Page 97 - 大数据时代新闻传播的创新与实践研究

第三章 大数据时代传统新闻生产的变革

的方式上基本都是由点到面的传播，即信息分发的过程中人工编辑没有办法考虑
到每个人不同的需求，一般受众要想看到自己感兴趣的信息，必须在茫茫的编辑
推荐新闻中进行不断的筛选。而基于算法的个性化推荐，其基于对用户大数据的

分析和挖掘，相比传统的人工编辑通过自身的经验和判断来决定新闻信息分发的
做法，算法推荐能够更加准确的判断出受众关注的热点问题。同时，在信息分发
的方式上，基于大数据和算法技术，能够有效地将用户需求和新闻信息进行匹配，
实现新闻信息的个性化的推荐，使得有着不同需求的用户能够直接获取到不同信

息内容，为用户省去了搜索信息的时间，大大提高了新闻信息的传播效果。
第二，算法推荐更加客观。在传统的新闻生产中，新闻信息的推荐在很大程
度上都受到了传统新闻编辑个人思想和意识的影响，一位新闻编辑往往就是一个

把关人，在面对一些特定的新闻信息时，新闻编辑的主观思想和意识往往会影响
他们的专业判断，比如说新闻编辑可能会更加倾向于推送那些自己了解的或者比
较感兴趣的信息，而很有可能这些信息并不是受众们所感兴趣的。而基于算法的
推荐技术则正好避免了这种情况的出现，在整个算法推荐的过程当中，所有被的
推荐内容都是基于对用户数据和文章数据的分析结果而进行的，这些数据在一定

程度上其实就是对用户需求一种客观反应，因此可以说基于算法推荐的内容基本
都是中立的、客观的。
第三，分发信息的速度更为快捷。在传统的新闻生产中，新闻编辑要完成对

新闻信息的审核往往都要经过一段相当长的时间，尤其是在面对一些相关突发事
件的时候，传统的新闻编辑往往不能在第一时间发现热点并推送出去相关的内容
信息。而算法推荐则能够实现通过对用户数据的实时监控，在最快的时间内发现
热点新闻信息，并能在第一时间内就推送给相关用户。
然而，算法并不是万能的，其与传统的人工编辑推荐相比，还存在着以下缺陷：

第一，用户数据的隐私保护问题。基于大数据分析的算法推荐虽然在一定程
度上使得新闻信息的分发变得更加的人性化和便捷，但是同时这些数据也在一定
程度上暴露了用户的隐私。比如说我们上文中提到的今日头条的算法推荐引擎，

其在对用户的个人特征信息进行收集时，会对用户个人的性别、年龄、工作甚至
是住址等详细信息进行收集，以此来实现信息的精准推送，然而这些信息在很大
程度上都涉及到了公众的个人隐私，如果这些涉及到个人隐私信息出现在新闻报
道中或者利用不当，则会给公众带来许多不必要的麻烦。

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