1. 引言
随着人工智能和大数据技术的发展，智能算法作为信息传播领域的关键技术，重塑了主流意识形态的传播范式。主流意识形态智能传播是算法时代意识形态工作的新命题，更是切实提升社会主义意识形态凝聚力和引领力的新路径。算法传播是“以大数据为基础，经由智能媒体，依靠算法技术驱动的传播” [1] 。算法传播作为人工智能驱动的传播新样态，给主流意识形态传播带来了严峻的挑战。当前，厘清智能算法时代主流意识形态传播的机遇和风险，进一步探索应对策略，是维护主流意识形态传播生态的现实要求。
2. 算法时代主流意识形态传播的机遇
算法时代，主流意识形态网络传播的智能化转型带来了发展的新契机，集中表现为信息的精准分发和叙事话语的生活化，有效提升了主流意识形态传播的精度和厚度。
2.1. 精准分发：提升主流意识形态传播的精度
智能时代，算法按照一定的目的和规则进行信息资源分配，不仅重构了信息分发机制，而且间接重塑新的媒介生态，引发了信息生产和传播的深度变革。作为信息分配机制的主流，算法推荐以个性化信息追求为导向，通过技术代码和运算逻辑抓取用户的偏好，精准掌握用户的个性特征和用户画像，以此为标准匹配更加精准契合的内容，有效提升传播的精确度。通过算法的靶向分发，有效克服了过去主流意识形态传播大水漫灌的弊端，实现了传播主体与传播受众供需两端的精准对接。借助算法，具有主流价值倾向的优质内容不仅能够根据“用户画像”进行个性化定制，而且通过算法分发精准触达受众端，极大提高了受众对主流意识形态信息的接受度。
智能算法不仅在分析和分发上具有优势，而且能够量化信息传播的实效。评估和反馈是实现主流意识形态传播的关键环节。通过对受众的点赞、评论、收藏等媒介行为数据的采集和分析，智能算法能够实时把握受众的思想行为动态。衡量和评判传播效果需要在算法开发过程中建构一套符合主流价值的评估指标体系，通过对受众的思想行为进行数据量化，在对比中发现传播的盲区和痛点，从而不断优化算法分发机制和传播内容，做到事先预测和及时纠正，有效提升主流价值观的引导。通过构建“信息反馈–思想评判–机制优化”的传播链，智能算法能够有效识别网络舆论场中的意识形态风险，对受众的思想倾向和价值理念进行诊断，及时发现隐形的舆论危机，在动态反馈的基础上对内容供给进行引导和纠偏；充分发挥算法的功能，在反馈中总结传播的不足，不断完善传播机制，在精准化传播中切实提升传播效度，实现主流意识形态传播力提升。
2.2. 生活情境：提升主流意识形态传播的厚度
智能算法信息推送内容具有个性化、兴趣化和日常化的特征。在智能传播的背景下，智能设备深度内嵌入人们的日常生活，成为人们进行生活化表达的载体，也为受众分享兴趣爱好畅通了渠道。人们产生的海量日常生活行为数据成为智能算法的数据基础，并且算法的个性化分发也强化了受众对于生活化叙事的接受。前智能时代，主流意识形态传播更加关注国家社会中的大事，通过官方媒体进行权威、严肃的解读来展现，不利于受众的理解和接受。在智能传播中，算法以用户需求为导向，从微观视角切入，关注受众的日常生活，传播用户喜闻乐见、接地气的内容。这些内容涉及生活领域的方方面面，是传达主流价值观的生动载体和素材。借助智能算法，将正确的价值导向与生动的生活实践相融合，使得主流价值更容易为受众所接受。
智能算法实现主流意识形态话语表达方式生活化。在传统模式下，主流意识形态传播采取政策性、理论性、学理性的话语进行直接灌输。这种意识形态话语输出会直接引起受众的排斥和反感。智能算法在数据支撑的基础上构建用户喜闻乐见的表达方式，使得信息的分发和意识形态的输出不会生硬的塞入受众的生活空间中，而是在潜移默化中融入受众的认知框架，实现主流价值观在受众日常生活中的“隐性嵌入”。算法推荐的内容生活化高度契合了当下受众的认知图式和接受模式，话语传播效能更加显著。“社会生活是创新意识形态话语最大的资源宝库” [1] 。从生活视角切入进行传播，挖掘生活实践中符合主流价值的话语素材，凝练其中的理念价值，更能让受众感受到主流价值的吸引力，保证主流意识形态传播的生命力。
3. 算法时代主流意识形态传播的风险
作为新传播范式的核心技术，智能算法深刻改变了信息的传播形态和传播模式，引发社会价值观念的变革，影响主流意识形态传播的格局生态，产生了社会价值分化、传播效力变化等一系列风险挑战。
3.1. 个性化推荐加剧社会价值分化
智能算法通过对受众的大数据样本采集、分析和筛选，对用户的特征进行精准画像，根据用户的“偏好”，精准推送符合受众价值观的信息，不断满足受众的个性化需求，使得受众不断强化原有的价值观念。
第一，同质化的信息会造成视野窄化。由于信息的个性化定制，多元、异质的信息被排除在算法推荐内容之外，“蕴含着统一而固化价值立场的信息流将受众封闭于数字化的‘孤岛’中” [2] 。智能算法的“茧房效应”规训人们将喜好倾向作为信息接收的标准，使得人们更倾向于选择自己感兴趣的信息。受众通过算法媒介只能获取到同质化的信息，缺乏多元观点的交流与接触，导致思想观念封闭和固化。在社群交际领域中，人们通过具有价值取向的数据代码聚合在一起，以此来获取归属感，完成自我的身份建构。群体内部高度同质化的观点会固化受众的原有的价值偏向，并导致圈内同质、圈外异质的现象。主流意识形态传播不仅为圈层间的区隔所切割，而且当不同圈层的观点进行碰撞时会引发激烈的价值冲突。社会价值偏见在智能算法的作用下不断加剧，一定程度上会削弱社会主流价值观的认同根基，冲击着社会价值共识的形成。
第二，算法致瘾机制遮蔽了受众的主体能力。在智能时代，尽管受众的传播自由得到了充分释放，但也导致了受众对于算法技术的依赖。智能算法通过对受众的个人画像，精准捕捉受众的个人偏好，勾勒出受众的信息需求图谱，并进行实时的动态调整。这种针对用户的信息调试机制，使得受众无法在信息的对比中进行自主选择，而是始终停留在算法传播打造的信息“舒适圈”中，深陷其中无法自拔。智能算法的致隐机制更是成为意识形态隐蔽渗透的工具。受众在持续性的碎片化信息浸染中，沉浸于数据构造的“茧房”中，“思维逻辑变得片段肤浅，人们的自主意识、价值选择等主体能动性被蚕食” [3] ，失去了价值评判和深度思考的能力，从而无法与主流意识形态产生共鸣。因此，智能算法加速价值观念和意识形态分化，使得主流价值观在网络中失语，无法有效发挥主流意识形态凝聚社会共识的作用。
3.2. 资本逻辑消解主流意识形态传播效力
智能算法作为一项信息分发技术，掌握少数社交媒体平台手中。虽然算法本身是一项“价值中立”的技术，但由于算法开发依赖大量的资源投入，离不开资本的支持和掌控。算法的资本逻辑使得意识形态操控成为了可能，影响着主流意识形态的传播效力。
第一，“流量至上”挤压主流意识形态传播空间。网络场域中，智能算法“遵循‘流量为王’的价值取向，造成网络空间信息杂乱和秩序紊乱” [4] 。智能算法充当着网络空间中信息资源和受众的注意力资源调节和分配的机制，能够提升信息分发效率，满足社交平台和用户信息交流的需求。由于智能算法受资本辖制，要服务于价值增值的目的，使得信息推送以获取流量为标准、以增强用户粘性为目的，不断迎合受众的审美倾向。只推送用户感兴趣的内容使得算法推荐的信息呈现出同质化和低俗化的偏向，使得受众被裹挟在低劣的信息生态中，影响着受众的价值形成和价值判断。一些非主流意识形态借助泛娱乐化的信息流量，不断扩张自己的影响力。符合资本逻辑的娱乐主义、消费主义不良社会思潮借着智能算法的分发渠道，占据了网络空间的大部分资源，潜移默化地影响着目标受众的思维方式。因此，以商业价值而非公共价值为推送逻辑，会导致主流价值观无法覆盖广大受众，使得主流意识形态的传播空间缩窄，阻碍价值认同的达成。
第二，资本化运营解构主流意识形态传播秩序。大众传媒时代，主流意识形态采取自上而下的灌输式传播方式，将先进的思想理念，正向的意识思潮以及理性价值观作为传播的内容，以严谨、系统、完整的理论体系为特征。智能算法不仅引发了传播领域的碎片化传播，而且将符合资本的价值观念融入信息分发中，开辟了全新的算法意识形态领域，使得身处其中的受众难以系统构建符合社会发展的知识体系和深度认同社会主义意识形态。资本化运营造成了信息传播的无序蔓延，各种负面新闻、思想偏见在网络舆论场大行其道，“易导致舆论审判、道德绑架、网络暴力等乱象” [5] ，而且持续推送高关注但意义缺失的信息，造成了受众的精神荒芜和价值混乱，消解着受众对于主流意识形态的情感认同。当算法被商业资本牵制和利用，不以利益追求为导向的主流意识形态传播会被边缘化，使得主流价值传播难以在算法传播领域中发挥应有的功能。
4. 算法时代主流意识形态传播的应对策略
4.1. 价值赋能：加强主流意识形态对智能算法的引领
加强主流意识形态对智能算法的引领，就是要将主流价值融入智能算法技术开发、应用、反馈全过程。当前，智能算法的开发仍然依赖设计主体，人工的主体思维依然是建构算法逻辑的前提。而这些算法开发者服务于媒体平台，受到资本逐利的影响，直接或间接地将动机目的和价值观念植入算法推荐中，从而导致算法价值导向发生偏离。将主流价值观作为算法的开发原则能够有效约束代码编译的随意性，保证算法的设计和功能导向，克服浅层的受众信息需求满足，加大主流价值观的供给力度，实现对受众的思想观念和价值判断的引导。通过智能算法，建构起算法化的主流意识形态传播体系，发挥主流媒体的主阵地作用。主流媒体要主动进驻网络社交平台，积极挖掘海量数据中具有理论温度和情感温度的话语符号，生产出符合智能化传播的优质正能量产品，不断提升智能传播的亲和力，拉近与广大受众的距离，实现智能算法的价值理性归位。
4.2. 技术自律：落实媒体平台技术伦理责任
媒体平台要以智能算法为优化对象，从开发设计、数据抓取、推荐分发等阶段对算法的规则进行完善，重视算法技术的伦理向度，以正向引导、服务社会为目标，克服推送伦理缺位、利益主导的技术应用倾向，使其成为主流价值观的重要载体。由于智能算法技术的复杂性和不易理解性，且在运行的过程中以隐性的状态发挥作用，使得信息分发处于技术黑箱的处境，难以对相关责任主体进行追究。为此，从技术角度进行规约，就要促使在算法开发的过程中，要防止先验的意识形态立场，充分考虑算法在应用过程中可能会引发的价值风险。同时，在应用的过程中，要预防不良数据、劣质数据对智能算法的误导，采用人机结合的方式优化信息把关，降低非主流意识形态信息在网络场域中的出场。社交媒体平台的算法要不断优化技术结构，突出技术的社会效益追求，将算法价值、算法效益以及算法技术开发统一考量，落实媒体平台的技术伦理责任，以保障主流意识形态传播为边界，防止出现价值偏差。
4.3. 素养跟进：提升传播受众的算法素养
智能算法时代，媒介与日常生活深度交融，越发呈现出智能化的特征，受众的媒介素养如何直接关系到主流意识形态的传播效果。“算法素养是进入人工智能时代所必须重视和培养的能力” [6] ，而提升受众的算法素养需要传播主体和传播受众协同发力，既要增强智能算法的透明度和可理解性，也要提升受众的相关知识储备和意识防范。打开“算法黑箱”，公开算法信息能够提升受众对传播价值理解和行为监督，也能够有针对性地调整自身的媒介行为。理性的算法素养和科学的应用能力既是改善算法“用户画像”的前提，也是防范意识形态风险的重要途径。当受众具有辨别价值倾向的能力时，就能够有效克服推送信息同质化导致的认知窄化弊端，防范非主流意识形态的渗透，实现受众的主体性在场，而且能够担当主流价值观的传播者，不断扩大主流价值在网络空间的覆盖面。因此，通过培养受众的批判性思维和媒介素养，能够保障主流意识形态传播的有效接受和传播。
基金项目
2022年江苏省研究生科研与实践创新计划项目“智能算法传播的意识形态安全风险及治理研究”(编号KYCX22_3312)。
参考文献