郭全中 胡潔

【摘要】技術作為傳媒業(yè)變革的驅動力，在未來一定階段具體表現為智能傳播平臺，智能傳播平臺的核心在于有效解決信息過載問題，解決途徑是實現信息與用戶個性化、定制化、精準化的智能匹配。智能傳播平臺需要以“互聯網”“大數據”的思維，基于大數據打造大數據技術平臺、智能生產和傳播平臺以及用戶沉淀平臺。今日頭條是智能傳播平臺的典型代表，取得了良好的效果，其構建以及運作經驗對其他媒體的智能傳播平臺建設有著重要的借鑒意義。

【關鍵詞】智能傳播平臺；用戶連接；個性化推薦；今日頭條

在“互聯網”“大數據”的時代大背景下，傳播方式和格局被徹底顛覆，基于互聯網和大數據技術的智能傳播平臺代表著傳媒業(yè)的趨勢和未來，而今日頭條則是智能傳播平臺的典型代表，本文就以今日頭條為例來分析智能傳播平臺的構建和運作。

一、傳媒業(yè)變革呼喚智能傳播平臺

（一）技術是傳媒業(yè)變革的原動力

縱觀人類傳播史，我們共經歷了四次傳播革命，而每一次傳播革命的背后都是媒介技術革命所驅動的，正如麥克盧漢所言“媒介即訊息”。

首先，文字的發(fā)明帶來了第一次傳播革命。公元前4000年楔形文字出現之后，突破了傳播的時間限制，實現了信息的代際間傳播，也正是得益于文字的出現，我們現在才能借助文字更好地了解古代人的生活狀態(tài)，當然文字的發(fā)明也使得信息數量開始大幅度增加。

其次，古登堡印刷術帶來了第二次傳播革命。1450年之后的50年間，大約有800萬本書被印刷，比之前的所有的手抄本還多，信息的數量也快速增加。古登堡印刷術突破了信息的距離限制，使得信息實現了大范圍傳播。

再次，電報技術的發(fā)明帶來了第三次傳播革命。電報技術突破了時間和范圍的限制，真正實現了“千里之外，瞬間可至”，信息的數量又一次急速增加。

最后，互聯網技術帶來第四次傳播革命。1989年，當萬維網出現之后，互聯網以其海量的空間、互動的方式，使得信息數量急劇增加。

從上述的四次傳播革命來看，技術正式成為傳媒業(yè)變革的主要驅動力，正可謂未來媒體一定是技術媒體。從實踐來看，無論是國外的谷歌、Twitter、Facebook，還是國內的騰訊、新浪、百度、今日頭條等，無不是以技術驅動發(fā)展的。

（二）互聯網和大數據技術的發(fā)展使得智能傳播平臺成為可能

智能傳播平臺的基礎是大數據，而衡量大數據基礎是否扎實的三大標準是大數據的數據存儲能力、生產數據能力、數據分析能力，而從目前來看，這三大能力大數據都已具備。

第一，“摩爾定律”使得人類存儲數據的能力大大增強。“摩爾定律”是由英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾1965年提出來的，即當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。在“摩爾定律”的推動下，相對于性能的提升，價格以更快的速度下降，即在存儲器的性能提高的同時，大約每9個月存儲容量的價格就下降一半。這一方面使得人們可以有更大、更快的數據存儲能力，另一方面使得人們能夠承擔起保存數據的成本。而KPCB的數據顯示，1990年到2013年期間，計算成本平均每年下滑33%；存儲成本平均每年下滑38%；帶寬成本平均每年下滑27%。[1]

第二，社交媒體的出現使得人類生產數據的能力增強。在社交媒體時代，人人都有麥克風，人人都可以是自媒體，Facebook、新浪微博、微信等社交類媒體以其及時、互動的特點使得人們生產數據的能力大大增加。相關數據顯示，Facebook的用戶每分鐘分享的內容超過450萬條；YouTube的用戶上傳的數據超過300小時。

第三，數據分析和挖掘能力使得人類使用數據的能力大大增強。隨著大數據的發(fā)展，傳統的數據分析工具和手段已經不夠用，研究人員開發(fā)出了新的數據分析和挖掘能力，目前，主流的相關技術主要有以MapReduce和Hadoop為代表的非關系數據分析技術。

第四，智能終端的大范圍普及使得人們隨時在線。智能傳播需要隨時在線的大量數據，在之前的PC互聯網時代，不可能提供智能傳播所需要的在線數據，而隨著2009年3G開始商用，我們進入移動互聯網時代，智能手機等智能終端開始快速普及。智能手機體積小且作為人人必備的工具，不僅能隨身攜帶且可以隨時隨地打開，這樣就為智能傳播平臺提供了極其多的在線數據。相關數據顯示，現在平均每人每天打開手機100多次，這就能夠提供大量及時、在線和用戶位置的數據。今日頭條就是基于手機智能終端的快速、大范圍普及的大趨勢，于2012年年初創(chuàng)立。

（三）精準傳播成為可能

首先，信息過載與用戶個性化、定制化、精準化的信息需求之間存在重大悖論。當前，我們每日都陷于信息的汪洋大海中，除了傳統媒體，還有微博、微信等各類新媒體信息源，但是每個人所能獲取的能夠滿足自身個性化需求的有效信息不僅沒有增多反而大大降低，正可謂“多就是少”。而這種悖論難題依靠傳統方法是不可能有效解決的，只能借助于智能傳播平臺予以解決。

其次，從大眾傳播到分眾傳播再到精準傳播的發(fā)展趨勢。傳播發(fā)展到今天，從最早的大眾傳播，如一種內容面向所有受眾的報紙、廣播、電視等，再到此后的分眾傳播，例如廣播、電視的分頻道，專業(yè)性報刊的出現以及報刊的分疊化，而在信息過載的時代下，精準傳播應運而生，基于互聯網和大數據技術已經能夠給用戶提供滿足個人信息需求的個性化、定制化的信息。

（四）傳統媒體急需重建用戶連接

近幾年來，在互聯網媒體的猛烈沖擊下，傳統媒體深陷困境，根源就在于用戶連接失效，具體表現為：一是傳統媒體用戶已經轉移到互聯網。CNNIC的數據顯示，截至2015年年底，我國的網民數達到6.88億，占人口總數的50%以上，手機網民達到6.20億，尤其是年輕人獲取信息的第一入口已經是互聯網，不看電視、不看報、不聽廣播只用網絡已經成為很多年輕人的生活方式。二是傳統媒體廣告收入大幅度下滑。2015年，互聯網廣告收入已經高達2096.6億元，遠遠超過傳統媒體的廣告收入之和，百度的廣告收入為640.37億元，而與此形成鮮明對比的是，都市類報紙和地市級報社有60%陷入虧損困境。三是骨干大量流失。近幾年，以央視為代表的中央級媒體和地方性媒體都有大量的骨干在流失。

面對用戶連接失效的難題，傳統媒體也采取了各種辦法，但是成效不大，而智能傳播平臺將是一條有效途徑。

（五）從精英編輯到個性化智能推薦

從傳統媒體到社交媒體再到智能傳播平臺，信息數量在快速增加，信息的編輯和推薦的方式也在不斷進化，以提供更好的信息服務。

首先，傳統媒體時代由媒體推薦。傳統媒體時代又可以分為大眾傳播和分眾傳播時代。一是大眾傳播時代。信息的數量相對較少，受眾規(guī)模和范圍較小，在這種情況下，采取的是一點對多點的大眾傳播方式，高度中心化，推薦方式靠傳統媒體主導，這是一種精英主導式的推薦。如20世紀80年代的中央電視臺和人民日報社等。二是分眾傳播時代。信息的數量大量增加但未到信息過載程度，受眾規(guī)模和范圍大范圍增大，采取的是一點對多點的傳播方式，高度中心化，推薦方式依然是傳統媒體主導，是一種精英主導式的推薦，但為了適應受眾的分化趨勢，一方面?zhèn)鹘y報刊創(chuàng)辦都市類、財經類、時尚類、科技類、娛樂類報刊，厚報采取分疊方式；另一方面?zhèn)鹘y電視則開辦財經、娛樂、體育、電影等頻道。

其次，在社交媒體時代由社交關系推薦。隨著微博、微信等社交媒體的興起，我們進入澤字節(jié)時代，信息數量急劇增加，進入信息過載時代，用戶覆蓋了絕大多數的人群，采取的是多點對多點的傳播方式，中心相對分散，推薦由居于分中心的意見領袖主導，是一種相對平民化的推薦方式。由于分中心的意見領袖遠遠超過傳統媒體的數量，在信息過載程度不是很嚴重的情況下，能夠較好地解決信息過載問題。但是隨著信息過載程度的進一步加深以及微博、微信的信息傳播頻率越來越快，這種以意見領袖為主導的推薦方式也難以有效解決信息過載問題。在國際范圍內，Facebook、Twitter、微信和微博是社交關系推薦的典范，自有其優(yōu)勢，但劣勢也很明顯，主要表現為信息過載的朋友圈也難以找到有價值的信息。

再次，在個性化推薦時代利用算法推薦。在當前信息嚴重過載的時代，用戶覆蓋了絕大多數的人群，采取的是點對點的傳播方式，無中心，推薦完全由機器主導，是一種高度平民化的推薦方式。個性化推薦方式通過機器算法，根據用戶的需求實現了信息和用戶需求的智能化匹配，能夠有效地解決信息過載難題。目前，在國際范圍內，Youtube、今日頭條是其中的典范，此后出現的印度的Dailyhunt、日本的SmartNews、印尼的Babe等都采取的是今日頭條的解決方式。

綜上所述，媒體推薦、社交關系推薦和算法推薦的區(qū)別見表1。

二、智能傳播平臺的構建

（一）基本原理

智能傳播平臺的目標是解決信息過載情況下的信息與用戶個性化、定制化、精準化的信息需求之間的智能化匹配，而智能傳播平臺構建的關鍵則是基于大數據的三大平臺。具體見圖1。

首先，打造內容豐富、形態(tài)多樣的內容平臺。在該平臺上，云集著各式各樣的信息，既有文字的，又有音頻和視頻的，并能實現信息的分類篩選、摘編和深度加工。內容平臺一方面是開放的，既能對接各種自媒體平臺和小型機構媒體，又能通過各類媒介進行傳播，另一方面能夠利用大數據技術對內容貼標簽，以更準確地定義內容。

其次，打造技術先進的大數據信息資源平臺，在該平臺上能夠利用數據挖掘和分析等技術和方式，通過對用戶在互聯網中的行為進行長期的、系統的跟蹤和分析，實現對讀者和受眾個性化需求的準確定位和把握，其核心在于用戶畫像。

再次，能夠通過技術手段低成本地在信息和受眾個性化、定制化的需求之間實現智能化匹配，并能通過各種支付手段，實現智能化信息的收費。

（二）三大平臺的構建

首先，大數據技術平臺。大數據技術平臺是硬件、軟件、數據、云存儲和平臺服務的組合，具體包括大數據資源中心、大數據智能分析中心、大數據組件服務、虛擬化云平臺、大數據運營系統、安全管理體系等方面的建設內容。

其次，智能生產和傳播平臺。智能生產和傳播平臺是立足于媒體大數據平臺，以大數據智能分析工具作為技術支撐，將媒體旗下媒體資源融合共享使用，實現“一次采集、多元加工、多次發(fā)布”的智能生產和傳播平臺。包括新聞線索智能決策系統、融媒體智能創(chuàng)作系統、融媒體智能發(fā)布系統、傳播效果分析系統、中央廚房報道指揮系統、內容創(chuàng)作社區(qū)、PC互聯網改造升級等方面的建設內容。

再次，用戶沉淀平臺。用戶沉淀平臺是將傳媒集團通過優(yōu)質內容資源、線下活動、經營行為沉淀下來的優(yōu)質用戶數據進行整合、清洗、認證、管理、記錄以及深入挖掘、分析，并通過智能化、個性化的信息、數據服務，提高用戶的參與度和滿意度。用戶沉淀平臺包括用戶數據采集及處理、用戶數據存儲與管理、跨媒用戶統一管理、用戶行為分析、用戶肖像刻畫、互動應用管理等方面的建設內容。

（三）今日頭條智能傳播平臺的構建

今日頭條的智能傳播平臺除了上述三大平臺之外，核心在于根據用戶特征、場景和文章特征做個性化推薦，每一個用戶的推薦內容都不同，實現了真正的千人千面。需要指出的是，今日頭條自身不生產內容，是數據創(chuàng)作平臺和分發(fā)平臺，一方面，作為個性化推薦引擎，重點在于實現內容和用戶需求的更好匹配和分發(fā)；另一方面，作為數據創(chuàng)作平臺，今日頭條每天有75%以上的內容來自今日頭條的創(chuàng)作平臺。

首先，在用戶畫像方面，可以根據用戶短期的點擊、轉發(fā)和評論行為來給用戶按照興趣、職業(yè)、年齡、終端、地域分布、情感傾向等特征對用戶進行畫像，進而分析出用戶喜歡什么類型的文章、最喜歡文章里的什么關鍵詞、關注你的人還喜歡什么內容，等等。

其次，分析場景特征。個性化推薦除了考慮用戶的個人特征以外，也要考慮用戶所處的場景。例如，早上應該多推送與工作相關的信息，中午可以多推薦一些餐飲信息，晚飯后則可以推薦幽默、搞笑視頻。當然，在進行個性化推薦時，也應該分析用戶是否在WiFi環(huán)境下，如果沒有WiFi，則應多推薦耗費流量不大的圖文，而如果有WiFi，則可以多推薦耗費流量大的音視頻。

再次，分析文章的特征。重點分析文章中有什么主題詞，有什么重要標簽，文章的熱度、時效性和相似性如何等。

通過分析用戶的個性化特征，結合特定的場景，給每一個用戶推薦滿足其需求的文章，這樣就能夠吸引用戶留存下來，并提升用戶的忠誠度。

（四）今日頭條智能傳播平臺搭建的幾個重點

首先，靈活交叉應用數據思維的三大工具，即歸納總結、A/B測試、雙盲交叉驗證。一是歸納總結，即按照特定的維度進行排序，分析對象特性，并在此基礎上找出內在規(guī)律，為決策做服務。二是A/B測試，即把實驗對象隨機分組，把一個或多個測試組的表現與對照組比較，以測試效果。三是雙盲交叉驗證，即在評估一項數據的時候，把一部分樣本抽樣，讓其他人再評估一下，進而根據抽樣數據評估的一致性來判斷該評估的可靠性。

其次，推薦算法分為推薦模型和推薦召回模型兩層。一是在推薦模型方面，盡可能地豐富決策的維度，包括性別、年齡、興趣等，今日頭條已經有數百億維度，目前還在增加。推薦模型的優(yōu)點是功能很強大，但其缺點是需要的計算資源很多，成本大，并不是所有的事情都適合該模型。二是在推薦召回模型方面，各個策略獨立地負責判斷哪些內容有資格進入排序候選。通過推薦召回模型可以過濾掉90%的無效信息，有效降低了推薦模型的負擔。

再次，實現數據部和業(yè)務部的有效混通。在混的方面，數據部要和業(yè)務部混在一起，唯有混在一起，才有可能通；在通的方面，帶著業(yè)務問題看數據或者帶著數據來看業(yè)務。業(yè)務問題和數據問題之間的“通”，需要部門數據之間的交叉。今日頭條有專業(yè)的內容運營團隊，其中不少人有傳統媒體的工作經驗，他們會幫助算法去發(fā)現、判斷內容的價值。今日頭條通過數據部、業(yè)務部之間互聯互通，在發(fā)揮人的智慧和品位的基礎上，尋找算法和人工之間的最佳結合點。

四、智能傳播平臺的運作——以今日頭條為例

2012年8月今日頭條智能傳播平臺推出后，迅速獲得市場認可，長期占據蘋果應用商店新聞類榜首。

（一）今日頭條具有技術基因

隨著互聯網技術和大數據技術的發(fā)展，互聯網和大數據已經成為整個社會的底層架構和社會操作系統，其中互聯網是骨骼，大數據則是血液，而在“互聯網+”“大數據+”的推動下，人工智能在高速發(fā)展。今日頭條作為新一代的高技術公司，其技術基因更為鮮明：一是其創(chuàng)始人張一鳴是技術出身。他不僅深刻理解技術的趨勢，而且對技術高度重視。二是主要團隊以技術團隊為主。正如今日頭條所說，其本身并不生產內容，而是基于數據挖掘和推薦引擎技術，實現內容的更好分發(fā)和傳播。三是基于更為先進的大數據技術。目前，絕大多數的互聯網網站都是基于傳統的互聯網技術而不是基于大數據技術，導致難以實現有效的信息智能匹配和個性化推薦。需要指出的是，今日頭條認為機器比人更靠譜，一方面是機器不求回報，另一方面是機器更加穩(wěn)定。

（二）今日頭條能夠幫助傳統媒體重建用戶連接

今日頭條以用戶體驗為王，充分利用互聯網和大數據技術來搭建智能傳播平臺。通過分析用戶的個性化特征，結合特定的場景，給每一個用戶推薦滿足其需求的文章，這樣就能夠吸引用戶留存下來，并提升用戶的忠誠度。截至2016年3月中旬，今日頭條在短短4年內累計激活用戶數超過4.5億，僅APP的日活躍用戶就超過4500萬，MAU達到1.2億，單用戶每日啟動次數約8次，單用戶每日使用時長超過60分鐘，內容閱讀量超過8億篇，頭條號賬號總數為7W。

已有最高檢、最高法、中國政府網、公安部、教育部以及北京發(fā)布、上海發(fā)布、廣東發(fā)布等近5500家各級單位開通頭條號，平均每周發(fā)文3萬余篇，每周推薦人群超過4.7億?？梢钥闯?，今日頭條這樣的智能傳播平臺不僅聚集了4.7億的巨量用戶，而且?guī)椭鷤鹘y媒體進行了更好的傳播，幫助傳統媒體重建了用戶連接。

（三）今日頭條有效避免了“廣場效應”

所謂“廣場效應”，是指人們在聚集的公共場所，由于從眾效應，往往會表現出與平時大相徑庭的言行，其結果就是多數時候群體道德水平比個人道德低下?；ヂ摼W不僅構成了一個虛擬和現實交織的社會，而且作為公共輿論平臺，以其多點對多點、病毒式、及時、互動的傳播特點，更容易形成“廣場效應”，且“廣場效應”的波及面更大、影響更深遠?；ヂ摼W時代下，熱點事件層出不窮且更難以進行輿論引導的根源就在于此。例如，前不久黃曉明和Angelababy價值2億元的婚禮占據了各大門戶網站的顯著位置，成為街談巷議的談資。互聯網媒體把焦點聚焦于“價值2億元”的奢侈場面，評論區(qū)里一片羨慕的口水現象，就造成了拜金等奢侈風氣的不良導向?！皬V場效應”無疑造成了輿論的混亂和社會的失序，危害很大。

有效避免“廣場效應”的良法就是利用今日頭條等智能傳播平臺來進行精準化傳播，從源頭上避免“廣場效應”的形成。今日頭條根據用戶特征、場景和文章特征為用戶做個性化推薦，每一個用戶的推薦內容都不同，實現了真正的千人千面。具體說來，在分析用戶的個性化特征和文章關鍵詞的基礎上，結合特定的場景，給每一個用戶推薦滿足其需求的文章。例如，針對官員群體會多推送《人民日報》和央視的時政、政經內容，而針對年輕用戶則會多推送芒果TV的娛樂內容。今日頭條這類智能傳播平臺由于是針對每一個用戶進行的個性化推薦，就避免了大眾聚集的廣場存在，就能在實現傳播效果的同時避免形成“廣場效應”。例如，在黃曉明大婚事件中，今日頭條發(fā)表的相關文章有3378篇，閱讀數高達1.74億次，但是并未形成拜金的不良導向。

（四）今日頭條助力公益事業(yè)

今日頭條通過開辟“頭條尋人”平臺，已經幫助8位老人成功回家，其主要運作方式如下。

第一，對推送范圍進行精準定位。當今日頭條接到用戶尋人求助時，就進行“定向地域推送”，即將尋人啟事發(fā)送給當事人走失地點的相關范圍內。例如，當一位老人在鳥巢走失時，今日頭條就可以把此信息推送給周圍的用戶，所有此區(qū)域的頭條用戶都會收到相關彈窗。由于今日頭條的用戶數量龐大，即使細化到某一細分區(qū)域，用戶量依然很大，能夠充分保證尋人信息的深覆蓋。

第二，走安全、綠色通道，快速發(fā)布?！邦^條尋人”平臺有專門的便捷、有效又安全的信息發(fā)布規(guī)則：在家屬提供尋人必需的相關信息后，“頭條尋人”將及時聯系警方核實，經確認后立即推送。這樣既能保證信息的真實性，又能實現尋人信息的快速推送。

第三，及時更新推送范圍?！邦^條尋人”會根據最新的詳實線索，及時將尋人啟事追加推送給新線索地點。還是以上文為例，當北京南站出現在鳥巢失蹤老人的新線索時，“頭條尋人”就及時在北京南站進行補推尋人信息。

第四，嚴格的信息保護。當當事人親屬反映當事人已經找到時，“頭條尋人”會及時對相關文章進行處理，在將好消息告知關心此事的好心人的同時，還會將涉及當事人隱私的信息撤下。

可以看出，基于智能新技術、用戶量龐大的智能傳播平臺，在尋找老人等公益事件中發(fā)揮了越來越大的作用，而未來會在網絡打拐等更廣闊的民生領域發(fā)揮更大的作用。

（五）今日頭條幫助傳統媒體和頭條客實現更好的商業(yè)變現

2015年以來，今日頭條除了大幅度提升版權費外，還更好地利用大數據技術，為傳統媒體和頭條客探索更好的商業(yè)變現途徑。

首先，今日頭條為傳統媒體的頭條號開通了廣告功能。而個性化相關文章推薦，媒體可以通過應用下載和頭條廣告實現商業(yè)收益。

其次，今日頭條嘗試媒體電商導流方案，媒體頭條號可直接在發(fā)表文章時插入商品鏈接及圖片，用戶可以通過點擊鏈接進入電商平臺完成購買。

此外，今日頭條的商業(yè)價值已經得到充分的顯現，據測算，2015年其廣告收入在16億元左右，而2016年預計會達60億元以上。尤其需要指出的是，今日頭條的生態(tài)系統正在日益完善，未來其營業(yè)收入會更加多元化，其商業(yè)價值也必將會更大。

[本文為作者主持的國家社科基金重點項目“新媒體環(huán)境下傳統媒體的轉型戰(zhàn)略研究”的階段性成果（項目批準號：13AXW006）]

參考文獻：

[1]Mary Meeker：2014年互聯網趨勢報告[EB/OL].http：//36kr.com/p/212441.html

（郭全中為國家行政學院社會和文化教研部高級經濟師；胡潔為中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所副研究員）

編校：董方曉