网络传播对议题设置理论的影响
（一）议题设置理论
“议题设置理论”（The Agenda-Setting Theory）是现代传播学的经典理论之一，它是指大众传播对某些议题的着重强调和这些议题在公众中受重视的程度构成强烈的正比关系。换言之，在大众传播中越突出某一事件，多次、大量地报道某一事件，就会使社会中的公众突出地议论这一话题。
议题设置理论最早由美国传播学者麦克斯韦·麦克姆斯（Maxwell Mocombs）和唐纳德·肖（Donald Shaw）于1972年提出。实际上，其基本思想最初来自美国新闻工作者和社会评论家沃尔特·李普曼（Walter Lippmann）。早在20世纪20年代，李普曼就认为，大众传媒的报道活动是一种营造“拟态环境”的活动，他在经典著作《舆论学》（Public Opinion）中说道：“我们就像这些囚犯一样，也只能看见媒体所反映的现实，而这些反映便是构成我们头脑中对现实的图像。”[24]也就是说，外在的客观世界与我们头脑中关于世界的图像并不是一致的。这种观点成为议题设置理论的雏形。
1968年，麦克姆斯和肖对美国总统选举期间传播媒体的选举报道对选民的影响进行调查分析，从而使大众传播议题设置功能成为一种完整的理论假说，他们于1972年在《舆论季刊》上发表了论文《大众传播的议题设置功能》，作为他们研究的总结。议题设置理论的主要含义是：大众媒体注意某些问题而忽略另一些问题的做法本身就可以影响公众舆论，而人们一般倾向于了解大众媒体注意的那些问题，并采用大众媒体为这些问题所确定的优先次序来确定自己对这些问题的关注程度。
议题设置理论认为，大众传播只要对某些问题予以重视，为公众安排议事日程，那么就能影响公众舆论。按照这种理论，通过对议题的设置，传媒的新闻报道赋予各种议题不同程度的显著性。虽然大众传播媒体不能直接决定人们怎样思考，但是它可以让人们以为哪些问题是最重要的。大众媒体注意某些问题或者注意一个问题当中的某些因素，而忽略另一些问题和一个问题中的另一些因素的做法本身就可以影响公众舆论。也就是说，大众传媒具有一种为公众设置“议事日程”的功能，通过赋予各种议题不同程度的显著性，媒体以客观报道的表象，影响着人们对社会事件及其重要性的判断。
议题设置的基本作用包括“准备作用”和“构造作用”。准备作用实际上是一种日积月累的潜移默化的作用；构造作用则一方面引起人们注意显示的某些方面，另一方面掩盖可能引导受众作出不同反应的其他方面。这两种做法被称为“突出法”和“选择法”。
议题设置理论分为两个层面：一个方面是议题从媒体议题向公众议题的传播过程；另一个方面是公众在头脑中形成这些议题和对象时新闻媒体所起的作用。第一个层面是媒体在“公众感知什么是当前重要的问题”上有巨大的影响力，媒体通过选择、突出，把公众的注意力吸引到被突出的问题上，使公众感知此议题的重要性，这就是所谓媒体议题影响公众议题；第二个层面是媒体也可以影响人们怎么想，媒体在突出某些事件时，也会突出事件的某些属性，人们在认知这些属性时就认知了对议题的思考角度，也就学到了“怎么去想”。所以大众传媒议题设置功能是一种“注意力聚焦”功能。议题设置还不完全是舆论导向，但它是舆论导向的关键一步。这也正如大多数议题设置研究所表明的，“媒体并非镜子，即真实地反映社会的实貌；不如说它是探照灯，它照到的地方，可能是被与此有关的特殊利益集团引导的，是被制造出来引起注意的假事件；或者是被新闻工作者的传统、习惯和规则所左右的，是被过分强调而也许并不重要的事件”[25]。
议题设置理论从考察大众传播在人们的环境认知过程中的作用入手，重新揭示了大众传媒的有力影响，为传播效果研究摆脱“有限论”的束缚起到了重要的作用。
（二）网络传播中，议题设置的主体和传播方向发生变化
在传统大众传播环境中，议题设置一般由传播机构或传播机构的控制主体主导，其传播方向主要为自上而下。而在网络传播环境中，一些有影响的议题的出现、设置和强化常常是先被大数据软件自动抓取后推出，最终在更多的互动中产生更大的影响。如新浪微博的“热搜”“发现”等栏目，就是利用大数据算法，把公众搜索和点赞评论转发量大的信息自动按相关顺序展示出来，形成一种特别的UGC（User Generated Content，用户生成的内容）。此类由下而上的议题设置常常与由上而下的政策性、指导性议题设置形成互动，有时能产生影响公共政策的力量。如一些网络热点事件先是爆料引发关注，随后各种媒体和个人都跟进讨论，形成强大的舆论态势，最后倒逼被爆料方进行表态。
1.网络上议题设置的主体十分多元
网络上议题设置的主体可以包括所有网民，而这些网民中，既有原本就有着传统大众媒体接近权的社会精英，也有原本在传统媒体传播环境中拥有话语权的普通民众，有的连身份都不是很透明。虽然这些传播主体的传播能力和影响能力各有不同，但是所有参与主体在一定程度上都拥有相对平等的发言权，每个人都是议题的设置者，通过事实或各种传播技巧来扩大相关信息的影响力，大量民众议题设置的成功案例也鼓舞着民众更多地参与到相关网络活动中。
2.网络上议题设置的渠道十分多元
随着网络技术的不断进步，自媒体平台的形式越来越多样，除了文字以外，人们也可以通过语音和视频的发布、转发来推动议题的设置。普通民众可以进行议题设置的渠道从最早的网络论坛、微博等，扩展到微信朋友圈和公众号等多种类型，不断出现的新媒介平台或App使普通民众进行议题设置越来越方便，表达态度、提出意见和参与相关议题讨论也越来越便捷，效率越来越高，大大增强了民众的积极性。
3.网络议题设置往往更具时效性
由于网络议题设置的主体人数体量大，所以议题总量相比传统传播环境也显著增加，由此导致有影响力的网络议题不断出现，不断变化，旧的不断被新的盖过风头。而由于网络议题的数量庞大，也使得公众对于单个议题的关注与讨论并不能持续很久，网络议题设置往往具有爆发快、熄灭快的特点，常常一个议题还没有得出最终的结果，公众的关注点已被一个新的议题所吸引，讨论话题迅速转移。如新浪微博的热门话题和热搜每小时就会更新多次，一些热点争议事件中被攻击的对象甚至会突然因为有一个更热的话题出现而被公众暂时遗忘。
（三）网络传播环境既可以弱化，也可以强化议题设置
议题设置不仅是大众传播媒体的一个重要功能，更是传统大众传媒运作权力的自然延伸。
1.网络传播一方面弱化了议题设置
在网络传播环境中，议题设置的主体发生变化。议题设置的有效有一个基本前提，即媒体掌握在少数人——包括权力组织、经济集团组织和意识形态精英——手中，传播权被这些人所垄断。媒体通过选择集中的报道对象，以此来制造社会的中心议题并左右社会舆论的形成。在这种情况下，尽管权力组织一再强调公众的信息知晓权，然而这种权利的赋予权依然为少数人所控制，信息渠道的单一使公众必须依赖大众传播媒体才能了解到一些无法亲历的重大事件。
传统大众媒体在议题设置中处于主导地位，他们可以根据自己的传播方针进行新闻的采写和发布，受众的地位相对被动，对媒体设置的议题更多的是只能选择接受或不接受，其自由选择被局限在各种媒体提供的不同信息中。而在网络时代，信息的选择范围较大，受众通过对信息简单、快捷的搜索或链接，可以自主地从海量的信息中选择自己感兴趣的新闻进行阅读，了解事件的来龙去脉，看到不同的观点，这使单个议题设置的影响力减弱。此外，每个网民不仅是接受者，也可以是传播者；每一个网民都可以通过在网上直接发布信息、设置议题，或利用新闻点击、新闻留言、新闻评论等方式，对已设置的议题表达自己的态度，使一些事件成为热点事件，并促成热点事件的解决。
网络时代多元化的传播者、开放的传播渠道、复合式的传播形态都弱化了专业传媒为公众设置议题的效果。在传统媒体中，由于消息来源较为一致，多数媒体报道的内容具有类似性，由此产生共鸣效果；同类信息传播具有连续性和重复性，由此产生累积效果；最后，由信息到达范围的广泛性产生遍在效果。在网络传播环境中，由于媒介种类众多，信息来源五花八门，每个网站和网民都想发独家信息。在众声鼎沸的情况下，新闻性不高的信息想产生较大影响，难度就相对提高了。网络议题设置中的许多议题对于“把关人”来说，往往是突发而没有非预设性的。由于网络议题设置参与主体多元、内容丰富和方式多样，此类议题往往主题分散，其由“赞”“评论”和“转发”构成的影响力组织化程度弱，大部分议题只有争论没有结论，呈现碎片化。
2.网络传播另一方面强化了议题设置
议题设置理论的理论背景和前提观念建立在如下三个假设基础上。
（1）大众传播影响的有力性。即认为大众传播媒体能操控公众对社会现实的认识，甚至具有“创造社会现实”的巨大力量。
（2）受众是孤立的个体。即认为受众几乎是无知的，无法掌握丰富的信息资源，没有分拣有价值信息的能力，思考能力弱，轻信权威，只能是信息的接受者。
（3）从众心理让受众对传媒设置的议题以及强势舆论产生趋同行为。即认为受众会按照设置的议题来选择阅读兴趣和观照周围世界，屈服于“多数意见”的压力来选择应持的观点、立场。
网络媒体的出现改变了一些以往的大众规则，网民们不是全知全能的，网络仍然存在从众心理。但是，网络传播的力量是毋庸置疑的，网络的以下特点决定了它会具有议题设置的功能：第一，议题设置假设认为，人们对某些议题的关注程度，主要来源于这些议题被报道的频率与强度。网络信息能快速传播与繁殖，这个特点使网络可以轻易提高对某些事件的报道频率与强度；第二，在网络中，大众传播与人际传播是相互交织的，而在议题设置方面，人际传播对大众传播是一个有力的补充；第三，通过各种互动方式，被议题设置的对象与受众可以建立直接联系，因此，当事人的影响会更直接地传递给受众，这对于提高一个事件的被关注度非常有利。
3.网络传播强化议题设置的原理
网络传播强化议题设置的原理源于四个“效应”：
（1）网络传播会出现“蝴蝶效应”。
“蝴蝶效应”在社会学界一般用来说明：一件不好的事情，即使很微小，如果不加以及时的引导、调节，可能会给社会带来非常大的危害。
在网络传播中，“蝴蝶效应”表现在：受众具备了在网络中制造和传播信息的能力和条件，直接参与到信息的生产和传播过程中来，任何单个网民如果希望或需要某些信息能够为大众所知，可以通过各种网络平台发送内容，或使用一些传播技巧进行议题设置，使个人的事情成为大众的关注对象。而在这个过程中，可能会出现一个或多个意见领袖。意见领袖是传播中经常为他人提供信息、意见、评论，并对他人施加影响的“活跃分子”，是传播效果的形成过程的中介或过滤的环节。在存在自由信息发布者和大量意见领袖的情况下，互联网中很小的事情可能成为公众议题，产生极大的影响。
（2）网络传播会出现“定势效应”。
定势效应是指有准备的心理状态能影响后继活动的趋向、程度以及方式。人们因为局限于既有的信息或认识的现象，在一定的环境中工作和生活，时间长了会形成一种固定的思维模式，这样固定的思维模式使人们习惯于从固定的角度来观察、思考事物，以固定的方式来接受事物。
俄国社会心理学家包达列夫曾做过这样一个实验：他向两组大学生出示了同一个人的照片。在出示之前，向第一组说，将出示的照片上的人是个十恶不赦的罪犯；向另一组说照片上的人是位科学家。然后让两组被试者用文字描绘照片上的人的相貌。结果，第一组的评价是：深陷的双眼证明内心的仇恨，突出的下巴证明沿犯罪的道路走到底的决心；第二组的评价是：深陷的双眼表明思想的深刻，突出的下巴表明在知识道路上克服困难的意志力。实验结果有力地证明了定势的作用。
在网络舆论空间中，定势效应中的刻板效应和晕轮效应常常都会被放大。由于人们在理解网络信息时，可能存在“先入为主”的偏见，所以“反转新闻”一再出现。如：2017年11月24日在陕西榆林市第一医院绥德院区，产妇马某在待产时，从医院五楼坠亡。一开始，网民们得知医院三次建议剖宫产均被家属拒绝，激烈的抨击指向了产妇的丈夫和婆婆，认为他们不重视关心产妇。后来，家属发声解释，提出是医生拒绝剖宫产，舆论的声音又转向批评医院“草菅人命”。随后，院方又公布了新的说明和监控截图，称孕妇曾两次“下跪”，是产妇的丈夫拒绝同意剖宫产。一时间产妇的丈夫再次成为众矢之的，许多措辞严厉的批评将其逼上风口浪尖。没想到，死者母亲又回应说：监控中的画面并不是下跪，是因疼痛难忍而下蹲。结果这个事件多次反转，而网络舆论中，因为人们存在对与生育有关的家庭矛盾和医患矛盾的成见，网民情绪非常容易被煽动。在这个过程中，许多媒体人的标签化的写作方式迎合了受众习惯，却简单化了事实，忽视了因此激化社会矛盾的可能性。
（3）网络传播会出现“马太效应”。
“马太效应”（Matthew Effect），语出《新约·马太福音》，其主要内容是：一位国王在远巡前，交给三个仆人每人一锭银子，吩咐他们去做生意。几年后，国王回来。第一个仆人说已赚了十锭。于是，国王奖励他十座城邑。第二个仆人报告已赚了五锭。于是，国王奖励他五座城邑。第三个仆人报告说：“主人，你给我的一锭银子，我一直包在手帕里，怕丢失，一直没有拿出来。”于是，国王命令将第三个仆人手里的那一锭银子赏给第一个仆人，并且说：“凡是少的，就连他所有的也要夺过来；凡是多的，还要给他，叫他多多益善。”“马太效应”实质上是一种优势和劣势积累的过程：一旦存有优势，这种优势局面就会不断加强；反之，若处于劣势，则这种不利情形也会继续加剧。
理论上，网络媒体的渠道容量几乎是无限的，这种“无限”表现在信息数量和表现手段两个方面。这种丰富的渠道容量，在对传统媒体的议题设置内容进行过滤的过程中，极易产生“马太效应”，即当一则信息吸引了较多的人时，更多的人会被吸引，它受到的关注度会越来越高。这样，一旦一则信息在短时间内被迅速置于热点位置，它的影响就会变得更加深远。
（4）网络传播会出现“前10效应”。
复旦大学新闻学院李良荣教授在重大课题攻关项目“网络群体性事件的引导与防控对策研究”中，曾有一个阶段性成果，即“前10效应”假说。
根据该假说，网络的匿名性并没有减轻人们发表不同意见时的社会群体压力，过于自由的言论反而纵容了情绪化和极端化言论的产生。同时，网络舆论整体质量低劣以及议题设置的效应，也造成了网络舆论场的“前10效应”现象。具体来说就是通过研究发现，中国大陆网络空间的舆论存在着这样一种现象——对网络上出现的某些新闻或社会现象，前十位网民的意见和评论决定了后续的数十甚至成百上千的意见和评论的内容与态度，从而形成网络舆论。
“前10效应”有如下假设：前10条评论与后续的评论具有议题上的相关性，在一定程度上影响其后评论的走向；前10条评论与后续的评论存在态度上的相关性，即前条评论若呈一致的正面或负面的意见，则后面的评论也一致正面或负面，前10条评论若存在不同意见的相互争论，则后续评论也会存在争论。[26]
作为一个假说，“前10效应”意指评论先后顺序影响舆论形成过程的传播规律，并不仅限于讨论前条评论与后续评论的关系。这一现象有助于人们理解当下网络空间的种种现象。基于“前10效应”与“沉默的螺旋”理论和议题设置理论的关联性，该假说对如何控制网民心理提出了一种设想。
4.网络传播强化议题设置的方法和效果
在网络传播中，议题设置实际上是十分必要的。因为网络信息量实在太大了，海量的、漫无边际的信息会让网民不知所措，无从入手。那么，如何在网络传播中进行议题设置呢？
（1）网络传播中议题可以融合。1999年，麦克姆斯和肖提出源于而又高于议题设置的新假设——议题融合。这一成果集中体现在《个人、团体和议题融合：社会分歧论》一文中。在此文中，他们首次提出新的议题融合的模式和议题融合的六个阶段：寻求团体阶段、寻求团体的议题阶段、寻求引导阶段、寻求引导传播媒体阶段、大众传媒议题设置的初级阶段和大众传媒议题设置的高级阶段。2000年，肖和助手又在传播效果研究国际学术研讨会上提交了《公共议题的衰落：个人怎样与媒体融合以形成新的社群》一文，对议题融合作了进一步的阐释。一年后，他在罗马举行的世界民意研究学会年会上提交的论文《议题设置理论与后大众媒体时代的民意研究》中指出：“我们认为，议题设置理论是一个扎根于大众媒体时代的理论，其焦点在社会效果上。但是就像传播理论中使用与满足取向所暗示的那样，受众变得越来越有经验。个人不仅要了解公共社区，而且也想与他人建立联系。所以传播的目的不仅是在发现和揭示，而且在于关系；重要的不仅是传播，而且是维系共同体（社区）。我们生活在一个各种议题不断竞争的大海之中，这些议题不断地撞击着我们心中的防波大堤。如果说我们在复杂的社会进化中与他人融为一体是一幅更大的图画的话，议题设置只是这幅画的一部分。前一个媒体过程我们称之为议题融合（agenda-melding）。”[27]
议题融合与议题设置相比，与社会学的关系更加紧密，它可以说是议题设置的社会化，是一种具有浓厚人文色彩的过渡。议题设置与议题融合的不同点主要有三个方面：其一，与议题设置相比，议题融合关注的内容不再只有新闻，还有生活百科、时尚资讯等内容；其二，议题融合的主体不再只是媒体，还有个人；其三，议题融合的目的不再只是为了感知事物或认识社会，还包括结成关系，去除不和谐。[28]
网络因其容量的无限性，成为议题融合的绝佳平台。如做网络新闻专题就是一个融合各种来源的信息进行议题融合的常见方式。网络新闻专题通常用专门的一个网页，网民通过主页的新闻导读就可进入，专题里面汇聚了所有与该主题相关的信息，从而给予新闻全面、连续、多角度、深入的报道。一个网络新闻专题的容量可以相当于一份报纸，而且还能极大地发挥网络传播的超文本、多媒体、及时性等优势，即网络新闻专题中的相关新闻之间又有链接相连，可以包含文字、图片、音频、视频等多种传播方式。网络新闻专题还可以不断更新，可以涵盖从开始到最后大量相关事件的新闻报道，成为该新闻事件的“大百科”。这样，在一个网页上，受众就可获得与该新闻事件相关的所有信息。这种采用专题的形式在专题网页中进行的大量报道，客观上起到强化新闻事件在信息场中的地位、加深受众对信息的了解度和印象度的作用。
（2）网络传播在进行议题设置时更具时效性。信息的时效性是影响媒体议题设置效果的重要因素。时效性之所以重要，原因在于存在着“首因效应”，即先入为主心理。人们在接受外部信息时，往往更容易相信第一次看到、听到的情况，第一印象一旦建立起来，它对于后来获得信息的理解和组织有着强烈的定向作用。人们对于后来信息的理解，常常是根据第一印象来完成的。首因效应还会带来“晕轮效应”及与之相反的“恶魔效应”。因此，信息传播的时效性在很大程度上决定着媒体议题对公众议题的设置能力。由于网络媒介手段常常可以做到实时更新、实时报道，因此能在第一时间吸引公众的眼球与注意力，给受众留下“第一印象”，在一些偶发性和突发性的事件或非公共事件发生时，常常可以在第一现场及时采集信息，第一时间传播信息，抢占传播的先机。
（四）网络议题设置需要考虑“使用与满足”
1.“使用与满足”理论
“使用与满足”理论（Use and Gratifications）产生于20世纪40年代，是传播学领域关于大众媒介的效果与使用的理论，用以研究媒介和受众的关系。当时，随着印刷媒介的日趋成熟和广播、电视等电子媒介的相继诞生，受众对大众传媒的需求和依赖达到了一个新的阶段，传播学者们对受众的媒介接触行为及其背后的心理动机也产生了浓厚的研究兴趣。
“使用与满足”理论从受众的心理动机和心理需求角度出发，结合心理学和社会学相关知识，解释了人们使用媒介以得到满足的行为，提出了受众接受媒介的社会原因和心理动机。传统的理论认为媒介在传播过程中的主要任务是说服受众，认为受众是被动的；而“使用与满足”研究把受众看作是有着特定“需求”的个人，认为他们的媒介接触活动是有特定需求和动机并得到“满足”的过程。“使用与满足”理论十分强调受众的社会和心理需求，认为这是受众接受媒介信息的主要推动力。该理论站在受众的立场上，从受众直接的媒介体验角度对传播行为进行探索，考察受众对媒介的使用动机以及其需求是否得到满足。每个人的需求各不相同，在这样的情境下，大众传媒所传递的信息就不可能同时被所有的受众所接受，受众总是从中挑选出可以满足自己的信息。
“使用与满足”理论的研究是从一些学者考察受众对不同形态媒介的使用开始的。
B.R.贝尔森（B.R.Bilson）在考察了读者对报纸的“使用”后总结出报纸能够“满足”人们六个方面的需求[29]：
（1）获得外界消息的信息来源，了解外部的变化；
（2）日常生活的工具，了解广播节目、天气、交通、购物等信息；
（3）休憩的手段，在读报中获得安静和休息；
（4）获得社会威信的手段，因为了解新闻或新知识而获得人们的尊敬；
（5）社交的手段，读报可以丰富话题，活跃人们的社交活动；
（6）读报本身的目的化，读报已成为每天的习惯性行为。
赫塔·赫佐格（Herta Herzog）具体考察了听众在收听他们喜爱的广播节目《知识竞赛》中表现出来的三个方面的基本需求[30]：
（1）竞争心理需求——通过抢先猜测答案享受由此带来的竞争的乐趣。
（2）获得新知的需求——从节目中得到新的知识，以充实自己。
（3）自我评价的需求——通过猜测答案来判断自己的知识程度，确认自己的能力。
丹尼斯·麦奎尔（Denis McQuail）归纳了观众“使用”电视后得到“满足”的不同特点，从中总结出了四种基本类型[31]：
（1）心理转换效用——电视节目可以提供消遣和娱乐，帮助人们“逃避”日常生活的压力和负担，带来情绪上的解放感。
（2）人际关系效用——通过节目可以对出场的人物、主持人等产生一种“熟人”或“朋友”的感觉，也可以融洽家庭关系，建立社交圈子。
（3）自我确认效用——电视节目中的人物、事件、矛盾冲突的解决等可以为观众提供自我评价的参考框架，并使其在此基础上协调自己的观念和行为。
（4）环境监测效用——通过观看电视节目，可以获得与自己的生活直接或间接相关的各种信息。
2.网络传播中“使用与满足”的变化
与传统媒体的传播相比，网络媒介中“使用与满足”理论出现了以下变化：
（1）受众由偏被动接受信息变成更能主动调控信息的用户。
在传统的大众传播中，受众虽然也可以自由地选择接触的媒体和接受相关的信息，满足自己的各种需求，但可选择面相对狭窄，只能在一个相对有限的框架范围内选择，或者说在主流媒体设置的议题范围内进行选择。而网络的发展使受众变身用户，通过订阅或关注，可以更自由地在一个相对更宽泛的框架范围内接受自己的最需要或最感兴趣的信息。
（2）受众由单纯地接受媒介信息变为可以使用媒介自主传播。
在传统媒体时代，受众从报纸、杂志、广播等媒介中获取信息，但并不是每个人都拥有使用这些媒介进行大众传播的机会。而网络时代现代信息技术的发展让受众拥有了多种多样的媒介使用机会。也就是说，传播中使用的对象从媒介提供的信息扩展到媒介本身。由于像博客、微博、微信、网络直播等各种信息发布平台的出现，受众人人都可以是记者、广播员、电视节目主持人，人人都可以以越来越便捷的方式自主制造或发布信息，并能够相对更加平等地与信息发布者交流互动，从而传播中传和受的界限进一步模糊化。
（3）网络传播更能照顾到受众的个性化，使对受众的满足分众化。
根据“使用与满足”理论，所有的受众在接触信息之前就是有个性化观念和个性化需求的，如对于移动新闻客户端的用户，其使用动机就可能涉及获取新闻资讯、休闲娱乐、评论分享、舒缓压力等。在各大移动新闻客户端做得用户认知需求满足表中，“获取最新最快的新闻资讯”往往得分最高。几乎所有的聚合信息客户端都有“个性定制”的功能，有的内容传播标签数量高达近百个，每日原创信息更新量几十万字，为的就是希望满足不同分众群体的使用需求。用户可以决定在何时何地用何种工具浏览何种信息，许多移动新闻客户端在用户使用行为的大数据梳理中都发现，用户使用时间有早中晚三个高峰，使用地点主要集中在家里或者公共交通工具上。所以许多移动新闻客户端会选择在这些时段之前提高更新量，这些都是满足受众个性化需求的体现。如在各种对微博和微信进行的“使用与满足”调查中发现，用户使用这些应用常常有着差异很大的不同需求，更多的时候，则是同时有着好几种需求，既可能是为了获取信息，也可能同时为了娱乐消遣，同时也为了维护和拓展人际关系，或也想通过自我暴露而在社交网络上获得认同，即通过表达，从别人的反馈当中获得对自我的认知，然后调整自己的意识和行为，完成自我认同的建构。而有的用户在使用这些媒介时想要满足窥探他人生活的潜藏心理，还有的人则是利用相关平台进行商业营销，以满足经济上的需要。
（4）大数据算法的介入。
网络传播中“使用与满足”的变化还反映在大数据算法的介入上。从第一章搜索和新闻提供方式上出现的变化可以看到，支持这些变化的均是技术。各种网络新技术越来越深入地介入到网络信息的获取中，而大数据算法的不断更新成为此类信息获取形式变化的根本驱动，为同类信息的梳理整合提供技术支撑。依托云计算大数据等技术，许多平台都可以同时处理内容生产与内容发布，通过对受众行为的分析，进行个性化内容推送，实现千人千类的多元聚合。
如今日头条App，打出“我比用户更懂用户”“五秒钟读懂你的兴趣”的旗帜，用独特的搜索推送引擎，通过用户新浪、腾讯、人人网等平台的账号，利用软件分析用户曾经浏览过的信息的类型，分析用户的性别、年龄、工作，地理位置等个人信息，了解用户的多维偏好。“聚合新闻客户端作为原生态网络媒体形态，对传媒业、传播主体、传播受体、传播内容和媒介形态五大维度的变革形成了一种全新的网络传播模式，既不同于门户时代的传播特点，又不同于其他类型的移动客户端传播形态。可以说，聚合新闻客户端的个性化推荐机制、机器算法与编辑互动的双重运营模式，不仅符合移动互联网的发展逻辑，而且开创了网络媒体信息生产与传播的新潮流，并逐步进入常态化发展阶段。”[32]由此可见，大数据算法给网络传播带来的改变主要体现在两个方面，一方面，改变了网络用户使用媒体的形式，另一方面，也改变了网络满足用户的方式。
虽然算法技术显然推动了信息传播方式的显著进步，但是就像几乎所有新出现的媒介或传播形式都会带来新的问题一样，算法的推送一方面大大提高了信息的处理效率，但是另一方面，由于一些推送平台对从业人员往往采用的是根据阅读数现金分成的激励措施，这种算法主导的局限性立刻就显现出来。这种个性化推介虽然能迎合受众的心理需要，自动过滤掉用户不感兴趣或不愿了解面对的信息，但是也会导致受众只接收到想要接收到的信息，从而被无形中拘禁在一个个“信息茧房”中。
“信息茧房”（Information Cocoons）是指人们在寻找获取信息时根据个人喜好和需求，只关注某一方面的信息，从而导致所处的信息环境像是一个封闭蚕茧，无法全面地了解世界的更多信息和观点。关于“信息茧房”，早在2001年，美国哈佛大学法学院教授凯斯·R.桑斯坦（Cass R.Sunstein）在《网络共和国——网络社会中的民主问题》一书在开篇中就曾预测到，随着网络信息筛选技术的进一步发展，网络使用者们将能够在海量的信息中更自由地关注自己感兴趣的内容，根据自己的喜好定制报纸和杂志，从而每个人都能拥有一份最能满足个人需要的“Daily Me”（个人日报）。[33]2006年，桑斯坦在其著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》又将这一概念形象化。通过对互联网的考察，桑斯坦指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。[34]用户长期沉浸在由自己的选择所建构的拟态环境中，满足于接收自己想接收到的信息，无法更全面地了解客观世界，不知不觉中会难以避免地充满盲目狭隘的偏见。
在“信息茧房”中，非常容易产生“回声室效应”。回声室效应在传播学中是指在一个相对封闭的环境上，一些意见相近的声音不断重复，最终使处于其中的人们以为他们感受到的事实和意见就是客观完整的全部。网络杂志《沙龙》的专栏作家安德鲁·列奥纳德曾在回顾了自己被回声室效应误导的痛苦经历之后说：“让我不安的，不是在互联网上用谷歌找到自己所需要的信息的容易性，而是那种随时可以获得自己想要的心态的方便性。”[35]当网络的社交属性越来越增强，在社交媒体中更容易形成回声室效应。因为当人们以社交对象作为信息来源，他们当初在选择社交对象时就已经作了筛选，所以同一网络社交圈中的人们往往立场和态度相似，而且人们往往更愿意固守在符合自己偏好的信息与意见的圈子里，对圈子之外的人和信息自愿或不自觉地隔绝，从而产生更小的信息茧房和更大的回声室效应。“如果根据热门话题的推荐来进行信息浏览，常常会发现社会讨论的焦点总是偏向娱乐和社会化的内容；或者当自身有一定的认知倾向时，关注与互动的博主便常是与自己观点一致的几个。长此以往，看到的都是自己喜欢的内容，听到的都是与自己观点相符合的声音，困在这样的茧房之中，本应借助网络力量实现的认知升级与共情能力提升，便很难实现了。”[36]
2017年9月和10月，人民日报和人民网刊载了多篇评论，对个性化新闻资讯推送服务中出现的乱象进行了批评。其中三篇评论《不能让算法决定内容》《别被算法困在“信息茧房”》和《警惕算法走向创新的反面》产生很大影响。评论认为，技术往往是一把冷冰冰的双刃剑，算法不是王法，算法决定内容更不是王道。只有算法回归到服务内容的角色，才能变得有态度、有深度、有温度。如果我们都沉浸于自己的“舒适地带”的茧房里，就可能进一步缩减理性、开放、包容的公共空间，从而失去在争议中达成共识的机会。智能信息平台带来的最大问题，可能还不是侵权，而是走向创新的反面，甚至可能从根上破坏创新的源动力。
中国人民大学新闻学院宋建武教授通过研究以今日头条为代表的“个性化资讯分发平台”，得出了一些关于现有算法的局限及其改进方法的认识和判断。
其一，内容杂芜。资讯平台为最大规模地占有内容资源，在发展的特定阶段，往往不加甄别地扩充所谓“自媒体”的内容，以致内容数据库中鱼目混珠，虚假和低俗信息乘虚而入。平台上大量低品质内容的供给，大规模地“创造”着对低俗内容的需求。而资讯平台对此缺少管理手段，有些平台甚至在主观上还企图借此提高“流量”和“用户数”。
其二，算法单一。目前的各类“个性化资讯分发平台”，基本上都是根据用户信息点击的历史数据判断其信息偏好，据此推送更多同类内容。点击量高的内容和内容类别会作为初始设定，被推给更多用户。考虑到用户使用移动终端时大都独处，具有私密化特征，此种状态下表现出来的信息需求，常常会对猎奇和低俗内容较为敏感，这类低质量信息往往点击量较高。
其三，取值偏差。资讯分发平台把对特定资讯的个人点击量和整体点击量作为算法的主要甚至是唯一取值标准，使之成为机器通过算法进行推送的依据。而“热度”指标更多地反映了用户对于特定信息感兴趣的程度，可以映射新闻信息的“趣味性”，但无法反映特定信息对于用户个人和社会的选择和决策行为的真正价值，即新闻信息的“重要性”。反映在平台运营方的观念上，就是易误把用户对特定信息的“关注度”，当成了“重要性”。[37]
今日头条等聚合新闻App被多次勒令整改。确实，算法推荐虽然在信息处理上提高了编辑效率，但是它也很容易把用户的一些偶然行为判断为用户真实的兴趣和需求。过度依赖算法推荐，会让用户的视野变窄，失去培养新关注点的机会。对于内容生产者来说，一味追求被点击转发，容易使标题党或低俗内容泛滥，真正优质内容反而可能得不到被充分传播的机会，无形中打击优秀内容生产者的积极性，最终导致用户整体体验下降。“移动互联网时代，新闻阅读呈现出碎片化和个性化的趋势。但碎片化阅读不等于娱乐化阅读，更不等于标题阅读；个性化并不意味着用同质化内容‘投其所好’，而是基于用户真实需求和兴趣，在有限时间内为用户提供有用的或感兴趣的高质量内容。目前，人工智能技术在自然语义识别领域还没有取得特别重大的突破，完全让机器来判断一篇文章的标题、文采、深度、价值和适合阅读的人群，显然是不够的。机器算法需要与人工干预相结合，将人和机器的优势充分发挥，补足机器分发的盲目性和人力处理海量内容的局限性。人与机器的互相补位，才能为用户提供真正的价值信息。”[38]
2018年9月，人民日报新媒体中心宣布启动“人民号1000＋”计划，并且在人民号上线的迭代版本中加入主流媒体价值权重的“党媒算法”[39]。人民号是百度协助《人民日报》搭建的网络平台，能够与多平台对接。而在智能化审核中融入党媒新算法，为反对“失控的算法、混乱的算法、危险的算法”[40]，打造良性传播生态提供了平台和技术保障。“党媒算法”的出台并不会遏制已有的其他大数据算法，但是在作表率和算法探索方面走出了符合中国国情的一步。它让网络时代的媒介坚持发挥把关人作用的同时，尊重用户的主观能动性，以更科学的逻辑让网络用户有更多的选择，避免偏听偏信。
《连线》杂志的创始主编凯文·凯利（Kevin Kelly）在他的《必然》一书里提到，未来的人工智能网络（主要包含算法）将会如同电力一样无处不在，并以暗藏不现的低水平持续存在。[41]如今，算法分发已经逐步成为搜索引擎、社交软件、浏览器、视频网站等几乎所有软件的标配，由于其能高效优化用户阅读体验，增强用户黏性，因此对网络用户传统的信息行为模式冲击很大。但是算法没有价值观，人必须要有基本的价值观。这种趋向极致的“使用与满足”还是要警惕其在最大化地满足了网络受众心理需要的同时所带来的负面影响。
【注释】
[1]李杰.网络传播文化嬗变与反思［N／OL］.中国新闻研究中心.http：／／www．cddc.net／cnnews／xmt／200909／6317.html.
[2]郑保卫.新闻理论新编［M］.北京：中国人民大学出版社，2007：101.
[3]王治柯.福柯［M］.长沙：湖南教育出版社，1999：159.
[4]王治柯.福柯［M］.长沙：湖南教育出版社，1999：163.
[5]埃瑟·戴森.2.0版数字化时代的生活设计［M］.胡泳，范海燕，译.海口：海南出版社，1998：36.
[6]郭庆光.传播学教程［M］.北京：中国人民大学出版社，1999：223-224.
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[8]丹尼斯·麦奎尔，斯文·温德尔.大众传播模式论［M］.祝建华，译.上海：上海译文出版社，2008：39.
[9]塞奇·莫斯科维奇.群氓的时代［M］.李继红，薛丹云，许列民，译.南京：江苏人民出版社，2003：14.
[10]凯斯·桑斯坦.网络共和国：网络社会中的民主问题［M］.黄维明，译.上海：上海人民出版社，2003：47.
[11]汪燕娟.BBS的群体极化效应和“沉默的螺旋”［J］.青年记者，2010（7）：79.
[12]戴笑慧，冷天虹.网络群体极化现象简析［J］.新闻记者，2009（7）：22.
[13]凯斯·桑斯坦.网络共和国：网络社会中的民主问题［M］.黄维明，译.上海：上海人民出版社，2004：28.
[14]戴笑慧，冷天虹.网络群体极化现象简析［J］.新闻记者，2009（7）：16.
[15]李苏楠.网络群体性事件的应对［EB／OL］.中国党政干部论坛.http：／／www．21ccom.net／articles／zgyj／ggzhc／article_201005028789.html.
[16]曾庆香，李蔚.群体性事件：信息传播与政府应对［M］.北京：中国书籍出版社，2010：42.
[17]展江，刘亚娟.江歌命案何以成隔海打牛的“舆论审判”？［J］新闻界，2018（1）：24.
[18]展江，刘亚娟.江歌命案何以成隔海打牛的“舆论审判”？［J］新闻界，2018（1）：22.
[19]裘伟廷，林亚斐，等.关于网络群体性事件的新思考［J］.宁波电视大学学报，2010（1）：14.
[20]刘洪波.网络群体事件不必防范［J］.凤凰周刊，2009（21）：5.
[21]夏临.我国群体性事件及其研究现状综述［J］.东南传播，2010（7）：26.
[22]云龙.拷问公众人物言论边界：不能为一己私利虚构事实［N］.人民日报，2011-09-28（4）.
[23]李苏楠.网络群体性事件的应对［EB／OL］.中国党政干部论坛.http：／／www．21ccom.net／articles／zgyj／ggzhc／article_201005028789.html.
[24]沃尔特·李普曼.舆论学［M］.林珊，译.北京：华夏出版社，1989：15.
[25]郭镇之.关于大众传播的议程设置功能［J］.国际新闻界，1997（3）：4.
[26]李良荣，于帆.网络舆论中的“前10效应”——对网络舆论成因的一种解读［J］.新闻记者.2013（2）：50.
[27]唐纳德·肖.议程设置理论与后大众媒体时代的民意研究［J］.刘海龙，译.国际新闻界，2004（4）：5.
[28]黄旦.传者图像：新闻专业主义的建构与消解［M］.上海：复旦大学出版社，2005：32.
[29]Shearon A.Lowery，Melvin L.DeFleur.Milestones in Mass Communication Research：Media Effects［M］.Third edition.New York：Longman Publishers USA，1995：111.
[30]Shearon A.Lowery，Melvin L.DeFleur.Milestones in Mass Communication Research：Media Effects［M］.Third edition.New York：Longman Publishers USA，1995：111.
[31]Denis McQuail.Sociology of Mass Communication［M］.London：Penguin Books，1972：29.
[32]徐北春.聚合新闻客户端传播的五大变革——以“一点资讯”和“今日头条”为例［J］.传媒.2017（3）：47-48.
[33]凯斯·桑斯坦.网络共和国：网络社会中的民主问题［M］.黄维明，译.上海：上海人民出版社，2003：3.
[34]Cass R.Sunstein.Infotopia：How Many Minds Produce Knowledge［M］.Oxford：Oxford University Press.2006.
[35]胡泳.公共性的毁坏［N／OL］.钛媒体.http：／／www．tmtpost.com／3982.html.
[36]周小美.算法无罪？可恶魔的黑手已经伸向了孩子［N／OL］.搜狐网.http：／／www．sohu.com／a／219181288_483391.2018-01-26 21：56.
[37]宋建武.个性化新闻资讯推送服务当前算法的局限及其改进［N／OL］.人民网.http：／／media.people.com.cn／n1／2017／0925／c120837-29557429.html.
[38]秦海波.机器算法不能包打天下［N］.经济日报，2017-09-14（09）.
[39]李超.人民日报新媒体将推党媒算法打造良性传播生态［N／OL］.光明网.http：／／news.gmw.cn／2018-09／13／content_31143912.htm.
[40]九戒.习主席今天的贺信，这4个字格外重要［EB／OL］.中国国防部.http：／／www．mod.gov.cn／jmsd／2018-06／15／content_4817029.htm.
[41]凯文·凯利.必然［M］.周峰，等译.北京：电子工业出版社，2016：106.