算法新闻的伦理问题及反思

作者:未知

  摘要:如今的互联网环境,聚合类新闻客户端基本都采取了算法推荐新闻的模式,这种个性化推荐形成了“千人千面”,一度受到热捧。但随着算法新闻的发展,也出现了“信息茧房”现象、三俗内容增多、价值观缺失等问题。笔者认为应从加强网络内容治理、规范政府监管制度、提升用户媒介素养方面入手改善问题。
  关键词:算法新闻;新闻伦理;个性化推荐
  一、算法新闻的研究背景
  2017年9月18日、19日、20日,人民网三评算法推荐,把本身就广受关注的算法推向了舆论的焦点。然而算法新闻推荐早已不是新鲜事物。以今日头条为例,该应用为国内第一款基于算法推荐的聚合类新闻客户端,短短几年,其月活人数已高达2.63亿。公司正在快速发展,给互联网市场带来了巨大影响。
  然而,它的快速发展也引发了新的问题,引起广泛讨论。2017年12月29日,北京网信办约谈今日头条,指其传播色情低俗信息。今日头条“热点”、“推荐”等六个频道暂停更新24小时。时隔四个月,国家广电总局又约谈了今日头条主要负责人。之后,今日头条的应用从应用商店和App Store中暂时下袈。同时,今日头条旗下“内涵段子”公众号和应用被要求关闭。
  2、常见的算法新闻类型
  每次新技术的重大裂变都会引起新闻传播的变革。在移动互联网、大数据等新理念的推动下,以算法为技术、数据为支撑的算法新闻正在引发重大变革,推动传媒行业走向智能化、自动化的道路。简而言之算法新闻是人工智能的一部分,它主要是利用计算机算法,直接向受众推荐他们所关注的内容。
  算法新闻的推荐有几种类型:一是基于内容推荐的算法,根据用户的兴趣推荐相关度高的新闻内容。原理是发现用户的喜好,从而将与用户喜好相似的新闻内容推送给用户。二是基于协同过滤推荐的算法,分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。原理是你跟某个用户具有相似的兴趣爱好,他喜欢什么产品,可能你也会喜欢。比如你的朋友点击了某条新闻,可能这条新闻就会推荐给你。三是基于热度推荐的算法,它不是通过既有的用户数据进行推荐,而是通过计算新闻的点击量、阅读量等,给用户推荐实时热点新闻,这种推荐方式可以解决用户和新闻平台的冷启动问题。如果你不知道该推荐什么,那么推荐大家都喜欢的准没错。
  二、算法新闻的伦理问题
  1、形成信息茧房。凯斯·桑斯坦在他的《网络共和国》一书中提出了“信息茧房”这个概念,2006年,他在其著作《信息鸟托邦》中详细阐述了这一概念:因为公众自身的信息需求并非全方位的,人们习惯性地将自己包裹在由兴趣引导的信息中,从而将自身桎梏在一个“茧房”中,这样的一种现象被称为“信息茧房”。[[美]凯斯·桑斯坦.信息乌托邦一一众人如何生产知识[M].毕竟悦译.北京:法律出版社,2008.8]
  算法推荐确实增强了用户体验,但其弊端在于推荐的内容可能会重复。如果你偶然点击了一则你并不喜欢的新闻,算法可能就会一直给你推荐相关的新闻,但其实你并不喜欢。
  如果基于内容推荐的算法越来越准确,那么用户接收的信息反而越来越同质化,新鲜信息会更少。我们只会被推荐我们关注过的东西。算法过滤掉了本应该多元化的信息,使用户封锁在了熟悉的环境和信息中,接收到的都是类似的信息,形成了“信息茧房”,大众媒体监测环境、传递信患的功能没有得到充分发挥。如果对“信息茧房”现象置之不理,既不利于信息的交换和流通,也不利于观点的交流和碰撞。
  2、推荐三俗内容,污染用户信息环境。有些算法推荐的新闻出现了大量庸俗、低俗、媚俗内容,严重影响用户的阅读质量和使用感受。如果用户不小心点击了一条三俗新闻,可能还会一直推送类似的新闻给用户。同时为了点击量和热度,降低严肃新闻的推荐率,更多推荐刺激感官的新闻。在碎片化阅读的时代,“标题党”能带来更多的点击率。尤其是在资本不断加持之下,有些编辑为了追求利益而不顾新闻质量和媒体责任,污染用户的信息环境。
  3、缺失价值观的判断。张一鸣曾在采访中说:今日头条是技术公司而不是媒体公司,他认为公司会承担社会责任,但他一直信奉算法是没有价值观的。
  算法虽然能通过量化和用户反馈的方式过滤信息,但却无法过滤不能量化的信息,无法从从价值观的角度进行内容把控。算法无法对非量化内容做出准确判断。算法不具备人的主观意识,无法对新闻的社会影响、价值观传达等进行辨别和估算。算法只能通过风险模型识别、过滤一些带有明显不良性质的内容等。
  三、对算法新闻的思考
  算法推荐极大影响了新闻的生产分发模式,一方面我们要推动新兴技术的繁荣发展,但它恶化了信息传播环境,影响了新闻价值观的内涵,让受众至于“信息茧房之中,”这些负面影响也促使学界开始思索应对问题的方法。
  1、加強网络内容治理,提升新闻质量。只依靠技术来传播新闻是不可取的,规范算法新闻需要加强对平台的管理,同时增加人工编辑和内容审核人员。算法无法衡量人性,平台要考虑自己的社会责任,不断优化算法,不在只推送粗浅的内容,同时要考虑到新闻价值。
  2、规范政府监察制度,加强第三方管理。笔者认为,需要从技术层面对算法进行规范监管。我们可以借鉴国外的形式。2014年哥伦比亚数据新闻研究中心发布《算法可信度报告》,对“算法的可信度原则”作出说明,认为算法的可信度主要是对算法的透明度进行测试,从而发现算法背后的复杂问题。
  为了使算法更加可信和透明,可以联合多种社会力量对算法进行监督,政府相关部门还应该加强第三方监管力量进行管理,可以建立监管委员会,从技术层面强化管理。
  3、提升用户媒介素养,辨别新闻优劣。媒介素养是指人们面对媒介各种信息时的选择能力、理解能力、质疑能力、评估能力、创造和生产能力以及思辨的反应能力。[张玲.媒介素养教育一一一个亟待研究与发展的领域[J].现代传播,2004(04):101-102.]当今社会是信息爆炸的社会,也是信息多元的社会,信息也有好坏优劣之分。受众是否真的有辨别能力和筛选能力,从中选择自己需要的新闻?用户的媒介素养是参差不齐的,为了防止一位被算法牵着鼻子走,就需要用户提升媒介素养,能自己选择信息的来源渠道和接收内容,净化信息环境,维护良好的新闻生态。
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