“后真相”背后的算法权力及其公法规制路径
肖冬梅
（湘潭大学法学院教授）
操控民意是驱动“后真相”的关键力量，其实现有三步：先根据数据隐私群分选民，形成有不同偏向的群体；再利用个性化算法实现“千人千面”的信息推送，构筑信息茧房；最后通过精心选择、制作内容以搭售操控者意图，引导选民群体投票。算法本身不透明导致算法黑箱乃至算法霸权，数据本身又带有社会固有的不平等、排斥性和歧视痕迹，算法权力得以形成。算法权力带来的风险主要体现在：信息茧房效应蕴含群体极化之虞、“后真相”导致民主选举告急、“人群捕捞”恐慌冲击正常交易秩序、“算法共谋”催生限制竞争与垄断风险、算法偏见与歧视加剧社会结构固化。推动“后真相”的算法权力兼具软权力和资源权力属性，是一种弥散性权力。算法权力亟待技术与法律联袂治理，公法应主要通过强化行*监管权和国家数据主权来规制算法权力。
后真相；算法权力；公法；规制路径
与年欧美*治领域三大黑天鹅事件——“特朗普当选美国总统”、“英国脱欧”、“意大利修宪公投失败”几乎同时令世人侧目的，当属“后真相”一词。虽然早在年“后真相（Post-Truth）”这一表达就已出现在美国《国家》杂志，年《后真相时代》（ThePost-truthEra）一书也已问世，但直到年这个原本令人并不太在意的词汇才成为英美*治评论的热词，《牛津英语词典》将其选为年的年度词汇。
“Post-truth”中的“post”意指“超越”，即“真相”不再那么重要。《牛津英语词典》将其解释为：“客观事实的陈述，往往不及诉诸情感和煽动信仰更容易影响民意”。事实上，“后真相”现象不只出现在欧美大选和公投中，在全球各主权国家的社会*治生活中这种现象越来越司空见惯。伴随“后真相”时代的到来，原本支撑真相的两大基石崩溃，即作为普世性的理性原则以及作为经验性数据收集、统计、分析的客观性结论被广泛质疑。“后真相”背后是什么力量在操控民意、引导舆论？这种力量对人类社会意味着什么？是否需要规制这种力量？带着这三个问题，本文不辞浅陋，试图给出自己的解读，以期抛砖引玉。
一、“后真相”时代民意如何被操控？
英国CambridgeAnalytica公司擅长运用大数据分析人的心理并引导群体行为，其在特朗普当选、推动英国成功脱欧等*治事件中功不可没，可谓“后真相”时代的重要推动者。CambridgeAnalytica公司曾宣称其使用数据驱动通信的革命性方法，成为特朗普胜选中不可分割的部分。事实上，英美多起大数据驱动的*治事件意味着，看似客观的数据与算法，并不一定带给选民真相，也有可能引领选民步入误区，选民的自由选举权都可以被精准操控。那选民是如何一步步地被引导和操控的呢？条分细缕可知，这个过程涉及三个核心步骤：一是根据数据隐私类分选民形成有不同偏向的群体；二是利用个性化算法实现“千人千面”的信息推送构筑一个个“信息茧房”；三是通过精心选择、制作内容以承载操控者意图，引导选民群体进行投票。
（一）依据在线裸奔的数据隐私类分选民
随着智能终端的深入渗透和广泛应用，各种数据被永不停歇地记录、上传、挖掘，人与人之间直接交流的范围在缩小，而人机交流（包括人-机-人模式）的范围在扩大，我们每天通过机器跟他人接触，从日常的打招呼、聊天、点赞、评论乃至互怼。大数据本质上意味着我们所做的一切，无论是线上还是线下，都留下了数字痕迹。通过跟踪数据痕迹进行数据画像能够呈现用户的姓名、性别、年龄、兴趣、学历、职业、信仰等客观状态，再借助心理学知识和模型准确地“画出”用户主观上的偏好，结合用户的客观状态与主观偏好，从而群分用户。基于用户行为数据的分析，把不同性格的用户归为不同的群组，更能实现后续的精准推送。
（二）个性化算法推荐使得“信息茧房”“回音室”效应加剧
目前的个性化推荐算法大致可以分为四类，即基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于关联规则的推荐以及协同过滤，有些社交媒体、聚合平台乃至民意操控者不仅善用这些方法进行个性化推荐，甚至还能很好的结合用户性格特征进行有针对性的信息推送。专利申请“一种基于OCEAN模型的个性化推荐的方法与流程”就详细地描述了如何结合用户性格实现个性化的精准推荐。这类专利申请目前增长颇快，这意味着其广泛应用将接踵而至。
美国学者尼葛洛庞帝在其年出版的《数字化生存》中曾经预言了数字化时代个性化服务的可能，并将之命名为The DailyMe。但由于技术的限制，基于算法的个性化服务直到如今才变得普遍，尤其是随着算法个性化推送资讯常态化，“信息茧房”、“回音室”效应加剧，成为社会