分析一篇新闻从哪几个角度 头条今日头条新闻
爱国画-桥的作文
2023年3月3日发(作者：长城车)2018•6
（上）《科技传播》
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信息科技探索
1问题研究背景
1.1大数据时代背景
1.1.1大数据
关于大数据的定义众说纷纭，对大数据的理
解取决于定义者的态度和学科背景。有关大数据的
特点，行业内比较认可的有以下4点：Volume（规
模性）、Variety（多样性）、Velocity（高速性）、
Value（价值性）。大数据的规模性、多样性对应于
当今时代信息的海量化、多元化。纷繁复杂的信息
时代，规模化的数据信息可以快速生成、在人与人
之间急剧传播，对这些数据进行挖掘又可以产生不
可估量的价值，这又恰与大数据后两个特性不谋
而合。
1.1.2大数据催生个性化新闻推荐
传统上的新闻客户端，多是通过人工筛选、编
辑信息，基于用户的共性需求推荐同样的新闻内容，
即共性化推送。大数据时代的到来和科技的进步使
得个性化新闻推荐成为可能。北京字节跳动科技有
限公司就是在这样的时代背景下，充分发挥其敏锐
的嗅觉，开发了今日头条——一个基于数据挖掘的
个性化信息推荐引擎。从2012年9月开发第一版
推荐系统以来，今日头条紧跟大数据时代的脚步，
成为个性化推荐系统行业的先驱和佼佼者，其新闻
聚合、分发模式很好地解决了大数据时代信息过载
的问题。
1.2今日头条接连接受整改
2018年4月，今日头条以极不情愿的姿态上了
头条。4月4日，国家广播电视总局约谈今日头条，
要求立即整改，全面清查库存节目；4月9日，应
用市场下架今日头条客户端，并暂停服务三周；4
月10日，今日头条永久关停旗下“内涵段子”客
户端及公众号；4月11日，今日头条下的抖音App
删除了所有用户评论。在此之前，今日头条也受到
过类似的处理。2017年12月29日，北京市网信
办就曾针对今日头条持续传播色情、低俗信息约谈
企业负责人，责令企业立即停止违法行为。大数据
时代下，个性化新闻推荐使得点对点（P2P）的传
播更精准，但也带来了一些问题，值得我们思考和
研究。
2今日头条困境分析
拉斯维尔的“5W理论”向我们展示了新闻信
息传播的过程：Who says what in which channel
to whom with what effects，这为本文研究的问题
也提供了一个很好的线性分析思路。从今日头条聚
合新闻信息到推荐到用户的手机客户端界面，经历
了一个“信息来源——信息把关、处理——信息推送
后的结果”的过程，因此笔者按照这个流程对今日
头条面临的困境进行了以下五点分析。其中针对“平
台信息来源”，进行了第一点分析，针对“信息把关、
处理”，进行了第二、第三点分析，针对“信息推
送后的结果”，进行了第四、第五点分析。
2.1聚合各平台信息，引来版权纠纷
2014年以来，广州日报等多家媒体曾声称今日
头条侵犯版权，2017年5月2日，《南方日报》也
发表公告指责今日头条窃取自家新闻。针对侵权问
题，今日头条负责人曾以各种理由抗辩，打法律擦
边球，但也有不少业内人士认定今日头条构成侵权。
IT法律专家赵占领指出：今日头条构成侵权主要涉
及两种方式，一是深层链接，二是采用转码“优化”
的方式进行转载。这两种转载方式都没有将原有网
页进行完全呈现，因此涉嫌侵权[1]。笔者了解到，
作者简介：李闪闪，河海大学新闻传播学系。
大数据时代个性化推荐新闻客户端的困境分析
——以“今日头条”为例
李闪闪
河海大学新闻传播学系，江苏南京210000
摘要2018年4月，今日头条因为平台涉及低俗、色情等内容接连接受整改，这让我们在感叹其可以提供“精准化、
个性化、定制化”内容的同时，也不得不去思考个性化推荐新闻客户端在大数据时代面临的困境问题。文章借鉴拉斯
维尔的“5W理论”研究思路，对今日头条平台“信息来源——信息把关、处理——信息推送后的结果”的传播过程进
行线性分析，对其遇到的困境进行了5点梳理，以求引发个性化推荐新闻客户端的思考，并不断做出改进。
关键词大数据时代；个性化推荐；新闻客户端；困境分析；今日头条
中图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708（2018）212-0130-03
DOI:10.16607/.1674-6708.2018.11.065
《科技传播》2018•6
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信息科技探索
今日头条在对信息进行处理时，可能将原有媒体页
面进行“优化”、更改媒体来源、改变网站原有设计、
屏蔽广告，这也给赵占领专家的解释提供了事实
依据。
一直以来，新媒体之间，传统媒体与新媒体之
间都不断存在版权纷争。在信息就是财富的“流量
变现时代”，媒体平台要有版权意识、法律意识，
今日头条要认真处理平台信息来源问题，尽量避免
再次陷入版权纷争。
2.2机器代替人工，造成把关的缺位
今日头条创始人张一鸣一直坚持把大量资金
投入到技术研发领域，以求用更精密的机器和更准
确的计算模型，把用户的兴趣算得更快、更好。重
视算法技术的运用，可以提高工作效率，节省人力
资源，但机器完全代替人工，也会造成一定的把关
缺位。
2.2.1把关缺位，导致大量低质内容泛滥
作为反映意识形态的精神产品的生产者，新闻
媒介从属于上层建筑范畴，可见新闻产品在传达意
识形态、弘扬社会价值观上具有重要意义。今日头
条虽然不是信息生产者，但其作为新闻产品的运输
者，也理应做好把关作用，确保传播内容的真实性、
积极性、正面性。机器人进行把关，大都是针对新
闻信息的自身特性进行分发，例如文化类、娱乐类、
科技类、生活类等，很难对信息内容的优劣、价值
观导向进行审核、筛选，因此很可能会传播一些色
情、低俗的信息。低质内容的泛滥，会对用户产生
不良的引导，这也正是前不久国家责令今日头条整
改其平台内容的原因所在。
2.2.2算法推荐，导致新闻价值丧失
国内外关于新闻价值的讨论众说纷纭，标准不
一。一般较为流行的是美国希伯特（《现代大众传
播工具概论》作者）和麦克道格尔（《阐释性报道》
作者）提出的新闻价值五要素：时效性、接近性、
显著性、重要性、人情味[2]。个性化信息推荐系统
利用数据挖掘、算法分析对新闻信息进行整合分发，
在对新闻价值的选择上完全依据用户的后台使用行
为。数字化的用户数据很难于与新闻价值的五要素
联系起来，以此作为评判新闻价值的依据，就很难
去推送重要及时、重要有用有趣的信息，一定程度
上会造成新闻价值的丧失。
2.2.3机器把关，媒体难以承担社会责任
任何新闻媒体都具有与生俱来的公共性，新闻
媒体的公共性要求媒体承担必要的社会责任，以公
众的公共利益为优先目标，或者说公共利益至上是
新闻媒体的第一诉求[3]。在今日头条算法技术的背
后，是机器所做的枯燥的、冷冰冰的数学计算。只
以数字化的计算结果作为后期推荐的依据，媒体自
身不对内容进行把关，则不容易选出公共利益至上
的信息。机器没有人类情感，没有社会归属感，自
然很难判断哪些信息对社会有益，哪些有害，完全
用机器进行把关，媒体很难承担应尽的社会责任。
2.3平台信息繁杂，内容可能处理不当
今日头条的主要“生产方式”，是广泛搜索、
采集新闻网站、门户网站、自媒体平台或者社区等
的信息，然后通过一定的算法将抓取到的有价值信
息推送给用户。人工智能时代，算法的确代表着先
进的生产力，但算法不是万能的。因此面对海量的
数据信息，即便是拥有先进技术的数据算法，在内
容处理上也可能存在问题。
2.3.1更新频繁，新闻碎片化阅读严重
今日头条根据用户使用特征、使用场景进行个
性化推荐。使用特征包括用户浏览新闻的时长、刷
新网页的速率，还有点赞、转发、评论等行为，根
据这些个人特征实现真正的私人定制。除此之外，
基于GPS系统，用户在不同的使用场合也会收到不
同的推荐。用户的使用行为变化莫测，使用场景不
断变化，这都使得平台上的信息更新频繁。试想一
下，如果在不连续的时间内打开网页看到的新闻都
不一样，上次阅读的新闻还没保存就刷新掉了，就
不能实现连续性阅读，新闻碎片化阅读现象严重，
给用户带来不便。
2.3.2标题党新闻泛滥
繁杂的平台信息使得内容处理成为难题，想要
得到更多用户的关注，不仅要在内容方面着手，在
新闻展现形式上也要加以改进，这就催生了大量标
题党新闻的产生。或是通过耸人听闻的题目吸引眼
球，或是用明星的奇闻轶事来做噱头，再或是借助
“挂羊头卖狗肉”这样题文不符的方式来赢得关注，
大数据时代的聚合类新闻平台泛滥着太多标题党新
闻。这样只求流量、不讲质量的方式，难以提高顾
客忠诚度，形成极高的用户黏性，也不利于企业形
象的塑造。
2.3.3容易重复推荐相似内容，浪费用户注意力
个性化推荐系统基于“新闻内容+数据化精确
制导”的方式给用户提供私人定制化信息。一方面，
算法技术通过分析用户个人基本信息、兴趣特征、
使用特点等来给不同用户提供信息；另一方面，用
户通过不同的标签主动选择自己喜欢的信息内容来
满足自身需求。一旦喜欢的内容确定下来，机器在
下次就会完成自动推荐。海量信息的不易处理，再
加上标签分类的有限性，导致容易重复推荐相似内
容，用户重复观看相似的新闻信息，严重浪费了注
意力。
2.3.4多为直接转载，内容不深刻
今日头条平台上的新闻多为直接转载，没有对
新闻内容进行二次加工就呈现给用户。这种运作方
式对于内容相对独立的娱乐新闻无可厚非，但对于
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信息科技探索
一些涉及重大事件的政治新闻或是专业性比较强的
经济新闻，如果不专门进行特殊的专题式整合、专
题式推送，就不利于用户全面了解重大新闻事件或
新闻话题，内容也失去了深刻性。
2.4个性化信息推送，形成“信息茧房”
凯斯·R·桑斯坦在2006年著作《信息乌托
邦——众人如何生产知识》中，提出了“信息茧房”
的概念：信息传播中，因公众自身的信息需求并非
全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉
悦的通讯领域，久而久之，就会将自身桎梏于像蚕
茧一般的“茧房”内[4]。今日头条的个性化推荐服
务让每个人都拥有为自己量身定制一份个人日报的
可能，但这种行为也导致了“信息茧房”的形成。
2.4.1信息窄化，阻碍个人认知世界
今日头条依据不同的用户画像进行新闻推送，
用户毫不费力就能看到自己感兴趣的内容。一方面，
当个人禁锢在自己所建构的信息茧房中，久而久之，
个人生活就会呈现一种定式化、程序化。另一方面，
长期处于过度的主动选择中，沉浸在个人日报式的
满足中，个人信息逐渐窄化，失去了解不同事物的
机会和能力，也会阻碍个人客观全面地认识世界。
2.4.2社会黏性丧失，不利于社会发展
在网络信息时代，社会是一个个原子式的用户
的集合体，用户的行为与社会发展息息相关。算法
技术的应用，使得每个用户都拥有一个私人定制式
的个人主页，达到了真正的千人千面。精准化的推
送使得每个人处于自己的信息格子中，如若长期不
接收相似的新闻内容，在发生重大公共事件时，就
会妨碍社会共识的凝聚和公共议程的设置，也不利
于公共事件的解决和公共政策的出台。
2.4.3助推网络群体极化
群体极化这一论点最早是詹姆斯·斯托纳在
1961年提出的，是指在群体中进行决策时，人们往
往会比个人决策时更倾向于冒险，向某一个极端偏
斜，从而背离最佳决策。虽然今日头条的用户在接
收信息上相对独立，但是新闻下面的评论、回复、
分享、关注等功能在独立的用户之间架起了沟通的
桥梁，容易形成一个个网络群体。原子化的个人聚
集在一起会产生强大的呼声，面对公众事件，群体
可能会做出更冒险、更极端的行为，再加上网络的
匿名性，这种群体极化现象会越来越严重。
2.4.4个人接收信息的“回音室效应”
桑斯坦曾指出：由于人们只说或只选择愉悦自
己的通讯领域，久而久之，具有相似想法的人都能
并且的确把自己归入他们设计的回音室，制造偏激
的错误、过度的自信和没道理的极端主义[5]。长期
接收相似信息的用户，信息窄化，容易造成思维模
式的固化，认知世界的积极性、创新性可能也会随
之减弱；眼光永远局限一隅，坐井观天，以为自己
接受的信息都是正确的、自己的观点都是无误的，
这样长期的盲目自信从长远角度来看对个人、对社
会都是不利的。
2.5用户信息可二次利用，个人隐私容易泄露
今日头条的内容分发平台是基于移动端的，集
社交、搜索、场景识别、个性化推送、智能化聚合
为一体的智能算法平台，这种算法平台的背后是打
包储存的用户数据。在眼球经济时代，用户流量就
是金钱，用户数据的价值已不再单纯来自于它的基
本用途，而更多来自它的二次利用。一旦打包好的
用户数据遭到泄露，会产生严重的后果。经官方统
计，截至2016年10月，今日头条累计激活用户达
到7亿。如此庞大的数据信息一旦遭到泄露，被不
法分子利用，对个人乃至社会都可能是一场灾难。
大数据时代，个人隐私数据的保护成为一个棘
手的问题，面临着内忧外患。内忧主要指的是企业
内部，可能出现四种不同形式的泄露：信息的收集、
误用、二次使用和未授权访问；外患主要指的是外
部人为了获取数据，通过系统的漏洞对数据进行窃
取。[6]由此可见，大数据时代，个人隐私变得数据
化，个人隐私的泄露方式更隐匿、更多样。因此今
日头条作为广大社会群体认识世界的窗户，不仅要
承担提供信息的责任，还要保护好用户的个人隐私，
这样才能值得用户信任，进而提升媒体的公信力和
影响力。
3结论
大数据时代下，个性化新闻推荐系统通过算法
分析、精准推送很好地解决了信息过载的问题，但
纯技术化的信息分发方式也带来了“侵犯版权、把
关缺位、信息处理不当、信息茧房、个人隐私泄露”
诸多问题。今日头条等个性化推荐新闻客户端应该
意识到自身所处的困境，提出有针对性的解决方案，
这样在竞争激烈的新闻市场，才能永远保持领先
地位。
参考文献
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