推薦算法影響下主流意識形态傳播的挑戰及應對策略

推薦算法影響下主流意識形态傳播的挑戰及應對策略

蔣俊明

對網絡意識形态鬥争形勢的研判和工作的戰略部署是習近平文化思想的重要内容。習近平總書記指出：“網絡意識形态安全風險問題值得高度重視。網絡已是當前意識形态鬥争的最前沿。掌控網絡意識形态主導權，就是守護國家的主權和政權。各級黨委和黨員幹部要把維護網絡意識形态安全作為守土盡責的重要使命，充分發揮制度體制優勢，堅持管用防并舉，方方面面齊動手，堅決打赢網絡意識形态鬥争。”推薦算法借助于個性化、集成化、迎合化等選擇操控的技術優勢，成為意識形态傳播和價值觀塑造的新模式。這一模式既提升了意識形态傳播的精準性，也放大了個體思想的局限性，更增加了各種社會思潮傳播的密集性和無序性，在加大主流意識形态傳播難度的同時稀釋了主流意識形态的權威性，增加了網絡意識形态的安全風險，從而把網絡意識形态的鬥争推進到一個新的境地。習近平總書記在黨的二十大報告中，把“加強全媒體傳播體系建設，塑造主流輿論新格局”列為“建設具有強大凝聚力和引領力的社會主義意識形态”的重要内容。在對宣傳思想文化工作作出的重要指示中，他進一步提出：“着力提升新聞輿論傳播力引導力影響力公信力。”如何應對推薦算法所帶來的意識形态傳播新情況，充分發揮推薦算法的技術優勢，控制其所帶來的風險，更好傳播馬克思主義基本原理、中華優秀傳統文化、習近平新時代中國特色社會主義思想等主流意識形态，是智能化時代“打赢網絡意識形态鬥争”亟須解決的重大課題。

一、推薦算法的意識形态性

推薦算法是一種能夠提取網絡信息并進行用戶偏好信息的匹配與推送的新興技術。作為技術，推薦算法本沒有偏向性與主觀性，但它被創造、被應用的過程承載着價值立場和導向，其運行的規則、過程和環節是技術與人的邏輯交織，處處體現着人對意識形态内容的選擇和目标指向的價值偏好。推薦算法技術所支持的信息篩選、加工、推送、強化等“把關人”“推薦人”作用，使其又具有了鮮明的意識形态指向性和傳播性。

推薦算法作為科學技術發展的産物本身就帶有意識形态色彩。工業革命之後，科學技術逐漸成為生産力的主導性因素，科學技術實力也成為衡量人類社會發展程度的一個越來越重要的标杆。在資本的推動下，科學技術發展不僅不斷改變着人們的思維和行為，還逐漸演變為證明資産階級統治“合理性”的産物，承擔着引領甚至統領意識形态的功能，因而具有了意識形态屬性，這也是第二次世界大戰後社會主義運動在西方式微的一個重要因素。法蘭克福學派代表人物，美國學者馬爾庫塞在《單向度的人》一書中指出，“科學和技術的曆史成就已經使價值準則轉化為技術任務成為可能”。換言之，科學技術是在一定的社會背景下産生的，它所呈現出的“中立性”“合理性”不過是統治者為維護當下統治地位而賦予的，科學技術總是首先服務于統治階級的，在資本主義條件下，也就是服務于資本的。因此，科學技術的意識形态性與傳統的意識形态不同，其意識形态性依靠較為溫和的手段來呈現，利用技術産品和技術思維對人們進行日常滲透，影響人們的思維和行為，修改人們的價值取向。雖然德國學者哈貝馬斯不認同馬爾庫塞有關“技術的特征是政治的”這一觀點，不過他認為，“當着技術和科學滲透到社會的各種制度從而使各種制度本身發生變化的時候，舊的合法性也就失去了它的效力”，從而間接地承認了技術所蘊含的意識形态功能。技術與意識形态的關系仍值得深入研究，但現代社會技術服務于意識形态已經是不争的事實。推薦算法是人類信息傳播和接受的新形式，帶有革命性變化的特點，但這種革命未能改變近代以來所形成的科學技術從屬于資本的政治邏輯，甚至進一步強化了科學技術承載意識形态從而滲入并影響人們思想和行為的功能。

随着推薦算法技術的廣泛應用，這一技術深深嵌入民衆的社會化過程，其強大的價值觀承載性和意識形态塑造功能不斷凸顯。從運行機理看，推薦算法提取用戶（網民）、内容、環境等重要變量，精準描摹用戶畫像，快速匹配用戶的偏好信息并進行定向密集推送。在技術層面上，推薦算法隻是對用戶信息進行識别、分析、歸類，為平台的信息傳播提供資訊的工具，但在意識形态層面上，“每一種技術架構、每一行代碼、每一個界面，都代表着選擇，都意味着判斷，都承載着價值”。對象的确定、數據的選取、變量的控制、準入的優先等級等都散發着價值選擇的氣息，都伴随着意識形态的宣介、推崇，從而營造出有利于某種目标和特定利益實現的社會生态。推薦算法不過是迎合某種價值觀念的技術手法，是服務于某種意識形态的工具手段。這種服務的方式表面上是以用戶的需求和興趣為中心，實質上生成了一種更加巧妙的意識形态控制新形式，是一種社會控制的新型權力，這是推薦算法技術廣泛運用于商業和社會的底層邏輯。

首先，算法即意識形态的控制。如同制度具有偏好一樣，算法不僅是一種技術層面的運作，也是一種社會層面的算計和規範。數據的目标錨定、算法設計、識别篩選、整合排列、呈現推薦，推薦算法内含的運行規則和系統架構都是出自技術人員之手，在“數據畫像”的整個過程中，不管是有意内嵌（主要的），還是無意吐露（次要的），推薦算法技術必定是被籠罩在技術人員的價值觀之下誕生的。當然，技術人員的價值觀背後的社會生态，更多是所處集團及所在勢力的集中反映，用戶接收到的内容不可避免會受到文化觀念、國家利益、資本商業，甚至政治權力的深刻影響。推薦算法的廣泛應用使其内含的思想和價值觀被傳播到網絡社會的各個角落，形成一種幹預社會的權力結構，借助一種隐性又深刻的力量馴化用戶的思想和行為，從而達到為“我”所用的功效。

其次，推薦即意識形态的引導。雖然算法根據用戶個體自有興趣推送内容并影響該用戶的興趣延續、演化或走向，但是用戶并沒有真正自主的“興趣自由”。這種對興趣和需要的算法不過是在向社會推薦信息，從而進行意識形态傳播過程中的一種“學情分析”，其目的在于價值觀念的引導和塑造，“學情分析”是為了提高推薦的效果。進而言之，興趣本身就是算法推薦的内容，或者說，推薦算法本身就包含了興趣的培養和用戶的選擇（篩選）的過程。

最後，流量内含着意識形态的流向。在工具理性和市場競争的影響下，推薦算法往往秉持以數據和流量為王的資本原則，極易受到資本勢力的影響和操縱，稍有不慎就變成為不良勢力兜售價值觀的工具。與此同時，人們極易對技術産生正向偏見，面對推薦算法智能高效信息推送方式，就算人們不明白其運行原理，卻仍舊選擇盲目信任且依賴推薦算法。推薦算法代替大腦進行思考和選擇，不斷消解着人們獨立思考和是非判斷的能力，使得人們在“心甘情願”式的“投喂”和“喂養”中最終淪為推薦算法的附屬品。由此，推薦算法正以一種隐蔽的方式重塑人們的認知和行為，遠超技術工具論的範疇，呈現出鮮明的意識形态性。

在網絡空間中，“幾十億人的行為持續不斷地被記錄、被儲存、被分析，生物學人被添加了數字屬性，國家/政府權力結構與每個個體的關聯性在不斷減弱，強制性逐漸弱化，個體在互聯網平台上被重新解析，價值觀亦被重新建構”。推薦算法較為典型地反映了網絡社會所具有的去中心化和再中心化矛盾一體的特征。一般而言，去中心的多元化被看作網絡社會不同于現實社會的一個重要特征，也是其被大家看好的一個重要原因，“在那裡，任何人，在任何地方，都可以表達他們的信仰而不用害怕被強迫保持沉默或順從，不論這種信仰是多麼的奇特”。推薦算法則更進一步，颠倒了信息和人之間的關系，網民不再是信息的被動接受者，而是信息的選擇者、被服務者、創造者，網民的需要和愛好似乎決定了信息的生成和傳播。由此，人們會認為，一切權威都成為多餘的，網絡社會不需要權威，也沒有了權威容納之地。然而，“在某種意義上，互聯網的發展是一部去中心化與再中心化不斷鬥争的曆史”。實際上，新技術不過是創造了一個權力競相争奪的新領域：一方面，推薦算法拒斥國家和政府權力的權威性，或者試圖在國家和政府權力之外構建新的公共領域；另一方面，各種政治（勢力）、資本（平台）的力量采用算法推薦的技術，以更加隐蔽的方式和帶有煽動性的形式兜售自己的價值觀念，擴大影響力，從而赢得更多網民（社會）的認同，在意識形态生态環境的重構中獲得一席之地。在推薦算法時代，各方勢力之間的意識形态競争更加激烈、廣泛、隐蔽、複雜。在一定意義上說，一定時間内誰掌握了推薦算法的主導權，誰就掌握了意識形态傳播的主動權。這對維護國家的意識形态安全乃至政治安全越來越重要。

二、推薦算法能提升主流意識形态傳播效能

我國主流意識形态傳播具有廣泛的覆蓋性和密集的輻射力。但是，從技術層面及其決定的傳播方式來看，區分度不高、單向度、延時性、重複性、嚴肅性等特征導緻傳播效能不理想，一直是主流意識形态工作長期難以解決的問題。這一難題在強調個性化的網絡社會越發顯現。推薦算法最為重要的功能在于對信息分配和傳播機制的影響和改變，能有效擴大信息傳播的場域，越來越“懂”用戶所需所想，提供的信息越來越“契合”用戶的需求，甚至具有某種“情緒價值”的功能，為主流意識形态找到“有意義”的價值立場和“有意思”的情感需求之間的契合點，從而為解決傳播低效能問題提供了一種新型的技術選擇。

1.推薦算法賦能主流意識形态傳播的精準化

從數據挖掘到标簽分類，從信息泛化到精準推送，從偏好分析到快速反饋，推薦算法提供了基于用戶需求和興趣的“私人定制”服務。一方面，繪制用戶畫像認識用戶，以大數據平台為基礎，以數據和模型為媒介，推薦算法抓取實時數據，關聯交往行為，明确用戶的習慣偏好和接收形式。另一方面，依托用戶畫像預測用戶，在洞悉用戶的偏好、習慣和需求之後，定向推送定制化信息，實現内容供給與用戶需求的精準對接，提升主流意識形态的傳播精度。推薦算法肩負起主流意識形态傳播内容和方式的選擇任務，幫助主流意識形态在潛移默化中塑造用戶的精神世界和價值觀念。

意識形态的傳播力和引導力在一定程度上取決于對信息技術的把控和利用能力。實際上，對政治信息的關注是人在社會化過程中不斷被培養起來的重要意識，再加上政治（政策）本身的普遍相關性，可以說，幾乎每個網民都是主流意識形态的潛在用戶。但量大且沒有針對性的主流意識形态傳播樣态遮蔽了很多人的政治興趣，而挖掘信息偏好，并精準找到信息對應的用戶，是推薦算法最顯著的特點。推薦算法能有效突破時空限制，分析用戶上網信息背後的需求，形成用戶模型和推薦對象模型，高效準确地将有用的信息（不僅在于恰當内容的選擇，還在于對接形式的擇取）推送給用戶，既有效改變了主流意識形态傳播過程中“大水漫灌”和“高度重複”的低效做法，也有效避免了用戶在泛衆化、碎片化、無序化的信息海洋中迷茫和無所适從的狀況：在内容上，推薦算法能借助用戶數據和模型向用戶精準推送其感興趣和符合自身需求的信息，如不同種類的大政方針、法律政策、新聞事件、現實評析、政治知識、曆史分析、文藝作品等；在形式上，推薦算法可以通過用戶行為和選擇分析該用戶更傾向于何種話語範式和信息接收形态，如文字、視頻、圖片、音樂等。通過選取用戶喜聞樂見的内容和形式推送符合主流意識形态價值觀的信息，實現個性化推送和精準化投遞，提升用戶對主流意識形态的接受度和認同感，而形成豐富多彩的主流意識形态信息池成為這項工作的基本條件。由此，推薦算法有效推動了主流意識形态“普遍化而不泛化、個性化而不偏離”傳播效果的達成。

2.推薦算法賦能主流意識形态傳播的受衆廣泛化

讓盡可能多的公民（用戶）成為信息的消費者、内容的生産者（價值觀的再生産者），繼而成為内容的傳播者（價值觀的再傳播者）是推薦算法助力主流意識形态傳播受衆廣泛化的核心所在，即借助傳播形式和途徑的革新來豐富主流意識形态的信息池，并擴大主流意識形态的受衆群體，在社會大衆中培養主流意識形态傳播的助手。

推薦算法助力主流意識形态傳播方式的革新，有利于實現受衆的主體性展現，并推動傳播的擴大和效能提升。在傳統傳播模式（包括原有網絡新聞傳播）下，主流意識形态呈現出自上而下的垂直單向性傳播特征，受衆處于被動接受，甚至被教化狀态，既無法保證受衆對信息的有效性接受，也很難提供受衆意見表達的機會，傳播效能不盡人意，認同性達成特别是深度認可的效果難以保證。在推薦算法的影響下，水平方向（更多是形式意義上的）的交互式傳播方式能夠實現政務新媒體平台與用戶的互動交流，個性化、對象化、主體化、适時化的信息融合網狀傳播滿足了用戶的價值需求和政治參與需要，有效稀釋、隐蔽，或者轉移了價值觀自上而下引導的垂直性（更多是内容意義上的）特征，大大降低了網民的不适感和疲勞感，誘發了受衆興趣表達和追随主流意識形态進行信息創作的欲望，有效增強了政治參與效能感，提升了用戶對主流意識形态的認同感，主流意識形态在網絡社會中的傳播力也随之提高。

同時，推薦算法能助力主流意識形态傳播途徑的豐富，持續擴大受衆面，形成非線性擴散傳播的局面。在技術層面，通過函數分析比對用戶池中用戶的相似度，将具有相似需求和興趣的用戶進行關聯匹配，發揮“算法技術兼具多樣性與個體性、群體性與公共性”的優勢，幫助用戶沖破時空束縛，對他們感興趣的主流意識形态的相關内容進行交流和讨論，發表觀點與見解，讓每個人都成為主流意識形态的宣傳者，促進主流意識形态的互動傳播，擴大主流意識形态在網絡領域的影響力和傳播力。比如，以信息的“點擊率”“浏覽時長”“轉發量”等數據為标準判定信息的關注度，設置主流意識形态信息熱點的實時熱度排行榜，抓住用戶的好奇心和獵奇心理，有效提升其傳播的廣泛性和影響力；構築網絡交流社區平台，充分發揮社區的群聚作用，把社區的主題設計為涵蓋主流意識形态内容的熱點信息，吸引感興趣的用戶進入對應的網絡社區進行深入交流和探讨，在加深對主流意識形态認同感的同時，網絡社區的“讨論度”能夠進一步提升信息的熱度，有效擴大主流意識形态的傳播範圍。

在垂直方向主導的政治傳播（政治宣傳）向多元政治主體之間水平方向的政治溝通發展基礎上，用戶的價值訴求與主流意識形态傳播的目标實現平衡，用戶數量呈現增長趨勢的同時，用戶的體會表達及其用戶間的交流互動更是構成了“非線性多次傳播”，呈現出大衆性感知、群體性參與和集體性認同的新面貌。

3.推薦算法賦能主流意識形态傳播的反饋實時化

當下，通過訂閱量、收視率等統計性的數據來研判主流意識形态的傳播效果意義已經不大。用戶閱讀和感知情況的反饋更應該作為傳播效果判斷的依據，這就需要強大的技術支持。推薦算法可根據用戶的接收狀況獲取實時反饋信息，這就為主流意識形态對傳播内容、形式、時機等進行适時調整提供了技術可能，有利于提升傳播的效能。

通過對用戶在平台上的浏覽信息、點擊率、點贊數和評論内容進行實時監控，及時繪就用戶行為的動态圖譜，推薦算法反饋機制也就有了重要的數據支撐。一方面，推薦算法能夠借助動态圖譜明悉用戶心理和态度，及時對推送機制進行修正，以達到主流意識形态傳播效果的最佳值。在推薦算法創造的主流意識形态傳播的“拟态環境”中，用戶不斷地接收到修正和補充的新内容，在潛移默化中調整用戶的認知态度和價值取向。另一方面，動态圖譜是意識形态安全的浮标，分析圖譜曲線的發展趨勢能夠有效識别意識形态風險。因此，推薦算法的實時反饋也是意識形态傳播的實時監視器，一旦出現輿情風險或意識形态危機的發展趨勢，就能做出及時調整和防範，從而将風險扼殺在搖籃裡，避免輿情發酵的不可控性。在推薦算法的實時反饋機制下，主流意識形态傳播的效度将顯著提升，意識形态風險出現的幾率也會大大降低。

推薦算法作為互聯網的新興技術給主流意識形态傳播注入了新鮮血液，在内容的精準推送、受衆的深度擴展和信息的實時互動等方面重塑了主流意識形态傳播的機制和方式。但新技術在具體應用中，總是會出現排異反應和配套推進不及時的情況，黨政相關部門運用推薦算法及時反饋功能的能力還不夠，真正實現推薦算法與主流意識形态傳播的有效融合仍舊道阻且長。更為重要的是，在意識形态鬥争日趨複雜的今天，推薦算法帶來了社會生态環境和權力結構的巨大變化，大大增添了網絡意識形态傳播的變數，從而進一步誘發了各種西方社會思潮、虛假信息、無用信息的傳播力度廣度和群體思想極化的風險。推薦算法也有可能成為思想極化助推器，使主流意識形态的傳播面臨挑戰。

三、推薦算法影響下主流意識形态傳播的挑戰

習近平總書記強調，“互聯網已經成為輿論鬥争的主戰場。有同志講，互聯網是我們面臨的‘最大變量’，搞不好會成為我們的‘心頭之患’”。推薦算法給主流意識形态的影響是複雜的，而這種複雜性根源于推薦算法所具有的技術和權力雙重屬性。也就是說，這種複雜性遠遠超越了技術本身，我們更應該關注和重視技術所帶來的社會權力結構的變化。進而言之，雖然推薦算法為黨媒、官媒提供了一種新的工具選擇，從而為提高主流意識形态傳播效能提供了更為強大的技術支撐，但推薦算法的廣泛引用也給主流意識形态工作帶來了強大的緊迫感、壓迫感、危機感。因為，算法即權力，這種借助于網絡社會孵化而成的權力，具有彌散性與累積性交融共存且相互生成轉化的特點。随着“算法權力”應用場景和“彌散”範圍的不斷擴大，信息的傳播與控制方式受到來自技術賦權的挑戰也越來越大。由推薦算法支撐的各種社會、商業平台正在與主流媒體不斷争奪（培育）網絡空間、網絡用戶，通過大量供給八卦、娛樂、消費、日常、新奇、反叛等信息内容，構建各種新型網絡社區，俘獲更多公衆及其信息閱讀時間，為公衆疏離“宏大、正式、嚴肅、崇高、主流”的意識形态創造條件，甚至形成圈層化的狀況，從而有意無意地不斷削弱黨對意識形态的領導權，掏空主流意識形态在社會中的影響力和認同度。

1.算法把關窄化了主流意識形态的話語權

美國社會學家庫爾特·勒溫在《群體生活的渠道》一書中，最早提出“守門人”（即“把關人”）這一概念，後被引入到新聞傳播研究領域。“把關人”是指在大衆傳播中可以決定什麼性質的信息可以傳播、傳播多少以及怎樣傳播的人或機構。信息把關在社會傳播過程中極為重要，對信息傳播的走向和價值規範産生了深厚影響。因此，誰掌握了信息資源的把關權，誰就能獲得意識形态傳播的話語權，誰就能重塑社會的意識形态。在傳統信息傳播模式下，“把關人”一角是由編輯、記者（往往具有黨員、幹部等政治身份，更多是在黨的基層組織領導下開展工作）等資深新聞專業人士承擔的，他們肩負着宣揚主流價值觀、正确引導輿論、篩除危險信息、維護社會穩定的重要職責，推動着主流意識形态在人們認知、解釋、分析各種社會現象中處于基本原理和理論依據的地位。在推薦算法進駐信息傳播領域之後，“信息把關”的職權被大量讓渡給所謂價值“中立”的算法和機器，在一定程度上避免了審核的主觀偏向，但“中立”實際也是一種價值傾向，背後更是遵循了“流量為王”的資本邏輯。機器化所帶來的客觀性削弱了“把關人”應有的正向引導功能，在給用戶帶來“迎合性”體驗的同時，也讓用戶囿于技術的“牢籠”之中。

推薦算法作為一種在商業和社會領域廣泛應用的科學技術，導緻“國家、社會、媒介平台和受衆在信息傳播領域中的角色和地位發生重大變化”，主流意識形态面臨着話語權的挑戰。推薦算法在把關中遵循的是工具理性主義，“流量”“頻次”“訂閱量”等量化指标的飙升是其追尋的目标，成為其解決所有問題的最優解。這就孵化了“猜你喜歡”“感興趣”“我的熱搜”這類迎合用戶的信息推送模式，為了獲得更多關注、點贊和流量，甚至通過算法技術有選擇的數據，編造某種“真相”，涉及主流意識形态的相關内容常常處于用戶的“不感興趣”一欄，成為被篩選掉的對象。在推薦算法的“推波助瀾”下，用戶隻看“想看”的信息，忽視了“應看”“該看”的内容，這使得用戶長期沉溺于單一、片面的信息環境之中，容易出現認知固化、思想極化，給主流意識形态的傳播帶來了巨大的困擾。面對這一被動局面，基于政績和管理效率的考量，黨政部門會借助于“垂直型”的科層制領導體制，加大對主流意識形态進行傳播的力度（更多是内容上的重複和形式上的單一），結果卻又進一步“坐實”了主流意識形态傳播的政治性和強制性，不僅主流意識形态的傳播效果沒有随着傳播力度的加大而提高，而且會招緻部分公衆對主流意識形态的“逆反”心态。同時，推薦算法的“私人定制”服務給用戶帶來便利的同時，也将信息傳播重點放在新奇、怪誕、争議性大的話題上，甚至利用虛假标題博取噱頭，違背公序良俗，擾亂社會秩序；或對宏大、正式、嚴肅、崇高、主流的話題和新聞“避而遠之”，喪失了對主流意識形态的追求和對社會責任的堅守，迷失了“把關人”的價值擔當，消解了主流意識形态的話語權和接受度。

當然，推薦算法的實踐旨歸并不滿足于迎合用戶的偏好，其背後的商業邏輯、利益目的和政治企圖更是把控内容推送的關鍵所在。由此可見，将信息傳播把關權完全交付給推薦算法，并不能完成檢驗事實和甄别信息的任務，會引起理想信念和公共精神傳播渠道的窄化和内容的缺失，社會主流意識形态也就缺少了其廣泛傳播所需的必要條件和重要基礎。

2.技術黑箱弱化主流意識形态的主導力

内嵌于各種商用和社會平台的推薦算法的運行機制往往是不透明的，從數據輸入到信息輸出并非線性過程，至于其向用戶推送的信息是基于何種價值判斷和價值目的，用戶不得而知，相關意識形态主管部門也很難控制，整個運行過程似被包裹在一個難以察覺的“黑箱”之中，構成了“技術黑箱”。推薦算法生成隐匿和功能開放的特點給錯誤思潮和不良意識形态的滲入提供了大量可乘之機，從而大大弱化了主流意識形态在社會中的主導力。

推薦算法所遵守的技術黑箱原則本身就是對主流意識形态主導地位的一種否定。推薦算法技術知識本身的難以普及性及其成本的考慮讓大部分用戶對其了解隻是停留在表面，而算法作為人造物又有意無意摻雜着技術人員或背後資本的意識形态偏向，其隐形性和可操控性給危險思潮和錯誤思想提供了藏匿之處。立場模糊導緻價值偏向，主流意識形态的在場度和顯示度由此被不斷弱化。除此之外，技術黑箱引起的信息不對等會加劇算法偏見，消磨用戶對推送機制的信任，催生對推送内容的質疑心理，營造出不信任的網絡環境。而這種質疑首先指向的往往是主流意識形态，從而影響了主流意識形态的價值引領效果。

網絡空間所具有的自由化特點加大了技術黑箱所帶來的風險，蠶食着主流意識形态的主導陣地，使網絡輿論呈現出“混溶性”狀态。無論是用戶信息的算法收集過程，還是信息的推薦供給過程，都是一種幾乎不設防的技術黑箱狀态。自由化的網絡空間呈現出虛拟性和匿名性的樣态，進一步擴大了各種非主流意識形态的傳播場域。在虛拟的網絡空間中，發表言論的門檻降低，不負責任發表自己看法的不良沖動被推薦算法技術更多激發，随之而來的便是無休止的言争語鬥，各種不經過理性思考、宣洩性情緒表達，或基于流量考慮的無節制性思想傳播大量出現。“人們的思維仿佛處于一個溫和的‘牢籠’中,無形中更大程度地受到資本意識的影響與規訓,使主流意識形态的權威受到侵蝕與消解,對主流意識形态的主導力造成内源性挑戰。”而主流媒體及主管部門對網絡推送的各種内容及其傳達的主旨思想或無動于衷，或力有不逮，或一禁了之，這加速了主流意識形态傳播生态的惡化。

意識形态安全是國家政治安全的關鍵和社會穩定的保證。但技術黑箱給各種不良思潮的滲透提供了一個不易察覺的“隐形空間”，某些别有用心的勢力更是在平台中以所謂“揭秘”“客觀”“還原真相”的名義，宣揚“曆史虛無主義”，并通過推薦算法進行放大和擴散，逐步進入網絡輿論，影響着青少年的價值觀形成，消解着人們的民族自豪感，裂散着國家的凝聚力。在世界百年未有之大變局加速演進和不同制度形态沖突碰撞越發激烈的背景下，意識形态的明争暗鬥層出不窮，一旦受到資本或西方思潮的控制，推薦算法有可能成為反華勢力對我國進行文化滲透和思想俘獲的有力武器，消解民衆對國家道路、理論、制度和文化的認同和自信，威脅着我國意識形态的安全。

3.受衆本位消解主流意識形态的注意度

推薦算法的智能推送機制在定制用戶個性化信息的同時，不斷推動消費主義、功利主義、微碎主義（遠離崇高、宏大、思想）價值觀的盛行，非主流意識形态和網絡亞文化内容在網絡空間大有成為“主流”之勢。網絡中的注意力資源是各種意識形态務必争奪的稀缺資源，其有限性和排他性決定其在傳播領域的重要性，意識形态注意度越高，說明其獲得的用戶注意力資源就越多。推薦算法以用戶的偏好和習慣為依據選擇推送内容和方式的做法内含受衆本位的算法傳播價值觀，而主流意識形态傳播則需要以傳播者和傳播内容為本位，至此便陷入内容供給與用戶需求之間無法完全契合的困境。在信息過載背景下，主流意識形态傳播往往抵不過趣味性和娛樂化等内容的沖擊，很難依靠網民自發選擇獲得注意力資源，用戶更傾向于将注意力置于其更感興趣的信息區塊中。

伴随着被分割注意力資源而來的便是主流意識形态的邊緣化，在智能推送機制的“呵護”下，用戶評判信息的标準變為“是否有用”，碎片信息分散其時間和精力，在思考和探索步驟的缺失中，用戶對主流意識形态内容的呈現也由“理解”轉變為“了解”。嚴肅且系統的主流意識形态話語被忽視，泛娛樂化和碎片化的信息大量湧入用戶的大腦，造成主流意識形态的構建和傳播呈現出分化、固化、無序化的後果。網絡亞文化和非主流意識形态話語當道給錯誤思潮和不當觀念創造了生長空間，暗暗阻滞，甚至解構了主流意識形态内化于用戶心中、外化于用戶行為的進程。

網絡信息的過度娛樂化往往是商業和資本的合謀的産物，并反過來助推這種合謀。因此，躲藏在低俗庸俗内容背後的是資本之手，在娛樂内容的“麻痹”之下，用戶非常容易沉迷于“低級趣味”的狂歡之中自以為是，主流意識形态的傳播和引導顯得更加寸步難行。在平台優先的規則限制下，主流意識形态的傳播内容要想将平台作為傳播跳闆就必須符合其規則和邏輯，這又會使得主流意識形态陷于被去中心化的解構風險中，抑或出現異化内容的滲透，降低了主流意識形态的注意度，弱化了用戶對主流意識形态權威性和話語權的認同感。

4.信息繭房降低主流意識形态的整合力

“信息繭房”是一個與推薦算法相伴相生的問題，沉浸在“信息繭房”中的人隻聽自己選擇的東西和令自己愉悅的東西。“由于社會網絡和算法的疊加效應，人們在社交媒體上偶遇與自身觀點相左信息的概率隻有5%—8%，并且隻有一小部分用戶會點擊該内容。”推薦算法的個性化信息推送和偏好興趣迎合為用戶構築了逐漸窄化和碎片化的信息接收狀态，用戶非但沒有享受到海量的信息資源，反而是沉浸于其感興趣的“一畝三分地”，被局限在“信息孤島”中，“信息繭房”問題便愈演愈烈。

信息繭房“助力”用戶回避主流意識形态，很大程度上蠶食了主流意識形态引領社會思想和心态的社會基礎。全局性、嚴謹性、真實性和權威性等是主流意識形态的顯著特征，然而在推薦算法的影響下，宏大的叙事風格竟成了其廣泛傳播的軟肋，嚴謹性緻使吸引力下降，全面性（真實性的必要條件）引起針對性弱化，權威性誘發親和力喪失。在“個性化”的标簽下，用戶囿于“過濾異質信息，沉溺于同質信息”。碎片化信息的堆砌又滋長了用戶對推薦算法的依賴心理，弱化了用戶的整體性思維，使用戶一步步喪失主動獲取信息和獨立思考的習慣與能力，失去了“家事、國事、天下事，事事關心”的耐心，也無法對主流意識形态産生系統而全面的認知，情感和價值上的認同更是難以達緻，無形中提高了主流意識形态傳播的難度系數。

信息繭房還會阻礙社會在主流意識形态層面共識的形成，并生成網絡“圈層化”，甚至群體極化的土壤環境。個性推薦在助力用戶找尋趣味相同的夥伴的同時，也加快了“圈層化”的形成速度。作為獨立的個體，用戶企盼在網絡空間中尋求興趣相同、志趣一緻的群體，以滿足其價值歸屬和情感認同。由此，公共的網絡空間被分割成各種彼此間互不兼容的圈層，置身于其中的用戶隻關注其所屬“圈内”的信息，對“圈外”的信息一概置之不理或一律反對，陷入“信息繭房”難以自拔，阻滞主流意識形态的社會建構，催生放大用戶的思維局限，不利于社會共同體意識的養成和強化，給社會思想的分化、極化提供可乘之機。

四、推薦算法影響下主流意識形态傳播的優化路徑

習近平總書記指出：“過不了互聯網這一關，就過不了長期執政這一關。”他明确要求，“探索将人工智能運用在新聞采集、生産、分發、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導能力”。我們在享受技術紅利的同時更應清醒認識技術攜帶的風險和挑戰，堅持文化主體性，以辯證的态度、長遠的眼光、全面的策略，順勢而為，應勢而動，積極應對，充分發揮黨的統籌全局、主流媒體的示範引領、黨政部門的監管治理等職能作用，積極引導、運用和駕馭推薦算法，有效助力主流意識形态傳播的優化和創新。

1.創新話語表達，用主流意識形态引領算法

意識形态的話語權與領導權相生相伴，隻有把握好主流意識形态的話語權，才能捍衛其領導權的權威性。把握主流意識形态的話語權與提升其傳播效度是密不可分的，這就需要加強理性表達，強化情感共鳴，用主流意識形态引領推薦算法，做到主流意識形态傳播不失語、不失聲、不失效。

主流意識形态在網絡空間的認可度既離不開内容的邏輯性和嚴謹性，更離不開話語表達方式和易接受度，因此，理性表達與感性體悟的有機結合就顯得尤為重要。主流意識形态傳播應強化理論闡釋和宣介的系統性、全面性和邏輯性，改“隻說道不講理”的說教為原理闡釋和思想交流：選取喜聞樂見的事例、繪聲繪色的表達、通俗易懂的言語，将主流意識形态的内容浸潤其中，争奪注意力資源；借助虛拟現實和人工智能技術實現主流意識形态傳播的場景化和立體化，幫助用戶在愉悅輕松的氛圍中感受主流意識形态内含的思想性和智慧性；以算法技術賦能主流意識形态的傳播，構建質量與流量兼顧、價值與興趣融合的傳播形式；貼近人們關切的社會問題和現實訴求，把宏大叙事有效嵌在現實關切之中，實現用戶對主流意識形态認同感的有效提升。

在推薦算法加持下的網絡空間呈現出輕價值、重娛樂，輕崇高、重現實的現象，要重塑主流意識形态的傳播生态，必須将主流價值觀内嵌于推薦算法的架構過程和運行機制中，糾正技術引起的價值偏向。既然算法出自技術人員之手，就可以通過黨團組織加強對技術人員的道德熏染和正向引導。這必須在源頭上引領算法，堅持“算法向善”的原則，将隐藏在算法背後的價值偏差和道德漏洞揪出來并加以遏制馴化，構築一支政治堅定、技術過硬的高水準網絡人才隊伍。同時，在技術上優化把關環節，調高主流意識形态内容的優先級，增加正向内容的曝光度，放大用戶正面興趣點的占比，約束負面消息的擴散，為主流意識形态話語創新和表達建構更加清朗的傳播生态。

2.革新算法技術，為主流意識形态傳播服務

如何駕馭算法技術并突破“技術黑箱”，是在智能推送機制中掌控推薦内容、有效提升主流意識形态引領力的關鍵問題。

一方面，優化算法技術。主流意識形态主導力弱化的根源在于推薦算法的内容篩選和過濾機制是以流量和利益為目标的，這就使得娛樂性、媚俗化的信息充斥于信息池之中，因此，優化推送機制中的内容篩選和信息過濾環節就能夠有效緩解信息偏見和認知窄化的弊端，承擔起“把關人”的職責。在滿足用戶基本需求的基礎上，修正信息關聯規則，創新信息選擇和推送模型，重塑信息池中的信息類别占比，調高主流意識形态的權重，劃分信息質量等級，增加高等級信息的推送量，淘汰低等級信息，有效提升推送機制的傳播精度。堅持工具理性和價值理性的統一，将“情感”“意義”要素注入推薦算法，把正向情感與主流價值觀轉化為數據模型供推薦算法技術訓練學習，以情動人，用心感人，以正化人，有效提升主流意識形态的凝聚力和引領力。同時，以開放的心态懷抱新技術，提高技術敏感度，實現推薦算法技術與雲計算、物聯網等技術的創新融合，拓寬其為主流意識形态傳播服務的渠道。

另一方面，提升推薦算法的透明度。提倡開源思想，鼓勵平台以坦誠之姿面向社會，向用戶展示其運行原理和風險研判結果，提升算法數據、運行機制和背景的透明度，保障用戶最基本的知情權和選擇權。增設輿情監管機制和推送效果反饋環節，堅持算法可解釋性的原則，分析不良社會輿論和危險思潮的發展走向，在源頭上消滅風險苗頭，對已受危害的情況提供保障和補救措施。除此之外，設立偏好檢測系統和反推薦機制，一旦檢測到用戶出現思維固化情況，平台自動推送定量用戶“不喜歡”的内容，幫助用戶沖破“信息繭房”，豐富推薦算法推送内容的種類和範圍，增加用戶信息接收和思維發散的廣度，有效化解主流意識形态的傳播空間被擠占的問題，實現信息推送的個性化、多元化和主流化的有機統一。

3.完善防範制度，規範算法的運行和發展

習近平總書記強調：“要把依法治網作為基礎性手段，繼續加快制定完善互聯網領域法律法規，推動依法管網、依法辦網、依法上網，确保互聯網在法治軌道上健康運行。”網絡社會不是法外之地，必須完善相關規章制度，加強監管與排查，覆蓋信息篩選、推送和反饋各個環節，為主流意識形态在網絡空間的傳播保駕護航。

健全和完善網絡安全法律法規是規範算法運行的基礎。根據信息傳播的特點與推薦算法的運行機制和發展規律，明确推薦算法的技術倫理，劃分推薦算法運行領域和權限範圍，健全算法相關的行業規範和行為準則，出台算法相關的管理意見和政策措施，對可能出現但法律未界定的情況進行分析和判斷，明确推薦算法的何種做法是合法的，以法律的強制力約束網絡空間的亂象，預防可能的危險。同時，立法要科學及時，緊扣信息傳播時效性和互動性的特點，遵循推薦算法的發展規律，在保持其鮮活生命力的同時，有效實現推薦算法技術正向發展和網絡社會安全保障的有機統一，為主流意識形态提供清朗的傳播空間。

相關部門的監管和審查是主流意識形态傳播的重要保障。強化網絡意識形态的監管工作，加大對推薦算法技術和信息市場的監管和幹預，對違反法律法規或損害公衆利益的行為進行嚴厲懲罰，并将其改成參考案例供公衆了解，推動網絡社會法治化進程。監管和審查工作不能流于表面，也不要立于事後，利用算法技術定期對使用推薦算法的相關網站進行排查和核銷，對各平台進行實時檢測，敢于鬥争，對危險思潮和不良思想要敢于亮劍，将危險苗頭掐滅，淨化主流意識形态的傳播生态。

4.提升算法素養，實現學會用好推薦算法

要想實現主流意識形态的内容與用戶之間的有效傳達，必須提高公衆的算法素養，規避推薦算法帶來的風險。所謂“算法素養”就是指用戶能做到對推薦算法的運行機制和實現功能的基本了解，并明白伴随着推薦算法而來的是何種風險和挑戰。

算法原理是培養算法素養的“敲門磚”，隻有入了推薦算法的門，才能分析判斷其會引發何種風險。調動社會資源，強化平台的責任意識，鼓勵平台适度公開推薦算法的開發源代碼，公開運行方式和過程，介紹研發背景，讓用戶在對推薦算法有初步了解的基礎上，以謹慎的态度進行信息服務的選擇和消費。除此之外，邀請計算機和網絡行業的專家進行關于推薦算法引發風險的線上主題課程和講座，彌補用戶在原理方面的知識空缺，強化用戶對“信息繭房”“群體極化”“後真相”等效應影響社會和諧發展和社會凝聚力形成的認知。

推薦算法在信息爆炸的時代是一件不可或缺的“法器”，既然改變不了大環境，轉變思路積極應對風險和挑戰才是上上之策。引導公衆以批判思維對待推薦算法，明确局限性所在，洞察推薦算法的迷惑性，自覺挖掘不同類型的信息，放大信息需求的廣度和深度，用自身觀念和行為的轉變沖破算法技術的牢籠。同時，提升用戶的信息甄别和整合能力是風險化解的“錦囊妙計”，以廣泛的知識儲備戳破“信息繭房”，用多元的信息範疇瓦解“群體極化”，以及時全面的社會熱點問題回應對沖“後真相”，憑系統全面的思維整合“碎片化”的信息，辨别和過濾消極負面的信息，抵制和拒絕不良低俗的内容，優化主流意識形态傳播受衆的偏好庫，增加主流意識形态的傳播效度，開拓主流意識形态傳播的新疆域，創造推薦算法與主流意識形态創新融合的新局面。

黨的二十大報告指出：“健全網絡綜合治理體系，推動形成良好網絡生态。”在“萬物皆媒，人機共生”的智媒時代，推薦算法正以一種“隐而不宣”的方式深度嵌入社會生活，随着其影響能力和輻射範圍的日益擴大，不斷推動信息分發方式和傳遞形态的深刻變革，開啟了信息傳播智能化的新紀元。在國際局勢複雜化背景下，在變化莫測的網絡空間場域中，原有的信息流動規則和社會權力結構正在被打破，主流意識形态極易被卷入推薦算法規制的“數據漩渦”，信息傳播新型秩序亟須構建。我們應該主動迎變，辨明推薦算法技術的本質與特征，探求推薦算法與主流意識形态傳播的契合之處與發展之勢，積極尋求理解、融入、駕馭算法的實踐之策；科學應變，化“最大變量”為最大增量，抓住機會占領網絡空間的傳播主陣地，強化各網絡主體的意識形态安全意識，完善技術支持與基礎設施建設，促使推薦算法服務于主流意識形态傳播，積極防範推薦算法引發的意識形态風險，進一步鞏固馬克思主義在意識形态領域中的指導地位。

（作者簡介：蔣俊明，江蘇大學6774澳门永利副院長、教授，江蘇省習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心理論研究基地（江蘇大學）研究員）

來源：《馬克思主義研究》2024年第3期