天天快报APP算法新闻现状与困境分析：个性化推荐与深度报道的挑战

分析“ ”应用算法新闻的当前状况和困境

Duan

摘要：在智能媒体时代，人工智能的发展，日益成熟的个性化推荐技术，对受众的强劲需求以及汇总新闻客户的迅速发展正在推动算法新闻的产生和发展。 “ ”应用程序的算法新闻面临着发展困难，例如大规模观众损失，受同质应用程序的影响以及缺乏深入的报告。只有解决用户需求的主观性与算法的客观性之间的矛盾，提高用户算法素养，坚持作为国王的内容，并提高算法控制人员的新闻专业精神，我们才能跨越困难，并实现“ ”应用程序的可持续发展，以实现的良好发展，以实现算法的发展。

钥匙：算法新闻； “ ”应用程序；困境

：G210：A：1672-8122（2020）11-0040-03

新媒体时代的出现促进了算法新闻的发展，媒体技术的快速发展为算法新闻提供了技术支持。同时，许多用户自发地参与了新闻制作，成为算法新闻制作中的另一个终身力量。大量汇总新闻应用程序的剧烈发展也为开发算法新闻的开发提供了媒体平台。作为典型的聚合应用程序，“ ”应用程序使用大数据，人工智能和其他技术向观众提供定制的新闻，同时还面临着巨大的发展困难。

1。算法新闻和“ ”应用概述

（i）算法新闻简介

“算法”是数学和计算机领域的概念。随着大数据时代的出现，尤其是互联网技术，人工智能和其他技术的快速发展，主要媒体组织正在尝试使用这项技术将他们感兴趣的个性化新闻推向观众。结果，算法新闻逐渐出生。

数据收集和分析为算法新闻的生产提供了基础。算法新闻使用大数据技术来探索受众行为的偏好和需求，自动生成相应的新闻汇总，并实现个性化的建议。算法新闻的新闻分销模型为传统新闻分发模型带来了前所未有的挑战。媒体行业发生了迅速的变化，算法媒体的时代已经到来。媒体开发产生了新闻制作的变化，同样，算法媒体的发展也正在通过传统的新闻生产方式中断。

首先，人工智能技术将媒体行业推广到智能媒体时代，并在促进算法新闻的生产方面发挥了作用。随着机器智能的发展，各个领域的“替代人力资源”的操作模式变得越来越突出。智能调解的特征（所有事物都是媒体，人机集成，自我进化）将促使现有媒体形式和模式发生变化。对象调解是所有媒体的一个分支 - 对象依赖于人工智能等新兴技术，以进一步积极分发收集的信息并成为信息收集者和传播者。这种方法突破了传统媒体的属性，整合了信息收集，处理和分发，优化新闻制作方法并促进算法新闻制作。

其次，个性化的推荐系统越来越成熟，并且适用于许多行业。它主要依靠大数据和算法技术来挖掘用户信息，分析用户行为，了解用户兴趣并概述用户肖像，从而对大量信息进行分类，允许不同的信息流向不同的用户，并完成自定义的信息交付。在此阶段，算法建议的顺序也是逻辑的，即按照用户浏览的顺序进行排序和推荐，以及通常首先建议用户浏览的信息。

同样，观众的个人兴趣正在转移到智能终端，观众的个性化需求变得越来越强烈，这有助于增强算法新闻的发展。观众接触到大量信息，特别是要从大量信息中筛选所需信息并进行有价值的阅读。由于移动媒体的广泛使用，观众的阅读习惯经过了大数据的准确跟踪和标记，并且在移动页面上介绍了引起观众兴趣的信息。

最后，汇总新闻客户的蓬勃发展也为开发算法新闻的发展奠定了基础，尤其是基于大数据算法的新闻生产平台，用户既是发射机又是收件人。一方面，用户收到平台推动的首选内容；另一方面，用户充当自我媒体的人来创建内容，完成新闻制作过程，为其他受众提供感兴趣的内容，以满足受众的需求。聚合新闻客户的大数据记录了受众的行为路径。当观众再次打开应用程序时，主页建议满足听众的需求。

（ii）“每日快报”应用简介

在算法时代，“ ”应用程序的成功导致推出了类似的竞争对手 - “ ”应用程序。它于2015年6月启动，是一个聚合新闻应用程序。与 News的观众定位不同，“ Kuai News”应用程序更倾向于年轻人。

该应用程序基于“对世界的关心，更多地关心您”的口号，并得到了腾讯的大量用户的支持。在启动的那天，它获取用户数据，以准确推动以满足用户阅读和娱乐需求。根据固定用户的巩固，它增加了适用的人群和目标受众，同时，它可以为自媒体“企鹅”带来大量的出版人群，以迅速获取大量用户并划分市场份额。

2019年11月19日，“ ”应用程序升级到“ ”应用程序，iOS系统付费产品“ （ ）”启动了，的信息流产品已集成到“ ”品牌中。

2。在“ ”应用程序上推动算法新闻的当前情况

（i）受众的数量被夸大了

从2020年3月26日至4月26日，iOS和系统上的“ ”应用程序的下载总数为。 在iOS系统上总共获得了9,536个评分，平均得分为4.8点（在5分中），评级占下载量的4.4％，即100个下载中的不到5分。该系统中总共收到了3134个评分，平均得分为4.3点（在5分中），评级占下载量的0.006％，也就是说，只有1,000名下载者中只有6分。

评分仅涵盖少数受众，不能代表大多数观众的使用体验。下载次数与实际用户数量完全不同，并且受众次数被夸大了。上述情况的原因如下。

1。不良营销方法降低用户粘性

“ ”应用程序使用“邀请朋友帮助”增加用户和点击的营销方法，官方声明说，“邀请朋友帮助”可以通过“撤回”超过100元来“撤回”。用户在微信，QQ甚至Baidu Tieba上创建各种用户邀请组，以“提取”。但是，一些观众说，在这个议程中，存在一些问题，例如邀请朋友撤回现金以及使用不良的营销方法进行日常快车。一旦您嫉妒“提取”，观众将执行一系列操作，例如下载和邀请朋友提供帮助。 “ ”应用程序在此过程中完成了多个下载任务，并获得了大量用户和点击。

“完成任务并获得金币”是“ ”应用程序获得点击并增加用户粘性的另一种营销方法。观众说，这项福利任务中有一个错误 - 观众在没有签到或完成任务的情况下显示“完成”，导致无法获得随机的奖励或金币。

2。过多的广告会影响用户体验

在“ ”应用程序的首页中，每4个新闻都会随后进行广告，其中包括美容，教育，游戏，婚姻和爱情等。广告的占比新闻所说明的要多得多。由于“ ”应用程序隶属于新闻应用程序，因此推荐列放在马匹之前。

（ii）受到同质应用的影响

1。技术障碍和低模仿困难

与传统公司相比，互联网公司的创业周期更短。互联网巨头拥有强大的资源和技术支持，可以根据用户需求任何地方进行产品研究和开发，并迅速向用户启动。它变成短周期的转变增强了产品竞争。但是随之而来的问题是技术障碍很弱，相关公司“复制”的门槛很低，它们可以迅速占据和分裂市场。作为我国家汇总新闻应用程序的领导者，“ ”应用程序无疑增加了具有类似模型的竞争对手的数量。例如，本文的研究主题 - “ ”应用程序。此外，门户新闻客户还开始为个性化智能推荐新闻制定战略布局。同时，初创企业还可以使用风险投资来迅速增长。

2。类似的功能，创新不足

目前，“每日快车”，“当今的头条新闻”和“一个信息”等汇总新闻应用程序面临激烈的竞争。由于单一的算法新闻模型，新闻客户的同质性变得越来越严重 - 新闻内容的获取依赖于大数据技术，并且使用爬行，再加上平台上自我媒体内容的生产和汇总，缺乏独家内容。这种类型的产品具有相似的阅读功能，但是从当前角度来看，没有功能差异。

2012年8月，启动了“ ”应用程序，11个月后，启动了“ ”应用程序，然后启动了“ ”应用程序。从注册和登录方法的角度来看，可以通过微信，QQ和手机号码注册这三个应用程序并登录。这种登录方法有利于从社交平台中挖掘受众信息并促进平台管理；从产品口号的角度来看，这三个应用程序以受众为中心，强调了以观众为导向的新闻和观众感兴趣的信息；从产品定位的角度来看，他们强调产品的优势在于“智能计算用户兴趣”，“无辜的发动机智能”和“基于个性化的建议引擎技术”；从内容策略的角度来看，这三个应用程序使用爬网内容，以及所有当前的自我媒体平台和简短的视频内容。

（iii）缺乏深入报告的产生和消费

南京大学的杜·朱菲（Du ）教授认为，深入的报道是指新闻报道，这些报道是散布的目的深刻而全面的。第16个国家阅读调查显示，人们更喜欢数字阅读，以及通过数字阅读给人们带来的巨大混乱，大量信息资源和零散的新闻阅读方法使人们在学习信息时更有可能失去深度需求。长期的浅听众需求的积累将不可避免地导致新闻制作的转变。同时，由于总计新闻的生产属性，在长期的“使用和满意度”过程中，这种应用程序越来越容易缺乏深入的报告生产。

1。满足观众浅层需求的趋势

在新的媒体时代，由于市场化的激烈竞争，媒体已经开始重新审视听众的需求，并且观众还开始根据自己的需求选择信息。以观众为导向的性质更为突出，媒体专注于“人文主义”，这也是媒体满足观众需求的表现，它还包括媒体满足观众的浅薄需求的需求。在当前的算法新闻传播中，“ ”应用程序更倾向于同意观众的需求更浅，而深层需求相对有限。为了满足观众的浅薄需求，“ ”应用程序大多简单，易于理解，好奇或令人兴奋的新闻报道。

2。新闻网站上缺乏第一手信息

记者深入新闻网站，以获取丰富的第一手材料，为新闻写作奠定了坚实的基础，并为深入的报告提供了“原材料”。在Covid-19-19流行期间，“ ”应用算法新闻的缺点开始出现。由于无法进行现场访谈和缺乏大量的第一手信息，因此该应用无法完成深入的原始报告，并且该流行病的覆盖范围仅限于其他媒体或平台的简单信息叠加。此外，诸如信息源太多，信息爆炸，快速更新频率以及大数据算法之类的问题的出现使他们无法快速选择和确定受众最关注的信息。

3。摘要和反思

在算法新闻时代，聚合新闻应用程序正在彼此兴起。 “ ”应用程序存在严重的困境。如果您想脱颖而出，则应首先解决用户需求的主观性与算法的客观性之间的矛盾，即优化算法并改善建议机制。首先，增强算法的灵活性。我们应该从不断变化的角度看待观众的需求，并且不要永久巩固观众的需求；其次，专注于算法的人性化。从算法推荐的角度来看，观众被视为冷数据，媒体品牌的温暖也消失了。 “ ”应用程序应植入人性化的概念，并在正确的价值观的指导下进行。在算法的守门行为中，用户也是一个重要的部分，但是很多时候用户不知道他们的守门权，而只是盲目接受推荐的信息，这很容易属于不良信息的涡流。同时，当用户注册“企鹅”成为自我媒体时，他们还应注意新闻的生产质量。自我媒体小组的扩展导致信息量的急剧增加，并且观众认为高度重复和未知的信息的数量已被视为垃圾。坚持“内容是King”是“ ”应用程序的“成功技能”。一方面，观众希望获得新闻信息，另一方面，他们希望通过新闻信息获得精神满意。这就要求“ ”应用程序产生高质量的新闻，也就是说，选择独特的观点，改善报告的深度并探索新闻的价值。因此，“ ”应用程序应遵守原始新闻，并使用新闻内容本身吸引观众。此外，许多非媒体专业人士或没有媒体经验的人从事媒体控制工作，这直接导致大量低质量的新闻流入该平台，从而对“ ”应用产生负面影响。 “ ”应用程序应为创建算法以提高新闻质量意识的工程师提供新闻媒体素养培训。同时，由于算法技术的机械和奇异性，“ ”应用程序应增加手动检查的比例，以弥补该技术的临时缺点。

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