个性化新闻推荐系统中算法把关的思考

【摘要】个性化新闻推荐系统中算法的把关改变了传统新闻生产过程中的“把关”模式，同时也带来了一些社会负面影响。鉴于个性化新闻推荐系统的算法把关带来的价值观缺失、信息窄化、低俗内容泛滥等问题，从不断完善算法技术，提升平台技术理念；提高用户媒介素养，掌握把关标准主动权；完善互联网治理法律，加大政府监管力度三个维度深入思考，以探寻解决之道。

【关键词】个性化新闻推荐；算法把关；算法技术；用户媒介素养；政府依法监管

在人工智能技术飞速发展的环境下，新闻传播领域也进入“智能媒体”时代。人工智能技术应用于新闻采写、新闻编辑、新闻分发和评论管理中，给新闻与传播领域带来了前所未有的变革。技术是新闻生产方式变革至关重要的原因，新兴技术的不断涌入改变着传播形态，也改变着具体之新闻产品的形态，从而深层次地影响乃至决定着新闻生产方式。［1］近年来，个性化新闻推荐系统在国内外迅速发展。个性化新闻推荐系统（Personalized News Recommender System）是备受学界和业界关注的新型新闻分发方式，其所依托的推荐系统技术基于计算机技术、统计学知识，将数据、算法、人机交互有机结合，建立用户和资源的个性化关联机制，在信息过载时代，为用户的消费和信息摄取提供决策支持。［2］随着算法技术在个性化新闻推荐系统的应用，“把关人”和“把关模式”也悄然发生了变化。然而，互联网的传播特性导致传者与受者的界限模糊，传统的把关人角色弱化，个性化新闻推荐中算法技术充当了主要把关人的角色，把关权力由人工编辑转向算法技术，把关的标准也相应发生改变。随着“今日头条”“一点资讯”“天天快报”等个性化新闻推荐系统的出现，算法技术主导的新闻分发代替了编辑主导下的新闻选择，“把关人”让位于算法，传统的新闻生产模式受到巨大的冲击。

一、个性化新闻推荐系统中算法把关引发新闻生产变革

（一）提高新闻分发效率，解决人工编辑难题

个性化新闻推荐系统拥有海量的“信息库”，内容数量的庞大决定了人工编辑难以对“信息库”内的全部内容进行筛选。算法把关通过模仿编辑的把关行为，对个性化新闻推荐系统内的信息进行判断与选择，代替了编辑的重复劳动，提高了新闻把关的效率，进而使信息产业的生产效率得以提高。与此同时，算法技术使记者和编辑从海量的新闻内容中解放出来，降低了新闻工作者的劳动强度，有助于其专注于技术无法替代的抽象思维与创造性的工作，促进新闻产业向更加精深的方向发展。

（二）以用户需求为导向，促使受众本位回归

在传统的新闻生产模式中，传播者处于相对主动的地位，拥有着新闻选择的权利。由于受到版面与时长的限制，受到内容选择范围的限制，小众需求不得不让位于大众内容，受众的个性化需求无法得到满足。而在以算法技术为基础的个性化新媒体时代，受众的地位发生了变化，由被动转为主动，他们拥有了选择使用何种媒介的自主权。个性化新闻推荐就是把用户喜好作为个性化推荐的主要依据，从海量的信息库中寻找匹配用户喜好的内容，满足用户的信息需求。个性化新闻推荐无疑是当今媒体转变的助推器，使得媒体机构更加以用户为中心，使得“受众本位”在传播过程中得以回归。

（三）传统把关模式受到冲击，算法把关模式应运而生

新型的算法把关模式指导着当前的搜索引擎，新闻类APP进行内容把关与内容分发。具体而言，个性化新闻推荐平台通过网络爬虫技术从互联网与合作媒体处抓取新闻，算法根据一定的把关标准对受众进行精准推荐，与此同时，受众也沿着渠道进行自我反馈。在这个过程中，受众通过算法聚合信息，算法通过用户的反馈挖掘用户数据。［3］由此可见，个性化新闻推荐中的算法已经取代了传统新闻生产中的媒体编辑，担任守门人的角色，互联网与合作媒体取代受众成为新闻的信源，把关人与受众之间的互动关系更加频繁，从传统把关人模式中的“把关人中心”向“用户中心”转变，新型算法把关模式也就水到渠成、应时而生了。

二、个性化新闻推荐系统中算法把关引发的问题

（一）新闻价值观念缺失，大量负面信息失控

算法的把关标准与传统的新闻价值观念相去甚远，算法的把关过程主要依靠机器的程序对内容进行过滤，既不能对无法量化的内容进行判断，也不能把人类的价值观念融入把关的标准中。也就是说，算法本身具有机械性，不具备人的意识与情感，仅仅通过关键词和算法模型识别有害内容，无法对内容进行价值判断，更无法对新闻可能产生的社会影响作出正确的判断。另外，算法把关中新闻价值观念的缺失还体现在算法的把关标准对内容生产标准的倒逼。个性化新闻推荐系统的内容有一部分来自于平台自媒体，有些自媒体内容生产者为了使内容被算法推荐，往往会迎合算法的判断标准。由此，故事化的写作风格、靠蹭热点为主的选题依据成了自媒体内容生产的主流，标题党、涉及色情暴力的内容更加容易被算法推荐，也成为自媒体生产者的选择。“一点资讯”的CEO在演讲中说道：在缺乏把关人的自媒体蓬勃发展的时代，简单的机器算法推荐机制更容易迎合人性的弱点和惰性，为用户推送很多有趣但无用的内容，社交媒体往往也会对那些诉诸情绪、情感和夸张的内容最大限度地传播，而不是真正高品质的文章。［4］一旦新闻价值观念被舍弃，新闻内容的价值就失去了保障，从而会使大量负面信息进入公众视野，个人价值观随之扭曲，良好的社会风气难以形成。［5］

（二）多元化转向单一化，信息窄化出现