计算传播学第十章：算法偏见揭秘

在今天的技术狂热、数据掘金和智能至上的浪潮之中，程序开发者、数据分析员和算法工程师的声音无论在社会管理领域还是在学术研究领域都已经发出了巨大的声音，在新闻传播学科的研究和实践过程中，这种趋势也日益明显。其中，算法作为技术理性的典型象征，在当前的计算传播学、计算广告学和计算新闻学等领域被寄予厚望，研究者和从业者都期待着以算法本身的量化手段和客观特征来建立一种全新的思维逻辑和传播秩序，从而弥补经典新闻传播学研究的不足，并进一步重构新闻传播学科的理论基础和产业格局。“人工智能的技术本质是算法，而算法的社会本质则是一种权力……这种权力不仅代表了原有权力格局在新时代、新领域的延伸，在某种程度上甚至破坏或超越了原有的权力格局，造成传媒领域的原定权力的大转移，给新闻业带来颠覆性的变化。”^[1]“原属专业记者和编辑的诸多职权，如新闻线索发掘、内容生产、评论引导乃至编辑发布等，已被越来越多地让渡给算法。凭借技术层面的不断优化，算法的应用场景和权力范围也在不断延伸和扩张。”^[2]诚然如斯，数据科学家和算法工程师试图通过把人视为“可分解的动物”的思维逻辑将人类的传播动机、传播行为和传播过程数据化、程序化和可预测化。在这个过程中，我们也更倾向于认为算法会中立地、高效地、诚实地，甚至死板地遵循设定好的运行机制，以最大化地实现用户、内容、场景、广告等传播要素的精准乃至完美匹配。然而，算法真的能够做到百分之百的中立和客观吗？事实上并非如此，在讨论这个问题的时候，算法偏见（Algorithmic Bias）恰恰为我们提供了一种新的视角。(www.xing528.com)