近年来,随着国内今日头条、“一点资讯”、“天天快报”等聚合类新闻客户端的兴起,新闻的个性化推荐机制迅速进入人们的视野,成为海量内容时代连接用户与其所需信息的重要方式和新型服务。以聚合类新闻客户端为载体的个性化新闻推荐机制,致力于满足用户对新闻资讯不同的兴趣需求,在解决信息过载,降低信息冗余,提高信息分发效率方面发挥了重要作用。然而,这类技术驱动的新型信息分发与传播方式主要通过计算机实现,其内容把关问题值得我们思考与讨论。本文以今日头条APP为个案,通过考察其内容生产机制与分发机制,力图揭示个性化新闻推荐如何对新闻内容进行把关。文章首先介绍了今日头条的技术特色、崛起的原因、媒介属性及把关行为,以此为基础,本文阐明个性化新闻推荐的把关主体主要包括内容作者、审核编辑、算法和用户四类,分别担任不同的把关角色,事实地执行了新闻内容在不同环节的把关操作。个性化新闻推荐的把关机制可分为内容创作把关、内容审核把关、算法推荐把关三类,其把关过程可以描述为内容创作把关→内容审核把关→算法推荐把关这样前后相继的三个环节,而把关的结果又引发用户与算法的不断互动。在确认了把关主体并对其把关机制进行了分析的基础上,文章提出个性化新闻推荐的把关行为呈现出算法主导、人机结合、标准重塑的特性。在个性化推荐中,算法与用户的把关关系可以用结构二重性原理得到较好的解释。在新闻的算法推荐中,用户对于新闻资讯的选择,既不仅仅是用户满足自身需求的理性选择,也并非只是算法内容推荐的制约结果,而是行动与结构的二重性过程。用户的行动在使用算法推荐的过程中被结构化,同时用户的行动又通过其本身的作用将这种结构化的特征不断地体现出来。作为结构的算法与作为行动者的用户不断互动,相互建构,循环共生。现阶段个性化新闻推荐的内容把关存在诸多隐忧,主要包括内容层面价值判断的缺失、内容生产的扭曲等问题,及用户层面信息茧房与过滤气泡的产生、用户兴趣被建构以及用户面临群体制约等问题。只有明晰其把关行为,找到把关中问题产生的根源,我们才能“对症下药”,促进上述问题的解决。