算法新闻对报业技术创新的影响及其对策研究

戴志宇

（新华日报社，江苏 南京 210000）

1 传播媒介与算法生产的关系

1.1 媒体算法与数字技术的关系

从媒介技术角度来看，算法是带有计算程式和运算逻辑的特定计算模式。算法是作为发挥社会属性、传播资讯的工具，是感知用户和媒体之间交互循环关系的纽带，持续影响着媒体业态和传播方式的变化。

近年来，关于算法的讨论也层出不穷，不乏针对“信息茧房”“算法杀熟”“隐私黑箱”等争论，可以看出算法正在渗透信息时代各个环节，深刻影响着社会生活的方方面面［1］。

特别是新冠疫情以后，数字经济的快速发展也让算法传播范式日益成熟，算法作为数字经济的支撑，不断提升数字社会的基础设施能力，渗透于互联网全域、社交媒体全景以及数字终端全网，在媒介信息分发、引导平台舆论焦点等方面产生了深远影响，依据算法支撑的平台型媒体、数字营销媒体借势快速崛起，对传统媒体生态的渗透加剧。

然而，当前传统传媒的算法应用多数还在智能推荐、机器人写作、虚拟主播等场景，对算法新闻的发展和演化认识还不够深入。一方面，对算法的认识停留在纯技术工具，割裂认识内容传播与算法分发的关系；一方面，不重视算法新闻的表达洞察，传统媒体的表达方式正在失灵，忽视以满足用户需求的内容生产逻辑，即符合用户阅读兴趣和使用习惯特征的结构化内容。

1.2 媒体算法与视频化、沉浸化的关系

随着媒体技术发展，传播格局正在改变。根据中国互联网信息中心的数据，截至2021 年6 月，我国网络视频（含短视频）用户规模达9.44亿人，日均使用时间125 min，可见视频流已然成为最主流的媒体传播样式和内容形态。2020年新华报业传媒集团5G超高清融媒体演播开放服务平台和智能媒资管理平台启动建设，融媒体业务将通过5G连接到云端服务，基于云端驱动的SaaS（Software-as-a-Service 的缩写名称，意思为软件即服务）平台，为实时流媒体编辑、渲染及传播提供了解决方案。随着传播技术的持续升级，以及在5G 网络丰富场景、海量终端下，在增强现实、虚拟现实、全景、全息等虚拟沉浸式环境下，对云技术平台支持能力提出了全面挑战。

通过算法加持，加快研发超高清视频处理技术，升级“交汇云”视频4K 直播平台，建立智能媒资管理系统，支撑多形态的超高清视频内容直播和制作能力，全面汇聚媒体资源，解决海量图片、音视频的数字化管理难题，提升媒体算法的生产力和生产效率，进一步满足新媒体发布时间紧、并发访问量大、用户需求多样化的内外部环境。

1.3 媒体算法的业务形态和运营现状

数据算法已成为“内容”和“渠道”之后的传统媒体核心资源，也是媒介业务开展的基础设施。现阶段，人口红利和流量红利增速持续放缓，平台媒体纷纷布局流量生态打造传播矩阵，盯紧“数据”是算法业务的基础和信息传播的起点。《人民日报》依托“在主流价值驾驭之下”的算法吸引了主流媒体、党政机关、优质自媒体纷纷入驻，既体现了党报的技术创新引领，又表现出党报的责任和价值［2］。《新华日报》近年来加大云计算、人工智能和大数据方面的投入，形成了信息生产者和阅读者的实时连接，实现了“终端随人走，信息围人转”的效果。

作为国内最先引入新闻算法的资讯聚合平台，今日头条App早在2012年就开始实践媒体算法在信息分发环节的应用。到2016年，国内各类资讯聚合App中使用算法推送的已经超过50%。在“千人千面”精准推送方面，算法新闻较好地适配移动互联网生态，如字节跳动旗下的“巨量引擎”，在2020年实现了4亿用户的个性化推荐算法，并实现其商业变现。但是在互联网新闻平台，对新闻算法分发技术缺少技术伦理思考，片面追求用户渗透和活跃度，在缺少对算法机制深入研究的前提下，将传统媒体传播流程解构，直接将用户感兴趣的话题和内容快速呈现，并且围绕用户画像不断满足用户的感官欲望。

当前，报业技术发展面临流量寡头的强烈冲击，传统粗放的传播模式已经不适用新媒体营销趋势：一方面国家在算法推荐领域加强了平台监管，2021年8月27日，国家网信办在公开征求意见中提出，用户可以选择关闭算法推荐，这看起来是给社交媒体戴上了紧箍咒；另一方面，传统报业的存量空间却在不断被挤压，虽有改革动作，多数仍停留在围绕媒体生产融合，缺少互联网基因和用户思维。因而在精准触达的能力上仍然比较薄弱，用户体验感不明显，商业效果难以量化，且用户量级、运营经验、绩效考核、经营机制都面临较大考验。

1.4 媒介融合传播与算法服务的应用

通过对第三十届中国新闻奖评选中媒体融合类别的作品学习，数据新闻正将产品研发与交互数据结合，在立体多元的传播平台和渠道不断深化自身影响力，长尾效应日益彰显，为受众带来了更多非线性和交互性的可能。国内各大报业纷纷建立了全面融合的一体化平台，将大数据、智能算法与业务需求充分结合，围绕产品和流量，探索用户数据价值与算法生产融合发展的蓝海。

以交互、智能、融合等表现形式的新传播态势，打造碎片化、跨界化、智能化、移动化的高维信息服务，结合更加灵活、更加智慧的算法生产，更加适配媒介产业链条中的各方服务需求，使融媒体传播得以横向延伸和纵向拓展。随着5G 时代的到来和物联网（Internet of Things，IoT）大爆发，作为支持实现中台的业务体系架构进行前台（业务层）、中台（服务+算法层）和后台（平台层）的技术赋能。平台层支撑应包括媒资处理以及人工智能模型等软件平台等；中台算法层应包括人工智能技术平台、卷积神经训练平台、数据交互平台、边缘云服务平台、媒资管理平台、云管控平台等，进而实现了大数据分析、资源管理服务、机器训练、流分析处理、服务治理等算法关键技术应用。

2 算法新闻对媒介技术创新的影响

2.1 算法新闻丰富了新闻生产及运营模式

算法技术基于数据驱动模型，能够帮助记者从海量的数据中快速锁定新闻线索，帮助记者提升效率，可以提前预处理大容量信息，更高效地生成内容，并实现精准推荐等能力。相较于传统新闻的线性传播，算法新闻重构新闻传播逻辑，更强调个性化定制。

算法新闻通过大数据演算用户的兴趣图谱，制定用户画像，结合目前常用到的3 种算法新闻策略：内容推荐、协同过滤推荐、热门推荐［3］，可以更好地夺取受众的注意力，吸引受众的眼球。在算法新闻模型中，数据是基础，算法是主体，本质是借助算法和大数据环境实现出版流程再造和发行业务场景重构。在媒介生产过程中，利用算法实现了内容的智能化生产；在分发过程中，算法根据用户喜好，实现了个性化、场景化、定制化推荐新闻。

2.2 算法新闻展现了报业技术创新的理念

首先，算法新闻体现了引领性。现如今机器算法写作能力越来越逼近真实编辑记者，且可读性较高。如今新华社的“小新”、《光明日报》“小明”、《广州日报》“阿同”、《南方都市报》“小南”［4］，在新闻生产环节实现了智能运作，发行环节实现了算法推荐，分发环节实现了机构和目标受众的精准绑定，业务流程变得更清晰、产出更高效、投放更精准。

其次，算法新闻更新了新闻生成的运作机制。算法新闻高度依赖数据资源积累，尤其是结构化数据、准确的行业数据和客观真实的最新数据等。进而能在信息采集、事件提取、数据分析、事件监测、情绪监测、新闻采写、讯息发布等环节，一面拓展了媒介生产传播的边界，另一面根据用户的阅读偏好优化算法，实现更精准到达。

更重要的是，算法新闻在媒体技术创新的道路上，突出了政治站位和新闻人文关怀，借助新闻算法的自然语言学习能力，以海量的理论著作和文章为“课本”对智能算法进行训练，使在导向和理论知识方面有足够的储备，能够对外部杂音进行过滤，推出具有智能监测预警功能的检校算法。

2.3 算法新闻正形成社会语境的塑造力

眼下智能算法实践正影响着社会关切，尤其是基于智能模型的算法，在形成结构化结果之前取决于数据集的质量。当泛网络语境中的故意偏见被有意识地利用，而模型化的思维方式没有自主、自律、自控和自我意识，不可避免地被带入道德泥潭，这就要求具备更高级的数据集，需要更好地去偏见策略，但算法型的内容分发平台因缺乏独特的内容作为护城河，难以逃过炒作话题、吸引流量、投放广告的眼前利益。

放眼2021 年内地娱乐圈微博热搜话题，郑爽代孕弃养事件、华晨宇私生子公开事件、吴亦凡性丑闻事件、张哲瀚靖国神社合影、粉丝非理性应援等，微博成了收割算法流量的阵地。由于微博传播和热搜算法容易被广告资源利益和数据指标所绑架，产生非理性的自嗨式狂欢，诸如娱乐圈的后援会、反黑组、控评组、资源站等有组织有规划且分工明确的幕后团队，会直接影响流量明星与其饭圈经济。因此，这种流量样本并不能产生公允结果。

当前新闻算法正在由传统的内容与技术相融合，演变为社会语境多样、传播情境与算法语境相适应的态势，报业媒体既要赶上“算法”的技术快车，又要在“导向”的指引下进行舆论监督。

2.4 算法的应用也会带来一些结构性负面效应

首先，“个性化定制”完全取决于用户偏好，可能带来“信息茧房”的问题。其次，算法模型是人为设计的，客观中立值得商榷。再次，若算法新闻刻意为了迎合用户偏好或追求KPI而设计，是否会干扰价值观和意识形态。最后，若算法新闻被商业利益绑架，报业媒体在奏响主旋律与巩固思想文化阵地之中如何协调。

算法技术的价值观和导向意识还取决于设计算法的初心和目的。商业化的算法尽可能贴合受众心理，使欲望得到满足；为了尽可能让受众停留，会进一步降低门槛和底线，制造感官刺激，使受众陷于“信息茧房”“圈层效应”的同时，再受“信息成瘾”的侵害。当下算法新闻过于迎合受众口味，助长了新闻猎奇的心理，给不同社群带来了对立情绪，产生了不良引导作用。与此同时，受众需提高自身独立思考、自主判断的能力，不要被“人性的弱点”所利用。

3 算法新闻的治理策略

3.1 创新算法需要一体化产品意识

报业技术的创新发展，除了媒体经济效益提高，还包括内部结构的根本变化，即媒体生产和技术、体制上的变革，因为创新不局限于某一种知识和技能的范围内。近年来，新华社坚持一体化发展、移动端优先，强化新闻产品意识，通过转换语态、丰富形态、创新业态，使报道“可读可听可看”“可互动可分享可体验”，围绕产品概念，从内容、技术、运营等多方面设计，布局多层次多领域不同场景，强化核心卖点，挖掘用户需求，打造媒体特色服务引擎。因此成功的创新不仅要靠领先的技术，而且要有出色的产品运营相辅。

3.2 创造新的使用价值或购买需求

创新得以成功不在于它是否新颖、巧妙或具有领先技术，而在于创造新的使用价值或购买需求［5］。近期新华报业传媒集团正与华为开展信息流新闻合作，借助华为的算法新闻服务，结合报社“开门办报”的服务理念，更好满足受众对新闻的需求。在报业创新的实践过程中，推出一项新产品、新服务要满足客户未被满足的需求或潜在的需求，创造出新的客户满意。客户有新的所得，才会从不买到买，从买得少到买得多，或愿意付出比过去更高的价格。这反映在媒体的收入和利润上，就是创造了新的收益。

报业技术创新驱动下的智能浪潮，通过聚焦产品矩阵打造，赋能客户用户，创造价值，提升核心竞争力，延长服务链路，利用大数据资源、智能算法以及整合服务能力，将人类的深度学习技能和经验传递给机器，使文案更深入人心，逻辑更入脑，引发关注共情和消费联想，进而使整个链路效率提升。

3.3 算法新闻也须遵守新闻从业原则

表面上机器算法排除了情感和价值等主观因素，但目前算法新闻多数用于满足受众信息需求，因此推荐算法更注重信息相关性而非真相。而换做媒体记者编辑，新闻事实必须真实，能够听取多样化的声音，呈现不同视角和观点，联系社会发展，传递社会正能量。但在社交媒体的热搜榜上，娱乐八卦一味追求点击率，纵容低俗内容传播，而一些内容精、创意好的佳作，却在传播上反响平平。

其次，媒体自身应确保算法是为受众提供优质资讯，而不是商业利益，被广告商左右。2020年10月11日网易新闻因多次传播违法违规信息等问题被北京市网信办严肃约谈并行政处罚，类似通过推荐算法故意夸大标题或包装软文广告进行流量引导，有意打压正规媒体报道，且在内容权重分配上，频频蹭热点，打擦边球，花费人们更多的时间在垃圾讯息上。

3.4 数据算法应守护新闻伦理边界

尽管算法对新闻生产具有深刻的推动力，但也给传媒界的价值理念、法律规范和伦理边界带来新的挑战。一方面，算法正通过信息挖掘，抓取用户偏好数据，深耕私域用户数据的运营，但是数据相关的隐私性在法律和制度层面的保障还十分缺乏，不仅对技术本身没有制约，对技术使用者的制约也十分有限。2020 年10 月13 日《个人信息保护法草案》提请全国人大审议，有助于加强依法治网和个人隐私保护，有利于维护健康清朗的媒介生态，也将遏制低俗内容的蔓延。另一方面，算法新闻的法律地位有待确定，署名权和版权的管理也是空白。

3.5 拯救算法推荐下的新闻品牌崩塌

算法分发平台正逐步瓦解传统媒体品牌和受众之间的桥梁。在算法推荐的分发平台，新闻报道的连续性已被打破，传统媒体宣传报道常见的系列报道、长篇通讯、连载专栏都会割裂成单篇稿件，不能通过持续输出塑造传统媒体传播气势，甚至可能被平台算法以标题夸大或断章取义的方式来迎合受众，由此新闻策划的效果预期将大打折扣，割裂了媒体与受众的信任、互动和交流过程。当前的网络热搜新闻，鲜有人关心出自哪家媒体，受众也很难分辨报道的出处，而传统媒体捧红了平台，沦为新闻分发平台的代笔者。

虽然传统媒体具有重大主题报道的精品意识和创新意识，但对数字营销和流量打法并不熟悉，与“95后”“00 后”等互联网原住民的价值取向和思维方式存在“代沟”。因此，需要因势利导，最大限度发挥新媒体平台的正面效应，不断学习各种平台的调性和打法，要紧贴用户，找准用户心理，找准传播热题，增强视觉化表达，并形成自己的传播风格。

4 结语

算法创新的背后，除了需要强大的底层信息能力支撑，还需要从多维度对新闻算法进行有效治理。近年来媒体纷纷借助数据算法与云端服务协同发展，夯实了技术创新在媒体融合中重要地位。当前新闻算法正在引发链式突破，持续推进报业技术创新的经济效益与社会效益的平衡发展。