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《推荐算法,新媒体时代的守门人》

—科学认识网络传播规律系列文章
2022-09-09 14:21 作者:Z 浏览次数:6294 标签: 网络综合治理 网络舆情治理 网络意识形态 网络传播规律
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习近平总书记在2018年8月全国宣传思想工作会议上的讲话指出,必须科学认识网络传播规律,准确把握网上舆情生成演化机理,不断推进工作理念、方法手段、载体渠道、制度机制创新,提高用网治网水平。

如何科学认识网络传播规律?本系列文章会结合舆论传播、社交网络、社会心理和大数据等综合常见的网络传播规律,希望可以通过这些规律的解读帮助党政机关认识网络传播规律,从而加快建立网络综合治理体系,提高综合治网能力。

 

第六篇《推荐算法,新媒体时代的守门人》

2022年1月,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》。《规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当按照国家有关规定开展安全评估,不得利用算法实施影响网络舆论、规避监督管理以及垄断和不正当竞争行为。

为什么国家如此重视算法?本文尝试从传播学的守门人理论加以解释。

什么是守门人

传媒中所说的守门人理论也叫把关人理论。社会心理学家K.勒温在《群体生活的渠道》中提出:“守门人”就是在信息传播过程中,决定让哪一种信息通过的人或机构。后来他的学生大卫·怀特在《守门人:新闻选择的个案研究》中提出新闻传播领域的“守门”过程模式,即通过对输入信息和输出信息的对比,考察信息被过滤和筛选的机制。“守门”是对应该收集、评估并最终共享哪些信息做出判断或决策。守门人实际上控制着大众能主要接触到哪些信息。

传统媒体中,一般由报社和电视台的编辑充当着“守门人”的角色。他们决定该发表哪些文章,该采访哪些人物。但到了网络时代,则有了很大的变化。

 

网络时代的守门人是如何演变为推荐算法的

如何让用户看到自己想看的内容,在网络时代也经过了很多的变化。一开始的门户网站时代,用户主动打开163、sina等网站,然后看网页上排版的新闻信息,门户网站相当于一个可以快速发行的报纸时代,让网民看到哪些信息,更多的是把控在网站编辑的手中。这时的守门人和传统媒体的守门人类似,但频率更高。

后来微博、微信(公众号和朋友圈)这样的社交网络崛起,信息更多的变为了订阅推送机制,用户先关注自己感兴趣的内容,后续内容更新后在推送给用户。守门人的角色被淡化,平台方和平台上的大V实际实行了守门人的角色。

在今日头条和抖音爆火之后,网络时代的守门人再次有了变化。用户不再需要主动订阅频道或大V,只需要被动的接受平台推送即可。平台根据用户的属性和历史操作,用推荐算法来决定推送给用户什么样的内容。这时的守门人实际变为了平台本身的推荐算法。

看下抖音在《互联网信息服务算法备案系统》系统中一个典型的算法:抖音个性化推荐算法:算法基于系统收集的用户设备信息、位置信息以及在使用产品时的行为信息(行为信息包括用户在访问/使用产品时的点击、关注、收藏、搜索、查询、浏览、下载、分享及交易的操作相关记录),通过对上述信息进行自动分析和计算,根据计算结果从信息候选池中筛选出用户可能更感兴趣的内容进行推送。抖音个性化推荐算法会根据用户在使用产品过程中的浏览行为对推荐模型进行实时反馈,不断调整优化推荐结果,更好地向用户提供优质内容。

现如今,推荐算法几乎已经在所有的大型的互联网平台上都有着广泛的应用。

推荐算法会带来哪些问题

虽然头条在一开始提出的口号“你关心的才是头条”是很讨群众喜欢,用户可能认为自己掌控了算法,但实际可能是反过来的。互联网平台的推荐算法的首要目的,是为平台服务。目前的互联网平台基本都为上市公司,日活、用户在线时长等各种数据是其重要指标。算法首先会为指标服务。为了满足指标,算法会利用各种人性弱点来吸引用户留在平台。这些精巧设计,擅长利用人体神经细胞的运作机制,擅长利用人性弱点的算法,不断精益求精,精巧推荐让用户感兴趣的内容,让人不由自主深陷其中,不能自拔。

《纽约时报》在一篇报导中提到,“算法决定每个用户看到的动态,它的核心使命是推广能够最大化用户参与度的内容。研究发现,凡是能够挑动愤怒以及恐惧等负面、原始的情绪的帖子,其阅读数量将会激增。” 一名哈佛大学的研究主管甚至表示“社交媒体被用来传播错误信息放大问题、模仿社会运动、推动阴谋”, “错误信息是社交媒体的一个特征,而不是漏洞。”

实际上,我们也在系列文章的前几篇提到过推荐算法来带的问题,包括群体极化、沉默的螺旋和塔西佗陷阱中都和推荐算法有直接或间接关联。

为了治理推荐算法带来的问题,《互联网信息服务算法推荐管理规定》里做了多个相关的规定,如“算法推荐服务提供者应当加强用户模型和用户标签管理,完善记入用户模型的兴趣点规则和用户标签管理规则,不得将违法和不良信息关键词记入用户兴趣点或者作为用户标签并据以推送信息。” “鼓励算法推荐服务提供者综合运用内容去重、打散干预等策略,并优化检索、排序、选择、推送、展示等规则的透明度和可解释性,避免对用户产生不良影响,预防和减少争议纠纷。”

对基层政务舆情工作的影响和工作建议

最近一段时间,国家层面已经出台了多个关于算法治理的法律法规。也建立了《互联网信息服务算法备案系统》对算法备案。从宏观层面已经基本得到了控制。从微观层面来看:

1. 推荐算法下,违法信息等扩散的速度相较于之前会大幅提升。需要借助专业的舆情监测工具如鹰眼速读网等做好监测。对推荐算法的主流应用短视频类APP同样需要做好舆情监测工作。近期起源于短视频类的舆情事件层出不穷。

2. 推荐算法是基于大数据的,千人千面,所以很难监督管理。对当地的有推荐算法的社交媒体平台,需要定期做专业的大数据舆情分析报告,观察其是否贯彻了《互联网信息服务算法备案系统》里的要求,以及其算法是否符合备案系统里的备案内容。


同系列文章:

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