對于個性化推薦新聞的思考

（河南工業大學，河南 鄭州 450000）

個性化推薦新聞即根據用戶的性別、年齡、自定義、訪問信息類別需求傾向等特征來給用戶推薦特定的信息內容，具有個性化、定制化、移動化、互動性等特點。正如“今日頭條”APP所說：“投其所好，送其需要”。個性化推薦新聞對受眾有積極消極兩方面的影響，新聞媒體仍應提供必要的社會公共信息，擔任社會協調與整合的職責。而在CEO張一鳴看來，《今日頭條》與傳統媒體最本質的區別就是算法。這款興趣推薦搜索引擎應用的核心是算法，今日頭條之所以能夠洞察用戶喜好，精準分發用戶感興趣的新聞，很大程度上與算法是分不開的。

本文將從以下幾個角度，探索有關這個算法王國的幾個問題：媒體人的老帝國與算法技術新帝國的融合的前景（代價）是什么？對于受眾有何影響，可能的誤區在哪里？以下將以今日頭條APP為例來探討個性化推薦新聞對受眾的影響。

一、算法于人之利

（一）滿足分眾化信息需求，精準分發，提高用戶黏性

個性化推薦新聞基于計算機程序運作，提高了精準程度的新聞分發使得不同類型的內容信息被機器識別，推送給有著不同需求的受眾，根據使用與滿足理論，受眾面對大眾傳媒絕不是完全被動的，事實上受眾總是自主地選擇自己所好奇的和所需要的媒介內容和信息。受眾信息消費的選擇范圍也隨著網絡技術的普及不斷擴大，受眾的個性化需求成為了媒體始終繞不開的話題。今日頭條的slogan“你關心的，才是頭條”這也充分體現了互聯網思維的極致發揮。分配邏輯的首位是觀眾的需求，同時媒體的市場覆蓋面也得到了顯著的提高，更是獲得了受眾認可，創始短短幾年就對“騰訊新聞”等老牌新聞客戶端產生了極大的威脅。

（二）降低了受眾信息篩選的成本算法需要去把握讀者的興趣愛好，而讀者身上并沒有特定標簽的

數學家們提供了辦法，其中一種就是貝葉斯算法。當然也許不止一種算法。當所有信息匯聚在一起，綜合IP地址、觀看時間、評論互動、點贊轉發這些明確的信息，最終能區分出不同讀者的偏好、興趣。根據施拉姆選擇的或然率公式，選擇的或然率=報償的保證/費力的程度。受眾傾向與選擇易用性媒介來滿足自身的信息需求。互聯網是信息爆炸的時代，人們很難在海量的信息中找到滿足自己需求的信息，建立在大數據基礎上的個性化推送有效地解決了這一問題，降低了受眾信息篩選的成本。

二、算法于人之弊

（一）信息繭房與回音室效應

信息繭房的概念由桑斯坦提出，指的是人們習慣性地將自己桎梏于由愛好引導的信息中，從而將自身關閉在一個“繭房”中。以今日頭條APP例，受眾的首頁幾乎只會呈現其感興趣的領域的新聞，對受眾來說，視野的窄化通常就是因為過分局限于個人興趣領域，這樣則會造成個人的信息交流范圍中只能接收與自己持有共同興趣愛好有共同傾向的內容，從而造成“回音壁”效果，將人封閉在狹小的空間中，隔絕了多元化的信息來源和多元化的世界。與此同時，群體極化這一現象也會慢慢顯露出來。大量趨同的意見的聚合可能會導致民粹主義熾盛，同時，通過類似信息消費而聚集的群體還會利用算法的個性化分發邏輯，加固話語壁壘，加劇對主流傳播的離心力。

（二）“單向度的人”的隱憂

法蘭克福學派馬爾庫塞所提出的“單向度的人”，指人在文化工業的環境下不再主動思考，喪失批判能力變成只會認同的“單向度的人”，使得個人漸漸失去判斷力和抵抗力。個性化服務所建構的“擬態環境”使得個人長期習慣于“接收”為個人了“量身定制”的信息，逐漸失去判斷力和抵抗力，束縛個體的認知和行為。

不同媒體的靈魂在于其不同的風格。世界上沒有任何兩片相似的樹葉但那不是風格，只是其特征。傳統媒體都有自己獨特的風格。《人民日報》和新華社都是黨和人民的耳目喉舌，卻也具有顯著不同的風格，有自己相信并堅持的價值觀，追求新聞真相時有非此不可的沖勁，采寫時有獨特切入點與對真相的堅守，這才是風格。創新的話語也可以是風格。而算法目前還不具備自己的風格，算法只負責計算，只機械地問你是或否，而無法計算其他復雜的關系。

（三）數字鴻溝的擴大，階級固化

數字鴻溝指在信息時代，由于全球的發展以及信息和通信技術應用所導致的國家內部和國家之間的國家和國家之間的差距。國家，地區與地區，行業與行業，社會階層與社會階層之間存在的數字鴻溝現象，已經深入人們的經濟、政治和社會生活，并已成為一個社會問題。個性化的推動導致不同社會階層、社會群體，甚至是不同地區的人根據共同興趣固化媒介使用習慣。在這些階層、群體和地區之間，知識性信息和消遣性信息占有不同的比重，個性化推送的分發形式進一步強化了鴻溝。在今日頭條APP中，不同的人群所關注的領域不同，使用新聞媒介的意愿目的動機不同，也易造成思維觀念以至階級分化現象。

（四）“娛樂至死”成為現實

在“博眼球”的時代，個性化推薦新聞APP中個性化娛樂化與商業化成了主要標準，當一切公眾話語都以日漸娛樂的方式出現，受眾會在潛移默化之中逐漸形成一種追求享樂和厭惡崇高的觀念，一切文化內容都心甘情愿成為娛樂的附庸，這使得波茲曼筆下“娛樂至死”成為現實。

三、個性化推送新聞展望

在頭條內部，內容生產者的創意情懷并沒有消失，只是轉移了。2016年春節，一則今日頭條制作的《世界那么大，常回家看看》的Html5文章刷屏了。內容無非是對比不同關鍵詞的點擊率，證明讀者雖愛“小鮮肉”，但是更愛“老爸”。喜歡“媽媽的菜”超過“米其林餐廳”。這當然是一個米其林的植入廣告，卻體現了這樣一個趨向：傳統內容創作者的創意轉移到廣告團隊去了。個性化推薦技術本身其實并不神秘。說到底，關鍵要推薦的算法也是數據分析和海量用戶行為挖掘。也許算法略有不同，但最終目的是要達到同樣的目標。為準確的內容推薦而努力。

總之，個性化推送作為新興媒體背景下一種新的新聞分發形式，對受眾有著正反兩方面的意義，無論是新聞定制，還是算法分發其困境背后實際上是技術不斷發展過程中工具理性與人文理性的永恒博弈。媒體應該對聚合類信息內容的把關，個性化推薦與人性化推薦相融合，推送未曾關注的領域，增加新聞偶遇的機會。以算法為主進行分發的新興媒體同專業媒體應該共同滿足受眾對于信息的需求，其中既包括個性化，也包括公共性，只有這樣才能形成唐納德肖所提出的專業媒體與大眾媒體縱橫交錯的“紙草社會”，在算法時代守望人的價值。同時，不僅要依靠平臺，個人更應該發揮主觀能動性，主動“破繭而出”，主動培養信息聚合意識，提升媒介素養。