算法权力与政治

而政治与使它们以特定方式和特定目的发挥作用的环境有关。在本章中，我将通过研究算法在当前媒体环境中是如何被“问题化”的来继续这一讨论。在写关于性的历史时，福柯描述了性行为是如何“被问题化的，成为一个关注的对象、一个反思的元素和一个程式化的材料”(2012:23-24)。同样，本章以新闻行业为例，探讨算法或多或少被渲染成问题的情况，以及如何通过考察算法成为关注对象的条件来理解它们的权力和政治。

正如我们将看到的，新闻行业构成了计算、机器学习和数据科学的出现具有广泛影响和持久影响的地方。虽然计算机化早已成为新闻行业的一部分，但在这种背景下，将算法作为新闻工作的一个组成部分使用是一个相对较新的现象。正如我在第二章中所声称的，算法并不是存在于真空中。它们的权力和政治也不能简单地以自上而下的方式被框定，例如，作为对另一个行动者或对象行使权力的东西。算法总是在制度实践、个人行为和人类经验的层面上被构建和嵌入到生活世界中。在第2章和第3章中，我提到了本体论政治的概念，以表示现实如何从来都不是给定的，而是通过特定的相互作用形成和出现的。本章的目的是为算法充满这种本体论政治的说法提供更多的经验证据。

到目前为止，在这本书中，我已经以各种方式展示了算法的重要性:在它们管理平台参与、分配信息流、在设计中嵌入价值观、反映现有的社会偏见并通过自动化和反馈循环帮助强化它们的能力，以及它们让人们以特定方式感受和行动的能力。正如我自始至终所主张的，理解算法的本体论政治不能简单地通过观察代码的物质性来完成，就好像公式对它们应该计算的东西具有确定性的力量或因果关系一样。关于我们需要认真对待技术的物质性这一概念，我已经认为这是理所当然的虽然算法可以说拥有简·贝内特(Jane Bennett)所说的“事物力量”(2004:348)，一种不能被简化为人类主体性的维护自己的能力，但在这里，我想把重点放在它们在新闻行业背景下的物质话语制定或重要性的具体情况上。

算法究竟是如何制定的，以塑造当代新闻业的现实?算法在什么时候开始发挥作用?说到物质，“重要”(Law,2004b)和“物质-话语实践”(Barad, 2003;Orlikowski & Scott, 2015)就是要对算法在技术、制度实践和话语的交叉点上以不同的方式被物化、被制造出来并被雕刻成存在的方式感兴趣。借鉴第3章中介绍的过程关系框架，我感兴趣的是

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以下是将算法划分为一个实体并与其他事物分开的过程。算法的作用及其可能产生的影响不仅与它的重要性有关，还与它进入论述的方式有关.并使事情作为情境实践的一部分发生。因此，算法的这种多事性与算法何时起作用的问题有着千丝万缕的联系，被理解为算法作为知识和关注的对象出现的方式，定义和被被它所触及的人定义。物质和重要是这方面的关键术语，描述了一个持续的成为过程，在这个过程中，不同的参与者和元素被聚集在一起，并以塑造某些现实的方式排列(Barad，2003;Mol,2002)。为了理解围绕“假新闻”(Facebook的热门话题，以及它对一张标志性照片的审查)的争议得以蓬勃发展的现实，我们首先需要了解算法在新闻、社交媒体平台和机构实践的交叉点上是如何发挥作用的。那么，算法什么时候起作用，对谁起作用？

新闻里的算法

《Aftenposten》总编辑埃斯彭·埃吉尔·汉森(Espen Egil Hansen)没有点名马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)的“加州代码”，因为他反对将算法作为新闻传播过程的一部分，而是因为他不同意Facebook使用算法的方式。在一次关于该报在应对Facebook审查方面的角色的采访中，汉森描述了他对该平台“作为编辑的前所未有的权力”的日益失望，与之形成鲜明对比的是，他不愿意承认自己是一家媒体公司：“我认为，独立媒体的核心任务之一……是让人们接触到不同的观点....我们现在看到的是，媒体越来越弱。”采访中提到，社交媒体平台倾向于将用户困在泡沫中，阻止他们阅读故事的“另一面”。汉森进一步声称：

到目前为止，(Facebook)是当今最重要的新闻载体，它至少以两种方式进行编辑。你在信息流上看到的每一条帖子都是有原因的;它根本不是中立的，它是一个算法来决定的。(Sullivan,2016)

汉森担心的是，世界上最强大的编辑、算法和控制它的人一—马克·扎克伯格和他的同事一—并不按照与“独立媒体”相同的原则和职业道德运作。这种担忧涉及到编辑责任的权力斗争，以及谁应该有权利主张责任的问题。一方面，我们有独立的媒体，其任务是告知公众，让人们接触到不同的观点。另一方面，我们发现社交媒体算法制造的精心策划的过滤泡沫

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无情地“将用户困在一个只会肯定他们信仰的新闻世界中”(Sullivan2016)。然而，这将一个复杂的问题简化为支持或反对该算法的错误二分法。Facebook连接用户并为他们提供平台并非出于无私、仁慈的动机。《Aftenposten》和新闻行业也不会仅仅因为对删除照片的愤怒而联合起来反对Facebook。尽管汉森自己在一定程度上解释了这种非黑即白的叙述，但他在采访中表示，问题不在于算法本身：“我自己当然也在使用算法，我的抱负是在比我们今天更高的水平上使用它们。 99

虽然算法在很多方面已经成为当今新闻媒体的逻辑和功能中根深蒂固的一部分，但它们的地位和目的仍然非常值得讨论和争论。在本章中，我通过考虑新闻媒体中的关键角色(如汉森)如何在新闻制度背景下理解和协商算法，更仔细地研究了这些辩论的内容和环境。为了理解算法在当代媒体格局中的权力和政治，我们提出了这样的观点:将算法视为既不是给定的对象，也不是稳定的对象，而是在物质话语实践中被制造和未被制造，这一点至关重要。有时算法被渲染为重要，而在其他时候则被视为无关紧要。我认为，更多地了解重要的过程，使我们能够理解算法的多重现实，以及这些现实如何相互关联和共存。

虽然最近围绕算法的许多争议肯定会让人质疑算法对当前的信息格局有什么影响，新闻是什么，应该是什么，以及承担编辑责任意味着什么，但算法已经是新闻和新闻实践中不可或缺的一部分。从目前关于技术与新闻交叉的许多文献中可以明显看出(例如，Anderson,2013;Coddington, 2015;Diakopoulos, 2015;Dörr, 2016;Lewis, 2015),算法、机器人和数据分析现在包含在新闻媒体组织、生产和传播新内容的方式的标准曲目中然而，将这些变化和发展假设为改变新闻业的新力量是没有抓住重点的。从电报和打字机到数据库、电子表格和个人电脑，几个世纪以来，各种形式的技术被用来支持和增强新闻工作(Boczkowski, 2004;帕夫利克，2000;Weiss & Domingo, 2010)。事实上，至少从20世纪60年代的大型计算机开始，计算机就已经成为新闻实践的一部分，这也催生了计算机辅助报道(CAR)的传统。菲利普·迈耶(Philip Meyer，[1973]2002)在他的开创性著作《精确新闻》(PrecisionJournalism)中描述了计算机和统计数据将如何成为记者加强新闻客观性和更广泛地改变新闻业的最有效工具迈耶认为，为了实现新闻业的“真正”目标是揭露社会不公，记者必须使用统计软件包、数据库程序和电子表格来从数据中寻找故事(迈耶，2002:86;Parasie & Dagiral,2013)。

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今天，这些想法不再仅仅是对遥远未来的预测。新闻和新闻工作的计算机化和算法化日益成为常态。虽然迈耶斯确定的许多核心工具保持不变，但将计算工具和流程纳入新闻工作的规模和程度才是新颖之处。

如果说新闻的数字化曾经意味着将模拟内容数字化，那么它现在意味着一系列的过程，远远超出了简单的在线报纸分发。新闻的数字化和计算机化可以在生产周期的每个阶段看到:记者如何使用计算工具来收集和制作新闻故事，如何使用系统化的标签和元数据实践来存档内容，通过实施数字付费墙来确保收入和获取有价值的用户数据，以及在新闻的算法呈现和策划中。

现在让我们回顾一下对算法的一般理解，即解决问题的一组指令。在这种情况下，算法应该帮助解决哪些问题?新闻业面临的一个明显问题是“出版和新闻发行领域的数字革命对报纸经济生存能力的挑战”(亚历山大，2015:10)。社会学家杰弗里·亚历山大(Jeffrey Alexander)观察到，有多少“西方领先的新闻机构经历了巨大的经济动荡、裁员，并经历了深刻的、往往是激进的重组一一以应对数字挑战”(2015:10)。这些削减和重组在北欧的背景下也有强烈的感受，在那里，包括《晚邮报》在内的许多报纸目前都在经历着员工的急剧减少一一主要是那些从事印刷版工作的人。正如亚历山大所指出的，伴随互联网而来的“信息要自由”的文化咒语，已经成为当今新闻业的一个经济难题广告的减少以及博客和社交媒体平台作为激烈的市场竞争者的崛起，在很大程度上导致了近年来新闻业的经济危机。Rasmus Kleis Nielsen指出，“全球一半以上的数字广告收入都流入了Facebook”(2016:86)，而曾经与付费墙联系在一起的耻辱仍然是其经济和文化可行性的障碍(亚历山大等人，2016)。

计算新闻的兴起，在这里被广泛理解为与算法实践纠缠在一起的新闻，不仅是在报业和新闻业普遍面临危机的时候出现的，而且在更广泛的社会和经济动荡方面也是如此。与20世纪60年代围绕CAR崛起的言论没有什么不同，计算新闻和算法新闻的话语以乌托邦和反乌托邦愿景的连续体为特征。算法、数据科学以及与之相关的一切都以高度的技术乐观主义和承诺为特征，但也以对机器接管工作的明显怀疑和担忧为特征。乐观的一面是，计算新闻被认为是一种升级和装备新闻业的方式，以满足21世纪的需求

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(Hamilton & Turner, 2009;Cohen等人，2011)。正如Lewis和Usher所指出的，“许多人认为，计算新闻既会带来更好的调查性新闻，也会创造与受众接触的新形式”(2013:606)。这里的观点是，新闻业需要“适应技术和经济的变化才能生存”(Peters & Broersma, 2013: 2)。不仅仅是对技术可能性的庆祝，许多人认为这些数字化转型是新闻的一种不断变化的条件，人们只需要适应这种条件就可以留在游戏中。

但就像所有的技术变革和创新一样，围绕新闻编辑室电脑化和新闻数字化的讨论通常伴随着对不断变化的现状的担忧。例如，社交媒体的出现促进了关于博客可能取代记者和其他新闻工作者的讨论(Lowrey, 2006;Matheson, 2004;Rosen, 2005)或从事公民新闻工作的非专业人士(Goode, 2009;Rosenberry & St. John, 2010)。这些争论和担忧已经被类似的关于所谓机器人新闻兴起的讨论和担忧所取代(Clerwall,2014)。Narrative Science或Automated Insights等公司训练计算机使用自动化算法流程编写新闻故事，引发了关于记者作为一种持久职业的可持续性以及人类劳动力在所谓的“智能机器”时代的脆弱性的大量讨论(Carlson, 2015;van Dalen, 2012)。在不承诺新闻机器人是威胁还是拯救的情况下，从现在新兴的文献中可以清楚地看出，安德森称之为计算新闻的“毛茸茸的新兴野兽”(2013:1017;另见Rodgers,2015:13),算法将继续存在。因此，问题不在于算法是否在新闻和新闻工作中发挥重要作用，而在于这个角色在实践中以何种方式发挥作用，它是如何被解释和相关的，以及在给定的环境中，它何时确实对特定的参与者起作用。

让算法变得重要

斯堪的纳维亚案例研究

本章的重点是探索在实践中制定的算法一一换句话说，新闻机构如何处理算法，无论是在Facebook等数字中介的算法逻辑方面，还是在相关组织内部开发的新闻算法方面。主要通过对来自十家不同的斯堪的纳维亚报纸和媒体的新闻编辑和数字产品经理的定性专家采访，目的是探索算法在新闻工作的特定环境中是如何发挥作用的我所依赖的数据来源是我在2014年至2016年期间亲自对挪威、丹麦和瑞典新闻机构的主要参与者进行的20次采访。受访者包括数字项目经理、主编、

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主要新闻机构的技术总监、社交媒体编辑、开发人员和记者。这些组织包括总部位于斯堪的纳维亚的Schibsted出版社、挪威媒体集团Polaris media、挪威全国性报纸《Aftenposten》和《Verdens Gang》(VG)、挪威地方报纸《addresseavisen》和《iTromsø》、丹麦全国性报纸《Jyllandsposten》和《Politiken》瑞典的国家报纸Svenska Dagbladet，公共广播服务Sveriges Radio和数字新闻服务Omni.8本章报道的新闻机构都以某种方式使用算法来选择，创建，编辑和发布新闻。虽然不同的新闻机构之间有许多相似之处，他们试图理解新闻中的算法，但这里的目的并不是要讲述斯堪的纳维亚地区算法新闻的一个主要故事。我们感兴趣的是试图确立算法的意义所涉及的政治。因此，这是一个关于算法的本体论构成的故事，当它的地位有待争夺时会发生什么。

虽然访谈肯定将意义归因于算法，但意义不应被视为“单个单词或单词组的属性，而是世界在其不同可理解性中的持续表现”(巴拉德，2003:821)。在继续讨论之前，至少有两个方面是我们需要承认的。首先，物质性和话语性并不对立;它们是相互构成的(巴拉德，2007;Orlikowski & Scott,2015)。材料和话语之间本构关系的概念意味着关系制定实体作为情境实践的一部分。因此，就像话语和意义一样，物质性或物质不应该用固定的术语来理解。正如巴拉德所说，“物质不是指固定的实体;更确切地说，物质是实体，在它的内在活动中变成一不是一件事，而是一种行为”(2003:822)。对于巴拉德来说，“物质性是话语性的[…]就像话语实践总是已经是物质的一样”(2003:822)。换句话说，物质和物质性不是实体，而是在特定情况下取得的相关成就(Cooren et al.，2012)。这也意味着“人类和技术的任何区别都只是分析性的，并且认识到这些实体在实践中必然相互关联”(Orlikowski&Scott,2008:456)。换句话说，研究算法是如何产生影响的，意味着要理解算法是如何在特定情况下变得相关和相关的一一例如，通过研究算法的不同方面是如何以及何时在人们对它们的描述中不同地实施的。

这就引出了我们在研究新闻专业人士赋予算法的含义时需要考虑的第二点。呼应民族方法学的观点，我们需要反思言论本身。新闻专业人士必然以编辑、经理、高管等身份发言，这意味着有特定的当务之急和关注点，使占据这些职位的人充满活力。再来看看“战争恐怖”事件。作为挪威主要报纸之一的总编辑，汉森不仅大声疾呼反对社交媒体平台的权力，同时也是《恐怖战争》的代言人

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更广泛的独立媒体。人们认为Facebook算法存在不当行为，这在这里被用作新闻媒体的正当化和正当性。正如Cooren等人(2012)所指出的那样，发言也意味着发言，不仅是作为特定公司或品牌的代言人，而且还涉及到这种职位应该带来的特定利益和问题。因此，新闻专业人士所说的关注和关注不仅仅是对材料参考物的反映，而是必须被理解为标记他们所看到的代理。在这个意义上，我遵循露西·苏克曼的呼吁，即“需要关注实体定义的边界工作”(Orlikowski & Scott, 2008:464)。

从分析的离散单元不是给定的而是制造的前提开始，我们需要问，任何分析对象——人类或非人类或两者的组合——是如何从它作为一部分的更广泛的网络中分离出来的。(苏克曼，2007:283)

最后，关于这是一个斯堪的纳维亚的案例研究，而不是一个更具全球焦点的调查，有两点需要注意。从精选北欧新闻机构的主要工作人员描述新闻和算法结合的方式来看，我相信这些受访者的战略角色，在许多情况下，他们作为斯堪的纳维亚背景之外的专家的地位，提供了一个有价值和令人信服的说明，算法在何时何地变得重要。

此外，在强调制定的概念时，我拒绝将上下文作为解释因素的概念。乍一看，这似乎有些违反直觉，因为我一直在谈论新闻媒体的“特定语境”作为我的出发点。然而，正如史蒂夫·伍尔加(SteveWoolgar)和哈维尔·莱扎恩(JavierLezaun)所指出的那样，民族方法学家所说的“行动语境”和“行动语境”之间存在着一个至关重要的区别——“作为分析者专有的解释性资源的语境，与作为参与者可用的互动属性的语境之间”(2013:324)。虽然算法需要在语境中被理解(在这个例子中是新闻)，但算法的意义也不能被简化为语境。正如新闻媒体专业人士对算法的讨论不能脱离新闻的语境来理解一样，新闻本身也需要被理解为材料话语实践的偶然结果这些采访提供了关于新闻业现状的丰富而重要的数据，特别是当它与斯堪的纳维亚国家和算法相关时。然而，本章不是关于新闻业或特定新闻机构本身的。借用我在第二章末尾所说的话：“是的，新闻业。是的，斯堪的纳维亚半岛。是的，科技。是的，经济挑战。是的，社交媒体平台。是的，算法。是的，对以上所有人来说都是如此，没有一个人是特别的。”这个故事更多的是关于元素和由此产生的新现实之间的关系，而不是其中任何一个孤立的。

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北欧新闻编辑室的算法景观

基于对高级职位的新闻媒体专业人士的采访，在本章中，我提供了一个深入的案例研究，研究算法的作用方式，以及组织参与者如何处理、理解和不同地将自己定位于当前媒体格局的算法逻辑。在前两章中，我考虑了算法如何产生某些主体性和取向。在这里，我扩展了这些对话，更详细地研究了算法如何影响对机构实践和专业价值的核心理解。在所研究的新闻媒体机构中，算法主要以两种方式发挥作用。一方面，算法被作为新闻生产的一部分一一主要是在某些过程的自动化方面，或者通过帮助记者发现、生产和传播新闻来提高工作流程的效率。另一方面，算法被应用于寻找新的、更好的方式来将受众和读者与收入联系起来一一主要是通过个性化和推荐。在接下来的章节中，我将超越将算法视为解决问题的设备(标准定义会让我们这样做)，并将其分析为制造问题的设备，并指出新闻媒体使用算法时出现的社会和道德困境。除了简单地解决或制造问题之外，算法还会“问题化”。这至少有两个方面：一方面，算法被渲染成有问题的，也就是说，判断被通过，道德领域被划分出来，某些担忧被允许传播(Arribas-Ayllon & Walkerdine, 2008)。另一方面，算法也可以被视为问题化设备，致力于质疑新闻本身的可接受边界和定义。

算法的潜力

当人们想到新闻中的算法时，它通常与它们如何影响新闻的最终呈现有关。虽然它很重要，但这只是算法在新闻业根深蒂固的众多方式之一。例如，仅列出算法目前作为新闻媒体一部分使用的几种方式，算法被应用于寻找和研究故事，验证来源，编写和制作故事，以及在文章发布后跟踪文章的表现。它们还可以服务于A/b测试标题和机器人自动生产新闻项目(Diakopoulos & Koliska, 2017;Lewis &Westlund,2015;林登，2017)。虽然在算法新闻方面还处于早期阶段，但新闻媒体专业人士似乎越来越意识到算法具有巨大的潜力和许多应用领域。这些采访表明，算法在新闻生产中被认为特别有用，无论是在它们改变编辑工作流程的方式还是在传播方面

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新闻，通过确保正确的内容到达正确的人。当算法被阐述为具有潜力时，通常强调的是它们似乎带来的各种可能性和承诺。对于许多受访者来说，算法承诺降低生产成本，提高效率，自动化繁琐和重复的任务，为用户和读者提供有价值的见解，帮助预测未来的偏好，帮助在数据中找到链接和相关性，并以新的、个性化的方式呈现新闻。

有趣的是，随着时间的推移，似乎已经取得了进展。当第一次与新闻媒体人士接触，谈论算法及其在新闻业中的作用时，人们似乎没有今天那么清楚地表达出算法的潜力。虽然新技术的早期阶段总是伴随着一定程度的怀疑，特别是在新闻业等具有强烈专业价值观和文化根深蒂固的领域，但2016年进行的采访表明，新闻中的算法在一定程度上是正常化的。这种算法的逐渐正常化也反映在新闻会议、行业研讨会、小组讨论和利益组织将算法列入关键议程的速度上。与此同时，新闻媒体专业人士对算法的担忧似乎也没有几年前那么严重了。汉斯·马丁·克莱默(Hans Martin Cramer)曾是Aftenposten的产品开发人员，现在是Schibsted媒体平台的产品经理。在2016年8月我第二次采访他时，他指出，算法本身并不能充分解释这种态度的变化。自2014年初我们第一次谈话以来，发生的变化与其说是新闻中算法的实际实现(尽管事情肯定一直在发生)，不如说是围绕算法的话语逐渐正常化“此外，他指出，“与两年前相比，我们面临着更具挑战性的经济形势。(2016年8月采访1)。在克莱默看来，传媒业需要超越算法或机器人会减少还是拯救新闻的问题。问题的关键在于，从经济角度看，新兴的新闻形式能否持续下去。克莱默表示，尽管关于算法的讨论很多，但过去几年已经表明，开发算法新闻生产和传播没有简单的解决方案：“它要么太复杂，要么太具有挑战性。 99

然而，斯堪的纳维亚的新闻媒体长期以来一直走在数字化创新的前沿。与我交谈过的许多经理和关键员工都在斯堪的纳维亚一些最大的新闻机构和出版社工作，包括Schibsted、北极星媒体(Polaris Media)和JP/PolitikensHus。正如路透社新闻研究所在其2016年年度数字新闻报告中所描述的那样，这些新闻机构在内容和商业模式上的数字创新方面享有盛誉。或者，正如《哥伦比亚新闻评论》(Columbia Review ofJournalism)最近所写的那样：“让斯堪的纳维亚人对变革和创新持开放态度吧，即使是在永远传统的报纸新闻世界里”(Garcia,2017)。在Schibsted公司产品管理副总裁埃斯彭Sundve(Espen Sundve)看来，新闻机构实际上正处于一个重要的十字路口：

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他们要么让自己更加依赖像Facebook这样的平台，“这些平台规定了编辑和商业规则，而不要求对独立新闻承担任何编辑和财务责任”，要么他们需要通过规定算法被用来服务的内容和对象来重塑自己(Sundve, 2017)。

对于Sundve来说，算法的潜力在于让新闻更加个性化，这不会被误认为是我们通常认为的个性化。在我对他的采访中，他担心，通过使用个性化这样一个主要属于技术世界的概念，人们可能太容易忽视从新闻的角度来看什么是重要的。Sundve说：“虽然新闻可以是很多东西，但算法主要是为了补充人类对它的理解。”(采访7，2016年5月)。Sundve关于新闻业和算法作用的讨论的一个中心主题是新闻机构与Facebook和b谷歌等科技公司之间的根本区别。他喜欢把新闻和算法进行比较，把两者都说成是优化任务。他说，在与新闻编辑室的程序员交谈时，用这些术语来谈论新闻工作是有帮助的。他补充说，从本质上讲，新闻工作就是“缩小人们知道的、应该知道的和想知道的之间的差距”。原则上，这是一项优化任务，可以从技术和编辑两方面解决，但“我们与科技公司的区别在于，我们包括了我们认为你应该知道的内容”(2016年5月采访7，强调添加)。就像汉森对扎克伯格“加州准则”的批评一样，Sundve对新闻业和科技公司之间区别的描述，本质上是关于将新闻媒体作为强大的信息和沟通渠道的角色合法化和维持下去。社交媒体平台失败的地方，新闻就成功了。

面对算法的到来，新闻媒体专业人士面临着一个选择:要么采取积极主动的立场，要么被动地适应新的技术格局。从大多数采访中可以明显看出，简单地否定算法已不再是一种选择。正如我们将在本章后面看到的，当涉及到新闻中的算法时，最普遍的故事情节之一是它们对知情的民主公众的潜在威胁。然而，随着新闻机构本身越来越多地使用算法来呈现新闻，这些关于所谓的过滤气泡和回声室的争论的可持续性是有限的(我们将很快回到这个话题)。因此.挑战在于平衡批评与实际实践，使算法像以前一样好，并以正确的方式参与使它们变得重要的实践。在与不同的新闻媒体专业人士交谈时，我清楚地看到，算法在一定程度上是如何从已经被重视的东西中获得价值的。也就是说，算法是参照现有的新闻价值观和职业道德来判断、理解和解释的:算法和客观性、算法和新闻价值、算法和知情公民，这样的例子不胜枚举。

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