數(shù)據(jù)驅動的新聞傳播：精準與個性化之路

摘 要：文章通過梳理新聞傳播面臨的信息過載、媒介斷裂等現(xiàn)實問題，提出以數(shù)據(jù)驅動重塑新聞業(yè)智能生態(tài)，利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術實現(xiàn)精準傳播，并通過個性化新聞產品的開發(fā)增強用戶參與感和互動性。研究表明，數(shù)據(jù)驅動、智能分發(fā)和交互式呈現(xiàn)將成為新聞傳播的新范式，推動媒體構建用戶洞察、精準觸達和情感連接的運營閉環(huán)。

關鍵詞：數(shù)據(jù)驅動 精準傳播 個性化新聞 智能分發(fā) "算法應用

中圖分類號：F062.5；G210 "文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2025）01-218-02

引言

新一輪技術革命浪潮下，海量信息呈爆炸式增長，移動互聯(lián)網(wǎng)催生了碎片化閱讀習慣，新聞業(yè)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。傳統(tǒng)媒體亟需突破單向度傳播的桎梏，重塑“用戶為本”的服務理念。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術在新聞生產、分發(fā)、呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)的應用落地，數(shù)據(jù)驅動的精準化、個性化傳播成為突破困局的創(chuàng)新路徑，為媒體提質增效、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供了新思路和新動能。

一、當前新聞傳播面臨的核心問題

（一）信息過載與用戶注意力稀缺

當前，信息技術的飛速發(fā)展和移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，帶來了前所未有的信息爆炸，海量內容在各類平臺上持續(xù)涌現(xiàn)，而用戶的注意力和時間卻極其有限，供需失衡日益加劇。信息過載不僅造成了用戶認知負荷過重、篩選困難，也嚴重影響了內容質量和傳播效率，優(yōu)質信息難以脫穎而出，平庸內容泛濫成災。同時，注意力經(jīng)濟時代到來，用戶時間被無限細分和稀釋，新聞媒體對受眾注意力的爭奪日趨激烈，如何在信息洪流中抓住用戶眼球、提供精準有效的信息服務，成為擺在從業(yè)者面前的頭等難題。

（二）傳統(tǒng)媒體模式與數(shù)字原生代際差異

傳統(tǒng)媒體長期以來形成了固有的采編發(fā)流程和傳播模式，面對數(shù)字原生時代的到來，這些模式逐漸暴露出諸多弊端和局限性。一方面，年輕一代用戶習慣于在數(shù)字平臺上獲取資訊，對移動化、視頻化、互動化的新聞產品有著全新期待，傳統(tǒng)媒體單向度輸出的內容形態(tài)已難以滿足他們的需求。另一方面，數(shù)字原生代在信息素養(yǎng)、思維方式和價值觀念上有別于前輩，他們更加注重個性化表達、參與感受和社交體驗，而傳統(tǒng)編輯把關、議程設置的媒體邏輯漸漸失去影響力。

（三）假新聞傳播與信息真實性挑戰(zhàn)

隨著自媒體時代的到來和信息繭房效應的加劇，假新聞在社交網(wǎng)絡上被快速放大，對信息真實性構成了巨大威脅。缺乏專業(yè)素養(yǎng)的信息生產者、標題黨和算法推薦機制助長了謠言和虛假內容的傳播，公眾很難從海量信息中甄別真?zhèn)危萑胄湃挝C。同時，深度偽造技術的出現(xiàn)，使得圖片視頻篡改日益簡易，虛假信息更易被偽裝成客觀事實，公眾對主流媒體的信賴根基受到動搖。

二、數(shù)據(jù)驅動：重塑新聞傳播的智能生態(tài)系統(tǒng)

（一）構建全息用戶畫像，精準把握受眾需求

第一，新聞媒體需要采集用戶在不同場景下的多維度數(shù)據(jù)，包括人口屬性、興趣愛好、互動行為、位置軌跡等，形成結構化的用戶數(shù)據(jù)庫。運用大數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理等技術，分析用戶在不同平臺上的瀏覽、點贊、評論、轉發(fā)等行為，洞察其偏好特征和情感傾向[1]。同時，還可利用知識圖譜將用戶畫像與內容標簽、話題實體相關聯(lián)，挖掘用戶在不同語義維度上的潛在需求?；诖?，建立覆蓋人物特質、行為習慣、偏好變化的動態(tài)用戶畫像，實現(xiàn)對受眾群體的立體化、多層次刻畫。

第二，在全息用戶畫像的基礎上，媒體可運用機器學習算法，對海量用戶進行精細分群，揭示不同細分受眾間的共性與差異，并針對性地設計傳播策略。例如，通過聚類分析將用戶劃分為不同的興趣部落，基于關聯(lián)規(guī)則挖掘不同群體在話題偏好上的差異化組合，進而匹配相應的內容推薦。再如，針對高價值用戶開展用戶畫像細分，分析其獨特的人格特質、心理需求和決策旅程，為其提供高度個性化的產品服務。

（二）打造智能內容管理平臺，優(yōu)化資源配置

首先，智能內容管理平臺通過對海量內容數(shù)據(jù)進行爬取、清洗和存儲，建立起涵蓋文本、圖片、音視頻等多媒體信息的結構化知識庫。采用自動分類、命名實體識別、情感分析等自然語言處理技術，對內容的主題、風格、情感傾向等多維屬性進行標注，形成內容資源的中心化、語義化、要素化管理。在此基礎上，平臺利用知識圖譜技術建立內容實體間的語義關聯(lián)網(wǎng)絡，揭示內容間的邏輯脈絡和衍生關系，讓資源組織更加條理化、關聯(lián)化、智能化。

其次，傳媒機構可基于內容管理平臺，開發(fā)智能策劃和編排工具，輔助記者編輯進行選題決策和素材挖掘。例如，通過對社交媒體熱點話題進行實時監(jiān)測，結合用戶畫像數(shù)據(jù)，預測新聞選題的潛在關注度，評估不同議題的傳播價值，讓選題策劃隨需而變、精準高效。又如，平臺可根據(jù)內容間的相關性，自動推薦相似素材和參考資料，并基于版權信息智能甄別可用性，讓內容生產所需的信息觸手可及、應接不暇。

（三）建立數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，持續(xù)改進傳播策略

一方面，新聞媒體需要搭建用戶行為追蹤體系，全面采集用戶在不同渠道和終端上的閱讀、互動、轉化數(shù)據(jù)。通過在新聞頁面和客戶端中嵌入代碼，可記錄用戶的瀏覽深度、停留時長、點擊位置等，評估其對不同內容模塊的關注程度。運用 A/B 測試和多變量實驗，探索不同標題、配圖、版式的效果差異，優(yōu)選最佳的內容呈現(xiàn)方案。對于留言評論數(shù)據(jù)，可借助情感分析模型，實時監(jiān)測用戶對報道議題的情緒反饋，并基于聚類算法劃分不同觀點陣營，洞察議題演化和輿論生態(tài)。

另一方面，媒體需要將用戶反饋數(shù)據(jù)與內容、渠道、時間等維度進行關聯(lián)分析，評估不同傳播要素的效能，并對癥下藥、持續(xù)優(yōu)化。例如，對比不同選題策劃方式在用戶關注度和互動量上的差異，篩選出最具價值的選題類型與挖掘思路[2]。再如，分析頭條推送、信息流、搜索引擎等分發(fā)渠道的用戶質量和轉化效果，聚焦高轉化路徑，并針對性地優(yōu)化落地頁體驗。同時，還需關注用戶的時間偏好和節(jié)奏規(guī)律，在其碎片化時間高峰推送短平快內容，在深閱讀高峰推送長文解讀。

三、精準傳播：數(shù)據(jù)賦能下的信息精細化投放

（一）利用人工智能算法，實現(xiàn)內容智能匹配

首先，媒體可利用自然語言處理技術對新聞內容進行深度解析，提取關鍵詞、命名實體、主題類別等結構化特征，并運用語義表示學習模型將文本映射到多維向量空間中，形成語義豐富、維度統(tǒng)一的內容表征。同時，借助協(xié)同過濾、矩陣分解等推薦系統(tǒng)算法，分析用戶的歷史瀏覽行為，發(fā)掘其隱性偏好特征，并基于相似度計算為其匹配最契合口味的新聞內容。此外，知識圖譜推理可挖掘內容間的多跳關聯(lián)，實現(xiàn)基于語義脈絡的衍生拓展，讓推薦不再局限于同類主題，而是涉及更廣泛的關聯(lián)話題，增強內容的連貫性和引導性。

其次，媒體還可采用強化學習等在線學習范式，根據(jù)用戶對推送內容的實時反饋動態(tài)調整匹配策略。例如，在推薦過程中持續(xù)追蹤用戶的點擊、停留等行為，作為環(huán)境獎勵反饋，并借助多臂老虎機算法進行在線探索，不斷試錯、調優(yōu)匹配模型，從而在新聞推薦中引入用戶引導和交互機制。此外，基于遷移學習和元學習范式，還可讓不同用戶間的偏好認知相互借鑒，實現(xiàn)冷啟動問題的緩解，并在此基礎上引入對抗學習機制，在“推薦者—用戶”間展開博弈對抗，從對立統(tǒng)一中實現(xiàn)匹配效果的演進優(yōu)化。

（二）應用大數(shù)據(jù)分析技術，優(yōu)化傳播時間和渠道

大數(shù)據(jù)分析技術為內容分發(fā)時間和渠道選擇提供了精準的數(shù)據(jù)支撐[3]。一方面，運用時間序列挖掘算法對用戶行為數(shù)據(jù)進行建模分析，洞察其時間偏好規(guī)律，并據(jù)此匹配最佳的內容推送時機。例如，識別用戶閱讀高峰期，評估不同時段推送的點擊轉化率，借助生存分析預測頁面停留時長，進而在用戶閑暇時推送長文，在碎片化時間推送短視頻，讓內容的節(jié)奏張弛與注意力走勢相契合。再如，針對不同用戶劃分最佳推送時段，有的用戶習慣早起刷新聞，有的則偏愛午休時瀏覽，個性化的時間優(yōu)化能最大限度地撬動用戶興趣，提升觸達率。

另一方面，媒體可對用戶在不同渠道的歸因轉化進行大數(shù)據(jù)追蹤，評估各流量平臺在用戶獲取中的貢獻度，合理配置渠道資源。例如，采用多點觸達歸因模型對不同渠道的推廣效果進行對比，分析用戶從接觸信息到最終轉化的完整路徑，找出最關鍵的觸點節(jié)點，聚焦打造和投放。

（三）引入機器學習模型，預測熱點話題走向

首先，引入時間序列分析和異常檢測算法，對社交平臺話題熱度進行實時監(jiān)測。通過追蹤話題討論量、情感傾向等指標隨時間的波動變化，捕捉關注度的陡增陡降等異常狀態(tài)，快速識別話題爆發(fā)前的微弱信號，做到有跡可循、未雨綢繆。其次，構建話題生命周期預測模型，刻畫不同類型話題的發(fā)展軌跡，包括長尾型、周期型、脈沖型等，并基于機器學習算法擬合其中的關鍵參數(shù)，預估當前話題所處的生命周期階段，推斷其未來持續(xù)時間和影響力[4]。

此外，利用主題模型和社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，揭示話題涌現(xiàn)、發(fā)酵過程中的關鍵事件、意見領袖和社交網(wǎng)絡結構，或者采用因果發(fā)現(xiàn)和因果強度估計，分析這些因素對話題走勢的影響效應，構建話題演化的“森林模型”，洞悉其中的關鍵驅動力。最后，話題預測還需嵌入人機交互機制，專家調校模型，將定性經(jīng)驗與定量分析相結合。例如，建立話題畫像知識庫，對模型預測結果進行可解釋性分析，便于編輯記者解讀話題內涵。

四、個性化新聞：定制化信息服務的創(chuàng)新實踐

（一）開發(fā)交互式新聞產品，增強用戶參與感

首先，開發(fā)沉浸式報道和虛擬現(xiàn)實內容，利用360度全景視頻、3D建模等技術再現(xiàn)新聞事件現(xiàn)場，配合體感交互設備，讓用戶身臨其境地探索新聞現(xiàn)場，調查線索，揭開謎團，以第一人稱視角參與新聞故事[5]。其次，借助游戲引擎技術，開發(fā)新聞主題的互動游戲和角色扮演題材，讓用戶在模擬環(huán)境中扮演記者、政策制定者等不同角色，體驗新聞生產和決策制定過程，提升議題代入感。最后，媒體可為用戶提供圖文、音視頻、直播等多元化互動工具，鼓勵其評論表態(tài)、分享見解、參與討論，集眾人之所長、匯百家之言論。例如，開發(fā)辯論社區(qū)產品，設置正反方論壇，激發(fā)思想碰撞；再如，開放稿件協(xié)作平臺，眾包一手信息，撰稿伴隨討論修改，集用戶智慧完善報道。此外，個性化產品還可嵌入智能推薦引擎，向用戶推送“我的頻道”“我的興趣”等個性化欄目。

（二）設計自適應內容界面，提升閱讀體驗

基于響應式布局設計，搭建自適應頁面框架，針對PC、平板、手機等多種屏幕終端和分辨率，預定義不同的布局斷點，并設計相應的排版網(wǎng)格系統(tǒng)，對不同屏幕下的字體、留白、頁寬、內容模塊進行規(guī)范化適配，使界面布局能隨訪問終端發(fā)生變化而自動響應重排，以彈性化、動態(tài)化的面貌呈現(xiàn)，確?？缃K端瀏覽的一致性體驗。同時，運用前端組件化和模塊化開發(fā)思路，將內容劃分為標題、段落、圖片、視頻等語義化模塊，實現(xiàn)結構與樣式的分離。

此外，媒體還可建立通用內容模塊庫，包括文本卡片、視頻播放器、交互圖表、信息圖示等，記者編輯從中選取模塊快速構建報道頁面，運營人員配置個性化展示策略，前端自動渲染，同一報道可面向不同用戶、不同使用場景千人千面。再者，個性化新聞還需匹配智能交互，界面可根據(jù)用戶的閱讀偏好、使用習慣進行自主優(yōu)化。例如，基于用戶眼動和注意力追蹤數(shù)據(jù)，分析不同版式的閱讀路徑和瀏覽時長，動態(tài)調整版面布局；再如，識別老年用戶群的交互行為，自動增大字號、降低頁面復雜度。

（三）推出個性化訂閱系統(tǒng)，滿足差異化需求

個性化訂閱系統(tǒng)的推出是媒體適應互聯(lián)網(wǎng)時代用戶需求變遷的創(chuàng)新之舉。訂閱服務以主題訂閱、記者訂閱等多元化形式滿足用戶在垂直領域、深度報道等方面的獨特閱讀偏好，以社交化的人際網(wǎng)絡連接增強用戶粘性，同時充分尊重用戶的自主權和隱私權，以靈活多樣的付費模式帶來超預期的性價比體驗。個性化、社交化、隱私化將成為新時期新聞訂閱的顯著特點，用戶將從被動的信息接受者轉變?yōu)樾侣勆a的參與者、定制者和傳播者，媒體也將從內容管理者蛻變?yōu)橛脩絷P系經(jīng)營者。

結語

綜上所述，數(shù)據(jù)驅動已成為新聞傳播轉型突圍的必由之路。人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術在媒體運營中的深度應用，以數(shù)據(jù)積累洞察用戶，以算法優(yōu)化分發(fā)策略，以智能產品帶來優(yōu)質體驗，構建起一套精準、高效、智能的傳播生態(tài)系統(tǒng)。未來，數(shù)據(jù)驅動將為新聞業(yè)帶來變革性創(chuàng)新，研究者還需進一步探索數(shù)據(jù)應用的邊界、算法倫理的規(guī)范以及人機協(xié)作的模式，推動媒體行業(yè)在智能化浪潮中實現(xiàn)提質增效和內生發(fā)展。

參考文獻：

[1] 陸小潔.融媒體時代新聞傳播的實施路徑及創(chuàng)新探究[J].新聞文化建設，2024（09）：109-111.

[2] 丁一.新媒體時代新聞傳播創(chuàng)新模式探析[N].科學導報，2023-12-15（B03）

[3] 郭嘉良，倪萬.轉向與重塑：數(shù)據(jù)驅動語境下數(shù)據(jù)新聞的敘事機制研究[J].東岳論叢，2021，42（10）：110-120.

[4] 陳昌鳳，石澤.價值嵌入與算法思維：智能時代如何做新聞[J].新聞與寫作，2021（01）：54-59.

[5] 強月新，孔鈺欽.數(shù)據(jù)新聞驅動下的傳統(tǒng)新聞傳播人才轉型[J].電視研究，2020（12）：12-15.

（作者單位：西安工程大學 陜西西安 710000）

（責編：若佳）