算法是以机器替代人工以执行解决特定问题的计算和决策步骤。在新闻传播领域,新闻推荐算法一定程序上取代了人力履行新闻分发过程中的内容和价值“把关”。然而,在当前的社会和学术语境中,算法的“亲历可信度”难以建立,且“假定可信度”也有所降低。但是,既有的算法伦理研究多停留在思辨层面且没有打开算法“黑箱”。新闻推荐算法“把关”过程中调用了哪些价值要素,其功能隐含着怎样的价值取向?一系列实然问题的揭示仍付之阙如,应然问题的解释也缺乏系统性。本研究从“美国发明专利数据库”和“欧洲专利数据库”中抽取了110个新闻推荐算法专利文本,通过内容分析法,尝试探究新闻推荐算法“把关”过程中涉及的其他“把关人”及作用、价值要素和伦理争议。研究发现:新闻推荐算法“把关”过程中还涉及媒体工作人员、用户、专家、第三方平台、新闻提供方和算法设计师六类“把关人”,且他们的意志内嵌于新闻推荐算法的“把关”逻辑中;新闻推荐算法“把关”涉及的价值要素包括“待推荐新闻要素”、“用户特征和行为要素”、“第三方数据”、“推荐系统功能要素”、“专家要素”和“新闻提供方要素”共六大类二十七子类;最后,在七类“把关人”协作的过程中,虽然用户的“形式个体自主性”能够在一定程度上得以实现,但也会出现“无偏见原则”和“准确性原则”难以践行、“个人信息自决权”难以保障以及“真实性原则”被忽略等伦理风险。本研究旨在为思考应然问题为主的算法伦理研究提供实然基础。