事实:【学术关注】全燕 张入迁 | 关键词、内容生成与算法重组的传播格局

　　事实:【学术关注】全燕 张入迁 | 关键词、内容生成与算法重组的传播格局

　　摘要： 该算法以自身为主体形成了一个完整的通信网络，并对通信模式进行了重组。算法作为超级传播者，具有传播主体、守门人、内容生产者、中介、渠道、反馈提供者等多重身份。依靠关键词分析和内容自动生成，独立完成了以往传播机构内部分工协作的多项工作。其中，关键词和内容生成构建了算法传播的整体框架。关键词作为基于节点的用户足迹，为算法的内容生成和内容推送的语义标注提供素材；算法的内容生成依赖于“语义描述” 以满足用户的个性化内容和社交内容需求。沟通的主体。基于此，算法通信构建了稳定的信息控制模式，使人们在通信活动中全面退却，将通信的权力交给智能算法。受高度个性化和自动化算法传播的影响，现实社会无疑将面临共识分裂和阶级固化的风险。

　　关键词：关键词；内容生成；算法；算法传播

　　作者简介：严权，广东外语外贸大学新闻与传播学院教授，​​主要从事风险传播、算法传播、新媒体政治传播研究；张任谦，广东外语外贸大学新闻与传播学院*敏*感*词*，主要从事传播学研究。

　　基金项目：国家社科基金重大项目“多元化群体传播对网络行为和社会关系的影响研究”（项目编号：20&ZD315）；国家社科基金项目“社会偏见的形成机制及“风险控制研究”的阶段性成果（项目编号：20BXW107）。

　　*本文发表于《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2021年第2期，《中国人民大学学报（哲学社会科学版）》2021年第9期全文转载沟通”。这是文章的摘要版本。

　　在以移动终端为中心的智能通信时代，人类所有的信息行为都将以数据的形式存储起来。海量的用户信息为算法的深度学习提供样本数据，为传播活动创造新的机会，于是一种基于算法技术的传播新形式——算法传播诞生了。这种新型传播方式在内容生产、渠道组织、信息传递方式等方面彻底颠覆了传统传播模式。它以算法为纲，根据用户关键词生成定制化内容，在精准推送用户反馈数据的同时进行记录，并据此调整后续内容生成，从而形成信息采集闭环，内容生成、精准推送、效果追踪、内容监管。其中，关键词和内容生成构建了算法通信的整体框架。

　　为了深入洞察算法重构和通信模式的动力机制和后果，需要从整体上把握算法通信的构成和本质。我们认为关键词选择和内容生成的有效性是算法传播合法性的关键，我们将对关键词和内容生成的来源和流程进行研究，分析它们是如何进行的纳入智能通信系统。可以清晰地观察算法重组传播的过程、逻辑和发展现状，从而进一步探究算法传播如何嵌入用户行为，以及算法带来的传播模式裂变如何改变社会现实。

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　　关键词：信息生产场的语义坐标

　　关键词作为基于节点的用户数据，是算法传播的基础。在互联网发展初期，关键词主要用于门户网站的目录分类和搜索引擎。用户可以在门户网站的分类目录中选择符合自己需要的子目录，并在相应的子目录中获取自己想要的内容。例如，在以谷歌、百度为代表的搜索引擎中，用户可以通过搜索关键词来获取自己想要的信息，而早期的关键词也可以满足用户相对较小的信息需求。随着大数据的到来，用户被大量冗余信息所包围。与此同时，基于内容的过滤方法和基于偏好的协同过滤方法应运而生。

　　我们发现算法时代关键词的生成经历了两个编码和解码过程。算法首先对用户的足迹进行解码生成原创

字节，再对其进行编码生成用户数据，存储在用户信息数据库中。然后算法进行二次编码，对数据进行筛选，剔除冗余用户信息后进行编码生成关键词。关键词的产生是为了实现内容的有效传播，但其“选择性认知”会削弱传播的可信度。这是因为关键词由用户信息、网络足迹、心理等多种元素组成，其底层算法逻辑是用户偏好的集合。矛盾的需求。关键词' 偏好逻辑使算法能够帮助用户导航日益复杂的媒体环境，这种自动导航为算法平台注入用户流量，让关键词成为算法平台发力的业务驱动力。可以看出，关键词代表了用户的单向性格偏好，是对用户的中性、厌恶数据进行整理剔除后的单向性格叙事。

　　解码编码后形成的关键词既包括能指，也包括所指。“在交流符号中，一个所指形式可以有多个所指，一个所指也可以有多个所指实体与之对应。” 但在关键词中，它可以指称和所指都具有单一的语义，表现为在社会语境和情感表达上对单一性的偏爱。虽然关键词在用户不同的使用场景下代表着不同的含义，但是算法的线性思维无法区分这些不同的含义，导致用户从三维图像被压缩成承载用户足迹的节点关键词。用户根据特定的关键词在社交网络中形成兴趣和地理社区。例如，微博超话用关键词将相同喜好或同一地区的人聚集在一起形成社群，这些社群形成了以关键词为中心的私域流量。例如，快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域并融合在一起，形成用户互动的场景，增强互动性的圈子。我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。关键词。例如，微博超话用关键词将相同喜好或同一地区的人聚集在一起形成社群，这些社群形成了以关键词为中心的私域流量。例如，快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域并融合在一起，形成用户互动的场景，增强互动性的圈子。我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。关键词。例如，微博超话用关键词将相同喜好或同一地区的人聚集在一起形成社群，这些社群形成了以关键词为中心的私域流量。例如，快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域并融合在一起，形成用户互动的场景，增强互动性的圈子。我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。将具有相同偏好或同一地区的人聚集在一起形成社区，这些社区形成了以关键词为中心的私域流量。例如，快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域并融合在一起，形成用户互动的场景，增强互动性的圈子。我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。将具有相同偏好或同一地区的人聚集在一起形成社区，这些社区形成了以关键词为中心的私域流量。例如，快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域并融合在一起，形成用户互动的场景，增强互动性的圈子。我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域，并融合在一起，形成用户互动场景，增强圈层互动性. 我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。快手以主播关键词为中心汇聚私域流量，将与关键词关联的用户导流到该流量域，并融合在一起，形成用户互动场景，增强圈层互动性. 我们看到，今天的关键词不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以提供内容生成的路径。因此，内容生成网络由关键词构建。不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以为内容生成提供路径。因此，内容生成网络由关键词构建。不仅可以作为连接相同属性用户的标签，还可以为内容生成提供路径。因此，内容生成网络由关键词构建。

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　　内容生成：基于关键词的语义描述

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　　内容生成：基于关键词的语义描述

　　基于关键词的内容生成是算法传播的主体，内容生成的内涵也经历了从网络传播到智能传播的演进过程。web3.0是一个强调智能的精准通信时代。关键词不仅可以作为搜索引擎和推送程序的文本，还可以为算法内容生成提供语义连接点。在此期间，用户的网络数据被算法采集

和分析，算法根据人口特征、网络行为习惯、浏览内容等因素生成基于节点的关键词，并将其连接起来某种相关的 关键词 它们一起构成了语义网。语义网用于连接 关键词 并为算法内容生成提供基础。首先，语义网为内容生成提供了方向。智能媒体时代强调个性化内容生成。用户关键词被语义网聚合起来，形成一个收录

用户所有特征的网络。关键词聚合网络制定不同的内容生成策略；其次，语义网也为内容生成提供了素材。web2.0时代以来，活跃的专业机构和自媒体会对同一件事提供不同的视角，算法对事件不同层次的数据进行语义归纳，生成关键词组。通过语义网连接的 关键词 组可以帮助概述更详细的内容材料。

　　实际内容生成还取决于由 关键词 组成的角色。一方面，算法通过爬虫技术、网络日志、平台数据库采集等技术，完整、全面地记录用户网络数据；另一方面，通过物联网传感器（如智能手环、智能眼镜等），算法还可以采集真实活动领域的数据，同时与用户网络数据融合形成“线上+线下”活动领域的融合数据。通过语义网的连接，用户处于一个由关键词组成的“小世界网络”中，可以将自己的数据符号化为确定性的关键词，并与随机的社交内容关键词相结合>通过语义网连接，算法内容生成成为个性化内容和社交内容的交织。算法将能够表达内容主题的关键词放在标题和介绍中，让用户可以根据这两者直接判断内容的主要内容。同时，算法通常会显示用户数据对应的关键词，以吸引用户点击浏览。因此，算法生成的内容一般呈现标题和介绍吸引人、内容模板化等特点。算法可以生成大量内容，其标题 关键词 与用户偏好相对应。这种“语义描述”的内容生成方式，也会让“内容农场”不断壮大。

　　内容农场嵌入搜索引擎中，是指以垃圾内容吸引用户点击的网站和帐户。这些网站的运营者利用爬虫技术确定各大互联网平台的热点关键词，然后为作者提供选题。作者需要根据不同的主题快速制作内容。比如台湾的Buzzhand网站，作者在网站上发布内容后，靠浏览量获取收入。为了赚取流量，实现收益最大化，作者根据每日热点生成大量吸睛低俗内容，并利用标题关键词和界面图片吸引用户点击。随着客户端的普及，衍生出了内容农场的形式，即 平台账号转载内容农场网站。例如，Facebook 上的“Daily Health”帐户转载了带有夸张标题和图片的内容农场网站。、视频迎合当下社会热点。

　　智能算法技术使内容农场的内容生产进入实时化、自动化阶段。不顾内容真实性和质量的量产逻辑会导致大量虚假和垃圾内容的存在。一旦用户信以为真，就可能导致谣言的传播。2017年4月29日，台湾“COCO Malaysia”网站用算法捕捉关键词“肾透析”的食品健康，发表文章《黑心阳春面引发台湾人肾透析》。引起了网友的热烈讨论。COCOHK、New Vision of Health、Daily Health等网站随后发布相关内容，同时通过其账号转载至Facebook和Twitter等平台，并利用搜索引擎优化技术，提高内容在各大网站和客户端的搜索排名。，引起轰动。本文是一个算法内容农场网站为了获取页面浏览量而生成的虚假内容。当用户不认清真相时，就会出现第三人称效应。进一步加剧谣言的传播。可见，算法在内容农场上的应用，会加剧谣言传播的可能性和快速传播的可能性。当社会事件刚刚发生，真相尚无定论时，算法会捕捉各种虚假信息，生成虚假内容。当用户接触到大量虚假信息时，就会产生恐惧，谣言就会泛滥。该算法根据发酵的谣言进行二次生成，

　　由于算法不能直接控制用户的行为，需要生成符合用户喜好的内容来吸引他们点击浏览，所以标题、内容介绍和图片非常重要。算法擅长识别文本和图像，因此它们可以生成与用户相对应的内容。但是算法在理解对话、因果关系等偏逻辑的内容上还是有很多不足，生成的内容也会缺乏逻辑。此外，算法的内容生成是一种完全依赖自然语言理性的活动，缺乏人类的感性认识。然而，随着“情感识别”算法被亚马逊、百度、微软、IBM等公司提出并研究，该算法已经可以根据用户的面部表情来判断用户的心情，并以此来调整后续程序的运行。我们有理由预测，未来的算法内容生成将融合高效、准确、客观、感性等特点，从而实现对个体更精准、更全面的信息管控。

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　　通信格局的算法重构：基于关键词的信息控制和内容生成

　　算法通信是由数据驱动的自动化过程。它改变了传统传播组织的官僚结构，算法在传播中独立承担多重组织角色。我们看到，算法不仅是传播者，更是守门人、生产者、中介者、渠道者、反馈者等，这使得算法传播不受人为干预，充分实现传播的实时、高效、精准。算法传播也是一个动态变化的过程。数据的反馈使整个传播过程处于循环修正状态，以更好地迎合用户的喜好，塑造一个被用户接受的真实世界。知识受算法影响，而他们的行为习惯也是在算法推荐内容的日常阅读中养成的。这也使得我们熟悉的5W通讯方式不再适用于这种新的通讯方式。可以说，算法重组了一种符合智能通信规律的新通信模式。

　　在新的传播模式中，为了保证传播过程的稳定性，消除不确定性，算法支配着整个传播过程，其中关键词，在算法逻辑下根据特定的数据生成内容；精准推送是基于内容关键词与用户关键词的匹配度；用户反馈为接下来的算法传播过程提供了调整指导……可以说，算法传播构建了一个基于关键词和内容生成的稳定的信息控制模式。通过信息控制，将用户分解为关键词组成的节点网络，算法根据关键词的语义生成和推送内容。同时，算法实时监测用户动态，用户的反馈将作用于新关键词的生成，帮助算法学习和调整后续的传播过程。至此，一个程序化的传播闭环已经形成。

　　众所周知，传统的传播方式在传播过程中会受到噪声的影响，传播效果也会随之发生变化，而算法传播是传播的闭环，没有噪声也导致传播的空前激化。算法控制。算法传播的可计算性和可控性将简化人类行为模式，并按照其预设内容流的逻辑进行动作和反馈。算法以此来影响、控制和改变用户的认知和态度、行为，而用户沉浸在算法传播的拟态环境中，会逐渐被算法驯化。很少有人关注整个算法传播的运行逻辑，因为算法对用户的个性化培养，会大大削弱用户对其“黑匣子”的疑虑，导致算法偏差在很多情况下无法被人们认可。多伦多大学研究员 Deborah Raji 和麻省理工学院研究员 Joy Buolamwini 研究了亚马逊的图像识别系统 Rekognition，发现该系统在检测肤色较深的女性性别时的错误率要高于肤色较浅的男人。性别要高得多，这些人很可能因为检测结果不实而被执法部门搜身。可以看出，当算法的技术霸权增强时，

　　算法传播依赖于可量化的数据。数据的完整性和质量决定了内容生成的质量。能够产生更多高质量数据的用户，通常拥有更先进的移动设备，也会更积极地参与网络事务。并且有更广泛的用户足迹图，但仍有部分用户媒体素养不足，产生数据的数量和质量无法与拥有优质数据的用户对等，因此数字鸿沟将继续扩大扩大。在算法传播形成的伪环境中形成一个“数字类”。数字类用户根据他们提供的数据的大小和质量按算法进行划分。更高阶层的用户将获得更充足优质的内容，而处于底层的用户将面临被垃圾邮件和虚假信息包围的可能性。，他们也很难挣脱这个信息茧。算法传播形成的数字阶层，在很大程度上也是现实世界阶层的固化。

　　算法传播除了会形成数字鸿沟外，还容易导致算法依赖，甚至“上瘾”。这表现在，算法传播可以通过信息的精准推送来控制用户的点击行为，影响用户对特定事件的态度和看法，以及后续对相关内容的点击行为。一方面，算法通过许多内置的“先验假设”和“限制参数”，方便用户的生活，帮助他们做出决策，达到控制的效果；另一方面，该算法也利用用户的体验数据进行参数设置，设置可推送内容和不可推送内容的边界，经常使用用户的“ 作为参考的喜好。算法推送采用“瀑布流”模式，即用户阅读完一段内容后，会立即为用户生成下一段内容，导致人们逐渐产生媒体依赖。这是因为算法起到了“科技多巴胺”的作用，会让用户在喝“科技瘾”——自动生成的内容的过程中产生自我满足感。为了获得更多的满足感，用户会不断浏览内容，并在这个过程中有意识地产生积极的反馈，不断为算法的深度学习提供数据。这样，用户的行为实际上就被算法操纵了。而当用户觉得可以在算法平台中获得满足和快乐时，而获得这些感受的时间是自己掌握的。在这种机制的作用下，用户的注意力被算法平台所吸引，在网络世界花费太多精力后难以抽身，固化的内容会强化用户的专一思维，思维也会减少，导致线上线下，用户越来越像一个刻板的机器人。

　　算法通信模式使人们在通信活动中做出充分让步，将通信的力量传递给智能算法。虽然这可以使人部分地从大数据的崩溃中解放出来，但这种让步也将人的主观性转移到了算法上。在用户与算法对话的过程中，话语权会降低，这也是算法传播可以通过信息传播来控制社会的重要原因。很明显，整个通信模式并不是按照人的思维来运作，而是依靠代码中嵌入的逻辑，形成以个性化为中心的通信模式，在闭环运行中逐步缩小、私密化、商业化。

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　　早在2005年，美国未来学家雷·库兹韦尔就在其著作《奇点临近》中预测，2045年科技发展将迎来“奇点”，当奇点真正到来时，人工智能将超越人类，用户数据将被算法完全理解。或许在不久的将来，算法不再需要像现在这样分析在线数据来预测现实世界的变化，而是可以根据未经处理和转录的原创

数据准确生成关键词和内容。算法传播方式不再局限于满足用户喜好的逻辑，而是可以根据用户的场景实时调整。届时，算法通信将与现实世界的通信无缝衔接，

　　然而，当算法进化到比我们更懂沟通的规律和人心时，现实世界中的沟通会不会逐渐缩小？从那时起，交流的真正含义是否发生了变化？当算法控制的“全球大脑”被拥有最多数据的超级国家或寡头互联网公司控制时，平台帝国主义是否会成为新地缘政治中的一种新的世界霸权形式？算法重组这种通信模式在未来有着无限的发展可能，同时也蕴含着巨大的发展风险。不管怎样，如何让智能通信朝着让世界变得更美好的趋势发展，是我们应该思考的问题，也是我们需要努力去实现的愿景。

　　结尾

　　专读

　　算法传播专项研究

　　苏州大学学报微信公众号矩阵

　　苏州大学学报

　　哲学版

　　苏州大学学报

　　教科书

　　苏州大学学报

　　法律版

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