算法飞地,是由学者梅琳娜·林提出的一个概念,用以指代在社交网络中,由算法推荐机制所塑造形成的、具有相似观点和兴趣的在线群体。这些群体通常围绕特定的话题或人物形成,其成员的意识形态可能多种多样,但在特定议题上却表现出高度一致的观点和兴趣。
“算法飞地”的形成是一个动态的、人与算法相互作用的过程,其核心机制可以概括为:
首先,算法进行“圈定”。推荐算法基于用户的浏览、点赞、评论等行为,不断地向其推送相似或相关的内容,并将具有类似兴趣和观点的用户“识别”出来,为他们的相遇创造了条件。
其次,成员进行“互动”。在算法的持续推送下,这些被圈定的用户开始相互接触、彼此互动,他们发现有大量与自己“志同道合”的人存在,从而强化了自身的观点。
接着,身份走向“集体化”。频繁的互动和共同的关注点,催生了一种基于在线感知的共享身份和集体认同感。成员开始从“我”的视角转变为“我们”的视角,形成了一个紧密的线上社群。
最后,行为表现出“防御性”。这种集体化的最终目的,往往是为了捍卫群体的共同信仰,并保护其资源(如话语权、社群荣誉等)免受来自外部的真实或感知的威胁。这种威胁通常被归结于一个共同的“敌人”,从而使得“算法飞地”表现出高度的排外性和内部凝聚力。
“算法飞地”是比“回音室”和“过滤泡”更进一步的概念,其区别主要体现在主动性和组织性上:
“算法飞地”的出现,对舆情生态和公共治理提出了新的挑战。
第一,需认识到其“高组织性”与“行动力”。“算法飞地”内的群体并非乌合之众,他们能够发起有组织的控评、举报、网络暴力等集体行动,对公共舆论场产生不成比例的巨大影响。在研判舆情时,必须评估其背后是否存在“算法飞地”的支撑。
第二,要理解其“强排他性”与“防御心态”。对于“算法飞地”而言,来自官方或外界的直接批评和辟谣,很可能被视为“共同敌人”的攻击,反而会激化其内部的同仇敌忾,使其更加封闭和团结。传统的、自上而下的宣传引导方式往往会失效。
第三,沟通策略需要“精细化”与“去中心化”。有效的应对策略,可能需要放弃“喊话式”的宏大叙事,转而深入理解“飞地”内部的话语体系和情感逻辑,通过其内部信赖的意见领袖或更柔性的方式进行沟通,逐步消解其“我们对抗他们”的二元对立叙事。