1、PAGE 3 -戳破“流量至上”的算法繭房近日，中宣部等五部門(mén)聯(lián)合印發(fā)了關(guān)于加強(qiáng)新時(shí)代文藝評(píng)論工作的指導(dǎo)意見(jiàn)，特別強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)算法研究和引導(dǎo)，開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)算法推薦綜合治理，不給錯(cuò)誤內(nèi)容提供傳播渠道。盡管文件主要針對(duì)文藝評(píng)論工作，但開(kāi)展算法治理的意見(jiàn)很有啟示價(jià)值。伴隨智媒時(shí)代的到來(lái)，人們面對(duì)的問(wèn)題已不再是信息匱乏，而是信息過(guò)載。更快、更準(zhǔn)確獲得自己需要的信息，僅靠以前的媒體過(guò)濾、社交鏈過(guò)濾已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更智能、高效的算法推薦應(yīng)運(yùn)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(huà)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(huì)特征、習(xí)慣、興趣等進(jìn)

2、行用戶畫(huà)像；同時(shí)，把待分發(fā)的內(nèi)容從海量信息系統(tǒng)中挑選出來(lái)進(jìn)行標(biāo)簽化，傳播給匹配的用戶，簡(jiǎn)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(tái)點(diǎn)擊量、閱讀量、轉(zhuǎn)發(fā)量、評(píng)論量、點(diǎn)贊量等指標(biāo)為依據(jù)，自動(dòng)給用戶推送關(guān)注度高的內(nèi)容，簡(jiǎn)而言之，就是哪個(gè)內(nèi)容熱度高就推哪個(gè)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),當(dāng)前基于算法的個(gè)性化內(nèi)容推送已超過(guò)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容分發(fā)的70%。運(yùn)用算法技術(shù)確實(shí)提高了信息分發(fā)的效率，但弊端也顯而易見(jiàn)不管是上述的哪種推薦機(jī)制，都很少考慮信息的基本價(jià)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(lái)說(shuō)，用戶沉浸的“個(gè)性化”是以純技

3、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(jià)值。一大表現(xiàn)就是算法容易混淆用戶的一次點(diǎn)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(diǎn)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(duì)此類內(nèi)容的反感。在這個(gè)偽“個(gè)性化”中，還加入了平臺(tái)對(duì)于眼球經(jīng)濟(jì)的盲目追求。在平臺(tái)看來(lái)，用戶注意力是稀缺資源，對(duì)情緒的調(diào)動(dòng)和刺激比真相還重要。于是便將速食的、娛樂(lè)的、拼湊的信息塞滿用戶的碎片時(shí)間?？梢哉f(shuō)，這種行為就是在充分利用人性的弱點(diǎn)，平臺(tái)或許借此獲取了流量，但也在無(wú)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(gè)體只能接觸跟自

4、己意見(jiàn)一致的信息，越來(lái)越難接觸跟自己意見(jiàn)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(lái)越大，價(jià)值觀異化越來(lái)越快，達(dá)成社會(huì)共識(shí)也越來(lái)越難。因此，內(nèi)容推送僅依靠算法的技術(shù)理性過(guò)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(jiān)持人的主體性，倡導(dǎo)工具理性和價(jià)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(jià)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(jiān)持信息產(chǎn)品和平臺(tái)的公共性、社會(huì)性，同時(shí)給用戶充分的自主選擇空間，例如關(guān)閉“個(gè)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(duì)大數(shù)據(jù)的使用、算法技術(shù)的規(guī)范，同時(shí)呼喚多元共治，通過(guò)政府、企業(yè)、第三方機(jī)構(gòu)、廣大用戶的