舆情课丨“算法误导”可能是至今仍被忽视的严重问题

“算法误导”可能是一个至今仍被忽视的问题。新闻客户端、搜索平台、媒体网站乃至购物平台，都或多或少地存在各种针对用户“浏览习惯”“关注倾向”“兴趣爱好”等个体特点的大数据算法规则，以便根据计算结果进行倾向性的推荐和推送，最终达到信息传输后实际成果转化的效益最大化。

对此，我担忧得是，如果这种算法规则被一些不良群体或敌对组织利用，后果可能不堪设想。具体分析如下：

一是利用规则误导“民意走向”。用户浏览新闻、接受信息都会或多或少地表现出一些政治倾向、情绪特点和兴趣选择。如果用户通过客户端、社交媒体等平台浏览点击较多的社会负面新闻，平台就会通过浏览记录、点击频率等痕迹算法，分析出更容易让该用户点击和传播的新闻种类和信息类型，进而有选择地进行定向推送。个人分析认为，一旦有灰黑势力、极端组织利用这样的规则算法，对一些“愤青”用户进行恶意信息定向灌输的话，极易造成“愤青”用户接受的信息更加“愤青”、“嗜丑”用户接受的信息更加“嗜丑”的偏离局面，甚至诱导这些用户无故产生“社会十分黑暗”“到处充满罪恶”的心理错觉，最终达到“民意误导”的险恶目的。

二是借助算法分析用户数据。网址IP、浏览习惯、兴趣爱好、购物记录这些孤立的数据维度，一旦加以系统整合，就很容易定位和分析出用户的职业、年龄、性别、地址。我们可以想象，这些数据算法被敌对组织利用和加以针对性分析，等到他们分析出用户信息后，就会通过“人肉威胁”“线下施压”“线上围攻”等方式，对任何一位不利于该组织目的的网民进行“定点清除”，社会危害隐患极大。从当前多起“正能量网民频受人身威胁”类似案例来看，这或许是一大重要原因。

三是根据结果推送有害信息。算法本质在于结果，如果有人根据结果，有预谋地组织人员频繁输入易被平台置顶推荐的热词热搜，同时又对有害信息进行针对性包装的话，那么，大量有害信息就会通过算法结果推送到大批用户手里，还能最大限度规避了“被拦截”“被屏蔽”的风险，将给社会稳定面管控带来重大风险难题，很难应对破解。

四是“碰瓷”规则创设虚假热点。当用户习惯逐步养成，规则算法推送成为平台潜规则，就会令社会圈层分化越发明显，三观界限越发清晰。而这时候，如果有人“碰瓷”规则算法创设某一个符合某个群体的热点时，就会令该群体产生“热点假象”，造成“民意错觉”，同时会表现出对圈外群体反应极强的排斥感，进而形成群体间的争论提前，给后续引导应对和线下处置带来极大难度。此外，如果陷入群体争论，还会反向触发“逆向传播”，反而落入预设的负面“议题陷阱”。

要切实破解“算法误导”，存在较大的事实难度和客观难点，因建议方法不宜公开，此篇不做详述。

一杯咖啡，一堂舆情

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