颠覆与重塑：移动互联时代内容分发与消费的变革

□ 王禹洁

一、内容分发的颠覆与重塑

（一）“千人千面”：信息内容的智能分发

传统媒体时代，信息内容的生产和分发都通过媒介机构完成，人工编辑对素材进行编辑处理，再经由媒体自身的发行或播出渠道完成分发。传统的内容分发更关注内容本身而并非用户的个性化需求。然而，移动互联时代面对大量长尾领域的自媒体内容，内容本身已不再是影响传播的唯一要素，为了增强用户黏性、拓展用户数量，精准契合受众兴趣和习惯的个性化内容分发成为各类媒体竞相努力的方向，“千人千面”的内容分发逻辑应运而生。

“千人千面”一词最早出现在广告学中，也是根据心理学中的“迎合心理”原理演算而来，现在被广泛应用到产品运营领域中。移动互联时代的海量内容、多样选择、碎片化的时间，决定了用户在打开手机的短时间内如果不能找到感兴趣的内容就会很快离开，因此，只有帮助用户快速、精准地推荐其感兴趣的内容，同时发现更多优质的长尾内容，才能实现针对个体的个性化分发。“千人千面”的分发逻辑，就是利用人工智能技术，将包括文字、图片、影像甚至是直播、问答等不同形式的内容，通过推荐系统对用户的特定需求进行精准匹配并推荐，从而真正实现用户主导的智能分发，其中，用户画像、文章画像和分发渠道是智能分发得以实现的三个重要因素。

1.用户画像的精度

用户画像指的是将数据进行清理、理解和建模后所得到的用户行为体系，包括用户基本的、个性的和有意义的信息。换言之，用户画像是了解用户特征与特定需求的基本入口，用户画像的精度，可以为个性化内容的精准匹配提供必要的支撑。生活环境、手机环境、用户信息和用户阅读行为是生成用户画像的主要考量因素。

生活环境包括地理位置和时间场景，位置和时间是信息适配的基本考量因素。手机环境主要指手机型号与手机内的装机APP 的使用情况，不同手机型号的使用人群存在的细微差异体现在数据上，进而呈现出了用户不同的阅读习惯；手机内的装机APP 的使用频率也从侧面印证了用户的特定爱好。用户的性别、年龄、学历、身份、兴趣爱好等信息，有助于更好地识别清晰的用户画像。生活环境、手机环境和用户信息决定了信息内容在APP 冷启动环节应该给用户提供哪些信息，冷启动指用户下载某个APP 后第一次打开它的过程，一旦用户第一次打开了这个APP，他的下一个任何行为都会被数据记录，并成为机器算法深入判断的依据，有无下拉、点击、分享、评论、停留时长，甚至是没有任何操作直接关闭离开等，这是一个相当复杂的运算过程，而需要机器完成的就是非常细腻的数据观察，并从中总结出规律，精准地制定出针对每一个个体的用户画像，不单单是对群体进行划分，更是对人性的深刻洞察。

2.文章画像的准度与分发渠道的优化

文章画像对于具有专业知识的人工编辑而言相对简单，在传统媒体时代，编辑就对文章进行画像，如消息、特稿，典型报道、综合报道、述评性报道、批评性报道等。然而，现今对于文章的画像愈发复杂，它不再单指类型或题材，更指向文章中的内容。要明确文章的体裁如何、作者是谁、所描述的领域是哪些等，更为困难的是对内容质量的判断。人工编辑可以从选题、采访、写作等方面去衡量内容的质量，然而机器算法的判断只能依靠数据，例如点击、分享、收藏、用户停留时长等，这种衡量尺度难免会出现误差。对此，国内很多平台都在进行不同程度的探索。提高机器甄别优质内容的能力，从“会存会算”到“会认会说”，模仿和实现人的认知和判断能力，是人工智能未来发展的新一轮技术革命。

分发渠道，即实现用户画像和文章画像相匹配的过程，可以保证用户在最短的时间内接收到最感兴趣的新闻内容。人工智能技术之下的智能分发，颠覆了传统媒体的内容分发渠道，大大提升了内容分发的效率，并且占据了市场的大幅用户份额。目前，国内新闻资讯应用的分发渠道主要分为两种：以微信“看一看”为代表的基于社交关系的智能分发和以“今日头条”“一点资讯”为代表的基于机器算法的智能分发。基于社交关系的智能分发，以社交平台用户行为分析和传播机制为出发点，向用户提供与其社交关系紧密相连的信息内容，借助其强大的社交网络拓展用户数量；基于机器算法的智能分发，则提供针对受众特定需求和兴趣爱好的个性化内容的推送，以高匹配度为目标，增强用户黏性。

（二）重塑中的内容分发系统

无论是算法的推荐还是社交化的传播，单纯依靠一种都会存在一定问题，因此，大型平台也是愈发走向两者的融合之势，同时，虽然已有数据结果表明智能分发的效率明显高于人工，特别是在点击率上，但我们仍然不能忽视人工编辑的作用。智能分发系统相比人工编辑而言并非没有弱势，尤其是对于热点事件的判断，智能分发需要根据用户点击率的提升、其他平台热词的提升等手段来进行认定，这个过程必然需要消耗一定的时间，通常情况下也许是15 分钟甚至更长，而人工编辑对于热点事件的判断几乎可以在瞬间内完成。另一方面，如果从准、快、优、宽四个方面去衡量分发的效果，智能分发在优质内容的判断和信息宽度上明显还存在一些缺陷。

智能分发的技术基础是通过数据了解用户的行为习惯，进而完成内容分发。数据的力量是我们在传统媒体时代未曾深刻感受到的。移动互联时代，一切皆信息，数据是效率的保证，对数据的洞察力是非常重要的，不要忽视数据显示的任何一个百分点的变化。我们要学会从海量数据中了解每一个用户的个性和特征，寻找趋势和相关性，从而实现高匹配、精准契合的“千人千面”智能分发。

二、内容消费的颠覆与重塑

（一）内容消费的革新与挑战

1.内容来源的不确定与“尖叫效应”的隐忧

传统媒体时代，新闻内容由专业人员生产并在传播上进行严格把关，信息内容的质量和传播效果相对可控。然而，移动互联时代大众生产的非专业化却对新闻内容的质量造成了一定威胁。普通用户没有受过专业训练，很可能因为缺乏对事实进行核实的意识以及渠道和方法从而导致新闻内容失实，同时其对新闻价值判断的缺失也容易造成不良的舆论引导，形成负面的网络舆论环境。

“尖叫效应”是心理学概念，引申到资讯传播中是指通过非法抓取、剪拼改编的惊悚、恶搞、色情等低俗内容，往往能迅速引发人们的大量关注。在一些移动端推送的新闻中不难发现，很多标题夺人眼球、内容却言之无物的信息被推送，其中不乏情绪化的表达和片面化的解读，有些甚至以低俗、猎奇的方式呈现给大众。移动互联时代，流量和点击率成为重要的获利渠道，而依托大数据和人工智能的智能分发技术，因以用户为主导，为更多契合“尖叫效应”的信息传播提供了技术支持。在用户原创内容质量评价的数据指标中，话题的热度、标题的吸引力、文章的点击率都是重要指标，不乏有一些不具备专业能力的内容原创者以吸引眼球和追求流量为目的，生产出一些“标题党”甚至品位低俗的新闻内容。

2.“过滤泡”与“回音室”

智能分发的应用，正在创造一种全新的信息接收生态环境，一种以用户各自的社交圈层或兴趣偏好为标准的信息筛选和接收方式，无论是基于社交关系还是基于机器算法的智能分发，虽然在一定程度上实现了“以用户为主导”，却也面临着“过滤泡”与“回音室”的信息困境，从而使受众陷入“信息茧房”的陷阱。

以利·巴里瑟在其出版的《过滤泡：互联网没有告诉你的事》一书中曾提到：以算法推荐为代表的智能分发技术，用户接收的信息内容往往会受到身份、点击和检索历史等因素的影响，并受到算法的操控，从而限制用户接触相反的信息。大数据和人工智能技术虽然解决了信息冗杂的烦恼，但从根本而言，却限制了人们对无限信息的渴求和获知，用户看似成为了信息的主人，实际上却因为“过滤泡”的操控变得视阈越来越狭窄，无法得到能挑战或拓展世界观的信息。而依托社交链传播的关系型分发，因接收和分享的信息多来自于与之兴趣、爱好相同的朋友，使得用户容易沉浸于自己和朋友组成的“回音室”（echo chamber）中，从而加剧观点相似的群体的紧密形成，而与自身价值观相违背的信息则被排除在外。这种情况下，用户越来越被闭塞于各自的信息圈内，使得人群因不同观点或价值观而产生分化，进而加剧社会价值观的分化和对立。

无论是算法的推荐还是社交化的传播，都会导致用户接收到的内容过度受到个人价值观念和兴趣爱好倾向的指引，从而形成“信息茧房”，使得个人和群体更加分化，疏远了用户与其他思想接触和碰撞的机会。

（二）颠覆的生态与有待重塑的秩序

“信息茧房”“尖叫效应”等不同程度的隐忧，“标题党”内容泛滥、口水文章泛滥、用户陷入信息孤岛等问题丛生，在这些表象的背后，是新业态的逻辑与传统新闻理念的冲突。内容的智能分发平台将信息内容视为私人式、个性化的需求，并逐渐演化为一种商业化的体现，因此，当信息内容的宽度从新闻资讯扩展到娱乐、商务、社交或更多的领域时，这些新的内容模块逐渐远离了公共利益，但作为个性化的内容推送却是合理且必需的。

但是，新闻是否需要实现完全个性化的匹配却是一个值得探讨的问题。按照传统新闻理论，新闻价值是衡量内容是否值得被传播的准则，而新鲜性、重要性、接近性、显著性和趣味性的评价标准是要在公共利益和商业价值中寻求一个平衡。智能分发平台的个性分发更强调“以用户为主导”，传统媒体传播霸权的消解使得新闻的公共性在很大程度上受到损失，可能导致社会信息系统的功能失灵。因此，在新闻内容的推送上，专注于个性化需求的智能分发系统需要被修正，最有效的解决措施就是在智能分发的推荐系统中加入人工编辑，通过人工编辑的干预，实现与公共利益密切相关的政治、经济、社会等领域的新闻内容对用户的全覆盖，保证用户的信息宽度，实现价值的引导。编辑以价值观为导向，智能分发以数据为导向，价值观保证公平，数据保证效率，而“人机协作”之间的平衡点是秩序在重塑之下不断演进的方向和目标。