隨著互聯網技術的發展，人們開始要應對信息的洪流，如何簡易便捷地獲取你所需要的信息？算法技術的運用，可以幫助人們定製個性化的信息。因此算法類信息平臺迅速崛起。縱觀目前國際國內主流的算法式信息分發平臺，目前基本均搭建了架構，正在苦於完善規則的階段。已經成型的平臺基本的邏輯是類似的“收集數據、算法預測、個性化推送”的方式成為標配，但是每個科技信息公司的算法結果又不甚相同。可以說，算法在整個新聞內容的聚合和分發過程中扮演著核心角色，是每個科技信息公司的核心技術。算法也深度介入新聞和信息生產的各個環節。在機器學習、定位服務、神經網絡等技術的助推下，算法正在向精細化導流的方向發展。
不僅是算法式信息平臺，其實現在眾多的互聯網門戶網站、電子商務網以及西方的許多主流媒體，都在努力運用算法技術來開拓發展，並且紛紛取得了不菲的業績。可以說，互聯網技術在後web2.0的特徵出現之後—這些特徵包括信息的個人化、互動化、分享式，算法技術的運用便成了眾多主流和傳統媒體爭相開發的領域，也是技術運用於信息傳播的必然趨勢。無論咱們喜不喜歡，它是技術現階段的正要現象。
算法是不是帶有原罪？Melvin Kranzberg提出了技術的第一法則，即技術既不好、也不壞，也不中立。就象刀具，它絕不是天生就是為了殺人傷人而出現的。它們的工具性特徵，使它們具有了多面的、複雜的特質。但是算法確實又有別於刀具，它還可以帶有人類的價值觀。算法有許許多多種，每一個項目都可以有其算法，但是從類型上它基本上都是具有自己的特性的，比如基於內容的算法以內容為核心，以信息細化分類為基礎，計算核心是通過建模計算兩個信息之間的相似度；基於用戶協同過濾的算法以用戶為核心，對用戶信息的偏好進行跟蹤記錄，在所有的行為記錄數據中尋找發現與當前用戶信息選擇偏好最為相似的若干用戶，然後，基於這這些用戶的歷史偏好，為當前用戶進行信息推薦；等等。按照目前的一些研究成果—包括著名的Science雜誌上的論文，多類算法的科學運用，是可以從技術上避免早期算法的一些消極影響的，比如被簡單化為『信息繭房』的效應。比如混合推薦系統（hybrid）指的是某一網站的推薦算法不單單採用一種推薦的機制，而是將多個方法通過加權、切換、分層等方式混合起來，從而達到一種更優化的推薦組合方法。
實際上，用戶已經很少依賴或僅僅使用一種信息平臺，其實在多元化的信息世界上，真的完全生活在『信息繭房』中的可能性是幾乎沒有的。此外，近幾年國外已經出現了以技術糾正技術偏向的實踐，比如華爾街日報的開發的Blue feed， Red feed，以及一些技術公司的嘗試。因此我們不能因為算法的不完善或其發展過程中存在的問題，就完全否定了這種無法阻擋的信息潮流。
此外，算法帶來的積極效果，也有助於主流媒體發揮更大的影響力。比如去年兩會期間，新華網和以算法為特點的信息平臺今日頭條的合作，新華網作為內容提供方生產大量專業、權威的信息，今日頭條助新華網把主流媒體的信息推送給了龐大受眾。今年今日頭條與光明日報於2018年2月份啟動“讓主旋律入腦入心”的戰略合作，由光明日報組織採寫黨建題材稿件，由頭條在平臺上對重點稿件做推薦分發，在媒體融合發展方面有所拓展。算法用於信息推薦，是注意力經濟中一個優化解決方案。
正如有學者所言：技術是對現象的有目的的編程，技術是一種有目的性的系統。任何技術的發展都一定源自於人類的某種心理期望。算法也滲透著多層的價值觀，算法工程師需要對複雜的用戶需求、信息生態和積極的人文關懷有多方面的深入的理解和兼顧，從而擔負起社會責任，讓積極向上的價值觀引領。
作者是清華大學新聞與傳播學院常務副院長、教授，中國新聞史學會會長。
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