近日，中宣部等五部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加強(qiáng)新時代文藝評論工作的指導(dǎo)意見》，特別強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)算法研究和引導(dǎo)，開展網(wǎng)絡(luò)算法推薦綜合治理，不給錯誤內(nèi)容提供傳播渠道。盡管文件主要針對文藝評論工作，但開展算法治理的意見很有啟示價值。
伴隨智媒時代的到來，人們面對的問題已不再是信息匱乏，而是信息過載。更快、更準(zhǔn)確獲得自己需要的信息，僅靠以前的媒體過濾、社交鏈過濾已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更智能、高效的算法推薦應(yīng)運而生。
算法推薦的模型和公式很復(fù)雜，但其原理很清晰。目前常用的算法機(jī)制大致可歸為兩類：一是用戶畫像法內(nèi)容推薦，即借助算法程序，把用戶的行為數(shù)據(jù)化，依據(jù)社會特征、習(xí)慣、興趣等進(jìn)行用戶畫像；同時，把待分發(fā)的內(nèi)容從海量信息系統(tǒng)中挑選出來進(jìn)行標(biāo)簽化，傳播給匹配的用戶，簡而言之，就是把合適的內(nèi)容推給合適的人。另一類是排行榜推薦，即以平臺點擊量、閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、評論量、點贊量等指標(biāo)為依據(jù)，自動給用戶推送關(guān)注度高的內(nèi)容，簡而言之，就是哪個內(nèi)容熱度高就推哪個。
據(jù)不完全統(tǒng)計,當(dāng)前基于算法的個性化內(nèi)容推送已超過整個互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容分發(fā)的70%。運用算法技術(shù)確實提高了信息分發(fā)的效率，但弊端也顯而易見——不管是上述的哪種推薦機(jī)制，都很少考慮信息的基本價值理性。人在技術(shù)面前不斷被客體化，其背后是資本至上的“流量法則”，與之相伴而生的必然是一系列“算法焦慮”。
具體來說，用戶沉浸的“個性化”是以純技術(shù)理性和單一指標(biāo)推薦為基礎(chǔ)的，忽視了用戶的潛在喜好和需求，忽視了信息本身的價值。一大表現(xiàn)就是算法容易混淆用戶的一次點擊到底是偶然的行為還是深層的興趣需求。我們常有這樣的經(jīng)歷：在一次不經(jīng)意的點擊行為后，奇奇怪怪的內(nèi)容推送增加了，若要更改，需要不斷反饋對此類內(nèi)容的反感。
在這個偽“個性化”中，還加入了平臺對于眼球經(jīng)濟(jì)的盲目追求。在平臺看來，用戶注意力是稀缺資源，對情緒的調(diào)動和刺激比真相還重要。于是便將速食的、娛樂的、拼湊的信息塞滿用戶的碎片時間�？梢哉f，這種行為就是在充分利用人性的弱點，平臺或許借此獲取了流量，但也在無形中給受眾筑起“選擇性接觸”和“選擇性接受”的信息壁壘。置身其中，個體只能接觸跟自己意見一致的信息，越來越難接觸跟自己意見相左的信息。在這種日漸同化、窄化、極化的信息通道中，人們離真相的偏差越來越大，價值觀異化越來越快，達(dá)成社會共識也越來越難。
因此，內(nèi)容推送僅依靠算法的技術(shù)理性過濾標(biāo)準(zhǔn)是不夠的，算法“繭房”必須戳破，其背后的“流量至上論”更需破除，算法治理迫在眉睫。在算法的優(yōu)化探索中，我們應(yīng)該堅持人的主體性，倡導(dǎo)工具理性和價值理性平衡統(tǒng)一。第一，建立多指標(biāo)推薦系統(tǒng)，在內(nèi)容生產(chǎn)上加強(qiáng)主流價值導(dǎo)向，讓優(yōu)質(zhì)內(nèi)容“良幣”回歸，完成與主流媒體的協(xié)同把關(guān)。第二，堅持信息產(chǎn)品和平臺的公共性、社會性，同時給用戶充分的自主選擇空間，例如關(guān)閉“個性化推薦按鈕”“清除歷史行為”等。第三，加強(qiáng)監(jiān)管，建立一套針對大數(shù)據(jù)的使用、算法技術(shù)的規(guī)范，同時呼喚多元共治，通過政府、企業(yè)、第三方機(jī)構(gòu)、廣大用戶的協(xié)同調(diào)適，不斷平衡算法治理規(guī)則。說到底，算法治理不是單純的縮減和打擊算法，而是讓算法技術(shù)的社會應(yīng)用更公平、更透明、更負(fù)責(zé)、更正義。
�。ㄗ髡呦抵袊ù髮W(xué)光明新聞傳播學(xué)院副教授）
（責(zé)任編輯：鄧浩）
