算法新聞的倫理問題及反思

李若琳

摘要：如今的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，聚合類新聞客戶端基本都采取了算法推薦新聞的模式，這種個性化推薦形成了“千人千面”，一度受到熱捧。但隨著算法新聞的發(fā)展，也出現(xiàn)了“信息繭房”現(xiàn)象、三俗內(nèi)容增多、價值觀缺失等問題。筆者認為應(yīng)從加強網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理、規(guī)范政府監(jiān)管制度、提升用戶媒介素養(yǎng)方面入手改善問題。

關(guān)鍵詞：算法新聞;新聞倫理;個性化推薦

一、算法新聞的研究背景

2017年9月18日、19日、20日，人民網(wǎng)三評算法推薦，把本身就廣受關(guān)注的算法推向了輿論的焦點。然而算法新聞推薦早巳不是新鮮事物。以今日頭條為例，該應(yīng)用為國內(nèi)第一款基于算法推薦的聚合類新聞客戶端，短短幾年，其月活人數(shù)己高達2.63億。公司正在快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)市場帶來了巨大影響。

然而，它的快速發(fā)展也引發(fā)了新的問題，引起廣泛討論。2017年12月29日，北京網(wǎng)信辦約談今日頭條，指其傳播色情低俗信息。今日頭條“熱點”、“推薦”等六個頻道暫停更新24小時。時隔四個月，國家廣電總局又約談了今日頭條主要負責(zé)人。之后，今日頭條的應(yīng)用從應(yīng)用商店和App Store中暫時下架。同時，今日頭條旗下“內(nèi)涵段子”公眾號和應(yīng)用被要求關(guān)閉。

2、常見的算法新聞類型

每次新技術(shù)的重大裂變都會引起新聞傳播的變革。在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新理念的推動下，以算法為技術(shù)、數(shù)據(jù)為支撐的算法新聞?wù)谝l(fā)重大變革，推動傳媒行業(yè)走向智能化、自動化的道路。簡而言之算法新聞是人工智能的一部分，它主要是利用計算機算法，直接向受眾推薦他們所關(guān)注的內(nèi)容。

算法新聞的推薦有幾種類型：一是基于內(nèi)容推薦的算法，根據(jù)用戶的興趣推薦相關(guān)度高的新聞內(nèi)容。原理是發(fā)現(xiàn)用戶的喜好，從而將與用戶喜好相似的新聞內(nèi)容推送給用戶。二是基于協(xié)同過濾推薦的算法，分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。原理是你跟某個用戶具有相似的興趣愛好，他喜歡什么產(chǎn)品，可能你也會喜歡。比如你的朋友點擊了某條新聞，可能這條新聞就會推薦給你。三是基于熱度推薦的算法，它不是通過既有的用戶數(shù)據(jù)進行推薦，而是通過計算新聞的點擊量、閱讀量等，給用戶推薦實時熱點新聞，這種推薦方式可以解決用戶和新聞平臺的冷啟動問題。如果你不知道該推薦什么，那么推薦大家都喜歡的準沒錯。

二、算法新聞的倫理問題

1、形成信息繭房。凱斯·桑斯坦在他的《網(wǎng)絡(luò)共和國》一書中提出了“信息繭房”這個概念，2006年，他在其著作《信息烏托邦》中詳細闡述了這一概念：因為公眾自身的信息需求并非全方位的，人們習(xí)慣性地將自己包裹在由興趣引導(dǎo)的信息中，從而將自身桎梏在一個“繭房”中，這樣的一種現(xiàn)象被稱為“信患繭房”。[[美]凱斯·桑斯坦，信息烏托邦一一眾人如何生產(chǎn)知識[M].畢竟悅譯.北京：法律出版社，2008.8] 算法推薦確實增強了用戶體驗，但其弊端在于推薦的內(nèi)容可能會重復(fù)。如果你偶然點擊了一則你并不喜歡的新聞，算法可能就會一直給你推薦相關(guān)的新聞，但其實你并不喜歡。

如果基于內(nèi)容推薦的算法越來越準確，那么用戶接收的信息反而越來越同質(zhì)化，新鮮信息會更少。我們只會被推薦我們關(guān)注過的東西。算法過濾掉了本應(yīng)該多元化的信患，使用戶封鎖在了熟悉的環(huán)境和信息中，接收到的都是類似的信息，形成了“信息繭房”，大眾媒體監(jiān)測環(huán)境、傳遞信息的功能沒有得到充分發(fā)揮。如果對“信息繭房”現(xiàn)象置之不理，既不利于信息的交換和流通，也不利于觀點的交流和碰撞。

2、推薦三俗內(nèi)容，污染用戶信息環(huán)境。有些算法推薦的新聞出現(xiàn)了大量庸俗、低俗、媚俗內(nèi)容，嚴重影響用戶的閱讀質(zhì)量和使用感受。如果用戶不小心點擊了一條三俗新聞，可能還會一直推送類似的新聞給用戶。同時為了點擊量和熱度，降低嚴肅新聞的推薦率，更多推薦刺激感官的新聞。在碎片化閱讀的時代，“標(biāo)題黨”能帶來更多的點擊率。尤其是在資本不斷加持之下，有些編輯為了追求利益而不顧新聞質(zhì)量和媒體責(zé)任，污染用戶的信息環(huán)境。

3、缺失價值觀的判斷。張一鳴曾在采訪中說：今日頭條是技術(shù)公司而不是媒體公司，他認為公司會承擔(dān)社會責(zé)任，但他一直信奉算法是沒有價值觀的。

算法雖然能通過量化和用戶反饋的方式過濾信息，但卻無法過濾不能量化的信息，無法從從價值觀的角度進行內(nèi)容把控。算法無法對非量化內(nèi)容做出準確判斷。算法不具備人的主觀意識，無法對新聞的社會影響、價值觀傳達等進行辨別和估算。算法只能通過風(fēng)險模型識別、過濾一些帶有明顯不良性質(zhì)的內(nèi)容等。

三、對算法新聞的思考

算法推薦極大影響了新聞的生產(chǎn)分發(fā)模式，一方面我們要推動新興技術(shù)的繁榮發(fā)展，但它惡化了信息傳播環(huán)境，影響了新聞價值觀的內(nèi)涵，讓受眾至于“信息繭房之中，”這些負面影響也促使學(xué)界開始思索應(yīng)對問題的方法。

1、加強網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理，提升新聞質(zhì)量。只依靠技術(shù)來傳播新聞是不可取的，規(guī)范算法新聞需要加強對平臺的管理，同時增加人工編輯和內(nèi)容審核人員。算法無法衡量人性，平臺要考慮自己的社會責(zé)任，不斷優(yōu)化算法，不在只推送粗淺的內(nèi)容，同時要考慮到新聞價值。

2、規(guī)范政府監(jiān)察制度，加強第三方管理。筆者認為，需要從技術(shù)層面對算法進行規(guī)范監(jiān)管。我們可以借鑒國外的形式。2014年哥倫比亞數(shù)據(jù)新聞研究中心發(fā)布《算法可信度報告》，對“算法的可信度原則”作出說明，認為算法的可信度主要是對算法的透明度進行測試，從而發(fā)現(xiàn)算法背后的復(fù)雜問題。

為了使算法更加可信和透明，可以聯(lián)合多種社會力量對算法進行監(jiān)督，政府相關(guān)部門還應(yīng)該加強第三方監(jiān)管力量進行管理，可以建立監(jiān)管委員會，從技術(shù)層面強化管理。

3、提升用戶媒介素養(yǎng)，辨別新聞優(yōu)劣。媒介素養(yǎng)是指人們面對媒介各種信息時的選擇能力、理解能力、質(zhì)疑能力、評估能力、創(chuàng)造和生產(chǎn)能力以及思辨的反應(yīng)能力。[張玲，媒介素養(yǎng)教育一一一個亟待研究與發(fā)展的領(lǐng)域[J].現(xiàn)代傳播，2004 （04）：101-102.]當(dāng)今社會是信息爆炸的社會，也是信息多元的社會，信息也有好壞優(yōu)劣之分。受眾是否真的有辨別能力和篩選能力，從中選擇自己需要的新聞？用戶的媒介素養(yǎng)是參差不齊的，為了防止一位被算法牽著鼻子走，就需要用戶提升媒介素養(yǎng)，能自己選擇信息的來源渠道和接收內(nèi)容，凈化信息環(huán)境，維護良好的新聞生態(tài)。