主流媒体如何运用算法推荐机制强化舆论引导力

周 娜

随着科技的快速发展，人类社会正步入以数据和信息为主导的新时代，信息的获取和消费方式发生了翻天覆地的变化，算法推荐机制作为其中的关键环节，已经在人们的生活中占据了重要的地位。这种机制的出现，极大地提高了信息的传播效率，也带来了信息传播方式的变革［1］。然而，它也给主流媒体带来了一些冲击和挑战。面对这种情况，如何通过运用算法推荐机制强化舆论引导力，就成为主流媒体所要面对的一个重要的课题。

一、算法推荐机制概述

（一）算法推荐机制的含义

算法推荐机制是指通过计算机算法，同时根据用户的历史行为、兴趣偏好、社会网络等信息，为用户提供他们感兴趣的信息、产品或服务的过程［2］。在数字化时代，算法推荐机制在电商、社交网络、新闻媒体等多种类型的平台上都有广泛应用。

目前，市面比较常用的推荐系统算法包括：一是基于内容的推荐。这种推荐方法主要依赖于信息内容，推荐类似用户曾经感兴趣的信息内容；二是协同过滤。这种推荐方法主要依赖于用户的行为，比如用户的点击、评论等，根据用户如果在某一方面有相似行为，那么他们在其他方面的行为也可能相似的假设来进行推荐；三是混合推荐。这种方法结合了基于内容的推荐和协同过滤，这样可以获得更优质的推荐效果；四是基于深度学习的推荐，通过深度学习模型来了解用户的行为属性，并进行推荐。深度学习能够处理更复杂的模式，并且可以处理非结构化数据，如文本、图像等［3］。

算法推荐机制在大众的日常生活中发挥了重要作用，它能够帮助用户在海量的网络世界中找到感兴趣的信息和服务。然而，算法推荐也引发了一些问题，比如过度个性化推荐可能导致“信息茧房”效应，算法的不透明性也很可能引发行业公平性以及客户的隐私保护等方面问题。

（二）算法推荐机制的原理

算法推荐机制的核心是利用算法来处理大量的数据，从而提供个性化的推荐，一般包括以下步骤：第一步是收集用户的浏览历史、喜欢、分享、评论等行为数据，用户的性别、年龄、地理位置等个人信息以及标签、描述等属性信息；第二步是根据收集的数据，构建用户的兴趣画像，即用户的兴趣模型，这一步往往会用到数据挖掘和机器学习的技术；第三步是选择或设计一个推荐模型，该模型的任务是预测用户对物品的兴趣程度，这一步通常会涉及机器学习和深度学习的技术；第四步是利用构建的推荐模型，生成针对每个用户的推荐列表，这一步采取的是排序和优化的技术；第五步是收集用户对推荐结果的反馈，包括点击、浏览、评分、喜欢等，这些反馈会用于更新用户画像和优化推荐模型［4］。

（三）算法推荐机制的优势

1.为用户提供个性化体验

算法推荐机制的最大优势之一就是能够提供个性化体验，系统会根据用户的历史行为，例如浏览记录、点击行为、搜索历史等，了解用户的兴趣和偏好。根据这些信息，系统可以推荐符合用户个人喜好的内容，大幅提升用户的信息满意度和平台使用体验。

2.提高信息传播效率

在信息爆炸的时代，寻找和过滤信息对于用户来说成为一项挑战，推荐系统的出现极大地提高了信息的接收效率。通过对用户兴趣的深度学习，推荐系统能准确地向用户推荐他们可能感兴趣的内容，省去了用户自行搜索和筛选信息的时间，使用户能更高效地获取和消费信息。

3.增强用户黏性和活跃度

算法推荐内容能持续刺激用户的兴趣，让用户得到更高的满足感。因此，用户使用产品或服务的频率和时间也随之增加，这样便提高了用户的黏性和活跃度。

4.推动长尾效应

推荐系统可以挖掘和利用长尾中的信息，即那些不太热门但却可能符合特定用户兴趣的内容。这些长尾内容有机会被推荐给可能感兴趣的用户，从而获得曝光和消费的机会。这样一方面丰富了用户的信息选择，另一方面也使资源分配更加公平。

二、算法推荐机制对主流媒体的冲击

（一）信息过剩导致用户注意力分散

在信息大爆炸的时代，人们每天都会接触到大量的信息，这种现象被称为“信息过载”［5］。对主流媒体来说，如何在信息洪流中让重要新闻、深度报道等内容脱颖而出，如何提升用户对这些信息的接收效率，是一项重要的任务。同时，如何避免因推送过多信息而导致用户疲劳，也是主流媒体需要进一步研究和解决的问题。

（二）用户接收信息的方式发生改变

个性化推荐算法的普及，改变了用户获取和筛选信息的方式。过去，主流媒体通过编辑和记者的专业判断，决定哪些新闻需要被报道，何时报道以及如何报道。然而现在，算法基于用户的历史行为和偏好进行信息推送，用户更多的是被动地接收信息。这一变化使得主流媒体在信息筛选和传播中的角色被削弱，可能导致他们的舆论引导力下降。主流媒体需要进一步探索如何在这种新环境中保持其专业性和权威性，以及如何有效利用算法推荐以增强其舆论的引导力。

（三）按用户偏好推荐形成“信息茧房”

算法通常会向用户推荐与他们的历史行为和偏好相符的信息，使得用户很难接触到与自己观点不同的信息，久而久之便形成了“信息茧房”［6］。这种现象可能导致社会在关键议题上的观点更加分裂，也使得主流媒体在形成公共议程、提供多元视角等方面面临更大的困难。主流媒体需要采取一定的措施打破“信息茧房”，促进公众对各种观点的理解和接受。

（四）面临新兴媒体的挑战

新媒体例如抖音、快手、今日头条等平台的日活跃用户和月活跃用户不断飙升，使得信息的生产和传播更加去中心化。对于用户而言，则有了更多的选择。这些新兴媒体通常更加灵活、快速，可以提供更丰富和个性化的内容，这对主流媒体构成了一定挑战。主流媒体需要在这种新环境中找到自己的定位，进一步发挥自己的品牌优势和专业优势，提供独家的内容或服务。

三、主流媒体运用算法推荐机制强化舆论引导力的策略

（一）“去中心化”的同时“中心再造”

在当今社会，由于互联网和社交媒体的广泛应用，信息传播已经从以往的“一对多”模式转变为“多对多”模式，也就是“去中心化”状态。这意味着，每个人都可以成为信息的传播者，信息的流动路径变得越来越复杂，主流媒体的传播优势也因此被削弱。主流媒体如何开辟“中心再造”的路径，强化其舆论引导力，成了一个值得深入探讨的问题。主流媒体需要理解和接纳“去中心化”的趋势，积极地调整自身的传播模式和内容策略。这就要求主流媒体不再只是将自身视为信息的生产者和传播者，而是要充分利用互联网和社交媒体的力量，变成一个信息的组织者和引导者，需要主流媒体能够积极从用户的角度出发，了解用户的需求，提供用户需要的内容，从而提升用户的满意度和忠诚度。

（二）坚持做好主流价值内容的传播

主流媒体在内容源头上的主要任务是提供高质量的新闻报道和深度分析，来满足用户对信息的需求。在当前这个信息爆炸的时代，每个人都能成为信息的生产者和发布者，因此，面对海量的信息，用户更需要一个权威、专业的主流媒体来为他们提供真实、准确、全面、深入的新闻内容。主流媒体需要坚持专业精神，保证新闻报道的质量，用深度、专业的内容吸引用户，从而形成其独特的竞争优势。例如，广西广播电视台教育广播（FM93.0）在应急突发报道中，充分发挥新闻工作者的专业新闻采编能力，突发事件发生后，第一时间赶到事故现场，从大量的信息中筛选出具有新闻价值和公众关注度的事件，进行深入研究和报道，提供具有深度和宽度的新闻内容，赢得了受众的关注和称赞。

（三）重视用户的阅读体验

在提供高质量内容的同时，主流媒体也要重视用户的阅读体验。用户体验不仅关系到用户对主流媒体的满意度和忠诚度，也会影响主流媒体的口碑和影响力。因此，主流媒体需要在优化产品设计和服务上下功夫，包括但不限于新闻内容的展示形式、推荐系统的准确性和及时性、交互设计的人性化、服务支持的周到等。只有提供优质的用户体验，才能在竞争激烈的媒体市场中脱颖而出，赢得用户的信任和支持。

（四）将高质量的内容精准推荐

在传播高度碎片化、用户需求高度个性化的今天，如何将合适的内容推送给合适的人，成了主流媒体面临的一大挑战。这就需要主流媒体对用户的行为数据进行深度挖掘，了解用户的兴趣偏好，运用先进的算法推荐机制，将高质量的内容精准推送给感兴趣的用户［7］。同时，主流媒体也要注重保护用户隐私，尊重用户的选择，避免过度推送，以提升用户的满意度和忠诚度。

（五）采用“协同+综合”模式破除“信息茧房”

在信息爆炸的现代社会，面对大量复杂的信息，用户往往无法逐一筛选，因此需要依赖推荐算法来获取他们感兴趣的内容。然而，过于依赖用户的历史行为和偏好，容易使用户陷入“信息茧房”，即推荐系统将用户的信息获取限制在一个较小、固定的范围内，导致用户难以接触到更广阔、多元的信息。为了打破这一局限，主流媒体需要采用“协同+综合”的过滤推荐模式。这种模式不仅参考用户的个人行为，也考虑到用户的社交网络、地理位置、热门事件等多元化因素，确保用户接收到的信息不再单一，而是全面、多元的。这样不仅可以避免“信息茧房”现象的出现，同时也能更有效地对舆论进行引导。

（六）有机结合人工智能和人工审查

传统的新闻推荐模式过于依赖数据和算法，虽然能够有效地实现个性化推荐，但在一定程度上也忽视了新闻的公共属性和媒体的社会责任。因此，主流媒体需要在保持个性化推荐的同时，引入更多的人工干预和审查。通过结合人工智能和人工审查，更加有效地控制推荐内容的质量和方向，确保推荐的内容既能满足用户的个性化需求，又能体现主流价值观，从而更好地实现舆论引导。这种模式在某种程度上也是对“算法决定论”的一种反思和回应，强调在使用算法推荐时，也不能忽视人的主观能动性。

（七）以主流价值为引领，坚持正确的舆论导向

在主流媒体运用算法推荐机制强化舆论引导力的过程中，主流价值导向是必须坚持的基本原则。无论信息技术如何发展，无论信息传播的方式和手段如何变化，主流媒体始终要坚持正确的舆论导向，把主流价值观念融入信息传播的全过程中，使之成为媒体信息传播的灵魂和主导力量。一方面，以主流价值为导向，是主流媒体运用算法推荐机制的基础。舆论引导不仅仅是一个技术问题，更是一个价值取向的问题。无论是传统的新闻传播方式，还是基于算法的个性化推荐，其最终的目标都是传播价值观念，引导社会舆论。因此，主流媒体在运用算法推荐机制的过程中，必须明确自己的价值导向，始终坚持主流价值为导向，通过算法推荐将主流价值观念传播到每一个用户。另一方面，以主流价值为导向，是主流媒体运用算法推荐机制的保障。在信息过载的今天，人们很容易在众多的信息中迷失方向，被一些片面、偏激的，甚至是错误的信息所误导。而主流媒体作为社会舆论的重要引导者，就必须承担起责任，运用算法推荐机制，推送符合主流价值观念的信息，帮助人们在信息的海洋中找到正确的方向，引导社会舆论走向健康积极的方向。

四、结语

在数字化时代，主流媒体面临的挑战是多方面的，需要在新的技术浪潮中找准自己的定位，发挥自己的优势，强化舆论引导力。例如，在算法推荐机制的推动下，“去中心化”已经成为一种不可逆转的趋势，主流媒体需要在这个趋势中寻找到“中心再造”的可能性。在追求流量的同时，主流媒体不能忽视信息的质量，只有保证高质量的信息，才能真正吸引用户，满足用户的需求。此外，在算法推荐机制的帮助下，主流媒体可以更好地理解用户的需求，主流媒体需要提供多元化的信息，促进观点的交流和碰撞，避免观点的碎片化和极化。总的来说，主流媒体如何运用算法推荐机制强化其舆论引导力是一个需要持续关注和研究的问题。只有通过不断地探索和实践，才能找到在数字化时代行之有效的舆论引导策略。