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|喻国明：算法是信息茧房的缔造者，还是打破者？|德外荐读( 三 )


实际上 ， 随着媒介的深度融合 ， 有相当多的传统媒体以PGC（Professional Generated Content）内容提供者的身份入驻新闻聚合平台 ， 在涉及重要社会内容的报道与处理上引导公众价值 。
通过算法推荐 ， 传统媒体可以更精准地匹配用户 ， 并凭借新闻专业主义赢得了公众尊重 。 有研究亦指出 ， 在谷歌新闻算法推荐最多的内容中 ， 有69%是来自于5家专业新闻机构 ， 谷歌新闻的议程设置更像是对传统媒体的复制而非颠覆 。

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而百度贴吧、豆瓣等社区论坛则是用户话题深挖的端口 。 以信息流为主的算法型媒介侧重于话题的密集触达 ， 通常信息面广但深度不足 。 当前算法技术也无法有效判断同类型资讯对于用户是否重复或互为补充 。 因此 ， 用户通过算法获得信息要点后 ， 社区论坛则满足了用户寻找“新闻背后的新闻” ， 以获取更详尽的信息文本 。 由此可见 ， 人们对高质量的内容的追求在任何时代都是亘古不变的真理 。

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算法无“原罪”？
以****为例 ， 从2012年9月第1版开发运行 ， 已经经过四次大的调整和修改 。 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 。
在人工智能主导信息分发的时代 ， 所谓把关的权力并未轻易让渡给智能算法 ， 而是通过开放算法原理、加强人工审核、优化推荐系统、引入专业内容生产团队 ， 为算法持续注入了人本与理性的价值 。
而从商业利益的考量来看 ， “聪明”的算法平台都不会希望自己的用户兴趣窄化 ， 就像没有一个商场的经理会希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品一样 。 事实上 ， 商场经理都希望顾客关注尽可能多的产品品类 ， 以提高其消费能力 。 因此 ， 从算法的商业利益初衷来看 ， 算法不可能真正压缩信息空间 ， 相反 ， 它还会在更新迭代中逐步挖掘出个体尚未被开掘的信息消费潜能 。

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实际上 ， 信息分发所依赖的算法 ， 已具有越来越多元的发展趋势 。 不同的算法型信息分发平台很少会使用同一种算法 。 采用多种算法的信息分发平台所具有的社会构造 ， 从信息流动来说 ， 总体上能够有效地避免“茧房效应”的发生 。
本研究结论还对算法模型的进一步优化提供参考 。 研究发现年龄、婚姻、教育程度、收入水平对媒介多样性具有影响 。 早在2002年 ， 有学者指出了教育程度对“数字鸿沟”有巨大影响 ， 而十几年过去 ， 在如今网络基础设置完善、高自由度的媒介环境中 ， 信息的“鸿沟”依然存在 。
较之于教育良好的“精英分子” ， 普罗大众更容易盲从和不思考 ， 当沉浸在同质化的信息环境中 ， 更难会基于理性焦虑和质疑精神实现自主“破茧” 。 因此 ， 针对老年人、已婚人士、教育与收入程度较低者 ， 需要依据其用户画像 ， 在个性化推荐中做额外的适配处理 ， 包括导流更多来源的信息 ， 并增加异质性内容的分发权重 。
此外 ， 值得关注的是 ， 低收入群体对传统媒体尤其是传统纸媒的信任较低 ， 技术公司应该凭借算法对个体分析的优势 ， 重视弱势群体的信息需求 ， 强化价值引领 。 传统媒体在媒介融合过程中 ， 也需要适应算法时代传播逻辑与话语方式的变化 ， 对社会底层予以更多的人文关怀 。
必须意识到 ， 在已经到来的5G时代 ， 实时生成的数据、实时分析、实时调整的算法 ， 将成为整个信息系统运行的神经和命脉 ， 这也是无法绕开的基本要素 。 今天我们跟算法之间所出现的一系列问题或争议 ， 实际上还是人与人之间的问题 ， 是掌握了现在技术传播生产力的人们 ， 跟过去既有的掌握制度传播生产力的人们之间 ， 在一个特定的发展阶段上的一种矛盾与对冲 ， 也可以说是一种博弈 。


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