袁星潔，石子玉

(湖南科技大學 人文學院，湖南 湘潭411201)

習近平指出，“要改革完善重大疫情防控救治體系……要鼓勵運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等數(shù)字技術(shù)，在疫情監(jiān)測分析、病毒溯源、防控救治、資源調(diào)配等方面更好發(fā)揮支撐作用?！盵1]算法推薦在此次新冠疫情防控中，不僅在人機互洽精準投放疫情信息、具身互動監(jiān)測健康狀況、賦能醫(yī)療優(yōu)化防治服務(wù)及健康治理推進治理能力與治理體系現(xiàn)代化等方面發(fā)揮了健康傳播的重要作用，而且打造了獨特的防疫戰(zhàn)線，為全國取得抗疫斗爭決定性勝利提供強有力的技術(shù)支撐。但與此同時，隨著算法推薦的觸角逐漸深入公眾生活的方方面面，在健康傳播中出現(xiàn)了內(nèi)容極化、權(quán)利讓渡、人像構(gòu)建和算法霸權(quán)等現(xiàn)象，需要在認知、內(nèi)容、規(guī)制、格局等四個層面提出應(yīng)對之策，優(yōu)化算法推薦在健康傳播中的應(yīng)用與推廣。

一、實踐進路：算法賦能促進健康傳播

新冠疫情期間，算法推薦充分發(fā)揮傳播導(dǎo)流功能，促進健康傳播。通過人機互洽，整合疫情信息，進行智能傳播，使疫情下異空間用戶與基于算法推薦的新聞內(nèi)容高度契合；利用具身互動，監(jiān)測健康狀況，發(fā)出智能預(yù)警，實現(xiàn)公眾的身體數(shù)據(jù)連接與公眾媒介的互嵌；賦能醫(yī)療，模擬疫情傳播，優(yōu)化智能防治，將智能防治理念具象化；重塑健康治理結(jié)構(gòu)和治理模式，引發(fā)健康治理方式的變革，發(fā)揮重要的抗疫價值。

(一)人機互洽：異空間用戶與基于算法推薦新聞的高度契合

媒介化社會中，以移動端、PC端等傳播媒介構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正日益成為人們工作、生活和學習的核心場域，人們接收新聞信息的渠道已離不開網(wǎng)絡(luò)媒介的干預(yù)。新冠疫情期間，為有效整合各種疫情信息來源，在海量信息中自動識別出最有價值話題，算法以智能中介的身份參與新聞生產(chǎn)與反饋的全過程，并在各個環(huán)節(jié)發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。

在算法新聞傳播活動中，算法創(chuàng)設(shè)主體提供算法平臺，算法運用主體提供新聞內(nèi)容，算法收受主體提供數(shù)據(jù)化的個體屬性，三者共同構(gòu)成了一個基于算法規(guī)則而得以相互連接、相互通達的有機系統(tǒng)[2]。作為算法新聞平臺的創(chuàng)設(shè)者和算法規(guī)則的制定者，算法創(chuàng)設(shè)主體為疫情新聞提供了強有力的平臺支撐。在新冠疫情報道中，媒介將算法輸入平臺機器內(nèi)并賦予其一系列指令和步驟，用最直觀、最清晰的數(shù)據(jù)和指令對疫情信息進行數(shù)據(jù)分析，體現(xiàn)出其對算法技術(shù)極強的依賴性。算法運用主體以主要供應(yīng)者的身份確保信息的產(chǎn)出和供應(yīng)，其信息來源于平臺大數(shù)據(jù)端，用數(shù)據(jù)而非人為的方式制作與用戶個性化相匹配、與公眾共同興趣點相關(guān)的一系列完整的新冠疫情實時播報。在新聞收受主體瀏覽讀取疫情新聞期間，具有代表性的數(shù)據(jù)化的個體屬性被有效識別和記錄，隨之被平臺獲取并反饋給算法數(shù)據(jù)庫儲存。疫情下異空間用戶與基于算法推薦的新聞內(nèi)容高度契合，使疫情新聞信息得以更加精準化傳播。

新冠疫情下算法推薦在傳播領(lǐng)域的應(yīng)用，一定程度上改變了新聞收受主體的身份。利用算法創(chuàng)設(shè)主體和算法運用主體的有機結(jié)合、精準定位算法收受主體，將用戶作為信息傳播的中心，通過算法推薦充分發(fā)揮健康傳播傳達健康知識、強化健康意識、實現(xiàn)行為引導(dǎo)的作用，最終達到人機互洽的效能。

(二)具身互動：公眾身體數(shù)據(jù)連接與公眾媒介的互嵌

智能手機作為媒介終端，實現(xiàn)了將公眾的身體數(shù)據(jù)連接以及與公眾媒介的互嵌，智能科技、媒體、人、社群與社會之間正在呈現(xiàn)出一種新型的共生關(guān)系[3]。伴隨著大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)下疫情信息的實時匯總與同步更新，媒介與公眾的連接力和感知力得到空前加強。通過媒介和互聯(lián)網(wǎng)的體現(xiàn)引導(dǎo)與具身互動，個人身體信息演進為數(shù)據(jù)形式的分化歸類，人臉識別測溫平板、全國健康碼、大數(shù)據(jù)行程卡、新冠肺炎及類似疾病AI自測系統(tǒng)等便屬于智能終端利用算法推薦與人體深度“黏合”的產(chǎn)物。

人臉識別測溫平板采用最新端上的算法加速技術(shù)，基于端計算架構(gòu)對算法進行定制，能夠在無人值崗的情況下一秒內(nèi)識別不同的人臉模型，實現(xiàn)全自動化、非接觸的“檢測體溫+人員考勤”。健康碼利用智能手機LSE定位系統(tǒng)，將僅為個體所知的個人健康狀況上傳到智能電訊終端，終端又將收集到的群體健康信息通過算法進行分類、篩選和整合，達到人體健康信息數(shù)據(jù)外擴的效能。大數(shù)據(jù)行程卡基于終端動態(tài)數(shù)據(jù)庫，實時編輯個人到訪的城市或國家(地區(qū))，通過算法分析整合出14天內(nèi)個體精確、實時的境內(nèi)外行程軌跡信息，為公眾出行、出入國境等提供防疫保障。新冠肺炎及類似疾病AI自測系統(tǒng)則基于新冠肺炎病毒感染的30多種臨床特征，通過對用戶使用媒介平臺時填寫的身體健康數(shù)據(jù)進行智能比對，推測出與用戶相關(guān)的疑似疾病。并根據(jù)病情輕重緩急發(fā)布健康預(yù)警，有針對性地提供預(yù)防和治療方案。

新冠疫情期間，人臉識別測溫平板、健康碼、大數(shù)據(jù)行程卡及新冠肺炎及類似疾病AI自測系統(tǒng)等都深入了社會和公眾生活的各個角落，實現(xiàn)了智能科技、媒介、人及社群的互嵌與共生。這些由智能終端操控的系統(tǒng)和后臺，將媒介終端與人類身體緊密地連接交織，形成身體的數(shù)字化、數(shù)據(jù)化。當這些數(shù)據(jù)被算法推薦賦予“感知功能”時，便可以代表公眾的生活狀況與身體健康程度，達到了“具身互動”的完美呈現(xiàn)。

(三)賦能醫(yī)療：智能防治理念的具象化

新冠疫情的蔓延與反復(fù)，對傳媒業(yè)和社會信息系統(tǒng)都產(chǎn)生了深刻影響，人群隔離效應(yīng)促成了智能防治理念的產(chǎn)生。所謂智能防治，即依托數(shù)字化防疫平臺及智能化防疫終端，打造出高效率、高質(zhì)量、嚴監(jiān)控、嚴防治的重大疫情防控救治體系。在智能防治的理念下，算法推薦技術(shù)深入融合到各種硬核科技中。智能防治理念的具象化，極大提高了醫(yī)療效能，共同助力于疫情防控和健康傳播。

首先，算法推薦對實時更新的疫情發(fā)展的在線仿真模擬。在疫情防控中，無論是媒介終端以數(shù)字化體現(xiàn)的公眾健康狀況，還是醫(yī)院后臺系統(tǒng)實時記錄的患者健康數(shù)據(jù)，都可以通過公眾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計算出一次傳染源、二次密接體、多次密接體與其他普通人群在時空上的吻合。算法通過模型建構(gòu)對疫情發(fā)展進行模擬預(yù)演，可以使處于隔離狀態(tài)下的公眾及時了解病毒的傳播路徑和傳播程度，更加主動配合政府的疫情防控工作。

其次，算法推薦對新興醫(yī)療技術(shù)范式遷移與技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施演變的賦能。新冠疫情期間，“云診斷”“智慧看病”“丁香醫(yī)生”等智慧醫(yī)療系統(tǒng)成為公眾的王牌就醫(yī)手冊。通過線上收集用戶的健康信息并整理成數(shù)據(jù)、利用算法智能識別計算疾病確診比率、將不同用戶的病癥信息作數(shù)據(jù)對比，達到在醫(yī)療人員短缺和無法線下診斷的情況下“非接觸”[4]式醫(yī)療的目的。此外，算法模型對患者健康數(shù)據(jù)和臨床癥狀的測量具有更高的辨識度和精準度，可以幫助醫(yī)生和病人獲得更準確的病灶位置和最有最優(yōu)治療方案，從而改善救治效果。

最后，算法推薦對不同身份地位患者的公共衛(wèi)生資源獲取不平等情況的彌合。基于臨床數(shù)據(jù)與癥狀異同建立的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，其任務(wù)就是將海量“雜亂無章”的醫(yī)療數(shù)據(jù)和臨床記錄進行識別、篩選、比較和挖掘，備份具有醫(yī)療價值的數(shù)據(jù)信息，打造醫(yī)療區(qū)塊鏈，實現(xiàn)線上智能醫(yī)生對不同身份地位的患者無差別診斷，滿足社會公眾對個性化醫(yī)療服務(wù)的迫切需求。

(四)健康治理：治理能力和治理體系的雙重建構(gòu)

健康不僅是一種身體狀態(tài)，也是一種重要的治理能力。在后疫情時代，面對新冠突變病毒株(VOC)和待觀察突變株(VOI)的巨大挑戰(zhàn)，治理工具的創(chuàng)新已成為提高健康治理效能的重要路徑。算法推薦技術(shù)加強了對密切接觸者和重點人群的監(jiān)管，引發(fā)了健康治理方式的變革，推進了健康治理能力與治理體系的重構(gòu)與健康價值的全面提升。

治理能力上，算法推薦提升了健康治理的思維意識與治理績效。馬克思曾提出，衛(wèi)生工作的根本任務(wù)是“保護健康，保持一切價值的源泉即勞動能力本身”[5]。這告訴我們，健康既是人的發(fā)展目標，又是人的發(fā)展手段，必須強化價值導(dǎo)向力與服務(wù)供給力。算法推薦的客觀性、數(shù)據(jù)化和不間斷等運轉(zhuǎn)特質(zhì)，使社會運行過程中的公眾健康數(shù)據(jù)、行為表現(xiàn)、社會訴求和價值取向等，能夠通過算法模型進行自動提取和快速分析，及時反饋給相關(guān)部門及醫(yī)療機構(gòu)。“網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)的深度融合給社會治理主體提供一個公平的機會和舞臺，它們可以以自由的、公平的數(shù)據(jù)化的方式表達自身利益、行為、思想、信仰和情感需求”[6]。最終在算法的驅(qū)動下實現(xiàn)向政府及醫(yī)療機構(gòu)的“賦能”、向社會及公眾的“賦權(quán)”，改善和提升社會健康治理滿意度和治理效能。

治理體系上，算法推薦促成了健康治理的統(tǒng)籌協(xié)同與全球治理。數(shù)據(jù)連接的普遍性和全方位，將健康治理的領(lǐng)域拓展為云世界。健康治理涵蓋了從人口健康、區(qū)域健康到生態(tài)社會系統(tǒng)健康的諸多范式，強調(diào)從生理到社會的全健康內(nèi)涵、從政治到生態(tài)的全健康領(lǐng)域、從個體到國家乃至全球的全健康層次的綜合性健康管理[7]。當今的公共衛(wèi)生安全已經(jīng)成為全球治理的重要目標，全球戰(zhàn)疫意味著各國必須在個體權(quán)利和公共利益之間做出權(quán)衡，在治理周期與各方能力資源之間實現(xiàn)同頻對話。在算法推薦的加持下，建構(gòu)基于數(shù)據(jù)管理、決策與創(chuàng)新的調(diào)控機制，并將健康治理推到協(xié)同治理、多元共治與復(fù)合治理的善治階段，實現(xiàn)健康治理由個體國家內(nèi)循環(huán)體系向多邊框架下全球健康治理聯(lián)盟的轉(zhuǎn)變。

二、問題表征：人文與算法的規(guī)訓(xùn)困境

技術(shù)在本質(zhì)上是中性的，“算法”是把雙刃劍，在倚重算法的同時，更應(yīng)關(guān)注算法推送背后的規(guī)則、標準及價值觀[8]。新冠疫情下算法推薦在健康傳播中的問題主要表現(xiàn)在信息同向化、同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重，導(dǎo)致內(nèi)容極化與信息繭房泛化；權(quán)利讓渡下新聞失范，劣質(zhì)信息導(dǎo)致社會價值觀扭曲；人像構(gòu)建使個人數(shù)據(jù)泄露，隱私受到威脅；算法霸權(quán)引發(fā)數(shù)據(jù)壟斷與秩序失衡，深遠地影響著人的身份認同。

(一)內(nèi)容極化：信息繭房的泛化

在全國新冠疫情的恐慌之下，與疫情相關(guān)的信息無疑是公眾最關(guān)注的話題。由于嚴格的防控措施，公眾更多的是通過互聯(lián)網(wǎng)(智能終端)主動檢索信息來滿足自身的認知需求，而媒介平臺會通過算法推薦，自動識別、分類出受眾群體并實現(xiàn)信息的智能推送。

疫情下，媒介的智能推送大致可以歸納為基于疫情信息的推薦、基于用戶標簽的推薦及基于社會化的推薦?；谝咔樾畔⑹侵父鶕?jù)疫情相關(guān)內(nèi)容的熱門程度進行的推送；基于用戶標簽是指根據(jù)平臺用戶的瀏覽數(shù)據(jù)進行整體分析，針對用戶喜好進行的推送；基于社會化是指根據(jù)用戶之間的社會關(guān)系組成的社會化關(guān)系鏈進行算法數(shù)據(jù)建模，向一個或多個社會群體同時進行的推送。算法推薦作為一種向用戶提供過濾器的工具，它在過濾程序上“無用”“不感興趣”“不關(guān)注”的信息的同時，也可能局限用戶的視野。對公眾而言，最終會因為同向化、同質(zhì)化的信息過載，變相導(dǎo)致內(nèi)容的極化。

于媒介本身而言，新冠疫情下的算法推薦已經(jīng)成為各媒介平臺分發(fā)信息的重要手段之一，其加劇的信息傳播同向化、同質(zhì)化現(xiàn)象，直接導(dǎo)致信息繭房的泛化?？梢哉f，全球媒體正越來越趨向于使用同一主題、框架和語境，通過議程同化的手段支配輿論[9]，新冠疫情傳播不可避免地出現(xiàn)了議程同化的現(xiàn)象。事實上，對疫情下的公眾而言，算法推薦下的內(nèi)容因以實時熱點、用戶喜好等作為內(nèi)容選擇的關(guān)鍵標準，干預(yù)了用戶對信息內(nèi)容的自主選擇權(quán)和平等獲得信息來源的權(quán)利，不利于全面的健康傳播。另外，信息繭房的泛化亦會擴大個體與個體、個體與社會之間的信息鴻溝，導(dǎo)致健康信息獲取的不對等。不同性別、地位、學歷、性格的人會收到不同推薦機制下的信息推送。這些信息的渠道來源各異、健康價值不等，往往越注重健康的人越可能收到疫情防護信息，越不關(guān)注疫情的人消息越閉塞。

(二)權(quán)利讓渡：價值觀的“流量焦慮”與“算法焦慮”

在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，用戶需求如何“被滿足”成為媒體間流量競爭的關(guān)鍵。在算法推薦的介入下，新聞選擇游移于媒介組織的任務(wù)功能，是否符合社會主義核心價值觀，是否具備傳統(tǒng)新聞的價值選擇尺度，不再構(gòu)成算法推薦的衡量標準與規(guī)范準則。于算法而言，它只需要將合適的新聞推薦給合適的用戶。即通過算法推薦得出的新聞內(nèi)容，一定是與用戶性格偏好深度契合的新聞信息。

智能終端時代下的算法改變了平臺范式與生態(tài)環(huán)境，受眾獲取信息的方式也發(fā)生了變化[10]。信息過載與信息失衡造成的后果便是受眾不再以信息的準確性、重要性作為判斷準則，而是以其傳播的熱度、廣度、流量等作為認同標準。由于媒介不斷向用戶推薦其關(guān)注過的疫情關(guān)鍵詞，帶有地域歧視(如“張家界淪陷”)或特定人群色彩(如“南京新冠老太”)等內(nèi)容，其中難免摻雜虛假失實、缺乏深度、價值觀導(dǎo)向錯亂等劣質(zhì)信息。算法推薦作為新冠疫情期間新聞生產(chǎn)的智能中介，已經(jīng)全面介入新聞生產(chǎn)與傳播的各個環(huán)節(jié)，而新聞內(nèi)容的把關(guān)權(quán)正在從新聞從業(yè)者讓渡給算法。這種權(quán)力讓渡的行為，對新聞的真實性造成了直接的沖擊，為劣質(zhì)新聞泛濫、非主流價值觀傳播等新聞失范現(xiàn)象的頻發(fā)大開綠燈，直接給公眾帶來非主流價值觀的偏向影響。

從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對網(wǎng)民的賦權(quán)和關(guān)系的連接，到平臺算法規(guī)則的確立，不同來源的疫情信息集合成龐大的數(shù)據(jù)庫，推送流量大、點擊率高、討論范圍廣的信息成為眾多網(wǎng)媒的首選。但高話題度的疫情信息不一定是高重要性信息，反而可能是聳人聽聞、博取眼球的失實信息。由人工編程產(chǎn)生的算法公式，難以避免成為達到某種目的而生產(chǎn)的工具，一些大的社會媒體和文化企業(yè)會因為追求自身利益和流量，無視新聞生產(chǎn)和傳播過程中需要遵守的準則。在監(jiān)管失衡下，互聯(lián)網(wǎng)推送的劣質(zhì)信息一再泛濫，同時還帶給受眾亞健康的價值觀，“流量焦慮”和“算法焦慮”成為算法推薦在新冠疫情報道中的一大弊端。

(三)人像構(gòu)建：私人數(shù)據(jù)的“泄露”與“窺視”

平臺在進行內(nèi)容分發(fā)時，算法會不斷跟蹤、挖掘和記錄用戶的一切數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于用戶的網(wǎng)絡(luò)痕跡。確切地說，只要進行算法推薦，其深度計算的過程必定會運用到個人的數(shù)據(jù)，這些私人數(shù)據(jù)被算法采集和二次使用后，會再次構(gòu)成用戶的新數(shù)據(jù)，即人像構(gòu)建。在這一過程中，算法推薦若設(shè)計不當，便會對用戶的健康隱私造成侵犯。

新冠疫情期間，國家以社區(qū)為單位將個體的每日測溫數(shù)據(jù)和身體健康指數(shù)等統(tǒng)一上傳，并通過對個體在各種終端瀏覽健康信息的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析處理，重點研究用戶的日常身體健康狀態(tài)和防疫行為。而用戶的數(shù)據(jù)信息反映著用戶健康方面的隱私，包括血型、身體隱疾、病史、服用藥劑等。新冠疫情下，算法推薦一方面收編了海量的個人健康信息數(shù)據(jù)和個人對疫情信息的關(guān)注偏好，通過數(shù)據(jù)分析完成新聞生產(chǎn)。另一方面，在這一過程中，源數(shù)據(jù)的泄露風險也如影隨形。新冠疫情期間出現(xiàn)的數(shù)據(jù)作為交易資源進行流通的現(xiàn)象，無疑是用戶隱私被迫“售賣”的表現(xiàn)。更為甚者是算法推薦中技術(shù)的不可控制行為帶來的信息安全威脅，即自主算法通過深度學習功能，將用戶個人的數(shù)據(jù)信息進行“自主地”排列組合，以達到“窺視”的實際效果。

當下對算法推薦行為的不可預(yù)見性，并無系統(tǒng)的法律規(guī)章等進行約束。特別是疫情下公共輿論話題不斷，確診病例和疑似病例的行程數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上瘋傳；部分社交媒體和自媒體為追求熱度對私密信息不加處理，使患者及其家人的隱私信息在互聯(lián)網(wǎng)上非自愿性曝光并傳播。而作為篩選工具的算法推薦越過法律界限，將這些信息進行二次傳播甚至多次傳播，加速了私人信息的非法曝光發(fā)酵。另外，大數(shù)據(jù)對收集到的個人身體基本信息、健康行為信息、患病史等進行整合，通過關(guān)聯(lián)分析和預(yù)測分析等，刻畫出潛在關(guān)聯(lián)、預(yù)測性的個人標簽[11]。但這些標簽并不能完全反映個人健康的真實狀態(tài)，甚至可能是片面、錯誤的。算法推薦將這些信息傳播出去，給用戶隱私帶來侵害。

(四)算法霸權(quán)：健康治理的數(shù)據(jù)壟斷與秩序失衡

算法以海量的數(shù)據(jù)收集作為建模依據(jù)，數(shù)據(jù)庫越龐大，算法推薦的權(quán)力和效能也越強大。在智能終端時代，社會公眾的興趣愛好、購買記錄、健康行為等都會通過網(wǎng)絡(luò)形成數(shù)據(jù)的集中，使得少數(shù)資本可以在第一時間獲得數(shù)據(jù)壟斷，從而產(chǎn)生算法霸權(quán)?！盎谒惴ǖ臄?shù)據(jù)分析所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)化框架對人和世界產(chǎn)生著決定性的影響。不論是否正確或恰當，算法和數(shù)據(jù)都在深遠地影響著人的身份認同”[12]。

在健康治理中，政府通過收集掌握大量的公共健康數(shù)據(jù)對公共健康安全問題進行設(shè)置議程，從理論和實踐兩個層面推進健康治理體系的發(fā)展與完善，有利于政府及醫(yī)療機構(gòu)及時掌握、精準識別和定位后疫情時代最突出的社會健康治理需求。但算法霸權(quán)使得部分媒介利用先進的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)和算法技術(shù)平臺，按照自身的利益訴求控制數(shù)據(jù)的曝光，主觀制造虛假信息和隱瞞部分事實真相，給社會帶來錯誤的、非理性的公眾輿論導(dǎo)向。此外，算法一度作為資本的技術(shù)，參與諸多智能政務(wù)系統(tǒng)的后臺程序和管理，特有的算法推薦核心技術(shù)也由其掌握。在這種情況下，政府掌握的公眾健康數(shù)據(jù)和公共輿論導(dǎo)向很可能是在資本充分權(quán)衡自身利益訴求后的數(shù)據(jù)公開和算法公開。由于缺乏相應(yīng)技術(shù)積累，世界大多數(shù)國家并沒有充分有效的方式保護自己的數(shù)據(jù)安全，也沒有足夠的能力應(yīng)對算法所帶來的干涉，人工智能技術(shù)的進步將進一步凸顯其在政治安全領(lǐng)域的脆弱性特征[13]，進而給國家健康治理帶來更大挑戰(zhàn)。

縱觀全球，由產(chǎn)業(yè)數(shù)字化誕生的巨型平臺型企業(yè)掌握著最為先進的壟斷數(shù)據(jù)和核心深度學習算法，算法霸權(quán)正在影響著全球健康治理秩序的深刻變革。無論是以美國為首的西方國家，還是發(fā)展中國家，其國家和政府在健康治理上都非常依賴巨型平臺型企業(yè)所提供的算法推薦機制，這也使得數(shù)據(jù)壟斷下的算法霸權(quán)深刻影響著世界。霸權(quán)主人的話語權(quán)增強，帶來的是全球健康治理秩序的動蕩。

三、應(yīng)對策略：推進治理完善健康傳播

針對疫情下算法推薦在健康傳播中存在的問題，應(yīng)提出全面、系統(tǒng)的應(yīng)對之策，使算法推薦復(fù)歸其對健康傳播的初心與使命。具體而言，即在認知層面，要形塑工具理性與價值理性的算法平衡；在內(nèi)容層面，要優(yōu)化內(nèi)容推薦與輿論導(dǎo)向的審核模式；在規(guī)制層面，要完善法規(guī)體系與倫理體系的框架建構(gòu)；在格局層面，要實行“走出去與引進來”的戰(zhàn)略結(jié)合。

(一)認知層面：形塑工具理性與價值理性的算法平衡

作為一種信息資源的全新配置范式，算法推薦在一定程度上是大數(shù)據(jù)和人工智能在信息傳播領(lǐng)域結(jié)合產(chǎn)生的一種復(fù)合型傳播手段。加強算法的計算分析能力，應(yīng)從認知層面規(guī)制算法，形塑工具理性與價值理性的算法平衡。我們知道，技術(shù)的掌權(quán)在一定程度上造成了人文主義導(dǎo)向的偏失，即使算法在大數(shù)據(jù)分析上具備絕對權(quán)威，但其機械化的“智能”選擇無法結(jié)合場景和情境(人文價值)來綜合衡量算法推薦的最終選擇與結(jié)果。這種人與技術(shù)的對立，實質(zhì)上也是人文主義和數(shù)據(jù)主義的沖突?；诖?，算法推薦往往很難具備真正擁有人文關(guān)懷的“智能”。

要想從根本上革新這一點，必須將人文主義和數(shù)據(jù)主義相契于同一算法模型中，在互補的基礎(chǔ)上全面考慮算法推薦的分析能力，提高其人性化“智能”。如采用分布式計算平臺增加計算資源，將醫(yī)院云空間內(nèi)海量醫(yī)療資源和患者個體健康信息交匯，在拓寬數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上提高算法效率，達到個性化推薦時離線計算能力的效果擴展。對此，可以借鑒亞馬遜的做法，主要的原則是把大數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成小數(shù)據(jù)集，把在線不可控的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成在線可控的少量數(shù)據(jù)[14]。

通過提高算法的個體匹配度，充分考慮個體價值理性在算法中的重要性，使媒介在推薦健康信息時更加能鎖定針對性用戶，傳播用戶需要的信息。對此，可以分兩步來進行：第一步，優(yōu)化深度算法學習內(nèi)容，突破技術(shù)壁壘。媒介現(xiàn)有的智能推送都是基于用戶標簽和針對用戶喜好的信息選擇，倘若深度算法學習內(nèi)容能實現(xiàn)搶先預(yù)測，甚至是信息擴展，給用戶推薦異質(zhì)健康信息，則能利用技術(shù)的革新沖破內(nèi)容極化現(xiàn)象帶來的信息繭房桎梏。第二步，強化人文精神價值，塑造價值理性。媒介在利用算法推薦進行健康傳播過程中，要堅持價值理性始終處于傳播價值考量的首位，能在第一時間洞察公眾的社會需求，同社會情感產(chǎn)生共鳴，以達到認知層面上的認知協(xié)同，形塑工具理性與價值理性的算法平衡。

(二)內(nèi)容層面：優(yōu)化內(nèi)容推薦與輿論導(dǎo)向的審核模式

習近平指出，“黨的新聞輿論工作是黨的一項重要工作，是治國理政、定國安邦的大事”[15]。對于新聞媒體尤其是主流媒體而言，優(yōu)化內(nèi)容推薦形式和審核機制，從源頭上嚴格把控虛假、非主流信息的傳播，引領(lǐng)主流導(dǎo)向，是新冠疫情期間實現(xiàn)權(quán)威發(fā)聲、掌控主流輿論的重要途徑。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件來勢迅猛、社會消息真假未辨來源不明、民眾心理恐慌不安的多重情境下，用主流價值治理“流量焦慮”和“算法焦慮”，通過“黨媒算法”實現(xiàn)海量內(nèi)容與個性化需求的有效匹配，成為健康傳播中刻不容緩的問題。

疫情下謠言的肆虐比病毒本身更為可怕，新聞機構(gòu)特別是主流媒體能否掌握話語權(quán)，直接關(guān)系到政府引導(dǎo)疫情防控輿論的成敗。事實上，在公眾渴求獲知最新疫情信息和健康防疫手段時，主流媒體的缺位和自媒體、社交媒體的“有聞必錄”，無異于將受眾暴露在算法推薦構(gòu)建的非權(quán)威信息域內(nèi)。由于后者缺少“把關(guān)人”的監(jiān)控，不實疫情信息的擴散不可避免地使信息失真的風險擴大，造成社會和人群的恐慌。因此，及時發(fā)布準確信息、引領(lǐng)主流輿論導(dǎo)向成為新冠疫情期間實現(xiàn)健康傳播的第一要務(wù)。在新聞生產(chǎn)上，新聞工作者應(yīng)該全面提高專業(yè)技術(shù)水平，在利用新技術(shù)手段(如區(qū)塊鏈技術(shù))提升新聞生產(chǎn)質(zhì)量和效率的同時，保持客觀公正的專業(yè)主義底線。對新聞報道而言，要強調(diào)人在算法中的作用，在加大對新聞內(nèi)容過濾的同時，扮演好互聯(lián)網(wǎng)中的信息“守門人”。

算法推薦具有多種推薦形式：通過給用戶定標簽，以千人千面的用戶畫像來選擇內(nèi)容推薦；通過收集用戶的興趣愛好，給用戶群劃分相似喜好的協(xié)同過濾來進行內(nèi)容推薦；通過熱搜榜單和程序化算法，計算出最為熱門的新聞來進行推送等。無論是哪種推薦形式，都必須經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容池篩選整合。媒介通過優(yōu)化內(nèi)容推薦和輿論導(dǎo)向的審核模式，用“黨媒算法”打造主流價值，使更多能體現(xiàn)主流價值觀和主流導(dǎo)向的防疫訊息和抗疫事跡注入輿論內(nèi)容池，促進疫情下的公眾健康傳播。

(三)規(guī)制層面：完善法規(guī)體系與倫理體系的框架建構(gòu)

算法推薦的疫情新聞在新冠疫情期間的表現(xiàn)可謂得失參半。一方面，公眾享受著這些智能技術(shù)帶來的“紅利”；另一方面，也不得不面臨著隱私被當做“資源”過度和非法使用的困境[16]。雖然一時難以評估這種公開對于算法的意義，但其引發(fā)的隱私泄露卻是顯而易見的。

與算法推薦技術(shù)日趨成熟、進入領(lǐng)域越來越廣相比，當前國內(nèi)適用于該技術(shù)的法律法規(guī)和規(guī)章制度建設(shè)則顯得相對滯后，其在監(jiān)管、制約上的功能也存在諸多短板?？茖W技術(shù)的發(fā)展往往與風險相伴而行，算法推薦在為疫情報道創(chuàng)造廣闊空間的同時，同樣會在健康傳播中產(chǎn)生侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)法律規(guī)制和道德倫理底線等問題。因此，面對算法對信息“自由”擴散的隱患，要通過深入研究算法推薦在其應(yīng)用過程中的建設(shè)性、風險性和不可控性，不斷完善針對算法本身的法制規(guī)范體系，健全倫理道德機制，強化網(wǎng)絡(luò)平臺自律。

首先，要全面審視數(shù)字化發(fā)展的法治問題。推動建立健全相關(guān)法律法規(guī)，完善數(shù)字規(guī)則[17]，限制算法推薦“權(quán)力”的濫用。進一步建立健全網(wǎng)絡(luò)隱私侵權(quán)和版權(quán)侵權(quán)、網(wǎng)絡(luò)隱私泄露、內(nèi)容生態(tài)等層面的法律法規(guī)治理體系[18]，完善算法侵權(quán)法制規(guī)則，加大對不法行為和不法案例的懲戒力度。同時，開展倫理道德等社會規(guī)則研究。在規(guī)制上構(gòu)建價值倫理框架，把倫理道德的一面作為技術(shù)本身來考慮，凝聚共識。了解掌握智媒運營模式和算法規(guī)則，明確新冠疫情期間社交媒體、自媒體信息傳播倫理原則，增強智媒素養(yǎng)，提高算法聚合后的信息把控能力，引導(dǎo)建立統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范，倡導(dǎo)算法推薦在健康傳播中履行社會責任。此外，要進一步加強用戶自身媒介素質(zhì)的建設(shè)，培養(yǎng)用戶的法治意識和對信息的甄別力與判斷力，提升用戶群體明辨真假是非的能力，不信謠、不傳謠、不造謠，營造天朗氣清的網(wǎng)信空間，增強用戶的社會責任感，主動抵御虛假信息和不實信息，共同維護社會穩(wěn)定和公眾健康安全。

(四)格局層面：實行“走出去與引進來”的戰(zhàn)略結(jié)合

雖然中國算法推薦模型已躋身于世界算法技術(shù)前列，但公眾健康數(shù)據(jù)的信息化建設(shè)仍屬于“碎片化”階段，這種數(shù)據(jù)和技術(shù)的不對等導(dǎo)致算法推薦在進行測量和計算時依舊存在誤差。而算法推薦作為一門基于平臺的技術(shù)，平臺的政治屬性、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和文化語境都會對算法的模型構(gòu)建和推薦機制產(chǎn)生影響。基于此，為推動全球疫情防控工作，中國算法推薦需要在促進健康傳播的同時，具備全球性視野和前瞻性眼光，從國家戰(zhàn)略的高度對其進行布局，完善健康治理體系，提升健康治理能力，以人民健康為中心深化健康中國戰(zhàn)略。

一方面是“走出去”。堅持互利共贏的政策協(xié)調(diào)和技術(shù)規(guī)劃對接，將本國優(yōu)質(zhì)的抗疫手段和防控措施推薦給其他國家，特別是“一帶一路”沿線國家和發(fā)展中國家，與他們結(jié)成疫情防控戰(zhàn)略合作伙伴，攜手打造算法推薦在全球公共衛(wèi)生事件中的協(xié)同創(chuàng)新治理體系。協(xié)助WHO全球疫情防控，完善對未知傳染類疾病發(fā)生的早期智能預(yù)警，促進全球健康傳播。另一方面是“引進來”。通過學習國外先進的疫情防控健康數(shù)據(jù)庫建設(shè)模式和大數(shù)據(jù)調(diào)度與軌跡平臺管理方式，將國外優(yōu)質(zhì)醫(yī)療健康體系和智能算法模式引入國內(nèi)，共同打造全球健康資源數(shù)據(jù)鏈，完善本土算法推薦的技術(shù)性和實用性。用主流價值遏制算法霸權(quán)，通過開拓透明化的數(shù)據(jù)治理框架緩解數(shù)據(jù)壟斷與秩序失衡。

“走出去”是一種技術(shù)自信，當中國的算法推薦在疫情防控中為健康傳播提供強大賦能時，也意味著這些媒介平臺的核心競爭力越來越強。這就需要將這份力量適時“外溢”，成為全球疫情防控的重要助力，造福全人類的健康傳播。“引進來”則是將國外先進的健康數(shù)據(jù)庫建設(shè)模式和智能算法模式為我所用，推動算法推薦在中國醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域高質(zhì)量發(fā)展，不斷提高健康數(shù)據(jù)的全球共享與集約化服務(wù)?？傊?，“走出去與引進來”的戰(zhàn)略結(jié)合，將促使新冠疫情下中國算法推薦在健康傳播中發(fā)揮更強大的效能，為全球疫情防控貢獻舉足輕重的力量。

四、結(jié)語

斯科特·拉什指出，“在一個媒體和代碼無處不在的社會，權(quán)力越來越存在于算法之中”[19]?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)的多元和匯聚帶給算法巨大的權(quán)力。一方面新冠疫情下算法推薦可為疫情防控貢獻力量，但權(quán)力的擴大亦讓技術(shù)給社會帶來某些不可控因素。算法推薦下的內(nèi)容極化、權(quán)力讓渡、隱私泄露和算法霸權(quán)等問題都使公眾作為信息接收者的權(quán)益和主體價值受損，在技術(shù)、內(nèi)容、規(guī)制和格局四個層面來對算法推薦加以約束管制，可有效防止算法推薦在健康傳播中走偏，進而完善技術(shù)賦能下國家對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的防控救治體系。歸根結(jié)底，大數(shù)據(jù)和平臺的社會屬性不斷變化促進算法推薦的日新月異，算法推薦技術(shù)仍處于飛速發(fā)展階段。在以“技術(shù)觀技術(shù)”的中介觀下理性對待技術(shù)，只有認清技術(shù)的缺陷才能更好地推動技術(shù)的發(fā)展，從而更好地服務(wù)于人類社會。