技术赋能：以算法推荐推进舆论引导工作创新的思路／刘欣然

　　三是“信息茧房”现象严重。算法容易造成受众无意识地选择、接触和接收信息，使人不自觉地陷入由自身兴趣所包裹的网络信息池中，而受众一旦身处在这样的“信息茧房”之中，就很难再接收异质化的信息，并且在不断接收此类重复性信息的过程中陷入不断自我肯定的泥潭里，这也会成为不同圈层与群体之间沟通的障碍，容易造成网络理性舆论进一步缩减、凝聚社会共识难度不断加大等问题。

　　四是“沉默的螺旋”效应显现。算法推荐技术可以对信息的热度、排序以及传播效果产生重要的影响，这就使网络舆论被操控的风险增大。依据 “沉默的螺旋”理论，如果大多数受众认可某种言论及其价值取向，那么与这种言论及其价值取向相同的声音就会受到追捧，反之则会销声匿迹。算法推荐技术就容易使网络舆论场陷入负面意见的增长与正面意见沉默的乱象中，继而导致网络舆论场混乱失真。

　　二、重塑倾向：算法推荐对舆论引导工作的技术支撑

　　2019年习近平总书记在中央政治局第十二次集体学习时明确指出，要牢牢占据舆论引导、思想引领、文化传承、服务人民的传播制高点，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，全面提高舆论引导能力。这对我们在智媒时代运用算法推荐技术推动信息生产、传播等环节的智能化发展以及提高舆论引导的效果具有重要的启示作用，我们要切实做到用算法去驾驭舆论，拓展智媒时代舆论引导的新路径。

　　首先，在受众观点洞悉方面，算法推荐技术可以研判受众差异化的心理需求。算法推荐技术可以对受众阅读信息的时长以及点击、转发、评论的次数等阅后行为进行全面、系统的分析，这样就可以大体勾画出受众的信息消费图并掌握受众的学历层次、收入水平、习惯爱好等基础数据。比如，算法可以依据受众的信息消费行为对受众的群体进行划分，每一群体都是一个数据集合，通过对这个数据集合的分析，最终可以推测出某一群体对于某些社会问题的一些观点和看法及其相关联的所有推荐选项，从而精准定制出符合某一群体喜好的信息推荐模型。当受众的一些观点发生变化，算法推荐模型也随之重组并优化现有知识架构和性能，实现人工智能领域的机器学习。

　　其次，在受众立场重塑方面，算法推荐技术可以改变受众原有价值取向。算法是由一系列复杂的数字模型和程序指令组成的，设计者的目的和价值取向都隐藏在这些数字和符号背后，这也就意味着人们会在不知不觉中被各种带有不同目的的信息影响着他们的日常生活。与此同时，这也决定了算法推荐技术对舆论引导工作可以起到隐性的辅助作用，在算法营造的“拟态环境”里，受众可以持续不断地收到不同的信息修正自己以往的观点，进而不断重塑自身的思想意识。在与不同思想观点碰撞、交锋、博弈的同时，受众在潜移默化中逐步改变了原有的立场和倾向，重塑了思维方式和对社会的认知，这也是算法推荐技术为舆论引导工作带来的新契机，我们可以运用算法更为直接和高效地进行舆论引导实践。

　　再次，在智能化信息分发方面，算法推荐技术可以提升信息推送的精准性。算法实现了受众、语境、内容三者之间的联结和匹配。