数媒时代算法传播伦理问题及其规制

算法：重构人—技术—环境之间的关系

智能媒体时代的来临，使人类社会的智慧化程度进一步提高，虚拟网络和真实物理世界之间的边界正在逐渐消失。传媒技术为人们以及整个社会构建了全新的传媒情境，并在新的传媒形式下将其具象化。以技术为支撑的算法影响着整个世界的运作逻辑，重构了人、技术、环境三者的关系。对传播形态、媒介情境、人的社会互动形式、社会结构也进行了重塑与赋权。算法解构了以往的权力模式，改变了过去人为主体的传播地位，个体通过网络社交关系建立联结。在传统媒体时代，人作为世界的主体，通过人的行为方式与机器、环境建立起联系；而在万物互联的算法时代，在算法的影响下，“人”、“技术”和“环境”相互融合，人与人之间的关系也从单纯的、机械的单向传递发展到了“人-机”的双向交互。人不再是一个绝对的主体，科技也不再是外在的事物，而是“万物皆为媒介”。           

算法传播的运行逻辑

作为计算机科学的底层技术架构，算法是“一套由计算机运行的明确的指令和步骤”，能根据规范的输入，在有限的时间内获得有效的输出结果。在此基础上，以算法为媒介，重构了人-机交互的架构，在算法运行过程中，人类和机器都以协同的方式参与到算法机理的生成和反馈之中，利用大数据分析方法，直接构建用户行为、影响用户偏好形成、改变用户行为数据。

基于行为数据交互的用户画像。平台通过算法运作机制，将不同内容推荐给不同的用户群体。目前平台算法推荐主要包括三种：协同过滤、基于内容的推荐和关联规则推荐。协同过滤是指通过对内容、个人、环境（场景）特征的判断来进行信息匹配。算法需要采集用户的数据，为用户生成画像，建立个性化标签，进行内容和服务的定制化推送，为了让算法达到精准推送，用户必须自愿“让渡”自己的个人信息使用权利。在算法的深度嵌入下，用户在互联网平台停驻的时间等交互行为被监视，人们的隐私权逐渐受到侵扰，身陷全景监狱之中。

平台会根据用户浏览的内容、行为习惯、行动轨迹（点赞、评论、转发、收藏、停留时长）等形成标签，进行价值提取，算法将拥有同类型标签的内容和用户相匹配，通过交互性行为产生互动数据，用户的个人隐私被不同平台共享，从而充分挖掘和实现数据蕴含的巨大经济和社会价值，可以帮助平台实现商业价值利益最大化。

基于圈层文化和“趣缘”群体的信息化身份认同。平台通过收集到的数据对用户进行精准营销，使用户成为平台忠实粉丝，产生互动链接机制和情绪共振，激发用户二次创作和互动，提升用户传播的兴趣和热情，用户参与行为为算法推荐提供数据参考。用户集聚形成圈层文化和“趣缘”群体，通过算法不断地编码和匹配，处在相同社区的用户会被算法推荐类似的内容。算法嵌入到人们的社会交往和消费行为中，对人的信息选择和信息接触进行强有力的控制，人们对公共性话语的讨论逐渐消失，开始转向娱乐话题，使用户失去自主性。

“拟态环境”是由美国著名学者李普曼提出的理论，是指人们在头脑中构建的与外部世界不完全一致的现实。人们无法直接感知和理解复杂的社会现实，而是通过媒体、传播、文化等方式接收和解释信息，形成自己的观念和判断。在算法精心建构的虚拟空间和信息茧房中，用户的身份认同感是平台通过叠加数据标注、画像、精准投送等操作而缔造的幻想。这可能包括算法技术掌控者的偏见、刻板印象、虚构等元素，不仅影响了人的行为和决策，还影响了公共话题的建构。

算法传播带来的伦理隐忧问题

喻国明提出，我们正在进入“算法即媒介”的时代，智能化正在渗透我们生活的方方面面。算法能够为一般用户提供个性化的信息服务，提高信息生产效率，缓解“信息过载”等问题，但也带来了一些伦理失范问题。

算法推荐背离价值理性，公共领域建构遭到挑战。媒介的价值理性在于传播公共信息、建构公共领域。在传统媒体时代，媒介有自己的“把关人”，编辑们能仔细审核媒介制作和传播的内容，媒介具有价值理性和一定的权威性。而在数字媒体时代，大量的不良信息和广告充斥在网络平台，算法推荐技术为了迎合用户的需求服务和喜好，往往会推荐用户感兴趣的内容，企业为了获利便大肆投放广告，这既影响了用户的媒介使用体验，也降低了媒体的公共性与社会责任感。

哈贝马斯提出“交往理性”的概念，他认为公共领域的交互行为是为了达成主体间的理解与共识，这种理解和共识以“交往理性”为前提。互联网的兴起，提供了加速信息传播和意见交换的技术支持，作为观点的自由市场，互联网似乎是展开公共讨论的最佳场所。然而舆论环境却并不理想，许多参与公共讨论的人都丧失了“交往理性”，网络“键盘侠”导致网暴现象频发。对于媒介而言，想要建构公共领域的有效性，公众首先要占有信息，参与公共事件的讨论。相较于理性信息，情绪化内容更容易引发公众共鸣。算法推荐技术能够对此类内容进行分析整合后设立标签，将其推荐给公众，进一步扩大情感传播范围。因此，算法妨碍了公众意见的合理生成，媒体偏离了建设公共领域的职责。

公共交往理性削弱，“群体极化”现象严重。算法推荐能够为用户构建个性的网络世界，当人们不断接受符合自己意见的信息时，他们会继续加强自己的看法，陷入“信息茧房”，拒不与他人交往，妨碍公众意见的合理构建。由于算法倾向于推荐点击率高、情感强烈的内容，公共话题往往被简化为易于理解和消化的极端观点，忽视了问题的复杂性和多面性。媒介应该为公共意见交流提供保障，但算法会过滤不同的观点，不断强化群体观点，甚至群体偏见，让群体间产生不信任，在算法的推动下，个体可能更关注个人兴趣和利益，忽视了公共利益和长远影响，导致公共决策和行动缺乏理性基础。

凯斯·桑斯坦提出“群体极化”概念，指群体中既有观点会在群体讨论之后走向寡头化，也就是极化，变得越来越偏激。在平台利用算法技术构建的虚拟世界和拟态环境中，群体之间存在的同温层效应导致观点偏向极端，缺乏多元的意见交锋和讨论。人们沉浸在自己的世界，价值观和社会意识形态开始分化，技术人员会在算法编码的过程中加入自己的观点，用自己的价值偏向影响用户，造成用户的价值异化。群体内部的成员倾向于选择和支持与自己观点相近的立场，形成两个相反的极端，中间地带的观点逐渐被忽视和边缘化。随着群体极化的发展，成员们更加倾向于与自己观点相近的成员交流，而对于异己观点和成员则表现出排斥和攻击，甚至使用极端化的言论和表达方式，表达自己的观点，对于异己观点则会使用攻击性和嘲讽性的语言。严重的“群体极化”可能导致群体内部的对立和冲突，成员们会为了自己的观点进行激烈争论甚至斗争，破坏了公共交往的和谐氛围。

平台与用户权益失衡，用户沦为“数字劳工”。达拉斯·斯麦兹提出“受众商品论”，他认为资本主义控制下的需求是通过广告来实现的，大众传媒是广告传播的主要媒介，大众传媒通过向受众提供媒介内容以满足信息需求，与此同时，受众也被作为商品售卖给广告商。

在新媒体时代下，用户借助数字媒体技术使传统的劳动诸要素进行数字化转化与渗透，从而演变为“数字劳动”这一新的劳动形式，以数字为外衣的数字化劳动也走向了商品化。用户在互联网平台的所有举动、所产生的数据信息并不是劳动者自身所有，而是被媒介公司等企业平台所获取并转售给广告商。受众劳动的个人化特征在资本的流转与积累中持续地融入，而用户所创造的内容则是数字资本的新剩余价值增长点。在社交媒体等平台，用户被鼓励生产内容，但这些内容被平台转化为信息商品，进行新一轮的线上消费，从而增强用户黏性。用户的浏览记录、阅读习惯、兴趣爱好等被大数据挖掘并用于分析用户行为，优化推荐算法，这些数据也被用于广告定向投放，为用户推荐相关商品或服务。用户成为了被量化的“数字劳工”，变成了被“物化”的数据，这也是用户对于算法技术背后的资本平台来说的真正价值。

然而，用户生产的内容、提供的数据等往往被平台无偿使用，用户并未从中获得直接的经济回报。用户付出的劳动和时间被平台转化为商业价值，但用户本身并未获得相应的权益保障，还遭受了以下问题：算法需要收集大量用户数据以进行个性化推荐，这就导致用户隐私泄露，用户的浏览记录、搜索历史、消费习惯等被平台收集并可能用于其他目的；算法会基于用户的历史数据或社会偏见进行推荐，导致信息歧视，用户群体可能因为算法偏见而难以获得他们真正需要的信息或服务；算法推荐往往基于用户的兴趣和偏好，导致用户只接触到与其观点相符的信息，形成“信息茧房”，这限制了用户的视野，使得他们难以接触到多元化的观点和信息；在算法推荐下，用户的选择权受到一定限制，往往只能看到平台推荐的内容，用户的权益可能受到侵害，如商品信息不真实、交易过程存在欺骗等。

针对算法传播的媒介伦理建构与规制

治理网络公共领域，把关化解“异化”风险。 算法推荐与传播带来的一系列伦理问题，引起网络公共领域的异化，把现实社会的秩序和运作逻辑简单移植到网络与算法所构建的虚拟社会，导致了两者的不协调。社会多元主体需要共同参与治理网络公共领域环境。社交媒体环境下，依托算法技术的媒介平台能否具备理想的传播环境，为异质多元、充分的公众交流提供场所，关键在于个体能否保持个体理性，跳出群体偏执，避免沦为舆论客体。因此，个人媒介素养提升至关重要。一方面，政府要将公民媒介素养提升纳入教育范围。另一方面，各媒介平台要做好内容“把关人”，为公众提供全面、客观的事实，形成互补的信息完善机制。个体的异化要求人们能够摆脱媒介以及信息消费的制约，提升媒介素养。提升媒介素养需要解决的问题不是批判媒介内容的问题，而是更深层次的生存与发展的问题。人要树立远大的目标，做独立自由的人，而不是依附于技术工具。群体间的交流与交往要从理性出发，避免社群分裂，从而让媒介服务于人们的现实生活。

其次，完善网络法律体系，明确政府监管部门的职责、权限，解决责权不明、多头监管等问题。实行许可证制度或注册登记制度，加强对网络运营商的监管，从源头上控制不良网络文化。在官方网站上设立互动平台，引导网民参与公共政策和国家大事的讨论或评论，有针对性地回复网民意见或建议。利用先进网络技术开展网络监管，严厉打击网络欺诈、网络造谣、网络暴力等不法行为。正确引导海量网络信息，在尊重舆论传播规律的基础上，规范网络信息传播，推动网络舆论健康发展。加强用户数据的收集、存储、使用和传输的安全保护，防止用户隐私泄露和数据滥用，确保用户数据的安全和合法使用。

坚守人本主义理念，把人文关怀放在首位。作为具有主体性的人，以人为本是我们对待任何技术都应具备的理念与自信。驾驭技术从而影响时代进程的，永远是有主体意识的人，虽然算法量化了作为主体的人，但是量化不等于客观。潘绥铭认为：“所谓的大数据，其实一点都没有超出小数据的原有局限：剪裁生活，撕毁人生；非要把整体生存的人，视为一堆杂乱的零碎，在实际生活中，人类绝对不是，也不可能这样来量化地认知和行动。”人本存在主义认为，每个人都拥有自由意志，可以自主地做出选择和决策。面对算法传播引发的伦理问题，我们应当坚持人本主义，重视人的价值，提升人的主导作用。算法应当在特定的制度、历史和文化环境中，作为一种符号体系加以研究，算法伦理学的研究，不能仅仅局限于机器。在机器和算法流行的年代，更要坚守人的价值，人类的价值评判应当指导机器的价值评判，在人性与机械的效率之间保持平衡。坚持人本主义观点，始终把人文关怀放在首位。

量化用户劳动数据，达到平台与用户收益平衡。“数字劳工”现象是网络平台与用户的权益失衡，平台将用户的个人信息与网络活动生成的数据进行数据化、私有化，并将其出售给广告主；网民在网络上的行为，也通过各种不同的方法，无偿地将他们的“劳动力”奉献给了平台。媒介用户作为内容生产者，实际上处于隐形的被剥削的状态，平台规则不能保障用户的权益。使用用户数据的公开透明度不足，对用户发布内容版权的保障机制有待完善，这就造成了平台与用户的收益不均衡，忽略了人的主体性价值。因此需要打造更好的网络平台生态环境，给用户更多保障，要做到推广算法的透明化设计，让用户能够了解算法的工作原理和决策依据，减少算法歧视和偏见的可能性。建立算法决策的责任追究机制，明确算法决策的责任主体和追责程序，确保算法决策的公正性和合理性。

数据资产是指企业在业务活动中积累或产生的原始数据，以及经过处理、分析和整合后形成的衍生数据，包括用户的购买记录、偏好、历史访问记录等，数据资产的所有权成为备受关注的问题。政府需要采取措施规制数字媒介平台的垄断，平台也要主动承担企业责任，规范地使用用户的“数据资产”，避免造成受众商品的异化。平台需要完善机制，改进利益分配方式，以保证用户和平台在生产、交易、分配等环节达到利益平衡，可以借助区块链技术打破平台版权让渡规则，让用户的劳动时间和劳动量能够被定量计算，从而进行按劳分配，避免“数字劳工”的困境加深。

结语

  面对算法传播引发的媒介伦理困境，我们需要多方共同努力，在全球范围内加强算法伦理和网络公共领域的国际合作和治理，共同应对算法带来的伦理问题和挑战。各国可以在技术、政策等方面进行交流和合作，共同探讨如何更好地保障公民权益、促进算法传播的健康发展。算法传播的伦理问题是一个长期而艰巨的任务，随着技术的不断发展和社会的不断进步，新闻伦理问题会不断涌现。在追求技术进步、算法效率的同时，要注重公平导向的“新闻”，寻找二者之间的平衡点，保持最后的道德底线，实现人与技术的和谐共生。只有这样，我们才能确保技术的进步真正惠及人类社会，实现可持续发展的目标。

文章来源：  《声屏世界》   https://www.zzqklm.com/w/xf/24481.html