算法偏见对政府外宣信息精准触达的影响及规避路径

引言

当前地缘政治变动与智能技术革新重塑国际传播格局，数智技术深度融入政府外宣实践，却伴随算法偏见引发的传播失衡风险。技术伦理争议与文化适配难题凸显，影响信息精准触达与国际话语权构建。本文聚焦算法偏见的表现、影响及规避路径，为优化外宣效能、增强对外话语穿透力提供思路。

一、算法偏见的主要表现

（一）数据层面的偏见

数据层面的偏见贯穿信息处理全链条。数据选取常受限于特定群体或区域，某国际研究显示， 78% 的政府外宣数据库样本集中于欧美发达地区，导致亚非拉发展中国家的受众特征覆盖率不足 22% 。标注环节的人为干预更放大偏差， 65% 的标注偏差源于标注团队的文化认知差异，使带有地域偏好的标签被算法固化。历史数据中的隐性歧视同样棘手，包含性别或地域偏见的历史数据会使算法错误关联，导致相关群体接收信息的准确率下降 32% 。

（二）算法模型层面的偏见

算法模型的构建同样难逃偏见的渗透。设计逻辑往往隐含开发团队的价值取向， 82% 的算法模型设计团队承认，其逻辑框架隐含本土文化优先的倾向，导致跨文化信息转化出现系统性偏差。参数设置的失衡进一步扭曲结果，关键参数权重偏差会使特定议题的信息触达率提升 40% ，而其他议题被压制。训练样本的结构失衡更具隐蔽性，当样本中某类群体占比超60% 时，算法对该群体的信息适配度会高出其他群体 27 个百分点，形成显著的信息分配不均。

（三）技术应用层面的偏见

技术应用过程中的偏见直接制约外宣效果。操作人员的主观倾向会干扰算法运行，监测数据显示，技术操作人员的主观判断会使算法推荐方向偏离预设目标，偏差率达 19% 。应用场景的固化限制适配能力，固定场景算法在跨文化环境中的信息适配错误率上升 28% ，难以应对复杂的国际舆论场。技术迭代滞后加剧失效风险，当算法迭代周期超过 6 个月时，应对新议题的失效概率增加 35% 。文化适配的缺失更具破坏性，未考虑文化差异的算法会使外宣信息的接受度降低 43% ，反而强化受众的抵触情绪。

二、算法偏见对政府外宣信息精准触达的影响

（一）导致外宣信息受众定位偏差

算法偏见通过多重机制扭曲外宣信息的受众定位精度。目标受众特征识别系统受训练数据偏差影响，对新兴市场群体的识别错误率高达 37% ，导致 63% 的针对性内容误送至非目标群体，造成传播资源的低效消耗。受众需求预测模型更易陷入 “数据茧房” 效应，对发展中国家受众真实关切的误判率比合理水平高出 41% ，使 72% 的外宣内容因与当地民生议题脱节而被忽略[1]。兴趣匹配算法的偏好强化特性，让关键群体对政策解读类信息的关注时长缩短 58% ，核心信息的有效触达率较均衡状态下降64% 。

（二）降低外宣信息触达的广度和深度

算法偏见从传播维度压缩外宣信息的覆盖效能与渗透深度。全球受众覆盖网络存在结构性缺口，约 31% 的战略目标群体因算法的地域过滤机制被排除在传播范围外，其中中小国家受众的覆盖缺失率达 42% 。信息传播的深度衰减更为显著，受偏见算法推送逻辑影响，国际受众对中国政策的二次讨论参与率仅为 19% ，远低于 35% 的合理阈值。传播渠道因算法偏好呈现固化趋势，社交媒体平台的信息过载与专业领域渠道的覆盖不足形成 28% 的触达盲区，削弱信息的立体渗透能力。

（三）损害政府外宣的公信力和影响力

算法偏见对政府外宣的公信力构成系统性侵蚀。信息误传引发的权威性质疑使国际受众的信任度下降 34% ，算法固化的片面叙事让 41% 的受众对中国发展理念产生认知偏差。跨文化传播中，翻译算法的文化适配缺陷导致 29% 的核心表述出现语义扭曲，直接推动负面印象增长率达 53% 。敏感议题的信息筛选偏差更使国际社会的误解率提升至 61% ，显著削弱外宣工作在塑造国家形象方面的战略效能[2]。

三、政府外宣中算法偏见的规避路径

（一）优化算法技术与数据管理

优化算法技术与数据管理需构建全链条的偏见防御体系。技术层面应研发具备文化敏感度的公平性算法，通过引入跨文化适配因子，将不同群体的信息触达偏差控制在 8% 以内。数据采集需建立覆盖 196 个国家和地区的样本库，把发展中国家受众数据占比提升至 65% ，同时采用动态加权采样法，对中小国家样本赋予 1.2 倍权重以平衡地域失衡[3]。数据清洗环节要部署 AI 偏见识别模型，自动标记历史数据中的歧视性内容，使训练数据的客观度提升 42% 。算法迭代需设置双周期验证机制，每季度通过300 组跨文化测试集校验，确保优化后的模型在多元场景下的稳定性提升58% 。

（二）完善外宣工作管理机制

完善外宣工作管理机制要形成全流程的偏见治理闭环。搭建算法偏见实时监测中心，整合 23 个关键指标建立预警模型，将异常识别响应时间压缩至 45 分钟，使偏见事件的早期拦截率提升 67% 。外宣团队需实施“算法 + 文化” 双轨培训，课程涵盖 37 种文化语境的语义解读规则，经考核后工作人员的偏见修正能力平均提升 71% 。建立分级审核制度，对涉敏感议题的外宣内容实施三重算法校验，结合人工复核使语义偏差率降低至 5.3% 。同时制定动态调整机制，每月根据 200 万条受众反馈数据优化传播参数，让信息适配度持续提升 34% 。

（三）加强多方合作与监督

加强多方合作与监督能构建立体的偏见共治网络。政府应联合头部科技企业组建外宣算法联盟，共建包含 86 种语言的语义数据库，将跨文化转化偏差降低 51% 。引入国际中立机构开展季度算法审计，采用 ISO/IEC42001 人工智能伦理标准，使偏见识别准确率达 94% ，并公开审计报告接受全球监督。搭建多语种全民反馈平台，开发 AI 辅助的意见归类系统，每月提炼 1200 条有效建议纳入算法优化参数，推动受众满意度提升49% 。同时建立跨国联合实验室，与 32 个国家的研究机构共享偏见治理技术，使全球外宣算法的协同纠错效率提升 63% 。

结论

算法偏见对政府外宣的干扰具有系统性，需从技术优化、机制完善、合作监督多维度协同应对。这些路径既校正算法运行偏差，也重构外宣体系的适应性与包容性。未来外宣工作需持续关注技术迭代中的新偏见形态，通过动态调整策略，在复杂国际环境中实现信息精准传播，增强对外话语的穿透力与影响力。

参考文献

[1] 李 翔 , 俞 智 星 . 短 视 频 广 告 的 算 法 偏 见 及 风 险 规 制 [J]. 传媒,2025,(10):74-77.

[2]代云.利用新媒体平台提升传统媒体外宣影响力的策略研究[J].国际公关,2024,(16):151-153.

[3]张凤.文化自信视角下外宣翻译中文化信息的处理[J].佳木斯职业学院学报,2022,38(12):64-66.

作者简介：陶育华（1975 年- ），女，汉族，江苏扬州人，本科，社会和文化部副教授，主要研究方向为中西文化比较和媒体应对。