探索算法推荐时代数字实践的哲学认知

　　中国互联网络信息中心（CNNIC）2022年8月发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》数据，截至2022年6月，我国短视频用户规模达9.62亿，占网民整体的91.5%；网络直播用户规模达7.16亿，占网民整体的68.1%；网络购物用户规模达8.41亿，占网民整体的80.0% 。从三大互联网应用的数据看，算法推荐技术对网络空间的渗透改造已基本完成，由技术构造的拟态空间成为人们社会生活的重要组成部分。技术为人的精神活动提供实践平台与延伸载体；人为技术的智能演进提供参考数据与遵循标准。人机互动的过程，是用户与算法在技术实践中双向形塑的过程，是媒介符号系统对受众信源渠道全景式包裹的过程，也是算法根据人性心理特点因势利导，将大众作为攻略对象进行加工的过程。

　　第一，在人机互动中的智能化俘获

　　实践是人类这一特定主体的客观物质性活动，是认识的来源，对人的认识有着决定作用。而算法推荐技术是一种能够为了实现特定功能自主学习，自我优化的技术载体，在技术演进的过程中也表现出一定的实践拟人性。用户数字实践既是算法要加工处理信息去迎合的对象，也是机器学习模型完善认知的量化依据和数据来源。算法通过用户数据勾勒用户可能性画像，再根据生成的画像图谱匹配对应题材的信息资源，在用户反馈中修正补充用户的喜好特征与潜在兴趣，形成技术对用户的认识、实践、再认识、再实践的循环往复。用户规模越庞大，数据资源样本越充沛，技术实践学习机会就更加丰富，也就具备更加先进、聪慧的智能化水平。算法推荐技术的主动调试、积极演进特征意味着系统开始具备类人化的实践能力，而且用户规模越庞大，算法系统越智能，算法实践特性也就越发明显。从某种层面上看，脱离技术主体的实践维度，算法的智能属性便没有任何意义。

　　从认知的来源上看，马克思主义认识论指出人们认识的对象和来源是不依赖于人的意识而存在的客观物质世界。在算法推荐场域，算法搭建的拟态空间不再是独立于意识存在的外在性客体，而是根据用户个性化需要而量身定制的讯息世界，是能够随着用户兴趣变化而变化，经过筛选包装后能够精准匹配的信息场景。从认识的生成类型上看，用户数字实践主要产生的是集中于思维表层，难以向理性升华的感性认识。一是信息内容的碎片化决定了认知素材的简单化。简短的视频、图文资源形式无法承载系统化、有深度的内容意义，碎片化的媒体形式决定了技术实践生成的是一种短暂离散、浅尝辄止的认识结构。二是信息内容层层过滤的同时也屏蔽了用户理性思维的启动环节。内容创作的过程包含了创作者对信息的简化处理，制作者把内容以形象生动、通俗易懂的形式呈现公众面前；算法在服务用户的规则导向下将信息资源二次过滤，把一系列用户不喜欢看、没耐心看、反响度差的信息资源排除在屏幕之外。海量信息经历的过滤筛选的过程，替代主体做选择的过程，也是将主体认知过程中需要理性思考的环节过滤排除的过程。

　　从认识的发展维度上看，用户的技术实践可能缺乏积极的价值意义，甚至存在一定负面的影响。人的认识应是一个从实践到认识，由认识指导实践后再实践再认识的过程，应是一个由浅入深、由表及里、不断深化的能动过程。然而技术场景的应用实践，是一种基于模拟场景的虚拟实践，实践的方式是简单地刷动屏幕，实践的目的在于感受乐趣、消遣娱乐。享乐是生活的必要组成，一种合理性的精神舒缓本无可厚非，然而真正问题在于人机互动的结果伴随着算法对用户的俘获。算法时代保持思维专注力与作息规律性的最大挑战不是社会生活负面的压力，而是抵制技术场景折射出的力量。从时间上看，用户往往难以克制数字实践的时间长短，甚至算法应用对大众生活中休息、学习、工作的时间产生了一定的排斥效应，在刷屏中减少睡眠、耽误学业、打断工作的情况更为常见。从空间上看，沉浸式刷屏的结果是大量碎片化、娱乐化的资源挤占人的意识空间，既不利于形成具有实践意义系统化的认识图谱，也不利于深化用户对知识、对世界的理解，甚至在这过程中存在一定的信息误导与误读。于是，原有积极意义的实践模式转变为技术对人认识结构的递进式解析、对人行为方式的预判性诱导、以及对人意识空间乃至现实生活的扰乱与侵蚀。

　　第二，在“隐喻”机理中被全景式塑造

　　算法推荐技术是算法时代人们获取信息资源的主要方式，具有着鲜明的媒介功能，对个体观念的形成与发展有着极其深刻的内涵意蕴。尼尔波兹曼“媒介即隐喻”理论认为，媒介具有超乎自身中介载体的意义，以难以察觉的方式建立起一整套的象征意义系统改变人们对事物的理解。从隐喻的角度上看，算法推荐既有“隐”的内在特质，也有“喻”的外放能力。技术隐藏在屏幕后控制用户接触的符号系统，以更加形象化、立体化的媒体形式灌注用户意识空间。以短视频为代表的高清晰度、低参与度热媒介限制了受众在接受理解信息过程中的自由想象、能动拓展的意识空间。意味着技术作用于用户的认识的过程不仅是在产生表层符号系统的输入性感受，还预设了受众自主性理解和能动性想象生成轨道，进而对人们价值理念、文化立场、精神信仰等深层次的意义系统产生影响。伊尼斯指出，现代文明自然有视觉偏向，我们必须始终警觉这种偏向的涵义。每一种媒介都是以一种特定的形式对事物本质的过滤式呈现，也都会对人的感知理解产生差异化的认识论偏倚。从媒介的性质与地位上看，算法推荐技术是一种高位类型的媒介，居于后台对其他媒介进行资源分配、流量控制。在算法推荐技术所架构的符号系统中，一方面，短视频、图片、文字、电商产品、美食、网络直播间都成为隶属于媒介体系的内生资源，技术强大的资源识别、分类整合能力使媒介具备了塑造全景式信息环境的可能性；另一方面，用户的点赞收藏、观看时间、购买记录为媒介的自我修正与智能演进提供数据来源，使算法的数字全景空间更加契合个体的认知结构，具备基于个性的精准投放、渗透滴灌的技巧。

　　在传播渠道上，算法推荐媒介的颠覆性意义在于技术系统建构了信息渠道支配性控制方式，并且凭借对内容资源、传播渠道的全面整合形成了用户对技术的习惯性、依赖性以及优先选择性。从媒介的功能上看，推荐系统是数字时代莱文森笔下“一个大写的补偿性媒介”。算法对互联网时代的网页门户、搜索引擎、社交订阅等技术模式展开兼容性替代与功能性跃升，以“信息找人”的方式修补了人在海量资源面前无所适从的问题，也使得媒介具有了更高水平的信息服务效能。因此，算法技术凭借在地位、内容、渠道、功能上的智能优越性，获得了在这个时代超越其他媒介的存在合理性。然而算法对人主体性某个方面的服务与解放，也必然伴随着技术对个体内在世界更深层的解析与更厚实的包裹。在用户沉浸于媒介环境的信息体验意味着受众已经对媒介引流的特定机制敞开心扉，技术不仅干预用户表层认识的来源素材，而且能够影响深层次的思想内化。从某种意义上说，媒介只会让用户看到媒介认为用户想看且可以看到的东西，由算法所关联的整个符号系统都在输出认识论的偏倚。从作用方式上看，算法建构高质量的拟态场景，通过优质的信息服务使人感觉沉醉满足，以精神麻醉的方式成为受众现实生活中的不可或缺品；从影响效果上看，用户数字实践形成了个体偏向性的感受认识，进而形塑对他人、对世界、对社会的想象性意义系统，而受众对意识重塑的过程、观念变化的结果难以察觉自知。

　　第三，在认知活动中的对象式加工

　　人们数字实践不仅是一种基于算法场景的认识享受体验、价值意义塑造，还是一种外在信息作用于内在世界的心理活动。虽然算法推荐技术主要涉及视觉、听觉等感觉层面的刺激，与个体的互动属于表面、简单、低级的心理活动，但是媒介表现出来的智能化、全景化、隐蔽化、娱乐化特征使技术能够将表层感知升华为一种感受性关系，算法构建的认知模型不仅能够触动深层次的意义系统，而且会对受众的心智产生不可忽视的影响。心智是产生和控制知觉、注意、记忆、情绪、语言、决策、思维、推理等心理机能的成分；是形成客观世界表征的系统，促使人们采取行动以实现目标。人们通过算法推荐技术获取信息的过程，是选择感知素材、分配注意力资源、提取输入记忆、产生情绪反应的过程，在这过程中人的心智与算法交织缠绕、相互影响。心智既是人类在技术实践中被算法系统分析影响的作用对象，也是人在算法面前抵御诱惑，自我唤醒的内在基础。一方面，算法环境提供优质内容服务意图以各种方式松懈主体心智的警惕防御，以便完成吸引关注、创造流量、诱导消费等用户行为；另一方面，心智的发育与觉醒是个体在算法系统纷繁复杂的信息流面前抵抗技术入侵意识空间，以主体的自控自律保持理性思考进而合理应用技术的内在因素。从某种意义上说，正是因为用户主体的心智有着自我发展、自我反思的进步性，才有了人能够驾驭技术，与技术和谐发展的可能性。

　　从认知心理学的角度看，用户沉溺于推荐系统的信息体验可能会对个体心智产生不良影响。在技术运行过程中，信息过滤机制替代了主体的感知选择，算法注意力机制干扰主体的注意力集中，技术通过干预了心智外部环境遮蔽个体的自主判断。其次，注意力机制作用的结果是个体注意力的分散、专注力的下降。在学习效率上，碎片化的内容生态会扰乱学习者的学习状态，使受众近期掌握的知识内容被稀释淡化，不利于知识向长期记忆编码巩固。在自我意识上，分散的注意力状态可能会弱化人的警觉意识状态，妨碍用户进行深思熟虑的理性判断，进而导致人的行为容易被外界诱导。最后，感知、注意的被动选择会产生理解、想象等认知功能的选择性，进而影响人们的思维依据与行为决策。算法推荐技术是一套“智能识别+资源推送”的媒介系统，人们通过算法接收、记忆一定体量的信息后，会受到刻板印象、晕轮效应、第一印象等认知错觉，进而塑造或改变人对事物的理解；同时，用户会自主构建自我和内容之间的想象性关系，尤其在面对一系列高频呈现、精美的商品时容易不由自主地产生需要的冲动，在“深思熟虑”的抉择之后做出购买消费的决策行为。

　　从行为心理学的角度看，推荐系统注入行为的正负反馈机制使用户应用过程停不下来。算法推荐与用户的交互流程中，渗透着诱导用户继续使用的正反馈激励与避免行为中止的负反馈强化。算法系统通过对用户的投其所好的资源匹配施加引导关注行为的正反馈机制，同时设计把握用户愉悦感消逝后的心理落差波动避免用户停止刷屏行为。在算法推荐的每一个短视频资源中，以开场的黄金五秒引发用户兴趣，注入观看行为的正反馈情绪以诱导看完视频并产生后续点赞关注购买等一系列行为；在每次观看结束刺激停止后，受众会产生短暂的空虚失落感，为缓和这种负反馈机制情绪，用户会趋向于继续浏览资源、寻找刺激体验。在行为反馈机制的作用下，用户情绪常常呈现出视频开头兴致勃勃，观看中期稍显无聊，播放结束莫名空虚，进而继续刷屏以缓和负反馈带来的情绪波动。

　　从精神分析角度看，人们在算法推荐场景数字实践，可能会扰乱主体人格的结构性平衡。算法总是倾向于以一种无形的方式对受众的意识施力，用户对自身过度沉迷的行为往往后知后觉且难以克制，即使体察反思也无法理解、不易修正。这是因为算法媒介的作用对象不是理性思考的自主意识，而是迎合本能的感性冲动，针对隐藏在识海深处的潜意识区域。而人格体系中的力比多成份是个体冲动、欲望、享乐的内在集合，智能精准的吸引机制、全景高清的娱乐内容极大迎合了本我的感官刺激，给予了力比多释放增幅的便捷渠道；同时，算法先进的海量兴趣内容推送逃逸了超我的反思审视，遮蔽了超我识别启动防御机制，使技术越过理性的自律自控破门而入，降低了超我的运行频率，压制了超我存在空间，人格的平衡状态被打破。长期的失衡状态会使本我欲望成为生活中的行为习惯，产生诸如离开手机后难以保持专注、浏览商品后难以克制的消费冲动等一系列不良后果。

　　（作者：陈力钧，福建师范大学马克思主义学院博士生、福州职业技术学院马克思主义学院讲师，本文系福建省社会科学基金项目《算法推荐机制下网络空间话语权建设研究》[编号：FJ2021C001]研究成果。）