传播技术的变革必然会改变内容生产的既有模式

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智能推送是建立在数据和算法基础上的，如何用法治手段监管数据，如何用主流价值驾驭算法，如何破解圈层传播导致的态度褊狭，在全媒体时代牢牢把握舆论引导的主动权，更广泛地凝聚社会共识、形成社会合力，是我们面临的一道现实课题。

2019年10月下旬至11月初，我赴悉尼科技大学参加新媒体运作培训，对澳大利亚新闻传播学界和业界有了一次近距离的观察与思考。尽管在媒体深度融合、新媒体平台建设等方面，澳大利亚相比中国还有一定的“代差”，但其媒体转型研究依然在一些领域具有超前性。

悉尼科技大学是一所偏应用的大学，创新意识极强，其媒体转型中心许多研究方向具有全球性和前沿性，已经超出了本土的视域。其中，特别强调传播的量化研究，注重传播的可计算性，几乎每位授课者的课件都被数据图表填满，所有结论都有明确的数据支撑，而不是从概念到概念的纸上演绎。这与媒体研究的学科特点和悉尼科技大学的气质相当吻合，而这样的培训，对于一线媒体工作者而言，也极为受用。

智能推送对受众认知的影响

近年来，传播的可计算性研究有日益成为“显学”的趋势，计算传播学已经得到学界普遍认同，应用场域也日益拓展，例如数据新闻、计算广告、智能推荐等。此次培训，悉尼科大也安排较大比重的课程，让学员了解“当数据遇到媒体”，会产生怎样的化学反应。

澳大利亚最大的户外广告公司“ooh! media”的数据分析科学家，从机器学习、自然语言处理、神经网络等技术层面，讲授了“协同过滤”“基于内容”“混合推荐”三种常见的媒体智能推送模型，并做了推全率和推准率方面的评估。从千人一面到千人千面，智能推送彻底改变了媒体抵达用户的方式，内容与用户的精准匹配大大提高了传播的效率和效果，这无疑是传播领域一场革命性的变革。

如今，媒体智能推荐系统成为个性化信息获取的重要途径，今日头条这种聚合类新闻应用，借助个性化推荐的技术优势，成为移动端的头部平台，事实上也就建立了新的内容把关模式。悉尼科大的Sacha教授认为，智能推荐、算法技术限制了信息消费者的选择范围，相当于一个“过滤气泡”，其对用户偏好的分析，客观上也会产生“回音壁”现象，将影响甚至改变用户对新闻的认知和判断，更遑论英国剑桥分析公司这样对民意的主观干预。事实上，国内业界和学界，也一直在探讨类似的问题，比如“信息茧房”“观点极化”“圈层壁垒”等。

算法可以改变用户的新闻取向，但算法工作机制本身并不是完全透明的，这种担忧可以说是全球性的。澳大利亚消费者与竞争委员会曾经做过这方面的调查报告，但对传统媒体强监管而对数字媒体弱监管的问题并没有得到有效解决。智能推送是建立在数据和算法基础上的，如何用法治手段监管数据，如何用主流价值驾驭算法，如何破解圈层传播导致的态度褊狭，在全媒体时代牢牢把握舆论引导的主动权，更广泛地凝聚社会共识、形成社会合力，是我们面临的一道现实课题。

内容生产的深度融合和智能化趋势

传播技术的变革必然会改变内容生产的既有模式，包括生产流程和内容呈现。校方专门安排了一堂“叙事多媒体新闻”的课程，教授也颇为资深，曾在《悉尼先驱晨报》任职，又担任独立电影制片人10年之久。“叙事多媒体新闻”融合了文图、音视频等多种表达手段，适合于大新闻事件的深度叙事，兴起于1993年，最初以只读光盘形式传播。第一阶段的代表性作品是围绕美军在索马里遭袭开展的多媒体专题报道。第二阶段从2013年开始，以《纽约时报》制作的《雪崩》为代表作，以及2014年反映澳大利亚塔斯马尼亚州森林大火的“FIRESTORM”，其故事性和人文情怀更加突出，而技术运用也更为复杂，如360度全景视频、电子游戏手段等。

虽然澳大利亚目前尚未就全媒体概念展开研究，对融媒体的理解也与中国有一定的差别，但在传播实务中，媒体融合的趋势是一致的。澳大利亚的主流新闻机构，包括我们参观的澳大利亚广播公司ABC、民族电视台SBS、澳联社以及出版社和小型传媒广告公司，都在努力适应传播技术和传媒格局的变化。在社交媒体开设账户扩大自己的影响力是比较普遍的做法，用户创造内容的引入以及“游戏+新闻”“新闻+服务”的拓展也比较普遍。自有新媒体平台建设比较注重网站，电子杂志、电邮推送依然有一定市场，但移动端平台建设目前与国内还有差距。值得我们注意的是，播客在澳大利亚拥趸众多，音频产业依然有自己独到的市场。在媒体从业人员的融合技能培训方面，各大媒体也是不遗余力。虽然没有全媒体记者的概念，但记者工作流程、技能和习惯的改变一直在路上，特别是视频制作软件的掌握已然是同写作一样的基本功。从澳大利亚情况看，广电机构的媒体转型相较纸媒更加顺畅。媒体数字化转型排行榜上，新闻集团、ABC、9NEWS、7NEWS走在前列。

无论是渠道优先还是内容优先，改变是唯一不变的道理。数据新闻在澳大利亚也非常时兴，对数据进行分析挖掘并以可视化的方式呈现，已成各媒体的常规业务。沉浸式新闻也在大的新闻机构有所尝试，利用VR、AR、3D技术和谷歌全景地图，大大拓展了用户的场景体验。据我们参观的一家IT技术创业公司介绍，相较而言，AR和3D技术在媒体、广告和教育领域的应用前景十分广阔。

2019年10月29日是互联网诞生50周年，当天的课程恰好是“技术与新媒体的未来趋势”。从第一条通过互联网发送的短信息“LOG”到现在的信息过载，从内容的智能推荐到AI写作，信息技术对传媒业的改变是全方位、颠覆性的。在内容生产的智能化方面，机器写作、深度学习、自动摘要、智能联想等等，离应用普及并非遥不可及。当《纽约客》的写作机器人可以预测“下回分解”，当我们已经无法分辨一首情诗的作者究竟是机器还是诗人的时候，智能写作展示了令人类无法小视的潜力。虽然澳大利亚不是新媒体技术领导型的国家，但这并不妨碍学界的研究。而他们的关注点也超越了技术本身，涉及法律、伦理、信任、隐私、偏见、歧视等等可能带来的问题。这些问题，也是值得我们关注的。

数字营销与媒体融合转型的机遇

在数字技术的助力下，传播的可计算性大大增强了。传播路径、传播效果、用户画像等等传播行为均可进行计算和分析。这就为流量变现、数字营销提供了可能。不管是传统媒体、门户网站、搜索引擎，还是社交媒体，均以可计算的方法对传播影响力进行变现，实现媒体、内容和用户三方的匹配，学界称之为“计算广告”。

澳大利亚学界和业界均高度重视数字营销。澳大利亚媒体协会的专家不遗余力地向广告主阐释“媒体信任”调查的数据，强调主流媒体的用户信任度迄今仍远超社交媒体。据悉，这份“媒体信任”调查的信任度也是相当高的。这是专业协会促进会员媒体营销的有益举措，比起单个媒体的“自说自话”显然更有可信度。澳联社的内容营销非常看重诚信，所以对于自建传播平台比较克制，担心影响所服务的媒体客户。在渠道营销方面，澳联社利用自己的发稿系统为客户定制的软文信息类通稿，具有相当的吸引力。作为外来者和后来者，英国《卫报》在澳大利亚没有纸质产品，全部是新媒体产品，但以优质的数字内容赢得了一定的市场份额。其内容营销的特点是不搞“硬付费墙”，而是通过会员制订阅和受众捐赠等方式，获取自己的收益。据称既捍卫了内容生产的自主权，也强化了与读者的互动和黏性。鉴于中国便捷的移动支付，我们的媒体可以考虑采取“软付费墙”的模式，点看哪条付费哪条，选题众筹或打赏也值得更广泛尝试，这对于提高报道质量或有助益。当然，数字营销必须借助大数据技术。上述澳大利亚“ooh! media”户外广告公司，对每一个广告牌的位置、人流、用户特点都进行了大数据分析，大大增强了对广告主的说服力。

与此同时，澳大利亚的主流媒体非常重视用户资源的挖掘。在媒体用户资源可计算、可数据化的情况下，用户资源的变现迎来一个非常重要的契机。校方特意安排了媒体客户关系管理和新媒体数字营销方面的课程，并请一些行业传播机构，比如面向政府采购和药师协会的小型媒体负责人传授实操心得。从客户关系建立、沟通到数据库建设、分析、营销潜力挖掘等，应该说，澳大利亚媒体的市场意识和变现能力是相当强的。往往是十几个人的小公司就能做成某一细分领域的领先企业，这在充分竞争环境下十分不易。中国的媒体，无论是中央媒体、行业媒体还是地方媒体，都沉淀了大量用户资源，如何把用户资源数字化，进行深入的用户行为分析，并进行精准、匹配的营销，值得我们借鉴。媒体成立客户数据和服务部门，具有可行性和紧迫性。再加上媒体本身的品牌资源，其叠加的影响力无疑具有更强的市场穿透力。从一定意义上说，媒体融合除了内容、渠道、机制的融合之外，和客户、市场的融合，是可持续发展的经济基础。

关键词： 传播技术 变革 内容生产