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社交分发与算法分发融合:信息传播新规则及其价值挑战
2019年11月26日 10:34 来源:《当代传播》2018年第6期 作者:师文 陈昌凤 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

  内容提要:

  算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式打通了社交分发和算法分发的壁垒,继颠覆传统的大众传播模式之后,正逐渐改写人际传播和群体传播的规则。本文基于对智能化社交信息流算法原理的剖析,分析兴趣加权、关系加权、互动加权及混合加权算法的隐含逻辑及价值风险。研究发现,对兴趣的加权容易加剧用户信息环境与客观现实的错位,对关系的加权需要妥善平衡“强连接”和“弱连接”在群体传播中的角色,对互动指标加权可以促进公共讨论,但有诱发黄色新闻潮的风险,而混合型算法则最含透明性隐忧,或许会导致技术权力对社交平台公共领域的“再封建化”。

  关键词:

  人工智能/算法推荐/算法伦理/信息价值观

  作者简介:

  师文,清华大学地球系统科学系博士生。 陈昌凤,清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师。

  基金项目:

  本文系清华大学自主科研项目“智能时代的媒介价值观引领研究”阶段性成果,编号:2017W01881001。

 

  传统上依赖专业媒体组织进行分发的信息传播模式,近年来频受挑战。一方面,随着网络技术的发展,以微信朋友圈为典型代表的社交平台聚集大量用户并将其转化为传播路径上的节点,社交关系链上每一个用户都成为热点内容的制造者和传播者,客观上起到对信息进行筛选过滤的“把关人”角色;另一方面,人工智能技术异军突起,以“今日头条”为代表的聚合类资讯平台采用个性化的新闻推荐系统,根据个人特征、环境特征等因素,为用户推送定制化内容。传统上将社交分发与算法分发孤立起来考察分发变革的方式,有明显的缺陷。本文将探讨算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式对信息传播的影响。

  一、智能化社交分发模式:算法与社交相结合

  社交分发和算法分发驱动了新的内容分发革命。面对这两大新兴的信息分发逻辑,新闻学界或对其中某一种进行单独考察,[1][2]或从比较的视野出发,从原理、流程、权力主体的角度分析二者的差异。[3][4]这在一定程度上反映出当前学界普遍认为社交分发、算法分发是依次出现的两类截然不同的分发方式,这种思考方式固然有助于理解部分典型产品的运作机理,但是将二者分离甚至对立起来的做法实际上落后于人工智能技术在媒体行业的前沿应用,也缺乏对未来新闻分发方式的前瞻性理解。

  事实上,算法分发与社交分发之间的深度融合已在业界露出端倪,算法对社交信息的干预将再次改写内容传播的模式。在社交平台上,用户往往通过社交信息流追踪社交网络中的新动态,社交平台纷纷将“社交信息流”界面作为重要的用户流量和广告营收入口。然而随着用户规模扩大,用户生产的内容出现过载,传统的按发布时间反向顺序呈现信息流的模式,已经不能高效地为用户提供优质内容,也不利于平台的商业化运营,因此在“社交信息流”的呈现逻辑上,越来越多的社交平台摒弃传统的时间线主导模式,主动介入到信息流的筛选排序环节,通过人工智能算法为用户过滤形成定制化的信息流,以期促进用户信息消费和再生产,进而增加用户黏性和广告收入。

  智能化社交信息流已经被业界广泛采用,Facebook于2009年启用NewsFeed,并披露其信息流算法模型EdgeRank,Pinterest于2011年采用SmartFeed为用户定制信息,Twitter和Tumblr均于2015年采用“while-you-were-away”的系统为用户筛选呈现其离线期间的信息。随后,知乎、Instagram等社交平台也引入智能化的社交流设计改变用户社交信息的流向规则。

  算法与社交相结合形成的智能化社交分发模式打通了社交分发和算法分发的壁垒,继颠覆传统的大众传播模式之后,正逐渐改写人际传播和群体传播的规则。然而由于技术的藩篱,新闻学界的研究者尚未关注到算法对于社交信息的介入,也未曾深入探析社交信息流算法的内在逻辑及其对用户信息环境的影响。本文将基于对算法的剖析,聚焦社交分发与算法分发融合产生的新型分发机制,分类探讨不同的社交信息流算法对社交网络上信息流动规则带来的冲击和价值风险。

作者简介

姓名:师文 陈昌凤 工作单位:

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