陳昌勇

（皖西學院 文化與傳媒學院，安徽 六安 237012）

AI時代，移動媒體的信息分發(fā)經(jīng)歷了編輯、社交、搜索、算法等多種模式的演進。尤其是大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展和應用，更是開啟了以數(shù)據(jù)和計算為核心的信息傳播新時代[1]，算法分發(fā)逐漸興起并大行其道。所謂算法分發(fā)，是指依靠智能化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，快速匹配用戶的興趣偏好，從海量信息中篩選并推送出用戶需求的內(nèi)容?？梢姡畔⑼扑]算法實際上就是人工智能技術(shù)在信息傳播領(lǐng)域的應用。審視現(xiàn)代傳媒情境下的信息傳播，不能不考慮算法推薦及其人工智能技術(shù)的深刻影響。

一、AI入局下移動媒體信息分發(fā)模式的整體掃描

人工智能技術(shù)全面進軍信息分發(fā)領(lǐng)域，重構(gòu)了移動媒體的信息分發(fā)模式，信息分發(fā)迎來了以算法為核心的2.0時代。凝視這一引起信息傳播分發(fā)技術(shù)大變革的核心底層，可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于模式演進和變遷的一些新動向，正在顯現(xiàn)。

首先，基于機器智能的算法分發(fā)日益成為平臺標配和基本功。一方面，媒體型、關(guān)系型、搜索型等客戶端，近年來紛紛添加算法因素，致力于向信息流擴張，這使得信息分發(fā)的“+算法”模式逐漸興起并呈蔚然之勢。另一方面，今日頭條、天天快報、一點資訊等熱衷于技術(shù)分發(fā)路線的原生系移動客戶端，更是將個性化算法推薦的信息流展示運用到極致。時下，信息分發(fā)領(lǐng)域的“機進人退”現(xiàn)象十分突出，人的分發(fā)儼然讓位于機器的分發(fā)。

其次，流行算法在實踐中不斷推進模式的優(yōu)化完善。今日頭條等智能編輯平臺的崛起，推動了個性化算法快速走向信息分發(fā)的前臺。眼下，揚棄舊的算法，打造體現(xiàn)品質(zhì)和價值取向的新算法是共識。為此，算法類的信息聚合體正在嘗試建立更加科學的分發(fā)機制，如在智能算法之外，疊加編輯、社交等非算法性因素，“把內(nèi)容的積極意義和知識性列為第一指標，把有關(guān)公共利益的重要新聞給予更大流量，把事關(guān)全局的重要新聞匹配給所有用戶”[2]等。

最后，諸多分發(fā)模式正在走向耦合和圓融。傳統(tǒng)的編輯、社交、搜索分發(fā)，以及新型的算法分發(fā)，都有著各自的優(yōu)勢和局限，因此，有效的分發(fā)組合成為各類平臺的共同追求。譬如，傳統(tǒng)移動媒體將編輯初審把關(guān)和算法智能推薦相結(jié)合，力行人機協(xié)作；微博微信強化關(guān)系和內(nèi)容的協(xié)同共進，打造智能社交推薦；手機百度將搜索和信息流同置，構(gòu)筑雙引擎驅(qū)動；而算法標兵今日頭條等，在大量引進內(nèi)容審核編輯的同時，十分注重對社交和搜索功能的開發(fā)利用。

綜上所述，在智能互聯(lián)的AI時代，移動媒體的信息分發(fā)呈現(xiàn)出多主體參與、多平臺涉入、多元素融合的總體特征，既可以由專業(yè)人士和業(yè)余人士完成，也可以通過機器智能完成；既可以在媒體型平臺內(nèi)完成，也可以在關(guān)系型、搜索型、算法型平臺上完成。并且，編輯、社交、搜索、算法等分發(fā)元素在優(yōu)勢互補中初步實現(xiàn)了互融共進。

二、AI時代移動媒體信息分發(fā)模式的具體闡釋

（一）編輯+算法：編輯主義結(jié)合機器的邏輯

編輯驅(qū)動的媒體型推送，具有中心化分發(fā)的雙重表征：一方面，專業(yè)化操作使之能夠分發(fā)出安全、優(yōu)質(zhì)、共性的信息；另一方面，用戶對象的泛在性和不確定性，又使信息與用戶難以做到有效適配。特別地，在信息分發(fā)市場逐漸由編輯驅(qū)動型走向技術(shù)驅(qū)動型的當下，人工推薦模式已很難滿足千人千面、無窮無盡的個性化閱讀需求。故此，那些編輯主導的信息分發(fā)平臺，紛紛調(diào)整策略，進軍技術(shù)路線。

譬如，傳統(tǒng)主流媒體及網(wǎng)絡(luò)門戶所催生的移動端產(chǎn)品，在延續(xù)其“母體”編輯分發(fā)傳統(tǒng)的同時，向算法靠攏的意識和決心十分強烈。人民日報社全國黨媒平臺“人民號”上線伊始，就提出關(guān)鍵詞“智能”，重點是實現(xiàn)信息的智能生產(chǎn)、智能推薦、智能分發(fā)。同樣，新華社“媒體大腦”所推出的分眾化推送和精準彈窗，也是以AI技術(shù)進行用戶畫像、精確匹配和智能響應。人民日報社和新華社等傾力打造的黨媒算法，既守護了編輯意志，以導向為魂鼓勵價值閱讀，又注重利用新技術(shù)尋求海量信息與個人需求的有效對接，實現(xiàn)了主流、嚴肅、權(quán)威報道的自動化推薦，彰顯了主流價值的力量與擔當。相較于黨媒的主流算法，新浪、搜狐、網(wǎng)易等門戶APP的算法啟動時間更早，信息個性化程度也更突出。

媒體型的編輯分發(fā)歷經(jīng)久遠，且在行業(yè)實踐中形成了諸多成熟穩(wěn)定的操作傳統(tǒng)和規(guī)則。現(xiàn)如今，主動適應差異化、分眾化的傳播格局，采納算法以改造分發(fā)模式、提升分發(fā)效力，是應然追求。傳統(tǒng)移動媒體“編輯+算法”模式的設(shè)計與應用，尤其是黨媒算法和門戶算法的應時應勢而生，在實踐上有力助推了編輯主義與機器邏輯的結(jié)合、信息品質(zhì)與分發(fā)效率的結(jié)合，極大提升了客戶端信息的匹配性以及千人千面的移動閱讀體驗。

（二）社交+算法：關(guān)系鏈傳播嵌入算法分析

社交平臺的信息來源極其廣泛，既包括傳統(tǒng)媒體和網(wǎng)絡(luò)媒體上的內(nèi)容，也包括“人們社會生活和交往中產(chǎn)生的日常化、碎片化、隨機性信息”[3]，不過，這些信息并非都能通過社交模式得到有效分發(fā)。在社交情境中，高信息價值低分享價值的信息，如個性化和垂直度高的信息等，處于極其不利的地位，一般很難傳遞給更多的人。即使有人硬推此類信息，其打開率、閱讀率、轉(zhuǎn)發(fā)率、覆蓋率等衡量數(shù)據(jù)也會不盡如人意。

這與社交模式依賴中間受眾的分發(fā)邏輯不無關(guān)系。與此不同，算法分發(fā)是一種“信息A→受眾A、信息B→受眾B、信息C→受眾C……”的扁平化定向推薦模式。這種模式繞開了中間節(jié)點，直接將信息遞送給目標用戶，針對性極強。因此，那些具有較高信息價值但不具備廣泛分享價值的細顆粒度信息，在算法環(huán)境下會得其所哉。早在2015年，“微信團隊”在發(fā)布朋友圈測試廣告時就曾稱，“廣告是生活的一部分。它無孔不入，你無處可藏。不是它可惡，而是它不懂你。我們試圖做些改變?！彼^改變，其實就是通過社交數(shù)據(jù)，測算用戶的興趣喜好，進而推送更懂你的廣告信息。

將智能算法作為用戶的信息管家，是微博、微信近些年的共同做法。新版微博在原有的社交信息流基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于算法的興趣信息流，從而使用戶“刷微博”更加適意。而微信則利用其特有的技術(shù)性質(zhì)和內(nèi)容編碼規(guī)則，面向全體用戶，強力推出“看一看”功能，提供個性化的信息智能服務。與其他興趣推薦引擎不同，微信“看一看”的許多內(nèi)容都打上了“某某看過”“已關(guān)注”“本地資訊”“熱點資訊”等標簽，同時還開辟了“朋友在看”專欄。其個性化不僅體現(xiàn)在用戶閱讀的歷史偏好，更強調(diào)將用戶之間的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)打通，像好友標記、關(guān)注訂閱、屬地愛好等，都成了用戶畫像及信息推送的算法基礎(chǔ)和根據(jù)。

社交分發(fā)的規(guī)則激勵，極大賦予了個體擴散信息的權(quán)力。微博、微信、QQ等“關(guān)系和內(nèi)容”的協(xié)同共進，則進一步表明：基于社交、圈層的信息分發(fā)與算法、個性化的推薦邏輯，具有天然的耦合性，而以社交關(guān)系鏈為發(fā)力點，同時嵌入算法分析，勢必成為社交型信息分發(fā)的重要走向。

（三）搜索+算法：多源搜索驅(qū)動信息流推薦

文字、圖片、語音等多途徑的搜索推薦，是百度APP的原生功能。目下，其在條形搜索框下面又赫然增加了資訊瀏覽服務，用戶可以無限刷新和下拉信息。可以肯定，依仗算法做個性化推薦的信息流形式，是手機百度在AI時代的一種新作為；而將搜索和信息流相勾連，根據(jù)用戶的搜索瀏覽記錄，實現(xiàn)信息的精準推送，更是手機百度信息分發(fā)模式創(chuàng)新變革的新動向。

其一，搜索分發(fā)當前正面臨諸多不適。一者，在桌面互聯(lián)網(wǎng)向移動互聯(lián)網(wǎng)遷移的過程中，小屏幕的手機分發(fā)大容量的網(wǎng)頁，使用體驗下降了；二者，人找信息的搜索推薦本身比較被動，現(xiàn)在是信息找人的主動出擊時代，信息需要在高度碎片化的情境中有效流動并精準落位；三者，在移動化、智能化的當下及未來，搜索行為變得不再高頻，“刷新聞”則是常態(tài)；最后，搜索結(jié)果的排序算法在很多時候并非基于用戶，而是從傳播者利益最大化角度來考量的。因此，進行模式創(chuàng)新，以消解搜索分發(fā)之困勢在必然。

其二，“搜索+信息流”雙引擎驅(qū)動是適切的模式選擇。根據(jù)百度的官方解釋，“一搜即得”和“不搜即得”作為其雙重追求，搜索是信息流的前身，信息流是搜索的延續(xù)，二者是相輔相成、相互助力的。一方面，搜索數(shù)據(jù)的沉淀，可以幫助百度大腦形成更細致的用戶畫像，從而個性化其信息流；另一方面，信息流的瀏覽閱讀，亦可以幫助用戶更智能地搜到自己想要的信息。搜索和信息流的持續(xù)聯(lián)動及雙向互補循環(huán)，使得模式進化的正向效應得以發(fā)生，比如信息分發(fā)的意圖定向和興趣定向更精準、人找信息和信息找人的交融更密切等。

手機百度移動搜索和信息流推薦的雙向智能適配，提檔升級了其信息分發(fā)的模式。這一模式與百度“全球最大的搜索引擎平臺”和“國內(nèi)最大的新聞資訊平臺”的新定位高度契合。其中，“有事搜一搜”是希望滿足用戶的信息剛需，“沒事看一看”則旨在提升用戶在客戶端的停留時長和沉浸深度。

（四）“算法+”模式：機器審美加持其他推薦變量

如果說，“+算法”模式是傳統(tǒng)信息分發(fā)適應AI時代用戶信息消費習慣的一種順勢創(chuàng)新，那么，“算法+”模式則是智能推薦平臺對其技術(shù)分發(fā)路線的優(yōu)化完善。在此，著重分析算法與編輯、社交元素的融合運用。

1.算法+編輯：疊加人工把控算法分發(fā)走向

疊加人工編輯，加強信息推送的把關(guān)與審核，可以很好地修正流行算法的流弊，如分發(fā)的信息品質(zhì)不高、話題不夠多樣以及深度、準度不足等問題。

首先，可以提高信息分發(fā)的品質(zhì)。不難發(fā)現(xiàn)，那些容易帶來流量的標題黨內(nèi)容、娛樂化內(nèi)容、情緒性內(nèi)容等更受算法青睞，而理應得到更多關(guān)照的高品質(zhì)信息，在分發(fā)權(quán)重上則相對不利。人工編輯的積極參與和介入，不僅可以幫助算法推薦優(yōu)質(zhì)信息，以滿足對內(nèi)容質(zhì)量有要求的用戶閱讀需要，還可以幫助算法形成價值觀，奠定信息產(chǎn)品的基礎(chǔ)調(diào)性。

其次，可以增加話題內(nèi)容的廣泛性。如果說，信息分發(fā)的初衷是滿足人們的應知、欲知而未知，那么，“算法分發(fā)雖然能夠滿足欲知而未知，但難以滿足應知而未知”[4]。應知性信息的缺乏，不僅弱化了平臺的信息品質(zhì)，也造成了用戶信息環(huán)境的片面性。而引入人類編輯，非常有助于算法全面提供應知、欲知而未知的信息，引導人們走出閱讀繭房。

再次，可以提升信息分發(fā)的深度。短閱讀、淺閱讀、快閱讀的盛行，并不能消解人們對神圣的深度閱讀的追求。然而，在當前，算法類的移動客戶端所呈現(xiàn)的多是速食性的碎微化內(nèi)容，深度信息供給明顯不足。這與個性化算法的推薦邏輯不無關(guān)系。而改造平臺的信息分發(fā)模式，加強算法分析和編輯體察相結(jié)合，對促進深度信息的脫穎而出大有助益。

最后，可以提升信息分發(fā)的準度。個性化、精準作為算法分發(fā)的主打口號，實際上也不能完全依靠機器智能來實現(xiàn)。真正的精準傳播，一定是建立在人工涉入的基礎(chǔ)之上。因此，強調(diào)算法分發(fā)的個性化力量，并不意味著將個性化都交給算法。而人工編輯在其中的作為，主要還是幫助算法對用戶和文章進行更全面的畫像，進而增強二者的適配性。

總之，算法作為非人類的“網(wǎng)絡(luò)行動者”[5]，離不開人特別是資深媒體人的專業(yè)經(jīng)驗和價值觀引導。人工編輯的干預，實際上就是要和算法共同商定：哪些信息的推薦權(quán)重應增加，哪些信息的推薦權(quán)重應降低，又應該對哪些信息說“不”。

2.算法+社交：激活用戶構(gòu)筑智能社交推薦

算法缺陷的規(guī)避，除了可以疊加人工進行人機協(xié)同運作外，還可以激活平臺用戶構(gòu)筑智能社交，以關(guān)系鏈的形式助力信息分發(fā)。

社交關(guān)系鏈上的一個個節(jié)點（用戶），尤其是關(guān)鍵節(jié)點，作為社交場域的信息篩選器和社會化編輯，既可以為用戶推薦各種有用有價值的信息，也可以幫他們過濾掉大量低質(zhì)無用的信息。隨著信息過濾的權(quán)力進一步向社交關(guān)系與人工智能讓度，在將來，“信息流推薦+社交”綜合體的出現(xiàn)概率極大。這于信息分發(fā)的良性循環(huán)十分有益。一方面，結(jié)合社交圈專業(yè)人士的學識和閱歷算法所進行的推薦，要比單純的機器算法推薦效果更好；另一方面，在智能分發(fā)和粉絲分發(fā)相結(jié)合的智能社交推薦模式下，往往寫得越好，粉絲就越多，而專頁的關(guān)注度上去了，獲得算法推薦的機會也就更大。

當前，智能推薦平臺的社交化探索正在路上。考察今日頭條的內(nèi)容來源、核心技術(shù)及產(chǎn)品矩陣，可以認為，“算法+社交”勢必成為其未來發(fā)展的重要方向以及完善智能分發(fā)、優(yōu)化推送規(guī)則的重要選擇。實際上，早在2017年其“微頭條”產(chǎn)品上線后，就相當于在智能分發(fā)之外，正式增加了社交分發(fā)的機制。微頭條與微博、微信的社交媒體屬性非常相似，也是借由不同的社交圈層，實現(xiàn)信息的眾包式過濾和篩選。當然，像今日頭條這類編輯智能型平臺，強力布局社交，除了優(yōu)化信息傳播的考量外，也有彌合社交短板、沉淀粉絲、流量變現(xiàn)、實現(xiàn)分享所帶來的閱讀價值等多種訴求。

三、結(jié)語

智能傳播時代，出于對信息免于過載的追求，各種分發(fā)模式應運而生。特別地，以AI技術(shù)為幕后驅(qū)動力和底層支持的信息分發(fā)2.0，作為一種用智能算法尋求落點和晉升效力的傳播方法論[6]，更是給移動媒體的信息分發(fā)帶來了一系列的新常態(tài)現(xiàn)象。眼下特別需要注意的是，算法設(shè)計的初衷雖然并不會提倡信息的低俗、低質(zhì)和娛樂化，但在其實踐上畢竟給主流價值的傳播帶來了風險和挑戰(zhàn)。因此，必須注重如何應用人工智能技術(shù)阻斷不良信息，提供個性化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，以在網(wǎng)絡(luò)空間中弘揚主旋律、傳播正能量。這不僅要在平臺的界面設(shè)計上將更多元素相加相融于客戶端，更要在模式的功能定位、價值取向和實踐邏輯上強化信息分發(fā)的初心，即選薦豐富優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，更好地滿足人們?nèi)找嬖鲩L的信息消費需要。