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互联网平台是当今社会最重要的信息传播和舆论形成的场域之一。它运用强大的数据采集、计算能力，承担起网络信息的分发与传播功能，依靠算法模型筛选出符合用户兴趣与偏好的信息，进而精准推送给用户。这种算法推荐服务，既有利于用户的信息获取和传播，也会导致用户的“信息茧房效应”和意见极化，并对主流媒体引导舆论构成一定挑战。何谓“信息茧房效应”？美国学者凯斯·桑斯坦（Cass Sunstein）在《信息乌托邦》一书中，将其定义为“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域”。也就是说，用户通常只关注自己感兴趣的内容，长期下来就像被困在茧里，与外界其他信息隔绝。在互联网时代，为争夺用户和流量，有些媒体和算法推荐服务只主动推送用户喜欢的信息，久而久之用户获取信息的广度就被严重限制。同时，算法根据用户偶尔的浏览或点击作为兴趣判断，持续推送相关内容，也可能导致用户兴趣固化，陷入“信息茧房”。随着算法中的“用户画像”越来越精准，算法生产传播的内容与受众的匹配度越来越高，其他内容很容易被排除在受众接受范围之外。“信息茧房效应”不仅对个人是一种限制，也会导致整个网络舆论的群体极化。在互联网平台上，用户可以自由选择感兴趣的内容、关注喜欢的人、加入感兴趣的网络社群。在算法推荐技术的助推下，人们能够轻易获得相同信息，找到志同道合的人。凯斯·桑斯坦在定义“信息茧房”时提及了“回音室”，“通过互联网很容易获得各种观点，甚至是成百上千、上百万人的共同协作，风险和承诺都源自于此。每一天，具有相似想法的人都能并且把自己归入他们设计的回音室，制造偏激的错误、过度的自信和没道理的极端主义”。人们获取的信息都是通过“回音室”反射回来的自己的声音。
这种“回音室效应”加剧了群体内部的观点极化，反复讨论使观点趋向越来越极端。根据德国传播学者伊丽莎白·诺尔-诺依曼的“沉默的螺旋”理论，一旦用户认为某种价值取向受到广泛欢迎，那么与之相符的声音就会高涨，与之对立的声音则会陷入沉默。算法推荐容易使用户产生“很多人都有这种价值取向”的印象，导致网络舆论场失真。如果有大量受众有观念极化问题，凝聚社会共识的潜在阻力将会加大，各种思想观念多样杂陈的情形将日趋严重。算法推荐服务不仅影响个体和群体的信息获取和意见形成，也影响社会舆论的公正和公开，导致网络舆论引导面临困境。算法是根据用户的历史行为和兴趣来推荐内容，强调的是用户偏好而不是新闻价值，助长了虚假信息的生存环境。在流量为王的时代，虚假信息通常更具有吸引力和争议性，容易引起用户的点击和分享。算法推荐也容易被滥用于操纵舆论，可能消解党和政府对网络舆论的引导权。某些政治势力、商业机构和个人都可以利用算法推荐推动他们的议程，可以通过定制化的内容和信息推送影响公众的看法，甚至实施政治操纵。这对主流网络舆论引导的公正性和独立性构成威胁，可能导致操纵信息传播的行为，而不是基于客观事实和公共利益。此外，算法推荐的运作机制通常是“黑箱式”的，缺乏透明度。用户难以理解为什么会看到某些信息，无法追踪推荐背后的逻辑和算法，难以了解自己的信息获取过程。透明度不足可能导致用户对信息来源的怀疑，也降低了主流舆论引导的影响力。算法推荐为何难以监管？主要由于其涉及的技术复杂，运行机制不透明，难以进行有效的审查和评估。算法推荐服务提供者往往不愿公开算法的设计原理、数据来源、模型构建、结果验证等信息，使得监管部门和社会公众难以了解和掌握算法的真实运行情况，也难以发现和纠正算法存在的问题和缺陷。对于舆论引导来说，算法推荐是把“双刃剑”。因此，研究者张涛甫提出：“应充分利用算法技术优势，大范围、精准化把握受众需求，特别是要准确洞察用户的价值偏好，有的放矢做好精准传播，从而实现主流价值的有效抵达。”为实现这一目标，可从如下方面着手。
第一，强化主流媒体在算法推荐中的主导地位，发挥舆论引导作用。主流媒体要加强新媒体表达能力建设，设立专门机构研发符合自身价值取向的算法模型，加强对算法的监督，防止过度商业化倾向。要加大正面信息产出力度，丰富优质能量内容库，满足算法推荐需求。创新正面宣传形式，提升主流媒体在新媒体平台的传播力度和覆盖面，发挥正面引导作用。第二，完善算法管理法规体系，明确主体责任和行为规范。压实平台主体责任，加强对算法开发、应用、监督的全过程管理，防止算法偏离社会主义核心价值观。强化《互联网信息服务算法推荐管理规定》实施效果，对于未能尽到主体责任的平台及时问责、督促整改，保障公平交易和消费者知情权。第三，创新算法监管方式，实现动态监测和快速响应。利用“埋点”技术，实现内容传播全过程跟踪，辅以人工审核提高监测精准度。建立舆论应急处置机制，针对突发事件快速干预，稳定和引导舆论。优化举报奖励和处理机制，形成监督合力。第四，破除“信息茧房”，提升算法引导效果。算法平台应设置多样化的推荐功能，引导用户接触更广范围的内容，提高信息接受开放性。在首页或关键页面适当推送不同看法的信息，照顾用户知识结构多样性。建立用户标签体系，区分用户类型，避免标签化思维。完善算法责任机制，接受社会监督，提高推荐透明度和公正性。第五，提升公众识别算法的能力，激发社会监督力量。加强算法知识普及教育，使公众明了算法运作机制。引导公众培养多元信息需求，提高识别信息真伪能力。同时，鼓励用户积极参与和监督算法推荐服务的运行和发展，及时举报或投诉算法推荐服务存在的问题或不良影响，并向有关部门和机构反馈或提出建议，共同维护网络舆论的健康和秩序。（来源：中国社会科学网）
文章来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE5MDAzOA==&mid=2664200448&idx=8&sn=5774f9e2658401ee4c434a01815b1c98&chksm=8b597bf9bc2ef2ef510fcea33644d2173ba14154db934e2526d316d17df386fd5d7f09d6d141&scene=58&subscene=0#rd
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