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RADIO ＆TV JOURNAL 2019.07
比达咨询（BDR ）数据显示，
约71%的用户通过手机新闻客户端浏览自己感兴趣的新闻信息内容，
主要是为了满足自己的某种需求。一、“今日头条”产品解析及运营情况
时至今日，众多人的智能手机里安装有“今日头条”APP 已经是一件再平常不过的事情了。(一)“今日头条”的产品特点“你关心的，才是头条”，这是人们在“今日头条”APP 启动及刷新时页面显示的字样。正是这句能引起受众产生共鸣的标语，成为“今日头条”给受众的“承诺”。“今日头条”公司并没有编辑人员，所有的新闻信息推送都是由一
套基于代码的算法完成的。
“今日头条”是一个连接用户与社交网络之间的移动新闻和信息的桥梁纽带，其充分利用社交媒体，让用户通过、QQ 、微博等社交平台来快速共享新闻信息，满足用户共享信息的需求。
(二)“今日头条”的盈利模式目前，“今日头条”主要的利润来自于开屏广告和原生广告，自上线以来广告收入突破150亿元。自从“今日头条”进行商业化模式以来，原生广告一直
都是其最主要的广告应用模式。如果用户使用支付宝、
淘宝账号等登录，“今日头条”会在新闻信息更新时出现用
户在淘宝等网站上搜索过的同类商品广告，
用户很容易浏览到自己需要购买的商品，这在无形中增加了用户阅
读的兴趣感，从而增加点击量，在很大程度上加强了新
今日新闻头条最新消息闻客户端与支付宝、淘宝、京东等平台的联系，从而为彼此创造更多的盈利机会，对企业和媒体的转移价值是相
当大的。
二、结合“使用与满足”分析“今日头条”个性化新闻推荐服务
根据“使用与满足”理论研究，受众自己选择并且使用
某一个媒介，最重要的原因是受众作为用户有某些特定的需求，而某一个媒介恰好可以满足用户的这一需求。
(一)用户使用“今日头条”的动机分析受众需要什么样的新闻信息，“今日头条”就可以提供给受众什么样的新闻信息，也就是人们所说的“投其所好”，其中受众的特定需求主要来源于社会环境因素和个
人心理因素。
在现代社会，忙碌的快节奏生活使人们习惯于在很短
的单位时间内进行新闻信息的浏览、
评论、收藏、发布和分享，从而形成零散、
随意的阅读风格。“今日头条”的新闻信息类型正是凭借简讯、
图片、短视频的主要形式，迎合了当前“短”“平”
“快”的阅读趋势。我们所说的“个性化”，是在一般大众化的基础之上，再增加许多独特、
极具个人特的因素，因此有时也称作“定制化”。根据瑞士心理学家荣格的观点，他认为个性化是一种自然的需求，任何降低到集体标准并对个性化造成阻碍的行为都是有害于个人生活的活动。
(二)用户对“今日头条”的满意程度目前，我国市场上的各种新闻客户端竞争异常激烈，
“今日头条”
为了更好地了解到用户对于APP 推送内容以及整个APP 使用情况的满意度，
设置了“头条推荐效果有奖调研”和“今日头条”
不同版本的内测活动，要求用户根据自己平时的阅读习惯认真作答，
每期（一般为一个月）调研结束之后，根据用户的答卷数量和质量，
通过手机话费充值鼓励和积分兑换礼品的方式来回馈参与活动的用户，
通过大量的用户反馈，
直接获取用户最有价值的意见和建议，从而不断提升APP 的服务水平，
做到更好的个性化推荐服务。
同时，“今日头条”的个性化推荐不再是其“独家秘笈”，因为传统的移动客户端也在进行以用户的兴趣爱好
取向为基础的个性化推荐服务，
如网易云音乐主要致力于音乐的个性化推荐，
爱奇艺、优酷、腾讯视频等视频网站也在主攻视频的个性化推荐，
比如各种优质的网剧等。(三)用户使用“今日头条”的行为分析
“今日头条”的个性化新闻推荐服务最大的特点就是快速和准确，用户在使用“今日头条”APP 浏览新闻信息
时，后台就会对用户的浏览足迹进行储存和记忆，
并进行简单的分类和对用户兴趣的分析，
在用户之后的浏览过程中，系统就会自动推荐给用户之前其感兴趣的同类消息或
新闻内容，甚至是向用户推荐此类相关的头条号，
请求关注。
以笔者的真实体验举例，2018年2月16日，笔者对
“今日头条”中《百年名校兰州大学的衰落与焦虑：
人才都去哪儿了》一文发表了一番评论。随后
“动态”一栏中就会自动提醒笔者具体时间、
哪些用户参与了关于该文章的互动情况及具体的互动内容，
这一过程与人们在QQ 空间中与好友就“日志”“说说”“留言”等的互动十分相像。同时，笔者的评论和这篇文章以及其他用户的互动情况都会
在
e 聚焦
从“今日头条”
看个性化新闻推荐服务阴朱楠
摘要院由于当下移动新闻客户端可以为用户提供及时、便捷的阅读体验，因此智能手机成为人们获取信息最主要的渠
道。本文将以“今日头条”APP 的个性化新闻推荐服务系统为研究对象，结合“使用与满足”理论，分析“今日头条”
用户的媒体接触动机和用户满意程度。通过分析个性化新闻推荐服务系统的优势和不足，为新闻客户端以及新媒体未来的发展提供更多的参照。
关键词：“今日头条”；个性化新闻推荐服务；“使用与满足”理论182
个人主界面“消息通知”中被记录下来，每一位用户都可以对另一位用户的评论进行“转发”“赞”和进一步的“评论”。与此同时，“今日头条”在之后的新闻推荐中，给笔者自动频繁地推荐关于“高校人才流失”“各高校的优势劣势”“未来高校发展”等相关的新闻资讯。
由此看来，“今日头条”之后的新闻推荐对于用户来说就是做到了“正合我意”，它对于用户的新闻选择进行了准确的判断和筛选，这在很大程度上提高了用户依赖性。
三、个性化新闻推荐服务存在的弊端
个性化新闻推荐服务使新闻信息在用户这一终端进入到个性化的细分模式当中，形成信息与用户之间的高度匹配，但同时，传播“窄化”、信息同质化、信息把关人等诸多问题也越来越突出。
(一)个性化推荐服务导致信息传播“窄化”
用户对“今日头条”“严重同质化的推送内容和信息渠道的狭窄”问题有高度的认识。以笔者的亲身经历为例，“吴秀波事件”无疑更多属于娱乐八卦的范畴，对于一个公众人物事件，笔者只是出于好奇心浏览阅读，但“今日头条”在之后的一段时间内连续把众多笔者之前并没有阅读兴趣、根本不需要的娱乐八卦推送过来，使笔者陷入一间仅有娱乐八卦的信息“密室”当中，很难浏览到其他领域的信息。我们可以从另一方面分析，如果系统都给用户推荐他们自己感兴趣的、最想浏览的内容，实际上是让用户进入到一个个封闭的“信息茧房”。
(二)机器代替编辑
“今日头条”主要是通过传播渠道来占据市场，通过数据挖掘、信息检索等方式向用户推送信息。尽管机器的工作效率很高，但它始终无法代替编辑人员进行价值判断，因此，个性化新闻推荐服务很难对价值判断进行准确的把握。
2018年4月10日，国家广播电视总局发布公告《国家广播电视总局责令“今日头条”网站永久关停“内涵段子”等低俗视听产品》，“内涵段子”的死亡，再一次证明这样一个事实：平台对于内容要担负起一定的责任，一定要扮演好“把关人”的角，不是所有的内容都可以“肆无忌惮”地在平台上展示和传播。此公告对于“今日头条”来说，无疑是敲了一次警钟。
(三)版权问题：新旧媒体融合
“今日头条”自正式营运以来，其未经授权进行大量的新闻信息“搬运”行为，受到多家媒体的指责，被讽刺为“新闻搬运工”。
2014年6月4日，“今日头条”对外宣布获得1亿美元的融资后，《广州日报》就以涉嫌侵权为由将其告上法庭；之后，搜狐公司以侵犯著作权和不正当竞争行为对其提出起诉。此次版权之争的焦点主要是“今日头条”转载其他媒体文章的转载方式对原网站具有代替效果，没有完全呈现原网页，使用户可以在不浏览原网页的情况下获取新闻。
在信息泛滥的时代，新媒体和传统媒体应该是一种相互依存的关系。生产新闻信息价值的成本逐渐提高，新媒体直接免费“搬运”传统媒体所产生的信息的行为，无疑对于传统媒体生存的打击是巨大的。同样，传统媒体也需要借助新媒体来提高内容质量，利用平台将纸质媒体的优质
内容“升值”，获得更多的利润。
四、个性化新闻推荐服务的应对策略
“今日头条”为典型代表的“个性化新闻推荐服务系统”在有效地防止信息爆炸、较好地满足用户需求的同时，也存在许多不足，其完善推荐机制主要包括以下方面：
(一)努力提高内容质量
要多生产并推荐专业化、深度化的内容，改变以热度为基础的推荐机制，对于文章内容质量，增加更多的衡量评定标准，做真正的“优质内容生产者”，真正实现“内容为王”，将高质量的内容作为个性化新闻推荐服务的中流砥柱和最大的“卖点”，避免内容生产者仅仅为了迎合热点、舆论八卦而制造的“眼球经济”“注意力经济”，避免使用户因为低俗、单调的内容阅读而被迫受到舆论的广泛影响，最终影响用户正确价值观的形成。
(二)打破信息茧房
准确的新闻信息推送容易利用和放大用户的依赖性，容易使用户始终被限制在某一个固定的话题之下，如同被陷于一个“信息孤岛”当中。这样的阅读与推荐会形成一个“恶性循环”，用户逐渐对“个性化新闻推荐服务”形成依赖性，长此以往将无形中造成用户的“信息面”越来越狭窄和单调，形成一道无形的“信息墙”，用户也会逐渐对系统所提供的所有信息产生依赖，惰性会使用户不再关心其他的信息，最终会如同大数据热潮中可怜的井底之蛙一般。
(三)避免侵犯用户的隐私
“今日头条”的用户可以绑定自己的QQ、、微博等账号或手机号注册登录，有时平台会自动给用户推送在此类社交平台上浏览过的相关信息，因此用户对自己的隐私存在很大的顾虑。如果用户浏览、搜索和订阅的内容是私密性比较强的内容，那么泄露之后会使用户的隐私权受到侵犯，使用户陷于一种尴尬的境地。移动客户端应该充分考虑到用户的自身利益，对用户隐私进行有限、安全的使用，避免用户在使用移动客户端时内心产生对于个人隐私的恐惧感。
原创内容生产、版权问题和“信息茧房”等是个性化新闻推荐服务一直存在的问题。个性化新闻推荐服务在未来的发展中，必须和传统媒体保持良好的“共生”关系，提高内容质量，才会走得更远。
参考文献院
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5.Li Zheng,Lei Li,Wenxing Hong,Tao Li.Personalized news recommendation using ensemble hierarchical clustering [J].Expert Systems with Applications40(2013)2127–213
6.
（作者系西北民族大学新闻传播学院硕士研究生
）
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