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算法推荐为网络舆论引导提供了新路径、新手段，并使之更为直接、便捷、高效。应从坚持主流价值导向、压实平台主体责任、加强顶层设计和监管、提升用户网络素养等方面着手加强综合治理，发挥其对网络舆论的正向价值，积极营造健康有序、风清气朗的网络舆论生态。
算法推荐 网络舆论 综合治理
随着移动互联时代的到来和大数据运用的普及，以精准推送和有效供给为特征的算法推荐，成为当前网络传播领域内容分发的重要形式。算法推荐是通过追踪用户的网络行为，运用一些数学算法计算出个人特征、环境特征等相关信息，并推测出用户可能喜欢的内容。①网络是信息汇聚、民意沟通的重要平台，网络舆论直接反映着公众在网络空间中对社会议题的观点或看法。②算法推荐在带来技术红利的同时，也对网络舆论的生成、发展及引导产生深刻影响。
算法推荐对网络舆论的价值
算法推荐的类型包括基于内容的、协同过滤的、关联规则的、模型的以及混合算法等。从信息传播的理论和实践来看，算法推荐的基础价值在于海量信息的甄选，核心价值在于内容的精准分发，关键价值在于观点的洞悉反馈，终极价值在于意识形态的强化和引导。这个依托互联网实现价值传递和价值创造的动态过程，次第推进，循环往复，形成信息甄选、分发、反馈、修正的闭环。
精准画像，知晓行为。画像是算法推荐技术架构的重要环节，即计算机根据文章的兴趣标签、质量标签等以及用户的阅读习惯、浏览记录等，抽象出标签化的文章模型和用户模型，并经过排序、分类、关联和过滤，自动筛选出有效信息。画像可分为文章画像和用户画像、长期画像和短期画像等。相比报纸、广播、电视等传统媒体偏向关注受众的群体属性，算法推荐则擅长分析个体特征，为用户贴上高度精练的标签并据此知晓其行为模式。
精准分发，个性传播。在分发环节，算法推荐要实现年龄、职业、兴趣等用户特征，时间、地理位置、天气情况等环境特征，类别、关键词、热度等文章特征的对接和匹配，将筛选过的信息精准推送至用户。区别于以“事件”为出发点的传统信息传播方式，算法推荐建立用户导向的“用户+事件”模式，实质上以用户关心的事件为核心，赋予用户信息定制功能。这不仅节约时间成本、提高获取效率，更满足个性化需求，使得“千人千面”的信息传递模式成为现实。
精准反馈，洞悉观点。当用户接收到个性化的推荐内容后，算法根据用户点击次数、停留时长以及举报、屏蔽、转发、评论等阅后反馈，勾勒出用户媒介消费行为的图谱，对用户进行更为系统、全面的参数分析。这样不仅能掌握用户对社会问题的观点或看法，还能研判出用户的知识结构、经济状况、生活方式等深层次信息。一旦用户兴趣、品位、收入水平、教育程度等发生改变，此类动向信息也能通过反馈数据及时掌握。这个过程也是人工智能领域的机器学习，即算法推荐模型获取新的信息后，重组已有知识架构以优化自身性能。
精准修正，重塑倾向。算法推荐影响网络舆论的重要步骤如下：在算法推荐营造的“拟态环境”里，用户持续收到不同以往观点的修正信息，进而不断反省自身，再通过思想交锋和观点博弈，逐步改变倾向、调整立场。无论共识是否达成，公众都在潜移默化的过程中参与了议题讨论、重塑了社会认知。因此，算法推荐为网络舆论引导提供了新路径、新手段，并使之更为直接、便捷、高效。
算法推荐对网络舆论引导的冲击与风险
算法推荐盛行之下，新闻的生产方式、传播介质、运转模式以及用户信息行为模式都发生转变，由此带来对网络舆论场的冲击，导致网络舆论生态面临挑战。
“把关人”离场，主流价值导向成色不足。区别于专业编辑担任“把关人”角色并推送信息的传统模式，算法推送偏重数据抓取技术和内容审查后置，弱化了对基本价值的守望和主流价值的引导，导致传递不同价值观的内容被机器分发给用户，使得用户陷入价值迷失困局。③一些网络平台难以遵循“价值观”先行，却唯流量马首是瞻，利用人性弱点，追求利益最大化，导致虚假新闻、“性、腥、星”类内容、“标题党”等问题层出不穷，经常出现导向偏差。
“回音室”现象严重，凝聚共识难度较大。算法推荐容易造成选择性的接触、过滤与相信，由此带来信息窄化、“信息茧房”、“回音室”现象等不良后果，使个人陷入信息孤岛。用户在自我重复和自我肯定中视野受困、固步自封，圈层固化、群体极化现象随之增多。算法推荐诱导用户关上涉猎不同领域和倾听不同声音的大门，背离了网络舆论的公共性、广泛性特征，从而使得刻板印象强化、偏见滋生、社会黏性缺失、价值认同难度加大。
“沉默的螺旋”效应显现，网络舆论场失真。算法推荐可以直接影响信息呈现、搜索排序、新闻热度和传播效果，导致这些网络平台成为相对独立的舆论“策源地”和“发酵池”，舆论操作的可能性和危险度加大。根据诺依曼“沉默的螺旋”理论，一旦用户认为某种价值取向受到广泛欢迎，那么与之相符的声音就会高涨，与之相反的声音则会陷入沉默。④李普曼也说：“虚拟环境是‘人性’和‘环境’的杂交物。”⑤算法推荐容易使用户造成“很多人都有这种价值取向”的印象，正面价值意见的沉默造成负面价值意见的增长，由此陷入恶性循环，导致网络舆论场失真。⑥
加强算法推荐的综合治理
德国著名社会学家马克思·韦伯将理性分为价值理性和工具理性。价值理性强调行为不计后果地遵从某些价值理念，工具理性重视达到目的所采取手段的有效性以实现效用最大化。⑦要协调好算法推荐的价值理性和工具理性，达到两者的相对平衡，需要多措并举、综合施策，才能营造健康有序、天朗气清的网络舆论生态。
坚持主流价值导向。要坚持党管新媒体，把导向要求落实到平台管理、队伍建设、内容生产等各个环节。用正确的价值观指导算法推荐，所有的算法规则、技术架构都要符合社会伦理和法律法规。鼓励优质内容生产和传播，加强算法对于社会主义核心价值观等内容的推送，放大正能量作品的影响力、感染力，培育积极健康、向上向善的网络文化。
压实平台主体责任。智能平台应当肩负起信息把关、价值引领的主体责任，守住底线，把住红线，决不能传播有害信息、造谣生事。加强总编辑责任制度，优化绩效考核指标，不能仅以点击量、广告收入为标尺，放任低俗内容侵蚀受众。研发升级算法识别体系，强化算法技术对于新闻源头的筛选过程，规范稿源和内容生成方式，提高优质内容推荐权重。改进安全风险评估和审核规则，加大人工审核的投入力度，实现“人机结合”的优势互补。
加强顶层设计和监管治理。政府部门要加快人工智能领域的立法体系建设，研究出台算法推荐的相关管理办法，划定技术伦理、权限边界和行为规范。密切关注算法推荐的技术创新和延伸发展，特别是其在政治、经济等领域的运用和影响。履行好监管责任，对于未能尽到主体责任的平台及时问责、督促整改。发动社会力量参与监督，优化举报处置流程，完善举报核实奖励机制。
提升用户网络素养。用户要树立正确的网络媒介使用观念，培养消费优质内容的习惯，使得媒介为我所用而非沉溺其中。⑧发挥主观能动性，增强对信息的辨识、分析能力，提升对信息价值的判断、解读能力，避免沦为技术的客体和附庸。丰富自身知识结构，培养多元开放思维，突破“信息茧房”的壁垒，提高理性认知水平。
运用算法推荐服务于网络舆论引导
党的十九大报告提出，“高度重视传播手段建设和创新，提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。”这对新时代的网络舆论引导提出了新要求。短期内，算法推荐对网络舆论生态的确会带来冲击，但长远来看，它作为新媒体的“基础工具”，对网络舆论引导具有较强的应用性和实效性。
用算法推荐革新网络舆论引导理念。传统媒体语境下的舆论引导，偏向于灌输式、粗放式的单向传播，不太重视满足受众的信息需求、接收习惯和内心满足。随着互联网的发展和算法推荐的运用，舆论引导要顺应分众化差异化趋势，精准目标定位，注重用户体验。要充分运用大数据、云计算等新技术，科学分析、有效洞察受众需求，推送更多个性化、专业化的信息，让信息持续“入眼”并“入脑入心”。
用算法推荐探索网络舆论引导新范式。积极主动借助算法规则和传播优势，提升优质作品的到达率、阅读率、点赞率，拦截过滤低俗、媚俗、负面内容。在内容生产方面，可将用户阅读互动产生的数据反哺内容创作者；在正能量推送方面，可通过划分正能量池等手段来保证首屏生态良好；在稿源审核方面，可将重大新闻通过置顶或要闻强插等方式优先展示给用户；在生态调控方面，可运用风险评估模型来打击“标题党”等网络乱象。
用算法推荐提升网络舆论引导实效。借鉴算法推荐契合公众自我意识觉醒的需要，通过精心的议题设置与受众产生共鸣，在尊重公众独立思考和理性意志基础上促进共识达成。利用算法推荐数据采集、信息追踪功能，搜集网络舆情并科学分析研判，了解民情、听取民意、集中民智。在具体的网络舆论引导中，鼓励负责任的观点表达和理性的交流互动，运用多元、有效的公共话语，以事实来说服人、以理性来引导人。
（作者单位：中央网信办网络评论工作局）
责任编辑：武艳珍
注释：
①陈昌凤、石泽：《技术与价值的理性交往：人工智能时代信息传播——算法推荐中工具理性与价值理性的思考》，《新闻战线》2017年9月（上）。
②张志安、晏齐宏：《网络舆论的概念认知、分析层次与引导策略》，《新闻与传播研究》2016年第5期。
③张潇潇：《算法新闻个性化推荐的理念、意义及伦理风险》，《传媒》2017年第11期。
④⑥郝雨、李林霞：《算法推送：信息私人定制的“个性化”圈套》，《新闻记者》2017年第2期。
⑤沃尔特·李普曼：《公众舆论》，上海世纪出版集团2006年版，第18页。
⑦胡万鹏：《智能算法推荐的伦理风险及防范策略》，《青年记者》2018年第6期。
⑧匡文波、陈小龙：《新闻推荐算法：问题及优化策略》，《新闻与写作》2018年第4期。
