重塑网络空间价值引导:用主流价值擦亮算法推

来源:http://www.gdhfd.com 作者:澳门太阳娱乐集团官网 人气:125 发布时间:2019-05-04
摘要:核心阅读:算法推荐技术的出现及迅速应用,推动新闻编辑权力从人工主导向技术主导转移,也引发学界对算法推荐等新技术伦理的关注。本文从算法推荐在网络传播领域的应用与发展

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核心阅读:算法推荐技术的出现及迅速应用,推动新闻编辑权力从人工主导向技术主导转移,也引发学界对算法推荐等新技术伦理的关注。本文从算法推荐在网络传播领域的应用与发展态势入手,分析其对网络意识形态工作的多重挑战,结合批判理论阐发其对信息传播和媒介生态的负面效应和隐含风险,明确提出其价值属性和技术赋能的观点,以及加强价值引领、有效管理和科学运用的对策。

在大数据、机器学习、人工智能等新技术的推动下,算法推荐已经成为我们获取信息的重要方式,但算法推荐这种新生事物也受到很多不公正的质疑,其中最广为人知的就是“算法推荐”导致知识窄化?真的会这样吗?这就要求我们了解知识窄化的根源是什么?算法推荐的本质和功用是什么?

关键词:算法推荐;网络空间;价值引导

知识窄化的根源是个人惰性。所谓知识窄化,是指人们对知识的认知、情感或思维意识向某一方面或某一方向高度集中,知识范围也越来越狭窄。一些人认为算法推荐会根据用户画像而只给用户推荐用户喜欢的内容,而导致用户的知识范围越来越窄。其实,知识窄化的根源是个人惰性和认知偏见,个人惰性是指个人不愿意去学习新的知识,认识偏见是指个人只愿意接受自己喜欢的内容而容不得不同意见。无论我们是否愿意承认,这个世界上人和人在意志力、奋斗的意愿、认知能力和自我完善能力都存在很大区别,绝大多数人都有不小的惰性而不愿意去学习和接触新知识,而只有很少的人才能克服自身的惰性和认知偏见去学习更多、更广的知识。

近年来,被誉为“读心术”的算法推荐,以精准推送和有效供给为“秘技”,在资讯平台、短视频、知识付费等网络传播领域声名鹊起。算法推荐在给受众带来全新阅读习惯和信息获取方式的同时,重构了新闻生产传播全链条,成为社交媒体“后真相”泛滥的幕后推手,对网络舆论和意识形态工作带来多重挑战。“人心是最大的政治”,探究基于算法推荐的网络信息内容个性化推荐对网络空间价值引导的重塑,有助于防范风险、凝聚共识、争取人心,使新技术兴利除弊、为我所用、造福未来。

算法推荐的本质和功用是解决信息过载。算法推荐利用大数据和人工智能技术,在对大量的内容数据和用户数据进行分析的基础上为内容和用户打上很多很细的标签,即进行科学的内容画像和用户画像,然后再通过算法推荐来实现内容和用户需求的智能化匹配,可以说,算法推荐的本质就是内容和用户需求的智能化匹配。算法推荐的功用是解决信息过载带来的难题,互联网在给我们带来海量信息的同时,也使得我们难以有充分的时间来过滤过载的信息,而且社交技术等技术也难以有效解决信息过载难题,算法推荐无疑是解决该难题的有效途径。

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澳门太阳娱乐集团官网,算法推荐能够更好地实现用户主导。算法推荐不是机器的凭空推荐,而是基于用户的一次次点击之上的客观反映,所有的人工智能产品都是个体的客观映射,即你是什么样的,你的算法推荐就是什么样的。可以看出,算法推荐实质是用户主导的,而不是机器主导的。

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算法推荐能够更好地解决知识窄化。很多人误解算法推荐,认为算法推荐只是根据用户喜好来推荐知识,而实际上算法推荐在给用户推荐知识时,一则会给用户推荐比其喜好更大范围的知识,二则在基于用户精准画像的基础上来给用户推荐其成长需要的知识,当能够判断出用户高中毕业时,就可以在未来推荐大学知识或者进入社会所需要的知识,三则算法推荐也给用户提供了选择范围,用户可以增加或者删除某些类型的知识。

算法推荐在网络传播领域的

其实,实际中很多人认为算法推荐会导致知识窄化更多的是随大流,而并不是在深入了解算法推荐的基础上进行判断的,也许上述对算法推荐的解释对你有用。

应用与发展态势

算法推荐是通过追踪用户的网络行为,运用一些数字算法计算出个人特征、环境特征等相关信息,并推测出用户可能喜欢的内容。①算法推荐的技术框架主要包括内容标记与分类、画像与分发、反馈与修正,可对应信息传播过程中的聚合与过滤、流通与消费、引导与调控等环节。透过当前主要信息聚合类平台,可大致窥见算法推荐在网络传播领域的应用情况。

信息聚合与过滤环节。“巧妇难为无米之炊”,算法推荐的个性化内容推荐,建立在海量稿源和信息甄选的基础之上。其中,稿源获取注重面广、量大和来源的正当性、合法性,包括签约媒体授权文章、签约新媒体账号文章等。内容审核则通过安全风险评估模型和关键词匹配,先行自动过滤低俗、色情、谩骂等信息,再根据稿源和稿件性质(时政类和非时政类稿件),视情进行人工审核、召回审核、人工复审等。

信息流通与消费环节。基于内容、大数据资源、用户沉淀三方平台的构建,实现信息在终端的智能分发和个性化推荐,是算法技术对信息流通和消费环节的变革。②技术架构包括画像生成、稿件初筛、稿件模型评估、稿件强插过滤等步骤。技术要点首先在于用户画像和文章画像,前者基于用户注册信息和交互行为分成长期画像和短期画像,后者通过模型自动生成文章的兴趣标签和质量标签。其次,推送中做到用户和内容精准匹配,赋予用户信息定制功能,形成“千人千面”的信息传递模式。

信息引导和调控环节。用户点赞、点评、转发甚至标注不感兴趣等每次互动的痕迹和反馈,都会被机器获取并记录。算法推荐在“试对”和“试错”之后,再次推送信息时会作出加强引导或转向调控的判断,逐渐形成符合用户特征的价值取向。算法推荐的生态调控有多重方式,包括对风险内容的控制、对刷新内容的打散、对推送信息的复审、对推荐模型的训练等。用户的反馈信息将及时更新到上述机制中,从而影响下一次推荐。在算法推荐营造的“拟态环境”中,用户的价值观和世界观面临重塑、改造的可能。

算法推荐是人工智能时代的表征之一。随着物联网、智能技术的发展,未来智能传播将深度覆盖,形成传播主体、接受主体以及信息处理、传输、接收的全程智能传播现实。算法推荐在网络传播领域的应用,将呈现出更高效率、更具人性化、更有市场价值的发展趋势。

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算法推荐对

网络意识形态工作的挑战

算法推荐以其快速高效的信息采集、精准匹配的信息分发、及时全面的信息反馈,改进了传播的影响力、精准度和有效性。与此同时,算法推荐也对网络意识形态带来一系列冲击和挑战,造成情绪压倒真实的“后真相”大行其道。借用英国启蒙思想家托马斯·霍布斯的“利维坦”比喻,有学者预测了算法推荐的未来:算法成了上帝制造的“技术神祇”,方便人们在浩瀚的数据海洋中恣意遨游,它在给人类提供便利的同时也会操纵乃至吞噬人类。③

缺失正能量内容,消解社会主义核心价值观的传播。在逐利本能驱使下,算法推荐平台崇尚流量至上,“哭晕体”“震惊体”等“标题党”频现,浮夸文风、虚假新闻屡禁难止。由于传统“把关人”的势弱,内容生产靠“众包”,内容分发靠“算法”,内容导向容易“偏轨”,造成网络空间过度娱乐化、碎片化甚至低俗化,主流意识形态传播存在被边缘化风险。先进文化“曲高和寡”现象在网络条件下更为突出。现有算法仅对推送内容进行低俗模式过滤,只能拦截到不符合要求的内容,而对如何利用算法主动服务于正面宣传办法不多,缺少有力的正面推送途径,这是亟需破解的难题。

弱化传统平台影响,冲击主流媒体主导舆论的能力。传统主流媒体占优的严肃型内容,在受众点击偏好的影响下,相比算法推荐平台推送的偏软性和娱乐化内容,到达率、阅读率、点赞率受限。在传播优势和盈利能力凸显的算法推荐平台夹击之下,传统媒体囿于技术、资本、盈利问题和受众流失,面临边缘化、影响力弱化的风险。今日头条等11家新闻客户端聚集95%以上信息量和网民流量,可产生百倍甚至千倍于传统媒体的影响力。随着此类APP的普及,用户不再像以前一样关注新闻内容的来源,主流媒体的品牌效应日益丧失。算法推荐对传播效果透明化和可测化的提升,也使得主流媒体在意识形态领域的话语权和主导权面临挑战。

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