摘要 今天，算法已經滲透到社會的各方面，對人的影響也不斷深化。算法社會中的人，被全程、全息數 據化，算法也推動了人的標簽化、評分制，這些都對人們的思維、行為產生影響。算法作為一種中介，構建了一種數據化界面，重塑了人們對世界的認知方式，同時算法也以匹配、調節與控制等方式建構了各 種對象間的關系，算法的權力也因此不斷增加。算法對社會關系的另一種影響，是強化既有共同體的邊 界，或推動新的共同體的形成，因此，算法對社會結構的影響也會走向深層。
關鍵詞 算法；算法社會；人的數據化；算法中介；算法權力；共同體
中圖分類號G206文獻標識碼A
作者 彭蘭，中國人民大學新聞與社會發展研究中心研究員，中國人民大學新聞學院教授，博士生導師， 北京100872
DOI: 10.15897/j .cnki.cn51-1046/g2.2021.03.002
在計算機專家看來，算法是“一種有限、確定、有效并適合用計算機程序來 實現的解決問題的方法，是計算機科學的基礎”。通俗地說，今天的算法可以看 作是用計算機程序實現的、基于數據分析、面向特定目標的一套指令或方案。算 法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。算法與數據的分析、加工技術相關，也與數據采集技術相關。近些年社會化 媒體、移動終端、大數據、云計算、人工智能、物聯網等一系列技術的發展，從 不同方向推動了算法的應用，也因此，算法這個本來有些深奧的專業名詞頻頻出 現在我們的生活中，算法不僅改變著人們的生活，形塑著人們的行為，也將引發更多變革。
一、算法滲透的社會
今天的社會，算法正日益滲透社會生活的各個方面。
在人們的信息獲取中，推薦算法已成為信息過濾的一種重要手段，無論是商 品信息的獲取，還是新聞或知識性信息的獲取。推薦算法對于人們認知的影響， 也將進入深層。而人們在各種平臺閱讀的內容，很多是由算法驅動下的機器自動 完成。算法正在成為信息環境建構的重要力量。
在人們的日常生活中，價格算法影響著人們購買商品的價位，導航算法、網 約車平臺算法和未來的自動駕駛汽車的算法影響著人們的出行，外賣平臺算法在 決定人們收到外賣的時效同時，也在控制著騎手們的勞動。一些婚戀網站，則用算法來進行姻緣匹配。
從經濟角度看，算法推動了新經濟模式的發 展，特別是諸如共享經濟這樣的新經濟模式，也 改變著傳統經濟模式，進一步，有研究者提出了 算法經濟的概念，即將生產經驗、邏輯和規則總 結提煉后“固化”在代碼上，使生產經營活動無 須人工干預、自動執行的經濟模式，其目標是通過 算法的應用大幅改善供需匹配效率和交易成本。[3]
牛津大學教授阿里爾?扎拉奇等人在 辭法的陷 阱：超級平臺、算法壟斷與場景欺騙》一書中，也 應用了算法經濟的概念（algorithm- driven econom^ , 雖然他們對于算法經濟的界定與上文的定義不盡 相同，但同樣也是從算法的視角關注新經濟及其 影響。在書中，作者指出：通過精妙的計算機算 法，互聯網的興起與普及的確在某種程度上深化 了市場競爭并為民眾帶來了諸多便利與實惠，但 這種由信息技術演進帶來的市場經濟模式的轉變 也導致了社會資源發生了不公正的再分配。
無論是個體，還是機構，越來越多的認知與 決策，是在算法的輔助甚至主導下完成。而通過 算法來判斷輿情態勢、社會風險，也正在成為各 類機構和管理部門常用手段。在法律界，甚至出 現了用“風險評估工具”算法來確定罪犯刑期的 做法，這種算法參考了數十年的量刑判例，結合 了十幾個參數，來評估被告在一定時期內重新犯罪的可能性。
算法越來越多地左右著對個體的評價，影響 著個體的社會形象，甚至影響著人們在社會中的位 置及流動可能性。各種網絡平臺的評分機制，大多 是基于數據與算法。新冠疫情期間啟用的健康碼， 也是一種綜合算法，它可以計算出人們是否具有病 毒傳播風險。人力資源部門可能利用算法來決定人 員聘用、升遷，銀行利用算法來決定貸款發放。數 據、算法以及由此形成的評分，成為今天社會一種 重要的評價思維。這種評價思維，也對人的行為產 生了越來越大的調節作用。可以想象，算法也將成 為個人的社會信用評價體系的重要基礎。
除了個人的社會信用評價，算法還將全面進 入社會治理體系，研究者期待，將社會治理具體 規則融入人工智能算法模型，使智能設備“掌握” 規則知識、并根據管理目標自動感知、自動識別、 自動預測、自動判斷與自動處置。向利用大數據、 數據分析、人工智能和機器學習的可能性，圍繞 算法開發數據驅動的綜合管理結構叫在實踐層 面，健康碼的實施便是算法治理的一次重要實踐, 它意味著建立在數字城市性、算法化社會性、大 數據主義這三大要素之上的算法治理，系統性地 升級了面向人口的“安全技術”。兇算法治理將一 切可能的因素都變成了算法上可以控制的元素, 并將各種可預知的風險降到了最低，從而最大限 度地保障了共同體和國家的“安全”和“穩定”。但與此同時，數字政治下的算法治理不僅僅將活 生生的生命變成了檔案和數據，也變成了受算法掌控和支配的行動者（agents） o [9]
未來，隨著物聯網等技術的發展，數據采集 維度更為多元，基于數據和相關算法進行的社會 管理、社會控制也必將進一步深化，形成所謂的 智慧社會。智慧社會可以基于各種信息采集、處 理系統形成一種社會的“數字神經系統”，它能感 知社會狀態，將之與需求和動態反應模型相結合, 并用得到的結果來校正系統。卩。]這種感知、反饋與 校正，離不開算法的支持。雖然有研究者認為智 慧社會將推動傳統的中央集權、信息非對稱、交 互不對等的社會管理結構向權利平等、信息對稱、 位置對等的創新社會管理結構的轉變叫，但另一方 面，智慧社會的管理權力將向數據與算法的擁有 者傾斜，新的權力不平衡甚至集權也可能會形成, 在社會管理日益便利、高效的同時，個人權利的 保障卻可能變得更為困難。
無論我們是否愿意接受算法的統治，我們已 經進入了一個隨時可能被算法算計的社會。而算法的基礎——人的數據化，也正在改變我們的生存與生活。
二、算法社會人的數據化、標簽化與評分制
算法與數據、算力是人工智能共同的基礎，算法離不開數據，因此，算法社會的前提是萬物 數據化，這也包括人的數據化。算法的廣泛應用, 更是強化了人的數據化。
在算法推薦中，無論是內容的推薦，還是電 商產品的推薦，都需要描繪用戶畫像，也就是通 過各種渠道收集的用戶數據來建立用戶模型，使 其成為算法分析的對象。早期的數據主要是用戶 在各種平臺提供的注冊數據，以及在網絡中發布 的內容、瀏覽痕跡、購買記錄等行為數據，但隨 著移動終端、智能物體的發展，身體的數據化，也開始變得普遍。身體的運動軌跡、身體狀態等數據，也成為用戶數據的重要構成部分。
未來算法和其他技術的發展，甚至有可能基于不同的場景和目標，建立用戶的動態數字化映 射模型。例如，通過人臉識別來辨識個體的身份， 通過定位系統了解人的空間位置或軌跡變化，通過智能眼鏡了解人的視線的移動及關注焦點以分 析人在現實空間中的需求，通過人的心跳、分泌 的汗液、腦電波等生理層面的數據來感知人的情 緒變動，人的全息、全時數據化將成為可能。
全息、全時的數據化構建了人的一種“虛擬 實體”，這不僅為網絡服務提供更多的動態依據，更是成為了人的數字化生存的一種新形態。“虛 擬實體”能更真實、直接地反映個體的身體狀態、 行為等現實化存在，人們的身體及現實行為與數 據之間的對應關系變得更為直接，人們通過數據 進行自我控制，特別是身體控制，也會更為普遍。
而社交媒體的普及，也在進一步推動人們以 文字、圖片、短視頻和直播等各種形式進行媒介 化表達，這種表達的結果同樣也是數據，這些數 據與虛擬實體一起，共同構成了個體的數據化生存。數據化的個體與他人的交往也是數據化的， 基于數據的互動，體現著個體的存在感，也成為社交“表演”的一部分，影響著人的自我表達、自我認知與社會關系。
對個體來說，數據化生存，也帶來了一種數 字化的“人格”。有研究者將數字化人格定義為 “通過個人信息的收集和處理勾畫一個在網絡空間的 個人形——即憑借數字化信息而建立起來的人 格”。也有研究者將其界定為基于算法對數據本體 的個人先前行為軌跡進行數字化描摹并進行信用評 級由此生成的數字化個人鏡像，數字人格意在勾勒 出數據本體在社會活動中的可信任程度。回雖然研 究者對數字人格的關注重點有所不同，但從數字畫 像到數字人格的概念的變化，說明了人與數據關系 從表層走向深層，數據成為人及人格的一個必不可 少的組成部分，“我們被數據化，我們自身以及行 動被記錄下來，數據調節和塑造我們的行為。”
學者藍江指出，個體的數據化，也意味著生命 的“檔案化”，這意味著個體生命已經進入生命政治 的治理裝置之中，個體數據成為治理層面維系社會 安全和運作的基本方式。同時也讓每一個參與共同 體和國家活動的個體，都必須按照這種可治理的方 式來重新生產自身。冏除了政治力量外，在商業領 域，算法也在加劇對個體數據的利用與控制，“算 法與商業資本結合形成監視資本主義，用戶被嵌入數據生產鏈條，變成被算法支配調控的客體。”
數據可以通過外部力量對個體的作用，也會 通過自我傳播產生影響。
人類的“自我傳播”（內向傳播）,是“主我” 與“客我”之間的對話，有時它也需要一些外在的中介，例如日記和社交媒體，而今天包括傳感 器、可穿戴設備在內的智能物體成為了另一類重 要的中介。智能物體甚至使得過去被認為是不可 量化的精神層面的反應，如情緒與心理狀態等被 量化，這些數據也會作用于個體。借助各種外化 的數據，自我傳播也會成為精神自我與物質自我 的一種對話，帶來一種“反身性”運動。
后人類學者海勒認為：“反身性就是一種運動，經由這種運動，曾經被用來生成某個系統的東西，從一個變換的角度，被變成它所激發的那 個系統的一部分。”控制論的角度看，這意味著 “信息從系統流向觀察者，但是反饋回路也可能回溯 到觀察者，將他們變成被觀察的系統之一部分”。[18] 作為觀察者與被觀察者一體、傳者與受者一體的人, 其自我傳播就是一種反身性運動，是“行動的反身 性”，即作為觀念動物的主體擁有反過來針對自身并 監控自身行動的能力。回而傳感器的作用，是將過 去人很難量化的一些狀態變為數據，這使人對自身 的觀察與反身控制進入一個新的層面。
但也需要看到，這種基于數據的自我觀察也 并非完全是個人化的“反身運動”，某些時候，它 會被公開并成為自我表達、社交互動的一種手段，例如，社交平臺上人們曬出的自己的行走步數。出于表演、競爭等目的，人們往往要獲得更“漂亮”的數據，并可能因此改變自己的行為。原來屬于 “精神自我”與“物質自我”的反身性對話，也會變成個人與他人、環境之間的一種互動。數據化在深化人的自我傳播的同時，也推動了人與外界的互動。
當人們的身體不斷映射為數據化的虛擬實體 時，也會出現一種可能性，就是因為設備問題或 數據采集、處理方法的不當，虛擬實體與實體之間會出現偏差甚至沖突。隨之而來的問題是， “當數字身體與物理身體發生偏差，誰才是真實性 的依據呢？……技術作為工具，是便捷了主體，還是捆綁了主體? ”例這種人的實體與虛擬實體之間的沖突在未來顯然不會罕見，由技術綁架主體的情形也會時有發生。
除了身體和日常行為的數據化外，勞動或工作過程及其評估的數據化，在今天也越來越常見，這也是對勞動者進行控制的一種重要手段。外賣騎手、網約車司機、數字平臺的內容生產者，都是典型的代表。而除了這些群體外，各種群體都 有可能被日益量化的評價機制中的數據所左右。
雖然數據化成為算法社會個體生存的基本形 態，但并非所有人都能順利地實現數據化。疫情期間，那些不能使用手機的人，就不能順利獲得 其健康狀態的數據，這也給他們的日常生活增加了 很多障礙。這時，數據化也是兌換個人權利的必要 資本。與此類似，個體要享受各種數字平臺服務， 都需要將自己進行某些維度的數據化，并將這些數 據出讓給平臺。數據化在幫助個體獲得服務、利益 的同時，又導致了個人權益被侵犯、占用。
算法社會個體產生了無數的數據，這些數據 甚至成為了平臺的重要資源或資本，但人們并不 完全擁有對自身的數據的自主權，無論是采集、保存還是擴散。很多時候，他們甚至完全無能為 力。雖然在法律上對數字時代個人隱私權、被遺 忘權及其他權利的討論一直在持續，但是，在實 踐中，在個人數據保護方面，個體的弱勢地位并 未改變甚至每況愈下。
數據化的一個后續結果，是標簽化，標簽化 往往也是算法應用的前提。對人、內容、產品等打上各種標簽，通過標簽進行匹配，這是推薦算法的常用思路之一.智能學習算法也往往要基于 分類化的數據標記，也就是數據的標簽化。
用戶的標簽化，也來源于用戶給自己打的標簽，很多社交平臺都有標簽的功能，用戶通過幾 個標簽來描繪自己的典型特征。在推薦算法的設 計者看來，這樣的標簽作為由用戶產生的元數據, 能夠反映用戶的需求及其變化，而且標簽系統所 構建的“用戶-資源-標簽”之間的關系網絡能夠 為個性化信息推薦提供十分有價值的基礎數據。[21]
標簽可能是算法的依據，也可能是算法的計 算結果。健康碼中的綠碼（“未見異常”）就是典 型的算法計算出來的標簽，這個標簽賦予人們在 社會中暢通無阻的權利，如果被打上“紅碼”，則 會寸步難行。算法計算后賦予人的標簽，一方面 描繪了某些個體特征，另一方面，也可能界定人們的社會屬性或群體歸屬，這種標簽也可能會固 化人們的社會位置。
雖然標簽常常是為算法服務的，但在算法鼓勵 人們自我標簽化的環境下，人們也會開始更多用標 簽化方式來看待自己，標簽某些時候會成為“人設” 的標志，它們反過來也會影響到人們的行為。
在現實世界，將認識對象貼上標簽以進行評價與站隊的標簽化思維也非常普遍，這也是心理 學中所揭示的“便捷式判斷”的體現。雖然標簽 化思維與算法中的標簽化并不一樣，但兩者的共通之處在于復雜對象的簡單化，它們對個體的兩面夾擊，也會使得人們的標簽化意識變得普遍。
與標簽化類似的，通過數據和算法對人進行評分，在算法社會也越來越盛行。算法社會對個體的評分主要有兩種情形，一種是個體對個體的評分，一種是機構或組織對個體的評分。
個體間的評分，是互聯網空間中關系建立的 重要基礎。在打破了現實邊界的網絡互動空間里, 評分機制使人們可以快速地了解判斷陌生的他人, 使人們決定是否需要建立相應關系，在需要進行交 易時，這種判斷尤為重要。各種平臺的評分機制， 會使得人們在規則下有更多的自我約束，也有更多 的行為參照，獲得好的評分甚至也可能成為一種行 為目標。人們對任何不利于自己的評分都會格外敏 感，淘寶賣家為了獲得好評、避免差評更是不遺余力。在網絡的內容生產中，評分也是衡量影響力的 重要指標，很多時候也與經濟收益關聯。
網絡中個體間的評分，打破了過去單一的組 織評價機制，每個個體都擁有了對他人進行評分 的權力，每個個體得到的評價也來自于多元的主 體。評分制也使得評價結果被明朗、量化，易于 判斷、比較。
而機構對個體的評分結果不僅是對人的狀態、 信用、能力的評定，也是權利、利益分配的基礎。 雖然在這類評分機制中機構仍然是主體，但算法 在某些時候也會影響機構的判斷。
研究者指出，評分機制代表了一種規則理性化 的趨勢，便利了現有法律（以及背后的公共權力）和平臺私人權力的擴張和強制執行，同時也是對流動 的社會規范進一步確認、固定化和再生產的過程。四 這些流動的社會規范，往往是內嵌在算法中的。
評分制雖然有時過于簡單，但它至少以可操 作的方式推動了個體對公共規則的認識與遵從，也為人們的社會互動提供了一定的安全性保障。 但是，當基于數據與算法的評分機制成為人的重 要評價機制時，出于種種動因，在評分上造假、 作弊也就難以避免，而對評分權力的爭奪與壟斷，也會成為一些機構或平臺的目標。
三、作為中介的算法建構的認知與關系
算法不僅影響了人的生存，也影響了人與萬 物的關系，成為了人與萬物間的一種中介。在智 能化內容生產中，算法是人與認識對象的中介。 在社交媒體中，當算法向人們推薦好友時，算法 是人與人的中介。在信息平臺，推薦算法是人與 信息的中介。在電商平臺，算法是人與商品的中 介。而在數字勞動者那里，算法是供需關系、勞 動關系的中介。在商業運營、社會管理中，算法 更是成為多重關系的中介。
算法的中介作用，既表現為認知的建構，也 表現為關系的建構。
作為中介的算法，重塑了人對世界的認識。 算法將世界的各種對象映射為一定的數據及模型， 也就是在人與這些對象之間，提供了一個數據化 的“界面”。不同的目標，不同的數據維度，不同 的算法模型，會帶來不同的界面。
機器通過算法自動創作的內容，無論是文字 報道、視頻，還是詩歌、繪畫，本質上也是這樣 一種數據化界面。雖然在外觀上看，這些作品與 人生產的作品是相似的，甚至可能沒有明顯差異， 但算法的內容生產原理與人的內容生產原理卻截 然不同。在算法那里，紛繁復雜的世界都被抽象 為數據，機器完成的所有創作，都是數據與代碼 運算的結果。相比人以往認識世界、反映世界的 方式，數據和算法可以提取人的感官不能捕捉的 現實世界的某些維度，呈現世界的另一面，也可 以計算出人憑經驗難以發現的規律或事物的走向， 甚至可以打破人類思維的套路。人工智能和大數 據技術的進一步發展，還會進一步提高數據對于 現實世界的刻畫、分析與預測能力。
有學者指出，大數據開始構建事物的“數據表象”，使現實事物從感性存在轉變為“數據存在”，事物之間的相關關系取代因果關系，海量數據“自動”呈現出某種規律。四而大數據的應用，離不開算法。
算法的流行，不僅推動了人們行為、身體的 數據化，也在推動人的思維的數據化，也就是感 性思維越來越多地讓位于數據思維為主的表象思維。算法可以將模糊的對象變成明晰的數據，將 不確定性變成確定性，這似乎給了人們更多的對 世界的“把握感”與“安全感”。也因此，數據主義成為一些人的信條，也就是將數據和算法看作 世界萬物、人際關系的存在論基石，一切似乎都 可以被歸結為數據和算法的抉擇與更替。
但是，數據并不能反映事物的一切層面，表 象直觀的數據思維，雖然在某些方面打破了以往 人的感性思維的局限，但也帶來新的局限。數據 看似客觀，但數據的篩選、模型的建立仍是主觀 的。過度依靠數據思維，也有可能造成一種認知 封閉，這種認知封閉首先體現在人們的思維認知 被牢牢鎖定在過去的數據痕跡之中。四而缺乏數據 的駕馭能力，缺乏對數據質量的評估能力，更會 使得人隨時掉入數據的陷阱。
算法和機器帶來的，畢竟只是一種數據化界 面，這種界面既可能準確反映世界的某個維度或側面，也可能出現失真。即使沒有失真，如果我們任何時候都要透過這層界面去認識和反映世界， 那么，人與萬物之間的直接關系將被弱化，世界 的很多維度被削弱因而變得“扁平”。人的主觀觀察、認知與描繪世界的能力也會下降，人的認識 與決策，也會變成算法的認識與決策，并因此受 到算法設計者或控制者的制約。如有學者指出，人的數字化與智能化的生存方式，將會使人與自然的關系發生逆轉。在這個轉變過程中，人類越來越生活在技術營造的環境中，認識關系將會變成權力關系。
作為中介的算法也在建構事物間的關系，匹配、調節、控制是主要的關系模式。
算法進行的匹配，也就是篩選、計算出適合 的關系并進行連接。算法之所以在今天日益普及， 也是因為有些關系的發現、評估是靠人力不能完 成的，例如在網約車平臺實現的司機與乘客的實 時匹配。算法在匹配、連接的同時，也有可能將 個體的能量聚集起來，成為一種集體能量，這是 共享經濟平臺正在實踐的，這也是傳統的人力方 式難以實現的。
作為中介的算法，既有可能提供準確的匹配， 也有可能提供無效或者錯誤的連接，這取決于算法模型的合理性、它所依據的數據的可靠性。另 一方面，算法也可能會阻止一些連接的發生，例 如，個性化內容推薦算法會過濾掉很多信息，使 人與那些信息之間失去連接。信用評估算法會讓一 些人因為個人背景而失去獲得工作或貸款的機會, 這也是對連接的阻斷，而在沒有算法的年代，在這 些個人背景不容易被他人掌握的情況下，情況可能 會有所不同。雖然這些算法的設計目標是便利、效 率、風險控制等，但某些時候它也是對個體自主 權、選擇權及自我突破機會的壓制甚至剝奪。
為了通過算法建立起各種匹配，算法的設計 者需要學習、研究現實社會的各種關系模式。在某種意義上，算法為我們提供了一個思考、評估 現有的關系及其本質的機會，在此基礎上，算法 可能用自己的方式建構出社會關系，而這個過程 是對社會關系進行重置的過程。即這種重置既有可 能是重復、強化，也有可能是顛覆。但在目前的 算法設計中，重復、強化更為常見。多數推薦算 法是對人們以往關系或興趣的強化，一些評估算 法是對社會偏見與原有制度的強化。這并不意味 著不存在顛覆可能，只是算法設計者在目前更可 能沿用舊有的文化模式、思維框架。人工智能是 人類思維的映像，人類在面對某些問題時采取的 “范疇化傾向”的認知態度，也在人工智能的算法 流程中體現出來。這種重復中，也可能繼承著人類原有的偏見、歧視等思維慣性。算法出現的偶 然誤判，也會在后續的算法中被不斷繼承、放大。
盡管算法提供的匹配方案未必是最優的，但人們對于算法的優劣難以做出評估，因為這樣的評估往往要耗費人們大量時間，有時甚至是人力 難以企及，而且當人們感受到算法帶來的便利時, 也會更多地順從自己的惰性，依從甚至依賴算法 的引導。
作為中介的算法，常常也會通過一定的機制調節與控制著各種對象及其相互關系。
例如，在內容平臺，算法調節著生產者-內 容?消費者幾者之間的關系。信息推薦算法不僅 影響著個人的信息獲取，也會影響著整個平臺的 流量分布，而流量指標反過來也會影響到內容生 產者的取向，算法和數據建立起了內容消費者與 生產者之間的反饋回路，形成了內容平臺的調節 邏輯，也帶來一種新的產消關系，這使得內容生 產者可以更直觀、直接地了解用戶的需求與評價。 但從另一方面看，當內容生產者被算法鉗制時, 他們對于內容的專業判斷力也會受到抑制，一些 時候也會屈從于算法計算出來的“民意”。算法也 在影響人-信息環境-現實世界的關系，在算法 調節下各類信息在平臺中構建的“擬態環境”，控 制著人們對現實世界的認知，但有時它們可能偏 離現實環境，或者將人們局限于狹小的視野里。
在勞動平臺，算法的調節、控制也很常見。 有研究者發現，外賣平臺系統將勞動過程精確到 可計算的程度，實現了對騎手勞動的高度控制和 精準預測，這很大程度上源于平臺系統背后的數 據、算法和模型的支持。㈣從用戶角度來說，算法 調節了外賣騎手資源的分配，用戶可以更快地收 到外賣，但對于騎手來說，這種調節則是對他們 勞動的嚴格控制，在算法的算計下，他們的每一分 鐘時間的價值都被榨取。在這些平臺，原本是由人 完成的調節、控制，改由算法實施，雖然算法背后 仍是人制定的規則，但算法可以完成實時、動態、 精準調控，這是以往僅靠人力控制難以實現的。
在其他的算法經濟的模式中，算法也在調節 著供需、資源、價格等要素及關系，在提高用戶 的便利程度的同時，為生產者賺取更高的利潤。
算法輔助的社會治理，也是試圖通過算法來 進行社會關系的動態管理與調節，發現與防范社 會風險，同時，通過算法中內置的規則，來引導、 控制人們的行為，使過去一些由管理機構強制進 行的管理措施，內化為人的自我控制。
對個體來說，算法中介的控制，往往會通過 評價機制來體現，“無論是商業力量還是國家機 構，評分都代表了一種新型權力機制，這種機制 和數據、算法緊密結合在一起，對數字時代社會 主體行為產生重要影響。”的不管愿意或者不愿意， 基于大數據的算法正在把所有社會成員的個人數 據軌跡描摹為全景圖譜，形成對每個人的信用評 級。這種信用評級機制的存在意味著人們需要對 自身是否存在違規行為而不斷自我檢查，并在數 字算法的審查下“生產”自身的正常狀態。叫作為中介的算法，既然影響著人們的認知與行為，也建構、調節、控制著各種關系，它也就 會成為一種權力。算法權力包含算法本身的權力 和數據的權力。四算法權力的主要作用方式有：通 過對數據的占有、處理與結果輸出，演化為資源、 商品、財產、中介甚至社會建構力；算法直接變為 行為規范，影響甚至控制個體的行為；算法輔助甚 至代替公權力，做出具有法律效力的算法決策。
今天的算法權力更多地掌握在那些擁有技術 和數據的機構或個人手里，或許在一開始，他們 中的多數并未意識到自己的權力有多大，影響有 多深，他們更多地是遵循技術邏輯探尋技術的可 能性，但當他們看到算法可以幫助自己實現盈利 或其他目標時，他們就會有意強化這種權力。另 外一方面，資本、政治等其他權力，在意識到算 法的力量時，也會加強對其滲透或控制。而一旦 算法進入到各種應用中，一些潛在的風險就會釋 放，權力過度或失范的問題也會不斷暴露。
算法權力日益增強時，對算法權力的反思也在不斷增加，算法偏見或歧視、算法黑箱、算法的反 競爭效應、算法對個體的控制、算法對個人權利的侵犯等，是目前被討論最多的問題，未來或許還會 有更多問題涌現。將算法本身作為一種治理對象, 規范其應用，也將是算法社會的一個長期目標。
對于算法權力的更深層影響，一種典型的擔憂是：一旦權力從人類手中交給算法，人文主義議 題就可能慘遭淘汰。囲但將數據、算法與人文主義對立，認為算法一定是工具理性的結果，或許只是 今天我們的思維慣性，面對一個無法避免的算法社 會，我們更需要拋棄技術與人文之間非此即彼的思 維，探求人文精神與技術理性和諧共存的可能性。
四、算法對共同體的強化或促成
算法不僅作為中介在實現一對一的關系匹配與連接，也在建構著群體關系，它對共同體的形 成與維系的影響也開始日益受到關注。
對于健康碼這樣一種算法的產物，有研究者 從共同體的角度進行了分析，吳冠軍認為，健康碼正是借助當代數字技術，具身化了 “免疫”意義 上的共同體邊界，只有經過數字認證（“綠碼”），個 體才被允許進入人際交往的共同體。健康碼以低成 本高效率的方式，有力地強化了共同體的“免疫” 能力。的與他類似，也有研究者指出，健康碼這種 被符號化和抽象化甚至扁平化的身體在特殊歷史條 件下成了社會共同體身份的準入證。
健康碼造就的共同體邊界是疫情時期的產物，但算法對于人群的區隔，對于共同體維系的作用，并不只在這樣一個特殊時期。
雖然共同體概念的最早提出者騰尼斯認為，共同體基本形式主要包括親屬（血緣共同體）、鄰里（地緣共同體）、友誼（精神共同體）"，但是，今天人們談及共同體時，可能會涉及各種具有共 同特征或紐帶的群體。共同體意味著相似人群的 類聚與整個社會的群分。
像健康碼一樣，很多基于算法的評價系統，也在將人群進行區分，強化人們的群體歸屬，并賦予相應的標簽，而在進行關系匹配或資源分配 時，每個標簽會對應著與相應群體適配的規則、套路，因此，算法和標簽可能將人們框定在既有 的群體中，在一定程度上也在加固不同共同體之間的“墻”。算法對某些共同體邊界的維護，也是 算法權力的一種表現。
除了維護某些共同體的邊界、維系現有共同 體外，算法還可能通過對相似人群的連接，推動共同體的形成令
在網絡中，共同體的形成有各種紐帶與模式， 相對松散的社區、穩定的社群、圈子、族群都是共同體的表現形式網。其中，興趣或其他文化上的 共通性，對于共同體的形成意義尤為突出。而在 共同興趣的人群的發現、連接方面，算法的作用 開始顯現。
早期網絡共同體的形成，是人們主動尋找相 似人群、形成社區并持久互動的結果。而今天的 算法可以通過對人們的行為的分析，將具有共同 性的人群連接起來。例如，今天的個性化推薦平臺，用戶被打上的標簽，就成為一種隱性的連接線索。表面上看，標簽只是人與內容連接的依據，人與人之間沒有直接互動，但標簽也可以將人們 之間隱藏的共通性挖掘出來，將具有共同屬性、興 趣或行為特點的人連接在一起，在算法的支持下， 以標簽來區分人群甚至形成社區或社群成為可能。
在技術領域，已有不少研究者在探索如何通 過算法發現網絡社區，在這一領域的研究中，社區通常指由一組內部連接緊密、與外部連接稀疏的節點集合構成的結構，而這種結構正是共同體的重要特征之一。研究者通過算法研究網絡社區的構成、邊界及其結構，特別是那些隱性社區， 即包含于顯式社區結構中的緊密子集，隱性社區 在更深程度上反映了社會網絡中隱含的真實關系，其結構往往也是動態的物。這些研究，主要是基于 輿情分析、影響力分析、內容推薦、信息傳播與 網絡營銷應用等目標。
雖然目前的算法主要是發現已經存在的社區，但可以預期，在未來的新媒體產品特別是社交產品的開發與運營中，通過算法“計算”、促成某些 共同體的思路也會出現。
算法的運用，也可能使得“同溫層”更容易 形成。在網絡中，人們更愿意向與自己價值觀、 立場、態度等相似的人靠近，以此獲得抱團取暖、相互支持的可能，人們就像氣態分子一樣在不斷 運動，直到尋找到適合自己的位置，而相似的氣 態分子向同一 “高度”聚集，形成同溫層效應。相比那些相對穩定的共同體，同溫層是一種流動的、想象的心理共同體，在不同話題、不同時期, 會有不同的同溫層，而算法推薦有助于人們隨時 尋找到適合自己的同溫層。
從共同體這個角度看，算法也會對社會結構 產生深層影響，當然，它是持久維系既有的共同體，固化原有的社會結構，還是幫助人們突破現有圈層，發現、促成新的共同體，這同樣取決于 算法的設計思路。
顯然，算法帶來的影響，并不只是上述幾方面，總體來看，數據與算法使得工商業時代以來的生產生活方式和社會價值觀發生了深刻改變, 同時也帶來了全新的秩序風險。"雖然對于算法權 力的反思、批判與制約是必要的，但我們也不能 只是簡單抵制算法，而是需要面對算法帶來的新 挑戰，思考人類的自我變革方向。在算法的設計 者這樣的群體中倡導工具理性和價值理性相融合 的技術理性、算法理性與算法倫理，讓人文研究 者更多參與對算法的開發與應用，在全民進行算 法素養的培養，在法律和社會治理體系上面對算 法挑戰做出調適，或許是算法時代人類自身必要的升級。
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