舆情课堂：智能算法是否成为舆情发酵的助推器？

　　智能算法加剧舆情发酵的新表征

　　据新华社9月30日报道，国家互联网信息办公室、中央宣传部等九个部门印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》明确要求，防止利用算法干扰社会舆论、打压竞争对手、侵害网民权益等行为。11月19日，首届中国网络文明大会数据与算法论坛在北京成功举办，论坛围绕“聚力算法综合治理，共筑网络文明基石”主题展开深入研讨，为算法综合治理建言献策，推动算法对社会发展产生正向引领驱动作用，共创天朗气清的网络生态，助力网络文明建设。

　　面对海量的互联网信息，算法推荐将网络平台从“用户搜索信息”变为“信息定位用户”。但同时舆论对算法的潜在威胁愈发担忧。这不禁令人思考，在舆情事件中，如何防范和遏制智能算法模糊公众对舆情事件本质的失焦？

　　流量驱动算法制造网络热点假象

　　个性化推荐、协同过滤等算法推荐机制的出现，让公众可以更快捷、准确地获得想要的信息，做到“知用户之所想”，同时也存在着强化公众固有认知、减少多元化信息获取的潜在特质。这也为劣质内容提供了可乘之机，给部分标题党、营销号带来吸引眼球夺取流量的机会，反之优质内容的传播空间受到挤占，造成网络信息“劣币驱逐良币”。

　　比如，近年来互联网短视频平台陆续出现了一些“卖惨营销”视频。据澎湃政务号“上海网络辟谣”报道，这些卖惨视频的背后，实为一条“吸引眼球—赚取流量—变现获利”的产业链，尽管这些视频述说着不同的故事，但其共性和本质仍为“求关注”“蹭热点”。21世纪经济报道写道，在“流量为王”的畸形观念下，平台利用算法模型通过热搜、超话、炒作、聚集等信息推送方式投放给用户“刺激”的话题和“热点”的信息，大众在被动“吃瓜”时也会感到精神的不适。

图：为不同农产品代言的“辛勤老农”

来源：澎湃政务号“上海网络辟谣”

　　“致瘾性”特质让吃瓜群众停不下来

　　进一步分析发现，在网络信息的传播过程中，若受众长期仅关注自己感兴趣或选择的领域，则将会固化在封闭的信息空间中，形成“信息茧房”。换言之，受众一旦长时间沉浸在这种具有“致瘾性”的内容分发模式，则会对算法推荐的内容“停不下来”。

　　据人民网、人民邮电报专栏作者张书乐分析，目前市场上多采用的是“协同过滤”推荐算法，即依据用户先前所留下的行为记录，通过大数据进行拟合，从而实现推送用户感兴趣的相关内容。这些内容往往符合用户的阅读习惯，这种内容分发模式也使得用户日渐沉迷，如在刷短视频中“嗑瓜子效应”。以美国流媒体公司奈飞（Netflix）2020年出品的纪录片《监视资本主义：智能陷阱》为例，片中还原了互联网平台通过算法对用户实现精准投放的整个路径，让用户对社交媒体产生依赖心理、营造出“信息茧房”。

图：《监视资本主义：智能陷阱》海报

来源：豆瓣平台

　　同质化信息加剧舆论失焦现象

　　个性化推荐、协同过滤等智能算法让公众“所想即所见”，甚至对网络信息“上瘾”，也正因如此，一些信息在被算法推荐的过程中被放大，甚至出现过度膨胀的情况。学者王潇然在文章《引燃、爆发与连锁：全民吃瓜事件背后的蝴蝶效应》中分析，内容过滤式的算法，也是热点事件发酵的重要因素，当热点事件进入网民的个人议程后，用户的关注量、转发量与讨论量，又使该事件成为用户数字痕迹的重要组成部分，于是，内容过滤式算法将拥有类似标签的子事件、子话题推送给用户，进一步扩大了热点话题的关注范围。今年7月，有网民称，浙江杭州一女子遭遇“敲门杀人”且被砍伤两刀。该消息一度在网络上引发舆论关注。尽管后续警方通报称，“杭州发生敲门杀人案”为不实信息，是该网民为博眼球所编造，但“敲门杀人”行为受到流量聚焦，在相关话题标签的讨论中，部分自媒体账号借机“带节奏”，营造恐怖氛围，加剧了舆论的紧张情绪。

图：相关辟谣信息截图

来源：@杭州公安

　　同时，算法推荐所产生的同质化的信息，也让用户获得“归属感”，进而进一步强化公众的固定认知。如《青年人大》评论所言，同质化的观点将在一个人的主页泛滥，如果他继续点击浏览，平台的算法会智能地推送给他将更多类似的观点，当他听到了这么多“战友”的回音，获得了群体归属感，他更有勇气以相同的立场在社交平台发声。

　　结语：

　　11月1日，《个人信息保护法》正式落地，对大数据杀熟、用户画像、算法推荐等涉及个人信息自动化决策予以规范，并明确要求用户可自行选择是否开启类似功能。针对算法推荐的法律红线已然划定，政府及有关部门正在努力遏制其带来的负面影响。可以说，在拥抱智能技术的同时，一个发挥算法“向上”“向善”潜力的社会仍需政府、企业与社会的协同共治。