蔡之国，刘葛一

（扬州大学 新闻与传媒学院，江苏 扬州 225009）

媒介发展史一再证明，媒介技术的变革是媒介样态、信息结构和传播方式更迭的重要推动力量。计算机技术、网络技术、通信技术、移动互联技术等媒介技术的发展，推动了社交媒体、网络资讯聚合平台等的繁盛，并使之成为人们获取信息的主要通道。不仅如此，今日头条、百度等诸多网络媒体平台还凭借基于用户行为大数据而运算、推送的算法推荐技术而成长为更具竞争力和影响力的媒体类型。英国媒体文化学者约翰·B·汤普森认为：“现代社会中的意识形态分析，必须把大众传播的性质与影响放在核心位置，虽然大众传播不是意识形态运作的惟一场所。”[1]286作为智能技术的算法推荐，不但促进了应用该技术的媒体平台的发展，而且还凭借强大的信息分发能力而成为新型的动态媒体类型，并依凭其承载的感性意识形态而对受众认知和社会意识形态建构产生复杂的价值影响。正如法兰克福学派的马尔库塞所认为的，“现行的社会控制形式在新的意义上是技术的形式”[2]9，也如哈贝马斯在其技术意识形态理论中所阐释的：技术控制的隐性意识形态统治着社会的发展，并且渗透进公众的意识当中，这种对于科技进步逻辑的依赖成为政治统治和社会控制的重要方式[3]63。应该说，算法推荐的中国实践已经引发了传播方式和社会信息结构的变化，改变了原先传统的信息传播生态，较大规模地重塑着现有信息传播的发展格局，并以其技术的统治力量而深刻影响着我国当下社会主义意识形态的价值认同。

一、理解“算法推荐”：基于技术意识形态的思考

网络社会海量、芜杂的信息制约着人们搜寻有效信息的效率，这必然促使人们探寻更为准确获取信息的方法。于是，算法推荐凭借其高效匹配的特质成为信息传播领域发展的必然。不过，从技术意识形态角度对其进行观照，算法推荐的新型动态媒体特征展露无遗。

（一）用户偏好：算法推荐的技术逻辑

按照计算机学科的解释，算法是对特定问题求解方法（步骤）的描述，通俗地说，算法是通过一定规范的输入和有限时间内所要求获得的输出，进而能够控制或解决所要求问题的一系列步骤，具有控制与逻辑结合的特征。算法推荐则主要是基于用户的行为数据、社交关系数据、个人属性数据等形成的用户大数据以及在平台获取的信息内容大数据而进行数据收集、深度运算分析，形成用户“画像”和信息标签，然后运用算法形成用户与信息的自动化匹配关联，并向其推荐满足其“需要”的针对性、个性化信息的一项人工智能技术。

作为新型人工智能技术的算法推荐，通过用户“画像”和信息内容标签的匹配，能让用户受众快速有效地获得可能“需要”的信息。从大众媒体的信息分发历程看，媒介技术变革使媒体的信息分发机制大致经历了编辑分发模式、社交分发模式以及当下如火如荼运用的算法分发模式。随着算法推荐技术的普遍运用，算法推荐也具有了个性化推送类、应用生成合成类、检索过滤类、排序精选类、调度决策类等多种运用形态类型，而普通用户最为常见的形态主要有基于用户个性化的算法推荐、协同过滤的算法推荐以及基于内容热度的算法推荐等类型。基于用户个性化的算法推荐则是根据用户的网络行为与社交关系等个人“画像”而进行的相关信息的推荐，具有个性化、精准性等特征；协同过滤的算法推荐主要是采用 “跟你相似的人往往具有相似的信息喜好”的假设方法而通过市场细分的类型群体进行类似信息的推荐，表现出假设性、群体化等特征；基于内容热度的算法推荐则是根据信息内容传播的“热搜”度而进行以“流行度”为量化指标的普遍性信息推荐，具有时事性、普遍关注性等特征。

虽然算法推荐具有不同的分发模式，但究其运行技术，主要有三大系统构成：数据收集系统、数据分析系统和数据推荐系统。数据收集系统主要涉及用户信息收集和平台信息数据收集，前者主要是对用户的搜索、阅读、评论、转发、屏蔽等网络行为、社交数据、个人属性等的数据收集，后者则是对网络平台信息甚或互联网数据信息的收集，这些数据收集为算法推荐奠定了数据运用基础。数据分析系统则是通过用户数据分析判断用户的阅读兴趣和浏览偏好以形成个人“画像”，通过平台信息或互联网信息的搜索、分析判断以形成信息标签，从而为用户和平台信息的匹配提供依据。数据推荐系统则是基于用户的个人“画像”而选择与之匹配的信息进行分发推送，以满足用户的“需要”。算法推荐各系统的运行使算法推荐表现出如下特征：一是算法推荐是基于用户“画像”而进行的精准性、个性化信息推送；二是算法推荐信息的“把关人”并非传统媒体的专业“把关人”，而是用户和算法，前者对信息的偏好决定了算法推荐的信息，而后者则通过程序或代码设计决定信息的推荐与否，这样，算法推荐的“把关人”表现出复杂互动的技术操控；三是算法推荐的内容会随用户“画像”的变化而做出动态的调整。应该说，算法推荐实现了从以往“人找信息”到智媒时代“信息找人”的转向，非常智能化地将人与信息有效匹配，仿佛既快又准地满足了用户对信息的“需要”，改变了互联网时代信息海量芜杂以至于难以找寻的现实困境。

（二）算法推荐：作为科学技术的意识形态

算法推荐作为信息分发的技术方法，承担了媒体信息传播的基本功能。不过，不同的受众用户因个人“画像”的差异而接收到不同的信息形态，这使得算法推荐具有动态传播性，由此，算法推荐也可以看作是一种新型的动态传播媒体。马尔库塞认为，媒介即意识形态，在此，我们不妨借用马尔库塞的这一论断：算法推荐即意识形态。这可以从以下几个方面来理解。首先，算法推荐的信息本身就承载着社会意识形态。信息的 “每一种话语都熟悉并代表一系列具体的利益”[4]40，无论是本文的信息叙述还是“我言故我在”的网络围观言说，其话语背后都表现出强烈的意识形态属性，影响着人们的思维、认知及行为。其次，算法推荐的技术程式是计算程序设计者及其所属公司的意识形态的显性表达。算法作为一种权力，其代码和程序的信息选择、屏蔽或忽略是算法设计者价值认知的载体，具有强烈的意识形态性。比如莱斯特就认为代码即法律，算法规制了网络的运行规则；Beer认为媒体权力通过算法进行渗透，排序着人们的日常生活；Bucher认为算法正是借助实施“隐形的威胁”获得了权力……西方学者从不同的角度阐释了算法并非是非价值的，而是通过人为系统设置实现着“媒介的权力”。最后，算法推荐的信息是政治、文化、资本以及受众等复杂权力关系裹挟的结果。任何话语都是权力背后操控的结果，而作为技术的算法推荐更容易被背后的权力所操控，成为意识形态控制的工具。其中，资本、政治权力是最为常见的算法推荐话语背后的权力，它们或从市场或从政治等目的出发去驱使权力宰制算法，或者说，算法推荐信息的背后是权力宰制的结果，而推送信息承载着的意识形态则是权力规制的直观呈现，它对受众产生或大或小的间接影响力或操控力。

应该说，作为信息处理技术的算法推荐，并非是简单的计算代码与程序，而是包括内容特征、用户特征、计算程序、价值观念等诸多方面在内的系统性建构。正如有学者所认为的：算法推荐“不仅仅包括算法本身，还包括使之运转起来的一整套规则制度，而这些规则制度由于人工的参与，使得算法机制呈现出一种技术与人工的‘混合逻辑’”[5]103。算法推荐，从人工智能技术角度看，技术本身就是社会控制的工具；从新型动态媒体角度看，其意识形态属性必然对社会意识形态产生影响。因此，算法推荐超出了技术的范畴，表现出技术意识形态的作用，在一定程度上决定信息流向的同时，也对用户的意识形态认知和社会意识形态的塑造产生极大的影响，甚或成为意识形态建构和传播的重要力量，并对社会主义意识形态认同建构产生挑战。

二、算法推荐对社会主义意识形态认同建构的可能性挑战

传播学者哈罗德·英尼斯曾说：“一种媒介不是某一种文化借以发挥作用的中立机构，由于其特殊方式，它是价值的塑造者，是感官的按摩师，是意识形态的倡导者，是社会格局的严格组织者。”[6]12从技术意识形态角度看，算法推荐具有利用技术控制社会意识形态的作用，并因背后不同权力的规制而使其中国实践表现出复杂性和延展性，并在为社会主义意识形态传播提供通道和方法的同时，也因多元意识形态传播而对社会主义意识形态认同建构带来较大的冲击与挑战。

（一）以用户偏好为导向的算法推荐隐性影响社会主义意识形态认同

按照美国社会学家库尔特·卢因对 “把关人”的解释，“把关人”决定着信息的价值规范和传播走向。与传统媒体时代我国信息传播的专业“把关人”坚持党性和正确的价值导向不同，算法推荐是以用户偏好为主要导向的，“用户”似乎成为信息的主要“把关人”，并决定着信息的价值倾向。基于用户偏好为主要导向的算法推荐在以下几个方面可能隐性影响社会主义意识形态认同建构。首先，以用户偏好为导向的算法推荐往往表现出对用户感兴趣信息的迎合，而用户在消费信息时往往表现出对消费主义文化的热衷，而这也是罗兰·巴特“文本的欢悦”、巴赫金狂欢诗学以及“滑稽模仿”“梅尼普讽刺”“戏仿”等理论实践在媒介信息传播中大行其道的原因，这在某种程度上削减了社会主义意识形态认同的渗透力。其次，基于用户的搜索、点击、屏蔽、转发、评论以及填写问卷等个体网络行为和社交行为而进行的算法推荐，并非是个人“画像”或者标签的全面准确把握，甚或存在现实生活的形象与虚拟空间的“画像”具有较大差异的状况，如此一来，算法推荐的信息会表现出虚假性和失控性，从而产生意识形态导向方面的错误，容易引发网络场域的多元意识形态杂陈。最后，基于信息传播热度而进行的“流行度”为量化指标的群体性信息推荐，或因个体认知的差异而呈现出主流意识形态、消费主义意识形态、精英主义意识形态、民间意识形态甚或历史虚无主义、反马克思主义等多元意识形态图式，这些意识形态与社会主义意识形态之间的赞同、协商、对抗等对话行为，在某种程度上会弱化甚或消解社会主义意识形态的认同与传播。需要指出的是，很多具有“热度”的算法推荐信息，往往是社会突发性公共事件，很容易引发人们对社会问题的热议甚或舆论效应，甚至直指政府现代化管理存在的问题，进而对社会主义意识形态认同建构产生怀疑甚或质疑。事实上，我国基于用户偏好为主要导向的算法推荐，往往表现出商业资本权力对经济利益最大化的追逐，而消费主义文化的繁盛必然会影响社会主义意识形态认同建构的传播力和渗透力。

（二）“过滤气泡”式的算法推荐可能“区隔”社会主义意识形态传播

在《过滤气泡》一书中，作者伊莱·帕里泽认为算法推荐会使用户获取的信息表现出日渐个人化的趋向，不仅如此，基于个性化的算法推荐也会使唯有用户偏爱的信息才有可能被呈现，这会导致用户接触多元化信息的机会大大减少，用户接触的信息呈现出类型化特征，其视野将越来越窄。比尔·盖茨在接受采访时也曾说：“不管人们在观看自己喜欢的电视频道、新闻网站和脸书，都很容易陷入媒体所带来的‘过滤气泡’中，从而强化原先的观点并排除其他的看法……诸如社交媒体这样的科技使你和观点相似的人聚在一起，进而不能共享和理解不一样的观点，这个问题要比我们想象得更为严重。”[7]应该说，基于用户“偏好”的算法推荐日益表现出“过滤气泡”“信息茧房”的功能，不仅其传播的信息越来越表现出如桑斯坦在其著作 《网络共和国》中所称的“个人化日报”现象，而且这些信息承载的意义也愈发表现出与用户相似或一致的意识形态，长此以往，“信息茧房”会加速用户与社会及相关意识形态的“区隔”，个人之见愈发根深蒂固，使“自我确证偏好”心理得以强化，并在网络留言的“群际传播”中可能进一步强化自身的价值观念，如此一来，用户极易形成“文化的偏向”或“群体极化”现象，社会黏性也极易丧失。事实上，随着娱乐主义、消费主义等意识形态在个人信息接受领域的大行其道，“过滤气泡”式的算法推荐不仅将用户离散为单个的人，还因其意识形态与社会主义意识形态差距较大，很容易与社会主义意识形态产生 “区隔”甚或认同“脱嵌”的现象。

（三）媒体泛化下的算法推荐“折扣”党媒的社会主义意识形态传播效力

媒体泛化是指复杂巨化系统推进了物理世界和信息世界的交互与融合，而链接规则和开放逻辑，则重组了人、机、物与环境的关系并使之具有媒体化的趋势，从而产生万物皆媒的系统化变革[8]114。媒介技术的变革，使媒体及信息生产日渐“泛化”。用户生产内容（UGC）、职业生产内容（OGC）、专业生产内容(PGC)、专业用户生产内容（PUGC）、专家生产内容（EGC）等信息生产主体的泛化，以及诸多平台从商业利益出发推出的平台优先的“内容扶持计划”等，会在使用户获得多信源的同时，也让承担社会主义意识形态宣传重任的党媒的生存空间受到挤压，甚或让党媒价值引领的传播效力大大降低。事实上，随着社交媒体成为人们获取信息的主渠道，随着各平台日渐运用算法推荐进行信息的分发，网络用户可能会与党媒的社会主义意识形态宣传信息越来越疏远，如此一来，社会主义意识形态的传播力和价值引领力也大打折扣。实际上，我国党媒自产生以来就承担着双重任务——一方面以受众为核心以巩固其存在价值，另一方面以社会主义意识形态为内核以强化其宣传职责，虽然这双重任务并不冲突，但当下我国不少党媒的传播实践却未将两者统一起来，党媒离受众似乎渐行渐远，尽管当下各级党委和政府强化了对党媒的资助和支持，尽管党媒在信息建构方面做出诸多调适甚或变革，尽管国家对算法推荐出台了相关规定……但在媒体泛化、用户需求信息多样化的当下，商业化运营为主导的算法推荐仍然可能会减少党媒的推荐力度，使其社会主义意识形态宣传效能被降低，从而影响着社会主义意识形态的认同建构及价值引领。

三、算法推荐之于社会主义意识形态认同建构的应对策略

习近平总书记指出：“我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力。”[9]10基于技术意识形态的算法推荐虽然给社会主义意识形态认同建构带来挑战，但作为人为规则和技术形式的算法推荐，同样能为社会主义意识形态的建设和传播提供高效的服务。为此，有必要从社会主义意识形态建设和传播的高度应对算法推荐可能带来的意识形态挑战。

（一）在法治国家视域下加强算法推荐的法治管理格局

以法为行为之规，以法为治理之本。法治是对人类复杂群体的治理方法，是国家治理体系和治理能力走向现代化的标志。作为虚拟社会空间的网络，并非法外之地，应在保证国家意识形态安全的前提下用好算法推荐，准确快捷地为网络用户提供具有“中国价值”的信息。近年来，虽然我国出台了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《互联网新闻信息服务单位内容管理从业人员管理办法》《互联网新闻信息服务新技术新应用安全评估管理规定》等，但对算法推荐技术的行为规范、价值边界等尚无明确规定。2021年8月，国家互联网信息办公室起草《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》，着手对算法推荐进行法律规制；9月，国家互联网信息办公室等九部委印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，提出用三年时间逐步建立起治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法推荐综合治理格局。应该说，《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》对算法推荐可能出现的影响社会主义意识形态建设和价值引领的现有问题进行了法律制度的思考，较为合理地构建起算法推荐的管理条例和惩治细则，特别提出算法推荐应当积极呈现符合主流价值导向的信息内容等，明确了算法推荐承担社会主义意识形态宣传责任。不过，该规定对价值引领的算法推荐的市场准入机制、规范机制、惩治机制、检举机制以及社会化评议机制规定尚不够明确，也缺乏细致的行为规范和使用边界，缺少检举平台算法推荐的电话及网络平台，这些不足还有待在征求意见中进一步完善。但不管怎样，国家已经从国家意识形态安全及文化软实力的高度建立起规制算法推荐的法律条例，为算法推荐的价值引领和现代化治理提供了法律依据，我们有理由相信，算法推荐管理规定的制定及实施，将进一步提高社会主义意识形态的传播力，也有助于实现社会主义意识形态认同的构建。

（二）在权力规制视域下协同管控算法推荐的权力主体

算法推荐的权力主体表面看是算法推荐平台，但对其进行系统性考察，就会发现还涉及用户及信息生产主体等。为此，有必要针对算法推荐的权力主体构建起“自管”与“他管”结合的多维立体的协同规制体系。首先，我国各级网信部门既要利用现有法律也要利用大数据、智能化等技术来履行监管执法职责，督促算法推荐平台和信息生产主体强化社会责任意识，科学、规范裁决算法推荐平台和信息生产主体的违法行为。其次，算法推荐平台要强化“算法推荐即意识形态”的认知，树立公共媒体意识，在遵守算法推荐管理规定及社会文化传统的同时，要将价值理性与技术理性结合起来，优化算法推荐，坚守主流意识形态的价值导向，强化信息内容算法推荐管理，建立不良信息特征库，简化举报技术，促进算法推荐应用向上、向善、向美。不仅如此，算法推荐平台还要利用大数据和智能化技术加强对信息生产主体的信息监督和惩治，坚决构建起挑战社会主义意识形态认同的算法推荐“防火墙”。再次，媒体泛化下的传播主体也要从社会责任和意识形态安全意识的高度，强化社会主义意识形态价值引领信息的生产和传播。最后，各用户也要在社会主义意识形态的价值引领下不断提高自身的媒介素养、道德观念、审美水平，增强对算法推荐这一新技术的理解，多接触承载社会主义意识形态的信息类型。不仅如此，用户还要增强监视、检举与社会主义意识形态价值引领相悖的算法推荐信息的动力。唯有各方协同管控，才能建构起社会主义意识形态价值引领下的监管体系、国家评价系统及检举平台等多元管控评议体系，规避算法推荐出现的多元意识形态传播乱象，促进社会主义意识形态价值认同的构建。

（三）在价值认同视域下汇聚社会主义意识形态的传播力量

习近平总书记指出：“建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态，是全党特别是宣传思想战线必须担负起的一个战略任务。”[10]算法推荐并不生产信息，只是平台信息的“搬运工”。因此，还有必要从算法推荐的信息源头上规范有悖社会主义意识形态认同的信息生产。我们知道，社会主义意识形态认同构建并非强制实现的，它需要依靠社会主义意识形态本身具有的认同力量以及其传播到达的主导性覆盖面来实现，为此，有必要从以下两个方面努力，不断汇聚社会主义意识形态的传播力量。

一方面，要强化社会主义意识形态的认同，并用它形塑和涵育各种社会价值观。从价值认同的角度看，主流意识形态的领导权离不开社会绝大多数人群价值“最大公约数”的整合性认同建构，而这主要借助意识形态的“收编”与“接合”来实现。我国社会主义意识形态是以马克思主义的强大指导力为思想根基、以中国共产党的强大领导力为政治根基、以人民为中心的强大感召力为群众根基、以社会主义核心价值观的强大吸引力为价值根基、以中华优秀传统文化的强大影响力为文化根基、以中国特色社会主义的强大生命力为实践根基等建构起来的，体现着党、国家和人民的共同利益诉求，是对我国社会各个阶层的意识形态要素甚或国外优秀文化的包容性整合，体现着绝大多数人意识形态的“最大公约数”。因此，社会主义意识形态本身具有认同的基础和力量，并可以用它去形塑和涵育其他社会意识形态，实现价值引领。事实上，在我国社会发展过程中，社会主义意识形态已然成为国人的新文化基因，影响着每个人的认知、接受和行为，而这也是人民日报社、新华社、中央电视台等国家主流媒体生产的一些具有社会主义意识形态话语的信息被广泛转发和获得好评的原因，并且从另一角度说明社会主义意识形态具有强大的认同力和引领力。

另一方面，各传播主体要向用户传播社会主义意识形态话语，努力实现社会主义意识形态的到达率与覆盖面。话语是意识形态的表征，也是意识形态的社会实践，而社会主义意识形态领导力量的实现必须在传播空间实现主导性覆盖，这需要各传播主体协同努力并借助算法推荐的强力效应才能实现。算法推荐时代的信息生产主体主要由党媒、商业平台以及数量众多的用户等构成，他们因信息生产、传播目的、文化经验等的差异而表现出不同的意识形态选择，这需要引导各力量主体认同社会主义意识形态的价值引领，并主动运用社会主义意识形态话语进行信息编码，从而使原本在现实社会中分化的价值观念能在网络空间获得协调并达成共识，尽可能规避“过滤气泡”产生的“信息茧房”和群体极化现象。为此，党媒也要拥抱算法推荐这一新技术，通过自主传播或与各平台合作等方式，不断提升社会主义意识形态价值引领的传播能力；各平台主体和用户要在社会主义意识形态价值引领下进行信息生产，并用算法推荐或人工转发等方式实现社会主义意识形态的传播或者价值引领。唯有在价值认同框架下不断汇聚社会主义意识形态认同的主导力量，才能让社会主义意识形态成为主流意识形态，并为国家发展提供精神动力和文化滋养。

四、结语

习近平总书记在党的十九大报告中指出：“意识形态决定文化前进方向和发展道路。必须推进马克思主义中国化时代化大众化，建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态，使全体人民在理想信念、价值理念、道德观念上紧紧团结在一起。”从技术意识形态理论出发，技术成为社会统治的工具，而算法推荐的“每一种技术架构、每一行代码、每一个界面，都代表着选择，都意味着判断，都承载着价值”[11]。因此，在算法推荐技术表现出强大的传播力量的时候，国家宣传部门要高度重视算法推荐这一技术变革，要调动社会各方来健全算法推荐的安全治理机制，并努力将当下意识形态争夺“最大变量”之一的算法推荐与社会主义意识形态认同构建结合起来，在优化算法推荐并实现其健康发展的同时，将其发展为社会主义意识形态宣传事业的“最大增量”，实现算法推荐不仅“管得好”而且还“用得好”，从而为中华民族伟大复兴中国梦的实现提供技术意识形态的支持。