在人工智能深度融入网络信息传播的当下，智能推荐技术已成为重塑信息获取方式、重构公众关注结构、维护网络舆论生态的关键力量。面对算法主导注意力分配和海量信息交织叠加的复杂舆论环境，运用智能推荐提升网络主流意识形态的渗透力、覆盖力与引领力，不仅是推动技术向善的现实需要，更是坚持正确舆论方向、掌握意识形态工作主动权、构建清朗网络空间的必然要求。

　　一、“精准画像”提升网络主流意识形态的渗透力

　　“智能推荐”依托大数据分析与深度学习构建用户“精准画像”，不仅改变了内容分发逻辑，更为主流意识形态实现精准传播、表达优化与深度认同提供技术支撑。在注意力高度稀缺的网络环境中，精准画像让主流意识形态传播从面向大众的笼统覆盖走向因人而异的靶向分发，显著增强渗透力与影响力。

　　首先，基于兴趣识别，实现主流意识形态的靶向抵达。精准画像能够从用户的搜索浏览、互动评论、停留时长等海量行为数据中，识别用户真实兴趣和潜在需求，使主流意识形态传播从“随机推送”转变为“靶向触达”。这种精准投放方式降低了受众接触主流意识形态内容的心理门槛，使权威信息以更自然的方式进入用户日常信息流。在竞争激烈的信息环境中，靶向推送的到达率更高、黏着性更强，有助于主流意识形态内容在多元网络信息中保持清晰可见、稳定突出，强化其在网络信息中的主导地位。

　　其次，基于多维适配，增强主流意识形态的情境契合。精准画像不仅识别兴趣偏好，还能基于用户身份、场景与情境实现主流意识形态内容的差异化呈现，使主流价值表达更具亲和力和可接受性。不同群体的表达偏好各不相同，青年偏好视觉化与互动性内容，适宜以短视频、动漫化方式增强吸引力；专业人士注重逻辑链条与数据支撑，更适合理性化、结构化呈现；大众群体则倾向生活化、叙事化表达，可通过故事与案例提升亲近感。多维适配机制有助于实现“同一价值、分众表达”，提高主流意识形态内容在不同场景、不同群体之间的契合度，让主流价值以更符合受众认知方式的形式入脑入心。

　　再次，基于反馈循环，推动主流意识形态的深度渗透。精准画像构建的不仅是静态用户模型，也包含实时更新的用户行为反馈机制。点赞、转发、收藏等互动数据不断优化推荐权重，形成主流意识形态传播的“正向反馈回路”。积极互动提升内容排序，排序提升带来更高曝光，曝光增加又进一步强化用户参与。随着反馈回路持续运转，用户与主流价值之间形成更深层次的认知链接，实现从“被动接受”向“主动接触”、从“表层关注”向“价值认同”的跃升。对意识形态传播而言，这种动态、持续、可累积的强化机制，显著提升了主流价值的渗透深度与认同度。

　　二、“算法分发”拓展网络主流意识形态的覆盖力

　　智能推荐条件下，算法分发重塑了网络意识形态传播格局，使主流意识形态内容的可见度、扩散度和覆盖范围从传统线性模式跃升为多节点、多平台、立体化结构，实现主流意识形态更广覆盖、更强声量。

　　首先，以“多节点扩散”重构主流意识形态传播结构。算法分发突破中心化传播路径，使主流意识形态内容从过去的“点状触达”转向“面状辐射”。第一，提升内容可见度，打破传统传播中的“内容沉没效应”。算法基于内容质量、互动潜力和受众特征进行综合调度，使主流意识形态内容更易进入流量池与兴趣场景，实现更大范围的自然曝光和分众推送。第二，推动跨平台协同扩散，通过短视频、搜索、社交、资讯等平台之间的信息联动，使同一主题在多场景中“多点开花”。这一多节点扩散不仅增加主流意识形态在网络空间的“存在密度”，也稳固其在复杂信息场域中的叙事地位，使其保持高度可见、持续在线的传播优势。+

　　其次，以“多形态供给”强化主流意识形态适配力。算法分发效率取决于内容供给的质量与多样性。要提升主流意识形态内容在算法生态中的分配权重，需构建“多形态、多场景”的表达体系。一方面，推动表达方式平台适配化。在短视频平台强调视觉化、故事化呈现，增强情感吸引；在资讯平台加强政策逻辑与理论解析，凸显权威与深度；在社交平台使用互动式、讨论式表达，促进公共议题生成；在直播平台采用沉浸式讲述，提高亲近感与信任度。这种多形态供给有效扩大网络主流意识形态内容触达界面，也提升其在不同算法系统中的竞争力。另一方面，形成“高频更新—行为反馈—持续优化”的供给循环。算法高度依赖时效性与交互性，内容更新越及时、互动越充分，分发权重越高。此机制使主流意识形态内容从“被动等待传播”转向“主动形成优势”，在长期竞争中建立稳固传播能级，从而持续拓展触达范围。

　　再次，以“社群扩散效应”提升主流意识形态传播密度与广度。在算法聚合作用下，网络用户逐渐被组织成具有相似兴趣与价值倾向的“虚拟社群”，为主流意识形态传播创造新的结构性通道。当主流意识形态内容进入价值认同度较高的社群时，往往能够获得更强的共鸣与互动，从而被算法提升排序，形成社群内部的“共识议题”。当议题在社群内达到高活跃度后，算法会向相关兴趣群体进行二次分发，使传播从“圈层共鸣”扩展至“圈层外溢”。如此形成由“点到群，由群到域”的层层递进扩散链条。通过社群扩散机制，主流意识形态内容不仅得到更深层次的情感共鸣，也实现更大范围的自然辐射，使其在多层级网络结构中稳定保持高强度的传播热度。

　　三、“议题排序”强化主流意识形态的引领力

　　在智能推荐体系中，议题排序机制深度塑造网络公共领域的注意力结构、价值框架和认知方向。议题排序正是智能时代引领舆论方向、塑造公共认知、凝聚社会共识的重要技术支点，使主流意识形态能够在纷繁复杂的网络环境中稳固其“首发地位”，也助力营造“天朗气清、生态良好，符合人民利益”的网络生态。

　　首先，以“价值优先排序”强化主流议题导向性。在信息拥挤、注意力高度稀缺的数字时代，用户往往只浏览最先映入视野的内容，首页推荐、热榜排名等位置成为重要的“舆论制高点”。价值优先排序的核心在于，通过算法权重设计，使最能体现国家意志、社会价值、时代精神、公共利益的内容获得结构性优势，确保主流意识形态始终处于网络信息的中央位置。一方面，通过对“权威性”“公共价值贡献度”“正向社会效应”等指标的算法，使主流意识形态内容在同类信息竞争中获得优先展示权。这样不仅避免主流内容被娱乐叙事、碎片信息挤压，而且能够引导用户将注意力从“浅表化信息消费”转向“价值导向的信息理解”。这是从“被动争夺注意力”转向“主动引导视野”的关键。另一方面，将国家发展战略、重大纪念日宣传、理论创新成果解读等设定为“核心议题”，使这些内容在全局排序中获得优先级。算法通过自动匹配时政事件、舆论热点与政策精神，使主流议题能够始终以“显性议题”的形式呈现给大众。

　　其次，以“议程设置能力”引导网络舆论走向。智能推荐让议题设置从过去依赖人工编辑的“媒体议程”转向由技术主导的“算法议程”，后者具有更强的预测性、关联性和扩散性，是引导舆论走向、构建公共认知的重要机制。基于大数据的热点识别、情绪脉络分析与趋势预测功能，算法能够提前捕捉与国家战略、社会关切、政策议题相关的舆论点，做到“早发现、快推出、强引导”。这使主流意识形态传播具有“先声夺人”的战略优势。同时，对于低俗化、谣言式、情绪撩拨型内容，通过算法降低其排序权重，实现“技术降噪”。如此，可防止其挤占公共议程版面，避免舆论走向被误导或偏离主流轨道，推动公共话题从短期化、情绪化转向理性化、建设性。此外，算法还能围绕一个核心议题自动延展相关主题链条，如围绕“新质生产力”自然连接“科技创新”“数字中国”“人才强国”等内容，形成体系化议题网络。这不仅延长主流议题的传播周期，也使其具备更深的价值纵深与认知穿透力。

　　再次，以“权威叙事构建”增强主流意识形态信服力。在智能推荐逻辑下，主流意识形态影响力的提升，关键在于构建“解释现实、回应关切、提供方向”的权威叙事。这一叙事是受众认同主流价值、形成稳定认知的抓手。第一，权威叙事强化了主流价值的“解释力”。借助平台对信息的组织与整合能力，分散的政策文本、理论观点和现实场景得以被编织成逻辑连贯、脉络清晰的叙事体系。受众获得的不再是碎片化的信息片段，而是“可理解、可解释、可再述”的价值框架，从而化解过去意识形态传播中“知其然不知其所以然”的问题，使主流价值实现从简单呈现到深度阐释的提升。第二，权威叙事提升了价值传播的“可信度”。叙述能否被接受，关键在于其来源是否可靠。通过强化权威媒体、专业学者、权威机构等信源的可见度和发声权，使公众在主流叙事中始终感知到稳定、专业、可信赖的声音。这不仅避免了信息在传播链条中的偏移失真，也为主流意识形态确立了持久的公信支撑，从而实现“让正能量更强劲，让主旋律更高昂”。第三，权威叙事提供了“稳定的认知锚点”。在碎片化、情绪化内容高度泛滥的舆论环境中，公众容易陷入认知噪声与情绪冲击之中。权威叙事之所以重要，在于它以连贯的逻辑、稳定的情感调性和可信的信源构建起一种稳固解释框架，使受众能够在多元信息中找到价值依据、判断标准和方向指引。由此，主流意识形态实现了从“知晓”到“理解”，再到“内在信服”的转化。

　　综上，智能推荐为主流意识形态传播提供了前所未有的技术机遇。通过精准触达优化渗透力、通过算法分发拓展覆盖力、通过议题排序强化引领力，智能推荐成为塑造网络舆论结构、提升价值传播效能的重要支点。面向未来，应推动算法治理与价值导向深度耦合，使技术真正成为壮大主流舆论场、巩固共同思想基础的关键变量。唯有如此，才能在数字时代持续稳固主流意识形态的主导地位与传播优势。

　　【本文系2023年度福建省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心一般项目“总体国家安全观视域下高校网络意识形态风险防控研究”（FJ2023XZB009）阶段性成果】

　　（作者单位：福建技术师范学院马克思主义学院）