[中图分类号]G206.2 [文献标识码]A [文章编号]1000-7326(2022)04-0056-05 一、问题的提出与文献回顾 算法技术可以被定义为“因需解决一个特定问题或实现一个确定结果而采取的一系列步骤。”①算法技术一直与以人智为主导的传统新闻生产分发流程互相探索。算法将工具理性纳入新闻生产体系，令职业知识分子的价值理性让位于投资回报的精准计算。②算法推荐技术对新闻业的介入体现在新闻自动化生产与个性化推荐两方面。 自算法技术被运用到新闻业以来，学界就聚焦于它所带来的种种风险及治理策略。早先的研究大都受技术决定论的影响，把算法看成一股需要警惕的力量，“过滤气泡(Filter Bubble)”“信息茧房(Information Cocoons)”等现象成为学者关注的焦点。算法程序和工作原理作为开发者和设计者的已知知识被集成于某种框架中，对用户构成了“技术黑箱”，编码规则制定的价值与特权也被隐藏其中。③算法从人的“代理者”变成人的“控制者”，④操纵他人的行动或篡改事件结果在算法环境下成为可能。⑤然而，随着算法的普及和对其认识的深入，学者们逐渐关注人的主体能动性，阐释人们在新闻实践中对算法的意义解读和驾驭方法，还原媒体、平台、算法与用户之间动态的相处机制。⑥在新闻业这个复杂场域中，任何技术都不能独立发挥作用，而要与周围各类社会因素进行互动，从而达到制衡。例如，有国外学者分析了Instagram、Youtube等平台上用户的行为，发现他们对算法的使用反过来塑造了算法平台本身。⑦国内也有学者运用田野调查、深度访谈等方法考察微观主体的行为，发现用户通过转赞评、隐藏取关等方式训练调整算法，主动策划个人将触及的信息领域，从而使得自己和算法始终处于相互响应、相互发展的状态。⑧由此，在荷兰学者维贝克(Verbeek)的“技术调节”理论的基础上，有学者提出了“算法调节”，将算法视为人类与世界之间关系的中介者，把人和作为技术物的算法放在同等重要的主体位置来考虑。⑨至此，学界对算法的认识经历了由“强效果论”到“适度效果论”的转变。 当前，有必要重新梳理算法与新闻业之间的关联机制，从更高的视角和更均衡的方向，寻找更合适的尺度来解读算法、人与新闻业之间的关系。 二、“驯化”的提出及在新闻传播领域的使用 “驯化(domestication)”最初出现在自然生物科学领域，指的是人类通过掌握野生动植物生长规律，为其创造一种新的生长环境并进行人工种植、饲养，从而实现对野生动植物生长及其他行为的控制。20世纪90年代，以西尔弗斯通(Roger Silverstone)、哈登(Leslie Haddon)等为代表的学者用“驯化”隐喻信息与通信技术(Information and Communication Technology，即ICT)尤其是电视进入家庭的过程，借由“驯化”视角研究家庭成员为应对生活变化和新技术的到来而采取的策略。⑩进入21世纪后，计算机、手机等技术与人类的互动关系成为新媒介环境下“驯化”理论的研究对象，“驯化”的边界也随之拓展。近年来，越来越多的学者采用这一视角研究新技术如何被纳入人们的日常生活，数字游戏、Facebook、微信位置签到等技术的使用过程都被放在“驯化”框架下解释，研究对象逐渐由“实体科技”拓展至“非实体科技”。学者们开始正视社交网络下的交互关系如何通过新媒体技术被连接起来，并认为越是无形的技术，就越难以被驯服，(11)这与当下人们对算法的认知不谋而合。这些研究为本文用“驯化”理论考察算法之于新闻业提供了可行性。西尔弗斯通提出了消费过程的六个环节：商品化、想象、占有、客观化、合并和转换，(12)多数学者习惯于忽略“商品化”与“想象”阶段，因为它们是技术被创造与被期待的过程，不涉及技术与环境的“驯化”互动。但这二者为之后各阶段的展开奠定了基础，因此本文将“商品化”与“想象”归入“预驯化”阶段，“驯化”过程则分为占有、客观化、合并、转换四个阶段。 (一)“预驯化”阶段 商品化包含了创造物质的和象征性的人工制品的工业过程，以及在正规的市场经济中把这些人工制品转化为商品出售的商业过程。(13)算法在投入新闻生产分发之前，也要经由技术开发人员从理解问题、选取指标、设置权重、评估算法等方面进行设计。不过，“商品化”阶段并不是简单地按照技术标准来完成工艺制造，设计者会有意无意地加入自己的价值观与意识形态，也会体现自己的预期和目的。所以在算法设计中，对问题的理解、对数据的选取、对变量的选择、对算法的综合评价等都贯穿着人为因素。(14)“想象”顾名思义是使用者在消费之前对商品能够满足自己需求的预期。当下，人们很多时候并非基于“需要”而消费，而是基于其背后的文化意义与这些文化意义能在多大程度上满足自我而消费，商品在想象中而非在现实中提供了自我认同、实现了自我需求。算法中的想象同样存在，在研究用户与Facebook算法的互动关系时，有学者提出了算法想象(algorithmic imaginary)这一概念，认为“思考算法是什么、应该是什么以及如何运作的方式，不仅能产生不同的情绪和感觉，而且在塑造Facebook算法本身的过程中起到了生成性作用。”(15)经过“商品化”与“想象”这两个预驯化阶段后，媒介技术作为可见或不可见的商品被创造出来，使用者也通过事先想象对商品可否满足自己的需要做出判断，从而决定是否消费这一商品，即是否“驯化”这一技术。 (二)“驯化”过程 第一，占有(appropriation)是驯化的初始阶段，即一个物体或一种技术、一条消息离开商品世界与等价交换的广义系统，被个体或家庭据为己有，技术进入私人领域。商品跨过公私界限而变成可被驯化的对象并获得意义。(16)在这一阶段，平台、主流媒体、用户都展现了各自使用算法的目的，并通过不同形式完成对算法的占有。张一鸣于2012年创办的“字节跳动科技有限公司”在国内运用算法推荐。对于用户来说，算法推荐技术节省了他们在信息爆炸时代搜寻信息的时间，同时为他们搭建了记录生活、上传内容并以此获得自我认同与经济收益的平台，这成为用户驯化算法技术的动因。 第二，客观化(objection)主要描述技术在空间中的陈列位置及与其他物体之间的关系。算法无法在寻找自我位置的过程中产生视觉效果，但它同样在网络环境及人们生活中占据了最适合其生存壮大的“私人媒介空间”，并与原有的人工编辑产生竞争、冲突、合作等一系列关系，形成独特的“客观化”过程。算法推荐技术与传统人工编辑之间呈现出复杂的代替与合作关系。算法推荐技术出现后，新闻分发效率大幅提高，人工编辑曾在一段时间内缺位退场，迷失于技术价值与伦理价值之间。《人民日报》在2016年指出“技术和算法终究是工具，是末；思考的乐趣、价值的塑造、知识的完善，才是目标，是本。算法主导的时代，更需要把关、主导、引领的‘总编辑’。”(17)经过诸多考量，张一鸣于2018年4月11日发出道歉信，承诺“强化总编辑责任制，全面纠正算法和机器审核的缺陷，并将6000人的运营审核队伍扩大到10000人。”(18)网易新闻、腾讯新闻、快手、抖音等也纷纷召唤人工编辑回归，2016年，凤凰新闻客户端开始尝试为用户提供“编辑推荐”与“算法推荐”两种页面选择，获得了较高的用户满意度。2018年5月，新浪新闻客户端上线“要闻”频道，以新闻重要性为价值标准进行普适性推荐，提高人工编辑在前端筛选与后端核查中的作用。人工编辑的回归是算法推荐与编辑推荐由博弈走向合作的结果，在网络空间的竞争与磨合中，算法技术在客观化过程中不断调整其空间位置。
