傳統媒體在融合轉型中如何更好借助算法思維的力量

吳旭渤

摘 要 算法驅動力對于推動傳媒進入智能時代和智媒時代幾乎是決定性的。對于大部分傳統媒體來說，要想與互聯網平臺爭奪話語權，加快深融轉型的步伐，必須要學會掌握算法應用的利器，用算法思維武裝自己的大腦。文章從主導議題、細分受眾、重組基因、創新生產四個方面來闡述算法思維的重要性。事實證明，在引領主流價值觀，實現有效圈層分化，革新新聞產制，創新轉化等方面，算法思維對于傳統媒體而言具有不可替代的作用。

關鍵詞 算法思維；深融轉型；傳統媒體

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）22-0081-03

什么是算法，簡單來說就是解決問題的過程，在百度百科上，它的定義“是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。”我們今天經常提起的算法對媒介和媒體的影響，大多指互聯網搜索平臺、社交平臺、內容聚合平臺等借助算法推薦迅速崛起，獲得了更大的話語權。但事實上，算法已經改變了新聞生產的全部流程，重塑了新聞從業人員的職業規范與功能，甚至鍛造了全新的新聞生態系統。

那么，本文即將研究的主題算法思維又是什么呢？本質上，我們所說的算法思維是計算思維（Computational Thinking）的一種。首次提出這個概念的美國卡內基-梅隆大學周以真教授把計算思維解釋為是運用計算機科學的思維方式進行問題求解、系統設計以及人類行為理解等一系列的思維活動，她認為計算思維包含算法、分解、抽象、概括和調試五個基本要素。大多數人認為，計算思維不是計算機的思維，而是一種人的思維，是脫離互聯網、計算機等機器的獨立存在的思維，是對未來世界認知和思考的常態模式。

對于大多數傳統媒體來說，他們接受算法并不難，但他們更需要的不僅僅是算法推薦的清晰指令，而是用算法思維來改造自己的“大腦”，從而真正在信息輿論場和傳播圈確立自己的主流地位，也只有這樣，傳統媒體的深融轉型才能算真正成功。

對于算法的價值觀問題，算法偏見和算法歧視，自其誕生之日就一直爭論不休。以算法推薦獲利的互聯網分發平臺極力為算法辯護，認為相比于有著自己的政治意識、價值觀、情感、愛好的人類編輯，計算機顯然是更“公平”的。而美國皮尤研究中心2018年發布的《算法面前的公眾態度》報告顯示，有四成美國人相信算法是“中立”的，而在18～29歲的年輕人中，持這個觀點的達到了50%。

然而，正如美國人伊萊·帕里澤出版于2011年的《過濾泡——互聯網對我們的隱秘操縱》暢銷書中所說的，算法本質是一個缺乏道德感的體系，人類將面臨冰冷代碼制造的新的“監控”和“霸權”。更重要的是，我們即便可以接受商業算法趨利的一面，卻不能容忍新聞算法推薦系統用“算法新聞”挑戰新聞的本質，用“扭曲的棱鏡”為公眾帶去虛假的信息而使操縱者獲得更大利益。

因此，對于傳統媒體來說，他們在搶占互聯網主陣地的時候，必須掌握好算法這把雙刃劍，因為這不僅關系到媒體自身的生存，更關系到傳統媒體對于主流價值觀的引領和影響，對新聞道德體系的維護與堅守以及對于專業化新聞生產的捍衛與發展。事實上，一些媒體轉型較為成功的主流媒體，無不在算法推薦上做好文章。

以南方報業傳媒集團為例，其重點打造的南方+客戶端8.0版本目前年總發稿量超過80萬篇，總閱讀量達11億人次，全面覆蓋廣東21個地級以上市和18個垂直系統，是廣東規模最大的政務新媒體聚合平臺和新聞輿論主陣地。不僅在內容方面億級爆款頻出，而且依托精準的推送平臺，99.8%的消息可毫秒級直達千萬用戶。

而這一切，正是基于南方黨媒算法的智能推薦，通過新的算法設置，南方+進一步強化了正能量輿論引導力和正確價值觀的宣傳力度，掌控了更多議題的建構權，加快了深融轉型了步伐，增強了主流媒體的話語權。

一個有趣的細節是，在南方日報電子版的右上角有一個搜索欄，如果你輸入信息，可以獲得大量的相關新聞，而同樣的搜索字眼，你很可能在百度收到大量廣告，真正的純新聞報道反而淹沒其中。而這恰恰體現了主流媒體在算法上和網絡平臺不同的地方，也是主流媒體新聞價值觀的體現。

回到算法本身，一般性認為的算法推薦分為5種，分別基于協同過濾、內容、關聯法則、效用和知識。而這種推薦本身其實就是為了更精準的定位用戶，為用戶提供更加個性化的服務。有研究者認為，媒體環境中的“媒介即信息”已向“媒介即服務”轉變，內容的生產、分發、消費和互動都演變成一種更加個性化的服務[1]。這種個性化的服務曾被人詬病容易產生“信息繭房”效應，或者說“信息回音室”效應，即指個體會因算法推薦被圍困在自己制造的狹小空間里，視野越變越窄。不過在學術界，這些效應并沒有得到大多數的認可，專家們認為，無論在個體還是社會層面，受眾都有更多的選擇，不會固執地忍受各類偏見，甚至，由于算法推薦有不同類型，它甚至可以幫人們打開更廣闊的世界。

對于傳統媒體來說，其實對于個性化的服務并不陌生。報紙的版面安排，電臺電視臺的頻道設置，無不體現了細分受眾的思想。但是，和算法之下的用戶畫像相比，傳統媒體的細分受眾就顯得“粗獷”了許多。更重要的是，它與受眾間的互動與分享很難完成，也不可能實現受眾間的精準匹配。要真正實現從單向傳播到高效的多向互動，建構自己的閉環生態圈，就必須運用算法思維來重新定義自己的媒體平臺：一方面通過架構新的算法推薦來獲取個性化數據，另一方面通過傳統媒體在品牌、內容資源等方面的積累實現政務平臺的集成，借此為受眾提供更有價值的信息，從而贏得用戶的信任和支持。

筆者從業的新華報業傳媒集團，近幾年來經營數據逆勢上揚，已經連續4年實現大幅增長，即使在疫情期間也絲毫未收影響，其在業界已經打造出了屬于自己的“新華現象”[2]而在這個過程中，算法思維的應用功不可沒。就以2020年疫情期間為例，新華集團依托獲得過“王選科學技術獎”一等獎的全媒體指揮中心，充分發揮大數據平臺的支撐，在內容生產和經營拓展中做足了文章。借助疫情防控期間各新媒體平臺大量增粉的時機，新華集團旗下各媒體紛紛開通了面向不同受眾、不同領域的云簽約、云服務、云旅游、云課堂、云體驗、云代言、云銷售等一系列云項目[3]。通過細分領域，細分受眾構建多樣化的生活服務生態，實現了新聞宣傳和經營效益的雙贏。

事實上，傳統主流媒體垂直化平臺的打造，本身就體現了算法思維的特征，而且隨著對數據化運營的探索，傳統媒體也開始不斷地加強平臺的自主開發，調整自身的生產模式，更加重視用戶TAG（標簽）的生成，從而加速了生態圈層分化，使數據賦能為媒體和受眾之間建立了“有效連接”的橋梁。

如果說算法的角色像是傳統媒體的編輯，那么算法思維就是新媒體的“大腦”。傳統媒體要想徹底轉型，不僅要在內容上借助算法的威力，還必須進行基于算法思維的基因重組。

近十幾年來，傳統媒體一直在組織架構、運行體制、內部考核等方面尋找更適合自己的全媒體轉型模式，但其中失敗者居多。其根本原因恰恰是在沒有更新思維的情況下單純地構筑理想型的全媒體平臺。簡單說，傳統媒體在轉型過程中往往保持在封閉性媒介場打轉的慣性里，技術上的提升和新媒體平臺的打造并沒有徹底解決互聯互通的問題，也沒能解決效率的問題。

新的算法推薦，一定意義上說，將新聞信息的選擇權部分甚至全部交回用戶[4]。同時，在媒體—算法—用戶的循環互動圈層內，用戶甚至也成為新聞的生產者，并且對算法起到了重新定義的作用。因而，亟待轉型的傳統媒體也因此必須用算法思維去調整重構自己的新聞產制。

譬如從運營概念上說，無論是To B（To Business，泛指對企業的產品。To B運營更多承擔了市場、銷售、公共服務環節等事項）還是To G（To Government，衍生自To B，面向的是政府或事業單位，主要根據政府投入的財政預算，運作一系列信息化項目），都需要傳統媒體突破往日“渠道商”的概念，代之以內容生產的專業主義，建立開放性的內容運營的觀點。在這樣的情勢下，傳統媒體的新聞產制不足以完全承擔轉型的需求。要想打破這個怪圈，傳統媒體就不得不借鑒互聯網企業的運作模式，加強UGC（用戶原創內容）、PGC（專業生產內容）、OGC（職業生產內容）的建設，以算法邏輯建立新引擎，實現社會化協作模式。以目前有4 200萬用戶的齊魯壹點客戶端為例，其布局的“傳媒+N”智媒生態頗有成效，旗下“壹點號”定位為機構用戶內容生產，目前已有4 000個企業號和政務號入駐，形成強大UGC產能，從而帶動了整個App的活躍度與黏性，為整體的全媒體轉型提供了強大的動力。

最后我們來談談算法思維的開放性和它將給傳統媒體帶來什么樣的轉型發展良機。前面我們提到，算法思維也是對未來的認知與思考。具體來說，算法思維其實是一種遞歸思維，它可以看到問題的復雜性與多樣性，然后不斷去探索更好更優的算法，從準確性、效率、甚至優雅與簡潔等多個維度去做出評價，并持續尋找最優的解決方案。在算法的應用上，傳統媒體顯然是落后了，但這并不能代表它們沒有追趕上來的機會。在算法思維的引導下，以技術賦能，通過制度和理念的創新，傳統媒體完全可以實現在媒體融合的“下半場”彎道超車。

5.1 技術的意義

技術對于融合的意義，首先體現在對采編團隊工作模式的改變上。技術可以使采編人員從單一角色的限制中解放出來。而技術變革也為新聞報道提供了更好的創新機會[5]。

算法邏輯是依賴于技術存在的，因此以技術賦能內容生產，激發用戶生產也能夠更好地體現算法的威力。通過新的技術提升，一方面可以實現平臺的全面升級，另一方面，可以有效地激活社群，形成用戶可以廣泛參與的泛資訊平臺，使得新媒體平臺支撐能力向社會化內容生產延展。

5.2 MCN的介入

傳統媒體的深融過程中也許還擁有一定的內容生產優勢，但是在與把算法推薦玩得熟透的頭部平臺相比，還是缺少專業化的指導和價值變現的能力。這時，MCN的出現無疑會起到重要作用。所謂MCN，即多頻道網絡，雖然它常常被簡單理解為網紅中介，但實際上MCN可以有效地幫助內容生產者，連接內容、平臺和廣告方，更大程度地實現內容分發和商業變現。

在新的UCG或是PUCG（以UGC形式，產出的相對接近PGC的專業音頻內容）的模式建立后，傳統媒體可以通過積極尋求與MCN機構進行資源互換和整合，或者干脆自己直接參與MCN領域，對于優質內容進行導入，從而打造用戶廣泛參與的內容生態系統。

5.3 聚合與轉化

算法思維中體現出不斷分析、重組和轉化的功能，對于傳統媒體的轉型來說，信息資源的聚合與轉化能力也是評判它是否成功的一個重要維度。

在碎片化和無序化的信息傳播形態中，傳統媒體無疑是對信息進行重組和聚合的最佳人選?；谟脩舻脑鲩L以及用戶互動的增加，傳統媒體可以獲得更多的線索和協同采編的資源，這使得他們完全有能力對海量信息與資源進行重新的歸納整理，從而建立屬于自己的“資料庫”和“智庫”。有別于商業性的互聯網平臺，傳統媒體可以依靠他們聚合的信息資源，實現新聞與社會治理，城市服務的深度融合，從而更好地為主流意識形態和主流價值觀的傳播提供堅實的支撐。

此外，傳統媒體通過信息聚合與分享首先實現了新聞采集端的轉型，它們隨即就開始迫切地尋找轉化之途。在官方地位中擁有更多話語權，在受眾市場擁有更大的公信力和品牌影響力，這無疑會加快傳統媒體依賴算法思維創新轉化的進程，使之在內容營銷上與用戶更緊密的互動，在運營模式上與客戶更緊密的聯合，最終實現價值的最大變現。

參考文獻

[1]劉慶鎮，于進，牛新權.計算傳播學：智能媒體時代的傳播學研究新范式[M].北京：人民日報出版社，2019.

[2]楊馳原.“新華現象”的啟示與意義[J].傳媒，2020（16）：1.

[3]丁和根，陳月飛.非常態困境中的“新華現象”密碼解析[J].傳媒觀察，2021（10）：36-39.

[4]羅昕，肖恬.范式轉型：算法時代把關理論的機構性考察[J].新聞界，2019（3）：79-81.

[5]麥尚文.全媒體融合模式研究中國報業轉型的理論邏輯與現實選擇[M].北京：中國人民大學出版社，2012：258.

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