试析算法推荐与舆论极化的关系

⑴ 专家解读《互联网信息服务算法推荐管理规定》

为规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和 社会 公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进互联网信息服务 健康 发展，近日，国家网信办等四部门联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》）。《规定》有哪些创新亮点？又有何重要意义？本文邀请专家为你解读。

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对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主任

“算法协同治理”的中国道路悄然成型

随着信息技术的发展、商业应用的演进和政府管理的迭代，我们已经进入到了一个“算法 社会 ”。其中，算法为我们规划道路，为我们筛选搜索结果，为我们选择朋友，甚至还能为我们打出 社会 信用分值，或者决定我们能否出行。在某种意义上，算法决定了我们是谁，我们看到什么，以及我们如何思考。

正因如此，新年伊始出炉的这个《规定》才显得意义重大。从去年年初的研究酝酿，到去年10月份的征求意见，再到新年的正式发布，中国对算法推荐服务的治理路径也日渐清晰，“算法协同治理”的中国道路悄然成型。

一方面，算法协作治理是各监管机构的协作。 作为一个通用技术，当今的算法不但是一种商业活动，也是一种 社会 建构。算法的复杂性使其治理必须依托于多个监管机构的分工合作。与征求意见稿相比，正式稿第三条特别明确了“国家网信部门负责统筹协调，国务院电信、公安、市场监管各自监督管理”的监管框架，将保护消费者与 社会 公益的监管与攸关企业经营活动的监管相结合，使得算法治理成为国家网信办与其他机构共同的合作事业。

另一方面，算法协作治理是技术、法律和 社会 规范的协作。 算法的底层是技术，正所谓“解铃还须系铃人”，对于算法黑箱、算法歧视等痼疾，需要从技术入手为算法安全内生机理、算法安全风险评估、算法全生命周期安全监测提供科学依据，就此而言，行业标准、行业准则、行业自律是治理的优先工具。同时，算法并不中立，它始终带有算法开发者与使用者的价值立场。为此，正式稿第一条开宗明义，将“弘扬 社会 主义核心价值观”作为首要的立法目标，鼓励使用算法传播正能量、抵制违法和不良信息，不得设置诱导用户沉迷、过度消费等有违伦理道德的算法模型，推动算法向上向善。

作为全球“第一部”全面规范“算法推荐”的法规，《规定》的影响深远。但是，这只是中国算法治理的“第一步”，放眼未来，一系列算法法律文件正在起草之中，我们期待着治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的中国算法协同治理格局早日形成。

方禹

中国信息通信研究院互联网法律研究中心主任

科学构建算法综合治理体系

近年来，新一轮 科技 革命和产业变革快速兴起，人工智能、云计算、大数据等新技术新应用新业态方兴未艾。作为人工智能的底层架构，算法被广泛应用于新闻传媒、电子商务、生活出行等千行百业，在极大提升 社会 生产效率、丰富公众生活形态的同时，也为公众利益、 社会 稳定和国家安全带来巨大挑战。《规定》准确把握“时间差、空白区”，强化信息服务领域算法推荐技术治理，科学构建了算法综合治理体系。

第一，明确了算法治理体制机制。 算法治理涉及信息内容管理、电信服务、网络犯罪、市场竞争等多方面内容，对此，《规定》确立了网信部门统筹协调，电信、公安、市场监管等有关部门依据各自职责负责的综合治理格局，形成有法可依、多元协同、多方参与的治理机制。同时，《规定》创新性构建了算法安全风险监测、算法安全评估、 科技 伦理审查、算法备案管理和涉算法违法违规行为处置等多维一体的监管体系。

第二，明确了算法推荐服务相关保护法益。 落实《个人信息保护法》、《数据安全法》等立法要求，《规定》针对算法歧视、算法霸权、算法黑箱等问题进行回应，重点从三个层面维护用户权益：一是维护个人自主权益，规定算法透明度和用户自主选择机制，要求应当以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等，并规定了退出算法推荐、用户标签管理、算法说明解释义务等内容；二是维护用户平等权益，规定不得利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为；三是维护特殊群体权益，包括未成年人网络沉迷问题、老年人智能适老化服务、劳动者劳动权益保障等内容。

第三，将算法监管纳入网络综合治理体系。 当前，我国以《网络安全法》《个人信息保护法》《数据安全法》等立法为基础的网络法律体系初步建成，逐步形成较为完备的法律工具箱机制。《规定》以上述立法为依据，将算法监管纳入网络综合治理体系，建立了算法备案、巡查、评估等法律义务，强调企业风险责任意识，要求健全算法安全管理组织机构，加强风险防控和隐患排查治理，提升应对算法安全突发事件的能力和水平，科学构建了网络平台责任体系。

总体来看，《规定》聚焦重点、抓纲带目，有效落实了党中央关于压实网络平台主体责任、加大舆论引导力度等方面的治理要求，对于推动算法 健康 有序发展提供了坚实法治保障。

⑵ 算法与新媒体受众之间的关系

算法与新媒体受众之间的本质是一样的。

研究综述：

算法推荐并不是一项新创造，早在20世纪60年代算法就曾应用于社会管理领域，大数据和技术革新使得算法推荐的效果更为显现，它也溢出了计算机学科的边界，成为社会科学关切的焦点，为社会科学研究引入了“算法转向”。算法推荐对信息获取的影响一直是研究者关注的焦点，在分析算法在新闻生产和分发中的应用时，学者们从不同的视角对其进行研究。

算法推荐新闻，根植于互联网思维的个性化推荐技术，基于用户观察的个性化信息的智能匹配，通过人工智能分析扒乱和过滤机制，根据个性化圆册需求聚合相关的信息和应用，以实现用户个性化、动态化需求。算法推荐新闻可以将信息精准推送给不同的受众，减少了信息过量带来的困扰。

⑶ 【媒体人的自我修养】人工智能时代给新闻业带来什么影响

人工智能时代，算法、大数据、区块链、5G等诸多技术给新闻也带来了全方位的影响。一方面，作为新闻产品的“文本”、作为新闻实践过程的“生产”都发生了创新与变革，也给作为新闻从业者的“人”带来了新的挑战；另一方面，技术资本冲击着新闻业态，推动产业结构重塑。下文将浅述人工智能时代给新闻业带来的机遇和挑战，并从新闻工作者的角度提出解困之思。

一、人工智能时代，新闻业机遇与挑战并存

（一）变革了新闻生产全过程，却带来媒介伦理危机。

人工智能时代，传统媒体的新闻生产全流程被技术颠覆：机器人智能生产新闻并可视化呈现，媒体大脑智能检测全网新闻线索，为编辑筛选报道方向，新闻的采集、生产、呈现、分发环节均得到创新，提高新闻生产效率。如今日头条的Dreamwriter、新华社的“快笔小新”等机器人新闻写作机制不断涌现，给新闻业带来活力。

然而技术的应用也相应带来了风险，一旦机器人写作新闻中有不当内容未经核查便智能分发至全网，将对媒体公信力带来负面影响；尽管技术核查新闻能够有效分担编正伍辑把关压力，但技术尚未成熟，技术的把关仍存在盲点与漏洞。

（二）算法推荐为用户量身定制新闻，却也编织了“信息茧房”。

算法推荐为用户个性化定制新闻，以用户的历史浏览数据与个人喜好为准，定向为用户在海量信息中挑选同类型新闻。于新闻搭败工作者而言，信息的触达率提高，工作成本降低；于用户而言，能够只接收自己偏好的信息，过滤不感兴趣的内容。

但同质化内容容易为举枝或用户编织“信息茧房”，久而久之社会情绪极化，在同类声音的强化下产生群体极化效应，给新闻工作者的舆论引导加大难度。

（三）技术资本重塑媒介业态，但也挤压了媒体行业的生存与发展。

技术资本进入媒体行业，丰富了传媒体制的结构，但过度的技术资本却也挤压了媒体行业自身的生存发展。

二、身份重塑：新闻工作者应对人工智能挑战之策

（一）提高传播技能，深化人机协同。

人工智能时代，新媒体技术的发展对新闻工作者提出了新的要求。新媒体技术应为新闻工作者所用，避免沦为机器的附庸，而应深化人机协同。如在新闻事实核查中，将技术核查与编辑核查有机结合，又如充分利用媒介技术丰富报道模式和橙线形态。例如，新华社记者在2019年两会中推出《全息报告看两会》便充分结合了新闻从业者的主观能动性与技术形式的多样性、视觉性、智能性。

（二）算法把关结合编辑把关，加强对事实的核查。

人机协同把关，利用算法的高效性，可以减少媒介组织内部的层层筛选环节，提高新闻的生产效率；同时，应注意工具理性与价值理性的平衡，新闻从业者更要有温度与人性的把关和议程设置，可以使新闻更加符合人们的价值追求。

（三）树立危机意识，培养新闻从业者的不可替代性。

人机共生成为时代趋势的背景下，新闻工作者应树立危机意识，如在深度报道、非虚构写作等领域开疆拓土，创新新闻叙事风格，培养自身的不可替代性。但亦需要警惕，应坚持新闻的客观性与真实性，维护公众利益，避免刻意以主观性的话语去对抗数字技术的影响。

马克斯·韦伯提出了工具理性与价值理性的概念，他指出，工具理性的滥觞必将带来价值理性的衰弱。面对人工智能技术的全方位渗透，新闻工作者应以主导者的角色，在坚持新闻专业主义的基础上，将技术以我为主、为我所用，深化人机协同。

（1297字）

⑷ 算法增强舆论极化的原因

智能算法技术的应用。算法增强舆论极化雀稿的原因是顷雀孝因为智能算法技术的应用。互联网对群体极化具有赋能的强化作用，随着智能算法技术的应用，传统的信息传播模式被彻底重构。其在迅速提高传播效率的同时，岁猜也成为促进网络群体极化现象形成的根源之一。

⑸ 网络群体极化现象的例子

群体极化这一概念是由桑斯坦在《网络共和国》中提出的，指群体成员中原本已经存在的倾向性。

通过群体的作用而使得观点或态度向着某种极端方向转化，即保守的更保守，激进的更激进。互联网环境中。舆论情绪汹涌，用户圈层化明显，信息茧房与回音室效应也会引发弊滚群体极化现象租庆余。

一、信息茧房加剧群体极化

互联网环境下，算法助推信息生产与分发的个性化，个性化的信息推送使得个人愈加桎梏于信息茧房之中。受信息茧房的影响，不同的群体接收到的议程、信息和对舆论的态度差异将会越来越大，不同的群体之间无法达成共识，进而形成群体极化。

二、情绪表达加剧群体极化

在情绪在前、真相在后，成见在前、客观在后的后真相时代，个人表达呈现出非理性的倾向，具有强烈的个人色彩和主观倾向。非理性的个人情绪不断叠加，进而容易在互联网中形成群体极化现象。

例如，在杭州女子失踪案中，残忍“杀妻”的事实与网络上一直以来的性别争议话题相碰撞，加之媒体的猎奇渲染，使得群体极化现象更为突出。

三、社交媒体圈层化加剧群体极化

普遍的用户画像兴趣推荐会因为相同的信息快速聚集对该信息拥有共同看法的人群，同时也推动用户选择和自己有相似观点的人来交流，个人的观点被强化、知识被固化。这种回音壁效应加剧了群体极化，甚至会催化网络暴力和群体性事件。

群体极化是互联网环境下难以避免的负面影响，这会导致用差仿户间的认知差异增大，社会共识更加难以形成。因此，在互联网环境下媒体需要加强舆论引导，巩固社会合意，以理性的声音代替情绪的宣泄。

⑹ 互联网信息服务算法推荐管理规定

第一章总 则第一条为了规范互联网信息服务算法推荐活动，弘扬社会主义核心价值观，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进互联网信息服务健康有序发展，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《互联网信息服务管理办法》等法律、行政法规，制定本规定。第二条在中华人民共和国境内应用算法推荐技术提供互联网信息服务（以下简称算法推荐服务），适用本规定。法律、行政法规另有规定的，依照其规定。

前款所称应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。第三条国家网信部门负责统筹协调全国算法推荐服务治理和相关监督管理工作。国务院电信、公安、市场监管等有关部门依据各自职责负责算法推荐服务监督管理工作。

地方网信部门负责统筹协调本行政区域内的算法推荐服务治理和相关监督管理工作。地方电信、公安、市场监管等有关部门依据各自职责负责本行政区域内的算法推荐服务监督管理工作。第四条提供算法推荐服务，应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，遵循公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则。第五条鼓励相关行业组织加强行业自律，建立健全行业标准、行业准则和自律管理制度，督促指导算法推荐服务提供者制定完善服务规范、依法提供服务并接受社会监督。第二章信息服务规范第六条算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用向上向善。

算法推荐服务提供者不得利用算法推荐服务从事危害国家安全和社会公共利益、扰乱经济秩序和社会秩序、侵犯他人合法权益等法律、行政法规禁止的活动，不得利用算法推荐服务传播法律、行政法规禁止的信息，应当采取措施防范和抵制传播不良信息。第七条算法推荐服务提供者应当落实算法安全主体责任，建立健全算法机制机理审核、科技伦理审查、用户注册、信息发布审核、数据安全和个人信息保护、反电信网络诈骗、安全评估监测、安全事件应急处置等管理制度和技术措施，制定并公开算法推荐服务相关规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑。第八条算法推荐服务提供者应当定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等，不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型。第九条算法推荐服务提供者应当加强信息安全管理，建立健全用于识别违法和不良信息的特征库，完善入库标准、规则和程序。发现未作显着标识的算法生成合成信息的，应当作出显着标识后，方可继续传输。

发现违法信息的，应当立即停止传输，采取消除等处置措施，防止信息扩散，保存有关记录，并向网信部门和有关部门报告。发现不良信息的，应当按照网络信息内容生态治理有关规定予以处置。第十条算法推荐服务提供者应当加强用户模型和用户标签管理，完善记入用户模型的兴趣点规则和用户标签管理规则，不得将违法和不良信息关键词记入用户兴趣点或者作为用户标签并据以推送信息。第十一条算法推荐服务提供者应当加强算法推荐服务版面页面生态管理，建立完善人工干预和用户自主选择机制，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息。第十二条鼓励算法推荐服务提供者综合运用内容去重、打散干预等策略，并优化检索、排序、选择、推送、展示等规则的透明度和可解释性，避免对用户产生不良影响，预防和减少争议纠纷。第十三条算法推荐服务提供者提供互联网新闻信息服务的，应当依法取得互联网新闻信息服务许可，规范开展互联网新闻信息采编发布服务、转载服务和传播平台服务，不得生成合成虚假新闻信息，不得传播非国家规定范围内的单位发布的新闻信息。第十四条算法推荐服务提供者不得利用算法虚假注册账号、非法交易账号、操纵用户账号或者虚假点赞、评论、转发，不得利用算法屏蔽信息、过度推荐、操纵榜单或者检索结果排序、控制热搜或者精选等干预信息呈现，实施影响网络舆论或者规避监督管理行为。

⑺ 不得利用算法实施影响网络舆论，各部门对此作出了哪些举措

网络安全与社会公民生活息息相关，同时它与社会多个方面的利益相互影响。秉着“为人民服务”的理念。近日，国家互联网信息办公室联合多个部门发布了两个重要文件，为营造安全的网络环境保驾护航。

通过这一系列规定为国家互联网安全提供了保障。各部门相互努力，对不得利用算法对国家互联网安全进行影响作出了规定。这为国家其他行业的发展和事业的繁荣提供了信息安全基础。是非常的有利的。这些规定为国家互联网安全提供了法律保障和法律依据，为国家互联网科技发展保驾护航。相信国家的这一次出手扼杀了许多不法手段来获取公民消息的途径，也保障了国民的信息网络安全。

⑻ 微博舆论的群体极化现象、成因及建议

关键词：微博; 舆情引导; 热点事件; 群体极化;

一、个体集合舆论在微博平台上的展现

网络用户往往会对与自身生活联系较为紧密的事件发表言论，例如，警方执法、交通事故纠纷、明星行为等都是热门评论区。事实上，舆论在微博上的表现也可以分为两类，两类表现都是缘起于微博平台的某一单个或聚合事件评论引发，最终通向现实生活。一方面，舆论产生积极的影响，在某种程度上敦促政府相关职能部门迅速解决问题;同时也会存在消极的一面，群体发言所产生的消极舆论会误导个体言论，从而蒙蔽真相，形成无法挽回的局面。

(一)网络舆激竖论概述

舆论是社会中相当数量的人对于某一个特定话题所表达的具有个人观点、态度的集合体。网络舆论也称为网络舆情，网络舆情是指在一定的社会空间内，通过网络围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对公共问题和社会管理者产生和持有的社会政治态度、信念和价值观。1

(二)舆论在微博上的积极表现

正确的聚合舆论在促进社会和谐、保护个人安全和合法权益方面有很大的作用。许多微博案例也在佐证，这种正确的聚合舆论会使得原本发散的观点变得统一，在对外输出中能够强有力地展现己方的意见和观点，并增强社会影响力。

二、舆论的群体极化现象

(一)定义

关于群体极化概念的研究最早可以追溯到由美国麻省理工学院的詹姆斯·斯托纳在群体决策实验中偶然发现并提出的“冒险转移”：当一个群体在进行讨论并作出决策时，如果大多数人倾向于保守，那么结果是保守的会更保守;相反如果大多数人倾向于冒险，那么经过讨论之后的结果也就更加冒险。

(二)特征

群体极化的煽动性与非理智特征。当一个公众事件发生后，群体内部的聚合言论往往受到内部个体用户之间态度的碰撞明衫大、刺激或煽动而产生共鸣体，进而发酵形成煽动性的氛围，产生舆论主场，导致群体的情绪相对比较极端。

三、舆论的群体极化现象形成的因素

一是个体缺乏思辨能力。首先，快节奏的生活方式、扑面而来的互联网信息、“碎片化”的阅读习惯使得人们只是停留在简单地浏览信息，而非类似以往读书那样的“沉浸式”思考;其次，互联网的言论自由性使得用户在事件评论时几乎不用考虑后果。

二是聚合舆论群体内部的高度认同化。微博作为一个社交平台是支持建立群组的，群组由与自己观点相近或是相同的用户构建，也就是说，这个封闭的环境处在一个高度同质化的氛围中。

四、微博舆论的规范建议

(一)引导提升微博用户的媒介素养

在微博这个开放的平台上，一旦有人为了自身利益放出诱导性的信息，很多用户往往会在先入为主的前提下听信一方观点，产生盲从。所以提升微博用户的媒介素养是规范舆论群体极化的一个重要途径，需要微博平台引导用户在事件真相明朗之前保持理性、冷静，等待权威机构的相关通报，这也是避免事件出现翻转的有效途径之一。

(二)加强意见领袖的培养

意见领袖即微博大V或是影响力较大的官方微博用户，在观点不断传播和进化的每一个节点，他们的舆论表达也会不断影响着事件的发展，所以政府和宣传部门也应在微博平台上培养自己的意见领袖，在舆论出现偏颇时起到把控、稳定情绪的作用。

(三)权威机构及时发声

舆论所引发的热点事件很大一部分原因是因为信源和信宿的信息不对称造成的，也就是说，事件的相关信息未能及时传达到相关群体那里导致的。公众只能从只言片语的信息中自我拼凑出一个所谓的事实。

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