青记独家｜智媒时代定制化网络信息服务的“过滤”警示

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2024-12-08 09:45

导读

本文主要探究在智媒时代，定制化网络信息服务呈现怎样的特征？其信息过滤机制是怎样的？又会对个人和社会产生怎样的现实影响？

一、问题的提出

尼葛洛庞帝曾预言的“我的日报”（The Daily Me）在智媒时代的数字化生存中得到印证，人们似乎总能准确找到所需信息，不用在过载的信息里大海捞针。这意味着“过滤是不可避免的”，因为“没有人可以看、听或读任何事情”。[1]定制化网络信息服务得以在“不经意”间渗入我们所处的社会和快餐式生活中。此外，以用户为中心、基于信息聚合的个性化推荐模式，不仅对新闻生产机制是一种根本性的转变，而且还是应对大数据时代信息超载难题和有用信息挖掘挑战的重要途径。在这种环境中，个性化推荐应运而生。[2]信息内容的精准分发亦使得个性化推荐成为定制化网络信息服务的有效“过滤”手段。在新媒体技术的加持下，“我的日报”逐渐迈向了“我的手机”，新一代网络过滤器的崛起打造出一个逐渐被“过滤气泡”（Filter bubble）吞噬的独特信息世界。

可以说，信息市场的日臻完美引发了信息泛滥，而信息过载又催生了过滤需求。然而，当信息筛选的力量缺乏必要限制时，“信息泛滥本身不是问题，而无限过滤才是问题所在”。[3]尽管不少研究者对个性化推荐、定制化信息服务以及信息过滤展开了多视角考察，但对个性化推荐的负面影响尚缺乏深入考证，如个性化推荐导致的信息茧房，未加证实就有“许多文献选择根据主观理解直接将信息茧房移植到研究中”[4]。此外，“对定制化信息的研究尚未得到足够的重视”[5]，研究者对信息过滤的研究偏向于诸如不良信息过滤、有效信息挖掘等正面功能。基于此，本文主要探究在智媒时代，定制化网络信息服务呈现怎样的特征？其信息过滤机制是怎样的？又会对个人和社会产生怎样的现实影响？

二、“过滤”的兴起：

智媒时代网络信息服务的定制化浪潮

智媒时代的海量信息是否能够满足人们日益增长的信息需求？从经济学的供需原理来看，信息供给增加满足了市场需求增长，而市场需求增长则刺激了信息再供给，似乎都在良性循环之中。现实则相反，信息泛滥使得各种真实有用的信息更加隐蔽。如何在泛滥的信息中过滤出有效信息，成为信息市场衍生出的一种全新需求。究其本质，定制化网络信息服务的发展实则为“过滤”的兴起。

（一）定制化网络信息服务与信息过滤

定制化信息，是指消费者根据自己的需要向内容服务提供商定制的信息。[6]定制化网络信息服务，则是指网络信息服务提供者通过对用户基本信息及其网络信息使用行为的分析，总结其信息需求和偏好，进而供给用户可以自行选择的个性化网络信息内容。对用户而言，定制化网络信息服务提供了信息过滤后的有效选择，减轻了信息泛滥带来的过载压力。对网络信息服务提供者而言，信息过滤提供了新的营利机遇：无需在广泛的用户群体中筛选即可精准找到目标用户，尤其体现在广告投放层面。

信息过滤，简单而言即是对信息的筛选，是在信息传播过程中进行剔除或保留的选择性过程。信息过滤依据不同标准可进行多样划分，如根据信息取舍划分，信息过滤可分为兴趣过滤和不良信息过滤。其中，兴趣过滤是指根据用户模型（如用户背景、兴趣、行为、风格）对信息进行搜集整理，将用户感兴趣的信息提交给用户；不良信息过滤则是指根据领域模型（如Web知识、信息处理、与要屏蔽信息相关的信息资源、领域组织结构）对信息进行拦截，使用户无法接触到不良信息。[7]可见，信息过滤始终处在动态的选择过程中，选择性可视为其基本特征之一。从信息的筛选过程来看，定制化网络信息服务在本质上也是信息过滤，或者更确切地说，是信息的精细化或个性化过滤。

（二）定制化网络信息服务的特征

与常规的网络信息服务不同，定制化网络信息服务的鲜明特征主要体现在以下四个维度。

一是信息内容划分的个性化。为满足用户个性化的信息需求，定制化网络信息服务在信息内容上进行了个性化细分。相较于传统媒体对资讯内容进行政治、经济、文化、体育等栏目的横向划块，不少资讯类App在横向划块的基础上进行纵向分割（如今日头条App在生活娱乐版块中细分时尚、养生、旅游等子类）。这种纵横结合的条块分割为用户自主信息过滤提供了便利，彰显出定制化网络信息服务的个性化色彩。此外，信息内容划分的个性化还体现在用户可以根据自身需求重置资讯频道的内容构成，自主定制网络信息。

二是信息传播技术的精准化。如果让网络信息服务达到量身定制的目的，除用户自主定制外，还需要网络信息服务提供者采用技术手段予以辅助。如依托当前算法推荐技术实现定制化网络信息的精准推送、依托大数据技术实现对用户信息使用行为偏好的抓取等。可以说，技术可供性突出了定制化网络信息服务的精准化特征。因而，定制化网络信息服务带有强烈的技术依赖色彩。

三是信息获取终端的移动化。截至2024年6月，我国手机网民规模达10.96亿人，较2023年12月增长528万人，网民中使用手机上网的比例为99.7%。[8]这意味着定制化网络信息服务的获取终端逐渐呈现移动化特征，即人们更倾向通过手机移动端获取信息。从媒介形态演进历程来看，“报纸—广播电视—电脑—手机”的依次诞生正推动着“我的日报”逐渐向“我的手机”转变，移动终端逐渐主导定制化网络信息服务。

四是网络信息用户的分众化。常规网络信息服务通常面向广大用户群体，其信息传播的过程更接近于无差异的撒播，对信息用户群体往往不加以区分。定制化网络信息服务则注重用户群体间甚至是个体间的差异，其信息内容划分主要是为了适应用户群体的分众化。因而，定制化网络信息服务的信息传播过程是针对分众的有限性撒播，甚至是点对点的直接传输。

（三）智媒时代定制化网络信息的现状

我国定制化网络信息服务不断发展完善，网民规模增长提供了广阔的潜在用户市场，总体态势向好。QuestMobile研究院的数据显示，虽然移动互联网用户增长逐步放缓开始面临天花板，但网民对手机的使用强度仍在不断增强。[9]这表明，我国定制化网络信息服务的移动化特征将继续凸显。

在定制化网络信息服务的过滤方面，不少资讯移动客户端采用算法推荐技术。因为“算法推荐能够……挖掘用户的兴趣偏好，形成用户‘个人画像’，进而对用户进行个性化的信息推荐与分发”。[10]根据抖音和今日头条等平台的个性化推荐服务及用户信息收集范围来看，其个性化推荐模型大体类似（见图1）。平台采集用户的设备信息、位置信息以及行为信息后，经后台自动分析计算，系统可以自行过滤并提供用户可能感兴趣的内容。同时，系统还会根据用户的浏览行为变化动态调整，不断优化过滤，对推荐模型进行实时训练和反馈。

图1 网络信息的个性化推荐模型

然而，定制化网络信息服务中的信息过滤潜藏着个性化危机，桑斯坦强调：“愈来愈多的人只听到他们自己的回音，这样的情形比分裂来得更糟糕。”[11]“这种以自我为中心是要付出代价的：当一切变得更加个性化时，我们可能会牺牲掉互联网最开始的那些优点。”[12]

三、层级化“过滤”：

智媒时代定制化网络信息服务的运作机制

智媒时代定制化网络信息服务的运作机制可视为信息的多级“过滤”。初始网络信息从生产到传播再到被用户获取使用，其间经历了多层级的信息过滤（见图2），网络信息的定制化过程在不同主体作用下进行着相应层级的过滤（即信息过滤节点①-⑤）。总体来看，定制化网络信息服务的运作至少经过如下层级的过滤：一是信息产制阶段的“过滤”（对应节点①）；二是平台运营阶段的“过滤”（对应节点②③④）；三是信息使用阶段的“过滤”（对应节点⑤）。过滤后的信息（即定制化网络信息）相较于初始状态多少存在着部分“削除”或是被筛选后的“剩余”。

图2 定制化网络信息服务的运作机制

（一）ICP：信息产制阶段的“过滤”

网络内容服务商（ICP）是定制化网络信息服务运作机制中的“过滤”主体之一，同时也是定制化网络信息的生产者或供给者。从整个运作机制的流程来看（见图2），ICP处于网络信息传播的起点，网络信息是由ICP遵循一定准则或某种特定目的进行产制的。可以说，众多ICP的信息产制活动，形塑了网络信息市场的多样化、海量化、复杂化的特征。智媒时代的ICP群体范畴有所延展，不再局限于专业网络信息的生产者，而是集个体和组织、专业与非专业内容生产者于一体。由此，智媒时代网络信息市场在得到“量”的提升外，还引发了“质”的隐忧，信息过滤便有了初始阶段的内生性需求。

深入到网络信息产制的具体过程来看，网络信息内容产品在这一阶段通常需要经过ICP对原始信息素材的初始过滤（节点①），如同新闻记者在报道新闻时对各种新闻素材的选择性呈现。在信息产制阶段的“过滤”中，网络信息市场开始呈现出有效信息和无效信息之间的博弈，而这很大程度上与ICP的媒介素养相关。如：在短视频谣言产生阶段，非专业的ICP可能会通过对各种碎片信息的重组有意或无意间制造出各种形式的谣言。[13]因而，这也为下一层级的信息过滤奠定了正当化的现实基础。

（二）ISP及网络管理者：平台运营阶段的“过滤”

网络信息服务提供商（ISP）和网络管理者也是定制化网络信息服务运作机制中的“过滤”主体，同时在定制化网络信息传播过程中分别扮演着收发中介和“把关人”角色。如图2所示，当ICP产制的海量化网络信息内容产品充斥于网络空间时，ISP便依托各种技术手段及特定分类标准在网络信息聚合平台进行过滤性分筛（节点②），即网络信息在运营平台上的发布和转载在某种意义上也是信息“过滤”的一种体现。当分筛结束，网络信息聚合平台便针对用户个体需求偏好实施个性化推荐，网络信息在这一过程中便呈现出定制化特色。智媒时代用户个体信息需求的多元化及个性化趋势，使得定制化信息在个性化推荐过程中再次经历新一轮的信息过滤（节点④），借以保证网络信息的精准分发。

当定制化网络信息服务过渡到平台运营阶段的时候，还有一种必要性的“过滤”值得关注，即网络管理者对各种无效信息实施的“把关”过滤（节点③）。如前所述，“把关”过滤具有正当化的现实基础。因此，从作为信息把关方的网络管理者来看，信息过滤意味着传播的信息是否符合法律法规或其他规定性准则的要求，通常具有较为严格的程序性、规范性和普遍性等特征。然而，这种“把关”过滤并不局限于网络信息传播过程中的某一节点，通常渗透在平台运营阶段的全程，甚至是信息产制阶段或信息使用阶段。

（三）用户：信息使用阶段的“过滤”

“过滤”作为一种对信息的选择过程，并不是传统信息生产者、传播者及把关人的专属权利。作为信息使用者的用户也是定制化网络信息服务运作机制中的“过滤”主体之一，并由此建构出网络信息传播过程中末端层级的“过滤”（节点⑤）。从用户视角考察，信息过滤意味着现有定制化信息能否满足自身需求和口味（如用户的兴趣爱好或某种功能性目的等），常带有较强的主观随意性。用户既可根据个体主观意愿进行单独过滤，也可通过与他人或趣缘群体的合作机制进行协同过滤。

在智媒语境中，用户自主性“过滤”是其主体性的彰显。不同于被动的“受众”，这种“过滤”至少赋予用户更加广泛的选择主动权，而这种主体性又构建出自主性“过滤”的内循环（见图3）。从5W模式的视角来看，用户可以自主决定从谁处看（Who）：对信源的过滤；具体看什么（Says What）：对内容的过滤；从什么渠道看（In Which Channel）：对平台的过滤；和谁分享（To Whom）：决定着用户的协同过滤意愿；是否有效满足自身所需（With What Effect）：决定着用户是否过滤。此外，在定制化网络信息服务的运作机制中，这种主体性还体现在用户可以转换成网络管理者监督举报相关的网络信息内容，或通过UGC实现自身角色转换——成为ICP并进行新层级的信息过滤。

图3 定制化网络信息用户的自主性“过滤”内循环

四、“过滤”的省思：

智媒时代定制化网络信息服务的现实影响

定制化网络信息服务诚然节省了用户信息获取的时间，实现了信息的精准分发：既有效剔除了不良信息的干扰，也满足了用户的个性化需求。然而，科技发展加剧了人们对定制化信息的沉溺且潜藏着各种隐忧，对信息过滤的省思缺位只会建构出“定制”神话，加剧“过滤”的乌托邦迷思。

（一）“回音室”中的用户主体性隐忧

定制化网络信息服务提供的是经过多级“过滤”后的信息，通常以用户个体的兴趣偏好作为“过滤”依据。这种定制化服务在满足用户对网络信息的个性化需求时，也打造出一个封闭且高度同质化的“回音室”空间。身处“回音室”之中的用户更多地接触到相对同质化的信息和群体，从某种程度上来说，定制化服务将用户与丰富的网络信息相区隔，从中“过滤”了用户对多元信息能动选择的机会。如果今日头条认为用户只对娱乐八卦感兴趣，就不太可能推荐政治经济方面的资讯内容。因而，在“回音室”的封闭空间中，用户对信息的选择（即用户的自主性过滤）并不像理想中那般“主动”。“在过滤气泡中，能够带来洞见和新知的机会减少了。”[14]或许经过层级化“过滤”后，被定制的不是网络信息，而是所谓的用户。

那么，智媒时代普通用户的主体性相较于传统受众是否发生了本质改变？对这一问题的回答或许尚无定论，但可以预见的是，长期置身于“回音室”中的用户极易在信息茧房中逐渐消解自身的主体性，以致沦落为单向度人。一旦丧失理性批判的基本能力，所谓的用户自主性过滤也就不过是一种乌托邦迷思。定制化网络信息服务使得我们越来越沉浸于自己周边狭窄的私人领域，或者说我们正在回归到“托勒密的宇宙”（Ptolemaic Universe）。

（二）虚拟串联下群体极化现象的隐忧

定制化网络信息服务的“过滤”使得用户个体极易作茧自缚，但对于具有相同定制化网络信息需求的各个群体而言，这种“过滤”使得群体极化现象具备了生存空间。例如，“饭圈”中粉丝（作为网络信息用户的个体而存在）对事实信息的“过滤”加剧了刻板印象并提供了滋生群体极化的土壤，以致粉丝宁可罔顾事实也愿意相信与己所需相符的“定制化”信息。同时，在互联网“虚拟串联”的加持下，类似的群体极化现象进一步发酵，甚至容易催生媒介审判、网络暴力或是分裂社会共识。

早在Web1.0时代，桑斯坦就已经发现“虽然网站的信息是针对特定团体设计的，网络却大大增加了多样而不一致的串联。‘虚拟串联’每天都在发生”。[15]当下，这种“虚拟串联”发生的频率就更高了，信息分享不过是动动手指而已。“虚拟串联”为群体极化现象的发生提供了便利，拉近了由定制化网络信息分化出的各个小圈子之间的联系。原先在小圈子内形成的群体极化得以“出圈”，并构建出更具影响力和代表性的共通意义空间。群体极化本身并不存在绝对的好坏之分，“我们当然不该只根据群体极化的某些事实，就断然认为整件事正朝错误的方向前进”[16]。值得担忧的是，这种“过滤”机制引发的群体极化现象将会在“虚拟串联”下引向何方。

（三）“超级全景监狱”下用户信息安全的隐忧

定制化网络信息服务是根据用户的兴趣偏好及信息使用行为实施信息过滤的，这意味着这种“过滤”建立在ISP收集、分析用户相关数据信息的基础之上，这便衍生出关于用户信息安全问题的隐忧。用户信息安全涉及到对用户信息的抓取、存储、扩散、使用和管理等一切相关的安全问题。智媒时代，大数据挖掘技术实现了对网络信息用户的精准画像，并为定制化网络信息的过滤提供了技术支持，但也加剧了用户信息外泄的风险。从技术发展视角而言，定制化网络信息服务的“过滤”机制建构出了美国学者马克·波斯特所言的“超级全景监狱”，身处“监狱”中的用户一举一动都无法摆脱技术的“监视”。

在大数据技术构建出的“超级全景监狱”中，人们难有隐私可言。定制化网络信息的“过滤”机制使得“隐私不保成为了一种生活常态；人们正在被他人无处不在、无时无刻地‘凝视’……”[17]为避免信息过载，用户通常会注册某一资讯平台的账号或是通过搜索引擎实现“私人定制”，而这一过程也为ISP提供了关于用户画像的“定制化信息”。可见，定制化网络信息的“过滤”有时也是一个双向过程，需要用户承担“过滤”的风险。

（四）定制化时代网络信息管理的隐忧

算法推荐加强舆论不确定性“使得社会舆论偏离正常的发展轨道，社会舆论管理难度增加”。[18]可见，与用户信息安全问题相伴而生的是网络信息管理问题，网络信息管理在一定意义上也是对信息的过滤。然而，定制化时代网络信息的管理似乎隐含着一个现实性矛盾：一方面，用户渴望从泛滥的信息中快速、准确地“过滤”出有效信息，并剔除各种无用信息的干扰（网络信息管理具有现实需求的合理性）；另一方面，传统言论自由理念却表露出对管理的担忧。

言论自由不是绝对的，这一貌似不可调和的矛盾背后实则暗含多元主体间的利益纠纷。“事实上，一个毫无管制的言论机制是不可想象的。那些最抱怨管制的人……抱怨的不是前述的那种管制，而是会减少它们获利的管制”。[19]从管理视角来看，网络管理者实施的“把关”过滤直接影响着用户对定制信息的获取及定制服务的供给，这涉及用户、ICP及ISP等多方主体的切身利益。因而，对定制化时代网络信息管理的隐忧不是管理本身，而是如何在管理的“过滤”中做到多元主体的协同、实现最大效益。

五、结语

“在与日俱增的信息洪流中，有些是重要的信息，有些则只是略微相关，但光是浏览一下这些资讯，就可以消耗掉全部的工作时间。”[20]可见，智媒时代的信息泛滥以及用户信息需求的个性化趋势使得信息过滤具有存在的正当化理由，“过滤”的介入助推着网络信息服务朝向定制化发展。网络信息服务的定制化趋向则进一步凸显信息内容划分的个性化、信息传播技术的精准化、信息获取终端的移动化以及信息用户群体的分众化等特征，信息过滤因而也愈发常态化。可以说，定制化网络信息服务是网络信息经过层级化“过滤”后的产物。然而，“过滤”不是某一主体的特权，而是多元主体协同参与的互适。定制化网络信息服务的层级化“过滤”便是由ICP、ISP、网络管理者以及用户等主体共同参与的，不同主体在相应层级的“过滤”中扮演着不同角色、发挥着不同作用。

定制化网络信息的“过滤”机制为人们提供了应对信息过载的便利渠道、拓宽了资讯平台的业务范畴，但也引发了信息“过滤”带来的警示。有效解决“回音室”中的用户主体性、虚拟串联下的群体极化现象、“超级全景监狱”下的用户信息安全以及定制化时代的网络信息管制等问题，还有待定制化网络信息服务的系统性优化。

基于当前信息社会背景下互联网发展的现实状况，定制化网络信息服务的系统性优化关键在于层级化“过滤”机制的有效配置：既要确保个体用户日益多样化的信息需求得到满足，也要有效应对信息过载等带来的各种网络安全挑战，能够及时发现并修复各级“过滤”环节中潜在的风险漏洞。需要明确的是，网络信息的层级化“过滤”不仅是技术层面的策略，更涉及社会、认知以及伦理层面的深度思考。它将通过算法技术与用户感知、社会公共价值的协同作用，进一步推动定制化网络信息服务的精细化、个性化、智能化，同时兼顾必要的人文关怀和技术理性，借以保障“过滤”行为不触及技术伦理的底线。

必要的人文关怀、技术理性及其伦理要求，意味着定制化网络信息服务的优化方向不仅在于提高技术的准确度，更需要考虑引入一种基于社会公共价值的反思机制，以避免算法偏见和信息茧房等现象。这种反思机制或许可以考虑引入多维度的用户反馈机制，使算法可以在社会公共价值与新兴技术应用中找到平衡点，从而实现更具包容性和多元化的网络信息服务。因而，未来的定制化网络信息服务或将逐步走向以用户体验为核心、以社会服务为基础的双重价值体系，在技术发展与社会公共价值相互渗透的过程中，成为构建数字时代网络信息生态的关键支柱。通过持续的优化与创新，定制化网络信息服务将不仅是信息获取的渠道，更是构建数字社会公共价值的重要机制。

参考文献

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[1][11][15][16][19]凯斯·桑斯坦.网络共和国[M].黄维明，译.上海:上海人民出版社，2003:6,10,57,53,91.

[2]喻国明，李慧娟.大数据时代传媒业的转型进路：试析定制内容、众包生产与跨界融合的实践模式[J].现代传播(中国传媒大学学报)，2014,36(12):1-5+11.

[3]张敏.网络传播的困境与协商民主的规制：桑斯坦《网络共和国:网络社会中的民主问题》的评述与思考[J].领导科学，2015(29):11-13.

[4]杨雨娇，袁勤俭.个性化推荐的隐忧：基于扎根理论的信息茧房及其前因后果探析[J].情报理论与实践，2023,46(03):117-126.

[5]王建明，孙彦.定制化信息对家庭节能行为决策过程影响的追踪研究[J].心理科学进展，2018,26(04):571-583.

[6]倪春丽，王明.定制化信息产品的定价模型[J].科技管理研究，2003(04):53-56.

[7]刘永丹，曾海泉，李荣陆，胡运发.基于语义分析的倾向性文本过滤[J].通信学报，2004(07):78-85.

[8]中国互联网络信息中心.第54次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].（2024-08-29）. https://www.cnnic.net.cn/NMediaFile/2024/0911/MAIN1726017626560DHICKVFSM6.pdf.

[9]QuestMobile研究院.QuestMobile中国移动互联网发展启示录（一）[EB/OL].（2022-01-11）[2024-03-01].https://www.questmobile.com.cn/research/report-new/216

[10]钟晓雯.算法推荐：信息传播在网络空间中的自由与秩序[J].青年记者，2022(10):100-101.

[12][14][17][20]伊莱·帕里泽.过滤泡:互联网对我们的隐秘操纵[M].方师师，杨媛，译.北京:中国人民大学出版社，2020:11,12,序1,10.

[13]金玉萍，涂慧峰.碎片化语境下短视频谣言的传播[J].青年记者，2021(06):41-42.

[18]陶贤都，李肖楠.算法推荐影响社会舆论安全的风险及治理[J].青年记者，2022(14):33-35.

（涂慧峰：南昌大学新闻与传播学院博士研究生）

【文章刊于《青年记者》2024年第11期】

本文引用格式参考：

涂慧峰.智媒时代定制化网络信息服务的“过滤”警示[J].青年记者，2024(11):93-98.

编辑：小青

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