武豹

摘要：作為信息傳播領(lǐng)域中一種個(gè)性化的信息資源配置范式，算法推薦重塑了傳統(tǒng)話語(yǔ)傳播格局，給主流意識(shí)形態(tài)傳播帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。算法推薦中存在的“信息繭房”效應(yīng)、把關(guān)缺位漏洞、技術(shù)狂歡圖景和資本裹挾邏輯不斷銷(xiāo)蝕主流意識(shí)形態(tài)的整合力、滲透力、感染力、引領(lǐng)力。新時(shí)代要擺脫算法推薦的負(fù)面影響，必須持續(xù)優(yōu)化算法、駕馭算法、用好算法、管好算法，實(shí)現(xiàn)技術(shù)邏輯和價(jià)值邏輯的高度融合。

關(guān)鍵詞：算法推薦;主流意識(shí)形態(tài)傳播;技術(shù)邏輯;價(jià)值邏輯

中圖分類(lèi)號(hào)：G206;D64;TP39

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-5595（2021）04-0098-07

大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)用戶陷入信息汪洋之中。為了有效應(yīng)對(duì)信息超載危機(jī)，提升傳播效率，以微信、新浪、今日頭條等為代表的各類(lèi)社交平臺(tái)、門(mén)戶網(wǎng)站以及資訊聚合平臺(tái)紛紛引入算法分發(fā)模式，致力于實(shí)現(xiàn)信息供給與用戶需求之間的精準(zhǔn)匹配。算法推薦最初被用來(lái)提升計(jì)算機(jī)軟件的運(yùn)算效率。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，算法推薦先后被引至商業(yè)領(lǐng)域和信息傳播領(lǐng)域，運(yùn)算的重點(diǎn)對(duì)象也由“物”轉(zhuǎn)向了“人”。算法推薦的廣泛應(yīng)用，引起了社會(huì)信息結(jié)構(gòu)和傳播秩序的深刻調(diào)整，改變了傳統(tǒng)的信息傳播業(yè)態(tài)，也形成了新的話語(yǔ)傳播格局。在當(dāng)前充滿風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域，主流意識(shí)形態(tài)在網(wǎng)絡(luò)信息傳播格局中的地位不僅事關(guān)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)的清朗，而且事關(guān)新時(shí)代國(guó)家意識(shí)形態(tài)的安全。鑒于此，分析算法推薦給主流意識(shí)形態(tài)傳播帶來(lái)的場(chǎng)域性變化，提出主流意識(shí)形態(tài)傳播應(yīng)對(duì)算法推薦風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的整體策略，無(wú)疑具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

一、算法推薦的技術(shù)邏輯及其價(jià)值負(fù)載性

算法推薦是技術(shù)發(fā)展的必然邏輯?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，信息的爆炸式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)制約了大眾尋找有效信息的能力，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，人們陷入了前所未有的信息困境。作為信息傳播領(lǐng)域的前沿技術(shù)工具，算法推薦憑借其精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)推送和精準(zhǔn)反饋的特質(zhì)使得信息得以高效、迅捷地抵達(dá)，從而有效滿足了用戶“一對(duì)一”的個(gè)性化服務(wù)需求。這不僅極大緩解了用戶的選擇焦慮，節(jié)約了用戶的時(shí)間成本，同時(shí)也使得平臺(tái)的用戶黏性和數(shù)量顯著增加。不過(guò)，技術(shù)勃興帶來(lái)的價(jià)值往往是雙向的，它在推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)生產(chǎn)方式和生活方式急遽變革的同時(shí)，也帶來(lái)了意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域的隱憂。

（一）算法推薦的技術(shù)邏輯

“算法”是指“為解決特定問(wèn)題而輸入機(jī)器的一系列步驟”

[1]。算法推薦的技術(shù)實(shí)質(zhì)是在對(duì)用戶的個(gè)體屬性數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和消費(fèi)行為數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析計(jì)算的基礎(chǔ)上，對(duì)用戶進(jìn)行“畫(huà)像”，進(jìn)而推送“懂你”的信息。由于網(wǎng)絡(luò)上的信息十分龐雜和冗余，對(duì)信息內(nèi)容和用戶需求進(jìn)行分類(lèi)就顯得尤為重要。算法推薦就是要把這兩者化成可計(jì)算的數(shù)字，然后通過(guò)對(duì)這些數(shù)字化的特征進(jìn)行歸類(lèi)并根據(jù)特征數(shù)字進(jìn)行分發(fā)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息與用戶間的個(gè)性化對(duì)接。一般而言，一個(gè)完整的算法推薦系統(tǒng)由三個(gè)模塊構(gòu)成：記錄模塊（收集用戶信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)）、分析模塊（勾勒用戶偏好系統(tǒng)）、分發(fā)模塊（過(guò)濾、篩選和推送信息系統(tǒng)）。在這三個(gè)模塊中，分發(fā)模塊處于核心地位，對(duì)整個(gè)算法推薦運(yùn)行效果起決定作用。

在當(dāng)前的傳播實(shí)踐中，主流的算法推薦機(jī)制主要有三種：基于內(nèi)容的推薦機(jī)制、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦機(jī)制、基于熱點(diǎn)的推薦機(jī)制?；趦?nèi)容的推薦機(jī)制是指系統(tǒng)根據(jù)用戶以往的收藏、關(guān)注和瀏覽歷史，自動(dòng)測(cè)算出用戶的喜好，進(jìn)而持續(xù)推薦相似的項(xiàng)目。比如，當(dāng)用戶在資訊平臺(tái)瀏覽“全球疫情”后，平臺(tái)就會(huì)源源不斷地向用戶推薦與國(guó)際疫情有關(guān)的信息?；趨f(xié)同過(guò)濾的推薦機(jī)制是指系統(tǒng)在全景掃描用戶社交圈層的基礎(chǔ)上，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則劃分“相似矩陣”，通過(guò)假設(shè)“與你喜好相似的‘鄰居喜歡的東西你也可能喜歡”，向用戶進(jìn)行信息推薦?；跓狳c(diǎn)的推薦機(jī)制則較為簡(jiǎn)單明了，就是根據(jù)信息的熱度和流行度（其重要指標(biāo)是點(diǎn)擊率、關(guān)注度、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等）進(jìn)行信息的排序式推薦，微博“熱搜”、頭條新聞等是這類(lèi)推薦機(jī)制的典型代表。

（二）算法推薦的價(jià)值負(fù)載性

算法推薦并非僅是一套技術(shù)編碼或運(yùn)算程序，它還是包含“算法、團(tuán)隊(duì)及其新聞價(jià)值觀在內(nèi)的一整套系統(tǒng)架構(gòu)”[2]。換言之，從來(lái)不存在所謂“價(jià)值中立”甚至“無(wú)價(jià)值觀”的算法推薦，“每一種技術(shù)架構(gòu)、每一行代碼、每一個(gè)界面，都代表著選擇，都意味著判斷，都承載著價(jià)值”[3]。這也暗示出，算法推薦在配置個(gè)性化信息的同時(shí)也在行使權(quán)力。當(dāng)然，這是一種溫和而隱蔽的軟性權(quán)力。

第一，技術(shù)的“內(nèi)嵌式規(guī)則”決定了算法推薦不可避免地體現(xiàn)出人的意志，彰顯出鮮明的價(jià)值負(fù)載性。不管是有意還是無(wú)意，設(shè)計(jì)主體從一開(kāi)始就或多或少地將自己的某種價(jià)值傾向嵌入算法推薦的技術(shù)中去。比如，對(duì)所需數(shù)據(jù)的選取、對(duì)變量的選擇、對(duì)權(quán)重的設(shè)定等等，都是設(shè)計(jì)主體在執(zhí)行推薦任務(wù)時(shí)所要考量的，而這些會(huì)受到個(gè)人價(jià)值觀的影響，并最終決定信息的意義、流向以及受眾對(duì)信息感知的方式。比如，如果某些商業(yè)平臺(tái)為了達(dá)到流量最大化的目的，那么，它就會(huì)肆無(wú)忌憚地將算法推薦導(dǎo)向利潤(rùn)的價(jià)值維度，甚至不惜制造出各種“臟數(shù)據(jù)”，污染媒介生態(tài)場(chǎng)，這其中的價(jià)值傾向表現(xiàn)得尤為明顯。值得一提的是，算法本身還會(huì)沿襲人的某種價(jià)值傾向，并在算法技術(shù)的更新迭代中持續(xù)深化和放大這種傾向。

第二，算法推薦通過(guò)信息資源調(diào)適又必然會(huì)帶來(lái)一定的意識(shí)形態(tài)后果。很多時(shí)候，用戶接收到的信息內(nèi)容并不是他們想看到的，而是算法“想”推薦的。這背后關(guān)涉的通常是商業(yè)邏輯、權(quán)力邏輯或者兩者的共謀，它會(huì)在潛移默化中影響個(gè)體的價(jià)值觀念乃至整個(gè)社會(huì)的話語(yǔ)權(quán)力結(jié)構(gòu)，并最終打破傳統(tǒng)意識(shí)形態(tài)建設(shè)的一體化信息環(huán)境。正如美國(guó)未來(lái)學(xué)家約翰·奈斯比特所言：“一個(gè)新的權(quán)力來(lái)源正在出現(xiàn)，它不再是少數(shù)人手里的金錢(qián)，而是多數(shù)人手中的信息?！盵4]質(zhì)言之，誰(shuí)擁有了社會(huì)信息的分配權(quán)，誰(shuí)就擁有了意識(shí)形態(tài)傳播的話語(yǔ)權(quán)，這就是算法推薦的權(quán)力本質(zhì)與價(jià)值負(fù)載屬性。

二、算法推薦對(duì)主流意識(shí)形態(tài)傳播的挑戰(zhàn)

“現(xiàn)代社會(huì)中的意識(shí)形態(tài)分析，必須把大眾傳播的性質(zhì)與影響放在核心位置，雖然大眾傳播不是意識(shí)形態(tài)運(yùn)作的惟一場(chǎng)所?！盵5]這表明，一種意識(shí)形態(tài)要想占據(jù)傳播高地，成為全社會(huì)的高勢(shì)位價(jià)值理念，就必須實(shí)現(xiàn)其在日常傳播空間中的到達(dá)與覆蓋。然而，算法推薦對(duì)主流意識(shí)形態(tài)傳播帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)：算法推薦中存在的“信息繭房”效應(yīng)使受眾視野愈發(fā)窄化，加劇了價(jià)值偏見(jiàn)和群體極化，削弱了主流意識(shí)形態(tài)傳播的整合力;把關(guān)缺位的漏洞導(dǎo)致主流價(jià)值觀念供給匱乏，消解了主流意識(shí)形態(tài)傳播的滲透力;技術(shù)狂歡的圖景表明受眾沉溺于“泛娛樂(lè)化”的致癮機(jī)制，主導(dǎo)價(jià)值觀念被解構(gòu)，弱化了主流意識(shí)形態(tài)傳播的感染力;資本裹挾的邏輯引導(dǎo)人們從追求“有意義”的信息轉(zhuǎn)向追求“有意思”的信息，沖擊了主流意識(shí)形態(tài)傳播的引領(lǐng)力。

（一）“信息繭房”效應(yīng)削弱了主流意識(shí)形態(tài)傳播的整合力

美國(guó)學(xué)者凱斯·桑斯坦在《網(wǎng)絡(luò)共和國(guó)》中提出了“信息繭房”的概念。后來(lái)，在其另一本著作《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》中，他對(duì)這一概念作了進(jìn)一步闡釋。他認(rèn)為，信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，“我們只聽(tīng)我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域”[6]，久而久之，會(huì)將自身桎梏于像蠶繭一樣的“繭房”之中。算法推薦就是基于用戶喜好來(lái)推薦信息的，由于用戶傾向于選擇自己偏愛(ài)的、令自己愉悅的同質(zhì)性信息，長(zhǎng)此以往，他就會(huì)失去接觸異質(zhì)性信息的機(jī)會(huì)和能力，視野走向窄化，思維走向固化，只愿意停留在固有的“舒適地帶”，最終淪為“信息孤島”的“原住民”。

在興趣“氣泡”的長(zhǎng)期環(huán)繞下，受眾將日漸失去應(yīng)有的理智判斷能力，只愿意將自己認(rèn)知能力層面的信息看作是真理，而拒斥其他一切合理的觀念，最終導(dǎo)致價(jià)值偏見(jiàn)的形成。比如，微信用戶習(xí)慣從“公眾號(hào)”“看一看”和“視頻號(hào)”中接收信息，微博用戶則習(xí)慣從“我的關(guān)注”中接收信息。因此，人們經(jīng)?？梢钥吹竭@樣的文化景觀：“追星人”樂(lè)此不疲地轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)于偶像的宣傳報(bào)道，文藝青年熱衷于在微博上曬“詩(shī)和遠(yuǎn)方”，老年人則固執(zhí)地在朋友圈里轉(zhuǎn)發(fā)各種“養(yǎng)生秘籍”;而對(duì)于圈層以外的世界，他們是陌生且無(wú)感的。此外，還有研究表明，當(dāng)兩個(gè)人在不同的搜索引擎檢索相同內(nèi)容時(shí)，所得到的信息反饋竟然有可能完全不同。這說(shuō)明，算法預(yù)先屏蔽了其所認(rèn)定的用戶“不需要”的信息，那么用戶就會(huì)在算法的“取悅”下不斷加深對(duì)某些問(wèn)題的既有看法。這些價(jià)值偏見(jiàn)無(wú)疑會(huì)動(dòng)搖社會(huì)主導(dǎo)價(jià)值的根基，撕裂價(jià)值共識(shí)，進(jìn)而影響主流意識(shí)形態(tài)的整合效果。同時(shí)，由于“信息繭房”里的受眾很少與外界交換信息，而主要是受自己社群內(nèi)受眾的影響，這樣，就會(huì)在不同“類(lèi)”的受眾之間自動(dòng)構(gòu)筑起一道觀念的“隔離墻”。這道“隔離墻”無(wú)疑會(huì)阻礙社會(huì)交往，降低社會(huì)黏性，造成群體極化。群體極化理論由美國(guó)傳媒學(xué)者詹姆斯·斯托納在1961年提出。他認(rèn)為，當(dāng)一個(gè)人身處于某個(gè)群體時(shí)，他所作出的決策更容易受到這個(gè)群體的影響，進(jìn)而作出比原先更為過(guò)激的決定。因此，當(dāng)有公共熱點(diǎn)事件發(fā)生時(shí)，不同“繭房群”之間往往會(huì)形成思想上的對(duì)峙，帶來(lái)一定的社會(huì)影響。

總之，無(wú)論是價(jià)值偏見(jiàn)還是群體極化，都會(huì)在無(wú)形中加大主流意識(shí)形態(tài)統(tǒng)合個(gè)人或群體的不同思想觀念的難度。

（二）把關(guān)缺位漏洞消解了主流意識(shí)形態(tài)傳播的滲透力

“把關(guān)人”理論認(rèn)為，由于流通中的信息從來(lái)都離不開(kāi)特定立場(chǎng)、價(jià)值或者利益訴求的驅(qū)使，因此，對(duì)信息的把關(guān)就不單是一個(gè)簡(jiǎn)單地讓其“進(jìn)”與“出”的問(wèn)題，把關(guān)人還內(nèi)在地承擔(dān)著捍衛(wèi)法律尊嚴(yán)、守護(hù)公序良俗和建構(gòu)公共價(jià)值的責(zé)任。在傳統(tǒng)媒體時(shí)代，向用戶推送什么樣的信息、如何反饋用戶的信息需求等，都有專(zhuān)業(yè)的編輯把關(guān)。他們堅(jiān)持正確的輿論導(dǎo)向，認(rèn)真甄別信息真?zhèn)?，合理設(shè)置討論議題，在捍衛(wèi)媒體尤其是主流媒體的權(quán)威性和公信力方面發(fā)揮著“壓艙石”作用。美國(guó)社會(huì)學(xué)家?guī)鞝柼亍けR因認(rèn)為，“把關(guān)人”在信息的社會(huì)傳播過(guò)程中至關(guān)重要，他們的決策直接影響著信息的傳播走向和價(jià)值規(guī)范。但是，由于算法推薦將人束縛在“信息繭房”里，用戶接收到的內(nèi)容往往不是“應(yīng)該看”的主流信息，而是用戶感興趣的非主流信息。為了迎合受眾審美趣味，內(nèi)容生產(chǎn)者會(huì)將信息的把關(guān)權(quán)讓渡給冰冷的機(jī)器，以此增加信息推送的精確度和信息更迭的效度。盡管這可以有效規(guī)避傳統(tǒng)人工編輯的主觀傾向和情感介入，給受眾帶來(lái)新的視聽(tīng)體驗(yàn)，但是，它卻導(dǎo)致主流價(jià)值觀念的供給匱乏，造成主流意識(shí)形態(tài)傳播的“空?qǐng)觥薄?/p>

第一，算法遵循的是工具理性，為了最大限度地博人眼球、獲取流量，一些商業(yè)平臺(tái)甚至?xí)鲃?dòng)向受眾推送各類(lèi)負(fù)面信息，傳輸一系列錯(cuò)誤的價(jià)值觀。而諸如大國(guó)外交、國(guó)家安全、民族信仰、復(fù)興使命等語(yǔ)言風(fēng)格嚴(yán)肅、敘事背景宏大的主流話語(yǔ)由于不具備可觀的流量變現(xiàn)能力，因而可能會(huì)被商業(yè)平臺(tái)主動(dòng)屏蔽，這就導(dǎo)致主流意識(shí)形態(tài)的推薦度不足、覆蓋率較低。

第二，心理學(xué)研究表明，人類(lèi)的趣味并不總是高尚的。正如恩格斯所說(shuō)：“人來(lái)源于動(dòng)物界這一事實(shí)已經(jīng)決定人永遠(yuǎn)不能完全擺脫獸性，所以問(wèn)題永遠(yuǎn)只能在于擺脫得多些或少些，在于獸性或人性的程度上的差異?！盵7]因而，在極具私密性的移動(dòng)終端，許多人往往更熱衷于追求低俗的信息內(nèi)容，忽視甚至刻意遮蔽主流話語(yǔ)，這同樣導(dǎo)致正能量的宣傳報(bào)道無(wú)法傳播到廣大受眾尤其是青少年群體中。而作為“把關(guān)者”的算法推薦不會(huì)自覺(jué)矯正信息傳播中的價(jià)值偏差，相反，它在負(fù)面信息傳播過(guò)程中反而會(huì)起到推波助瀾的作用。這種“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象無(wú)疑會(huì)拉大大眾與真相之間的距離，致使主流價(jià)值不斷被邊緣化。

總之，算法取代編輯，造成新聞專(zhuān)業(yè)主義的缺失，這消解了主流意識(shí)形態(tài)傳播的滲透力。

（三）技術(shù)狂歡圖景弱化了主流意識(shí)形態(tài)傳播的感染力

人工智能的躍遷式發(fā)展，使以前高不可測(cè)的科學(xué)技術(shù)越來(lái)越成為尋常的“可用物”，千千萬(wàn)萬(wàn)的普通人正以前所未有的熱情投入其中。而這種變化無(wú)疑賦予了參與者一種權(quán)力感，“他們通過(guò)參與、合作，重新制定了標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，讓人感到即使擺脫主宰20世紀(jì)的舊權(quán)力這一‘中介，自己也能獲得成功”[8]。毫不夸張地說(shuō)，一場(chǎng)屬于全民的技術(shù)狂歡圖景正在如火如荼地上演。

但是，如前所述，技術(shù)不是中立的。對(duì)受眾來(lái)說(shuō)，它的確能夠滿足個(gè)人生活、娛樂(lè)等方方面面的需求，但是，這種滿足背后實(shí)則隱藏著一種“溫和的暴力”。平臺(tái)通過(guò)算法將受眾引入“技術(shù)囚籠”，受眾非但感覺(jué)不到喪失權(quán)利的痛楚，反而會(huì)享受到輕松獲得感興趣的信息的快感。

第一，在“信息找人”的算法時(shí)代，各類(lèi)平臺(tái)不僅坐擁海量資訊，而且能夠主導(dǎo)信息的分發(fā)。它們高居一端，成為奇貨可居的“霸主”。在這種情況下，受眾看似能夠自主決策、主動(dòng)選擇，但實(shí)際上卻被算法權(quán)力牢牢操縱著。在算法的不斷引誘下，個(gè)體就有可能在美好的生活幻想中喪失反思意識(shí)和抵抗能力，變得愈發(fā)冷漠和利己。長(zhǎng)此以往，他們將不再關(guān)心社會(huì)公共事務(wù)，日漸疏離社會(huì)主流，重返“原子化”狀態(tài)。比如，在青少年群體中有許多沉迷于游戲世界、動(dòng)漫世界或者影視世界的“宅男”“宅女”，他們很少主動(dòng)與他人交流，拒絕融入現(xiàn)實(shí)生活，社會(huì)的主流思想往往很難進(jìn)入他們的頭腦中。

第二，個(gè)性化的推薦方式又使得用戶樂(lè)此不疲地沉浸于數(shù)字世界，從而使他們?cè)诓恢挥X(jué)中加劇了對(duì)技術(shù)的依賴。比如，抖音APP通過(guò)一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為15秒的短視頻就能輕松俘獲觀眾，它正是利用了人們視聽(tīng)時(shí)的“期望心理”：不僅在意這一秒看到的是什么，更期待下一秒能夠看到什么。這常常導(dǎo)致用戶成為溫水里的青蛙，虛擲大把光陰而不自知。這種“泛娛樂(lè)化”的致癮機(jī)制不僅使受眾陷入感官疲勞，而且也解構(gòu)了主流價(jià)值觀念。“娛樂(lè)至死”的心理使得社會(huì)變得喧囂而浮躁，世俗社會(huì)在某種程度上侵占了理性社會(huì)，從而，人們對(duì)規(guī)范化、抽象化、理論化的主流意識(shí)形態(tài)符號(hào)和話語(yǔ)開(kāi)始報(bào)以冷漠、懷疑和抗拒態(tài)度，淺表化的算法文化不斷稀釋主流意識(shí)形態(tài)傳播的價(jià)值，致使后者權(quán)威旁落。

總之，個(gè)人與權(quán)威、肆意與嚴(yán)肅、感性與理性的鴻溝難以在短時(shí)期內(nèi)被消弭，這種趨勢(shì)不斷弱化主流意識(shí)形態(tài)傳播的感染力。

（四）資本裹挾邏輯沖擊了主流意識(shí)形態(tài)傳播的引領(lǐng)力

馬克思說(shuō)：“人們?yōu)橹畩^斗的一切，都同他們的利益有關(guān)。”[9]這一觀點(diǎn)在“流量為王”的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代表現(xiàn)得尤為突出。資本的本質(zhì)在于增殖。在網(wǎng)絡(luò)空間，“粉絲”和“流量”就是資本最為青睞和無(wú)限追求的兩大板塊。在網(wǎng)絡(luò)空間，資本增殖的邏輯是：通過(guò)無(wú)底線地迎合用戶需求來(lái)增強(qiáng)粉絲黏性，擴(kuò)大粉絲數(shù)量;通過(guò)粉絲的持續(xù)關(guān)注與消費(fèi)賺得流量，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成實(shí)實(shí)在在的收益。本來(lái)，資本逐利無(wú)可厚非，但是，如果忽視價(jià)值理性而只考慮工具理性的話，其危害就非同尋常了。實(shí)際上，算法在資本裹挾的邏輯下已經(jīng)將這種傾向表現(xiàn)得十分露骨。

第一，在中國(guó)的現(xiàn)代化進(jìn)程中，“資本崇拜”已經(jīng)成為一種不可忽視的社會(huì)現(xiàn)象。在消費(fèi)主義浪潮的席卷下，廣大民眾特別是青年人，為了滿足自身心理方面的某種愿望，持續(xù)產(chǎn)生著這樣或那樣的需求。網(wǎng)絡(luò)商業(yè)平臺(tái)緊緊抓住人們的這種心理，通過(guò)精確的推薦系統(tǒng)向用戶持續(xù)不斷地推送種類(lèi)繁多的精美商品，致使人們欲壑難平，越陷越深。消費(fèi)主義會(huì)在潛移默化中加深人們的攀比心理、虛榮心理，甚至使青年人迷戀上“精致窮”的生活，由此造成社會(huì)風(fēng)氣變質(zhì)，給道德建設(shè)和主流價(jià)值引導(dǎo)帶來(lái)極大阻礙。

第二，在資本的助推下，算法設(shè)計(jì)主體堅(jiān)持“流量至上”原則，將“用戶關(guān)注的才是頭條”奉為圭臬，而對(duì)信息品質(zhì)和信息的公共性價(jià)值全然不顧，只要是用戶喜歡的，都會(huì)被優(yōu)先推薦給用戶。同時(shí)，算法設(shè)計(jì)主體還主動(dòng)將自己希望達(dá)到的某種預(yù)期通過(guò)置頂?shù)姆绞秸故窘o用戶，試圖借此贏得信息報(bào)道的主動(dòng)權(quán)。某些時(shí)候，這些被置頂?shù)男畔⑸踔吝€隱喻了平臺(tái)的特定價(jià)值立場(chǎng)，反映出其引導(dǎo)輿論走向的目的。

第三，算法的“沖鋒陷陣”也為資本帶來(lái)了豐厚的回報(bào)，兩者相互成全，不斷在信息市場(chǎng)開(kāi)疆拓土。而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不利于市場(chǎng)化媒體平臺(tái)的發(fā)展時(shí)，資本力量就會(huì)通過(guò)購(gòu)買(mǎi)“水軍”、引流推廣、刪帖等方式圍剿不利于其商業(yè)發(fā)展的言論。這樣，網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)上那些庸俗的膚淺文化就會(huì)大行其道。在這種環(huán)境下，人們自覺(jué)或不自覺(jué)地從追求“有意義”的信息轉(zhuǎn)向追求“有意思”的信息。主流意識(shí)形態(tài)的空間則被不斷擠壓，主流聲音越來(lái)越難以傳得開(kāi)、傳得廣、傳得深，其凈化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)、引領(lǐng)輿論走向的社會(huì)功效就會(huì)大打折扣。

總之，資本裹挾的邏輯不斷沖擊著主流意識(shí)形態(tài)傳播的引領(lǐng)力。

三、主流意識(shí)形態(tài)傳播應(yīng)對(duì)算法推薦風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的策略

“我們看待技術(shù)的態(tài)度是在技術(shù)洪流中掌握主動(dòng)權(quán)的關(guān)鍵因素?！盵10]從科學(xué)技術(shù)發(fā)展史的視角來(lái)看，以算法推薦為代表的人工智能充分體現(xiàn)了人類(lèi)進(jìn)一步揭示自然界和人類(lèi)社會(huì)的奧秘，特別是創(chuàng)造新的生產(chǎn)文明的努力，這種努力是科學(xué)技術(shù)發(fā)展的一貫傳統(tǒng)。而從哲學(xué)認(rèn)識(shí)論的視角來(lái)看，這種新技術(shù)又在一定程度上延續(xù)了反人文主義的傳統(tǒng)，因?yàn)樗鲆暼说淖饑?yán)與價(jià)值，試圖征服人類(lèi)本身。2017年9月，人民網(wǎng)三評(píng)算法推薦，明確提出了重視和反思技術(shù)倫理的緊迫命題。2020年6月，國(guó)家新一代人工智能治理專(zhuān)業(yè)委員會(huì)進(jìn)一步突出“發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能”治理主題，為應(yīng)對(duì)算法推薦帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)指明了原則和進(jìn)路。因此，我們?cè)谙硎苋斯ぶ悄軒?lái)的便捷時(shí)，要充分意識(shí)到其中隱含的信息權(quán)力變局和意識(shí)形態(tài)危局，并采取積極有效的策略加以應(yīng)對(duì)，以有效維護(hù)主流意識(shí)形態(tài)傳播的空間場(chǎng)域。

（一）優(yōu)化算法：用主流價(jià)值導(dǎo)向引領(lǐng)算法

在信息高速公路上，如果不給算法推薦裝上“方向盤(pán)”，它就會(huì)偏離正途、迷失方向。為了達(dá)到“吸金”“吸粉”的目的，算法向受眾瘋狂推送各類(lèi)無(wú)價(jià)值的甚至是有害的信息，其主要根源就在于缺少主流價(jià)值的引導(dǎo)和規(guī)制。因此，用主流價(jià)值導(dǎo)向引領(lǐng)算法是應(yīng)對(duì)算法推薦風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的首要策略。

第一，要將主流價(jià)值內(nèi)嵌于算法推薦的全過(guò)程，賦予其價(jià)值正當(dāng)性，以夯實(shí)算法的價(jià)值根基。在算法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，要將社會(huì)主義核心價(jià)值觀念貫穿于數(shù)據(jù)選取、挖掘、清洗和析出的全過(guò)程，確保信息始終呈現(xiàn)正向有益的價(jià)值取向。在算法“喂食”環(huán)節(jié)，要著力向用戶提供高質(zhì)量、優(yōu)品質(zhì)、有價(jià)值的信息，堅(jiān)決杜絕低俗、虛假、暴力等污染網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和人的精神世界的負(fù)面信息的推送。在算法把關(guān)環(huán)節(jié)，要教育引導(dǎo)把關(guān)人員堅(jiān)守媒介倫理，持續(xù)收編非主流的異質(zhì)性話語(yǔ)，加大對(duì)不良信息和錯(cuò)誤思潮的監(jiān)測(cè)與處理力度。在算法評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)，要適當(dāng)鼓勵(lì)圍繞中國(guó)主流意識(shí)形態(tài)、中國(guó)精神、中國(guó)故事和中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化等進(jìn)行創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)者，持續(xù)培養(yǎng)導(dǎo)向正確的“意見(jiàn)領(lǐng)袖”，創(chuàng)設(shè)主流意識(shí)形態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)與傳播的良性競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

第二，要不斷增加主流信息在“推薦池”里的比重，賦予主流意識(shí)形態(tài)更高的傳播權(quán)重。“推薦池”是算法信息傳播生態(tài)系統(tǒng)的源頭，無(wú)論何種算法推薦，都要從海量的“推薦池”中甄選和推送信息。當(dāng)前的算法推薦主要以用戶的個(gè)人信息、瀏覽偏好和社交圖譜等為指標(biāo)進(jìn)行信息推送，這就導(dǎo)致用戶接收到的往往都是重復(fù)的、無(wú)價(jià)值的信息，造成了“信息窄化”困境。為此，必須向“推薦池”中注入豐富多元的、關(guān)注個(gè)體發(fā)展和社會(huì)良善的主流信息。在這一方面，以新華社、《人民日?qǐng)?bào)》、央視網(wǎng)等為代表的主流媒體是天然的優(yōu)質(zhì)信源，它們自然承擔(dān)著設(shè)置議題、引導(dǎo)輿論、引領(lǐng)思想和整合價(jià)值的社會(huì)責(zé)任。主流媒體要因時(shí)而變、乘勢(shì)而新，以推動(dòng)社會(huì)主義核心價(jià)值觀的形象化、生活化、大眾化轉(zhuǎn)向?yàn)橹c(diǎn)，創(chuàng)作和生產(chǎn)更多反映民生訴求、展現(xiàn)時(shí)代新面貌、弘揚(yáng)社會(huì)主旋律的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，并將其源源不斷地注入“推薦池”中，以保證主流信息在“推薦池”中占據(jù)絕對(duì)比重，預(yù)先為后續(xù)的算法推薦擦亮主流成色。同時(shí)，各類(lèi)商業(yè)平臺(tái)還要積極邀請(qǐng)黨政機(jī)關(guān)媒體入駐，優(yōu)先推薦權(quán)威媒體發(fā)布的主流信息，賦予主流信息更寬松的疊加推薦規(guī)則和更高的傳播權(quán)重，讓主流價(jià)值成為全網(wǎng)信息生產(chǎn)與傳播的價(jià)值準(zhǔn)則，從而實(shí)現(xiàn)“價(jià)值引領(lǐng)下的技術(shù)驅(qū)動(dòng)”[11]。

（二）駕馭算法：努力實(shí)現(xiàn)工具理性與價(jià)值理性的雙向平衡

德國(guó)社會(huì)學(xué)家韋伯將理性劃分成了工具理性和價(jià)值理性兩個(gè)層次。前者追求結(jié)果效用，主張道德無(wú)涉，強(qiáng)調(diào)的是知識(shí)的力量和科學(xué)的權(quán)威;后者則竭力反抗束縛人的種種外在力量，追求個(gè)體的自由與個(gè)性。作為一種工具理性，算法推薦儼然將技術(shù)的效力發(fā)揮到了極致，成為現(xiàn)代社會(huì)中不可或缺的強(qiáng)大力量。但與此同時(shí)，對(duì)工具理性的一味崇拜也使得科學(xué)在某種程度上異化成為現(xiàn)代化過(guò)程中不可回避的社會(huì)問(wèn)題。為了使這兩者之間達(dá)到雙向平衡，有必要在重新審視算法本身的同時(shí)關(guān)注人的參與。

第一，要打開(kāi)算法的“黑箱”，提高算法透明度。在控制論中，通常把那些既無(wú)法打開(kāi)又不能直觀觀察到的系統(tǒng)或區(qū)域稱(chēng)為“黑箱”。由于技術(shù)復(fù)雜性和商業(yè)排他性等原因，算法推薦往往呈現(xiàn)出不透明性、隱蔽性的特征。這使得普通受眾無(wú)從知曉哪些信息被過(guò)濾掉了，正如美國(guó)學(xué)者帕斯奎爾所言：“有些會(huì)對(duì)我們產(chǎn)生重要影響的信息卻只有局內(nèi)人才能獲得。”[12]信息的不對(duì)稱(chēng)剝奪了用戶的選擇權(quán)，算法歧視、算法宰制等問(wèn)題層出不窮，因此，要打開(kāi)算法的“黑箱”，提高算法設(shè)計(jì)透明度。比如，平臺(tái)要主動(dòng)向用戶公布數(shù)據(jù)“畫(huà)像”的要素和信息收集的范圍，讓用戶了解算法程序和算法運(yùn)用的基本原理，確保用戶對(duì)自身的數(shù)據(jù)隱私有充分的知情權(quán)和決策權(quán)，從而使得“過(guò)濾氣泡”生產(chǎn)的過(guò)程透明化，以幫助用戶根據(jù)算法規(guī)則調(diào)整自身行為，全力規(guī)避“負(fù)效應(yīng)”帶來(lái)的不良影響。

第二，履行好“把關(guān)人”的責(zé)任。算法畢竟沒(méi)有意識(shí)，不能對(duì)其所推薦的內(nèi)容作道義上的思考。

“而意識(shí)形態(tài)治理本質(zhì)上是對(duì)人的治理，是對(duì)人的社會(huì)行為的評(píng)判、引導(dǎo)和規(guī)范化?！盵13]因此，決不能讓缺乏人文意識(shí)的算法取代人工編輯。

首先，把關(guān)人要堅(jiān)定黨性立場(chǎng)，提高信息敏感度和分析鑒別能力，堅(jiān)決守好意識(shí)形態(tài)“責(zé)任田”。

同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)始終尊重人的主體地位，注重人文關(guān)懷，而不是把一個(gè)個(gè)鮮活的個(gè)體僅僅看作“符號(hào)”。

其次，抓好“正向傳輸”與“負(fù)向屏蔽”兩個(gè)方面的工作。一方面通過(guò)主動(dòng)組織和編排重大事件，以彈窗、置頂?shù)确绞綄⒅髁鳠狳c(diǎn)傳遞給公眾，以更好地滿足受眾對(duì)主流信息的需求。另一方面要強(qiáng)化前置把關(guān)，摒棄先分發(fā)、后刪除的事后把關(guān)模式，通過(guò)人為干預(yù)降低負(fù)面信息的熱度，及時(shí)糾正算法推薦過(guò)程中的價(jià)值偏向。再次，通過(guò)人機(jī)協(xié)同的信息分發(fā)模式更好地凈化算法推薦的內(nèi)容生態(tài)。既要充分利用智能算法的科技優(yōu)勢(shì)，也要發(fā)揮人工編輯的糾偏功能，從而引導(dǎo)信息回歸價(jià)值本位，達(dá)到分發(fā)效率與價(jià)值導(dǎo)向的動(dòng)態(tài)平衡。

（三）用好算法：為主流意識(shí)形態(tài)插上算法推薦的“翅膀”

“技術(shù)承載著價(jià)值，決定了它可以也應(yīng)該成為主流價(jià)值的載體。”[3]縱觀整個(gè)科學(xué)技術(shù)史可以發(fā)現(xiàn)，在某種程度上，技術(shù)帶來(lái)的許多問(wèn)題完全可以通過(guò)技術(shù)本身來(lái)加以解決。因此，我們要為主流意識(shí)形態(tài)插上算法推薦的“翅膀”，讓算法“為我所用”。

第一，傳統(tǒng)主流媒體要積極適應(yīng)全媒體時(shí)代的信息傳播大變局，主動(dòng)擁抱算法技術(shù)，通過(guò)與技術(shù)占優(yōu)的互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)開(kāi)展深度合作，推動(dòng)主流媒體傳播升級(jí)。首先，主流媒體要引入商業(yè)平臺(tái)的算法技術(shù)，根據(jù)傳播內(nèi)容屬性和用戶需求，努力擺脫信息更新滯后、版面欄目固化等困境，持續(xù)改進(jìn)運(yùn)營(yíng)模式，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，將生產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容同算法推薦優(yōu)勢(shì)整合起來(lái)，不斷拓展主流意識(shí)形態(tài)傳播的輻射圈層，提升主流媒體的被關(guān)注度和用戶黏性。比如，2017年12月，新華社正式發(fā)布了中國(guó)第一個(gè)媒體人工智能平臺(tái)“媒體大腦”，憑借其AI技術(shù)賦能、全新聞鏈路等優(yōu)勢(shì)吸引了眾多關(guān)注，這表明傳統(tǒng)主流媒體在探索智慧媒體方面邁出了堅(jiān)實(shí)一步。其次，主流媒體要將主流意識(shí)形態(tài)輸入商業(yè)平臺(tái)的“推薦池”，提升主流價(jià)值觀傳播的精準(zhǔn)度和覆蓋面。比如，微博、今日頭條、一點(diǎn)資訊等移動(dòng)資訊終端，均已開(kāi)辟了“新時(shí)代”“黨史學(xué)習(xí)教育”等傳播主流意識(shí)形態(tài)的板塊。

第二，主流媒體可以構(gòu)建自己的“黨媒算法”平臺(tái)。比如，《人民日?qǐng)?bào)》首創(chuàng)的“黨媒算法”——“人民號(hào)”就是一個(gè)有益嘗試。同“頭條號(hào)”“企鵝號(hào)”等商業(yè)型資訊平臺(tái)略有差異，“人民號(hào)”不僅有效融入了算法推薦的智能優(yōu)勢(shì)，還著重強(qiáng)調(diào)主流價(jià)值的導(dǎo)向功能。它吸引了數(shù)千家優(yōu)質(zhì)自媒體、政務(wù)號(hào)和黨報(bào)黨刊紛紛入駐，是內(nèi)容和導(dǎo)向相結(jié)合的典范。

第三，改進(jìn)算法推薦技術(shù)，反向利用算法。首先，可以通過(guò)算法推薦技術(shù)設(shè)計(jì)“猜你不感興趣”“猜你可能忽略”等信息推送策略，以此減少“信息繭房”對(duì)用戶的負(fù)面影響，將用戶從狹隘的“信息壁壘”中拯救出來(lái)。其次，利用算法推薦技術(shù)設(shè)計(jì)可供用戶自我糾偏的系統(tǒng)，即讓用戶在長(zhǎng)時(shí)間接收同質(zhì)性信息之后，根據(jù)過(guò)往的參與行為自動(dòng)測(cè)算出自己的偏好，進(jìn)而引導(dǎo)用戶有意識(shí)地糾正這種單一偏好，打開(kāi)被算法遮蔽的天窗，為主流意識(shí)形態(tài)的滲透提供更多可能。

（四）管好算法：構(gòu)筑算法推薦責(zé)任倫理體系

網(wǎng)絡(luò)空間不是“輿論飛地”，算法推薦也不能被用來(lái)恣意妄為。只有構(gòu)筑起法治約束、平臺(tái)自律和用戶自覺(jué)的責(zé)任倫理體系，才能真正管好算法，讓算法為主流意識(shí)形態(tài)傳播服務(wù)。

第一，要加強(qiáng)法治約束，明確算法推薦的邊界和倫理責(zé)任。盡管我國(guó)已經(jīng)相繼出臺(tái)了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》《互聯(lián)網(wǎng)視聽(tīng)節(jié)目服務(wù)管理規(guī)定》《網(wǎng)絡(luò)安全法》等一系列法律法規(guī)，但相對(duì)于算法技術(shù)的迅猛發(fā)展，算法推薦領(lǐng)域的立法執(zhí)法依然存在不足。為此，必須對(duì)人工智能時(shí)代的法律制度進(jìn)行更加系統(tǒng)化、全面化的建構(gòu)。首先，要加強(qiáng)立法的前瞻性。過(guò)去，往往是出現(xiàn)問(wèn)題后才倒逼立法，這種“應(yīng)激式”的立法機(jī)制不利于掌握發(fā)展人工智能的主動(dòng)權(quán)。為此，要探索源頭治理策略，加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)研判，強(qiáng)化前置立法，做好專(zhuān)門(mén)法與配套法的統(tǒng)一規(guī)劃與實(shí)施。其次，要從執(zhí)法層面對(duì)平臺(tái)和用戶進(jìn)行信用、經(jīng)濟(jì)等方面的制約。既要加大對(duì)商業(yè)平臺(tái)尋租行為的懲罰力度，營(yíng)造公平公正的市場(chǎng)環(huán)境，也要堅(jiān)決查處用戶的違法行為，不讓負(fù)面信息的制造者和傳播者逃脫制裁。

第二，商業(yè)平臺(tái)要堅(jiān)持自律。商業(yè)平臺(tái)要處理好企業(yè)社會(huì)責(zé)任與技術(shù)理性擴(kuò)張之間的矛盾，從宏觀上認(rèn)清社會(huì)利益、用戶利益和企業(yè)利益之間的一致性。首先，算法平臺(tái)要始終以社會(huì)主義核心價(jià)值觀為核心構(gòu)建推薦機(jī)制，牢固樹(shù)立敬畏法律、尊重用戶、尊重事實(shí)的倫理觀念。其次，算法平臺(tái)要主動(dòng)接受第三方監(jiān)督，推動(dòng)算法推薦決策過(guò)程的透明性、解釋性、公平性。

第三，用戶要自覺(jué)提升算法素養(yǎng)。算法素養(yǎng)是指用戶在面對(duì)算法推薦信息時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的態(tài)度、知識(shí)、技巧以及能力的總和。[14]高歌猛進(jìn)的信息科技使得網(wǎng)民的主體性得到萌發(fā)，人人都有麥克風(fēng)，都可以成為信息的編輯者和傳播者，但是，如果網(wǎng)民缺乏必要的算法素養(yǎng)，那么就有可能為算法所役使，對(duì)主流信息的傳播成效產(chǎn)生消極影響。因此，用戶要主動(dòng)了解算法原理，認(rèn)清算法背后的權(quán)力屬性和意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，主動(dòng)規(guī)避“信息繭房”“過(guò)濾氣泡”帶來(lái)的危害，提高自身“免疫力”。同時(shí)，用戶要不斷提升審美趣味，提高信息分析和批判能力，主動(dòng)生產(chǎn)、關(guān)注、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)質(zhì)信息，減少對(duì)“流量黨”“標(biāo)題黨”等信息的點(diǎn)擊。只要全社會(huì)形成高揚(yáng)主旋律的良好氛圍，那么主流意識(shí)形態(tài)的傳播“版圖”必然會(huì)大大擴(kuò)展。

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責(zé)任編輯：趙 玲

Challenges and Countermeasures of Mainstream Ideology Propagation in the Era of Algorithmic Recommendation

WU Bao

（School of Marxism， Anhui University， Hefei， Anhui 230601， China）

Abstract： As a personalized information resource allocation paradigm in the field of information dissemination， algorithmic recommendation reshapes the traditional discourse dissemination pattern and brings many challenges to the mainstream ideology dissemination. The "cocoon of information" effect， the loopholes of check vacancy， the prospect of technology carnival and the logic of capital entrapment in algorithmic recommendation constantly erode the integration， penetration， appeal and leading power of mainstream ideology. In the new era， to get rid of the negative value consequences of algorithmic recommendation， we must continuously optimize， control， use and manage algorithms， so as to achieve a high degree of harmony between technical logic and value logic.

Key words： algorithmic recommendation; dissemination of mainstream ideology; technical logic; value logic