编者按：习近平总书记指出：“媒体融合发展是一篇大文章。面对全球一张网，需要全国一盘棋。”在因时而变、因势而变、实现媒体融合的历史性转型升级进程中，党报工作者以守正创新精神加强理论建设，形成一批高质量研究成果在《中国报业》陆续发表。我们从中遴选部分有代表性文章集结汇编，既是对十多年来媒体融合发展探索历程的回顾，又是为深度做好媒体融合发展这篇“大文章”提供可借鉴的有益经验。增刊中标注的作者单位、职务等信息，均与其在本刊首次登载时保持一致。

　　信息传播新技术变革的作用下，新闻业已进入算法时代，基于算法的精准化新闻推送已经成为新闻分发的重要形式。国外以Facebook、Buzzfeed为代表，国内以今日头条、一点资讯、天天快报为代表的内容智能分发平台，日益掌握着用户的新闻接触。新闻生产中算法机制的盛行，也引起了学界的关注。

　　算法型新闻推送模式

　　网络数字化新闻推送方式有三种类型：媒体型、关系型和算法型。媒体型以新闻门户网站为代表，新闻内容以频道或栏目的形态呈现；关系型以微信和微博等社交媒体为代表，新闻内容以订阅推送、信息流形式呈现；算法型以今日头条等平台媒体为代表，新闻内容按照用户兴趣爱好、行为习惯等因素以信息分类形式呈现。根据中国互联网络信息中心的调查，算法型新闻推送模式逐渐成为网络新闻的主要分发方式。

　　算法型新闻推送的工作原理是：首先基于大数据技术对人们在网络中留下的注册、登录、关注、收藏、点赞、评论、转发等数字痕迹进行分析，从而描绘出一幅幅用户画像，掌握每一位用户的性别、年龄、阅读兴趣、行为习惯等信息；同时对平台信息内容的主题、语义、情感等进行分析，然后用机器算法在信息与用户二者之间进行匹配，根据用户画像，为其提供量身定制的个性化新闻产品。有学者曾通过内容分析法对77名调查对象收到的今日头条信息推送进行分析，发现没有人收到完全相同的新闻推送，某种程度上验证了算法推送实现了信息传播的“千人千面”。

　　哥伦比亚大学托尔数字新闻中心的贝尔和欧文（2017）认为，新闻的商业和传播模式正经历第三次巨大的变革：随着社会网络和移动互联网发展，社交媒体与客户端日益掌握着用户的新闻接触。虽然这些平台本身几乎不生产新闻内容，然而却拥有强大的新闻传播效果，因此称之为“平台媒体”（platisher）。平台媒体主要提供连接人与信息的新型服务，依靠算法机制来筛选和分发内容，是一种内容智能分发平台。

　　算法推送机制为平台媒体带来了褒贬不一的评价。有人认为，算法机制实现了真正的精准化信息传播，能根据不同用户需求在“千人千面”的背景下，向受众推送多种形式的信息，因而提高了新闻传播效率；有人则着力关注算法带来的过滤泡（filterbubble）、回音室（echochamber）、后真相社会（post-truthsociety）、群体极化等问题。本文主要立足于新闻专业主义的实践与理念，探讨算法推送对新闻专业主义的解构和重塑。

　　算法推送对新闻专业主义的解构

　　新媒体生态下，新闻专业主义不断受到冲击和影响：公民新闻的兴起打破了新闻专业话语的垄断，模糊了新闻业的专业边界，给职业新闻人带来了身份焦虑，新闻制作权的泛化和信息扩容，则带来新闻的次级化以及传统新闻伦理的沦陷；网络传播的无远弗届扩大了信息传播范围，“社交化新闻”正在重构新闻价值的标准等等。然而，新媒体技术的发展方兴未艾，如今平台媒体及其算法推送的信息分发机制，进一步冲击着新闻专业主义。

　　虽然新闻专业主义自20世纪90年代诞生至今，已有不短的发展历史，然而学界并未形成一致的定义，不同学者对新闻专业主义的具体构成要素进行了阐释，如陆晔、潘忠党分别从社会责任、身份识别、社会功用、职业价值取向与专业自律五个方面做出判断；黄旦则概括为功能、性质、目的、运营、约束机制五个方面。

　　就其本质内涵而言，笔者认为，新闻专业主义是对媒体工作者职业伦理与实践、新闻媒体社会功能和责任以及传媒系统的服务性和独立性的实践纲领与理念。既在微观层面上表现为具体的新闻生产原则，如客观性报道；也在中观上表现为媒体的组织机制与规范；宏观上则是与整体新闻业息息相关的新闻价值取向和理念。

　　本文主要从新闻从业者、新闻生产实践、新闻公共性价值三个方面，探讨算法推送对新闻专业主义的影响。

　　（一）新闻从业者职业共同体重构

　　新闻专业主义的“专业”，首先是“职业”的专业，服务于职业化从事新闻生产和报道的新闻工作以及新闻从业者（主要是编辑记者）。新闻专业主义是新闻工作者恪守的最主要的新闻职业规范，为实现新闻工作者的职业主体性而服务。

　　然而，如今的平台媒体中，从新闻生产的主体来看，职业的新闻工作者仅占三分之一，更多的主体是非专业普遍用户、行业专家等其他非新闻职业的专业人士。在信息传播过程中，由于后两者群体规模的庞大，因而其生产传播的信息甚至超越了专业新闻工作者。

　　从新闻传播的主体上看，由于平台媒体主要依赖于算法机制，因而算法机制的设立制定者成为平台媒体新闻传播的主体。这一类主体则主要是计算机领域的工程师，一般来讲，他们并没有接受专业的新闻教育，也没有进行新闻报道的职业训练，他们掌握的是数据统计与分析技术，主要通过技术手段将大量专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）聚合在一起，并提供给用户。

　　由此看来，平台媒体及其算法推送机制冲击着职业新闻人的新闻生产者和分发者的主体地位。在这样的情形下，我们不禁想，当职业“新闻从业者”这一共同体发生重构时，“新闻专业主义”理念和实践纲领将由谁来践行？作为一种职业信念是否会不断失去意义？

　　（二）“机器模式”下新闻专业实践式微

　　相比传统媒体依靠记者采访、写作等专业性实践的新闻生产“手工模式”，平台媒体依托计算机技术对多种来源内容聚合、分发的新闻生产，可以说是一种“机器模式”。

　　新闻专业主义理念诞生于新闻的“手工模式”时代，是对新闻工作者具体的新闻生产操作的一种行动纲领，强调新闻对事实真相的挖掘，强调新闻报道的客观中立。新闻专业主义者认为，新闻专业的最高理想是传播真实、真相或真理。陆晔和潘忠党把新闻从业者应是信息流通的“把关人”，作为新闻专业主义的要素之一。因此，在新闻专业主义理念下，新闻专业实践既包括记者客观中立的新闻采写，也包括编辑（往往由经验丰富的记者担任）对新闻稿件的“把关”。具体把关过程中并没有统一的标准，主要依赖于编辑的主观判断，综合参考稿件质量、内容是否客观真实、报道话题、报道效果等多种判断进行实施。

　　然而，到了“机器模式”中，新闻记者和编辑的专业实践均面临式微的境遇：记者生产的专业性新闻在内容中占比下降，编辑依托经验进行的手工把关由工程师的算法机制替代。有学者认为这是“把关权力从人工编辑向智能算法的让渡”，有学者则认为平台媒体中仍然存在“把关”，然而区别于传统媒体的事前把关，这是一种“把关后移”。在“机器模式”中，新闻内容能否进入传播渠道，能否推送，由机器说了算，而且评判的依据也由多元化为单一：是否能够引发用户点击量。对于平台媒体来说，新闻内容的热度比质量更重要。大多内容分发平台对自媒体原创内容的奖励机制，也是以点击率为主要评判标准。

　　在这样的信息传播模式下，由于对新闻热度和点击率非客观性、精确性的追求，以及“把关”机制的嬗变，导致更多来自非专业媒体的标题党新闻，甚至带有偏见、虚假、谣言、负面、黄色成分的新闻内容进入流通领域。美国总统大选期间假新闻的泛滥现象，便是佐证。有媒体认为，儿童邪典片流入中国，便凸显了算法推荐的黑洞。

　　由此可见，算法推送的“机器新闻”模式下，新闻的客观报道与信息把关等基本操作层面上的新闻专业主义实践，已无法得到保证，传统的新闻价值观念也无法很好地解释当前业界的新动态和新趋势。

　　（三）“过滤气泡”与“市场模式”导致公共性缺位

　　陆晔和潘忠党指出，新闻专业主义的终极核心是关于新闻职业之“公共性”和社会功能的认识，将传媒的公共性界定为“传媒作为社会公器服务于公共利益的形成与表达的实践逻辑”。

　　由于“公共性”是根本，所以新闻专业主义理念要求媒体首先要服务于公众，即媒体应着眼于公共利益，关注公共问题和公共事务，通过报道议题生成公共话语，引发人们的公共讨论，形成公共舆论以及公共表达机制。迈克尔·舒德森指出，“新闻业是生产和传播有关公共利益的重要事实信息的活动或实践。”要做到这一点，从根本上来讲，媒体应是独立自主的，所以新闻专业主义理念强调新闻实践的自治（autonomy）逻辑，用以区别于政治权力的逻辑和自由市场的逻辑，并强调一种服务公众的自觉态度。然而，在平台媒体及其算法机制中，这两方面均发生了转变，从而导致新闻公共性弱化甚至缺位。

　　1.算法产生的“过滤气泡”阻碍了公共讨论

　　平台媒体算法主导下的内容分发模式，是一种智能化匹配的过程。因此，我们每一个用户收到的信息往往是平台媒体依据机器算法推送的，与自身兴趣、爱好、认知、认同等特性相符合的内容。我们使用数字化媒体越多，计算机与大数据技术越了解我们，越能投其所好，于是在算法的“帮助”下，我们可以只看我们想看的，只听我们想听的，而将那些自己不感兴趣、不熟悉、不认同的信息轻易地过滤掉。长此以往，循环反复，算法个性化推送的信息形成了一个个的“过滤气泡”。

　　“过滤气泡“这一概念最早是由伊莱·帕里泽（Eli Pariser）在《别让算法控制你》一书中提出的。他认为，我们获取信息的各个网站就像气泡一样，把我们和其他互联网信息隔绝起来，让我们沉浸在自己偏好的信息世界里。类似的观点还有桑斯坦在《信息乌托邦》中提出的“信息茧房”——公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的东西的通信领域，久而久之，将自身束缚于像蚕茧一般的“茧房”。此外还有“回声室效应”：信息或想法在一个封闭的小圈子里得到加强。

　　当我们身处网络“过滤气泡”为我们量身打造的“信息茧房”中，不断强化固有想法（甚至是偏见）或信息时，很可能的一个后果就是，我们对异质化信息、多元化信息的接受度越来越低，不同主体之间的沟通与协商将可能会面临越来越多的障碍。信息“千人千面”形态下，共同信息的缺乏，再加上信息消费的碎片化、时空个性化与私密化，倘若再加上我们打破气泡的惰性，将可能导致人与人之间理性、开放地对话，以及公开地讨论甚至辩论，不复存在，那么，圈层固化甚至群落极化的现象可能越来越多，社会共识越来越难以达成，公共性将可能成为无源之水、无本之木。

　　2.平台媒体的“市场模式”瓦解了公共性的根基

　　新闻与公众的关系，一直是新闻界的焦点议题。在西方社会，这种关系被具体化为“新闻如何服务民主”的争论。由此，舒德森将美国的新闻业分为三种模式：①倡导者模式：新闻业从政党的视角提供新闻，通过成为传递政党观点的机构，服务于公众。②市场模式：记者的目的是愉悦受众或者消费者，记者通过提供公众想要的东西，来服务于公众。③受托人模式：记者根据他们作为职业组织认为公众应该知道的东西，提供新闻，他们相信公民应该是被告知的民主社会的参与者。

　　新闻专业主义理念的“公共性”，要求媒体应是独立的，独立于政治逻辑和市场逻辑，因此，相应地，要求新闻业要采取“受托人模式”，要求大众传播系统要对依赖它而获取信息的公众负责。只有建立在新闻媒体本身的独立性之上，新闻的客观、专业以及服务于公众等专业理念，才能得以实施和践行。

　　然而，平台媒体的根本出发点则是商业利益，算法推送隐含的是市场逻辑。通过将读者视为消费者，为他们提供其所喜爱的，从而获取公众注意力，实现信息传播的规模效应和精准营销，这无疑是平台公司最稳妥的盈利手段，是追逐资本最直接有效的方式。在平台媒体的“市场模式”中，注重的是信息规模而非质量，注重的是商业利益而非公众利益。科技公司的利益，促使他们不断加强原子化（Atomization）、自动化（Automation）的内容处理模式，但这一趋势很难和新闻监督、问责公权力等有利于社会发展的角色相调和。“市场模式”的主导性，将从根本上瓦解新闻公共性存在的根基。

　　机器算法趋势下新闻专业主义的重塑

　　机器算法将是未来新闻生产的常态，如果只是因为目前机器算法给新闻专业主义带来的诸多冲击，便主张抛弃算法，回归传统手工新闻生产，或者主张传统媒体全部退出平台媒体，无异于因噎废食。人们喜欢通过平台媒体获取新闻，除了与需求吻合之外，还在于平台媒体能为人们提供多数据形式、多来源信息。平台媒体的算法机制并不是新闻专业主义的终结者，而是更有力的推动者和维护者，具体做法可以通过算法优化、算法与专业新闻从业者相融合的“人机结合”模式来实现。

　　当前，算法还处于人工智能初级阶段，在算法应用中存在算法功能不完善、算法不透明、算法机制不一等问题。随着人工智能的不断发展，通过修正当前存在的问题，不断调整和优化算法，把更多指标纳入算法机制。同时，通过增加合作媒体数量，加大专业生成内容占比，优化网络爬虫技术，提高自媒体进入门槛，进一步保证优质内容资源，可以逐步规范算法对媒体的内容聚合和向用户的信息推送。

　　此外，人工智能的诸多不足恰巧凸显了人的价值，算法“机器模式”的缺陷正是新闻人“手工模式”的优势。彭兰认为，在机器时代，人的价值的重新认识与定位，变得更为重要。因此，平台媒体通过实行“人机结合”，吸纳专业媒体工作者作为人工编辑，实施内容“把关”，将机器的高效率、精准性与人工的价值性、复杂性结合起来，可以实现新闻传播规模与优质内容双方面的共同发展。

　　最重要的是，虽然平台媒体大多是企业，以商业利益为核心，然而能够“对社会产生影响并且以获取公众的注意力为盈利方式，那么，它就具备了媒体的性质，它便有责任对社会负责、对公众负责、对公共价值负责”，因此，平台媒体和算法推送必然需要把信息质量和信息的公共价值与社会价值纳入系统中。试想，一个罔顾公众利益和社会价值的企业，如何能够获得长久发展之计呢？

　　（作者：任晓敏，作者单位：山东师范大学新闻与传媒学院）

　　本文系山东师范大学青年教师科研项目（人文社会科学类）（编号：15SQR006）研究成果。