文/李偉忠 潘 晨

大數(shù)據(jù)視野下浙江新聞客戶端的實(shí)踐與探索

文/李偉忠 潘 晨

浙江日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)認(rèn)識(shí)到新技術(shù)對(duì)于自身發(fā)展的重要作用，通過吸引大數(shù)據(jù)和人工智能人才來布局大數(shù)據(jù)，綜合近幾年來的經(jīng)驗(yàn)和資源，打造了“媒立方——融媒體傳播服務(wù)平臺(tái)”“互聯(lián)網(wǎng)傳播評(píng)價(jià)體系”“媒體云”等一系列以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的媒體融合平臺(tái)，取得了階段性的成果。

互聯(lián)網(wǎng)早已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品越來越倚重?cái)?shù)據(jù)的價(jià)值，新聞客戶端本身就是內(nèi)容型產(chǎn)品，與大數(shù)據(jù)具有天然的結(jié)合空間，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)帶來的傳媒業(yè)的生產(chǎn)力變革，已然近在眼前。

浙江日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)認(rèn)識(shí)到新技術(shù)對(duì)于自身發(fā)展的重要作用，通過吸引大數(shù)據(jù)和人工智能人才來布局大數(shù)據(jù)，綜合近幾年來的經(jīng)驗(yàn)和資源，打造了“媒立方——融媒體傳播服務(wù)平臺(tái)”“互聯(lián)網(wǎng)傳播評(píng)價(jià)體系”“媒體云”等一系列以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的媒體融合平臺(tái)，取得了階段性的成果。

浙江新聞客戶端于2014年6月上線，搶抓大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的巨大機(jī)會(huì)，在3年多的時(shí)間里不斷探索前行，從體制機(jī)制到內(nèi)容生產(chǎn)方式都有了很大的創(chuàng)新。

內(nèi)容生產(chǎn)智能化變革

傳統(tǒng)媒體獲取新聞線索主要是通過通訊員、網(wǎng)絡(luò)、電話爆料等方式，判斷事件真?zhèn)我约笆占?、整理傳遞資料的過程往往會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間。但隨著自媒體的崛起，社交媒體已經(jīng)成為一個(gè)實(shí)時(shí)信息的海洋，越來越多的突發(fā)性事件都會(huì)在社交媒體上迅速形成爆點(diǎn)。

與傳統(tǒng)采訪新聞內(nèi)容生產(chǎn)模式相比，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和獲取信息的來源更廣泛，在收集成本和效率上更加出色，從大數(shù)據(jù)中掌握新聞線索能充分滿足信息挖掘的需求。運(yùn)用最新的人工智能技術(shù)可以通過網(wǎng)絡(luò)“爬蟲”，獲取實(shí)時(shí)的消息和信息，然后進(jìn)行內(nèi)容特征詞的抽取計(jì)算，快速地提取新聞線索，再經(jīng)過多渠道驗(yàn)證來排除無效內(nèi)容和判斷消息的真?zhèn)涡裕瑥男侣剷r(shí)效性和真實(shí)性上提升內(nèi)容質(zhì)量。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展愈益成熟，人工智能代替人類進(jìn)行稿件創(chuàng)作似乎已經(jīng)成為不可回避的趨勢(shì)，如今機(jī)器人寫作早已不是什么新鮮事。但寫作機(jī)器人的存在，并不是取代記者和編輯，而是解放了勞動(dòng)力，讓采編人員將精力集中于社會(huì)更深層級(jí)的思考、對(duì)情感訴求的挖掘，新聞創(chuàng)作過程中的人文價(jià)值思考是人類最核心的競(jìng)爭(zhēng)力。

新聞內(nèi)容可視化，增強(qiáng)新聞可讀性

大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)則為新聞表達(dá)方式提供了更多樣的選擇，具有創(chuàng)意設(shè)計(jì)的交互式圖表、H5、短視頻等可視化形式，可將枯燥的專業(yè)性內(nèi)容、復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析等以簡(jiǎn)潔直觀的方式展現(xiàn)，這正適應(yīng)了新媒體時(shí)代受眾的淺閱讀習(xí)慣，增強(qiáng)了新聞的可讀性。

浙江新聞客戶端在“東方之星”沉船事件發(fā)生后，第一時(shí)間匯總了與事件相關(guān)的大量數(shù)據(jù)，以時(shí)間為軸梳理了事件的進(jìn)展過程，用H5的形式直觀呈現(xiàn)整個(gè)事件。在《人民的名義》熱播之際，浙江新聞客戶端推出了《大數(shù)據(jù)告訴你 浙江的“達(dá)康書記們”一季度在忙些啥？》的可視化作品，利用數(shù)據(jù)圖的方式明晰解讀時(shí)政熱點(diǎn)，抓住當(dāng)下社會(huì)關(guān)注的輿論風(fēng)口，引導(dǎo)輿論走向。

傳播渠道自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化分發(fā)效率

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷革新，傳統(tǒng)媒體的舊式單向傳播格局已無法滿足用戶不斷增長(zhǎng)的個(gè)性化需求，當(dāng)前傳統(tǒng)媒體在實(shí)際業(yè)務(wù)分發(fā)環(huán)境中，主要存在以下幾種困境。

一是缺乏用戶精準(zhǔn)畫像，導(dǎo)致傳播精準(zhǔn)度低。傳統(tǒng)媒體的用戶規(guī)模、內(nèi)容生產(chǎn)量級(jí)，與互聯(lián)網(wǎng)媒體還有巨大的鴻溝，針對(duì)現(xiàn)有用戶的行為提煉，算法偏好難以把握，傳統(tǒng)媒體無法個(gè)性化地提供符合用戶當(dāng)下關(guān)注點(diǎn)、興趣點(diǎn)的內(nèi)容，導(dǎo)致智能分發(fā)的匹配精準(zhǔn)度不高。

二是智能推薦效果較差。用戶對(duì)時(shí)下的熱點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行搜索查看時(shí)，傳統(tǒng)媒體提供的搜索內(nèi)容排序不佳，以及搜索結(jié)果缺乏智能化展示，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)感較差。

三是人工處理媒體內(nèi)容效率低。媒體行業(yè)單靠編輯人工進(jìn)行新聞內(nèi)容的編輯、設(shè)置標(biāo)簽、歸類處理，效率不高且可持續(xù)性低。

四是編輯掌握了內(nèi)容分發(fā)的權(quán)利，用戶接收到的新聞資訊都是由少數(shù)媒體精英所決定。而現(xiàn)在，隨著用戶數(shù)量和內(nèi)容數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的編輯模式無法適應(yīng)用戶個(gè)性化的需求，新聞內(nèi)容分發(fā)的主體，亟待從有血有肉的編輯，讓渡給機(jī)器算法。

相比編輯人工分發(fā)，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能化分發(fā)存在以下優(yōu)勢(shì)：一是利用大數(shù)據(jù)與人工智能，對(duì)大量?jī)?nèi)容進(jìn)行快速的深度加工。人工干預(yù)的內(nèi)容數(shù)目受限，往往集中于最熱門的頭部?jī)?nèi)容，而機(jī)器分發(fā)則可以覆蓋與用戶生活、個(gè)人興趣相關(guān)長(zhǎng)尾的新聞報(bào)道之外的資訊，通過對(duì)客戶端用戶行為和用戶閱讀偏好進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，追蹤用戶關(guān)注的新聞?lì)悇e、屬性、來源及關(guān)鍵詞等，可以把握和定位用戶的偏好與個(gè)性化需求，針對(duì)性地推薦符合用戶閱讀習(xí)慣的新聞內(nèi)容，達(dá)到更好的傳播效果；二是跳出編輯個(gè)人主觀視野，優(yōu)化內(nèi)容質(zhì)量與分發(fā)效率。大數(shù)據(jù)算法排序的核心是根據(jù)用戶、內(nèi)容、上下文信息決定實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)內(nèi)容的得分，按照得分進(jìn)行排序。結(jié)合用戶的使用信息，排序結(jié)果個(gè)性化進(jìn)行，同時(shí)充分利用已有數(shù)據(jù)，對(duì)模型實(shí)時(shí)優(yōu)化更新，指導(dǎo)下次智能分發(fā)，最大化地優(yōu)化分發(fā)效率。

建立用戶畫像，新聞資訊個(gè)性化推薦

用戶需求決定內(nèi)容供給，浙江新聞客戶端正在內(nèi)測(cè)中的個(gè)性化推薦引擎，正是基于此。浙江新聞客戶端目前實(shí)行的推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)的方式，首先引導(dǎo)用戶設(shè)置他們所關(guān)心的新聞標(biāo)簽，抓取用戶在客戶端內(nèi)的閱讀、點(diǎn)贊、評(píng)論等行為數(shù)據(jù)及所在地域，通過對(duì)這些信息進(jìn)行分析計(jì)算，可充分了解用戶的閱讀偏好和興趣，依據(jù)每個(gè)用戶的關(guān)注點(diǎn)、位置等多個(gè)維度進(jìn)行個(gè)性化推薦，爭(zhēng)取在獲取新聞資訊時(shí)可以做到千人千面。

在實(shí)踐過程中浙江新聞客戶端還推出了欄目推薦功能，將精品內(nèi)容以 “訂閱欄目”的推薦模式在信息流中穿插展示，使用戶能夠觸及到，并主動(dòng)選擇所感興趣的欄目訂閱，從而形成良性的內(nèi)容交互環(huán)流，提升新聞傳播內(nèi)容分發(fā)效率。

同時(shí)，從今年開始將“時(shí)間場(chǎng)景”概念帶入浙江新聞客戶端內(nèi)。從一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)著手，慢慢介入到一天中用戶獲取資訊的各大節(jié)點(diǎn)，配合不同用戶的時(shí)間安排習(xí)慣，建立起用戶在資訊獲取方面的認(rèn)可和依賴。

優(yōu)化新聞客戶端運(yùn)營模式

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)，是針對(duì)每一個(gè)產(chǎn)品不同的營收目標(biāo)和用戶路徑生產(chǎn)指標(biāo)與報(bào)表，且行為數(shù)據(jù)的顆粒度越來越小，數(shù)據(jù)更加精確。新聞客戶端累積了龐大的用戶數(shù)據(jù)，如用戶瀏覽新聞的時(shí)間、閱讀習(xí)慣等偏好信息，用戶閱讀新聞后生產(chǎn)的UGC內(nèi)容等都是數(shù)據(jù)資源的組成部分。在未來的大數(shù)據(jù)發(fā)展方向上，除了利用大數(shù)據(jù)挖掘熱點(diǎn)，改造新聞資訊內(nèi)容推薦方式外，還表現(xiàn)在積極引入外部的內(nèi)容生產(chǎn)者，鼓勵(lì)用戶參與新聞制作，采用“眾籌新聞”的方式讓用戶參與報(bào)道，使信息的生產(chǎn)方式改變，生產(chǎn)速度加快，在紛繁的線索中迅速找到事實(shí)真相，媒體和用戶之間的互動(dòng)也大大增強(qiáng)。傳統(tǒng)的采編模式，將逐步向PGC(傳統(tǒng)編輯＋外部智囊)+UGC（純用戶產(chǎn)生內(nèi)容）內(nèi)容運(yùn)營模式轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)分析的目的在于優(yōu)化產(chǎn)品，提升效益。為了更高效的利用大數(shù)據(jù)帶來的紅利，浙江新聞客戶端的數(shù)據(jù)支持是通過產(chǎn)品及用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器，使機(jī)器達(dá)到對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營狀態(tài)的分辨能力，當(dāng)機(jī)器通過數(shù)據(jù)的監(jiān)控認(rèn)為服裝模塊的用戶收藏?cái)?shù)據(jù)停滯超過3天，就會(huì)提出針對(duì)服裝主題的活動(dòng)方案，且計(jì)算投放人群等，進(jìn)而幫助我們制定更完善的客戶端運(yùn)營方案。

利用大數(shù)據(jù)，解決廣告投放難題

新媒體盈利模式本質(zhì)上是廣告創(chuàng)收，如何將用戶注意力轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值是探索的難題，通過大數(shù)據(jù)至少可以實(shí)現(xiàn)以下幾點(diǎn)：一是原生廣告，即將廣告通過大數(shù)據(jù)匹配上下文和閱讀場(chǎng)景與新聞內(nèi)容結(jié)合；二是基于用戶標(biāo)簽系統(tǒng)，精準(zhǔn)推送用戶可能感興趣的廣告內(nèi)容；三是O2O廣告，結(jié)合LBS等數(shù)據(jù)展示適合本地的周邊生活廣告。大數(shù)據(jù)的引入可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行廣告投放；可以把這些數(shù)據(jù)與其他平臺(tái)進(jìn)行資源置換，帶來持續(xù)的經(jīng)濟(jì)效益。

傳媒行業(yè)已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，浙江新聞客戶端將著重探索如何延長(zhǎng)用戶在客戶端內(nèi)的停留時(shí)間，保障用戶產(chǎn)生的互動(dòng)行為，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)描述精準(zhǔn)的用戶畫像，使得用戶收獲到更好的新聞閱讀體驗(yàn)，促進(jìn)新聞內(nèi)容生產(chǎn)、提升新聞內(nèi)容傳播效果、優(yōu)化新聞客戶端發(fā)展。

作者李偉忠系浙江日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)產(chǎn)品研發(fā)中心主任

潘晨系浙江日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)產(chǎn)品研發(fā)中心產(chǎn)品經(jīng)理