸引和掌握海量数据。[2]由此，使得算法成为平台媒体资讯推荐的核心机制。[3]

目前，全世界主流的平台媒体主要有三类：一是搜索平台，如谷歌和百度；二是社交平台，如脸书、微博和微信；三是资讯定制平台，如今日头条、一点资讯、天天快报等。今日头条CEO认为：“算法是今日头条推荐搜索引擎应用的核心，这也是与传统媒体最本质的区别。” [4]传统主流媒体尽管也在积极应用人工智能技术，但由于缺乏真正的用户和内容大数据，无法拥有自己的算法推荐技术。比如新华社的“智能主播”，人民日报“主流算法”等，都是与互联网平台媒体进行技术合作或技术辅助的尝试。

一、从5W传播模式看算法推荐的影响和效果

无论新技术如何深刻地影响传播实践，在祝建华教授看来，“5W是传播学研究历来的核心” [5]。关于算法推荐和人工智能对信息传播业的影响，我们也依然可以围绕拉斯韦尔的“5W”传播模式做一个总体思考：

1.从传播者角度看，机器作为新的内容生产者，加入到资讯行动者队伍中来，在财经、地震、体育等垂直领域的快讯生产和资讯类摘报、短视频剪辑等方面扮演智能化生产者的新角色；

2.从传播内容形态看，人工智能生产的内容相对碎片化、模式化、移动化，满足了青年群体的快速、娱乐和实用的内容需求；

3.从传播中介看，算法驱动的智能化信息定制平台成为核心传播渠道，常规和传统的主流媒体日益边缘化；

4.从受众角度看，越来越难以区分人工编辑或算法推荐的差异；

5.从传播效果看，受众信息获取呈现速度之一、受众的信息获取结构更加偏好“个性化”和“精准化”的兴趣定制。此外，可能导致算法推荐背后商业化平台对信息传播的控制权增加，也可能被政治权力所利用进行选举动员或精准说服。

在5W传播模式的分析中，算法推荐影响下的受众研究和效果研究尤其值得关注。关于算法推荐可能导致的“信息茧房”，学界存在诸多反思。首先，评价“信息茧房”，到底要看个人接触信息的数量还是看质量，存在观点差异；其次，目前青年网民的信息获取渠道包括算法推荐、社交推送、主动搜索三类。其中，社交推送占据主要比例，如果说存在“信息茧房”的话，社交网络关系的结构更大程度上决定着“信息茧房”，而非来自智能推荐和算法分发的影响。

比如，有学者通过试验法研究受众对自动化机器写作资讯的感知，要求受试受众分别对“实际的”作者（人工作者）与“宣称的”作者（机器人作者）、受试设计的作者所写的不同主题文章（体育、金融与受试设计的文章）做出可信度、可读性与资讯专业知识（ ）方面的评价。研究发现，受试者在可信度和资讯专业知识方面的评价上，认为计算机书写的文章更高，但也认为可读性不强。这一研究结果表明，受众对计算机书写资讯的好感度，由此也提出了建立计算机书写资讯伦理规范的呼吁。[6]

另一项研究考察受众对计算机算法自动生成的资讯内容的反应，该研究表明，欧洲资讯读者对人工书写的、自动资讯的和“混合的”内容（人机协同资讯）在信源信任度、信息内容可信度的感知上大致相差无几。在体育资讯上，读者认为自动资讯比人工资讯具有更高的可信度，并且可信度不会影响读者资讯消费的选择倾向。[7]

此外，资讯推荐引擎是否会因算法机器运用到资讯分发过程中而造成“气泡效应”和碎片化资讯受众？相关的实证研究结果，反驳了这一预设，其认为资讯搜索引擎的算法推荐不会像社交媒体推荐那样更可能导致“过滤气泡”。研究者要求受众使用他们个人谷歌账号，通过谷歌资讯搜索2016年希拉里与特朗普选战期间的资讯报道，并报告关于每位候选人的资讯报道中被更先推荐的5条资讯。研究发现，不同政治偏向的用户所收到的资讯推荐结果是类似的，并不存在算法鼓励导致的“回音壁效应”。资讯推荐中存在很高的同质性与集中化，比如资讯推荐内容绝大部分来自于5个资讯机构，主宰搜索推荐的14个机构中，只有3个为原生数字媒体。可见，谷歌资讯上所建构的资讯议程是复制而不是打破了传统资讯业的结构。[8]

我们应该充分认识到算法推荐这一概念内涵和传播效果的复杂性。从传播者来看，算法技术并不是整齐划一的，不同平台媒体依据的算法存在内在逻辑的差异。比如，方师师从通过优先级排序算法、资讯要素权重和算法价值观三个维度揭露脸书与谷歌的算法机制。研究发现，谷歌注重客观要素并试图建立技术性的网络秩序，而脸书则更多强调以社交为基础的人与人之间的关系构成。[9]虽然这一研究指出了不同“算法机制”内部的系统性与结构性偏向，但却体现出互联网平台会有各自需求取向，其产品类型与算法设置逻辑各有侧重，比如谷歌与脸书就是两种完全不同类型的互联网产品，一个以社交为取向，一个是知识搜索引擎。

算法作为一种技术，蕴含了特定框架和偏向，并非是完全中立的工具，考察其运行方式和传播效果，有必要考虑技术实施和应用的语境。算法推荐对信息传播业5W的影响必定需要考察其语境，必须思考中国“在地性”问题，关注不同互联网产品类型、信息消费方式、受众构成、政治文化、经济结构、政治结构和媒介系统等方面的中西方差异。

二、算法推荐及其应用实践的“在地性”

算法推荐一般包括三个要素：算法公式、计算能力和大数据，其中，公式和计算能力具有普适性，而数据规模的大小则取决于特定政治经济文化和技术语境下公众参与的活跃度。本文从用户规模、行业影响、政策规则三个层面探讨中国语境下算法推荐的“在地性”。

（一）用户规模和算法智能化水平的“在地性”

对人工智能专家来说，大数据的规模可以极大提升人工智能的技术水平，今日头条这样的智能化终端能够实现用户、场景、信息这三个要素之间的精准匹配，与其拥有超大规模中国网络用户及其数据密不可分。从这个角度看，今日头条的算法智能化水平是具有中国特色的。

抖音用户规模的快速崛起和市值超过优步成为全球更大的互联网独角兽企业，离不开算法推荐和人工智能技术的应用。今日头条把底层算法推荐输出给抖音，抖音利用手机摄像头的“人机交互”技术和日活数亿的用户规模，极大提升了人脸识别、手势识别和肢体动作识别等领域的人工智能技术，从而在全世界不同国家迅速占领市场。算法推荐成就的中国互联网资讯平台媒体，具有中国“在地性”。一方面，中国用户对信息参与、生产和互动的积极姿态助推大数据规模的迅猛扩张，继而助推算法推荐的智能化水平；另一方面，对用户数据信息获取、精准分析和个性推荐的监管相对不透明，也提供了重要的政策土壤。

而且，算法推荐并非完全由机器决定，其中包含了网络公司和技术团队对算法公式设计时的人工考量。比如，资讯分发平台，相对较难识别海量用户的人口学特征，其算法推荐可更加偏向多数人的流行兴趣；而社交分发产品，由于掌握海量用户的社交兴趣数据，则可以尝试对精英群体进行细分，在推荐机制上考虑加入精英群体的特定兴趣。

（二）行业格局和意识形态影响的“在地性”

算法推荐和人工智能运用，在资讯价值或把关标准、行业竞争格局和意识形态三个层面影响着中国信息传播业。首先，资讯价值方面，主流媒体过去的“资讯价值”判断标准主要是从多数受众的共同兴趣，同时又基于把握公共议题、促进公共对话、凝聚社会共识的公共性需要来进行把关的，而算法推荐则更加注重用户的个性需求和普遍需要。

有研究表明，平台媒体的算法逻辑或者基于算法的“资讯文化”，正在影响专业媒体的编辑原则和把关标准，一些专业媒体明显调整自身的资讯编辑与发布原则，以迎合脸书等非资讯机构、社交媒体平台的传播偏向。比如，2014年6月脸书将在线视频功能置顶的算法调整，多数资讯机构随后也增加了社交视频内容的生产。而且，媒体类型差异影响着他们对社交媒体逻辑的采纳差异，原生数字媒体（-）和广电媒体在适应算法调整上更具回应性，而纸媒的回应相对较慢。[10]通过分析媒体抖音号的内容特点，我们也可以发现，抖音算法推荐背后对场景聚焦、情感激发、休闲娱乐偏向也在影响着严肃主流媒体的内容形态。

此外，对于算法推荐和人工智能，中西方资讯工作者的认知态度表现出差异。西方媒体的职业资讯工作者，看起来态度更加保守，他们对新技术的观念尤其算法推荐可能导致的真相缺失、公共理性的缺乏、公共对话的弱化等表示怀疑和质疑，中国资讯工作者和研究者则从资讯生产的资源、内容分发的效率和影响力提升的渠道拓展方面呈现出对平台媒体和算法推荐的积极接纳，他们对技术影响职业权威的担忧不像西方资讯工作者那样忧虑和排斥。一项针对美国传统资讯门户网站资讯从业者的心态和观念变化的研究发现，人工智能更大的问题在于其破坏了之一代网络资讯所营造、维系和培育出的民主气质和协商空间，门户网站资讯从业者对人工智能技术的挑战，在理念和操作模式上持有策略化逃避的立场；[11]另一项对英国与瑞士两家地区报纸的访谈发现，虽然技术变革重塑了资讯编辑部内从业者的专业想象与认同，但其文化精英立场仍有牢固的心理基础。[12]

其次，行业格局方面，算法推荐导致了资讯类、社交类平台媒体的快速崛起，进一步加速传统主流媒体到达率和影响力的衰落，使得原先被专业媒体雇佣的内容原创者和生产者出现职业精英流失、职业流动加速的趋势，这点是行业管理者所警惕的。

传播权力的施展与运行体现在其通过内容提供、操控或策略性干预信息和受众注意力分配、策略性意义赋予等过程实现的定义现实的能力上。算法助推下的平台媒体崛起，对专业媒体的传播权力构成了直接和长远的挑战。国外关于算法推荐的政治经济学批判，既体现在批判“算法资本主义”削弱人的主体性和人类理性上，[13]也体现在批判算法对资讯业的介入所带来“权力迁移”，以及担心算法造成公共权力从公共机构转移到受资本驱动的技术公司所引发的风险。

类似的观点，也正引起国内学者的担忧，有学者认为，社交平台改变了媒介生态、重构了媒介权力，接收了信息分发权、算法取代了编辑，掌握把关权与守门人，通过流量挤压了媒体盈利空间。媒体不再是资讯传播中的绝对权力核心，社交媒体开始制定新的规则，向传播权力中心迈进。[14]还有学者指出，数字媒体相比传统媒体在操作流程上更难观察，使得公共力量对传播的监督、干预成本提高，使得垄断传播资源的社会舆论权力获得扩张。这些权力侵入了原本公共机构承担的内容审查和公众宣传领域，使得公司获得了国家的传播功能。[15]

再次，意识形态方面，算法推荐客观上导致主流意识形态想要传播的时政内容、宣传报道无法到达用户特别是青年群体的视野中，从而导致意识形态传播方式的变革和传播效果的弱化。从中国语境的看，除以用户偏好为导向的算法推荐，造成资讯把关权转移和意识形态传播效果评价体系的重塑之外，过度依赖算法推荐所形成的“过滤气泡”强化效应，进一步加剧了人们的社群区隔与价值观分化。此外，基于算法优势的平台媒体对传统主流媒体的生存空间形成挤压，进一步加剧了后者被边缘化的风险。[16]为此，监管部门通过对算法推荐平台“强制置顶”的内容要求来加以平衡，商业互联网平台也通过对时政内容的数据加权、推荐强插等方式来进一步承担宣传任务。

（三）逆向全球化输出和政策规制“在地性”

当下，针对算法推荐的政策规制是 *** 管理部门和主流媒体合力进行的。人民网曾对今日头条的“算法推荐”连续发表评论进行批判，其话语建构的正当性来源于算法推荐对主流意识形态的负面影响。笔者研究发现，话语争议背后是新媒体环境下对传播权力的争夺—主流媒体用意识形态来消解算法正当性，所要维护的是自身意识形态主流传播的权威地位。[17]

算法规则的策略，在中国是具有本土特点的，也是掌握算法推荐的互联网公司的技术资本，与掌握内容资源和原创生产资质的传统主流媒体的政治资本之间的博弈。而这种博弈过程中，互联网公司在价值正当性方面处于相对劣势的位置，始终保持审慎、谦逊和忧患的姿态。

从中外实践看，针对算法推荐的治理机制需要多方参与，其重点是解决“用户数据商业化”这个关键问题。针对算法推荐，要强化其公共性，如清华大学彭兰教授在《2019媒体发展趋势报告》中指出的增强算法推荐公共性，主要是增强“个人需求增强”（发现潜在多样化需求）、“关系增强”、“场景增强”。同时，要思考针对算法的不同治理机制在不同政治经济文化语境下的“在地性”操作路径，比如算法代码的开源和算法透明性问题，职业资讯人与程序员之间的交流写作，避免个人数据信息的过度商业化。

Weber与考察了59个移动资讯app所蕴含的源代码和代码的内容，发现代码在资讯分发过程以及算法在过滤和极化资讯中的作用，作者提出算法与传统资讯价值之间的关系的规范性与实践性讨论，认为程序员和记者之间的“交流区”对于未来移动资讯设备开发技术过程的重要性。[6]与通过考察移动资讯app代码的内容，认为非资讯行动者是生产和分配资讯的定义性条件，有必要开源代码以作为未来资讯传播学与计算机学科之间交流的框架。[18]

Crain通过对于数据代理行业的案例研究，表明了算法推荐等技术实现“透明性”的局限，认为个人信息的商业化才是权力不平衡的根源，只有通过商业监控的批判政治经济学批判，才能矫正依赖透明性的消费者赋权策略和隐私政策。[19]总体上看，针对数据、伦理、用户隐私等问题的政策规制，关涉不同国家和地区平台媒体的治理理念。

当媒体平台的海量用户规模越来越庞大，竞争优势越来越明显时，如何对其进行适当治理，特别是确保数据安全、伦理规范和用户隐私等问题。目前，大体存在两种声音。一是，对平台进行国家化，《平台资本主义》的作者尼克·斯尔尼塞克就主张，要对互联网超级平台进行国家持股，从而确保其商业性和公共性的平衡；[20]二是，对平台媒体进行分拆，避免其过于强大而存在不可控的风险。此外，从全世界范围看，针对以社交网站为代表的平台媒体，美国和日本等国治理偏向市场主导的发展模式，欧盟的治理模式偏向法律监管强化的限制模式，而中国则主要采取边发展边规制的平衡模式。

值得注意的问题还有，互联网平台媒体的“逆向全球化”输出，带来网络规制的新命题。今日头条的“抖音系”过去两年开启了全球化模式输出的进程，实际上是进行算法推荐模式和人工智能技术的全球输出。这是之一次中国模式的互联网公司走向全球化，也是发展中国家的互联网人工智能技术向发达国家逆向全球化输出的尝试。[21]这个尝试也帮助今日头条降低了对国内监管部门带来的风险，在全球化的资源、用户和资本布局过程中增加了公司资本化和可持续发展的稳定性。

建立算法的问责机制以确保人工智能使用的伦理规范已成为学界和业界共识与探索方向。2019年4月，欧盟发布了人工智能伦理规范正式指南，提出了实现可信赖的AI应该遵守所有使用法律和规范以及7点关键要求，包括：人类能动性与监管，稳健与安全，隐私与数据治理，透明性，多元、非歧视性与公平，社会与环境福祉，可问责性。[22]全球不同国家正在寻求算法治理的问责机制和监管政策，但这些能否达成共识，能否进入中国的治理实践还有待观察。当中国本土兴起的互联网平台媒体更加深度融入全球化发展浪潮时，既需要接受本土政策，也需要适应全球规则。

滑动查看

参考文献

[1]黄煜. 计算传播学：传播研究的新取向[J]. 传播与社会学刊，2018, V44(2): v–viii.

[2]喻国明、焦建、张鑫. “平台型媒体”的缘起、 理论与操作关键[J]. 中国人民大学学报, 2015, V29(6):120-127.

[3]方师师. 双强寡头平台资讯推荐算法机制研究[J]. 传播与社会学刊，2018, V43(1): 103-122.

[4]覃里. 今日头条核心技术“个性推荐算法”揭秘[EB/OL].

[5]祝建华、黄煜、张昕之.对谈计算传播学：起源、理论、方法与研究问题[J]. 传播与社会学刊，2018，V44(2): 13-14.

[6] A , Haim M , B , et al. of - news: , , and [J]. , 2016:41269.

[7]Wǒlker A, T E. in the ? News ’ and of [J]. , 2018.

[8] E, Lewis S C. What kind of news do we want to be? , , and the of [J]. in Human , 2019, 90: 298-307.

[9]方师师. 双强寡头平台资讯推荐算法机制研究[J].传播与社会学刊，2018, V43(1): 103-122.

[10] Jr E C, J. News ’ use of on : the field one at a time[J]. New Media & , 2018, 20(5): 1679-1696.

[11]常江.策略化逃避：门户资讯网站在人工智能时代的实践理念转型[J].编辑之友，2018(12)：58-64.

[12]常江. 原子化未来:技术变迁对报纸编辑室文化的重塑[J]. 编辑之友, 2018(10)：62-68.

[13]Biliс P. A of the of : A Brief of ’s [J]. : , & . Open for a , 2018, 16(1): 315-331.

[14]陈昌凤、霍婕. 权力迁移与关系重构：资讯媒体与社交平台的合作转型[J]. 资讯与写作, 2018(4):52-58.

[15]吕新雨、赵月枝等. 生存,还是毁灭——“人工智能时代数字化生存与人类传播的未来”圆桌对话[J]. 资讯记者, 2018, No.424(06):30-44.

[16]张志安、汤敏.论算法推荐对主流意识形态传播的影响[J].社会科学战线，2018（10）：174-182.

[17]张志安、周嘉琳.基于算法正当性的话语建构与传播权力重构研究[J].现代传播2019（1）：30-36,41.

[18]Weber M S, A. the News: The role of code in and news[J]. , 2018, 6(3): 310-329.

[19] M, K. A Press: news app a field of news [J]. , 2015, 3(2): 192-208.

[20]Crain M. The of : Data and [J]. New Media & , 2018, 20(1): 88-104.

[21]尼克·斯尔尼塞克. 平台资本主义[M]. 程水英译.广州：广东人民出版社, 2018.

[22]张志安、姚尧.平台媒体的类型、演进逻辑和发展趋势[J].资讯与写作,2018(12)：74-80.

[23]参见欧盟资讯发布官网[EB/OL].

1)基金项目：教育部哲学社科研究重大课题攻关项目“大数据时代国家意识形态安全风险与防范体系构建研究（）。

➤作者简介

张志安，毕业于复旦大学资讯学院，获传播学博士学位。中山大学传播与设计学院院长，教授、博士生导师，教育部青年长江学者特聘教授（2017年度），国家高端智库中山大学粤港澳发展研究院副院长，中国资讯史学会应用资讯传播学研究会会长、舆论学研究会副会长。研究中国资讯业、资讯社会学、大数据与互联网治理等，主编撰出版《中国资讯业年度观察报告》、《互联网与国家治理蓝皮书》等10余部著作，主持教育部哲学社科重大攻关项目、国家社科基金等数十项课题。曾获教育部人文社科优秀成果二等奖、广东省哲学社科二三等奖、宝钢优秀教师奖、中国资讯史学会首届国家学会奖之杰出青年奖等荣誉。

➤原文刊载于《资讯界》杂志 2019年第7期10页至15页

- END -

往期精彩回顾

常江、何仁亿：资讯学不是一个学科

张洪忠、石韦颖、刘力铭

个体动机对知沟的调节机制与效应

朱春阳

社会

智能算法运用于资讯策展的技术逻辑与伦理风险

短视频：视频生产力的“转基因”与再培育

顺应社会变迁 调整三重利益：媒体深度融合的核心要义

《资讯界》杂志

唯一投稿渠道：

全国中文核心期刊 丨 CSSCI来源期刊