摘要：随着虚假信息和极端主义的肆意传播，技术平台需要从根本上重新调整信息分类推广和传播内容尤其是新闻类内容的方式。

　　美国发生国会大厦暴乱之后，作为数字新闻的主要传播者和互联网中不计其数错误信息的来源，技术平台被迫承认其在破坏媒体环境中的作用。其中，Facebook、Twitter和Google采取了前所未有的网络净化行动，Twitter开始对美国前总统特朗普在互联网平台上的煽动性言论进行标记，并删除了他的一些帖子，同时永久封禁了他的Twitter账户；Facebook也表态，禁止特朗普在社交媒体煽动暴力。今年年初，继被Google Play Store、苹果商店下架后，亚马逊停止向在美国右翼极端分子中流行的新兴社交媒体平台Parler提供网络托管服务。

　　技术平台对错误信息贴上警告标签

　　可以看到，从2020年开始的一系列大规模去平台化运动产生了立竿见影的效果。除了特朗普之外，数以千计的曾散布过阴谋论的账户从互联网上消失了。2020年3月，Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布成立“冠状病毒信息中心”，致力于把“权威信息”放在首位。此后，Facebook推出新功能，并直接采取措施应对社交媒体平台中错误信息的爆发。2020年5月，Twitter首次在特朗普发布的帖子上贴上警告标签，并提醒用户其中包含“有关投票过程的潜在误导性信息”。

　　所有这一切发生在美国对媒体放松管制的40年之后，其声称创造了一个“为网络增长和创新，而不是提升公民凝聚力和包容度而进行互联网技术优化的媒介环境”。正如人们所看到的，结果却是带来虚假信息和极端主义的肆意传播。技术平台需要从根本上重新调整对于信息分类、推广和传播平台内容尤其是新闻类内容的方式，必须承担编辑责任。在谁都可以做“记者”的宽松环境下，技术平台拥有决定传播哪些新闻信息的权力，这也是技术平台与新闻出版机构之间关系紧张的根源。这些技术平台在全球范围内投资支持新闻真相的信息系统，那么，就要对其所开发的基于事实的信息生态系统负责。

　　在2016年至2020年期间，Facebook、Twitter和Google发布了数十项公告，承诺增加高质量新闻的曝光率并消除有害的错误信息。它们声称正在投资新闻内容审核和事实核查的服务，并打造有用的新产品，例如Facebook开发的新闻标签。然而，所有这些措施带来的成效一直难以检验，因为数据既稀缺又不完整。《华尔街日报》的前出版人和新闻评级网站NewsGuard的联合创始人戈登·克罗维茨认为，根据新闻来源的可信度对新闻来源进行评级这一机制，由于缺乏透明度而令人沮丧。“在Google、YouTube、Facebook和Twitter，都有机构以不同的方式对新闻来源进行质量评级。”他说，“但如果你是一家新闻机构，你想知道自己的评级如何，以及这些评级系统是如何构建的，他们是不会告诉你的。请思考一下Twitter上的推特蓝（blue-check）认证背后的秘密，或者Facebook上‘媒体/新闻’类别所包含的广泛范围。问题归结为人们根本无法理解新闻业的核心概念。”

　　平台算法与新闻标签的认定

　　尽管如此，研究人员还是设法研究技术平台如何处理各种新闻来源。根据美国雪城大学传播学教授詹妮弗·格里吉尔的说法，这些技术平台内部有一个分类法，可以不断增加或减少某些高质量新闻媒体的曝光率。平台可以对记者和媒体进行排名并进行算法控制，并将算法用于开发个性化新闻推荐和新闻产品的生产中。这些分类还可用于为内容贴标签。格里吉尔在推动科技平台为今日俄罗斯（RT）和人民日报等国际媒体贴标签方面发挥了重要作用。2020年，Facebook和 Instagram就宣布将在其平台上标记所谓的“官方媒体”，阻止这些媒体向美国居民投放广告和信息。Facebook在RT页面贴有一个标签，会提示该新闻出版商“可能部分或全部处于国家所有的媒介编辑控制之下”。很快，Twitter宣布它也将标记“官方媒体”或“国家媒体”。然而各大平台的做法并不一致，例如即使某个页面在Facebook上被贴上标签，个别帖子仍会在没有标签的情况下在其他平台继续传播。同时，这一标签存在双重标准，例如Facebook就拒绝将“美国之音”认定为美国官方媒体。

　　平台标签带来的影响力

　　技术平台关于标签的早期尝试也引发了关于接下来会发生什么的讨论。例如，技术平台准备在多大程度上对其他同样具有操纵性但不那么引人注目的页面进行分类? 格里吉尔并不赞同科技巨头去认证 “记者”这一做法，但确实觉得有必要关注与政治资助者或党派智库有联系的错误信息网站,并与其划清界限。“我们不想要新闻认证，”格里吉尔说，“但我们可以对绝对不是新闻的内容进行测试。”以得克萨斯记分卡（Texas Scorecard）这一账号为例，它在Facebook上被标记为“媒体/新闻公司”能够有效地将自己伪装成合法的本地新闻来源，并吸引近24.5万名粉丝，这一数量几乎比声誉卓著的得克萨斯论坛报多出10万。

　　与Facebook的评分系统不同，Google的搜索引擎部署了一种算法，可以决定谁属于“新闻来源”这一类别。这是一个自动化识别的过程，Google根据一系列标准对新闻来源进行索引，包括新闻来源与互联网其他地方的链接频率。同时，为了评估算法的表现，一组“质量评估者”会定期查看Google的搜索结果，但这并不意味着Google已经解决了虚假信息问题。因为贴上“新闻来源”标签并不能始终如一地反映新闻真实性。Google用户也越来越多地参与其所推出的“发现”功能，该功能会在个人主屏幕上推荐链接，而且推荐高度个性化，因此很难对合法新闻的可靠推荐者进行追踪。

　　得克萨斯记分卡是由政治组织资助的本地“新闻”网站，它代表了一种利用新闻业的外壳来施加不正当影响的新模式。在哥伦比亚大学的Tow数字新闻中心，研究者对这种现象进行了广泛的研究，他们检查平台如何在贴标签和标记过程中与这些虚假“新闻业”从业者作斗争。Facebook曾宣布将阻止所有与政治组织有“直接、有意义的联系”的平台新闻网站，以及利用Facebook平台进行宣传。

　　技术平台重新定义新闻业

　　我们看到，通过贴标签，包括在哪里贴以及如何贴标签，技术平台重新定义了什么是新闻业。正如吉莉安·约克在其新书《硅谷价值观：资本主义监视下言论自由的未来》一书中指出的那样，关于“谁是记者”这一问题并不新鲜。大约在2010年，当人们思考如何对待像维基解密这样的组织时，这一问题就已经浮现。

　　技术平台重新为人们提供了新闻业的定义，这也是一个具有混乱性和破坏性的定义。2018年，Facebook就已经犯过这种技术性错误，当时美国杂志《琼斯妈妈》受到算法更改的影响，权重标记为负，而右翼网站Daily Wire的权重居然为正。这两家媒体之间的差异不仅在于政治取向的差别，还在于新闻品质的差异，因为《琼斯妈妈》是一本致力于严肃报道和事实核查的杂志，同时在调查新闻方面屡获殊荣，而Daily Wire却发布过虚假新闻。

　　“所有新闻分类法的问题在于，即使是有用的分类法也常常是错误的。”马萨诸塞大学阿默斯特分校的媒体研究者伊凡·佐克曼表示。他认为，技术平台应该学习和使用新闻评级网站NewsGuard和Trust Project等组织制定的评估新闻来源质量的标准。

　　在担任麻省理工学院公民媒体中心主任期间，佐克曼协助构建了 Mediacloud这一用于检查媒体生态系统的开源工具。该工具致力于解决如何对Gateway Pundit等新闻媒体进行分类。他们尝试了使用数字原生与模拟原生，研究人员可以使用Mediacloud去证明右翼网站正在创建一个“宣传反馈循环”，同时将自己包装和呈现为新闻媒介的形态。人们发表意见时不需要获得新闻业界的官方许可，当然也不需要平台认证，但是如果某个人或组织在平台上自称为“记者”，那么就需要有接受一个问责程序的监督和追责。

　　当然，最终能够做出这些决定的人是技术平台的高管，他们往往倾向于对言论自由的理念深信不疑，同时却对记者持不信任态度。他们将如何解决区分标签真实与虚构的问题？实际上，他们也无法弄清新闻存在故意误导的动机和存在背后资助者的事实。这种新闻业态现状是否能改变，很大程度上取决于技术平台是否真的想要做出改变。除非它们愿意彻底改变原来的内容体系，否则胜算不大。

　　(本文原文为Off-Label：How tech platforms decide what counts as journalism，编译自https://existential.cjr.org/who/tech-platforms-labels/?a=cjr-sidebar-highlighter&utm_source=cjr-org&utm_medium=referral%E3%80%81。作者艾米丽·贝尔为哥伦比亚新闻学院Tow数字新闻中心的创始主任，也是数字新闻领域的评论员和思考者。编译者王茜为上海交通大学媒体与传播学院副教授，新媒体全英文国际项目主任，健康传播研究中心主任）

　　【文章刊于《青年记者》2021年第21期】