■郝雨 李林霞
　　【本文提要】基于算法的个性化信息推送是后Web2.0时代服务网络、内容网络、关系网络三网融合的典型代表。算法推送可以在海量的数据中帮助用户快速找到其可能需要的内容，有利于节省用户时间，减少信息过载带来的困扰。但同时也应注意其伤害人类价值的一面。本文在分析算法推送的弊端的基础上，从四个方面提出关于其弊害防治的对策。
　　【关键词】算法推送 个性化信息 定制新闻 工具理性 价值理性
　　【中图分类号】G206
　　互联网的本质是“连接”。正是由于构成连接的基本要素和连接方式的不断变化，互联网才得以实现自身的演进。前Web时代，机器连接构成了终端网络，解决了互联网最基础的连接问题；Web1.0时代，超链接构成了内容网络，决定了互联网的信息组织架构；Web2.0时代，个体连接构成了关系网络，成为内容流动的必要前提。在内容网络和关系网络不断连接交互时，一个新的子网络——服务网络悄然兴起，并逐渐与内容网络、关系网络连接融合形成你中有我、我中有你的格局，这成为后Web2.0时代的一大突出特征。①算法推送便是这一时代服务网络、内容网络、关系网络相融合的一个典型代表。
　　
一、算法推送：基于算法的个性化信息推送
　　目前，国内移动客户端市场上主要有三类新闻应用：一是门户网站新闻客户端，如网易新闻、腾讯新闻等；二是传统媒体客户端，如人民日报、央视新闻等；三是个性化新闻推送客户端，如今日头条、ZAKER新闻、即刻等。本文谈论的算法推送特指基于算法的个性化信息推送，这种信息推送方式主要应用于第三类新闻应用。而所谓个性化算法推送，又首先是建立在推荐系统的基础之上的。
　　（一）推荐系统：机器为你更精细服务
　　在新媒体新技术的条件下，各种互联网平台都设置和增加了推送功能。电商平台在搜索区边缘和产品介绍栏目推送与目标商品相关或相似的产品链接；各大音乐平台也都有结合用户平时的音乐欣赏习惯推荐音乐的“猜你喜欢”功能；网页上时常会出现一些与用户以往的搜索条目相关的广告……这些没有经过搜索就进入你视野中的产品、音乐、广告等其实都来自推荐系统。因此，我们可以总结出，推荐系统是基于用户特征向用户推荐其可能感兴趣的内容的一种服务。推荐系统可以在海量的数据中帮助用户快速找到其可能需要的内容，有利于节省时间，减少信息过载带来的困扰。推荐系统的核心是算法。算法是一系列解决问题的清晰指令，它决定了推荐系统能否工作、如何工作。目前，用于推荐系统的算法大致有以下几类：基于流行度的算法、协同过滤的算法、基于内容的算法、基于模型的算法、混合算法。
　　（二）个性化信息推送：只针对你精准分发
　　基于算法的个性化信息推送，即利用算法对用户行为和关系进行分析，挖掘用户对内容的偏好和潜在需求，以信息聚合的方式，自动为其生成符合其需求的信息，从而实现个性化的内容推荐和定制新闻发送。②个性化信息推送的最大特点在于其抛弃了传统人工选择、推送新闻内容的方式，转而采用内容算法和协同过滤算法来进行信息的调取、过滤、聚合与分发。因此，我们将个性化信息推送简称为算法推送。算法推送以用户行为、社会关系为切入点，聚合并推送个性化内容，实际上就是将服务网络、关系网络和内容网络相连接来实现个性化信息服务。算法推送为用户过滤了大量无用信息，节省了用户的时间，大大提高了内容分发的效率；同时以算法为编辑，将作者发布的源信息直接推送给读者，有助于作者思想的原始表达和“作读”③双方的无中介交流。不过，算法推送的最大吸引力仍在于其赋予用户的新闻定制功能，这使用户对新闻的个性化需求得到了极大的满足。
　　
二、算法推送，在“满足”的光环下为人定制的无形圈套
　　依靠算法，运营商能迅速收集用户的个人特征，进行数据分析，形成用户画像并匹配数据库内容，然后进行信息分发。这种推送方式使用户获得的新闻都是其感兴趣的，从而实现了新闻的私人定制，满足了用户的个性化需求。然而，也正是由于这种完全依靠机械的数据和机器的计算完成的推送内容，一步步将人带向许多扭曲和异化的境地。用户在不经意间便落入了算法推送的圈套之中。
　　（一）工具奴隶圈套：你是他的奴隶
　　徳弗勒（Melvin L. DeFleur）和鲍尔-洛基奇（Sandra Ball-Rokeach）于1976年在《大众传播媒介效果的依赖模式》中正式提出了“媒介系统依赖论”。这一理论认为受众依赖媒介提供的信息来满足自身需求，实现理解（自身与社会），确定（行动及互动）方向，获得（社交和单独）娱乐三种人生目标。④在受众—媒介—社会这一系统中，媒介主要通过控制传播的内容使受众对其产生依赖。一旦这种依赖超出人本身的负荷，常常会造成不好的结果。“智能手机病”是当下比较流行的一个概念，它是指因过度使用智能手机而引发的一系列身体、心理疾病。如今，越来越多的人患上这种现代病，充分证明了人类在智能手机面前的自控力缺失。其实，真正控制人的并不是智能手机，而是智能手机里的内容。算法推送工具作为一种媒介，享有对内容的控制权，本就容易令用户对其产生依赖之感，更何况其推送的内容都尽量满足用户兴趣，无疑大大增加了内容对用户的吸引力，甚至令其日渐成瘾，沉溺于中无法自拔。这些内容在占用了用户碎片化时间的同时，往往还会占用用户原本用于工作、学习、休息、发展其他爱好等的时间，令用户失去自主意识，成为算法推送工具的奴隶。
　　（二）圆形监狱圈套：你干什么他都知道
　　圆形监狱是边沁（Jeremy Bentham）为监管和改造犯人而设计的一个新型监狱，由外围环形建筑和中心瞭望塔两部分组成。这种特殊的建筑结构令处于中心瞭望塔的狱警能完全监视到犯人们在环形建筑中的一举一动，因此，这个监狱中的犯人毫无隐私可言。⑤从这个意义上讲，算法推送系统也类似于一座圆形监狱，其中算法是中心瞭望塔，用户是环形建筑中的囚犯。之所以这么说，是因为算法推送系统的核心算法要求用户如果想定制新闻信息，就必须先泄漏（或者说授权算法推送系统获得）自己的信息，如性别、年龄、社交关系、阅读兴趣、身体健康素质、两性关系特征、位置等等，只有在获得这些信息的前提下，系统才能分析描绘出用户的个人画像，进而聚合并推送符合画像兴趣的内容来满足用户的信息私人定制需求。这就意味着，算法推送系统拥有所有可获得的用户个人信息，并与用户全面对应。试想，倘若算法推送系统遭遇外来入侵，也就相当于算法的中心瞭望塔上来了一个监视者，那么他完全具备观看用户隐私的理论可能性，换言之，用户的任何信息（他是什么，干了些什么）都会暴露，仿佛置身于圆形监狱当中，成为被不断监视下的囚徒。
　　（三）信息茧房圈套：你只会收到这些信息
　　桑斯坦(Cass R. Sunstein)在谈及“我的日报”⑥时提到了“信息茧房”：“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域。” ⑦他认为生活在茧房里的人们“不可能考虑周全，因为他们自己的先入之见将逐渐根深蒂固”。算法推送的新闻内容其实就是一份“我的日报”，它将以用户个人特征为标准筛选过后的信息聚集起来再分发给用户，实质上就是将用户本身认同（感兴趣）的那些东西以不同的呈现形式重复推送给用户，形成一个坚固的“回音室”。⑧当用户长期大量只接触这一类信息时，或者说只听他们自己被放大了的回音时，就会导致视野的偏狭和思想的封闭、僵化甚至极化。置身于各种信息下，涉猎不同的领域，倾听不同的声音，本是一个人实现自我提升、自我完善的重要途径，而信息的私人定制则通过“个性化”的名义背离了这种多元的信息传播方式。很大程度上，这是一种“自我”设限——用户就像蚕一样被自己吐的丝（基于自我兴趣的信息）禁锢在自己制造的信息茧房里。算法推送通过精准的过滤帮助用户建构具有单一信息脉络的内容体系，无疑会令用户越来越沉溺于自己的回音，在信息茧房中越陷越深。
　　（四）价值迷失圈套：你可能被坏内容影响
　　马克思·韦伯（Max Weber）通过理性二分法将理性分解为价值（合）理性和工具（合）理性两个思想维度，并赋予其解释社会现象的功能。价值理性强调行为不计后果地遵从某些价值信念，如“义务、尊严、美、宗教、训示、孝顺、或者某一件‘事’的重要性的信念”；⑨工具理性则从效用最大化的角度考虑实现目的所采取的手段的合适性和有效性。算法推送采取了一套快速分析用户兴趣并匹配内容的算法，极为有效地实现了推送内容满足用户兴趣的目的，充分体现了算法推送的工具理性。然而，由于用户兴趣中充斥着大量的低级趣味，尤其是在当前的社会环境下，拜金主义、功利主义、享乐主义等盛行，仅以用户兴趣为内容衡量标准往往会造成隐含负面价值取向的内容被大量推送。这很容易为用户造成“很多人都有这种价值取向”的印象。根据诺依曼（Elisabeth Noelle-Neumann）“沉默的螺旋”⑩理论，一旦用户认为这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。正面价值意见的沉默造成负面价值意见的增势，由此陷入恶性循环，带坏社会风气，令越来越多的人迷失了正确的价值追求。
　　
三、走出和避防算法推送的“个性化”圈套
　　算法推送作为一种人工智能，其本质在于为人类提供更优质、更丰富、更贴心、更便捷的服务，是人类社会不断进步的体现。而其之所以容易将人带入前文提到的四种圈套，归根结底在于这种技术仍处于起步阶段，人们对它的认识也不到位，各方面条件还未成熟。因此，若要使算法推送能更大限度地造福人类，还需要各方进一步努力，破除其“个性化”圈套的束缚，令这种人工智能赋予人更多的人文关怀，走向真正的智能。
　　（一）加强规制研究，形成严格专业的“法、规双律”体制
　　算法推送是后Web2.0时代的一个新事物，关于这一领域的规制研究基本上还是一片空白，尤其是针对用户数据泄露、不良信息传播等问题，缺乏相应的法律法规。没有约束，就没有健康的发展。因此，加强这一领域的规制研究，形成一套严格专业的“法、规双律”体系十分必要。对于国家而言，应当完善对这一领域宏观层面的法律体系建构；于行业而言，则应当考虑制定一套符合算法推送行业实际的、专业的、具体的对行业和社会发展都有很大助益的规定。在“法、规双律”体系的基础上，行业自律和政府监管应当双管齐下。这里需要注意的是，自律是一个行业能够健康自由发展的前提，因此非常有必要组建算法推送行业协会，以专业的知识、专业的技术、专业的视角进行专门化监督，一旦发生问题要及时补救，必要时申请国家权力救济。
　　（二）保护用户隐私，建立“技、管、人、规”四位一体的网络安全体系
　　网络的开放性、匿名性，令算法推送运营商的服务系统和网站极易受到黑客攻击、病毒感染或其他恶意行为的破坏，这令用户随时都有落入圆形监狱圈套的危险。一旦造成用户隐私泄露，不仅可能对用户造成重大伤害，还会极大地影响企业信誉，不利于企业的长远发展。运营商必须认识到用户隐私保护和企业存亡的重要关联，将用户数据保护置于重要地位，增强主动防范意识。引进相关优秀人才和先进技术，提高保密、防御系统的安全等级；完善保密制度，严明保密纪律，制定具体的奖惩措施；重视对内部人员的培训与管理，尽可能减少因操作失误导致的信息安全隐患，杜绝出于利益交换目的的泄露内部数据行为。建立融技术、管理、人才、制度四位一体的多层次网络安全体系。[11]（三）协调工具理性和价值理性，建立“更快、更准、更好”的分发机制
　　算法推送是新时代的分发方式革命，信息的精准、快速、个性化投递是其能够获得用户青睐，持续占领市场的根本原因。为了获得长远发展，运营商应当继续坚持技术创新，打通与搜索引擎、社交平台、电商平台、生活服务平台、视频音乐游戏平台等网络服务运营商的用户数据壁垒，推进用户网络行为追踪技术和用户兴趣洞察技术的进步，为用户提供更快、更准的个性化信息分发服务。同时，也应当协调工具理性与价值理性，尤其注重对正面价值观的传播与弘扬。主动承担社会责任，关注人的发展。建立未成年人保护算法推送机制，过滤未成年人不宜信息；拓宽对用户需求的定义，从客观面层面将人类的多元化信息需求考虑在内，推送多元优质内容，弥补信息茧房带来的信息窄化问题，令这种人工智能真正走向智能；除此之外，可以引入人工干预，剔除不良信息，增加符合社会价值追求的高质量内容有序分发，从而引领社会价值思潮，充分发挥其作为媒体的正面教化作用，推动内容服务向更好的方向发展。
　　（四）提升信息消费素养，培养“多元、开放”思维
　　算法推送为用户过滤了其不感兴趣的内容，很大程度上减轻了用户的信息选择负担，但并不意味着其推送的内容都能满足用户需求。作为信息的消费者，用户仍需提升信息消费素养，即提升筛选有效信息的能力，提升对信息的真实性、时效性、权威性的辨识、分析能力，提升对信息价值的批判、解读能力，做信息消费过程中的自我把关者，有意识地向坏内容说不。[12]为避免信息窄化问题，用户要树立打破信息茧房圈套的自觉意识，培养“多元、开放”思维。多元是指构成完整信息环境的多种信息，培养多元思维需要用户有意识地接触不同领域，努力获得全面、平衡的信息；培养开放思维则要求用户主动思考不同的观点，打开思路，跳出个人小世界，以开放的眼光洞察社会。同时，应该充分认识到，以兴趣为导向的信息推送方式相比于其他方式而言更易令人沉迷其中，用户应当有意识地通过时间管理、培养其他线下兴趣爱好等方式将对自己的控制权收回到自己手中，专注工作、学习，享受休闲时光，丰富个人生活。
　　
　　高效率精准化分发新闻信息令算法推送显得工具理性十足，然而工具的合理性只是强调一种工具手段的合适性和有效性，并不意味着经由算法推送带来的结果就是合理的，因此我们不得不考虑算法推送在为用户定制信息的同时，其弊端对人的伤害。只有认识到这种技术本身存在哪些缺陷，用户在使用这种工具时有哪些非理性表现，有意识地应对问题，平衡其工具理性和价值理性，才有可能让算法推送技术更好地为人类服务。■
　　
①彭兰：《“连接”的演进——互联联网进化的基本逻辑》，《国际新闻界》2013年第12期
②喻国明、李慧娟：《大数据时代传媒业的转型进路——试析定制内容、众包生产与跨界融合的实践模式》，《传媒观察》2014年第12期
③作读：作者和读者。
④张咏华：《一种独辟蹊径的大众传播效果理论——媒介系统依赖论评述》，《新闻大学》1997年1月
⑤[法]米歇尔·福柯著，刘北成、杨远婴译：《规训与惩罚：监狱的诞生》第224页，生活·读书·新知三联书店2003年版
⑥“我的日报”：一份投合读者特殊品味的完全个人化的报纸，每个人都可以挑选自己喜欢的部分入报，过滤他们不想看的部分。
⑦[美]凯斯·R·桑斯坦著，毕竟悦译：《信息乌托邦：众人如何生产知识》第8页，法律出版社2008年版
⑧“回音室”：相似观点的聚集地，能够放大和不断重复那些实际上是一种观点的地方。
⑨[德]马克斯·韦伯：《经济与社会》第57页，商务印书馆1997年版
⑩沉默的螺旋: 人们在表达自己想法和观点的时候，如果看到自己赞同的观点且受到广泛欢迎，就会积极参与进来，这类观点就会越发大胆地发表和扩散；而发觉某一观点无人或很少有人理会（有时会有群起而攻之的遭遇），即使自己赞同它，也会保持沉默。意见一方的沉默造成另一方意见的增势，如此循环往复，便形成一方的声音越来越强大，另一方越来越沉默下去的螺旋发展过程。
[11]程风刚：《基于智能Agent的个性化信息服务模型的构建》，《计算机时代》2009年第10期
[12]彭兰：《社会化媒体时代的三种媒介素养及其关系》，《上海师范大学学报（哲学社会科学版）》2013年第3期
　　
郝雨 李林霞/郝雨：原名郝一民，上海大学教授、博士生导师;李林霞：上海大学新闻传播学研究生。