“千人千面”技术模式下政策类新闻传播的优化策略

文/刘 凯

有研究者认为：“在公共政策没有明显失误，没有大的利益失衡的情况下，公共政策的实施主要取决于政策的人文环境即政策对象对政策（甚至是对政策的制定者）的理解、信任、支持和拥护的程度”。[1]在媒体融合与新媒体技术不断革新的环境下，政策类新闻的生产和报道模式必将做出相应革新。自2012年以来，基于智能算法的个性推荐技术席卷了新闻行业，各领域的“头条现象”倒逼着新闻业态环境悄然发生变化。政策新闻的生产、传播模式也面临诸多挑战和机遇。

一、媒介技术与政策传播环境的变迁

政策传播模式受社会制度和媒介技术的双重制约。从媒介发展角度来看，政策传播的模式共有三种形态：自上而下的体制内传播；以大众媒体（如广播、电视、报纸等）为中介的传播；互动参与式的新媒体传播。在前互联网时代，公众对政策信息的接受是被动且单向的，而新媒体的开放性和互动性则改变了这一现状，正如有学者指出：新媒体增加了公众互动环节，政策传播框架和逻辑正发生着由“控制和宣传”向“协商和互动”的清晰转型。[2]公众评价内容成为了政策决策的重要影响因素。

不可否认，进入2000年以来互联网极大加速了政策传播模式的革新，推动了新型社会治理模式重大进步，但是我们应当认清，当前政策传播还面临着诸多亟待解决的问题。正如有研究者总结：政策传播目前面临着“舆论倒逼决策、政策信息异化、政府政策回应”[3]的三重风险。2013年，上海交通大学新媒体与社会研究中心、上海交通大学舆情研究实验室联合发布的政策传播研究报告认为：政府偏重单向信息发布，政策解读和对公众意见关注较少；媒体政策报道稳定度较低，公众则在碎片化的传播中无法正确理解政策。上述问题的出现，均与媒介技术变革密切相关。在创新社会治理要求下，决策者与媒体应当高度重视，对政策传播从内容生产到传播渠道，都应进行相应的优化和调整。

二、政策新闻存在三个功能特殊性

（一）政策解读是信息重要组成部分。随着现代社会治理结构的日趋复杂化，新的社会管理名词和专业术语层出不穷，政策表述的专业化程度日趋深入。但公众并不能够完全理解消化政策所涉及的专有名词，这就要求政府及媒体应当将“政策解读”作为政策传播的重要内容组成部分，稀释信息难度，延展政策内容广度。

（二）应当全面覆盖目标受众群体。公共政策涉及人群广泛，尽可能要求政策信息传达到每一位利益相关者，避免出现信息死角与不可达的情况出现。因此，政策类信息在传播渠道上比其他类别的新闻有更高的要求。

（三）公众反馈意见是政策改进的基础。与一般类信息评论不同，公众的评价反馈对改进、优化、甚至推出或废止相关政策至关重要。在信息社会，公众的政策评价成为了政策制定的起点和重要依据。因此，政策类新闻应当将公众评价纳入到传播内容中，充分发挥反映公众诉求的渠道作用。

三、智能算法导向的新闻推荐对政策传播的影响

基于智能算法的个性推荐技术对政策新闻传播模式将产生四点影响：

（一）从议程设置到机器推送。在传统技术模式下，政策类新闻通过报纸的头版头条、电视台黄金时段播出、门户网站进行置顶等手段容易引发公众关注热潮，新闻机构的编辑和记者的把关人和议程设置者的作用明显。然而机器算法导向的新闻推送并不以“编辑记者”为主，它根据受众浏览模式和行为习惯进行标签匹配，从而形成精准的推荐。由于个体浏览习惯与爱好不同，容易导致部分公众不能及时、完整收到相关信息，形成了信息死角，这与政策传播“全覆盖”要旨存在明显的冲突，如何突破“信息屏障”是政策类新闻传播渠道建设的核心。

（二）信息聚合取代单一报道。在千人千面技术模式下，新闻报道的内容框架由全网内容聚合而成，不像以往由媒体机构的单一报道组成。当前我们绝大部分政策传播内容高度同质化，缺乏多角度、多层次的系列解读，主渠道解读缺失势必导致公众或者其他社会机构的解读文章上升，容易导致政策在多级传播过程中被扭曲、误读，从而对公众造成极大的伤害。在算法驱动下，公众会集中接触到高度相关的内容，这对新闻生产创新提出了更高的要求。

（三）内容结构从静态转向动态。个性推荐的内容聚合技术模式是一个动态调整的状态，机器算法会根据传播内容和受众的实时状态做出相应的聚合调整，与以往的政策传播“一发了之”不同，要求传播者时刻关注关联信息的动态，包括同行媒体报道和时刻变动的自媒体评论、解读的信息。而当前政策类新闻报道工作缺乏持续跟踪的工作机制，对传播效果的后续把握亟待建立相应的工作体系。

（四）受众容易形成“信息模式依赖”。依据受众对内容的偏好和触媒习惯的精准的信息推送模式，也有可能给公众带来负面影响。在新技术模式形态下，受众容易被动接受单一类型的信息，长期高强度的同质化信息接触容易导致个体信息接触范围和认知出现局限性，强化固有的浏览习惯，甚至可能导致态度和观点的极化。就政策新闻而言，公众容易持续接触单一方面的信息解读，受偏爱的网络意见领袖的观点影响加大，同时新闻聚合平台为了迎合受众趣味，不断通过情感分析等技术强化相关信息推送，不利于公众理性、客观对政策做出正确解读。

上述四个方面的影响是潜移默化且不易被察觉的，但是其产生的影响巨大。特别是对新闻媒体而言，如何能够在全网内容聚合情况下做到新闻、评论独树一帜，增强媒体核心竞争力，如何对受众群体进行更深入系统的定位，成了新闻从业者及政策传播机构的重要课题。在个性推荐聚合的技术出现之前，中国的公共政策主要通过三个渠道进行流转：体制内主流媒体的官方渠道；以转载为主体的门户网站；以政策解读评论为主体的自媒体空间。这三个渠道彼此交叉较少，形成了“官方-民间”两个舆论的场域。但是在新技术模式下，这三类信息可以实现在同一平台集中出现，同时文字、图片与视频也有逐步交叉融合的趋势。

在“受众-媒体”双标签进行匹配聚合的驱动下，公众容易对“全文转发”式的政策报道产生逆反抵触情绪，而对商业网站利用惊悚、轰动性标题吸引眼球的做法也日渐反感，相应的自媒体领域的意见领袖在政策解读和二级传播过程中的影响力就逐步凸现出来。相关研究报告显示：从2003年到2012年5000起舆情事件中，意见领袖引领的民意对政策影响的事件从占比1.9%逐年攀升到29.6%。[4]2012年以后，虚拟社群快速崛起，同时受千人千面技术聚合模式影响，传统的意见领袖影响模式也在悄然发生变化。这些新情况都要求政策传播做出重大机制革新。

四、政策传播模式优化的路径及策略

针对上述环境变化和突出问题，本文认为在新技术模式下，政策新闻的内容生产和渠道建设正处在从“粗放型”迈向“精细化”，从单一化向多元化转变的阶段。相关政府机构和新闻媒体应当在政策的传播工作中做到以下四点改进：

（一）做好政策传播架构的顶层设计。媒体和相关决策部门应当做好政策传播的顶层设计，在传播体系中增加多视角多角度的专家解读，作为内容体系建设的重要一环。政策类新闻报道不能仅仅局限于转发通稿，需要进行“系列组稿”，形成政策传播的新闻宣传报道矩阵；在政策内容上形成集中化的“聚集效应”，提高被聚合新闻传播平台的被检索率。

（二）建立动态的公众评价及内容监测机制。应当建立及时收集分析公众政策评价及解读的信息，不断根据实时数据进行相应的内容优化并提出因应措施，及时组织专家对政策解读中的偏差行为进行有效信息干预，变以往被动接受舆情反馈为主动引导政策传播走向积极、正面、客观、理性之路，避免“舆情绑架政策”情况发生。通过对聚合内容的监测不断提升媒体自身内容建设的核心竞争力。

（三）系统开展细分领域的受众研究。各领域政策决策部门和媒体应当加强受众研究，针对目标受众的触媒习惯不断积累建设媒介传播渠道经验，力争达到最为直接、与公众无隔阂的“面对面”传播；减少二级、多级传播过程中出现的“失真现象”。同时系统的受众研究能够加强政策信息的可达度，提高信息覆盖面。

（四）探索积累多种内容形式的政策传播。不应仅仅局限于文字，应当融合视频、图片、动画等新型表现手段多角度展示，提升受众的认识全面性。例如在对2017年党的十九大中提出的若干新政策报道中，媒体开始大量使用信息图进行政策解读，“一张图带你读懂十九大”等新的传播形式成为常态，起到了良好的普及宣传效果。新闻媒体逐步探索研究适应机器推荐和内容聚合平台的融合报道方式，将是今后政策传播内容建设的必经之路。 （作者是北京交通大学语言与传播学院博士，讲师。本文为北京哲学社会科学基金青年项目《北京市“两新组织”青年虚拟社群的网络动员规律研究》〈项目编号：16XCC016＞成果。）

【注释】

[1] 莫寰.政策传播如何影响政策的效果[J].理论探索，2003（5）：94-97.

[2] [3] 张淑华.新媒体语境下政策传播的风险及其应对[J].当代传播，2014（5）：72-74

[4]谢耘耕.中国社会舆情与危机管理报告（2013）[M]，社科文献出版社，2013（8）