算法推荐退潮后：新闻聚合平台的人工编辑角色复兴与模式创新

一、引言

新闻聚合平台作为信息传播的重要载体，在互联网技术的推动下不断发展。算法推荐技术曾以高效的信息处理能力，精准对接用户需求，成为平台快速发展的核心动力。【1】然而，随着时间的推移，算法推荐的负面效应逐渐凸显，如用户被局限在兴趣范围内形成信息茧房，虚假信息借助算法快速扩散，内容同质化降低用户体验等。这些问题让行业意识到，单纯依赖算法推荐难以实现可持续发展，人工编辑的价值重新被重视。因此，研究算法退潮后人工编辑的角色复兴与模式创新，对新闻聚合平台突破发展瓶颈具有重要意义。

二、算法推荐的兴起与退潮

2.1 算法推荐的兴起

互联网的普及使得新闻信息呈爆炸式增长，用户面临信息过载的困境。算法推荐技术通过收集用户的浏览记录、搜索关键词、停留时长等数据，构建用户画像，进而精准推送符合其兴趣的内容。【2】这种模式大幅提高了信息分发效率，让用户能快速获取感兴趣的新闻，也为新闻聚合平台带来了庞大的用户流量和商业收益。以今日头条为例，其凭借先进的算法推荐技术，在短时间内积累了海量用户，成为行业内的佼佼者，算法推荐也因此成为众多新闻聚合平台效仿的主流模式。

2.2 算法推荐退潮的原因

2.2.1 信息茧房的桎梏

算法推荐以用户过往行为数据为基础，持续推送相似内容，导致用户的信息视野日益狭窄，形成 “信息茧房”。长期处于信息茧房中的用户，接触不到不同观点和领域的信息，思维逐渐固化，对多元事物的接受度降低。【3】

2.2.2 虚假信息与不良内容的传播

算法推荐的核心逻辑往往侧重于内容的点击率、转发量等热度指标，对信息的真实性和质量缺乏有效把控。一些不良信息发布者利用算法的这一特点，通过制造耸人听闻的标题、编造虚假内容吸引用户关注，这些信息借助算法推荐迅速扩散。在突发公共事件中，虚假信息的快速传播可能引发公众恐慌，干扰社会秩序，损害公众利益。【4】

2.2.3 内容同质化的困境

为了追求流量和用户粘性，算法推荐倾向于推送热门内容和相似信息，导致新闻聚合平台上的内容大同小异，同质化现象严重。【5】无论是政治新闻、娱乐八卦还是科技资讯，不同平台的报道角度和内容呈现都较为相似，缺乏独特性和创新性。这使得用户在多个平台浏览时，难以获得新鲜的信息体验，逐渐降低对平台的依赖度，也削弱了新闻聚合平台的核心竞争力。

三、新闻聚合平台人工编辑的传统角色与局限

3.1 传统角色

在新闻聚合平台发展初期，人工编辑主要负责内容的筛选和分类工作。他们从众多的新闻来源中，挑选出具有一定新闻价值的内容，按照政治、经济、娱乐、体育等类别进行划分，方便用户查找。同时，人工编辑会对新闻标题进行修改，使其更具吸引力，对新闻摘要进行提炼，让用户能快速了解新闻大意，以提高新闻的点击量。在当时信息数量相对有限的情况下，这种角色基本能满足平台的运营需求。

3.2 传统角色的局限

随着新闻信息数量的激增和用户需求的多样化，传统人工编辑角色的局限性日益明显。一方面，面对海量的新闻信息，人工编辑的筛选速度有限，难以保证信息的及时性，可能导致用户错过重要新闻。【5】另一方面，传统人工编辑的推荐主要依靠个人经验和主观判断，缺乏对用户个性化需求的精准把握，推荐内容与用户兴趣匹配度不高。此外，传统人工编辑大多处于被动处理信息的状态，缺乏主动策划和创新意识，难以推出具有独特性和影响力的新闻产品，无法适应市场竞争的需要。

四、新闻聚合平台人工编辑的模式创新

4.1“人工 + 智能” 协同模式

“人工 + 智能” 协同模式并非简单地将人工编辑与算法推荐相加，而是实现两者的深度融合与优势互补。【6】智能技术负责对海量新闻信息进行初步筛选、分类和标签化处理，快速识别出可能具有价值的内容，并为人工编辑提供用户画像、阅读数据等参考信息，提高人工编辑的工作效率。人工编辑则利用专业知识和经验，对智能技术筛选出的内容进行深度审核、编辑和优化，对重要新闻进行策划和解读。同时，人工编辑将审核过程中发现的问题、用户反馈等信息反馈给智能系统，不断优化算法模型，使其更符合内容质量要求和用户真实需求。

4.2 专业编辑团队与用户共创模式

构建专业编辑团队与用户共创的模式，能够充分发挥双方的优势，丰富新闻内容生态。专业编辑团队负责制定内容标准、把控内容方向和质量，对用户提供的内容进行审核、编辑和加工。同时，平台搭建用户参与机制，鼓励用户通过投稿、评论、投票等方式参与内容创作与传播。用户可以分享身边的新鲜事、个人见解、专业知识等，经过专业编辑的处理后，成为平台的新闻内容。例如，摄影爱好者可以投稿原创的新闻图片，行业从业者可以分享专业领域的见解。用户的评论和反馈也能为编辑团队提供灵感，帮助他们了解用户需求，调整内容策划方向，增强用户的参与感和归属感，提高平台的用户粘性。

4.3 跨领域融合编辑模式

当今社会的许多问题具有复杂性和跨界性，单一领域的报道难以满足用户需求。跨领域融合编辑模式要求打破传统新闻编辑的领域界限，组建由不同专业背景人员组成的编辑团队。 ¹⁷¹ 团队中不仅有新闻编辑，还包括经济学家、社会学家、科学家、法律专家等。他们共同参与新闻策划、采访和编辑过程，从不同专业角度对新闻事件进行分析和解读。在报道新能源产业发展时，经济专家分析产业的市场前景和投资机会，环境专家探讨其对生态环境的影响，技术专家解读核心技术的突破与挑战。通过这种跨领域的融合报道，为用户提供全面、深入的信息，满足用户对复杂问题的认知需求，提升新闻内容的深度和广度。

五、结论

算法推荐在新闻聚合平台的发展历程中曾发挥重要作用，但随着其弊端的显现，退潮成为必然。人工编辑的角色复兴是新闻聚合平台应对发展困境、实现可持续发展的关键。通过承担内容质量深度把关者、个性化内容智能策划者、多元信息主动引导者的新角色，人工编辑能够有效弥补算法推荐的不足。而 “人工 + 智能” 协同、专业团队与用户共创、跨领域融合等模式创新，为人工编辑角色的有效发挥提供了保障。未来，新闻聚合平台应不断探索人工编辑与技术的融合路径，优化创新模式，以适应不断变化的用户需求和媒体环境，在信息传播领域发挥更大的积极作用。

参考文献

1] 喻国明 . 传播学引论[M]. 北京：中国人民大学出版社，2020.

[2] 彭增军 . 媒介伦理与法规 [M]. 北京：中国人民大学出版社，2019.

[3] 方师师. 算法推荐的伦理风险与规制路径[J]. 新闻与传播研究，2021（05）：5-21+126.

[4] 陈昌凤，王宇琦. 人工智能时代的新闻伦理：技术风险与规制创新 [J]. 新闻与写作，2020（01）：5-11.

[5] 黄楚新，王丹 . 新闻聚合平台的发展现状与趋势 [J]. 新闻与传播研究，2019（03）：5-21+126.

[6] 丁未. 从 “受众” 到 “用户”：网络时代的传受关系转型[J]. 新闻与传播研究，2018（06）： 5-20+126 .

[7] 陆晔，周睿鸣 . “液态的新闻业”：新传播形态与新闻专业主义再思考 [J]. 新闻与传播研究，2017（02）：5-24+126.