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点开平台热搜
来路未知的话题却被算法推至眼前
悄然塑造着自己的认知
从以人为纽带的社交关系
到以数据为核心的算法推荐
我们的视野究竟是变得更加开阔
还是陷入了更精致的信息茧房？
本次星空讲坛暨新闻晚会
特邀复旦大学新闻学院翁之颢老师
与我们厘清信息生产与传播的逻辑
探寻智能时代中
真实认知与独立判断的存续之道
讲座回顾
2026年9月11日晚，第702期星空讲坛暨第181期新闻晚会「当世界遇见算法，谁为我们守望真实？」，以嘉宾主讲、师生互动的形式，在光华楼东辅楼102报告厅顺利举行。本次讲座特邀复旦大学新闻学院副教授翁之颢老师，深入探寻算法如何重塑信息的生产与传播。
讲座伊始，翁老师从自己做新闻评论与舆论监督、做新媒体运营顾问以及在中央分管网络平台的三段经历谈起。不同视角的叠加，让他对算法如何影响信息接收和传播有了更切身的观察。
（一）新闻在缩小，传播在扩大
翁老师用一组数据勾勒出今天的传播格局：今日头条月活2.7亿，位居资讯类应用榜首，榜单前二十中仅、央视体育两家专业媒体，用户规模甚至不及今日头条的1%。抖音月活10.29亿，日均使用超1.5小时；小红书月活超4亿，人均每天打开16次。
传统媒体牢牢把控渠道的精英传播模式已经终结，信息消费全面转向移动互联网平台。专业新闻生产者在减少，但信息传播已经与每个人息息相关。
（二）从编辑、社交到算法，
谁在决定我们看什么？
信息生产流程可被拆解为采集、生成、分发、接收、反馈五个环节，其中分发最为关键。
传统编辑分发是「千人一面」，媒体决定读者看什么；而公众平台带来了社交分发，实现「千人千面」，但也面临冷启动和社交资本消耗的难题。
今天，算法通过内容标签、用户标签和场景判断，把带有特定标签的内容推荐给带有特定标签的人。它解决了冷启动、用户偏好难测和分发效率三大瓶颈。但翁老师也指出，今天移动互联网的流量分配已经相对固化。算法以用户停留时长为核心目标，视频内容的完播率和互动数据天然优于文字，因此会获得更多流量扶持。
（三）热搜榜上的「可见性」争夺
翁老师以微博热搜为样本，指出热搜榜并非自然形成。广告资源位、营销推广、人工审核等都会影响榜单。
例如，胖猫事件的31个相关热搜里，由媒体发起的、与官方通报相关的事实类信息仅占约三成；南方小土豆从调侃逐渐滑向地域对立；秦朗巴黎丢作业最终被证实为杜撰。当事人、营销号、网络水军、地方融媒体、圈层群体都在争夺可见性。一条热搜从创建词条、抢占主持人、冲榜到维护，形成一条完整链条。
因此，热搜榜反映的并不完全是大家在关注什么，而是谁更擅长让算法以为大家在关注什么。
（四）AI入场后，算法会失控吗？
如果说热搜榜揭示的是算法被争夺的一面，那么生成式AI的入场则让这种争夺进一步升级。内容农场、机器人水军、AI投毒、离线算法，逐渐成为新的风险。
AI让内容生产成本趋近于零，同一选题可批量复制到数百账号，群控技术可实现一人操纵数千账号，制造虚假公共讨论，劣质语料反复被大模型学习，错误和偏见被放大，0.01%的虚假信息，即可让有害输出增加11.2%。端侧大模型更带来了离线污染难题，云端错误可以被修复，端侧偏见却可能长期跟随个体。
（五）算法向善，关键在人
那么，算法究竟是在为恶，还是向善？技术流关心模型准不准、效率快不快、系统稳不稳，人文社科则追问：谁在定义算法目标？谁从算法中受益？谁被边缘化？技术可行是否等同于社会可欲？
翁老师认为，算法本身没有对错，关键在于谁用、怎么用。它既可以是创作助手，帮助智能选题、精准优化、提升效率，给草根创作者公平机会，也可能被用来制造虚假民意、加剧群体对立、扭曲公共认知。
面对算法，他给出四点建议：
认知上，
理解算法的不中立；
行为上，
不只靠推荐，定期搜索多元信息；
责任上，
不参与网暴，不做算法操纵的水军；
心态上，
学会与算法共处，保持对真相的耐心。
互动问答
随后，现场同学围绕平台算法泄露防护、地方政府舆情应对、平台商业性与公共性的张力进行提问。
翁老师认为，算法漏洞与平台修补是长期的博弈，很多问题不在算法底层，而在使用算法的人。地方政府受属地管理原则限制，对平台热搜影响有限，同时地方融媒体又需要积极制造热搜，以实现流量价值。平台商业性与公共性存在天然对立，需要管理、立法和媒介素养共同提升，压缩灰色收益，倒逼平台妥协与创新。
结语
算法为我们打开信息的万千窗口，也可能筑起无形的围墙。但真正决定我们视野的，不只是算法，还有我们是否愿意追问、核查、等待和独立判断。守望真实，最终仍要回到人的选择。
愿这场讲座成为同学们思考的起点，让我们在海量信息之中保有独立判断的力量，看清算法之外更辽阔的世界。
供稿：复旦大学新闻学院学生会学术部
文案：康佳鑫
排版：宫睿欣
校对：新媒体中心
审核：许慧楠、李曼
