文/鄭 雷 江蘇佳 鄭立波

互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入中國新聞?lì)I(lǐng)域之前，在傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)實(shí)踐中，媒體既承擔(dān)新聞內(nèi)容的生產(chǎn)也負(fù)責(zé)新聞內(nèi)容的分發(fā)，新聞內(nèi)容生產(chǎn)分發(fā)作為一個(gè)整體，由同一主體完成。新媒體環(huán)境下，新聞生產(chǎn)分發(fā)鏈條被劃分為相互關(guān)聯(lián)但又相互獨(dú)立的兩部分：新聞內(nèi)容生產(chǎn)部分和新聞內(nèi)容分發(fā)部分。不同于以報(bào)紙、廣播、電視為主的“自產(chǎn)自銷”的傳統(tǒng)媒體時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)媒體為新聞內(nèi)容的生產(chǎn)與分發(fā)合成全新的生態(tài)系統(tǒng)提供了條件。

一、從渠道到生態(tài)：互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)的衍變

所謂生態(tài)系統(tǒng)，即一定時(shí)間、空間范圍內(nèi)生物成分和非生物成分通過彼此間不斷地物質(zhì)循環(huán)、能量流動(dòng)及信息傳遞而構(gòu)成的單位。在以互聯(lián)網(wǎng)信息環(huán)境為背景的生態(tài)系統(tǒng)中，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)兩個(gè)環(huán)節(jié)，及其分別對(duì)應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)者和作為互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳遞者的平臺(tái)這兩個(gè)最重要的角色，它們相互聯(lián)系、相互影響、相互制約、相互促進(jìn)，構(gòu)成共生關(guān)系。

對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)的認(rèn)知，首先需要將其區(qū)別于傳統(tǒng)新聞實(shí)踐中的“渠道”概念。渠道意味著從內(nèi)容到受眾的單一甚至是唯一的通道；渠道的起點(diǎn)是報(bào)社、電視臺(tái)、廣播電臺(tái)等傳統(tǒng)媒體，渠道的終點(diǎn)是讀者、電視觀眾、聽眾。此外，這些讀者、電視觀眾、聽眾每個(gè)個(gè)體之間是相互分離的，雖人數(shù)眾多，卻是“一盤散沙”。此外，渠道的終點(diǎn)若想同渠道的起點(diǎn)相聯(lián)系，也絕非易事。從某種意義上說，傳統(tǒng)媒體語境中的傳播渠道在內(nèi)容上聯(lián)結(jié)起了內(nèi)容生產(chǎn)者和消費(fèi)者，但在反饋機(jī)制上又阻斷了內(nèi)容生產(chǎn)者與消費(fèi)者間相互聯(lián)系的道路。

當(dāng)技術(shù)的沖擊驅(qū)動(dòng)渠道不斷拓寬以至發(fā)生多維度的轉(zhuǎn)換后，新的內(nèi)容傳遞者——“平臺(tái)”取代了渠道在新聞生產(chǎn)實(shí)踐中的地位。平臺(tái)意味著渠道不只一條，而是縱橫交錯(cuò)、數(shù)量眾多，也意味著渠道不是羊腸小道，而是寬闊平坦的康莊大路。由無數(shù)代表個(gè)體用戶的點(diǎn)以及代表渠道的線相互交織，匯成可以無限延展的面，即全新的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)，這些平臺(tái)集中了搜索引擎、門戶、社交媒體、個(gè)性化推薦、服務(wù)類應(yīng)用、視頻網(wǎng)站等?？梢?，具備互聯(lián)網(wǎng)基因的平臺(tái)不僅是內(nèi)容到達(dá)受眾的多元路徑，更是匯聚作為內(nèi)容生產(chǎn)者的用戶力量的重要集結(jié)地。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容生產(chǎn)者往往也是內(nèi)容消費(fèi)者，即受眾。因而，平臺(tái)不僅為生產(chǎn)者與消費(fèi)者的溝通創(chuàng)造條件，也為生產(chǎn)者與生產(chǎn)者的溝通編織了基礎(chǔ)，還在培養(yǎng)用戶、儲(chǔ)存生產(chǎn)能力方面發(fā)揮作用。此外，每一種具體的平臺(tái)都有自己對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)以及消費(fèi)的全新定義，并且具備不同的流量邏輯。比如，在Facebook、Twitter等社會(huì)化媒體平臺(tái)上，社交動(dòng)力最為重要；今日頭條、一點(diǎn)資訊等新聞聚合平臺(tái)上，算法是其根本；谷歌、百度等搜索引擎平臺(tái)中，內(nèi)容匹配程度是抓住用戶的鑰匙；YouTube、快手等視頻網(wǎng)站平臺(tái)上，視覺能力是基礎(chǔ)生產(chǎn)力。在這些平臺(tái)上，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)和分發(fā)相互關(guān)聯(lián)、相互促進(jìn)。

二、網(wǎng)絡(luò)傳播、算法匹配：互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)的特征

從大眾媒體時(shí)代到Web1.0、Web2.0以及未來由物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主宰的媒體環(huán)境里，作為新聞內(nèi)容傳播通道的平臺(tái)一刻不停地發(fā)生著演變。彭蘭認(rèn)為，從傳統(tǒng)媒體平臺(tái)的自產(chǎn)自銷時(shí)代開始，新聞分發(fā)平臺(tái)不斷拓展，積累了多種分發(fā)形式，且每種形式的特征和內(nèi)在邏輯都不盡相同。

一是資訊整合平臺(tái)，其分發(fā)機(jī)制為多元聚合、人工分發(fā)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新聞客戶端的分發(fā)邏輯與商業(yè)門戶網(wǎng)站類似。

二是搜索引擎，其分發(fā)機(jī)制為多源搜索、算法調(diào)度。當(dāng)用戶在百度、谷歌等搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞后，會(huì)得到一系列與之相關(guān)的內(nèi)容，而內(nèi)容的排序則決定了每一則具體的信息及其生產(chǎn)者被用戶點(diǎn)擊的可能性。決定不同內(nèi)容排序的依據(jù)與用戶無關(guān)而是算法，它是對(duì)傳播者及其內(nèi)容的一種權(quán)重衡量。

三是社會(huì)化媒體，其分發(fā)機(jī)制為人際網(wǎng)絡(luò)與大眾傳播相結(jié)合。社會(huì)化媒體平臺(tái)的新聞傳播能力取決于處于其間的個(gè)體所織就的傳播網(wǎng)絡(luò)：若個(gè)體的人際傳播網(wǎng)絡(luò)廣，則其傳播能力強(qiáng)；若個(gè)體人際傳播網(wǎng)絡(luò)窄，則其傳播能力弱。用戶轉(zhuǎn)發(fā)量、評(píng)論量大的內(nèi)容容易成為頭條新聞。但在這一機(jī)制下，炒作、水軍、僵尸號(hào)等成為制造虛假信息環(huán)境的推手。

四是個(gè)性化推薦平臺(tái)，其分發(fā)機(jī)制為個(gè)性分析、算法匹配。作為搜索引擎算法的升級(jí)，個(gè)性化推薦平臺(tái)所依據(jù)的算法將不同用戶的“個(gè)性”作為核心變量，不斷凸顯并加固用戶的個(gè)人偏好。在這一意義上，新聞內(nèi)容和用戶進(jìn)行匹配。隨著個(gè)性化算法的進(jìn)一步優(yōu)化，用戶與新聞內(nèi)容的匹配度將不斷提升。然而，這將造成“信息繭房”和“態(tài)度極化”的現(xiàn)象，使用戶接受全面客觀的信息將越來越難。

五是視頻和VR/AR平臺(tái)，其分發(fā)機(jī)制為臨場體驗(yàn)和社交傳播。VR/AR技術(shù)打破傳統(tǒng)新聞?lì)I(lǐng)域?qū)Α艾F(xiàn)場”的定義，使得親臨事件的發(fā)生情境不僅僅局限于記者，用戶本身也可以到達(dá)現(xiàn)場，從自己的角度獲取對(duì)新聞的認(rèn)知。這一分發(fā)平臺(tái)與社會(huì)化平臺(tái)有諸多相似之處。

六是服務(wù)類平臺(tái)，其分發(fā)機(jī)制為生活場景、新聞推送。目前，如淘寶、高德地圖、墨跡天氣等生活服務(wù)類平臺(tái)開始進(jìn)行新聞?wù)系膰L試。基于這些平臺(tái)本身的專業(yè)服務(wù)內(nèi)容以及場景化服務(wù)模式，與此相關(guān)的新聞推送可以得到更好地利用，更為用戶所需要。這些平臺(tái)將社交、數(shù)據(jù)、環(huán)境結(jié)合起來，成為新的新聞分發(fā)平臺(tái)。

此外，周葆華也在2017年末“今日頭條未來媒體峰會(huì)”上發(fā)言闡述了信息分發(fā)的模式，與彭蘭的觀點(diǎn)十分接近。在他看來，目前有相互交織的三種模式：一是媒體型信息分發(fā)，即基于專業(yè)的人工編輯和排序，遵循中心化、標(biāo)準(zhǔn)化、同一化原則，即“人算”；二是關(guān)系型信息分發(fā)，資訊經(jīng)由關(guān)系鏈，往往在社交媒體平臺(tái)上通過關(guān)注、訂閱、好友關(guān)系等行為來傳播，有時(shí)呈現(xiàn)病毒傳播和“刷屏”效應(yīng)，也是內(nèi)容營銷經(jīng)常使用的手段；三是算法型信息分發(fā)：以今日頭條為主的一批應(yīng)用依靠算法，將不同新聞資訊精準(zhǔn)地推送給用戶，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化訂閱。他指出，以上三種之間并非孤立而是相互交織，從而使得新聞內(nèi)容到達(dá)用戶的路徑愈發(fā)多元。隨著算法的普及，傳統(tǒng)的“人找信息”模式將轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶畔⒄胰恕蹦Ｊ健?/p>

作為目前新聞?lì)I(lǐng)域重要的分發(fā)方式和新興的推送思路，這里需要重點(diǎn)提及算法。推薦算法通過基于內(nèi)容的、基于用戶協(xié)同過濾的、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的等多種常用算法，追蹤用戶行為，計(jì)算出用戶的喜好。Facebook于2006 年起便開始使用算法推出了 News feed 項(xiàng)目，2013年起今日頭條開始在這方面進(jìn)行嘗試。2016年是算法編輯超越人工的拐點(diǎn)，2016年美國皮尤研究中心數(shù)據(jù)顯示，F(xiàn)acebook已成為人們閱讀新聞的最大入口。2017年后，算法在新聞分發(fā)領(lǐng)域的作用愈發(fā)不可撼動(dòng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)將人工推送甩在身后。到2017年末時(shí)，封面?zhèn)髅蕉麻L兼CEO李鵬表示，四川報(bào)業(yè)集團(tuán)的封面城市頻道上線后，對(duì)21個(gè)市州進(jìn)行的新聞聚類和智能分發(fā)工作僅由3名編輯完成，比傳統(tǒng)分發(fā)模式節(jié)約了20個(gè)編輯。今日頭條首席算法架構(gòu)師曹歡歡在技術(shù)上肯定了算法對(duì)新聞分發(fā)環(huán)節(jié)的顛覆，他表示算法可以完成基于智能算法的文本內(nèi)容分析，如精細(xì)分類、主題分析和實(shí)體詞提取；基于智能算法的圖像識(shí)別，如分析內(nèi)容特征和廣告色情識(shí)別，以及基于智能算法的寫稿機(jī)器人，如財(cái)經(jīng)報(bào)道、體育賽事報(bào)道等領(lǐng)域的自動(dòng)創(chuàng)作。此外，算法還參與到新聞內(nèi)容的采集、寫作、審核等其他方面。

三、“過濾泡”“信息繭房”“回音室效應(yīng)”：互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)帶來的影響

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容分發(fā)成為兩個(gè)獨(dú)立環(huán)節(jié)并共同組成生態(tài)后，分發(fā)平臺(tái)不僅傳播生產(chǎn)者的內(nèi)容，同時(shí)也培育生產(chǎn)者，成為生產(chǎn)者自我復(fù)制的舞臺(tái)。誠如上文所提到的，算法在其中發(fā)揮著舉足輕重的作用。就目前來看，這一生態(tài)環(huán)境并不足夠樂觀，以算法為依托的新平臺(tái)備受矚目卻也毀譽(yù)參半，其弊端顯而易見。

2011年，以利·巴里瑟在《過濾泡：搜索引擎沒有告訴你的事》中提出“過濾泡”的概念。他指出，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天，所有人都處在一個(gè)過濾泡中，算法為用戶過濾信息，并且將處理信息的過程置于“技術(shù)黑箱”中。當(dāng)人們進(jìn)行信息搜索行為時(shí)，所得到的資訊都是根據(jù)個(gè)人喜好、點(diǎn)擊習(xí)慣而精心調(diào)整的結(jié)果，因而所看到的只是個(gè)性化的世界，而非真實(shí)世界。用戶只會(huì)關(guān)心自己感興趣的人、團(tuán)體，而對(duì)與自己不同的“異見”“異類”視而不見聽而不聞，漸漸地，那些不同的聲音被算法隔離出生活。此外，由于算法的基礎(chǔ)是用戶個(gè)人信息，長時(shí)間的暴露必然會(huì)帶來隱私問題。長此以往，當(dāng)我們滿足且逐漸適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)為我們帶來的便利和舒適，人們的思維將因此鈍化，不再追求創(chuàng)新和思考。以利·巴里瑟呼吁Google和Facebook公開信息過濾的方式，不要讓用戶永遠(yuǎn)困在戳不破的氣泡里。

“信息繭房”和“回音室效應(yīng)”這兩個(gè)學(xué)術(shù)概念更好地詮釋了身處“過濾泡”中的后果及其對(duì)人的影響。凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》一書中最先提出“信息繭房”這個(gè)概念，由于個(gè)人的興趣愛好、注意力選擇機(jī)制以及認(rèn)知偏差，公眾往往只注意部分信息和領(lǐng)域，久而久之就將自己置于自己織就的“繭房”中。在這個(gè)封閉的、狹小的、自我營造的空間內(nèi)，那些與自己觀念相悖的信息似乎都不存在，只有自己的聲音不斷回響、不斷增強(qiáng)，產(chǎn)生類似回音的效果。現(xiàn)實(shí)中，以平臺(tái)為依托的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系內(nèi)，正在造就越來越多的信息繭房，回音室效應(yīng)也愈發(fā)普遍。那些依托社交關(guān)系傳播內(nèi)容的分發(fā)平臺(tái)，尤其在社會(huì)化媒體平臺(tái)和基于關(guān)系的新聞聚合平臺(tái)上，所謂“人以類聚，物以群分”，用戶往往匯聚在與自己相似的小圈子里，僅接收、分享與自己的興趣與立場相契合的信息，這意味著與圈子內(nèi)觀點(diǎn)不一致的信息無法進(jìn)入回音室內(nèi)。有學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的這種特性可以把相似的甚至微弱偏好發(fā)展成為同質(zhì)小群體，這一情形即“網(wǎng)絡(luò)空間的巴爾干化”。在此意義上，具有不同觀點(diǎn)和態(tài)度的群體不斷分化，從而加劇社會(huì)整體價(jià)值觀的對(duì)立。

此外，這一生態(tài)系統(tǒng)幾乎壟斷了當(dāng)下新聞生產(chǎn)領(lǐng)域內(nèi)的內(nèi)容分發(fā)途徑。在全新的生態(tài)里，由傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)生產(chǎn)的新聞內(nèi)容經(jīng)由本機(jī)構(gòu)渠道分發(fā)后又在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了二次傳播。在二次傳播以及此后的多次傳播中，用戶也“功不可沒”，他們往往會(huì)對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行“添油加醋”，增加新的信息、觀點(diǎn)和評(píng)論，牢牢地與整個(gè)傳播過程捆綁在一起。因此，這種生態(tài)系統(tǒng)使得互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)占據(jù)極大的新聞分發(fā)市場份額，大大增加了用戶使用時(shí)間和黏性，也吸引著大量廣告商的投資。今日頭條成立4年后，累積了4.8億用戶，成為僅次于騰訊的第二大新聞資訊供應(yīng)商。

傳統(tǒng)媒體在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域的地位不斷下降，正在逐漸喪失話語權(quán)，開始主動(dòng)尋求與互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)合作機(jī)會(huì)，甚至向后者讓步。新聞的分發(fā)權(quán)由大眾媒體轉(zhuǎn)移到了算法平臺(tái)，新聞的把關(guān)權(quán)由“前置”變?yōu)椤昂笠啤?，新聞的選擇權(quán)由受眾部分轉(zhuǎn)移到了算法平臺(tái)?？梢?，在傳媒生態(tài)中，新聞內(nèi)容生產(chǎn)與內(nèi)容分發(fā)的分離以及互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)話語權(quán)的上升將成為近幾年的主要趨勢之一，傳統(tǒng)的新聞傳播秩序也將實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型與重構(gòu)，信息的質(zhì)量、信息的均衡以及信息的流動(dòng)機(jī)制都將與互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)的算法和規(guī)則息息相關(guān)。

算法固然在全新的新聞內(nèi)容分發(fā)生態(tài)中占據(jù)重要地位，但是控制算法和起決定性作用的還是人。每一個(gè)新聞分發(fā)平臺(tái)都有操控者，也都多少受到資本的影響，如何防止資本的利益對(duì)新聞、輿論的不良影響，如負(fù)面新聞輿論過多，娛樂、暴力、色情等充斥公共傳播空間，是值得思考的問題。尼古拉斯·卡爾在《淺薄：互聯(lián)網(wǎng)如何毒化了我們的大腦》一書中也表達(dá)了同樣的態(tài)度：當(dāng)人類生活體驗(yàn)越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)完成時(shí)，人類深度閱讀和深度思考的能力也將被消磨殆盡，人類大腦被技術(shù)所折磨、重塑，最終人區(qū)別于機(jī)器的本質(zhì)屬性——人性將慢慢喪失。人類需要警惕算法的陷阱，警惕對(duì)機(jī)器、數(shù)據(jù)的迷信與濫用。