Page 74 - 大数据时代新闻传播的创新与实践研究

大数据时代新闻传播的创新与实践研究
Research on Innovation and Practice of News Communication in the Era of Big Data

规范各利益主体间的竞争，同时兼顾对技术进步的促进性和对新闻工作者转型的
引导性；长期看，要以技术为核心，解决系统内的诸问题。

二、新闻分发系统：算法分发问题及其化解

（一）人机合作：短期解决方案
短期来看，对于新闻分发系统所出现的各种问题需要充分利用现有的技术条
件，在避免算法分发所导致的各类问题的同时，同时激励算法技术的自身成熟。

新闻分发系统目前所面临的问题主要由算法的一些特性所导致，即算法黑箱、
算法偏见和算法囚徒。算法黑箱问题的核心在于算法的输入和输出未知，人们对
于算法如何决策不能理解，因此可解释性是应对黑箱问题的一个方案。算法偏见
的关键在于两个方面，其一是算法设计者的偏见被植入算法之中，其二是算法在

收集了大量的数据后，把人群中普遍存在的偏见放大。算法囚徒即信息茧房问题，
其根源在于算法分发的实质是对用户的迎合。
在新旧分发方式的更替过程中，算法补偿了传统分发方式个性化不足的问题，
暴露出的新问题即算法黑箱、算法偏见和算法囚徒。换言之，这也是新话语劝和

旧话语权之间的冲突。大众传媒是传统分发能力的典型代表，个性化或分众化是
智能时代分发能力的典型代表。传统媒体拥有那个时代无出其右的话语权，算法
分发客观上是对传统媒体话语权的分权。

对于算法黑箱问题而言，可解释性是应对黑箱问题的主要方案。欧盟在
2018 年 5 月正式实施了《一般数据保护条例》，其中就涉及了“解释权”，公
民可以深层“涉及某项服务中算法如何决策”。我国也应尽早出台相关法律法规，
规避算法使用过程中的黑箱问题。
对于算法偏见问题而言，应做到人工把关与算法把关的结合。人作为把关

主体有人的偏见，算法作为把关主体也会有算法的偏见。事实证明，算法和人都
是不中立。因此在算法的设计中要加入一个修正参数，为人的把关留出位置。因
此，这是一种建立双重把关机制的尝试，人和算法都不是完美的，但他们可以互

相参照。
对于算法囚徒问题而言，其根源在于算法对用户的迎合。因此，应对方案就
可以设计出新的算法，不仅迎合用户，还要规训用户。新闻真实包括宏观真实和
微观真实，微观真实是一篇新闻的真实，宏观真实是一段时间、一定范围内对社

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