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数字时代网络意识形态风险生成探源及防范策略研究
文章字数：2568
数据显示，2024年全球社交媒体活跃用户数量已突破50亿大关（50.4亿），相当于世界人口的62.3%，这一数据标志着数字技术已深度重构意识形态传播格局。在技术赋能与平台逻辑的双重作用下，社交媒体通过即时传播机制消解了传统信息审核体系的防御效能，短视频的感官化叙事诱发了价值判断的情绪化迁移，虚假信息更是借助裂变式传播形成“后真相”传播链，一些极端观点则依托圈层共鸣形成认知闭环，信息茧房效应通过算法推荐持续弱化公民理性思辨能力，以上这些技术异化现象正威胁着数字社会的共识基础与治理效能。基于此，揭示数字技术重构意识形态传播的内在机制，探索适应数字生态特性的风险防范体系具有重要意义。
一、数字时代网络意识形态风险的形成原因
（一）信息过载与虚假内容泛滥。数字技术的普及使得信息生产和传播效率呈现指数级增长，社交平台、新闻客户端与短视频应用的即时推送机制构建起全天候的信息轰炸场景，这种超负荷的信息输入早已突破人类神经认知的生理阈限。当大脑长期处于每秒接收数十条碎片化信息的高压状态时，其信息处理模式会转变为浅层认知模式，即通过直觉反射替代深度思考，依赖情绪共鸣取代逻辑验证。这种认知异化直接导致两个后果：一方面，持续超载的认知资源挤占，使得用户对复杂议题的判断能力弱化，形成意识形态渗透的认知缺口；另一方面，平台经济主导的流量规则与真实性筛选机制的缺失，导致虚假内容的大范围传播。当前，部分内容生产者深谙注意力经济的运行法则，刻意将社会事件简化为二元对立的情绪符号，通过算法推荐的精准投放，使同质化信息在不同时空场景中反复强化。当用户在海量信息中逐渐丧失溯源验证能力时，认知就会系统性扭曲，从对单条信息的误判演变为价值判断标准的整体偏移，最终演变为系统性意识形态风险。
（二）算法推荐加剧信息茧房。算法推荐技术的基础运行逻辑在于，社交网络平台通过对用户点击行为、停留时长与互动数据的全息捕捉，构建起精准的个体兴趣图谱。当算法系统识别到用户对特定类型信息存在持续关注倾向时，会以指数级增强同类内容的推送权重，这种自我强化的推荐机制不断压缩用户的信息接触光谱，形成认知闭合的恶性循环。重复接收同质化信息，容易导致用户逐渐将算法构建的“拟态环境”等同于客观现实，甚至产生“算法推送即主流民意”的认知偏差，主动寻求异质观点的动机随之衰减。同时，社交媒体基于协同过滤算法的好友推荐机制，会促使用户社交网络不断向观点相近节点聚集，形成高度同质化的信息传播群落。这种群体极化现象会引发双重效应，一方面，社群内部通过高频次的观点共振产生“回声壁效应”，成员在持续获得认同反馈中形成固定认知；另一方面，群体边界的算法化区隔导致异质信息遭遇系统性过滤，不同意见在传播链上游即被技术性消解。当个体认知的自我固化与群体认知的协同强化形成耦合作用时，社会共识建构将面临双重困境，既缺乏多元观点的理性对话空间，又失去异质思维的碰撞可能，最终导致意识形态分歧从潜在差异演变为显性对抗。
二、数字时代网络意识形态风险防范策略
（一）强化信息筛选与教育引导。数字时代，应强化网络平台的信息筛选，采用语义分析和图像识别工具对文字、视频、图片中的关键词、情绪倾向、逻辑漏洞进行实时扫描，对来源模糊、数据矛盾、包含煽动性词汇的信息自动标记为“待验证”，从而延迟其进入推荐池的时间。同步进行人工审核，重点处理机器无法判定的灰色地带内容，减少主观判断导致的偏差；同时在用户端设置“信息健康度”可视化面板，用红、黄、绿三色标注每条内容的风险等级，提醒用户关注信息的完整性和平衡性。对于平台上频繁分享高风险内容的账号，信息筛选机制会暂时限制其内容传播范围，同时推送第三方事实核查链接供用户参考，通过增加虚假信息传播成本的方式来保护普通用户免受误导。
除了建立信息筛选机制，还要对网络用户进行教育引导。基础教育层面，教授学生识别信息操纵的常见手法，包括统计数据缺失、因果关系混淆、情绪化标题设计等核心特征，并模拟真实网络环境，让学生在虚拟社区中实践信息验证流程，而后引导其将虚拟场景中的批判性思维迁移至现实网络行为中，最终形成抵御意识形态渗透的认知免疫机制。在社会教育层面，公共图书馆、社区中心应邀请专业分析师带领居民分析近期网络平台上的热点事件，对比不同信源的时间线、证据链、利益相关方，追溯时间全貌，形成正确的认知。家庭教育层面，应开发亲子协作的信息鉴别游戏，通过角色扮演理解谣言制造者的心理动机。
（二）打破“信息茧房”促进多元交流。数字时代网络意识形态风险防范需要从技术层面入手，设定用户信息流的“异质内容最低占比”。对于长期集中于单一话题的用户，网络平台应自动降低相似内容的推送频率，转而插入其他领域的优质内容，并根据用户已关注话题的关联性挖掘其感兴趣的跨界内容。社交界面应用视觉化方式展示当前热点事件在不同群体中的讨论焦点，用户可自由切换视角查看对立立场的完整内容；而当用户在浏览某话题时，系统应同步推送其他领域与之存在逻辑关联的深度分析，从而帮助用户在保持核心兴趣的基础上逐步拓宽认知边界的接触面。
网络平台、社交媒体还应对主动浏览异质观点、参与跨群体对话的用户给予知识等级提升奖励，对包含多角度思考的评论内容给予更高的曝光优先级。线下则利用虚拟现实设备还原不同群体的生活环境，沉浸式体验对立观点的形成过程。用户亲历不同立场人群的生存状态与思维演变时能直观感知到不同观点背后往往存在着复杂的社会土壤与情感驱动，这不仅有助于打破刻板印象的认知壁垒，还能使其理解观点分歧的深层动因。
三、结语
数字时代网络意识形态风险的生成呈现双重技术驱动特征：一方面，信息超载环境加速了情绪化内容的碎片传播，依托社交网络的拓扑结构形成病毒式扩散。另一方面，平台算法通过用户画像技术持续强化信息偏好，导致认知偏差不断累积。针对此风险机理，需构建“算法纠偏+人工复核”的双层过滤体系，不仅要在技术层面实施算法透明度框架下的偏差校正机制，结合人工编辑的价值审核形成双层过滤系统，打破算法黑箱的封闭性循环；还要推进数字公民素养教育，需通过批判性思维训练建立信息免疫机制，实现自由表达与生态平衡的动态调适。
基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划青年项目“新时代我国网络意识形态风险防范与引导研究”（22KSC301）
作者单位：哈尔滨工业大学马克思主义学院
一、数字时代网络意识形态风险的形成原因
（一）信息过载与虚假内容泛滥。数字技术的普及使得信息生产和传播效率呈现指数级增长，社交平台、新闻客户端与短视频应用的即时推送机制构建起全天候的信息轰炸场景，这种超负荷的信息输入早已突破人类神经认知的生理阈限。当大脑长期处于每秒接收数十条碎片化信息的高压状态时，其信息处理模式会转变为浅层认知模式，即通过直觉反射替代深度思考，依赖情绪共鸣取代逻辑验证。这种认知异化直接导致两个后果：一方面，持续超载的认知资源挤占，使得用户对复杂议题的判断能力弱化，形成意识形态渗透的认知缺口；另一方面，平台经济主导的流量规则与真实性筛选机制的缺失，导致虚假内容的大范围传播。当前，部分内容生产者深谙注意力经济的运行法则，刻意将社会事件简化为二元对立的情绪符号，通过算法推荐的精准投放，使同质化信息在不同时空场景中反复强化。当用户在海量信息中逐渐丧失溯源验证能力时，认知就会系统性扭曲，从对单条信息的误判演变为价值判断标准的整体偏移，最终演变为系统性意识形态风险。
（二）算法推荐加剧信息茧房。算法推荐技术的基础运行逻辑在于，社交网络平台通过对用户点击行为、停留时长与互动数据的全息捕捉，构建起精准的个体兴趣图谱。当算法系统识别到用户对特定类型信息存在持续关注倾向时，会以指数级增强同类内容的推送权重，这种自我强化的推荐机制不断压缩用户的信息接触光谱，形成认知闭合的恶性循环。重复接收同质化信息，容易导致用户逐渐将算法构建的“拟态环境”等同于客观现实，甚至产生“算法推送即主流民意”的认知偏差，主动寻求异质观点的动机随之衰减。同时，社交媒体基于协同过滤算法的好友推荐机制，会促使用户社交网络不断向观点相近节点聚集，形成高度同质化的信息传播群落。这种群体极化现象会引发双重效应，一方面，社群内部通过高频次的观点共振产生“回声壁效应”，成员在持续获得认同反馈中形成固定认知；另一方面，群体边界的算法化区隔导致异质信息遭遇系统性过滤，不同意见在传播链上游即被技术性消解。当个体认知的自我固化与群体认知的协同强化形成耦合作用时，社会共识建构将面临双重困境，既缺乏多元观点的理性对话空间，又失去异质思维的碰撞可能，最终导致意识形态分歧从潜在差异演变为显性对抗。
二、数字时代网络意识形态风险防范策略
（一）强化信息筛选与教育引导。数字时代，应强化网络平台的信息筛选，采用语义分析和图像识别工具对文字、视频、图片中的关键词、情绪倾向、逻辑漏洞进行实时扫描，对来源模糊、数据矛盾、包含煽动性词汇的信息自动标记为“待验证”，从而延迟其进入推荐池的时间。同步进行人工审核，重点处理机器无法判定的灰色地带内容，减少主观判断导致的偏差；同时在用户端设置“信息健康度”可视化面板，用红、黄、绿三色标注每条内容的风险等级，提醒用户关注信息的完整性和平衡性。对于平台上频繁分享高风险内容的账号，信息筛选机制会暂时限制其内容传播范围，同时推送第三方事实核查链接供用户参考，通过增加虚假信息传播成本的方式来保护普通用户免受误导。
除了建立信息筛选机制，还要对网络用户进行教育引导。基础教育层面，教授学生识别信息操纵的常见手法，包括统计数据缺失、因果关系混淆、情绪化标题设计等核心特征，并模拟真实网络环境，让学生在虚拟社区中实践信息验证流程，而后引导其将虚拟场景中的批判性思维迁移至现实网络行为中，最终形成抵御意识形态渗透的认知免疫机制。在社会教育层面，公共图书馆、社区中心应邀请专业分析师带领居民分析近期网络平台上的热点事件，对比不同信源的时间线、证据链、利益相关方，追溯时间全貌，形成正确的认知。家庭教育层面，应开发亲子协作的信息鉴别游戏，通过角色扮演理解谣言制造者的心理动机。
（二）打破“信息茧房”促进多元交流。数字时代网络意识形态风险防范需要从技术层面入手，设定用户信息流的“异质内容最低占比”。对于长期集中于单一话题的用户，网络平台应自动降低相似内容的推送频率，转而插入其他领域的优质内容，并根据用户已关注话题的关联性挖掘其感兴趣的跨界内容。社交界面应用视觉化方式展示当前热点事件在不同群体中的讨论焦点，用户可自由切换视角查看对立立场的完整内容；而当用户在浏览某话题时，系统应同步推送其他领域与之存在逻辑关联的深度分析，从而帮助用户在保持核心兴趣的基础上逐步拓宽认知边界的接触面。
网络平台、社交媒体还应对主动浏览异质观点、参与跨群体对话的用户给予知识等级提升奖励，对包含多角度思考的评论内容给予更高的曝光优先级。线下则利用虚拟现实设备还原不同群体的生活环境，沉浸式体验对立观点的形成过程。用户亲历不同立场人群的生存状态与思维演变时能直观感知到不同观点背后往往存在着复杂的社会土壤与情感驱动，这不仅有助于打破刻板印象的认知壁垒，还能使其理解观点分歧的深层动因。
三、结语
数字时代网络意识形态风险的生成呈现双重技术驱动特征：一方面，信息超载环境加速了情绪化内容的碎片传播，依托社交网络的拓扑结构形成病毒式扩散。另一方面，平台算法通过用户画像技术持续强化信息偏好，导致认知偏差不断累积。针对此风险机理，需构建“算法纠偏+人工复核”的双层过滤体系，不仅要在技术层面实施算法透明度框架下的偏差校正机制，结合人工编辑的价值审核形成双层过滤系统，打破算法黑箱的封闭性循环；还要推进数字公民素养教育，需通过批判性思维训练建立信息免疫机制，实现自由表达与生态平衡的动态调适。
基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划青年项目“新时代我国网络意识形态风险防范与引导研究”（22KSC301）
作者单位：哈尔滨工业大学马克思主义学院