主流媒體如何運用算法推薦機制強化輿論引導力

周 娜

隨著科技的快速發展，人類社會正步入以數據和信息為主導的新時代，信息的獲取和消費方式發生了翻天覆地的變化，算法推薦機制作為其中的關鍵環節，已經在人們的生活中占據了重要的地位。這種機制的出現，極大地提高了信息的傳播效率，也帶來了信息傳播方式的變革［1］。然而，它也給主流媒體帶來了一些沖擊和挑戰。面對這種情況，如何通過運用算法推薦機制強化輿論引導力，就成為主流媒體所要面對的一個重要的課題。

一、算法推薦機制概述

（一）算法推薦機制的含義

算法推薦機制是指通過計算機算法，同時根據用戶的歷史行為、興趣偏好、社會網絡等信息，為用戶提供他們感興趣的信息、產品或服務的過程［2］。在數字化時代，算法推薦機制在電商、社交網絡、新聞媒體等多種類型的平臺上都有廣泛應用。

目前，市面比較常用的推薦系統算法包括：一是基于內容的推薦。這種推薦方法主要依賴于信息內容，推薦類似用戶曾經感興趣的信息內容；二是協同過濾。這種推薦方法主要依賴于用戶的行為，比如用戶的點擊、評論等，根據用戶如果在某一方面有相似行為，那么他們在其他方面的行為也可能相似的假設來進行推薦；三是混合推薦。這種方法結合了基于內容的推薦和協同過濾，這樣可以獲得更優質的推薦效果；四是基于深度學習的推薦，通過深度學習模型來了解用戶的行為屬性，并進行推薦。深度學習能夠處理更復雜的模式，并且可以處理非結構化數據，如文本、圖像等［3］。

算法推薦機制在大眾的日常生活中發揮了重要作用，它能夠幫助用戶在海量的網絡世界中找到感興趣的信息和服務。然而，算法推薦也引發了一些問題，比如過度個性化推薦可能導致“信息繭房”效應，算法的不透明性也很可能引發行業公平性以及客戶的隱私保護等方面問題。

（二）算法推薦機制的原理

算法推薦機制的核心是利用算法來處理大量的數據，從而提供個性化的推薦，一般包括以下步驟：第一步是收集用戶的瀏覽歷史、喜歡、分享、評論等行為數據，用戶的性別、年齡、地理位置等個人信息以及標簽、描述等屬性信息；第二步是根據收集的數據，構建用戶的興趣畫像，即用戶的興趣模型，這一步往往會用到數據挖掘和機器學習的技術；第三步是選擇或設計一個推薦模型，該模型的任務是預測用戶對物品的興趣程度，這一步通常會涉及機器學習和深度學習的技術；第四步是利用構建的推薦模型，生成針對每個用戶的推薦列表，這一步采取的是排序和優化的技術；第五步是收集用戶對推薦結果的反饋，包括點擊、瀏覽、評分、喜歡等，這些反饋會用于更新用戶畫像和優化推薦模型［4］。

（三）算法推薦機制的優勢

1.為用戶提供個性化體驗

算法推薦機制的最大優勢之一就是能夠提供個性化體驗，系統會根據用戶的歷史行為，例如瀏覽記錄、點擊行為、搜索歷史等，了解用戶的興趣和偏好。根據這些信息，系統可以推薦符合用戶個人喜好的內容，大幅提升用戶的信息滿意度和平臺使用體驗。

2.提高信息傳播效率

在信息爆炸的時代，尋找和過濾信息對于用戶來說成為一項挑戰，推薦系統的出現極大地提高了信息的接收效率。通過對用戶興趣的深度學習，推薦系統能準確地向用戶推薦他們可能感興趣的內容，省去了用戶自行搜索和篩選信息的時間，使用戶能更高效地獲取和消費信息。

3.增強用戶黏性和活躍度

算法推薦內容能持續刺激用戶的興趣，讓用戶得到更高的滿足感。因此，用戶使用產品或服務的頻率和時間也隨之增加，這樣便提高了用戶的黏性和活躍度。

4.推動長尾效應

推薦系統可以挖掘和利用長尾中的信息，即那些不太熱門但卻可能符合特定用戶興趣的內容。這些長尾內容有機會被推薦給可能感興趣的用戶，從而獲得曝光和消費的機會。這樣一方面豐富了用戶的信息選擇，另一方面也使資源分配更加公平。

二、算法推薦機制對主流媒體的沖擊

（一）信息過剩導致用戶注意力分散

在信息大爆炸的時代，人們每天都會接觸到大量的信息，這種現象被稱為“信息過載”［5］。對主流媒體來說，如何在信息洪流中讓重要新聞、深度報道等內容脫穎而出，如何提升用戶對這些信息的接收效率，是一項重要的任務。同時，如何避免因推送過多信息而導致用戶疲勞，也是主流媒體需要進一步研究和解決的問題。

（二）用戶接收信息的方式發生改變

個性化推薦算法的普及，改變了用戶獲取和篩選信息的方式。過去，主流媒體通過編輯和記者的專業判斷，決定哪些新聞需要被報道，何時報道以及如何報道。然而現在，算法基于用戶的歷史行為和偏好進行信息推送，用戶更多的是被動地接收信息。這一變化使得主流媒體在信息篩選和傳播中的角色被削弱，可能導致他們的輿論引導力下降。主流媒體需要進一步探索如何在這種新環境中保持其專業性和權威性，以及如何有效利用算法推薦以增強其輿論的引導力。

（三）按用戶偏好推薦形成“信息繭房”

算法通常會向用戶推薦與他們的歷史行為和偏好相符的信息，使得用戶很難接觸到與自己觀點不同的信息，久而久之便形成了“信息繭房”［6］。這種現象可能導致社會在關鍵議題上的觀點更加分裂，也使得主流媒體在形成公共議程、提供多元視角等方面面臨更大的困難。主流媒體需要采取一定的措施打破“信息繭房”，促進公眾對各種觀點的理解和接受。

（四）面臨新興媒體的挑戰

新媒體例如抖音、快手、今日頭條等平臺的日活躍用戶和月活躍用戶不斷飆升，使得信息的生產和傳播更加去中心化。對于用戶而言，則有了更多的選擇。這些新興媒體通常更加靈活、快速，可以提供更豐富和個性化的內容，這對主流媒體構成了一定挑戰。主流媒體需要在這種新環境中找到自己的定位，進一步發揮自己的品牌優勢和專業優勢，提供獨家的內容或服務。

三、主流媒體運用算法推薦機制強化輿論引導力的策略

（一）“去中心化”的同時“中心再造”

在當今社會，由于互聯網和社交媒體的廣泛應用，信息傳播已經從以往的“一對多”模式轉變為“多對多”模式，也就是“去中心化”狀態。這意味著，每個人都可以成為信息的傳播者，信息的流動路徑變得越來越復雜，主流媒體的傳播優勢也因此被削弱。主流媒體如何開辟“中心再造”的路徑，強化其輿論引導力，成了一個值得深入探討的問題。主流媒體需要理解和接納“去中心化”的趨勢，積極地調整自身的傳播模式和內容策略。這就要求主流媒體不再只是將自身視為信息的生產者和傳播者，而是要充分利用互聯網和社交媒體的力量，變成一個信息的組織者和引導者，需要主流媒體能夠積極從用戶的角度出發，了解用戶的需求，提供用戶需要的內容，從而提升用戶的滿意度和忠誠度。

（二）堅持做好主流價值內容的傳播

主流媒體在內容源頭上的主要任務是提供高質量的新聞報道和深度分析，來滿足用戶對信息的需求。在當前這個信息爆炸的時代，每個人都能成為信息的生產者和發布者，因此，面對海量的信息，用戶更需要一個權威、專業的主流媒體來為他們提供真實、準確、全面、深入的新聞內容。主流媒體需要堅持專業精神，保證新聞報道的質量，用深度、專業的內容吸引用戶，從而形成其獨特的競爭優勢。例如，廣西廣播電視臺教育廣播（FM93.0）在應急突發報道中，充分發揮新聞工作者的專業新聞采編能力，突發事件發生后，第一時間趕到事故現場，從大量的信息中篩選出具有新聞價值和公眾關注度的事件，進行深入研究和報道，提供具有深度和寬度的新聞內容，贏得了受眾的關注和稱贊。

（三）重視用戶的閱讀體驗

在提供高質量內容的同時，主流媒體也要重視用戶的閱讀體驗。用戶體驗不僅關系到用戶對主流媒體的滿意度和忠誠度，也會影響主流媒體的口碑和影響力。因此，主流媒體需要在優化產品設計和服務上下功夫，包括但不限于新聞內容的展示形式、推薦系統的準確性和及時性、交互設計的人性化、服務支持的周到等。只有提供優質的用戶體驗，才能在競爭激烈的媒體市場中脫穎而出，贏得用戶的信任和支持。

（四）將高質量的內容精準推薦

在傳播高度碎片化、用戶需求高度個性化的今天，如何將合適的內容推送給合適的人，成了主流媒體面臨的一大挑戰。這就需要主流媒體對用戶的行為數據進行深度挖掘，了解用戶的興趣偏好，運用先進的算法推薦機制，將高質量的內容精準推送給感興趣的用戶［7］。同時，主流媒體也要注重保護用戶隱私，尊重用戶的選擇，避免過度推送，以提升用戶的滿意度和忠誠度。

（五）采用“協同+綜合”模式破除“信息繭房”

在信息爆炸的現代社會，面對大量復雜的信息，用戶往往無法逐一篩選，因此需要依賴推薦算法來獲取他們感興趣的內容。然而，過于依賴用戶的歷史行為和偏好，容易使用戶陷入“信息繭房”，即推薦系統將用戶的信息獲取限制在一個較小、固定的范圍內，導致用戶難以接觸到更廣闊、多元的信息。為了打破這一局限，主流媒體需要采用“協同+綜合”的過濾推薦模式。這種模式不僅參考用戶的個人行為，也考慮到用戶的社交網絡、地理位置、熱門事件等多元化因素，確保用戶接收到的信息不再單一，而是全面、多元的。這樣不僅可以避免“信息繭房”現象的出現，同時也能更有效地對輿論進行引導。

（六）有機結合人工智能和人工審查

傳統的新聞推薦模式過于依賴數據和算法，雖然能夠有效地實現個性化推薦，但在一定程度上也忽視了新聞的公共屬性和媒體的社會責任。因此，主流媒體需要在保持個性化推薦的同時，引入更多的人工干預和審查。通過結合人工智能和人工審查，更加有效地控制推薦內容的質量和方向，確保推薦的內容既能滿足用戶的個性化需求，又能體現主流價值觀，從而更好地實現輿論引導。這種模式在某種程度上也是對“算法決定論”的一種反思和回應，強調在使用算法推薦時，也不能忽視人的主觀能動性。

（七）以主流價值為引領，堅持正確的輿論導向

在主流媒體運用算法推薦機制強化輿論引導力的過程中，主流價值導向是必須堅持的基本原則。無論信息技術如何發展，無論信息傳播的方式和手段如何變化，主流媒體始終要堅持正確的輿論導向，把主流價值觀念融入信息傳播的全過程中，使之成為媒體信息傳播的靈魂和主導力量。一方面，以主流價值為導向，是主流媒體運用算法推薦機制的基礎。輿論引導不僅僅是一個技術問題，更是一個價值取向的問題。無論是傳統的新聞傳播方式，還是基于算法的個性化推薦，其最終的目標都是傳播價值觀念，引導社會輿論。因此，主流媒體在運用算法推薦機制的過程中，必須明確自己的價值導向，始終堅持主流價值為導向，通過算法推薦將主流價值觀念傳播到每一個用戶。另一方面，以主流價值為導向，是主流媒體運用算法推薦機制的保障。在信息過載的今天，人們很容易在眾多的信息中迷失方向，被一些片面、偏激的，甚至是錯誤的信息所誤導。而主流媒體作為社會輿論的重要引導者，就必須承擔起責任，運用算法推薦機制，推送符合主流價值觀念的信息，幫助人們在信息的海洋中找到正確的方向，引導社會輿論走向健康積極的方向。

四、結語

在數字化時代，主流媒體面臨的挑戰是多方面的，需要在新的技術浪潮中找準自己的定位，發揮自己的優勢，強化輿論引導力。例如，在算法推薦機制的推動下，“去中心化”已經成為一種不可逆轉的趨勢，主流媒體需要在這個趨勢中尋找到“中心再造”的可能性。在追求流量的同時，主流媒體不能忽視信息的質量，只有保證高質量的信息，才能真正吸引用戶，滿足用戶的需求。此外，在算法推薦機制的幫助下，主流媒體可以更好地理解用戶的需求，主流媒體需要提供多元化的信息，促進觀點的交流和碰撞，避免觀點的碎片化和極化?？偟膩碚f，主流媒體如何運用算法推薦機制強化其輿論引導力是一個需要持續關注和研究的問題。只有通過不斷地探索和實踐，才能找到在數字化時代行之有效的輿論引導策略。