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摘要：新媒体时代，以今日头条为代表的算法推荐类APP开辟了一条新的运营和盈利模式。算法推荐注重技术导向，其对信息的精准个性化推送在一定程度上革新了信息传播路径和方式，但也在一定程度上冲击了原本稳定的传媒环境，甚至引发传统媒体的集体危机。机遇与挑战并存，算法推荐自身弊端的暴露严重影响了媒体环境和社会稳定，今后的发展方向成为难题。在此情况下，本文通过对今日头条的长期分析，深度剖析算法推荐的弊端及产生原因和影响，以期提出切实可行的发展策略，把握好算法推荐的“度”，促使传媒技术回归到助力发展、服务社会的正轨上来。
关键词：算法推荐 信息传播 弊端 策略
算法推荐又称为“算法分发”“精准推送”，具体指通过技术手段分析获取用户的使用习惯和兴趣内容，以此确定用户需求并通过系统数据库匹配新闻信息，对准不同用户进行个性化的精准推荐。
算法推荐在国内受到业界和学界的注意主要起因于今日头条APP的迅速发展壮大，这款应用由北京字节跳动（ByteDance）开发，2012年8月1日上线，侧重于数据挖掘和内容分发，通过对用户关注内容和阅读习惯的分析来精准推送抓取自互联网的内容和信息。技术和算法作为今日头条赖以发展壮大的根本，也使其陷入了版权侵犯的漩涡、信息低俗的黑洞。即使今日头条另辟蹊径，通过“头条号”来扶持原创内容、上线依靠算法推荐的广告运营体系、开拓短视频分发领域……种种发展策略虽然获取到用户和流量，但并未解决算法推荐所带来的负面问题，受到了许多批判。
即便如此，算法推荐在新媒体环境中的应用与发展并未被唱衰，引入人工智能，通过算法推荐进行信息的传播，极大程度上满足了受众获取个性化信息的需求，并使其在新闻行业中的应用发展成为一种“现象级”的实践。凤凰、网易、腾讯、新浪等原来由社区和网站转型而来的新闻资讯类APP成功转型为类似今日头条的算法推荐型聚合类新闻客户端，新的基于算法推荐的新闻类、图片类、短视频类、直播类的APP层出不穷，抖音、快手等等短视频和直播类APP也由此获得了大量市场份额。种种现象不难看出，算法推荐依旧是广大民众接收新闻和信息的主要方式。
一、文献综述
针对算法推荐对信息传播的影响，国内外的传播学研究者均表现出强烈兴趣和高度重视，也做了许多研究和分析。王茜以今日头条为例，针对算法推荐的标准进行内容分析法的考察，重点探讨了新闻价值的选择以及衡量问题[1];陈昌风、石泽认为“算法推荐”融合了科技理性和工具理性的双重特色，是人类技术进步的表现，并且强调加强人机交互以及技术与价值理性的结合，完美驾驭人工智能[2];窦锋昌认为新闻采编需要依靠传统的专业新闻媒体，而新闻的分发可以依靠“算法推荐”，两者的关系可以理解为相辅相成，属于新闻生产过程中的不同阶段和不同环节。而以“今日头条”为主的“算法推荐”机制也引发了众多问题[3];李润阳和蔡元臻分别从版权保护与侵犯[4]、著作权法律完善[5]方面探讨“算法推荐”发展中要注意的地方。吴伟华立足于公共传播来剖析算法推荐，认为信息的有效供给、精准推送等可以达成，但也存在诸如内容浅薄、风格缺失等问题[6];张潇潇则提出要体现新闻专业主义、算法推荐和编辑主义三者的有机结合，才能发挥最大效用[7]。
上述理论研究虽然大都秉持客观态度，立足当时的媒体环境做出了充分的研究后各自列举算法推荐的优缺点。但是新媒体环境瞬息万变，算法推荐越来越不适应社会环境的发展和受众对于新闻信息的需求，算法推荐所带来的影响逐渐呈现弊大于利的態势，因此借鉴意义不大。
最新的学术研究则更加细化：喻国明、耿晓梦开始从技术逻辑开始人文反思，继而延伸到价值适切的优化之道[8];陈昌凤、师文以“新闻策展”为突破口，提倡专业的从业者应该加强对算法的人士，并引领其推动“智媒时代”的发展和社会责任的增强[9] 。
但随着算法在社会越来越多领域的应用，对新闻业监察与关注算法系统的需要持续增长，本文针对当前新媒体环境，首先剖析算法推荐造成危害的内在原因，然后分析算法推荐带给信息传播过程的危害，紧接着针对算法推荐今后的发展提出相应的策略，并在最后对传媒行业的发展做出展望。
二、新媒体环境下算法推荐的问题分析
因为算法推荐的内容分发特性，传统媒体的新闻分发渠道被互联网抢占，移动互联的便携性和易用性造成了传统媒体的迅速衰落，顺应发展潮流的算法推荐革新了传媒行业，使得新媒体环境获得更新。但也因为算法推荐的机械性和使用者的过分依赖，种种引以为豪的优势变为了劣势，算法推荐本身固有的弊端在急速发展中不断暴露，作为技术操控者的商业公司并未及时发现或者说并未及时采取措施控制，算法推荐逐渐偏离了“正道”。
早在2017年9月，人民网就连续三日发表文章批判算法推荐对媒体环境的破坏[10];12月29日，今日头条因为传播色情低俗信息、违规提供互联网新闻信息服务等被北京网信办约谈;接着，字节跳动旗下早期上线运营的产品内涵段子APP在2018年被永久关停;随后，一篇《搜索引擎百度已死》再次点燃了算法的诟病之势……
上述描述中，严重依赖算法推荐机制的今日头条、抖音、快手等应用算法推荐的新媒体App接连产生重大事故，不仅致使公司受到创伤，而且算法推荐已经危害到了信息的健康传播，影响到了传媒行业，甚至造成了一定程度上的社会不稳定。究其原因，笔者认为算法推荐的问题主要源于自身固有的弊端，并波及到了信息传播的内容生产、传播渠道、新闻受众，继而影响了整体的传媒环境。
（一）算法推荐自身弊端分析
信息传播技术的发展在一定程度上催生甚至主导了传媒环境的发展方向，在新的信息处理环境中，算法推荐精准个性化的推送内容逐渐被充斥于网络环境的低俗信息和辨不清真实性的广告覆盖，最初传达的信息由于受到太多噪音影响已经面目全非，最初被一片看好的算法推荐也面临挑战。 1、算法推荐导致传播过程畸形化
传播学奠基人之一拉斯韦尔早在1948年便提出了传播过程及“5W”理论，即：谁（Who），说了什么（Says what），通过何种渠道（In Which Channel），对谁说（To Whom），取得了怎样的效果（With What Effect）。
但是算法推荐并未将整个传播过程中的所有阶段重视起来，效果研究并不在算法推荐的考虑范围之内。算法推荐在本质上通过“眼球经济”获得流量，继而凭借流量赚取利益。一般情况下，算法推荐机制会重点统计和分析用户点击推送信息的数量和类型、计算阅读信息和观看视频的时间，对于用户的反馈也只是设置了“赞”与“不喜欢”以及评论两个主要的功能，前者目的是为了进一步收集用户的使用习惯用作下次算法推荐的参考，后者主要强调社交属性用以吸引用户进行更多的操作。
也就是说，算法推荐下的信息传播并不在意信息送达之后的反馈，相较于传统媒体进行新闻报道的所追求的解释信息、引导舆论等效果，算法推荐并不重视或者并未严格区分信息传达之后对受众的影响和作用，如此状态下的新媒体信息传播过程是不完善甚至是畸形的，对于传播环境的影响也只会是弊大于利。
2、算法推荐暴露使用者的逐利动机
算法推荐在应用初期并未有太多弊端，技术操纵者的逐利思想才是始作俑者。以今日头条为例，它最初同微博合作获取内容信息，之后开始抓取全網的内容进行推送，在遭遇版权危机之后，今日头条上线“头条号”扶植自媒体来进行原创内容生产。由于今日头条的用户基数大，自媒体平台搭建迅速且完善，内容生产呈现爆炸式的增长，但是对于这些自创内容的筛选和个性化精准推送，今日头条几乎全部依靠机器和算法。自创作者的收入主要依赖点击量和内置广告，这和今日头条本身的目的一致——都是追逐流量。
“一切为了用户”背后的深层次目的是攫取流量，如果算法推荐被用作追求流量的工具，那么内容的质量就难以保证。今日头条、百度、网易新闻、抖音、快手等应用本质上都是商业的自媒体平台，经济体的逐利性无时无刻不展现出来，使用者利用算法推荐机制来追逐商业利益，自控力的缺失导致信息传播的健康值下降、自由度失控，那么必然会产生危害。
（二）算法推荐引发新媒体动荡
在信息膨胀的今天，“算法推荐”基于互联网技术、多而杂的信息和新闻，可以迅速搜寻到用户希望获取、愿意驻足的信息并推送到用户的信息接收客户端，真正实现个性化阅读。但正是因为千人千面，新闻信息千差万别，基于算法推荐分发的内容质量、渠道传播情况以及受众阅读后的感受都无法给予信息创造者以明确反馈，对于整个传媒环境的影响程度也无从度量，我们无从判断算法推荐是否带来了技术灾难或者人文环境污染，但从如今互联网媒介中发现的低俗信息、野蛮广告、信息诈骗、虚假宣传等等现象中可以确定：新媒体环境并未有想象中那般美好。
1、算法推荐下“过滤气泡”的严重化
基于“算法推荐”的新闻聚合类应用会综合每一位用户之前的阅读习惯，对其进行内容推送，基本思路是：从该用户的阅读习惯中计算兴趣爱好的相似程度，把相似的内容推荐给有相同阅读习惯的人。目前来说，常见的协同过滤算法主要有两种：一种是基于用户兴趣的协同过滤算法，即计算用户之间的相似性，例如甲和乙的兴趣相近，那么甲喜欢的电影，乙也很有可能喜欢;另一种是基于内容的协同过滤算法，即计算内容之间的相似性，如果影片丙和影片丁很相似，那么喜欢影片丙的人，很可能会喜欢影片丁。
类似的“算法推荐”并不少见，除了各种“今日头条”们，淘宝、京东、亚马逊等等购物网站的商品推荐系统也运用了此项技术。但不同于购物应用的商品推荐属性，传媒行业通过传递信息来达到目的、实现价值，信息对于每一个人的态度、想法甚至价值观都至关重要。
如果受众长期接受同类型的讯息，便会在不知不觉中增加对推送信息的依赖性，而越是如此，算法推荐机制便会加倍重复这一过程，这就会产生“过滤气泡”问题，也即“信息茧房”、“信息孤岛”和“回音壁”现象。之前诸多学者的研究也都得出过类似的结论：“算法推荐”，尤其是基于内容的“算法推荐”在窄化用户视野上影响较为严重，受众每天收到的信息都局限于同一个领域，对于其余领域的拓展不会有太大帮助，反而会深陷原本单一的领域不能自拔。
2、算法推荐加重“信息焦虑”
对于算法推荐的过度依赖导致信息传播的把关不明和推送失衡，在影响新闻的分发渠道和内容生产之后，使得原本已经十分脆弱单薄的新闻越发窄小，作为公共信息品的新闻越发窄化。如今的聚合类新闻客户端，强调的是算法的精确性、技术的先进性、平台的覆盖率……技术决定论之下，依据算法推荐得到的新闻可能不是“新闻”，算法推荐所引发的“信息焦虑”令人深思。
首先，低俗信息在互联网环境中传播和扩散得不到有效控制，不但使新闻的价值被弱化甚至忽略，而且污染了传媒环境。其次，不同于传统媒体采编新闻的严谨流程和发布新闻的严苛制度，互联网环境中依靠算法推荐所获取的信息无法保证其真实性，谣言导致的潜在危机无形中增多增大。最后，新媒体在为公众的信息环境和社会生活提供连接力的同时，也抓取了用户的隐私信息和生活习惯，用户隐私的泄露反而容易造成不同程度的安全隐患，在此情况下，算法推荐作为人工智能在新闻传播领域的应用，其本质更接近于一种权力[11]。
“你关心的，才是头条”，算法推荐倡导个性化服务，通过对自媒体人所创作生产的新闻内容整合筛选再推送，达到差异化、精准化。但这种权力下移的新闻发布给予了信息绝对的空间，从生产到传播再到影响受众，言论自由带来了上述始料未及的严峻问题，也给算法推荐蒙上了一层阴影。
三、新媒体环境下算法推荐的问题规避策略
我们无法阻挡潮水的方向。算法推荐如火如荼的今天，技术理应为媒体发展和社会进步做出更大的贡献，因此在发现技术问题、剖析算法弊端之后，我们真正要做的是提出切实可行的发展策略，通过一定程度的限制和完善，把握好算法推荐的“度”，促使技术回归到服务人类的正轨上来。对此，笔者提出了以下三点建议： （一）加强把关：兼顾级别和地区，建立健全审查机制
信息泛滥的自媒体时代，内容把关的意义凸显，但仅仅依靠算法把关是远远不够的，当前阶段必须特别加强把关机制。基于算法推荐的新闻应用需要人工审核来配合技术把关的漏洞，完善审核机制，不但要审核每一条即将推送分发的新闻和视频信息，而且要实施多重审核，重点审核不良反馈的信息和自媒体账号。
但仅仅加入人工审核是不够的，审核力度和规则也需要建立和完善。网络与信息监管部门的发展尤为迅速，现如今在应对网络突发事件和舆论动荡方面、对新媒体环境监管方面的职责不断强化，应对也更加精准。
而且，分级、分地区的信息把关更能够针对性精准工作。在某些突发事件或者动荡多发的信息领域加强审查力度，而在娱乐、科技等相对安宁的信息领域适当放宽审查力度，不同信息类型的把关部门也可以相互借鉴和学习，针对不同类型的信息适当改变审查的方法和规则，以期建立完善可行的审核机制，达成松弛有度的舆论环境。
（二）灵活转型：兼顾内容和平台，高效从事内容生产
互联网及媒体行业愈加看重知识产权生产，优质的原创内容也越来越受到新媒体市场的重视。传统媒体在优质的严肃内容生产上具有天然优势，在不断尝试拥抱新媒体的战略转型过程中，也应该审时度势，灵活应对。
传统的专业新闻生产机构不应像自媒体一样过分地追求流量和数据，明确新闻发展方向才是重中之重：新闻数据的流量传輸和分配决定于新技术和便携性应用、设备;新闻内容的直接对象将是读者，也就是传播受众;同时，新闻受众之间的互动对于新闻受众和专业媒体之间的良性关系才是其主要推动力。
腾讯发布的2019互联网趋势报告显示，移动互联网将从“碎片化”转向“板块化”，超长和超短内容收缩，中型内容崛起。传统媒体或许应该重新设定自己的目标和定位，把原先投入到新媒体转型的精力转移一部分到新闻评论、短视频等的制作上来，通过生产优质的内容来寻找、维持和培养自己的忠实用户群体。算法推荐的收紧、优质内容的需求增大使得传统媒体有了暂时喘息的机会，多平台的内容分发也会增加更多的曝光机会，甚至可以作为与自媒体平台谈判的砝码。
（三）完善技术：兼顾场景和领域，正确认识算法推荐
技术的发展需要逐步推进，媒介的发展演变也并非一蹴而就，新媒体环境需要算法推荐的数据收集和分析、精准定位和个性分发等优势来进行信息传播活动，当前社会也依旧需要算法推荐技术来推动传媒进步。
算法推荐的应用需要进一步完善，在不同领域和场景下应用不同规的范和要求。京东、淘宝应用算法推荐，外卖、打车应用算法推荐，这些应用的主要目的是服务用户，但是新媒体行业不同于购物场景和O2O领域，新闻舆论和传媒环境中对算法推荐的准入门槛必须提高。至少在当前的技术水平和传媒环境下，算法推荐在传媒领域需要加以限制和制约，直至其完善化合理化。
但是技术的发展不是自治和毫无利害的，算法推荐还会继续升级、发展，AI（人工智能）时代已经在向我们招手，在不久的将来“算法新闻”也可能重新定义传媒界……技术导向在一段时间内仍是传媒行业发展的决定因素之一。技术变革在带来便利的同时，不可否认会带来许多问题和危机，在这其中就不仅仅需要技术操控者去做出把握，也依赖受众和用户、经济和社会的选择判断。
五、结语
算法为王、平台为王、内容为王、受众为王……许多研究提出不同的传媒观点，不同的媒体环境突出了不尽相同的重点，或许算法为王掩盖了内容的重要性，或许平台为王涵盖了渠道的表现形式，但不同的“王”是不同视角下的产物，换句话说，任何的“王”都需要重视，任何一点都是矛盾的主要方面——而这些矛盾在新媒体环境下被无限放大，算法推荐理应把握好发展的根本原则：服务社会。
新媒体环境下，自媒体平台的社会公器属性需要被大力加强。混乱的互联网环境需要更多的人文关怀来促进稳定，算法推荐下的传媒领域也需要更多的优质信息来强化正能量。
不论是算法推荐的崛起、媒介技术的更迭，还是新闻传播领域的新变化，不可否认的是传媒行业的变化还在继续，欣欣向荣形势下的问题和危机依旧层出不穷，但同样不可否认的是信息传播会一直发展下去，伴随着人类不断丰富的知识和思想继续向前。
注释：
[1]王茜.打开算法分发的“黑箱”——基于今日头条新闻推送的量化研究[J].新闻记者，2017（09）.
[2]陈昌凤、石 泽.技术与价值的理性交往：人工智能时代信息传播——算法推荐中工具理性与价值理性的思考[J].新闻战线，2017（17）.
[3]窦锋昌.新闻价值是“父爱”，算法推送是“母爱”[J].青年记者，2017（04）.
[4]李润阳.新媒体环境下的版权保护与侵权规避——“今日头条”的实践与启示[J].青年记者，2016（36）.
[5]蔡元臻.新媒体时代著作权法定许可制度的完善——以“今日头条”事件为切入点[J].法律科学（西北政法大学学报），2015（04）.
[6]吴卫华.算法推荐在公共传播中的理性问题[J].当代传播，2017（03）.
[7]张潇潇.算法新闻个性化推荐的理念、意义及伦理风险[J].传媒，2017（11）.
[8]喻国明、耿晓梦. 智能算法推荐：工具理性与价值适切——从技术逻辑的人文反思到价值适切的优化之道[J].全球传媒学刊，2018（04）.
[9]陈昌凤，师文.智能算法运用于新闻策展的技术逻辑与伦理风险[J].新闻界，2019（01）.
[10]羽生.人民网三评算法推荐：警惕算法走向创新的反面.人民网-观点频道.
2017.09.20http：//opinion.people.com.cn/n1/2017/0920/c1003-29545718.html.
[11]喻国明、杨莹莹，闫巧妹.算法即权力：算法范式在新闻传播中的权力革命[J].编辑之友，2018（05）.
（王远柏系贵州日报当代融媒体集团深度报道部记者;苗义程、李佳璟系贵州民族大学传媒学院硕士研究生）
关键词：算法推荐 信息传播 弊端 策略
算法推荐又称为“算法分发”“精准推送”，具体指通过技术手段分析获取用户的使用习惯和兴趣内容，以此确定用户需求并通过系统数据库匹配新闻信息，对准不同用户进行个性化的精准推荐。
算法推荐在国内受到业界和学界的注意主要起因于今日头条APP的迅速发展壮大，这款应用由北京字节跳动（ByteDance）开发，2012年8月1日上线，侧重于数据挖掘和内容分发，通过对用户关注内容和阅读习惯的分析来精准推送抓取自互联网的内容和信息。技术和算法作为今日头条赖以发展壮大的根本，也使其陷入了版权侵犯的漩涡、信息低俗的黑洞。即使今日头条另辟蹊径，通过“头条号”来扶持原创内容、上线依靠算法推荐的广告运营体系、开拓短视频分发领域……种种发展策略虽然获取到用户和流量，但并未解决算法推荐所带来的负面问题，受到了许多批判。
即便如此，算法推荐在新媒体环境中的应用与发展并未被唱衰，引入人工智能，通过算法推荐进行信息的传播，极大程度上满足了受众获取个性化信息的需求，并使其在新闻行业中的应用发展成为一种“现象级”的实践。凤凰、网易、腾讯、新浪等原来由社区和网站转型而来的新闻资讯类APP成功转型为类似今日头条的算法推荐型聚合类新闻客户端，新的基于算法推荐的新闻类、图片类、短视频类、直播类的APP层出不穷，抖音、快手等等短视频和直播类APP也由此获得了大量市场份额。种种现象不难看出，算法推荐依旧是广大民众接收新闻和信息的主要方式。
一、文献综述
针对算法推荐对信息传播的影响，国内外的传播学研究者均表现出强烈兴趣和高度重视，也做了许多研究和分析。王茜以今日头条为例，针对算法推荐的标准进行内容分析法的考察，重点探讨了新闻价值的选择以及衡量问题[1];陈昌风、石泽认为“算法推荐”融合了科技理性和工具理性的双重特色，是人类技术进步的表现，并且强调加强人机交互以及技术与价值理性的结合，完美驾驭人工智能[2];窦锋昌认为新闻采编需要依靠传统的专业新闻媒体，而新闻的分发可以依靠“算法推荐”，两者的关系可以理解为相辅相成，属于新闻生产过程中的不同阶段和不同环节。而以“今日头条”为主的“算法推荐”机制也引发了众多问题[3];李润阳和蔡元臻分别从版权保护与侵犯[4]、著作权法律完善[5]方面探讨“算法推荐”发展中要注意的地方。吴伟华立足于公共传播来剖析算法推荐，认为信息的有效供给、精准推送等可以达成，但也存在诸如内容浅薄、风格缺失等问题[6];张潇潇则提出要体现新闻专业主义、算法推荐和编辑主义三者的有机结合，才能发挥最大效用[7]。
上述理论研究虽然大都秉持客观态度，立足当时的媒体环境做出了充分的研究后各自列举算法推荐的优缺点。但是新媒体环境瞬息万变，算法推荐越来越不适应社会环境的发展和受众对于新闻信息的需求，算法推荐所带来的影响逐渐呈现弊大于利的態势，因此借鉴意义不大。
最新的学术研究则更加细化：喻国明、耿晓梦开始从技术逻辑开始人文反思，继而延伸到价值适切的优化之道[8];陈昌凤、师文以“新闻策展”为突破口，提倡专业的从业者应该加强对算法的人士，并引领其推动“智媒时代”的发展和社会责任的增强[9] 。
但随着算法在社会越来越多领域的应用，对新闻业监察与关注算法系统的需要持续增长，本文针对当前新媒体环境，首先剖析算法推荐造成危害的内在原因，然后分析算法推荐带给信息传播过程的危害，紧接着针对算法推荐今后的发展提出相应的策略，并在最后对传媒行业的发展做出展望。
二、新媒体环境下算法推荐的问题分析
因为算法推荐的内容分发特性，传统媒体的新闻分发渠道被互联网抢占，移动互联的便携性和易用性造成了传统媒体的迅速衰落，顺应发展潮流的算法推荐革新了传媒行业，使得新媒体环境获得更新。但也因为算法推荐的机械性和使用者的过分依赖，种种引以为豪的优势变为了劣势，算法推荐本身固有的弊端在急速发展中不断暴露，作为技术操控者的商业公司并未及时发现或者说并未及时采取措施控制，算法推荐逐渐偏离了“正道”。
早在2017年9月，人民网就连续三日发表文章批判算法推荐对媒体环境的破坏[10];12月29日，今日头条因为传播色情低俗信息、违规提供互联网新闻信息服务等被北京网信办约谈;接着，字节跳动旗下早期上线运营的产品内涵段子APP在2018年被永久关停;随后，一篇《搜索引擎百度已死》再次点燃了算法的诟病之势……
上述描述中，严重依赖算法推荐机制的今日头条、抖音、快手等应用算法推荐的新媒体App接连产生重大事故，不仅致使公司受到创伤，而且算法推荐已经危害到了信息的健康传播，影响到了传媒行业，甚至造成了一定程度上的社会不稳定。究其原因，笔者认为算法推荐的问题主要源于自身固有的弊端，并波及到了信息传播的内容生产、传播渠道、新闻受众，继而影响了整体的传媒环境。
（一）算法推荐自身弊端分析
信息传播技术的发展在一定程度上催生甚至主导了传媒环境的发展方向，在新的信息处理环境中，算法推荐精准个性化的推送内容逐渐被充斥于网络环境的低俗信息和辨不清真实性的广告覆盖，最初传达的信息由于受到太多噪音影响已经面目全非，最初被一片看好的算法推荐也面临挑战。 1、算法推荐导致传播过程畸形化
传播学奠基人之一拉斯韦尔早在1948年便提出了传播过程及“5W”理论，即：谁（Who），说了什么（Says what），通过何种渠道（In Which Channel），对谁说（To Whom），取得了怎样的效果（With What Effect）。
但是算法推荐并未将整个传播过程中的所有阶段重视起来，效果研究并不在算法推荐的考虑范围之内。算法推荐在本质上通过“眼球经济”获得流量，继而凭借流量赚取利益。一般情况下，算法推荐机制会重点统计和分析用户点击推送信息的数量和类型、计算阅读信息和观看视频的时间，对于用户的反馈也只是设置了“赞”与“不喜欢”以及评论两个主要的功能，前者目的是为了进一步收集用户的使用习惯用作下次算法推荐的参考，后者主要强调社交属性用以吸引用户进行更多的操作。
也就是说，算法推荐下的信息传播并不在意信息送达之后的反馈，相较于传统媒体进行新闻报道的所追求的解释信息、引导舆论等效果，算法推荐并不重视或者并未严格区分信息传达之后对受众的影响和作用，如此状态下的新媒体信息传播过程是不完善甚至是畸形的，对于传播环境的影响也只会是弊大于利。
2、算法推荐暴露使用者的逐利动机
算法推荐在应用初期并未有太多弊端，技术操纵者的逐利思想才是始作俑者。以今日头条为例，它最初同微博合作获取内容信息，之后开始抓取全網的内容进行推送，在遭遇版权危机之后，今日头条上线“头条号”扶植自媒体来进行原创内容生产。由于今日头条的用户基数大，自媒体平台搭建迅速且完善，内容生产呈现爆炸式的增长，但是对于这些自创内容的筛选和个性化精准推送，今日头条几乎全部依靠机器和算法。自创作者的收入主要依赖点击量和内置广告，这和今日头条本身的目的一致——都是追逐流量。
“一切为了用户”背后的深层次目的是攫取流量，如果算法推荐被用作追求流量的工具，那么内容的质量就难以保证。今日头条、百度、网易新闻、抖音、快手等应用本质上都是商业的自媒体平台，经济体的逐利性无时无刻不展现出来，使用者利用算法推荐机制来追逐商业利益，自控力的缺失导致信息传播的健康值下降、自由度失控，那么必然会产生危害。
（二）算法推荐引发新媒体动荡
在信息膨胀的今天，“算法推荐”基于互联网技术、多而杂的信息和新闻，可以迅速搜寻到用户希望获取、愿意驻足的信息并推送到用户的信息接收客户端，真正实现个性化阅读。但正是因为千人千面，新闻信息千差万别，基于算法推荐分发的内容质量、渠道传播情况以及受众阅读后的感受都无法给予信息创造者以明确反馈，对于整个传媒环境的影响程度也无从度量，我们无从判断算法推荐是否带来了技术灾难或者人文环境污染，但从如今互联网媒介中发现的低俗信息、野蛮广告、信息诈骗、虚假宣传等等现象中可以确定：新媒体环境并未有想象中那般美好。
1、算法推荐下“过滤气泡”的严重化
基于“算法推荐”的新闻聚合类应用会综合每一位用户之前的阅读习惯，对其进行内容推送，基本思路是：从该用户的阅读习惯中计算兴趣爱好的相似程度，把相似的内容推荐给有相同阅读习惯的人。目前来说，常见的协同过滤算法主要有两种：一种是基于用户兴趣的协同过滤算法，即计算用户之间的相似性，例如甲和乙的兴趣相近，那么甲喜欢的电影，乙也很有可能喜欢;另一种是基于内容的协同过滤算法，即计算内容之间的相似性，如果影片丙和影片丁很相似，那么喜欢影片丙的人，很可能会喜欢影片丁。
类似的“算法推荐”并不少见，除了各种“今日头条”们，淘宝、京东、亚马逊等等购物网站的商品推荐系统也运用了此项技术。但不同于购物应用的商品推荐属性，传媒行业通过传递信息来达到目的、实现价值，信息对于每一个人的态度、想法甚至价值观都至关重要。
如果受众长期接受同类型的讯息，便会在不知不觉中增加对推送信息的依赖性，而越是如此，算法推荐机制便会加倍重复这一过程，这就会产生“过滤气泡”问题，也即“信息茧房”、“信息孤岛”和“回音壁”现象。之前诸多学者的研究也都得出过类似的结论：“算法推荐”，尤其是基于内容的“算法推荐”在窄化用户视野上影响较为严重，受众每天收到的信息都局限于同一个领域，对于其余领域的拓展不会有太大帮助，反而会深陷原本单一的领域不能自拔。
2、算法推荐加重“信息焦虑”
对于算法推荐的过度依赖导致信息传播的把关不明和推送失衡，在影响新闻的分发渠道和内容生产之后，使得原本已经十分脆弱单薄的新闻越发窄小，作为公共信息品的新闻越发窄化。如今的聚合类新闻客户端，强调的是算法的精确性、技术的先进性、平台的覆盖率……技术决定论之下，依据算法推荐得到的新闻可能不是“新闻”，算法推荐所引发的“信息焦虑”令人深思。
首先，低俗信息在互联网环境中传播和扩散得不到有效控制，不但使新闻的价值被弱化甚至忽略，而且污染了传媒环境。其次，不同于传统媒体采编新闻的严谨流程和发布新闻的严苛制度，互联网环境中依靠算法推荐所获取的信息无法保证其真实性，谣言导致的潜在危机无形中增多增大。最后，新媒体在为公众的信息环境和社会生活提供连接力的同时，也抓取了用户的隐私信息和生活习惯，用户隐私的泄露反而容易造成不同程度的安全隐患，在此情况下，算法推荐作为人工智能在新闻传播领域的应用，其本质更接近于一种权力[11]。
“你关心的，才是头条”，算法推荐倡导个性化服务，通过对自媒体人所创作生产的新闻内容整合筛选再推送，达到差异化、精准化。但这种权力下移的新闻发布给予了信息绝对的空间，从生产到传播再到影响受众，言论自由带来了上述始料未及的严峻问题，也给算法推荐蒙上了一层阴影。
三、新媒体环境下算法推荐的问题规避策略
我们无法阻挡潮水的方向。算法推荐如火如荼的今天，技术理应为媒体发展和社会进步做出更大的贡献，因此在发现技术问题、剖析算法弊端之后，我们真正要做的是提出切实可行的发展策略，通过一定程度的限制和完善，把握好算法推荐的“度”，促使技术回归到服务人类的正轨上来。对此，笔者提出了以下三点建议： （一）加强把关：兼顾级别和地区，建立健全审查机制
信息泛滥的自媒体时代，内容把关的意义凸显，但仅仅依靠算法把关是远远不够的，当前阶段必须特别加强把关机制。基于算法推荐的新闻应用需要人工审核来配合技术把关的漏洞，完善审核机制，不但要审核每一条即将推送分发的新闻和视频信息，而且要实施多重审核，重点审核不良反馈的信息和自媒体账号。
但仅仅加入人工审核是不够的，审核力度和规则也需要建立和完善。网络与信息监管部门的发展尤为迅速，现如今在应对网络突发事件和舆论动荡方面、对新媒体环境监管方面的职责不断强化，应对也更加精准。
而且，分级、分地区的信息把关更能够针对性精准工作。在某些突发事件或者动荡多发的信息领域加强审查力度，而在娱乐、科技等相对安宁的信息领域适当放宽审查力度，不同信息类型的把关部门也可以相互借鉴和学习，针对不同类型的信息适当改变审查的方法和规则，以期建立完善可行的审核机制，达成松弛有度的舆论环境。
（二）灵活转型：兼顾内容和平台，高效从事内容生产
互联网及媒体行业愈加看重知识产权生产，优质的原创内容也越来越受到新媒体市场的重视。传统媒体在优质的严肃内容生产上具有天然优势，在不断尝试拥抱新媒体的战略转型过程中，也应该审时度势，灵活应对。
传统的专业新闻生产机构不应像自媒体一样过分地追求流量和数据，明确新闻发展方向才是重中之重：新闻数据的流量传輸和分配决定于新技术和便携性应用、设备;新闻内容的直接对象将是读者，也就是传播受众;同时，新闻受众之间的互动对于新闻受众和专业媒体之间的良性关系才是其主要推动力。
腾讯发布的2019互联网趋势报告显示，移动互联网将从“碎片化”转向“板块化”，超长和超短内容收缩，中型内容崛起。传统媒体或许应该重新设定自己的目标和定位，把原先投入到新媒体转型的精力转移一部分到新闻评论、短视频等的制作上来，通过生产优质的内容来寻找、维持和培养自己的忠实用户群体。算法推荐的收紧、优质内容的需求增大使得传统媒体有了暂时喘息的机会，多平台的内容分发也会增加更多的曝光机会，甚至可以作为与自媒体平台谈判的砝码。
（三）完善技术：兼顾场景和领域，正确认识算法推荐
技术的发展需要逐步推进，媒介的发展演变也并非一蹴而就，新媒体环境需要算法推荐的数据收集和分析、精准定位和个性分发等优势来进行信息传播活动，当前社会也依旧需要算法推荐技术来推动传媒进步。
算法推荐的应用需要进一步完善，在不同领域和场景下应用不同规的范和要求。京东、淘宝应用算法推荐，外卖、打车应用算法推荐，这些应用的主要目的是服务用户，但是新媒体行业不同于购物场景和O2O领域，新闻舆论和传媒环境中对算法推荐的准入门槛必须提高。至少在当前的技术水平和传媒环境下，算法推荐在传媒领域需要加以限制和制约，直至其完善化合理化。
但是技术的发展不是自治和毫无利害的，算法推荐还会继续升级、发展，AI（人工智能）时代已经在向我们招手，在不久的将来“算法新闻”也可能重新定义传媒界……技术导向在一段时间内仍是传媒行业发展的决定因素之一。技术变革在带来便利的同时，不可否认会带来许多问题和危机，在这其中就不仅仅需要技术操控者去做出把握，也依赖受众和用户、经济和社会的选择判断。
五、结语
算法为王、平台为王、内容为王、受众为王……许多研究提出不同的传媒观点，不同的媒体环境突出了不尽相同的重点，或许算法为王掩盖了内容的重要性，或许平台为王涵盖了渠道的表现形式，但不同的“王”是不同视角下的产物，换句话说，任何的“王”都需要重视，任何一点都是矛盾的主要方面——而这些矛盾在新媒体环境下被无限放大，算法推荐理应把握好发展的根本原则：服务社会。
新媒体环境下，自媒体平台的社会公器属性需要被大力加强。混乱的互联网环境需要更多的人文关怀来促进稳定，算法推荐下的传媒领域也需要更多的优质信息来强化正能量。
不论是算法推荐的崛起、媒介技术的更迭，还是新闻传播领域的新变化，不可否认的是传媒行业的变化还在继续，欣欣向荣形势下的问题和危机依旧层出不穷，但同样不可否认的是信息传播会一直发展下去，伴随着人类不断丰富的知识和思想继续向前。
注释：
[1]王茜.打开算法分发的“黑箱”——基于今日头条新闻推送的量化研究[J].新闻记者，2017（09）.
[2]陈昌凤、石 泽.技术与价值的理性交往：人工智能时代信息传播——算法推荐中工具理性与价值理性的思考[J].新闻战线，2017（17）.
[3]窦锋昌.新闻价值是“父爱”，算法推送是“母爱”[J].青年记者，2017（04）.
[4]李润阳.新媒体环境下的版权保护与侵权规避——“今日头条”的实践与启示[J].青年记者，2016（36）.
[5]蔡元臻.新媒体时代著作权法定许可制度的完善——以“今日头条”事件为切入点[J].法律科学（西北政法大学学报），2015（04）.
[6]吴卫华.算法推荐在公共传播中的理性问题[J].当代传播，2017（03）.
[7]张潇潇.算法新闻个性化推荐的理念、意义及伦理风险[J].传媒，2017（11）.
[8]喻国明、耿晓梦. 智能算法推荐：工具理性与价值适切——从技术逻辑的人文反思到价值适切的优化之道[J].全球传媒学刊，2018（04）.
[9]陈昌凤，师文.智能算法运用于新闻策展的技术逻辑与伦理风险[J].新闻界，2019（01）.
[10]羽生.人民网三评算法推荐：警惕算法走向创新的反面.人民网-观点频道.
2017.09.20http：//opinion.people.com.cn/n1/2017/0920/c1003-29545718.html.
[11]喻国明、杨莹莹，闫巧妹.算法即权力：算法范式在新闻传播中的权力革命[J].编辑之友，2018（05）.
（王远柏系贵州日报当代融媒体集团深度报道部记者;苗义程、李佳璟系贵州民族大学传媒学院硕士研究生）