论文算法新闻推介技术下信息传播的双面性，该文是技术类有关在职开题报告范文跟推介和双面性和算法方面在职开题报告范文.
摘 要 新闻算法成为各大媒体平台提升新闻分发效率的重要手段,但其“把关人角色弱化”“信息茧房”负面效应日益突出.文章从技术层面分析了算法推介技术的特征,从新闻传播学的角度剖析了算法新闻信息传播的优势和局限性,并对其局限性映射出的重要问题提出了相关建议.
关键词 算法新闻；个性化推介；把关人；信息茧房
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）11-0038-02
在我国手机网民人数呈现持续增长背景下,由于移动设备向受众提供新闻信息与服务具有丰富性与便捷性的特点,使新闻信息的受众不断从报纸、广播、电视等媒介向手机移动端转移,加之“新闻算法”颠覆了受众通过搜索引擎来寻找新闻的模式,用手机阅读新闻已经成为人们日常的阅读场景.
但自从2018 年3 月30 日电视台后,“快手”App 被国家广播电视总局予以整顿,连“今日头条”新闻服务类App 也因内容“失控”而被停运整改.此次“快手”和“今日头条”一直为自我辩护的理由是“其信息触达的核心是一套由代码搭建而成的算法”,也就是说不是平台主动向用户推送不良信息,而是根据用户浏览信息的历史记录,自发地推荐与记录相似的内容.这次的严厉处罚,不仅是用“新闻算法”的负面效应给予新闻工作者以警示,恰恰也是对其所谓“技术中立”观点的回应.
1 “算法新闻”的内涵
算法新闻是运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程、方法或系统,它包括信息采集、存储、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化实现,该表述更准确的揭示了新一代新闻生产的本质特征及基本规律[1].通俗来说,算法新闻就是媒体通过把受众的历史信息浏览轨迹进行提取,将受众喜欢看、想要看到的,与历史记录主题相似的新闻适配给受众.在这里“算法”决定了受众接触新闻信息的内容广度,给受众造成自己所关注的社会议题他人同时也非常关注的“幻象”.
2 “新闻算法”的推介特征和相关变量
1）考虑相关（相似）性.通过关键词匹配使算法发挥“搜索”功能,将与用户特征相关的信息进行分类匹配,这包括文本的主题匹配和消息来源的匹配.比如一位用户他长期关注房产类和汽车类的新闻,媒体就会长期为他推送相关信息,并且以长期关注的消息源优先.
2）环境特征.以地理位置和时间作为识别要素,根据用户实时状态,来进行新闻信息的匹配.比如一位用户他所在的新疆省发生了地震,那么在线注册所有为新疆地区的用户在第一时间就会收到有关地震信息的信息.
3）热度特征.根据新闻事件的全局热度或者主题和关键词的热度来进行推送.比如新浪微博平台常常曝出“明星出轨”事件,这就是媒体根据明星和关键事件提取关键词,利用“热搜”工具面向所有用户来进行的集体推送.
4）协同特征.根据用户点击的相似内容、相似兴趣主题和兴趣词来对用户进行分门别类,以达到精准推送的目的.比如在“知乎”平台,就是一种垂直类的、专注知识分享的社群集合区,社群具有高度相似的用户画像,通过对用户兴趣点和需求的掌控,实现知识类产品的精准投放.
3 “算法新闻”信息传播的优势
3.1 扩大了新闻生产规模,提高了新闻分发速度早期的文字传播是通过口语媒介来进行的,由于口头语言具有“转瞬即逝”的特点,所以不利于记录与保存,新闻的准确性自然也得不到保障.到了文字印刷时代,印刷机的发明促进了书籍、报刊业的发展,为大量的复制印刷报纸提供了可能,极大提高了新闻的出版效率,但是报纸媒介定期出版的特点在新闻分发速度上还是有所局限.随着电子传播时代的到来,电视和互联网兴起,新闻算法的出现使新闻生产人力成本变低,机器可以自动编写文章,且一天24 小时不分时段地向用户推送新闻,极大提高了新闻的分发速度.
3.2 增强了文本语言上的准确性与灵活性
“新闻算法”既然是基于受众历史数据的计算,那么推荐准确性也会随着受众初始历史数据的积累而加强.由于“算法新闻”背后的操作主体是机器,在新闻分发之前,设计师就通过大数据精密设计了计算机的行文模式.
首先利用爬取软件收取初始数据,并通过应用预设规则在事件提取步骤中将这些数据转化为可比的标签信息[2].通过对标志性事件的识取,对公众情绪监测和相关事件热度分析来确定文本的叙述结构,进而行文.计算机对新闻文本的自动校对,降低了人工打字的错误,同时也可以通过不同的标签利用不同的变量自由组合提高新闻文本语言的灵活性.
3.3 满足了不同受众需求,优享“新闻”服务
不同的用户对信息就有不同的需求,用户的信息需求分为关注某个热点的短期需求和热衷某一领域的长期需求.例如“今日头条”App,既可以浏览每日自由推送的热点新闻,也可以选择性关注头条号所生产的新闻信息.“今日头条”就是通过算法技术,利用爬虫功能,在传统媒体网站和门户网站上抓取信息之后进行分析归类,将用户短期和长期关注的话题精准投送,享受“新闻”服务.
4 “算法新闻”信息传播的局限性
4.1 新闻投放的“精准性”受到质疑
算法会根据文本的语义标签特征来进行新闻的推送.但有时文本的隐式语义机器不能最大程度上的准确解读.如果无法完全识别关联语境,就做不到完全对等的环境和资讯的匹配.新闻主题的标签化会引起标题党“挂羊头,卖狗肉”的现象,新闻标题和新闻内容不匹配也会使受众对媒体机构的权威收到怀疑,从而降低对媒体的印象.
4.2 解构了媒介“把关人”的角色
新闻编辑在新闻媒介的组织内部占据着重要的位置,发挥着新闻的选择与加工的重要职能.人与其他物种最大的区别不仅体现在对世界审美关系的把握,更体现在对新闻价值的判断能力.算法的出现,人工新闻编辑把新闻选择与加工的权力交给了一部机器,实质上算法新闻就缺少人本精神的传递和人文关怀的温度.假若计算机如果错误识别文本语境,甚至可能会影响新闻的中立性.
4.3 “个人日报”形成“信息茧房”
算法新闻“”化新闻服务为受众带来了良好体验的同时也缩小了其接受信息的范围,限制了个人视野.文本单一的视角和统一价值判断会使得受众观念固着、思想断层,将受众困在由算法织筑的信息的茧房中直到丧失个人判断能力.
5 就“新闻算法”的局限性提出的对策和建议
优化算法系统,引进技术人才.算法类似金融资本,作为一种商业模式在考虑增值的同时,更应该向新闻专业主义靠拢,引进多学科全方位并且能坚守新闻专业主义的人才,为新闻传播事业做更加长远的考虑.从提高“洞察技术”作为始点,优化数字化、分类集合、实时反馈等处理海量信息的方法,更新和改善当下算法推送方式.
加大信息平台的监管力度.国家应该完善相关法律法规,从根本上对不良信息的传播进行“规制”.政府要加强对企业的引导,鼓励优质内容的生产.媒体企业应构建文本质量评价体系不定期对平台内容进行抽查,以约束同质化、过度娱乐化信息的泛滥.通过政府鼓励生产,企业加强监管来实现激励内容生产和与符合内容监管要求之间的平衡.
受众自觉提高媒介素养.媒介技术力量的强大对每个公民的媒介素养做出了更高的要求,只有具备了媒介素养,大众才能更好的使用媒介、理解媒介,在信息的洪流中保持清醒的头脑.
6 小结
尽管新闻算法推介技术为大众带来了极具个性化的体验,但也要清晰认识到算法技术对新闻编辑权力的削弱和为新闻*带来的挑战,大众必须深化认识新闻算法映射出的信息传播的双面性.“算法”编辑和人工编辑都带有媒介因子,都可以作为一种社会公器,前者“算法”意味着需要发挥技术作为工具理性的最大效用,后者则强调的是人工编辑传播新闻的价值、*的重要性,新闻内容的生产必须做到在人主导下工具性与人文性的统一.算法技术与新闻事业之间只有互相引领才能走得更远.
参考文献
[1]Da,H.S.&Shin,S.J.Implementation of algorithmict o w r i t e a r t i c l e s b y s t o c k r o b o t [ J ] . T h eI n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f A d v a n c e d s m a r tConvergence,2016,5（4）：40-47.
[2]吴锋.发达国家“算法新闻”的理论缘起、最新进展及行业影响[J].编辑之友,2018（5）：48-54.
总结：本文是适合推介和双面性和算法论文写作的大学硕士及关于技术本科毕业论文，相关技术开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
1、 用技术优化信息科技课堂教学 教育部颁布的普通高中信息科技课程标准（2017版）,将信息科技学科的核心素养定为信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任 其中,“数字化学习与创新”包含“.
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