算法信息推送的四大圈套

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。上海大学教授、博士生导师郝雨和上海大学新闻传播学研究生李林霞在此概括分析了算法推送的四个主要弊端。

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。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。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”'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。”(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”。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”；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”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。

（本文摘自郝雨 李林霞：《算法推送：信息私人定制的“个性化”圈套》，阅读原文及学术引用，请务必参考《新闻记者》2017年第2期）

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