□ 姜雪 熊燕
基于大數據,我們繼續迎來了算法時代。本文的算法是指各個互聯網平臺以用戶的興趣、瀏覽記錄等網上行為為依據,進行新聞、廣告等內容精準推送時所使用的計算方法。這種算法可以讓受眾更為便捷地查閱到自己感興趣的新聞內容,改變了以往需要受眾主動搜索才能得到想要內容的狀況,進而也改變了新聞價值的內涵。
新聞個性推薦算法常用的包括三種策略:內容推薦、協同過濾推薦、混合推薦。①內容推薦這種策略是指計算機根據用戶興趣標簽和歷史瀏覽記錄總結出其感興趣的內容標簽,然后將新聞內容的標簽與用戶的興趣標簽進行比對,最后把相似度最高的新聞推薦給用戶。協同過濾推薦則運用用戶群的概念,這種算法以用戶過去是否閱讀某類型新聞為依據,利用相似用戶群的瀏覽行為預測某一用戶將瀏覽何種類型的新聞內容。混合推薦將內容推薦和協同過濾推薦相結合,這種推薦方式會根據用戶瀏覽的新聞獲得用戶所偏愛的主題,在推薦時同時考慮新聞內容特征(主題相似性)和行為特征(協同過濾)②。在這些新聞內容推薦算法被大規模使用的時候,便步入了算法時代,其特征有以下幾個方面。
首先,算法以大數據為基礎。以內容推薦算法為例,為實現推送的新聞內容符合用戶興趣的目標,要得到用戶的新聞閱讀興趣標簽以及以往的新聞瀏覽記錄,還需要海量的新聞資訊。其次,大數據收集以用戶為中心。在算法中需要輸入的數據大部分都是圍繞用戶進行的。大數據只有與用戶有關,并且能夠反映出用戶的特性、興趣,才是有價值的。最后是大眾傳播向人人傳播的轉變。算法實現了大眾傳播向人人傳播的轉變,每個個體都能夠在算法的支撐和幫助下獲得獨特標簽。新聞內容生產者也會有意針對用戶的喜好標簽進行新聞內容的生產,使個性化的用戶能夠獲得與其興趣偏好相關的內容。
李良榮教授在《新聞學概論》中提到,新聞價值就是事實本身包含的引起公眾共同興趣的素質。這些素質包括時新性、重要性、新奇性、接近性、趣味性。新聞推薦算法在一定程度上放大了個體的新聞興趣偏好,更好地滿足了個體的新聞內容需求,但弱化了新聞內容本身的地位。許多新聞內容生產者會投用戶所好進行新聞內容生產,這就使新聞價值的含義發生了重構。
新聞以往的定義是新近發生事實的變動,但由于互聯網和移動終端的發展和普及,時新性已不能滿足受眾的要求。受眾更傾向于即時性的新聞內容,即新聞事件發生的同時受眾就能接受到相應的新聞內容。互聯網時代加速了信息的生產,也加速了信息的傳播,受眾需要更及時地了解自己所處環境的信息變動。雖然即時性在時效上更好地滿足了受眾的信息需求,但是由于其新聞內容在新聞事件發生的同時就進行了發布,新聞具體信息極易出現誤差或者錯誤。
由于算法在進行新聞內容推送的時候會抓取新聞內容中的關鍵詞等進行分析,許多新聞內容都需要帶有標簽,也就是關鍵字。即使新聞內容很重要,但如果無法被算法抓取正確的關鍵詞作為標簽,就會極易被算法推送到對該新聞內容不感興趣的受眾面前。這不僅會降低新聞內容傳播的影響力,也會影響受眾的新聞閱讀感受。
在信息爆炸的時代,新聞內容僅包含新奇性,將無法有效吸引受眾閱讀。新聞內容更需要具有互動性,從而吸引受眾點擊、閱讀內容最后進行分享。以今日頭條為例,當算法察覺新聞內容與許多受眾產生了互動,會將此新聞內容推薦給更多的受眾。具有互動性的新聞內容不僅可以更好地在受眾中進行傳播,更能促進受眾分享,使新聞內容擁有更大的影響力。
傳統新聞價值中的接近性既包括地緣關系上的接近也包括心理上的接近。但是在算法幫助下,受眾可以直接接觸到其最感興趣的內容,新聞內容的接近性便發生了向情感上接近的轉變。情近性是指新聞內容能夠引起受眾的情感認同。雖然算法只能從受眾的行為習慣、相似群體等方面發掘其興趣,但是在一定程度上也反映出了受眾對某些新聞內容的情感態度。情近性與保持新聞內容的客觀性并不排斥,因為完全客觀的內容是不存在的,任何新聞內容都是有立場的內容,完全客觀本身即是一種態度傾向。
無論是算法還是新聞價值,這些內容圍繞的中心都是受眾,但許多受眾卻對世俗性的內容感興趣。而且受眾每天面對的信息過于繁雜,其閱讀習慣已經由以前的深閱讀變成了淺閱讀。許多新聞媒體從業者,為了滿足受眾對于娛樂的需求,對明星的私生活進行跟蹤曝光等。雖然這些新聞確實滿足了受眾的閱讀需求,但對整體的新聞媒介環境造成了許多負面影響。
算法時代主要有三個特征:以大數據為基礎、數據以用戶為中心、大眾傳播向人人傳播轉變。在這些特征的影響下,新聞價值依附主體的表現形式發生變化,朝著多樣化的方向發展;新聞價值的客體變成了多元個性的個體;新聞價值有了相對直觀的可參考標準。新聞價值也逐漸轉向了即時性、標簽性、互動性、情近性、世俗性。這些轉變中,有的內容有利于新聞媒介的發展,有的內容則會對整體媒介環境產生不良影響,需要從兩面對新聞價值重構的現象進行分析思考。筆者針對這些轉變中出現的問題提出以下幾點建議:
首先,在算法時代,內容依舊為王。即使算法再高明,沒有含金量的內容送到受眾面前也無法被受眾接納。新聞生產者始終要堅持高標準的新聞內容生產,不能因算法而降低自身的標準。巧婦難為無米之炊,無論多么智能的算法都不會促使受眾接受低質量的內容。
其次,真實性是新聞的生命,新聞內容需要“實錘”。受眾的整體文化水平逐漸提高,經過無數假新聞的千錘百煉,邏輯思考能力也逐漸提升。無論是何種新聞內容,沒有進行深入調查、沒有“實錘”,新聞發布者就不能發聲。真實性是所有新聞價值存在的前提,沒有真實性的新聞內容本身就無法被稱為新聞。
最后,受眾需要擺脫低俗興趣。整體的媒介生態環境只依靠新聞從業者是完全不夠的,更需要受眾的配合和監督。只有提高受眾的審美水平,擺脫某些低俗興趣,才能更有利于媒介生態環境的發展和維護。算法本身依靠的就是受眾的新聞閱讀習慣,如果受眾的閱讀興趣偏向低俗,就會促使新聞生產者進行低俗內容的生產,最終會影響媒介生態環境的構建。當受眾提升了審美水平,就會促使更加優秀的新聞作品產生,同時還能對新聞內容進行有效監督。
雖然在算法的影響下,新聞價值的變化有好有壞,但是只要進行深入分析思考,堅持新聞內容的真實性,新聞工作者堅守職業道德,受眾擺脫低級趣味,整體媒介環境依舊能朝著積極的方向發展。
注釋:
①Xiaoyuan Su,Taghi M Khoshgoftaar.A survey of collaborative filtering techniques[J].Advances in Artificial Intelligence,2009(4).
②曹一鳴.基于協同過濾的個性化新聞推薦系統的研究與實現[D].北京郵電大學,2013:3.
參考文獻:
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3.劉勝男.算法時代“好內容”的定義[J].新聞與寫作,2017(06):69-71.