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从“新闻回避”到“新闻悦纳”: 智能传播时代融合新闻生产技术赋能创新研究

日期: 来源:中国传媒科技收集编辑:中国传媒科技

摘 要:【目的】媒体智能化提升传播精准化的同时,受众“选择性接收”倾向愈发凸显,“新闻回避”更导致无效传播与用户黏性下降,智能传播时代怎样创设良好的新闻消费互动生态,是本文研究的重点。【方法】文章将融合新闻生产置于“新闻回避”的研究框架视野下,围绕用户如何在数字传播环境中通过智能技术赋能实现有效新闻获得这一核心问题展开深入论述。【结果】发现新闻价值被平台算法单一化,新闻情感被平台算法简易化,新闻体验被平台算法迁移化,进一步拓展了“新闻回避”的内涵外延维度。【结论】基于此,主流媒体通过智能化技术赋能重构算法生态,智能化编辑部赋能平行数字空间增强新闻挖掘人机协同,培育媒体未来用户用算法素养推动科学发展,“新闻回避”才可能进入到“新闻悦纳”,并为已进入深度融合阶段的主流媒体未来发展提供一定的启示。

关键词:新闻回避;新闻悦纳;融合新闻;智能传播;新闻消费

 DOI:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2022.12.003

本文著录格式:黄义伟 . 从“新闻回避”到“新闻悦纳”:智能传播时代融合新闻生产技术赋能创新研究 [J]. 中国传媒科技,2022(12):21-24.

基金项目:教育部产学合作协同育人项目“《融合新闻学》重大主题事件报道虚拟仿真实验”(项目编号:

220603231152559);黑龙江省教育科学“十四五”规划重点课题“应用型高校网络与新媒体专业人才培养模块教学研究”(项目编号:GJB1422540);黑龙江外国语学院教育教学改革重点项目“新文科建设背景下融合新闻人才实践创新能力培养探索” (项目编号:2022ZD006)阶段性研究成果。

作者简介:黄义伟(1976-),男,黑龙江哈尔滨,编辑,中国教育发展战略学会艺术教育专业委员会常务理事,研究方向:融合新闻生产、传媒艺术与美育。

作者单位:黑龙江外国语学院中文系,黑龙江 哈尔滨 150025

当前,传统媒体探索媒介转型已进入深度媒介融合阶段,大数据、人工智能等技术的不断引入、加持,使得增强、完善算法机制成为主流媒体建设“四全媒体”进程重要的节点。经过参与头部新媒体平台内容建设获得算法推送、自建平台搭建自有算法增强权威媒体话语权、创设“中央厨房”打通全域新闻生产、分发等阶段的改革探索,媒体智能化已成为主流媒体的“进阶标配”,能够完全实现自身个性化、精准化传播。与此同时,社交媒介深度参与新闻信息接收的媒介生态下,受众群体的“选择性接收”倾向愈发凸显。在算法糅合着人际传播、圈层传播以及情绪传播的复杂环境中,智能化技术融入的新闻生产今天又面临着或许无效传播的尴尬境地。

与传统媒体的受众思维不同,融合新闻的用户思维使得新闻消费实践模式发生重大改变,算法推送满足用户最大需求的同时,新闻消费者也被赋予更多选择权,当信息泛滥、信息过载超过一定限度,“逆向刷屏”便会自然发生。尤其是进入疫情常态化的近三年间,“新闻回避(news avoidance)”已经成为算法分发新闻模式下业界、学界关注的新焦点,越是对算法技术产品陷入深度使用的用户就越容易被裹挟进去,受困到一定程度便会出现“逆反”状态,甚至一度出现“新闻易得性越来越高,但回避新闻的人却越来越多”。[1] 主流媒体既要设计好算法机制又要增强融合新闻用户的黏性,必不可少需要通过智能化技术赋能媒体重构算法生态。本文将融合新闻生产置于“新闻回避”的研究框架视野下,探讨当前传统媒体面临媒介融合转型发展中如何构建“主流媒体算法”,提高融合新闻生产能力,增强传播效果。 

NO.1 

“新闻回避”下融合新闻生产问题 

“新闻回避指新闻消费者主动避免接触特定新闻”[2],研究人员发现,2019 年英国“脱欧”、2021 年新冠肺炎疫情的长时间报道导致的信息泛滥使得很多用户产生负面情绪,具体的“新闻回避”体现为,“不同的人采取了不同的回避方式。有的人战略性地回避新闻,如选择在新闻消费较为密集的时期回避;有的人通过限制自己接触新闻的时间段或内容进行回避,如只留意政府新闻发布会。”[3] 从目前传统媒体依托的新媒体分发平台来看,遇到重要主题事件报道、社会舆情热点时,编辑部沿袭的“第一时间报道”首要原则被移到小屏端。以往的新闻报道原创性、时效性等竞争再次在新媒体平台凸显,甚至比门户网站竞争时期更为透明化。无论是国家级还是省市一级媒体,包括自媒体创作者在内,新闻、信息爆发式呈现,推送方式则体现为密集式覆盖到相应人群。尤其是面对诸如武汉疫情报道、郑州暴雨报道、东航 MU5735 航空器飞行事故等报道,连篇累牍地分发、推送视听信息持续传播,其中涉及的大量伤亡等要素,更容易影响到接收者的情绪甚至导致,其心态发生大幅变化,“新闻回避”就表现较为明显。

“新闻回避”在最新发布的《2022 数字新闻报告》(Digital News Report)中再次被提及,牛津大学、路透社新闻学研究所通过对 46 个国家的 93000 名数字新闻用户调查发现,“经常或偶尔回避新闻”的人数呈显著上升趋势,受访者因新闻议程的重复性设置而感到厌烦,主要原因依次是“党派新闻及新冠疫情新闻太多”,占比 43%,“新闻对心情有负面影响”为 36%;尤其是 35岁以下的人“消息导致情绪低落”更为突出,“厌倦信息泛滥”与“新闻价值存疑或偏见”各占 29%。此外,过量信息导致争论,他们宁愿避免(17%)或无力感(16%),没有足够时间看新闻(14%)或太难理解(8%)。[4] 可见,“新闻回避”已经成为智能传播时代融合新闻生产环节需要重视的关键问题。

1.1 新闻价值被平台算法单一化:报道主体与接收群体“厚此薄彼”

“新闻回避”是平台算法机制的新反制。新媒体平台出现前期,传统媒体的新闻生产、分发局限于原有的固定版面、时段、频率等因素,使得受众获取信息需要考虑时空因素,才能获得所需要的新闻资讯。头条号、微信公众号、微博为代表的新媒体平台出现后,传统媒体除转战各个平台之外,还将原有原创内容进行精细切分选择不同平台进行分众化传播,充分发挥“内容为王”优势,实现受众的新覆盖新增长。同时又纷纷开发、打造自己的 App,但由于技术条件所限,成长空间有限。

进入到以抖音、快手为代表的短视频平台期后,深谙读屏时代心理算法的技术赋能再次让新闻消费进入全新场景,“想看的新闻”才会被呈现给用户,用户自主权增大的同时形成“涟漪效应”,也容易进入“信息投喂”模式下的“信息茧房”效应。尤其是用户面对同质化新闻不断出现,徒劳刷屏之后产生的疲惫、反感情绪更易滋生出“新闻回避”状态,它是算法机制进入深水期的伴生现象。

传统媒体媒介转型过程中,还无法做到与流量平台上的碾压式抗衡,目前大多媒体的新闻传播主要平台仍选择寄居于第三方平台,并且每一个平台又有着不同的“算法标签”,同一个热点新闻在平台分发、传播后,虽然基于平台设置的图文消息、短视频、H5 等不同媒介形态,但最终都要服从于平台的编码算法机理。在此过程中,融入专业新闻精神且完全自成体系的高新闻价值作品被拆分,重要性、显著性、时效性、接近性、趣味性等新闻价值要素被平台算法单一地贴上推送标签,进入内容流量分配池中,并依据其用户自身的商业画像,急功近利式地“迎合阅读口味”,甚至出现“厚此薄彼”推送的现象,导致新闻用户接收到的信息又是在碎片化的环境中获取,报道主体与接收群体之间的衔接反倒不如大众传播时代的单项式传播效果——不统一,有分裂,缺少重要的新闻语境,导致“新闻回避”与“快速屏幕划过”“逆向刷屏”概率增大,新闻传播的鸿沟慢慢加大。

1.2 新闻情感被平台算法简易化:疏解不畅,焦虑情绪被放大

融合新闻的互动传播过程中,情感是最容易第一时间带动用户参与其中的主要因素,其次是用户的媒介认知素养与认知能力。但是当一个媒介以及多个媒介,包括所在的平台逻辑都在呈现简单粗暴的兴趣导向算法推送规则时,这种传播的基本架构对于真正希望获取有用新闻的用户来说,无效信息、单一信息过多,缺少深度信息,工具价值大于理性价值,无法帮助用户形成对世界的客观了解,其必然去想方设法进行搜索、社交媒介问询,增加了新闻获取的成本,无疑为其倍增焦虑情绪甚至会随着推送频率增大而同步放大。

由读者、观众身份属性进阶而来的新媒体用户,对媒体的使用场景已经变成碎片式阅读(收听),“跳跃式”思维也催生了快餐式的新闻消费习惯。读图、读文占用太多的精力,不如短视频新闻的 15 秒视听效果更舒适。与此相对应,传统媒体的报纸作品、广电作品,有着严格的编采界定标准,即使在 PC 端时代转入到网页端也依然保持良好的新闻情感,这是新闻工作者凝结在作品中并在实践完成过程的重要价值,体现在采编、出版、审核机制下的内容审慎输出。进入到融媒体阶段以后,要考虑用户的使用习惯、分发端口编辑器的使用规约等因素,而后进行二度加工进行再度传播,无形中使编辑器界面下的编码进入到了平台算法的预设中,重大新闻的情感要素要能激活被分发的用户兴趣,才能实现打开率,顺带才能实现平台商业价值。在这一过程中,新闻当中的共情书写、接收主体的情感反应,面对平台算法的关照只能脸谱化、简易化,这也是为什么“标题党”现象一直存在于新媒介端的原因之一。目前,“标题党”越来越多被用户厌烦、无视甚至屏蔽,也是“新闻回避”现象越来越呈显性特征的一个重要标志。

1.3 新闻体验被平台算法迁移化:用户无法“破圈”沉浸临场

前智能传播时代,不同传统媒体的记者、编辑、编导、制片人、主持人等,通过选题议程设置即可与不同的读者(听众、观众)在唯一的媒介平台中找到传播与接收的归属感。虽然受众的新闻体验较融合新闻的用户场景稍显单一,但用户群体更为显在,主流媒体也能相对有的放矢地改善传播方式。

进入到智媒时代,新闻的采集、制作、发布有时是与自媒体用户同时共生,有时甚至记者不在现场,而是由新闻现场的当事人、旁观者越过记者率先发布到网上或相关媒体号,而普通用户无法区别专业机构与个人机构的区别。而且,随着青年一代“网络原住民”的成长,越来越多的新闻用户是在社交软件使用过程中获取新闻的,最终由主流媒体全面打造的新闻体验场景被迁移、拆解、消散。尽管社交平台没有新闻采访权,但聚合了大量信息或媒介号所提供的或资讯或信息,用户在深度使用过程中被其不断升级、改良的后台所不断“驯化”,甚至形成了社交平台的多个圈层,诸如豆瓣、小红书等平台中根植于用户的文化信息消费、淘买种草文化等进行精准算法加持,“用户也越来越习惯于在进行娱乐、社交或其他活动时偶然得到新闻”[5],这对融合新闻生产的源头来说,无疑是一个难以跨越的阻隔,用户无法“破圈”沉浸临场,其生产的新闻信息产品所构建的新闻体验良性生态几乎被消弭殆尽。 

NO.2

“新闻悦纳”:用户思维 + 技术赋能关照下的信息消费场景

“新闻回避”场景出现在互联网社会中的媒介传播与沟通提质增效的过渡期,不断改善的媒介技术促使媒体自身在媒介转型与融合过程中的新闻接收效果最大化,同时又增加了新的不可测定的元素——用户总是在试图逃离算法的困境。面对每一个手机端、屏的新闻用户,智能传播背景下的编辑部需要基于不断发展变化的媒介技术,及时调整底层算法逻辑,让主流媒体平台焕发出新的动力,才能激发用户深度参与到新闻生产、分发与互动中,彰显主流媒体的传播力与影响力。

有过多年传统媒体使用习惯的受众会感受到阅读报刊的仪式感与获得感,“读报常会产生一种偶遇的快乐”[6],这种基于用户情感与理性深层认知需求,将新闻专业机构的专业精神、媒介审美以全新视听语言融入新媒体端、融媒体端的新闻获得的理想状态可以归为“新闻悦纳”,尤其是在新闻文本、新闻叙事、新闻呈现、新闻传播均发生突破性变革的当下,需要真正实现从“新闻回避”到“新闻悦纳”,将智能传播时代融合新闻生产的算法赋能进行新的符码书写,“媒介平台—用户”都能更懂得自己的在场常态,创设良好的新闻消费互动生态。 

NO.3 

智能传播时代融合新闻生产的创新策略

传统主流媒体面对“新闻回避”除了进行流量算法反思,还需要从平台逻辑、媒介功能、技术伦理、社会认知方面,进行新的算法编程,并利用好新媒体平台的算法优势特点,结合元宇宙、人工智能发展的内在张力,进行底层逻辑的深刻变革,搭建更有算法个性与艺术性并行驱动的主流媒体算法,才有可能在源头上慢慢有序进入“新闻悦纳”。

3.1 铺设主流媒介平台逻辑,助力算法和谐共生成长

“智能传播”生态环境下的用户消费新闻场景在不断发生改变,除用户自身的个人注意力分布、动机、兴趣习惯、社交关系等之外,还需要注意网络社会的社会心态、认知效能、媒介使用技能,以及认知神经科学的微妙变化,而这些在第三方商业平台算法的新闻推荐、用户偏好、算法排序等算法价值中,很难完整体现主流媒体的价值观,都需要主动或被动进行适应其算法的调整。因此,从长远发展战略角度考虑,综合统筹增强互联网文化与新闻媒介文化深度相融的算法拟定需要尽快列入日程。这就需要在传递信息之外,更多考虑提升社会认知,抚平公众情绪,消解社会争议。

融合新闻第一生产要义是促成消费行为发生。用户能真正打开推送界面,进行互动接收并有积极反馈,实现良性驱动,但目前较多的算法集中体现在“盲猜”的粗线条用户画像描摹。铺设、完善主流媒介平台逻辑建设,形成矩阵环绕的同时注意云计算、大数据技术的充分运用,主流媒体可以在不同的新闻风格、不同的新闻文体当中进行深度探索,再度细分,让面对用户的算法 + 作为传播者的思考算法和谐共生,找到真正的融入点,而非单方面的去讨好用户,这样的平台型媒体才更有持续发展的生命力。

另外,主流媒体机构新闻从业者大多仍是传统媒体人员,长期的媒介浸染不可避免会带有传统媒体思维的烙印来看新媒体,甚至是从媒体生产思维出发来把握当下的新媒体思维。这就要求尽快转变思想打破固有观念,基于媒介属性重新设置内部相应体制、机制。近几年,各媒体尝试进行的融媒体工作室机制总体反响较好,是传统媒体发挥互联网思维进行媒介转型深耕细作的重要体现。短视频平台近来推出的用户 IP 设置展示,以及后续出现的 MCN 机构也需要展示等新规,使得大量以打造流量人设的网红传播的 MCN 机构、公司遇到新挑战。主流媒介机构依托良好的专业优势、内容制作基础,加上内部管理、广告人才的构架,以此为契机进行 MCN 机构对内、对外的孵化改革,助力算法和谐共生成长,也更能把握好社会效益与经济效益的双收益。

3.2 智能化编辑部赋能平行数字空间,贯通新闻挖掘人机协同能力

算法策展下的“脸谱化”“标题党”无法真正展现媒介的主流话语议程设置功能,这也正是目前一些走过算法红利期的平台目前进入下坡路的一个直接体现。尤其是国家相关方面已经对算法逻辑进行了相应规范,整体上遏制了无序发展,但因为平台上依然有众多不具采编资质,喜欢以资讯形式发布各类信息的自媒体号,受众媒介素养还远没有达到能够识别权威媒体新闻的能力,还需要重新进行梳理和有效治理,同时要考虑平行数字空间的虚拟仿真探寻。

融合新闻面对的用户消费习惯已变为非线性的、互动性收听、收看方式,尤其是信息找人的算法推荐,更需要做好基础设施层面的平行数字空间虚拟世界对接,在真正算法组织层面上实现沉浸式的新闻消费场景。

另外,主流传统媒体强化重要新闻文体的技术赋能发展可以有所作为。国内已经有媒体实现了卫星助力宏大主题报道,但新的媒介技术应用只是局部运用,整体性并不突出,甚至没有延展。媒介技术恰恰能够改良、完善融合新闻品质,进而激发、提高公众新闻参与兴趣,真正让智能化编辑部发挥其关键职能。新华社“媒体大脑”与 MGC 视频新闻的匹配模式,将编采人员与新闻线索、新闻素材、新闻生成、媒资库检索无缝匹配,人脑+AI 的制作生产智能化、智慧化,人机协同能力大幅提高。体现媒体专业价值的舆论监督、深度报道、调研报道,进入到新媒体阶段很难被大众关注到,主流媒体需要调适手机界面传播的方式,借助大数据的信息采集与分析能力,实现数据画面化、新闻可视化,增强新闻信息的服务性和可吸收性;同时,可视性报道还可以借助传感器、物联网、无人机实现常态化,贯通新闻挖掘“最后一公里”,增强读者置身新闻场景的深度感;新闻游戏、动画新闻以及 VR 新闻仍需增强报道范围与研发,不断丰富媒介产品品种,并通过精准的用户分析提升新闻用户的使用便捷感、满足感,来推动更新升级不断反哺产品。

3.3 强化媒体未来读者用户培育社会责任,用算法素养推动科学发展

主流媒体的融媒体发展已经开始由传统媒体的持续发力转变到新媒体平台舆论主阵地矩阵建设,尤其是一些全平台浏览总量超数十亿,这为依托媒介技术赋能提供算法改良提供了良好基础。2018 年起,算法相关课程已写进高中“新课标”,主流媒体具有培育未来读者、未来融合新闻学用户的职责,更有优势“从娃娃抓起”培养具有正向思维的算法逻辑,“加强算法科普读物与影视作品创作,以文化产业助推算法思维教育;建立算法思维评价指标体系,推动算法思维教育科学化发展。”[7] 新时代的主流媒体平台应该善于科学理性地制定算法,同时应注意“用户对沉浸感、临场感的‘沉迷’,虚拟与现实边界的弥合将加深技术依赖的风险”[8],在加强媒介融合新闻生产能力的前提下将社会主义核心价值观植入到用户媒介使用过程中,使得其成为深度伴生者与嵌入者,通过人工智能(AI)算法赋予个体用户更为独立的媒介用户使用意识,并持续输出制作精良、具备社会报道价值要素并凝聚真情实感的个性化、真切化报道,建设定向、定质的符合用户真切需求的向善化的理想新闻消费图景。 

NO.4 

结语

传统主流媒体在新媒体时代创新实现传播效果最大化,首先要回到媒介自身,发挥其主体功能,按照智能传播伦理重新对编辑部优质议题梳理建构,铺设主流媒介平台逻辑,助力算法和谐共生成长;其次,“新闻回避”体现的是信息社会中社会治理在互联网消费层面的虚拟世界秩序,主流媒体智能化编辑部赋能平行数字空间,贯通新闻挖掘人机协同能力,让“新闻悦纳”的新闻获取更具仪式感;最后,融合新闻的市场逻辑需要主流媒介挖掘市场,培育潜在用户,特别是要强化媒体为未来读者用户培育社会责任,用算法素养推动科学发展,“新闻回避”才有可能在源头上慢慢有序进入到“新闻悦纳”。



参考文献:

[1] 强月新,孔钰钦 . 后真相时代下的回避新闻及其现实影响:基于一种辩证视角 [J]. 编辑之友,2022(1):38-43.

[2] 李彪,张雪,高琳轩 . 从管理新闻到回避新闻:社交分发环境下新闻消费方式的转向 [J]. 新闻与传播研究,2021(9):23-38+126.

[3] 王俊美 . 疫情改变公众新闻消费习惯 [N]. 中国社会科学报,2021-9-10(A03).

[4] Nic Newman. Overview and key findings of the 2022 Digital News Report[EB/OL].https://reutersinstitute.politics.ox.ac. uk/digital-news-report/2022/,2022-06-15/2022-11-13.

[5] 万旋傲 . 偶然接触新闻的再流行:理论延展及其知识限度讨论 [J]. 新闻界,2022(5):4-14.

[6] 辜晓进 . 将“偶遇的快乐”向数字端延伸 [J]. 新传播,2021(6):87.

[7] 光明日报联合调研组 . 如何远离算法之“算计”?新规之下的网民算法素养调研 [N]. 光明日报,2022-04-07.

[8] 黄楚新,陈智睿 .“元宇宙”探源与寻径:概念界定、发展逻辑与风险隐忧 [J]. 中国传媒科技,2022(1):7-10.


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