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喻国明：从"今日头条"的四次升级，看算法分发的价值迭代( 二 )

算法分发


从信息生产的角度看，算法型信息分发重塑了新闻生产机制 。算法型信息分发带来的新闻生产方式是"新闻内容+数据化精确制导" 。精确指向特定用户的数据引擎已经成为新闻生产的标配，新闻生产的精英主义正在被用户思维和互联网思维所代替 。这意味着在算法登堂入室的时代，传播新闻时所倚重的逻辑是"用户本位"的，传统意义上新闻传播中"传播者本位"的精英主义逻辑正在消解，算法型信息分发模式从一开始就是沿着用户的需求的逻辑不断提升和迭代的 。
算法型信息分发在一定程度上决定着信息流向、信息重要程度，以及用户对信息的关注度 。在传统新闻生产中，传送新闻文本环节就是将制作好的新闻文本，通过报刊的出版发行、广播电视节目的播出等传送给受众的过程 。传统新闻生产对新闻文本传送是大众化、标准化基础上的规模化的，在内容呈现上是千人一面的 。传统媒体掌握内容入口和分发渠道的控制权，信息以单向、单一的方式在相对封闭的渠道流动，形成塔奇曼所谓的"新闻常规" 。就传播领域而言，新闻产业在内容采集、分发和盈利模式上已经形成一整套相对稳定的规则和传统 。于政治学而言，规则和传统以及路径依赖，为形成相对稳定的制度创造了条件 。但随着互联网技术的普及和进步，数字内容分发渠道全面占有与分割传统的社会信息供给结构 。
不同于传统媒体时代内容生产和渠道发行是两个完全分开的环节，互联网时代的内容生产、内容入口和内容分发乃至信息反馈都是在技术支持和数据作用之下融为一体的，换言之，它们的边界是模糊的，彼此之间形成了相互融通难以分割的一个整体 。用户所能见到的内容已经成为数据化生产和加工以及数据导流、精准分发以及场景化商业变现的工具和手段 。因此，在内容生产过程中的平台型媒介机构，就越发重视数据和智能化的算法对内容采制、内容分发、场景到达、用户接受等全环节的重要影响 。
在讨论"算法导致信息回音室"的时候，人们往往将"算法"视作一种单一的、同质性的存在，似乎算法只有一种推送逻辑 。实际上，早在2014年，明尼苏达大学计算机系Nguyen, T. T.等学者使用电影评分和推荐网站MovieLens的数据就发现，不同的算法推荐方式会导致不同的"过滤气泡"效应 。不同于基于内容的推荐算法，MovieLens所使用的算法是"基于物品的协同过滤算法"（item-item collaborative filtering）——"依据了和你相似的其他人喜欢什么"，这有助于向用户推荐自己本不会接触到的更多样内容 。
大部分实证研究结果都没有支持"算法推荐导致视野变窄"这样一种简单的结论，而是展现出了更加复杂的图景 。"回音室"、"过滤气泡"是技术、人性、社会结构共同作用的结果 。它的消除既需要技术优化，也需要媒体的平衡报道、社会信息结构的多元化构造，还需要社会评议机制的完善以及市场创新的竞争节律、人们制度化参与渠道的拓展等等 。算法有着多种类型，并且在不断地调整、变化 。人们在算法推荐平台上看到的内容，从来就不是单纯被机器所决定的 。
概言之，在技术层面，算法推荐有着不同的类型、不同的原理 。被广泛使用的协同过滤算法，实际上并不会缩减人们的视野，甚至有时能打开更大的世界 。"回音室"、"过滤气泡"是技术、人性、社会结构共同作用的结果，不能归结为技术本身 。
 
3.人机互动下算法逻辑的价值迭代：
从"算法没有立场和价值观"到
"技术必须充满责任感和充满善意"的升级
那么，当前算法型信息分发与人工分发彼此交叠的部分有哪些？发生了哪些变化？本文以"今日头条"为案例，搜集分析了"今日头条"相关资料、市场数据，以及"今日头条"官方公布算法原理等材料，对算法型信息分发的变化进行讨论 。
新闻价值观念是指新闻主体用来选择和衡量新闻价值客体的标准 。在"编辑分发"模式中，新闻价值观念主要体现在新闻从业人员的实践（如新闻筛选、排序、版面设计）或新闻机构的内部规范之中，而对于算法型信息分发模式来说，新闻价值观念则内嵌于代码的设计和编写之中 。传统大众媒体时代，把关人的研究主要集中在传播者身上，主要研究把关人（个人或组织）特征对把关活动的影响；到了网络传播时代，受众在传播的价值实现过程中主导性地位日益显著，"传-受"身份重合，把关人研究的重心转移到受众身上，由此便存在将传统把关人（即内容生产与传播一方）研究弱化的问题 。


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