算法推荐新闻的商业价值

㈠ 算法与新媒体受众之间的关系

算法与新媒体受众之间的本质是一样的。

研究综述：

算法推荐并不是一项新创造，早在20世纪60年代算法就曾应用于社会管理领域，大数据和技术革新使得算法推荐的效果更为显现，它也溢出了计算机学科的边界，成为社会科学关切的焦点，为社会科学研究引入了“算法转向”。算法推荐对信息获取的影响一直是研究者关注的焦点，在分析算法在新闻生产和分发中的应用时，学者们从不同的视角对其进行研究。

算法推荐新闻，根植于互联网思维的个性化推荐技术，基于用户观察的个性化信息的智能匹配，通过人工智能分析扒乱和过滤机制，根据个性化圆册需求聚合相关的信息和应用，以实现用户个性化、动态化需求。算法推荐新闻可以将信息精准推送给不同的受众，减少了信息过量带来的困扰。

㈡ 什么是算法新闻

算法新闻的基础源自于计算机领域中自然语言生成技术的发展，机器能够从结构化数据中自动生成大量文本，这一技术应用到新闻传播领域中造就了当下的算法新闻。

在“算法新闻”的概念群中也涉及到“自动化”、“数据驱动”、“机器”、“计算”等特性。算法新闻在国内外的使用与发展状况有所差异，在西方的应用源自于媒体企业与科技公司的共同合力。

算法新闻在新闻业中的运用带来了：新闻内容生产模式由“手工作坊”转向人机协同、表征现实的机制由记者中介转向算法中介、新闻叙事由线性叙事转向交互叙事、新闻价值评价由经验判断转向实证测量、新闻内容推送方式由大众化覆盖转向个体化定制等变革。

在这些转变中算法新闻的自动化生产及其个性化推荐的分发对新闻业的影响最大。由此可见，传统报业的式微及其开始过渡到数字新闻业的这些转变趋势，都使得整体新闻业处在“算法转向”的十字路口。

㈢ 算法给我们带来了巨大的影响，算法到底改变了什么

一、算法改变了我们接受信息的方式。算法技术应用在生活中的方方面面，无论我们是通过浏览器接受新闻，还是通过微博、微信、资讯类APP接受新闻，我们都不自觉地受着算法给我们带来的影响。基于大数据的算法，通过掌握用户以往的浏览记录和搜索历史推测用户可能感兴趣的内容。于是主动给用户推荐相关内容，我们接收信息的方式从偶然看到或是刻意检索，变成了各种APP主动给我们推荐。从这个角度来说，算法让我们接收信息的方式由主动变得被动起来。

我们享受着技术带来的便捷，同时我们也要警惕技术可能存在的问题。就像是算法技术可能存在的隐患，凡是有利有弊，一体有两面。因此，无论即便算法本身没有错，我们依然要谨慎使用该技术，并且要将此技术关在笼子里，不让居心叵测之人运用来侵害大多数的权益。

㈣ 今日头条的新闻推荐算法是怎样的呢

今日头条开始逐步引入个性化推荐的策略。他们所采用的，是协同过滤（Collaborative Filtering）** + 基于内容推荐，直到今天依然构成今日头条推荐算法的基础。
（协同过滤）是一个很好的方法，直到今天我们还一直使用。但缺点也很明显，对于没有行为（记录）的文章，没办法推荐，所以没办法用于文章的冷启动。所以我们引入了基于内容推荐的策略。比如计算文章的分类、文章的关键词，然后根据用户对文章的阅读、浏览等信息，细化用户的个人资料。——这样子，如果文章是和科技相关的，而用户的个人资料也显示科技相关，那么就算匹配。”

在之后的工作，是把特征、模型做得更加细化。比如，文章实体词的抽取。我们最近对文章的分析，已经做得很细，可以精确地提取实体词。我们近期引入了‘词嵌入’（word embedding）方法，做向量化的分析，还引入 LDA 的方法，进行 topic 分析等等。

㈤ 【媒体人的自我修养】人工智能时代给新闻业带来什么影响

人工智能时代，算法、大数据、区块链、5G等诸多技术给新闻也带来了全方位的影响。一方面，作为新闻产品的“文本”、作为新闻实践过程的“生产”都发生了创新与变革，也给作为新闻从业者的“人”带来了新的挑战；另一方面，技术资本冲击着新闻业态，推动产业结构重塑。下文将浅述人工智能时代给新闻业带来的机遇和挑战，并从新闻工作者的角度提出解困之思。

一、人工智能时代，新闻业机遇与挑战并存

（一）变革了新闻生产全过程，却带来媒介伦理危机。

人工智能时代，传统媒体的新闻生产全流程被技术颠覆：机器人智能生产新闻并可视化呈现，媒体大脑智能检测全网新闻线索，为编辑筛选报道方向，新闻的采集、生产、呈现、分发环节均得到创新，提高新闻生产效率。如今日头条的Dreamwriter、新华社的“快笔小新”等机器人新闻写作机制不断涌现，给新闻业带来活力。

然而技术的应用也相应带来了风险，一旦机器人写作新闻中有不当内容未经核查便智能分发至全网，将对媒体公信力带来负面影响；尽管技术核查新闻能够有效分担编正伍辑把关压力，但技术尚未成熟，技术的把关仍存在盲点与漏洞。

（二）算法推荐为用户量身定制新闻，却也编织了“信息茧房”。

算法推荐为用户个性化定制新闻，以用户的历史浏览数据与个人喜好为准，定向为用户在海量信息中挑选同类型新闻。于新闻搭败工作者而言，信息的触达率提高，工作成本降低；于用户而言，能够只接收自己偏好的信息，过滤不感兴趣的内容。

但同质化内容容易为举枝或用户编织“信息茧房”，久而久之社会情绪极化，在同类声音的强化下产生群体极化效应，给新闻工作者的舆论引导加大难度。

（三）技术资本重塑媒介业态，但也挤压了媒体行业的生存与发展。

技术资本进入媒体行业，丰富了传媒体制的结构，但过度的技术资本却也挤压了媒体行业自身的生存发展。

二、身份重塑：新闻工作者应对人工智能挑战之策

（一）提高传播技能，深化人机协同。

人工智能时代，新媒体技术的发展对新闻工作者提出了新的要求。新媒体技术应为新闻工作者所用，避免沦为机器的附庸，而应深化人机协同。如在新闻事实核查中，将技术核查与编辑核查有机结合，又如充分利用媒介技术丰富报道模式和橙线形态。例如，新华社记者在2019年两会中推出《全息报告看两会》便充分结合了新闻从业者的主观能动性与技术形式的多样性、视觉性、智能性。

（二）算法把关结合编辑把关，加强对事实的核查。

人机协同把关，利用算法的高效性，可以减少媒介组织内部的层层筛选环节，提高新闻的生产效率；同时，应注意工具理性与价值理性的平衡，新闻从业者更要有温度与人性的把关和议程设置，可以使新闻更加符合人们的价值追求。

（三）树立危机意识，培养新闻从业者的不可替代性。

人机共生成为时代趋势的背景下，新闻工作者应树立危机意识，如在深度报道、非虚构写作等领域开疆拓土，创新新闻叙事风格，培养自身的不可替代性。但亦需要警惕，应坚持新闻的客观性与真实性，维护公众利益，避免刻意以主观性的话语去对抗数字技术的影响。

马克斯·韦伯提出了工具理性与价值理性的概念，他指出，工具理性的滥觞必将带来价值理性的衰弱。面对人工智能技术的全方位渗透，新闻工作者应以主导者的角色，在坚持新闻专业主义的基础上，将技术以我为主、为我所用，深化人机协同。

（1297字）

㈥ 算法推荐服务被戴“紧箍”，流量造假、控制热搜等有治了

算法推荐是把“双刃剑”

腾讯安全战略研究中心联合赛博研究院发布的《人工智能时代数字内容治理的机遇与挑战》报告显示，算法精准推荐已经占据信息流分发主导地位，算法能够实现数字内容聚合和精准推荐，快速匹配信息与人。基于算法的个性化内容推送在为用户提供精准化、个性化服务的同时，也带来了国家安全风险因素增高、不良信息泛滥风险增加以及传统权利保护难度加大等问题，已然成为一把“双刃剑”。

上海 财经 大学研究员崔丽丽表示，互联网平台作为消除信息不对称的先进技术代表，有责任维持技术手段的客观性，反映流量的自然状态，呈现真实的公众意见。不应该因为商业利益的驱使在流量上作假。过去曾发生过一些涉及到商业利益的新闻、信息被操控的情况，这样获取的商业利益是一种市场不公平的表现，甚至是不合法的。

提出算法“向善”新要求

根据征求意见稿，管理规定将适用于在境内应用算法推荐技术提供互联网信息服务的公司。这也意味着，以内容推荐算法为核心竞争力的短视频平台、UGC（用户生产内容）平台、推荐内容或是广告的电商和社交平台等主流互联网公司和平台的算法推荐技术都包含在此。

崔丽丽表示，不论是UGC还是PGC（专业生产内容）平台，内容的审核以及对于受众的推荐实际都有相应的规则，互联网信息平台已经在形态上取代了过去的传统媒体，因此，可能具备了一定的公共设施属性，所以信息的产生、审核和分发应该符合公允、客观以及符合事实等要求。

征求意见稿指出，算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用“向上向善”。算法推荐服务提供者应当定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等，不得设置诱导用户沉迷或者高额消费等违背公序良俗的算法模型。

王娟表示，征求意见稿对算法的主体价值导向、个人数据用途、行业自律等提出了算法“向善”的要求，提出了算法提供者备案责任，明确了算法推荐服务提供者作为落实算法安全的主体责任 ，还对算法推荐服务日志等信息提出了留存要求，留存期限不少于六个月，并在相关执法部门依法查询时予以提供，对回溯求证环节进行了加强。

征求意见稿明确，算法推荐服务提供者应落实算法安全主体责任，建立健全用户注册、信息发布审核、算法机制机理审核、安全评估监测、安全事件应急处置、数据安全保护和个人信息保护等管理制度，制定并公开算法推荐相关服务规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑。

从用户的角度来看，算法对数据的交互模式也提出了很多要求。征求意见稿提出，算法推荐服务提供者应当以显着方式告知用户其提供算法推荐服务的情况，并以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、运行机制等。同时，算法推荐服务提供者应当向用户提供选择、修改或者删除用于算法推荐服务的用户标签的功能，以及不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。

而对于大数据“杀熟”等顽疾，征求意见稿强调，算法推荐服务提供者向消费者销售商品或者提供服务的，应当保护消费者合法权益，不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇等违法行为。

网络热搜将被严管

近年来，网络热搜已经成为实时的舆情风向标和舆论的集散地，征求意见稿也特别对热搜作出了规范管理，明确算法推荐服务提供者应当加强算法推荐服务版面页面生态管理，建立完善人工干预和用户自主选择机制，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息内容。

王娟表示，征求意见稿对热搜、虚假流量可谓“重拳出击”，核心仍是围绕互联网不是法外之地，建立清朗网络空间、树立良好 社会 价值观，微博热搜榜等各类“带节奏”式资本叠加流量的运作模式将受到重大挑战。

面对外界的质疑，微博也在近日发布了热搜管理规则，并对“花钱买热搜”“花钱压热搜”等质疑回应称，热搜根据微博用户的真实行为进行计算，并根据搜索量、发博量、互动量等数据指标，形成实时榜单。榜单算法中包含了严格的排水军和反垃圾机制，以确保公正客观。同时上半年热搜还将“减少 娱乐 占比”作为主要调控目标。

㈦ 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。