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论文带读01 | 算法推荐给媒介公共领域带来的挑战

论文带读01 | 算法推荐给媒介公共领域带来的挑战在信息传播领域传播公共信息、建构公共领域便是媒介所需要遵循的价值理性原则,但算法推荐以公众的信息偏好和用户特征为导向,追求信息与用户的个性化匹配和精准分发,是目的性至上的行为。

算法常考常新,在备考中的分量不言而喻。之前几次作业发现同学对于算法的掌握并不好,只是简单的停留在“用户画像”“个性化推送”这样的字眼上,论述中很难去说出个所以然来。因此今天的带读就选择了这篇论文《算法推荐给媒介公共领域带来的挑战》,虽然题目讲的是公共领域,但是大家在整体的框架图上就能看出来,文章对于媒介、舆论,政治、经济、用户甚至是宏观的传播模式都有涉及,希望大家能学习一下里面的句子和案例,让自己的答案更加饱满充实。

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一、算法的工具理性削弱了媒介的价值理性

马克思·韦伯将人类的理性行为分为价值理性和工具理性。在信息传播领域传播公共信息、建构公共领域便是媒介所需要遵循的价值理性原则,但算法推荐以公众的信息偏好和用户特征为导向,追求信息与用户的个性化匹配和精准分发,是目的性至上的行为。当技术的工具理性成为主宰信息传播的法则后,便会削弱媒介通过道德理想来建构公共领域的职责。

解读:首段引出价值理性和工具理性,继而将算法和工具理性挂钩。大家也可以参考这两个名词,无论是用在标题里还是论述里都能体现出专业性。两者之间的区别在于,价值理性强调动机的纯正和选择正确的手段去实现自己意欲达到的目的,而不管其结果如何。而工具理性是指行动追求功利,行动者纯粹从效果最大化的角度考虑,而漠视人的情感和精神价值。通俗点就是说前者追求意义,后者追求功利。

(一) 公众和社会陷入价值迷失的困局

在“注意力经济”中,那些能够迅速吸引公众眼球的往往是具有视觉冲击力、满足低级趣味的低俗内容,以工具理性为导向的算法推荐有可能为了提高点击率给用户推送虚假新闻,甚至是色情、暴力等内容。媒介在公共领域建构的过程中本应保证其纯粹性和独立性,但算法推荐却极易受到商业利益的影响,将一些真正有价值的信息边缘化,导致“劣币驱逐良币”。媒介也因此弱化了对于理性价值的引导和主流价值的守望,消解了其长期坚守的社会责任,久而久之,公众和社会也会陷入价值迷失的闲局。

解读:这部分内容大家在论述的过程中基本都能想到,包括各种类型的吃播,土味视频,猎奇夸张耸人听闻等等。但是大家往往论述的是技术驱动而非商业驱动,两者不应该是割裂的,商业利益驱动下的算法才是问题的症结所在。

(二)娱乐信息、商业广告挤占公共信息的空间

在大众媒体时代,由于传统媒体“把关人”的存在,媒介能够秉持价值理性的原则,坚守新闻职业精神,最大限度地传播公共信息,不断维持公共信息与娱乐信息间的平衡。但是算法推荐却打破了以往的稳定性,算法会一味迎合公众的信息偏好,加之缺少传统媒体“把关人”的筛选,导致休闲娱乐类信息不断挤占公共信息的空间,时政新闻、科技文化等信息占比严重不足。信息的泛娱乐化会让公众沉浸在娱乐需求的满足中,有可能对公共事务漠不关心,“围观”公共事件,给公共领域的建构带来了巨大挑战。

联想:唐纳德•肖曾提出“水平媒介”和“垂直媒介”的概念,他认为提供个性化、小众化信息服务的“水平媒介”与提供公共性、大众化信息内容的“垂直媒介”互相交织后,能够保证个性化信息与公共信息之间的平衡,从而创造出一个稳定的“纸草社会”,算法的出现在很大程度上击破了这种信息传播状态。

另外,个性化算法推荐不仅能为用户提供其感兴趣的信息内容,还能为其量身推送商业广告,给企业的广告投放带来新的契机,算法平台也可因此获利。在算法的“包庇”下,媒介无形中成为广告公司的“合作伙伴”,很多真正有价值、有深度的信息却被过滤掉了,不仅影响了用户体验,还削弱了媒介的公共性和社会责任。

案例:在今日头条APP算法推荐信息一栏中,通常2至3条新闻后便会出现信息大图广告,商业广告的信息比重远远高于10%,挤占了公共信息的空间。

由此可见,奉行工具理性的算法推荐虽然满足了公众的娱乐需求,获取了商业利益,但却背离了价值理性,忽略了社会责任。对于媒介而言,建构公共领域的有效性必须以公共信息的广泛传播为前提,只有公众充分地占有信息,才能有效地参与公共事件的讨论。信息的娱乐化和商业化只会让公共领域变成一个虚无缥渺的假象,公众也会在“广场式狂欢”的娱乐体验中放弃对于价值理性的思考和公共事件的参与。

总结:媒介的价值理性在于传播公共信息、建构公共领域,但是算法的偏向性和商业性打破了公共信息和娱乐信息之间的平衡,导致大量广告、不良信息挤占信息空间。一方面消解了媒介的价值理性,另一方面还会造成受众对公共信息价值感知的迷失。

二、算法推荐阻碍了公共领域的交往理性

交往理性是哈贝马斯公共领域实现概念性转化后被赋予的重要意义,他认为公共领域的交互行为是为了达成主体间的理解与共识,而这种理解和共识以交往理性为前提,但算法推荐并没有助力交往理性的形成,反而阻碍了理性公共舆论的形成,媒介也因此背离了建构公共领域的社会责任。

解读:公共领域的交往理性是公众通过对于公共事件的理性辩论,形成理性的公共舆论,进而影响政府的公共决策,最终实现保障公共利益的目的。

(一)“情感传播”消解了舆论的理性

在传统大众媒体时代,理性、客观、公正成为媒介传播信息的首要原则,但在新媒体时代,媒介往往会通过煽情、偏激等非理性情绪的表达来吸引公众眼球,以此来提高点击量,获取商业利益。有学者指出,互联网将网民转化成了能够被情感传播所动员、联系或分化的情感公众,他们虽然更关注公众事件,但也极易受到情绪的影响,让公共舆论变得非理性化。

案例:例如,“重庆公交坠江事故”发生后,网络媒体对于“女司机”的污名化报道,让与公交车相撞的轿车女司机遭遇恶劣的网络暴力;21岁女孩夜间乘坐滴滴顺风车遇害后,“年轻空姐”“深夜打车““衣着暴露”等字眼的着重凸显,让人们对于遇害女孩的关注超越了案件本身。

算法推荐在一定程度上会助力情感传播,让公共信息被公众情绪所包裹,从而难以形成理性的公共舆论。一方面,相较于理性的信息内容,情绪化的表达更容易引发群体共鸣,获得较高的阅读量和转发量。基于机器学习的算法能够根据数据分析和标签识别,广泛挖掘此类信息,并投其所好地推荐给公众,为集体情感的聚合奠定了基础;另一方面,以协同过滤算法为例,它基于相似用户喜欢相近内容的假设,会将情感信息同步推送给拥有相似社会经验的亲朋好友,进一步扩大情感传播的范围,并能帮助拥有相同情感趋向的公众迅速聚集起来,形成的公共舆论往往基于感性理念,而非理性思考,公共领域的交往理性因此被消解。

解读:情绪化对于舆论是致命的打击,建立在情绪之上的舆论其真实客观公正无法得到保证。算法基于数据和标签推送于个人,并将容易引发简单情绪判断的信息扩散到更多受众。从这个角度来说,算法放大了情绪化因素对舆论的影响,这也是新媒体舆论面临的困境。这一点内容当大家谈及舆论的时候也可以引申出来技术对舆论的影响,即算法与情绪化。

(二)“群体偏见”阻碍了理性的对话协商

由于算法推荐可以随时了解用户的信息偏好,为其打造“千人千面”的个性化信息世界,当用户持续接收与自己兴趣、观点一致的信息后,会不断强化自身观点,将自身桎梏于“信息茧房”中,甚至将偏见同化为真理,拒绝与其他群体进行对话协商和理性沟通,阻碍了理性公共舆论的形成。

每一次交往理性的形成都以公众消除偏见为前提,并通过表达、交流和协商达成共识,媒介也应为公共交流提供渠道和保障,但算法推荐会迎合公众的信息偏好,过滤掉大量的异质观点,不断强化群体观点,甚至群体偏见。当群体对异质观点产生敌意后,群体间便难以进行充分、有效的对话协商,公众也会因此丧失对于公共事件的深刻理解和全局批判的意识,极易形成极端舆论,不仅会破坏公共领域的交往理性,还有可能诱发公共突发事件,造成社会危害。

解读:这部分大家可以进一步联想到网络巴尔干化,它是马歇尔和埃里克针对互联网时代“群以类聚”的景观所提出来的理论。网络信息的爆炸激化了信息的海量性和用户注意的有限性之间的矛盾,用户的个人偏好和社群的同质信息,往往会加剧社会群体的撕裂,使其分裂成为多个有特定利益的不同子群,由此加剧网络巴尔干化。在这个过程中算法的“贡献”是不容小觑的。

三、算法的“伪中立性”让公共领域形同虚设

算法的“伪中立性”是指算法在信息生产、筛选与分发过程中的一种有意识的“加工”行为,这种“加工”给信息处理造成了隐蔽性、悄然性。换言之,算法可以通过技术手段加以干预,成为既得利益者的权力,潜在地影响、控制公众,达到某种目的。

解读:从批判的视角看,算法具有伪中立性,可设计性,商业性和黑箱的性质。由于技术本身的复杂性以及媒体机构、技术公司的排他性商业政策,算法犹如一个未知的“黑箱”,用户并不清楚算法的目标和意图,也无从获悉算法设计者、实际控制者以及机器生成内容的责任归属等信息,更谈不上对其进行评判和监督。

(一)公共领域成为政治权力争夺的场域

哈贝马斯曾强调媒介在公共领域建构的过程中应该进行“去政治化”,但算法的可设计性极易使媒介成为一种强有力的政治武器。媒介技术的巨大影响力让其变成了一场权力场域,被各方利益所争夺。算法的不透明性和可设计性能够让政治团体将自身的价值蕴藏其中,并通过技术操控改变其中的话语空间和权力结构,实现政治宣传和操控选民的目的,媒介也因此成为政治权力的帮凶,其所构建的世界仅仅是公共领域的假象。

案例:2018年3月,《卫报》证实了Facebook在美国大选期间通过算法设计有针对性地为用户推荐信息,影响了选举的最终结果。例如,黑人用户会频繁看到希拉里称黑人男性为“超级掠夺者”的视频,而特朗普则更多的以和蔼可亲的形象出现在推荐页面上,这些信息间接促成了特朗普的获胜。

(二)公共领域成为商业竞争的平台

算法虽然身披“技术中立”的外衣,却依旧是人工产物,代表着设计团队的价值。今日头条等应用所有的市场逻辑都蕴藏在算法设计中,平台也可以借助算法进行商业竞争。那些所谓“技术是中立的、客观的、公平的”犹如“皇帝的新衣”一般,成为媒介逃避社会责任、追逐商业利益的借口,甚至成为其进行恶性商业竞争的合理化工具。

在算法的影响下,媒介本应是客观事实的陈述者,如今却成为了商业竞争的协助者,公众也因此成为企业为了盈利而被利用的工具。公众自然会增加对于公共事件参与的不安全感和抵触心理,久而久之,他们的参与意愿便会下降,给公共领域的建构带来重创。

案例:今日头条与腾讯的竞争,2018年6月今日头条曾篡改新华社关于网游的评论文章,专门针对腾讯进行扭曲报道,与其它信息推荐不同的是,此条信息通过算法设计推荐给所有用户,并标注为热门信息,瞬间吸引了大量媒体和公众的阅读、转发,导致公众对于腾讯的讨伐声接连不断。

四、“中心化”传播模式使普通公众陷入沉默

自传播诞生之日开始,精英阶层就一直掌握着话语权,成为信息传播的中心。进入互联网时代,由于新媒体的匿名性、狂欢性,以及媒介技术的普及和支持,给普通公众参与公共事件的讨论带来机会,呈现出“去中心化”的传播模式,但算法推荐的应用,却在一定程度上打破了这种模式,算法可以直接影响信息呈现、搜索排序、信息热度和传播效果,让信息传播再次为精英阶层服务。

案例:以基于热度推荐算法的新浪微博为例,其热门推荐一栏中位居前列或是频繁出现的信息大多数都来自于微博大V、媒介机构和网络红人,而普通用户发布的内容却很少被看到。事实上,微博大V、媒介机构和网络红人一直都是微博空间的意见领袖,在讨论公共事件时,其发表的意见极易获得较高的点赞量和转发量,基于热度推荐的算法便会以他们为中心展开二次传播,进一步扩大其意见的影响力。当普通公众频繁地看到精英阶层的观点后,会逐渐趋同于他们的价值取向,陷入“沉默的螺旋”。

自由平等和公开讨论始终是媒介在构建公共领域过程中所遵循的原则,即公众享有平等的话语权,公共领域向所有公众开放。但是算法却能通过分析用户的粉丝量、发表意见的评论量和转发量等数据,轻易识别精英阶层,为了达到更好的传播效果,算法会优先或者重复推送他们的观点,久而久之,普通公众便会认同他们的意见,陷人沉默,并自然地接受这种以精英阶层为中心的层级网络和传播模式,将自己放人接收端,逐渐放弃表达权。

解读:强调的是算法对于传播模式的一次回溯,它的属性一定程度上与“去中心化”的趋势相悖,这种中观的视角可以考虑用在答题中,即算法对于传播模式的影响。

算法推荐的诞生和应用是信息过载时代的一个必然结果,也是尊重和满足信息个性化体验的一种方式。对于媒介而言,算法推荐变革了信息传播方式,实现了信息的个性化分发,给用户带来更好的体验,但同时也把我们带人了一个全新的“楚门的世界”,甚至成为一种新的权力。

尤瓦尔·赫拉利曾说:“未来的上帝不再是客户,生态的顶端将是算法,它将帮我们分析和解码,做出越来越重要的决定。”但是如果不对算法进行规制和监管,缺少正确的价值引导,这一切都将无从谈起。媒介是公共利益的代表,而算法是商业逻辑的体现,二者难以避免的会存在冲突。在算法成为传播主流的当下,要想二者和谐共生,需要多元主体的共同努力。

#参考文献:张蓝姗,黄高原.算法推荐给媒介公共领域带来的挑战[J].当代传播,2019(03):31-33.

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