陆小华:以战略思维谋划智能传播时代的网络内容建设

2022-05-30 18:30
来源:《中国网信》2022年第2期

推荐算法的运用和迭代发展,在提升信息服务与用户需求匹配度、增强分发能力等方面发挥了重要作用,既进一步扩大了网络内容与传播的影响力,又深刻改变了内容生产与传播的外部环境与运作机理,深刻影响传播格局。


在智能传播时代,如何进一步加强网络内容建设,有效匹配人民群众对优质内容和个性化推送服务的需求?如何牢牢把握舆论引导的主导地位,在国内外复杂多样的舆论博弈中赢得主动?这就要求我们从战略层面研究智能传播所带来的变化和深远影响,探究智能传播的特殊优势和规律并加以运用,把人工智能作为强化网络内容建设的有力工具,增强舆论引导能力,不断推进网络强国建设。


2022年2月10日,北京海淀区当代商城,市民驻足观看8K超高清冬奥直播。

01  智能传播演化特征及其对网络内容建设的启示


算法等人工智能应用于内容生产与网络传播是21世纪新闻传播领域最为重要的变化之一。互联网平台通过运用推荐算法提升信息分发与用户需求匹配度,改善用户体验。近年来,推荐算法在新闻分发、信息服务等领域形成巨大的竞争优势,与此同时也带来一系列争议和担忧。


梳理推荐算法应用于内容生产与传播的演化过程,可以发现几个鲜明特点,或可为加强网络内容建设提供有益启示。


智能传播放大了信息分发环节在影响力生成中的权重。以往,人们认为影响力是基于内容生成的,因而内容生产者在影响力生成中占有更重要地位。但在智能传播时代,运用推荐算法的平台本身并不生产内容,而是依靠汇聚、选取、分发和基于数据分析个性化推送信息获得影响力。这让人们认识到,不仅内容可以生成影响力,个性化推送内容同样可以获得巨大影响力。因而,在智能传播时代加强网络内容建设,主流媒体等内容生产者须应用推荐算法高效分发、精准推送,形成更强影响力,获取更好的舆论引导成效。


问题发现与提炼是算法应用的先导。算法是通过逻辑结构解决问题的流程。从实际应用层面看,切中要害、指向清晰的目标,对算法研发、应用与发展至关重要。从谋划网络内容建设的角度看,特别需要内容生产者、主流传播平台和算法研发团队三方共同发现、提炼问题,对接资源,弥合内容和技术之间的信息鸿沟,共同确定可执行的清晰目标。


人工智能应用于内容生产与传播全流程。算法等人工智能不仅应用于传播、推送、分发环节,还广泛应用于内容采集、处理、加工、挖掘等内容生产环节。因此,智能传播实际上是指人工智能应用于内容采集、生产、分发、接收、反馈等环节的全流程。人工智能等数字科技的介入,使内容生产由单纯人力所为或人使用机器进行,演变为在算法等人工智能技术辅助下进行,进而出现以深度学习、虚拟现实为代表的生成合成类算法,用以制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景以及数据类内容。内容生产便深受算法机制机理、模型、数据和应用等影响。在内容分发、传播领域,基于数据的个性化推荐技术不仅大大提升了内容分发效率,更有效提升了内容与需求偏好间的匹配度,深刻改变了传播格局和规律。因此,必须在内容生产与传播的全流程、各环节,用主流价值导向驾驭算法,全面提高舆论引导能力,加强网上正面宣传,弘扬主旋律、传递正能量,营造向上向善的网络空间美好精神家园。


算法的多场景化应用影响人们行为和价值取向。推荐算法的演化与场景化应用紧密相连。较早的算法推荐应用是1994年美国明尼苏达大学推出的基于协同过滤技术的自动化推荐系统GroupLens,此后算法推荐应用于音乐、电影、书籍和电商等领域,再之后,脸书、推特等社交平台开始运用算法推荐服务推送新闻。成立于2012年的字节跳动公司最初希望能“把社交网络里好的内容筛出来”,但最为人关注的,是将基于数据的算法推荐应用于信息分发,使分发平台迅速聚集起数亿级用户。在此之前,算法还应用于搜索引擎,对人们如何获取信息、获取什么信息产生了深刻影响。有的搜索引擎平台上线用户个性化定制搜索功能,这项功能源于自动补足算法。用户输入搜索关键词后,搜索引擎自动联想提供搜索建议。虽然此项设计初衷是为减少输入、提高搜索效率,但是,自动补足算法所生成的信息对搜索取向产生引导,很可能产生暗示作用或关联到某种信息,甚至对第三方造成损害。同样,即使是电商平台的推荐算法应用,也不能单纯认为只是基于商品的算法推荐。电商平台同时也是信息的汇聚和分发平台,会对人们的行为方式、价值取向产生影响。智能传播时代的网络内容建设,不应仅限于内容传播领域,还应结合更多场景拓展更广阔的空间。


算法推荐效率提升得益于多学科协同研究。推荐算法基于计算机和软件科学发展,但算法推荐效率提升归功于学科交叉。2006年10月,从租借录像带、光盘转型为提供流媒体服务的奈飞公司发起推荐算法竞赛,经过近三年较量,一个分别擅长电脑、统计学和人工智能的七人团队BPC(BellKor's Pragmatic Chaos)获胜。之后,奈飞公司又发起第二次竞赛,依据用户位置数据、观看数据、行为数据等针对性推荐,为不参与影响评级的用户推荐电影、电视剧。正是因为算法推荐效率提升往往基于多学科协同研究,智能传播时代的网络内容建设也要注重运用统计学、心理学、政治学、社会学等学科的分析框架与成果。


数据累积不断优化算法、强化算法应用优势。当前,中国庞大用户群和推荐算法的多方面深度应用为算法提供了发展基础。在海量用户数据支撑下,算法不断迭代、智能水平持续提升,这为中国在基于数据分析的个性化推荐技术领域取得一定领先优势提供了条件,同时也给网络内容建设提出新的要求,即不仅要有创意思维、内容思维、网络传播思维,还必须有数据思维。在推进网络内容建设时,不仅要注重舆情感知、采编调度、成果展示等,更要注重内容数据的积存、挖掘和利用。以大流程、大平台思维,构建基于数据库的内容生产流程,实现内容数据和相关行为数据等的自动积存、自动汇聚、按权限调用和多维度挖掘利用,进一步提升网络内容建设水平。


2020年8月14日,北京一公园内,一名短视频制作者在录制作品。图/中新社 田雨昊 摄

02  智能传播时代加强网络内容建设的重点


智能传播时代已经到来。在信息过剩、“信息找人”的时代,运用基于数据分析的个性化信息推送服务技术的网络平台,拥有匹配用户个性需求与即时需求的推送能力,从而不断拓展新用户。为适应人工智能应用于内容生产与传播的趋势,网络内容建设可以抓住以下几个重点,寻求突破。


第一,既注重内容提质增效,又注重新形态数字内容建设。


数字科技运用不仅实现了内容载体的数字化,更重要的是产生了基于数字科技的新内容形态,即数字内容,它是智能内容生产与传播的基础。数字内容至少包括四大类。一是传统载体上的文字、图像、影像、声音、图表等内容经数字化处理后形成的内容,如把胶片视频转成数字视频,甚至用4K等技术修复处理。二是为基于数字科技的新媒体制作的内容,这类内容主要指不同规格与表达逻辑的文字、图片、视频、音频等,如网站、微博、微信的文字内容,再如竖屏视频与同样在新媒体平台传播的横屏视频,其叙述方式和表达逻辑就有很大不同,此类内容还包括一些数字媒体才具有的内容形态,比如,弹窗、H5等内容。三是以数据为主要表现形态的内容,既包括数据挖掘、数据可视化等内容,也包括各类数据库内容产品、数据流内容产品。四是主要应用于交互传播的内容,包括UI界面设计所形成的内容,为VR等交互传播制作的内容。概括而言,以上四类数字内容的发展体现了从格式转换到延展创新的过程。第一类内容只是以格式转换对传统内容进行数字化处理;第二类为互联网等新内容载体、传播载体所制作的数字内容,还可以看作是传统内容在数字平台上的延展,主要是内容形态、表达方式、文体形式的变化;第三类以数据为主要表现形态的数字内容是基于数字科技赋能的内容形态创造;第四类主要应用于交互传播的数字内容与传统内容存在较大差异。


而从现有网络内容构成看,恰恰需要在第一类、第二类内容继续提质增效的基础上,加强第三类、第四类数字内容建设。随着数字技术进一步发展,数据产生的速度、类型会超出我们的想象。未来将出现更多数据获取工具,在更多领域出现新数据形态。利用传感器系统和其他数据收集处理系统,人类将以超出感觉器官的敏锐度、速度、效率来感知外部世界和人本身的变化。在国际传播领域,甚至在国际经济、地缘政治领域中,数据话语权都已成为一种战略性竞争焦点,谁握有某个领域的数据话语权,谁就拥有了该领域相关的竞争优势和影响力。


第二,既顺应现有内容生产与传播规律,又努力适应智能传播条件与规律。


以推荐算法为代表的人工智能技术与方法应用于内容生产与分发,大大提升了匹配效率,也形成了新的传播机制。虽然智能传播呈现出与工业传播、电子传播、网络传播、社交传播、移动传播等迥然不同的特征,但是,工业化传播方式等内容生产与传播规律依然在今天发挥重要作用。


人际传播是自然条件下的传播形态,雕版印刷术等出现后诞生了在一定范围内传播的书籍,使传播效率大大提升。工业革命后,现代印刷技术催生了以专业组织、专业分工为基础的报纸、杂志等媒体形态,产生了大规模搜集、处理、加工信息的内容生产方式和定时、定向、定量传播经过选择、分类的信息和内容的工业化传播方式。定时、定向、定量、选择、分类这五个关键词构成的工业化传播方式影响着之后的传播形态,至今仍发挥基础性作用。互联网的出现催生了不同类型的新媒体。新的信息传播方式和沟通工具的出现,在提供便利和效率的同时,迅速而深刻地改变着人与人的交往方式和社会结构,改变着科技、经济的发展逻辑与产业结构,改变着人们的时空观和价值观。从短信开始的移动传播让匹配移动需求成为基本规则,移动优先不仅是传播策略,更是战略抉择,移动传播形态从另一维度定义和概括了之后的传播。具有社交功能的互联网应用逐步促使社交传播形态成为主流,基于社交关系的分享和在社交平台上的各种再传播,成为信息传播的主要形式,形成“移动获知、主屏观看、社交认同、共情驱动”的传播模式。智能传播时代,网络内容建设应当顺应不同传播形态的规律,努力适应智能内容生产带来的新空间、新手段以及算法推荐所呈现的新机制。


第三,既注重内容创意表达,又注重强化受众联系和传播策略设计。


智能传播时代的网络内容建设特别需要把握好数字内容与传统内容的核心区别。首先,数字内容不仅提供有意义的信息,还搭载传播者与受众的联系。这就意味着数字内容的创意、表达等既要考虑如何影响人,又要考虑如何让受众参与到内容传播中。同理,网络内容建设既要考虑正能量内容建设,又要考虑如何让人们参与到传播正能量中。新媒体的特征之一是多次传播,而网络内容建设的重要部分是驱动正能量内容的多次再传播。这要求利用现有机制与手段,在内容创意和表达上提炼好、设计好价值点、切入点、共鸣点、共振点,达到打动用户、激发共鸣的效果。其次,数字内容实质上是内容与传播策略的组合体。这就意味着网络内容创意、设计表达必须注意传播策略,即针对什么问题、在什么时机、如何进行此项内容的传播,将与其他内容传播产生何种协同效应等。在智能传播时代,传播策略的设计还应包括如何有效利用算法机制机理,从而实现更高效、更精准的传播。