【算法新闻对传统新闻业带来的冲击综述4100字】

算法推荐新闻对传统新闻业带来的冲击综述目录TOC\o"1-2"\h\u31047算法推荐新闻对传统新闻业带来的冲击综述 114991.1个性化新闻推荐 16441.2算法逐步代替人工进行编辑和审核 2263801.3新闻价值正逐步异化 394361.4新闻职业道德正逐渐被弱化 4随着智能算法在新闻传播领域的应用，新闻生产流程、分发方式、价值观念等都发生了一系列变化。从搜索引擎、社交媒体、新闻聚合平台到自动化新闻生产，算法在新闻生产与分发方面扮演着越来越重要的角色。传统的新闻行业正在进行一场深刻的变革。1.1个性化新闻推荐迄今为止，新闻推荐算法已被国内外如《纽约时报》《卫报》和《华盛顿邮报》等新闻媒体以及“谷歌新闻”“Nuzzel”“Refind”“今日头条”和“一点资讯”等新闻聚合类平台使用。而近些年，得益于自动化语言识别、云计算、机器学习以及自然语言处理技术的进步，人工智能语音技术和个性化新闻推荐的结合渐成趋势，由此则催生了新闻机器人、聊天机器人、对话机器人之类的应用，如BBC、澳大利亚广播公司、《人民日报》和《光明日报》等，都已将人工智能语音工具运用于新闻的个性化推送中。艾媒咨询在2021年1月13日发布了《2021年中国手机新闻客户端行业分析报告-市场深度分析与发展趋势研究》中分析了中国手机新闻客户端的现状，表示我国手机客端用户规模为7.11亿人，人们获取新闻资讯主要通过新闻客户端实现，新闻客户端的个性化推荐成为未来该领域的主流。个性化新闻推荐的过程是先通过大数据对用户的年龄、爱好等信息进行收集，再用算法分析所收集的数据，用户的兴趣体系逐渐被建立并完善，然后为用户个性化推荐新闻，用户的浏览、评论等行为也会被记录下来，由此不断精准化用户的兴趣爱好。然而，个性化新闻推荐也存在着一些新闻质量不高、同质化内容严重等问题，传统媒体时代，新闻生产的主体是新闻从业人员，但随着个性化推荐新闻的兴起与发展，强化了新闻生产与传播者的数据分析、新闻分发的专业性，并有可能催生新的生产部门。个性化推荐新闻却打破了这一常规，只为用户推荐其感兴趣的信息，凭借“长尾理论”，更加重视了小众需求，使得专业媒体的议程设置能力减弱，重构了新闻内容生产的偏向。在个性化推荐新闻的时代，由于传者的服务对象是受众，为了满足受众的个性化需求，传播内容以受众为核心，受众地位日渐上升，由“传者本位”也转向了“受众本位”。个性化推荐新闻的产生，不仅标志着科学技术的进步，也标志着人民主体的地位的日益上升。但是个性化推荐新闻也带来了很多负面影响，为了应对这些负面影响，受众应该提升自身的媒介素养，不要淹没在媒体提供的通俗娱乐和表层信息之中；媒体应该加强其“把关人”的能力，将假新闻、带有煽动舆论色彩、低俗化、同质化新闻删除；国家应该出台相应政策，完善相应的法规。让个性化推荐新闻真正做到让受众受益。1.2算法逐步代替人工进行编辑和审核随着互联网技术的飞速发展，用“机器算法”来代替人工编辑如今已经成为新闻业的新趋势。这一变化是新闻传播后工业化进程的必然结果。从实质来看，网络爬虫技术和大规模用户行为数据的记录、分析能力是“机器算法”的核心工具。爬虫技术让数字化媒体摆脱了低端的内容生产，而自动化的数据分析和推送在降低人力成本的同时又大大提高了内容传播和广告投放的精确性。更重要的是，利用数字化技术，以往媒体机构的信息服务、受众调查、注意力贩卖三项业务能够无缝衔接、合为一体。这种工作效率让传统新闻生产模式望尘莫及。随着“算法”这项利器越来越成熟，“新闻聚合类媒体”应运而生并迅速繁荣。以“今日头条”等科技企业为代表的这类媒体不再像传统新闻机构那样耗费大量知识劳力来采制新闻，而是在互联网上自动抓取内容[29]，再运用计算手段和少量的人工进行分类编排，并根据用户的社会特征和使用习惯进行个性化推送。从本质上看，传统新闻机构和聚合类媒体都是内容供应商，他们都依赖于社交平台这些虚拟的渠道供应商来实现产品的消费。而大量资本之所以选择迁徙到聚合类媒体的原因是他们更彻底地摈弃了“传统”技术手段，更彻底地采用了信息技术来代替知识劳动，从而把商业传播的工具性和获利本质推到了极致。当然，与那些当年在市场浪潮中崛起的小报一样，这种眼球经济的工具性是以反精英主义和“受众自主选择”的面目出现的。随着“今日头条”等公司的强势崛起，传统大报不得不在新闻生产流程上被动模仿这些新型媒体。对于传统新闻业来说，更糟糕的故事还在后面。大数据分析能力的提升不会为了某项单一功能而发展。除了自动化的信息搜集和分类推送，“机器人写新闻”也从神话变成了现实，暗示着人工智能广泛进入知识生产领域已是指日可待。当后工业化的进程在新闻领域开启的时候，我们能更清晰地认识到这一潮流反价值的一面。新闻业的变革，改变的不仅是盈利模式和生产流程，也在改变着社会的权力结构。在这些变化的过程中，新闻人，这个秉持专业主义标准的知识分子群体，这个在历史上扮演了现代进步倡导者和社会责任承担者角色的群体，正在丧失公共议题的发言权和议题主导权。1.3新闻价值正逐步异化“记者的身份让我们更倾向于以内容好坏而非传播策略优劣来评价竞争对手。然而的成功并不仅仅是因为列清单、花边新闻、智力问答和体育报道。他们的成功来源于精心设计的社交渠道、搜索方式和社群建构等工具和策略。他们甚至常常忽视内容质量”，《纽约时报》如是说[29]。如今，新闻编辑部的工作重心正在更彻底地从“如何报道”转向“如何传播”。任何一个长期观察新闻业变化的人都很难否认，病毒式传播，如今几乎已经成为包括主流大报编辑室在内的众多新闻人念兹在兹的核心追求，而受众拓展也已经是新闻行业最热门、最时髦的词汇。为此，原本设置大众议程、引领社会风气的新闻记者开始放下尊严，主动迎合大众品味和社交媒体的需要。无论是新生的新闻聚合应用还是大报的新闻编辑室，都在抛弃传统的专业伦理标准，把追求“10万+”“100万+”作为内容采编的核心目标。这不仅是一项避免被淘汰的生存竞赛，也是一种在新闻界广为弥漫的流行风尚。新目标一旦确定，新闻的生产流程和工作方式就必然被改造。一个显著的变化是新媒体部、视频号生产部等部门在众多主流媒体的新闻编辑部中被广泛地设立。目前，这种岗位的人才需求已经渐渐超过传统编辑记者。他们的工作通常包括挖掘受众数据以制定有效的社交媒体策略、观察新闻故事的传播趋势并调整编辑方针、管理受众评论内容等等，这已经是一种流行现象。诸多媒体如《人民日报》《央视频》等都在大量招收计算机专业人才，以此帮助编辑判断不同情况下何种内容具备病毒式传播的潜质。类似的工具在很多新闻机构中都得到了应用。通过这些实时的传播效果统计，数据科学家们可以指导新闻记者如何发掘选题，甚至如何拟定标题、如何措辞、如何选择图片等等。将数据分析的自动化工程手段引入新闻编辑流程，这个趋势的本质是消除传播效果反馈的间接性和延时性。对受众点击、转发、评论的实时监控和分析能够以最高效率促使编辑调整内容策略，他们讨论最多的已经不是新闻的选题价值和采写质量，而是什么样的内容和形态更容易引发受众的点击和转发。如今，很多新闻机构甚至要求记者在报告选题的时候同时报告作品的呈现方式和预期传播效果。简洁的信息列表被认为是不错的手段，大量图片的使用更是被提倡，而游戏、问答等带有互动性的手段也越来越多地被使用。原来记者们所追求的是发表那些有社会效益和舆论影响力的作品，而当下他们则专注于怎么样使用一个H5软件制作出“10万+”的帖子。为了批量生产病毒式传播作品，主流大报和通讯社争相建设全媒体报道平台，并将它作为新闻机构应对新媒体环境主动创新的核心成果。在新闻界这股风气的带动下，我们很容易理解为什么VR、AR、无人机等新的表现手段在这个行当中会如此受到追捧。仿佛忽然之间，越来越多充满社会责任感的编辑记者变成了时髦的技术控。当我们忽视产业结构变化而专注于业务领域的实践时，很容易将新闻编辑室的这些变革看作是一场令人兴奋的技术进步和业务创新。实际上，当前新闻业的主流观念也确实如此。一种颠覆传统的强烈快感伴随着让人眼花缭乱的新工具、新名词，在新闻界四处弥漫。在这种状况中，抽离视线的反思是很困难的。然而，一旦我们看清了新闻产业后工业化转型的实质过程，就很难再将编辑室的改革看作是主动的创新和进步。在权力流散的过程中，所有新闻内容生产者的选择都是被动的，这是一种新闻价值异化下的悲哀。1.4新闻职业道德正逐渐被弱化在技术升级和媒体融合成为主流话题的当代新闻界，很少有人顾及职业群体及其实践理念的变化。然而，正是这些新闻业变革中常常被忽视的软性因素将对未来社会的舆论生态产生深远的影响。当前的数字化时代，信息通讯技术的发展击碎了行业的壁垒，成本高昂的全产业链运营成为历史。平台型企业通过垄断内容产品分销权，将专业媒体机构打入产业价值链的下游，从而有可能以极低的成本在传播形式和内容上掌握主动、设置规范；与此同时，他们通过投资和兼并将一些内容生产业务纳入自己的版图，通过集团内部的交叉补贴解除新闻生产的短期盈利压力，以此培植有舆论影响力的媒体，为企业的长期目标服务。在这个时代，资本控制的集中性、隐蔽性和内容生产的分散化、小型化是一个显著趋势。社交化和数字化的变革中，以往新闻机构所忌惮的社会道德约束和媒体监管机制正在失效，这也是专业主义面临危机的重要原因。在数字化时代，不仅内容生产主体的数量无限增多，而且内容传播的整个流程几乎都被转换成一套不透明的后台程序。大数据化与机器算法与其说是用科学来代替人工，不如说是用隐蔽来代替公开。如今，产业结构的变动不仅带来了越来越激烈的市场竞争、越来越低的广告收益，还带来了社会道德约束和公共审查的失效。在这样的传播生态中，新闻机构恐怕再没有条件、也没有理由继续维持各种传统的伦理和责任。随着传统新闻职业操守的弱化，新媒体时代的很