智媒体时代下把关模式的转变及应对研究论文

智媒体时代下把关模式的转变及应对研究论文

智媒体时代下把关模式的转变及应对研究

马景丽 山东师范大学新闻与传媒学院

摘要 :基于大数据、人工智能的算法推荐技术成为网络新闻的主要分发方式,经历了传统的人工分发模式到社交分发模式再到如今的算法推荐分发模式的不断迭代,传统的新闻把关人、编辑角色一步步逐渐被弱化。随着用户媒介接触的深入,“信息茧房”,信息窄化造成观点偏激、极化,数字鸿沟加剧等社会问题频发。文章试图分析当今算法推荐技术对于传统把关人的冲击以及反思以探求技术民主与新闻价值之间的平衡。

关键词 :算法推荐;把关人;信息茧房

据第41次中国互联网信息中心报告显示,截至2018年6月,中国网民规模达到8.02亿人次,互联网普及率接近百分之六十。移动终端的普及带来的是人们阅读习惯以及阅读场景的变革,用户的媒介消费方式的转变助推各大新闻类纸媒进行“数字化生存”。

一、新闻内容分发模式的嬗变

(一)传统媒体时代编辑分发模式

传统媒体时代的报纸、广播电视新闻的把关主要源于记者、编辑的人工分发,包括呈现在大众门户网站上的内容也是由人工进行取舍。从这个层面上来看,专业编辑作为信息的“把关人”专业的记者编辑所呈现出来的内容不仅仅是传播者的意图,会涉及社会方方面面,充当社会瞭望哨的功能。“千人一报”的议程设置方式下读者始终充当被动的“受传者”。

(二)社交媒体时代社交分发模式

微博、微信、社区等社交类客户端出现,改传统模式下“你播我看”的线性接受模式被打破。社交分发是基于人们的社交关系(强连接或弱连接)进行的信息分发[1]。每个互联网用户都成为信息网中的“结点”,社交平台中的用户中人对人、点对点传播建构出了一种新的传播及分发模式。

本工程采用机械开挖,开挖到设计标高时,发现存在暗塘,且土层分布很不均匀,最深处为±0.000向下7.2m,暗塘的分布如图2。

(三)智媒体时代算法分发模式

伴随着互联网、人工智能、云计算等技术的普及,新闻传播领域内利用算法推荐的精准推送基于用户的标签选择、用户画像、互动等行为等为用户提供“千人千面”的资讯信息。从某种程度上来讲算法推荐作为把关人为用户设置的议程比编辑单向性的刊发似乎更受欢迎,这一定程度可以说是把关角色的转变。

代表履职能力建设,事关代表在新旧动能转换中的作用发挥。市人大常委会把初任培训、履职培训与专题培训贯穿代表履职的全过程,使代表进一步提高思想政治水平,坚持正确的政治方向,准确把握人民代表大会制度的性质和地位,熟悉和掌握人大代表的职责、权利和义务。今年,组织市级人大代表分两批到全国人大北京培训基地参加代表履职能力提升班,有效提升了代表履职能力和水平。

二、把关人理论在智媒体时代下面临的挑战

(一)传统把关人的角色被弱化

基于大数据的住房公积金管理与服务创新探索 …………………………………………………………… 卢 海 周 翔(1/23)

(二)个性化推荐算法技术的应用对于传统把关行为的冲击

算法推荐模式下会使得用户对媒介的推荐信息长期接触下产生依赖。正如梅尔文·德弗勒、桑拉·得鲍尔—洛基的“媒介系统依赖论”,个人、组织、群体和整个社会要利用媒介系统的信息资源,就对媒介系统形成一种依赖关系[3]。这直接导致受众失去选择其他信息的机会。

三、算法推荐机制下把关人角色转化带来的问题

(一)受众信息选择自主权降低

算法的个性化分发中“你是谁”决定了为你推荐什么内容,整个推荐机制类似于“黑箱操作”[2]。一定程度上来讲你的信息消费行为以及消费偏好成为了你自我把关的“过滤泡沫”,所以个性化推荐机制下“把关人”与“把关对象”角色混淆模糊化了。

(二)用户隐私被过度抓取

算法技术的精准推送使得受众信息窄化,美国学者桑斯坦将此现象描述为“用户习惯性的将自己包裹在由兴趣引导的信息领域,从而如同生活在茧房中”。受众不断的接受推送的同质化的信息,如同生活在回声室中错认为这些信息即为事实全部,会形成特定的思维定势,形成“单向度的人”。

(三)用户被桎梏于“信息茧房”

算法推荐将过去把关人的权利转移到了平台技术以及运营人员手中。信息的过滤用户的标签、消费历史把关,包括用户的职业、性别、浏览记录、停留时长、互动行为、账号主体信息等抓取。同时平台基于自己的价值观念对不同数据赋予不同的权重。这一系列对用户的过度数据抓取行为使得用户的个人信息遭到威胁。

传统媒体模式下信息自上而下线性传播,把关人从信源开始层层向下级把关,可以决定内容是否可以进入大众传播渠道。而智媒体时代下呈现去中心化的特点,传播场域中传受双方角色不稳定,使得把关人“把关”的功能被弱化。

四、智媒体时代下把关的优化

(一)算法和人工互为补充

借助人工新闻编去帮助“挑选出算法无法识别出来的、传播性更强的原创内容”,弥补算法的缺陷,通过算法和人工相互配合为用户提供更加高品质的定制化内容,避免陷入“算法推荐”魔咒[4]。算法在确保推送精准度的同时,人工审核编辑来调动他们对新闻的敏感性来判断新闻价值,确保用户接收到有价值的信息。

(二)条块结合模式推送

在对用户精准推送满足其阅读兴趣的同时,新闻聚合类平台应该实行“条块结合”模式,即将不同的消息类型进行分块推送,针对不同的受众可以将受众感兴趣的内容个性化进行推送同时也应该将政治时事以及重大事故等新闻推向受众的屏幕上。积极为公众设置公共议事日程。

(三)提升自身媒介素养

受众自身在信息接触时不应该被个人兴趣束缚于心里舒适区,应积极主动接触来自于不同媒介的信息,理性对待聚合类平台的虚假信息、偏激言论。面对泛化的声音及时分辨,提高信息价值的判断能力,理性思考,明辨是非。

is the substrate refractive index obtained from the measured transmittance Ts of the substrate.

参考文献:

[1]王怡溪.智媒体时代算法推荐对新闻把关人的冲击与反思[J].新闻学,2018(10):15.

[2]王茜.打开算法分发的“黑箱”——基于今日头条新闻推 送的量化研究[J].新闻记者,2017(9):7-14.

[3]彭兰.社会化媒体时代的三种媒介素养及其关系[J].上海师范大学学报,2013(3).

[4]岳淼,迟月利.应用电视新闻学[M].厦门大学出版社,2014,7:97.

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