大数据算法背景下的新媒体传播研究

 // 大数据背景下，算法推荐让信息传播和个体阅读更加智能化，实现了“人找信息”到“信息找人”的演变。但技术的滥用引发出大数据杀熟、算法歧视、内容同质化和人造热搜等问题，严重影响着互联网环境和信息安全，甚至造成严重的经济损失和社会负面影响，给网络管理和新闻传播带来了严峻挑战。大数据算法在传播领域的应用1.大数据算法的理念大数据算法是指以数据信息为基础，由计算机软件设定程序来模拟人的思维方式，从而实现设定的功能，并能根据信息源变化情况完成不特定的指令。随着人工智能的应用，大数据算法已经广泛应用于信息传播和网络购物领域，尤其在短视频平台、商业App和资讯类App中，大数据算法根据用户的检索历史、阅读偏好及综合行为分析，实现了精准的信息分析和推送，将新闻聚合分发的范围缩小到个体用户，同时也会根据群体的检索情况形成热点，引导更多受众关注到某一个关键词或新闻信息。2.大数据算法“猜你喜欢”的机理从技术类型看，国内互联网环境中针对内容推荐常用的算法体系，主要包括检索算法体系、过滤算法体系和热度算法体系，基于不同的数据分析方向，适用于不同类型的用户和软件平台。在新闻传播领域，算法基本上是根据用户对内容的检索或关联性测评，来推算出个体用户在新闻阅读方面的特性，通俗来讲便是“猜你喜欢”，具体的机理主要为以下三个方面。一是信息系统对用户的操作、检索历史进行分析，发现用户阅读偏好，将公共信息以用户偏好进行排序并在主页推荐；二是信息系统利用算法规则，对比不同用户的阅读兴趣，当发现不同用户存在类似的检索习惯和阅读偏好时，会将其合并归类，并在一定时间内互相推荐彼此阅读的新闻内容；三是信息系统对全网信息进行统计，根据点击量、阅读时长、点赞量和转发量等数据的对比，将热度明显较高的信息进行广泛推送，形成热点新闻或热搜信息。3.大数据算法的未来应用当前，各类新闻应用对大数据算法的应用，主要集中在数据搜集和数据推送，核心的新闻内容依然需要新闻采编人员或自媒体人进行创作，而算法推荐的过程也并不是完全依靠软硬件。具体来说，大数据算法系统并不仅仅是后台计算机程序和硬件设施那么简单，而是将算法逻辑、团队人员、价值观理解和人工纠错等融于一体，最终形成一套服务架构，是集合了技术、人才、内容和监督等全方位要素的智能服务团队，同时仍然需要一定程度的人工干预。当前，算法推荐还难以承担起独立的新闻创作，只能对信息进行聚合发布，即便在人工的参与下，人工智能系统利用算法逻辑也很难创作出符合正常人类逻辑的优秀新闻作品。但在未来，智能化设备和大数据分析软件的进一步优化，将会进一步解放新闻采编人员在一般性新闻方面的工作，通过运用智能算法对信息进行更加精细的整合，“创作”出符合传播要求的新闻作品。新闻采编人员则作为“把关人”做好内容审核和逻辑评估，对智能算法生产的作品进行监督和纠错，来维护新闻的客观真实性和受众权益。大数据算法对新闻传播的影响2021 年12 月31 日，工业和信息化部等四部门联合印发了《互联网信息服务算法推荐管理规定》，对大数据算法的合理应用提出了要求，标志着算法产业开启强监管模式。在社会各界共同努力下，算法应用终将回归技术向善、服务大众的初心。自2009年“大数据”这一词汇成为年度热词以来，大数据算法在公共领域和商业领域的应用不断延伸，在提高网民线上体验感的同时，也为网民带来了干扰。1.技术加成提供优质数据服务大数据算法通过了解用户习惯和需求，为用户进行精准画像，提供更丰富的信息服务，对阅读习惯比较固定的用户来说，节约了大量检索信息的时间和精力。以“今日头条”为例，作为“算法+新闻”的典型代表，软件首先向用户推送被广泛关注的重要新闻，包括国内外时政新闻、突发事件等；其次，向用户推送曾多次检索过的信息，借助关键词来“猜你喜欢”，用户可以从推送内容中挑选个人所需；最后，个体用户还可以根据个人需求定制新闻服务，通过设定感兴趣的内容或领域，获得个性化的信息推送服务。在技术加成下，大数据算法解决了互联网海量信息传播的盲目性，最大程度上降低检索信息的难度，提高了网络活动中获取信息的便捷性。2.大数据算法形成“信息茧房”“信息茧房”是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。新闻传播领域的“信息茧房”，一般是指人们更加愿意阅读自己感兴趣的内容，是一种主动的阅读习惯，将自己的视野局限于特定的狭小领域。在大数据算法的影响下，用户在互联网信息传播中不用过度寻找感兴趣的信息，算法系统经过运算会完成用户画像，并根据画像情况为用户推送“喜欢”的信息。自此之后，被画像锁定的信息种类会被频繁推送，而其他内容则慢慢销声匿迹。这种从主动转变为被动的“信息茧房”，更容易让用户沉迷其中，能够看到哪些新闻并不再由用户决定，而是算法系统说了算。长期接收同质化的新闻信息，用户个人诉求虽然得到了满足，却弱化了对全社会信息传播的关注，媒体机构的议程设置、信息传播中的公共议题，以及网络环境中的舆论监督等都脱离了既有轨道，无法对部分用户产生影响。3.大数据算法容易操控网络舆论当前的网络新闻传播平台，从本质上来看分为两大类，即官方媒体平台和商业媒体平台。在信息传播过程中，由商业机构作为运营主体的商业媒体平台，容易因自身利益做出一些有违新闻传播原则的行为。在大数据算法领域，个别商业媒体平台为了经济利益对“热搜”明码标价，以关键词、热搜等方式误导网络受众，形成虚假的网络传播特征。此外，一些商业媒体传播平台和社交媒体平台，在幕后资本的影响下，大数据算法也会产生明显的倾向性，部分重要信息会被刻意隐藏，而另外一些信息则容易被过度渲染，达到操控网络舆论的目的，严重影响网络传播秩序。之所以出现此类问题，也与新闻“把关人”对大数据算法的影响力不足有关。媒体平台以算法取代个人检索和人工分析，虽然方便了海量信息的处理，但网络信息传播的惯性和数据的可操作性，都为新闻把关带来了隐患。新闻传播领域算法风险的应对策略1.避免孤立地运用技术，应融入人文理念新媒体环境下，大数据算法的应用已经无处不在，如何做到用主流价值导向驾驭算法，是技术人员和运营管理人员需要重点研究的内容。首先，要认识到算法技术的“中性”属性。技术本身是没有价值导向的，但在应用过程中不断加入人为影响和数据，技术无法分辨信息的好与坏，这种技术本身的逻辑和思维缺陷容易被别有用心的人利用。算法对新闻传播和舆论环境带来的冲击，需要依靠人文理念融入算法逻辑和内容筛选，在运营框架中实现算法推荐与主流价值观的平衡。在此基础上，算法推荐模式能够更好地实现技术与传播的融合，形成以主流价值观为核心，以内容聚合、精准推送和商业推广为主要内容的新媒体生态环境，确保网络传播秩序可控、可持续。2.借助大数据升级新闻创作当前的新闻传播已经实现了全媒体，并且以线上渠道为主。大数据算法对新闻传播是一柄“双刃剑”，在防范算法推荐陷阱的同时，更要擅于利用大数据技术，做好新媒体时代的内容创作。具体来说，新闻采编人员要利用大数据技术洞悉社会热点和未来发展趋势，结合官方媒体和社交媒体讨论的话题，做好选题策划和议程设置，有针对性地向受众提供优质的新闻内容及传播观点。此外，在具体创作过程中，新闻采编人员要从庞大的数据库中搜寻有价值的信息，提高不同领域新闻创作的专业水平。3.健全大数据法规，做好算法监管在诸多影视作品中，人工智能技术的滥用被夸大为“机器人”征服人类。而实际上，以大数据算法为代表的信息技术已经开始反噬网络活动，在多种因素影响下，对人们的网络活动带来困扰。面对算法带来的信息传播问题和数据推荐逻辑，需要从技术底层逻辑和人为管理方面做好合规管理，健全大数据算法的监管机制，消除大数据算法对新闻传播带来的隐患。政府主管部门要做好互联网企业及新闻传播机构的引导，健全法规建设和监督机制，对算法推荐的内容进行筛查管理，在内容质量、风格品味及真伪等方面加以严格约束。此外，根据技术的发展情况，还要对恶意软件、违法违规的技术运用进行严厉打击，健全追责机制，避免恶意行为和软件系统影响新闻传播的客观性。结语新媒体技术实现了新闻传播形式和渠道的多样化，以传统的报纸、广电新闻为基础，发展出了微博、微信公众号、门户网站、新闻客户端，以及多样化的自媒体平台，图文新闻也延伸到了短视频、VR等领域。新媒体传播应该如何适应“算法”技术的应用，是当前行业监督、信息传播和平台建设需要关注的重要问题。来源：《网络安全和信息化》杂志作者：临沂日报报业集团  孙爱娜（本文不涉密） 原文始发于微信公众号（网络安全和信息化）：大数据算法背景下的新媒体传播研究