算法新聞推送中個性化與公共性的博弈

● 黃 楊

大數據、AI、物聯網等新興技術的發展，使得算法技術下的個性化生產、精準化推送逐漸滲透到信息產業，給新聞傳播以及整個新聞業態都帶來了顯著影響。算法推送作為一種新興技術手段，自誕生之日就被注入公正和客觀的期待，其獨立于人的主觀意識和價值觀的特征或許會成為踐行新聞專業精神的有力工具。但在算法推薦新聞的實踐中出現“過濾氣泡”，形成“信息繭房”，“算法黑箱”與真實客觀相悖，忽視人的主體價值等批判性討論，也開始讓人們認識到“算法神話”的局限性以及對新聞公共性的影響。在算法推薦新聞的實踐中出現 “過濾氣泡”“信息繭房”“算法黑箱”等問題，不僅與真實客觀的新聞原則相違背，而且在推薦中忽視人的主體價值，讓人們開始認識到“算法神話”的局限性以及對新聞公共性實現的可能性。

從狹義上講，傳統新聞機構對新聞公共性的理解主要包括報道社會公共事務，滿足公眾的知情權；為公眾提供一個自由平等交流的平臺；間接進行輿論監督。此公共性若從政治傳播學視角來看，又可用公益性、公正性和公開性三個維度進行闡釋[1]。公益性可理解為新聞傳播要以實現社會的公共利益為根本歸宿，在新聞報道中不僅要提供與公民社會生活息息相關的新聞信息，還要為促進社會乃至國家的發展提供信息動力，并以監督社會、實現社會進步為行業追求；公正性意味著提供社會公共服務和公共產品應持有公平的原則，在報道中注重新聞真實、客觀和平衡原則，避免和防止歧視和不平等；公開性則強調在新聞傳播和生產過程中堅持新聞流程的開放和透明，所謂透明，就是報道中披露新聞內容的信源、獲得一手信息的方法以及媒體工作者個人的介入程度等，告知讀者完整的信息獲取鏈條，使其能夠對新聞生產的過程進行監督。

但以算法推薦為主導的新型傳播格局對公共性造成了沖擊。有學者甚至提出了“算法的權力”概念，認為算法已經成為一種權力，影響著內容的分類、優先、推薦、判定[2]。這種“權力”在算法接替傳統媒體的把關權和分發權，在新聞信息精準推薦過程中實現。

算法推薦中的公共性困境

1.“信息繭房”效應下公益性迷失

新聞推薦機制利用算法技術，將海量用戶的社會屬性、消費習慣等全方面、全場景挖掘和數據化，再將與用戶相匹配的內容進行“點對點”傳播，打造“千人千面”的信息推送模式，一定程度上實現了尼葛洛龐帝討論的“我的日報”。個性化推薦呈現用戶喜愛的信息、優化用戶的閱讀體驗，提高了信息篩選和獲取的效率，但長此以往，強化喜好和偏見的重復讓公眾沉浸于“回聲室”中，難以接受異質性信息和觀點，窄化公眾的信息接觸面，缺少對自身興趣以外社會性信息獲取的機會，從而使其失去了解外界的機會。

此外，“個體應該知道什么”的新聞推薦中未曾重點考慮過新聞公共性的一個重要作用——幫助公民更好地參與公共事務，當下算法驅動的新聞業卻是培養用戶，使公民成為商品[3]。正如紐約時報時任公共新聞編輯的李思·斯帕所批評的：“個性化新聞”是制造“一個人的社區”[4]，群體極化、社會缺乏黏性、難以達成社會共識等問題也會接踵而至。

2.內容推薦的雙重偏見違背公正性原則

所謂公正，多體現于個性化新聞推送應該消除民族、地位、財富甚至性別上的偏見或歧視，讓社會公眾擁有平等獲取信息的機會。但其運行中顯現出兩個明顯偏見：一是算法機制本身的客觀性存疑；二是新聞的個性化推薦會對不同屬性的用戶產生偏見。這兩種偏見與新聞傳播領域的公正、客觀性原則相悖。

算法技術介入新聞內容分發，看似是無主體參與，是一種純粹的機器生產行為，但其數據計算和程序運行中隱藏著技術開發人員的算法偏見和利益相關者的經濟目標。在流量角逐的市場環境中和媒體平臺商業利益的驅動下，算法設計者難以杜絕“流量至上”的影響，在設計中加大激發人本能獵奇的信息推送權重以賺取流量；算法又將點擊率高的信息推送給更多的用戶。將點擊量和流量作為算法設計的操作標準，難以符合人們對算法具有中立性的期待。

“千人千面”的推送模式讓每個人都平等享有接收個性化信息的權利，但無形中也在加大了個體之間的“數字鴻溝”。因用戶媒介使用素養差異，經濟地位和學歷背景雙高的人可以根據個人需要過濾和使用信息，而媒介素養較低的人更可能成為“個性化”信息的“俘虜”，長久沉浸于表層娛樂信息無法自拔。算法能為滿足受眾的個體需求提供新聞，卻不能促進公共性的動機，主動為受眾提供更優質的信息或者過濾掉錯誤的信息來提升受眾的知識水平[5]。

3.算法“黑箱”、隱私收集與公開性南轅北轍

與傳統新聞機構相似，算法推薦平臺同樣承擔內容把關和分發的工作，前者以“透明性”原則作為行業追求公信力的重要實踐，具體包括提供倫理依據，使用交叉信源，追求平衡報道等；后者根據用戶偏好推送信息，但技術性“黑箱”讓公眾無法獲知算法如何進行設計和分發，整個過程是否準確無誤，是否有利益相關方參與影響分發的客觀與公正，以及如何對算法技術進行監督與防范。此外，算法分發的設計邏輯常被平臺視為獲取用戶和市場、提高行業競爭力的“秘密武器”，技術的區隔與隱蔽也加深了外界對算法透明公開的憂慮。

如今，新聞算法推薦時代侵犯隱私權又多了一種手段，即以算法獲取用戶數據。平臺打著滿足用戶信息個性化需求的旗號，通過追蹤用戶的點擊、瀏覽痕跡獲得精準化的個人信息，為平臺獲取更多流量、實現流量變現等添磚加瓦。然而，公眾面對新聞推送平臺的侵權行為更多處于一種無知狀態，甚至在知曉自己隱私權受侵時也無法主張合法權利。原因主要有三：一是各平臺施行的隱私政策對用戶隱私問題進行模糊化處理；二是冗長的隱私條款擋住了用戶詳細了解的欲望；三是一般用戶缺乏維權的知識、技術或資金，最后形成了當下強勢平臺和弱勢用戶的社會差距。

算法“黑箱”將技術過程納入后臺操作，與新聞內容行業生產分發的透明公開性實踐基礎大相徑庭；在內容分發中，通過用戶的內容消費軌跡私自收集用戶個人的地理位置、錄音、通訊錄等敏感信息，以進行個性化分發為名，行大肆獲取個人敏感信息進行商業變現之實。先進的技術手段帶來的現代化的信息消費模式常與行業的公開性操守相違背，也與保護公民的知情權和隱私權相沖突。

重建算法推送公共性的思考

新聞算法推薦是傳統媒體把關權在技術領域的升級更迭，其憑借強大影響力重塑和構建個人現實，影響人們的生活方式、集體意識以及數字化背景下新的社會秩序，但也在動搖社會公共性基礎。如何更好地管制算法，讓它能真正為人所用且善用，仍需要從構建傳播的公共性價值出發。

首先，透明性原則是第一要義

踐行透明性原則不僅要著眼解決新聞推薦平臺中的算法“黑箱”問題，還要將算法的相關應用者也納入管轄范圍。信息推薦過程背后的算法機制不公開、不透明、不可回溯，僅由算法設計人員決定所有的規則勢必會受個人主觀性影響，因而，在實踐中主動公開算法運作、決策過程，解釋推薦特定內容的原因、算法決策中存在的誤差和缺陷，甚至明確技術人員對算法的控制和影響程度都是應有之義，通過以上內容的開放，使得用戶可以行使對算法進行監督的權利。此外，為保證推薦個性化信息的公正，還應該制定相應的法規對利益相關者（如平臺運營商、數據公司）的權利和責任進行規范，保證最大范圍內算法推薦不受外部商業力量的控制。

其次，在追求真實、全面中實現公平

多數的新聞內容推薦平臺聲稱是技術公司，是新聞內容的“搬運工”，但搬運什么內容以及如何搬運沒有相應的解釋和要求。目前，算法新聞存在的最大問題不是智能推薦或分發的問題，而是信息結構的問題，因為它決定了公眾能夠接收到的信息的多樣性與多元化程度。提供個性化內容是平臺生存之術，但不可只為追逐資本利益而推送“爆款”低質內容，還應加大深度報道在整體內容構成中的比重，平衡流量價值和社會價值，保證個體乃至全民獲取全面的、與自身生存與發展息息相關的信息，構建起新聞傳播效率和內容品質并重的媒介生態。