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摘 要 文章以平台型媒体中算法和新闻编辑的关系为研究对象，从传播权力博弈的角度，结合对两个代表性平台编辑和技术人员的深度访谈，尝试理清算法与编辑之间的关系衍变过程，展现新闻分发环节平台微观层面的运作机制。门户时代编辑主导新闻推荐，信息流模式下新闻编辑权力遭遇算法挑战。算法与新闻编辑围绕传播资源和话语权的争夺经历了三个阶段，其间算法实现了对新闻编辑全方位的“改造”，包括编辑职能和工作流程的变化、编辑专业性的后退以及编辑身份认同危机。
关键词 平台型媒体 算法 新闻编辑 新闻分发 传播权力
作者简介 邓小院，女，清华大学新闻与传播学院博士研究生。研究方向：传媒经济与管理、互联网治理。电子邮箱:94015969@qq.com。
人工智能技术的广泛应用，正在全面重塑平台型媒体从新闻生产、分发到互动的全部流程。在实践中，随着人工智能技术的升级，算法对平台新闻分发过程的介入越来越深，平台的运营规则很大程度上随之被改写。以往作为平台关键角色的新闻编辑，在职权、价值、身份认同等方面面临算法挑战，一步步退守到人工智能技术辅助的地位，目前存在完全被技术替代的可能。人工智能技术在实践层面扮演怎样的角色，以及技术与人的关系问题成为学界研究的焦点之一。概括起来，目前的研究有三种观点。第一种观点强调技术的巨大优势，认为更加“个性化”的智能媒体使得新闻信息为用户而生，媒体越来越懂用户所想与所需；第二种观点坚持人的主导角色并对未来持乐观态度，认为在“人—机”共同主体结构中的新闻生产传播中，人依然是唯一主体，因为技术仅仅是“工具”而人才是终极目的
；第三种观点认为人和技术可以“共存”，双方根据各自优势和不同职能进行分工，实现人机融合。
在有关人工智能技术对新闻业的影响研究中，客观性和公共性是学者最为关注的两个方面。不少人认为，记者在选择和写作新闻时是人性化的，有同情、批判等价值取向和情感因素，这些是算法无法代替的。卡尔森(Matt Karlson)对此指出，这些理由同客观性的新闻规范不一致，主张将算法客观性和新闻专业主义的客观性分开。卡尔森认为，只要给予算法一定的标准，算法在对新闻价值的确定上，可能就会体现得比人类记者更为客观 [1] 。记者对事件中新闻价值的发现常常不可避免地带上记者自身的价值倾向，这种价值倾向是优势还是劣势尚有争议。关于客观性的讨论，业界对算法新闻的个性化通常较为乐观，学者们的反思则要激烈得多。卡尔森认为，新闻专业主义所界定的服务对象是社会公众的需求，这里的需求是作为整体的需求而存在的，算法理解的受众只是单个的个体，而对新闻专业主义所界定的“共同性”特征并不感兴趣。结果就是，处于新闻业中专业判断的核心问题从“人们需要关注什么”转变为个体化问题“这个人需要什么”，这一转变意味着新闻公共性的削弱。安德森(C.W.Anderson)认为，算法没有促进公共性的动机，主动地为受众提供更优质的信息，或者过滤掉错误的信息，来提升受众的知识水平 [2] 。算法把关从表面上看扩大了人们的表达渠道，增加了信息匹配的精准度，事实上却以大量不具有公共性的私人话题、私人事件挤占媒介资源。互联网平台的算法基本是建立在平台自己信奉的商业规则之上，算法赖以决策的数据不断强化着“个人化、私人化”的特征，缺乏对公共性的考虑。在普遍采用算法推荐的互联网平台，新闻信息的公共价值成为最受关注的问题之一。
以上研究从实践和理论层面诠释了技术与人的关系问题，但探讨主要集中在中观和宏观层面，至于人与技术在互联网平台的生存和运作机制这样微观层面的研究则鲜有涉及。具体到“人”的主体角色，研究多指向平台算法与受众、内容生产者之间的双向关系，平台内部技术与内容推送者的互动关系则缺少关注。本文研究的是互联网内容平台新闻分发环节人与技术的关系问题，试图探讨的是算法和新闻编辑的博弈过程及其影响。
2009年，社会学和传播学研究者曼纽尔·卡斯特(Manuel Castells)在《传播力》(
Communication Power
)一书中提出：“网络社会中的权力就是传播权力。”
卡斯特所谓传播力中的“力”内涵是power，区别于“权利”(right)这一概念。而“权力”这一概念最早为哲学家所用，后引入政治学和社会学研究，其内涵至少包括能力和影响力两个维度。
霍布斯（Thomas Hobbes）是第一个系统论证“权力”概念的政治哲学家。霍布斯从人的欲望、能力、自然现象、自然法则的角度定义和解释权力，认为“人的权力是一个人取得某种未来具体利益的现有手段”
，公共权力是大多数人权力的集中，拥有者可以是人，也可以是法人，如国家。马克斯·韦伯（Max Weber）将“权力”概念引入社会学研究。他发现，在一般的社会组织中同样存在着权力现象。韦伯把权力定义为“在社会交往中一个行为者把自己的意志强加在其他行为者之上的可能性”，认为“（国家就是）人统治人的关系，一种由合法暴力支撑起的关系。如果国家要生存，受支配者必须服从权力所要求的……政治的决定性手段——暴力”。事实上，“权力”成为政治学和社会学的核心概念，是从它进入国际关系学领域之后。国际关系学者汉斯·摩根索(Hans J.Morgenthau）在《国家间政治》一书中指出：“国际政治，和所有政治一样，都是对权力的争夺。”
[3]
作为现实主义流派的核心概念，“权力”直接指向国家实力、国家利益等决定国家间关系的要素。随着这一概念在学术界的活跃，越来越多的学者将“权力”的内涵指向“影响力”。托马斯·戴伊(Thomas R.Dye）提出，权力是“担任某种职务的人，在做决定时所具有的能力或者潜力，而这个决定却会影响社会制度中的其他一些人”
。罗伯特·达尔(Robert Alan Dahl）则直接将“权力”等同于“影响力”，他认为“我们把权力或影响力的基本手段建立在直观认识上的想法十分类似于机械论中的力学知识”
。
然而，福柯（Michael Foucault）对“权力”的认定，不再将其限定在一方对一方施加影响，展现或行使某种能力的语境下。福柯认为，“权力在本质上是一种力量关系”，“权力随时随地都会产生，或者更明确地说，在任意两点的关系中都会产生权力。权力无处不在，并不是因为它包含着一切事物，而是因为它来自一切方面”
。基于这样的存在，权力实际上是各种因素、各种力量相互交织，控制与反抗并存的关系。卡斯特对权力的形成机制正是基于福柯“不同主体之间关系”的判断，认为权力“在生产与经验的基础上，通过潜在与实际运用的（实质与象征性的）暴力，而将某些主体的意志强加在其他人身上”。因此，权力不再仅仅是政治权力，而更广泛地指向社会权力。
卡斯特从“权力”的视角出发来理解传播。“权力”和“传播”分别处于两个不同科学范畴，卡斯特通过“话语建构”将传播与权力实现关联起来。《传播力》一书多次引用福柯的权力理论表述，其中提到，权力形成的两种主要机制之间，存在着互补和相互支持的因素：暴力和话语
。在福柯看来，话语即权力：“权力是透过话语发挥作用的东西，因为话语本身是权力关系策略装置中的一个要素。话语是一系列运作于权力普遍机制中的要素”。
卡斯特显然认同这一观点，并对“话语”的权力做了进一步阐释：有权力的社会行动者有更多的资源和能力去定义社会，诠释现象和个体，并赋予物体意义。而这一定义、诠释和赋予的过程则是以拥有力量者的利益为重，以维护拥有力量者的力量为目的的，话语只是这一过程中的具体表现。因此，作为知识和语言的组合，话语是建构传播权力的关键，搭建起传播与权力之间的桥梁。控制传播和信息就可以获得权力，也就是卡斯特提出的“传播即权力”。卡斯特的传播力概念并未脱离政治学“能力”的范畴，即某一主体的意志强加于另一些主体，但更强调基于普遍的社会关系和社会制度的结构能力，即通过话语来实现规制的“影响力”。权力的实践一直建立在对信息和传播对控制之上。算法基于大数据所进行的新闻资讯的推送操作，在事实上形成了一整套传播的规范和法则，建立了算法的权力。
本文所指的传播权力有两个层面的含义：一是直接控制资源的能力，二是通过影响受众来影响社会的影响力。在实践层面，编辑的传播权力表现为专业判断、公共理念，以及由此带来的社会影响力，体现的是编辑作为“人”的职业主体精神。智能算法的传播权力则表现为效率，以及由此带来的商业收益，体现的是高度的工具理性。算法与编辑之间的博弈是对话语权和传播权力的争夺。在内容货币化的现实面前，实质是在内容质量和市场间取舍平衡，这个过程是动态的、不断调适的。学界对算法权力的研究，有认为算法基于大数据所进行的新闻资讯的推送操作，在事实上形成了一整套传播的规范与法则，建立起算法的网络权力
。平台媒体凭借自身的垄断地位建立起了新的传播规则，传统新闻机构的新闻生产必须按照平台制定的规则进行，一旦违背了平台媒体的意愿，新闻的推送率就会受到明显的影响
[4]
。算法通过实施“隐形的威胁”获得了权力
[5]
。另外一些学者关注智能化传播对网络内容生产者的影响，认为平台算法诉诸量化评估和工具理性，形成了一种隐蔽而日常的规训力量
。
本文以网易新闻和百度feed为例，研究互联网平台微观层面的运作机制，通过研究算法与编辑围绕传播权力博弈的过程，去探究人工智能与人共处的机制以及可能的未来状况。具体而言，本文想要讨论的是以下三个问题。首先，算法和编辑双方为什么争夺传播权力？在实践层面，传播权力表现为对平台传播资源和话语权的控制，双方博弈和对抗围绕哪些焦点展开。其次，双方的争夺是如何进行的？这种博弈在平台从隐性逐渐变为显性，从数据质疑、业务争辩、团队规模缩减，到团队归属的变化，步步升级，其内在逻辑是什么。最后，这种争夺对编辑的改变是什么？门户时代，编辑是平台的绝对主导，他们自主决定给用户看什么；自媒体时代，平台和用户对信息推荐的数量、效率都提出了新的要求，编辑权力步步收缩，算法权力则逐渐扩张，编辑工作范畴从新闻退缩到重大新闻领域，有几乎完全被算法收编的倾向。梳理技术与新闻编辑之间关系的变化脉络可以发现，这一过程伴随着编辑的让步、妥协和对抗。对编辑而言，工作方式的改变之外，价值标准、职业伦理、身份认同等方面同样需要调适和改变。
本文采用案例研究、参与式观察和访谈法进行研究。基于笔者在平台多年的工作经历，对自门户时代以来平台运作机制的演进有所观察。机器介入平台内容，分发并通过改进程序，不断贴合人的需求，与此同时，编辑的权力边界在不断收缩，这一过程使得媒介技术对人的主体性不断侵蚀。但这种微观的博弈过程外界难以知晓。
本研究以网易新闻、百度feed为案例，通过对8位在网易传媒、百度工作的新闻编辑、产品技术人员的深度访谈（其中网易员工5位，编号W01—W05，百度员工3位，编号B01—B03），揭示智能算法与编辑的关系脉络和共处机制，探讨技术与人在平台内容分发层面的博弈过程。从性别组成来看，受访人员中女性5人，男性3人。从岗位级别来看，中层管理者3人，新闻编辑4人，技术人员1人。从工作年限来看，8人均有5年以上工作经历，其中3人工作年限超过10年。
1.门户时代编辑主导新闻推荐模式
以新浪新闻、网易新闻、搜狐新闻、腾讯新闻为代表的互联网平台型媒体，都经历了从门户时代到移动时代的转变。在传统门户时代的新闻生产流程中，编辑起着绝对主导作用。虽然网络编辑没有采编权，但在实际的新闻操作中，网络编辑的职权范围包括新闻稿件筛选、对稿件进行加工与整合、新闻重要性排序等。编辑团队自主决定网站页面展示哪些新闻、不展示哪些新闻，重要的新闻事件如热点或突发报道的标题如何制作，编辑可以依据专业判断遴选最优质的稿件，多角度呈现事件真相及相关分析。正是基于编辑个人及团队的专业判断和价值取向，在日积月累之下，媒体平台得以在用户心中形成各自的特色。2011年，网易新闻推出品牌slogan“做有态度的新闻门户”，从日常新闻操作到社会热点事件，网易新闻力图呈现给用户的是一家有独立思考、独立价值观的媒体。这里的“有态度”代表的是网易新闻编辑们的价值取向，网易新闻的态度可以直接理解为“编辑的态度”。
被访者W01自2008年起在网易新闻工作，当时还处于门户网站时期，作为要闻编辑，她每天的工作是维护网易网站首页和网易新闻首页第一屏的新闻，她说：“作为要闻编辑，头条呈现什么内容以及怎样呈现是我们这个团队的核心工作，也是我们的核心价值所在。比如某天有两个热点，一条时政新闻、一条社会新闻，哪个排在头条、哪个排在第二条是由编辑团队的专业判断来决定的。这种判断就是通常意义上新闻工作者对新闻价值的确认，对新闻事件重要性的认知。”门户时代编辑主导的推荐模式，使得编辑价值得到充分发挥。编辑价值指的是新闻从业者的基本专业价值，包括信息发现、筛选、策划、深度挖掘与呈现的专业能力，核心是新闻专业主义。编辑价值背后体现的是价值观，也是人区别于机器的核心所在。
2.信息流模式下，编辑权力遭遇挑战
随着移动互联网时代的到来，传统的门户网站纷纷向新闻客户端转型。与此同时，内容生产方式、用户阅读方式也发生了改变。自媒体的发展让新闻库的素材大大增加，用户对信息的需求量也随之增加，于是传统的编辑精选新闻模式转变为信息流模式。在这样的背景下，新闻客户端逐渐发展为平台型媒体。大数据和算法是平台型媒体的基础架构，通过用户的浏览痕迹来搜集用户的个人特征、兴趣和习惯，平台利用算法进行个性化精准推荐，将信息准确推送给用户。一方面，平台可以海量地提供即时性、泛众化的新闻信息；另一方面，平台也满足了用户个性化和差异化的需求。推荐越精准，用户的持续观看行为越有可能。在这样的逻辑下，平台致力于深挖用户数据，以增加平台的用户量和观看量等可实现商业化的数据。
2012年，“今日头条”凭借算法异军突起。“在当时的行业舆论中，今日头条并未像后来那样被认为是门户的竞争对手。新闻编辑对今日头条粗糙的内容普遍比较反感。直至2016年，网易新闻才决心发展机器算法，应对已经迫在眉睫的危机。”(W02)多个访谈对象提到，算法推荐的决策在网易内部经历了漫长的犹豫期，当公司决定放弃以往的编辑推荐模式，转为个性化分发时，不得不召开内部说明会，向新闻编辑阐明如此转变的原因。推荐方式的调整也意味着内部架构、岗位的重新分配，一部分编辑的工作内容发生了改变。也是在这样的背景下，2017年网易新闻更换了长达7年的品牌slogan，从“有态度”改为“各有态度”。一字之差，含义截然不同。自媒体时代，作为一家平台型媒体，网易新闻的态度不再来源于编辑部，表达态度的权力已经下沉到每一位愿意表达态度的内容生产者和用户手中。
在算法主导信息分发的环境下，传统编辑在价值、归属等方面不断遭遇挑战。“虽然门户网站的网络编辑自诞生之日起就被称为‘小编’，其工作也被外界误以为只是简单的‘复制’‘粘贴’，但实际上网络编辑手中的权力还是很大的。”(B01)尽管网络编辑不从事一线记者的采写工作，在实际操作中，转载、编辑新闻稿的过程仍然能够发挥一定的职业价值，比如新闻事件的判断、新闻稿件的选择、新闻标题的制作等，职责与传统媒体的新闻编辑有许多相同之处。在智能分发的环境下，信息量和用户阅读量的增加，使得平台对新闻稿件的评价标准也随之发生改变，以往凭借专业判断的编辑主权逐渐让渡给机器。机器依据用户的个人特征如兴趣、偏好等进行个性化推送，“千人千面”，并有针对性地反馈用户数据。编辑中心制被打破了。相比新闻编辑，机器的价值在于数据处理能力。在新闻分发环节，机器可以完成从数据收集、用户分析到精准推送的全流程：通过算法学习，机器能够准确获知用户的行为特点、兴趣偏好，在对平台信息进行标签化的基础上，实现信息与用户的匹配，从而完成个性化分发的工作；在新闻判断上，机器同样可以利用大数据进行选题筛选，哪些是热点，哪些可能是潜在的热点，进而帮助编辑进行判断。
2020年，网易新闻要闻编辑团队由内容部划归产品技术部。“这对内容部的同事来说，是令人震惊的消息。要闻是网易新闻最核心的编辑团队，即便是算法推行的这些年，他们仍然决定着用户每天看到的最重要的新闻。”(W02)团队归属的变化，是截至目前新闻编辑在面对算法威胁下的最新让步。当算法介入新闻分发环节，编辑与机器的博弈便开始了。从最初编辑选择性忽略算法、算法配合编辑，到后来算法不断质疑编辑专业价值，直至编辑团队被算法收编，其间伴随着新闻编辑的妥协、让步和对抗。
1.初期：编辑为主、算法为辅，编辑选择性忽略算法
用户在使用平台型媒体时，每一次点击、评论、互动等行为都会被系统记录，与他们所阅读的文章特点，如新闻类别、关键词等，共同作为用户画像的数据，由此可以刻画出每一个用户的特征，以便在下一次阅读中能够为其精准推送。平台型媒体将算法引入新闻分发流程的初期，由于需要大量的基础数据积累，平台的推荐模式仍然以编辑干预为主。初期机器推荐的内容存在质量低劣、无法与用户需求精准匹配等诸多问题，备受用户、媒体及监管质疑。因而平台很大一部分编辑成为驯化机器的助手，他们为每条新闻遴选关键词、打标签，但平台上重要的新闻仍然由新闻编辑把控。“各栏目要求由编辑来更新一定数量的新闻，比如财经频道要求每个班次手动更新量达到多少条、科技频道多少条这样的要求，头条和要闻的重要位置更不用说。”(W02)与此同时，由于机器的介入，编辑团队也逐步压缩，一部分编辑岗位转为运营，“运营的职责在于挖掘可为平台提供更多优质内容的资源，比如一些头部的自媒体账号、机构账号等”。运营的工作与编辑存在明显区别，运营侧重于发现优质内容、对外联系、维护平台与作者之间的关系、举办活动等，与新闻编辑对于新闻事实的追求、坚守公共价值等方面存在巨大偏差。“这种转变对编辑个人和团队来说，都是阵痛。一些人留下来继续做编辑，一些人留下来但转岗成为运营人员，另外一些人选择离开平台。”(W01)
2.中期：质疑与争辩，编辑专业价值遭遇挑战
除了对个体需求进行精确计算，算法还可以利用数据逻辑，推导类属人群的需求，从而寻找最大多数的受众，这也是算法相较于编辑的巨大优势。在算法推荐占据一定推荐分量之后，编辑与算法之间的冲突愈加明显。早期的算法因为数据量不足，备受编辑团队质疑，但当算法逐步成熟之后，编辑的专业价值开始遭到技术的挑战。编辑通常以个人认知、行业经验为前提进行新闻判断，但算法的依据除了数据别无其他，于是，在一些新闻的判定上，两者出现冲突。“例如某条新闻稿，编辑认为是重要新闻，因此推荐到比较高的位置，但从后台反馈的数据来看，用户的点击率并不高，这时技术团队便会将其作为bad case反馈给编辑部门，双方定期开会逐个分析每条新闻的问题。通常情况下，两个团队之间会有比较激烈的争辩。就业务而论，这也是一种很好的反思和提升过程。”(B03)
3.当前：一切以技术为准则，编辑被算法收编
经过2016年以来的发展，算法推荐慢慢解决了分发不精准的问题，外界批评减少，在平台内部也日益占据主导地位。如果说中期新闻编辑团队步步压缩，今天的情况则是技术即将对新闻编辑进行收编，新闻编辑团队存在的价值受到严峻挑战。在百度平台，虽然编辑团队依然独立存在，但编辑数量、工作范畴大幅压缩，而且必须是有多年工作经验的老编辑。除了每天最重要的新闻，主要负责重大/热点新闻报道的组织，比如重大灾难性事件、时政社会财经等领域的重大新闻等，编辑在这些报道中起到相对核心的作用，包括新闻发现/判断、关键节点引导、稿件筛选（机器只论标题、不论内容质量，机器推荐的高流量稿件并非质量最佳）、评论约稿等。但在推荐效率方面，机器推荐逐渐赶上人工推荐。编辑推荐下平台的活跃用户量、新增用户量、点击率等核心数据步步下跌，可能是编辑团队被收编的原因之一。如果技术团队带领下的平台数据出现上升，无疑会夯实技术收编编辑的基础。
造成算法与新闻编辑传播权力争夺的直接原因，在于平台总流量是有限的，分给算法的流量越多，编辑的流量就越少，反之亦然。以百度feed为例，“每天信息流产品可控的总流量是固定的，百度旗下新闻、百家号、好看视频、小视频等产品线都会参与流量池的分享。除了平台内部的政策倾斜，在日常业务中，新闻作为feed信息流的重要组成部分，通常按照新闻本身的重要性实时进行流量调节，如果后台数据达不到相应标准，稿件就会被调节到更低的位置”(B02)。正是基于这样的现实，编辑推荐的内容如果出现点击率不高、打开率不足等情形，就会遭遇技术团队的质疑，“因为在技术团队看来，同样的流量如果分配给算法，推荐效率可能更高。但反过来，编辑团队并没有机会去挑战或问责技术团队的推荐效果，因为背后是机器和算法，除非能够指出策略存在的问题，否则对编辑而言技术门槛过高”(B03)。不论是百度feed信息流还是网易新闻，平台以流量换广告的盈利模式是决定性因素，只有持续增长的日活跃用户量DAU(Daily Active User)才能保证平台对广告主的吸引力，也是平台持续生存的基础。在内容货币化、生产智能化的现实面前，算法与新闻编辑的博弈，实质是平台在市场和内容质量之间取舍平衡，尽管这个过程是动态的、不断调适的，但无疑算法占据了压倒性优势，市场某种程度上间接主导了内容质量。
过去的传媒产业，龙头企业是以内容生产为主的传媒集团，而现在的传媒产业，龙头企业是以内容分发为主的大型网络平台。这是一场产业革命式的转变
。算法从介入新闻分发到占据绝对主导地位，只用了短短几年时间。那么，新闻编辑是如何参与这样的变革的？他们在与算法博弈的过程中是怎样让步和对抗的？在职能和工作流程、专业性、身份认同等方面都发生了哪些深刻变化？
算法进入平台的内容分发领域之后，编辑除了人员数量上的收缩，更大的问题来自岗位职能的转变。编辑以往只需要对专业性（新闻的重要性、时效性、客观性等原则）负责，现在不得不面对数据的压力和挑战。一方面，编辑需要选择他/她认为有价值的新闻；另一方面，在推荐效果、数据表现方面也要经得起考验。因此，作为解决以上问题的方法，编辑工作流程发生了根本性变化，编辑除了看新闻稿，还必须时刻关注后台的数据变化，也就是每条新闻实时的流量情况，包括曝光量、点击量、打开率、分享率等一系列数据。边看后台边工作成为这些平台型媒体新闻编辑日常工作的常态。某种程度上，数据已经是编辑判断、决策的依据和助手，还是说恰恰相反，编辑已经沦为机器的助手，这个问题尚值得深思。早期的平台，编辑系统后台里只有简单的新闻标题、来源、链接等几个关键标签，后来逐渐增加点击量数据，到今天这些数据项已经增加到十余种。一篇新闻稿的质量和推荐效率也可由这些数据进行推导。
时效性是互联网新闻的生命线，也是互联网新闻业最重要的时代特征。在实践中，迫于时效性的压力，平台的新闻编辑需要在内部和外部的竞争中取得优势，就必须第一时间发现并推荐重要新闻。外部的竞争来自竞争对手、自媒体和社交媒体，内部则是以技术团队为代表的算法。在突发类新闻报道中，编辑因为抢时效而出现事实错误而导致假新闻的事件时有发生。在时间紧迫的情况下，编辑通常按照新闻来源来判断稿件的权威性和真实性，例如袁隆平去世的消息，首发媒体为官方媒体，平台在转载的时候通常不会进行二次核查，因为信源本身足够权威。于是各大新闻客户端、平台纷纷推送push，很快微博、微信朋友圈都是袁隆平去世和网友悼念的消息。多位接受访谈的新闻编辑谈到，“抢时效”成为日常工作中压力最大的一部分，因为推荐不够“快速”而导致的失误会严重影响编辑的业绩考核，这是编辑们最焦虑的问题之一。编辑专业性后退的第二个原因则在于数据对编辑判断的影响。数据一定程度上反映了用户对某条新闻的态度，但也在一定程度上干扰了编辑的专业判断。点击率高的稿件新闻价值是否就一定高于点击率低的稿件？一些社会新闻趣味性强，用户可能出于好奇点击浏览，但这些新闻并不一定重要。反之，一些重要新闻可能因为存在一定的阅读门槛，流量数据并不好看，但因为是某个领域的重要政策或重大发现，新闻价值仍然很高。编辑在推荐新闻时难免受到后台数据的左右，出现选择困难甚至自我怀疑，作出违背专业精神的决策。编辑在专业上的退步，直接影响平台内容的质量，长期也会影响平台的品牌价值，对用户来说，是否也会造成信息价值的缺失，进而导致社会整体的变化，也是值得讨论的。
在面对算法挑战的过程中，编辑在价值标准、职业伦理、身份认同、情感归属等方面都悄悄发生着变化。门户时代的网络编辑有相对清晰的身份标识，信息流模式下编辑成为算法的辅助者，使得他们的身份定位出现偏差。算法主导下的新闻编辑，其身份在新闻从业者和互联网从业者的交叉范围内，他们在专业判断上同时遵循新闻价值标准和技术标准，但在情感上的归属感较弱。“在新闻从业者眼中，互联网平台的新闻编辑是非专业的，处理新闻只是简单的复制粘贴；在互联网从业者眼中，他们又是缺乏技术的，他们不懂互联网更不懂算法。”（W04）种种尴尬处境让这些平台新闻编辑的身份认同出现危机，角色身份也逐渐边缘化。常江教授提出新闻生产主体的技工化问题，他通过对84位一线新闻从业者的深度访谈发现，“新闻从业者”作为一个职业化群体的自我认知模式的变化：“新闻”的话语或渐进、或迅速地被吸纳进“数字”的话语，越来越多的新闻从业者接受“内容生产者”这一技工化的身份标签，并日趋习惯于以实用（如传播效果）而非价值（如新闻专业性）纬度的标准来评判自己的工作。新闻职业自身在数字化的过程中逐渐强化媒介（科学）属性，弱化新闻（人文）属性，原本附加在传统新闻学体系上的种种不言自明的道德要求不可避免地被稀释
。在体制、市场、技术等多种压力下，离职转型成为一些媒体从业者对现有媒体环境、工作环境的不满而形成的抵抗。
数字技术的迅猛发展不但为新闻业培育了新的生产方式和理念，也给新闻业及其从业者带来了空前的不确定性。一方面，在新技术的冲击下，真实、客观等专业价值受到实践的质疑。新闻编辑与算法在传播权力的博弈中，从选择性逃避，到让步、对抗甚至被收编，伴随岗位职能的变化、工作流程的调整，更为重要的是，编辑的专业性逐渐后退，技术主义、数据主义取而代之。新闻编辑本身陷入自我怀疑的境地，新闻专业队伍持续流失，用户接收的新闻质量不断下滑。另一方面，数字技术的发展让新闻在信息中的分量降低，新闻业在社会结构中的重要性削弱。传播权力由新闻编辑让渡给算法的过程，也是新闻业在社会权力结构中后退和让步的过程。
注释
[1] Carlson,M.(2015)The Robotic Reporter. Digital Journalism .3(3).
[2] Anderson,C.W.(2013).Towards a Sociology of Computational and Algorithmic Journalism. New Media and Society .15(7).
[3] Morgenthau H.J.(1985). Politics among Nations The struggle for Power and Peace. New York: McGraw-Hil.l Inc,p.31.
[4] Nielsen,R.K.& Ganter,S.A.(2018)Dealing with Digital Intermediaries: A Case Study of the Relations between Publishers and Platforms. New Media & Society. 20(4).
[5] Bucher,T.(2012)Want to be on the Top? Algorithmic Power and the Threat of Invisibility on Facebook. New Media & Society. 14(7).
Abstract: This paper takes the relationship betweerh algorithms and news editors on platishers as the researchobject.From the perspective of the game of communicationpower,combining with in-depth interviews with editors andtechnicians from two representative platforms,it tries toclarify the relationship between algorithms and news editors,and to show the micro-level operation mechanism in the newsdistribution link.In the web portal era,editors dominatenews recommendations,and the power of news editors undernewsfeed model is challenged by algorithms.Thecompetition between the algorithms and news editors forcommunication resources and discourse right has gonethrough three stages.During this process,algorithms havecompletely remodeled news editors,including changing workprocess,loss of news professionalism,and aggravatingeditors' identity crisis.
Key words: Platishers; Algorithms; News Editors News; Distribution; Communication Power