一、算法推荐与增强青年主流意识形态认同的融合机理    

算法推荐凭借其智能化、个性化、精准化等特征打破了传统的连接方式及动力模式，呈现出立体式、折叠式、交互式的架构逻辑，提高了生产效率，促进了信息交流和创新，为新时代思想政治教育的数字化转型提供了物质基础和思想基础。[2](P89） 1.迅捷传播：增强青年主流意识形态认同的渗透效果。一方面，算法推荐依托大数据技术促进信息传播高效化。算法推荐通过快速而全面地搜集初始无序的大量数据，并对其进行分类、聚合处理，生成能够满足青年信息需求的相关内容，实现对信息的高效筛选和精准匹配，显著提升内容分发的针对性与效率，使得主流意识形态的传播更加智能且高效。另一方面，算法推荐极大地加快了针对青年意识形态工作的反应速度。面对信息量激增和数据爆炸所带来的挑战，算法推荐通过提高数据和信息的传播速度、配置效率及流通速率，不仅大幅减少了查找信息所需的时间和选择时的焦虑感，还在特定时期内迅速向青年受众推广最热门的正面信息，保证了内容的新鲜度与时效性。[3] 2.精准设置：提升青年主流意识形态认同的整合效能。基于热度排名算法的推荐系统，可作为强化主流意识形态传播效能的技术载体，通过议题设置机制实现价值引导功能。首先，算法推荐可以精准掌握青年的思想动态。通过收集青年网络活动的全样本数据并进行关联分析和动态处理，算法能够实时跟踪青年的关注点，并结合现实生活来理解其思想变化，进而准确刻画青年的思想与行为特点。其次，算法推荐能够准确预测教育受众的需求和期望。通过数据验证，可以精确捕捉青年群体的兴趣，挖掘其核心关注，有助于提升教育内容的相关性和吸引力，增强主流价值观教育的实际效果。最后，算法推荐助力主流意识形态优质内容精准化传播。算法推荐通过在网络空间持续推送各种积极向上的信息，扩大了主流价值观内容的传播范围，使得高质量的正面内容能够更加精准地送达青年用户群体，有效提升了主流意识形态对于青年的吸引力和影响力。 3.互动反馈：强化青年主流意识形态认同的引导作用。算法推荐改变了青年的社会交往模式、文化互动方式以及个人身份构建的过程。一方面，算法推荐采用更加富有情感色彩的叙事方式，缩小了主流价值观与青年日常生活之间的距离，让主流意识形态能够以一种更自然的形式融入他们的学习、生活及职业生涯之中。另一方面，算法推荐凭借其强大的数据分析能力以及超越传统的逻辑推理过程，实现了更具情感化的信息传递。这不仅激发了青年用户的共鸣，还促使他们积极投入沉浸式互动体验。这种契合青年兴趣点的话语体系，通过社交媒体平台的个性化感性叙述，对主流思想进行诠释或重新编码，呈现出更贴近日常生活的一面，能够有效增强青年对于主流意识形态的认可度。

 二、算法推荐背景下青年主流意识形态认同的风险研判    

算法推荐涉及内容特征、用户特征、计算程序和价值观念等多个方面，并非价值中立，若忽视其意识形态属性，则可能消解青年对主流意识形态的认同。 1.“受众本位”原理淡化主流意识形态认同权威。算法推荐转变了以“传播者为主导”的传统信息传播模式，构建了一个以“受众为中心”的新框架，导致主流意识形态话语的权威性有所减弱。一是过分注重个体价值忽略社会公共价值。“受众本位”从工具理性的角度出发，根据用户的个人兴趣决定展示的内容，将信息分发权从人工主导转移到机械主导，实现了“一对一”的精准匹配，呈现出“去中心化”的特点。在此机制作用下，青年自主获取多样化信息的能力显著弱化，主体意识逐渐被消解。二是造成了社会主流价值内容供给的不足。无论是依据内容相似性进行的推荐，还是根据用户网络行为实施的协同过滤推荐，这些方法都侧重于满足受众的兴趣偏好。当以用户为中心的理念占据主导时，算法平台倾向于采纳“一切为了迎合受众、满足受众需求”的运营方针，难免使主流意识形态的内容传播出现秩序混乱和标准缺失的问题。三是不良内容在算法推荐的机械化分发中占据了主流意识形态的传播空间。低质量信息通过持续传播和扩散，利用用户的高点击率、浏览量和转发频率扩大其在网络中的影响力，削弱了积极、正面信息的传播效果。青年在使用中将更难有机会“偶遇”到体现社会主流价值的内容，无形中助长了直线思维，降低了深度思考的能力。 2.“流量至上”逻辑弱化主流意识形态认同传播。一方面，“流量至上”的理念导致青年的价值观趋同。资本借助算法推荐构建了一个以“流量为王”的数字经济体，依赖注意力经济，实现利润最大化。为了达成这一目标，算法推荐倾向于推送那些能够吸引青年用户注意力并促进资本增长的话题内容。由于算法推荐专注于推送符合青年喜好的内容，因此出现了许多低俗娱乐、哗众取宠的现象，挤压了高质量信息的空间。这不仅影响了青年对于优质内容识别的能力，也在某种程度上削弱了他们的批判性思维能力，造成认知模式趋向单一。另一方面，“流量至上”的文化还造成了所谓的“娱乐至死”。算法推荐背后隐藏着一套精心设计的成瘾机制，目的是增强用户对算法本身的依赖性，加强青年的使用黏性。通过持续提供新奇刺激的信息流，算法不仅延长了人们在线停留的时间，还在无形中让用户无偿参与到流量创造与数据生成的过程中。在这种“流量至上”的文化环境中，青年容易沉溺于追求即时的感官愉悦，从而忽视对现实社会问题的深入思考，减少对公共议题的关注度，并在一定程度上加剧了其价值观中的非理性倾向。 3.“信息茧房”效应窄化主流意识形态认同价值。美国哈佛大学的桑斯坦教授认为，如果用户只关注他们选择的让他们快乐的信息，久而久之，他们所知道的信息将不断窄化，如同蚕茧一般生活在自己编织的信息茧房里。[4]（P8）一方面，“信息茧房”具有封闭性。不同兴趣群体之间由于关注焦点的不同，信息交流变得有限，进而可能导致彼此之间的理解和共鸣减少，增加了群体间冲突的可能性。另一方面，“信息茧房”具有片面性。人们只能看到和了解部分内容，容易形成非黑即白的偏执观点，丧失辩证分析的能力，对事件的理解局限于个人建造的“茧房”里。算法推荐基于对青年的数据分析和技术标签进行信息分发，长期接收符合既有观念的信息会固化其价值判断，削弱青年对社会主流价值观的认同感，引发认知失衡。更重要的是，若青年在初始阶段的价值取向和意识形态存在偏差，他们将难以接触到主流价值观的教育与引导，个人思想和行为可能逐渐走向极端，深陷于由自身偏好构建的“信息茧房”中，不知不觉中远离了多元、全面且权威的观点体系。 4.“群体极化”现象虚化主流意识形态认同成效。算法推荐通过将观点相似的用户聚集起来，促进了同质信息的快速积累与传播。这些一致的信息能够强化情感认同，导致志趣相投的个体之间的讨论更加激烈，从而加剧群体偏见，一定程度上形成集体性的固执或极端立场。青年往往倾向于与其社交圈中的主流声音保持一致，这种情况不仅可能导致网络群体事件的发生，同时也揭示了部分青年在面对复杂信息时，在批判性思考及独立判断能力方面的不足。为了获得表达自我的勇气，他们寻求群体的情感支持；然而，一旦个人价值观进入公共领域，其演变过程就不再完全由个体掌控，可能会增强特定属性的影响或放大差异。在社群中的心理暗示和情绪传染作用下，这种行为可能演变成一场“抗争风暴”。因此，算法推荐虽然提高了信息获取的效率，但也可能导致青年主体陷入认知狭隘的状态，只接触到符合自己已有观念的内容，排斥不同意见，不断巩固现有的价值取向。这不仅影响了青年的价值判断和选择，也增加了进行主流价值观教育的复杂性和挑战性。

 三、算法推荐背景下增强青年主流意识形态认同的优化路径    

认同的优化路径算法推荐对高校网络思想政治教育的高效赋能，核心在于以主流价值观为指导来确定算法设计的方向，避免陷入“算法偏好陷阱”，同时加强法治监管，确保算法不仅作为信息传播的工具，更要成为弘扬社会主义核心价值观的重要力量。 1.强化主流价值导向，把握算法话语引领力。习近平总书记强调，应当“用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力”[5]。针对算法推荐中可能出现的价值偏差问题，必须“牢牢掌握舆论场的主动权和主导权”，并且要“守土有责，守土尽责”[6]（P59），这要求我们将主流价值观和深度嵌入算法推荐的每一个环节。首先，在“设计”环节，关注对算法开发人员的价值观教育与引导，避免算法被用作权力或资本操纵信息传播的工具。其次，在“投喂”环节，优选符合社会主义核心价值观的内容进行整合和推广，并贯穿于数据收集、存储、分析等全过程，确保信息传播过程不仅真实可靠，而且充满正能量。再次，在“把关”环节，除了依靠基于用户兴趣偏好设置的自动化过滤机制外，还应增加专业的人工审查，加强对不良信息如低俗、虚假消息的识别与剔除工作，同时加大对正能量信息的支持力度，坚持高质量内容为先的原则，维护主流价值观的主导地位。最后，在“反馈”环节，要将是否遵循主流价值导向作为衡量指标之一。对于那些致力于宣传弘扬社会主义核心价值观、中华优秀传统文化以及展现中国精神风貌的信息发布者，应给予鼓励和支持；而对于散播负面或有害信息的行为，则加强监管和指导。 2.培育青年媒介素养，提升算法推荐研判力。媒介素养指的是个体在接触各类媒体信息时，所应具备的一系列能力，包括对信息的选择、评估与批判、创造以及利用媒体促进个人发展的能力。[7]（P184）一是提升媒介甄别素养。青年应在使用基于算法推荐设计的产品时，避免因过度依赖个性化推荐而陷入“信息茧房”“过滤气泡”或“社群隔离”的风险，清晰理解算法的工作原理，批判性地筛选信息，确保所获信息全面、丰富且公正，提升青年作为场域主体的算法运用能力。二是提升媒介创新素养。为了对抗算法权力的潜在操控，青年必须增强判断是非、表达自由以及独立决策的能力，平台应鼓励年轻创作者以他们擅长的方式将经典与现代元素相结合，并利用算法技术来推广高质量的原创作品，促使青年从被动的信息消费者转变为主动的内容创造者和意见领袖，在算法驱动的内容生产和媒介实践中发挥更加积极的作用。三是提升媒介道德素养。高校可以通过打造内容为王的“金课”、制作丰富有趣的“微课”、推出媒介素养的“新课”[8]，积极构建算法素养培育体系。培养青年对算法推荐的批判性思维和反思能力，逐步识别算法推荐的优势与劣势，提高青年的信息筛选技能，形成更加理性的政治认同。 3.优化算法技术创新，增强意识形态把控力。算法推荐的不断发展与应用要求我们不仅在时序热度分析、协同过滤和关联规则等现有推荐技术上进行改进，还需要致力于建立健全一个系统化、科学化且智能化的主流意识形态风险防控机制。一方面，提高算法推荐预测的评估机制，强化风险控制能力。建立青年用户画像分析模型，通过捕捉青年群体的浏览偏好、社交热点和情感倾向，精准识别可能影响价值观形成的敏感点。利用云计算、边缘计算以及量子计算等先进技术，设计出一套专门针对意识形态风险有效筛查、预警和防御的系统，快速识别潜在或已存在的风险，从源头防范不良信息向青年扩散。另一方面，开发青年网络行为动态追踪算法，建立意识形态风险分级响应机制。对于已形成传播的争议性内容，运用“热点冷却算法”降低推送权重，同时通过关联推荐技术自动匹配正能量解读内容，形成引导性信息对冲。此外，还要创新青年乐于接受的推荐机制，在算法设计中融入红色文化青春化表达、模范青年故事等优质内容智能匹配功能。通过“兴趣+价值观”双维度推荐模型，在尊重青年个性需求的同时，实现主流意识形态的柔性渗透。总之，通过构建这种懂青年、有温度、带导向的智能推荐体系，使算法不仅能防范风险，更成为帮助青年扣好“人生第一粒扣子”的数字化助手，在个性化服务中实现价值引领。 4.推进算法运作治理，改善认同生态监管力。邓小平曾强调，在特定情况下需要运用行政与法律措施来加强思想政治工作。[9]（P208）其一，国家需制定并完善算法应用的相关法律法规。以我国现行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》为例，虽然该规定已经涉及了信息服务规范、用户权益保护、监管措施和法律责任等多个方面，但它尚未上升到专门法律的高度。此外，该规定没有详细说明算法推荐的具体应用场景，如哪些内容不适合青年频繁接触或应完全禁止。因此，需通过建立多形式、全方位的法律法规体系，确保算法推荐在各个环节都有法可依，强化对算法推荐的法律规制。其二，相关部门应执行并优化算法监管的职责机制。各级政府及相关部门应当主动承担起法律赋予的监管责任，转变以流量为中心的市场趋势，并且严格遵循法治原则，即有法必依、执法必严、违法必究，构建一个由“政府制定规则、平台自审、第三方监督”的多主体参与的算法管理框架。其三，媒体平台需构建和维护良好的舆论生态环境。各网络平台应积极构建违规信息的共享数据库，确保“网络黑名单”的实时互通。此外，需精心设定讨论话题，以正确引导舆论方向。平台应深入探究青年的心理需求与情感期待，选择与主流价值观相一致且易于引起青年共鸣的媒体材料，发起一系列社会广泛接受、易于青年理解和参与的正能量话题。鼓励正面意见领袖在关键时刻发声，传播建设性观点，运用贴近青年的语言来促进思想的交流，最终实现深入人心的效果。（作者：杨璐，文章来源：《学校党建与思想教育》）