论智能把关模式在新闻聚合类平台中的应用与优化

□陈绚

数据显示，中国移动互联网活跃终端的数量已经突破10亿，到2025年中国还有望成为全球最大的5G市场。随着移动端成为用户接触互联网的最主要方式，人机互动、机器间传播以及更加智能化的媒体场景将会越来越多，建立在数据、算法、万物互联和深度学习逻辑之上的智能把关、智能媒体生态的图景正在加速形成。同时，随着用户阅读习惯、阅读场景的变革及媒介消费方式的转变，移动端新闻聚合平台不断进入大众视野，出现了一批代表性软件，如今日头条、一点资讯、财新、新湖南等，新闻传播业界也随之呈现出新的发展态势。基于上述现状，研究智能把关模式在新闻聚合类平台的应用与优化等问题极有必要，既能着力关注目前人工智能、智能把关模式与新闻传播工作的贴合程度，又能从中窥探出应用过程中的问题，对此进行深入思考，提出相关落地建议。

一、把关人理论及智能把关模式概念界定

（一）把关人理论概念界定

在互联网、移动端时代下，除了传统的把关人之外，一些新的把关人及把关机制也相继出现，如智能把关模式。卡芮·芭兹莱纳昂总结了网络语境中多元化的把关机制，具体包括：编辑机制、导向机制、审查机制、安全机制、增值机制、成本效应机制、基础设施机制、用户互动机制与规制机制。靳戈认为，“把关人”的形态在网络时代发生了重大变化，社会计算、个性定制、搜索引擎、网络社区等形式都代替了传统把关人。伴随这一变化，以传统意义的“把关人”为基础的一系列社会管理措施也面临弱化和失效的风险，作为社会管理者的政府重新开始对新型“把关人”加以改造和控制。

（二）智能把关模式相关概念

本文中提及的智能把关模式主要是指应用于新闻聚合类平台中的“人工智能把关模式”，实质为“算法把关模式”。在以聚合类新闻客户端为代表的一些新兴媒体中，把关的过程是人机协同作用，把关人由人向机器侧重，文章如何创作，机器的参与起指导作用；文章是否能够发布，机器的决定占主导作用。算法工程师们会对用户行为数据进行分析，将用户的喜好进行分类，为用户推荐匹配的内容，还能总结出与用户有类似喜好的人的其他喜好，然后将资讯推送到个人主页，由此形成“算法把关”和“算法推荐”。

二、智能把关模式在新闻聚合类平台中的应用

（一）新闻内容创作：“标题”和“高阅读量”算法化指导

需要注意的是，由于智能把关模式在新闻内容创作环节中目前还未能做到准确地识别“何为优质内容，何为拼凑内容”这一工作，所以智能算法把关所能发挥的作用非常有限，主要体现在算法帮助设置标准化标题以及提供高阅读量稿件特征两方面。众所周知，新闻聚合类平台日均发布海量稿件，不同类型的新闻标题会有不同的要求、特色和范式。由此，智能把关模式可以帮助作者设置标准化标题，从而有效规避不当标题和“标题党”的诞生，帮助新闻记者更好地查漏补缺。另外，智能把关系统还能提供高阅读量、高点击量稿件的行文结构特点，能够给予作者相关提示，呈现全媒体、新媒体时代的新闻稿件篇章规则，帮助新闻更大范围地传播。

（二）新闻内容审核：“内容库”和“表现形式”精准化识别

在新闻内容审核环节，智能把关及算法把关模式开始凸显出重要的作用，通过“内容库”和“表现形式”的精准识别高效率地筛选、拦截、撤回内容有偏差的新闻稿件。首先，几乎所有新闻聚合类平台都具备“内容库”这一智能审核程序，当需要发布的新闻稿件中出现“内容库”中包含的关键词、关键数据、关键句、主题时，算法会自动识别标红，并且判定文章不合规范，即审核未通过，返还至作者个人端口或者系统未通过栏目中。其次，智能把关模式在此环节中也会自动判别稿件的“表现形式”是否符合稿件类别及主题，对稿件中的文字、图片、视频、H5、超链接等进行自动检测，对使用了不当“表现形式”的文章进行规范化提示，并且也判定为审核不通过，重新交还相关工作人员进行处理。最后，智能把关模式还可以自动撤回已发布稿件，对已经发布至新闻聚合类平台上的稿件进行二次识别，及时处理已发布但仍有关键位置需要核对的新闻内容，对部分稿件进行二次保障和审核。

比如，新湖南客户端在新闻内容审核环节的智能把关模式，能够二次审核由人工审核完毕后发布至每个频道的稿件，可以进行自主撤回及内容错误标红，为此类新闻聚合类平台的内容审核提供了便捷的新把关机制。此外，今日头条平台的内容审核智能把关模式也值得探析。今日头条及部分其他平台现有的新闻内容审核以机器审核为主，人工审核为辅，审核一般发生在3-5分钟内，最迟不会超过24小时。在具体的审核流程上，智能把关模式充分发挥技术特色，遵循机器初审、人工终审的机制。

（三）新闻内容分发：“兴趣”和“场景”个性化推荐

智能把关模式在新闻内容分发、个性化新闻推送方面是各新闻聚合平台负责此项工作的主力军。一般情况下，移动端新闻聚合类软件会在用户完成注册首次进入界面时，让用户自己选择感兴趣的新闻话题，让用户自己给自己想接触到的新闻类别贴上“标签”。不仅如此，用户首次进入平台后新闻聚合类软件会申请访问用户的地理位置，进行更有针对性的地理位置场景化推送，推送同城资讯及新闻事件，从而更好地把握用户的需求。

比如，“财新”APP在用户首次进入界面时提供金融、公司、宏观、政经、世界、观点、文化、图片、视听、科技、地产、汽车、销售等选项，会让用户选择自己感兴趣的类别进行关注。用户选择完成后的这些专题会显示在软件主界面顶端的横轴上，让用户能够清晰且自主地查看相关内容。不仅如此，“财新”软件还会根据用户的浏览痕迹，为用户定制推荐个性化内容。此外，“澎湃新闻”移动客户端会识别用户所在位置，进行地理位置专题推送。如果用户位置显示身处湖南，该软件主界面横轴上则会显示“湖南”专题新闻，可供用户进行查看和选择。

三、智能把关模式在新闻聚合类平台应用时出现的问题

（一）新闻内容创作：“高效产出”消磨个性专业

在新闻内容创作阶段，智能把关模式的参与虽然能够规范标题的表达，提示高阅读量文章的特点，甚至在未来有望发展成能够参与内容创作的机制，但在此阶段“算法指导”的创作思想需要引起警惕。目前，部分新闻聚合类平台内容作者熟知自媒体、新兴媒体平台的“游戏规则”，为了迎合算法把关的特点，开始不加判断地运用“模版化”写作模式；为了赚取点击量和阅读量，不惜牺牲新闻专业主义和新闻从业者的个人行文风格及特点；为了寻求“高效率产出”，放弃精雕细琢的工匠写作精神，对传统内容生产的价值选择造成扭曲，破坏了原有的价值标准。

（二）新闻内容审核：“倚重智能”增加决策失误

现有的智能把关模式在内容审核环节基本依据“内容库”中的内容来对海量稿件进行审核，但初审阶段主要使用智能算法进行筛选看似公正，实际上也会出错。相关人员对“智能内容库”进行编写和输入时，只能设置关键语句和主题，并不能考虑到更加全面的情况，无法根据具体情况的不同做出可调节可变动的处理。虽然新闻内容最后会经过人工的再一道审核，会弥补一些智能审核的缺陷，但智能审核拦截的那些稿件，也会有错拦错删的风险。

其次，如前文所提及，许多新闻聚合类平台在内容审核方面只采取一套标准，即选用“机器初审，人工复核”的方式进行稿件的筛选，未考虑不同类别、不同主题的新闻稿件的独特性，没有针对稿件性质的不同去设置不同的智能审核模式，导致此环节的智能把关模式针对性减弱，不利于不同类型稿件的甄别与发布。

（三）新闻内容分发：“表面多元”限制接触视野

笔者认为，个性化智能把关确实会造成用户接触新闻的视野受限，但不会形成信息闭环这个程度如此深的“茧房化”效应，智能推送会造成“信息茧房”这个说法过于夸张。在个性化新闻算法推送的浪潮中，研究某类平台时，我们便可以认为表面上是智能把关模式增加了我们的接触选项，实际上是在用一种“默不作声”的方式限制了我们的接触视野。“表面多元化”的独特新闻推送势必会限制大众在此软件上接触不同新闻内容的范围，对用户浏览新闻的视野也有一定的影响。表面的繁荣热闹，确实会有一些深层次的问题和困扰。

诚然，许多研究表明，智能推送看似为每个用户量身定制属于自己的新闻移动客户端，事实上造成了我们接受信息的“信息茧房”，用户除了能够浏览自己感兴趣且符合所在场景化特点的新闻内容之外，再想去接收其他类别的信息，则有一定的接触难度。但笔者认为，个性化推送虽然会造成受众接触到的内容范围有限，但智能推送会造成“信息茧房”这一观点确有言过其实之嫌，佐证此观点的原因有二。第一，就算“日报式”个性推送存在“你看到的，就是你想看的”现象，但用户是有意识、有选择、有主观性的个体，想接触兴趣之外不同的信息的话，用户会主动地去进行了解和搜寻，并不会失去接触不同信息的能力和机会，智能把关及算法的力量未见得有如此强大。而且用户的兴趣是会转移和变化的，并不是一成不变、从头到尾地只对特定的一些话题感兴趣，在一定程度上用户是可以自己决定自己接受新闻内容的种类和范围的。第二，基于第一点所述的用户在互联网时代下能够搜寻并接触到诸多方面的信息这一点已是事实，受众便能或主动或被动地在很多“不设标签”的不同软件中、不同社交平台上、不同渠道里接触到自己兴趣之外的内容，甚至由于接触渠道多，用户在每个渠道中的兴趣表现都不同，所以关于新闻聚合类平台的算法推送一定会造成受众的“信息茧房”的说法有待商榷。

四、智能把关模式在新闻聚合平台应用时的优化建议

（一）新闻内容创作：弱化智能，增强个性

笔者认为未来的智能把关模式在新闻内容创作阶段所发挥的功能应该被弱化，新闻从业人员应增强自己写作的专业性和个性，不能对算法有所依赖。无论人工智能及把关模式如何发展，内容创作方面的主要权限仍应掌握在内容创作者的手里，从而保证新闻内容生产的质量和新闻客观性。诚然，机器人写作等智能算法模式已经出现，但我们必须要看到新闻报道的文体和功能独特性，要避免标题自媒体化、写作模版化、文章流量化等问题出现，合理运用高新技术，尽量做到理智选用、科学使用。

（二）新闻内容审核：人机协同，合理分工

关于新闻内容审核环节，智能把关模式应该在人机协同的前提下进行方案的调整，应当根据不同类型稿件的性质区别，制定不同的人机共同参与方案。各新闻聚合类平台可以根据平台自身的特点，设定不同类型稿件的人机审核机动比例（如人工审查：机器审核=40%：60%），或者调整不同性质新闻报道的人机把关先后顺序。比如，时政类新闻可以由机器初审后再交由人工复核；社会民生类新闻可以先进行人工核查，再由机器核验；专业领域性报道应主要由人工审核，机器为辅助查漏手段等。

（三）新闻内容分发：多维衡量，扩大范围

在最后的环节新闻内容分发上，也存在可以进行优化的方面。除了个人兴趣和地理场景，新闻聚合类平台还可以通过关联用户的社交账号和圈层轨迹来进行针对性推送。通过多维度、全方位的新闻推送，充分了解用户的需求，才能尽力做到“合适、合情、合理”推送，才不会引起受众的疑问和方案。不仅如此，在智联网发展的背景下，新闻聚合平台可以通过智能预测，判断出用户的兴趣发展态势，从而扩大范围进行内容推送，又或者可以推送用户本不感兴趣的部分内容。比如，瑞士报纸NZZ开发了一款名为“The Companion”的APP，这款APP通过机器生成推送个性化信息，与众不同的是，算法能够保障在每一次给读者所推荐的信息中，至少有一条信息不是读者原本感兴趣的领域。

今天的智能把关、智能媒体时代对于所有媒体从业者和研究者来说，不一定是最好的时代，但一定是最新的时代，我们所有人都站在了一个时代与另一个时代、一个生态与另一个生态的分界线上。媒体的智能化和算法化是一种巨大的力量，它给传媒产业和传播研究带来了源源不断的红利，但它也的确给当前处在转型中的媒体传播领域和中国当下的文化、经济、社会乃至政治造成了诸多的难题。无论是机遇还是挑战，都强烈地冲击着现有的信息生产模式、内容消费方式、生活工作状态、传播伦理观念和社会管理制度。我们在享受智能把关模式、智能媒体带来的所有红利的时候也必须学会思考和预测，为它未来的优化发展进行更深层的分析。