數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新聞傳播：精準(zhǔn)與個(gè)性化之路

摘 要：文章通過梳理新聞傳播面臨的信息過載、媒介斷裂等現(xiàn)實(shí)問題，提出以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重塑新聞業(yè)智能生態(tài)，利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)傳播，并通過個(gè)性化新聞產(chǎn)品的開發(fā)增強(qiáng)用戶參與感和互動(dòng)性。研究表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能分發(fā)和交互式呈現(xiàn)將成為新聞傳播的新范式，推動(dòng)媒體構(gòu)建用戶洞察、精準(zhǔn)觸達(dá)和情感連接的運(yùn)營(yíng)閉環(huán)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 精準(zhǔn)傳播 個(gè)性化新聞 智能分發(fā) "算法應(yīng)用

中圖分類號(hào)：F062.5；G210 "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2025）01-218-02

引言

新一輪技術(shù)革命浪潮下，海量信息呈爆炸式增長(zhǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)催生了碎片化閱讀習(xí)慣，新聞業(yè)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。傳統(tǒng)媒體亟需突破單向度傳播的桎梏，重塑“用戶為本”的服務(wù)理念。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在新聞生產(chǎn)、分發(fā)、呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)的應(yīng)用落地，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)化、個(gè)性化傳播成為突破困局的創(chuàng)新路徑，為媒體提質(zhì)增效、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供了新思路和新動(dòng)能。

一、當(dāng)前新聞傳播面臨的核心問題

（一）信息過載與用戶注意力稀缺

當(dāng)前，信息技術(shù)的飛速發(fā)展和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，帶來了前所未有的信息爆炸，海量?jī)?nèi)容在各類平臺(tái)上持續(xù)涌現(xiàn)，而用戶的注意力和時(shí)間卻極其有限，供需失衡日益加劇。信息過載不僅造成了用戶認(rèn)知負(fù)荷過重、篩選困難，也嚴(yán)重影響了內(nèi)容質(zhì)量和傳播效率，優(yōu)質(zhì)信息難以脫穎而出，平庸內(nèi)容泛濫成災(zāi)。同時(shí)，注意力經(jīng)濟(jì)時(shí)代到來，用戶時(shí)間被無限細(xì)分和稀釋，新聞媒體對(duì)受眾注意力的爭(zhēng)奪日趨激烈，如何在信息洪流中抓住用戶眼球、提供精準(zhǔn)有效的信息服務(wù)，成為擺在從業(yè)者面前的頭等難題。

（二）傳統(tǒng)媒體模式與數(shù)字原生代際差異

傳統(tǒng)媒體長(zhǎng)期以來形成了固有的采編發(fā)流程和傳播模式，面對(duì)數(shù)字原生時(shí)代的到來，這些模式逐漸暴露出諸多弊端和局限性。一方面，年輕一代用戶習(xí)慣于在數(shù)字平臺(tái)上獲取資訊，對(duì)移動(dòng)化、視頻化、互動(dòng)化的新聞產(chǎn)品有著全新期待，傳統(tǒng)媒體單向度輸出的內(nèi)容形態(tài)已難以滿足他們的需求。另一方面，數(shù)字原生代在信息素養(yǎng)、思維方式和價(jià)值觀念上有別于前輩，他們更加注重個(gè)性化表達(dá)、參與感受和社交體驗(yàn)，而傳統(tǒng)編輯把關(guān)、議程設(shè)置的媒體邏輯漸漸失去影響力。

（三）假新聞傳播與信息真實(shí)性挑戰(zhàn)

隨著自媒體時(shí)代的到來和信息繭房效應(yīng)的加劇，假新聞在社交網(wǎng)絡(luò)上被快速放大，對(duì)信息真實(shí)性構(gòu)成了巨大威脅。缺乏專業(yè)素養(yǎng)的信息生產(chǎn)者、標(biāo)題黨和算法推薦機(jī)制助長(zhǎng)了謠言和虛假內(nèi)容的傳播，公眾很難從海量信息中甄別真?zhèn)?，陷入信任危機(jī)。同時(shí)，深度偽造技術(shù)的出現(xiàn)，使得圖片視頻篡改日益簡(jiǎn)易，虛假信息更易被偽裝成客觀事實(shí)，公眾對(duì)主流媒體的信賴根基受到動(dòng)搖。

二、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：重塑新聞傳播的智能生態(tài)系統(tǒng)

（一）構(gòu)建全息用戶畫像，精準(zhǔn)把握受眾需求

第一，新聞媒體需要采集用戶在不同場(chǎng)景下的多維度數(shù)據(jù)，包括人口屬性、興趣愛好、互動(dòng)行為、位置軌跡等，形成結(jié)構(gòu)化的用戶數(shù)據(jù)庫(kù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理等技術(shù)，分析用戶在不同平臺(tái)上的瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為，洞察其偏好特征和情感傾向[1]。同時(shí)，還可利用知識(shí)圖譜將用戶畫像與內(nèi)容標(biāo)簽、話題實(shí)體相關(guān)聯(lián)，挖掘用戶在不同語義維度上的潛在需求?；诖?，建立覆蓋人物特質(zhì)、行為習(xí)慣、偏好變化的動(dòng)態(tài)用戶畫像，實(shí)現(xiàn)對(duì)受眾群體的立體化、多層次刻畫。

第二，在全息用戶畫像的基礎(chǔ)上，媒體可運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)海量用戶進(jìn)行精細(xì)分群，揭示不同細(xì)分受眾間的共性與差異，并針對(duì)性地設(shè)計(jì)傳播策略。例如，通過聚類分析將用戶劃分為不同的興趣部落，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘不同群體在話題偏好上的差異化組合，進(jìn)而匹配相應(yīng)的內(nèi)容推薦。再如，針對(duì)高價(jià)值用戶開展用戶畫像細(xì)分，分析其獨(dú)特的人格特質(zhì)、心理需求和決策旅程，為其提供高度個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)。

（二）打造智能內(nèi)容管理平臺(tái)，優(yōu)化資源配置

首先，智能內(nèi)容管理平臺(tái)通過對(duì)海量?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取、清洗和存儲(chǔ)，建立起涵蓋文本、圖片、音視頻等多媒體信息的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)。采用自動(dòng)分類、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等自然語言處理技術(shù)，對(duì)內(nèi)容的主題、風(fēng)格、情感傾向等多維屬性進(jìn)行標(biāo)注，形成內(nèi)容資源的中心化、語義化、要素化管理。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)利用知識(shí)圖譜技術(shù)建立內(nèi)容實(shí)體間的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，揭示內(nèi)容間的邏輯脈絡(luò)和衍生關(guān)系，讓資源組織更加條理化、關(guān)聯(lián)化、智能化。

其次，傳媒機(jī)構(gòu)可基于內(nèi)容管理平臺(tái)，開發(fā)智能策劃和編排工具，輔助記者編輯進(jìn)行選題決策和素材挖掘。例如，通過對(duì)社交媒體熱點(diǎn)話題進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，結(jié)合用戶畫像數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)新聞選題的潛在關(guān)注度，評(píng)估不同議題的傳播價(jià)值，讓選題策劃隨需而變、精準(zhǔn)高效。又如，平臺(tái)可根據(jù)內(nèi)容間的相關(guān)性，自動(dòng)推薦相似素材和參考資料，并基于版權(quán)信息智能甄別可用性，讓內(nèi)容生產(chǎn)所需的信息觸手可及、應(yīng)接不暇。

（三）建立數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，持續(xù)改進(jìn)傳播策略

一方面，新聞媒體需要搭建用戶行為追蹤體系，全面采集用戶在不同渠道和終端上的閱讀、互動(dòng)、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。通過在新聞頁面和客戶端中嵌入代碼，可記錄用戶的瀏覽深度、停留時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)擊位置等，評(píng)估其對(duì)不同內(nèi)容模塊的關(guān)注程度。運(yùn)用 A/B 測(cè)試和多變量實(shí)驗(yàn)，探索不同標(biāo)題、配圖、版式的效果差異，優(yōu)選最佳的內(nèi)容呈現(xiàn)方案。對(duì)于留言評(píng)論數(shù)據(jù)，可借助情感分析模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶對(duì)報(bào)道議題的情緒反饋，并基于聚類算法劃分不同觀點(diǎn)陣營(yíng)，洞察議題演化和輿論生態(tài)。

另一方面，媒體需要將用戶反饋數(shù)據(jù)與內(nèi)容、渠道、時(shí)間等維度進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，評(píng)估不同傳播要素的效能，并對(duì)癥下藥、持續(xù)優(yōu)化。例如，對(duì)比不同選題策劃方式在用戶關(guān)注度和互動(dòng)量上的差異，篩選出最具價(jià)值的選題類型與挖掘思路[2]。再如，分析頭條推送、信息流、搜索引擎等分發(fā)渠道的用戶質(zhì)量和轉(zhuǎn)化效果，聚焦高轉(zhuǎn)化路徑，并針對(duì)性地優(yōu)化落地頁體驗(yàn)。同時(shí)，還需關(guān)注用戶的時(shí)間偏好和節(jié)奏規(guī)律，在其碎片化時(shí)間高峰推送短平快內(nèi)容，在深閱讀高峰推送長(zhǎng)文解讀。

三、精準(zhǔn)傳播：數(shù)據(jù)賦能下的信息精細(xì)化投放

（一）利用人工智能算法，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容智能匹配

首先，媒體可利用自然語言處理技術(shù)對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行深度解析，提取關(guān)鍵詞、命名實(shí)體、主題類別等結(jié)構(gòu)化特征，并運(yùn)用語義表示學(xué)習(xí)模型將文本映射到多維向量空間中，形成語義豐富、維度統(tǒng)一的內(nèi)容表征。同時(shí)，借助協(xié)同過濾、矩陣分解等推薦系統(tǒng)算法，分析用戶的歷史瀏覽行為，發(fā)掘其隱性偏好特征，并基于相似度計(jì)算為其匹配最契合口味的新聞內(nèi)容。此外，知識(shí)圖譜推理可挖掘內(nèi)容間的多跳關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)基于語義脈絡(luò)的衍生拓展，讓推薦不再局限于同類主題，而是涉及更廣泛的關(guān)聯(lián)話題，增強(qiáng)內(nèi)容的連貫性和引導(dǎo)性。

其次，媒體還可采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等在線學(xué)習(xí)范式，根據(jù)用戶對(duì)推送內(nèi)容的實(shí)時(shí)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配策略。例如，在推薦過程中持續(xù)追蹤用戶的點(diǎn)擊、停留等行為，作為環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)反饋，并借助多臂老虎機(jī)算法進(jìn)行在線探索，不斷試錯(cuò)、調(diào)優(yōu)匹配模型，從而在新聞推薦中引入用戶引導(dǎo)和交互機(jī)制。此外，基于遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)范式，還可讓不同用戶間的偏好認(rèn)知相互借鑒，實(shí)現(xiàn)冷啟動(dòng)問題的緩解，并在此基礎(chǔ)上引入對(duì)抗學(xué)習(xí)機(jī)制，在“推薦者—用戶”間展開博弈對(duì)抗，從對(duì)立統(tǒng)一中實(shí)現(xiàn)匹配效果的演進(jìn)優(yōu)化。

（二）應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，優(yōu)化傳播時(shí)間和渠道

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為內(nèi)容分發(fā)時(shí)間和渠道選擇提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐[3]。一方面，運(yùn)用時(shí)間序列挖掘算法對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，洞察其時(shí)間偏好規(guī)律，并據(jù)此匹配最佳的內(nèi)容推送時(shí)機(jī)。例如，識(shí)別用戶閱讀高峰期，評(píng)估不同時(shí)段推送的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率，借助生存分析預(yù)測(cè)頁面停留時(shí)長(zhǎng)，進(jìn)而在用戶閑暇時(shí)推送長(zhǎng)文，在碎片化時(shí)間推送短視頻，讓內(nèi)容的節(jié)奏張弛與注意力走勢(shì)相契合。再如，針對(duì)不同用戶劃分最佳推送時(shí)段，有的用戶習(xí)慣早起刷新聞，有的則偏愛午休時(shí)瀏覽，個(gè)性化的時(shí)間優(yōu)化能最大限度地撬動(dòng)用戶興趣，提升觸達(dá)率。

另一方面，媒體可對(duì)用戶在不同渠道的歸因轉(zhuǎn)化進(jìn)行大數(shù)據(jù)追蹤，評(píng)估各流量平臺(tái)在用戶獲取中的貢獻(xiàn)度，合理配置渠道資源。例如，采用多點(diǎn)觸達(dá)歸因模型對(duì)不同渠道的推廣效果進(jìn)行對(duì)比，分析用戶從接觸信息到最終轉(zhuǎn)化的完整路徑，找出最關(guān)鍵的觸點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，聚焦打造和投放。

（三）引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)熱點(diǎn)話題走向

首先，引入時(shí)間序列分析和異常檢測(cè)算法，對(duì)社交平臺(tái)話題熱度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過追蹤話題討論量、情感傾向等指標(biāo)隨時(shí)間的波動(dòng)變化，捕捉關(guān)注度的陡增陡降等異常狀態(tài)，快速識(shí)別話題爆發(fā)前的微弱信號(hào)，做到有跡可循、未雨綢繆。其次，構(gòu)建話題生命周期預(yù)測(cè)模型，刻畫不同類型話題的發(fā)展軌跡，包括長(zhǎng)尾型、周期型、脈沖型等，并基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法擬合其中的關(guān)鍵參數(shù)，預(yù)估當(dāng)前話題所處的生命周期階段，推斷其未來持續(xù)時(shí)間和影響力[4]。

此外，利用主題模型和社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，揭示話題涌現(xiàn)、發(fā)酵過程中的關(guān)鍵事件、意見領(lǐng)袖和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，或者采用因果發(fā)現(xiàn)和因果強(qiáng)度估計(jì)，分析這些因素對(duì)話題走勢(shì)的影響效應(yīng)，構(gòu)建話題演化的“森林模型”，洞悉其中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。最后，話題預(yù)測(cè)還需嵌入人機(jī)交互機(jī)制，專家調(diào)校模型，將定性經(jīng)驗(yàn)與定量分析相結(jié)合。例如，建立話題畫像知識(shí)庫(kù)，對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可解釋性分析，便于編輯記者解讀話題內(nèi)涵。

四、個(gè)性化新聞：定制化信息服務(wù)的創(chuàng)新實(shí)踐

（一）開發(fā)交互式新聞產(chǎn)品，增強(qiáng)用戶參與感

首先，開發(fā)沉浸式報(bào)道和虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容，利用360度全景視頻、3D建模等技術(shù)再現(xiàn)新聞事件現(xiàn)場(chǎng)，配合體感交互設(shè)備，讓用戶身臨其境地探索新聞現(xiàn)場(chǎng)，調(diào)查線索，揭開謎團(tuán)，以第一人稱視角參與新聞故事[5]。其次，借助游戲引擎技術(shù)，開發(fā)新聞主題的互動(dòng)游戲和角色扮演題材，讓用戶在模擬環(huán)境中扮演記者、政策制定者等不同角色，體驗(yàn)新聞生產(chǎn)和決策制定過程，提升議題代入感。最后，媒體可為用戶提供圖文、音視頻、直播等多元化互動(dòng)工具，鼓勵(lì)其評(píng)論表態(tài)、分享見解、參與討論，集眾人之所長(zhǎng)、匯百家之言論。例如，開發(fā)辯論社區(qū)產(chǎn)品，設(shè)置正反方論壇，激發(fā)思想碰撞；再如，開放稿件協(xié)作平臺(tái)，眾包一手信息，撰稿伴隨討論修改，集用戶智慧完善報(bào)道。此外，個(gè)性化產(chǎn)品還可嵌入智能推薦引擎，向用戶推送“我的頻道”“我的興趣”等個(gè)性化欄目。

（二）設(shè)計(jì)自適應(yīng)內(nèi)容界面，提升閱讀體驗(yàn)

基于響應(yīng)式布局設(shè)計(jì)，搭建自適應(yīng)頁面框架，針對(duì)PC、平板、手機(jī)等多種屏幕終端和分辨率，預(yù)定義不同的布局?jǐn)帱c(diǎn)，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的排版網(wǎng)格系統(tǒng)，對(duì)不同屏幕下的字體、留白、頁寬、內(nèi)容模塊進(jìn)行規(guī)范化適配，使界面布局能隨訪問終端發(fā)生變化而自動(dòng)響應(yīng)重排，以彈性化、動(dòng)態(tài)化的面貌呈現(xiàn)，確?？缃K端瀏覽的一致性體驗(yàn)。同時(shí)，運(yùn)用前端組件化和模塊化開發(fā)思路，將內(nèi)容劃分為標(biāo)題、段落、圖片、視頻等語義化模塊，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)與樣式的分離。

此外，媒體還可建立通用內(nèi)容模塊庫(kù)，包括文本卡片、視頻播放器、交互圖表、信息圖示等，記者編輯從中選取模塊快速構(gòu)建報(bào)道頁面，運(yùn)營(yíng)人員配置個(gè)性化展示策略，前端自動(dòng)渲染，同一報(bào)道可面向不同用戶、不同使用場(chǎng)景千人千面。再者，個(gè)性化新聞還需匹配智能交互，界面可根據(jù)用戶的閱讀偏好、使用習(xí)慣進(jìn)行自主優(yōu)化。例如，基于用戶眼動(dòng)和注意力追蹤數(shù)據(jù)，分析不同版式的閱讀路徑和瀏覽時(shí)長(zhǎng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整版面布局；再如，識(shí)別老年用戶群的交互行為，自動(dòng)增大字號(hào)、降低頁面復(fù)雜度。

（三）推出個(gè)性化訂閱系統(tǒng)，滿足差異化需求

個(gè)性化訂閱系統(tǒng)的推出是媒體適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代用戶需求變遷的創(chuàng)新之舉。訂閱服務(wù)以主題訂閱、記者訂閱等多元化形式滿足用戶在垂直領(lǐng)域、深度報(bào)道等方面的獨(dú)特閱讀偏好，以社交化的人際網(wǎng)絡(luò)連接增強(qiáng)用戶粘性，同時(shí)充分尊重用戶的自主權(quán)和隱私權(quán)，以靈活多樣的付費(fèi)模式帶來超預(yù)期的性價(jià)比體驗(yàn)。個(gè)性化、社交化、隱私化將成為新時(shí)期新聞?dòng)嗛喌娘@著特點(diǎn)，用戶將從被動(dòng)的信息接受者轉(zhuǎn)變?yōu)樾侣勆a(chǎn)的參與者、定制者和傳播者，媒體也將從內(nèi)容管理者蛻變?yōu)橛脩絷P(guān)系經(jīng)營(yíng)者。

結(jié)語

綜上所述，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)已成為新聞傳播轉(zhuǎn)型突圍的必由之路。人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)在媒體運(yùn)營(yíng)中的深度應(yīng)用，以數(shù)據(jù)積累洞察用戶，以算法優(yōu)化分發(fā)策略，以智能產(chǎn)品帶來優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)，構(gòu)建起一套精準(zhǔn)、高效、智能的傳播生態(tài)系統(tǒng)。未來，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將為新聞業(yè)帶來變革性創(chuàng)新，研究者還需進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)應(yīng)用的邊界、算法倫理的規(guī)范以及人機(jī)協(xié)作的模式，推動(dòng)媒體行業(yè)在智能化浪潮中實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效和內(nèi)生發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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（作者單位：西安工程大學(xué) 陜西西安 710000）

（責(zé)編：若佳）