南京外國語中學(xué)仙林校區(qū)
1947年,把關(guān)人概念由美國社會心理學(xué)家、傳播學(xué)奠基人的盧因提出,并且在《群體生活的渠道》一書,盧因認(rèn)為,新聞在由傳播者流向受傳者之前需要接受篩查,只有通過的部分才能流向受傳者,隨著媒介業(yè)態(tài)的不斷變革,新聞“把關(guān)人”理論發(fā)生了一系列的變革,無論是從把關(guān)人范圍、把關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)、把關(guān)節(jié)點的設(shè)置以及審核的難度都發(fā)生了一定的改變。
隨著Web3.0時代的到來,大數(shù)據(jù)、云計算滲透到各行各業(yè),而其在傳媒業(yè)的體現(xiàn)就是機器人新聞以及云計算結(jié)果后的智能推送,有關(guān)后者,在我國較為有代表性的新聞APP則是今日頭條。
今日頭條作為我國較早運用大數(shù)據(jù)計算的新聞類APP,其主要的內(nèi)容來自普通的受眾以及對于其他新聞類網(wǎng)站的歸類以及整合,字2014年以來,其市值截止至去年已經(jīng)實現(xiàn)了150 倍的增長,今日頭條主打興趣推薦算法,基于興趣推薦這一算法打破了以往新聞把關(guān)人的限制,從新聞把關(guān)人的群體上來看,傳統(tǒng)意義上的新聞把關(guān)人主要依托于專業(yè)化、職業(yè)化的新聞從業(yè)者,即新聞媒體記者以及編輯,但是基于興趣推薦算法,通過搜集網(wǎng)絡(luò)上已發(fā)表的新聞之外,還能根據(jù)用戶的使用習(xí)慣以及點擊、搜索歷史形成用戶標(biāo)簽,針對該用戶標(biāo)簽進行相應(yīng)方向的推送,不僅保證了新聞推送的真實性還保證了新聞把關(guān)的效率性以及準(zhǔn)確性。
在今日頭條APP的背后,新聞的把關(guān)人主要依托于以下的三種模式,首先是受眾的評論以及反饋,今日頭條的主要新聞來源來自用戶,從某種意義上,用戶除了作為新聞發(fā)布源存在,還起到了一定的審核的作用,即用戶在進行新聞事件的上傳時會實現(xiàn)進行內(nèi)容以及用詞的審核。
其次是今日頭條內(nèi)置的新聞算法機制,今日頭條主打算法機制并采用算法為主,人工為輔的新聞把關(guān)方法。而新聞算法主要分為三個階段,第一階段為主題的審核,用戶在進行新聞內(nèi)容的發(fā)布后,由算法機制對于其題目以及相關(guān)可以體現(xiàn)主題的地方進行審核,其內(nèi)容要求正能量,不符合相關(guān)規(guī)定的內(nèi)容無法實現(xiàn)上傳,其次是在內(nèi)容中進行相關(guān)關(guān)鍵詞的排查,通過整體上的關(guān)鍵詞排查避免上傳內(nèi)容涉及公共敏感詞匯,以上兩個步驟完成后可以實現(xiàn)新聞內(nèi)容的上傳,在實現(xiàn)新聞內(nèi)容的上傳后,算法機制會根據(jù)用戶的地域分布,興趣愛好等形成定向推送,達(dá)到精準(zhǔn)推送的目的。最后則是編輯團隊進行的人工新聞審核,自我國開始對諸如今日頭條的算法機制進行整合以及整改后,今日頭條團隊衍生出了人工審核這一環(huán)節(jié),即將算法程序?qū)徍送ㄟ^的信息移交人工進行審核。
目前,基于算法進行新聞把關(guān)僅能保證其真實性,但是究其質(zhì)量而言還無法與專業(yè)的新聞從業(yè)者相比,縱觀今日頭條APP的算法審核機制還是存在著諸多的弊端。
首先是從文字的表述上,在今日頭條上進行消息傳播的用戶,大多不是專業(yè)的新聞從業(yè)者,對于這些用戶而言,能夠評判新聞質(zhì)量好壞的取決于流量,即點擊量以及評論數(shù)量,但是實際上,缺乏專業(yè)化、系統(tǒng)化的用戶無論是從新聞標(biāo)題的選取還是框架內(nèi)容的分布都或多或少的不合理性,在這其中最明顯的就是標(biāo)題黨。標(biāo)題黨形成于流量為王的現(xiàn)狀,其主要的目的就是通過敏感詞匯、夸張的角度從而達(dá)到吸引讀者的目的,但是從實際上來說,該行為首先是不符合傳播者的職業(yè)道德。
其次是從傳播的效果上,今日頭條的運行機制是由流量決定的,這就決定了用戶在進行傳播的過程中,能夠引起何種的社會輿論反響并不是其首先考慮的范疇,這就導(dǎo)致了新聞的失范現(xiàn)象。
以今日頭條出現(xiàn)的新聞“二跳”事件以及“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象的產(chǎn)生使得以往鼓吹算法的今日頭條受到了質(zhì)疑,所謂“二跳”事件,是指有用戶舉報今日頭條在點擊一個新聞后,出現(xiàn)相應(yīng)鏈接,但是當(dāng)點擊鏈接之后出現(xiàn)的確實低俗廣告,今日頭條雖當(dāng)即表示進行相應(yīng)整改,但是就其媒體的社會公信力而言,還是受到了影響,成也興趣推送,敗也興趣推送。今日頭條的興趣推送雖然培養(yǎng)并固化了不同群體的用戶,最大限度地吸納不同愛好、興趣、使用習(xí)慣的用戶,但是興趣推送所基于的算法并不將有無產(chǎn)生新聞反轉(zhuǎn)、社會輿論作為參考的標(biāo)準(zhǔn),所以今日頭條所鼓吹的算法機制雖然可以起到優(yōu)化推送的效率,但是實際上無法保證其推送的質(zhì)量。
除此之外,侵權(quán)問題也是今日頭條無法避開的問題,“什么新聞可以采用”“采用的新聞是否都表明來源與出處”2014年到2017年期間,新京報等媒體皆表示今日頭條涉及侵權(quán),使得“今日頭條”的算法再度面臨危機。
隨著人工智能化以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入,新聞傳媒走向數(shù)字化是無可避免的,但是就新聞把關(guān)這一方面而言,無論新聞算法機制的覆蓋面、推送效率存在著怎樣的優(yōu)越性,但是在產(chǎn)生的輿論效應(yīng)、把關(guān)的節(jié)點控制方面都無法取代人工,今日頭條APP作為一個主打興趣推送的新聞類APP雖然可以為用戶提供門檻更低的傳播平臺以及瀏覽新聞方式的便利性,但是其自身基于算法的缺陷還在,即低俗化的廣告刊登,侵權(quán)事件屢屢出現(xiàn),僅依托于大數(shù)據(jù)進行的推送雖然可以保證數(shù)量以及效率但是仍舊無法保證傳播的質(zhì)量。