11月18日晚，清华大学新闻与传播学院教授、常务副院长、博士生导师陈昌凤老师应邀到来到我院，在中央民族大学文华楼报告厅举行了主题为“算法传播的范式革命与价值风险——信息个人化视角”的精彩学术讲座。

本次讲座由毛湛文副院长线下主持，我院研究生、本科生共计280余人，以线上、线下相结合的方式聆听了本次讲座。讲座中，陈昌凤教授主要围绕信息个人化的历程、信息个人化的本质、算法与信息个人化、信息个人化的价值风险等内容展开。

一 信息个人化的历程

陈昌凤老师指出，从扩展人类体力、灵巧性的技术到扩展感觉范围、改造自然的技术，再到如今扩展或支持脑力的一系列技术，每一项技术都是人类意愿的表达。人类通过工具扩展力量、控制周围的环境，重构人类和社会、自然的关系。而经过了第三次技术革命后，现在我们正处于第四次技术革命，即智能化时代，这对我们的新闻传播学科、新闻传播教育产生了深远影响，未来同学们从事的很多工作也将会跟第三次、第四次革命密切相关。技术的发展，也带来了网络的延伸和发展。第一代“信联网”是信息在不同时间和不同空间的连接；第二代网络是把虚拟空间和物质空间进行了连接，即“物联网”；在此基础上，由于技术的飞跃，现在开始建立生物信息与计算信息的连接，被称作“智联网”、“人联网”。所以互联网其实也在不断变化之中，这为我们的新闻传播学科研究也带来了新议题。

而最近学界研究较多的认知传播、情感传播，以及《国际新闻界》等多个著名刊物都在研究的“具身化”话题等，实际上在很多方面是和技术相关的。过去研究是把媒介与信息当成人之外的东西，而现在不同以往了，“信息个人化”的议题也正是在媒介与人的关联越来越紧密的背景下提出的。

陈昌凤老师还问到，在座的同学们对于学习新闻传播学科相关技术的意愿有多强烈？陈老师建议大家都应该去学习一些，如算法、C++、Python等。此外，数据素养、计算机相关的基本素养应当是同学们的必备素养，主动学习、终身学习也是同学们应当保持的精神。

陈昌凤老师指出，人工智能技术经历了两个发展阶段。第一代人工智能是“专家型知识+模仿人类推理模式”，如用于医学领域。AI从成千上万的医生那里得到知识与诊断后，就能自动诊断，相较于人类知识丰富得多、治疗模式也丰富得多。第一代AI的好处是“其知识是可以解释的”，劣势是知识很有限。第二代人工智能最重要的特点是深度学习，能够模仿人类的感知。感知比知识要丰富得多、更难以描述。但第二代AI的劣势就是它的不可解释性，并带来算法黑箱的问题，这也是透明度研究议题兴起的原因。

陈昌凤老师认为智能算法运用于新闻业范式变革经历了以下阶段：数据挖掘与分析、自动化内容生产、算法分发新闻、智能化事实核查、用户互动与社交机器人。陈老师着重讲解了“社交机器人”。如美国大选时期，特朗普的多条推特被平台所屏蔽，是由于他所发送的微博涉及到了种族歧视问题，触发了自动化核查技术，在11月3日到9日期间，特朗普的推特屏蔽率达到47%。

二 信息个人化的本质：从交互到智能

陈昌凤老师指出，关于信息个人化的畅想，其实早在1889年就已经开始了。电信领域的维尔纳父子认为将来会出现一种“电话新闻系统”，当人们拨通电话时，就能收听到他们想要得到的信息。维尔纳父子认为这个技术的实现时间要1000年，但是100年之后的电话即实现了这个愿望。1958年，IBM的信息学家H.P.Luhn提出了“选择性信息分发”的概念、计算机应用程序。1968年，尼古拉斯·尼葛洛庞帝在他的著作《建筑机器》中，提到可以辨别和吸收人的会话物质、建立会话的预测模型的机器，从而讨论机器的交互性。1985年，尼葛洛庞帝在麻省理工学院(MIT)创设了媒体实验室。他还提出了一个术语“我的日报”，用于描述根据个人口味订制的虚拟日报。后来，尼葛洛庞帝在其1995年出版的《数字化生存》一书中讨论了“我的日报”，当时其实验室有人正在进行这个项目信息订制化服务项目。1995年，比尔·盖茨在《未来之路》中曾预言：人们设计出来的应用软件可以分析人们的需求、为人们提供更适当的建议。量身订制的信息将自然增加，你自己可以订制完全符合你的要求的“日报”。2004年谷歌实验室于提出了个性化搜索，2005年向注册用户开放。2009年谷歌向用户推出了40多种语言的全球个性化的搜索服务。这些都是对信息个性化的探索。

在算法分发催生个性化新闻生产方面，陈昌凤老师提到，个性化新闻首先是由计算机新技术催生的，技术的保障是根本；个性化新闻的订制，需要了解读者、用户的个性化特质（地理的、兴趣的、相关的），但对读者的了解是基本前提；个性化新闻的订制，需要全面丰富的数据库，才能匹配上更多人的需要，数据信息是基础；订制化信息需要有一定数量和质量的用户，他们的选择可以影响其他的人、他们的人数也对民主协商式的信息推荐产生影响。

在这一部分，陈老师也提出了一些问题，供同学们思考：

·将技术作为根本，是否会出现权力转移向技术的一面，即技术控制新闻？

·以对用户的了解为前提，那么用户的兴趣、行动这些是否就无法成为隐私了？

·什么样的数据才是全面而丰富的、可以提供平衡的没有偏向的新闻？

·用户的数量和质量如何才能合理和有效？民主协商有可能达成吗？

这些问题值得学界去深入研究，也可以作为同学们的日后研究方向。

三 算法与信息个人化：算法传播如何构造信息个人化

陈昌凤老师指出，信息的个人化转向是技术的生存论转向。从离身的身体技术化，转向具身的技术身体化，智能时代技术与身体的进一步融合，不仅重塑人与技术的关系，还深刻地改变人的存在方式。从技术现象学的视阈出发，从海德格尔到梅洛·庞蒂再到唐·伊德，身体不再被简单地视为心灵依托的物质躯体，而被看作是具有能动性、意向性并不断生成和发展的身心合一的整体。技术作为身体有意识认识和改造世界的中介，与身体密切关联。信息的个体化转向，其实质是技术发展从离身的身体技术化，转向具身的技术身体化。

在应然方面，陈昌凤老师从个人化角度回溯、梳理了身体与技术的关系。第一，根据路易斯·芒福德的观点，身体技术化，是人类演化具有重大意义的一步，也是技术的发端——身体被当做技术的发源地。人类最早使用的技术，并不是外在的工具，而是自己的身体。第二，根据麦克卢汉的观点，技术被当做身体的延伸，技术的离身趋势显现出技术与身体的同构性。第三，根据吴国盛的观点，技术被视作人的存在方式。技术与身体存在着动态互构的关系，从原始社会的身体技术化到如今的技术身体化，技术与身体逐渐融为一体。技术起源于身体，与身体同构，最终又归于身体，成为身体的一部分。在实然方面，陈昌凤老师提出，技术具身是身体与技术关系的发展趋势。人与技术有四种关系：具身、背景、诠释和它异。具身关系就反映了技术与身体融为一体的特征和趋势。技术具身不只是在象征意义上说明了技术延展了身体的感官和功能——我们把手机视为人类须臾不可分离的“外在化”器官，而且在实质上成为我们身体不可或缺的一部分。在现实中，马斯克试图通过脑机接口技术将芯片和电极植入大脑，联结大脑和智能算法，以便智能技术能够部分控制人的大脑，用来治疗脑瘫等疾病。

谈及算法传播如何构造信息个人化，陈昌凤老师首先提到，算法正在塑造传播技术的范式革命。利用web2.0、大数据、云计算、机器学习，以及个性化推荐技术发展形成的综合成果，借助用户中心、在线个体或云个体等思维的突破，塑造了智能时代个性化的传播范式，这也就使得个人信息化拥有了逻辑优先性，如自我量化和自我展示。自我量化是一种新的数字拜物教，其表象是个体把自身状态和行为数据化，以自我优化和改进，深层其理念则是人们对数据客观性和准确性深信不疑的崇拜和信仰。自我展示是人们在互联网逻辑调动下，通过点赞、留言、评论等方式，为互联网提供海量的文本、图片、视频等信息。

四 信息个人化的价值风险：从价值偏向到公共性消弭

信息个人化是不是局限了人们的信息范围？是不是会出现桑斯坦所言的“信息茧房”？陈昌凤老师认为，桑斯坦提出的“信息茧房”只是一个比喻，而非是理论。这也告诉同学们在做研究、借用理论时要有批判思维。此外，陈昌凤老师还为同学们提出了“个性化新闻是否消解了媒体的专业性影响”、“个性化新闻是否损害了媒体的公共性”、“公共性与个性化是否是二元对立的”、“算法时代如何体现公共性”等问题，引发同学们对“信息个人化”的进一步思考。

讲座最后，陈昌凤教授就同学们提出的“反连接对社交关系的影响”、“信息茧房是否出于人们对技术的恐惧感”等问题进行了详细解答，同时也再次强调每个同学都要具备数据素养与批判思考能力。主持人毛湛文副院长也对新闻传播学科的跨学科发展提出了见解，希望同学们能具备跨学科学习的能力，并启发同学们走出本学科，获得其他学科的滋养，才能更好地建设新闻传播学。