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        AI時代,黨媒推薦算法的優(yōu)化策略

        2023-11-04 09:45:24任海平
        傳媒評論 2023年10期
        關(guān)鍵詞:內(nèi)容用戶信息

        文_任海平

        一直以來,傳統(tǒng)媒體在內(nèi)容傳播上遵循“以我為主”的邏輯,但算法技術(shù)的發(fā)展,已悄然改變著用戶對信息的需求。傳統(tǒng)媒體不僅要求信息具有及時性和準(zhǔn)確性,還要面對“流量焦慮”和“算法焦慮”的困擾。人民網(wǎng)曾在《人民網(wǎng)二評算法推薦:別被算法困在“信息繭房”》一文中稱:“在算法的幫助下,我們可以輕易過濾掉自己不熟悉、不認(rèn)同的信息,只看我們想看的,只聽我們想聽的,最終在不斷重復(fù)和自我證成中強化了固有偏見和喜好。一旦身處這樣的‘信息繭房’,就再難接受異質(zhì)化的信息和不同的觀點,甚至在不同群體、代際間豎起阻礙溝通的高墻?!辈浑y發(fā)現(xiàn),央媒在算法問題上的立場是以指導(dǎo)駕馭為主,反對失控、混亂、危險的算法。

        2018 年6 月,人民日報在“人民號”發(fā)布會上,提出了“黨媒算法”概念,同期,中央廣播電視總臺也推出了“總臺算法”。不管是“黨媒算法”還是“總臺算法”,本質(zhì)上指的都是推薦算法,它是指基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),結(jié)合用戶行為精細(xì)化埋點生產(chǎn)內(nèi)容的精準(zhǔn)化解構(gòu)、用戶地理位置信息識別,融合用戶行為和語義識別,不斷挖掘因果鏈條關(guān)系,實現(xiàn)海量內(nèi)容與個性化需求相匹配的算法。而黨媒推薦算法,要在普通推薦算法基礎(chǔ)上,嵌入體現(xiàn)主流價值觀的模塊,為社會提供更多正能量內(nèi)容,主要具備以下屬性:一是算法屬性,作為人工智能算法,它可以根據(jù)用戶在網(wǎng)上看什么、喜歡什么、需要什么,不斷自我學(xué)習(xí),從海量的內(nèi)容中挑選出最適合的信息推薦給用戶。二是價值觀屬性,一種價值引導(dǎo),它可以幫用戶找到正面、真實、積極的信息,避免看到低俗、虛假、負(fù)面的信息,讓用戶受到主流價值的影響和教育。三是用戶屬性,算法尊重用戶的判斷和選擇,充分重視用戶的反饋,滿足用戶多元化、個性化的信息需求。四是社會屬性,與社會責(zé)任緊密掛鉤,持續(xù)跟蹤社會發(fā)展需要,推薦更準(zhǔn)確、更高效的內(nèi)容,讓用戶感受到更好的服務(wù)和更大的社會責(zé)任。

        “黨媒算法”應(yīng)用實踐中的困擾

        黨媒推薦算法的提出已過去五年,目前已逐步應(yīng)用于各媒體的新媒體渠道,如網(wǎng)站、客戶端的搜索、推薦、活動分享、評論等,但無論從算法結(jié)構(gòu)還是應(yīng)用效果看,依然存在較多的問題難點。

        一是內(nèi)容的質(zhì)量和價值評估問題。黨媒算法要從海量內(nèi)容中篩選和排序,推薦正面、真實、積極的內(nèi)容,抵制低俗、虛假、負(fù)面的信息。同時,也要解決以下問題:如何衡量內(nèi)容的質(zhì)量和價值,如何消除主觀偏見和誤判,如何協(xié)調(diào)用戶的多元需求和主流價值的引導(dǎo),如何體現(xiàn)主流媒體在國家治理和社會公眾服務(wù)上的作用,等等。

        二是用戶的興趣和需求識別問題。推薦算法主要依賴于用戶的點擊、瀏覽、收藏、點贊、評論等行為數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)并不能完全反映用戶的真實需求和滿意度。黨媒算法根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容分類標(biāo)簽,推薦符合用戶興趣、偏好、需求的內(nèi)容。但同時也要解決以下問題:如何準(zhǔn)確地捕捉并分析用戶數(shù)據(jù),如何保護(hù)用戶隱私和安全,如何防止行為數(shù)據(jù)被操縱,如何利用地方政府資源,創(chuàng)新“新聞+服務(wù)”模式,滿足不同地域、不同層級、不同類型媒體用戶的需求。

        三是推薦的效果和效率評估問題。黨媒算法在重視傳播反饋,改進(jìn)推薦的準(zhǔn)確性和效率,提高推薦的服務(wù)水平和社會責(zé)任的同時,也要面對以下問題:如何獲取和利用有價值的反饋信息,如何建立并執(zhí)行有效的評估機制,如何平衡推薦的效果和效率之間的關(guān)系。

        四是人工智能時代推薦算法的持續(xù)創(chuàng)新問題。算力是推薦算法的基礎(chǔ),影響了推薦算法的性能和效果。隨著人工智能時代算力的提升,推薦算法也需要持續(xù)更新,建立更適應(yīng)的技術(shù)方案。同時,推薦算法也要考慮社會責(zé)任和倫理問題,與黨媒的意識形態(tài)引導(dǎo)相匹配。

        “黨媒算法”優(yōu)化設(shè)計的浙報探索

        推薦算法的本質(zhì)是將合適的內(nèi)容匹配給合適的用戶,所以,針對內(nèi)容和用戶建立的標(biāo)簽體系是推薦算法有效與否的關(guān)鍵。人民日報媒體技術(shù)股份有限公司建設(shè)的“全國黨媒信息公共平臺”就以“黨媒算法”為核心,革新了用戶畫像體系和內(nèi)容標(biāo)簽體系,對海量聚合內(nèi)容進(jìn)行智能化和自動化處理。通過構(gòu)建主流價值觀知識圖譜,自建智能標(biāo)簽體系,根據(jù)稿件標(biāo)簽和用戶閱讀習(xí)慣構(gòu)建用戶畫像,并通過建立興趣相關(guān)、地域相關(guān)、時效相關(guān)等推薦模型,實現(xiàn)不同用戶不同階段的稿件智能推送。而中央廣播電視總臺的“總臺算法”則建立了從細(xì)分內(nèi)容到爆款內(nèi)容的內(nèi)容漏斗模型,同時建立從高活用戶到低活用戶的流量階梯模型,運用算法挖掘潛在熱點,為有限規(guī)模的內(nèi)容精準(zhǔn)匹配用戶喜好,將可能成為熱點、爆款的精品內(nèi)容逐漸放大人群推送范圍,從而有效檢驗內(nèi)容傳播力。[1]

        “黨媒算法”不排斥算法邏輯,但又完全不同于商業(yè)意義上的算法推薦。它并非在縱深的商業(yè)邏輯里加速人工智能與快銷式資訊的深度匹配,而是努力為算法賦予黨媒的主流價值觀,構(gòu)建主流價值引領(lǐng)下的新媒體生態(tài)。這也是浙報集團(tuán)在發(fā)展推薦算法中必須秉承的目標(biāo)理念。浙報集團(tuán)旗下傳播大腦科技(浙江)股份有限公司不斷創(chuàng)新浙報特色的推薦算法,研發(fā)具有“黨媒”特質(zhì)的智能引擎,在“采、建、管、用”大數(shù)據(jù)邏輯引擎的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步優(yōu)化正能量召回策略、群體興趣模型,并借助AIGC 技術(shù)、區(qū)域性媒體生態(tài)合作資源等,構(gòu)建起一套全新的推薦引擎,努力讓智能算法與主流信息傳播有機融合、相得益彰。

        1.讓正能量導(dǎo)入大流量

        黨媒作為黨與社會公眾的橋梁和紐帶,承擔(dān)著引導(dǎo)公眾樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀,促進(jìn)社會和諧穩(wěn)定的使命職責(zé)。在當(dāng)今信息爆炸、真假難辨的輿論背景下,黨媒更需要利用先進(jìn)技術(shù)手段,讓更多符合社會主義核心價值觀,具有公正性、真實度,符合用戶需求的內(nèi)容呈現(xiàn)在公眾面前。

        在傳播中引入正能量召回策略是一個比較好的解決辦法,但“黨媒算法”須解決好“正能量”準(zhǔn)入問題。在構(gòu)建正能量詞庫時,要遵循真實性原則,杜絕違反法律法規(guī)和社會公德,或者虛假、誤導(dǎo)性信息,同時處理好核心價值觀與內(nèi)容創(chuàng)新之間的關(guān)系,避免引入重復(fù)、陳舊以及不符合時代潮流的信息。

        到了實際應(yīng)用階段,推薦系統(tǒng)將綜合考慮文章的表現(xiàn)和屬性,對每一篇文章進(jìn)行評分,如閱讀、點贊、分享、評論、是否原創(chuàng)等維度,并依托正能量詞庫對稿件中的正面情感、積極行動、鼓舞人心的語言等進(jìn)行匹配、計算,確定正能量元素的數(shù)量和質(zhì)量。若文章內(nèi)容匹配上了符合主流價值的內(nèi)容標(biāo)簽,例如八八戰(zhàn)略、高質(zhì)量發(fā)展、共同富裕等,則在原有的評分之上疊加相應(yīng)的主流價值權(quán)值,加大推薦權(quán)重。同時,為了完整地評估文章內(nèi)容,還需要相關(guān)部門和媒體憑借多年來積累的經(jīng)驗,對風(fēng)險加以評估計算,以便更好地把關(guān)正能量準(zhǔn)入門檻。在浙江新聞客戶端和2023年上線的潮新聞客戶端上,我們采用正能量召回策略,讓黨媒核心用戶群能夠優(yōu)先看到重要會議、活動、體育賽事等相關(guān)精彩報道,如黨的二十大、共同富裕、八八戰(zhàn)略、杭州亞運會等。又比如“浙江宣傳”的內(nèi)容從本源、本性、本真出發(fā),用親切易懂的語言表達(dá),成為潮新聞?wù)芰客扑]的重點。

        然而,新聞具有很強的時效性,我們通過不斷調(diào)優(yōu)評分機制來適應(yīng)傳播熱度的變化。常規(guī)模式下的傳播熱度會隨著時間流逝而衰減,算法中需要套用衰減函數(shù)來調(diào)整評分。對于前期熱度不高,中后期卻被社會關(guān)注、發(fā)酵的新聞,同樣需要調(diào)優(yōu)衰減函數(shù)給予加權(quán)。

        2.構(gòu)建黨媒核心用戶興趣標(biāo)簽

        用戶思維是互聯(lián)網(wǎng)思維的核心部分,也是黨媒客戶端運營的主要邏輯。為了更好地起到推薦作用,黨媒算法需要不斷完善用戶興趣標(biāo)簽,精準(zhǔn)定位不同階層、不同領(lǐng)域、不同地域的用戶,滿足其多樣化的使用需求。

        以黨媒客戶端的核心用戶為例,這類用戶往往是具有一定社會地位、影響力和公信力的用戶,如政府官員、專家學(xué)者、媒體人士、社會名人等,范圍涵蓋黨政機關(guān)、行政單位、醫(yī)療衛(wèi)生單位、科研設(shè)計單位、高等院校、其他(中小學(xué))教學(xué)單位、國有企業(yè)等。他們在關(guān)心國家、社會大事的同時,能正確地引導(dǎo)和影響更多的人關(guān)注和支持黨媒。針對黨媒應(yīng)用的用戶群體特性,產(chǎn)品端需要基于用戶注冊信息、產(chǎn)品冷啟動用戶偏好勾選、活動信息補足、運營推廣、隱私計算等途徑來擴(kuò)充屬性標(biāo)簽。數(shù)據(jù)監(jiān)測端需要通過特定頻道的閱讀行為分析來分辨黨媒核心用戶標(biāo)簽,例如要聞、深度、財經(jīng)、思想等高頻訂閱用戶;此外,還可以通過與政府?dāng)?shù)據(jù)部門或第三方合作生態(tài)對接,進(jìn)一步細(xì)化核心用戶的標(biāo)簽類型。

        當(dāng)算法具備了豐富的正能量內(nèi)容池和精準(zhǔn)的用戶群體標(biāo)簽后,就可以根據(jù)指定行為周期(全周期為所有行為數(shù)據(jù),長期為30天,短期為7天)內(nèi)閱讀過的文章,為每一類核心用戶群建立對應(yīng)的新聞合集,并根據(jù)閱讀狀態(tài)和興趣度得分高低進(jìn)行精細(xì)化內(nèi)容推薦,再通過核心用戶群去引導(dǎo)并影響更多的用戶群,進(jìn)而放大傳播效果。

        3.更好對接“省域一張網(wǎng)”建設(shè)

        浙報集團(tuán)承擔(dān)著建設(shè)省級重大新聞傳播平臺的使命,致力于通過打造“技術(shù)集成中心、數(shù)據(jù)交互中臺、融合傳播中樞”,構(gòu)建全省媒體“一張網(wǎng)”新型傳播體系。其中,省級融媒體平臺“媒立方”、市縣融媒云平臺“天目藍(lán)云”、全媒體智能中臺,以及基層觸達(dá)平臺“融媒通”應(yīng)用,構(gòu)成了新型傳播體系技術(shù)底座。潮新聞客戶端協(xié)同各市縣新聞客戶端,構(gòu)筑起重大新聞傳播平臺的“主力艦群”。未來黨媒算法不僅要支撐單個平臺應(yīng)用,更要擔(dān)當(dāng)起融媒“一張網(wǎng)”的傳播影響力使命。

        在建設(shè)省級重大新聞傳播平臺過程中,為了滿足不同地域、不同層級、不同類型媒體用戶的需求,黨媒算法可探索在多個方向進(jìn)行策略優(yōu)化。其中,一個重要的方向是根據(jù)不同區(qū)域的文化特色、歷史背景、民風(fēng)習(xí)俗、語言習(xí)慣等因素,進(jìn)行個性化的策略分配,實現(xiàn)“一地一策略”的目標(biāo)。舉例來說,對于文化底蘊深厚的市縣,如麗水市景寧畬族自治縣,推薦算法注重畬鄉(xiāng)文化、生活服務(wù)、文化評論類內(nèi)容推送,展現(xiàn)民族文化和地域特色;對于旅游區(qū)域,如杭州市西湖區(qū),推薦算法將更關(guān)注景點介紹、旅游攻略、交通信息、城市發(fā)展動態(tài)等信息推送,吸引游客和提升知名度;對于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的縣(市、區(qū)),如寧波市鄞州區(qū),推薦算法可重點推薦經(jīng)濟(jì)新聞、財經(jīng)評論、企業(yè)經(jīng)營類內(nèi)容,更好地服務(wù)區(qū)域性社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        在各市縣媒體越來越重視與地方政府合作的背景下,“一張網(wǎng)”布局幫助市縣媒體在新媒體端集成了政務(wù)服務(wù)、生活服務(wù)等功能,在服務(wù)大眾的同時,也能快速獲取用戶第一手標(biāo)簽信息,有助于精細(xì)化用戶分群,為內(nèi)容推薦提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。在媒體智庫化建設(shè)中,“一張網(wǎng)”通過持續(xù)對各市縣媒體賦能,將新聞產(chǎn)品有效轉(zhuǎn)化為知識,并結(jié)合媒體領(lǐng)域?qū)<业募庸ぃ屩R沉淀在內(nèi)容推薦中,更好體現(xiàn)出“信息找人”的效果,有助于解決黨媒推薦算法不夠精準(zhǔn)、不夠個性等問題。

        “黨媒算法”發(fā)展方向與優(yōu)化空間

        “黨媒算法”應(yīng)用效果不是一朝一夕就能達(dá)到的,用戶行為隱私保護(hù)、內(nèi)容真實性、受眾多樣化、人為評估干預(yù)等問題,都需要探索新的解決方案。

        AIGC 技術(shù)在數(shù)智化應(yīng)用中的實踐,也為黨媒算法應(yīng)用打開了一扇新的“窗戶”。近期,傳播大腦科技(浙江)股份有限公司發(fā)布了行業(yè)垂類大模型——傳播大模型,它提供的圖像、視頻、多模態(tài)等編輯技術(shù),包括以文生圖、以圖生文、以圖生圖等“創(chuàng)意設(shè)計”能力,可以讓推薦內(nèi)容更加豐富、真實和吸引人;“AI 對話”功能通過意圖識別技術(shù),準(zhǔn)確理解用戶的問題和需求,以對話方式完成“熱點線索獲取、資源檢索、內(nèi)容輔助生成、風(fēng)格改寫、分享文案建議”等一站式創(chuàng)作,能夠讓內(nèi)容更好地適應(yīng)用戶的興趣、心情和需求。可以想象,在未來的推薦模式中,加以黨媒內(nèi)容的語料學(xué)習(xí),還可以讓大模型具備更優(yōu)的價值取向和判斷能力,如用詞搭配、重要人物排名等,在推薦內(nèi)容的同時也能精準(zhǔn)地把關(guān)內(nèi)容。

        媒體智能化發(fā)展是技術(shù)驅(qū)動下的必然方向,人在其中應(yīng)充分發(fā)揮主觀能動性,讓技術(shù)與人的創(chuàng)意、情感、審美有機融合,讓人與機器友好協(xié)作,才能充分發(fā)揮人工智能在媒體演進(jìn)中的積極作用。

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