【摘要】算法屬性、媒介權(quán)力屬性、經(jīng)濟屬性共同構(gòu)成了熱搜的底層邏輯，在該邏輯下社會責(zé)任與媒介運作被緊密關(guān)聯(lián)。熱搜作為一種影響公眾議程的技術(shù)權(quán)力，所建構(gòu)的公共討論議程不僅塑造人們的日常行為，也影響人們對現(xiàn)實世界的感知。當下媒介環(huán)境中，信息把關(guān)的方式和運作機制都更加不確定，受到商業(yè)利益、權(quán)力因素和文化等因素的干擾，算法在輿論的社會過程中很難做到絕對客觀，“搜索偏見”仍在延續(xù)甚至加深，需要政府、媒體與公眾共同合作的社會責(zé)任調(diào)適。

【關(guān)鍵詞】熱搜 把關(guān)機制 媒介偏見 社會責(zé)任

【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】A

從網(wǎng)絡(luò)上獲取信息已融為現(xiàn)代社會的生活日常。較之十年前公眾在互聯(lián)網(wǎng)上的信息獲取行為，其中一個明顯差異就是信息接觸從“主動搜索”到“個性化推薦”的轉(zhuǎn)變。盡管這改變并未溢出互聯(lián)網(wǎng)媒體范圍，但其所帶來對個體和社會的影響，已不亞于歷史上任何一次媒介形態(tài)演變，其最重要的影響主要有兩方面：第一，眾目具瞻正在成為當下信息傳播的一大特點。推薦算法通過各式應(yīng)用重新建構(gòu)人們對周圍世界的認識，即便是通過搜索引擎去主動檢索某些信息，也難以逃脫搜索引擎設(shè)定的算法。無論是新聞媒體、社交網(wǎng)站，還是商業(yè)類應(yīng)用，除面向用戶行為的協(xié)同過濾等算法在推薦系統(tǒng)中已被廣泛采用外，各平臺還相繼推出了熱榜，搶占用戶注意力。第二，算法的中立性受到質(zhì)疑，在媒介技術(shù)更迭下的把關(guān)機制面臨媒介偏見的陷阱。當下媒介環(huán)境中，信息把關(guān)的方式和運作機制都更加不確定，受到商業(yè)利益、權(quán)力因素和文化等因素的干擾，算法在輿論的社會過程中很難做到絕對客觀，其所建立的把關(guān)機制亦需要在技術(shù)權(quán)力與社會責(zé)任之間不斷調(diào)適。

算法屬性、媒介權(quán)力屬性、經(jīng)濟屬性共同構(gòu)成了熱搜的底層邏輯

隨著網(wǎng)絡(luò)媒體成為社會公眾信息接觸和獲取的主要渠道，媒介信息的推薦在一定程度上影響和決定著公眾對社會事件的理解和行為。自2012年“今日頭條”推出以搜索算法為基礎(chǔ)的推薦引擎系統(tǒng)，網(wǎng)易、騰訊等平臺陸續(xù)引入類似模式，其基本的方式就是通過記錄用戶的點擊行為，選擇用戶最可能感興趣的內(nèi)容，將其推薦給用戶。隨后，建立在此基礎(chǔ)上的熱搜，成為眾多媒體平臺的核心板塊，其算法屬性、媒介權(quán)力屬性和經(jīng)濟屬性共同構(gòu)成熱搜的底層邏輯。

熱搜的算法屬性。從問題解決的角度來看，建立在搜索、排序和推薦算法基礎(chǔ)上的熱搜，能夠幫助用戶快速找到熱點信息，降低信息過載，提高平臺信息的轉(zhuǎn)化率。其技術(shù)層面涵蓋的基礎(chǔ)算法包括：基于協(xié)同過濾的推薦算法、基于模型的推薦算法、基于流行度的推薦算法、基于群體的推薦算法、基于文本的推薦算法、混合式的推薦算法等。其中，協(xié)同過濾是最為基礎(chǔ)和重要的一項算法，主要面向兩類鄰域內(nèi)容：一是基于用戶的協(xié)同過濾，二是基于信息內(nèi)容的協(xié)同過濾。近來更流行的是基于模型的推薦算法，由于使用了一些機器學(xué)習(xí)方法，如貝葉斯分類器、邏輯回歸等，算法的準確性和效率不斷提高，但由于更迭速度快、異構(gòu)數(shù)據(jù)和冷啟動等問題，要達到更好的效果，往往需要一些人工干預(yù)。

相比上述推薦算法，熱搜所主要依托的是流行度算法。這是一種相對簡單和粗略的方法，根據(jù)頁面訪問量（PV）、獨立訪客數(shù)量（UV）、日均PV和分享率等數(shù)據(jù)，同時按照某種排序方法推薦給用戶。這種方法的優(yōu)勢在于算法比較簡單，缺點在于不能針對用戶做個性化的推薦。也正因如此，熱搜被認為是一種相對“中立”的算法應(yīng)用。目前，微博、微信、知乎等不少平臺都開設(shè)了分類的熱搜榜。以微博熱搜為例，榜單包括“熱搜榜”“話題榜”“廣場頭條”“微博問答功能”“熱門微博榜”，2018年，微博熱搜整改后，新增主旋律特色的“新時代”榜。實時更新的“熱搜榜”是用戶最集中、流量最大的板塊，排序公式為：（搜索熱度 + 傳播熱度）× 話題因子 × 互動因子。在這個公式下，搜索量被作為排序的基礎(chǔ)，熱點內(nèi)容的閱讀量被作為衡量傳播熱度的指標；話題因子以話題討論量為基礎(chǔ)，互動因子則以頁面的轉(zhuǎn)評贊互動率為基礎(chǔ)。需要指出的是，熱搜榜第三位和第五位是廣告位，第三位有“薦”字作為廣告標識，會以滾動的形式出現(xiàn)相關(guān)話題，而第五位則是隱形廣告位。整改后，廣告排位有所變化，但并未去除。由此，即便是算法主導(dǎo)的熱搜榜，也為資本和權(quán)力預(yù)留了空間。

熱搜的媒介權(quán)力屬性。熱搜榜已然成為諸多媒體平臺的重要板塊。從熱榜整合平臺“今日熱榜”的內(nèi)容可以看到，該網(wǎng)站整理了綜合類熱榜222個、科技類熱榜289個、娛樂類熱榜214個、社區(qū)類熱榜164個、購物類熱榜95個、財經(jīng)類熱榜43個。其中，影響力較大的綜合熱榜包括：知乎的“熱榜”、微博的“熱搜榜”、微信的“24小時熱文榜”、澎湃的“今日排行”、嗶哩嗶哩的“全站日榜”、百度的“實時熱點”、抖音的“視頻榜”等。從熱搜榜的數(shù)據(jù)來看，可歸納如下兩大特點：

一是各平臺的熱搜榜采用的都是相對熱度，上榜內(nèi)容的絕對熱度差異很大。比如，微博熱搜榜排名前5的內(nèi)容為百萬量級的，而知乎熱榜和抖音視頻榜都達到了千萬量級。二是熱榜正在塑造媒介平臺的風(fēng)格特質(zhì)，這些特質(zhì)有可能固化為公眾的媒介認知。綜合瀏覽上述所列熱榜可以發(fā)現(xiàn)，上榜內(nèi)容已經(jīng)顯現(xiàn)出較為明顯的取向，比如微博-熱搜榜中含有更多的明星和娛樂消息；知乎熱榜的上榜內(nèi)容更多是日常生活中遇到的普遍性問題，或是對時效性新聞的討論；抖音視頻榜的內(nèi)容則具有突出的“草根”氣質(zhì)，其瀏覽量不僅在于內(nèi)容本身的貼近性，也與視頻風(fēng)格有關(guān)；微信24小時熱文榜以“10萬+”作為統(tǒng)一標識，并不公布具體瀏覽量，其上榜內(nèi)容中人民日報、新華社和央視新聞?wù)紦?jù)了大部分；嗶哩嗶哩全站日榜的內(nèi)容五花八門，其中有不少是網(wǎng)友吐槽風(fēng)格的信息。還有一些熱搜榜，如36氪24小時熱搜榜、天涯熱帖榜等，雖未公布其內(nèi)容瀏覽量，但風(fēng)格特質(zhì)也有明顯差別。

熱搜榜通過列舉呈現(xiàn)高瀏覽量信息的方式，一方面為公共討論設(shè)置了議程，另一方面也在議程設(shè)置的過程中強化了媒介平臺的特質(zhì)。從輿論形成的社會過程來看，不僅是推送新聞信息的工具，其背后復(fù)雜的傳播目的和價值體系讓熱搜不可避免地成為媒介權(quán)力的一部分。

熱搜的經(jīng)濟屬性。熱搜在社會輿論建構(gòu)中的作用面臨一個二律背反問題，即事件信息是因為受到大量關(guān)注而上熱搜，還是因為上了熱搜才受到大量關(guān)注？這一問題的實質(zhì)指向了熱搜是否具有制造新聞議題的功能。事實上，2014年熱搜興起之后，其潛在的經(jīng)濟價值逐漸被媒體經(jīng)營者所利用，衍生出藝人流量造假等社會問題，綁架公眾注意力。經(jīng)典的“議程設(shè)置”理論認為，大眾傳媒往往不能決定人們對某個事情的看法，但可以通過相關(guān)的信息和議題安排來有效影響人們關(guān)注的事實和談?wù)擁樞?。熱搜即在一定程度上扮演了議程設(shè)置的角色，被推上熱搜的內(nèi)容往往能瞬間博取公眾眼球，因此成為商業(yè)推廣的必爭之地。

以微博熱搜的上榜規(guī)則為例，上熱搜主要有兩種方式，其一是官方推薦，其二是事件營銷。前者是廣告購買的一種形式，通常位置一般是第三、五位，后綴也帶有“薦”或“新”字樣。后者依靠事件營銷的方式，主要借助兩種常見的途徑：一是與大V合作，制造熱點，引導(dǎo)網(wǎng)友參與討論，這種方法符合微博熱點的爆發(fā)規(guī)則；二是通過購買“水軍”刷流量，用炒作的方式將某條信息“推”起來。IT時報2018年的一則微博實時熱搜榜的報價統(tǒng)計指出，進前三的開支需5萬-6萬元，前五需4.5萬-5.5萬元，前十需4萬-5萬元，前二十需3.5萬-4.5萬元。在商業(yè)利益的爭奪下，以算法為核心的熱搜榜成為爆款內(nèi)容生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，并且圍繞熱搜的灰色內(nèi)容經(jīng)濟鏈也逐漸形成。在這條經(jīng)濟鏈上，資本通過外部操控影響議程設(shè)置，并且將其固化為輿論生產(chǎn)的一部分。對于平臺而言，熱搜無疑能夠為其帶來更大的流量經(jīng)濟和實際的收益。

熱搜的把關(guān)機制及其媒介偏見根源

在算法屬性、媒介權(quán)力屬性與經(jīng)濟屬性的三重作用下，熱搜將社會責(zé)任與媒介運作緊密關(guān)聯(lián)起來。在社會責(zé)任理論框架下，媒介不僅僅是一種商業(yè)產(chǎn)品，更是承擔了公共委托人的角色。然而，不同于以往的媒介運作方式，熱搜所建構(gòu)的傳播秩序有兩大顯著特點：一是脫離了內(nèi)容生產(chǎn)角色，過于強調(diào)聚合功能；二是編輯的把關(guān)人角色被弱化，推薦算法被廣泛用于內(nèi)容分發(fā)。把關(guān)人身份發(fā)生根本性變化下，記者和編輯的職能都被工具和算法取代。正因如此，這類應(yīng)用也常將“中立性”作為自我標簽。但技術(shù)本身的中立性并不能代表傳播機制的中立性，關(guān)鍵的問題在于，熱搜所建立的信息把關(guān)機制，是否能夠改善已有的媒介偏見，實現(xiàn)“搜索中立”？還是會因受到各種因素干擾，延續(xù)甚至加深“搜索偏見”？這些困惑，也是當下以推薦算法為核心的各類應(yīng)用不得不面對的問題。

算法驅(qū)動下媒介把關(guān)機制的變革。自互聯(lián)網(wǎng)時代以來，傳統(tǒng)媒體把關(guān)人的角色逐漸被弱化和替代，依靠編輯進行人工把關(guān)的可行性不斷降低，把關(guān)權(quán)漸趨分化。

從熱搜上榜的流程來看，算法和編輯共同扮演了把關(guān)人的角色，其中算法所扮演的角色尤為突出。在熱搜所設(shè)立的標準下，大眾興趣和流行話題成為把關(guān)標準，不符合流行興趣點的信息內(nèi)容則很難通過算法的把關(guān)，不易被公眾看到。事實上，在目前的新聞環(huán)境下，熱搜的把關(guān)機制已不是一個獨立問題。結(jié)合智能化的機器寫作和資訊平臺的智能分發(fā)，新的媒介技術(shù)以及其背后的算法設(shè)計，正在借助媒介權(quán)力影響人們對世界的整體性理解。這種以大眾興趣和流行度為核心的傳播機制，擠壓了個體自主選擇內(nèi)容的權(quán)力，搜索推薦更是在很大程度上壓縮了人們?yōu)g覽各類信息、認識和選擇的過程。因此從理論上講，當智能算法成為“把關(guān)”的核心，信息環(huán)境就會變得更加不可控。但有趣的是，不同平臺的熱搜榜所呈現(xiàn)的內(nèi)容，雖然是依托了一定的算法，但仍表現(xiàn)出極強的選擇特質(zhì)，如微博的熱搜榜娛樂化與商業(yè)化特征明顯，微信的熱榜中主流媒體的信息較多。從不同平臺的熱搜中，可以看出其內(nèi)容選擇的取向，而這些選擇推薦的內(nèi)容又可以反過來塑造公眾對平臺的看法。

商業(yè)利益驅(qū)動搜索偏好與媒介偏見的形成。熱搜榜所呈現(xiàn)出的平臺選擇特質(zhì)，不僅是其背后推薦算法的前端呈現(xiàn)，而且也反映出平臺的自身定位和對用戶喜好的迎合。在實踐中，這類應(yīng)用所宣稱的“內(nèi)容選取不知情”或“非主觀參與”，無法解釋其信息聚合推薦中的大量標題黨、虛假信息等內(nèi)容失范；更無法解釋在智能推薦中大量存在的軟文或硬廣等商業(yè)推薦。因此，在商業(yè)利益的驅(qū)動下，所謂“算法中立”很容易被“媒介偏見”所取代。

熱搜所建構(gòu)的公共討論議程不僅塑造人們的日常行為，也影響人們對現(xiàn)實世界的感知。其規(guī)則建立在“搜索偏好”的基礎(chǔ)上，即讓用戶的搜索行為來決定上榜內(nèi)容。但是，這些規(guī)則并未針對不正當競爭或商業(yè)操控設(shè)置規(guī)避或懲罰機制，而其中某些規(guī)則反而成為資本操控和媒介偏見強化的途徑。熱搜作為一個典型，其內(nèi)部的算法代理局限性已經(jīng)引起管理部門的重視。但現(xiàn)有對推薦算法及其應(yīng)用的討論中，仍普遍強調(diào)個性化需求，傾向于認為算法催生的新技術(shù)擁有良好的個性化和商業(yè)化前景。然而，在算法廣泛成為制度、意識形態(tài)、中介和參與者的今天，其透明度、可控性和可預(yù)測性問題亦不容忽視。

算法是媒介邏輯的一種結(jié)果而非替代品，人的能動性在其中發(fā)揮重要作用。熱搜類應(yīng)用有必要承擔技術(shù)“偽中立”結(jié)構(gòu)下相應(yīng)的社會責(zé)任。正如學(xué)者霍奇斯所言，社會責(zé)任應(yīng)包含兩個層面的意義：一是大眾媒介應(yīng)該承擔的“責(zé)任”；二是包括政府、法院或其他權(quán)力機構(gòu)在內(nèi)的外部權(quán)力對大眾媒介的“責(zé)求”。學(xué)者梅里爾將其歸結(jié)為：由政府法定的責(zé)任、由大眾媒介專業(yè)標準界定的責(zé)任、由新聞從業(yè)者界定的責(zé)任?？梢?，無論在社會責(zé)任理論框架還是現(xiàn)實實踐中，熱搜所呈現(xiàn)的社會問題不能僅靠其自身的改進，還需要諸多社會因素的合力。

因此，有必要針對性地優(yōu)化把關(guān)機制，并設(shè)立規(guī)避與懲罰策略。比如，對上榜內(nèi)容進行監(jiān)測，將高頻失范內(nèi)容和行為記入信用評價系統(tǒng)，設(shè)立舉報與通報系統(tǒng)，及時對問題進行處理等。同時還可以評估推薦機制的商業(yè)取向，并對長時間接收同質(zhì)化信息的用戶設(shè)置通知提醒。若要實現(xiàn)上述目標，則需要政府在信息聚合市場監(jiān)管和社會責(zé)任中介入，需要媒介平臺在推薦機制和內(nèi)容過濾中妥善管理，需要公眾在信息接收的過程中強化自我意識，避免陷入“信息繭房”。

（作者為華南理工大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授）

【注：本文系國家社科基金重點課題“網(wǎng)絡(luò)輿論中意識形態(tài)話語沖突的彌合機制研究”（項目編號: 18AXW007）階段性成果】

【參考文獻】

①鄧元宏：《搜索中立和搜索偏向在美國的爭論和理論分析》，《新聞界》，2016年第5期。

②魏潔宇：《資本邏輯影響下微博熱搜娛樂化現(xiàn)象分析——基于傳播學(xué)的視角》，《中國報業(yè)》，2019年第12期。

③朱鴻軍、周逵：《 偽中立性:資訊聚合平臺把關(guān)機制與社會責(zé)任的考察》，《南昌大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）》，2017年第5期。

責(zé)編/李一丹 美編/陳琳

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