算法推荐助力红色文化传播路径

　　摘要:大数据与人工智能的发展，使算法推荐成为推动红色文化传播的一个重要技术因素。算法推荐基于受众偏好，精准推送红色文化，极大提升了红色文化的传播效率，创新了红色文化的传播方式。但是，算法推荐在助力红色文化传播的过程中也面临着诸多挑战，碎片化的处理方式肢解了红色文化的整体语义;受众陷于“信息茧房”，主体意识被蚕食;把关权力的缺失使红色文化遭遇“冷场”，面临弱化和边缘化的危险。面对算法推荐给红色文化传播带来的困境，首先应从红色文化本身着手，利用先进科学技术，采取人民群众喜闻乐见的形式，创设精品，增强红色文化的吸引力和感染力;同时聚焦信息“生产－过滤－推荐”各环节，打破“信息茧房”，优化算法推荐技术;完善法律法规，加强舆情监控，驾驭算法，构建风清气正的红色文化传播场域。

　　关键词:算法推荐;红色文化传播;“信息茧房”

　　“红色文化是在马克思主义指导下，中国共产党领导中国人民在新民主主义革命时期、社会主义革命和建设时期和改革开放的实践中共同创造出来的各种物质和精神文化的总和，”［1］蕴含着丰富的革命精神和深厚的历史底蕴。红色文化只有在有效传播的基础上才能发挥其应有的价值。如何推动红色文化传播，学界的相关研究主要集中于媒介融合、跨文化传播、融入高校育人体系等视角。从媒介融合视角出发，有学者认为:“以媒介融合为特征的全媒体平台为红色文化传播提供了新的机遇和路径。”［2］从跨文化视角出发，有学者认为:“红色文化是中国特色社会主义文化的重要组成部分，其对外传播具有重要意义。我们应优化跨文化传播人才的培养模式、彰显红色文化的独特价值、创新对外传播的方式方法，更好地推动红色文化走向世界。”［3］从红色文化与高校育人体系融合的视角看，《当代大学生红色文化传播研究》一书找到了高校育人体系与红色文化传播的耦合点，从红色文化传播过程入手分析了高校建立红色文化教育机制的迫切性及内在路径。［4］从上述研究成果看，红色文化传播研究在专题化、纵深化等方面积累了丰富成果，然而在算法推荐悄然成为信息传播主路径的时代背景下，红色文化传播如何适应这一新的发展趋势?学界对此尚未给予充分有效的回应，这也是本文探讨的方向所在。算法推荐在新闻生产与传播等方面被广泛运用，使信息的传播方式和社会的信息结构发生了改变，成为文化传播、思想价值观念塑造的重要方式。“截至2018年底，超过95%的网络信息社会化分发是由算法推荐完成的。”［5］即是说，算法推荐已经成为信息超载时代，内容过滤、筛选以及精准推送的主要方式。一方面，算法主导下的信息传播为红色文化开辟了一条高效的传播路径，构建了全新的传播场域，凝聚了社会共识，扩大了红色文化的影响力。但另一方面，算法推荐作为信息资源配置的新范式，在提升红色文化传播和配置效率的同时，也带来了一系列挑战。因此，探讨如何警惕算法推荐技术“异化”，解决算法推荐对于红色文化传播带来的困境具有重要的现实意义。

　　一、算法推荐助力红色文化传播的优势特征

　　算法推荐作为人工智能与传媒载体相结合的产物，其“受众中心”的理念和信息个性化的精准推送，能够创新红色文化的传播方式，提升传播效率，拓宽传播广度，建构红色文化传播的舆论场域。

　　(一)精准推送，提升红色文化传播成效

　　“算法推荐是以计算机为载体，利用用户的一些行为，主要通过相关数据模型，借此推测出用户所蕴含的可能的爱好内容和兴趣。”［6］推荐算法主要有六种:基于内容的信息推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于关联规则的推荐算法、基于效用的推荐算法、基于知识的推荐算法和组合推荐。算法推荐作为新的传播形态载体，基于“受众中心”，对红色文化进行精准推送，提升了红色文化的传播成效。大数据时代的到来，使红色文化的物质资源从物质形态变为了数字形态，改变了红色文化的传播实践。借助今日头条、微博、抖音等聚合类平台，通过收集受众基本信息及浏览、点赞、收藏等行为数据对用户进行画像，对海量内容进行筛选过滤，达到红色文化信息的精准个性化配送分发，最后通过反馈实现及时修正与调控。目前，最常用的算法推荐技术是基于协同过滤的算法推荐与基于内容的算法推荐。基于协同过滤的算法推荐的基本假设是:为用户推荐感兴趣的内容可通过找到与该用户偏好相似的其他用户，将他们感兴趣的内容推荐给目标用户。例如，通过用户年龄、职业等数据分析，划分具有相似度的社群，若某一用户对革命纪念馆感兴趣，经常搜索、点赞、评论或者转发相关内容，那么这些信息会推送至同一矩阵的其他用户。基于内容的算法推荐是通过用户行为数据的收集处理，基于用户兴趣，持续推送同类型的信息。例如，某一用户对《建党伟业》这一红色影视剧感兴趣，那么算法会推送《建国大业》等具有一定相似度的红色影视剧。因此，红色文化借助算法推荐这一技术优势，可以创新红色文化传播方式，提高信息投送精准度，增强红色文化的影响力。

　　(二)互动共享，拓宽红色文化传播广度

　　大数据时代下信息爆炸，碎片化处理方式与算法过滤推荐技术使信息传播方式发生智能化变革，传统媒体对信息进行处理和传播的模式发生改变，“受众本位”的基本逻辑使红色文化传播者的地位得到重视。人际传播是红色文化传播的重要途经，算法推荐使人际共享信息突破了时间和空间的限制，推动红色文化互动式传播。首先，精确定位受众需求。对用户进行画像，就是根据其历史数据预测用户行为，形成个性化标签。算法推荐把即时性的、碎片化的红色文化信息精准投放给目标用户，通过抓取点赞、转发、收藏等数据行为，利用信息关联，将相似的红色文化信息推荐该用户，以满足他更多潜在文化需求。其次，交互共享红色文化信息。用户对于红色文化信息评论、转载、共享等行为，可形成具有一定相似度的用户族群，向这一具有共同兴趣爱好的族群推送红色文化信息，使红色文化传播的广度极大延伸。最后，被动追踪变主动搜索。红色文化传播的历史故事、革命英雄事迹等为了能快速激发用户兴趣，往往会采取碎片化处理方式，提炼出最具吸引力的部分。算法推荐是基于用户数据的被动追踪，当接收信息的用户产生兴趣后，激发其主动搜索了解事件全貌的积极性，或者点击关注跟进事件后续，变被动接受为主动了解。

　　(三)数据收集，助推红色文化创新

　　传统的红色文化传播方式是主流媒体制作红色文化相关内容，自上而下传播，因此对于红色文化的传播目的是否达成，不易接收到受众反馈，而往往是传播媒体自己意识到的，这不利于红色文化传播内容与方式的创新。算法推荐时代下，用户行为数据被及时反馈收集，红色文化信息是否能被有效传播及传播的速度和广度都可以通过数据获得结果反馈，从而使信息发布者知道哪些内容能够使受众产生兴趣，哪些红色文化表达方式更容易被受众接受认可，什么样的红色信息容易引发共识。可以从所发布的红色文化信息的关注度以及关注人群，了解受众类型，或者决定是否变换语言形式吸引其他受众人群。以微博为例，在微博热搜榜内分为热搜榜、要闻榜、娱乐榜和同城榜四个板块，热议话题可以看到详细的数据总览、实施热度、原创人数趋势等信息。例如，人民日报在雷锋日微博发布“做一颗永不生锈的螺丝钉!今天，怀念雷锋”的话题，获得六百多万的阅读量，一万多人点赞。通过这些数据，抓住受众的兴趣点，更新议题设置，建构舆论场域，提高红色文化话题热度。

　　二、困境之显:算法推荐助力红色文化传播的现实困境

　　算法推荐具有双向价值。它在缩短信息生成与受众获取之间的时距，为红色文化传播带来了机遇，与此同时也使红色文化在传播中遭遇了一些现实难题，即一味强调“受众本位”的价值取向，使受众陷于“信息茧房”，主体意识被蚕食，同时把关权力缺失，使红色文化传播面临困境。

　　(一)碎片化传播，肢解红色文化语义

　　为了迎合受众，算法推荐会将红色文化信息做碎片化处理，力求简短，红色文化语义被离散，相较于传统媒体对红色文化信息传播的宏观与整体地叙事表达，碎片化的处理方式难以使红色文化形成合力，受众所了解到的仅仅是被肢解的、非全貌的信息，打破了完整的内容与逻辑的连贯，受众只能以分散的思维片面地理解红色文化信息，沉浸于细枝末节，更不可能完整准确地体会红色文化中所蕴含地更深层次的红色革命基因。首先，算法推荐技术会对红色文化内容进行标签化处理。标签化处理即从完整的红色文化信息中提炼出能够描述该信息的简短、碎片的词汇，主要包括两个阶段即感知和推理。第一阶段，算法会对某一红色文化信息进行识别、拆解和结构化处理后，提取出底层可视特征;第二阶段，算法将上一阶段的结果进行整合，从整体视角做出主观理解，概括出高层语义特征。标签化是对信息认知的一种初级的简便的处理形式，无法呈现红色文化内容的全貌，其放大效应，会扭曲受众对于信息的正确感知。其次，被碎片化处理的红色文化信息丧失了整体逻辑性。抽离出的短语无法描述信息全貌，仅局限于反映局部特征，碎片化使信息的某一方面被强调，打破了原有语言的整体逻辑，颠覆了完整的叙事结构，遮蔽了信息本身的复杂性，受众只能从只言片语中了解红色文化内容，无法整体把握。最后，肢解的红色文化语义造成了受众认知思维碎片化。碎片的、非线性的信息叙事方式打破了原本的思考模式，使思维逻辑出现断点。断章取义式的阅读方式和信息的割裂式解读，使受众对红色文化的理解片面化、思维逻辑分散化，无法完整准确地理解所要传达的语义，造成对信息的倾向性解读，因此不利于红色文化的有效传播。

　　(二)“信息茧房”，蚕食受众主体意识

　　传播受众是红色文化传播的出发点和归宿，是影响红色文化传播有效性的决定性因素，红色文化传播的广度依赖于受众的广泛性，然而算法推荐导致了受众被“信息茧房”裹挟，视野变得狭窄，不愿走出“舒适区”，主体意识被蚕食。首先，算法推荐技术下精准的信息投喂，使受众所获取的信息日益丧失多元性而走向同质化，被自己所搭建的“信息茧房”所裹挟。凯斯·Ｒ·桑斯坦在《信息乌托邦———众人如何产生知识》一书中，将“信息茧房”解释为“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域。”［7］它精准地描述了信息化时代人们的处境，即一个被同质化信息充斥的封闭空间，造成了信息获取的封闭性和信息传播的片面性，不利于红色文化的传播。其次，通过“用户画像”，个性化的信息定制，将信息选择自主权让渡给算法，算法过滤信息，并决定“看什么不看什么”，使受众沉迷于算法建构的拟态环境中，实现对受众自主意识的规训、操纵和监视。正像尼尔·波兹曼在《娱乐至死》中阐述的“人们感到痛苦的不是他们用笑声代替了思考，而是他们不知道自己为什么笑以及为什么不再思考。”［8］思考权让渡给算法，算法抓取用户的一切行为数据，推送符合用户兴趣的具有极高吸引力的信息，迎合取悦受众，加重了他们对于算法的依赖，容易导致同类信息致瘾，自主意识逐渐被蚕食，继而不愿主动了解多元地信息。信息窄化也使受众观念固化，无法对于纷繁复杂的信息做出准确地甄别，丧失了对于红色文化信息的汲取能力和对于误导性内容的批判精神。最后，“信息茧房”加速群体固化，使红色文化传播遭遇阻力。如果每天听到的信息都是与自己意见一致的声音，屏蔽与自己想法相冲突的观点，被算法驯化，陷于数字囚笼，会导致受众的信息封闭和观念固化，丧失思辨能力，助推偏见的形成。马尔库塞在《单向度的人》中指出“发达工业社会是如何成功地压制了人们内心中的否定性、批判性、超越性的向度，使这个社会成为单向度的社会，而生活于其中的人成了单向度的人，这种人丧失了自由和创造力，不再想像或追求与现实生活不同的另一种生活。”［9］“信息茧房”使具有共同价值观趋向的个体形成一个特殊的群体，持不同意见的群体之间难以相互接纳，群体异质化，红色文化传播遭遇阻力，主流地位受到挑战，难以聚集传播合力。总之，算法推荐通过信息过滤，使受众陷于自己建造的“信息茧房”中，形成信息孤岛和群体固化，桎梏了红色文化信息的自由流动，使红色文化传播面临困境。

　　(三)把关缺失，红色文化遭遇“冷场”

　　传统的信息传播中有专业的“把关人”筛选过滤信息，进行正确的舆论导向。当算法承担连接红色文化信息和受众与受众和受众之间的中介角色时，就会依据算法指令把控红色文化信息的传播。把关权让渡给算法，使主流意识形态话语权受到挑战，红色文化面临弱化与边缘化的风险。首先，算法推荐技术打破了传统媒体组织化中心化的信息传播方式，消解了红色文化传播合力。算法推荐强调“受众本位”“人人都可发声”，使红色文化话语主体多元化，传播者和受众关系复杂化，专业性参差不齐，这种去中心化的传播模式，造成了专业媒体人的把关权力弱化与缺失。传播权力转移至人工智能算法，一味迎合受众，平台可以掌控话语权，操控舆论，削弱了媒体的价值理性。一些自媒体为赚取流量以娱乐性和调侃的态度对待本应严肃认真对待的红色文化内容，在这种非理性语境中弱化了红色文化的价值导向。一些网络意见领袖为了博取眼球故意编造一些违背事实的红色故事，以“揭秘”的名义虚构革命英雄人物的事迹，戏说红色经典，打“擦边球”，使红色文化成为娱乐的附庸。其次，“算法中立”甚嚣尘上。鼓吹算法推荐作为一种新兴技术的中立地位，标榜“用户第一”的表象背后，实则是算法操纵者的意识形态输出，符合其利益趋向，把红色文化作为商业的噱头，使红色文化庸俗化。对于信息的筛选基于商业目的，催生了一批“标题党”，依靠变相、夸张或者断章取义的题目吸引眼球，抓住人们的猎奇心理，而内容往往没有质量，过度追求“流量至上”，导致网络信息和舆论陷入低俗化娱乐化的陷阱。被虚假、低级、庸俗化地处理的红色文化内容，不仅对于红色文化传播没有起到积极作用，反而拉低了红色文化的质量和水平。最后，红色文化信息在传播中被弱化和边缘化。算法推送在智能化的遮蔽下，以信息本身对于受众所产生的吸引力为标准决定其是否能被高度关注并广泛传播，而非从信息本身的内容与价值出发，然而想知道的不等于应该知道的。算法推荐能将红色文化相关信息精准地推荐给关注红色文化的人群，不关注红色文化的人群则很少有机会接受到相关信息推荐，而这部分人可能是更应该受到红色文化熏陶的人群。同时，红色文化在传播过程中感染力较弱，表达方式过于单一不够鲜活，从受众兴趣出发一味推送受众所感兴趣的、单一同质性的信息更容易引发受众的关注，带有价值导向性及具有一定严肃性的红色文化内容竞争力不足，而不被用户浏览、转发，易被其他信息淹没，存在被忽略和边缘化的风险，而遭遇“冷场”。

　　三、破解之策:算法推荐助力红色文化传播的策略分析

　　针对算法推荐给红色文化传播带来的困境，首先应该着手创作红色文化精品，提升红色文化自身吸引力与感染力，进行技术矫正，实现技术理性与价值理性的统一，同时要加强舆情监控，为红色文化创建良好的舆论环境。

　　(一)技术赋能，创设红色文化精品

　　红色文化借助智能算法推荐提高传播效果，首先就是要从红色文化本身着手，建立完善的红色文化数字资源数据库，遵循“三贴近”的文化传播规律，发展红色文化传播媒介。首先，健全红色文化数字资源信息库，将红色文化物质资源转换为数字资源，做到有优质的红色文化数字化资源内容可被算法推送。在物质资源转换为数字资源的过程中，可以充分利用VＲ、AＲ等先进的现代科学技术，使红色文化的受众在虚拟沉浸式体验中，打破时间和地域差异，身临其境地了解革命英雄人物、熟知革命英雄事迹、线上体验红色旅游景区等。例如，在新时代思政教育数据库设置的“全景思政”栏目，将爱国主义基地运用VＲ技术呈现，将现代技术与革命纪念馆、革命遗迹和旧址相结合，消除了时空屏障，让读者身临其境感知史实，传承红色基因。先进技术赋能的优质红色文化内容加上算法推荐，可以促进红色文化地传承与发展。其次，适应算法推荐碎片化的信息处理方式，创设红色文化精品，使红色经典贴近生活、贴近现实、贴近群众。碎片化的处理方式是不可避免的发展趋势，因此应该秉持一种积极的态度，趋利避害，满足人们快餐式体验的同时，采用人们喜闻乐见的表达形式，传播红色文化信息力求简洁，抓住重点，避免布道式、说教式传播，明确价值导向，兼顾严肃性的同时可以采用幽默的表达方式，防止泛娱乐化倾向。最后，建设完善红色文化传播网站和各种传播类平台，定期推送红色经典、革命英雄人物事迹，设置热门话题，创设讨论区，对活跃度较高、起正面引导作用的人设置激励机制。在各媒体平台注册正式的红色文化宣传账号，定期上传红色精品，发布具有价值观导向的红色文化内容，深度挖掘红色文化资源，设立专栏，增强红色文化信息的曝光率和可获取性。在反馈阶段，通过算法推荐这一技术，及时获取用户数据，关注所发起话题的讨论参与度、实时阅读量，追踪读者最关注的问题和热议的焦点，运用这些数据，调整信息发布方式，采取人民群众更加喜闻乐见的形式，推动红色文化的创新发展，更加深入人心，引起共鸣。

　　(二)打破“茧房”，重构红色文化话语权

　　算法推荐依据用户行为数据编码，实现了个性化信息推送，满足了用户需求，但使受众陷于算法所打造的“信息茧房”中，形成了意识孤岛。如何打破“信息茧房”，重构红色文化话语权，增强文化认同，应进行技术上的革新，优化算法，提升受众的算法素养，对信息进行权重赋值，助推高质量的红色文化信息传播。首先，改变算法把“用户兴趣”作为信息推送的唯一标准，实现由精准传播向智慧传播转化。一方面，优化算法技术，红色文化内容推送要坚持需求与价值的统一，适当强制推送红色文化信息，合理引导受众接触红色文化内容，使红色文化脱离被弱化和边缘化的窘境，另一方面，增设开放式的讨论区，让持不同意见的群体可以进行思想的碰撞，使偏颇的信息被纠正，减少算法所导致的不同意见群体观念固化的问题，打破“回音室效应”让不同的声音充分交流，使红色文化在开放包容的氛围中、良性互动的基础上充分传播。其次，提升受众算法素养。算法素养“并不是指能够严格地读写代码，而是说(受众)能意识到算法在他们生活中的存在，以及算法所扮演的越来越重要的角色，不管这个角色是好或是坏。”［10］提高受众算法素养，就是使受众知晓所推送信息背后的算法运作机制以及算法的弊端和缺陷，对于算法推荐的结果持批判态度。提升对红色文化内容的认知、辨别和思考能力，能够识别标题党和专注于搞噱头哗众取宠的有害信息。并且具有较强的责任意识，能自觉抵制低俗、错误和歪曲红色文化的内容，并及时举报防止继续扩散，为形成良好的红色文化传播环境贡献力量。最后，完善信息推荐机制，对信息进行推荐权重分析，调适优先推送顺序，真正实现红色文化的高效传播。在对内容信息的真实性甄别的基础上，对信息进行二次筛选，在这一过程中，基于信息的价值性、关注度等赋予不同的推荐值，将优质的、有价值的红色文化信息优先推送。更加智能化的内容供给机制，使算法不仅是数据信息的“搬运工”，也是承担了引领正确价值导向的职能。

　　(三)重塑把关权，净化红色文化传播场域

　　总书记提出要“探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力。”［11］因此，在红色文化传播中，应促使主流媒体适应算法、拥抱算法，人工把关辅助算法，完善法律法规，为红色文化创造良好的舆论环境。首先，强化红色文化传播中主流媒体的中心地位。一方面，传统的主流媒体应自觉拥抱算法，优化升级，借助算法占领红色文化传播的制高点，打造红色文化传播的主流阵地，在进行舆论导向时强化主导者角色，巩固其中心地位。同时，不可忽视意见领袖的舆论引导作用，要培育一批熟悉网络传播规律善于运用网络语言的意见领袖，借助其稳定的受众群体，增强红色文化影响力。另一方面，传统媒体与新型媒体联动合作，优势互补，拓宽传播渠道，实现红色文化信息的多方供给，扩大受众选择的空间。其次，加强人工把关机制。算法对信息进行过滤筛选是依据指令进行操作的，仅是一种粗浅地筛查，既不能理解文字背后的深层含义，也不能辨别内容的质量。加强人工审核把关，一方面，能够对信息进行更加准确地筛选，弥补算法筛选的局限性，剔除擦边球信息，另一方面，人工辅助算法能使红色文化信息在“量”与“质”两个方面得到保证，弥补了算法推荐的缺陷。同时人工审核要多重审核，对内容多重把关，也要根据不同的信息类型采用多样的审核方法。最后，加强法律法规建设，重塑把关权力。对于媒体操控算法抓取受众数据隐私进行“流量变现”的做法，一方面要加强各媒体平台自我管理的能力和责任意识，另一方面要创新治理理念，健全对于数字化内容的监管机制，加快制度建构，强化刚性约束，严肃数字化媒体的行为边界，净化红色文化的传播环境。完善用户实名登记制度，严格用户管理，一旦发布或者传播诋毁革命英雄任务等方面的信息，做到追根溯源，不能因为网络的虚拟性，就任意发布不实信息。强化责任意识，对于标题党和专注于搞噱头哗众取宠的有害信息严肃处理。完善法律法规，坚守舆论底线，为红色文化传播营造风清气正的网络环境。算法推荐技术创新了红色文化的传播方式，更好地满足了人民群众对红色文化的需求，赋予了红色文化新的生命力，同时面对算法推荐所导致的对红色文化的碎片化解读、“信息茧房”、去中心化等问题，必须理性对待，正确处理算法推荐技术与红色文化传播二者间的关系，扬长避短，借助先进技术创设红色文化精品，打破“信息茧房”，重塑把关权力，完善法律法规，净化红色文化传播场域，为红色文化营造风清气正的舆论环境，在循序渐进中推动红色文化可持续发展。

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　　作者：王宇婷 单位：郑州大学马克思主义学院