摘要：本文以新闻生产主体有关算法效率的元话语为切入点，从接合理论的视角考察主流媒体和商业传播平台的“算法效率观”，分析两类主体建构自身“算法效率观”采取的标签、隐喻、语境、互文、他者以及框架等话语策略，总结新闻生产主体“算法效率观”的共识与偏向，有助于深刻理解算法驱

导 读

本文以新闻生产主体有关算法效率的元话语为切入点，从接合理论的视角考察主流媒体和商业传播平台的“算法效率观”，分析两类主体建构自身“算法效率观”采取的标签、隐喻、语境、互文、他者以及框架等话语策略，总结新闻生产主体“算法效率观”的共识与偏向，有助于深刻理解算法驱动下的新闻业。

一、引言

新闻业的发展易受技术影响，新技术被新闻业所认识、接纳、嵌入并不一定是简单的线性过程，其间可能有误解、有争论，最终被纳入新闻生产系统的技术在“入场”之前必然经历一个正当化的建构过程。以今日头条为代表的商业传播平台利用个性化推荐算法迅速扩张信息产业版图后，算法在新闻业引发了一系列争论，不同主体争论的焦点在于算法是否会走向创新的反面，相关争论的代表性事件是“人民网三评算法推荐”，此后“算法”逐渐从“后台”走到了“前台”。

算法作为解决特定问题的技术方案，对效率的追求是其核心要义。由于商业传播平台是算法最早的受益者，算法对效率的追求往往会被视为技术逐利，不同新闻生产主体在是否接纳算法、如何利用算法上面临一个现实问题：用算法提高什么，即算法效率是何种意义、何种层面、何种维度的效率。算法效率不是一个简单而静态的概念，而是多元、变动的。即便是技术意义上的算法效率，也因算法设计者对求解问题的理解和算法形式主义(algorithmic formalism)而产生差异，新闻生产主体对算法效率的认知同样如此。这就在有关算法效率的话语实践中出现了有意思的现象：新闻生产不同主体都在谈算法及其暗含的效率逻辑，实际的指向却并不一定相同。这说明不同新闻生产主体有关算法效率的观念，即“算法效率观”，存在差异。目前学界鲜有针对新闻生产“算法效率观”的研究，可能的解释是，算法作为媒介基础设施已经深度嵌入新闻生产的底层逻辑，因“自然化”（naturalize）而被遮蔽。在这种情况下，更有必要解蔽。通过洞察新闻生产不同主体的“算法效率观”及其话语策略，可以揭示其对算法的认识和态度，有助于深入理解算法驱动下的新闻业及其实践。

二、理论视角与分析框架

米歇尔·福柯认为，话语是人认识世界的方式之一，一种特定的话语形式相应地产生一种特定的知识。[1]话语定义、描述和界定什么是可说的、什么是不可说的，也包括什么是可做的、什么是不可做的，并为既定领域、话题、对象和将要被谈论的过程提供一套可能的表述。[2]元话语是“关于话语的话语”。[3]“算法效率观”的元话语是新闻生产主体言说算法效率的陈述。

本文采用的方法是话语分析，在分析中引入“接合理论”（theory of articulation）作为主要理论视角。接合理论是斯图亚特·霍尔提出的，所谓“接合”，（articulate）在字面上有两层意思：一是说出或者表达，即把单个章节连成一个具有意义的词语；二是形成一个弹性的联系，使文本和读者的社会情境之间被机动地联系在一起，令读者建立起认同感。[5]霍尔认为：“‘接合’作为连接或环扣，在任何情况下都并非预先给定的法则或生活事实，但它需要特定的存在条件而出现”[6]。“接合”的核心在于被接合的话语和社会力量之间所建构的环扣，通过这一环扣，不同元素建立一定历史条件下的、非必然的连接，也可以随时拆解。算法技术与新闻生产的“接合”是在特定的语境和社会实践中形成的，二者的关系在多元主体的话语实践中不断被建构，随语境和实践而变化。通过接合理论可以考察新闻生产主体在何种条件下、通过何种方式将算法效率与新闻生产进行话语接合，让话语分析跳出文本本身，与更广阔的社会情境相勾连。

在研究设计上，结合前期的预研究，笔者运用话语分析方法对样本的三个层面进行分析：（1）文本组织层面分析词汇、句子以及语篇；（2）意义建构层面分析标签、隐喻、语境、互文、他者以及框架等话语策略；（3）社会实践层面分析话语所处的特定时空，包括上下文、新闻事件以及社会背景等。在具体的问题分析中，本文将“算法效率观”的构成维度分为生产维度、把关维度、分发维度、效果维度和效益维度，总结不同新闻生产主体在各维度上的主要观点，之后探讨话语表征策略，并进行横向比较，分析共识与偏向。

三、主流媒体的“算法效率观”

2014年中央全面深化改革领导小组第四次会议审议通过了《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》，“媒体融合”上升为国家战略，国家出台的相关文件及政策均强调主流媒体应运用先进技术不断提升传播效果。在主流媒体看来，“媒体融合的核心是提升媒体传播信息的效能与效率，实现传播效率的最大化”。[7]算法就是提升效率的手段之一。

（一）主流媒体“算法效率观”的构成维度

从主流媒体的话语体系来看，智能算法与其他新兴技术在新闻生产中的应用呈现出多维度的效率提升效应，不仅关注技术赋能下新闻制作流程的优化，还强调在内容治理、价值引导以及社会与经济效益上的全面平衡，其内涵可归纳为生产、把关、分发、效果与效益五个维度。

1.生产维度。主流媒体认为，算法等智能技术深度嵌入新闻生产基础设施将提升新闻生产和传播效率，包括拓展信源、解放记者实现更高质量创作等。如新华网研发机器人“Star”利用生物传感技术采集信息，辅助记者从中挖掘具有新闻价值的线索，扩展新闻生产的素材来源。[8]新华社采用“快笔小新”机器人写稿，通过数据采集、加工、自动写稿及编辑签发提升报道效率等。[9]此外，算法还能基于大数据技术拓宽信源，挖掘到更深层次的新闻内容。[10]

2.把关维度。主流媒体强调智能技术在内容审核和治理方面的高效性，认为“智能”把关人对敏感词过滤、视频审核更高效[11]，不仅提高了内容审核的速度和准确性，也为构建更为严密的信息安全防线提供了技术支持。如封面新闻通过技术赋能实现算法在线索筛选、稿件推荐、内容审核、绩效评价等全流程的把关，“确保内容的范围尺度可控”，“对敏感内容及违规内容进行全方位的检测审核”。[12]

3.分发维度。主流媒体特别强调用主流价值观驾驭“算法”，放大主流媒体声量，传播正能量和主流声音。一方面，算法可以结合多种标签进行主流内容的个性化推送，如封面新闻App基于地理位置、兴趣标签、关键词等实现个性化推荐。[13]河南日报社开发“大河智云”平台，通过技术赋能传播分发。[14]另一方面，多家主流媒体开发嵌入主流价值观的“主流算法”，如中央广播电视总台的“总台算法”，山东广播电视台的“闪电算法”，浙江广播电视集团中国蓝TV的“新蓝算法”，川观新闻的“川观算法”，南方日报社“南方+”的“南方算法”等。

4.效果维度。主流媒体将主流价值观的传播效果置于首位，强调算法支撑主流价值传递。如人民日报社原社长李宝善认为，要探索将人工智能等相关技术运用于新闻采集、生产、分发、接收、反馈各环节，扩大主流价值影响力版图。[15]湖南日报社“推进媒体深度融合发展，提升主流媒体影响力，技术是支撑”[16]等，也体现出主流媒体对算法技术提升主流内容社会影响力的肯定。

5.效益维度。主流媒体既关注社会效益，也重视经济效益的实现。如央视频的“总台算法”将“宣传导向、艺术价值和商业价值”有机结合[17]，体现了在保障社会效益的同时实现经济效益的平衡。南方报业传媒集团在进行“智慧化转型”后，经营效益以及新媒体收入均实现了持续向好的发展。[18]此外，“价值变现”“向先进技术要效益”等话语[19]，以及“建设适用于主流媒体价值观的主流媒体算法”等[20]，也体现出正能量与流量并不一定是冲突的。

总体而言，主流媒体对算法在新闻生产中的应用持有一种多维度的效率观念，其核心在于通过技术手段实现生产流程的优化、内容审核的高效、信息分发的主流引导以及效果与效益的双重提升。这一话语体系不仅反映了主流媒体在媒体融合背景下对算法的积极态度，也反映了主流媒体在价值引导和社会治理层面的战略考量。

（二）主流媒体“算法效率观”的话语表征策略

主流媒体“算法效率观”的话语表征策略主要包括标签、隐喻、语境和互文。

1.标签策略。“标签”是人们将某个特定的事件或人物定性为某类属性，以此识别“同类”，划分“阵营”。主流媒体主要通过两种方式实现算法与新闻生产的接合：一是直接制造新标签。主流媒体通过新标签获取官方、社会的肯定和认可，如打造体现自身特色的“总台算法”“闪电算法”“新蓝算法”“川观算法”“南方算法”等。二是“去标签化与再标签化”，通过剥离自身原有标签并用新标签定义自己，凸显区别和进步。如封面传媒原负责人李鹏强调，他们不再是“传统意义上的媒体”，也不只是“客户端”，而是“泛内容平台”[21]，主流媒体试图撕下“传统”标签，并以算法赋能下的“智媒体”“内容平台”等新标签命名自己，通过标签对比凸显算法对媒体转型发展的促进作用。

2.隐喻策略。隐喻是通过另一种事物来理解和体验当前的事物。这种通过一种经验去建构另一种经验来理解某种概念的方式，有助于人们从新的角度理解问题。主流媒体通过隐喻策略既肯定了算法对媒体融合的推动作用，也强调了对算法风险的规避。具体来说，“工具箱”等话语隐喻媒体融合对不同技术的需求，而“发动机”“加速器”等话语则隐喻技术推动媒体发展。人民网提到“内容为王”“技术创新”“媒体融合”是媒体融合五年来的三个关键坚持[22]，其中，“武艺”“智能动力”等隐喻体现出主流媒体对算法提升新闻生产效率的认可。但在“人民网三评算法推荐”中，也提到“总编辑”“看门人”“道德的血液”等隐喻[23]，认为算法使用必须处于监管之下，防止算法“走向创新的反面”。[24]

3.语境策略。语境决定文本意义并约束文本阐释，它是“某物发生于其中的相互联系的条件”。[25]话语主体往往将话语置于符合自身利益诉求、价值判断的语境或建构新的语境来赋予意义。具体来看，主流媒体将自身置于“媒体融合”语境，借助“媒体融合”这一国家战略赋予自身应用算法技术的正当性。如《四川日报》在报道四川省推进媒体深度融合工作座谈会时提到，要通过内容、技术两手抓的方式，打造“智慧+智能”的新型主流媒体。[26]人民网在报道中展示2014年至2019年五年间媒体融合在体系建设、实践成果、人才培养等多方面的成果，指出技术创新是传媒业的重要驱动力，要用主流价值导向驾驭算法等。[27]

4.互文策略。互文是引用、吸收、转换或拓展其他文本为我所用，服务于新文本的组织和新意义建构。主流媒体借助互文策略建构“算法效率观”，尤其是对相关数据的“互文”，展示了算法对新闻生产效率的提升。如《南方都市报》在报道“小南”机器人的写作效率时，“互文”美联社机器人和《纽约时报》Blossomblot机器人的写作数据[28]，体现出算法写作较之于人类写作的高效率。

四、商业传播平台的“算法效率观”

对于商业传播平台而言，对算法技术的接纳和应用主要是从自身运营和市场开发的角度去考量。

（一）商业传播平台“算法效率观”的构成维度

在商业传播平台的新闻生产实践中，算法技术被视为一种多维度赋能工具，既重塑了新闻内容的生产与传播过程，也重构了内容审核、分发效果以及经济效益的实现机制。

1.生产维度。商业传播平台认为算法赋能显著提升了非专业新闻内容的生产效率，借助算法赋能不仅可以有效识别、预测热点并制作专题，还能实现新闻内容的二次创作。如新浪新闻的热点和拆条，新浪首席信息官王巍表示，人工智能技术能够帮助编辑在5分钟内制作好一个专题，识别热点[29]，同时，新浪通过AI写作实现了7×24小时自动化播报新闻，借助云剪技术可以对视频进行实时拆条和精华提炼。[30]此外，今日头条通过人工智能的算法可以帮助头条号作者选出更好的图，或者取合适的标题，借助算法技术将新闻热点原生内容与衍生评论相结合，使之成为新内容生产的背景知识和重要素材。[31]

2.把关维度。商业传播平台认为算法技术可以有效识别用户喜好并保障内容安全，尤其是在低质与低俗内容的审核方面，机器的效率远高于人工。一方面，算法可以优化对用户喜好的把关。凤凰新闻客户端技术总监刘佳表示，“智能算法+人工编辑”可以剔除大家都不喜欢的“尾部新闻”，为用户提供“雷点”更少的阅读体验。[32]新浪科技负责人在介绍新浪新闻App时，强调新浪运用卷积神经网络等算法提升对图文、文本以及视频的敏感内容的鉴别能力。[33]另一方面，算法可以规避低质、低俗内容。张一鸣指出，今日头条内部测试中的算法准确率为87%，高于人工审核75%的准确率，低质文章的初筛全部由机器完成。[34]后期“低俗并不是什么问题”“满足用户需求”等话语引发舆论热议，今日头条回应技术反低俗是海量信息时代的必然解决方案[35]，原因在于“头条上的发文量级巨大，纯靠人去审核是不可能的，所以目前占比90%以上的审核通过机器来做”[36]。

3.分发维度。商业传播平台认为嵌入算法技术可以实现内容推送的快和准，特别是个性化推送效率和用户画像的精准度。如网易传媒通过“精准的机器算法，让读者看到千人千面的内容”[37]，今日头条以“你关心的，才是头条”为口号，强调传统媒体时代无法实现让每个用户拥有属于他们自己的头版。[38]一点资讯通过算法与人工推荐相结合的方式向用户进行个性化分发[39]，依靠推荐和搜索双引擎打造“兴趣引擎”，可以基于用户主动的兴趣表达和算法画像提升推送效率。[40]

4.效果维度。在商业传播平台看来，算法帮助媒体增强用户黏性，赢得用户数量和内容流量。网易丁磊表示，真正的AI胜者要打造优质的用户体验才能赢得用户和市场份额[41]，注重基于算法画像建立与Z世代青年的深度链接。张一鸣宣称，“人工智能技术，能够有效帮助内容创作者降低粉丝获取成本和提升粉丝活跃率”[42]。而一点资讯强调通过智能技术构建高品质内容生态，“将热点聚焦成沸点”“捕捉全网流量”等话语[43]，体现出算法可以提升流量。

5.效益维度。商业传播平台认为算法所带来的新的经济模式有助于提升经济效益，但要确保技术的发展符合人类社会的价值观和伦理标准。[44]如网易依靠算法技术从“有态度”向“各有态度”转型，追求“内容消费升级”，“内容买手”“内容电商”“理货员”等话语[45]，体现出商业传播平台借助算法提升经济效益的商业逻辑。此外，今日头条负责人提到，基于算法的智能推荐可以实现流量、粉丝以及付费用户等三种变现方式。[46]

商业传播平台通过算法赋能实现了新闻内容生产的效率革新，不仅体现了算法对传统门户网站等商业化媒体全链条的深远影响，也展示了今日头条等平台媒体依靠算法驱动的发展趋势。在社会舆论的引导下，商业传播平台也在不断寻求商业成功与维护价值导向之间的战略平衡。

（二）商业传播平台“算法效率观”的话语表征策略

商业传播平台“算法效率观”的话语表征策略主要包括语境、框架、他者和标签。

1.语境策略。以新浪、网易等门户网站为代表的商业传播平台主要运用生存语境和行业语境等两种语境策略。在生存语境上，门户网站原有的信息产品、服务模式已经出现了新的替代产品，在互联网时代具有的“不可替代性”已经变成“可替代性”，核心优势被稀释，迫于生存压力，门户网站等商业传播平台力求实现算法与转型发展的接合。一方面，凤凰网副总裁岳建雄“互联网已从自由开放走向垄断与封闭”等话语[47]，显示出门户网站面临的窘境。另一方面，凤凰网副总裁池小燕“依靠三大技术系统形成竞争力，打造全媒体新活法”等话语[48]，将“技术”与“竞争力”“新活法”等话语进行接合，强调技术对门户网站发展的重要作用。

在行业语境中，智媒时代的用户、内容乃至经营模式都发生了变化，因此“引进机器算法是顺势而为”。[49]这种“大势”主要表现在三个方面：一是用户迁移。新浪网副总编辑孟波认为“转型到移动端后用户变了，移动端的用户要比PC端的年轻很多”[50]，“年轻化”“碎片化”等话语说明当前用户的媒介使用习惯和阅读习惯已经发生改变。二是内容创业。腾讯网副总编马立强调，“内容红利时代”，内容、流量和变现是内容创业的关键问题。[51]三是算法成为转型发展的技术需要。如新浪首席信息官王巍认为，“在未来的人工智能时代，新浪新闻App仍将以AI技术加速提效媒体运营”[52]，“助力智能化转型”“打造媒体全链新生态”“探索内容消费新空间”等话语凸显算法技术对于新浪新闻的重要性。

2.框架策略。框架是挑选既定事实中的某些方面在沟通文本中予以强调并进行问题的定义、因果关系的解释、道德评判以及推荐评估的过程。[53]框架决定了什么可见，什么不可见，在凸显一定主题的同时弱化了其他主题。作为早期的算法采纳者，以今日头条为代表的商业传播平台突出“技术即利益”的话语框架，将算法和资讯分发与经济利益相勾连。具体体现为三种话语：一是“技术变现”话语，如张一鸣认为技术可以“帮助媒体的变现”[54]。二是“权力让渡”话语，如“传播介质的变化让机器解放人”[55]，这促成“信息过滤的权力让渡算法”。[56]三是“价值无涉”话语，如“低俗并不是什么问题，算法不要和人性挂钩，头条从来不主动push低俗内容”[57]。这种三种话语构成一个“技术即利益”的话语框架，表现出对技术的服从，割裂了技术应用、平台责任与社会责任的关系，也成为一些商业传播平台规避社会责任的主要话语策略。

3.他者策略。他者指的是将某一客体建构为相对于自我而存在的他者的过程。较之于标签策略，他者策略重点在于放大差异，强调“自我”与“他者”的二元对立、不可调和。一般意义上，“自我”代表主流，“他者”代表非主流，“他者”是对不同于“自我”的其他客体的一种排挤和边缘化。借由“他者”策略，商业传播平台试图通过他者化与反他者化，将自己的算法效率认知合法化。

一是把“媒体”建构为“他者”，拒绝承认自身的媒体属性。如2017年4月央视曝光今日头条低俗内容后，今日头条商业产品副总裁刘思齐在当年8月的演讲中指出，“我们对公司的定位并不是一个媒体，也不是一个门户，我们的定位是一个技术驱动的科技公司”。[58]今日头条通过“科技公司”等话语来建构自身的身份，以掩盖其作为媒体运营资讯的事实，试图回避社会责任。

二是反对自身被他者化。“人民网三评算法推荐”后，今日头条遭遇封禁、约谈及责令整改等，被社会舆论建构为“滥用算法”“没有价值观”的“他者”的形象，与主流媒体和社会舆论对立，面临被孤立的风险。而今日头条向社会首次公布算法原理，称“算法分发并非把所有决策都交给机器，我们会不断纠偏，设计、监督并管理算法模型”[59]，表示开发“灵犬”小程序反低俗。[60]在国家广播电视总局约谈并要求整改后，今日头条随即发布视频整改声明，通过改变自身行为，配合政府监管，以寻求社会支持。在致歉和反思中，话语上不再宣扬算法主导内容筛选和分发，转向“企业的社会责任”“主流价值”“打造基础设施最完备的内容平台”等。[61]

4.标签策略。商业传播平台努力塑造合理运用算法的公众形象，寻求更好的发展。一是区分新、旧标签。如“把今日头条等同于算法推荐，是四五年前的认知了”[62]，今日头条在话语上将“现在”与“过去”进行明确区分，并将过去贴上“旧”的标签，突出现在今日头条“新”的形象。二是“比附”主流标签。今日头条与人民网深度合作报道两会，与人民日报启动“都来读书”计划等，通过比附“人民网”“人民日报”等主流媒体标签，将自身划入“主流”阵营，塑造和主流媒体的“同类”身份。三是制造新标签。“算法争议”事件过后，今日头条不断推出“知识普惠的推动者”[63]“人工智能的先行者”[64]“通用信息平台”等新的标签[65]，再塑良好的商业传播平台形象。

五、新闻业“算法效率观”的共识与偏向

在算法与新闻生产相加相融的过程中，主流媒体和商业传播平台分别用不同的话语策略建构了符合自身利益和媒体定位的“算法效率观”，共识是算法丰富了信息采集手段，推进新闻的自动化写作，提高审核效率，实现基于用户画像的精准推送，从多维度整体提升新闻生产的效率。但在“算法效率观”的维度、内涵上，两者也存在自身的偏向。

在生产维度上，主流媒体更重视算法能够扩充信源，解放记者并提升写作效率。一是信源层面，主流媒体更强调信源的广度和深度。二是写作层面，主流媒体认为“快笔小新”等适用于体育赛事等快讯、简讯类的自动化写作，提高新闻的覆盖率，扩大主流媒体内容池，侧重对人力的“解放”和创造力的“释放”。商业传播平台则强调算法提升非专业新闻等内容的制作效率，如热点内容的识别和预测、UGC（用户生成内容）的自动化整合以及用户互动对原生内容的拓展等。

在把关维度上，主流媒体坚持以人民为中心，认为算法应当提升主流价值观内容筛选效率，但同时也兼顾用户喜好。商业传播平台追求算法技术对于内容安全和用户喜好的双重把关，将机器审核的无人工介入奉为圭臬，认为算法技术的应用关键在于满足用户需求。

在分发维度上，主流媒体认为算法效率是提升新闻生产主流价值导向的效率，谋求算法技术对用户个性化信息需求以及高质量内容的双重兼顾。商业传播平台则谋求算法技术对内容资讯的实时分发和精准推送，始终以个性化推荐算法对接用户的个性化信息需求，完全以用户喜好为中心。

在效果维度上，主流媒体将社会效益置于首位，认为算法技术能有效提升主流内容分发效率和主流媒体舆论“四力”，寻求用户黏性增加的同时也寻求主流内容的传播效果提升。商业传播平台则存在不同追求，门户网站强调增强用户黏性，赢得流量和品牌再造，最终目的是形成新的经营模式以突破现有模式的盈利桎梏，商业传播平台前期以是否满足用户需求为唯一目标，后期增加了社会责任等话语。

在效益维度上，主流媒体强调社会效益，但不忽视经济效益，寻求二者兼顾。商业传播平台以经济效益为最终目标，但门户网站在一定程度上认可自身的媒体属性，而部分商业传播平台则完全否认自身的媒体属性，导致二者在追求效益的程度上有所差别。

六、结语

新闻业的发展深受技术因素影响，技术追求效率，新闻生产也追求效率，当算法作为一个新的“行动者”进入新闻生产中时，为何接纳，在多大程度上接纳，不同主体因看待算法效率的维度不同而产生了不同的接纳逻辑。通过对不同新闻生产主体关于算法效率的元话语分析发现，“算法效率”的内涵并非静态的、一成不变的，而是在“接合”中被赋予特定的内涵。这将有助于深入洞察新闻生产主体技术接纳的深层逻辑，寻求技术更好地为新闻生产服务的发展之道。

来源：科普陕西