从5W传播模式看算法推荐的影响和效果

无论新技术如何深刻地影响传播实践，在祝建华教授看来，“5W是传播学研究历来的核心”。关于算法推荐和人工智能对信息传播业的影响，我们也依然可以围绕拉斯韦尔的“5W”传播模式做一个总体思考：

1.从传播者角度看，机器作为新的内容生产者，加入到新闻行动者队伍中来，在财经、地震、体育等垂直领域的快讯生产和资讯类摘报、短视频剪辑等方面扮演智能化生产者的新角色；

2.从传播内容形态看，人工智能生产的内容相对碎片化、模式化、移动化，满足了青年群体的快速、娱乐和实用的内容需求；

3.从传播中介看，算法驱动的智能化信息定制平台成为核心传播渠道，常规和传统的主流媒体日益边缘化；

4.从受众角度看，越来越难以区分人工编辑或算法推荐的差异；

5.从传播效果看，受众信息获取呈现速度第一、受众的信息获取结构更加偏好“个性化”和“精准化”的兴趣定制。此外，可能导致算法推荐背后商业化平台对信息传播的控制权增加，也可能被政治权力所利用进行选举动员或精准说服。

在5W传播模式的分析中，算法推荐影响下的受众研究和效果研究尤其值得关注。关于算法推荐可能导致的信息茧房（Information Cocoons），学界存在诸多反思：

首先，评价“信息茧房”，到底要看个人接触信息的数量还是看质量，存在观点差异；

其次，目前青年网民的信息获取渠道包括算法推荐、社交推送、主动搜索三类。其中，社交推送占据主要比例，如果说存在“信息茧房”的话，社交网络关系的结构更大程度上决定着“信息茧房”，而非来自智能推荐和算法分发的影响。

比如，有学者通过试验法研究受众对自动化机器新闻写作（Robot Journalism的感知，要求受试受众分别对“实际的”作者（人工作者）与“宣称的”作者（机器人作者）、受试设计的作者所写的不同主题文章（体育、金融与受试设计的文章）做出可信度、可读性与新闻专业知识（journalistic expertise）方面的评价。研究发现，受试者在可信度和新闻专业知识方面的评价上，认为计算机书写的文章更高，但也认为可读性不强。这一研究结果表明，受众对计算机书写新闻的好感度，由此也提出了建立计算机书写新闻伦理规范的呼吁。

另一项研究考察受众对计算机算法自动生成的新闻内容MGC新闻的反应，该研究表明，欧洲新闻读者对人工书写的、自动新闻的和“混合的”内容（人机协同新闻）在信源信任度、信息内容可信度的感知上大致相差无几。在体育新闻上，读者认为自动新闻比人工新闻具有更高的可信度，并且可信度不会影响读者新闻消费的选择倾向。

来源：新闻界