數據驅動的新聞傳播：精準與個性化之路

摘 要：文章通過梳理新聞傳播面臨的信息過載、媒介斷裂等現實問題，提出以數據驅動重塑新聞業智能生態，利用人工智能、大數據分析等技術實現精準傳播，并通過個性化新聞產品的開發增強用戶參與感和互動性。研究表明，數據驅動、智能分發和交互式呈現將成為新聞傳播的新范式，推動媒體構建用戶洞察、精準觸達和情感連接的運營閉環。

關鍵詞：數據驅動 精準傳播 個性化新聞 智能分發 "算法應用

中圖分類號：F062.5；G210 "文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2025）01-218-02

引言

新一輪技術革命浪潮下，海量信息呈爆炸式增長，移動互聯網催生了碎片化閱讀習慣，新聞業正面臨前所未有的挑戰與機遇。傳統媒體亟需突破單向度傳播的桎梏，重塑“用戶為本”的服務理念。隨著人工智能、大數據等技術在新聞生產、分發、呈現等環節的應用落地，數據驅動的精準化、個性化傳播成為突破困局的創新路徑，為媒體提質增效、實現可持續發展提供了新思路和新動能。

一、當前新聞傳播面臨的核心問題

（一）信息過載與用戶注意力稀缺

當前，信息技術的飛速發展和移動互聯網的廣泛普及，帶來了前所未有的信息爆炸，海量內容在各類平臺上持續涌現，而用戶的注意力和時間卻極其有限，供需失衡日益加劇。信息過載不僅造成了用戶認知負荷過重、篩選困難，也嚴重影響了內容質量和傳播效率，優質信息難以脫穎而出，平庸內容泛濫成災。同時，注意力經濟時代到來，用戶時間被無限細分和稀釋，新聞媒體對受眾注意力的爭奪日趨激烈，如何在信息洪流中抓住用戶眼球、提供精準有效的信息服務，成為擺在從業者面前的頭等難題。

（二）傳統媒體模式與數字原生代際差異

傳統媒體長期以來形成了固有的采編發流程和傳播模式，面對數字原生時代的到來，這些模式逐漸暴露出諸多弊端和局限性。一方面，年輕一代用戶習慣于在數字平臺上獲取資訊，對移動化、視頻化、互動化的新聞產品有著全新期待，傳統媒體單向度輸出的內容形態已難以滿足他們的需求。另一方面，數字原生代在信息素養、思維方式和價值觀念上有別于前輩，他們更加注重個性化表達、參與感受和社交體驗，而傳統編輯把關、議程設置的媒體邏輯漸漸失去影響力。

（三）假新聞傳播與信息真實性挑戰

隨著自媒體時代的到來和信息繭房效應的加劇，假新聞在社交網絡上被快速放大，對信息真實性構成了巨大威脅。缺乏專業素養的信息生產者、標題黨和算法推薦機制助長了謠言和虛假內容的傳播，公眾很難從海量信息中甄別真偽，陷入信任危機。同時，深度偽造技術的出現，使得圖片視頻篡改日益簡易，虛假信息更易被偽裝成客觀事實，公眾對主流媒體的信賴根基受到動搖。

二、數據驅動：重塑新聞傳播的智能生態系統

（一）構建全息用戶畫像，精準把握受眾需求

第一，新聞媒體需要采集用戶在不同場景下的多維度數據，包括人口屬性、興趣愛好、互動行為、位置軌跡等，形成結構化的用戶數據庫。運用大數據挖掘和自然語言處理等技術，分析用戶在不同平臺上的瀏覽、點贊、評論、轉發等行為，洞察其偏好特征和情感傾向[1]。同時，還可利用知識圖譜將用戶畫像與內容標簽、話題實體相關聯，挖掘用戶在不同語義維度上的潛在需求。基于此，建立覆蓋人物特質、行為習慣、偏好變化的動態用戶畫像，實現對受眾群體的立體化、多層次刻畫。

第二，在全息用戶畫像的基礎上，媒體可運用機器學習算法，對海量用戶進行精細分群，揭示不同細分受眾間的共性與差異，并針對性地設計傳播策略。例如，通過聚類分析將用戶劃分為不同的興趣部落，基于關聯規則挖掘不同群體在話題偏好上的差異化組合，進而匹配相應的內容推薦。再如，針對高價值用戶開展用戶畫像細分，分析其獨特的人格特質、心理需求和決策旅程，為其提供高度個性化的產品服務。

（二）打造智能內容管理平臺，優化資源配置

首先，智能內容管理平臺通過對海量內容數據進行爬取、清洗和存儲，建立起涵蓋文本、圖片、音視頻等多媒體信息的結構化知識庫。采用自動分類、命名實體識別、情感分析等自然語言處理技術，對內容的主題、風格、情感傾向等多維屬性進行標注，形成內容資源的中心化、語義化、要素化管理。在此基礎上，平臺利用知識圖譜技術建立內容實體間的語義關聯網絡，揭示內容間的邏輯脈絡和衍生關系，讓資源組織更加條理化、關聯化、智能化。

其次，傳媒機構可基于內容管理平臺，開發智能策劃和編排工具，輔助記者編輯進行選題決策和素材挖掘。例如，通過對社交媒體熱點話題進行實時監測，結合用戶畫像數據，預測新聞選題的潛在關注度，評估不同議題的傳播價值，讓選題策劃隨需而變、精準高效。又如，平臺可根據內容間的相關性，自動推薦相似素材和參考資料，并基于版權信息智能甄別可用性，讓內容生產所需的信息觸手可及、應接不暇。

（三）建立數據反饋閉環，持續改進傳播策略

一方面，新聞媒體需要搭建用戶行為追蹤體系，全面采集用戶在不同渠道和終端上的閱讀、互動、轉化數據。通過在新聞頁面和客戶端中嵌入代碼，可記錄用戶的瀏覽深度、停留時長、點擊位置等，評估其對不同內容模塊的關注程度。運用 A/B 測試和多變量實驗，探索不同標題、配圖、版式的效果差異，優選最佳的內容呈現方案。對于留言評論數據，可借助情感分析模型，實時監測用戶對報道議題的情緒反饋，并基于聚類算法劃分不同觀點陣營，洞察議題演化和輿論生態。

另一方面，媒體需要將用戶反饋數據與內容、渠道、時間等維度進行關聯分析，評估不同傳播要素的效能，并對癥下藥、持續優化。例如，對比不同選題策劃方式在用戶關注度和互動量上的差異，篩選出最具價值的選題類型與挖掘思路[2]。再如，分析頭條推送、信息流、搜索引擎等分發渠道的用戶質量和轉化效果，聚焦高轉化路徑，并針對性地優化落地頁體驗。同時，還需關注用戶的時間偏好和節奏規律，在其碎片化時間高峰推送短平快內容，在深閱讀高峰推送長文解讀。

三、精準傳播：數據賦能下的信息精細化投放

（一）利用人工智能算法，實現內容智能匹配

首先，媒體可利用自然語言處理技術對新聞內容進行深度解析，提取關鍵詞、命名實體、主題類別等結構化特征，并運用語義表示學習模型將文本映射到多維向量空間中，形成語義豐富、維度統一的內容表征。同時，借助協同過濾、矩陣分解等推薦系統算法，分析用戶的歷史瀏覽行為，發掘其隱性偏好特征，并基于相似度計算為其匹配最契合口味的新聞內容。此外，知識圖譜推理可挖掘內容間的多跳關聯，實現基于語義脈絡的衍生拓展，讓推薦不再局限于同類主題，而是涉及更廣泛的關聯話題，增強內容的連貫性和引導性。

其次，媒體還可采用強化學習等在線學習范式，根據用戶對推送內容的實時反饋動態調整匹配策略。例如，在推薦過程中持續追蹤用戶的點擊、停留等行為，作為環境獎勵反饋，并借助多臂老虎機算法進行在線探索，不斷試錯、調優匹配模型，從而在新聞推薦中引入用戶引導和交互機制。此外，基于遷移學習和元學習范式，還可讓不同用戶間的偏好認知相互借鑒，實現冷啟動問題的緩解，并在此基礎上引入對抗學習機制，在“推薦者—用戶”間展開博弈對抗，從對立統一中實現匹配效果的演進優化。

（二）應用大數據分析技術，優化傳播時間和渠道

大數據分析技術為內容分發時間和渠道選擇提供了精準的數據支撐[3]。一方面，運用時間序列挖掘算法對用戶行為數據進行建模分析，洞察其時間偏好規律，并據此匹配最佳的內容推送時機。例如，識別用戶閱讀高峰期，評估不同時段推送的點擊轉化率，借助生存分析預測頁面停留時長，進而在用戶閑暇時推送長文，在碎片化時間推送短視頻，讓內容的節奏張弛與注意力走勢相契合。再如，針對不同用戶劃分最佳推送時段，有的用戶習慣早起刷新聞，有的則偏愛午休時瀏覽，個性化的時間優化能最大限度地撬動用戶興趣，提升觸達率。

另一方面，媒體可對用戶在不同渠道的歸因轉化進行大數據追蹤，評估各流量平臺在用戶獲取中的貢獻度，合理配置渠道資源。例如，采用多點觸達歸因模型對不同渠道的推廣效果進行對比，分析用戶從接觸信息到最終轉化的完整路徑，找出最關鍵的觸點節點，聚焦打造和投放。

（三）引入機器學習模型，預測熱點話題走向

首先，引入時間序列分析和異常檢測算法，對社交平臺話題熱度進行實時監測。通過追蹤話題討論量、情感傾向等指標隨時間的波動變化，捕捉關注度的陡增陡降等異常狀態，快速識別話題爆發前的微弱信號，做到有跡可循、未雨綢繆。其次，構建話題生命周期預測模型，刻畫不同類型話題的發展軌跡，包括長尾型、周期型、脈沖型等，并基于機器學習算法擬合其中的關鍵參數，預估當前話題所處的生命周期階段，推斷其未來持續時間和影響力[4]。

此外，利用主題模型和社區發現算法，揭示話題涌現、發酵過程中的關鍵事件、意見領袖和社交網絡結構，或者采用因果發現和因果強度估計，分析這些因素對話題走勢的影響效應，構建話題演化的“森林模型”，洞悉其中的關鍵驅動力。最后，話題預測還需嵌入人機交互機制，專家調校模型，將定性經驗與定量分析相結合。例如，建立話題畫像知識庫，對模型預測結果進行可解釋性分析，便于編輯記者解讀話題內涵。

四、個性化新聞：定制化信息服務的創新實踐

（一）開發交互式新聞產品，增強用戶參與感

首先，開發沉浸式報道和虛擬現實內容，利用360度全景視頻、3D建模等技術再現新聞事件現場，配合體感交互設備，讓用戶身臨其境地探索新聞現場，調查線索，揭開謎團，以第一人稱視角參與新聞故事[5]。其次，借助游戲引擎技術，開發新聞主題的互動游戲和角色扮演題材，讓用戶在模擬環境中扮演記者、政策制定者等不同角色，體驗新聞生產和決策制定過程，提升議題代入感。最后，媒體可為用戶提供圖文、音視頻、直播等多元化互動工具，鼓勵其評論表態、分享見解、參與討論，集眾人之所長、匯百家之言論。例如，開發辯論社區產品，設置正反方論壇，激發思想碰撞；再如，開放稿件協作平臺，眾包一手信息，撰稿伴隨討論修改，集用戶智慧完善報道。此外，個性化產品還可嵌入智能推薦引擎，向用戶推送“我的頻道”“我的興趣”等個性化欄目。

（二）設計自適應內容界面，提升閱讀體驗

基于響應式布局設計，搭建自適應頁面框架，針對PC、平板、手機等多種屏幕終端和分辨率，預定義不同的布局斷點，并設計相應的排版網格系統，對不同屏幕下的字體、留白、頁寬、內容模塊進行規范化適配，使界面布局能隨訪問終端發生變化而自動響應重排，以彈性化、動態化的面貌呈現，確保跨終端瀏覽的一致性體驗。同時，運用前端組件化和模塊化開發思路，將內容劃分為標題、段落、圖片、視頻等語義化模塊，實現結構與樣式的分離。

此外，媒體還可建立通用內容模塊庫，包括文本卡片、視頻播放器、交互圖表、信息圖示等，記者編輯從中選取模塊快速構建報道頁面，運營人員配置個性化展示策略，前端自動渲染，同一報道可面向不同用戶、不同使用場景千人千面。再者，個性化新聞還需匹配智能交互，界面可根據用戶的閱讀偏好、使用習慣進行自主優化。例如，基于用戶眼動和注意力追蹤數據，分析不同版式的閱讀路徑和瀏覽時長，動態調整版面布局；再如，識別老年用戶群的交互行為，自動增大字號、降低頁面復雜度。

（三）推出個性化訂閱系統，滿足差異化需求

個性化訂閱系統的推出是媒體適應互聯網時代用戶需求變遷的創新之舉。訂閱服務以主題訂閱、記者訂閱等多元化形式滿足用戶在垂直領域、深度報道等方面的獨特閱讀偏好，以社交化的人際網絡連接增強用戶粘性，同時充分尊重用戶的自主權和隱私權，以靈活多樣的付費模式帶來超預期的性價比體驗。個性化、社交化、隱私化將成為新時期新聞訂閱的顯著特點，用戶將從被動的信息接受者轉變為新聞生產的參與者、定制者和傳播者，媒體也將從內容管理者蛻變為用戶關系經營者。

結語

綜上所述，數據驅動已成為新聞傳播轉型突圍的必由之路。人工智能、大數據等前沿技術在媒體運營中的深度應用，以數據積累洞察用戶，以算法優化分發策略，以智能產品帶來優質體驗，構建起一套精準、高效、智能的傳播生態系統。未來，數據驅動將為新聞業帶來變革性創新，研究者還需進一步探索數據應用的邊界、算法倫理的規范以及人機協作的模式，推動媒體行業在智能化浪潮中實現提質增效和內生發展。

參考文獻：

[1] 陸小潔.融媒體時代新聞傳播的實施路徑及創新探究[J].新聞文化建設，2024（09）：109-111.

[2] 丁一.新媒體時代新聞傳播創新模式探析[N].科學導報，2023-12-15（B03）

[3] 郭嘉良，倪萬.轉向與重塑：數據驅動語境下數據新聞的敘事機制研究[J].東岳論叢，2021，42（10）：110-120.

[4] 陳昌鳳，石澤.價值嵌入與算法思維：智能時代如何做新聞[J].新聞與寫作，2021（01）：54-59.

[5] 強月新，孔鈺欽.數據新聞驅動下的傳統新聞傳播人才轉型[J].電視研究，2020（12）：12-15.

（作者單位：西安工程大學 陜西西安 710000）

（責編：若佳）