结合实例谈谈你对“算法新闻”的看法｜19北师大新传专硕真题解析13
2019年北京师范大学新传考研440
论述题
结合实例谈谈你对“算法新闻”的看法。
本题考察「算法新闻」的相关知识。论述题要注意三点：
❶ 答题要全面，杜绝仅仅对于理论的简单堆砌，而是要追求理论的解释力和命题的契合度，契合度越高，越显示你的专业实力；
❷ 逻辑结构要严谨，在组织答题点的时候，能够有强大的逻辑支撑，层层递进或是并列铺开，让回答表述一目了然；
❸ 表达专业化，语言的专业化表达很重要，这体现着考生的学术素养水平。以下内容仅供参考。
1
算法新闻
算法是指使用计算机并根据某种数学模型来解决各种实际问题的方案，而算法新闻就是运用算法来实现新闻的生产过程，自动化地进行数据采集与分析、撰写和编辑新闻稿件。
算法新闻从新闻信息的采集到生产到传播再到用户最终接受新闻信息，都有着与传统新闻生产机制不同的新突破。
2
算法新闻生成过程——以今日头条为例
今日头条也是我国较早开始实践算法新闻的媒体之一。今日头条的头条模式为将网页与各媒体所发内容经过内容审核过滤后放入内容池，并通过推送、搜索等方式进行内容分发，最终展现给用户以供用户进行内容消费。值得一提的是，用户还可以对呈现在眼前的每条新闻进行反馈，用户选择不感兴趣的话，将反馈到内容分发环节，将会减少为你推送这类内容的概率。
今日头条的算法新闻依赖于其2016年诞生的写稿机器人——Xiaomingbot。今日头条作为平台型媒体，它以大数据与人工智能为技术基础来实现内容生产与分发，算法成为其内容生产者与用户之间连接的纽带与桥梁。机器写作产品“Xiaomingbot”是今日头条在新闻生产方面的排头兵，今日头条写稿机器人“xiaomingbot”在实际操作中成果斐然。据今日头条技术总监李磊介绍：里约奥运会期间，“Xiaomingbot”生成的稿件与记者写出来的新闻稿件在用户阅读量浏览量上不相伯仲，可读性差距并不大。
3
算法新闻的积极影响与消极隐忧
1. 积极影响
算法新闻的自动化特性，提高了新闻生产速度，降低了生产成本，突发新闻报道准确性高，大大地提高了信息生产的效率。计算机通过预先设计的算法程序进行高速的运算，新闻的生产与发布可以紧追事件推进的步伐，新闻的时效性大大增加。新闻生产速度的提高增加了新闻生产的总量。
大数据时代的来临，我们普通人的生活也逐渐与数据紧密联系在一起，这种现实也为算法新闻的内容生产提供了丰富的资源与肥沃的土壤。算法新闻突破了新闻报道的采集局限，在海量数据中有价值的信息不容易被忽略，之前因人力物力限制而忽视的领域也被发掘。
算法新闻契合网络受众的个性化特征。新闻的个性化、定制化是用户的选择，海量用户信息的收集与分析正是大数据技术所擅长的，满足了受众的需求，改变了受众接收信息的模式。
2. 消极隐忧
❶ 算法本身缺陷性：用户的兴趣、行为、需求受到非常多的因素的影响，而算法将选取哪些因素、采用什么比例会直接影响个性化推荐的结果。近年来火热的大数据并非是一敌百的招数，大数据并不等于全样本，网络中发言的人的看法不代表全部人的看法，沉默的大多数以及网络上各类虚假信息的影响不容忽视，算法的成熟度和精确性需要进一步检验。
❷ 算法新闻的缺陷与技术门槛：算法新闻也多集中在财经报道和体育报道板块的短讯、快讯等信息准确度高，但如今的算法新闻还并不能介入到深度报道领域，也就是说，算法新闻可以解决“是什么”，描述事件、传递信息，但是以目前的技术却解决不了“为什么”和“怎么办”的问题，不能提供深度调查与报道，也不能解决观点类问题，缺乏思辨性。同时，算法新闻所依据和凭借的技术基础、高质量的数据库、资金投入也是这一行业准入的门槛之一，要求较高。
❸ 隐私权与个性化的平衡：在获取用户数据进行分析的同时，我们需要思考如何把控用户的社交媒体数据、用户的行为数据的隐私性与用户兴趣个性化推荐之间的平衡。
❹ 内容把控与监管：算法由人来编写，算法新闻由谁来把控？内容的编辑与审阅同样需要，这种基本靠大数据爬取来为用户推荐，缺少编辑把控的模式，对违规内容的监管、对内容的把控还是不到位。
❺ 信息茧房效应：基于用户兴趣的推荐机制在迎合用户需求的同时带来了一种隐忧，用户接受的都是自己感兴趣的内容，忽略了对其他重要资讯信息的关注，长久发展下去，受众所接收到的信息范围非常狭小。
算法新闻的发展是媒介技术的发展应用与新闻生产领域的一个新现象，改变着新闻行业的格局也改变着用户的习惯。同时也有其局限性。技术是双刃剑，算法应该努力平衡价值和利益两个方面。
点击阅读原文，即可报名八月线上强化班~