論主流新聞類APP的新聞傳播模式
——以“今日頭條”為例

趙明

（江漢大學校報編輯部，湖北 武漢 430010）

一、引言

報紙也叫新聞紙，是最早的大眾傳播的重要載體，它不受時間的限制，所傳播的新聞信息涵蓋到各個領域，主要以刊載新聞和時事評論為主。報紙需要讀者通過閱讀獲取新聞信息，且在閱讀的過程中還需要進行不同程度地思考和解讀，給予讀者很大的空間和自主選擇性。報紙以其時效性和圖文并茂的特點，在20世紀廣受讀者的喜愛與歡迎。報紙刊載的內容不同，所針對的受眾群體也就不同，在一定程度上反映和引導了社會輿論。但是報紙缺乏與受眾的良性互動，無法準確定位受眾對新聞信息的需要，因此，在21世紀的新媒體時代，紙質新聞信息的傳播效果呈現下滑趨勢。

廣播電視的產生與發展是人類社會和科學技術發展的結果，廣播電視新聞傳播以其傳播速度快、傳播范圍廣的優勢，在新聞傳播市場占有一席之地。廣播電視新聞信息的傳播作用于人的聽覺，以更具有視聽享受的聲音、影像作為基本表達媒介，廣播電視新聞最大的特點是簡短性，很多新聞信息的報道通過廣播進行傳播僅需30～40秒，這正是抓住了人們注意力最為集中的1分鐘，將重要信息傳遞給受眾，從而實現信息與受眾之間的有效連接，使信息傳播的廣度和深度得到了擴展。但是廣播電視傳播是以受眾為終點的單方向、直線型傳播，屬于線性傳播。在這種新聞傳播模式中，信息與受眾之間只是單方面的“給予”和“接受”關系，反饋機制較弱。如今，廣播新聞傳播覆蓋范圍最廣泛的是車載廣播，司機在駕車途中通過車載廣播獲取新聞信息。

隨著計算機技術和互聯網技術的發展，數字新媒介盛行，產生了各類新聞網站和以手機為媒介的微博、微信、APP、抖音等新媒體。新媒體以直觀、迅捷和交互的傳播方式對受眾產生極強的吸引力，逐漸成為人們獲取信息的主要渠道，其中，新聞類APP以其信息量廣、內容豐富、傳播快捷等特點受到人們的喜愛，目前，主流新聞類APP中的“今日頭條”，通過運用網絡大數據技術，推進個性化的“量身定制”與信息聚合的內容保障機制，建立了新聞傳播的“頭條”模式，成為當下新聞資訊類APP的領頭羊。

二、“今日頭條”的新聞傳播模式

（一）網絡大數據技術的運用

在互聯網大數據時代，網絡數據技術的運用重構了內容生產、新聞溝通、用戶管理等方面的工作。大數據技術最顯著的優勢是分析和處理收集到的所有數據，將數據數字化，并將其放置在一個大數據平臺上供觀眾選擇?！敖袢疹^條”APP利用網絡數據技術收集和組織數據，分析用戶的需求和偏好，實現了智能新聞報道和精準推送。在傳統媒體時代，新聞傳播是普遍的，個性化服務未得以實現。然而，作為新媒體時代新聞應用程序的領導者，“今日頭條”APP通過比較內容，在目標人群中有效地傳播新聞信息。

傳統媒體指電視、廣播和其他媒體。作為新媒體的代表之一，“今日頭條”依靠移動網絡傳播新聞，使用大數據網絡技術有效地促進與傳統媒體之間的融合，擴大新聞傳播的范圍，并為受眾提供更有針對性的服務。此外，“今日頭條”使用大數據技術，對每個訪問者的行為進行分析，記錄訪問者的行為習慣，準確地了解用戶的深度需求。

（二）個性化推薦的“量身定制”

“今日頭條”通過分析讀者的偏好，為其提供個性化的新聞信息。作為一個在線新聞平臺，頭條的新聞傳播模式超過了“5W”模式。

“今日頭條”APP運用大數據技術，在0．1秒內計算結果，3秒內完成文章提取、挖掘和分類，5秒內計算出新用戶的興趣愛好，每隔10秒自動更新注冊用戶數據，重新繪制出受眾的興趣圖譜。

“今日頭條”的個性化資訊推薦不同于其他移動新聞客戶端的發展模式，根據拉斯韋爾的5W模式，“今日頭條”的新聞信息傳播模式的與眾不同之處就在于“Who”，即在新聞推送方面，會根據用戶的興趣、習慣、閱讀時間段以及所在區等信息進行個性化推薦，為它的用戶推薦符合個人喜好的“專屬新聞”。每個用戶在“今日頭條”瀏覽信息時會留下閱讀痕跡或記錄，軟件會根據用戶喜好和閱讀習慣推送類似的資訊。大數據技術定位用戶的所在區，為用戶推送本地區或者附近的熱點新聞，從而使新聞地方化、區域化，增強了用戶的存在感，提高了新聞的接近性。因此，基于地域和用戶興趣，為用戶提供個性化定制服務是“今日頭條”最突出的特色?！敖袢疹^條”通過創造、編輯、組織和呈現內容，提高了內容價值，增強了用戶的黏度，使用戶在使用APP的過程中獲得滿足感。當用戶點擊關注的新聞時，APP的后臺系統會智能分析用戶所點擊的新聞信息，并在新聞熱點中迅速抓取用戶感興趣的信息，實行實時匯總推送。這種機制解決了信息過載的情況下，用戶所需信息被眾多干擾信息淹沒的問題，提升了信息分發的效率。“今日頭條”的界面由“推薦”和其他頻道組成，“推薦”是發布及時的熱點新聞，由機器和人工共同完成，機器會根據用戶點擊量和停留時間來判斷該新聞是否是熱點。用戶的每一次閱讀、評論和點贊都會形成用戶數據，機器會存儲這些數據，使用戶閱讀起來更加高效?！敖袢疹^條”采用獨特的新聞信息傳播模式，堅持內容為王的觀念與正確的價值觀，努力打造具有公信力和權威性的主流新聞類APP。

（三）信息聚合的內容保障

“今日頭條”在成立之初是以新聞聚合平臺的形象出現在大眾視野的，新聞聚合可以滿足用戶快速獲取熱點新聞的需求。今日頭條中的短視頻、自媒體、圖片和問答，為用戶提供一站式閱讀服務，以此減少閱讀成本；長尾內容則具體關注用戶的興趣領域，越是長尾領域，頭條的優勢越凸顯，對希望獲得大量信息的受眾來說，“今日頭條”滿足了他們的信息需求，此外，“今日頭條”APP致力于打造社會化的移動閱讀平臺，推行基于算法的連接人與信息的新型閱讀模式。今日頭條的主頁面中，底部有4個TAB，其標簽以“圖標+文字”形式顯示；頂部是搜索欄，有關鍵詞提醒，這樣可以方便用戶熟知廣大用戶關注的話題；用戶在閱讀時對感興趣的文章發布者進行一鍵關注；每個用戶都可以通過“今日頭條”發布圖文、視頻等。“今日頭條”不生產內容，是通過和傳統媒體以及行業“大V”簽約，積累了豐富的內容資源。基于內容生態下的一切形式都在“今日頭條”的嘗試范圍中，而已經成立了20多個項目組探索未來的發展道路。時尚、三農、科技、圖文、游戲以及體育等版塊，都可以視為獨立運轉的項目。產品內容采取聚合的呈現方式，聚合搜索成為解決“信息超載”和“信息迷航”問題的有效途徑，成為聚合類APP的新范式和新趨勢。在新聞聚合系統的智能算法下，能夠進行系統化、數字化的數據挖掘和智能推送?！敖袢疹^條”借助強大的搜索引擎和先進的大數據挖掘技術，在涵蓋海量互聯網信息的信息流平臺中快速查詢、搜索和抓取有價值的信息，通過內部的“機器算法”形成資訊流水線，有效采集和聚合信息，呈現出快速化、系統化和數字化的整合特征。

三、“今日頭條”新聞傳播模式的優勢

（一）精準化投放

根據克里斯·安德森的“長尾理論”，對個性化推薦內容而言，它的暢銷部分——頭部即共性化內容更為細小，而冷門內容——長尾即個性化內容才是真正的主體?！敖袢疹^條”在通過對用戶進行信息收集之后，利用算法技術形成了“千人千面”的用戶畫像，并且每10秒更新“用戶畫像”以達到最精確化，再根據所注冊用戶的個人偏向以及用戶所在地，通過算法將信息精準化地投放到每位用戶的頁面。正如“今日頭條”所說，“你所關心的，才是頭條”。

（二）深度閱讀

在碎片化閱讀時代，屬于自己的整塊時間越來越少，從而導致部分人們放棄了深度閱讀轉而投向碎片化閱讀?！敖袢疹^條”在對用戶提供個性化內容推薦時，是按照用戶的偏好進行信息投放的，對用戶而言，是對某一領域的垂直深耕。此外，由于“今日頭條”是一個聚合類新聞客戶端，在對一些主流媒體或自媒體的內容進行抓取時，由于版權的原因只能將內容原文的鏈接置于文章末尾，只要用戶進入鏈接則會對這一領域內容有更深的了解，這對平臺而言，也是用戶黏度提升的體現。

四、“今日頭條”未來發展策略

（一）多渠道信息的進出

“今日頭條”通過網絡爬蟲收集互聯網中已有的各種信息，進行分析整理。網絡中許多網頁內都存在超鏈接，爬蟲找到一些網頁后會保存網頁的內容，如果網頁中含有超鏈接，爬蟲會繼續訪問超鏈接，并不斷重復這一過程，由此獲得了海量的數據，這些數據就是平臺的信息源。在此過程中，因為爬蟲技術以及網絡轉載致使聚合類新聞客戶端經常會出現版權糾紛，為此，“今日頭條”會在媒體對其提出侵權上訴之后，積極尋求合作，與專業媒體簽訂協議，達到雙贏的結果。

在互聯網時代，專業媒體和平臺媒體的合作是大勢所趨，專業性媒體以專業內容見長，而平臺媒體則擁有海量用戶資源以及廣闊的社交資源，因此，這不僅是個性化推薦新聞客戶端解決版權糾紛的有效途徑，也保證了平臺的信息來源渠道。

最初，“今日頭條”只是技術公司，只做內容推薦不主動生產，這就導致平臺內容來源單一，所推薦的內容缺乏原創性。后來，“今日頭條”開始鼓勵自媒體創作高質量的內容，并推出“千人百萬粉”計劃，這一行為足以體現出平臺對原創內容的重視。而隨著互聯網技術的發展，我們進入了一個去中心化的時代，以提倡個性化為主要特點的UGC（User Generated Content用戶原創內容）逐漸興起，這方面做得比較成功的有嗶哩嗶哩、知乎等。上文提到場景化推送，在一些突發事件中能拿到第一手資料的往往是處于場景中的用戶。因此，新聞客戶端要想實現持續發展，必須不斷擴展自己的信息源、重視與專業媒體的合作以及對自媒體、UGC的重視。

通過合法尋求多方信息來源以及平臺對原創性的重視，能夠有效緩解“信息繭房”這一問題。個性化推薦技術的廣泛運用，讓我們對“信息繭房”的問題進行了一些探討，但也有專家認為，“信息繭房”是海量信息差異化消費的必然結果，是在信息海洋里固守的信息渠道，也是在信息過剩時代的某種自我保護。

（二）把關人與機器推送的合作

類似“今日頭條”這樣媒體平臺，其個性化推薦將傳統新聞業中把關人的角色由“人”交給了機器，媒介的議程設置權力逐漸讓渡。當算法處于把關的主導地位，且自媒體與UGC逐漸成為平臺內容的生產者，平臺所推送的內容質量會越來越難以得到保障。顯然，算法推薦的這一漏洞不能只對算法程序進行更改與完善，把關人與機器二者之間的關系不應是此消彼長，而應是雙方并存且良性互動的，這樣才能保證所推薦的內容是用戶真正所需的。

由于各種錯綜復雜的原因，新媒體時代下平臺對內容的把關難度進一步加大，因此，新聞APP平臺僅憑記者編輯對內容進行把關是完全不夠的而是要做到以下幾點：首先，把關人角色逐漸多元化，普通公眾開始參與其中。平臺應有這種意識，必須重視用戶對內容的建議，尤其是意見領袖的意見；其次，把關不再是事前把關，而是逐漸轉為事后把關，即對內容的追溯，這也是反轉新聞不斷出現的一個體現，當出現假新聞時，平臺要對已發布內容進行追溯并進行更正；最后，把關標準應由一元化走向多元化?；ヂ摼W時代是思想、聲音爭鳴的時代，在正確價值觀的基礎上需要更多的聲音，這是進行內容創新的保障。

（三）垂直深耕后的知識付費

現今，各個知識付費平臺已經有了成功的案例，例如，財經、知乎和喜馬拉雅。用戶愿意為了內容付費不應是因為內容質量高能夠解決受眾的問題、滿足受眾的需求，或者說一些平常的知識或信息對用戶意義不大，只有精品才有可能吸引用戶，并形成品牌效應。內容越垂直，就越容易出精品。新媒體時代，在海量信息的沖擊之下，用戶關注的內容從泛娛樂化向垂直領域轉變，“長尾理論”開始崛起并逐漸占據了主流，因此，新聞APP平臺進行內容垂直深耕勢在必行，有利于平臺的長遠發展。平臺應緊盯用戶的需求，形成某一垂直小眾領域的品牌效應。

五、結 語

以“今日頭條”為代表的個性化推薦新聞客戶端的出現，是海量信息差異化消費的必然結果，未來個性化新聞推薦可能成為這一行業的主流。然而，平臺所使用的算法推薦技術，在解決了互聯網信息泛濫、用戶無法有效抓取問題的同時，也帶來了一些隱患。美國學者梅塞尼曾說，技術可能帶來社會問題，但也在解決社會問題，而人類擁有管理和控制技術的能力。平臺應該意識到在利用個性化推薦技術的同時，還要對其進行人工干預并積極解決技術所帶來的問題，對用戶負責，努力將新聞專業主義與個性化推薦技術結合起來。同時，個性化推薦新聞客戶端雖然是通過算法向用戶推薦內容的，就如“今日頭條”曾表示它們只是技術公司而非媒體，只做內容推薦而不主動生產內容，但在“內容為王”的時代，只有內容才是保障自身長久發展的利器。