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林文琪

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短视频和短剧并非原罪。但算法推荐、无限下滑、自动播放、即时反馈并不只是 " 帮人找到想看的内容 ",更在持续把零散时间拼接成更长的停留。每一次滑动都可能成为系统优化推荐的依据,人的偏好与算法的预测相互循环,原本由个人支配的时间,逐渐被算法运行的逻辑牵引。这种牵引不需要强制,只需让 " 再看一条 " 足够顺滑。真正需要反思的,不是 " 该不该看 ",而是 " 看的过程由谁设计 "。当工具的目标从服务人的判断滑向延长人的停留,它就可能从辅助者变成支配者。

被设计出来的停留,会改变人的认知习惯。短内容成为默认环境后,真正值得警惕的不是 " 短 " 本身,而是人是否还能保有 " 长 " 的能力。长阅读要求我们跟随一个完整论证走到终点,不急于在开头就获得答案;长思考要求我们容忍问题悬而未决,不急于用标签和情绪打发复杂;长关系则要求我们在不完美中持续投入,而不是在不适出现时立刻滑向下一个选项。这些能力需要耐心、连续性和不被频繁打断的注意力。

注意力分配还会触及公共生活本身。人们常把 " 刷多久 " 归为个人选择,但当注意力被大规模、系统性地重新分配,它就不再只是私人事务。公共生活依赖共同经验,人们需要看到相近的事实、进入相近的语境,才可能争论、理解、妥协,甚至形成最低限度的共识。在算法推荐主导的环境中," 共同看见什么 " 越来越容易被 " 各自看见什么 " 取代。当注意力分配主要服从停留、互动、转化等商业目标时,情绪更强、冲突更明显、立场更极端的内容往往更容易获得放大。公共讨论也可能从 " 理解问题 " 转向 " 获得反应 ",从 " 寻找共识 " 转向 " 强化立场 "。更深层的问题在于,算法本身不是公共机构,却在事实上参与社会注意力的分配。

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本文原发于人民网观点频道,题为《人民锐评:讨论注意力分配,平台责任不应止于合规 》。

责编|赵春晓、王帅

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责编|赵春晓、王帅

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