推荐算法影响下主流意识形态传播的挑战及应对策略

推荐算法影响下主流意识形态传播的挑战及应对策略

蒋俊明

对网络意识形态斗争形势的研判和工作的战略部署是习近平文化思想的重要内容。习近平总书记指出：“网络意识形态安全风险问题值得高度重视。网络已是当前意识形态斗争的最前沿。掌控网络意识形态主导权，就是守护国家的主权和政权。各级党委和党员干部要把维护网络意识形态安全作为守土尽责的重要使命，充分发挥制度体制优势，坚持管用防并举，方方面面齐动手，坚决打赢网络意识形态斗争。”推荐算法借助于个性化、集成化、迎合化等选择操控的技术优势，成为意识形态传播和价值观塑造的新模式。这一模式既提升了意识形态传播的精准性，也放大了个体思想的局限性，更增加了各种社会思潮传播的密集性和无序性，在加大主流意识形态传播难度的同时稀释了主流意识形态的权威性，增加了网络意识形态的安全风险，从而把网络意识形态的斗争推进到一个新的境地。习近平总书记在党的二十大报告中，把“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局”列为“建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态”的重要内容。在对宣传思想文化工作作出的重要指示中，他进一步提出：“着力提升新闻舆论传播力引导力影响力公信力。”如何应对推荐算法所带来的意识形态传播新情况，充分发挥推荐算法的技术优势，控制其所带来的风险，更好传播马克思主义基本原理、中华优秀传统文化、习近平新时代中国特色社会主义思想等主流意识形态，是智能化时代“打赢网络意识形态斗争”亟须解决的重大课题。

一、推荐算法的意识形态性

推荐算法是一种能够提取网络信息并进行用户偏好信息的匹配与推送的新兴技术。作为技术，推荐算法本没有偏向性与主观性，但它被创造、被应用的过程承载着价值立场和导向，其运行的规则、过程和环节是技术与人的逻辑交织，处处体现着人对意识形态内容的选择和目标指向的价值偏好。推荐算法技术所支持的信息筛选、加工、推送、强化等“把关人”“推荐人”作用，使其又具有了鲜明的意识形态指向性和传播性。

推荐算法作为科学技术发展的产物本身就带有意识形态色彩。工业革命之后，科学技术逐渐成为生产力的主导性因素，科学技术实力也成为衡量人类社会发展程度的一个越来越重要的标杆。在资本的推动下，科学技术发展不仅不断改变着人们的思维和行为，还逐渐演变为证明资产阶级统治“合理性”的产物，承担着引领甚至统领意识形态的功能，因而具有了意识形态属性，这也是第二次世界大战后社会主义运动在西方式微的一个重要因素。法兰克福学派代表人物，美国学者马尔库塞在《单向度的人》一书中指出，“科学和技术的历史成就已经使价值准则转化为技术任务成为可能”。换言之，科学技术是在一定的社会背景下产生的，它所呈现出的“中立性”“合理性”不过是统治者为维护当下统治地位而赋予的，科学技术总是首先服务于统治阶级的，在资本主义条件下，也就是服务于资本的。因此，科学技术的意识形态性与传统的意识形态不同，其意识形态性依靠较为温和的手段来呈现，利用技术产品和技术思维对人们进行日常渗透，影响人们的思维和行为，修改人们的价值取向。虽然德国学者哈贝马斯不认同马尔库塞有关“技术的特征是政治的”这一观点，不过他认为，“当着技术和科学渗透到社会的各种制度从而使各种制度本身发生变化的时候，旧的合法性也就失去了它的效力”，从而间接地承认了技术所蕴含的意识形态功能。技术与意识形态的关系仍值得深入研究，但现代社会技术服务于意识形态已经是不争的事实。推荐算法是人类信息传播和接受的新形式，带有革命性变化的特点，但这种革命未能改变近代以来所形成的科学技术从属于资本的政治逻辑，甚至进一步强化了科学技术承载意识形态从而渗入并影响人们思想和行为的功能。

随着推荐算法技术的广泛应用，这一技术深深嵌入民众的社会化过程，其强大的价值观承载性和意识形态塑造功能不断凸显。从运行机理看，推荐算法提取用户（网民）、内容、环境等重要变量，精准描摹用户画像，快速匹配用户的偏好信息并进行定向密集推送。在技术层面上，推荐算法只是对用户信息进行识别、分析、归类，为平台的信息传播提供资讯的工具，但在意识形态层面上，“每一种技术架构、每一行代码、每一个界面，都代表着选择，都意味着判断，都承载着价值”。对象的确定、数据的选取、变量的控制、准入的优先等级等都散发着价值选择的气息，都伴随着意识形态的宣介、推崇，从而营造出有利于某种目标和特定利益实现的社会生态。推荐算法不过是迎合某种价值观念的技术手法，是服务于某种意识形态的工具手段。这种服务的方式表面上是以用户的需求和兴趣为中心，实质上生成了一种更加巧妙的意识形态控制新形式，是一种社会控制的新型权力，这是推荐算法技术广泛运用于商业和社会的底层逻辑。

首先，算法即意识形态的控制。如同制度具有偏好一样，算法不仅是一种技术层面的运作，也是一种社会层面的算计和规范。数据的目标锚定、算法设计、识别筛选、整合排列、呈现推荐，推荐算法内含的运行规则和系统架构都是出自技术人员之手，在“数据画像”的整个过程中，不管是有意内嵌（主要的），还是无意吐露（次要的），推荐算法技术必定是被笼罩在技术人员的价值观之下诞生的。当然，技术人员的价值观背后的社会生态，更多是所处集团及所在势力的集中反映，用户接收到的内容不可避免会受到文化观念、国家利益、资本商业，甚至政治权力的深刻影响。推荐算法的广泛应用使其内含的思想和价值观被传播到网络社会的各个角落，形成一种干预社会的权力结构，借助一种隐性又深刻的力量驯化用户的思想和行为，从而达到为“我”所用的功效。

其次，推荐即意识形态的引导。虽然算法根据用户个体自有兴趣推送内容并影响该用户的兴趣延续、演化或走向，但是用户并没有真正自主的“兴趣自由”。这种对兴趣和需要的算法不过是在向社会推荐信息，从而进行意识形态传播过程中的一种“学情分析”，其目的在于价值观念的引导和塑造，“学情分析”是为了提高推荐的效果。进而言之，兴趣本身就是算法推荐的内容，或者说，推荐算法本身就包含了兴趣的培养和用户的选择（筛选）的过程。

最后，流量内含着意识形态的流向。在工具理性和市场竞争的影响下，推荐算法往往秉持以数据和流量为王的资本原则，极易受到资本势力的影响和操纵，稍有不慎就变成为不良势力兜售价值观的工具。与此同时，人们极易对技术产生正向偏见，面对推荐算法智能高效信息推送方式，就算人们不明白其运行原理，却仍旧选择盲目信任且依赖推荐算法。推荐算法代替大脑进行思考和选择，不断消解着人们独立思考和是非判断的能力，使得人们在“心甘情愿”式的“投喂”和“喂养”中最终沦为推荐算法的附属品。由此，推荐算法正以一种隐蔽的方式重塑人们的认知和行为，远超技术工具论的范畴，呈现出鲜明的意识形态性。

在网络空间中，“几十亿人的行为持续不断地被记录、被储存、被分析，生物学人被添加了数字属性，国家/政府权力结构与每个个体的关联性在不断减弱，强制性逐渐弱化，个体在互联网平台上被重新解析，价值观亦被重新建构”。推荐算法较为典型地反映了网络社会所具有的去中心化和再中心化矛盾一体的特征。一般而言，去中心的多元化被看作网络社会不同于现实社会的一个重要特征，也是其被大家看好的一个重要原因，“在那里，任何人，在任何地方，都可以表达他们的信仰而不用害怕被强迫保持沉默或顺从，不论这种信仰是多么的奇特”。推荐算法则更进一步，颠倒了信息和人之间的关系，网民不再是信息的被动接受者，而是信息的选择者、被服务者、创造者，网民的需要和爱好似乎决定了信息的生成和传播。由此，人们会认为，一切权威都成为多余的，网络社会不需要权威，也没有了权威容纳之地。然而，“在某种意义上，互联网的发展是一部去中心化与再中心化不断斗争的历史”。实际上，新技术不过是创造了一个权力竞相争夺的新领域：一方面，推荐算法拒斥国家和政府权力的权威性，或者试图在国家和政府权力之外构建新的公共领域；另一方面，各种政治（势力）、资本（平台）的力量采用算法推荐的技术，以更加隐蔽的方式和带有煽动性的形式兜售自己的价值观念，扩大影响力，从而赢得更多网民（社会）的认同，在意识形态生态环境的重构中获得一席之地。在推荐算法时代，各方势力之间的意识形态竞争更加激烈、广泛、隐蔽、复杂。在一定意义上说，一定时间内谁掌握了推荐算法的主导权，谁就掌握了意识形态传播的主动权。这对维护国家的意识形态安全乃至政治安全越来越重要。

二、推荐算法能提升主流意识形态传播效能

我国主流意识形态传播具有广泛的覆盖性和密集的辐射力。但是，从技术层面及其决定的传播方式来看，区分度不高、单向度、延时性、重复性、严肃性等特征导致传播效能不理想，一直是主流意识形态工作长期难以解决的问题。这一难题在强调个性化的网络社会越发显现。推荐算法最为重要的功能在于对信息分配和传播机制的影响和改变，能有效扩大信息传播的场域，越来越“懂”用户所需所想，提供的信息越来越“契合”用户的需求，甚至具有某种“情绪价值”的功能，为主流意识形态找到“有意义”的价值立场和“有意思”的情感需求之间的契合点，从而为解决传播低效能问题提供了一种新型的技术选择。

1.推荐算法赋能主流意识形态传播的精准化

从数据挖掘到标签分类，从信息泛化到精准推送，从偏好分析到快速反馈，推荐算法提供了基于用户需求和兴趣的“私人定制”服务。一方面，绘制用户画像认识用户，以大数据平台为基础，以数据和模型为媒介，推荐算法抓取实时数据，关联交往行为，明确用户的习惯偏好和接收形式。另一方面，依托用户画像预测用户，在洞悉用户的偏好、习惯和需求之后，定向推送定制化信息，实现内容供给与用户需求的精准对接，提升主流意识形态的传播精度。推荐算法肩负起主流意识形态传播内容和方式的选择任务，帮助主流意识形态在潜移默化中塑造用户的精神世界和价值观念。

意识形态的传播力和引导力在一定程度上取决于对信息技术的把控和利用能力。实际上，对政治信息的关注是人在社会化过程中不断被培养起来的重要意识，再加上政治（政策）本身的普遍相关性，可以说，几乎每个网民都是主流意识形态的潜在用户。但量大且没有针对性的主流意识形态传播样态遮蔽了很多人的政治兴趣，而挖掘信息偏好，并精准找到信息对应的用户，是推荐算法最显著的特点。推荐算法能有效突破时空限制，分析用户上网信息背后的需求，形成用户模型和推荐对象模型，高效准确地将有用的信息（不仅在于恰当内容的选择，还在于对接形式的择取）推送给用户，既有效改变了主流意识形态传播过程中“大水漫灌”和“高度重复”的低效做法，也有效避免了用户在泛众化、碎片化、无序化的信息海洋中迷茫和无所适从的状况：在内容上，推荐算法能借助用户数据和模型向用户精准推送其感兴趣和符合自身需求的信息，如不同种类的大政方针、法律政策、新闻事件、现实评析、政治知识、历史分析、文艺作品等；在形式上，推荐算法可以通过用户行为和选择分析该用户更倾向于何种话语范式和信息接收形态，如文字、视频、图片、音乐等。通过选取用户喜闻乐见的内容和形式推送符合主流意识形态价值观的信息，实现个性化推送和精准化投递，提升用户对主流意识形态的接受度和认同感，而形成丰富多彩的主流意识形态信息池成为这项工作的基本条件。由此，推荐算法有效推动了主流意识形态“普遍化而不泛化、个性化而不偏离”传播效果的达成。

2.推荐算法赋能主流意识形态传播的受众广泛化

让尽可能多的公民（用户）成为信息的消费者、内容的生产者（价值观的再生产者），继而成为内容的传播者（价值观的再传播者）是推荐算法助力主流意识形态传播受众广泛化的核心所在，即借助传播形式和途径的革新来丰富主流意识形态的信息池，并扩大主流意识形态的受众群体，在社会大众中培养主流意识形态传播的助手。

推荐算法助力主流意识形态传播方式的革新，有利于实现受众的主体性展现，并推动传播的扩大和效能提升。在传统传播模式（包括原有网络新闻传播）下，主流意识形态呈现出自上而下的垂直单向性传播特征，受众处于被动接受，甚至被教化状态，既无法保证受众对信息的有效性接受，也很难提供受众意见表达的机会，传播效能不尽人意，认同性达成特别是深度认可的效果难以保证。在推荐算法的影响下，水平方向（更多是形式意义上的）的交互式传播方式能够实现政务新媒体平台与用户的互动交流，个性化、对象化、主体化、适时化的信息融合网状传播满足了用户的价值需求和政治参与需要，有效稀释、隐蔽，或者转移了价值观自上而下引导的垂直性（更多是内容意义上的）特征，大大降低了网民的不适感和疲劳感，诱发了受众兴趣表达和追随主流意识形态进行信息创作的欲望，有效增强了政治参与效能感，提升了用户对主流意识形态的认同感，主流意识形态在网络社会中的传播力也随之提高。

同时，推荐算法能助力主流意识形态传播途径的丰富，持续扩大受众面，形成非线性扩散传播的局面。在技术层面，通过函数分析比对用户池中用户的相似度，将具有相似需求和兴趣的用户进行关联匹配，发挥“算法技术兼具多样性与个体性、群体性与公共性”的优势，帮助用户冲破时空束缚，对他们感兴趣的主流意识形态的相关内容进行交流和讨论，发表观点与见解，让每个人都成为主流意识形态的宣传者，促进主流意识形态的互动传播，扩大主流意识形态在网络领域的影响力和传播力。比如，以信息的“点击率”“浏览时长”“转发量”等数据为标准判定信息的关注度，设置主流意识形态信息热点的实时热度排行榜，抓住用户的好奇心和猎奇心理，有效提升其传播的广泛性和影响力；构筑网络交流社区平台，充分发挥社区的群聚作用，把社区的主题设计为涵盖主流意识形态内容的热点信息，吸引感兴趣的用户进入对应的网络社区进行深入交流和探讨，在加深对主流意识形态认同感的同时，网络社区的“讨论度”能够进一步提升信息的热度，有效扩大主流意识形态的传播范围。

在垂直方向主导的政治传播（政治宣传）向多元政治主体之间水平方向的政治沟通发展基础上，用户的价值诉求与主流意识形态传播的目标实现平衡，用户数量呈现增长趋势的同时，用户的体会表达及其用户间的交流互动更是构成了“非线性多次传播”，呈现出大众性感知、群体性参与和集体性认同的新面貌。

3.推荐算法赋能主流意识形态传播的反馈实时化

当下，通过订阅量、收视率等统计性的数据来研判主流意识形态的传播效果意义已经不大。用户阅读和感知情况的反馈更应该作为传播效果判断的依据，这就需要强大的技术支持。推荐算法可根据用户的接收状况获取实时反馈信息，这就为主流意识形态对传播内容、形式、时机等进行适时调整提供了技术可能，有利于提升传播的效能。

通过对用户在平台上的浏览信息、点击率、点赞数和评论内容进行实时监控，及时绘就用户行为的动态图谱，推荐算法反馈机制也就有了重要的数据支撑。一方面，推荐算法能够借助动态图谱明悉用户心理和态度，及时对推送机制进行修正，以达到主流意识形态传播效果的最佳值。在推荐算法创造的主流意识形态传播的“拟态环境”中，用户不断地接收到修正和补充的新内容，在潜移默化中调整用户的认知态度和价值取向。另一方面，动态图谱是意识形态安全的浮标，分析图谱曲线的发展趋势能够有效识别意识形态风险。因此，推荐算法的实时反馈也是意识形态传播的实时监视器，一旦出现舆情风险或意识形态危机的发展趋势，就能做出及时调整和防范，从而将风险扼杀在摇篮里，避免舆情发酵的不可控性。在推荐算法的实时反馈机制下，主流意识形态传播的效度将显著提升，意识形态风险出现的几率也会大大降低。

推荐算法作为互联网的新兴技术给主流意识形态传播注入了新鲜血液，在内容的精准推送、受众的深度扩展和信息的实时互动等方面重塑了主流意识形态传播的机制和方式。但新技术在具体应用中，总是会出现排异反应和配套推进不及时的情况，党政相关部门运用推荐算法及时反馈功能的能力还不够，真正实现推荐算法与主流意识形态传播的有效融合仍旧道阻且长。更为重要的是，在意识形态斗争日趋复杂的今天，推荐算法带来了社会生态环境和权力结构的巨大变化，大大增添了网络意识形态传播的变数，从而进一步诱发了各种西方社会思潮、虚假信息、无用信息的传播力度广度和群体思想极化的风险。推荐算法也有可能成为思想极化助推器，使主流意识形态的传播面临挑战。

三、推荐算法影响下主流意识形态传播的挑战

习近平总书记强调，“互联网已经成为舆论斗争的主战场。有同志讲，互联网是我们面临的‘最大变量’，搞不好会成为我们的‘心头之患’”。推荐算法给主流意识形态的影响是复杂的，而这种复杂性根源于推荐算法所具有的技术和权力双重属性。也就是说，这种复杂性远远超越了技术本身，我们更应该关注和重视技术所带来的社会权力结构的变化。进而言之，虽然推荐算法为党媒、官媒提供了一种新的工具选择，从而为提高主流意识形态传播效能提供了更为强大的技术支撑，但推荐算法的广泛引用也给主流意识形态工作带来了强大的紧迫感、压迫感、危机感。因为，算法即权力，这种借助于网络社会孵化而成的权力，具有弥散性与累积性交融共存且相互生成转化的特点。随着“算法权力”应用场景和“弥散”范围的不断扩大，信息的传播与控制方式受到来自技术赋权的挑战也越来越大。由推荐算法支撑的各种社会、商业平台正在与主流媒体不断争夺（培育）网络空间、网络用户，通过大量供给八卦、娱乐、消费、日常、新奇、反叛等信息内容，构建各种新型网络社区，俘获更多公众及其信息阅读时间，为公众疏离“宏大、正式、严肃、崇高、主流”的意识形态创造条件，甚至形成圈层化的状况，从而有意无意地不断削弱党对意识形态的领导权，掏空主流意识形态在社会中的影响力和认同度。

1.算法把关窄化了主流意识形态的话语权

美国社会学家库尔特·勒温在《群体生活的渠道》一书中，最早提出“守门人”（即“把关人”）这一概念，后被引入到新闻传播研究领域。“把关人”是指在大众传播中可以决定什么性质的信息可以传播、传播多少以及怎样传播的人或机构。信息把关在社会传播过程中极为重要，对信息传播的走向和价值规范产生了深厚影响。因此，谁掌握了信息资源的把关权，谁就能获得意识形态传播的话语权，谁就能重塑社会的意识形态。在传统信息传播模式下，“把关人”一角是由编辑、记者（往往具有党员、干部等政治身份，更多是在党的基层组织领导下开展工作）等资深新闻专业人士承担的，他们肩负着宣扬主流价值观、正确引导舆论、筛除危险信息、维护社会稳定的重要职责，推动着主流意识形态在人们认知、解释、分析各种社会现象中处于基本原理和理论依据的地位。在推荐算法进驻信息传播领域之后，“信息把关”的职权被大量让渡给所谓价值“中立”的算法和机器，在一定程度上避免了审核的主观偏向，但“中立”实际也是一种价值倾向，背后更是遵循了“流量为王”的资本逻辑。机器化所带来的客观性削弱了“把关人”应有的正向引导功能，在给用户带来“迎合性”体验的同时，也让用户囿于技术的“牢笼”之中。

推荐算法作为一种在商业和社会领域广泛应用的科学技术，导致“国家、社会、媒介平台和受众在信息传播领域中的角色和地位发生重大变化”，主流意识形态面临着话语权的挑战。推荐算法在把关中遵循的是工具理性主义，“流量”“频次”“订阅量”等量化指标的飙升是其追寻的目标，成为其解决所有问题的最优解。这就孵化了“猜你喜欢”“感兴趣”“我的热搜”这类迎合用户的信息推送模式，为了获得更多关注、点赞和流量，甚至通过算法技术有选择的数据，编造某种“真相”，涉及主流意识形态的相关内容常常处于用户的“不感兴趣”一栏，成为被筛选掉的对象。在推荐算法的“推波助澜”下，用户只看“想看”的信息，忽视了“应看”“该看”的内容，这使得用户长期沉溺于单一、片面的信息环境之中，容易出现认知固化、思想极化，给主流意识形态的传播带来了巨大的困扰。面对这一被动局面，基于政绩和管理效率的考量，党政部门会借助于“垂直型”的科层制领导体制，加大对主流意识形态进行传播的力度（更多是内容上的重复和形式上的单一），结果却又进一步“坐实”了主流意识形态传播的政治性和强制性，不仅主流意识形态的传播效果没有随着传播力度的加大而提高，而且会招致部分公众对主流意识形态的“逆反”心态。同时，推荐算法的“私人定制”服务给用户带来便利的同时，也将信息传播重点放在新奇、怪诞、争议性大的话题上，甚至利用虚假标题博取噱头，违背公序良俗，扰乱社会秩序；或对宏大、正式、严肃、崇高、主流的话题和新闻“避而远之”，丧失了对主流意识形态的追求和对社会责任的坚守，迷失了“把关人”的价值担当，消解了主流意识形态的话语权和接受度。

当然，推荐算法的实践旨归并不满足于迎合用户的偏好，其背后的商业逻辑、利益目的和政治企图更是把控内容推送的关键所在。由此可见，将信息传播把关权完全交付给推荐算法，并不能完成检验事实和甄别信息的任务，会引起理想信念和公共精神传播渠道的窄化和内容的缺失，社会主流意识形态也就缺少了其广泛传播所需的必要条件和重要基础。

2.技术黑箱弱化主流意识形态的主导力

内嵌于各种商用和社会平台的推荐算法的运行机制往往是不透明的，从数据输入到信息输出并非线性过程，至于其向用户推送的信息是基于何种价值判断和价值目的，用户不得而知，相关意识形态主管部门也很难控制，整个运行过程似被包裹在一个难以察觉的“黑箱”之中，构成了“技术黑箱”。推荐算法生成隐匿和功能开放的特点给错误思潮和不良意识形态的渗入提供了大量可乘之机，从而大大弱化了主流意识形态在社会中的主导力。

推荐算法所遵守的技术黑箱原则本身就是对主流意识形态主导地位的一种否定。推荐算法技术知识本身的难以普及性及其成本的考虑让大部分用户对其了解只是停留在表面，而算法作为人造物又有意无意掺杂着技术人员或背后资本的意识形态偏向，其隐形性和可操控性给危险思潮和错误思想提供了藏匿之处。立场模糊导致价值偏向，主流意识形态的在场度和显示度由此被不断弱化。除此之外，技术黑箱引起的信息不对等会加剧算法偏见，消磨用户对推送机制的信任，催生对推送内容的质疑心理，营造出不信任的网络环境。而这种质疑首先指向的往往是主流意识形态，从而影响了主流意识形态的价值引领效果。

网络空间所具有的自由化特点加大了技术黑箱所带来的风险，蚕食着主流意识形态的主导阵地，使网络舆论呈现出“混溶性”状态。无论是用户信息的算法收集过程，还是信息的推荐供给过程，都是一种几乎不设防的技术黑箱状态。自由化的网络空间呈现出虚拟性和匿名性的样态，进一步扩大了各种非主流意识形态的传播场域。在虚拟的网络空间中，发表言论的门槛降低，不负责任发表自己看法的不良冲动被推荐算法技术更多激发，随之而来的便是无休止的言争语斗，各种不经过理性思考、宣泄性情绪表达，或基于流量考虑的无节制性思想传播大量出现。“人们的思维仿佛处于一个温和的‘牢笼’中,无形中更大程度地受到资本意识的影响与规训,使主流意识形态的权威受到侵蚀与消解,对主流意识形态的主导力造成内源性挑战。”而主流媒体及主管部门对网络推送的各种内容及其传达的主旨思想或无动于衷，或力有不逮，或一禁了之，这加速了主流意识形态传播生态的恶化。

意识形态安全是国家政治安全的关键和社会稳定的保证。但技术黑箱给各种不良思潮的渗透提供了一个不易察觉的“隐形空间”，某些别有用心的势力更是在平台中以所谓“揭秘”“客观”“还原真相”的名义，宣扬“历史虚无主义”，并通过推荐算法进行放大和扩散，逐步进入网络舆论，影响着青少年的价值观形成，消解着人们的民族自豪感，裂散着国家的凝聚力。在世界百年未有之大变局加速演进和不同制度形态冲突碰撞越发激烈的背景下，意识形态的明争暗斗层出不穷，一旦受到资本或西方思潮的控制，推荐算法有可能成为反华势力对我国进行文化渗透和思想俘获的有力武器，消解民众对国家道路、理论、制度和文化的认同和自信，威胁着我国意识形态的安全。

3.受众本位消解主流意识形态的注意度

推荐算法的智能推送机制在定制用户个性化信息的同时，不断推动消费主义、功利主义、微碎主义（远离崇高、宏大、思想）价值观的盛行，非主流意识形态和网络亚文化内容在网络空间大有成为“主流”之势。网络中的注意力资源是各种意识形态务必争夺的稀缺资源，其有限性和排他性决定其在传播领域的重要性，意识形态注意度越高，说明其获得的用户注意力资源就越多。推荐算法以用户的偏好和习惯为依据选择推送内容和方式的做法内含受众本位的算法传播价值观，而主流意识形态传播则需要以传播者和传播内容为本位，至此便陷入内容供给与用户需求之间无法完全契合的困境。在信息过载背景下，主流意识形态传播往往抵不过趣味性和娱乐化等内容的冲击，很难依靠网民自发选择获得注意力资源，用户更倾向于将注意力置于其更感兴趣的信息区块中。

伴随着被分割注意力资源而来的便是主流意识形态的边缘化，在智能推送机制的“呵护”下，用户评判信息的标准变为“是否有用”，碎片信息分散其时间和精力，在思考和探索步骤的缺失中，用户对主流意识形态内容的呈现也由“理解”转变为“了解”。严肃且系统的主流意识形态话语被忽视，泛娱乐化和碎片化的信息大量涌入用户的大脑，造成主流意识形态的构建和传播呈现出分化、固化、无序化的后果。网络亚文化和非主流意识形态话语当道给错误思潮和不当观念创造了生长空间，暗暗阻滞，甚至解构了主流意识形态内化于用户心中、外化于用户行为的进程。

网络信息的过度娱乐化往往是商业和资本的合谋的产物，并反过来助推这种合谋。因此，躲藏在低俗庸俗内容背后的是资本之手，在娱乐内容的“麻痹”之下，用户非常容易沉迷于“低级趣味”的狂欢之中自以为是，主流意识形态的传播和引导显得更加寸步难行。在平台优先的规则限制下，主流意识形态的传播内容要想将平台作为传播跳板就必须符合其规则和逻辑，这又会使得主流意识形态陷于被去中心化的解构风险中，抑或出现异化内容的渗透，降低了主流意识形态的注意度，弱化了用户对主流意识形态权威性和话语权的认同感。

4.信息茧房降低主流意识形态的整合力

“信息茧房”是一个与推荐算法相伴相生的问题，沉浸在“信息茧房”中的人只听自己选择的东西和令自己愉悦的东西。“由于社会网络和算法的叠加效应，人们在社交媒体上偶遇与自身观点相左信息的概率只有5%—8%，并且只有一小部分用户会点击该内容。”推荐算法的个性化信息推送和偏好兴趣迎合为用户构筑了逐渐窄化和碎片化的信息接收状态，用户非但没有享受到海量的信息资源，反而是沉浸于其感兴趣的“一亩三分地”，被局限在“信息孤岛”中，“信息茧房”问题便愈演愈烈。

信息茧房“助力”用户回避主流意识形态，很大程度上蚕食了主流意识形态引领社会思想和心态的社会基础。全局性、严谨性、真实性和权威性等是主流意识形态的显著特征，然而在推荐算法的影响下，宏大的叙事风格竟成了其广泛传播的软肋，严谨性致使吸引力下降，全面性（真实性的必要条件）引起针对性弱化，权威性诱发亲和力丧失。在“个性化”的标签下，用户囿于“过滤异质信息，沉溺于同质信息”。碎片化信息的堆砌又滋长了用户对推荐算法的依赖心理，弱化了用户的整体性思维，使用户一步步丧失主动获取信息和独立思考的习惯与能力，失去了“家事、国事、天下事，事事关心”的耐心，也无法对主流意识形态产生系统而全面的认知，情感和价值上的认同更是难以达致，无形中提高了主流意识形态传播的难度系数。

信息茧房还会阻碍社会在主流意识形态层面共识的形成，并生成网络“圈层化”，甚至群体极化的土壤环境。个性推荐在助力用户找寻趣味相同的伙伴的同时，也加快了“圈层化”的形成速度。作为独立的个体，用户企盼在网络空间中寻求兴趣相同、志趣一致的群体，以满足其价值归属和情感认同。由此，公共的网络空间被分割成各种彼此间互不兼容的圈层，置身于其中的用户只关注其所属“圈内”的信息，对“圈外”的信息一概置之不理或一律反对，陷入“信息茧房”难以自拔，阻滞主流意识形态的社会建构，催生放大用户的思维局限，不利于社会共同体意识的养成和强化，给社会思想的分化、极化提供可乘之机。

四、推荐算法影响下主流意识形态传播的优化路径

习近平总书记指出：“过不了互联网这一关，就过不了长期执政这一关。”他明确要求，“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”。我们在享受技术红利的同时更应清醒认识技术携带的风险和挑战，坚持文化主体性，以辩证的态度、长远的眼光、全面的策略，顺势而为，应势而动，积极应对，充分发挥党的统筹全局、主流媒体的示范引领、党政部门的监管治理等职能作用，积极引导、运用和驾驭推荐算法，有效助力主流意识形态传播的优化和创新。

1.创新话语表达，用主流意识形态引领算法

意识形态的话语权与领导权相生相伴，只有把握好主流意识形态的话语权，才能捍卫其领导权的权威性。把握主流意识形态的话语权与提升其传播效度是密不可分的，这就需要加强理性表达，强化情感共鸣，用主流意识形态引领推荐算法，做到主流意识形态传播不失语、不失声、不失效。

主流意识形态在网络空间的认可度既离不开内容的逻辑性和严谨性，更离不开话语表达方式和易接受度，因此，理性表达与感性体悟的有机结合就显得尤为重要。主流意识形态传播应强化理论阐释和宣介的系统性、全面性和逻辑性，改“只说道不讲理”的说教为原理阐释和思想交流：选取喜闻乐见的事例、绘声绘色的表达、通俗易懂的言语，将主流意识形态的内容浸润其中，争夺注意力资源；借助虚拟现实和人工智能技术实现主流意识形态传播的场景化和立体化，帮助用户在愉悦轻松的氛围中感受主流意识形态内含的思想性和智慧性；以算法技术赋能主流意识形态的传播，构建质量与流量兼顾、价值与兴趣融合的传播形式；贴近人们关切的社会问题和现实诉求，把宏大叙事有效嵌在现实关切之中，实现用户对主流意识形态认同感的有效提升。

在推荐算法加持下的网络空间呈现出轻价值、重娱乐，轻崇高、重现实的现象，要重塑主流意识形态的传播生态，必须将主流价值观内嵌于推荐算法的架构过程和运行机制中，纠正技术引起的价值偏向。既然算法出自技术人员之手，就可以通过党团组织加强对技术人员的道德熏染和正向引导。这必须在源头上引领算法，坚持“算法向善”的原则，将隐藏在算法背后的价值偏差和道德漏洞揪出来并加以遏制驯化，构筑一支政治坚定、技术过硬的高水准网络人才队伍。同时，在技术上优化把关环节，调高主流意识形态内容的优先级，增加正向内容的曝光度，放大用户正面兴趣点的占比，约束负面消息的扩散，为主流意识形态话语创新和表达建构更加清朗的传播生态。

2.革新算法技术，为主流意识形态传播服务

如何驾驭算法技术并突破“技术黑箱”，是在智能推送机制中掌控推荐内容、有效提升主流意识形态引领力的关键问题。

一方面，优化算法技术。主流意识形态主导力弱化的根源在于推荐算法的内容筛选和过滤机制是以流量和利益为目标的，这就使得娱乐性、媚俗化的信息充斥于信息池之中，因此，优化推送机制中的内容筛选和信息过滤环节就能够有效缓解信息偏见和认知窄化的弊端，承担起“把关人”的职责。在满足用户基本需求的基础上，修正信息关联规则，创新信息选择和推送模型，重塑信息池中的信息类别占比，调高主流意识形态的权重，划分信息质量等级，增加高等级信息的推送量，淘汰低等级信息，有效提升推送机制的传播精度。坚持工具理性和价值理性的统一，将“情感”“意义”要素注入推荐算法，把正向情感与主流价值观转化为数据模型供推荐算法技术训练学习，以情动人，用心感人，以正化人，有效提升主流意识形态的凝聚力和引领力。同时，以开放的心态怀抱新技术，提高技术敏感度，实现推荐算法技术与云计算、物联网等技术的创新融合，拓宽其为主流意识形态传播服务的渠道。

另一方面，提升推荐算法的透明度。提倡开源思想，鼓励平台以坦诚之姿面向社会，向用户展示其运行原理和风险研判结果，提升算法数据、运行机制和背景的透明度，保障用户最基本的知情权和选择权。增设舆情监管机制和推送效果反馈环节，坚持算法可解释性的原则，分析不良社会舆论和危险思潮的发展走向，在源头上消灭风险苗头，对已受危害的情况提供保障和补救措施。除此之外，设立偏好检测系统和反推荐机制，一旦检测到用户出现思维固化情况，平台自动推送定量用户“不喜欢”的内容，帮助用户冲破“信息茧房”，丰富推荐算法推送内容的种类和范围，增加用户信息接收和思维发散的广度，有效化解主流意识形态的传播空间被挤占的问题，实现信息推送的个性化、多元化和主流化的有机统一。

3.完善防范制度，规范算法的运行和发展

习近平总书记强调：“要把依法治网作为基础性手段，继续加快制定完善互联网领域法律法规，推动依法管网、依法办网、依法上网，确保互联网在法治轨道上健康运行。”网络社会不是法外之地，必须完善相关规章制度，加强监管与排查，覆盖信息筛选、推送和反馈各个环节，为主流意识形态在网络空间的传播保驾护航。

健全和完善网络安全法律法规是规范算法运行的基础。根据信息传播的特点与推荐算法的运行机制和发展规律，明确推荐算法的技术伦理，划分推荐算法运行领域和权限范围，健全算法相关的行业规范和行为准则，出台算法相关的管理意见和政策措施，对可能出现但法律未界定的情况进行分析和判断，明确推荐算法的何种做法是合法的，以法律的强制力约束网络空间的乱象，预防可能的危险。同时，立法要科学及时，紧扣信息传播时效性和互动性的特点，遵循推荐算法的发展规律，在保持其鲜活生命力的同时，有效实现推荐算法技术正向发展和网络社会安全保障的有机统一，为主流意识形态提供清朗的传播空间。

相关部门的监管和审查是主流意识形态传播的重要保障。强化网络意识形态的监管工作，加大对推荐算法技术和信息市场的监管和干预，对违反法律法规或损害公众利益的行为进行严厉惩罚，并将其改成参考案例供公众了解，推动网络社会法治化进程。监管和审查工作不能流于表面，也不要立于事后，利用算法技术定期对使用推荐算法的相关网站进行排查和核销，对各平台进行实时检测，敢于斗争，对危险思潮和不良思想要敢于亮剑，将危险苗头掐灭，净化主流意识形态的传播生态。

4.提升算法素养，实现学会用好推荐算法

要想实现主流意识形态的内容与用户之间的有效传达，必须提高公众的算法素养，规避推荐算法带来的风险。所谓“算法素养”就是指用户能做到对推荐算法的运行机制和实现功能的基本了解，并明白伴随着推荐算法而来的是何种风险和挑战。

算法原理是培养算法素养的“敲门砖”，只有入了推荐算法的门，才能分析判断其会引发何种风险。调动社会资源，强化平台的责任意识，鼓励平台适度公开推荐算法的开发源代码，公开运行方式和过程，介绍研发背景，让用户在对推荐算法有初步了解的基础上，以谨慎的态度进行信息服务的选择和消费。除此之外，邀请计算机和网络行业的专家进行关于推荐算法引发风险的线上主题课程和讲座，弥补用户在原理方面的知识空缺，强化用户对“信息茧房”“群体极化”“后真相”等效应影响社会和谐发展和社会凝聚力形成的认知。

推荐算法在信息爆炸的时代是一件不可或缺的“法器”，既然改变不了大环境，转变思路积极应对风险和挑战才是上上之策。引导公众以批判思维对待推荐算法，明确局限性所在，洞察推荐算法的迷惑性，自觉挖掘不同类型的信息，放大信息需求的广度和深度，用自身观念和行为的转变冲破算法技术的牢笼。同时，提升用户的信息甄别和整合能力是风险化解的“锦囊妙计”，以广泛的知识储备戳破“信息茧房”，用多元的信息范畴瓦解“群体极化”，以及时全面的社会热点问题回应对冲“后真相”，凭系统全面的思维整合“碎片化”的信息，辨别和过滤消极负面的信息，抵制和拒绝不良低俗的内容，优化主流意识形态传播受众的偏好库，增加主流意识形态的传播效度，开拓主流意识形态传播的新疆域，创造推荐算法与主流意识形态创新融合的新局面。

党的二十大报告指出：“健全网络综合治理体系，推动形成良好网络生态。”在“万物皆媒，人机共生”的智媒时代，推荐算法正以一种“隐而不宣”的方式深度嵌入社会生活，随着其影响能力和辐射范围的日益扩大，不断推动信息分发方式和传递形态的深刻变革，开启了信息传播智能化的新纪元。在国际局势复杂化背景下，在变化莫测的网络空间场域中，原有的信息流动规则和社会权力结构正在被打破，主流意识形态极易被卷入推荐算法规制的“数据漩涡”，信息传播新型秩序亟须构建。我们应该主动迎变，辨明推荐算法技术的本质与特征，探求推荐算法与主流意识形态传播的契合之处与发展之势，积极寻求理解、融入、驾驭算法的实践之策；科学应变，化“最大变量”为最大增量，抓住机会占领网络空间的传播主阵地，强化各网络主体的意识形态安全意识，完善技术支持与基础设施建设，促使推荐算法服务于主流意识形态传播，积极防范推荐算法引发的意识形态风险，进一步巩固马克思主义在意识形态领域中的指导地位。

（作者简介：蒋俊明，江苏大学马克思主义学院副院长、教授，江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心理论研究基地（江苏大学）研究员）

来源：《马克思主义研究》2024年第3期