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论述题金句|算法推荐(喻国明,陈昌凤都在)

发布日期:2020-10-30

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论述题金句 | 算法推荐(喻国明,陈昌凤都在)

考新闻 考新闻 2020-09-03


作者 | 长耳朵的兔兔兔
责编 | 维他


2017年,人民网曾三问今日头条算法,引发了学界和业界对于算法推荐的讨论。这可能是国内最早关于算法推荐的讨论。



而关于算法推荐其实很早就被各个平台采用,购物网站、门户网站等会根据用户的浏览记录、地理位置等进行推荐信息。而算法内容生产逐渐成熟、算法内容推荐大受欢迎、平台媒体重塑新闻业则体现出了算法推荐对于新闻业的影响。


 考题关于“算法”的呈现方式 



从考试内容来看,算法推荐主要考察对于新闻业的影响,也就是改变了新闻业的哪些方面,或者说是算法推荐对于新闻业的优点和缺点。


    那算法推荐对于新闻业意味着什么呢?

试应该如何解答呢?


我们将从以下五个方面进行解读:算法推荐的基本概念、算法在新闻业的应用相关产品、对于新闻业的影响、优化方向和相关概念剖析。




 算法推荐的基本概念 


不同的学者对算法推荐给出了不同定义:


 - 方师师 -


算法推荐是指网站平台通过算法模型将用户信息数据与内容信息数据进行匹配,实现内容高效聚合、精准分发的一种手段。现已广泛运用在新闻客户端、即时通讯工具、论坛社区、音视频、直播等各类网站平台。


虽然各平台采用的算法模型存在差异,但主要都是通过热度、时间线、用户画像、用户社交关系、关联内容、地理位置等多重维度进行拟合,实现个性化推送。


- 陈昌凤 -


算法推荐是通过追踪用户的网络行为,运用一些数学算法计算出个人特征、环境特征等相关信息,并推测出用户可能喜欢的内容。


其类型包括基于内容的、基于用户协同过滤的、基于关联规则等数种常用的和数十种在用的算法。


- 喻国明 -


算法推荐最为普及的定义是Resnick和Varian在1997年提出的,指推荐系统向客户提供商品信息和帮助用户决定应该购买什么商品,模拟销售人员帮助客户完成购买的过程。


人工智能时代,算法推荐已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配。

      

///


名词解释是考试中最常见的一种类型,当问到算法推荐的时候,我们可以用以上三种说法作为答案,引经据典更具说服力。


当然,如果你能有自己总结的答案那是最棒的。毕竟,自己的才是最好的!


> 举例

算法推荐指依托互联网技术与大数据技术,对用户的阅读偏好进行跟踪,经过计算分析后得出用户画像,并据此进行新闻生产与分发。算法推荐造就了算法新闻的流量王国。时至今日,算法已经成为国内资讯类APP的“标配”,今日头条、一点资讯、天天快报等,无不以算法作为其核心配置。



 算法在新闻业的应用及相关产品 


算法对于新闻业的接入,主要是三个方面:内容的自动化生产、个性化的内容推荐、平台媒体的聚合分发。


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- 内容的自动化生产 -


主要是指将算法或者结合了机器学习的技术手段接入到新闻的生产流程中,通过编写的代码和程序使得新闻的生产实现自动化。主要有算法新闻、机器人新闻、自动化新闻和人工智能辅助新闻等。


比如,2014年美联社采用Wordsmith机器人写作财务报告、华盛顿邮报开发的智能机器人Truth Teller专门用于时政新闻写作、洛杉矶邮报研发的自动报道地震的新闻机器人Quakebot。


????

- 个性化的内容推送 -


采用算法进行内容推荐的平台或APP,可以识别用户的终端设备,读取用户的点击历史和阅读习惯,结合大数据用户画像和社交关系图谱,来匹配用户的关注兴趣和平台聚合的内容,向用户分发个性化的内容,以达到内容的精准推送。


比如,主打算法推荐的APP有欧美地区的Flipboard、News Republic,日本最受欢迎的SmartNews,印度的Dailyhunt、News Dog,中国的今日头条等。


????

- 平台媒体的聚合分发 -


平台依靠算法筛选内容,定向发布,既为新闻媒体提供了大量资源,提升传播效率,却又限制了媒体的编辑决策,赚取了大量广告收入。


以脸书为代表的社交媒体平台和科技公司迅速发展,深刻改变、塑造了整个新闻业乃至社会的发展路径。


 喻国明老师对于算法推荐的观点 





 算法推荐对新闻业的影响 


算法推荐作为一种越来越主流的信息分发方式,对于新闻业是一把双刃剑。其未来发展必须着力于解决现实发展中所存在的问题与隐忧,才能开辟其登堂入室的光明前景。


 算法推荐对于新闻业的意义:


????

- 改变用户传统信息行为模式 -


算法技术通过对用户兴趣社交图谱的建构迅速实现对用户需求内容的个性化推荐。这个过程不仅是时间上的压缩,更是感知上的重组。机器在用户潜意识的信息需求下,直接实现了信息需求与信息呈现之间的无缝对接。


????

- 实现内容的精准推送 -


利用算法推荐,可以实现对用户画像的动态描述,进而达到千人千面,让每个生产者的新闻智能化精准匹配用户。


基于这样的意义考虑,算法推荐技术为众多移动新闻资讯客户端发展提供了机遇。在信息速食时代,算法推荐让“适合我的新闻资讯”成为新媒体传播的常态。


????

- 新闻生产场域的扩张 -


对于传统媒体来说,作为党的新闻事业,其新闻生产场域是政治场域的重要组成。在这种传统的新闻生产场域中,其“惯习”存在着明显的倾向性和意识形态与价值上的选择。


以《今日头条》为代表的新闻资讯客户端,实际上更多的是遵循商业逻辑,以用户为中心,用户需求构成了信息整合与推送的关键力量。算法推送新闻,摆脱了来自内部编辑与外部场域规则的制约。


算法推荐存在的问题:


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- 将意义丰富的新闻“简单化”处理为信息 -


算法推荐将在线内容的供需问题进行了简单化处理,未来单向迎合用户偏好,偏重以“浏览记录”、“热度”、“兴趣”等维度来判断用户喜好,连续推送同质化内容。刻意将信息去意识形态和去价值化,追求一种机械的平均和平等。


????

- 个性化内容推送过程存在算法黑箱 -


通过算法做出的判断和推荐,由于过程的不透明性,故而难以监督,存在算法黑箱。


????

- 算法虽无恶意,但也绝非中立 -


算法作为一种“基于某种指定计算将输入数据转换为所需输出的编码过程”,具有形式化的特征。说到底,算法依然是一种“人造物”。表面上宣称算法没有价值观或者绝对中立,实际上忽视了算法本身的来源以及所处的社会环境。


????

- 算法推荐高度依赖内容质量和版权规范 -


算法虽然可以协助人类发现规律进行决策,但算法高度依赖导入数据的结构性特征。


在个性化推荐领域,如果整个传播生态系统中的内容质量不高,仅仅依靠算法是无法进行更高水平的内容生产的。


此外,当前很多平台对于内容的聚合处于掠夺式状态,也限制了高质量内容的流动。


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- 精准推送带来社交媒体操纵现象 -


算法推荐模型可以被单独或组合起来使用,目标是尽可能多地收集潜在受众的数据,在各种媒体渠道定制多样化的内容,在网络平台有针对性地投放广告,最终操纵用户的观念和行为。






算法推荐的优化方向 


如何加强对算法推荐的规范管理,已经成为世界范围内的一项重要挑战。而2018年人民日报推出的人民号,可以说是国内的先例。人民号依托“党媒算法”,在主流价值驾驭下实现海量内容与个性化需求的匹配效率。


算法推荐其实具有很大的实用价值和前瞻性,但需要作出以下的努力:


建立科学合理的算法推荐模型:


按照价值观正确的总体要求,优化算法推荐权重配比,关注内容来源规范、文章评价评分、自媒体信用评级、用户反馈意见等质量类要素,辅以用户浏览历史、所在位置及文章阅读量、转发量、评论量、等兴趣类要素。


建立频道栏目分区分类管理机制:


对于平台媒体,一些头部栏目如推荐、热点、头条、要闻、新时代等默认开启重点频道分区管理制度,依次设置置顶区、要闻区、个性化区。


置顶区和要闻区,要按比例推送时政新闻;控制个性化区中刷新的自媒体内容、明星娱乐类内容占比,限制同质化内容的出现频度;对于用户感兴趣的话题,同时提供不再推送此类内容、减少推送此类内容以及违法违规不良内容举报等功能选项。


建立稿源分级分类管理机制:


进一步规范时政要闻稿源,依照《网络安全法》和《互联网新闻信息服务管理规定》等法律和规范性文件进行内容聚合,完善自媒体账号认证和信用管理制度,根据信用评级将自媒体内容分类归入等级。保证优质的自媒体内容得到优先推荐,对于未认证和信用评价不达标的自媒体实施内容监控。


完善重要内容审核机制:


算法推荐的重要稿件必须实行人工审核,落实总编辑负责审核制;增加对弹窗热点推荐等重要板块内容的审核频次;实现问题稿件快速召回、反馈信息快速回应、推荐模型快速修正;建立科学合理的算法推荐人工干预指标体系,多维度规范文章质量标签的衡量标准,降低文章阅读量转发量评论数点赞数等热度人工复核的数量要求。


健全平台技术监测预警机制:


要求平台媒体需要加快升级内容监测技术系统,健全内容监测预警机制,强化对负面有害信息的监测和识别能力,加强对行为主体和行为过程的监管,强化稿源推荐规则、推荐举报的验证核查和违规预警。


建立优质正面内容激励机制,完善平台推荐外部监督机制,推动个人信息保护制度:


扶持优质稿源尤其是时政类新闻,对提供优质稿源的媒体给予政策和资金上的支持;建立算法推荐激励机制,在重大事件报道中利用算法推荐发挥积极作用;平台也可出台内部管理措施和办法,鼓励自身平台上生产原创优质稿源。


///


看了这么多,

还不知道该怎么写论述题?


☁️开头结尾答题金句☁️

请大家拿小本本记好!


> 开头1

移动互联网的发展和大数据时代的到来,让用户对媒体的接触与阅读习惯不断发生改变。伴随着用户注意力向移动端的迁徙,新闻资讯也渗透到用户的日常生活。在外部环境、技术进步与用户需求的驱动下,国内的新闻客户端几乎都走上了算法推荐的道路。


作为一项先进技术,算法推荐具有个性化、效率高、定位精准等优势,能够根据每一个用户日常浏览新闻喜好、习惯留下的印记而实现智能、个性化推荐。算法推荐在改善用户阅读体验和精准的用户画像上,相比人工编辑有着天然的优势,能够比编辑更懂用户。


然而,算法主导的移动新闻资讯时代,把用户阅读的选择权交给机器算法依然存在很多争议。这不仅在于技术本身面临的挑战,而且算法营造的拟态环境也存在伦理风险。

> 开头2

算法推荐给传播领域带来巨大而深刻的革命性变革,必然是一种重塑传播规则、改变人们认知的全新规则与机制的建构与改变。


算法与传媒业的深度融合,不断形塑着传媒业的实践,给信息采集、制作、分发等流程带来了全新机制与规则,同时也给传播伦理造成了相当大的影响,作为一种越来越主流的信息分发方式,其未来发展必须着力于解决现实发展中存在的问题与隐忧,才能开辟其登堂入室的光明前景。


> 结尾1

我们在充分享受算法为用户带来全新阅读体验的同时,也要警惕算法的运作黑箱与背后的利益操纵,算法作为一种新技术究竟给予了用户多大的权力,同时又在多大程度上使其处于全景监视中。


另外,面对算法推荐带来的一系列问题,如抓取用户的多维数据对其隐私权的侵犯,对不符合媒介实际掌握人的政治意义或商业利益的主张与意见的排斥,以及算法中人文价值的缺失等,都是需要在今后的发展过程中亟待解决的问题。


> 结尾2

算法技术在新闻业的应用,无疑具有很大的实用价值和前瞻性。


在提高传播效率、增强用户阅读体验的同时,也拓展移动新闻资讯平台的渠道价值,改变着产业格局。但是在技术的发展中,人的因素不能缺失。


只有真正实现新闻专业精神、编辑主义与算法推荐的结合,才能够将个体的信息行为最重要回归到文化、政治、组织等构成的场域中。


算法主导的时代,更需要主导、把关、引领的“总编辑”。






 相关概念链接 


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- 过滤气泡-


最早有美国互联网活动家帕理泽2011年在其著作《过滤气泡:互联网没有告诉你的事》中提出,他认为,新一代互联网过滤器具有记录功能,并根据所记录的浏览痕迹建立一种不断完善的预测机制,推测网络使用者的好恶,当我们使用浏览器进行信息搜索、查询等工作时,服务器后台会依据浏览习惯呈现出相关性最大的信息,我们获取到的信息只是搜索引擎想让我们获取到的结果,是它认为我们需要得到的结果,各个网站像气泡一样把我们与其他网站的信息隔绝开来,让人沉浸在自己偏好的信息世界里。


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- 信息茧房 -


哈佛大学法学院教授桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中提出的概念,指的是在信息传播中,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,会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。


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- 回音室效应-


指信息或想法在一个封闭的小圈子里得到加强,即在一个网络空间里,如果人们听到的都是对其认同意见的相似回响,人们会倾向于认为自身的看法代表主流,从而扭曲其对一般共识的认识。


回音室效应有可能加剧群体极化的现象和极端观点的生成,也有可能导致过滤气泡的产生,不利于公共对话的开展和社会共识的达成。


????

- 网络巴尔干化 -


美国麻省理工教授马歇尔和埃里克提出。


意指网络已分裂为有各怀利益心机的繁多群类,且一个子群的成员几乎总是利用互联网传播或阅读仅可吸引本子群其他成员的信息或材料。


比如在微博上,由于用户个人的喜好与习惯,驱使其选择了不同的关注者,定制个性化的信息,同时又以评论、转发、分享关注者的言论来吸引更多的意见趋同的用户,过滤持不同意见的其他个人或团体,由此形成了一个小团体,这个小团体因某种共识而积聚,同时抵制其他不认同该共识的用户,维护团体意识。


同时作为信息推送主体的“大 V”、公众账号等又迎合这个团体,积极推送团体认同的信息和意见,协同过滤其他不同的意见和信息。


在微博庞大的用户群中就形成了无数个小团体,这些小团体都有不同的共识,相互之间很难沟通,但内部意见是一致的。这些分裂开来的小团体如同巴尔干半岛的局势一样复杂多变,被称为“网络巴尔干化”。




 参考文献 


1.《算法如何重塑新闻业:现状、问题与规制》 方师师

2.《算法型信息分发:技术原理、机制创新与未来发展》 喻国明、韩婷

3.《智能型算法分发的价值迭代:“边界调适”与合法性的提升——以“今日头条”的四次升级迭代为例》 喻国明、杜楠楠

4.《技术与价值的理性交往:人工智能时代信息传播——算法推荐中工具理性与价值理性的思考》 陈昌凤、石泽





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