□ 王千卜貝
2019年,今日頭條每月活躍用戶(hù)數(shù)量超2億。其運(yùn)用的“算法編輯+智能分發(fā)”能夠讓信息主動(dòng)“尋找”用戶(hù),在提高用戶(hù)獲取新聞信息效率的同時(shí),也改變了傳統(tǒng)的新聞傳播方式,對(duì)新聞消費(fèi)模式、新聞傳播媒介和受眾產(chǎn)生了影響。
個(gè)性化新聞推薦,是將算法推薦技術(shù)運(yùn)用到新聞?lì)I(lǐng)域上的一種新型新聞分發(fā)方式。在算法發(fā)展的初期,多采用“熱門(mén)推薦”,聚合計(jì)算出實(shí)時(shí)的熱門(mén)新聞,引起用戶(hù)關(guān)注。雖能覆蓋大部分用戶(hù)的閱讀需求,但無(wú)法做到基于興趣和習(xí)慣對(duì)每一位用戶(hù)進(jìn)行精準(zhǔn)化的推薦。于是,Google團(tuán)隊(duì)將用戶(hù)的新聞興趣分解為短期興趣和長(zhǎng)期興趣,以提高推薦的時(shí)效性、新穎性、多樣性。
“用戶(hù)的短期興趣”是根據(jù)用戶(hù)最近的行為進(jìn)行推薦。如用戶(hù)剛剛閱讀了一篇關(guān)于“教育”的文章,或搜索了“李寧”這一關(guān)鍵詞,則識(shí)別出用戶(hù)短期興趣是“教育”和“李寧”。其中,今日頭條在10秒內(nèi)就能夠做出反應(yīng),為用戶(hù)推出精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。從技術(shù)上來(lái)說(shuō),短期興趣等同于相關(guān)推薦。
“用戶(hù)的長(zhǎng)期興趣”也可稱(chēng)為用戶(hù)畫(huà)像。技術(shù)上是一組用戶(hù)ID對(duì)應(yīng)一組keyword。當(dāng)用戶(hù)選擇QQ賬號(hào)、抖音等授權(quán)登陸今日頭條時(shí),后臺(tái)根據(jù)用戶(hù)的職業(yè)、年齡、所在城市等信息推薦其感興趣的內(nèi)容。當(dāng)其他相似的用戶(hù)畫(huà)像被計(jì)算整理出來(lái)后,這些人感興趣的內(nèi)容也會(huì)被推薦給其他相關(guān)用戶(hù)。
在當(dāng)下的實(shí)際新聞推薦中,多是融合“熱門(mén)推薦”“相關(guān)推薦”“用戶(hù)的短期興趣”“用戶(hù)的長(zhǎng)期興趣”等推薦的結(jié)果,將新聞集合展示給用戶(hù)。
個(gè)性化新聞推薦技術(shù)以用戶(hù)為中心,打造專(zhuān)屬的信息空間,使信息的接收變得更加個(gè)人化、更具時(shí)效性。今日頭條首先對(duì)用戶(hù)的年齡、愛(ài)好等基本信息通過(guò)大數(shù)據(jù)收集起來(lái),然后用算法技術(shù)分析收集的數(shù)據(jù),以建立和完善用戶(hù)的興趣系統(tǒng)。實(shí)時(shí)對(duì)用戶(hù)瀏覽、評(píng)論的新聞內(nèi)容收集整合,精準(zhǔn)化用戶(hù)的興趣愛(ài)好,并為他們推送“量身定制”的新聞內(nèi)容。該推薦算法技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)新聞傳播中的新聞消費(fèi)模式、新聞傳播媒介和受眾都有一定的影響。
個(gè)性化推薦算法技術(shù)最早應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域。目的是確保電商平臺(tái)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確的推送信息給相關(guān)用戶(hù),以減少用戶(hù)瀏覽無(wú)效信息的時(shí)間,增加用戶(hù)黏性,加快平臺(tái)的擴(kuò)張,提高整體的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。
如果將新聞等社會(huì)信息視為商品,那受眾獲取社會(huì)信息就等同于客戶(hù)電商購(gòu)物。如今,各平臺(tái)間進(jìn)行數(shù)據(jù)共享已成為常規(guī)合作,用戶(hù)的各種行為數(shù)據(jù)作為服務(wù)條件被售賣(mài)給相應(yīng)的廣告商。例如,今日頭條同淘寶、天貓、京東、微博等平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。用戶(hù)上午在天貓搜索了“水果”,到下午翻看今日頭條新聞時(shí),就會(huì)被推送關(guān)于“水果”的廣告。而廣告商則可以根據(jù)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù),更好地進(jìn)行宣傳,以達(dá)到售賣(mài)產(chǎn)品的目的。在個(gè)性化新媒體時(shí)代,用戶(hù)的各種行為數(shù)據(jù)成為一種商品,個(gè)性化推薦則改變了用戶(hù)消費(fèi)新聞的方式。
在傳統(tǒng)的新聞傳播過(guò)程中,由“把關(guān)人”對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾、篩選,無(wú)法滿(mǎn)足受眾的個(gè)性化需求,更沒(méi)有提供其選擇新聞閱讀內(nèi)容的自由。
今日頭條根據(jù)用戶(hù)的興趣頻道進(jìn)行相關(guān)推薦。在運(yùn)用個(gè)性化推薦算法技術(shù)的基礎(chǔ)上,除了“新時(shí)代”等默認(rèn)頻道以外,用戶(hù)還可以在平臺(tái)推薦的44個(gè)頻道中自主添加訂閱。頻道涉及的內(nèi)容豐富,涵蓋面廣,可以更準(zhǔn)確地定位用戶(hù)的興趣,并更好地推送相關(guān)內(nèi)容。這種基于算法技術(shù)的個(gè)性化推薦使新聞傳播方式轉(zhuǎn)為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、個(gè)性化的傳播,為用戶(hù)“量身定制”,提供其需要和感興趣的內(nèi)容。
推薦算法技術(shù)在新聞客戶(hù)端的運(yùn)用推動(dòng)實(shí)現(xiàn)了媒介融合。這不僅豐富了新聞的傳播方式和途徑,還逐漸改變了大眾閱讀新聞的習(xí)慣,使當(dāng)下新聞的閱讀形式更加多樣化、便捷化。視聽(tīng)相結(jié)合的新聞閱讀產(chǎn)品讓用戶(hù)不受時(shí)間、場(chǎng)地的限制,還能隨時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、互動(dòng)。2017年,今日頭條與澎湃新聞達(dá)成一致合作。通過(guò)個(gè)性化推薦算法技術(shù),精準(zhǔn)分發(fā)澎湃新聞的短視頻,以推動(dòng)中國(guó)移動(dòng)新聞視頻的發(fā)展。
今日頭條因?yàn)榘鏅?quán)問(wèn)題頻頻受到大眾的質(zhì)疑。從2013年開(kāi)始,各大知名媒體如新京報(bào)網(wǎng)、搜狐網(wǎng)等都與今日頭條有過(guò)版權(quán)糾紛。追根究底還是因?yàn)槔娣峙洳痪?。為了促進(jìn)新聞傳媒產(chǎn)業(yè)能夠更為合理平穩(wěn)地發(fā)展下去,今日頭條需要在個(gè)性化新聞推薦系統(tǒng)中樹(shù)立起原創(chuàng)保護(hù)意識(shí),并且與行業(yè)內(nèi)各方面的新聞生產(chǎn)企業(yè)達(dá)成利益分配共識(shí),從而實(shí)現(xiàn)共贏(yíng)。
今日頭條在一定程度上提高了用戶(hù)的自主選擇性,但長(zhǎng)期只推送用戶(hù)感興趣的新聞信息易產(chǎn)生信息繭房等問(wèn)題。隨著各大內(nèi)容平臺(tái)監(jiān)管意識(shí)的提高,去年掀起了一陣反低俗低質(zhì)內(nèi)容風(fēng)。2019年7月30日,今日頭條推出反低俗小程序“靈犬”。用戶(hù)在該程序內(nèi)輸入一段文字或添加圖片、文章鏈接,就可以檢測(cè)出內(nèi)容的健康指數(shù)并得到一個(gè)鑒定結(jié)果。技術(shù)的升級(jí)在一定程度上可以降低低俗低質(zhì)內(nèi)容的傳播,但僅僅借助技術(shù)是不夠的。今日頭條需安排專(zhuān)人做好把關(guān)工作,在使用個(gè)性化新聞推薦技術(shù)的同時(shí)設(shè)置人工推薦編輯。這一點(diǎn)可以參考2016年美國(guó)大選時(shí)“一點(diǎn)資訊”的做法。引入“推薦編輯”模式后又在內(nèi)容上添加專(zhuān)業(yè)編輯把關(guān),實(shí)現(xiàn)人機(jī)結(jié)合的報(bào)道理念。這樣可以讓用戶(hù)接收更多的時(shí)事新聞和綜合知識(shí)。
現(xiàn)如今,今日頭條的編輯智能系統(tǒng)已榮獲多項(xiàng)國(guó)家專(zhuān)利。為了能夠做好市場(chǎng)的細(xì)分工作,還專(zhuān)門(mén)推出了“西瓜視頻”“抖音短視頻”等產(chǎn)品。除此之外,今日頭條頁(yè)面內(nèi)也添加了眾多服務(wù)化的垂直內(nèi)容,例如彩票、游戲、互聯(lián)網(wǎng)法院、房產(chǎn)、財(cái)經(jīng)、汽車(chē)、三農(nóng)等。其中有些是和其他平臺(tái)合作的,有些則是今日頭條自己建立的新產(chǎn)品。這些垂直產(chǎn)品可以更好地服務(wù)用戶(hù)、滿(mǎn)足用戶(hù)需求。
個(gè)性化推薦算法技術(shù)運(yùn)用于新聞客戶(hù)端,打破了固有的思維模式、運(yùn)行模式,提高了傳播效率,加快了傳統(tǒng)新聞機(jī)構(gòu)從大眾傳播理念向個(gè)性化傳播理念的轉(zhuǎn)變。但在新聞推薦算法技術(shù)盛行的同時(shí)也暴露出很多問(wèn)題。例如,用戶(hù)會(huì)連續(xù)幾天都翻到同一條新聞內(nèi)容,或者無(wú)意中點(diǎn)到的標(biāo)題被系統(tǒng)誤認(rèn)為是用戶(hù)感興趣的……這時(shí),個(gè)性化推薦算法技術(shù)“準(zhǔn)確”“快速”“全面”等優(yōu)點(diǎn)就會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)困擾。因此,未來(lái)我們的新聞客戶(hù)端要結(jié)合人工智能技術(shù),更深層次地理解受眾的閱讀需求。