演算法推薦新聞的商業價值

㈠ 演算法與新媒體受眾之間的關系

演算法與新媒體受眾之間的本質是一樣的。

研究綜述：

演算法推薦並不是一項新創造，早在20世紀60年代演算法就曾應用於社會管理領域，大數據和技術革新使得演算法推薦的效果更為顯現，它也溢出了計算機學科的邊界，成為社會科學關切的焦點，為社會科學研究引入了「演算法轉向」。演算法推薦對信息獲取的影響一直是研究者關注的焦點，在分析演算法在新聞生產和分發中的應用時，學者們從不同的視角對其進行研究。

演算法推薦新聞，根植於互聯網思維的個性化推薦技術，基於用戶觀察的個性化信息的智能匹配，通過人工智慧分析扒亂和過濾機制，根據個性化圓冊需求聚合相關的信息和應用，以實現用戶個性化、動態化需求。演算法推薦新聞可以將信息精準推送給不同的受眾，減少了信息過量帶來的困擾。

㈡ 什麼是演算法新聞

演算法新聞的基礎源自於計算機領域中自然語言生成技術的發展，機器能夠從結構化數據中自動生成大量文本，這一技術應用到新聞傳播領域中造就了當下的演算法新聞。

在「演算法新聞」的概念群中也涉及到「自動化」、「數據驅動」、「機器」、「計算」等特性。演算法新聞在國內外的使用與發展狀況有所差異，在西方的應用源自於媒體企業與科技公司的共同合力。

演算法新聞在新聞業中的運用帶來了：新聞內容生產模式由「手工作坊」轉向人機協同、表徵現實的機制由記者中介轉向演算法中介、新聞敘事由線性敘事轉向交互敘事、新聞價值評價由經驗判斷轉向實證測量、新聞內容推送方式由大眾化覆蓋轉向個體化定製等變革。

在這些轉變中演算法新聞的自動化生產及其個性化推薦的分發對新聞業的影響最大。由此可見，傳統報業的式微及其開始過渡到數字新聞業的這些轉變趨勢，都使得整體新聞業處在「演算法轉向」的十字路口。

㈢ 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

㈣ 今日頭條的新聞推薦演算法是怎樣的呢

今日頭條開始逐步引入個性化推薦的策略。他們所採用的，是協同過濾（Collaborative Filtering）** + 基於內容推薦，直到今天依然構成今日頭條推薦演算法的基礎。
（協同過濾）是一個很好的方法，直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯，對於沒有行為（記錄）的文章，沒辦法推薦，所以沒辦法用於文章的冷啟動。所以我們引入了基於內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞，然後根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息，細化用戶的個人資料。——這樣子，如果文章是和科技相關的，而用戶的個人資料也顯示科技相關，那麼就算匹配。」

在之後的工作，是把特徵、模型做得更加細化。比如，文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析，已經做得很細，可以精確地提取實體詞。我們近期引入了『詞嵌入』（word embedding）方法，做向量化的分析，還引入 LDA 的方法，進行 topic 分析等等。

㈤ 【媒體人的自我修養】人工智慧時代給新聞業帶來什麼影響

人工智慧時代，演算法、大數據、區塊鏈、5G等諸多技術給新聞也帶來了全方位的影響。一方面，作為新聞產品的「文本」、作為新聞實踐過程的「生產」都發生了創新與變革，也給作為新聞從業者的「人」帶來了新的挑戰；另一方面，技術資本沖擊著新聞業態，推動產業結構重塑。下文將淺述人工智慧時代給新聞業帶來的機遇和挑戰，並從新聞工作者的角度提出解困之思。

一、人工智慧時代，新聞業機遇與挑戰並存

（一）變革了新聞生產全過程，卻帶來媒介倫理危機。

人工智慧時代，傳統媒體的新聞生產全流程被技術顛覆：機器人智能生產新聞並可視化呈現，媒體大腦智能檢測全網新聞線索，為編輯篩選報道方向，新聞的採集、生產、呈現、分發環節均得到創新，提高新聞生產效率。如今日頭條的Dreamwriter、新華社的「快筆小新」等機器人新聞寫作機制不斷涌現，給新聞業帶來活力。

然而技術的應用也相應帶來了風險，一旦機器人寫作新聞中有不當內容未經核查便智能分發至全網，將對媒體公信力帶來負面影響；盡管技術核查新聞能夠有效分擔編正伍輯把關壓力，但技術尚未成熟，技術的把關仍存在盲點與漏洞。

（二）演算法推薦為用戶量身定製新聞，卻也編織了「信息繭房」。

演算法推薦為用戶個性化定製新聞，以用戶的歷史瀏覽數據與個人喜好為准，定向為用戶在海量信息中挑選同類型新聞。於新聞搭敗工作者而言，信息的觸達率提高，工作成本降低；於用戶而言，能夠只接收自己偏好的信息，過濾不感興趣的內容。

但同質化內容容易為舉枝或用戶編織「信息繭房」，久而久之社會情緒極化，在同類聲音的強化下產生群體極化效應，給新聞工作者的輿論引導加大難度。

（三）技術資本重塑媒介業態，但也擠壓了媒體行業的生存與發展。

技術資本進入媒體行業，豐富了傳媒體制的結構，但過度的技術資本卻也擠壓了媒體行業自身的生存發展。

二、身份重塑：新聞工作者應對人工智慧挑戰之策

（一）提高傳播技能，深化人機協同。

人工智慧時代，新媒體技術的發展對新聞工作者提出了新的要求。新媒體技術應為新聞工作者所用，避免淪為機器的附庸，而應深化人機協同。如在新聞事實核查中，將技術核查與編輯核查有機結合，又如充分利用媒介技術豐富報道模式和橙線形態。例如，新華社記者在2019年兩會中推出《全息報告看兩會》便充分結合了新聞從業者的主觀能動性與技術形式的多樣性、視覺性、智能性。

（二）演算法把關結合編輯把關，加強對事實的核查。

人機協同把關，利用演算法的高效性，可以減少媒介組織內部的層層篩選環節，提高新聞的生產效率；同時，應注意工具理性與價值理性的平衡，新聞從業者更要有溫度與人性的把關和議程設置，可以使新聞更加符合人們的價值追求。

（三）樹立危機意識，培養新聞從業者的不可替代性。

人機共生成為時代趨勢的背景下，新聞工作者應樹立危機意識，如在深度報道、非虛構寫作等領域開疆拓土，創新新聞敘事風格，培養自身的不可替代性。但亦需要警惕，應堅持新聞的客觀性與真實性，維護公眾利益，避免刻意以主觀性的話語去對抗數字技術的影響。

馬克斯·韋伯提出了工具理性與價值理性的概念，他指出，工具理性的濫觴必將帶來價值理性的衰弱。面對人工智慧技術的全方位滲透，新聞工作者應以主導者的角色，在堅持新聞專業主義的基礎上，將技術以我為主、為我所用，深化人機協同。

（1297字）

㈥ 演算法推薦服務被戴「緊箍」，流量造假、控制熱搜等有治了

演算法推薦是把「雙刃劍」

騰訊安全戰略研究中心聯合賽博研究院發布的《人工智慧時代數字內容治理的機遇與挑戰》報告顯示，演算法精準推薦已經占據信息流分發主導地位，演算法能夠實現數字內容聚合和精準推薦，快速匹配信息與人。基於演算法的個性化內容推送在為用戶提供精準化、個性化服務的同時，也帶來了國家安全風險因素增高、不良信息泛濫風險增加以及傳統權利保護難度加大等問題，已然成為一把「雙刃劍」。

上海 財經 大學研究員崔麗麗表示，互聯網平台作為消除信息不對稱的先進技術代表，有責任維持技術手段的客觀性，反映流量的自然狀態，呈現真實的公眾意見。不應該因為商業利益的驅使在流量上作假。過去曾發生過一些涉及到商業利益的新聞、信息被操控的情況，這樣獲取的商業利益是一種市場不公平的表現，甚至是不合法的。

提出演算法「向善」新要求

根據徵求意見稿，管理規定將適用於在境內應用演算法推薦技術提供互聯網信息服務的公司。這也意味著，以內容推薦演算法為核心競爭力的短視頻平台、UGC（用戶生產內容）平台、推薦內容或是廣告的電商和社交平台等主流互聯網公司和平台的演算法推薦技術都包含在此。

崔麗麗表示，不論是UGC還是PGC（專業生產內容）平台，內容的審核以及對於受眾的推薦實際都有相應的規則，互聯網信息平台已經在形態上取代了過去的傳統媒體，因此，可能具備了一定的公共設施屬性，所以信息的產生、審核和分發應該符合公允、客觀以及符合事實等要求。

徵求意見稿指出，演算法推薦服務提供者應當堅持主流價值導向，優化演算法推薦服務機制，積極傳播正能量，促進演算法應用「向上向善」。演算法推薦服務提供者應當定期審核、評估、驗證演算法機制機理、模型、數據和應用結果等，不得設置誘導用戶沉迷或者高額消費等違背公序良俗的演算法模型。

王娟表示，徵求意見稿對演算法的主體價值導向、個人數據用途、行業自律等提出了演算法「向善」的要求，提出了演算法提供者備案責任，明確了演算法推薦服務提供者作為落實演算法安全的主體責任 ，還對演算法推薦服務日誌等信息提出了留存要求，留存期限不少於六個月，並在相關執法部門依法查詢時予以提供，對回溯求證環節進行了加強。

徵求意見稿明確，演算法推薦服務提供者應落實演算法安全主體責任，建立健全用戶注冊、信息發布審核、演算法機制機理審核、安全評估監測、安全事件應急處置、數據安全保護和個人信息保護等管理制度，制定並公開演算法推薦相關服務規則，配備與演算法推薦服務規模相適應的專業人員和技術支撐。

從用戶的角度來看，演算法對數據的交互模式也提出了很多要求。徵求意見稿提出，演算法推薦服務提供者應當以顯著方式告知用戶其提供演算法推薦服務的情況，並以適當方式公示演算法推薦服務的基本原理、目的意圖、運行機制等。同時，演算法推薦服務提供者應當向用戶提供選擇、修改或者刪除用於演算法推薦服務的用戶標簽的功能，以及不針對其個人特徵的選項，或者向用戶提供便捷的關閉演算法推薦服務的選項。

而對於大數據「殺熟」等頑疾，徵求意見稿強調，演算法推薦服務提供者向消費者銷售商品或者提供服務的，應當保護消費者合法權益，不得根據消費者的偏好、交易習慣等特徵，利用演算法在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇等違法行為。

網路熱搜將被嚴管

近年來，網路熱搜已經成為實時的輿情風向標和輿論的集散地，徵求意見稿也特別對熱搜作出了規范管理，明確演算法推薦服務提供者應當加強演算法推薦服務版面頁面生態管理，建立完善人工干預和用戶自主選擇機制，在首頁首屏、熱搜、精選、榜單類、彈窗等重點環節積極呈現符合主流價值導向的信息內容。

王娟表示，徵求意見稿對熱搜、虛假流量可謂「重拳出擊」，核心仍是圍繞互聯網不是法外之地，建立清朗網路空間、樹立良好 社會 價值觀，微博熱搜榜等各類「帶節奏」式資本疊加流量的運作模式將受到重大挑戰。

面對外界的質疑，微博也在近日發布了熱搜管理規則，並對「花錢買熱搜」「花錢壓熱搜」等質疑回應稱，熱搜根據微博用戶的真實行為進行計算，並根據搜索量、發博量、互動量等數據指標，形成實時榜單。榜單演算法中包含了嚴格的排水軍和反垃圾機制，以確保公正客觀。同時上半年熱搜還將「減少 娛樂 佔比」作為主要調控目標。

㈦ 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。