宋冠琪

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時代;個性化推薦;新聞客戶端;今日頭條

大數(shù)據(jù)催生個性化新聞推薦，“算法推薦新聞”是新聞個性化推薦的一種新形式，它涉及數(shù)學(xué)、計算機等多個學(xué)科領(lǐng)域。通過大數(shù)據(jù)分析，通過一定的算法精準(zhǔn)地對用戶喜好作出判斷，以此為依據(jù)，推送給用戶喜歡的物品或個性化信息。

2018年2月12日，艾媒咨詢發(fā)布了《2017-

2018年度中國手機新聞客戶端中高端用戶專題報告》，該報告對我國手機客戶端的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。報告顯示，我國手機客戶端用戶規(guī)模為6.36億人，表明移動客戶端已經(jīng)成為人們獲取新聞資訊的主要途徑，以“今日頭條”為代表的客戶端更加注重對用戶的個性化推薦。

一、“今日頭條”個性化新聞推薦的運營模式

“今日頭條”的新聞推薦主要有以下兩種方式：

（一）根據(jù)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)和訂閱頻道推薦

用戶在瀏覽信息時，有時并不單純是個人閱讀，他們也會通過微信、微博等社交賬號與其他好友交流信息，從而在特定空間內(nèi)形成了一個小的討論圈?！敖袢疹^條”十分注重用戶好友圈的信息更新和內(nèi)容變化，從而將其作為用戶個性化推薦的重要考量因素之一。此外，“今日頭條”的推薦內(nèi)容種類多樣，一共有22個頻道，包括資訊、科技、社會等多方面內(nèi)容，用戶可以根據(jù)自身喜好和興趣訂閱相應(yīng)的頻道，自主選擇性大，用戶的喜好和興趣也以大數(shù)據(jù)的形式被準(zhǔn)確地記錄下來，成為下次內(nèi)容推送的參考。隨著用戶使用深度的發(fā)展，一旦用戶登錄“今日頭條”的頁面，便自動更新最新的資訊信息，以“今日頭條”極速版為例，2019年7月極速版的頁面下分為5個欄目，從左至右依次為“首頁”、“視頻”、“小視頻”、“任務(wù)”、“我的”，“首頁”資訊欄又分為“娛樂”、“體育”、“財經(jīng)”、“歷史”等21個頻道，“視頻”和“小視頻”根據(jù)用戶的愛好進(jìn)行算法推薦，如用戶喜歡金庸小說，那么視頻欄目就會推送由金庸原著改編的電視劇或者電影片段，“任務(wù)”欄則側(cè)重游戲和軟件推廣，“我的”更加注重私人化，用戶用手機號或者微信登錄以此形成自己的資訊圈，同時可以在聯(lián)系人里查看使用該軟件的好友，然后進(jìn)行資訊分享、評論和點贊等。

（二）根據(jù)瀏覽相似內(nèi)容和地理位置推薦

用戶在“今日頭條”瀏覽信息時會留下閱讀痕跡或記錄，軟件會根據(jù)用戶的喜好和閱讀習(xí)慣推送類似的資訊，同時由于大數(shù)據(jù)時代手機定位系統(tǒng)的發(fā)達(dá)，每位用戶所處的地理位置不同，信息需求量和需求內(nèi)容也不相同，“今日頭條”根據(jù)用戶所處的位置，為消費者推送本地區(qū)或者附近的熱點新聞，從而使新聞地方化、區(qū)域化，增強用戶的存在感，提高新聞的接近性。同樣以”今日頭條”極速版為例，首頁里就會有地區(qū)新聞上的差別，算法會根據(jù)用戶所在地理位置形成專門的地區(qū)資訊，在“視頻”欄目里也以當(dāng)?shù)氐囊曨l資訊為主，多是當(dāng)?shù)匕l(fā)生的新聞或者事件，凸顯了算法新聞里地理位置這一因素 的重要性。

二、“今日頭條”個性化推薦現(xiàn)存的問題

（一）陷入版權(quán)糾紛

2014 年以來 ，“今日頭條”曾被國內(nèi)多家媒體譴責(zé)其竊取新聞的行為違反了媒體行業(yè)相關(guān)規(guī)定，侵犯了媒體的知識產(chǎn)權(quán)。而針對各家媒體提出的訴求，“今日頭條”的相關(guān)負(fù)責(zé)人曾以各種理由和借口搪塞和反辯， 但相關(guān)權(quán)威人士指出 ：“今日頭條”涉嫌侵權(quán)主要是通過兩種方式即轉(zhuǎn)碼“優(yōu)化”和深層鏈接的方式，采用這兩種方式轉(zhuǎn)發(fā)下載其他媒體平臺的新聞內(nèi)容原版。[1]

（二）機器把關(guān)的漏洞

1、機器把關(guān)出現(xiàn)漏洞導(dǎo)致內(nèi)容低俗

“今日頭條”作為媒介平臺，應(yīng)該充分發(fā)揮“把關(guān)人”的作用，認(rèn)真審核海量信息，謹(jǐn)慎發(fā)布新聞內(nèi)容，以保證傳播信息的真實性、可靠性。而“今日頭條”的算法推薦是部分內(nèi)容選擇機器進(jìn)行把關(guān)，這種方式雖然提高了傳播效率，節(jié)省了人力資源，但對于一些復(fù)雜的新聞信息和需要人工處理和解決的內(nèi)容機器便顯得無所適從，因此單純的機器篩選會帶來一些弊端，出現(xiàn)了低俗信息。

2、過度使用算法推薦新聞內(nèi)容缺乏深度

就新聞價值而言，以美國學(xué)者希伯特和麥克道格爾提出的新聞價值五要素最為常用，包括顯著性、時效性、接近性、重要性和人情味。[2]算法推薦系統(tǒng)利用用戶在新聞客戶端的使用數(shù)據(jù)或瀏覽痕跡信息進(jìn)行分析整合，從推送滿足用戶信息需求的信息，長此以往，用戶接受相似的信息會出現(xiàn)信息疲乏，重要的新聞更會因為算法推薦的精準(zhǔn)分發(fā)而被忽略，用戶容易與外界失去聯(lián)系。同時，客戶端大量的新聞來源不明且缺乏原創(chuàng)性，登載的新聞內(nèi)容也缺乏深度。

3、難以承擔(dān)相應(yīng)的社會責(zé)任

過度使用機器審核把關(guān)，平臺就會失去其對新聞把關(guān)的主導(dǎo)地位，而將數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果作為用戶選擇新聞的依據(jù)，一旦出現(xiàn)危害社會及公眾的突發(fā)事件，平臺自身也很難實施彌補措施，只能將責(zé)任推諉給冰冷的機器，難以承擔(dān)其應(yīng)盡的社會責(zé)任。

（三）客戶端信息龐雜影響新聞加工

“今日頭條”根據(jù)用戶使用特征、使用場景進(jìn)行個性化推薦，內(nèi)容更新頻繁，新聞碎片化閱讀嚴(yán)重，用戶行為多樣化，可以對自身感興趣的新聞資訊進(jìn)行點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等，同時基于手機定位系統(tǒng)，用戶使用場景不斷變化，這都會使平臺上的信息更新更加頻繁。此外，網(wǎng)絡(luò)上“標(biāo)題黨”新聞的泛濫，通過聳人聽聞的標(biāo)題吸引眼球，容易重復(fù)推薦相似內(nèi)容，浪費用戶注意力。

（四）個性化推送容易形成“信息繭房”

個人接收信息的“回音室效應(yīng)”，即信息窄化，影響個人認(rèn)知世界。著名學(xué)者桑斯坦曾提出“回音室效應(yīng)”理論，即因為人類本身具有惰性，在使用媒介上只選擇愉悅自己的通訊工具及信息領(lǐng)域，久而久之，具有相似想法的人便通過網(wǎng)絡(luò)媒介找到擁有共同話題的群體，并自動將自己歸入群體設(shè)計的回音室，在具體事件上易造成心理偏激、過度自信和毫無理由的極端主義。[3]長期活躍于該平臺的用戶，與外界的社會聯(lián)系密度降低，社會黏性喪失，不利于其發(fā)展，同時在面對公眾事件時，這部分只接受固定信息的網(wǎng)絡(luò)群體可能會做出偏激的行為，從而導(dǎo)致群體極化現(xiàn)象。