摘 要：媒介融合发展到新阶段后，算法广泛应用于内容融合领域。用户的使用特点进一步指导了算法在新闻生产中的应用。本文从算法推荐的现状展开分析，探析算法偏见的来源以及算法的困境与局限。为了更好地将算法应用于新闻生产，需要了解算法的应用方向，进一步提高算法的公开透明度，再认识新闻专业主义和提高用户的媒介素养。

关键词：媒介融合；算法；新闻生产

中图分类号：G210.7 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）05-0063-02

一、媒介融合发展现状

媒介融合在发展过程中形成了两个层面的内涵，从技术形态上而言，关注数字技术和网络技术带来的媒介形态融合，即媒介融合是在数字和网络技术的背景下以信息终端需求为指向，由内容融合、网络融合、终端融合所构成的媒介形态的融合过程。

（一）内容融合发展新高度

内容融合，指分属不同媒介形态的内容生产，依托数字技术形成的跨平台和跨媒体，利用数字化终端，形成多层次、多类型内容的融合产品。

内容融合成为媒体发展的现实需要，中国互联网络信息中心在2017年发布的一篇研究报告中指出，“算法分发”逐渐取代传统的编辑分发，成为现在网络新闻的主流分发模式。[1]例如，今日头条产品设计即通过采集用户海量信息、深度挖掘使用数据和算法分发个性化内容，从而颠覆了对新闻业的认知，开创了一种全新的信息获取模式。

（二）媒介融合下用户的特点

基于互联网数字技术和计算机信息处理技术出现的媒体形态，在新媒体的现实要求下，出现了由受众到用户的转变。在媒介融合背景下讨论用户的新需求，才能更好地指导新闻生产。

1.互动性与及时性。新媒体环境下的传播活动要求传受双方平等，实现传者向受众的单向传播向双向传播转化，使每个人都可以是传播内容的生产者。在互动性的要求下，及时性也成为特点，互联网使媒介的时间障碍不复存在，任何内容都可以得到及时传播。

2.匿名性。除社交媒体外，网络传播一般而言具有匿名性，可以保护受众逃避群体的压力，但也可能造成不负责任的言论和网络暴力。

3.个性化与虚拟群体性。在互联网背景下，分众趋势进一步发展，受众的需求得到最大程度的满足，每个人都可以定制自己的内容。而受众按照需求形成虚拟共同体，不由地域而是根据兴趣组成群体，并且可以进一步展开虚拟交互。

4.人际与大众传播相结合。传播方式中包括人际传播和大众传播，用户的使用习惯包含了从两级传播到多级传播，在社交媒体中也可能出现裂变式传播。多种传播类型与实现方式对新闻生产提出了更高的要求，新闻的生产和传播不仅要求内容为王，也要求渠道制胜。

二、算法应用于新闻生产

互联网时代拥有海量的信息，信息冗余的情况下，人们对于信息获取的要求变高，算法新闻推送在此时应运而生。算法新闻改变了传统的新闻分发模式，开辟了对新闻理解的新路径，同时也受客观条件的制约，带有隐藏和显现的算法偏见和由此带来的困境。

（一）算法推荐的传播现状

1.算法重塑新闻生产。算法给新闻业带来了巨大变革，集中表现在媒体的组织结构流程和生产路径上。机器人写作逐渐被科技型公司和主流新闻媒体采纳，主要代表有今日头条、微博、新华社的“快笔小新”。在实际应用中，算法生产主要集中在数据收集、整理、分析方面，记者主要从事深度调查类更需情感体验的采写工作。另外，科技类公司可利用现有的大数据平台，利用数据的分析、预测能力反馈给新闻媒体关于用户的直观有效信息，促进媒体的新闻报道工作。[2]

2.算法改造新闻分发。新闻分发主要通过算法来实现，影响用户的信息接收使用习惯。根据用户对不同内容的停留时长产生了个性化的推送。通過媒体对用户的阅读习惯进行分析，算法程序会自我学习，进而与用户形成良性互动，使收集的用户数据和用户画像更加立体，帮助新闻媒体建立传者和受众的和谐关系。

3.提高了新闻传播的精准性。算法能够针对具有特定需求、特定特征的特殊受众，提升新闻的精确度和传播的有效性。并且传者可以通过算法所提供的数据和信息，对推送内容的程序进行改进和优化。算法使各门户网站根据用户之前获取的信息，借助人工智能，建立起个人用户模型，进而直接迅速地获得自己想要的信息和需求。

4.形成了新的把关机制。算法在新闻传播中发挥着重要的作用，内容除了被新闻采集和编辑外，需要经过算法推荐的门槛，进而引导新闻传播的转型。传统的新闻价值观被弱化，从业者需要构建新的新闻专业主义；在人人都是自媒体的时代，受众的媒介素养亟待提升。

5.改变了新闻的专业逻辑。业界普遍接受的新闻专业逻辑在于新闻框架，是将事实分析构建成文本的过程。传统媒体对于新闻信息的选择依据是编辑的新闻嗅觉和扎实的业务能力，是新闻专业主义的来源。但算法背后的逻辑强调公众普遍认可的价值，进而转变追问为“人们想要什么”，把关人从专业主义精神至上的媒体从业人员转变为信息技术类人员，新闻专业主义面临新的挑战。

（二）算法偏见的来源

算法中的偏见具有隐蔽性的特征，其价值观和意识形态已经事先被嵌入其中。主要从算法的设计过程和介入新闻生产的主体中体现。

1.算法的设计过程。基础数据和假设是必不可少的构成要素，包含了设计者的价值观和意识形态取向。社会化媒体的搜索引擎设计中的信息过滤和个性化推送环节，内含了设计者的主观认识和偏见，在算法过程中也可以进行调整和修改，其倾向性是隐含不易察觉的，一定程度上会导致信息的娱乐化倾向，不利于硬新闻的传播。

2.介入新闻生产的主体。大部分媒体只集中于内容的生产和输出，互联网公司擅长于技术研究和专业的人才培养。两者采取合作方式进行新闻生产后，媒体的内容输出会受到互联网信息服务类公司的挤压，在专业性、独立性上为服务商做出让步。[3]

（三）算法的困境与局限

算法被引入新闻领域之后，在实际应用中的痛点频发，如人工智能之于新闻生产领域的价值观判断选择、内容质量高低、用户“信息茧房”、侵犯个人隐私等具体问题。

1.无法进行新闻价值观的判断。新闻传播的内容关乎对社会价值观的倡导和践行。绝对不包含任何价值观的内容推送事实上是不可能存在的。声称算法“没有价值观”，实质就是放弃作为把关人的责任，将“三俗”内容推向用户。例如，“微博热搜”在被政府约谈整改后，加入了“新时代”等弘扬主旋律的版块。

2.无法筛选内容质量的高低。算法的人工智能，不具备挖掘深度新闻的思想深度，没有记者的温度和人情味。在新闻生产上无法取代人工的生产。在新闻内容的筛选上，算法人工智能无法根据内容优胜劣汰，最终只会以用户需求至上，会进一步恶化内容生产的环境。

3.受众的“信息茧房”效应。为了赢得关注度，提高注意力经济的效益，算法的使用者会根据用户需求进行推送，不会对内容进行更多质量上的筛选。久而久之会使受众的视野变得单一，被同质化内容所充斥，最终陷入“信息茧房”而不自知。个性化的信息服务下，个体逐渐失去自主判断能力和选择能力，越来越多地被算法和机器控制，受众逐渐放弃了自我的选择权，就像尼尔·波兹曼在《娱乐至死》中所说的，“人们终将被他们所热爱的东西毁掉”。

4.侵犯个人隐私。平台型媒体以及新闻媒体在实际运用算法技术过程中，可能侵犯用户的隐私。当受众使用个性化信息推送服务时，算法的程序也在后台同时记录、储存。算法还可以进一步挖掘和预测受众的使用偏好，做出精准的行为画像。

三、客观认识算法推送

如何辩证地看待算法，是更好地利用算法生产新闻的前提。算法的应用方向明确了使用范畴。新闻从业者需要立足于现阶段的媒介发展，再认识算法参与新闻生产，用户媒解素养的提升会增强新闻的互动性。

（一）算法的应用方向

算法是工具，不应对内容生产有决定权。合理的做法是算法提供关于内容和受众的数据，再由使用者筛选内容，在此基础上决定推送的内容和推送的用户。

要有服务者的定位，算法是为内容生产和传播提供服务，而非主宰内容和传播。算法在获得数据的基础上对内容的接受者以及传播流程进行科学分析，将分析的数据反馈到新闻生产的各个环节和流程中，使内容的选取进一步优化，但不能唯数据论。

内容生产也要从算法中汲取营养，从算法中探索对内容加以改进、提升的方向。算法可以使內容的生产更符合受众的需要，使传播更趋于精准有效。需要内容生产与算法的深度互补。

（二）算法的公开透明

现阶段需要对无处不在的算法权力进行有效规制，而提升算法透明度是第一步。随着传播技术的加速迭代，组织和个人有一定的可能性借助数字技术进行监督。

算法透明在新闻业可对客观性作出全新阐释，能够凸显专业新闻机构在内容生产上的优势和权威性。数据的公开与社交媒体上用户产生的海量评论，使新闻产品的交互性越来越被重视，提升算法透明度实际上鼓励了用户充分参与新闻生产过程。

（三）再认识新闻专业主义

吴飞提出了新闻专业主义2.0的概念，强调其不再是一个行业性的专业精神，而是所有参与新闻传播活动的个体普遍要遵守的交往信条和基本精神。

对于算法应用于新闻生产角度而言，新闻生产者要提升专业水平，增强辨识能力，整合和判断信息碎片，筛选失实内容，运用数据及其辅助手段更好地对事物进行判断与解读。[4]算法在应用时要加强媒体把关，进行信息收集、选择、整理、加工，在传播时坚持新闻业的基本原则，对严肃新闻应当遵守底线。坚持传播伦理，尊重隐私，加强人文关怀，不用照片和吸引流量博取眼球进而带来不良后果。

（四）用户提升媒介素养

用户要提升自己的媒介素养，增强信息辨别能力，并积极维护自己的合法权利。社会公众应更多了解和学习必要的算法常识，既不过于依赖算法，也应清醒认识到算法的负面问题。只有社会公众具有一定的媒介素养，在人人都是自媒体的时代才会通过算法机制更广泛地参与到新闻生产中。

四、结语

媒介融合发展到了新的阶段，内容融合下算法影响了新闻生产的全过程。新闻的分发、传播、把关机制被重塑，改变了新闻业的专业逻辑。算法推送的广泛应用需要受众在内容上有分辨的能力，公众媒介素养的提高倒逼内容生产者进行算法的优化。算法推送的逐步完善使新闻的生产者和接受者有了全新的内容体验。

参考文献：

[1] 朱昊煜.算法新闻的现状与困境分析[J].新闻前哨，2019（2）：58-60.

[2] 章震，周嘉琳.新闻算法研究：议题综述与本土化展望[J].新闻与写作，2017（11）：18-23.

[3] 张淑玲.破解黑箱：智媒时代的算法权力规制与透明实现机制[J].中国出版，2018（7）：49-53.

[4] 彭兰.人人皆媒时代的困境与突围可能[J].新闻与写作，2017（11）：64-68.

作者简介：闫鑫（1997—），女，山西阳泉人，贵州民族大学硕士研究生，研究方向：新闻与传播。