| 标题 | 基于算法的资讯聚合平台的把关及其对策 |
| 范文 | 张友姿 中图分类号：G210.7 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2019）9-154-02 摘 要 本文以“今日头条”作为研究对象，主要采用观察法和文献法的定性研究方法，从算法的角度切入研究，对“今日头条”做了一次详细的关照。发现“今日头条”出现了著作权版权侵权、信息茧房、内容质量参差不齐等问题，因此本文就如何完善算法体系下的把关人制度及其对策进行了探索。 关键词 把关人 今日头条 侵权 信息茧房 算法 一、问题的提出 近年来，随着移动互联网的社交化发展，“把关人”的角色也在逐渐发生变化，把关人理论也应该随之发生变化。阮立、朱利安·华勒斯、沈国芳在其论文《现代把关人理论的模式化——个体、算法和平台在数字新闻传播领域的崛起》（当代传播，2018）中认为，算法因形成“公共兴趣”而成为信息流管理者已被纳入把关人体系中成为社会发展的重要部分。而朱鸿军，周逵在其论文《伪中立性：资讯聚合平台把关机制与社会责任的考察》（南昌大学学报，2017）中从危害的角度提到，把关制度的转型后由于缺乏管理和平台提供者的重力身份带来社会责任推脱和传播乱象丛生。 目前业界对于相关课题的探讨主要关注的是今日头条的算法运行机制、把关制度的转型与传播乱象之间的关系，本文认为现在还存在信息茧房、内容低俗化、标题党现象严重等问题值得详细探讨，因此从把关人的角度出發，以“今日头条”事件为例进行研究，对资讯集合平台的发展研究提供一定的思路。越来越多的有别于传统新闻媒体的行业、平台甚至个人在把关中扮演的角色越来越多。社交媒体普遍使用基于算法的服务系统，这使得个体用户参与到信息的传播和新闻的选择中去，从而对传统的把关过程产生了影响，目前已被认为是现代把关人体系中的重要部分。“算法在数字把关中的地位正在上升， 已经成为社会发展进程中的一部分。” 本论文以“今日头条”作为研究对象，以观察法和文献法的定型研究方法，从“把关人”的角度切入平台责任的研究视角，对“今日头条”做了一次详细的关照。 把关理论的基本结构由把关人、门卡、把关对象、把关机制、把关关系等要素组成，其中“把关人”一直是把关理论的研究重点。 移动互联网的社交化尚在发展之中，现代把关人理论虽然已经成熟，但其与新媒体的关系尚在探索之中。目前业界对于相关课题的探讨为本文研究资讯聚合平台存在什么样的问题提供了参考，但是对于问题的解决的对策往往一笔带过，缺乏全面的总结讨论，因此本文从把关人的角度出发，以“今日头条”事件为例进行研究，希望对现代“把关人”制度有所增益、对资讯集合平台的发展研究提供一定的思路。 二、今日头条的算法机制与“算法把关人”的形成 “把关人”理论由卢因于1947年提出，主要是针对人尤其是个人进行分析，影响把关的是人的心理因素。1949年怀特对日报编辑进行调查，“把关”概念引入新闻传播领域。吉伯将把关过程从个人拓展到媒介组织，把关人的研究开始由个人向社会组织转化，休梅克将把关理论推向整个社会体制进行研究， 把关人理论的整个发展过程均是在大众传播的框架下递进、展开的。 目前，对于现代把关体系中把关人地位的确定仍有待讨论，但基于各类用户偏好而形成推荐信息的算法，已经被认为是现代把关人体系的重要组成部分。 以“今日头条”的算法系统为例，该算法推荐系统主要是是基于内容推荐（根据用户的历史项目进行文本信息的抽取、过滤、生成模型，然后向用户推荐与历史项目内容相似的信息。）和协同过滤推荐（通过匹配与该用户具有相似兴趣和特性的用户，根据相似用户的喜好向该系统推荐用户。）的组合式推荐系统。由此形成的基于个性化的精准推荐系统，使得今日头条呈现出来的新闻“千人千面”，用户在选择新闻的同时，也在被新闻选择，而这一切都是在算法的逻辑体系下运行的，只是算法系统基于的是大数据，而非对内容的价值判断和选择，因此在发展过程中今日头条也出现了诸多问题。 算法使得用户参与到新闻的发布中，改变了传统的把关人选择的过程和信息传播的模式。资讯聚合平台允许用户按照自己的标准、兴趣、爱好来选择信息，“这些服务重新分配并引导了网络上的信息流通”，算法的推荐之际不仅可以改变阅读的内容，在一定程度上也能够改变手中对待新闻的态度。 三、算法把关人下今日头条存在的问题研究 （一）版权著作权侵权问题 今日头条曾经深陷著作权侵权危机，曾多次收到多家媒体的诉状，将其告上法庭，要求其停止侵权，赔偿损失，今日头条虽然使用了一些措施进行整改，但是并未完全得到改进，在2018年9月29日因版权问题受到了国家版权局的约谈。 在过去传统媒体只是对内容进行把关，不考虑版权的把关。但是资讯聚合平台之分发内容，不负责生产，在过去多次引起的法律纠纷中，今日头条转载范围超出了合理使用的范围，转载了新闻评论、深度报道等内容，侵犯了著作权人的信息网络传播权。将著作权人发布在其他新闻门户网站上的内容进行转码，使内容在手机端展示，侵犯了著作权人的复制权。此类著作权版权侵权已经经过侵权认定并得到处理，因此将著作权版权的把关纳入算法体系是非常必要的。 （二）“信息茧房”效应 “信息茧房”的概念由《信息乌托邦》的作者桑斯坦提出：“信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身侄桔于像蚕茧一般的“茧房”中。” 依靠算法把关使得今日头条根据用户兴趣为用户推荐内容，虽然用户的主动搜索会有跳出兴趣范围的可能，但是今日头条接着会根据受众的搜索进度调整推荐内容，长此以往，用户关注面被局限在兴趣范围之内而无法跳出接受新讯息，其他重要的信息就会被忽略，长此以往，用户的信息获得信息愈发单一，知识结构窄化在所难免，难以形成科学性思维。 （三）内容质量参差不齐 主要表现为低俗内容多、标题党问题突出，只要内容达到一定的点击量和评论数，算法就会将其作为热点推荐，不论其内容是积极健康的还是暴力低俗的。同时，算法系统根据点击量、浏览量、转发量、评论量来决定把什么信息推到热门资讯板块里面，因此很多写手为了博取点击量起很夸张的标题。 今日头条没有编辑团队，算法充当起没有思想的把关人的角色，用户的好恶成为价值判断的唯一标准，这对于用户的媒介素养是一个极大的考验，无论是从人性的角度，还是我国网民学历普遍较低的现状来看，娱乐化、低俗化的趋势在所难免，以算法来把关劣势较为明显。 四、如何完善算法体系下的把关人制度 （一）根据新媒体的发展调整现有的版权制度、完善并沿用现存的法定许可制度 从整体看来，“统一声明授权（ 或不授权）”的默示许可制度呼声较高，但由于与我国现行法律的不匹配、以及经验的积累不够完善，当它们面临“海量授权”的时候，在当前网络环境下，内容的生产者、传递者、接受者乃至平台能否达到平衡并推动其真正实践下去尚存在一定的问题，蔡元臻认为沿用现在施行的法定许可制度能够更加“迎合网络的流通性和开放性，满足网络空间的利益平衡要求”。 （二）增强企业自律，技术中立不等于价值中立 新闻的价值不在于其独创性，而在于其时效性。今日头条通过快速的挖取、复制最具时效性的新闻来分发给用户以此盈利，这样的行为是对新闻价值原创者的不尊重，从人民网三评今日头条到网信办七次约谈，“技术并不可耻，所以无须苛责”的技术中立论变得越来越站不住脚，商业利益应当和社会责任寻找一个平衡点。事实上，“内容”往往难以是战胜利益的，内容的低质化的锅不应该因为那句“你关心的，就是头条”而由受众来背，在算法推荐的引领下，生产低俗色情内容能够获得变现的流量的更大，内容生产者便会更卖力的生产，受众成为低俗化最终的托词，而其本质上，还是价值观念的缺失和缺乏企业自律、过分追求商业利益导致的结果。 探索资讯聚合平台存在的问题和解决之道的探索的最终目的，不是限制一种新兴业态的发展、也并非一味固步自封（如此最终会阻碍文化和信息的传播），而是在这互联网蓬勃发展的大背景下，发现问题并积极解决，使得新的技术、新的平台能够更加自律健康的发展，最终使得新的技术能够促进文化的繁荣，最终能够更好的服务与人本身。 参考文献： [1] 蔡元臻.新媒体时代著作权法定许可制度的完善——以“今日头条”事件为切入点[J].法律科学（西北政法大学学报），2015，33（04）：43-51. [2] 王迁.“今日头条”著作权侵权问题研究[J].中国版权，2014（04）：5-10. [3] 朱鸿军，周逵.伪中立性：资讯聚合平台把关机制与社会责任的考察[J].南昌大学学报（人文社会科学版），2017，48（05）：102-107. [4] 黄旦.“把关人”研究及其演变[J].国际新闻界，1996（04）：27-31. [5] 罗昕.结构性缺失：网络时代把关理论的重新考察[J].新闻与传播研究，2011，18（03）：68-76+112-113. [6] 陈晓彦，杨茜.社交媒体环境下职业把关人的受众思维与行为模式[J].新闻记者，2018（11）：26-33. [7] 方师师.算法机制背后的新闻价值观——围绕“Facebook偏见门”事件的研究[J].新闻记者，2016（09）：39-50. [8] 耿倩.从“今日头条”侵权事件看新闻作品著作权的维护[J].新闻研究导刊，2018，9（13）：64-65 [9] 楼建坤，陈泽玺，国秋华.算法的把关研究——以今日头条App为例[J].新媒体研究，2017，3（17）：18-20. [10] 劉存地，徐炜.能否让算法定义社会——传媒社会学视角下的新闻算法推荐系统[J].学术论坛，2018，41（04）：28-37. [11] 朱邦凌.今日头条低俗的背后是流量变现利益链[J].青年记者，2018（03）：5. [12] 阮立，朱利安·华勒斯，沈国芳.现代把关人理论的模式化——个体、算法和平台在数字新闻传播领域的崛起[J].当代传播，2018（02）：86-91. |
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