算法型信息分發(fā)給傳播領(lǐng)域帶來(lái)權(quán)力結(jié)構(gòu)的改變，同時(shí)也使算法面臨人與機(jī)器爭(zhēng)奪社會(huì)權(quán)力的質(zhì)疑。傳統(tǒng)媒體掌握社會(huì)信息結(jié)構(gòu)控制權(quán)的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，以算法為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)形塑著信息的社會(huì)傳播效果。但這并不意味著技術(shù)控制了社會(huì)的信息傳播結(jié)構(gòu)，"算法推薦導(dǎo)致視野變窄"這樣簡(jiǎn)單因果關(guān)系從未被實(shí)證研究的結(jié)果證明過(guò)。算法是人寫(xiě)的，有著多種類(lèi)型與價(jià)值取向。技術(shù)、人和社會(huì)信息結(jié)構(gòu)展現(xiàn)出了更加復(fù)雜的圖景。今日頭條的信息推薦算法，被認(rèn)為是國(guó)內(nèi)、乃至全球最具代表性的信息推薦算法，從2012年9月第一版開(kāi)發(fā)運(yùn)行至今，已經(jīng)經(jīng)過(guò)四次大的調(diào)整和修改。研究表明，算法推薦不是一成不變的，算法型信息分發(fā)在不斷迭代中提升著"有邊界的調(diào)適"，并增強(qiáng)了其社會(huì)的適應(yīng)度與合法性。
1.算法型分發(fā)：
關(guān)于"信息繭房"的學(xué)術(shù)爭(zhēng)論
人工智能時(shí)代，算法分發(fā)已然是信息平臺(tái)、搜索引擎、瀏覽器、社交軟件等幾乎所有軟件的標(biāo)配，但與此同時(shí)，算法強(qiáng)大的功能和權(quán)力內(nèi)涵，尤其是算法在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用，開(kāi)始面臨嚴(yán)重的質(zhì)疑與挑戰(zhàn)。為解決大數(shù)據(jù)信息超載問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生的、帶有算法推薦功能的資訊類(lèi)App（"今日頭條"、"一點(diǎn)資訊"等），從面世的第一天就備受質(zhì)疑：使用這類(lèi)APP是否會(huì)導(dǎo)致我們只看得到自己感興趣的、認(rèn)同的內(nèi)容，進(jìn)而所有人都活在自己的小世界里，形成"信息繭房"效應(yīng)？有人甚至把它提升到"會(huì)導(dǎo)致一個(gè)民族的智能水平下降的危險(xiǎn)"的高度。因此，厘清算法的技術(shù)邏輯以及對(duì)社會(huì)信息傳播產(chǎn)生的影響，在傳播學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域具有重要意義。
有學(xué)者指出，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，龐大的數(shù)據(jù)賦予算法巨大的傳播導(dǎo)流能力。英國(guó)文化研究專(zhuān)家斯科特•拉什（Scott Lash）總結(jié)認(rèn)為，在現(xiàn)代社會(huì)媒體和代碼無(wú)處不在，其對(duì)于傳播的影響力越來(lái)越存在于算法之中。大衛(wèi)•比爾（David Beer）指出，這種影響力包含兩層含義：第一，體現(xiàn)了算法發(fā)揮的功能，包括分類(lèi)、過(guò)濾、搜索、優(yōu)先、推薦、判定；第二，由于基于算法的決策常常被認(rèn)為是理性、中立、高效、值得信賴(lài)的，算法這一概念本身就具有影響力的內(nèi)涵。大量以此假設(shè)出發(fā)的研究表達(dá)了對(duì)算法推薦型信息分發(fā)導(dǎo)致"信息繭房"的擔(dān)憂(yōu)，即認(rèn)為使用算法推薦技術(shù)的資訊類(lèi)APP的人會(huì)出現(xiàn)視野變窄，進(jìn)而導(dǎo)致"群體極化"。
也有學(xué)者對(duì)此提出不同看法，認(rèn)為算法本身并不具有社會(huì)權(quán)力，而是算法聯(lián)合即算法與人的結(jié)合（algorithmic associations）在發(fā)揮作用。算法運(yùn)作過(guò)程中會(huì)和"規(guī)則、人、過(guò)程、關(guān)系"等相互作用，因此要特別考慮算法的情境性（situatedness）。姜紅和魯曼關(guān)注了這種人與非人因素的交織、相互作用，運(yùn)用"行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論"（actor-network theory）指出算法、專(zhuān)業(yè)新聞機(jī)構(gòu)和用戶(hù)這些行動(dòng)者共同編織著一張傳播之網(wǎng)。無(wú)論是算法自身，還是算法聯(lián)合，都深刻影響著新聞業(yè)。
Michael DeVito考察了Facebook的算法運(yùn)作機(jī)制，通過(guò)對(duì)其公開(kāi)發(fā)布的專(zhuān)利、新聞稿、博客等進(jìn)行內(nèi)容分析，概括出九大算法價(jià)值要素：朋友關(guān)系、用戶(hù)公開(kāi)表達(dá)的興趣、用戶(hù)先前的參與、用戶(hù)含蓄表達(dá)的偏好、發(fā)布時(shí)間、平臺(tái)優(yōu)先級(jí)、頁(yè)面關(guān)系、用戶(hù)的負(fù)面表達(dá)、內(nèi)容本身的質(zhì)量。Dubois, E., & Blank, G.最新的研究成果發(fā)現(xiàn)，總體而言，人們對(duì)于信息回音室效應(yīng)的擔(dān)心是被夸大了的。尤其是那些對(duì)政治感興趣的讀者，實(shí)際上會(huì)受到好奇心的驅(qū)使，去消費(fèi)更多樣的內(nèi)容，視野并不會(huì)受限。基于這樣的理論爭(zhēng)論和前人研究，算法型信息分發(fā)發(fā)展到今天，尤其是在科技和經(jīng)濟(jì)社會(huì)飛速發(fā)展的中國(guó)，算法型信息分發(fā)發(fā)生了哪些變化？其與人工分發(fā)彼此交疊的部分有哪些？各自適宜的區(qū)位是哪些呢？算法型信息分發(fā)的變化及迭代邏輯正是本文研究的重點(diǎn)。
2.智能算法技術(shù)的崛起：
傳播領(lǐng)域"常規(guī)"的變局與解構(gòu)
算法型信息分發(fā)最為普及的定義是Resnick和Varian在1997年提出的，指推薦系統(tǒng)向客戶(hù)提供商品信息和幫助用戶(hù)決定應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)什么商品，模擬銷(xiāo)售人員幫助客戶(hù)完成購(gòu)買(mǎi)的過(guò)程（Resnick P , Varian H R., 1997）。早期的算法型信息分發(fā)被應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域，目前已在各個(gè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，信息領(lǐng)域亦然。從廣義上講，算法是一種編碼程序，被定義為"為了解決問(wèn)題而輸入機(jī)器的一系列指令"。
從信息生產(chǎn)的角度看，算法型信息分發(fā)重塑了新聞生產(chǎn)機(jī)制。算法型信息分發(fā)帶來(lái)的新聞生產(chǎn)方式是"新聞內(nèi)容+數(shù)據(jù)化精確制導(dǎo)"。精確指向特定用戶(hù)的數(shù)據(jù)引擎已經(jīng)成為新聞生產(chǎn)的標(biāo)配，新聞生產(chǎn)的精英主義正在被用戶(hù)思維和互聯(lián)網(wǎng)思維所代替。這意味著在算法登堂入室的時(shí)代，傳播新聞時(shí)所倚重的邏輯是"用戶(hù)本位"的，傳統(tǒng)意義上新聞傳播中"傳播者本位"的精英主義邏輯正在消解，算法型信息分發(fā)模式從一開(kāi)始就是沿著用戶(hù)的需求的邏輯不斷提升和迭代的。
算法型信息分發(fā)在一定程度上決定著信息流向、信息重要程度，以及用戶(hù)對(duì)信息的關(guān)注度。在傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)中，傳送新聞文本環(huán)節(jié)就是將制作好的新聞文本，通過(guò)報(bào)刊的出版發(fā)行、廣播電視節(jié)目的播出等傳送給受眾的過(guò)程。傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)對(duì)新聞文本傳送是大眾化、標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)上的規(guī)模化的，在內(nèi)容呈現(xiàn)上是千人一面的。傳統(tǒng)媒體掌握內(nèi)容入口和分發(fā)渠道的控制權(quán)，信息以單向、單一的方式在相對(duì)封閉的渠道流動(dòng)，形成塔奇曼所謂的"新聞常規(guī)"。就傳播領(lǐng)域而言，新聞產(chǎn)業(yè)在內(nèi)容采集、分發(fā)和盈利模式上已經(jīng)形成一整套相對(duì)穩(wěn)定的規(guī)則和傳統(tǒng)。于政治學(xué)而言，規(guī)則和傳統(tǒng)以及路徑依賴(lài)，為形成相對(duì)穩(wěn)定的制度創(chuàng)造了條件。但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和進(jìn)步，數(shù)字內(nèi)容分發(fā)渠道全面占有與分割傳統(tǒng)的社會(huì)信息供給結(jié)構(gòu)。
不同于傳統(tǒng)媒體時(shí)代內(nèi)容生產(chǎn)和渠道發(fā)行是兩個(gè)完全分開(kāi)的環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容入口和內(nèi)容分發(fā)乃至信息反饋都是在技術(shù)支持和數(shù)據(jù)作用之下融為一體的，換言之，它們的邊界是模糊的，彼此之間形成了相互融通難以分割的一個(gè)整體。用戶(hù)所能見(jiàn)到的內(nèi)容已經(jīng)成為數(shù)據(jù)化生產(chǎn)和加工以及數(shù)據(jù)導(dǎo)流、精準(zhǔn)分發(fā)以及場(chǎng)景化商業(yè)變現(xiàn)的工具和手段。因此，在內(nèi)容生產(chǎn)過(guò)程中的平臺(tái)型媒介機(jī)構(gòu)，就越發(fā)重視數(shù)據(jù)和智能化的算法對(duì)內(nèi)容采制、內(nèi)容分發(fā)、場(chǎng)景到達(dá)、用戶(hù)接受等全環(huán)節(jié)的重要影響。
在討論"算法導(dǎo)致信息回音室"的時(shí)候，人們往往將"算法"視作一種單一的、同質(zhì)性的存在，似乎算法只有一種推送邏輯。實(shí)際上，早在2014年，明尼蘇達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)系Nguyen, T. T.等學(xué)者使用電影評(píng)分和推薦網(wǎng)站MovieLens的數(shù)據(jù)就發(fā)現(xiàn)，不同的算法推薦方式會(huì)導(dǎo)致不同的"過(guò)濾氣泡"效應(yīng)。不同于基于內(nèi)容的推薦算法，MovieLens所使用的算法是"基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法"（item-item collaborative filtering）——"依據(jù)了和你相似的其他人喜歡什么"，這有助于向用戶(hù)推薦自己本不會(huì)接觸到的更多樣內(nèi)容。
大部分實(shí)證研究結(jié)果都沒(méi)有支持"算法推薦導(dǎo)致視野變窄"這樣一種簡(jiǎn)單的結(jié)論，而是展現(xiàn)出了更加復(fù)雜的圖景。"回音室"、"過(guò)濾氣泡"是技術(shù)、人性、社會(huì)結(jié)構(gòu)共同作用的結(jié)果。它的消除既需要技術(shù)優(yōu)化，也需要媒體的平衡報(bào)道、社會(huì)信息結(jié)構(gòu)的多元化構(gòu)造，還需要社會(huì)評(píng)議機(jī)制的完善以及市場(chǎng)創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)節(jié)律、人們制度化參與渠道的拓展等等。算法有著多種類(lèi)型，并且在不斷地調(diào)整、變化。人們?cè)谒惴ㄍ扑]平臺(tái)上看到的內(nèi)容，從來(lái)就不是單純被機(jī)器所決定的。
概言之，在技術(shù)層面，算法推薦有著不同的類(lèi)型、不同的原理。被廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法，實(shí)際上并不會(huì)縮減人們的視野，甚至有時(shí)能打開(kāi)更大的世界。"回音室"、"過(guò)濾氣泡"是技術(shù)、人性、社會(huì)結(jié)構(gòu)共同作用的結(jié)果，不能歸結(jié)為技術(shù)本身。
3.人機(jī)互動(dòng)下算法邏輯的價(jià)值迭代：
從"算法沒(méi)有立場(chǎng)和價(jià)值觀"到
"技術(shù)必須充滿(mǎn)責(zé)任感和充滿(mǎn)善意"的升級(jí)
那么，當(dāng)前算法型信息分發(fā)與人工分發(fā)彼此交疊的部分有哪些？發(fā)生了哪些變化？本文以"今日頭條"為案例，搜集分析了"今日頭條"相關(guān)資料、市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以及"今日頭條"官方公布算法原理等材料，對(duì)算法型信息分發(fā)的變化進(jìn)行討論。
新聞價(jià)值觀念是指新聞主體用來(lái)選擇和衡量新聞價(jià)值客體的標(biāo)準(zhǔn)。在"編輯分發(fā)"模式中，新聞價(jià)值觀念主要體現(xiàn)在新聞從業(yè)人員的實(shí)踐（如新聞篩選、排序、版面設(shè)計(jì)）或新聞機(jī)構(gòu)的內(nèi)部規(guī)范之中，而對(duì)于算法型信息分發(fā)模式來(lái)說(shuō)，新聞價(jià)值觀念則內(nèi)嵌于代碼的設(shè)計(jì)和編寫(xiě)之中。傳統(tǒng)大眾媒體時(shí)代，把關(guān)人的研究主要集中在傳播者身上，主要研究把關(guān)人（個(gè)人或組織）特征對(duì)把關(guān)活動(dòng)的影響；到了網(wǎng)絡(luò)傳播時(shí)代，受眾在傳播的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過(guò)程中主導(dǎo)性地位日益顯著，"傳-受"身份重合，把關(guān)人研究的重心轉(zhuǎn)移到受眾身上，由此便存在將傳統(tǒng)把關(guān)人（即內(nèi)容生產(chǎn)與傳播一方）研究弱化的問(wèn)題。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用到新聞傳播領(lǐng)域，技術(shù)型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司日益占領(lǐng)了傳播渠道，機(jī)器算法在新聞分發(fā)中占據(jù)主導(dǎo)地位，此時(shí)，把關(guān)人理論面臨著全新現(xiàn)實(shí)改變。記者、編輯等傳統(tǒng)把關(guān)人在進(jìn)行信息篩選時(shí)所遵守的職業(yè)規(guī)范和新聞倫理并不約束算法工程師或程序員。信息把關(guān)，從某種程度上演變成一種傳播權(quán)力的無(wú)形轉(zhuǎn)換——從人工編輯向智能算法讓渡。傳統(tǒng)的新聞價(jià)值觀念已然不能精準(zhǔn)地解釋當(dāng)前業(yè)界的新動(dòng)態(tài)和新趨勢(shì)。這是否意味著算法本身沒(méi)有自己的價(jià)值觀念可言呢？
算法型信息分發(fā)最初實(shí)踐展現(xiàn)出明顯的"用戶(hù)本位"："你是誰(shuí)"、"你怎樣"決定了"推薦給你什么內(nèi)容"。它強(qiáng)調(diào)"用戶(hù)是信息的主人"，基于算法技術(shù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)特征建構(gòu)用戶(hù)畫(huà)像，即通過(guò)收集用戶(hù)的社會(huì)屬性、瀏覽習(xí)慣、閱讀行為甚至性格星座等信息，抽象出用戶(hù)閱讀需求的共同特征并梳理用戶(hù)的需求比重模型，為每個(gè)用戶(hù)貼上"信息標(biāo)簽"，據(jù)此搜索并推薦與用戶(hù)閱讀需求最契合的內(nèi)容。推薦算法讓人們從海量信息中解脫了出來(lái)，減少了在紛繁復(fù)雜的信息中去挑選、去尋找的不安全感和焦慮感。2012年成立的"今日頭條"就是基于此行為和理念的第一家將算法推薦引入其中的新聞移動(dòng)客戶(hù)端，并以此獲得了迅猛的發(fā)展，2014年就宣布每日活躍用戶(hù)數(shù)量超過(guò)千萬(wàn)。當(dāng)時(shí)，"今日頭條"對(duì)外宣傳的口徑是公司產(chǎn)品"沒(méi)有采編人員，不生產(chǎn)內(nèi)容，沒(méi)有立場(chǎng)和價(jià)值觀，運(yùn)轉(zhuǎn)核心是一套由代碼搭建而成的算法"。
2015年1月，"今日頭條"創(chuàng)始人張一鳴在極客公園創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)表主旨演講，指出"今日頭條"主要使用有關(guān)用戶(hù)的以下數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行信息推薦：動(dòng)作特征（包括點(diǎn)擊、停留、滑動(dòng)、評(píng)論、分享）、環(huán)境特征（包括GPS定位、是在Wifi環(huán)境還是3G環(huán)境、是否為節(jié)假日等）和社交特征（例如微博的關(guān)注關(guān)系、歷史上發(fā)的微博）。在《機(jī)器替代編輯？》一文中，張一鳴介紹了"今日頭條"的推薦機(jī)制："當(dāng)用戶(hù)綁定微博登錄后的5秒鐘之內(nèi)，系統(tǒng)會(huì)為用戶(hù)建立起一個(gè)DNA興趣圖譜。這個(gè)圖譜類(lèi)似于一個(gè)數(shù)學(xué)模型，主要根據(jù)用戶(hù)SNS賬號(hào)上的標(biāo)簽、關(guān)注人群、好友、評(píng)論／轉(zhuǎn)發(fā)、收藏等數(shù)據(jù)，以及用戶(hù)的手機(jī)、位置、使用時(shí)間等數(shù)據(jù)提取而來(lái)。"這標(biāo)志著"今日頭條"已經(jīng)坦言算法分發(fā)在"今日頭條"的存在及其依據(jù)，新聞編輯把關(guān)權(quán)被算法所替代。
在之后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，一直引發(fā)爭(zhēng)議的是，算法推薦原理始終處于未公開(kāi)狀態(tài)。問(wèn)題的關(guān)鍵在于，算法分發(fā)是否把所有決策都交給了機(jī)器？用戶(hù)的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)成為輸入信號(hào)，源源不斷地被收集、儲(chǔ)存、分析，這一決策過(guò)程實(shí)質(zhì)上是在"黑箱"中進(jìn)行的。社會(huì)呼吁算法公開(kāi)透明化，打開(kāi)算法"黑箱"。2018年1月11日，"今日頭條"首次系統(tǒng)公開(kāi)了其算法分發(fā)的技術(shù)原理：內(nèi)容上主要考慮提取不同內(nèi)容類(lèi)型的特征做好推薦，用戶(hù)特征包括各種興趣標(biāo)簽、職業(yè)、年齡、性別等，環(huán)境特征基于用戶(hù)在不同場(chǎng)景中信息偏好不同。結(jié)合這三個(gè)維度，模型會(huì)給出一個(gè)預(yù)估，即推測(cè)推薦內(nèi)容在某場(chǎng)景下對(duì)某用戶(hù)是否合適。
這三個(gè)變量都基于對(duì)用戶(hù)信息的反饋，算法的內(nèi)在邏輯迎合著用戶(hù)需求。此外，有四個(gè)典型的特征會(huì)對(duì)推薦起到重要的作用：相關(guān)性特征、環(huán)境特征、熱度特征、協(xié)同特征。其中協(xié)同特征通過(guò)用戶(hù)行為分析不同用戶(hù)間相似性，如點(diǎn)擊相似、興趣分類(lèi)相似、主題相似、興趣詞相似等，依靠"興趣探索"和"泛化"來(lái)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的多樣性。
此次公開(kāi)的推薦系統(tǒng)原理包括今日頭條算法模型設(shè)計(jì)維度與策略，以及頭條的內(nèi)容安全機(jī)制及相關(guān)舉措。如何在線(xiàn)訓(xùn)練大規(guī)模推薦模型、典型召回策略的設(shè)計(jì)方法、多目標(biāo)如何融合等業(yè)界關(guān)心的核心問(wèn)題都在此次算法公開(kāi)中得到解答。算法原則歷來(lái)屬于公司行業(yè)機(jī)密，這一次今日頭條將算法原理公開(kāi)，并接受建言，實(shí)屬行業(yè)首例。很多人對(duì)算法的理解仍然停留在"算數(shù)"或者"魔法"。對(duì)算法而言，信任取決于透明度，如果你知道它的原理，明白它在做什么，并能對(duì)它可能出現(xiàn)的問(wèn)題提出建議，看到它在不斷提升，就有可能接納并信任算法。
如果用形式化的方式描述，算法型信息分發(fā)實(shí)際上是去擬合函數(shù)。設(shè)計(jì)、監(jiān)督并管理算法模型的依然是人，這意味著算法型信息分發(fā)并非把所有決策都交給機(jī)器。在追逐算法這一"熱"趨勢(shì)的同時(shí)，算法型信息分發(fā)的透明性提高，算法價(jià)值觀念發(fā)生了根本的變化。張一鳴曾經(jīng)表示，"技術(shù)必須充滿(mǎn)責(zé)任感，充滿(mǎn)善意"，他將企業(yè)責(zé)任細(xì)化為三個(gè)方面，即平臺(tái)治理、科技創(chuàng)新，以及內(nèi)容建設(shè)和信息服務(wù)。抖音總裁張楠在回應(yīng)新京報(bào)記者提問(wèn)時(shí)也表示，不認(rèn)同"算法沒(méi)有價(jià)值觀"的觀點(diǎn)。"算法也是人寫(xiě)的"，"在抖音的頂層設(shè)計(jì)中，主流價(jià)值觀和用戶(hù)體驗(yàn)排在優(yōu)先級(jí)最前列，商業(yè)變現(xiàn)是最次要的"。這一系列行為體現(xiàn)了一家平臺(tái)對(duì)技術(shù)發(fā)展的責(zé)任感，不僅對(duì)算法應(yīng)用起到積極推動(dòng)作用，還回應(yīng)了社會(huì)各界對(duì)算法型信息分發(fā)的質(zhì)疑和誤讀。
4.算法型信息分發(fā)的控制變量升級(jí)：
以"有邊界的調(diào)適"到社會(huì)適應(yīng)度與合法性的獲得
算法推薦是內(nèi)容智能分發(fā)平臺(tái)的"靈魂"，"今日頭條"的推薦算法，從2012年9月第一版開(kāi)發(fā)運(yùn)行至今，已經(jīng)經(jīng)過(guò)四次大的調(diào)整、修改和升級(jí)。顯然，推薦算法并不是一成不變的，算法型信息分發(fā)在不斷提升"有邊界的調(diào)適"。
首先，從分發(fā)的文章數(shù)量和質(zhì)量上看，通過(guò)算法加人工的半自動(dòng)形式進(jìn)行文章內(nèi)容的質(zhì)量辨別：從算法上自動(dòng)標(biāo)識(shí)質(zhì)量分值、自動(dòng)提取文章標(biāo)簽、自動(dòng)識(shí)別錯(cuò)別字等方式進(jìn)行文章質(zhì)量判斷；人工方面則需對(duì)有異議的文章進(jìn)行二次審核。只有通過(guò)算法和人工雙重考核的文章才能夠進(jìn)入個(gè)性化推薦的"分發(fā)池"，以此保證算法所推薦的文章符合起碼的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)也限定了進(jìn)入分發(fā)池文章的數(shù)量。有限的、高質(zhì)量的文章保證了用戶(hù)所接收到的個(gè)性化分發(fā)文章是可信賴(lài)的、真實(shí)的和比較理性的。
第二，從用戶(hù)的精準(zhǔn)畫(huà)像和用戶(hù)分群的角度看，通過(guò)數(shù)據(jù)融合、行為分析和算法優(yōu)化，自動(dòng)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行精細(xì)畫(huà)像的描繪和精準(zhǔn)分群，使得機(jī)器能夠自動(dòng)辨別出哪些用戶(hù)喜歡非個(gè)性化的內(nèi)容、哪些用戶(hù)喜歡個(gè)性化的內(nèi)容。當(dāng)機(jī)器辨別出該用戶(hù)喜好非個(gè)性化內(nèi)容時(shí)，客戶(hù)端將自動(dòng)呈現(xiàn)編輯人工推薦的內(nèi)容。即使是對(duì)于喜歡個(gè)性化內(nèi)容的用戶(hù)，也不是一味地推薦用戶(hù)喜歡的內(nèi)容，而是按不同權(quán)重分發(fā)不同的內(nèi)容。比如直接過(guò)濾掉停留時(shí)間短的點(diǎn)擊，打擊標(biāo)題黨；隨用戶(hù)動(dòng)作增加，老的特征權(quán)重會(huì)隨時(shí)間衰減，新動(dòng)作貢獻(xiàn)的特征權(quán)重會(huì)更大。
第三，從個(gè)性化推薦能力提升的角度看，不斷優(yōu)化推薦算法的興趣探索能力，動(dòng)態(tài)調(diào)整不同類(lèi)別新聞分發(fā)的權(quán)重，提高了個(gè)性化分發(fā)的能力，實(shí)現(xiàn)硬資訊與軟資訊、興趣與理性之間的平衡，保證喜好個(gè)性化分發(fā)的用戶(hù)在能夠得到自身所想看的東西之外，亦能獲取其他方面的信息，即獲取興趣之外的興趣點(diǎn)。
2018年1月3日，今日頭條宣布招聘2000名內(nèi)容審核編輯，由算法為王向人機(jī)結(jié)合轉(zhuǎn)變。5月7日，今日頭條再次采取措施整頓平臺(tái)內(nèi)容，邀請(qǐng)學(xué)者、媒體人、公職人員成立專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，參與平臺(tái)內(nèi)容與服務(wù)的監(jiān)督，并在技術(shù)上推出國(guó)內(nèi)首款人工智能反低俗小程序"靈犬"，為用戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)的信息。
智能時(shí)代算法的重要性日益彰顯，"今日頭條"公布的一系列算法的升級(jí)與調(diào)適體現(xiàn)了技術(shù)、人性、社會(huì)政治共同作用于我們能夠看到的信息。"今日頭條"在算法迭代中控制變量升級(jí)，正是以"有邊界的調(diào)適"贏得更好社會(huì)適應(yīng)度與存在的合法性，它是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的一個(gè)典型樣本。毫無(wú)疑義，雖然傳統(tǒng)媒體掌握社會(huì)信息結(jié)構(gòu)控制權(quán)的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，以算法為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)形塑著信息生產(chǎn)與傳播的社會(huì)形態(tài)與傳播效果，但這并不意味著技術(shù)控制了社會(huì)信息結(jié)構(gòu)，歸根結(jié)底，算法是人寫(xiě)的，可以也應(yīng)該有著多種類(lèi)型，并且是在不斷地調(diào)整、迭代和變化中的。就社會(huì)的整體傳播效應(yīng)而言，與其要求一家算法型分發(fā)平臺(tái)"全面"，不如在信息供給結(jié)構(gòu)上鼓勵(lì)多元化的算法平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)同，這樣所構(gòu)造起來(lái)的社會(huì)內(nèi)容的"供給側(cè)"將會(huì)更為完善——選擇性更多、個(gè)性化更強(qiáng)、內(nèi)容維度更為完整。
總之，算法技術(shù)實(shí)際上并不會(huì)縮減人們的視野，恰恰相反，它總能為我們打開(kāi)更大的世界。技術(shù)會(huì)帶來(lái)更好的社會(huì)信息結(jié)構(gòu)還是更壞的社會(huì)信息結(jié)構(gòu)，決定者其實(shí)依然是人和無(wú)形的社會(huì)軟制度。
編者按：
作者：
喻國(guó)明：教育部"長(zhǎng)江學(xué)者"特聘教授，北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師，CTR媒體融合研究院專(zhuān)家。
杜楠楠：中山大學(xué)博士研究生。
來(lái)源：
《智能型算法分發(fā)的價(jià)值迭代："邊界調(diào)適"與合法性的提升——以"今日頭條"的四次升級(jí)迭代為例》，《新聞?dòng)浾摺?019年第11期。
