智能算法在短視頻新聞傳播中的應(yīng)用研究

智能算法是現(xiàn)代技術(shù)進(jìn)步的重要產(chǎn)物，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，為新聞傳播提供強(qiáng)大的決策支持和智能化服務(wù)。智能算法在短視頻新聞傳播中的應(yīng)用，不僅體現(xiàn)了技術(shù)的先進(jìn)性和高效性，也推動了媒體行業(yè)的變革，智能算法與新聞傳播相融合，通過自適應(yīng)性、數(shù)據(jù)分析能力和內(nèi)容生成能力，極大地提升了信息傳播的效率與個性化程度。傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型融媒體傳播，在微信、微博、短視頻平臺、新聞客戶端等場景的傳播中，都需要借助智能算法了解受眾需求，實現(xiàn)新聞內(nèi)容與渠道、受眾之間的契合。本文以短視頻新聞傳播為例，結(jié)合智能算法在傳統(tǒng)媒體融合轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用，探索紙媒的算法轉(zhuǎn)型策略。

智能算法的概念

智能算法是指利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而實現(xiàn)自動化決策和智能化預(yù)測的一類算法。其核心在于通過模擬人類的學(xué)習(xí)和推理過程，使計算機(jī)能夠從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，以應(yīng)對復(fù)雜的傳播問題。

智能算法的基本構(gòu)成包括數(shù)據(jù)輸入、模型構(gòu)建和輸出結(jié)果。數(shù)據(jù)輸入階段，算法接收來自不同渠道的大量數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、視頻等多種形式，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理等步驟進(jìn)行整理，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)；模型構(gòu)建階段則是算法的核心，通常通過選取合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，算法通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，提升對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性；在輸出結(jié)果階段，算法將分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化為可供用戶理解的形式，例如推薦列表、分類標(biāo)簽或決策建議等。

智能算法的基本特征

智能算法通過數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)的處理和挖掘，自動生成決策和預(yù)測，在短視頻新聞傳播領(lǐng)域，智能算法的應(yīng)用已經(jīng)變得越來越廣泛，受到傳統(tǒng)媒體的高度關(guān)注，其背后不僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是對信息傳播方式和受眾行為的深刻影響。智能算法的基本特征，主要包括以下幾個方面：

對傳播環(huán)境的自適應(yīng)性。它能夠根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，不斷調(diào)整和優(yōu)化其推薦內(nèi)容，在短視頻新聞傳播中，這意味著平臺可以根據(jù)用戶的觀看記錄、點贊和分享行為，實時分析用戶的興趣，從而推送更加個性化的內(nèi)容，自適應(yīng)的推薦機(jī)制不僅提高了用戶的觀看體驗，還能有效地增加內(nèi)容的傳播率。例如，社交媒體平臺利用算法推薦的機(jī)制，使得一些小眾新聞可以在特定圈層內(nèi)迅速傳播，打破了傳統(tǒng)媒體對于新聞傳播的單一主導(dǎo)。

數(shù)據(jù)處理的高效性，使其能夠快速識別和預(yù)測熱點話題。在短視頻新聞的創(chuàng)作過程中，平臺可以通過算法分析社交媒體上的數(shù)據(jù)，識別出用戶關(guān)注的熱門事件和趨勢，實時數(shù)據(jù)分析能力，能夠幫助新聞機(jī)構(gòu)在競爭激烈的媒體環(huán)境中，快速抓住用戶的關(guān)注點，提高報道的及時性和相關(guān)性。例如，在重大新聞事件發(fā)生后，智能算法能夠迅速抓取相關(guān)視頻內(nèi)容，進(jìn)行匯總和整理，使得用戶能夠第一時間獲取到相關(guān)信息。

內(nèi)容生成潛力極大。通過自然語言處理和計算機(jī)視覺技術(shù)，智能算法可以自動生成新聞短視頻的腳本和內(nèi)容，不僅能夠節(jié)省人力成本，還能保證信息的及時更新，尤其是在突發(fā)新聞報道中，算法可以在短時間內(nèi)整合信息，生成初步的報道，輔助記者進(jìn)行后續(xù)的深入報道。內(nèi)容生成的自動化模式，雖然在某種程度上削弱了傳統(tǒng)記者的作用，但也提升了新聞的生產(chǎn)效率，使得新聞機(jī)構(gòu)能夠在短時間內(nèi)向觀眾提供更多的信息。

存在信息繭房的風(fēng)險。智能算法在短視頻新聞傳播中的應(yīng)用也面臨著一些挑戰(zhàn)和風(fēng)險：算法推薦可能會導(dǎo)致信息的同質(zhì)化，用戶在享受個性化推薦的同時，可能會陷入信息繭房，缺乏對不同觀點和聲音的接觸，使用戶只能接觸到與自己觀點一致的內(nèi)容，在一定程度上削弱了信息的多樣性和客觀性，進(jìn)而可能影響社會輿論的多元發(fā)展；算法的決策過程往往缺乏透明度，這使得用戶對推薦內(nèi)容的公正性和客觀性產(chǎn)生懷疑，用戶對于算法如何進(jìn)行推薦的理解往往有限，這可能導(dǎo)致對推薦內(nèi)容的信任度降低；算法在處理和生成內(nèi)容時，可能會面臨數(shù)據(jù)偏見和倫理問題，如何確保生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和合法性。

短視頻新聞傳播中智能算法的運行邏輯

在短視頻新聞傳播領(lǐng)域，智能算法的運行邏輯是一個復(fù)雜而高效的系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)收集、處理、分析以及反饋等多個環(huán)節(jié)，共同構(gòu)成了一種動態(tài)的反饋機(jī)制，使得新聞內(nèi)容能夠快速適應(yīng)觀眾需求并優(yōu)化傳播效果。根據(jù)近年來的工作經(jīng)驗，本文將從數(shù)據(jù)采集、用戶行為分析、內(nèi)容推薦、傳播優(yōu)化等多個方面分析智能算法的運行邏輯。

首先，數(shù)據(jù)采集是智能算法運行的起點。短視頻平臺在用戶觀看、評論、分享及互動過程中，能夠?qū)崟r收集大量的行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅包括用戶的觀看時長、點贊和評論數(shù)量，還涵蓋用戶的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容偏好。例如，當(dāng)一個用戶觀看某一視頻時，平臺會記錄下觀看的具體時間和頻率，甚至可以分析用戶在觀看過程中的停頓和重放行為。通過一定時間的數(shù)據(jù)積累，平臺能夠為算法后續(xù)的分析和決策提供豐富的信息基礎(chǔ)。

接下來，用戶行為分析是智能算法運行的重要環(huán)節(jié)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，算法能夠識別用戶行為中的潛在模式，比如平臺會利用聚類算法將用戶按照觀看習(xí)慣進(jìn)行分組，找出相似用戶群體的共同特征，不僅能幫助平臺了解哪些類型的內(nèi)容最受歡迎，還能揭示用戶在特定情境下的偏好變化。通過對用戶行為進(jìn)行深入分析，使得算法能夠更精準(zhǔn)地進(jìn)行個性化推薦，提高用戶的滿意度和粘性。

在用戶行為分析的基礎(chǔ)上，智能算法進(jìn)行內(nèi)容推薦。推薦系統(tǒng)通?；趨f(xié)同過濾、內(nèi)容過濾或混合推薦模型等技術(shù)，以協(xié)同過濾為例，算法會根據(jù)相似用戶的觀看行為，向目標(biāo)用戶推薦他們可能感興趣的短視頻，這種推薦機(jī)制具有自適應(yīng)性，能夠?qū)崟r調(diào)整推薦結(jié)果，以更好地滿足用戶的需求，個性化的推薦策略，不僅增強(qiáng)了用戶的觀看體驗，還提高了信息傳播的效率和針對性。例如，如果某一用戶最近頻繁觀看體育新聞，算法會優(yōu)先推送與體育相關(guān)的內(nèi)容，而忽略其他類型的信息。

傳播優(yōu)化是智能算法運行邏輯的最后一個環(huán)節(jié)。在內(nèi)容推薦后，算法還需優(yōu)化傳播路徑，以確保信息能夠以最快的速度到達(dá)目標(biāo)受眾，短視頻平臺通常會利用社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來確定信息的傳播路徑和影響力。例如，算法可以評估某一用戶的社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)模以及其在網(wǎng)絡(luò)中的影響力，從而決定是否通過該用戶進(jìn)行信息的傳播。這一過程被稱為“影響者營銷”，通過與高影響力用戶的合作，能夠使新聞內(nèi)容在社交媒體上迅速擴(kuò)散，形成病毒式傳播的效果。

智能算法助力短視頻新聞傳播的策略

打造傳統(tǒng)媒體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)圈

智能算法在短視頻新聞傳播中的應(yīng)用，不僅依賴于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，還通過多層次、多角度的分析，為新聞傳播提供了新的思路和方法。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能算法將更加深入地融入短視頻新聞的創(chuàng)作、傳播和評估中，為新聞行業(yè)的變革和發(fā)展注入新的動力。

智能算法可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對用戶的觀看習(xí)慣、興趣偏好以及社交行為進(jìn)行深入分析。通過收集和分析用戶的觀看歷史、點贊、評論和分享等行為數(shù)據(jù)，算法能夠識別出用戶的潛在需求和偏好，從而為新聞機(jī)構(gòu)制定個性化的短視頻內(nèi)容策略提供依據(jù)。例如，針對某一特定群體，新聞機(jī)構(gòu)可以創(chuàng)作符合其興趣的內(nèi)容，從而提升觀看率和用戶粘性。

在短視頻內(nèi)容創(chuàng)作中，智能算法可以利用自然語言處理技術(shù)對新聞素材進(jìn)行自動化的篩選和編輯，算法能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M(jìn)行實時分析，從中提取出重要信息，并根據(jù)用戶需求生成簡潔明了的短視頻內(nèi)容，自動化處理不僅提高了制作效率，還能保證內(nèi)容的時效性和相關(guān)性。例如，在突發(fā)新聞事件中，算法可以迅速抓取相關(guān)信息，并生成即時的短視頻新聞，大大縮短了傳統(tǒng)新聞報道的時效性。

智能算法在短視頻的傳播過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過社交媒體平臺和視頻推薦系統(tǒng)，算法能夠精準(zhǔn)地將短視頻推送給潛在觀眾，基于用戶的歷史觀看記錄和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，算法不僅可以提高內(nèi)容的曝光率，還能促進(jìn)內(nèi)容的病毒傳播，為智能傳播的生態(tài)圈提供良好的數(shù)據(jù)和渠道基礎(chǔ)。在這個過程中，算法的推薦機(jī)制能夠不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整，以優(yōu)化短視頻的傳播路徑，確保其能夠覆蓋更廣泛的受眾群體。

多元化新聞推送防范“信息繭房”

在信息時代，短視頻新聞以其高效和直觀的傳播特點逐漸成為公眾獲取信息的重要渠道，然而，伴隨短視頻內(nèi)容的個性化推薦，信息繭房（Information Cocoon）現(xiàn)象也日益顯現(xiàn)。這一現(xiàn)象指的是用戶在社交媒體和推薦系統(tǒng)中，因算法的作用，接收到的內(nèi)容往往與自身觀點和興趣一致，導(dǎo)致信息多樣性的缺失。為了解決這一問題，智能算法的運用必須更加注重信息的多樣性和廣度，以防范信息繭房傳播效應(yīng)。

智能算法可以通過建立多樣化推薦模型來有效應(yīng)對信息繭房問題。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)往往基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化推薦，導(dǎo)致用戶接觸到的內(nèi)容過于單一，基于以上原因，算法可以引入多樣性約束，將用戶的興趣與廣泛的信息來源相結(jié)合，以有效打破信息的局限性，使用戶接觸到更豐富的視角和信息，促進(jìn)認(rèn)知的開放性。例如，在用戶觀看短視頻時，算法可以不僅推薦與其偏好相符的內(nèi)容，還可以加入一些與用戶觀點相左或不同主題的視頻。

智能算法可以通過內(nèi)容多樣性分析，主動推送具有挑戰(zhàn)性和啟發(fā)性的內(nèi)容。利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，算法能夠?qū)Χ桃曨l內(nèi)容進(jìn)行深入分析，識別出具有不同觀點和立場的新聞報道，通過這樣的分析，算法不僅能夠識別用戶偏好的內(nèi)容類型，還能推薦一些具有爭議性和反思性的短視頻，激發(fā)用戶的思考和討論。內(nèi)容多樣性分析的機(jī)制能夠在一定程度上促使用戶走出自己的信息舒適區(qū)，接觸到不同的聲音，從而增強(qiáng)信息的多樣性和豐富性。

短視頻平臺也可以通過用戶參與機(jī)制來抵御信息繭房的影響。智能算法可以設(shè)計一些互動功能，比如“觀點挑戰(zhàn)”或“多元對話”，鼓勵用戶在觀看短視頻后發(fā)表自己的看法，并與其他用戶進(jìn)行討論，這種互動不僅能夠提升用戶的參與感，還能使不同觀點的碰撞產(chǎn)生更多的討論和交流，從而形成一個多元化的信息環(huán)境。通過廣泛而深入的引導(dǎo)式探討，用戶將更容易接觸到不同的觀點和信息，減少被困在信息繭房中的可能性。

優(yōu)化短視頻傳播的個性化推薦策略

在數(shù)字化時代，短視頻新聞作為一種新興的傳播形式，以其生動直觀和便捷分享的特性迅速占據(jù)了人們的日常信息獲取渠道，個性化推薦策略在短視頻新聞的傳播中起著至關(guān)重要的作用，它通過分析用戶的偏好和行為，向用戶推送量身定制的內(nèi)容。然而，隨著內(nèi)容的快速增長和用戶需求的多樣化，如何優(yōu)化個性化推薦策略，提升短視頻新聞的傳播效率和用戶體驗，成為一個亟待解決的問題。

智能算法可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建更為精準(zhǔn)的用戶畫像。這一過程不僅僅是收集用戶的基本信息和觀看歷史，更要深入分析用戶的行為特征、興趣變化及其社交關(guān)系。例如，算法可以通過分析用戶在短視頻平臺上的停留時間、互動頻率以及評論內(nèi)容，動態(tài)更新用戶畫像。這種實時調(diào)整能夠確保推薦內(nèi)容更加貼合用戶的當(dāng)前需求，減少“信息疲勞”，使用戶能夠持續(xù)獲得新鮮感和吸引力。

優(yōu)化個性化推薦策略還需增強(qiáng)內(nèi)容的多樣性和時效性。為了避免推薦系統(tǒng)陷入信息孤島，算法可以引入“探索－利用”策略，即在保證用戶喜歡的內(nèi)容推薦的同時，適當(dāng)增加不同行業(yè)、不同主題和不同觀點的短視頻，不僅能夠激發(fā)用戶的探索欲望，提升其觀看體驗，還能幫助用戶拓寬視野，接觸到更廣泛的信息。需要注意的是這種策略要求算法具備一定的智能和靈活性，并隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而不斷迭代升級，能夠根據(jù)用戶反饋快速調(diào)整推薦內(nèi)容。

短視頻內(nèi)容的推薦還應(yīng)考慮到社交因素。社交媒體的影響力不可忽視，用戶的社交網(wǎng)絡(luò)、朋友的推薦和熱門趨勢都可能影響其觀看偏好，因此，智能算法可以利用社交網(wǎng)絡(luò)分析，綜合考慮用戶的社交圈子和社交互動，將朋友推薦的短視頻和當(dāng)前熱門話題納入推薦體系中，不僅能夠提高內(nèi)容的可信度和吸引力，還能促進(jìn)社交互動，使用戶在觀看短視頻的同時參與討論，增強(qiáng)平臺的活躍度。

為了提升個性化推薦的透明度和用戶信任，短視頻平臺可以向用戶提供個性化推薦的邏輯說明，不僅能夠增強(qiáng)用戶對推薦系統(tǒng)的信任感，還能幫助用戶理解推薦機(jī)制，從而更主動地參與到個性化推薦中。例如，平臺可以告知用戶推薦某個短視頻的原因，包括其觀看歷史、社交影響以及視頻的受歡迎程度等。

總體而言，智能算法在短視頻新聞傳播中的運行邏輯通過數(shù)據(jù)采集、用戶行為分析、內(nèi)容推薦和傳播優(yōu)化形成了一個高效的閉環(huán)，不僅提高了信息傳播的效率，還深刻改變了用戶的觀看體驗和新聞消費方式。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能算法在短視頻新聞傳播中的應(yīng)用將進(jìn)一步深化，多樣化的新聞內(nèi)容和多元化的媒體生態(tài)形式，都將以適應(yīng)傳播環(huán)境的底層邏輯而不斷發(fā)展，媒體從業(yè)人員也需要重視智能算法對短視頻新聞傳播的正面負(fù)面影響，積極應(yīng)對帶來的社會影響與挑戰(zhàn)，以確保新聞傳播的公正性和多樣性。

（作者單位：楊佳 青島日報報業(yè)集團(tuán)

趙珺 青島市廣播電視臺）