张志安：媒体格局重构背景下，怎样把握用户未来？

近日，中山大学传播与设计学院院长张志安来到CTR央视市场研究，以“媒体生态、内容算法和用户未来”为主题，为CTR和CSM作了一场精彩的主题分享。

张志安教授严谨的理论、幽默的讲解和密集的信息量让现场气氛持续热烈，以下是这场讲座的内容要点：

媒体融合

当前中国的媒体融合有两种认知，在媒体老总眼中，媒体融合是看媒体在数字化时代如何转型，寻找新的盈利模式；而政府从宏观上看媒体融合则是如何重新到互联网平台争夺舆论影响力，如何重建传统媒体舆论引导能力的问题。

但是实际上，媒体融合是什么？丹麦学者延森的《媒介融合:网络传播、大众传播和人际传播的三重维度》对媒体融合做了最贴切的表达。

延森认为，三个不同维度的媒介指的是人的身体，大众传播的技术性生产手段以及数字技术。过去媒介是我们了解社会的渠道和载体，但现在我们已经完全生活在以互联网为枢纽的社交媒介中。因此，媒介融合可以被理解为一种交流与传播实践跨越不同的物质技术和社会机构的开放式迁移，传播研究的焦点应当从作为技术的媒介转向作为实践的传播。

关于媒介融合作为实践传播的研究，复旦大学新闻学院孙玮教授在《微信:中国人的“在世存有”》中提出，微信是随身携带的“移动场景”，建构了全球化时代的“实践的地方”感，创造了人类社会一种崭新的“共在”感，人们通过多个“节点主体”实现在世存有。这就是用了媒介融合的视角重新看传播研究，这也是我们考虑媒介融合时需要的全新思维。

媒体格局

过去我们喜欢用一个词叫“网络新闻”，现在我们常用“网络化新闻”，因此网络新闻不再是传统新闻网络平台的迁移，而是有它新的特征：大众媒体+社交媒体。

媒体类型上，既具有大众媒体传播体系，但更多的是传播习惯被社交媒体改造；受众变化上，从接收信息的用户向信息行动者转变；内容价值上，从建立确定感、安全感向建立情感价值转变，比如现在很多90后00后的孩子看网红直播就能获得比看新闻更多的情感体验，理解这个内容价值的转变，你才能理解新时代的用户。

路透社2017年3月的一个报告指出，媒体内容创新的三大趋势：分布式发布、聊天机器人和新型视觉新闻，这背后折射着着三个价值维度：个性化定制、互动性和视觉化。

中国新闻业不再只是专业新闻工作者在生产新闻，现在出现了许多“新行动者”，包括政务微博、政务微信的小编；企业自媒体的编辑、写手、软文改编者；重大事件目击者；抗争事件的传播者、社会运动的倡导者；爆料者、人肉搜索者；科技博客、商业博客等专栏作者；摄影摄像发烧友；大学的新闻专业学生；社会组织的新媒体编辑等，都重新定义新闻，都在新闻领域生产内容和持续发声。

新闻生态中，媒体可以分成三种类型，分别是自媒体、机构媒体和专业媒体：

自媒体增长迅猛且规模庞大，主要特点是主题契合社会热点，表达形态不拘一格，传播效果追求点击量，有舆论动员作用，文本传播效能去平台化。

机构媒体将传播、宣传和风险管理多种功能统一整合，发展规模大且类型多元化，在垂直领域的信息传播优势明显。

专业媒体则宣传供给相对过剩，真相产出和舆论监督能力不足，发展面临市场和行政的双重压力，特点是有位置而缺效力，宣传主义和商业主义强化。

在这种趋势下，专业媒体的价值仍体现在主流舆论引导、重要议程设置、披露事实真相和捍卫公共利益上，而自媒体的叙事主要通过个人视角、视觉表达和情感叙事，把握社会情感和利益结构，实现舆论动员功能。

当前，越来越多用户需要的是有价值的信息而非传统意义上的新闻，影响新闻业的重要变量是政治、技术、资本和社会变迁等，社交媒体的全面兴起也对中国新闻业权力结构进行了深层次重构。

概括来说，新闻的定义和价值部分被深刻改写，跟新闻业相关的信息传播业已经表现出新的系统格局，在新的媒介生态背后权力发生位移，媒介与资本之间的关系发生了重构。

内容算法

移动互联时代有三种典型的信息获取场景，一是信息定制，移动终端的典型代表是今日头条；二是主动搜索，典型代表是手机百度；三是社交分发，主要是微博和微信这两大社交媒体。

算法(algorithm)不可能中立，但是可以更智能。算法推荐暗含的逻辑是，人不知道自己不知道，因此作为平台要让你知道你不知道的。

分析算法有四个维度：内容-标签，媒体-平台，用户-对象，技术-系统。普适性个性化内容推荐的基础是构建推荐系统，有三种算法：社会化推荐（问朋友）、基于内容（浏览过的相似内容）、基于协同过滤（排行榜和相同兴趣用户）。

用户对推荐系统的满意度主要有三种因素影响：能否解决信息过载、是否符合使用与满足、能否满足用户参与需求。

而用户到底需要什么样的内容推荐呢？其实在这个问题上，用户常常使用障眼法：实际上注重好友推荐，调查时注重公开价值。

那么问题来了，如何解决算法带来的“过滤气泡”问题？正如EliPariser通过《The Filter Bubble》一书极力想警示用户的:在“过滤气泡”的世界，使用者醉心于消费内容，让搜索引擎产生误解，以为真的掌握人心，而使用者在“过滤气泡”下只接触精心定制所获取的狭隘观点。

所以，帮助人们看到不同的观点，比看极端的观点更重要。国外有一款名为“Aisle”的APP，可以让你同时看到保守张主义和自由主义的内容，如果你一直看同类型的内容，就会提醒你要注意了。

因此，关于算法我们要思考几个问题：基于社交网络的接触、转发和点赞/评论，有何差异？基于相似社群的分发，注重多数人兴趣还是少数人品味？基于新闻价值的选择，如何平衡重要性和个性化的关系？

用户未来

过去对用户的考察维度是时间、地点、频率和忠诚度，今天对于新媒体用户的考察维度已变为另外四项：特征（数据化揭示消费行为）、情境（地点和用户和具体行为）、社会（用户所处不同地区的不同权力机构）、网络（在线和非在线行为）。

过去研究传统媒体的受众主要考察媒介接触，现在则更要关注兴趣、注意力和自主性等，这意味着更高的要求和更大的挑战。

同时，新媒体会对用户产生消极影响，引发数字时代的一系列新问题。比如认知盈余、信息过载、过滤气泡、协同过滤、意见极化、数字遗产、数据迁移、被遗忘权等等。

美国麻省理工学院社会学教授雪莉·特克尔认为，信息技术使人与人之间的关系弱化，有些人甚至因此而丧失了面对面交流的能力。

如果我们既要享受信息技术带来的便利，又要摆脱信息技术导致的孤独，就必须找到一个两全其美的好办法：一方面，我们要学会独处，体会独处带给人们的好处；另一方面，朋友、亲人要更多地坐在一起，面对面聊天。

注：本文首发于“德外5号”，作者为中山大学传播与设计学院教授、院长张志安。