喻国明：从"今日头条"的四次升级，看算法分发的价值迭代 _算法分发

算法型信息分发给传播领域带来权力结构的改变，同时也使算法面临人与机器争夺社会权力的质疑。传统媒体掌握社会信息结构控制权的时代已经过去，以算法为代表的大数据技术形塑着信息的社会传播效果。但这并不意味着技术控制了社会的信息传播结构，"算法推荐导致视野变窄"这样简单因果关系从未被实证研究的结果证明过。算法是人写的，有着多种类型与价值取向。技术、人和社会信息结构展现出了更加复杂的图景。今日头条的信息推荐算法，被认为是国内、乃至全球最具代表性的信息推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。研究表明，算法推荐不是一成不变的，算法型信息分发在不断迭代中提升着"有边界的调适"，并增强了其社会的适应度与合法性。

1.算法型分发：
关于"信息茧房"的学术争论
人工智能时代，算法分发已然是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但与此同时，算法强大的功能和权力内涵，尤其是算法在新闻传播领域的应用，开始面临严重的质疑与挑战。为解决大数据信息超载问题应运而生的、带有算法推荐功能的资讯类App（"今日头条"、"一点资讯"等），从面世的第一天就备受质疑：使用这类APP是否会导致我们只看得到自己感兴趣的、认同的内容，进而所有人都活在自己的小世界里，形成"信息茧房"效应？有人甚至把它提升到"会导致一个民族的智能水平下降的危险"的高度。因此，厘清算法的技术逻辑以及对社会信息传播产生的影响，在传播学、计算机科学等相关领域具有重要意义。
有学者指出，在大数据时代，庞大的数据赋予算法巨大的传播导流能力。英国文化研究专家斯科特•拉什（Scott Lash）总结认为，在现代社会媒体和代码无处不在，其对于传播的影响力越来越存在于算法之中。大卫•比尔（David Beer）指出，这种影响力包含两层含义：第一，体现了算法发挥的功能，包括分类、过滤、搜索、优先、推荐、判定；第二，由于基于算法的决策常常被认为是理性、中立、高效、值得信赖的，算法这一概念本身就具有影响力的内涵。大量以此假设出发的研究表达了对算法推荐型信息分发导致"信息茧房"的担忧，即认为使用算法推荐技术的资讯类APP的人会出现视野变窄，进而导致"群体极化" 。

文章插图
也有学者对此提出不同看法，认为算法本身并不具有社会权力，而是算法联合即算法与人的结合（algorithmic associations）在发挥作用。算法运作过程中会和"规则、人、过程、关系"等相互作用，因此要特别考虑算法的情境性（situatedness）。姜红和鲁曼关注了这种人与非人因素的交织、相互作用，运用"行动者网络理论"（actor-network theory）指出算法、专业新闻机构和用户这些行动者共同编织着一张传播之网。无论是算法自身，还是算法联合，都深刻影响着新闻业。
Michael DeVito考察了Facebook的算法运作机制，通过对其公开发布的专利、新闻稿、博客等进行内容分析，概括出九大算法价值要素：朋友关系、用户公开表达的兴趣、用户先前的参与、用户含蓄表达的偏好、发布时间、平台优先级、页面关系、用户的负面表达、内容本身的质量。Dubois, E., & Blank, G.最新的研究成果发现，总体而言，人们对于信息回音室效应的担心是被夸大了的。尤其是那些对政治感兴趣的读者，实际上会受到好奇心的驱使，去消费更多样的内容，视野并不会受限。基于这样的理论争论和前人研究，算法型信息分发发展到今天，尤其是在科技和经济社会飞速发展的中国，算法型信息分发发生了哪些变化？其与人工分发彼此交叠的部分有哪些？各自适宜的区位是哪些呢？算法型信息分发的变化及迭代逻辑正是本文研究的重点。

2.智能算法技术的崛起：
【喻国明：从"今日头条"的四次升级，看算法分发的价值迭代】传播领域"常规"的变局与解构
算法型信息分发最为普及的定义是Resnick和Varian在1997年提出的，指推荐系统向客户提供商品信息和帮助用户决定应该购买什么商品，模拟销售人员帮助客户完成购买的过程（Resnick P , Varian H R., 1997）。早期的算法型信息分发被应用于电子商务领域，目前已在各个领域被广泛应用，信息领域亦然。从广义上讲，算法是一种编码程序，被定义为"为了解决问题而输入机器的一系列指令" 。