算法推荐对新闻传播的法律伦理困境思考

荣紫涵 蒋小花

摘要：随着传播信息传播技术的发展，算法推荐从“人找信息”，到“信息找人”，提高新闻出品的效率，同时给社会公平和公民信息自由带来挑战。本文通过分析算法推荐机制价值逻辑、法律伦理定位，得出算法新闻法律伦理规范方法。

关键词：新闻;算法;法律

随着信息传播技术的发展，新闻的生产和传播门槛降低，算法推荐悄悄地进入大众的视野，夺走新闻媒体人的“方向盘”。算法推荐高效地提供给用户感兴趣的内容，减少了用户搜索信息的时间成本，但在利益驱动下，平台为了获取用户“注意力的经济”，让用户浸泡在媒体个性化的泡沫里，公共性和有价值的内容被边缘化，如何避免算法歧视真正实现社会公平和公民信息自由，值得大众关注。

一、算法推荐机制价值逻辑

在信息大爆炸时代，用户如何搜索和利用有效信息成为一个难题。在搜索的过程中，一类用户是明确的知道自己要寻找的信息是什么，只需要输入关键字词便可在网页中获取信息;另一类是不知道自己要寻找的内容，只是作为一种消遣在浏览信息。算法推荐的出现让第二类用户更好地找到自己感兴趣的内容，再通过他们的浏览记录和使用习惯构建用户画像，在之后的使用中一次次地更行画像使其变得清晰。在面对密集的信息量时，大量的无关信息包括广告等冲击人类的视野，大众的注意力的耐心降低。作为平台的专业媒体者无法将如此庞大的信息精准分发到用户的眼里，于是只能让机器人算法来筛选用户爱看的内容。

算法新闻运行的技术基础在于对大数据中新闻信息的抓取与计算分析，而大数据本身是通过汇集存储在数据库里的每一个数据而生成。数据库保留的这些数据涉及每一位用户上网信息（内容、行为习惯、偏好等），一方面这些信息为算法新闻的生产提供了基础、为推送锁定了目标群体，另一方面这些信息却也隐藏着侵犯公民个人隐私的极大风险。

全球范围内如谷歌、亚马逊、推特、脸书，国内如百度、阿里、腾讯，这些互联网巨头企业拥有的不仅仅是庞大的用户数量，背后更意味着庞大的用户上网行为数据，以及由这些数据汇聚起来的可供算法进行分析得出更多信息的大数据。每一个用户在使用网络工具时贡献着数据，也暴露着自己的个人信息。所以从表面上看算法推荐提高了新闻内容的分发效率，实现个性化匹配，但其背后的价值逻辑却是谋取用户“注意力经济”的伪个性化信息推送。

二、算法推荐在伦理上两种观点

在我国，算法推荐新闻近年来可谓风生水起，同时似乎也成了众矢之的。2017年9月，人民网针对算法推荐连续发表3篇评论，文章认为，当技术、代码、算法替代了传统内容分发过程中编辑的角色，单一的吸引眼球标准导致劣质内容泛滥，呈现一波未平，一波又起的局面。2018年4月 ，今日头条因内容低俗被国家广电总局责令关停“内涵段子”客户端软件及公众号。以此，国内普遍存在指斥算法推荐的道德伦理的缺失的这一观点，低俗信息，垃圾新闻、"标题党”内容的泛滥使得公众对算法推荐推上风口浪尖，认为是背后人为的操作，使得大众价值观出现偏差甚至异化。

国外研究者的看法有所不同。“算法遵循的是预先选择的程序，而不是及时的判断，它们围绕的是吉莱斯所说的算法客观性假设——算法是中立的，因为它将所有的信息数据投入到同样的程序中……算法背后的知识逻辑从强调公众普遍认可的重要性，转移到基于用户的特定属性和搜索的个性化新闻和碎片化新闻上。算法的速度和蕴含的个性化潜质让这类新闻生产环境蓬勃发展。”然而算法作为各平台的商业机密也是不可告知大众，是否有幕后利益获取者夹带私货也不是不可能的。

三、算法推荐的法律伦理定位

如何规范算法推荐，取决于法律上如何定位算法推荐行为。传统上，傳媒法领域存在着出版者与发行者的区分。两者的区分标准在于是否对传播的内容实施“编辑控制”。如报社、杂志社、出版社等传统大众媒体，从事内容生产和发布，对所发布内容实施审核、形式修改、篇幅调整，并决定是否发表，无论是首发内容或转载其他媒体内容，在性质上均属于出版者。而诸如书店、图书馆、报刊亭，虽以内容为产品，但它们在社会分工中承担的角色仅仅是信息的传递人，法律上定性为发行者。区别两者的意义在于法律中需要承担的责任和义务。一般而言，出版者的注意义务相对重于发行者。算法推荐背后的设计师作为人，具有主观主动地去设计算法来计算用户习惯，然而算法设计师往往是不具备规范的媒介素养，传统的新闻把关人“把关权”直接让位给设计师或者是算法，对于用户是一种责任缺失，但如果把关人的参与，把关人在信息的传播过程中更像一个出版者，编辑控制着内容的供给。所以，用新闻专业规范指导算法，算法是否还是“中立”，也就是对于再好的传播渠道也需要“看门人”这一观点值得讨论。

在伦理上，算法把用户兴趣和新闻的匹配度作为新闻价值唯一的判断标准并决定新闻的分发流向，忽视传统新闻记者履行社会告知、人文关怀与舆论监督等使命的逻辑思维，媒体难有稳定受众，不能通过持续的议题设置、输出有价值内容打造媒体品牌，而是让大众成为自己的“把关人”，最终只会造成受众的信息认知偏差，共识的丢失、价值的异化和信息封闭化。

四、算法新闻法律伦理规范方法

在数据信息过载时代，如何筛选出有价值的信息抛弃垃圾伪造的信息才是关键。把关人的缺失更意味着机器人算法在大量信息的处理上的确存在明显的优势。因此要通过健全法律监管以及加强“人”在新闻传播中的主体性。

（一）加强法律监管

进入网络时代以后，以美国 1998 年《千禧年数字版权法》（DMCA）为代表的立法赋予网络服务提供者以类似于发行者的法律地位，对其同样适用“知情负责”责任，并照顾网络的特点而增设了“通知-删除”程序。我国《信息网络传播权保护条例》基本上照搬了 DMCA 的立法模式，为互联网接入和传输、系统缓存、信息存储及信息定位四类网络服务设立了四个责任避风港。算法推荐能否适用责任避风港规定，需要将其与上述四类网络服务加以比较。其次必须对使用伪算法去推荐用户获取低俗信息或广告内容、夹带私货内容进行严厉的惩罚。而不是简单实施“通知删除”程序。

（二）平台自我管理

平台在设计算法前，应该一个具备自己立场和品牌价值观念，并不是简单地判读“用户关注的，才是头条”，为了获取更多的关注去让用户处于自我封闭空间的状态是不可取的。对于一些严肃性的新闻，应当主动让受众关注，达到舆情监督、防止大众对真实事件的偏见和价值异化的功能。对于低俗信息的来源，应该严格把控，在选择新闻源时就将其列入黑名单。

（三）算法推荐的透明化

尽管算法是平台的商业机密，但仍有透明化的必要，让用户真正通过算法了解自己兴趣所在，从而主动获取信息，而不是单向性地把平台认为用户感兴趣的信息塞给用户。表明上的用户个性化，选取属于用户自己定制的信息，实际上是通过代码构建的数据模型去对其弱点进行强行植入。对于这样的观点，使算法透明化，对大众、法律及伦理不失为一种选择。

【参考文献】

[1]刘文杰.算法推荐新闻的法律透视[J].新闻记者，2019（02）.