算法推薦機制下公眾媒介素養(yǎng)的新挑戰(zhàn)及新要求

在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展的時代背景下，新聞傳播業(yè)界也進入了“智能媒體”時代?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于新聞的采編、分發(fā)以及評論管理中，為業(yè)界帶來前所未有的變革。

在新聞分發(fā)方面，這種變革則體現(xiàn)在個性化新聞的算法推薦上，即通過基于大數(shù)據(jù)的算法，對用戶和信息的特性各加分析，從而為用戶精準(zhǔn)推送個性化的信息內(nèi)容。在信息過載與有效信息匱乏相矛盾的當(dāng)下，算法推薦技術(shù)為用戶的信息消費和攝取帶來決策支持，其精準(zhǔn)化、個性化、場景化的特性實現(xiàn)了用戶信息接收的“私人定制”，增強了用戶的存在感。同時，這印證了尼葛洛龐蒂在其所著的《數(shù)字化生存》中有關(guān)“個人日報”的預(yù)言，算法推送的存在使得個性化界面成為可能。

但如尼爾·波茲曼在《娛樂至死》中所言：“毀掉我們的不是我們所憎恨的東西，而恰恰是我們所熱愛的東西?！雹偎惴ㄍ扑]為公眾帶來技術(shù)紅利的同時，也伴生著眾多負面影響，如信息繭房、群體極化等。公眾作為具有行為能力的個體，如何打破“繭房”的壁壘？通過哪些媒介素養(yǎng)的提升來削弱算法推薦帶給我們的負面影響？在智媒時代，算法推薦技術(shù)對公眾的媒介素養(yǎng)提出了新要求。

一、公眾媒介素養(yǎng)及其在新媒體下的嬗變

媒介素養(yǎng)概念最早由英國學(xué)者于20世紀(jì)30年代提出②。在1992年，美國媒介教育研究中心曾給媒介素養(yǎng)做出過如下定義，即媒介素養(yǎng)是指人們面對媒介各種信息時的選擇能力、理解能力、質(zhì)疑能力、評估能力、創(chuàng)造和生產(chǎn)能力以及思辨的反應(yīng)能力③。

傳統(tǒng)媒體時代，絕大多數(shù)的傳播資源都為傳播媒介機構(gòu)及專業(yè)的新聞工作者所壟斷，新聞消息的來源單一，公眾對于主流媒體所傳遞的消息更多需要的是理解能力、思辨能力等被動接收的能力，以更好地應(yīng)對周邊環(huán)境的變動而做出行為和決策上的調(diào)適。

公眾媒介素養(yǎng)并不是一成不變的，它的內(nèi)在要求會隨著傳播技術(shù)的更新迭代而不斷補充和延伸。新媒體的誕生使得憲法中的傳播權(quán)利轉(zhuǎn)變成了實打?qū)嵉膫鞑?quán)力，傳統(tǒng)媒體時代傳播資源掌握在少數(shù)人手中的狀況被打破，“人人都是沒有執(zhí)照的電視臺”成為可能。有些公眾或為一己之目的而傳播虛假信息，或為滿足自身精神需求而使娛樂化信息擠占大量的傳播資源，這無疑對受眾的信息辨別能力、信源選擇能力等信息消費素養(yǎng)提出更高的要求。同時，“人人都有麥克風(fēng)”又為公眾提出信息生產(chǎn)素養(yǎng)的新要求，為共同建構(gòu)健康積極的輿論生態(tài)環(huán)境，公眾應(yīng)提高信息生產(chǎn)的把關(guān)能力，對自己的“聲音”負責(zé)。

二、算法推薦機制下公眾媒介素養(yǎng)的新挑戰(zhàn)

基于算法推薦系統(tǒng)的個性化新聞推送滿足了用戶在信息過載時代的信息接收需求。但尼爾·波茲曼認為，每一種技術(shù)既是包袱又是恩賜，不是非此即彼的結(jié)果，而是利弊同在的產(chǎn)物④。算法推薦機制造成的倫理問題及帶來的社會亂象，對公眾的媒介素養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)。

（一）算法推送給予公眾的“恩賜”

1.為用戶提供信息消費的決策支持

在社會信息過載與有效信息匱乏相矛盾的當(dāng)下，公眾有限的精力限制了他們在海量信息中遴選、甄別自身所需信息的能力。算法推薦技術(shù)的誕生使得這一狀況有所改善，它依據(jù)用戶數(shù)據(jù)形成用戶自畫像，根據(jù)用戶興趣、愛好、閱讀習(xí)慣等進行內(nèi)容的精準(zhǔn)投遞和有效供給，以此降低傳播顆粒度，大量減少用戶搜索所需信息的時間成本，對于信息選擇或然率的提升做出全新闡釋。

2.“把關(guān)”權(quán)力變更，受眾本位回歸

傳統(tǒng)媒體時代，專業(yè)的媒介機構(gòu)以及精英階層牢牢把控傳播資源，只有專業(yè)的新聞從業(yè)者才能成為盧因筆下的新聞把關(guān)人，其根據(jù)自身價值觀以及價值判斷，控制著新聞信息的流量多少和流向范圍。而在智能媒體時代，機器把關(guān)因算法推薦技術(shù)成為新的把關(guān)方式，信息傳播實現(xiàn)了從一對多的模式過渡到一對一個性化傳播，凸顯了受眾的主體地位。算法推薦依據(jù)用戶自身的個人信息、社交關(guān)系等屬性構(gòu)成的自畫像達成精準(zhǔn)傳播，實現(xiàn)“千人千面”。就其本質(zhì)而言，信息的內(nèi)容、話題都是依用戶的特征和需求而變，滿足用戶對于信息差異化的需求。

3.節(jié)省時間成本，提高閱讀效率

算法推薦依據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣作為推送標(biāo)準(zhǔn)，其所推送的內(nèi)容、主題、故事大概率為用戶喜聞樂見，節(jié)約了用戶篩選信息的時間，使得用戶的單位時間閱讀量大幅度增長。其次，以今日頭條為代表的借助算法推薦技術(shù)的客戶端放大了由新媒體特性賦予用戶的碎片化閱讀習(xí)慣，移動終端的天然屬性決定了受眾不得不以接收淺層化的信息為主，而運用了算法推薦技術(shù)的信息推送平臺也將大量短、平、快的消息加以聚合，從而提升用戶的閱讀效率，進而滿足與強化用戶的閱讀興趣。

（二）算法推送帶給公眾的“包袱”

1.個性化推送強化“信息繭房”，引發(fā)“群體極化”

“信息繭房”是由美國學(xué)者桑斯坦提出，我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域⑤。鑒于受眾自身選擇性機制的存在，傳統(tǒng)媒體時代的信息繭房是由如選擇性接觸、選擇性理解和選擇性記憶等因素所構(gòu)建。這種繭房的桎梏是由于受眾自主的、有意識或無意識的選擇而致。而“算法把關(guān)”的推送方式更像是“綁架式閱讀”，這種強制性閱讀限制了公眾的閱讀視野，不斷強化其刻板印象，并潛移默化地形成用戶的認知偏執(zhí)和視野窄化。

在人際傳播中，一個個“蠶繭”之間無法進行正常的交流溝通，持續(xù)不斷的信息流繼續(xù)加深用戶對原有事物的認知，引發(fā)社會區(qū)隔乃至價值觀分化，從而催生“群體極化”現(xiàn)象。當(dāng)新聞事件發(fā)生時，受算法“洗禮”下的用戶長期沉浸在個人議題中，通過既有的認知框架提前對事件定性、發(fā)表結(jié)論，形成“情緒先于真相；認知先于真相；成見先于客觀”的現(xiàn)象，催生“后真相”。

2.淹沒于表層信息的洪流之中，擴大“知識鴻溝”

為了滿足用戶接收信息輕松省力的需求，提升用戶粘性，各類資訊客戶端中樂于為用戶提供娛樂化、低俗化、淺薄化的“三xing”新聞，即“星”、“腥”、“性”。吸睛的標(biāo)題和內(nèi)容驅(qū)使著更高的點擊量，造成算法權(quán)重越來越大的死循環(huán)。對于媒介素養(yǎng)較低的用戶，容易被這些低質(zhì)、淺層的信息所“麻醉”和誘導(dǎo)，選擇沉溺于表層信息和通俗娛樂中，喪失自主性和自我意識，而滿足于“被動的知識積累”,從而擴大與其他群體的知識溝。

3.沉溺其中，易患“媒介依存癥”

基于卡茲的“使用與滿足”理論，信息個性化推送滿足了用戶的閱讀期待并為再一次的使用創(chuàng)造心理條件。久而久之，用戶容易患上現(xiàn)代社會病理現(xiàn)象---“媒介依存癥”，使其過度沉溺于媒介接觸而不能自拔、價值標(biāo)準(zhǔn)和行為判斷一切都從媒介里尋找依據(jù)、養(yǎng)成孤獨自閉的“容器人”個性等，不利于個人身心成長。

4.點擊大于內(nèi)容，價值被標(biāo)題導(dǎo)向

在信息聚合類客戶端中，“算法把關(guān)”代替了傳統(tǒng)的“把關(guān)人”，使得對于新聞內(nèi)容的評判量化為沒有價值判斷的點擊量，再因我國網(wǎng)民呈現(xiàn)“三低”特點---年齡低、學(xué)歷低、社會地位低，致使負面價值取向的信息被大量推送。新媒體時代受眾的碎片化閱讀導(dǎo)致其淺閱讀習(xí)慣，這不僅擠占了需要理性思考的深度閱讀的時間，甚至只滿足于標(biāo)題的閱覽。在“標(biāo)題黨”亂象叢生的環(huán)境下，致使用戶把標(biāo)題當(dāng)作事實真相來認知，扭曲價值傳遞，而對現(xiàn)實環(huán)境采取不恰當(dāng)?shù)恼J知和行為。

5.隱私泄露，用戶信息安全存疑

訊息聚合類平臺因算法推薦的應(yīng)用需掌握用戶的眾多隱私信息，在利益至上的初衷下，用戶數(shù)據(jù)可能會被兜售給廣告商，甚至非法使用。這直接侵犯了個人隱私及相關(guān)權(quán)利。

三、算法推薦機制下公眾媒介素養(yǎng)的新要求

面對上述諸多新挑戰(zhàn)，社會各方應(yīng)積極采取相應(yīng)措施以規(guī)避算法推薦帶來的技術(shù)弊端和風(fēng)險。其中，公眾主體作為算法推薦的直接受益者和“受害方”，不應(yīng)僅依賴平臺改進和政府監(jiān)督，更應(yīng)培養(yǎng)新型的媒介素養(yǎng)以應(yīng)對算法推薦帶來的新挑戰(zhàn)。

（一）平臺理性使用素養(yǎng)

公眾在使用借助推薦算法進行信息分發(fā)的各類資訊平臺前，首先要對平臺的各項服務(wù)功能及特性了解和熟知，并掌握相關(guān)使用知識。以公眾的技術(shù)資本目前不足以打破推薦算法的“操作暗箱”，在使用過程中，公眾應(yīng)熟悉信息推送的規(guī)律，提高合理化、綜合化地閱讀不同類型信息的意識，實現(xiàn)平臺效能最大化。例如在今日頭條APP中分別設(shè)有“關(guān)注”、“推薦”、“城市”、“熱點”、“軍事”等諸多板塊，用戶可下意識地多方面涉獵信息，以達到推送內(nèi)容主題的相對平衡。多元信息的攝入有助于打破“繭房”的桎梏，對現(xiàn)實環(huán)境形成更為全面的認知。

（二）媒介信息聚合素養(yǎng)

在算法推薦機制下，公眾不僅要注重平臺內(nèi)多元信息的聚合，也要具備多源信息的整合意識。不同的信源不僅能使讀者辨別出新聞信息的真假，而且提供讀者對于社會事件、現(xiàn)象不同的分析視角，有助于讀者正確地認清事物整體。除此之外，公眾應(yīng)善用不同形態(tài)的媒介，通過報紙、電視、門戶網(wǎng)站等多種媒介形態(tài)的呈現(xiàn)了解新聞，在各媒介的信息接收中取長補短。

（三）時間管控素養(yǎng)

運用推薦算法技術(shù)的資訊平臺通過其源源不斷的信息流持續(xù)滿足用戶，利用碎片化信息蠶食用戶大段、整段的時間。公眾需在培養(yǎng)具有理性思考涵義的深閱讀習(xí)慣基礎(chǔ)上，通過時間管理，合理、有節(jié)制地使用媒介，由平臺中的碎片化閱讀引向印刷媒介的沉浸式閱讀，使其在充分利用碎片化時間進行閱讀的同時避免整段時間被碎片化閱讀占據(jù)，長此以往有利于公眾自身養(yǎng)成理性邏輯思維。

（四）信息再把關(guān)素養(yǎng)

信息再把關(guān)素養(yǎng)，筆者認為它分為信息輸入和信息輸出兩個方面。就信息輸入而言，公眾要強化自我把關(guān)的能力，即帶有批判意識，機器把關(guān)后自己再對信息進行選擇、確認、消費。機器把關(guān)沒有能力以人類社會的倫理道德、價值標(biāo)準(zhǔn)來分析評判信息內(nèi)容，公眾應(yīng)盡量避免被文章標(biāo)題所蠱惑，善用自身的價值標(biāo)準(zhǔn)對推送的信息進行衡量和評估；對于信息輸出而言，每個公眾都應(yīng)發(fā)表負責(zé)任的文章、內(nèi)容、評價等，凈化網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境，使算法推薦機制的閉環(huán)良性循環(huán)。

（五）隱私數(shù)據(jù)保護素養(yǎng)

在智能化媒體時代，隱私儼然成為一種潛在財富。保護個人隱私的意識至關(guān)重要，只有掌握一些數(shù)據(jù)的“隱身能力”，才能使得自身在享受算法技術(shù)帶來紅利的同時又不被變賣。例如，用戶在注冊賬號或開通某項服務(wù)時，對待平臺方關(guān)于通訊錄權(quán)限、定位信息等數(shù)據(jù)的獲取請求，要審慎處理。 

四、結(jié)語

傳播技術(shù)的發(fā)展浪潮是不可逆的，公眾媒介素養(yǎng)也應(yīng)順應(yīng)時代變遷而推陳出新。公眾作為能動的行為主體，更應(yīng)發(fā)揮自身的主動性和自控力，養(yǎng)成并提升媒介素養(yǎng)，以應(yīng)對推薦算法對我們提出的新挑戰(zhàn)，避免被技術(shù)牽著鼻子走。對于推薦算法打造的新聞個性化推送，平臺、政府也應(yīng)合力使其達到價值理念和技術(shù)理念的平衡，實現(xiàn)真正的“人機共生”。