文_陸曉菲
陸曉菲
湖州新聞傳媒中心
在信息海量化、受眾多樣化的傳播環境下,內容聚合成為一種適應用戶需求的信息組織有效模式。對于區域型APP來說,如何在內容聚合上進行創新是一個值得深思的問題。筆者僅以湖州市推出的新聞媒體宣傳平臺——“南太湖號”APP為例,梳理該平臺在內容聚合方面的具體操作和創新模式,以期為區域型APP提供有益借鑒。
“南太湖號”目前已開設政務服務、媒體服務、便民服務等多個板塊,每個板塊又包含多個欄目,這些欄目涵蓋生活的方方面面,后臺編輯在經過手動設置后可實現信息關聯。用戶可以根據自己的喜好訂閱對應的欄目并開通推送功能,當訂閱欄目里的內容更新時用戶可在第一時間得到通知?!澳咸枴钡牧夹赃\行,有加法,也有減法。加法指的是內容和欄目的增加,以幫助客戶更好地選擇自己感興趣的信息。而減法指的是定期淘汰一些用戶接受度不高的欄目,通過不斷優化用戶體驗來實現平臺閱讀量、用戶數的良性發展。
為了擴充內容源,“南太湖號”采用多種手段強化內容聚合。一是通過版權置換等手段,抓取各大熱門微信公眾號、網站及APP的稿件,以媒體服務板塊的“學習平臺”為例,其中的內容出自學習強國湖州學習平臺,每天只要這一信息源有稿件更新就會呈現在后臺。平臺內部也有部分原創稿件,對于一些熱議話題,新聞傳媒中心的記者會第一時間進行報題和采寫,隨后由領導審核,再由小編發布到平臺上。
面對互聯網海量的新聞信息,完善內容審核機制變得尤為重要。不少聚合類新聞APP在發展過程中,也暴露出把關缺位等問題。相較商業平臺,依托于主流媒體的“南太湖號”擁有經驗豐富的編輯人員,團隊具備專業審核能力和正確導向意識,在把關方面有明顯優勢。
“南太湖號”APP依托人工智能,在內容分發上進行了創新嘗試:第一,個性化推送,“南太湖號”APP后臺設置了多個欄目,用戶可根據自己的喜好進行閱讀,也可以訂閱并開通推送功能,當喜歡的欄目有內容更新,手機端便能接收到提醒,由此實現精準分發;第二,信息流展示,“南太湖號”APP首頁以信息流展示的方式呈現用戶自身“訂閱內容”以及經過時間、熱度、標簽等維度人工智能數據分析的“推薦內容”,以提高信息分發后的打開率和有效閱讀率;第三,通過全文語義分析判定地理位置,例如,一篇稿子寫的是“金華砂鍋煲”,“南太湖號”APP根據全文語義判斷這家店位于杭州,就會把這篇稿件推薦給杭州用戶。
內容聚合APP除了需要強大的技術支持外,還需要海量的內容作為基石。機器算法以及智能推薦都需要有大數據作為支撐。大數據既包括龐大的用戶資源,更包括源源不斷的內容注入。沒有內容,再先進智能的技術也無法進行算法推薦和智能排序。[1]“南太湖號”嘗試從外部聚合稿件,但版權問題隨之而來。為此,“南太湖號”加大版權投入,成立版權團隊,深化與地市媒體、省級媒體、自媒體的資源整合,嘗試通過版權置換等不同形式的版權合作,獲取不同渠道的稿件,擴充內容池。
雖然用戶每天都會閱讀大量新聞,但大多都會選擇自己感興趣的內容來進行閱讀,加之聚合類APP會根據用戶的喜好進行首頁呈現和個性化推薦,漸漸地每個人關注的新聞會出現很大差異。[2]這種越來越迎合用戶個性喜好的信息呈現方式會讓用戶視野變得越來越窄,對社會的認知也不夠全面。為解決個性化推薦帶來的“信息繭房”問題,內容聚合APP可以嘗試公共議題設置和適度的“共性化推送”。通過人工智能和機器算法的推薦,篩選出符合APP價值觀,并適合用戶閱讀的熱點事件,進行全局推送。[3]不過,也需要考慮到每個用戶對新聞的興趣偏好不同,對共性化推送的數量加以控制,以免因為熱點推送過多而導致熱點不熱,甚至引起用戶反感。
聚合類APP展示和推薦的新聞數量龐大,面對海量信息,如何幫助用戶提升閱讀效率成了一個新問題。此外,聚合類APP抓取的稿件是分散呈現的,同一個事件有形形色色的進展性稿件,同一個熱點話題也有圖文、視頻等多形態的事件信息以及評論分析等多維度的觀點表達。如果只是簡單抓取、一味進行個性化推薦,會使得用戶信息獲取過于碎片化、不成體系。像“南太湖號”這樣依托傳統媒體的區域型APP,則可以發揮專業人才優勢,在算法推薦的基礎上引入一些編輯手段,減輕用戶的信息篩選壓力,提升用戶閱讀體驗。比如,編輯可以對熱點事件進行集納整理,將同一話題的不同報道形式,歸納成專題;同一事件的進展性報道可以在一篇文章中滾動更新,并在文后附上相關新聞鏈接,便于用戶系統性閱讀,了解來龍去脈。這樣一來,用戶既可以快速了解到事件的階段性進展,又能在碎片化信息中得到系統深度的閱讀體驗。

在融媒改革大潮中,區域主流媒體所打造的新聞資訊類APP扮演著至關重要的角色,甚至發揮著引領性作用。以“南太湖號”為代表的區域型APP,正在利用自己的優勢,借力人工智能技術,尋求新的生機。