从热搜榜看平台算法传播公共性建构的三重困境

当下，算法正以不可见、不可知的方式运作，并持续影响着公共空间和舆论生态。本文通过对平台热搜榜的细致考察，发现由平台算法传播所建构的公共性存在三重困境：其一，多重行动者博弈下的算法价值设定是以经济利益为导向的，平台热搜榜的议题呈现出浓厚的社交化和泛娱化属性，行动者们关于公共性的“问题”和“兴趣”指向并不一致，热搜榜建构的动机与最终结果均呈现非公共价值指向；其二，平台集体是一种由数据痕迹生成的用户集合，这种集合是趣味用户的归类，并不能代表现实中的大众，依据数据痕迹经由算法计算化、定制化的平台热搜榜，无法代表公众观点与意见，其中的议题建构是被区隔和伪公共性的；其三，在公共议题建构中，个性化推荐算法和集体化热点算法是一对相互矛盾的算法信息导控机制，它们在平台热搜榜中分别形成“兴趣循环递归”和“议题循环递归”,进而导致公共性供给窄化。最终，平台算法传播造成选择性偏见、情感与审美茧房以及数字化、结构性不平等等反公共性后果。