1、 目 录 Contents新媒体时代的标题基于算法推荐的自媒体定位新媒体背景下的内容生产090907070808新媒体内容的制作1010新媒体的内容生产运营1111人工智能与推荐系统1212个性化分发与内容生产变革本章要点关键词第1 1章 传统媒体时代，媒体作为大众传播工具，成传统媒体时代，媒体作为大众传播工具，成为传者将信息传递到受众手中的唯一载体。为传者将信息传递到受众手中的唯一载体。而在新媒体时代，基于移动终端的信息分发而在新媒体时代，基于移动终端的信息分发平台成为人们获取信息的主要渠道，这些平平台成为人们获取信息的主要渠道，这些平台通常不具备或不完全具备内容生产能力，台通常不具备或不完
2、全具备内容生产能力，却掌握着信息分发的绝对优势。因此，作为却掌握着信息分发的绝对优势。因此，作为内容生产方的传者就必须在了解乃至熟练掌内容生产方的传者就必须在了解乃至熟练掌握信息分发平台的分发原则的基础上，才能握信息分发平台的分发原则的基础上，才能更好地达到信息传播的目的。更好地达到信息传播的目的。个性化分发、新闻价值、算法分发、内容生个性化分发、新闻价值、算法分发、内容生产变革、价值观产变革、价值观第1节 中心式分发与非中心式分发 一、传播媒介演进和内容生产变迁一、传播媒介演进和内容生产变迁 随着大众传播媒介的变化，人们能够获得资讯的分发模式在新媒体时代发生了巨大的变化。在传统媒体中，内容和
3、传播完全合一。在Web 2.0时代，以个人博客为标志，内容生产和内容分发开始慢慢出现分离。简单地理解内容生产和内容分发：内容生产就是生产者的数量、内容生产就是生产者的数量、创作能力和创作质量；创作能力和创作质量；内容分发就是如何让创作出来的东西被他人看到、接触到。内容分发就是如何让创作出来的东西被他人看到、接触到。移动互联时代打破了以往几百年来大众传播的中心式分发模式，出现了非中心式的信息分发模式。和传统媒体主要由人力进行信息的汇集、筛选、排序、分发不同，非中心式分发将这一工作过程更多地交给机器来完成，从而把内容生产和内容分发这两个环节分离开来。因而，非中心式分发时代可以同时容纳更多的内容生产
4、者，用户能够获得的资讯出现了爆发性的增长。在传播过程中，有三个因素会对内容生产和分发造成影响：在传播过程中，有三个因素会对内容生产和分发造成影响：受教育人口的数量与质量受教育人口的数量与质量 如果受教育人口比较少，那他们获取资讯的需求也会相应减少。如果人们的文化水平比较低，就没有办法来接受和传播一些比较复杂和多元的思想。所以，受教育人口的数量和质量与内容生产和分发的深度和广度都密切相关。技术进步技术进步 互联网出现之前的所有传统媒体，都是在解决信息匮乏问题。到了 PC互联网时代，新闻信息从匮乏转为过载。从搜索引擎转向专业内容生产分发，传统媒体的记者、编辑被赋予“把关人”的称号。内容生产和分发的
5、构成机制内容生产和分发的构成机制 1995年，华西都市报问世，内容生产由报社记者编辑掌握，分发由邮局管理。1996年至1997年 之间，全国各地的报纸纷纷自办发行。2000年左右，门户互联网诞生，把内容分发做到了当时技术能力下的极致。从2000年至2008年，中国进入了内容生产和分发的“双轨制”。移动互联网时代，信息的分发打破了以往线性传播、中心式分发的传统,出现了非中心式的信息分发模式，把内容生产和内容分发这两个环节分离开来。二、社交型分发与算法型分发二、社交型分发与算法型分发社交型分发社交型分发：社交型分发主要依托于社交网络进行传播：使用者的朋友、家人、同事等所有在社交网络上被其关注的人帮
6、其推荐、过滤信息，由于他们在爱好、兴趣、场景上与使用者有一定共同性，从而提高了信息分发的效率。人与人的交往关系成为信息传播的重要因素。出现的问题：垄断流量、“信息茧房”等。非中心式分发主要分为两种类型：一是依托于社交网络进行传播的社交型分发，二是基于智能算法对于信息和人进行匹配的算法型分发。算法型分发算法型分发：算法型分发的核心逻辑是根据用户的行为数据进行个性化推荐，试图做到更精准。算法型分发实现了对于 海量信息价值的重新评估和有效适配。信息价值不再有统一的标准，不再有重要性的绝对的高低之分。出现的问题：算法不够准确、机器智能替代人的“把关”、“标题党”现象等。算法型分发和社交型分发并不是截然
7、对立的，“社交社交+算法算法”叠加叠加的分发方式，标志着信息分发史上迎来了一个新的拐点。三、分发模式中的三、分发模式中的“冷启动冷启动”和和“热启动热启动”对于新闻内容的生产者而言，算法型分发和社交型分发这两种不同的非中心式分发方式，其内生的增长动力是完全不同的。非中心式分发两大模式的根本区别非中心式分发两大模式的根本区别 从分发和内容生产的角度来说，在社交分发平台上，一个账号的关注者越多，他分发出去的内容受到的关注就更多。所以，关注者的数量对于社交型分发来说至关重要。正因如此，如何积累和获得关注者（粉丝），就成了社交分发平台上的新闻内容生产者最关注的事情。与之不同的是，算法分发平台上的内容生
8、产和内容分发是彻底分离了的。内容的生产权掌握在所有有生产能力的人手里，包括媒体、自媒体；内容分发掌握在拥有更高技术能力和更大赋能的大平台手里。因此，对于算法平台上的内容生产者来说，了解算法原则，熟悉平台推荐规律，并在此基础上生产出令用户喜爱和平台愿意推送的作品，是他最关注的事情。算法型分发算法型分发社交型分发社交型分发分发和内容生产角度分发和内容生产角度一个账号的关注者越多，他分发出去的内容受到的关注就更多。内容分发掌握在拥有更高技术能力和更大赋能的大平台手里。引入引入计算机领域的一计算机领域的一对相关概念对相关概念热启动冷启动 在社交分发平台社交分发平台上，所有内容生产者最初始的状态都是冷启
9、动冷启动的，在每个内容生产者刚刚设立一个微博账号、开通一个微信公众号的时候，他的关注者都是零，要通过内容本身的吸引力、对于账号的全面市场运营等手段一步步积累关注者，使得自己的知名度越来越高。在算法分发平台算法分发平台上，内容生产者最初始的状态是热启动热启动的。即使是头一天刚刚在今日头条平台上发送的第一则新闻，如果内容足够吸引人，获得平台的大力推荐的话，单条新闻从零起步的阅读数量就可能达到上百万甚至上千万。“冷启动冷启动”和和“热启动热启动”“冷启动冷启动”和和“热启动热启动”的异同的异同相同之处：相同之处：能把不同的内容分发给不同的人来看，每个人都能看到不同的内容，千人千面。不同之处：不同之处
10、：“冷启动”平台的优势在于，内容生产者有更高的辨识度。而“热启动”平台的优势在于，内容生产者能够在短期内触及更多的用户。“热启动”平台的信息发送相对更加随机，但可辨识度略低。而“冷启动”平台上的关注者关注的都是现实中的熟人以及本人感兴趣的著名账号，可辨识度高，人们既关注信息，同时也关注发出这个信息的人是谁。“冷启动”平台难以有效地实现最精准的颗粒度辨识，一个账号发布的内容可能非常广泛。而“热启动”平台可以通过算法，实现对某个具体信息的精准划分。第2节 算法推荐与新闻价值 一、传统新闻价值的定义与时代变化一、传统新闻价值的定义与时代变化传统新闻价值定义：传统新闻价值定义：1833年普利策：有特色
11、的、戏剧性的、浪漫的、动人心魄的、独一无二的、奇妙的、幽默的、别出心裁的内容。1903年实用新闻学：新闻必引起社会全体之兴趣。希伯特和麦克道尔：“五要素说”（时效性、接近性、显著性、重要性、冲突性）。我国学术界对新闻价值的阐述通常不包含“冲突性”，而将“趣味性”包括在内。趣味性要求新闻事件有趣、非常态，能够吸引人。梅尔文-门彻：“八要素说”（时效性、冲击性、显赫性、接近性、冲突性、异常性、当下性、必要性）。新时期新闻价值定义：新时期新闻价值定义：杜骏飞：“客观性”正在向“客观-主观性”的综合型价值观方向发展。孙愈中：新闻价值既存在于变动的客观事实本身，又与记者和受众的主观认知有密切关系。杰克富
12、勒：互联网时代，新闻价值以“人”作为基本点，受众、新闻人、媒介之间的相互影响对于新闻价值的变化起到了主导的作用。“时新性”转变为“迫切性”，及时性从“近期”向“实时”转变。“地理接近性”被弱化，“心理接近性”得到延续，追求“全面贴近用户”。“知识性”成为普遍认同的新闻价值。常江与杨奇光：新时代的新闻价值应当包括“可卷入”与“可视化”。一、传统新闻价值的定义与时代变化一、传统新闻价值的定义与时代变化 二、新时代的新闻价值标准二、新时代的新闻价值标准 2013年，美国新闻记者编辑协会经过长时间的大量跟踪调查得出一个结论,人们在新时代更加关注具备这三个因素的新闻：关联性、实用性和兴趣度关联性、实用性
13、和兴趣度。关联性：关联性：“关联性”与在原本新闻价值中排列在第四位的接近性相似而又有不同，关联性更强调新闻事件与用户之间的情感和心理联系。但值得注意的是，在以社交网络为背景的新媒体传播环境中，“关联性”变成了新闻价值中最重要的衡量内容。实用性：实用性：即新闻对于受众改变生活现状是否具有直接的指导借鉴意义。实用性新闻既不像重要性突出的硬新闻那样关系到国家大事、人类命运，也不像趣味性强的软新闻只带来当下的情感满足，而是一种可以带来立竿见影的现实利益的一种信息。兴趣度：兴趣度：即一则新闻能否满足阅读者的好奇心，能否响应他在快速的 生活节奏下的需求。这和传统新闻价值中的趣味性比较接近。在媒体与受众的关
14、系中，受众的地位被提升到了一个空前重要的位置。故而，新媒体在进行新闻生产与传播时，必须将用户（而非传统意义上的受众）放在优先位置进行考量。在算法技术的应用之下，“定制新闻定制新闻”便应运而生。第3节 算法分发的基本流程对内容生产的驱动型改变 实现算法分发，必须具备两个前提条件：一是有足够的信息源足够的信息源，二是构建更加精准构建更加精准的算法框架的算法框架。一、算法分发的基本原理一、算法分发的基本原理 分发是整个资讯传播生态中直接触达终端用户的最后一环，它受到上游生态的强大制约。信息源与信息分发的最终效果密切相关：从数量上，是否有足够多的信息可供抓取；从质量上，这些信息是否有足够的品质令用户满
15、意。与此同时，分发环节也在向前追溯，改变着整个传播的生态。近年来，各个分发平台不断扩展内容生产的范围，从最早的图文资讯扩展到音频、视频、短视频，又不惜重金贴补自媒体，扶持优质原创内容，提升内容生产的数量与质量。算法的精准度精准度是算法分发的核心价值所在，直接关系着算法分发平台的生死存亡。如果精准度不够，由算法来分发的资讯到了用户手里，会让用户感觉有很多无效或者低劣的信息。目前市场上所有算法平台所使用的算法分发，主要分为三大主要类型。协同过滤推荐协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)：包含两种主要的推荐技术：基于记忆的(memory-base
16、d)协同过滤和基于模型的(mode-based)协同过滤。基于内容的推荐（基于内容的推荐（content-based recommendation）：）：根据用户历史项目进行文本信息特征抽取、过滤，生成模型，向用户推荐与历史项目内容相似的信息。关联规则推荐：关联规则推荐：基于用户历史数据挖掘用户数据背后的关联，以分析用户的潜在需求，向用户推荐其可能感兴趣的信息。目前，随着移动互联网的兴起以及包含内容和关系的社交媒体（如Twitter、Facebook）的快速发展，某种单独的推荐算法已难以满足用户推荐、内容分类、话题挖掘等需要，因此，融合多种算法、关联更多数据的组合推荐系统组合推荐系统得到发展与
17、完善。二、算法分发的现实操作流程二、算法分发的现实操作流程1.来自传统媒体、自媒体、机构和政府部门等等不同的信息生产源的所有新闻内容，进入分发平台进入分发平台。2.平台对这些新闻内容进行消重消重。目前算法平台所使用的消重方法，有根据内容消重、根据标题消重、根据预览图片消重和根据相似组织消重。3.消重之后进入新闻内容的审核流程审核流程，由算法和人工联手完成。机器主要对新闻内容进行初步审核，把不合乎法律法规、社会道德规范，从新闻专业角度来衡量属于严重违规的内容剔除。而人工内容审核会着重看标题、正文、是否将广告包装成了推广的信息等等。4.新闻内容顺利通过重重审核后正式等待推送分发等待推送分发。5.推
18、荐引擎通过智能识别，把新闻内容推荐给不同的用户。这一步骤下的推荐包含三个类别，分别是启动、扩大和限制启动、扩大和限制。启动启动：分为全新用户的偏好启动和老用户的偏好启动。对于老用户，第一步，第一时间向他推荐其订阅账号的更新内容。第二步，看这位用户的既往浏览数据；对于新用户，首先要进行相似人群的推荐。系统找出与新用户相互关注的老用户，再对照老用户的个人偏好向新用户进行推荐。其次是用系统框定一定数量的用户进行推荐，通过其阅读表现，如点击率、阅读时长等等，提炼出下一轮数据，循环推荐，反复试错，以框定这名用户的阅读偏好。扩大推荐：扩大推荐：对于某个点击率、阅读时长都明显高于平均水平的新闻内容，系统会将
19、它自动筛选出来，并向更多的人进行推荐。在扩大推荐的过程中，系统会依据用户反馈进行调整。限制推荐：限制推荐：对于某个点击率、阅读时长都明显低于平均水平的新闻内容，系统会将它自动筛选出来，添加标注。这样的内容会被缩小推荐范围。三、算法分发对内容生产的改变三、算法分发对内容生产的改变算法分发的发展过程会改变很多传统媒体对于内容的算法分发的发展过程会改变很多传统媒体对于内容的生产动能生产动能。1.算法推荐对内容的需求，最首要的就是数量上必须有保证。换句话说，只有池子足够大、池子里的水足够多，才能对应广大用户发送他们所喜爱的文章。2.其次是质量，平台把明显违反法律法规、社会秩序或者是有明显漏洞的内容砍掉
20、。至于通过了审核的海量内容，就完全交由用户自己来做出明确的判断，形成内容分发的个性化。在这个过程中，在这个过程中，内容生产内容生产也被倒推着发生了非常多的变化。也被倒推着发生了非常多的变化。1.从业者人数和内容生产数量的极大提升。内容生产和内容分发的极大分离，生成在市场上充分竞争和良性循环的结果。2.内容生产的方式方法也会发生巨大的变化。例如有的算法分发平台为了方便内容生产者，开发了“双标题功能”，标题的重要性在内容生产领域被提到了前所未有的高度。第4节 算法分发的价值观之辩 一、一、“技术中立论”和“平台责任论”之争 在信息纷繁多元的移动互联网时代，与已经经历了数百年市场历练的传统媒体相比，
21、算法分发仍然有待市场的多重规范。在算法分发平台上，哪些新闻内容能够进入传播渠道、用户阅读什么样的内容，都由算法说了算，平台以单篇文章带来的点击率来评判文章的价值，而忽略文章本身带来的社会效果。同时，算法分发平台的特征还扩大了两个领域的媒介道德争议扩大了两个领域的媒介道德争议。第一个领域，是将对价值观的审判权从传统的记者、编辑手中挪到了计算机工程师手中。第二个领域，是将媒介失范的决定权从媒介工作者传递给了受众。媒介道德和伦理争论点媒介道德和伦理争论点的的变化：变化：主要集中于媒体报道的具体内容，例如虚假新闻、媒介审判、对未 成年人的报道、有偿新闻等。算法技术是否应该遵循传统编辑对新闻价值的选择，
22、是否应该重视新闻本身所肩负的社会性职能。目前，对此的观点争议主要包括两种声音。“技术中立论技术中立论”：这种观点认为，信息分发平台实际起到的只是一种中介作用，并无好坏之分，平台只是给大家提供一个去接触新闻的工具，因此是完全中立的。平台从内容生产者手中获取内容，再通过机器算法或者社交分发等方式对信息进行筛选，推荐给适合的用户。在这个过程中，平台所起到的只是传递作用，一个更加公正有效的平台不应该对信息进行任何的主观性判断。“平台责任论平台责任论”：这种观点认为，一家平台只要做着“一对多”的公共传播，只要它面对的用户数量达到一定规模，就天然地具备了公共属性，就必须扛起引领价值观的社会责任，将主流价值
23、观融入对内容产品的分发中，机器与算法是冰冷的，但是在内容和推送中要体现价值观。技术中立论技术中立论VS平台责任论：平台责任论：2016年12月14日，财经网发表了对今日头条负责人张一鸣的专访对话张一鸣：世界不是只有你和你的对手。2016年12月23日，人民日报以“本报评论部的名义发表评论员文章算法盛行更需“总编辑”。必须承认，虚假信息也好，争吵掐架也好，根源于社会发展的深层土壤，不能让算法“背锅”。但毋庸置疑的是，全面、权威的信息，深入、理性的观点，才是社会舆论与心态最稳固的基础。如若唯“眼球”马首是瞻、让算法主导一 切，优质的内容、理性的辨析，就可能被边缘化而成为可有可无的下脚料。说到底，技
24、术和算法终究是工具，是末；思考的乐趣、价值的塑造、知识的完善，才是目标，是本。算法主导的时代，更需要把关、主导、引领的“总编辑”，更需要有态度、有理想、有担当的“看门人”。人民日报算法盛行更需“总编辑”财经：今日头条需要总编辑吗？张一鸣：之前一位同事手动推送了一条三星新产品发布的新闻，我问他为什么要推这条新闻，他的回答是，这么重要的新闻我们怎么能没有。他认为这条新闻很重要，可是它真的对广大大众重要吗？多数人会认为他觉得对的就是对的，正是因为我知道这个倾向，所以我们要努力克制这个倾向。如果头条有主编，他不可避免会按照自己的喜好去选择内容，而我们做的就是不选择。今日头条负责人张一鸣 二、算法分发对
25、媒介伦理的重构二、算法分发对媒介伦理的重构 算法技术虽然提高了内容分发的精准度和传播效率，但把关权的转移带来了价值观混淆、公共性降低等媒介伦理的新问题，要通过建立健全法律监管、完善算法体系、提升算法透明度等方式对媒介伦理进行重构。Facebook的例子证明了“技术中立论”在现实中难以立足。技术确实是中立的，这一点毫无质疑，可是使用者并不中立。事实上，软件产品中已经事先被嵌入了权力结构，设定了“有限性、许可、特权和障碍”。编程的机器其实不是被使用者控制，而是真正的控制者。在这个时候，就要有一个站位更高的监督执法者来维护秩序：平台可以把“刀”提供给每一个用户，让他们得到便利，但同时也要保证用户在使
26、用的时候合乎所在国家和地区的法律法规。案例：Facebook间接干预美国总统大选 现在世界范围内的法律对算法分发平台所进行的审查都是事后审查，也就是发 现问题后再进行惩戒和规范，因此无法挽回已经发生的恶劣结果。算法推荐对于普通公众来说过于高深莫测，算法平台有责任提高其透明度提高其透明度，将尽可能多的数据原理 提供给用户，以增强公众对算法机制的了解与监督增强公众对算法机制的了解与监督，促成平台和用户不断提高媒介素养不断提高媒介素养。政府也需要随着算法分发平台的不断强大，制定相应的法律法规对算法技术的应用进行监管，明确算法技术的使用范围及标准，形成健全合理的平台问责机制，通过明确可量化的问责标准，
27、要求企业平台在新闻推送过程中承担社会责任，坚持正确舆论导向，尊重社会伦理，形成一个长期可持续的监管系统长期可持续的监管系统。二、算法分发对媒介伦理的重构二、算法分发对媒介伦理的重构本章小结传统媒体和新媒体经历传统媒体和新媒体经历了了两种不同的内容分发形式，即两种不同的内容分发形式，即中心式分发和非中心式分发中心式分发和非中心式分发。0101020203030404了解算法分发的基本原理，并了解这种分发形式对于整个了解算法分发的基本原理，并了解这种分发形式对于整个传播体系尤其是内容生产环节带来的颠覆性变化。传播体系尤其是内容生产环节带来的颠覆性变化。重点介绍了非中心式分发中的算法分发系统，并比较
28、了算重点介绍了非中心式分发中的算法分发系统，并比较了算 法分发和社交分发的异同点。法分发和社交分发的异同点。厘清了厘清了“平台责任论平台责任论”和和“技术中立论技术中立论”的争论，树立了的争论，树立了在新的分发形式下接触和吸收新闻信息的正确价值观在新的分发形式下接触和吸收新闻信息的正确价值观。问题讨论如何看待算法分发的利与弊？01如何看待算法平台的社会责任？02从文献中寻找一次新旧媒体交替时的传播情况（例如在报纸时代出现广播，在报纸广播时代出现电视，等等），看一看传播媒介的更替给传播内容带来了哪些变化。实 训 在“双标题功能”的支撑下，同一篇新闻内容可以有两个标题，形式是“A标题+内容”和“B
29、标题+内容”。假设内容生产者写了一则新家庭电子用品的功能介绍，机器就可以帮助这位生产者进行标题的二次筛选。这个过程具体为：机器把“A标题+内容”推荐给关注这个内容领域的五千个用户，再把“B标题+同样的内容”推荐给关注这个内容领域的另外五千个用户。之后，来看这两组五千个用户的相关阅读数据，包括点击、停留时长、评论、转发和阅读等。当机器将这些用户行为数据统计收集起来，就会发现，A和B两个标题究竟哪个更受人们的喜爱。之后，机器会自动把“更受喜爱的标题+新闻内容”推荐给更多的目标用户。最终结果是，同样一篇新闻内容因为有不同的标题，最终在算法的辅助下吸引了更多的用户。这不仅对内容生产者来说是一件很有价值
30、的事情，也打破了有大众传播以来就一直实行的新闻内容和标题必须一一配搭的状况。从这个意义上讲，这个小的形式变化对整个传播造成了一定的生态联动。这就是在算法推荐的平台上能够不断生成对内容生产者有价值的工具，来帮助他们进行创作。“双标题双标题”案例赏析 2017年3月18日卫报的报道证明，Facebook间接干预了前一年的美国总统大选结果。2014年，英国剑桥大学心理学教授亚历山大-科根推出了一款App,名为“这是你的数字化生活”。它向Facebook用户提供个性分析测试，以此获取 2.7万人及其所有Facebook好友的居住地等信息以及他们“点赞”的内容，因而实际共掌握了5 000多万用户的数据。
31、此后，这些数据被一个名为“剑桥分析”的公司掌握，该公司利用这些数据操纵信息的分发，从而控制事情走向。进一步的调查表明，英国脱欧和美国大选都在一定程度上受到了影响。针对美国大选，“剑桥分析”根据每个用户的日常喜好、性格特点、教育水平，预测他们的政治倾向，进行新闻的精准推送，达到洗脑的目的。例如，根据某个用户在社交网络上的留言和点赞情况，推测出他是一个喜欢枪的人，所以就在推送中出现“希拉里将要禁枪”的内容。再比如，大数据推测某个用户是一个认为严格的移民政策会让美国变得更好的人，就会向他推送“特朗普要求在美国和墨西哥之间筑墙”和“希拉里要给任何移民绿卡”的内容。最终，这些有选择性的内容间接促成了特朗普的当选。“信息茧房”是指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣引导，从而将自己 的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。这一概念是凯斯桑斯坦在信息乌托邦一书中提出的。通常来说，用户的阅读兴趣不可能涵盖所有的知识领域，长期只接触自己感兴趣的信息而缺乏对其他领域的接触与认识，会限制用户对社会的全面认知，将用户禁锢在有限的领域内。更有甚者，由于信息技术提供了更自我的思想空间和任何领域的巨量知识，信息茧房还可能进一步使人成为与世隔绝的孤立者。信息茧房信息茧房
