智能算法背景下短视频新闻传播创新探索

张琰

大数据的出现以及机器学习方法的广泛采纳，将智能算法的重要性推向了新的高度。如今算法无处不在，渗透到大众的工作、生活和学习的各个环节。创新的商业模式和层出不穷的新兴应用已经围绕着算法建立起来，在人工智能时代，对算法的依赖和重视将达到前所未有的高度。在此背景下，新闻传播也围绕算法建立起全新的传播模式。特别是在短视频新闻领域，短视频新闻凭借其直观、生动等特点，迅速占领了新闻“C位”，而算法技术的广泛应用则引发了其深刻变革。本文旨在探讨智能算法在新闻传播中的应用、对短视频新闻传播的影响，以及由此带来的伦理挑战和未来发展趋势。

智能算法在新闻传播中的应用

中国互联网络信息中心第52次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023年6月，网络视频用户规模为10.44亿人，占网民整体的96.8%。其中，短视频用户规模为10.26亿人，较2022年12月增长1454万人，占网民整体的95.2%。短视频用户迅猛增长的数据规模充分展示了短视频平台强劲的发展势头。

短视频新闻之所以能够迅速崛起，成为新闻传播的新兴方式，主要基于它与文字、图片等传统新闻传播显著不同的优势和特点，比如内容简短精练、视觉冲击力强、传播速度快、互动性高、表现形式多样、可跨平台传播、易于分享扩散等，满足了大众快速获取新闻信息的需求。

而智能算法，简单直观来说，就是在一个给定环境内为问题找到最优解的方法，主要由数据和模型两部分组成。其中数据是指能够反映现实问题的信息，比如图像、文本、声音、视频等；而模型是指能够处理数据的数学或逻辑结构，比如函数、方程、规则等。智能算法可以帮助我们解决各种复杂困难问题，提高效率和和质量。在新闻传播领域，智能算法推送将合适的内容推送给合适的人，这种推送方式基于对用户兴趣和行为的深入分析，能够实现高效、精准的推送，提高信息分发的效率和用户满意度。

智能算法在新闻传播中的应用主要体现在以下几个方面：1.数据收集。算法首先需要收集大量数据，包括新闻内容、用户行为数据、社交媒体动态等。这些数据来源广泛，可以为算法提供丰富的信息基础。2.特征提取。在收集到原始数据后，算法会进行特征提取。这包括对新闻内容进行关键词提取、情感分析、主题分类等操作，以及对用户行为数据的分析，以了解用户兴趣、偏好和行为模式。3.模型训练：基于提取的特征，算法通过机器学习等技术进行模型训练。这个过程旨在让算法学会从海量数据中自动识别和预测新闻传播的趋势和用户的行为模式。4.内容推荐。一旦模型训练完成，算法就可以根据用户的兴趣和行为，进行个性化内容推荐。这种推荐可以是新闻文章的推荐、视频的推送或者是相关话题的引导等。5.反馈调整。在内容推荐过程中，算法会不断收集用户的反馈数据，包括点击率、阅读时长、评论互动等，以评估推荐效果。根据这些反馈，算法会不断调整和优化推荐策略，提高推荐准确度。6.预测与决策：基于历史数据和实时反馈，算法还可以对新闻传播趋势进行预测，帮助新闻媒体制定更加精准的传播策略。

事实上，智能算法推送在新闻传播领域的应用也经历了多个发展阶段。早期的智能算法主要基于对用户的点击、浏览等行为进行简单统计和分析，然后进行内容推荐，这个阶段的算法较为简单，个性化推荐的精度和效果有限。随着大数据技术的成熟和机器学习算法的进步，智能算法推送开始进入成长阶段，这个阶段的算法开始利用更丰富的用户数据，如用户的社交行为、搜索历史、消费记录等，进行深度分析和挖掘，从而能更准确地理解用户的需求和兴趣，提升个性化推荐的精度。随着人工智能技术的进一步发展，智能算法推送进入成熟阶段，这个阶段的算法开始具备更强的学习和自适应能力，能够根据用户的反馈和行为不断优化推荐内容，实现动态调整，同时也开始出现更多的交互式功能，如语音识别、自然语言处理等，使用户与机器的交互体验更加自然和便捷。在人工智能技术的驱动下，智能算法推送又开始进入创新阶段，这个阶段的算法开始突破传统的推荐模式，尝试引入更多的创新元素，如情境感知、情感分析等，以更好地满足用户的个性化需求，而且还开始探索跨媒体、跨平台的整合推荐，如将新闻、社交、电商等领域的内容进行整合推荐，使用户能够在一个平台上获得更丰富和多元化的信息。总体来看，智能算法推送在新闻传播领域的发展是一个不断演进和优化的过程。随着技术的进步和应用场景的拓展，智能算法推送可发挥的优势也在日益放大。

智能算法对短视频新闻传播的影响

随着数字媒体技术的不断发展，智能算法在短视频新闻传播中发挥着越来越重要的作用，其个性化推送、流量优化、实时监测、内容过滤与审查等技术手段的应用，对短视频新闻的传播产生了深远的影响。

个性化推送是指通过算法分析用户的兴趣、习惯和行为，将相应的内容精准地推送给用户。在短视频新闻传播中，通过对用户数据的分析，平台能够将与新闻宣传相关的内容推送给目标受众，这种个性化的推送有助于提高信息传播的精准度和转化率，减少无效的广告投放和运营成本，有效提高用户体验，增强用户的参与度和活跃度。同时，个性化推送还可以收集用户的行为数据和偏好信息，提高数据分析能力，为企业提供更加精准的市场分析和预测，优化新闻产品和服务的设计开发，增加用户的粘性和忠诚度，促进用户口碑传播，提高媒体的市场竞争力。

流量优化是指通过算法分析，将优质的内容推向更广泛的受众。在短视频新闻传播中，流量优化可以合理地规划和分配网络资源，减少网络拥堵，提高网络传输效率。这有助于降低网络延迟，加快新闻传播速度。在网络流量得到优化的条件下，网络设备可以更加高效地工作，减少了无效的数据传输和处理，从而降低媒体的网络运营成本。当网络流量得到优化，用户访问媒体网站或使用相关应用程序时，可以获得更快的加载速度和更好的响应，提高了用户体验。对于媒体而言，流量的优化还有助于提高工作效率和服务水平，进而促进自身的可持续发展。

实时监测是指通过算法对短视频新闻进行实时跟踪和分析，有助于及时发现和应对突发事件，提高新闻的时效性和影响力。通过实时监测，媒体能够在第一时间发现热点事件或话题，迅速进行采编工作，并推送相关内容给用户。

内容过滤与审查是指通过算法对短视频新闻进行筛选和审查，以过滤掉不良或违规内容。在短视频新闻传播中，内容过滤与审查有助于维护良好的舆论生态和公序良俗，确保传递正确的价值观和信息。通过技术手段对内容进行筛选和审查，还可以确保新闻的合规性和安全性。

算法或引发短视频新闻伦理挑战与问题

智能算法的应用在许多领域中带来了巨大的便利和效益，但它同时也是一把双刃剑。例如，在金融领域，算法交易的广泛应用带来了市场操纵和交易欺诈的风险；在医疗领域，算法在诊断和治疗中的应用需要保护患者的隐私和数据安全，同时也涉及到伦理和法律责任的问题；在自动驾驶领域，算法的决策和行为需要保证乘客、行人和道路安全，避免造成交通事故和人员伤亡。在短视频新闻传播中，算法的应用也带来了一系列伦理挑战和问题，具体可涉及到信息茧房效应、假新闻泛滥、隐私权侵犯以及内容低俗化等方面。

信息茧房效应

个性化推送技术根据用户的兴趣和习惯，精准推送相关新闻。然而，这种个性化推送可能导致用户长期仅接收自己感兴趣的信新闻，减少了接触不同观点和信息的可能性，造成信息视野的狭窄，形成所谓的信息茧房效应。这种现象可能加剧社会分化和偏见，影响人们对事物的全面认知和理解。

为了克服信息茧房效应，新闻媒体应该注重信息来源的多样性和观点的平衡。通过推荐不同领域和角度的内容，引导用户拓展自己的信息视野，增强对不同观点的包容和理解。同时，用户也需要有意识地培养自己的信息素养，主动探索和了解不同领域的新闻，以拓宽自己的认知范围。

假新闻泛滥

随着短视频新闻的快速发展，假新闻的泛滥也成为了一个严重的问题。由于算法在内容推荐中主要基于内容的热度、流行度和用户兴趣等因素来运行，而难以鉴别信息的真实性，因此假新闻可能会被广泛传播。这些假新闻可能涉及不实报道、误导性信息和谣言等，从而影响媒体的公信力和声誉，对社会的正常秩序和公众认知造成负面影响。

要应对假新闻泛滥的问题，媒体需要加强对内容的审核和管理，建立有效的内容审核机制，对上传的短视频新闻进行严格把关，确保信息的真实性和准确性。同时，短视频平台也可以通过标记不实信息和辟谣等方式，提醒用户注意辨别信息的真伪。此外，提高公众的信息素养和批判性思维能力也是解决假新闻问题的关键。

隐私权侵犯

在短视频新闻传播中，用户的个人信息和行为数据有可能会被大量收集和使用——通过个性化推送技术，这些数据被用于分析用户的兴趣和习惯，以便精准推送相关内容。然而，过度个性化推送可能侵犯用户的隐私权。用户的个人信息和行为数据可能被用于商业利用或滥用，导致用户的隐私受到侵害。

为了保护用户的隐私权，媒体应该遵循相关法律法规和伦理原则，建立完善的数据保护机制，确保用户数据的安全性和保密性。同时，短视频平台需要向用户明确地说明数据收集和使用的目的和范围，并给予用户相应的选择权和控制权。此外，政府和相关监管机构也需要加强对隐私权保护的监管和管理，制定更加严格的数据保护法规和规范。

内容低俗化

部分媒体在制作短视频新闻时，过分追求点击率和关注度，可能导致部分内容低俗化。这些低俗内容可能涉及暴力、色情、恶俗等方面，对社会价值观和道德底线造成冲击。

为了抵制内容低俗化的问题，媒体需要加强对内容质量的把控和价值取向的引导，建立相应的内容审核机制和标准，对低俗内容进行过滤和限制。同时，短视频平台也可以通过奖励优质内容和引导用户参与等方式，鼓励正向价值观的传播和弘扬。此外，公众也需要提高认知水平和道德素养，增强对低俗内容的辨别能力和抵制意识。

未来发展趋势与建议

智能算法的发展与计算机科学、数据科学、统计学和其他相关领域的发展紧密相关。随着技术的不断进步和应用需求的增长，智能算法必将继续不断创新和发展。在这一过程中，短视频新闻在智能算法助力下也将面临一系列新的发展趋势和挑战。为了应对这些挑战，提出以下建议：

加强技术研发，提高算法的准确性和公正性。未来，随着算法技术的不断进步，短视频新闻传播将更加依赖于算法的推荐和筛选。因此，加强技术研发，提高算法的准确性和公正性，是未来的重要发展趋势。相关平台应该持续投入资源进行算法的研发和创新，提高算法对用户兴趣和需求的精准把握，以及内容质量的准确评估。同时，建立公正的算法机制，避免因为商业利益或其他不当因素而影响新闻推荐的公正性。

强化内容监管，打击假新闻和低俗内容。在短视频新闻传播中，假新闻和低俗内容的存在对媒体行业造成了负面影响。未来，媒体和平台需要进一步强化内容监管，建立有效的内容审核机制，打击假新闻和低俗内容。通过技术手段和人工审核相结合的方式，对上传的内容进行严格把关，确保信息的真实性和适宜性。市场监管部门、网信主管部门、宣传部门、公安机关、文化主管部门等要形成合力，消除监管盲区，提升监管效能，铸造监管公信。

建立多方参与的审核机制，平衡信息传播与隐私权保护。在短视频新闻传播中，平衡信息传播与隐私权保护是一个重要的伦理问题。未来，短视频平台可以建立多方参与的审核机制，引入第三方机构或专家进行内容审核和伦理监督。通过多方参与，加强对隐私权保护的监管和管理，同时提高内容审核的公正性和权威性。此外，政府和相关监管机构也需要加强对隐私权保护的立法和规范，为短视频新闻传播提供更加明确的法律和伦理指导。

提高公众的信息素养，使其更好地应对算法推荐的信息流。面对算法推荐的信息流，公众需要具备一定的信息素养和批判思维能力，以辨别新闻的真伪和适宜性。未来，平台和社会应该注重提高公众的信息素养，培养其批判思维能力和媒介素养。通过教育和宣传等途径，帮助公众了解算法推荐的工作原理和特点，提高其对信息内容的辨别能力和应对能力。同时，鼓励公众积极参与信息传播和监督，共同维护良好的信息生态。

算法推荐时代，一种与传统逻辑全然不同，却主宰着当今大部分数据流量的“游戏规则”——基于算法的内容推荐分发，已是大势所趋。短视频新闻和算法的结合正在重塑新闻传播新范式，为媒体行业发展带来了巨大的变革和机遇，同时也带来了诸多挑战。面对未来，主流媒体需要在寻求自身转型和突破的过程中，准确把握智能算法在新闻传播中的应用逻辑，在秉持“内容为王”的“黄金法则”的基础上，规避算法推荐存在的潜在风险，在技术发展与伦理道德之间寻求一个理想的平衡点，以实现自身的高质量发展，维护健康、可持续的新闻传播生态。