【关键词】算法推荐  议程设置  今日头条

一、引言

（一）案例背景

在大数据时代，随着科学技术的发展，算法推荐系统被广泛应用到诸如音乐、视频、网络购物等领域的网站或APP客户端。同样，算法推荐系统也被用于新闻领域。而今日头条便是当今基于算法推荐运作系统的聚合类新闻客户端中的代表之一。

（二）研究意义

今日头条的口号以及其运用的算法推荐技术会让大家以为这是一款不存在媒介议程设置的新闻平台，是一款能够真正满足用户个性化需求的新闻客户端，但是实际情况可能并非完全如此。通过阅读大量文献发现，对类似于今日头条等新闻客户端的研究多偏重于它们的算法推荐功能及其利弊，而对于算法推荐背后的议程设置的研究则相对较少。

（三）分析问题

本文想要探讨的问题如下：算法推荐新闻的背后是否还存在议程设置？如果存在，那么有算法推荐介入的议程设置是怎样的？

二、理论综述

“议程设置”的基本含义是：大众媒介经过日复一日的新闻选择和发布，影响着公众对当前什么是最重要的事件的认识。在媒介和公众之间存在着一种因果关系，即：经过一段时间，新闻媒介的优先议题将成为公众的优先议题。[1]

议程设置的理论渊源可以追溯到李普曼的《公众舆论》， 他认为“在社会生活的层面上，人对环境的调适是通过‘虚拟’这一媒介进行的”。[2]也就是说，我们生活在“两个环境”里：“现实环境”与“拟态环境”。现代社会中“拟态社会”的比重越来越大，因而媒介如何选择和报道事件将使我们对外部世界的感知受到巨大影响。

由“拟态环境”发端的议程设置理论有三个层面：第一个层面是对象显著性的传输。[3] 1963年，伯纳德·科恩在《新闻媒介与外交政策》中提出：“媒介也许在告诉人们 ‘怎样想’这一点上不太成功，但在告诉读者‘想什么’却惊人地成功。”[4]第二个层面是属性议程设置。媒体对于对象不同属性的报道差别会影响到人们对于该对象不同属性的认知差别。在这一层面上，大众媒介不仅可以告诉人们想什么，还可以告诉人们怎么想。[5]郭蕾和麦库姆斯等学者借鉴了网络分析的理论框架，提出了议程设置的第三个层面: 网络议程设置理论(或称NAS理论)。其核心观点是:影响公众的不是单个的议题或者属性，而是一系列议题所组成的认知网络；新闻媒体不仅告诉我们“想什么”或者“怎么想”，同时还告诉我们如何将不同的信息碎片联系起来，从而构建出对社会现实的认知和判断。[6]

三、分析

除了通过分析用户的兴趣，进而有针对性地进行新闻推荐之外，今日头条还将不同的信息进行分类，设置了各种各样不同的频道，用户可以根据自己的需要添加不同的频道或者直接进入不同的频道。而且用户还可以关注自己感兴趣的自媒体账号。如果用户对于某些新闻不感兴趣，还可以选择具体的理由，进行精准屏蔽。

这些运作机制看上去是完全满足了用户的个性化需求，实则不然。因为人的需求包括明确意识到的需求和没有明确意识到的需求，在明确意识到的需求中又包括通过行为表达出来的需求和没有通过行为表达出来的需求。[7]目前的算法推荐机制只是针对人们已经通过具体的行为（如用户的标签、关注人群、好友、评论、转发、收藏、位置、使用时间等数据）表达出来的需求，而并没有关注到用户还未意识到的需求以及没有通过行为表达出来的需求，所以今日头条并非在真正意义上完全满足了用户的个性化需求，只是在片面地不断强化用户已经表现出的兴趣。

另外，今日头条在进行个性化推荐的同时，每次在推荐界面的顶端都会设有两条一直被置顶的新闻推荐，而这两条新闻推荐并非一定是和用户的兴趣相关的。

那么在弄清楚了今日头条等聚合类新闻客户端的算法推荐机制后，我们再回到最开始提出的两个问题：算法推荐新闻的背后是否还存在议程设置？如果存在，那么有算法推荐介入的议程设置是怎样的？显然，在算法推荐新闻的背后议程设置并没有消失。首先，在今日头条推荐页面顶端，每次被置顶的两条新闻就可以说明议程设置依然是存在的，这些被置顶的新闻其实就是媒体想要强调的议题。其次，重点来探讨关于个性化推荐的新闻。对于这一部分的内容，大家往往认为就不存在所谓的“议程设置”了，但是事实并非如此，因为在算法个性化推荐的机制下，用户会在一段时间内，不断收到某一类或某几类的新闻，这其实也起到了强调议题的作用，其实质依旧是一种议程设置，只是这种议程设置与以往传统媒体的议程设置不太相同。个人认为有算法个性化推荐机制介入的议程设置有以下几个特点：

（一）是一种不明显的、更容易被用户接受的议程设置

一方面，今日头条通过算法技术能够较为准确地定位每个用户所关注的领域，推荐给用户的新闻可能大多数比较符合用户的口味，容易调动用户的兴趣，用户更加容易产生共鸣，易于接受，这样用户就会在潜移默化中接受媒体的议程设置；另一方面，在信息爆炸的今天，人们不再希望只是一味地面对各种各样海量的信息，而是希望花费更少的时间和精力，获得自己想要了解的、相对重要的信息。而今日头条的口号早已告诉用户，它们会通过技术手段来推荐用户真正关心的新闻，用户在使用今日头条获取信息的时候也会觉得自己所看到的信息是经过筛选的，所以也就更容易接受。这些都使得媒体的议程设置变得更加容易被用户接受。

（二）是一种更加精准的、有针对性的议程设置

今日头条通过算法技术对用户进行细分，针对不同的用户推荐特定类型的新闻，在这种精准的、有针对性的议程设置中，导向需求和个体差异等因素的影响作用被放大，最终媒体对于每个用户进行的议程设置都不相同，但是这种议程设置在一定程度上排除了其他无关信息的干扰，反而是一种更加有效的议程设置。

（三）是一种失衡的议程设置

为了能够给用户提供个性化的推荐，今日头条通过算法技术过滤掉了很多信息，为每一个用户建构了个性化的“拟态环境”，这就使得用户只会不断强化自己现在感兴趣的领域，而将其他领域的信息拒之门外，最终会导致用户认知结构的失衡，从而不断地放大自己所关注的领域，无法认清自己所关注的领域和其他领域的相对位置，出现总体议程设置的失衡。

四、结论

综上所述，在算法推荐新闻的运作机制下，议程设置并没有消失，只是出现了一些与以往议程设置不同的特点。在算法推荐环境下，议程设置受导向需求和个体差异等因素的影响会更大。算法推荐机制对于议程设置的影响具有两面性，如果将观察视角的范围放大，也许会发现，不同的用户注意力被分散到了各自感兴趣的领域。因为今日头条为每个用户设置的议程都不相同，这其实不利于在一些议程上凝聚社会共识，在这一方面，可以说算法推荐对于媒介议程设置的功能有所削弱。但是，如果将观察视角的范围缩小，也就是说如果单独观察某一个领域或某几个领域，可能会发现，会有一部分特定人群的注意力被持续集中到该领域的某些议题中，在吸引了用户的注意力之后，媒介便可以在完成第一层议程设置的基础之上，进行属性议程设置和网络议程设置，所以，在这一方面，媒介议程设置的功能反而是被强化了。

有算法推荐机制介入的议程设置在一定程度上更加容易被用户接受，更加有针对性，所以在特定领域内更加有效；但同时，这样的议程设置也是更加失衡的，可能会导致在不同用户的议程中，某些议题被过分放大，某些议题被过分边缘化甚至直接消失，这样构建出的“拟态环境”与现实情况相去甚远，而这种有失偏颇的议程设置是不利于用户去感知自己无法直接接触的外部环境的真实情况的。

议程设置理论并非是一成不变的，而是随着时代的发展、技术的进步在不断变化的，并且在不同时代背景和技术条件下的议程设置可能会呈现出不同的特点。

（作者雷钰系复旦大学新闻学院2019级本科生）

编辑 严偲偲  审读 李诚  审核 詹婉容 刁瑜文