智能推选场域中主流意识形态的传播风险及其应对

智能推选场域中主流意识形态的传播风险及其应对习近平总书记指出：“网络已是当前意识形态斗争的最前沿。”在暗流涌动的网络平台，主流意识形态极容易在推荐算法的“编辑”下卷入“数据旋涡”。以下是小编分享的内容，欢迎参考借鉴与借鉴。在“万物皆媒、人机共生”的智媒时代，信息社会的传播秩序和传播格局实现了跃迁式发展。以精准传播、精准反馈为主要特征的智能推荐技术广泛应用于大众传媒领域，成为信息分发的新范式。智能推荐技术的出场改变了以往的传播业态，重塑了“点对点”的话语传播结构，这使主流意识形态传播具有难得的优势。但从目前的传播实践来看，智能推荐技术带来的场域变化对主流意识形态的传播也构成了一定的威胁。这种微妙且隐蔽的技术深嵌于主流意识形态传播全过程，它在精准对接受众偏好图谱的同时，也可能埋下风险隐患。习近平总书记指出：“网络已是当前意识形态斗争的最前沿。”在暗流涌动的网络平台，主流意识形态极容易在推荐算法的“编辑”下卷入“数据旋涡”。鉴于此，规训智能推荐技术、引领算法“向善”发展、借力智能算法拓宽主流意识形态传播的话语渠道，是当前做好意识形态工作的着力点。一、智能推荐“赋能”主流意识形态的传播智能推荐是大数据的伴生物。智能推荐的技术实质是运用过滤机制在数据聚合池中遴选信息以实现信息推送与用户需求的完美匹配。具体而言，智能推荐是以用户的兴趣偏好为导向，分析用户与信息的关联度，从而对用户进行信息的个性化推送的自动化工具。智能推荐的技术特质在一定程度上改变了信息权力结构和信息配置范式，同时也为主流意识形态在网络平台的传播构建了智能化的媒介场域。在这一场域中，算法越来越“懂得”用户所想，信息供给和用户需求也在技术和个体的互动中实现了高效对接。目前，在智能推荐技术的“赋能”下，主流意识形态传播面临着难得的技术机遇和传播境遇。1.数字图绘：提升主流意识形态的传播精度智能推荐使传统信息分发和传播逻辑发生了革命性变革，它突破了传统媒介的时空限制，能有效提升主流意识形态的传播精度，实现内容需求的精准判断和内容推送的高效送达。从信息采集到数据分析、从后台推送到前端反馈，从资讯泛化到私人订制，智能推荐实现了以用户需求为中心的“一对一”个性化服务。一方面，基于大数据平台，智能推荐可以对用户进行“数字图绘”，并成为主流意识形态精准传播的具体载体。依托于算法架构和自然语言处理技术，智能推荐系统可以通过抓取全网文本、追踪用户数据、关联社交行为、再现偏好图谱等对用户个体进行精准“图绘”，从而进行持续且隐匿的信息推送。借助智能推荐对用户的“数字图绘”，媒介平台可以围绕不同用户的接受图式、习惯偏好、行为数据等，为他们提供易于接受的主流意识形态教育内容和教育形式。这不仅使主流意识形态教育更加具有针对性、实效性，也会不断提高用户黏性、增强主流意识形态对日常生活的影响。另一方面，“数字图绘”使主流意识形态的内容供给和用户需求之间实现了适配平衡，可以有效避免用户迷失在碎片化、泛在化、无序化的内容池中。智能推荐仿佛拥有了“读心术”一般向用户推送定制化信息，究其实质在于通过聚合细枝末节的数据以洞悉用户的信息需求。同时，在智能降维技术和智能优化算法的支撑下，可以减少或避免其他杂质信息的干扰，从而提高主流意识形态的传播精度。智能推荐不仅为主流意识形态的内容生产、分发、嵌入提供了技术支撑，也使用户的精神生活与主流意识形态无缝对接成为可能。在海量信息一同涌向用户的智媒时代，通过智能推荐技术传播主流意识形态呈现出无与伦比的应用价值和技术优势。2.智能反馈：增强主流意识形态的传播效度传统媒体虽然能通过订阅率、收听率、收视率等来评估主流意识形态的传播效度，却无法对这些数据进行精细化处理和系统化分析，对受众是否真正认同主流意识形态也难以考量。智能推荐机制通过整合平台数据可以对用户的行为乃至思想动态进行实时反馈，描绘出用户信息消费行为的“动态图谱”，从而能对用户在媒介平台上的举动进行精细化分析，增强主流意识形态的传播效度。一方面，智能反馈精准化可以在一定程度上洞察用户心理，从而便于推送修正信息。“全天候感知”的智能推荐技术可以深度挖掘用户的点赞次数、评论向度、浏览频率等，从中了解用户的习惯偏向和价值旨趣。在算法机制和用户的相互“交流”中，算法甚至还可以掌握不同用户对主流价值观念、社会事件的认知态度。算法前端将对用户动态的“了解”反馈至后台，后台在后续的推送中便可以调整推荐模型的阈值和参数，为用户塑造传播主流意识形态的“拟态环境”。同时，在智能推荐机制的反复渲染下，用户会持续接收到这类修正型信息，并在潜移默化中参与公共议题，调整价值倾向，改变社会认知。另一方面，智能反馈实时化可以在一定程度上缩短舆情反应时间差，避免不良社会舆论冲击主流意识形态。对主流意识形态传播过程中的舆论风险进行整体评估，将极大地提升主流意识形态的传播实效。得益于大数据平台，智能推荐技术可以实时向媒介平台反馈行为主体的浏览轨迹和思想动态，并及时预判可能会出现的舆论风险。“全面的信息采集和准确高效的信息处理是公共应急信息传播分析环节的两大内容。”在智能反馈机制的作用下，信息采集和处理的速度都有了显著提升，不良社会舆论的处理效果也有了明显改善。智能推荐机制实现了舆情事中引导，而非传统模式下的事后“亡羊补牢”，这在某种程度上可以避免意识形态的传播风险。3.数据追踪：加深主流意识形态的传播厚度目前，智能推荐算法主要包括四大类别：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于模型的推荐、基于单因子的推荐。在现实应用场景中，很少有直接使用某一类算法的推荐系统，而往往是融合多种算法，通过给不同算法加权来平衡算法的结构比重，以达到精准传播的效果。在这种混合算法的助力下，媒介平台对用户的数据化程度更高，可以进一步加深主流意识形态的传播厚度。一方面，多种算法技术混合对用户进行“数据追踪”，可以深入了解用户内心需求，提供多种契合用户“精神图景”的传播模式，更易于让用户从心底认同和接受主流意识形态的引导。智能推荐机制对用户的标签化处理，可以实现主流意识形态内容和形式的“定制化”推送。这类依据主体差异性制定的主流意识形态呈现方式在精准对接用户信息需求的同时，也容易获得用户对主流意识形态的广泛认可。在智能推送主流意识形态过程中加大推送强度、提高推送频率、改善推送维度可以增强用户黏性，也可以使用户快速专注于推送内容，形成主流意识形态对用户的长效影响。另一方面，“数据追踪”可以反向激励主流意识形态在传播过程中创新内容、方式、方法。智能推荐机制进行“数据追踪”的基本要求是要坚持以用户为中心，围绕用户的价值偏好运行推送逻辑。从这一层面上讲，用户可以把控并决定自己所要接收的信息内容和方向，这种压力传导机制在一定程度上就给主流意识形态创新传播提供外在动力和发展方向。只有不断创新主流意识形态传播内容、传播形式，“以平等对话的方式传播意识形态理论”，才能获得用户的青睐，才能真正使主流意识形态入脑入心。在智能推荐机制和用户之间的良性互动中，主流意识形态的传播格局得以拓宽。4.社群传播：拓宽主流意识形态的传播广度智能推荐机制“为用户推荐可能认识或想要认识的好友，帮助用户建立全新的人际关系”，并使用户聚集在具有相似意识形态的虚拟社群中。在这些社群内部推送主流意识形态相关的内容，有着相当大体量的受众基础，可以有效拓宽主流意识形态的传播广度和效度。一方面，基于信息推送的智能化，拥有相似信息需求的用户正逐渐集聚形成新的传播社群，在这一类虚拟社群中，智能推荐拥有很大的话语权，它在一定程度上甚至还可以左右内部成员的认知。以共同兴趣为核心纽带聚集在一起的社群成员在情感上往往更具凝聚力和团结性，在思想上对某一观点的认同度和共鸣感也往往更高。习近平总书记指出：“互联网是当前宣传思想工作的主阵地。这个阵地我们不去占领，人家就会去占领。”因此，主流意识形态可以借力虚拟社群进行传播，以话语传播体系的先发优势主动占领思想阵地，引领社群内部风气向好向善。另一方面，虚拟社群中的成员出于共同的利益诉求往往会凝聚出社群内部的“意见中心”，以最大限度地保障和维护群内成员的权益和立场。“意见中心”可以凭借自身在虚拟社群内部的传播力和影响力助推主流意识形态传播，使其形成链式传播效应，从而拓宽主流意识形态的覆盖面和辐射区。在智能推荐机制的助推下，精准定位社群受众，引导“意见中心”围绕主流意识形态主动发声，鼓励“意见中心”将主流意识形态与虚拟社群内部议题相融合，形成全方位的主流价值观念引导机制，加快构建意识形态引导新格局。同时，通过“意见中心”进行舆论引导和议题设置，主流意识形态可以在社群内部形成共识，达到情感共鸣。并且，一旦主流意识形态的内容“打动”社群成员或满足其心理趋向，该社群中的成员在很大程度上会通过点赞、转发、分享等行为表达心理认同，这实质上是以二次传播的方式进一步扩大了主流意识形态的影响范围。二、智能推荐场域中主流意识形态面临的传播风险任何事物都有两面性，在看到智能推荐为主流意识形态传播提供机遇的同时，更要清醒地认识到智能推荐场域中主流意识形态传播过程中存在的风险。在智媒时代，将主流意识形态的传播境遇置于智能推荐系统中考量是提升主流意识形态传播效能的应然逻辑。“现代社会中的意识形态分析必须把大众传播的性质与影响放在核心位置，虽然大众传播不是意识形态运作的唯一场所”，但它却已然成为意识形态传播的重要场域。目前，智能推荐系统已广泛应用于传播媒介，它强大、隐匿却难以察觉，日常、重复却悄无声息，在给主流意识形态传播赋能的同时，也不可避免地带来一系列潜隐性的传播风险。1.把关转移：主流意识形态话语权弱化的风险美国传播学家库尔特·卢因在《群体生活的渠道》一文中指出，在信息传播中“把关人”对信息进行过滤和筛选并不只是解决信息规制的问题，“把关人”的角色也内在承担起了建构社会认知、维护公序良俗和捍卫道德底线的责任。在传统信息社会中，“把关人”一角主要由新闻记者、媒体编辑等专业人士承担，他们不仅要甄别内容真伪、过滤不良信息，更要通过合理设置议题实现对社会舆论的引导。然而，算法机制因其独特的底层架构颠覆了传统“把关人”所起效用的传播情景，在智能推荐场域中冷冰冰的代码、机器成为决定信息流通的“最高裁决者”。这虽然在一定程度上可以避免传统“把关人”出现对信息内容的首因效应，但也容易使主流意识形态在传播过程中出现话语权弱化的风险。一方面，把关权力的让渡蚕食了主流意识形态议题设置的主导权和实效性。在信息社会，把控议题设置的一方往往能在价值引领和舆论引导中占据先发优势。但智能推荐带来的把关转移使议题设置更加偏向用户的个人喜好，而非主流意识形态构建等公共性议题。在利益链条的诱惑下，不论议题设置的内容优劣、质量高低，只要是用户喜欢的，智能推荐都会一味地“投其所好”，这种随意化、肤浅化、频繁化的议题设置给主流意识形态话语权建设带来了很大挑战。另一方面，把关关系的转变挤占了主流意识形态的生长空间。智能推荐机制推崇的“受众本位”将把关主体和对象从“训示关系”转变为“迎合关系”，这种关系的转变会让更多情感取悦类信息进入用户视野。为了收割流量、增强黏性，智能推荐会向用户大量推送此类迎合性信息，用户也很容易沉醉其中而迷失自我。在鱼龙混杂的价值喧嚣中，不可避免地就会出现争夺用户思想阵地、遮蔽主流意识形态价值意蕴、挑战主流意识形态话语权威的问题。2.黑箱现象：主流意识形态引领力疲软的风险内嵌于媒介平台的智能推荐机制主要由平台算法所驱动，基于算法本身的难以理解性和运营公司的商业排他性，智能推荐机制从数据输入到决策输出整个运算过程被遮蔽在用户的感知之外。事实上，算法系统中存在一个外界难以察觉的“隐层”，也称之为“黑箱”。智能推荐中的“黑箱现象”无处不在、无法洞悉，容易导致主流意识形态在传播过程中出现引领力疲软的风险。一方面，具有可操纵性和不透明性特质的算法“黑箱”可能会为不良社会思潮提供藏身之所，削弱主流意识形态对社会风气的引领力。智能推荐机制在反馈用户数据上的隐秘性和内容推送上的变通性为非主流意识形态提供了传播环境。在媒介平台上，各种错误的思想观念、不良社会