“千人千面”：智能算法下注意力市場的建構

楊方澤 李慶林

摘 要：數字時代，智能算法成為重點話題。在算法技術造就“千人千面”的個性化媒介傳播過程中，內容提供者和受眾兩構件之間形成了相互建構的二元關系，改變了傳統低效的線性傳播模式，促進了數字時代注意力市場的結構化。但注意力市場建構只是表面，更需要反思的是注意力市場結構化后，社會經濟、技術、政治與文化等方面產生的深層次變化。因此，在“千人千面” 的個性化媒介傳播過程中建構注意力市場，需要秉持技術中性論，才能找到新的路徑。

關鍵詞：注意力市場;結構化理論;千人千面;智能算法

中圖分類號：G206? 文獻標識碼：A? 文章編號：

1672-1101（2022）02-0087-06

“Thousands People Thousands Faces”： The Construction of Attention Market Under Intelligent Algorithm

YANG Fangze，LI Qinglin

（School of Journalism and Communication， Guangxi University，Nanning? 530004，China）

Abstract： In the digital era， intelligent algorithm has become a key topic. In the process of personalized media communication with “thousand people and thousand? faces” created by algorithm technology， a binary relationship of mutual construction has been formed between the two components of content providers and audiences， which has changed the traditional inefficient linear communication mode and promoted the structuralization of attention market in the digital era. However， the construction of attention market is only superficial. What needs to be reflected more is the profound changes of social economy， technology， politics and culture after the attention market is structured. Therefore， in order to build an attention market in the process of personalized media communication with“thousands people and thousands faces”， it is necessary to adhere to the theory of technological neutrality to find a new path.

Key words：attention market; structural theory; “thousands people and thousands faces”; intelligent algorithm

數字時代，是一個內容豐富而注意力稀缺的時代，也是傳受關系不斷刷新的時代。隨著各大新媒體平臺的不斷涌現，碎片化成為新的社會傳播語境，注意力市場的建構也就顯得無比重要。各大媒體紛紛爭奪受眾有限的注意力，加強對內容的個性化、分眾化傳播。學術界也逐漸對受眾注意力相關問題展開討論，但已有研究更多的是將受眾注意力作為一種新型經濟和稀缺資源，分析其產生的結果，探討注意力市場建構原因的研究相對較少，將注意力與促進個性化、分眾傳播的算法技術結合起來的研究更是屈指可數。算法是建構注意力市場的關鍵力量，可以通過對注意力市場資源進行大規模整合來匹配市場供需;而數字時代下的智能算法，更是能夠通過個性化推薦不斷爭奪注意力市場，從而不斷改變內容提供者和受眾之間的互動模式，有著“千人千面”的特征。本文試圖從結構化理論視角，探討數字時代智能算法構造的“千人千面”如何建構注意力市場以及注意力市場的建構對經濟、技術、政治、文化等方面產生的影響，從而警示人們在數字時代要有管理和控制技術的能力，自覺承擔起時代賦予的責任。

一、基于數字時代的注意力市場

根據第48次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》： 截至2021年6月， 我國網絡新聞用戶規模達7.60億， 占網民整體的75.2%; 搜索引擎用戶規模達 7.95 億， 占網民整體的78.7%; 網絡音樂用戶規模達6.81億， 占網民總體的67.4%; 網絡視頻（含短視頻）用戶規模達9.44億， 其中短視頻用戶規模達8.88億; 網絡直播用戶規模達6.38億; 唯一呈下降趨勢的是網絡游戲板塊， 但用戶規模也達到了5.09億[1]。 這些數據印證著數字時代的到來。

從移動互聯網到21世紀三大尖端技術之一的人工智能技術，再到共享數據庫的區塊鏈，以及整合多種新技術的新型虛實相融的元宇宙，都從技術層面展示了數字時代的興盛不衰。總而言之，整個傳播系統正處在數字的把控中，智能算法也應運而生。

（一）數字時代的智能算法

數字時代，算法已經滲透到我們日常生活的方方面面。有學者指出，在算法推薦中，無論是內容，還是電商產品，推薦都需要描繪用戶畫像，也就是通過各種渠道收集用戶數據建立用戶模型，使其成為算法分析的對象[2]。平臺根據算法分析的結果，可以做到從“泛眾傳播”到“分眾傳播”——既能夠主動精準推送內容和產品，最大程度地吸引用戶注意力;還能做到自動過濾用戶不感興趣或“不重要”的內容，最大程度地節約用戶時間。而問題在于，即便依據用戶上網瀏覽記錄等進行算法分析做到個性化推薦，但依然不可能做到絕對的“精準”，有些反復推薦可能會引發用戶的反感，有些算法分析過濾掉的信息也未必是用戶不需要的。因此，對于“算法”的研究任重而道遠。

隨著算法推薦技術的廣泛運用，對用戶畫像已不僅僅局限于內容推薦或電商產品銷售，其使用范圍幾乎能夠覆蓋所有的普通互聯網用戶。算法推薦技術的本質就是將最有可能達成成交的產品推薦給客戶。手機終端和PC終端的不同點在于前者真正意義上成為人的媒介器官的延伸，能夠和一個具體的人綁定起來，這樣流量就能獲得最大的轉化效率。可以說，數字時代的智能算法已經將廣大互聯網用戶建構成一個個可分析的、具有“千人千面”特征的“虛擬實體”，其個性化愈加突顯。

（二）算法構造“千人千面”

在數字時代，個性化是時代特征之一，通過算法監測分析，不同用戶偏好并不相同，即“千人千面”。而傳統的市場營銷模式，在市場需要愈發多元的時代背景下，已然有些陳舊[3]。“千人一面”進化為“千人千面”是必然趨勢。這一特征在電商平臺尤為突出。電商平臺通過對用戶畫像，可以精準進行內容推薦或電商產品銷售。因此，時代的個性化愈加突顯，即“千人千面”的特征愈加明顯。

早在2017年，可口可樂就取消了設立了24年之久的“首席運營官”一職，取而代之的是“首席增長官”。這一現象背后暗含的是MarTech對于AdTech的沖擊。AdTech是用網頁廣告、付費媒介等將品牌內容傳遞給受眾的手段，MarTech則主要是利用算法推薦、個性化營銷工具將落地頁或產品直接推送給受眾。在新技術帶動的創新經營下，“精準營銷”成為傳媒產業中較為流行的說法。MarTech的獲客成本越來越低，逐漸成為企業拉新、獲客的主要手段。

再如阿里巴巴，阿里巴巴集團主要涉足視頻、音樂、內容分發和新聞等媒體領域，如圖1所示。其布局起源于2010年和浙江出版聯合集團合作創辦的商業期刊《天下網商》。此后，從入股雜志《商業評論》到入股新浪微博，從入股華誼兄弟、光線傳媒、博納影業到收購UC瀏覽器，無一不體現阿里巴巴集團對媒體領域的高度重視。阿里巴巴集團如此布局媒體領域的最深層次目的不是希望通過媒體影響輿論進而塑造企業形象，而是希望通過將旗下的媒介資源作為流量池，收集、上傳用戶數據至阿里云的頂層架構，然后對每一個用戶進行消費者畫像，貼上買家標簽，最終進行用戶算法推薦。這在淘寶等信息推薦系統中被稱為“千人千面”。

從電商平臺的“小紅書筆記推薦”“淘寶猜你喜歡”，到音頻平臺的“網易云音樂個性推薦”，再到短視頻平臺的“抖音主頁推薦”，“千人千面”已經應用到了幾乎所有新媒體領域，盡管呈現方式不一樣，但卻使我們與信息的交互方式越來越便捷化。這種針對“千人千面”的“精準營銷”，即是在數字時代通過算法不斷爭奪注意力市場。

（三）“千人千面”：受眾注意力的爭奪

在傳統經濟中，生產要素是稀缺資源，如何利用稀缺資源實現收益最大化，是傳統經濟關注的話題。移動互聯網終端普及以來，信息要素非但沒有成為稀缺資源，反而呈現出冗余態勢。伴隨著前端開發、算法技術的迭代，5G革命拉開序幕，中國的傳統經濟在數字時代的驅動下邁向了新經濟，面對信息的爆炸式增長，受眾的注意力成為稀缺資源。用戶的注意力，也就是對于信息的需求，可謂是“千人千面”。如何吸引受眾的注意力，從而建構注意力市場，也就成為新經濟背景下傳媒機構、互聯網平臺等面臨的最需要迫切解決的問題。

二、注意力市場的建構

（一）概念化：結構化理論

英國社會學家安東尼·吉登斯在探究個人行動與社會結構之間的關系時提出了結構化理論。他認為，個人行動在社會構成中與所處結構并非對立關系，而是一種相互建構關系[4]。首先，結構同時兼具“使動性”和“制約性”，是內在于人的活動;其次，結構是行動建構的結果，結構只有通過行動才能得到真正的延續[5]。韋伯斯特采用結構化理論對注意力市場進行了探討，認為注意力市場是由內容提供者、受眾、媒介測量“三構件”構成的——這是一個結構化的社會。其中，受眾和內容提供者作為主體交換注意力資源，它們的關系不是對立的，而是相互建構、相互影響的[6]。

（二）兩大主體構件關系的改變

受眾是具備能動性的用戶，也是行動者;媒體是內容提供者、規則制定者、資源占有者。在傳統媒體中，其結構性力量主要體現在通過議程設置有效率地捕獲受眾注意力，并塑造主流話語。媒體在彼時是以制度賦權的方式，通過控制信源對注意力市場形成約束和規制，并且要借助第三方專業機構才能考察受眾需求，在受眾配合的情況下進行媒介測量，以便內容提供者作出相應調整。在數字時代，內容提供者可以通過算法分析受眾偏好，將其貼上標簽，同時進行協同過濾、精準推送，使得流量獲得最大的轉化效率，從而達到精準獲取受眾注意、建構注意力市場的目的[7];同時，面對海量信息，受眾為最短時間內獲取最有效的信息，也迫切需要傳媒機構作為把關人進行信息的甄別、選擇和推薦。由此可見，從傳統媒體到數字時代，“千人千面”的個性化算法分析推薦機制，為注意力市場的建構提供了新的動力。

（三）注意力市場建構的新力量

在數字時代，內容提供者和受眾兩大主體互相影響。內容提供者利用用戶“千人千面”的特征，為受眾提供需要的內容，促進注意力市場的結構化過程;受眾獲得了更多的能動性，反作用于內容提供者，為其提供信息推薦的方向，形成了新的媒體結構特征[8]。

1. 內容提供者：“千人千面”的結構性力量。內容提供者利用數據挖掘、網絡爬蟲等技術搜集大量用戶信息，接著進行篩選和分類，形成一種“人以群分”的網絡圈子，圈子中這一部分人往往愛好相似。比方說對于愛好運動類用戶，短視頻平臺會為其推送較多的健身視頻、電商平臺會為其推送較多的健身器材，以此貼合用戶愛好以提高信息推薦的命中率。其中，搜集用戶數據的過程就是算法把關。

與傳統的人為把關不同的是，算法把關是利用算法技術捕獲用戶偏好信息，與人為把關主要依據權力主體偏好、取向進行信息選擇顯然不同。首先，基于算法的平臺通過各種與受眾接觸的媒介進行信息收集，如阿里巴巴集團通過旗下各類軟件匯聚、抓取使用者的信息;其次，通過本身的運行規則計算、分類信息，把信源中最可能被受眾關注的內容或商品進行排序;最后，根據受眾習慣和取向編輯信息，推送到受眾面前[9]。

這種采用“千人千面”的內容提供方式將人和信息的關系具體化了，徹底改變了傳統的“一對多”“傳者本位”的傳受關系，它的關鍵在于“以用戶（受眾）為中心”，和傳統媒體的商業模式、價值取向都截然不同[10]。傳統媒體的商業模式雖然也是建立在注意力經濟之上，但大多是廣告支撐模式，其第一重產品交易是傳媒機構和消費者在媒介內容市場完成的;第二重產品交易是傳媒機構在廣告主和消費者之間建立聯系的渠道，即向廣告主出售受眾的注意力——這是一種二元對立的傳受關系。而基于“千人千面”的商業模式是結合用戶（受眾）的標簽和偏好進行推薦，進而形成“越愛看越推薦”“越相似越推薦”的現狀，越來越多的相似者被裹挾進入這個越來越龐大的注意力市場。這種基于“千人千面”的商業模式會跟蹤受眾的網絡行為，并不斷為其貼上結構化的標簽，在信息傳播的每個過程中起到支配性作用[11]。這是新經濟下的議程設置，可能使受眾生活在由自己價值取向組成的信息繭房中，進而實現控制受眾信源、影響輿論的能力，但這種有著“千人千面”特征的商業模式的確建構起了傳受雙方互動的結構關系[12]。

2. 受眾： 更加“能動”的參與性力量。尤瓦爾·赫拉利認為未來是算法的時代，它會對受眾的權力進行賦能，使之更具有能動性，從而擺脫“被控制”的單向接受的權力結構[13]。受眾在傳統經濟中想要得到自身需要的信息并不容易，即便在新經濟條件下，如果媒介平臺沒有記錄下受眾行為，也不能對其貼上興趣標簽，“千人千面”也就不能發揮作用。只有用戶通過行為提供注意力，才能建構起注意力市場。

受眾的能動性還體現在對內容提供者的反向建構上。其一是因為受眾的行為偏好是“千人千面”進行資源配置最主要的動力，另一動力是算法技術的迭代。“千人千面”會通過算法運行出每一個受眾的“用戶畫像”，并不斷根據行為變化完善這個畫像。其二是因為這種完善會使推薦機制更加精準。受眾對信息進行的每一次個性化的消費過程都會反饋到“千人千面”，進而使其更加個性化、具體化、精準化。即使受眾自己并沒有注意到這些，但反向建構媒體、參與建構注意力市場的能動性會循環往復，并持續建構數字時代的傳受關系和權力關系——受眾不再是注意力市場的被建構者，而是建構的參與者[14]。

綜上所述，數字時代下智能算法構造的“千人千面”改變了內容生產、分發、消費等各個環節的傳統模式，一定程度上顛覆了過去的傳受關系和權力關系，為建構注意力市場、洞察市場動向以及抓取受眾注意力提供了新的結構性力量[15]。

三、注意力市場建構后的社會系統

從結構化理論來看，注意力市場的構建涉及到媒體、 內容提供者和受眾， 對政治、 經濟、 文化等產生了較大影響， 一定程度上會影響社會系統的穩定。

（一）經濟：資本沖突下的行業擴張

內容（商品）提供者通過融資、兼并、參股、資金合作等資本市場的運作手段，擴張媒介資本規模，優化資本配置，進而達到利潤的增殖目標。上文中阿里巴巴集團通過投資入股、關聯公司的方式進行異質媒體聯合，也反映出行業擴張的資本化經營趨勢。在規模經濟方面，馬太效應越來越明顯，有流量基礎的傳媒機構越來越具有壟斷優勢，而中小型的傳媒機構生存境況越來越惡劣。在范圍經濟方面，BAT等互聯網巨頭無孔不入，中小型傳媒機構則面臨被邊緣化的尷尬境地。

媒體產業在快速轉型進程中成為極適合資本進入的產業，原因主要有兩方面：其一，傳統媒體的沉沒成本相對較高，借助資本實現轉型發展迫在眉睫。廣播電視廣告收入自2017年首次呈現負增長，此后不斷下滑。2018年電視廣告收入958.9億元跌破千億元，廣播、報紙、雜志廣告收入累計267.4億元，而網絡廣告收入達4 965.2億元;2019年電視廣告收入934.9億元，廣播、報紙、雜志廣告收入累計229億元，網絡廣告收入達到6 464.3億元[16]。可以看出，以電視、報紙、雜志等為代表的傳統媒體行業廣告收入都在下行，而借助資本與互聯網深度融合的網絡傳媒公司則保持著良好的發展態勢。其二，互聯網資本本身就具有快速擴張的特質：憑借著互聯網的資源整合優勢、大資本優勢，“互聯網+資本”模式普遍會通過價格戰迅速積累流量。如成立于2014年的“界面新聞”以財經、商業新聞為核心，而幾乎同時成立的“藍鯨財聯社”屬于財經信息服務平臺，為彌補彼此不足，2018年2月二者通過換股形式合并，由上海報業集團控股。整合后的“界面·財聯社”集“媒體+資訊+數據+服務+交易”五位于一體，意味著持有A級新聞牌照的財經新聞獨角獸的誕生。

互聯網資本的沖撞加速了媒體轉型和融合，一方面迫使媒體平臺進行合并重組，構建同質或異質媒體聯合;另一方面，要求內容（商品）提供者整合資源開展聯合經營活動，以降低惡意競爭帶來的市場風險。無論是媒體平臺的整合還是內容提供者的聯合經營，受眾在手機端和PC端留下的行為數據最終會匯聚在少數企業的數據庫中，成為“千人千面”算法分析的對象。

（二）技術：“算法陷阱”與“信息繭房”的雙重挑戰

從技術上說，“千人千面”本身也有許多不足。受眾的偏好和關注點都處于動態變化狀態，在一段時間內對某一熱點的關注并不代表接下來還會對此感興趣，這樣就需要算法對受眾構建短期、長期的興趣標簽，“千人千面”在未來還會進一步促進細粒度的推薦精準度。

同時，“算法陷阱”也引發了人們對于傳媒平臺和內容提供者的各種質疑。在“千人千面”的智能算法面前，受眾淪為算法模型分析的對象，不但深受信息泄露之害，也被打上了特定的“標簽”，被割裂成不同的群體，形成了以個人為單位的“信息繭房”。此外，受眾對內容提供者的反構作用、對注意力市場的建構作用遠遠不及內容提供者，受眾與內容提供者形成了一種不平等的互構關系。值得注意的是，受眾對內容提供者反構的能動性是在其察覺之外的，受眾可能從未想改變推薦機制下的內容或商品，但其在不經意之間留下的行為數據會被算法記錄下來，并在下一次推薦中呈現出來——這實際上是給受眾的能動性設置了“天花板”。

（三）政治：謠言會導致政府公信力下降

從政治上看，官方信息需要更多的注意力資源，以更好地處理社會突發事件以及社會公共事件。然而在競相爭奪注意力市場的背景下，媒體平臺以算法技術為支撐，以追求商業利益最大化為目的，默許甚至鼓勵個人和企業編造發布不實信息，甚至允許發布人為修改過的政府信息[17]。互聯網肆意生長、無孔不入的特質使其正在沖撞公眾與政府、社會甚至法律之間的互動，也在一定程度上損害了公共利益。從政府角度來說，政府的公信力極為重要，在數字時代的社交平臺上，政府公信力是通過發布官方可靠、嚴謹無誤的信息樹立的;但是為了適應算法的信息，或為奪取眼球而修改官媒的信息，終究會致使政府公信力缺失，甚至淪入“塔西佗陷阱”。從受眾方面來說，如果獲取的所謂“官方信息”竟然是謠言，必然會給日常生活帶來困擾和不便，尤其當謠言在受眾中產生“馬太效應”時，極易造成社會的恐慌和混亂。

因此，過度博取眼球的注意力市場不利于政治穩定以及社會和諧。政府應加強信息監管，維護官方公信力、號召力與權威性;受眾應擦亮自己的眼睛，提高自身判斷是非的能力，真正做到“流言止于智者”。

（四）文化：多元意見的破壞與重構

意見市場的思想從自由主義報刊理論到社會責任論以及公共領域理論，其核心點在于維護多元的意見市場，保證一個自由而民主的市民空間。

在行業擴張的洗禮下，一部分悲觀者認為“千人千面”這樣的推薦機制會讓受眾呈現出同質化聚集的趨勢，形成離散的、異質的“飛地”，人們會退到自己認同的、只有一個真理版本的市民空間，這意味著受眾生活在一個一廂情愿的信息繭房中，越來越堅持自己的觀點和價值取向，能動性會過早地觸及“天花板”。而抱著樂觀態度的韋伯斯特則認為推薦機制既有可能把受眾引向流行內容，也有可能引向個性內容，而前者是有可能對后者起到消解作用的。并且，受眾依然是社會的人，他們會在不同的“大規模重疊文化”中來往、流動，還是處在“大規模重疊文化”的開放性之中。前者是和后者相對的，基于不同的偏好、價值取向的確會形成不同的群體，但后者也會幫助社會結構保持平衡。從報刊媒體到電視廣播媒體，再到網絡媒體和“千人千面”，人們對于“多元意見市場受到破壞”的討論一直沒有停止過。但技術的迭代最終還是會解決技術帶來的問題。換言之，意見市場在隨著技術迭代受到破壞的同時，還是會被重構，況且傳統媒體的作用依然無法被完全取代。正如韋伯斯特在《注意力市場：如何吸引數字時代的受眾》書中所說，推薦機制最終還是會導致大規模重疊文化的出現[18]。

四、結語

在數字時代，注意力取代生產要素成為稀缺資源，內容提供者、媒介測量者的結構發生重合，和受眾之間形成互動互構的二元關系。內容提供者在對資源和規則進行配置時要依賴受眾留下的行為數據，受眾也可以通過自己的選擇去改變數據推薦。可以說“千人千面”改變了傳統意義上的線性傳播模式，讓內容提供者成為建構注意力市場的結構性力量，讓受眾成為建構注意力市場的參與性力量。

值得肯定的是，在非線性產消模式下，人的價值會被利用起來，受眾不僅可以通過被動地留下行為數據參與注意力市場建構，也可以被鼓勵多說出自身的主張和觀念。比如專業媒體人邵兵創辦的新聞短視頻軟件“梨視頻”，將PGC和UGC相結合是梨視頻的產品特色：一方面針對用戶開發了拍客系統，進行用戶內容生產;另一方面把三審制保留在專業內容生產中，一定程度上彌補了技術上的不足。

然而，注意力市場的建構，對社會經濟、技術、政治和文化都產生了或多或少的影響，使得行業出現資本化擴張經營趨勢，政府易陷入“塔西佗陷阱”，尤其是利用智能算法對用戶精準畫像后，雖然聚集了受眾注意力，但同時也導致了受眾認知的信息繭房，讓受眾與信息之間有了傳播隔閡，對世界的認知難以更新，固步自封、墨守成規。

因此，不能單純地認為技術的產生會促進一切的進步，也不能單純地認為技術是萬惡之源、人創造了技術而技術將會毀滅人類。究其根本，技術本身只是工具，智能算法促進了注意力市場的建構，而這種建構是善是惡，最終取決于使用算法的人。

參考文獻：

[1] 中國互聯網絡信息中心（CNNIC）.第48次中國互聯網絡發展現狀統計報告[R/OL]. http：//www.100ec.cn/detail--6599998.html.

[2] 彭蘭.生存、認知、關系：算法將如何改變我們[J].新聞界，2021（3）：45-53.

[3] 趙月儒，李雯.千人千面信息算法的分析探索[J].信息記錄材料，2021，22（4）：242-243.

[4] 陳麗敏.全球化背景下媒介、傳播、文化思考：吉登斯結構理論視角[J].新聞研究導刊，2020，11（18）：70-71.

[5] 郭忠華.主客體關系的對立與融通：詮釋吉登斯的“結構化理論”[J].東方論壇，2008（2）：100-105.

[6] 劉燕南.數字時代的受眾分析：《注意力市場》的解讀與思考[J].國際新聞界，2017，39（3）：167-176.

[7] 李鳳萍.價值共創與協同創新：基于智媒時代價值平臺網絡的商業模式創新研究[J].新聞大學，2020（3）：107-116+121.

[8] 國秋華.個性化新聞推薦對注意力市場的建構[J].出版發行研究，2019（2）：62-65+91.

[9] 王一楠.智能媒體時代內容創作者對算法的使用立場研究[J].中國編輯，2021（3）：27-32.

[10] 肖贊軍，陳思穎.主流媒體集團的全面轉型之困及發展研究[J].傳媒觀察，2020（10）：38-43.

[11] 喻國明，楊瑩瑩，閆巧妹.算法即權力：算法范式在新聞傳播中的權力革命[J].編輯之友，2018（5）：5-12.

[12] 馬立德，程怡，李韜.平臺型媒體對傳播權力的重構與治理之道[J].青年記者，2021（3）：9-12

[13] 尤瓦爾·赫拉利.未來簡史[M].林俊宏，譯.北京：中信出版社，2017.

[14] 國秋華，鐘婷婷.移動互聯時代受眾注意力的漂移、捕獲與重構[J].中國廣播電視學刊，2019（1）：47-50.

[15] 馬俊峰，王斌.數字時代注意力經濟的邏輯運演及其批判[J].社會科學文摘，2020（12）：79-81.

[16] 中文互聯網數據資訊網.2020年中國廣告市場及廣告主營銷趨勢[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/1093834.html.

[17] 孫會巖.人工智能時代政治謠言的算法治理：邏輯、限度與應對[J]. 學術界， 2021（2）：79-86.

[18] 詹姆斯·韋伯斯特.注意力市場：如何吸引數字時代的受眾[M].郭石磊，譯.北京：中國人民大學出版社，2017.

[責任編輯：吳曉紅]