收稿日期：2021年7月28日；录用日期：2021年9月22日；发布日期：2021年9月29日
摘要
关键词
大数据，算法，传播受众
ImpactofBigDataAlgorithmonCommunicationAudience
SiriLi
SchoolofJournalismandCommunication,WuhanUniversity,WuhanHubei
Received:Jul.28th,2021;accepted:Sep.22nd,2021;published:Sep.29th,2021
ABSTRACT
WiththeprogressofInternettechnologyandthecontinuousdevelopmentofnewmedia,peoplecanobtainalargeamountofinformationfromvariouschannelseveryday.Duetobigdataalgorithms,dataminingandothertechnologies,thepertinence,accuracyanddimensionofpeople’saccesstoinformationhavebeengreatlyimproved.Inthiscase,peoplegetmoreinformation,butpeople’schoicerangehasnarrowed.People’sinitiativetoobtaininformationandsensitivitytoinformationhasdecreased.Bigdataalgorithmshaveagreatimpactoncommunicators,audiences,communicationchannels,communicationcontentsandcommunicationeffects.Thisarticlemainlydiscussestheimpactofbigdataalgorithmsoncommunicationaudiences.
Keywords:BigData,Algorithm,CommunicationAudience
ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY4.0).
1.大数据算法
1.1.大数据算法的概念
算法本义是指“解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制”。在和大数据结合起来以后，算法更多的是指在大数据中通过统计、分析、建模等操作得出类型内容的一个做法。
1.2.大数据算法在传播上的应用
首先，新闻生产方式有了很大改变。在新闻生产过程中，大数据将各类新闻线索汇聚成数据库，算法通过对数据库进行分析和筛选，得出新闻初稿，后再由记者进行深加工。在新闻分发过程中，大数据搜集用户搜索习惯和喜好，通过算法将用户喜爱的内容推送给用户，满足用户需求。
其次，新闻形态也更加多元化。数据新闻、机器人写作已经被很大程度的应用，使得媒介内容生产模式已经被改变，新闻呈现方式更加多元化，例如疫情期间新华社数据新闻就通过大数据为人们提供疫情数据、各地区数据分布等内容，客观展现疫情状况。
同时，大数据算法在传播中的应用也使工具理性盛行，在提高新闻生产效率的同时，减少新闻的人情味，内容生产同质化严重，缺乏个性，“数据中心主义”抬头对记者角色进行冲击，也对传媒行业未来发展方向产生巨大影响。
2.大数据算法对传播受众产生的积极影响
第三，满足受众主动性，积极参与信息生产。在这种情况下，大数据算法为用户推送其喜爱的内容，同时用这些内容吸引和鼓励着人们参与其中，一些平台甚至为用户讲解流量和算法的运作机制，来帮助用户了解算法机制，激励用户参与内容创作。例如抖音平台的“dou+计划”就旨在帮助用户制作精良内容，了解算法运作机制，吸引流量。同时，众多平台都发布了信息生产奖励机制，此时受众不再是被动接受者，而更是信息的消费者生产者，用户在平台自发地提供个人信息和信息内容生产，既满足了自身的信息生产意愿，也为平台提供内容，使平台内容更加丰富，平台互动更加活跃。例如视频剪辑软件剪映在人们制作视频完成后，会提示发表在西瓜视频有机会收获奖励，抖音的视频制作奖励活动等信息生产奖励机制。
3.大数据算法对传播受众的消极影响
3.1.就接受的信息而言
首先，大数据算法极易形成“信息茧房”。依据算法为用户建立的用户模版，会根据之前检索的内容推测出用户的喜好，并且以此为基础每天为用户推荐内容，但受众的需求是多变的，假如每天都重复一样或类似的内容，会使受众被类似信息包裹，只能被迫接受算法推送，在信息茧房中信息面越来越窄，可选择的维度和层面越来越少了。
第四，算法“议程设置”存在不合理。大众传播会提供“议程设置”，但很多时候，受众没看过的甚至没出现在他的推荐版面里的内容才是受众真正感兴趣的，但是算法并不知情，依旧让受众去思考它以为受众喜欢的内容，长此以往受众没有选择只得被迫接受。并且，一些关系国民生活的国内外大事，一些政治经济政策，是需要受众了解的，但算法并不知情。
3.2.就接受信息的主动性而言
在媒介传播还停留在电视报纸为主的年代，信息获取并不容易而且渠道有限。在获取了新闻以后，可以进行交谈的途径也大多是茶余饭后，口头的交谈为主，所以人们对新闻的获取兴趣很高参与度也很高。但在大数据时代，信息传播速度极快，人们可以从各个渠道获取相同的信息，甚至不用主动搜索，手机软件的推荐可以直接弹窗，只要打开手机屏幕亮起就能看得到，人们对事件的讨论也不仅仅局限于面对面交谈，网上交谈甚至更为主要，人们不经意间就被“卷入”。
4.反思与总结
麦奎尔在《受众分析》的《媒介到达问题》中提到，“主动性是一个非常模糊的概念，而选择性在某些情况下恰好能够解释大量的媒介选择行为。”在《受众的形成与保持原理》中也提到，“受众自我意识到的需求越多、越明显，他们使用媒介的可能性就越大”[4]。当受众习惯适应了大数据算法提供的信息环境，其主动搜索主动使用媒介的可能性就越大，但这种主动越多，其对大数据算法媒介的依赖性越强，媒介给予的信息越多受众受信息的影响就越大，那这种主动使用或许是另一种形式上的被动依赖的增强。
当前时代，大数据算法已被大量运用到传媒业，不论是传媒体公司、新媒体平台、自媒体，还是传统媒体转型过程中，大数据算法都被视作为重要工具和技术手段，大数据无时无刻不再搜索和吸收着个人信息，算法推荐被应用在各种APP和网站，由此，一方面人们的个人信息和隐私安全有很大风险，例如滴滴APP就因非法收集个人信息被下架，软件和平台对个人信息的搜索范围有待进一步细化和确定，互联网时代的个人隐私也亟待更清晰的法律法规进行规定；另一方面，算法推荐深入人们生活，人们的一切搜索动态都被捕捉，由此带来的“信息茧房”效应和软件平台的“监视感”让人们窒息，一些算法参与制作的产品也带有浓厚的工具理性，生产内容不能做到人性化，数据驱动一切，这种数据中心主义也逐渐在新闻传播行业中抬头，让新闻工作者成了数据的“搬运工”和盲从者[5]。如何将算法更合理的应用与传媒业，如何将算法与人性化结合，实现工具理性和价值理性协同发展，也值得我们进一步反思。
麦奎尔认为，“新媒介孕育和催生出一些新受众的可能性很大，这些受众可能具有多种角色，没有任何单一分类方法能够恰如其分地对他们进行划分，但是，诸如主动性或被动性程度、互动性与可互换程度、群体特征、构成的异质性、传送者与接收者之间的社会关系等一些主要维度，仍然具有足够的张力”[4]。在大数据算法背景之下，受众受到很大的影响，尽管一些传统的特性并没有完全被改变，但我们的生活中发生的变化已经值得注意了。
在日常生活中，我们在潜移默化中被大数据算法影响了。作为受众，我们要明确大数据算法有优有劣，正确利用，不要被算法“绑架”陷入流量“陷阱”。作为新闻专业学生，我们应该认真分析大数据及算法对传媒领域的影响，在寻找新问题之后积极用专业知识解决新问题。