李明文 劉卉

摘 要：在新媒體蓬勃發(fā)展的背景下，用戶不再單純依賴于紙質(zhì)媒體或者傳統(tǒng)電視節(jié)目獲取新聞，而把獲取新聞的途徑轉(zhuǎn)向新媒體，故不少受眾對當(dāng)下流行的聚合類新聞客戶端產(chǎn)生興趣。本文先用定量研究的方法，分析用戶獲取新聞的主要途徑，再從新媒體語境下聚合新聞的內(nèi)涵出發(fā)，總結(jié)聚合類新聞客戶端不同于傳統(tǒng)媒體的特點(diǎn)，探討新媒體語境下聚合類新聞客戶端的特點(diǎn)和不足，并提出相應(yīng)的改進(jìn)策略。

關(guān)鍵詞：新媒體;聚合類新聞客戶端;“信息繭房”

中圖分類號(hào)：G206.2?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???? ???文章編號(hào)：1672-8122（2021）08-0011-05

一、用戶獲取新聞的途徑分析

為深入了解用戶獲取新聞的途徑，使文章的論證更加客觀準(zhǔn)確。本文采用問卷調(diào)查法，調(diào)查的總體是使用各種媒介閱讀新聞的用戶，共發(fā)放問卷230份，回收有效問卷211份。

筆者利用SPSS25對問卷進(jìn)行分析，得出結(jié)果如圖1所示。當(dāng)下用戶獲取新聞的主要途徑為“今日頭條”“一點(diǎn)資訊”“微博熱搜”等平臺(tái)。從圖1的餅狀圖可以明顯得出，用戶更加傾向于利用新媒體背景下的聚合類新聞客戶端來獲取新聞[1]。

二、新媒體語境下聚合類新聞客戶端的內(nèi)涵及特點(diǎn)

“‘萬物皆媒的泛媒體時(shí)代，每個(gè)人都有可能成為傳播主體， 每個(gè)組織或機(jī)構(gòu)也都擁有自己的組織傳播渠道”[2]。在這樣的背景下，催生出了“聚合類新聞客戶端”，將各個(gè)渠道的傳播主體和信息都聚焦到一個(gè)平臺(tái)上，供用戶方便快捷地瀏覽信息，而不用輾轉(zhuǎn)各大新聞網(wǎng)站。

“聚合類新聞客戶端，是指互聯(lián)網(wǎng)科技公司研發(fā)運(yùn)作的，聚合傳統(tǒng)媒體時(shí)事新聞為主的內(nèi)容源和自媒體平臺(tái)用戶自生成長尾內(nèi)容源，根據(jù)用戶興趣和瀏覽歷史記錄，基于用戶主動(dòng)性個(gè)性化搜索、個(gè)性化訂閱等站內(nèi)操作，對全平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化推薦的產(chǎn)品形式”[3]。新媒體語境下，各種形式上的聚合類新聞客戶端層出不窮，其中包括“今日頭條”“一點(diǎn)資訊”等。

谷歌經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈爾·瓦里安說過這樣一句話：“人類正邁進(jìn)一個(gè)‘組合創(chuàng)新的新時(shí)代”。聚合類新聞客戶端從“新聞價(jià)值”出發(fā)，憑借技術(shù)和資本這股東風(fēng)，把一切包含信息的新聞和媒介變成內(nèi)容。新媒體語境下的聚合類新聞客戶端不同于傳統(tǒng)的新聞客戶端或者傳統(tǒng)媒體的新聞，主要表現(xiàn)在以下五個(gè)方面。

（一）傳播主體的多元化

PC端實(shí)現(xiàn)了傳受雙方的互動(dòng)，移動(dòng)客戶端則實(shí)現(xiàn)了傳受雙方關(guān)系的徹底變革。不同于傳統(tǒng)媒體或其它新聞客戶端“一家獨(dú)大”的狀態(tài)，Web2.0時(shí)代下傳播權(quán)力的下移，使新聞發(fā)布者不再局限于過去的權(quán)威發(fā)聲主體，自媒體的加入，也為聚合類新聞客戶端注入了新的活力。特別是在突發(fā)性事件中離不開自媒體即時(shí)的信息生產(chǎn)與發(fā)布。在自媒體平臺(tái)上， 每一個(gè)人都在傳播過程中發(fā)揮著“中流砥柱”的作用， 并徹底打破了以往專業(yè)化與非專業(yè)化的角色限制， 傳播主體呈現(xiàn)明顯的裂變趨勢。正是由于傳播主體的多元化，聚合類新聞客戶端不僅實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容的聚合，也在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了形態(tài)的聚合。

（二）傳播媒介多樣化

傳播學(xué)者麥克盧漢提出“媒介即訊息”的命題，并指出每一種新媒介都是“人的延伸”，人的思維和行為模式都會(huì)受到新媒介的影響。新聞學(xué)者認(rèn)為的“內(nèi)容為王”雖不可撼動(dòng)，但也逐漸轉(zhuǎn)向了“內(nèi)容與渠道并重”的時(shí)代。權(quán)威的新聞信息加上優(yōu)質(zhì)高效的傳播渠道，才能保證理想中的新聞效果的產(chǎn)生。聚合類新聞客戶端不像傳統(tǒng)媒體僅依賴于某一種單一渠道，而是真正實(shí)現(xiàn)了媒介融合，實(shí)現(xiàn)真正的跨渠道分發(fā)。

（三）傳播效果高效、可測量

毋庸置疑，聚合類新聞客戶端根據(jù)大數(shù)據(jù)和算法，結(jié)合用戶既往的瀏覽歷史，做出的個(gè)性化新聞推送，總能捕捉到用戶的興趣點(diǎn)。其利用大數(shù)據(jù)分析受眾在平臺(tái)中的搜索、訂閱等行為，為傳播者提供內(nèi)容創(chuàng)作依據(jù)、為平臺(tái)提供個(gè)性化推送依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)用戶的“私人訂制”，受眾信息需求得到滿足，就意味著傳播效果的實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際操作過程，運(yùn)營部門會(huì)對各個(gè)子頻道進(jìn)行頁面瀏覽量、獨(dú)立訪客等數(shù)據(jù)分析，以此來判斷用戶的滿意度，對訪問量較少的頻道節(jié)目及時(shí)調(diào)整。除了傳播效果可觀，聚合類新聞客戶端還有一個(gè)特點(diǎn)是傳播效果的可測量。用戶在瀏覽新聞后，可以就喜歡的內(nèi)容一鍵轉(zhuǎn)發(fā)至社交APP上進(jìn)行分享，也可以點(diǎn)贊、評論等。傳播主體可以根據(jù)用戶轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊和分享等行為，獲取受眾反饋，掌握新聞的實(shí)時(shí)傳播效果。

（四）用戶的使用與滿足效果愈發(fā)明顯

新媒體的即時(shí)性，使得用戶在輸入相關(guān)搜索詞之后，可以快速地獲取自己感興趣的新聞信息。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐使得平臺(tái)可以更好地判斷用戶的興趣點(diǎn)，給用戶提供精確的信息。這種個(gè)性化的信息推送和及時(shí)的信息反饋，無形中提升了用戶對客戶端的滿意度。聚合類新聞客戶端所采用的算法推薦一改傳統(tǒng)新聞媒體的新聞分發(fā)模式，不再局限于過去以行業(yè)劃分頻道的固化思維。先通過平臺(tái)聚合所有的相關(guān)新聞，再利用強(qiáng)大的云計(jì)算技術(shù)判斷每個(gè)用戶獨(dú)特的興趣點(diǎn)，從而讓每個(gè)用戶的頻道列表都不相同。有的用戶界面會(huì)顯示政治、財(cái)經(jīng)等頻道滿足日常獲取信息的需要，然而部分用戶的手機(jī)界面會(huì)顯示明星、美食等頻道用于緩解生活壓力。

（五）傳播內(nèi)容海量化

以“今日頭條”平臺(tái)為例，門戶網(wǎng)站、行業(yè)網(wǎng)站、中央媒體、地方媒體等紛紛在“今日頭條”上注冊頭條號(hào)，發(fā)布信息。信息內(nèi)容也紛繁復(fù)雜，有國際新聞、國內(nèi)政治新聞、經(jīng)濟(jì)新聞、民生新聞，也有當(dāng)下年輕人熱愛的美食、明星八卦、時(shí)尚穿搭等信息。這既滿足了大部分用戶的日常信息需求，也滿足了部分小群體對于長尾信息的需求。

三、聚合類新聞客戶端存在的問題

“今日頭條”平臺(tái)自2012年創(chuàng)辦以來，屢次被有關(guān)部門約談。從2017年12月29日到2018年4月4日，近半年時(shí)間，其先是因傳播色情低俗信息被網(wǎng)信部約談，后又因旗下的直播平臺(tái)不規(guī)范被國家廣電總局約談。由此可以看出，聚合類新聞客戶端在發(fā)光發(fā)亮的同時(shí)，對其自身存在的問題也無法視而不見。

（一）價(jià)值導(dǎo)向缺失，傳播內(nèi)容低俗化

庫爾特·盧因認(rèn)為在傳播的過程中存在著一些“把關(guān)人”，只有符合群體規(guī)范或把關(guān)人價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的信息內(nèi)容才能進(jìn)入大眾的視野。在傳統(tǒng)的信息生產(chǎn)渠道中，“把關(guān)人”的信息篩選工作會(huì)體現(xiàn)在新聞的策、采、寫、編等各個(gè)環(huán)節(jié)。但是聚合類新聞客戶端的算法推薦，忽視了人工審核的重要導(dǎo)向作用，這種“把關(guān)人”的缺失，導(dǎo)致一些低俗色情、謠言等負(fù)面信息極易進(jìn)入大眾傳播視線。2018年4月，“今日頭條”和“快手”平臺(tái)被約談事件的根本原因在于傳播低俗信息，其中包括但不限于“14歲當(dāng)媽媽”“色情直播”等字眼。

（二）算法推薦形成的“過濾氣泡”危害較大

“過濾氣泡”最早是由Eli Pariser在TED演講中提出的，主要是指互聯(lián)網(wǎng)追蹤用戶的瀏覽歷史，收集用戶的使用數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)計(jì)算出用戶的信息偏好，依據(jù)數(shù)據(jù)判斷推送用戶可能感興趣的信息，從而完成個(gè)性化推薦[4]。網(wǎng)絡(luò)媒體最初的出現(xiàn)有利于民主的進(jìn)步和知識(shí)的普及，但隨著“過濾氣泡”的逐漸擴(kuò)大，這種局面正在出現(xiàn)隱形的改變。用戶的視野局限在平臺(tái)為其定制的“過濾氣泡”中難以接觸到與自己意見相左的信息，長此以往，用戶極易產(chǎn)生一種狹隘心理，即難以接受與自己意見相左的信息。坦言之，“過濾氣泡”是“對用戶的信息偏好的一種刻板引導(dǎo)”[5]，不利于思想的碰撞和交流。據(jù)此，我們不難發(fā)現(xiàn)，“過濾氣泡”是用戶個(gè)人專屬的信息世界，“過濾氣泡”中包含的內(nèi)容與用戶的角色、行為等密切相關(guān)，但用戶無法決定哪種信息可以通過“過濾氣泡”的限制圈進(jìn)入自己的視野，也不知道哪些信息會(huì)被刪除?！斑@種主要依靠用戶興趣進(jìn)行的個(gè)性化推薦而產(chǎn)生的‘過濾氣泡將受眾以興趣點(diǎn)為標(biāo)準(zhǔn)分隔開來，沒有打通圈層，反而加劇了各自的群體極化”[6]。聚合類新聞客戶端在其傳播過程中，過度追求點(diǎn)擊量，而忽略了自己作為“社會(huì)公器”的責(zé)任，使得社會(huì)圈層化更加明顯。

（三）新聞推薦重廣度、輕深度

“新媒體時(shí)代，海量的碎片化新聞擠占著用戶有限的閱讀時(shí)間，用戶逐漸傾向于碎片化閱讀”[7]。而聚合類新聞客戶端將各種新聞源和新聞內(nèi)容聚集在一個(gè)平臺(tái)上，使得用戶在一個(gè)端口就可以了解各類新聞消息，而無需來回切換多個(gè)新聞網(wǎng)站，這種便捷性剛好契合了用戶的碎片化需求。

但這種碎片化的閱讀由于受到篇幅的限制，很難將新聞的前因后果和盤托出，有的自媒體發(fā)布的新聞甚至缺乏新聞最基本的五要素。當(dāng)社會(huì)熱點(diǎn)事件出現(xiàn)時(shí)，媒體平臺(tái)為了爭取瀏覽量，奪得新聞的“首發(fā)權(quán)”，往往未經(jīng)過多的求證就在聚合類新聞客戶端上發(fā)布新聞，加上人工審核環(huán)節(jié)“把關(guān)人”的缺失，事后也鮮有媒體進(jìn)行系列跟蹤報(bào)道，這種缺乏基本事實(shí)的新聞會(huì)受到受眾的“選擇性理解”，嚴(yán)重的可能會(huì)引起社會(huì)混亂。2018年11月4日，福建省東港石油化工實(shí)業(yè)有限公司發(fā)生石油泄漏事件，當(dāng)時(shí)各大新聞媒體爭先報(bào)道，“今日頭條”在當(dāng)時(shí)也一直給用戶推薦該熱點(diǎn)新聞，其中新聞源包括“人民網(wǎng)”“環(huán)球網(wǎng)”等權(quán)威媒體，也包括各大自媒體，但是，事后的處理以及事后披露的實(shí)際泄漏數(shù)量，卻鮮有媒體進(jìn)行跟蹤報(bào)道。

（四）使用初期技術(shù)層面的推薦不匹配

聚合類新聞客戶端在進(jìn)行個(gè)性化推送新聞的過程中，常常用到“協(xié)同過濾推薦”“基于內(nèi)容的推薦”等算法推薦模式?！皡f(xié)同過濾”主要是指“用戶協(xié)同過濾”，是一種利用群體傳播進(jìn)行個(gè)性化推送新聞的方式。在這一推薦過程過，系統(tǒng)會(huì)收集目標(biāo)用戶以及與目標(biāo)用戶產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的且有相同或相似興趣的其他用戶的數(shù)據(jù)，再利用云計(jì)算等手段，推算出用戶感興趣的事件或商品，最終完成推送。當(dāng)用戶打開“今日頭條”進(jìn)入登錄界面時(shí)，頁面中會(huì)顯示微信、騰訊QQ等快捷登錄方式，其目的就是快速獲取用戶的社交數(shù)據(jù)，收集目標(biāo)用戶以及與目標(biāo)用戶發(fā)生關(guān)聯(lián)的其他用戶的數(shù)據(jù)，以此抓取用戶的興趣點(diǎn)，進(jìn)行新聞的精準(zhǔn)推送。

這種推薦的依據(jù)是用戶的群體歸屬感，旨在向用戶推薦其他人已經(jīng)關(guān)注，而用戶自己還未瀏覽的新聞。但是對于一件剛發(fā)生的新聞事實(shí)，用戶可能還來不及瀏覽點(diǎn)擊，平臺(tái)無法判斷哪些用戶會(huì)對其感興趣，只能等待一段時(shí)間，待群體用戶關(guān)注后才可以向他們的相似用戶進(jìn)行推薦，即協(xié)同過濾推薦中存在的“冷啟動(dòng)”問題。然而，新聞及時(shí)傳播的重要性不言而喻，如果一則新聞要等待數(shù)小時(shí)之后才能推薦給目標(biāo)用戶的話，此時(shí)的新聞已然是“明日黃花”，早已失去了新聞的時(shí)效性[8]。因此，在用戶使用聚合類新聞客戶端的初期，這種簡單的數(shù)據(jù)抓取，無法深入了解用戶的真實(shí)需求，極有可能造成推薦的不匹配。

四、聚合類新聞客戶端的發(fā)展路徑

（一）政府、平臺(tái)和受眾的三方合力應(yīng)對新聞的低俗化傾向

“針對傳播過程中存在的內(nèi)容低俗化傾向，需要政府、平臺(tái)和受眾三方合力去構(gòu)建社會(huì)主義文明社會(huì)”[9]。首先，政府要加大行政監(jiān)管力度，實(shí)現(xiàn)傳播內(nèi)容監(jiān)督的常態(tài)化。要從市場的角度做到獎(jiǎng)罰分明，實(shí)行市場準(zhǔn)入原則，獎(jiǎng)勵(lì)宣揚(yáng)國家主流價(jià)值觀的媒體平臺(tái)，責(zé)令傳播低俗化內(nèi)容的平臺(tái)進(jìn)行整改[10];其次，平臺(tái)不能“唯利是圖”，過度追求流量，而忽略了自身的社會(huì)責(zé)任。要加大人工審核、人工編輯的投入，用正確的社會(huì)主義核心價(jià)值觀來指導(dǎo)算法，而不是被算法所指導(dǎo)，讓算法公開在陽光下;最后，受眾個(gè)人應(yīng)該主動(dòng)提高自身的媒介素養(yǎng)，提高自身的信息辨別能力。主動(dòng)參與到互聯(lián)網(wǎng)傳播內(nèi)容低俗化傾向整治活動(dòng)中來，提高自身思想覺悟，堅(jiān)決抵制低俗化內(nèi)容的獲取和傳播，積極地使用網(wǎng)絡(luò)中的“一鍵舉報(bào)”功能，共建和諧文明的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境。

（二）技術(shù)、平臺(tái)、受眾共同開展“戳泡運(yùn)動(dòng)”[11]

針對新聞推薦中“過濾氣泡”存在的現(xiàn)象，它的破除既需要技術(shù)的改進(jìn)，也需要媒體充分發(fā)揮把關(guān)人的作用，還要結(jié)合受眾個(gè)人的努力。

第一，要從“過濾氣泡”產(chǎn)生的源頭抓起，“過濾氣泡”是依托計(jì)算機(jī)算法推薦這個(gè)載體出現(xiàn)的。因此在新聞聚合類平臺(tái)環(huán)境整治的活動(dòng)中，首先要做的就是優(yōu)化計(jì)算機(jī)算法推薦技術(shù)，新聞聚合類客戶端要充分利用受眾黏性高這一優(yōu)勢，借助自身的公信力，把媒體平臺(tái)傳播信息的影響力發(fā)揮到極致。算法推薦的過程中要考慮公民生活和公民責(zé)任感，遵循透明性原則，讓用戶了解過濾器的運(yùn)行規(guī)則。要本著為用戶傳播知識(shí)、開闊眼界的初衷，一路向前，而不是過度為利益所操控。要不斷地優(yōu)化技術(shù)，查漏補(bǔ)缺，使其更具人性化的判斷和審核能力[5]。

第二，問題的解決在于媒體的平衡報(bào)道。媒介素養(yǎng)的提高不僅在于受眾，也在于媒體平臺(tái)。倡導(dǎo)社會(huì)責(zé)任論的一批美國學(xué)者在《一個(gè)自由而負(fù)責(zé)的新聞界》中提出：“新聞傳播機(jī)構(gòu)要做到客觀性報(bào)道，新聞媒體要履行自身的社會(huì)協(xié)調(diào)功能，要將社會(huì)中的思想流、感情流、信息流送達(dá)至每一個(gè)社會(huì)成員。要使得社會(huì)中的各種聲音都出現(xiàn)在新聞傳播機(jī)構(gòu)之中”[12]。為打破“過濾氣泡”帶來的片面性視角的限制，各大信息傳播平臺(tái)應(yīng)積極進(jìn)行嘗試性改革，試圖建設(shè)一個(gè)更加清朗的網(wǎng)絡(luò)空間。

（三）使用“內(nèi)容推薦”，加強(qiáng)深度報(bào)道新聞的推薦

聚合類新聞客戶端在推送新聞過程中“重廣度、輕深度”的問題，也是當(dāng)下很多媒體平臺(tái)都存在的問題，故要加強(qiáng)對“基于內(nèi)容的推薦”算法的利用?；趦?nèi)容的個(gè)性化推薦主要是推薦與用戶既有興趣相似的信息，主要分為追蹤用戶的新聞日志、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、新聞分發(fā)四個(gè)部分。因此，要想加強(qiáng)新聞的深度報(bào)道，就需要根據(jù)用戶過去瀏覽新聞的歷史記錄，提取相應(yīng)關(guān)鍵詞，進(jìn)行某一件新聞事實(shí)的系列報(bào)道的推薦。

（四）混合推薦模式應(yīng)對信息推薦的不匹配

基于協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦方法，都存在著各自的缺陷，而一個(gè)成熟的新聞平臺(tái)需要把這幾種推薦方法進(jìn)行一個(gè)系統(tǒng)的排序整合。在將這幾種新聞推薦算法的優(yōu)勢最大化的同時(shí)，也能把這幾種算法的消極影響控制在最小范圍內(nèi)。而這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需要新聞傳播領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的人才共同努力。

總之，聚合類新聞客戶端的興起是技術(shù)、平臺(tái)和用戶共同期待和努力的結(jié)果，因此，在其成長的漫漫長路中產(chǎn)生的“問題”也需要三方共同努力去解決。作為新時(shí)代的弄潮兒，應(yīng)充分發(fā)揮新媒體人的智慧，使技術(shù)更加靈活化，塑造一個(gè)更加完善的新媒體信息環(huán)境。正如習(xí)近平總書記說的：“要推動(dòng)媒體的融合發(fā)展，堅(jiān)持一體化發(fā)展方向，通過流程優(yōu)化，平臺(tái)在造，實(shí)現(xiàn)各種媒介資源、生產(chǎn)要素的有效整合，實(shí)現(xiàn)信息內(nèi)容、技術(shù)應(yīng)用、平臺(tái)終端、管理手段共融互通，催化融合質(zhì)變，放大一體效能，打造一批具有強(qiáng)大影響力、競爭力的新型主流媒體”[13]。

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[責(zé)任編輯：楊楚珺]

收稿日期：2020-10-27

基金項(xiàng)目：2016年湖北省高校省級教學(xué)改革研究項(xiàng)目：“‘互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代新聞傳播人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新研究”（201640 2100）。

作者簡介：李明文，男，武漢理工大學(xué)法學(xué)與人文社會(huì)學(xué)院新聞傳播系教授，碩士生導(dǎo)師，新聞學(xué)博士，主要從事新聞學(xué)、媒介發(fā)展和廣告?zhèn)鞑パ芯?劉卉，女，武漢理工大學(xué)法學(xué)與人文社會(huì)學(xué)院新聞傳播系碩士研究生，主要從事新聞學(xué)研究。