邵宇航 赵嘉蕊|算法推送技术对受众信息获取方式的重构研究

算法推送技术对受众信息获取方式的重构研究

邵宇航   赵嘉蕊

丽江文化旅游学院文学院

摘要：算法推送技术的研发和普及不断对受众信息获取方式进行着重构，并且也更加注重受众的需求、纵向深耕的受众内容以及受众的双向反馈。算法推送技术使得受众易于获取个性化的内容，能够便捷地获取信息、充实碎片化时间、聚集拥有共同观点的群体。但是科技是把“双刃剑”，算法推送技术在给受众带来便利的同时，也给受众带来了诸多负面影响，比如信息茧房、信息真实性的不确定、算法偏见和算法崇拜等问题。基于此，本文对算法推送技术的概念和特点进行了概述，分析了算法推送技术对受众信息获取方式的改变以及给受众带来的影响，并探讨了推进算法推送技术对受众信息获取方式的良性建构，旨在通过提升受众的媒介素养和优化算法推送技术来规制其带来的消极影响。

关键词：算法推送；受众；信息获取方式

一、算法推送技术的概念及特点概述

算法推送技术是一种基于算法的个性化信息推送技术，通过分析受众的行为和关系，发现受众对内容的偏好和潜在需求，将受众的需求自动生成信息，从而实现个性化内容推荐和信息传递。基于上述概念，可以得出算法推荐技术的三个特点：一是交互性，即算法推送技术利用受众使用过程中产生的数据进行分析与匹配，再优化受众的使用体验；二是精准性，即针对个人需求选取内容，精准推送给拥有受众画像的个人，生成专属于个人的“日报”；三是过滤性，即算法推送技术在挑选信息时，繁杂的选择扑面而来，庞大无序的信息中如何去挑选，受众需要算法推送技术帮助受众过滤和筛选哪些是需要浏览的，哪些是符合喜好的。

二、算法推送技术对受众信息获取方式的改变

（一）由“寻找”到“提供”

按照信息活动原理，信息活动主要包含信息的搜寻、信息的浏览以及信息的偶遇三种类型，其中，信息的搜寻是信息活动的主要环节，即通过个体的信息意识需求来满足其信息需求的过程。由于传统的信息获取方式略显古板，受众想要了解一类信息资讯时，通常会选择自行搜寻。对受众而言，除非他们自己主动去了解，否则难以有更多发现新内容和新信息的机会，而且通过搜索所得到的信息也往往缺乏延伸。

以字节跳动公司旗下的“今日头条”为例，它是一款新闻资讯类APP，打出的口号是“你关心的，才是头条！”，充分展现了其产品定位的信息差异化与个性化，这主要是通过受众画像来实现的。受众画像是指内容和推送在最初的生产步骤，把受众的爱好图谱、社会关系图谱、生活习惯图谱等数据整合起来，便于有针对性地进行新闻推送，包括受众的年龄、性别、喜好、消费能力、社会关系等都会成为平台日后为该受众进行推送的依据，并且还会挖掘受众的潜在喜好，从而不断完善受众个人画像。比如，“今日头条”借助算法推送技术根据受众的喜好为其提供新闻信息，并且不断挖掘受众的潜在爱好，促使受众信息获取方式由“寻找感兴趣的内容”变为“平台主动提供感兴趣的内容”，获取的信息内容更加多元化。

（二）由“横向”到“纵向”

传统的信息获取方式对受众而言就像是将所有信息铺在桌子上供他们挑选，受众所接收到的信息都是横向延伸的，虽然信息面很广，但是缺乏深度，并且杂乱无章。即使有类似贴吧、天涯之类的论坛型网站为受众了解深层信息提供了平台和途径，但是归根到底还是需要受众自己对横向信息进行收集和筛选，受众的信息获取方式还是被动且繁杂的；而算法推送技术能够帮助受众垂直深耕其内容偏好。1950年，伊莱休·卡茨提出了“使用与满足”理论，认为受众是出于某种目的而接触媒体的，并希望通过使用媒体而得到个人的满足。算法推送技术利用受众的喜好进行推送和推测，能够满足受众扩大偏好知识领域深度的期待。此外，在信息分发过程中，大数据还会收集受众的搜索习惯和喜好，将受众喜爱的内容通过算法推送到他们面前，满足他们的需求。

算法推送技术不仅方便受众垂直深耕，还能做到发掘并精准匹配受众喜好，通过向受众推送不同方面的内容来确定受众在某一方面的兴趣，一旦确定后，将持续推送与其兴趣相关的内容。比如，各大APP现在都具备的一个区域：猜你喜欢。视频类网站会根据受众的观影习惯进行推送，音乐类软件会根据受众喜欢的音乐推荐相似的音乐，购物类平台会根据消费者的购买记录判定其喜好，这些平台都做到了对受众需求和喜好的深度挖掘。

（三）由“单向”到“双向”

在以报纸、广播、电视为主的传统媒体环境下，传播的主动权主要掌握在传播者手中，可以称之为传统信息传播模式，这种传播模式下的“受众”获得信息的方式是单向的，并且信息都是单一的，没有信息反馈的通道与权力。尽管传统媒体的新闻工作者拥有获取第一手信息和传播新闻信息的渠道，但是更多地依赖于传播者的经验，未充分考虑受众的需求，“电视人”“容器人”等都是这种传播模式下的理论产物。比如，电视台根据收视率来确定所谓的“黄金档”，根据观众的观看时长决定新闻内容的编排，但是这种“测量——反馈”机制是单向、简略的，在时效性、精准性和针对性上都存在不足。这种传播模式下的受众获取信息的方式非常单一，无非是上位传播者筛选出需要和想要受众知道的信息，传播者获取受众对信息的反馈也是通过间接的数据（如收视率），即使有信息反馈渠道，也是电话、信件等低效的方式，这样的反馈渠道闭塞且难以反馈出大众的意见，因此传统信息传播模式中的受众信息获取方式具有单向性。互联网以及算法推送技术的出现，改变了受众传统的信息获取方式，使受众拥有了自主选择信息的权利，能够明确地表达自我需求与观点，他们的需求和喜好也逐渐被关注和重视。算法推送技术会在受众获取信息时准确地捕捉到其兴趣，并持续推送与其兴趣相关的内容，不仅促进了受众与传播者之间的双向良性互动，也促进了受众信息获取方式的自主性，受众可以自主地选择接收信息的渠道、接收信息的方式和类型，同时也可以自主地反馈自己对于信息的看法和建议。

三、算法推送技术对受众信息获取的影响

（一）积极影响

１．多元化信息获取平台满足了受众个性化的信息需求

满足受众个性化的信息需求可以说是算法推送技术带给受众最大的影响，一方面，传统的新闻传播者通常是将信息整理后再进行传播，这是一个“由点到面”的过程，所有受众接收到的信息都是一样的，虽然这种信息传播方式方便了传播者，但是受众的个性化需求容易被忽略；另一方面，真正有用的信息容易被传播者掩盖，受众难以判断信息的有用程度，也难以获得满足自身真正需求的、对自身有帮助的信息。在数据化、智能化的分发模式下，算法推送技术根据受众使用时间、情景的不同向受众推荐与其需求相匹配的内容，促使传统的“包揽式”传播模式被打破，受众获取信息的平台更加多元化，个性化的信息需求得到了满足。

２．受众获取信息更加便捷，渠道更加多样

报纸、广播、电视等传统媒介的依次出现，是为了补偿前一种媒介信息载量不足、传播速度较慢等缺点。也就是说，每一个后继出现的媒介都是对前一个媒介形式的补偿，这就是保罗·莱文森提出的补偿性媒介。比如互联网、手机、算法推送技术等新媒体媒介都是对前一种媒介的补偿，互联网补偿了传统媒介的不足，让信息储存达到海量的程度；手机方便携带，可以满足受众随时随地上网的需求，补偿了互联网需要借助电脑等设备登录、笨重且不易携带的问题；而算法推送技术补偿了几乎所有媒介，能够根据大数据收集受众需求信息、分析受众的喜好，并将网上的海量信息资源整理过滤后主动地推送给受众，为受众搭建了全方位的信息获取平台，受众也可以选择自己感兴趣的方式获取信息。

新媒体时代，信息内容呈指数级增长，受众想要精准地寻找到自己需要或感兴趣的信息，需要耗费一定的成本。算法推送技术将信息进行过滤分类，根据受众的喜好进行推送，并且通过各类喜好关联规则，协同过滤，推测受众将要喜欢什么，可能会喜欢什么，使得信息传播更加精准。算法推送技术是一种“保姆式”的信息推送技术，不仅了解当下受众的需求，也可以根据受众的喜好推测出他们未来的需求；不仅使受众获取信息的方式从“搜索”变为“提供”，真正改变了受众的信息获取方式，还提高了信息的准确触达率，使受众的信息获取方式更加便捷。

３．多信息渠道填充受众的碎片化时间

现代社会，人们的时间被大量的工作、学习分割成无数个小碎片，很难有大段的媒介使用时间。传统媒体时代，受众通常是被动地接收大众传媒群发的信息，信息需要经过较长时间才能传递到人们耳中，并且受众还需要借助电视、收音机等固定的传播媒介。而新媒体时代，微博和短视频等新媒体的出现，对于忙于生活和工作的人们来说，起到了调节和恢复的作用。受众只需借助一部手机就能用多种途径、多个平台在空闲的时间里快速了解各类信息，同时也可以完成休闲娱乐。算法推送技术可以帮助受众在碎片化时间里接收到更多对他们有用的、他们更感兴趣的信息，也改变了受众的生活方式，让不同受众和其所需的信息能在碎片化的时间内实现精准匹配。

４．分众化作用下促使拥有共同观点的群体聚集

精准性是算法推送技术重要的特性之一。传统媒体时代，受众要寻找与自己有相同观点或爱好的群体，就要靠线下人际的沟通、兴趣社团或是贴吧、天涯等网络论坛平台，群体成员之间的交流也存在一定的难度。算法推送技术不仅会收集受众的爱好，更会收集受众个人的社会关系，并基于其社会关系分析他们的喜好，但是对受众来说，通常情况下父母、伴侣、亲密的朋友等强关系所提供的兴趣内容未必就是高质量或受欢迎的内容，而陌生人所提供的内容却可能更契合其喜好或需求。算法推送技术就像是一支黏合剂，受众会很自然地被分成不同的兴趣群体，并且它能够将具有相同兴趣的人群聚集在一起，为他们提供一个多种获取自己感兴趣信息的途径，搭建一个兴趣群体便捷沟通的平台，从而使人们获得信息的成本不断下降。比如，算法推送技术利用受众个人画像分析受众的喜好，将受众分成具有精确性标签化的个人并对其进行内容推送，间接地促进了具有共同观点的群体的聚集。受众获得垂直信息并聚集在一起，从而使算法推送的分众化功能得以实现。

（二）消极影响

１．加深“信息茧房”效应

“信息茧房”效应是由凯斯·桑斯坦教授提出的概念，指互联网受众在海量信息中以个人喜好选择自己感兴趣的信息，进而对其他内容排斥与无视，长此以往容易形成“信息茧房”。从受众按照个人喜好只接收自己感兴趣的信息而屏蔽其他信息，到平台只提供受众想要看到或者希望受众看到的内容，受众在算法推送技术下逐渐落入了“井底之蛙”的陷阱。

受众在选择信息时往往依靠的是主观倾向，也就是兴趣、喜爱度和需求。在收集这些信息时，可能不会引起他们对某一原有兴趣或看法的改观，而是会强化这一兴趣或看法。受众的“选择性心理”是他们在信息获取时产生“信息茧房”的主观动因，也是算法推送技术使受众在信息获取过程中产生“信息茧房”的间接原因。

选择和过滤是算法推送技术导致“信息茧房”的直接诱因，使受众在不自知的情况下进入并且沉浸于“信息茧房”之中。尽管受众获取信息的方式在不断增多，但是他们所获取的信息逐渐趋向同质化。不同平台的算法推送技术具有不同的固化作用，为受众的信息消费提供了一个比较稳定的途径，容易让受众产生路径依赖，这也是算法推送技术常常会与“信息茧房”联系在一起的重要原因之一。

２．“把关人”的削弱导致信息的不确定性

库尔特·卢因最早提出了“把关人”的概念，认为信息传播网络中布满了把关人，只有符合群体规范或把关人价值标准的信息内容才能进入传播的渠道。传统媒体时代，“把关人”会进行信息内容真假的判断，并在受众接触信息之前进行初筛。受众可以通过报纸、广播、电视等传统媒介获取信息，由于信源和传播渠道相对固定，且经过“把关人”初筛后的信息，在真实性和权威性上也有一定的保障，这也是受众对传统媒体传播的信息更加信赖的原因之一，这些渠道的“把关人”所塑造的权威性往往更加深入人心。

“众声喧哗”的互联网环境导致海量信息蜂拥而至。一方面，传播者和受众的界限被打破，信息来源多而繁杂，信息的真实性难以保障；另一方面，从前的人工把关变成了现在的算法把关，很容易将垃圾信息推送给受众。人工把关的好处在于他们具备人的情感与身为新闻传播者的责任感，而算法推送技术的背后始终是一串冰冷的代码，它可以凭借文章结构判定一条新闻的好坏，却难以判定新闻背后的情感价值和社会影响。新媒体时代，泛娱乐化已经逐渐成为一些受众的标签，如果算法推送技术在机器把关后为他们贴上标签，只会推送一些没有营养、难辨真假的信息，那么长此以往，显然是不利于受众身心健康发展的。

３．“算法偏见”和“算法崇拜”的出现

“算法偏见”是指算法程序在制作、集成和发布的流程中脱离客观中立的价值立场，导致有关信息背离真实或不公平传播，从而干扰到公众对真实信息的感知、感受与判断。算法偏见具有两个特点：一是算法偏见的依据主要是受众数据，算法推送技术掌握着受众的日常生活习惯，会对他们的消费记录、浏览记录、足迹记录等进行分析。二是由于算法推送会对个人进行画像，生成定制的推送内容，所以受众在浏览信息时很难发现算法偏见。最常见的就是微信朋友圈的广告推送，会根据受众的消费习惯、消费能力而推送不同类型的商品，比如有些人会收到奢侈品、豪车、房产等内容的推送，还有些人会收到二手平台、小店铺等内容的推送。

“算法崇拜”是指受众对基于大数据和算法基础上的精准、高清晰传播模式的深度依赖和迷信。不可否认，算法推送技术让信息获取方式得到了质的变化，平台可以通过算法所统计的用户数据和标签实现精准推送，受众的兴趣爱好情况、社会关系情况、收入情况等都被算法推送技术了如指掌。可以说，算法推送比受众自己更了解自己。也正因如此，许多受众容易产生依赖，认为算法推送的东西一定是正确的，不做质疑和思考，即使接收信息的方式和渠道变多，也会因为惰性而选择接受算法提供的信息。归根结底，算法崇拜就是盲目地信任和懒惰生成的依赖。

四、推进算法推送技术对受众信息获取方式的良性建构

（一）提升受众的媒介素养

媒介素养是指受众对媒介信息的选择、理解、评估和质疑的能力。再强大的技术终究只是一种工具，它的优劣取决于使用者如何定义和使用它。受众在使用算法推送技术时，要避免走入算法的技术牢笼。无论是在获取信息时还是在发布信息，都要注重辨别真伪，为自己的言行负责，同时还要多去接触不同的声音，带着警醒的状态去看待算法推送技术，防止自己的思维因过度依赖算法推送技术而僵化。

（二）优化算法推送技术

算法推送作为一项技术，很难要求它具备人类的判断与情感，也很难将其抽象化的标准转化为具体数据。因此，平台要不断完善算法推送技术的辅佐功能，放大其优势，规避其劣势，同时还要不断完善算法筛选、挖掘、推送的功能，并在此基础上尽可能地消除受众信息获取对算法的依赖性，设置防沉迷系统，推送必要且真实的信息，善于挖掘精准化之外的受众喜好，进而使算法推送技术走出“同质化”“标签化”的桎梏。

五、结语

在媒体已经深度嵌入社会生活的今天，一种新的信息传播技术很可能会推动社会的变革。然而，技术是一把“双刃剑”，我们在看到算法推送技术满足了受众个性化的信息需求、为受众提供了一个便捷的信息获取方式、充实了受众的碎片化时间以及促进了拥有共同观点群体的聚集的同时，还要重视算法推送技术带来的“信息茧房”“算法偏见”“算法崇拜”以及信息不确定性问题。随着新媒体技术的发展，人类的信息获取方式也发生了较大的变化，算法推送技术带给人们更加智能、便捷生活的同时，我们也要对它所产生的多重影响保持警惕和敬畏。