作者简介：高奇琦，华东政法大学政治学研究院教授、博士研究生导师、上海市大数据社会应用研究会副会长；张鹏，华东政法大学政治学与公共管理学院博士研究生、上海市大数据社会应用研究会会员

摘要：民粹主义的兴起正给西方民主制度的未来带来越来越多的不确定性。在最近民粹主义的热潮中，新技术尤其是算法技术的发展再次向学界抛出了政治与技术之间的关系问题，算法技术与民粹主义的结合引发了算法民粹主义。算法民粹主义是代议制民主这个旧身子进入算法新时代后发生偏离的产物，并且已经对西方社会民主化进程中的政治结构以及参与者的行为造成了重大影响，因此，需要对其进行修正，让民主进程向算法民主的方向发展。算法民粹与算法民主是数字时代下民主进程的一体两面。当技术使用失衡的时候，就会出现算法民粹事件，而对技术的正确应用则有助于推动算法民主。在数字时代下，我们需要运用技术的手段达到从算法民粹到算法民主的目的。对此，区块链恰好具备这样的潜能。区块链构建的是一种多中心架构的政治形态。区块链技术的相关特性可以使其能够很好地应对算法民粹主义给西方社会带来的新挑战，但作为一种治理技术与治理工具，区块链也不能替代政治本身。因此，我们应该时刻以审慎的态度对待技术的发展，进而让技术的使用达到“善智”的目的。

关键词：算法民粹；算法民主；区块链；算法

原文刊登于《华中科技大学学报（社科版）》年第四期第15至25页

一、问题的提出

随着智能革命进程的加快，相关技术也被运用到人们的政治生活之中。其中，大数据与算法引发了一种前所未有的算法政治生态。在这种政治生态中，西方国家权力政治的角逐逐渐演变为算法角逐。同时，科技的发展促使新通信技术在混合媒体中迅速传播并重塑了政治环境。在西方国家中，政治家们不再依靠单一的媒介来传递他们的信息。相反，他们开始使用一系列渠道，通过大数据与算法在印刷媒体、电视节目和社交媒体等多种途径上发布信息。对此，克莱斯·德·弗雷斯（ClaesdeVreese）等人认为，“当今政治传播的特征是一种混合的形式，而媒体的环境是被高度选择的”。所以，当下人们所接触的信息很可能是在算法的设计下按照主动、自选以及预定的方向推送到他们的视线。近年来崛起的民粹主义势力也正与这种政治生态紧密结合，形成算法民粹主义。

关于算法民粹主义，国内外相关研究并不多。DiggitMagazine主编伊科·马利（IocMaly）曾在《算法民粹主义与算法行动主义》等文中有过相关论述，但他把算法民粹主义简单地定义为“数字化的时空交流与话语关系”，并没有深层次讨论其内涵及发生原因。卡里金·莱杰梅克（KarlijnRaaijmakers）则讨论了西方政客是如何把算法机器人与民粹主义相结合，进而增加其追随者。除此之外，更多的学者是从算法对民粹主义影响的角度进行研究。例如，杰西卡·鲍德温-菲利比（JessicaBaldwin-Philippi）把算法总结为民粹主义的技术表现；而保罗·格鲍德（PaoloGerbaudo）认为，嵌入算法技术的社交媒体在与民粹主义结合后有利于民粹主义领袖在选举中塑造亲和力的形象；马立明与万婧则以传播学的视角分析了算法推送、政治极化与民粹主义之间的关系。

与此同时，如何正确使用算法技术？如何让技术服务于民主政治？近年来相关学者也开始涉及这一领域，并且大部分研究集中于区块链对民主政治的影响方面。在这些研究中，比较具有影响力的是威廉·马格努森（WilliamMagnuson）于年出版的《区块链民主：技术、法律与大众之治》一书，在书中他讨论了区块链技术构建民主的可能性以及区块链民主的优点与弊端。而达西·艾伦（DarcyAllen）等人把区块链民主称之为“加密民主”。安森·卡恩（AnsonKahng）等人则使用“流动民主”的概念介绍了一种基于算法视角下的集体决策模型。除此之外，还存在一些建构区块链民主系统的研究，例如，尼尔·克谢特里（NirKshetri）与杰弗里·沃斯（JeffreyVoas）便设计了一种基于区块链的投票系统。

目前，关于算法对于民主政治是走向民粹还是民主的讨论已经成为一种研究热点，但是，以上研究都没有深层次地分析算法民粹主义以及算法民主的内涵与特征。在笔者看来，算法民粹主义是民主这个旧身子进入算法新时代后发生偏离的产物，算法民粹与算法民主是数字时代下民主进程的一体两面。面对算法民粹带来的不良影响，我们应该用算法民主来予以纠正。对此，本文将在讨论算法民粹主义的内涵、特征等相关内容的基础上，分析算法民主这一数字时代中的理想政治模式，并试图探究基于区块链技术的算法民主对于民主政治重新走向平衡的潜能。

二、民粹主义与算法民粹主义

学界一般把民粹主义划分为左翼民粹主义与右翼民粹主义两种。主要区别在于，左翼民粹主义属于社会平等主义阵营，而右翼民粹主义则属于极端民族主义阵营。此外，左翼民粹主义者反对社会特权阶层，右翼民粹主义者反对外国移民，两者都具有排他性。同时，研究民粹主义的学者们还对民粹主义进行了细分。例如，鲁迪格·多恩布斯（RudigerDornbusch）与赛巴斯蒂安·爱德华兹(SebastianEdwards)提出了宏观经济民粹主义，吉姆·麦克盖根（JimMcGuigan）提出了文化民粹主义。除此之外，相关类型还包括网络民粹主义、农业民粹主义、石油民粹主义、货币民粹主义，等等。但这些细分后的民粹主义（除网络民粹主义之外）都难以体现科技的发展对于民粹主义运动的影响，并且即使是网络民粹主义，反映的也只是民粹主义领袖通过新媒体等多媒体途径的传播，直接调动网民或粉丝民众，发起对传统精英的攻击。这也并没有完全体现出“克里斯玛型”民粹主义领袖依靠技术团队运用算法进行精准营销的现象。因此，本文讨论一种基于算法技术而产生的民粹主义，即算法民粹主义。

数字技术的发展带来了一个透明、即时且可普遍访问的世界，这使得人民能够成为开放民主中知情的决策者。在这样的背景之下，政治上的自治似乎与分布式社会技术网络正发生兼容，而政治理论家们所追寻的直接民主也在这一时期成为可能。但与此同时，西方国家也随之出现一种策略型的民粹主义。这种民粹主义正与算法技术相结合，举着代表人民的旗号，破坏着西方国家民主的进程。无论是“英国脱欧”还是“年美国大选”，其背后都有剑桥分析公司的影子。剑桥分析公司在其宣传活动中加入了民粹主义元素，并通过一些微观目标以及精准营销成功引导与改变了民众的观念和想法。对此，《牛津英语辞典》直接把“后真相”（post-truth）选为年年度词汇。在算法推动的影响下，相比事实，民众更容易受到情绪的影响。例如，在Science上发表的一项研究结果表明，Twitter用户更倾向于转发虚假信息而忽视真实信息。对于“后真相”，邹诗鹏认为网络世界的后真相化其实质还是民粹化。而在董青岭看来，年也被誉为传统民调时代的终结。无论是“英国脱欧”还是“年美国大选”，传统民调技术公司预测失败的共同原因如下：第一，民调样本不足；第二，在政治正确的影响下，民调时期民众不会表达其真实想法；第三，剑桥分析公司数据策略的推动。对此，在算法团队的帮助下，西方国家的政治精英们正刻意迎合乃至操纵民众。

在本次民粹主义浪潮之前，历史上民粹主义运动已经出现过三次浪潮（当今民粹主义浪潮属于人类历史上第四次浪潮，第一次浪潮发生在19世纪的美、俄，20世纪中期的拉美出现第二次浪潮，第三次民粹主义浪潮发生在20世纪90年代的亚太地区，第四次浪潮则开始于21世纪初的北美、西欧、东欧等地），当今这场盛行于西方世界的算法民粹主义属于民粹主义运动的第四次浪潮。就四次民粹主义浪潮而言，其发展历程如下：第一，社会基础以贫穷无权力的中下层民众为主，但影响范围在逐渐扩大。例如，无论是年的俄国民粹主义运动还是20世纪30年代至60年代的拉美民粹主义运动，其实质上都是一种群众运动。第一次民粹主义浪潮只是一个国家内部的群众运动，而从第二次开始逐渐变成区域性的运动。第二，意识形态上开始以左翼民粹主义为主，但随着全球化的发展，右翼民粹主义的势力在逐渐增强，例如，美国“人民党”运动中虽然引发了类似于年《排华法案》等反移民法案，但基本主流还是属于一场左翼的、反精英的农村运动。随着全球化的发展，右翼民粹主义的势力也在不断增强。特别是到了第四次民粹主义浪潮时，右翼民粹主义势力已经成为一股不可忽视的政治力量。第三，领导主体以精英分子为主，同时力图演变为政党政治的一部分。从年俄国民粹主义运动到21世纪初开始的欧美民粹主义运动，民粹主义越来越表现出工具性与政治策略性的一面，并且民粹主义运动也正在从革命性向改良主义和政党政治转型。

作为民粹主义类型中的一种，算法民粹主义有着民粹主义的一般共性。例如，算法民粹主义具备民粹主义一般所共有的强调人民、反建制、反精英、排他性等基本要素。但作为第四次民粹主义浪潮中的最新表现类型，与前三次民粹主义浪潮以左翼激进主义为主所不同的是，算法民粹主义以左右并举的方式席卷全球多个国家。并且，在算法民粹主义中，技术的作用得到极大的提升。整体而言，算法民粹主义呈现出如下特点。

第一，数据化。在数据化时代，数据已经成为一种重要的战略资源。算法民粹主义的数据化特征主要指的是通过收集民众的数据进而锁定其受众。例如，剑桥分析公司就曾经宣称：“我们拥有超过2.3亿美国选民的个数据点，我们可以建立您的目标受众，然后使用这些重要信息来吸引、说服和激励他们采取行动。”

第二，算法化。西方国家政党间竞争的现状赋予了算法中心的地位。在最新的西方民粹主义活动中，算法营销已经成为一种主流。在算法的帮助下每一个民众都可能成为被量身观察的目标，通过将人们分解成多样的群体，民粹主义者以不同的声音与内容向不同的观众展示了不同的兴趣。

第三，资本化。伴随国家与社会对于算法依赖程度的加深，在西方国家中资本已经开始利用算法技术上的优势对个人乃至国家实施严格的控制。算法权力的背后是资本的权力。在西方世界，资本作为算法设计和研发过程的主导者，在推动技术发展的同时，也不断强化其自身对国家与社会的影响力和控制力。西方国家的政治领域正被资本所俘获。在一定程度上，西方国家目前所流行的算法以及算法载体都被资本赋予其想要赋予的价值。

算法民粹主义可以说是科技的产物，同时也是基于算法政治传播的副产品。正如安德烈·罗梅尔（AndreaRoemmele）与雷切尔·吉布森（RachelGibson）所指出的，“技术的变化正在增加数字工具在竞选活动中的作用，并使人们更倾向于使用数据。因而，我们可以看到现在国家管理竞选活动中技术团队的类型正在多样化，新的数据团队、分析团队与信息测试团队一起出现，并且组建了动员选民投票的实验”。但与此相伴的则是如尤尔根·哈贝马斯（JurgenHabermas）所描述的技术本身越来越多地成为一种意识形态。算法民粹主义因具有隐性的意识形态特征，所以普通民众更容易被其所迷惑。

综上所述，本文认为算法民粹就其性质而言是一种披着“平民主义”外壳的“精英主义”，而算法民粹主义则指，一些善于借助算法及大数据作为辅助的政治家们把民粹主义当做获取普通民众支持的工具，他们通过聘请专业技术团队将普通民众基本信息进行数据化整合，并在已有数据分析的基础上运用算法机器人、网络超级平台广告推送等技术去影响乃至改变民众的行为。作为一种策略与手段，这些算法民粹主义政治家正以混合媒体为载体，试图通过数据分析和算法推送与普通民众产生共鸣，从而获得选票以及赢取选举。

三、算法民粹主义产生的原因及危害

受到全球经济下滑、人类跨地域流动所引发的文化冲突、不同宗教间矛盾、政党衰败、精英腐败以及部分“克里斯玛型”领袖刻意引导等一系列因素的影响，西欧及北美等西方国家正在经历人类历史上新一轮的民粹主义运动。更为重要的是，算法这一技术因素也被运用到民粹主义的运动之中，促进了民粹主义的发展。技术的创新正以破坏性的影响重构了人们之间的交流、工作和组织的方式。西方国家中的政治博弈已经充满算法的痕迹。例如，在德国右翼政党德国选择党（AfD）领导人爱丽丝·韦德尔（AliceWeidel）Twitter的支持者中就被证明存在由算法构成的在线机器人，其工作重心就是增加韦德尔的追随者。整体而言，算法民粹主义产生的直接原因主要有以下几点。

第一，智能革命带来人的不被需要。随着民粹主义历史进程的发展，民粹主义已经逐渐从一种革命性运动转化为一种改良主义运动。算法民粹主义虽然是部分政治精英利用普通民众而展开的社会运动，但不可否认的是，民众能够被动员的原因是其有诉求。对于部分政治精英而言，民粹主义运动主要是他们用来对付政敌的武器，但对于普通民众来说，民粹主义运动则表达了他们对于真正意义上的民主的诉求。目前，人工智能技术已经对需要大量重复性、机械性工作的制造业等领域造成明显的破坏性影响。随着人工智能技术的发展，人类正在面临一种不被需要的困境。直到20世纪民主才真正在理论家们的笔下从抽象走向具体的原因是，这一时期由于战场、车间都大量需要人，致使人类个体政治地位得到提高。而人工智能技术的发展，导致人类进入一种不被需要的状态。这就引发两方面的结果。一方面，由于不被需要，西方国家的民众产生被边缘化的心理落差。所以当部分政治精英在社会上表达为民做主的民粹主义主张时，普通民众往往会以为找到了心中的“弥撒亚”，进而拥护他。例如，罗纳德·英格哈特（RonaldInglehart）和皮帕·诺里斯（PippaNorris）的研究发现，过去30多年民粹主义政党崛起的原因在于人工智能发展所造成的发达国家中民众实际收入的下降与社会不平等的加剧。另一方面，在部分政治精英看来，民众个体开始变得无关紧要，而后人类的人工智能算法、芯片与大数据变得至关重要。这是因为，民众的政治行为可以被这些政治精英用民粹动员及算法动员的方式来操纵。由此，对于他们而言，广大民众只是在代议制民主制度下用来支撑他们上台执政的工具。因而，在西方社会中出现部分政治精英借代表人民、反精英之名，行打击政敌、赢取选票之实的现象。

第二，人类进入算法政治阶段。目前，算法已经以导航、个性化搜索等形式普遍存在于我们的日常生活之中。算法作为一种重要的社会力量得到社会科学界的公认。算法的力量在于其做出选择、分类以及排序的能力。在如今的民粹主义传播中，算法可以决定什么是重要的，以及决定民众所看到与接触到的信息。并且算法还可以在培养人们访问以及理解新闻习惯的同时，形塑人们的政治取向与思考方式。算法技术的逐渐完善造就了算法民粹主义的诞生。民粹主义领袖们可以依靠技术团队的算法统计与决策，了解乃至改变民众的诉求，进而引发民粹主义事件的发生。同时，民粹动员与算法动员是现今最具效率的两种动员方式。对于反体制的政治候选人而言，民粹动员可以帮助他们即使在没有获得议会多数成员支持的情况下，也可以在流行民意的支持下获得选举。而算法动员则可以帮助他们精准地捕获潜在的追寻者。例如，如今在西方国家的竞选活动中，技术团队可以通过地理位置定位等技术进而得出选民的位置轨迹以及其性格偏好与兴趣，这样，候选者不仅可以建立与个人选民的联系，还可以鼓励他们动员其他民众。更为重要的是，算法政治阶段下西方国家中的政党或者政治精英上台执政依旧需要通过民众投票的形式。算法民粹主义则把民粹动员与算法动员相结合，其目的在于运用最具效率的方式获得民众的支持，进而成为民选代表上台执政。

第三，网络超级平台的推动。在数字化和数据化出现之前，西方国家的政治竞选活动只能通过主流媒体中的报道以及广告才能吸引民众的

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