智能算法如何重构新闻价值?——基于智能推荐平台算法审计的研究

有关推荐算法重构新闻价值的讨论已在学术界兴起,但这种影响是否真实存在?如存在,有哪些影响?相关问题迄今鲜有实证研究。本研究采用计算实验范式中的虚拟代理测试法,对国内一款头部算法短视频平台展开算法审计,针对不同情境下新闻类视频的新闻价值展开测量与比较。研究发现,在不同的实验场景中,时新性、新颖性、接近性、显著性、重要性,以及情绪极性与强度等要素均产生显著的变化,这些价值要素在算法中介、用户偏好的作用下时强时弱,表现出弹性。结果表明,各类新闻价值要素在承受了技术、专业机构、用户等多方“推拉”后发生显著“位移”,这种“位移”展现出一定本土特色,部分价值要素的变动或将挑战甚至颠覆行业与受众的新闻观念。本研究为算法语境下的新闻价值研究提供了一套切实可行的新方法,也为观察当今哪些主体参与新闻价值之重塑、各新闻价值要素如何排列等问题提供了实证窗口。