◎翟红蕾

海量数据资源形成的大数据，推动着媒体技术的革新及融合，成为社会信息产业增长的源动力。大数据和算法的横空出世，虽然一度风光无限，但近期却招来抨击不断：其一是“回音壁”现象，不断强化读者固有偏见，造成信息孤岛。其二则是“信息过载”的问题，即算法推荐常常被诟病采用“瀑布流”模式。大数据遭至批评的根源，都与其传播内容密切相关。因此观察和研究大数据背景下的“内容传播”缺陷的理论原因，对于正确认知、使用大数据工具，建立健康有序的内容传播系统，将具有非常重大的意义。

一、“刻板成见”造成内容设置不平衡

“议程设置功能”作为一种理论假说，最早见于美国传播学家M.E.麦库姆斯和D.L.肖于1972年在《舆论季刊》上发表的一篇论文，题目是《大众传媒的议程设置功能》。该理论认为大众传播具有为公众设置 “议事日程”的功能，传媒的新闻报道和信息传达活动赋予各种“议题”不同程度的显著性的方式，影响着人们对周围世界的 “大事”及其重要性判断。[1]美国著名新闻工作者李普曼则认为，在议程设置理论影响下的舆论利用媒介给大众以特定的印象，而这些印象通常通常伴随着对该事物的价值评价和好恶的感情。[2]

在大数据时代，互联网的普及让议程设置理论也不断更新发展。传播者越来越多的在海量网络信息中选择感兴趣的话题自行设置自己喜欢的“议题”。在网络议程设置理论下，内容类型被传播者作为“议题”而进行了设定。……