张伦 吴晔等 | 移动媒体受众新闻消费多样性演化研究
原文刊载于《全球传媒学刊》2022年第3期“计算传播”专栏。
作
者
张伦：北京师范大学艺术与传媒学院副教授，北京师范大学仲英青年学者。
邓依林：北京师范大学艺术与传媒学院硕士研究生。
吴晔：北京师范大学计算传播学研究中心教授。
概
要
【摘 要】本研究基于某移动新闻媒体用户新闻浏览数据，采用多层次线性回归分析探究移动媒体受众新闻消费多样性演化及其影响因素。首先，移动媒体受众新闻消费多样性随时间推移呈现较为稳定的变化趋势。其次，新闻推送对新闻消费多样性具有显著的正向影响，并对时间与新闻消费多样性之间的关系具有显著的正向调节作用。受众新闻消费主动性对新闻消费多样性具有显著的负向影响，并对时间与新闻消费多样性之间的关系具有显著的负向调节作用。
【关键词】移动媒体；新闻消费多样性；新闻推送；新闻消费主动性
一、引言
新闻推送是移动媒体时代受众获取信息的新途径之一，并成为“增长最快的新闻路径”（Newman et al.，2018）。新闻推送由新闻媒体策划，通过向受众传递简短、频繁的新闻信息，填补受众的新闻消费时间空隙，使受众产生额外的新闻消费行为。对于新闻推送这一新的新闻获取方式，受众普遍持积极态度。路透社研究所调查显示，当受众在移动设备接收新闻推送时，88%的美国受众表示大部分或部分时间会点开通知以了解新的信息（Newman et al.，2021）。
移动新闻媒体新闻推送方式的变革对受众新闻消费多样性会产生怎样的影响？针对这一问题，本研究认为，新闻推送作为“反推荐算法”方式，由编辑策划选择新闻内容（Pielot et al.，2014），在非计划时间向移动媒体受众推送一致且多样的突发新闻事件，有利于促使受众接触兴趣偏好之外的社会时事信息，同时提升受众对公共事务的关注并增加其对反对意见的容忍度，这在一定程度上为受众新闻消费多样性带来积极影响。然而，尽管新闻推送在技术以及公共事务信息传递方面取得了一定意义上的成功，并可能具有提升受众政治信息与公共事务参与度的巨大潜力，但目前鲜有文献探讨持续的新闻推送是否以及如何影响受众新闻消费的多样性，因此这一结论尚未得到证实。除此之外，从新闻消费多样性的其他影响因素来看，部分学者对移动媒体技术变革对受众新闻消费多样性的影响持消极观点。他们认为，移动新闻媒体受众主动性与控制力的显著增强促使其根据自身信息偏好选择新闻内容，从而进一步加剧了新闻选择同质性。因此，随着时间推移，受众愈发狭窄的新闻消费不仅易于导致两极分化加剧、共同接触信息减少的现象（Yang et al.，2020），也不利于新闻生态可持续性以及知情、积极的公民社会的建立。
综上所述，本研究将基于某移动新闻媒体用户行为数据，从新闻推送接收率与受众新闻消费主动性两个方面探究受众新闻消费多样性的影响因素。本研究认为有必要发掘对受众新闻消费多样性产生影响的潜在因素，以及新闻推送中“反推荐算法”方式的应用潜力。这有利于缓解甚至抑制移动新闻媒体的变革对受众新闻消费多样性所产生的消极影响，从而增加个人、群体与组织之间的信息共享能力与社会凝聚力，提升个体对社会中的共享话题与公共问题讨论的参与度（Lemish & Alony，2014；Beam et al.，2016），促进公共领域公众话题多样性的积极发展。
二、理论基础与研究假设
20世纪40年代，拉扎斯菲尔德（PaulLazarsfeld）提出选择性接触（selective exposure）假说（Lazarsfeld et al.，1944），L.费斯廷格（Festinger）的认知不协调理论从心理机制角度为其提供了理论支持。迄今为止，选择性接触的相关研究成果已十分丰富，且相关学者通过多次验证形成了较为一致的理解。选择性接触指由于人们在日常生活中对所遇到的环境刺激给予同等关注的能力有限（Zillmann & Bryant，1985）。因此人们会根据信息线索、个人特征以及自身内容偏好，有选择性地主动接触某些与自身既有立场、观点、态度一致或接近的信息，并主动地忽略甚至远离那些可能会增加认知失调的信息。因此，长期有选择性地获取信息则有可能导致受众新闻消费多样性的下降，甚至引发“回音室效应”等现象（Hart et al.，2009）。
媒介环境决定了受众在媒体使用过程中受信息偏好支配的程度。换言之，相较于报纸等传统新闻媒体，移动新闻媒体非线性的运作环境、丰富的媒体信息不仅为受众提供了更利于选择性接触的条件，也促进了受众兴趣偏好对信息选择的作用，使受众更有可能选择他们认为最有趣和最有价值的新闻内容（Kruikemeier & Shehata，2017）。然而，媒介技术在赋予受众选择信息的控制力的同时，也在一定程度上降低了媒体对公众的说服力以及转变公众意见的可能性（Bennett & Iyengar，2008）。相关研究发现，如果用户更偏好娱乐新闻（Tyler et al.，2019），那么为保护自身既有的信息倾向，受众对政治和社会新闻的阅读则会相对减少（Prior，2005）。因此，选择性接触会随着时间的推移而更加显著，用户新闻消费多样性呈现出逐渐狭窄的趋势（Yang et al.，2020），如政治兴趣高低不平衡的公民之间出现新闻差距（Kruikemeier & Shehata，2017）。基于上述分析，本研究提出假设如下：
H1：受众在移动新闻媒体的新闻消费多样性随时间的推移而减少。
随着移动媒体新闻传播方式的不断变化，新闻推送作为一种由移动新闻媒体主导的新型信息服务手段受到学界关注。新闻推送的出现意味着移动新闻媒体既可以等待受众主动“拉取”信息，也有机会向受众“推出”信息。新闻推送是对新闻事件的简短描述，其内容由新闻机构聚合的社会时事新闻组成，通常在非结构时间到达，并通过在锁定屏幕上创造简短的视觉、听觉等信号来吸引受众注意（Shirazi et al.，2014）。新闻推送重构了传统新闻的时间、空间概念，为移动新闻媒体提供了绕过社交媒体和新闻聚合器直接触达新闻受众的可能（Wheatley & Ferrer-Conill，2021）。因此，新闻推送的及时性与推送节奏，使受众在传统新闻消费节奏的基础上利用碎片化时间更频繁地接触新闻，这也增加了新闻媒体的使用频率（Hermida，2010）。此外，推送内容使受众在原本获取信息的基础上额外了解了更多即时讯息。既往研究表明，虽然新闻推送可能会受到接收信息环境影响而被受众忽视，亦或无意间打断人们的日常工作行为（Shirazi et al.，2014），但多数受众仍倾向于选择接收新闻推送以确保他们及时了解世界正在发生的重要事件（Oulasvirta，2012）。因此，新闻推送多样化的新闻内容能够促使受众接触他们兴趣偏好之外的新闻话题，提升其对公共事务的关注，并给受众新闻消费多样性带来积极影响（Tewksbury， et al.，2001）。
值得注意的是，受众新闻推送的使用程度会给新闻消费多样性带来不同程度的影响（Oulasvirta et al.，2012）。具体而言，部分受众是新闻推送的轻度使用者，接触移动新闻媒体推送信息程度较低，因此其新闻消费多样性受新闻推送影响较小。但也有部分受众是新闻推送的重度使用者，其信息获取主要来源于新闻推送，因此其新闻消费多样性受新闻推送影响较大，所接触的新闻类型相较于轻度使用者更丰富。因此基于上述分析，本研究提出假设如下：
H2：新闻推送对新闻消费多样性具有显著的正向影响；
H3：新闻推送在时间与新闻消费多样性的关系中起到正向调节作用。
个人主动性（personal initiative）指个人在日常生活中面对工作和其他任务时，所采取的积极态度和自我启动的方式，以及坚持克服障碍和挫折的程度（Frese et al.，1997）。既往研究表明，受众新闻消费主动性在移动设备使用过程中发挥着重要作用（Li，2013）。随着新闻发展的数字化变革，受众的新闻消费主动性呈上升态势，即受众对移动新闻媒体环境中接触到的新闻拥有了更强的主动控制能力（Yang & Grabe，2011）。对此，相关研究发现，一方面，由于有能力选择最感兴趣的新闻内容，因此受众以往因内容无趣而退出的行为减少，对新闻内容的参与和学习程度增强（Eveland & Dunwoody，2001）；另一方面，受众新闻消费主动性的增强也可能带来负面影响。如前所述，当受众在移动新闻媒体中更主动地选择信息时，个人偏好对其选择的新闻内容的影响度增强。如受众偏好娱乐新闻内容时，其对政治新闻的消费则会相对减少。因此当受众个人主动性增强时其新闻消费多样性呈下降趋势（Yang & Grabe，2011）。
此外，由于不同受众的新闻消费主动性之间存在差异，拥有较高水平新闻消费主动性的受众更愿意将思想转化为行动，因此随时间推移，新闻消费多样性的下降趋势将在受众的新闻消费主动性的拉动下回升。而表现出较少新闻消费主动性的受众虽然同样拥有新闻内容偏好，但因相对缺乏主动性，所以其新闻消费主动性对时间与新闻消费多样性间的关系影响较小（Li，2013）。基于上述分析，本研究提出假设如下：
H4：受众新闻消费主动性对新闻消费多样性具有显著的负向影响；
H5：受众新闻消费主动性在时间与新闻消费多样性的关系中起到负向调节作用。
三、研究方法
（一）数据收集
本研究的数据起止时间为2019年7月1日至2019年12月31日，收集对象是我国某移动新闻媒体客户端用户共计13万余人，共搜集用户新闻浏览数据4100万余条。为确保数据集中用户新闻参与行为的真实性，进一步剔除了具有显著机器人性质的账户，最终获得新闻浏览数据3800万余条。新闻浏览数据集内容主要包括：新闻频道、新闻内容、访问日期、用户行为、会话时间、会话ID（sessionID）等。在此基础上，根据以下标准对研究对象进行筛选：1）用户在2019年7月1日至12月31日期间最低活跃天数不少于90天；2）用户最低新闻浏览次数不少于50次；3）用户启用新闻推送功能。经过筛选，研究获得样本数据：用户4227人、12872943条新闻浏览记录。
此外，本研究验证了该移动新闻媒体内置的新闻推送为“反推荐算法”，即新闻推送未针对受众信息偏好进行个性化推荐，所有用户接收的新闻推送时间以及内容完全一致。具体而言，本研究随机抽取10天，绘制该移动新闻媒体用户接收新闻推送的排列组合频次分布。研究发现，在随机抽取的10天频次分布图中，受众接收的新闻推送呈长尾分布，即受众接收的新闻信息均集中于某几种，而不是平均分布于多个新闻排列组合（见图2）。因此，这一频次分布表明该移动新闻媒体受众所接收的新闻推送差异化程度低，新闻推送为非个性化推送的通知系统。
（二）变量测量
1. 新闻消费多样性
首先，受众新闻消费多样性通过计算信息熵（entropy）的方式进行测量。信息熵常被用来衡量一个系统的信息含量，熵值越大说明该系统中包含的信息量越大、系统的不确定性越大。因此本研究利用信息熵量化受众浏览新闻类别变化（Shannon & Weaver，2002），即受众新闻消费多样性越高，信息熵值越大。具体而言，每个用户i在第j天的新闻消费多样性值为
其中，kij指用户i在第j天阅读过的新闻类别数，w指新闻类别总数，pij指某一新闻类别中的新闻文章占用户i在第j天浏览过的新闻文章总数的百分比。
其次，本研究结合该移动新闻媒体新闻内容，并参考既往研究对新闻类别的划分结果，将新闻报道分为11个类别，分别为生态环境、休闲娱乐、文化艺术、灾难事故、社会新闻、教育新闻、科学技术、体育新闻、时事政治、经济新闻和其他（中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会，2014；陈华珊、王呈伟，2019；Zhang et al.，2017）。随后，本研究在2240321条新闻报道中随机抽取2000条新闻，请两名传播学专业编码员根据新闻类别表分别同时对样本新闻手动标记类别，编码一致率达95%。在此基础上，本研究基于标记完成的训练样本，采用机器学习朴素贝叶斯训练算法（NaiveBayes，NB）构建模型（模型测试集准确率达0.75），将剩余新闻报道归入指定类别，完成对数据中新闻类别的划分与编码。
2. 自变量测量
新闻推送。推送通知打开率是衡量受众与新闻推送接触程度的最重要的测量因素之一，可以反应新闻推送对用户的影响程度，其计算方法为新闻推送打开量与新闻推送接收量的比值。
新闻消费主动性。既往研究表明测量个人主动性主要基于以下3个特征：①自我启动，指在没有他人的刺激或支持下做某件事；②主动性，指处理问题的主动性水平；③坚持性，指坚持不懈地克服实现目标过程中所出现的障碍和挫折的程度（Frese et al.，1996/1997）。据此，本研究结合样本数据内容从自我启动、主动性、坚持性3个方面，选取4个相关指标测量受众新闻消费主动性，并利用主成分分析（principal component analysis，PCA）将多个变量通过线性变换组合成相互独立的、较少的几个变量，对测量指标进行降维处理。
时间。本研究将时间以周为单位进行划分，将2019年7月1日至2019年12月31日划分为24周，其中1指数据采集的第一周（即2019年7月1日至2019年7月7日），24指数据采集的最后一周（即2019年12月25日至2019年12月31日）。
此外，本研究将用户智能手机操作系统（iOS或Android）、平台活跃度（受众新闻浏览行为总频次）作为控制变量引入假设模型。
（三）数据分析
本研究采用多层次线性回归分析（hierarchical linear regression，HLM）对研究假设中变量间的关系进行检验，以新闻推送、新闻消费主动性和时间等影响因素作为自变量解释因变量变化。研究中的多元线性回归模型第一层为控制变量——手机操作系统以及平台活跃度；第二层为变量——时间、新闻推送、新闻消费主动性；第三层为时间和新闻推送的交互项以及时间和新闻消费主动性的交互项。在回归分析结果基础上，本研究采用选点法（pick-a-point approach）进行简单斜率的显著性检验（方杰等，2015），并绘制调节作用斜率折线图。
四、研究发现
（一）主成分分析
本研究将原始数据进行标准化处理后，通过KMO检验法和Bartlett球体检验法进行因子分析的适用性检验，得到KMO值（检验统计量）为0.575，Bartlett球体检验显著水平p值为0.00，小于0.05，说明指标间存在一定的相关性，适合进行主成分分析。由表1可知，前两个主成分的方差贡献率为65.13%，解释原始变量的特征值均大于1，说明前两个变量能够反映原始变量的大部分信息，因此本研究根据分析结果提取两个主成分分别为Y1、Y2，计算主成分系数向量，形成主成分表达式并计算综合得分，从而完成研究变量新闻消费主动性的量化。
（二）样本描述与相关分析
描述及相关分析结果表明（见表2），时间与新闻消费多样性呈显著正相关，与新闻消费主动性呈显著负相关；新闻消费多样性与新闻推送呈显著正相关，与新闻消费主动性呈显著负相关；新闻推送与新闻消费主动性呈显著正相关。
（三）假设检验
首先，本研究绘制了2019年7月1日至2019年12月31日该移动新闻媒体样本数据用户信息熵值的变化趋势折线图（见图3）。根据线性回归斜率可以发现，新闻消费多样性的上升趋势具有统计学意义（B=0.002，t=5.123，p<0.001），这说明该移动新闻媒体受众的新闻消费多样性随时间推移呈相对微弱的增长趋势。
其次，新闻推送对新闻消费多样性具有显著的正向影响（B=0.384，t=114.252，p<0.001），说明受众的新闻推送打开率越高新闻消费多样性越高，因此假设H2成立。此外，调节效应结果显示（见表3），时间与新闻推送的乘积项对新闻消费多样性具有显著的正向影响（B=0.051，t=15.592，p<0.001），这表明新闻推送打开率对时间和新闻消费多样性间关系的调节作用显著。为进一步检验调节效应，本研究基于不同的新闻推送打开率程度绘制了交互效应图（见图4）。图4中直线斜率反映了时间对新闻消费多样性影响的大小。简单斜率分析表明，高新闻推送打开率（M+1SD）具有增强时间对新闻消费多样性影响的作用（simple slope高=0.0016，t=25.1704，p<0.001）；而新闻推送打开率低的用户（M-1SD），其时间对新闻消费多样性虽产生正向影响，但作用相对较小（simple slope低=0.0012，t=15.9107，p<0.001），因此假设H3成立。
新闻消费主动性对新闻消费多样性具有显著的负向影响（B=-0.282，t=-77.095，p<0.001），说明新闻消费主动性越高新闻消费多样性越低，因此假设H4成立。此外，调节效应结果显示，时间与新闻消费主动性的乘积项对新闻消费多样性具有显著的负向影响（B=-0.121，t=-35.828，p<0.001），表明新闻消费主动性对时间和新闻消费多样性间关系的调节作用显著。为进一步检验调节效应，本研究对高低新闻消费主动性绘制了交互效应图（见图5）。图中直线斜率反映了时间对新闻消费多样性影响的大小。简单斜率分析表明，高新闻消费主动性（M+1SD）具有进一步削弱时间对新闻消费多样性影响的作用（simple slope=0.0004，t=5.6897，p<0.001）；而新闻消费主动性低的用户（M-1SD）对时间与新闻消费多样性间关系虽产生负向影响，但影响作用相对较小（simple slope=0.0024，t=34.3576，p<0.001），因此假设H5成立。
五、总结与讨论
第一，移动媒体受众新闻消费多样性未随时间的推移呈显著的下降趋势。第二，新闻推送打开率越高新闻消费多样性越高，且新闻推送打开率对时间与新闻消费多样性之间的关系具有显著的正向调节作用，即相较于新闻推送打开率低的受众，新闻推送打开率高的受众的新闻消费多样性随时间推移呈更显著上升趋势。第三，受众新闻消费主动性越高新闻消费多样性越低，且新闻消费主动性对时间与新闻消费多样性之间的关系具有显著的负向调节作用，即新闻消费主动性高的受众比新闻消费主动性低的受众的新闻消费多样性下降趋势明显。
首先，本研究发现了影响受众新闻消费多样性的积极因素，证实了移动媒体新闻推送能够有效提升受众新闻消费多样性，揭示了新闻推送这一“反推荐算法”方式存在的重要社会价值。新闻推送通过将热门时事信息聚合，在间歇性的、暴发性的以及分散的时间节点为受众提供持续的新闻即时信息，使受众在主动获取新闻的基础上额外了解那些因个人兴趣与选择而回避的新闻，因此受众接收新闻推送越频繁其新闻消费多样性越高。
其次，本研究印证了受众新闻消费是由心理因素决定的动机驱动行为（Abiocca，1988），证实了在移动新闻媒体高选择环境中，受众对媒体信息有着过高的主动性与控制性，这将在一定程度上阻碍知情公众的形成以及公民的政治参与。具体而言，研究发现新闻消费主动性高的受众在长期接触固定的新闻话题后，可能导致自身新闻消费愈发同质化。而新闻消费主动性较低的受众因对新闻内容缺乏控制力，不会过于主动的寻找某一特定类型的新闻内容，因此更可能“偶遇”时事信息，所接触的新闻内容更多样全面。因此，受众间的新闻消费主动性差异增加了受众的新闻接触差距，并随着“时间推移”这一差异因素，进一步扩大并对政治进程和民主社会产生影响。
从方法论意义而言，首先，本研究基于大规模用户行为数据，探究移动新闻媒体受众新闻消费多样性影响因素，有效规避了传统研究方法中受访者自我报告数据中可能存在的可靠性与有效性问题，提高了测量受众新闻消费行为的准确性。其次，既往研究多通过数据爬取获得用户新闻消费显性行为数据，如点赞、转发、评论，而无法获得用户隐性行为数据，如进入新闻平台、接触推送通知、浏览新闻、退出平台等行为。因此，本研究所利用的服务器后台数据能够以更贴近用户真实新闻消费过程的隐性行为数据分析受众新闻消费行为，并观察受众新闻消费多样性随时间演化的过程，其相较于既往研究中单一的时间截面具有时间层面的动态优势。
从实践意义而言，本研究通过实证探究为移动媒体新闻投放提供了数据支撑与指导方向。本研究认为，移动新闻媒体除重视新闻传播效果与自身商业利益外，不应忽视受众新闻消费多样性所存在的社会价值。因此，为使受众接触到更多样化的新闻内容，一方面，移动新闻媒体应充分发挥新闻推送作为“反推荐算法”的有效方式对缓解受众新闻消费同质化趋势的应用潜力。随着受众新闻推送使用习惯化，移动新闻媒体可以利用新闻推送填补受众新闻消费时间间隙，并在受众可承受的推送频次范围内增加政治社会时事信息的投放，扩大受众接触新闻类型范围，为移动媒体受众塑造一个丰富多样的“环境新闻”。除此之外，本研究所证实的新闻推送这一“反推荐算法”方式的研究结论可以在一定程度上推及至移动新闻媒体其他的“反推荐算法”方式中，未来研究可以进一步尝试探究不同“反推荐算法”方式对受众新闻消费多样性的影响，以获得更多缓解移动媒体技术对受众新闻消费多样性所带来的负面影响的方法。另一方面，针对受众新闻消费主动性程度差异，移动新闻媒体可以利用大规模调查与大数据分析精准考察受众的信息需求与喜好倾向，同时重点挖掘受众潜在新闻偏好，根据受众潜在新闻偏好有针对性地投放新闻，使新闻消费主动性高的受众在自主选择新闻的同时能够“偶然”选择潜在的其他类型新闻，从而潜移默化地提升受众新闻消费多样性。
此外，本研究仍存在一定的局限性。由于研究数据限制，本研究收集的新闻浏览记录未能追踪每个用户注册移动新闻媒体以来的完整记录。此外，本研究仅获得了一家由传统报业转型的移动新闻媒体的用户行为数据，而在实际生活中，受众的新闻消费多样性可能受到丰富的媒介环境影响，其中包括在线与离线环境。因此本研究所得结论在时间与媒介环境方面存在一定的适用边界。未来研究可以尝试在更长的时间区间内探究新闻消费多样性的演化趋势，并使用跨平台数据调查移动媒体用户新闻消费多样性的影响因素，以及不同“反推荐算法”方式对受众新闻消费多样性的影响，从而获得适用性更全面的研究结论。
注 释
①筛选条件包括：（1）24小时连续浏览新闻行为；（2）多次重复且有规律的行为序列；（3）短时间内多次操作（如1秒钟内产生10~20次以上的用户行为）。
本研究得到国家自然科学基金项目“移动新闻媒体中的用户行为统计规律与建模”（项目编号：11875005）资助。
本文参考文献从略，完整版请参看刊物原文
本文引文格式：张伦 、邓依林、吴晔：《移动媒体受众新闻消费多样性演化研究》，全球传媒学刊，2022年第3期，95-109页。
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