国内算法治理研究热点及演变...Space软件的可视化分析_彭茜.pdf

2023.2宁夏党校学报公共管理国内算法治理研究热点及演变趋势基于CiteSpace软件的可视化分析彭茜（华中师范大学 中国农村研究院，湖北 武汉 430079）摘要：对我国算法治理研究进行热点追踪与前沿初探，可厘清人工智能时代背景下算法治理的应用场景及改进趋势。采用文献计量分析方法，借助于CiteSpace软件，并通过对关键词共现和突变检测探究其研究热点可知，我国的算法治理研究兴起于2018年，“智慧社会”“城市治理”与“政府治理”是其研究重点，算法治理如何更好地服务于数字乡村建设是其未来的演变研究趋势。在新时代背景下，应加强该研究领域的学科联系及机构合作，在规制好“算法权力”的前提下推动算法治理资源向农村地区倾斜。关键词：算法政治；算法治理；知识图谱；CiteSpace中图分类号：D035文献标志码：A文章编号：1008-2921（2023）02-0088-08一、引言2019年1月，习近平总书记在党的十九届中央政治局第十二次集体学习时的讲话中提出“用主流价值导向驾驭算法，全面提高舆论引导能力”1，从政治宣传的视角强调了治理好算法的重要性。2019年10月，党的十九届四中全会审议通过的中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定指出：“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”2，为国家治理形态向数字化、智能化治理转型提出了制度性要求。算法作为国家治理转型的技术基础，愈发受到政府重视。由此，基于算法实践基础上的算法治理也逐渐成为学术界以及政界重点关注的议题。就算法治理的含义而言，它主要包含对算法进行治理以及用算法进行治理两层意思。就第一层含义而言，在制度层面，2021年9月17日，国家互联网信息办公室等九部委联合制定的 关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见，为如何对算法进行治理进行了顶层设计；在实践层面，国内众多学者也围绕如何利用好算法权力3、管控好算法风险4、规制好算法偏见5、处理好算法伦理6等问题提出了对算法进行治理的理论构想及实施方案。就第二层含义而言，在概念的衍生上，国内学者普遍将算法与政治、治理、行政、公共服务、公共管理等主题挂钩，进行了多学科交叉性研究，并衍生出“算法政治”7“算法利维坦”8“政治算法”9“算法官僚”10等新的学术热词；在原理的阐释上，国基金项目：国家社会科学基金重大项目“中国共产党建党以来农村基层组织资料收集与数据库建设”（18ZDA128）阶段性成果。作者简介：彭茜（1994-），女，湖北利川人，华中师范大学中国农村研究院2019级博士研究生，主要从事基层治理研究。Journal of Ningxia Communist Party Institute宁 夏 党 校 学 报2023年3月第 25 卷 第 2 期Mar.2023Vol.25 No.20882023.2宁夏党校学报公共管理内学者还针对算法治理的技术变迁11、权力逻辑、秩序构建、案例实践等方面进行了细致探究，系统地揭示了国家如何用算法进行治理；在理论的发展上，董青岭等学者提出了“算法即统治”12的论断，认为用于社会治理的算法是对开发者价值选择与执政者政治意图的反映。新社会算法权力及秩序的形成促使了以数据公司、数据科学家等为代表的新政治力量的崛起，为我们理解算法治理提供了新的主体视角。贾开等学者基于制度主义的理论框架，阐释了“算法即规则”的理论来源。他们认为传统算法是一种正式规则，机器学习算法是一种非正式规则，并从规则的形成与应用出发，探究了算法影响社会治理的机制与过程13，完善了算法治理的理论体系。综上所述，国内学者对于算法治理第一层含义的研究已较为丰富和全面，然而对于其第二层含义的研究还处于学科融合、概念初析以及理论探究阶段。并且，现有研究多通过溯源其发展历史来进行文献回顾，并利用具体案例来分析其实践路径。在文献综述上缺乏对现有研究内容的历时性梳理和整体性统计，在研究方法上缺乏对未来研究方向的动态性研判。所以，本文为弥补现有研究局限，进一步掌握国内算法治理的研究动态和趋势，推动算法更好地为国家治理服务，将着重针对算法治理的第二层含义进行研究。本研究将用算法进行治理置于政治学、公共管理学等学科背景下，把算法看作一种治理技术和治理手段，并通过对国内现存的算法治理研究文献进行可视化分析以及计量分析，探究算法治理的前沿热点以及理论发展空间，以期能更加清晰地阐释算法的治理内涵和治理价值，为提升国家治理效能提供助力。二、数据来源与研究方法本文将运用CiteSpace软件绘制科学知识图谱，并借助知网的可视化分析功能绘制数据统计表格进行辅助分析，将以算法治理的相关文献内容为研究对象，通过文献计量的方法找出国内算法治理研究的热点议题及演变趋势，并尝试对图表内容作出解释性分析，以期分析作为治理手段的算法在我国治理能力现代化建设进程中的应用前景。（一）数据来源基于数据库资源的准确性及多样性，数据信息的完整性及可用性，选择中国学术网络出版总库（CNKI）期刊全文数据库作为数据来源。在该数据库中进行数据检索时，为保证查全率，以“算法政治”“算法治理”“人工智能治理”或者“算法”下的“权力”“制度”“治理风险”为检索的主题词，选择的逻辑关系式为“或者（OR）”，来源类别为“中文社会科学引文索引（CSSCI）”期刊，时间范围为 20152021 年，检索条件为“精确”，共检索到文献记录1 613篇。为确保数据的精准性和全面性，人工剔除与国家治理能力、社区治理、城市治理、政府公共治理、乡村治理等主题不相关的文献记录1 233条，获得380篇与“算法治理”密切相关的有效文献。将文献按照CiteSpace文件读取格式要求导出，并进行转码处理，形成国内算法治理研究的样本数据库。（二）研究方法本文运用CiteSpace软件对国内算法治理的研究文献进行可视化分析。CiteSpace软件是由美国德雷赛尔大学计算机与情报学专业的陈超美教授，于2004年以库恩的科学结构的演进为灵感来源，使用Java语言开发的一款通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、分布和规律的软件。因此，基于该软件分析形成的可视化图形被称作“科学知识图谱”14。该软件不仅可以挖掘引文空间对其进行聚类分析，还可以对作者、地区、机构等知识单元进行共现分析，从而帮助我们在摸清某项主题的研究趋势的过程中找到研究热点。本文先利用该软件的数理统计功能，了解算法治理领域的基本研究情况及整体研究进展，再以共词分析为主要方法，即对主题词或者关键词0892023.2宁夏党校学报公共管理的词频、时间分布以及突发性等进行挖掘与探测，得到高频关键词共现图谱、关键词时间线图谱、高强度突变词排序表，最后以此为参照来探究国内算法治理的前沿与热点。以期能宏观把握现有研究情况，探究算法治理的研究趋势，为之后的算法治理研究提供新的突破口。三、国内算法治理研究的热点呈现高频关键词可反映某一研究主题的热门研究内容和主要研究对象，因此基于CiteSpace可视化分析软件，将Node Types设定为Keyword，对国内算法治理研究样本文献进行关键词统计，可便于我们对国内算法治理的研究热点进行分析。于是，取词频在10及以上的关键词，可得排名为前15位的高频关键词列表（表1）。由表1可知，“人工智能”是研究算法治理的基础词汇，“智能化”与“数据化”已成为算法治理的主要特征。在技术治理、社会治理、城市治理等研究领域中，算法治理作为一种重要工具和手段被学术界普遍关注。学术界除了研究算法治理的应用与发展以外，对“算法黑箱”15“算法权力异化”16以及算法的“公共性”应用风险17等治理的风险防控也是研究重点。由图1的关键词时间线图谱可知，算法治理的研究与乡村振兴、疫情防控等时政背景紧密结合，并且融入了善治、法治等元素，横跨农村、乡镇与城市多个层级，具备与时俱进、应用性强、覆盖面广的特点。综上所述，国内算法治理研究的热点主要包括以下几点。（一）人工智能时代下的算法治理从研究背景来看，“人工智能”“智能治理”“智能化”“大数据”成为高频关键词。由此可见，在人工智能的时代背景下，对算法治理进行研究是主流。高奇琦认为以人工智能技术为主的新科技革命会导致技术对政治的主导，越来越多的公共治理问题将依赖算法来解决，由此算法治理成为大势所趋18。并且，随着以算法和数据为基础的人工智能技术的不断发展，算法治理的对象以及形态也在不断发生变化。算法治理的对象受第三次人工智能发展浪潮背景下大数据的影响，不再局限于计算机代码，还同时包含影响编码规则和计算结果的相关因素。陈鹏认为，在人工智能时代下，还催生了一种以大数据为治理依据、以算法治理为核心支撑的智能与治理有机结合的新形态智能治理，有助于精准识别社会治理需求、设定治理议程、降低治理成本19。所以，“智能化”一方面缔造了算法治理，另一方面又被算法治理所完善。表1国内算法治理研究的高频关键词序号12345678关键词（首次出现年份）人工智能（2016）大数据（2015）社会治理（2018）城市治理（2015）算法治理（2019）国家治理（2018）政府治理（2015）算法（2019）频次15439232319181816序号9101112131415关键词（首次出现年份）数字治理（2019）智慧社会（2018）智能治理（2015）智能化（2015）数据治理（2018）技术治理（2018）风险治理（2019）频次141313131210100902023.2宁夏党校学报公共管理（二）实际应用层面的算法治理从应用领域来看，“社会治理”“城市治理”“政府治理”“国家治理”等各个治理层级均是高频关键词，说明算法治理在各个治理层级均有涉足。一是在数字化、信息化和智能化技术不断向乡村发展的情况下，乡村已悄然面临着一场“智慧治理”变革，算法治理将服务于这场深刻变革。二是在技术手段相对发达、科技资源比较丰富的城市，算法已普遍运用于公共服务、行政办公、社区维稳、疫情防控等各个治理环节。三是算法时代的来临，催生了一种新的权力形态算法权力，冲击着传统的由政府主导的国家治理秩序20。因此，从基层乡村社会的治理到城市社区的服务再到国家机构的管理，都有算法治理的影子。从实现方式来看，“数字治理”“数据治理”“技术治理”是高频词，因此也是算法治理发挥作用的主要技术手段。孟天广认为，数字技术的快速迭代与普及推广可助力政府数字化转型，政府可通过技术赋能和技术赋权的双重机制加强治理21，这就为实现算法治理提供了科技驱动力。然而，在社会治理从数据化迈向算法化，迎来算法治理时代的同时，算法治理的伦理难题也随之而来，如何协调好理论、技术与人的关系成为该主题下的又一热门议题。（三）风险意识下的算法治理从研究方向来看，“算法风险”“风险治理”“伦理特征”等关键词出现的频次较高，如何防控算法治理带来的数据鸿沟、信息茧房、算法歧视、算法操纵等风险已成为算法治理研究的重要选题。在学术界看来，算法治理是一种机器在算法逻辑的操纵下通过学习和模仿人类的行为来进行治理的方式。虽然基于机器学习的算法治理可提高政治决策的科学性以及公共治理的时效性，但也具备机械操作下的“技术无意识”22、既定程序下的算法不透明、定量运算下的数据难审查等隐患。这些隐患将引致算法失灵、算法偏见、图1国内算法治理研究关键词时间线图谱0912023.2宁夏党校学报公共管理算法壁垒等潜在风险23，从而忽视了政治事件的复杂性和多变性，无法解决带有主观性以及价值多元性的治理难题。因此，如何改进算法治理的不足，管控算法治理的风险，规训算法使其“向善”并“为善”24，成为学术界探讨的热点。四、国内算法治理研究的演进趋势对关键词进行突变检测（Burst Detection），可得到如表 2 所示的突变词（Burst Term）信息，通过分析突变词强度及突变时间段，可帮助我们掌握某一研究领域的前沿动态。因此由表2可知，“政府治理”这一关键词发生突变的时间较早且突变时间最长，是研究算法治理的学者们最先关注且持续关注的领域；“城市治理”一词