戴志宇

（新華日報社，江蘇 南京 210000）

1 傳播媒介與算法生產(chǎn)的關(guān)系

1.1 媒體算法與數(shù)字技術(shù)的關(guān)系

從媒介技術(shù)角度來看，算法是帶有計算程式和運算邏輯的特定計算模式。算法是作為發(fā)揮社會屬性、傳播資訊的工具，是感知用戶和媒體之間交互循環(huán)關(guān)系的紐帶，持續(xù)影響著媒體業(yè)態(tài)和傳播方式的變化。

近年來，關(guān)于算法的討論也層出不窮，不乏針對“信息繭房”“算法殺熟”“隱私黑箱”等爭論，可以看出算法正在滲透信息時代各個環(huán)節(jié)，深刻影響著社會生活的方方面面［1］。

特別是新冠疫情以后，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展也讓算法傳播范式日益成熟，算法作為數(shù)字經(jīng)濟的支撐，不斷提升數(shù)字社會的基礎(chǔ)設(shè)施能力，滲透于互聯(lián)網(wǎng)全域、社交媒體全景以及數(shù)字終端全網(wǎng)，在媒介信息分發(fā)、引導(dǎo)平臺輿論焦點等方面產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，依據(jù)算法支撐的平臺型媒體、數(shù)字營銷媒體借勢快速崛起，對傳統(tǒng)媒體生態(tài)的滲透加劇。

然而，當(dāng)前傳統(tǒng)傳媒的算法應(yīng)用多數(shù)還在智能推薦、機器人寫作、虛擬主播等場景，對算法新聞的發(fā)展和演化認(rèn)識還不夠深入。一方面，對算法的認(rèn)識停留在純技術(shù)工具，割裂認(rèn)識內(nèi)容傳播與算法分發(fā)的關(guān)系；一方面，不重視算法新聞的表達(dá)洞察，傳統(tǒng)媒體的表達(dá)方式正在失靈，忽視以滿足用戶需求的內(nèi)容生產(chǎn)邏輯，即符合用戶閱讀興趣和使用習(xí)慣特征的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。

1.2 媒體算法與視頻化、沉浸化的關(guān)系

隨著媒體技術(shù)發(fā)展，傳播格局正在改變。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心的數(shù)據(jù)，截至2021 年6 月，我國網(wǎng)絡(luò)視頻（含短視頻）用戶規(guī)模達(dá)9.44億人，日均使用時間125 min，可見視頻流已然成為最主流的媒體傳播樣式和內(nèi)容形態(tài)。2020年新華報業(yè)傳媒集團5G超高清融媒體演播開放服務(wù)平臺和智能媒資管理平臺啟動建設(shè)，融媒體業(yè)務(wù)將通過5G連接到云端服務(wù)，基于云端驅(qū)動的SaaS（Software-as-a-Service 的縮寫名稱，意思為軟件即服務(wù)）平臺，為實時流媒體編輯、渲染及傳播提供了解決方案。隨著傳播技術(shù)的持續(xù)升級，以及在5G 網(wǎng)絡(luò)豐富場景、海量終端下，在增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實、全景、全息等虛擬沉浸式環(huán)境下，對云技術(shù)平臺支持能力提出了全面挑戰(zhàn)。

通過算法加持，加快研發(fā)超高清視頻處理技術(shù)，升級“交匯云”視頻4K 直播平臺，建立智能媒資管理系統(tǒng)，支撐多形態(tài)的超高清視頻內(nèi)容直播和制作能力，全面匯聚媒體資源，解決海量圖片、音視頻的數(shù)字化管理難題，提升媒體算法的生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率，進(jìn)一步滿足新媒體發(fā)布時間緊、并發(fā)訪問量大、用戶需求多樣化的內(nèi)外部環(huán)境。

1.3 媒體算法的業(yè)務(wù)形態(tài)和運營現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)算法已成為“內(nèi)容”和“渠道”之后的傳統(tǒng)媒體核心資源，也是媒介業(yè)務(wù)開展的基礎(chǔ)設(shè)施?，F(xiàn)階段，人口紅利和流量紅利增速持續(xù)放緩，平臺媒體紛紛布局流量生態(tài)打造傳播矩陣，盯緊“數(shù)據(jù)”是算法業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)和信息傳播的起點?！度嗣袢請蟆芬劳小霸谥髁鲀r值駕馭之下”的算法吸引了主流媒體、黨政機關(guān)、優(yōu)質(zhì)自媒體紛紛入駐，既體現(xiàn)了黨報的技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)，又表現(xiàn)出黨報的責(zé)任和價值［2］?！缎氯A日報》近年來加大云計算、人工智能和大數(shù)據(jù)方面的投入，形成了信息生產(chǎn)者和閱讀者的實時連接，實現(xiàn)了“終端隨人走，信息圍人轉(zhuǎn)”的效果。

作為國內(nèi)最先引入新聞算法的資訊聚合平臺，今日頭條App早在2012年就開始實踐媒體算法在信息分發(fā)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。到2016年，國內(nèi)各類資訊聚合App中使用算法推送的已經(jīng)超過50%。在“千人千面”精準(zhǔn)推送方面，算法新聞較好地適配移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，如字節(jié)跳動旗下的“巨量引擎”，在2020年實現(xiàn)了4億用戶的個性化推薦算法，并實現(xiàn)其商業(yè)變現(xiàn)。但是在互聯(lián)網(wǎng)新聞平臺，對新聞算法分發(fā)技術(shù)缺少技術(shù)倫理思考，片面追求用戶滲透和活躍度，在缺少對算法機制深入研究的前提下，將傳統(tǒng)媒體傳播流程解構(gòu)，直接將用戶感興趣的話題和內(nèi)容快速呈現(xiàn)，并且圍繞用戶畫像不斷滿足用戶的感官欲望。

當(dāng)前，報業(yè)技術(shù)發(fā)展面臨流量寡頭的強烈沖擊，傳統(tǒng)粗放的傳播模式已經(jīng)不適用新媒體營銷趨勢：一方面國家在算法推薦領(lǐng)域加強了平臺監(jiān)管，2021年8月27日，國家網(wǎng)信辦在公開征求意見中提出，用戶可以選擇關(guān)閉算法推薦，這看起來是給社交媒體戴上了緊箍咒；另一方面，傳統(tǒng)報業(yè)的存量空間卻在不斷被擠壓，雖有改革動作，多數(shù)仍停留在圍繞媒體生產(chǎn)融合，缺少互聯(lián)網(wǎng)基因和用戶思維。因而在精準(zhǔn)觸達(dá)的能力上仍然比較薄弱，用戶體驗感不明顯，商業(yè)效果難以量化，且用戶量級、運營經(jīng)驗、績效考核、經(jīng)營機制都面臨較大考驗。

1.4 媒介融合傳播與算法服務(wù)的應(yīng)用

通過對第三十屆中國新聞獎評選中媒體融合類別的作品學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)新聞?wù)龑a(chǎn)品研發(fā)與交互數(shù)據(jù)結(jié)合，在立體多元的傳播平臺和渠道不斷深化自身影響力，長尾效應(yīng)日益彰顯，為受眾帶來了更多非線性和交互性的可能。國內(nèi)各大報業(yè)紛紛建立了全面融合的一體化平臺，將大數(shù)據(jù)、智能算法與業(yè)務(wù)需求充分結(jié)合，圍繞產(chǎn)品和流量，探索用戶數(shù)據(jù)價值與算法生產(chǎn)融合發(fā)展的藍(lán)海。

以交互、智能、融合等表現(xiàn)形式的新傳播態(tài)勢，打造碎片化、跨界化、智能化、移動化的高維信息服務(wù)，結(jié)合更加靈活、更加智慧的算法生產(chǎn)，更加適配媒介產(chǎn)業(yè)鏈條中的各方服務(wù)需求，使融媒體傳播得以橫向延伸和縱向拓展。隨著5G 時代的到來和物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）大爆發(fā)，作為支持實現(xiàn)中臺的業(yè)務(wù)體系架構(gòu)進(jìn)行前臺（業(yè)務(wù)層）、中臺（服務(wù)+算法層）和后臺（平臺層）的技術(shù)賦能。平臺層支撐應(yīng)包括媒資處理以及人工智能模型等軟件平臺等；中臺算法層應(yīng)包括人工智能技術(shù)平臺、卷積神經(jīng)訓(xùn)練平臺、數(shù)據(jù)交互平臺、邊緣云服務(wù)平臺、媒資管理平臺、云管控平臺等，進(jìn)而實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析、資源管理服務(wù)、機器訓(xùn)練、流分析處理、服務(wù)治理等算法關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用。

2 算法新聞對媒介技術(shù)創(chuàng)新的影響

2.1 算法新聞豐富了新聞生產(chǎn)及運營模式

算法技術(shù)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，能夠幫助記者從海量的數(shù)據(jù)中快速鎖定新聞線索，幫助記者提升效率，可以提前預(yù)處理大容量信息，更高效地生成內(nèi)容，并實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦等能力。相較于傳統(tǒng)新聞的線性傳播，算法新聞重構(gòu)新聞傳播邏輯，更強調(diào)個性化定制。

算法新聞通過大數(shù)據(jù)演算用戶的興趣圖譜，制定用戶畫像，結(jié)合目前常用到的3 種算法新聞策略：內(nèi)容推薦、協(xié)同過濾推薦、熱門推薦［3］，可以更好地奪取受眾的注意力，吸引受眾的眼球。在算法新聞模型中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是主體，本質(zhì)是借助算法和大數(shù)據(jù)環(huán)境實現(xiàn)出版流程再造和發(fā)行業(yè)務(wù)場景重構(gòu)。在媒介生產(chǎn)過程中，利用算法實現(xiàn)了內(nèi)容的智能化生產(chǎn)；在分發(fā)過程中，算法根據(jù)用戶喜好，實現(xiàn)了個性化、場景化、定制化推薦新聞。

2.2 算法新聞?wù)宫F(xiàn)了報業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的理念

首先，算法新聞體現(xiàn)了引領(lǐng)性?，F(xiàn)如今機器算法寫作能力越來越逼近真實編輯記者，且可讀性較高。如今新華社的“小新”、《光明日報》“小明”、《廣州日報》“阿同”、《南方都市報》“小南”［4］，在新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié)實現(xiàn)了智能運作，發(fā)行環(huán)節(jié)實現(xiàn)了算法推薦，分發(fā)環(huán)節(jié)實現(xiàn)了機構(gòu)和目標(biāo)受眾的精準(zhǔn)綁定，業(yè)務(wù)流程變得更清晰、產(chǎn)出更高效、投放更精準(zhǔn)。

其次，算法新聞更新了新聞生成的運作機制。算法新聞高度依賴數(shù)據(jù)資源積累，尤其是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、準(zhǔn)確的行業(yè)數(shù)據(jù)和客觀真實的最新數(shù)據(jù)等。進(jìn)而能在信息采集、事件提取、數(shù)據(jù)分析、事件監(jiān)測、情緒監(jiān)測、新聞采寫、訊息發(fā)布等環(huán)節(jié)，一面拓展了媒介生產(chǎn)傳播的邊界，另一面根據(jù)用戶的閱讀偏好優(yōu)化算法，實現(xiàn)更精準(zhǔn)到達(dá)。

更重要的是，算法新聞在媒體技術(shù)創(chuàng)新的道路上，突出了政治站位和新聞人文關(guān)懷，借助新聞算法的自然語言學(xué)習(xí)能力，以海量的理論著作和文章為“課本”對智能算法進(jìn)行訓(xùn)練，使在導(dǎo)向和理論知識方面有足夠的儲備，能夠?qū)ν獠侩s音進(jìn)行過濾，推出具有智能監(jiān)測預(yù)警功能的檢校算法。

2.3 算法新聞?wù)纬缮鐣Z境的塑造力

眼下智能算法實踐正影響著社會關(guān)切，尤其是基于智能模型的算法，在形成結(jié)構(gòu)化結(jié)果之前取決于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。當(dāng)泛網(wǎng)絡(luò)語境中的故意偏見被有意識地利用，而模型化的思維方式?jīng)]有自主、自律、自控和自我意識，不可避免地被帶入道德泥潭，這就要求具備更高級的數(shù)據(jù)集，需要更好地去偏見策略，但算法型的內(nèi)容分發(fā)平臺因缺乏獨特的內(nèi)容作為護(hù)城河，難以逃過炒作話題、吸引流量、投放廣告的眼前利益。

放眼2021 年內(nèi)地娛樂圈微博熱搜話題，鄭爽代孕棄養(yǎng)事件、華晨宇私生子公開事件、吳亦凡性丑聞事件、張哲瀚靖國神社合影、粉絲非理性應(yīng)援等，微博成了收割算法流量的陣地。由于微博傳播和熱搜算法容易被廣告資源利益和數(shù)據(jù)指標(biāo)所綁架，產(chǎn)生非理性的自嗨式狂歡，諸如娛樂圈的后援會、反黑組、控評組、資源站等有組織有規(guī)劃且分工明確的幕后團隊，會直接影響流量明星與其飯圈經(jīng)濟。因此，這種流量樣本并不能產(chǎn)生公允結(jié)果。

當(dāng)前新聞算法正在由傳統(tǒng)的內(nèi)容與技術(shù)相融合，演變?yōu)樯鐣Z境多樣、傳播情境與算法語境相適應(yīng)的態(tài)勢，報業(yè)媒體既要趕上“算法”的技術(shù)快車，又要在“導(dǎo)向”的指引下進(jìn)行輿論監(jiān)督。

2.4 算法的應(yīng)用也會帶來一些結(jié)構(gòu)性負(fù)面效應(yīng)

首先，“個性化定制”完全取決于用戶偏好，可能帶來“信息繭房”的問題。其次，算法模型是人為設(shè)計的，客觀中立值得商榷。再次，若算法新聞刻意為了迎合用戶偏好或追求KPI而設(shè)計，是否會干擾價值觀和意識形態(tài)。最后，若算法新聞被商業(yè)利益綁架，報業(yè)媒體在奏響主旋律與鞏固思想文化陣地之中如何協(xié)調(diào)。

算法技術(shù)的價值觀和導(dǎo)向意識還取決于設(shè)計算法的初心和目的。商業(yè)化的算法盡可能貼合受眾心理，使欲望得到滿足；為了盡可能讓受眾停留，會進(jìn)一步降低門檻和底線，制造感官刺激，使受眾陷于“信息繭房”“圈層效應(yīng)”的同時，再受“信息成癮”的侵害。當(dāng)下算法新聞過于迎合受眾口味，助長了新聞獵奇的心理，給不同社群帶來了對立情緒，產(chǎn)生了不良引導(dǎo)作用。與此同時，受眾需提高自身獨立思考、自主判斷的能力，不要被“人性的弱點”所利用。

3 算法新聞的治理策略

3.1 創(chuàng)新算法需要一體化產(chǎn)品意識

報業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，除了媒體經(jīng)濟效益提高，還包括內(nèi)部結(jié)構(gòu)的根本變化，即媒體生產(chǎn)和技術(shù)、體制上的變革，因為創(chuàng)新不局限于某一種知識和技能的范圍內(nèi)。近年來，新華社堅持一體化發(fā)展、移動端優(yōu)先，強化新聞產(chǎn)品意識，通過轉(zhuǎn)換語態(tài)、豐富形態(tài)、創(chuàng)新業(yè)態(tài)，使報道“可讀可聽可看”“可互動可分享可體驗”，圍繞產(chǎn)品概念，從內(nèi)容、技術(shù)、運營等多方面設(shè)計，布局多層次多領(lǐng)域不同場景，強化核心賣點，挖掘用戶需求，打造媒體特色服務(wù)引擎。因此成功的創(chuàng)新不僅要靠領(lǐng)先的技術(shù)，而且要有出色的產(chǎn)品運營相輔。

3.2 創(chuàng)造新的使用價值或購買需求

創(chuàng)新得以成功不在于它是否新穎、巧妙或具有領(lǐng)先技術(shù)，而在于創(chuàng)造新的使用價值或購買需求［5］。近期新華報業(yè)傳媒集團正與華為開展信息流新聞合作，借助華為的算法新聞服務(wù)，結(jié)合報社“開門辦報”的服務(wù)理念，更好滿足受眾對新聞的需求。在報業(yè)創(chuàng)新的實踐過程中，推出一項新產(chǎn)品、新服務(wù)要滿足客戶未被滿足的需求或潛在的需求，創(chuàng)造出新的客戶滿意。客戶有新的所得，才會從不買到買，從買得少到買得多，或愿意付出比過去更高的價格。這反映在媒體的收入和利潤上，就是創(chuàng)造了新的收益。

報業(yè)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動下的智能浪潮，通過聚焦產(chǎn)品矩陣打造，賦能客戶用戶，創(chuàng)造價值，提升核心競爭力，延長服務(wù)鏈路，利用大數(shù)據(jù)資源、智能算法以及整合服務(wù)能力，將人類的深度學(xué)習(xí)技能和經(jīng)驗傳遞給機器，使文案更深入人心，邏輯更入腦，引發(fā)關(guān)注共情和消費聯(lián)想，進(jìn)而使整個鏈路效率提升。

3.3 算法新聞也須遵守新聞從業(yè)原則

表面上機器算法排除了情感和價值等主觀因素，但目前算法新聞多數(shù)用于滿足受眾信息需求，因此推薦算法更注重信息相關(guān)性而非真相。而換做媒體記者編輯，新聞事實必須真實，能夠聽取多樣化的聲音，呈現(xiàn)不同視角和觀點，聯(lián)系社會發(fā)展，傳遞社會正能量。但在社交媒體的熱搜榜上，娛樂八卦一味追求點擊率，縱容低俗內(nèi)容傳播，而一些內(nèi)容精、創(chuàng)意好的佳作，卻在傳播上反響平平。

其次，媒體自身應(yīng)確保算法是為受眾提供優(yōu)質(zhì)資訊，而不是商業(yè)利益，被廣告商左右。2020年10月11日網(wǎng)易新聞因多次傳播違法違規(guī)信息等問題被北京市網(wǎng)信辦嚴(yán)肅約談并行政處罰，類似通過推薦算法故意夸大標(biāo)題或包裝軟文廣告進(jìn)行流量引導(dǎo)，有意打壓正規(guī)媒體報道，且在內(nèi)容權(quán)重分配上，頻頻蹭熱點，打擦邊球，花費人們更多的時間在垃圾訊息上。

3.4 數(shù)據(jù)算法應(yīng)守護(hù)新聞倫理邊界

盡管算法對新聞生產(chǎn)具有深刻的推動力，但也給傳媒界的價值理念、法律規(guī)范和倫理邊界帶來新的挑戰(zhàn)。一方面，算法正通過信息挖掘，抓取用戶偏好數(shù)據(jù)，深耕私域用戶數(shù)據(jù)的運營，但是數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私性在法律和制度層面的保障還十分缺乏，不僅對技術(shù)本身沒有制約，對技術(shù)使用者的制約也十分有限。2020 年10 月13 日《個人信息保護(hù)法草案》提請全國人大審議，有助于加強依法治網(wǎng)和個人隱私保護(hù)，有利于維護(hù)健康清朗的媒介生態(tài)，也將遏制低俗內(nèi)容的蔓延。另一方面，算法新聞的法律地位有待確定，署名權(quán)和版權(quán)的管理也是空白。

3.5 拯救算法推薦下的新聞品牌崩塌

算法分發(fā)平臺正逐步瓦解傳統(tǒng)媒體品牌和受眾之間的橋梁。在算法推薦的分發(fā)平臺，新聞報道的連續(xù)性已被打破，傳統(tǒng)媒體宣傳報道常見的系列報道、長篇通訊、連載專欄都會割裂成單篇稿件，不能通過持續(xù)輸出塑造傳統(tǒng)媒體傳播氣勢，甚至可能被平臺算法以標(biāo)題夸大或斷章取義的方式來迎合受眾，由此新聞策劃的效果預(yù)期將大打折扣，割裂了媒體與受眾的信任、互動和交流過程。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)熱搜新聞，鮮有人關(guān)心出自哪家媒體，受眾也很難分辨報道的出處，而傳統(tǒng)媒體捧紅了平臺，淪為新聞分發(fā)平臺的代筆者。

雖然傳統(tǒng)媒體具有重大主題報道的精品意識和創(chuàng)新意識，但對數(shù)字營銷和流量打法并不熟悉，與“95后”“00 后”等互聯(lián)網(wǎng)原住民的價值取向和思維方式存在“代溝”。因此，需要因勢利導(dǎo)，最大限度發(fā)揮新媒體平臺的正面效應(yīng)，不斷學(xué)習(xí)各種平臺的調(diào)性和打法，要緊貼用戶，找準(zhǔn)用戶心理，找準(zhǔn)傳播熱題，增強視覺化表達(dá)，并形成自己的傳播風(fēng)格。

4 結(jié)語

算法創(chuàng)新的背后，除了需要強大的底層信息能力支撐，還需要從多維度對新聞算法進(jìn)行有效治理。近年來媒體紛紛借助數(shù)據(jù)算法與云端服務(wù)協(xié)同發(fā)展，夯實了技術(shù)創(chuàng)新在媒體融合中重要地位。當(dāng)前新聞算法正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲掷m(xù)推進(jìn)報業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟效益與社會效益的平衡發(fā)展。