移動互聯(lián)網(wǎng)新聞信息呈現(xiàn)的統(tǒng)計特征及其對用戶行為的影響

■ 袁 野 萬曉榆

2018年8月,CNNIC發(fā)布了第42次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》,相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,手機(jī)網(wǎng)絡(luò)新聞用戶規(guī)模達(dá)到6.31億,占手機(jī)網(wǎng)民的80.1%。①面對如此龐大的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶群體,如何推出形態(tài)多樣、手段先進(jìn)、品質(zhì)高端的新聞,既是傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合的重要路徑,也是全媒體時代傳媒企業(yè)提升用戶感知、優(yōu)化用戶體驗的重要抓手。一般來說,一條新聞的呈現(xiàn)方式包括文字、圖片、視頻等多種方式,用戶在閱讀新聞資訊的時候通常會先看標(biāo)題,如果感興趣就點擊或繼續(xù)瀏覽。也有研究表明,信息推送方式也會影響用戶的閱讀體驗,這種“眼球經(jīng)濟(jì)”的傳播方式對于用戶的閱讀具有重要的影響。②基于此,本文通過對幾個主流新聞客戶端的大數(shù)據(jù)抽樣與分析,從多媒體信息傳播的視角出發(fā),研究信息呈現(xiàn)量、信息呈現(xiàn)方式與用戶點擊行為、瀏覽模式的作用機(jī)制,對互聯(lián)網(wǎng)新媒體提升用戶滿意度、客戶忠誠度具有一定的實踐指導(dǎo)意義。

一、理論與文獻(xiàn)回顧

傳統(tǒng)的新聞媒體信息呈現(xiàn)方式包括圖片和文字,多媒體信息交互式呈現(xiàn)是指文字、圖片、動畫、視頻、音頻等,在網(wǎng)絡(luò)新聞存儲、傳遞和處理上都能夠發(fā)揮重要的作用。隨著多媒體技術(shù)和ICT技術(shù)的不斷融合發(fā)展,國內(nèi)外的專家和學(xué)者在新聞的表現(xiàn)形式和信息呈現(xiàn)方式與用戶行為等領(lǐng)域形成一定的成果。劉駿瑤等(2014)研究了交互視頻作為一種新型的融合方式,通過結(jié)合視頻與互動,用戶在一定程度上可以自己決定閱讀速度和方向。海量素材被交互視頻所吸納,信息得以聚合,極大地提升了一則新聞報道的信息表達(dá)效率。③張明新(2012)研究了社會性媒體時代,通過經(jīng)驗數(shù)據(jù)和實證分析發(fā)現(xiàn)用戶的信息行為與社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)存在密切聯(lián)系。④董開棟(2014)以消費(fèi)者滿意度指數(shù)模型和信息系統(tǒng)成功模型為基礎(chǔ),建立了手機(jī)新聞媒體用戶滿意度模型,并采用PLS方法進(jìn)行了實證檢驗。發(fā)現(xiàn)手機(jī)新聞媒體的質(zhì)量、用戶滿意度、感知價值之間的作用機(jī)理,并對轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)主流媒體提升滿意度提出了建議。⑤郎勁松(2014)對數(shù)據(jù)新聞的理論脈絡(luò)和實踐積累進(jìn)行梳理,探討大數(shù)據(jù)時代新聞可視化傳播的創(chuàng)新路徑。⑥黃微(2015)研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播要素和運(yùn)行機(jī)理,以大數(shù)據(jù)技術(shù)、輿情理論、信息傳播理論為基礎(chǔ),對大數(shù)據(jù)環(huán)境下多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情的特征進(jìn)行分析,深入探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的主體、客體、媒體、本體、空間5個要素,在此基礎(chǔ)上重點歸納總結(jié)大數(shù)據(jù)多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)理,并構(gòu)建傳播機(jī)理的總體關(guān)系架構(gòu)。⑦匡文波(2017)運(yùn)用技術(shù)接受模型,對感知的有用性,客戶端內(nèi)容吸引力、碎片化時間的利用和感知的易用性、手機(jī)便攜性、UI設(shè)計,以及用戶對新聞信息需求對傳統(tǒng)媒體客戶端的使用感知進(jìn)行分析。⑧謝金文(2017)以用戶期望為中介變量,通過對上海5所高校學(xué)生進(jìn)行抽樣調(diào)查,研究內(nèi)容質(zhì)量、視覺效果、系統(tǒng)效率對移動新聞用戶體驗的作用和影響機(jī)制,視覺效果、內(nèi)容質(zhì)量、用戶期望、系統(tǒng)效率對移動新聞用戶體驗產(chǎn)生積極影響,其中視覺效果貢獻(xiàn)度最高,其次是用戶期望,最后是內(nèi)容質(zhì)量和系統(tǒng)效率。⑨

從國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的研究成果來看,相關(guān)研究主要從用戶主觀層面出發(fā),采用問卷和實證調(diào)查等方式,對用戶感知、滿意度等方面進(jìn)行了分析,具有一定的主觀代表性,但是從目前手機(jī)網(wǎng)民新聞客戶端的使用情況來看,個性化的信息需求已經(jīng)成為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的重要特征,考慮到目前手機(jī)新聞客戶端App種類繁多,用戶使用感知和偏好的差異化問題,主觀問卷調(diào)查的研究結(jié)論具有一定的群體特征,普適性不強(qiáng),為了更加準(zhǔn)確地研究多媒體信息呈現(xiàn)對用戶行為的影響,本研究基于移動新聞客戶端的大數(shù)據(jù)抽樣分析,對信息展現(xiàn)量、用戶點擊行為、信息呈現(xiàn)方式對用戶的行為的作用機(jī)理進(jìn)行了分析和論證,探究移動互聯(lián)網(wǎng)信息傳播下的用戶信息瀏覽行為特征。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

由于目前App市場里新聞客戶端種類繁多,在研究中將所有的新聞客戶端的App進(jìn)行抽樣并不現(xiàn)實,考慮到實驗研究結(jié)論的可靠性,首先對選取抽樣的新聞客戶端進(jìn)行聚類。按照各類新聞客戶端的用戶群體與發(fā)布內(nèi)容的特征,聚類如下:第一類是以騰訊、網(wǎng)易、搜狐、新浪等為代表的商業(yè)門戶網(wǎng)站新聞客戶端；第二類是以人民日報、新華網(wǎng)等為代表的傳統(tǒng)媒體打造的新聞客戶端；第三類是以“ZAKER”新聞、今日頭條、百度新聞等為代表的新媒體類新聞客戶端；第四類是以澎湃新聞、南方都市為代表的專業(yè)性移動新聞客戶端。本研究選取騰訊、今日頭條、人民日報、澎湃新聞等16個具有代表性的移動互聯(lián)新聞客戶端作為分析對象,用網(wǎng)絡(luò)爬蟲Python軟件共隨機(jī)抽取了2016年2月至9月較為主流的37.021萬條新聞資訊,對移動互聯(lián)網(wǎng)新聞傳播下多媒體信息呈現(xiàn)與用戶閱讀模式、瀏覽習(xí)慣等特征進(jìn)行分析。具體抽樣與分類結(jié)果見下表1。

在隨機(jī)抽取了16個新聞客戶端的數(shù)據(jù)后,運(yùn)用Matlab2015中文版對抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從信息展現(xiàn)、點擊率、信息呈現(xiàn)方式等方面對用戶行為進(jìn)行分析,具體操作程序不在此敘述。

三、實驗研究

1.信息呈現(xiàn)的統(tǒng)計特征分析

在傳播學(xué)的理論研究中,展現(xiàn)量是指在某一段時間內(nèi)該信息獲得的展現(xiàn)次數(shù),展現(xiàn)次數(shù)多越多說明傳播影響力越大。一般來說,展現(xiàn)量受到以下幾個因素的影響:一是新聞事件的熱度,也就是說該新聞的時效性和重大性。比如,中國女排奪得里約奧運(yùn)冠軍、天宮2號發(fā)射等,這類作為國內(nèi)外重大事件的新聞?wù)宫F(xiàn)量是比較大的；二是信息標(biāo)題與關(guān)鍵詞搜索的匹配程度,如果新聞標(biāo)題與用戶關(guān)注的或者熱點搜索的關(guān)鍵詞匹配度高,那么展現(xiàn)量也較高?；诖?我們首先研究了信息的展現(xiàn)量是否會影響用戶的瀏覽行為,展現(xiàn)的次數(shù)和間隔時間對用戶的行為有什么影響。通過統(tǒng)計分析結(jié)果如下:

表1 樣本選取與分類

表2 信息展現(xiàn)量統(tǒng)計分析表

從表2可以看出,展現(xiàn)量為1次的新聞數(shù)為7.0230萬條,占比為39.5%,展現(xiàn)3次的新聞數(shù)目為4.3971萬條,展現(xiàn)次數(shù)占比21.5%,依次我們發(fā)現(xiàn)展現(xiàn)次數(shù)為15次的新聞數(shù)目僅有0.3633萬條,占所有信息展現(xiàn)比的0.6%。也就是說,大多數(shù)新聞的展現(xiàn)量是很低的。為了更進(jìn)一步直觀的顯示信息的展現(xiàn)次數(shù),這里繪制了展現(xiàn)量的對數(shù)概率密度分布圖,如圖1所示。

由信息展現(xiàn)量的對數(shù)概率密度分布圖1可見,信息展現(xiàn)量的對數(shù)概率密度分布符合長尾分布,也就是說從抽樣的37萬條數(shù)據(jù)分析來看,80%的信息的呈現(xiàn)次數(shù)較少。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),信息展現(xiàn)量符合長尾分布說明,移動互聯(lián)網(wǎng)新聞媒體的信息服務(wù)于推送的時效性,另一方面也反映了用戶在瀏覽信息的行為在時間和空間上的碎片化與移動化。

圖1 信息展現(xiàn)量的對數(shù)概率密度分布圖

2.信息展現(xiàn)量與點擊量

點擊量是另一個反映信息傳播的重要指標(biāo),是用戶點擊該網(wǎng)頁的次數(shù),點擊量的次數(shù)也反映了該新聞熱度和關(guān)注度,點擊量越高,用戶對該信息瀏覽次數(shù)越多,傳播力越大。同樣的,這里統(tǒng)計了取對數(shù)后的點擊量對數(shù)概率累積分布函數(shù),能夠客觀地反映移動新聞客戶端App上的新聞用戶點擊量狀況。通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),點擊量為0時的信息展現(xiàn)量超過了50%,為了進(jìn)一步分析點擊量與用戶瀏覽行為,這里運(yùn)用MATLAB繪制了在不同的點擊量下的展現(xiàn)量分布狀況,即點擊量等于0和大于0的對數(shù)累積概率分布表,并做了對比,如表3所示。

表3 不同點擊量下展現(xiàn)次數(shù)的對數(shù)概率累積分布表

從表3可以看出,當(dāng)點擊量為0時,展現(xiàn)量為1次的新聞的概率大約為50%,展現(xiàn)量為2次的新聞的概率大約為83%,展現(xiàn)量為3次的新聞的概率大約為97%,也就是說,展現(xiàn)次數(shù)到4次的概率積累函數(shù)收斂為1；當(dāng)點擊量大于0時,展現(xiàn)量為1次的新聞的概率大約為11%,展現(xiàn)量為2次的新聞的概率大約為47%,展現(xiàn)量為3次的新聞的概率大約為75%,展現(xiàn)量為4次的新聞的概率大約為91%,現(xiàn)次數(shù)到6次的概率積累函數(shù)收斂為1。通過對比我們發(fā)現(xiàn),在展現(xiàn)量同為1時,有50%的信息未被點擊,僅有11%的信息被點擊；在展現(xiàn)量同為2時,有83%的信息未被點擊,僅有47%的信息被點擊；在展現(xiàn)量同為3時,有97%的信息未被點擊,有75%的信息被點擊；到展現(xiàn)量為4次時,未被點擊的信息的累積概率收斂到1,而到展現(xiàn)量為6次時,點擊量大于0的信息的累積概率收斂到1,進(jìn)一步反映了在移動互聯(lián)網(wǎng)新聞客戶端的信息傳播中,大量的信息展現(xiàn)和推送并且未被點擊。從點擊量大于0的信息來看,展現(xiàn)次數(shù)對信息的點擊量有一定的影響,展現(xiàn)次數(shù)越多點擊量會呈一定的上升趨勢,但是點擊量的上升趨勢比較緩慢,展現(xiàn)量對點擊量的邊際增加效用遞減。

3.信息呈現(xiàn)方式與用戶行為

從前面展現(xiàn)量和點擊量的研究結(jié)論來看,展現(xiàn)量的提升對用戶點擊量的提升具有一定的正向影響,這僅僅是影響用戶瀏覽行為的因素之一。從信息傳播學(xué)的角度來說,除了信息內(nèi)容本身質(zhì)量和展現(xiàn)量對用戶瀏覽行為有一定影響外,有些學(xué)者的研究表明,信息的呈現(xiàn)方式,如標(biāo)題、圖片、文字、視頻等呈現(xiàn)方式也會對用戶的瀏覽行為具有一定的影響。因此,結(jié)合移動新聞客戶端的信息呈現(xiàn)方式和特點,我們將從標(biāo)題長度和圖片數(shù)量兩個維度來探討信息呈現(xiàn)方式對用戶行為的影響。為了消除新聞類別和移動新聞客戶端本身用戶群的影響,結(jié)合目前移動新聞客戶端信息呈現(xiàn)方式和數(shù)量的基本特征,即標(biāo)題長度和圖片數(shù)量進(jìn)行了分類,組合與梳理了4種情形下的信息呈現(xiàn)方式,見表4。

表4 信息呈現(xiàn)方式分類

第Ⅰ類是信息標(biāo)題長度為1行,圖片數(shù)量為0個；第Ⅱ類是信息標(biāo)題長度等于2行,圖片數(shù)量為0個；第Ⅲ類是信息標(biāo)題長度等于2行,圖片數(shù)量為1～3個；第Ⅳ類是信息標(biāo)題長度等于2行,圖片數(shù)量大于等于4個；運(yùn)用MATLAB軟件對信息點擊量的累積概率分布進(jìn)行了分析,左邊黑線表示點擊量的累積概率分布,右邊紅線表示展現(xiàn)量的累積概率分布。第Ⅰ類的信息的點擊量和展現(xiàn)量的累積概率分布如圖2所示:

圖2 第Ⅰ類信息的累積概率分布圖

從圖2可以看出,第Ⅰ類信息即標(biāo)題為1行,圖片為0時,信息展現(xiàn)量的平均積概率要高于信息點擊量的平均累積概率,信息點擊量為10次的時候累積概率收斂為1,信息展現(xiàn)量為24次的時候累積概率收斂為1。在同一累積概率密度下展現(xiàn)量的次數(shù)要略高于點擊量的次數(shù)。也就是說,對于呈現(xiàn)方式比較簡單的信息時,用戶點擊量和展現(xiàn)量差別不大,并且點擊量并不高。為了做進(jìn)一步的對比分析,第Ⅱ類的信息的點擊量和展現(xiàn)量的累積概率分布如圖3所示:

圖3 第Ⅱ類信息的累積概率分布圖

從圖3可以看出,在標(biāo)題長度為2行的情況下,在同一累積概率密度下展現(xiàn)量的次數(shù)要較高于點擊量的次數(shù),這與標(biāo)題長度為1行的情況相似,但是展現(xiàn)量與點擊量的差距相對較大。通過對比第Ⅰ類和第Ⅱ類信息的點擊量來看,第Ⅱ類的在同一累積概率密度下的點擊量要高于第Ⅰ類信息,也就是說,在沒有圖片呈現(xiàn)的情況下,標(biāo)題長度為2行的比標(biāo)題長度1行的點擊量越高?？紤]到一般新聞標(biāo)題呈現(xiàn)的方式大多數(shù)是1～2行,標(biāo)題為3行的情況比較少,因此不作討論。從第Ⅰ類和第Ⅱ類的研究結(jié)論表明,在沒有圖片的情況下,新聞的標(biāo)題長度越長,點擊量越高。那么在文字和圖片交互式呈現(xiàn)的情況下,用戶的瀏覽行為如何呢,下面對第Ⅲ類和Ⅳ類信息做進(jìn)一步的分析。第Ⅲ類信息的點擊量和展現(xiàn)量的累積概率分布如圖4所示:

圖4 第Ⅲ類信息的累積概率分布圖

從圖4可以看出,第Ⅲ類信息即標(biāo)題為2行,圖片數(shù)量為1～3的情況下,在同一累積概率密度下展現(xiàn)量的次數(shù)要高于點擊量的次數(shù),點擊量的次數(shù)隨著展現(xiàn)量的次數(shù)的增加而增加的較快,說明在圖文并茂的情況下,展現(xiàn)量對點擊量的邊際效應(yīng)提升。在對比第Ⅲ類和第Ⅱ類信息的展現(xiàn)量和點擊量的累積概率分布來看,在同一概率密度下,第Ⅲ類比第Ⅱ類信息的展現(xiàn)量較多,點擊量也較高。也就是說在標(biāo)題都為2行的情況下,圖片為1～3的信息的點擊量明顯高于沒有圖片的信息。說明用戶在移動化和碎片化的信息推送模式下,信息以圖片和文字的交互式呈現(xiàn)對用戶的瀏覽行為具有較大的影響。那么,當(dāng)圖片數(shù)量繼續(xù)增加的情況下,用戶的瀏覽行為如何？我們通過第Ⅳ類信息的累積概率分布作更進(jìn)一步的研究,如圖5所示:

圖5 第Ⅳ類信息的累積概率分布圖

從圖5可以看出,第Ⅳ類信息即標(biāo)題為2行,圖片數(shù)量大于等于4的情況下,在同一累積概率密度下展現(xiàn)量的次數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于點擊量的次數(shù)。并且,對比第Ⅳ類信息和第Ⅲ類信息得出,在同一累積概率密度下第Ⅳ類信息展現(xiàn)量的次數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第Ⅲ類信息展現(xiàn)量的次數(shù),也就是說,在相同的概率呈現(xiàn)下,圖片數(shù)量越多的信息和新聞,展現(xiàn)量越高,這一點并不難解釋,因為在移動互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容服務(wù)提供與推送的模式下,圖片相比文字承載力更多的流量價值,而靠流量拉動和盈利的信息內(nèi)容提供商來說,必須要有更多的展現(xiàn)量。并且對比圖5的點擊量和展現(xiàn)量來看,即使展現(xiàn)量的次數(shù)大幅度增加,也并未對點擊量的增加起到較強(qiáng)的影響,即展現(xiàn)量的增加對點擊量的增加的邊際效應(yīng)影響不大。在點擊量的累積概率方面,同樣和第Ⅲ類信息對比發(fā)現(xiàn),第Ⅳ類信息的平均點擊量要低于第Ⅲ類信息,也就是說,在標(biāo)題都是2行的情況下,當(dāng)新聞圖片超過4幅時,點擊量會隨著圖片數(shù)量的增加而減少。這個現(xiàn)象從消費(fèi)者的層面也不難解釋,圖片數(shù)量的多少會直接影響到移動互聯(lián)網(wǎng)用戶所需要支付的流量成本,因此在圖片多的時候移動互聯(lián)網(wǎng)用戶更可能選擇圖片較少的信息進(jìn)行點擊。

四、研究結(jié)論與建議

1.信息展現(xiàn)量的“長尾效應(yīng)”

通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲Python軟件共隨機(jī)抽取的37.021萬條移動新聞信息的統(tǒng)計特征分布來看,移動客戶端的新聞信息展現(xiàn)量的對數(shù)概率密度分布是一個長尾冪律分布。進(jìn)入移動互聯(lián)網(wǎng)時代,用戶的信息瀏覽呈現(xiàn)時間上和空間上的碎片化,信息的及時更新和推送就是碎片化時代下新媒體吸引客戶的主要因素。在信息共享和信息協(xié)同的情況下,如何把握和利用好這個“長尾”,開展個性化的信息服務(wù)推送,提升用戶滿意和忠誠度,是新媒體轉(zhuǎn)型和發(fā)展的重要路徑。

2.信息點擊量與展現(xiàn)量的“二八定律”

從數(shù)據(jù)抽樣特征來看,在移動互聯(lián)網(wǎng)新聞客戶端的點擊量與展現(xiàn)量呈現(xiàn)“二八定律”。也就解釋了相比桌面互聯(lián)網(wǎng)時代,移動互聯(lián)網(wǎng)時代大量的信息展現(xiàn),卻只有較少的信息被點擊。同樣地,移動互聯(lián)網(wǎng)時代小部分共性的信息卻貢獻(xiàn)了較大的點擊量和流量。因此,在“二八定律”下,移動互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)商和新媒體的轉(zhuǎn)型發(fā)展策略方面,除了聚焦共性的、大流量的信息和咨詢外,更應(yīng)該注重個性化的信息與服務(wù)推送。

3.信息展現(xiàn)量對用戶點擊量的邊際效用遞減

傳統(tǒng)的傳播理論認(rèn)為,展現(xiàn)量越高,用戶的點擊量也就越高。特別是在Web1.0和桌面互聯(lián)網(wǎng)時代,基于信息展現(xiàn)量的搜索和傳播模式是拉動互聯(lián)網(wǎng)流量提升和用戶點擊的重要因素。從本文的研究來看,在移動互聯(lián)網(wǎng)時代下,信息展現(xiàn)量對用戶點擊量的提升具有一定的作用,但是邊際效用遞減,這也從另一個側(cè)面解釋了時間、空間、內(nèi)容上的碎片化在已經(jīng)信息傳播的重要特征,正是由于碎片化和用戶個性化多元化的信息需求,使得移動互聯(lián)網(wǎng)信息傳播方式的決策不再依賴信息內(nèi)容的服務(wù)和提供商或是媒體,而是用戶需求。因此,如何把握用戶需求,才是傳統(tǒng)媒體和新興媒體實現(xiàn)轉(zhuǎn)型和融合的重要抓手。

4.信息呈現(xiàn)方式在一定程度上影響用戶的點擊行為

本文梳理了標(biāo)題長度和圖片數(shù)量梳理了四種不同組合情況下信息呈現(xiàn)方式對用戶點擊量的影響。研究發(fā)現(xiàn),在沒有圖片的情況下,標(biāo)題為2行的比標(biāo)題為1行的新聞?chuàng)碛休^高的點擊量。有少量圖片的信息點擊量要比沒有圖片的信息點擊量高,也就是說,信息以圖片和文字的交互式呈現(xiàn)對用戶的瀏覽和點擊行為具有較大的影響。而當(dāng)圖片逐漸增加到一定程度的情況下,信息點擊量會隨著圖片數(shù)量的增加而減少。

5.相關(guān)建議

本文通過選取騰訊、今日頭條、人民日報、澎湃新聞等16個具有代表性的移動互聯(lián)新聞客戶端作為分析對象,運(yùn)用統(tǒng)計分析的方法對移動信息客戶端的信息呈現(xiàn)與用戶點擊行為進(jìn)行了分析,并總結(jié)了在移動化、碎片化下的移動新聞客戶端用戶行為的特征與分布。考慮到研究對象騰訊、今日頭條、人民日報、澎湃新聞等媒體的受眾群里的差異化,所呈現(xiàn)的用戶行為與信息傳播特征已經(jīng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)信息傳播特征明顯有所不同。因此,對于傳統(tǒng)媒體和新興媒體的深度融合與轉(zhuǎn)型升級方面,應(yīng)該更加注重移動化碎片化時代下的用戶信息消費(fèi)需求與特征,充分利用碎片化與“長尾效應(yīng)”,強(qiáng)化移動互聯(lián)網(wǎng)思維,以先進(jìn)技術(shù)為支撐、內(nèi)容建設(shè)為根本,推動傳統(tǒng)媒體和新興媒體在內(nèi)容、渠道、平臺、經(jīng)營、管理等方面的深度融合,以用戶需求為抓手,全面實現(xiàn)媒體的轉(zhuǎn)型升級。