大数据时代个性化推荐新闻客户端的困境及应对

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  【关键词】大数据时代;个性化推荐;新闻客户端;今日头条
  大数据催生个性化新闻推荐,“算法推荐新闻”是新闻个性化推荐的一种新形式,它涉及数学、计算机等多个学科领域。通过大数据分析,通过一定的算法精准地对用户喜好作出判断,以此为依据,推送给用户喜欢的物品或个性化信息。
  2018年2月12日,艾媒咨询发布了《2017-
  2018年度中国手机新闻客户端中高端用户专题报告》,该报告对我国手机客户端的应用现状进行了分析。报告显示,我国手机客户端用户规模为6.36亿人,表明移动客户端已经成为人们获取新闻资讯的主要途径,以“今日头条”为代表的客户端更加注重对用户的个性化推荐。

一、“今日头条”个性化新闻推荐的运营模式


  “今日头条”的新闻推荐主要有以下两种方式:
  (一)根据用户的社交网络和订阅频道推荐
  用户在浏览信息时,有时并不单纯是个人阅读,他们也会通过微信、微博等社交账号与其他好友交流信息,从而在特定空间内形成了一个小的讨论圈。“今日头条”十分注重用户好友圈的信息更新和内容变化,从而将其作为用户个性化推荐的重要考量因素之一。此外,“今日头条”的推荐内容种类多样,一共有22个频道,包括资讯、科技、社会等多方面内容,用户可以根据自身喜好和兴趣订阅相应的频道,自主选择性大,用户的喜好和兴趣也以大数据的形式被准确地记录下来,成为下次内容推送的参考。随着用户使用深度的发展,一旦用户登录“今日头条”的页面,便自动更新最新的资讯信息,以“今日头条”极速版为例,2019年7月极速版的页面下分为5个栏目,从左至右依次为“首页”、“视频”、“小视频”、“任务”、“我的”,“首页”资讯栏又分为“娱乐”、“体育”、“财经”、“历史”等21个频道,“视频”和“小视频”根据用户的爱好进行算法推荐,如用户喜欢金庸小说,那么视频栏目就会推送由金庸原著改编的电视剧或者电影片段,“任务”栏则侧重游戏和软件推广,“我的”更加注重私人化,用户用手机号或者微信登录以此形成自己的资讯圈,同时可以在联系人里查看使用该软件的好友,然后进行资讯分享、评论和点赞等。
  (二)根据浏览相似内容和地理位置推荐
  用户在“今日头条”浏览信息时会留下阅读痕迹或记录,软件会根据用户的喜好和阅读习惯推送类似的资讯,同时由于大数据时代手机定位系统的发达,每位用户所处的地理位置不同,信息需求量和需求内容也不相同,“今日头条”根据用户所处的位置,为消费者推送本地区或者附近的热点新闻,从而使新闻地方化、区域化,增强用户的存在感,提高新闻的接近性。同样以”今日头条”极速版为例,首页里就会有地区新闻上的差别,算法会根据用户所在地理位置形成专门的地区资讯,在“视频”栏目里也以当地的视频资讯为主,多是当地发生的新闻或者事件,凸显了算法新闻里地理位置这一因素 的重要性。

二、“今日头条”个性化推荐现存的问题


  (一)陷入版权纠纷
  2014 年以来 ,“今日头条”曾被国内多家媒体谴责其窃取新闻的行为违反了媒体行业相关规定,侵犯了媒体的知识产权。而针对各家媒体提出的诉求,“今日头条”的相关负责人曾以各种理由和借口搪塞和反辩, 但相关权威人士指出 :“今日头条”涉嫌侵权主要是通过两种方式即转码“优化”和深层链接的方式,采用这两种方式转发下载其他媒体平台的新闻内容原版。[1]
  (二)机器把关的漏洞
  1、机器把关出现漏洞导致内容低俗
  “今日头条”作为媒介平台,应该充分发挥“把关人”的作用,认真审核海量信息,谨慎发布新闻内容,以保证传播信息的真实性、可靠性。而“今日头条”的算法推荐是部分内容选择机器进行把关,这种方式虽然提高了传播效率,节省了人力资源,但对于一些复杂的新闻信息和需要人工处理和解决的内容机器便显得无所适从,因此单纯的机器筛选会带来一些弊端,出现了低俗信息。
  2、过度使用算法推荐新闻内容缺乏深度
  就新闻价值而言,以美国学者希伯特和麦克道格尔提出的新闻价值五要素最为常用,包括显著性、时效性、接近性、重要性和人情味。[2]算法推薦系统利用用户在新闻客户端的使用数据或浏览痕迹信息进行分析整合,从推送满足用户信息需求的信息,长此以往,用户接受相似的信息会出现信息疲乏,重要的新闻更会因为算法推荐的精准分发而被忽略,用户容易与外界失去联系。同时,客户端大量的新闻来源不明且缺乏原创性,登载的新闻内容也缺乏深度。
  3、难以承担相应的社会责任
  过度使用机器审核把关,平台就会失去其对新闻把关的主导地位,而将数据统计分析结果作为用户选择新闻的依据,一旦出现危害社会及公众的突发事件,平台自身也很难实施弥补措施,只能将责任推诿给冰冷的机器,难以承担其应尽的社会责任。
  (三)客户端信息庞杂影响新闻加工
  “今日头条”根据用户使用特征、使用场景进行个性化推荐,内容更新频繁,新闻碎片化阅读严重,用户行为多样化,可以对自身感兴趣的新闻资讯进行点赞、评论、转发等,同时基于手机定位系统,用户使用场景不断变化,这都会使平台上的信息更新更加频繁。此外,网络上“标题党”新闻的泛滥,通过耸人听闻的标题吸引眼球,容易重复推荐相似内容,浪费用户注意力。
  (四)个性化推送容易形成“信息茧房”
  个人接收信息的“回音室效应”,即信息窄化,影响个人认知世界。著名学者桑斯坦曾提出“回音室效应”理论,即因为人类本身具有惰性,在使用媒介上只选择愉悦自己的通讯工具及信息领域,久而久之,具有相似想法的人便通过网络媒介找到拥有共同话题的群体,并自动将自己归入群体设计的回音室,在具体事件上易造成心理偏激、过度自信和毫无理由的极端主义。[3]长期活跃于该平台的用户,与外界的社会联系密度降低,社会黏性丧失,不利于其发展,同时在面对公众事件时,这部分只接受固定信息的网络群体可能会做出偏激的行为,从而导致群体极化现象。   (五) 用户信息泄露容易被不法分子利用
  据“今日头条”官方统计,截至2016年12月,其客户端累计用户量已超过7亿,如此庞大的用户群也带来了高额的流量消费。在大数据时代,如果用户的信息发生泄露,庞大的用户信息一旦被不法分子利用,不论是对用户自身还是对社会都有可能产生恶劣的影响。因此,用户个人隐私数据如何保护已成为一个问题,对于媒体来说要防止信息在收集和二次使用时发生意外,对黑客和不法分子来说要时刻防止其通过网络系统的漏洞对用户的私密数据信息进行违法偷盗。[4]

三、个性化新闻客户端的发展策略


  (一)拓展用户获取信息的渠道
  随着社会发展和媒体进步,新闻客户端已发展成为公众平臺,所有注册过的用户都可以在这样一个公共空间内进行信息交流。用户应该不断更新知识圈和思维体系,与有不同想法的用户进行思想碰撞和理念交换,提升自身认识客观事物的能力,拓宽信息来源和知识面,增强对事物认识的广度和深度,而不是把自己束缚在某一平台提供的信息中。
  (二)人工与机器把关相结合
  大数据时代,算法推荐为传播资讯提供了良好的条件,但用户作为消费者其信息消费倾向往往与其兴趣爱好、职业取向以及阅读习惯等密切相关,就新闻层面而言,“内容为王”依然是个性化新闻推荐平台要坚持的理念。个性化推荐平台往往依赖算法推荐,依赖机器把关,但新闻是精神产品,其包含的价值观不是单纯的算法可以囊括的。因此,在这方面要充分借鉴传统媒体的新闻选择和评判标准,新闻客户端在利用推荐技术的同时应该设立人工编辑,注重人工编辑和机器的综合把关。
  (三)寻求与媒体的合作
  现今,新闻客户端推送的内容同质化现象严重,若要增强自身的竞争力,就要积极借鉴传统媒体的实践经验,不断优化内容和呈现方式,深入挖掘新闻价值和意义,在内容和技术上不断创新,并积极寻求与其他媒体的合作,实现平台和媒体间的优势互补。

结语


  大数据时代,个性化新闻算法推荐技术通过算法分析、精准推送的方式分发海量信息,但技术也带来了低俗信息泛滥、个人隐私容易遭窃取等弊端。个性化推荐客户端要在竞争激烈的市场发挥作用就要把握好核心技术,更应该意识到发展优质的内容才是其持续发展的根本,时刻反思并督促自身,并努力寻求针对性的解决方案。
  注释:
  [1]赵刚.“今日头条”:行走于创新和版权之间[N].光明日报,2014-10-10.
  [2]郝雨.回归本意的新闻价值研究[J].上海大学学报(社会科学版),2006(06):69-74.
  [3]凯斯·R·桑斯坦.信息乌托邦 —— 众人如何生产知识[M].北京:法律出版社,2008.
  [4]刘雅辉,张铁赢,靳小龙.大数据时代的个人隐私保护[J].计算机研究与发展,2014(11).
  (作者单位:山西大学新闻学院)
  责编:姚少宝
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