在千人千面的算法推薦興起后，內(nèi)容行業(yè)一直存在爭議：信息推薦究竟應(yīng)該聽人還是聽機器的。這一爭議到今天都沒有結(jié)果，算法與人工，誰都沒有贏。

近年來諸多基于算法推薦的資訊客戶端興起，與傳統(tǒng)新聞客戶端平分秋色，傳統(tǒng)新聞客戶端也在積極探索算法推薦的應(yīng)用。算法推薦的核心價值是精準、高效和個性化，平衡了內(nèi)容的不斷增長與用戶對信息需求日益?zhèn)€性的矛盾，短板在于難以判斷真假，不具備價值取向，存在信息繭房問題。

人工推薦則具有價值取向，可以判斷什么是社會公眾都在關(guān)注的話題，進行針對性的內(nèi)容運營，組織內(nèi)容生產(chǎn)、進行專題呈現(xiàn)和進行內(nèi)容推送。在算法推薦出現(xiàn)前，新聞業(yè)是全人工的，公共信息發(fā)布職責(zé)由傳統(tǒng)媒體擔(dān)任，通過議程設(shè)置，公共議題可以成為社會討論的熱點。人工推薦短板是效率較低，只能滿足“大多數(shù)人關(guān)心的”資訊需求，無法實現(xiàn)個性化。

前兩年資訊行業(yè)興起“人機結(jié)合”的趨勢，算法推薦客戶端強化人工屬性，傳統(tǒng)新聞客戶端不論是門戶還是媒體，均將信息呈現(xiàn)方式變成信息流，算法被引入。資訊推薦成了人工與算法的平衡術(shù)。人機結(jié)合就是資訊推薦的未來嗎？在這一次來勢洶洶的疫情中，我們看到一個現(xiàn)象是算法讓路給人工。在社會重大突發(fā)事件面前，人工推薦的價值顯得十分突出。

算法給人工讓路

防控疫情，信息的公開透明至關(guān)重要。華盛頓大學(xué)的Louis Kim教授和Shannon M. Fast, Natasha Markuzon組成的團隊曾基于2009年墨西哥H1N1病毒和2014-2015年華盛頓特區(qū)流感季的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)媒體的報道量增加十倍，此類疾病的感染數(shù)減少33.5％，基于此，他們認為媒體是預(yù)防疾病傳播的可能手段。

疫情發(fā)生后，有媒體專家在感慨媒體“凋零”，因為媒體監(jiān)督的缺乏，疫情披露未能及時有效。好在疫情發(fā)生后，新聞媒體報道口子被打開了。傳統(tǒng)媒體負責(zé)挖掘與生產(chǎn)一線信息，《財新》等傳統(tǒng)權(quán)威媒體在疫區(qū)一線輸出了大量的一手報道，新媒體則從不同視角產(chǎn)出各種疫情相關(guān)內(nèi)容，自媒體的科普知識或者評論，用戶在微博上發(fā)布的求助信息……對于大眾了解疫情起到重要作用。疫情相關(guān)的媒體報道數(shù)量上來了。

在用戶習(xí)慣用手機獲取資訊后，新媒體平臺在信息與大眾之間扮演著“傳話筒”的角色。而從百度App、一點資訊、今日頭條和騰訊看點等曾經(jīng)以算法推薦為主的平臺動作來看，算法在這一次疫情傳播中似乎不再那么的重要。

第一個是所有新聞客戶端都出了疫情專題，算法內(nèi)容平臺甚至更激進一些。

1月21日，百度App上線“抗擊肺炎”專題，聚合疫情地圖、疫情進展、謠言鑒別、最新資訊、預(yù)防指南和發(fā)熱門診等資訊信息；同一天，一點資訊在導(dǎo)航欄置頂“抗擊肺炎”頻道，先后上線“新型肺炎全國、各省疫情實時播報”、“肺炎防治和深度”、“新型肺炎謠言粉碎機”等多個內(nèi)容專題；騰訊看點上線“戰(zhàn)肺炎”頻道和“關(guān)注新型肺炎”專題、疫情地圖及預(yù)防手冊。專題的做法，在騰訊新聞這些新聞客戶端上很常見，這一次疫情中，算法類平臺也顯得對專題格外重視。

第二個是算法內(nèi)容平臺普遍開設(shè)了辟謠專區(qū)。

疫情爆發(fā)后，各種信息撲面而來，真假難辨。針對謠言密集涌現(xiàn)的現(xiàn)象，百度App、一點資訊均上線了辟謠專區(qū)，騰訊新聞“較真”欄目上線了“新型冠狀病毒肺炎實時辟謠”專題。

面對海量謠言，辟謠要靠社會化力量，以一點資訊“謠言粉碎機”為例，其中有焦點辟謠、科學(xué)應(yīng)對、關(guān)注武漢、偏方防病、各地辟謠和造謠必究六大分區(qū)，整合來自央廣、澎湃等權(quán)威媒體，網(wǎng)信等官方賬號，藥博士等科普賬號以及地方媒體的內(nèi)容，進行辟謠。辟謠不只是可以打擊偽科學(xué)等惡意謠言，還可以澄清一些公眾誤會，比如針對1月30日，合肥患者非23天潛伏期的消息讓大眾焦慮，后來相關(guān)部門回應(yīng)是信息錄入錯誤，權(quán)威媒體報道后，用戶疑慮被打消。

機器很難識別消息真假，人可以。

第三個是算法內(nèi)容平臺都在進行體系化的內(nèi)容建設(shè)。

百度、一點和看點們都很重視內(nèi)容建設(shè)。

百度基于百度地圖這一獨有產(chǎn)品推出了疫情地圖、遷徙地圖、確診病例同行查詢等產(chǎn)品，同時依托百度百科、百度醫(yī)典等產(chǎn)品組織專家進行科學(xué)知識創(chuàng)作，協(xié)助辟謠。一點資訊專題下，有各地資訊滾動播報、《城內(nèi)城外》《武漢說》等深度內(nèi)容策劃、小視頻科普等內(nèi)容，也有各地疫情直播，接入央視新聞疫區(qū)現(xiàn)場直播等內(nèi)容，讓用戶實時了解各地疫情實況。

“疫區(qū)日記”則采取征集形式，通過真實故事記錄疫區(qū)一線普通人的生活。一位醫(yī)護人員同事去前線了，自己在崗位上感染肺炎被迫自我隔離，她每天在視頻中講述自己對抗病毒的故事，牽動了很多網(wǎng)友的心；一點健康頻道主編范玢琪帶著不滿一歲寶寶回湖北咸寧過年，困在老家，將所見所聞記錄下來，呈現(xiàn)出獨特的視角；一位武漢的用戶，在武漢封城后選擇閱讀，讀完易中天的《讀成記·武漢三鎮(zhèn)》后分享讀后感，他們沒有停止生活。

有別于新聞報道，“疫區(qū)日記”組織不同人，甚至很多普通人，通過圖文、Vlog等不同形式的內(nèi)容，記錄這樣一場疫情，留下珍貴記憶的同時，讓用戶通過不同視角直觀了解疫區(qū)一線的真實情況，這是傳統(tǒng)新聞報道或者社交媒體不具備的能力。

第四，算法內(nèi)容平臺都采取了強運營的模式。

每天早晨打開手機，都會看到各種資訊App推送的前日疫情，一些突發(fā)疫情新聞算法內(nèi)容平臺的推送甚至比新聞客戶端更及時。打開百度、一點等App，不論是首頁還是視頻等子頁面，都能看到疫情內(nèi)容被組織起來通過置頂、大圖和高亮等形式進行推薦，這些均是人工強運營的體現(xiàn)。

縱觀這一次疫情中新媒體的表現(xiàn)，均是算法在給人工讓步，人工運營占據(jù)主導(dǎo)。在我看來，在社會重大公共突發(fā)事件中，算法讓渡給人工，會成為一種必然。

面對重大突發(fā)為何算法顯得“不堪一擊”？

前些年各類算法推薦平臺的興起，讓業(yè)界意識到算法的巨大威力，甚至行業(yè)有人提出媒體“數(shù)智化”的說法，即媒體不只是要數(shù)字化，而且要全面地智能化，智能化不只是在推薦分發(fā)環(huán)節(jié)，內(nèi)容的生產(chǎn)、審核、運營，廣告變現(xiàn)等等全部都要用上AI。然而這一次疫情爆發(fā)后，我們發(fā)現(xiàn)，算法顯得有些“不堪一擊”，人工運營占據(jù)主導(dǎo)地位。

核心原因在于，算法滿足的是用戶個性化的信息需求，但在這樣一場全民抗擊疫情的社會化大協(xié)作中，疫情是所有人高度關(guān)注的話題，大家對資訊的需求更多是千人一面，不論是疫情動態(tài)、官方通告、疫區(qū)新聞還是防疫知識，大家心系一處，關(guān)心的話題是相同的。

算法推薦本質(zhì)是迎合用戶閱讀興趣進行針對性的內(nèi)容推送，算法讓用戶被劃到不同興趣圈層中，大家各關(guān)心各的，而服務(wù)于全體利益的公共信息卻被淹沒，特別是很多重大突發(fā)事件、公共話題、影響國計民生的政策變動等等，在手機屏幕上存在感很低，而這些內(nèi)容是公民都應(yīng)該知道的，很多關(guān)系到國計民生的突發(fā)消息，比如疫情首次被公布人傳人現(xiàn)象，機器是很難判斷其社會價值的。

算法在解決個性化需求的同時，忽略大家都應(yīng)該知道的內(nèi)容推薦。什么是“大家應(yīng)該知道的東西”?讓一個人來說可能他給不出答案，算法更不知道。而傳統(tǒng)媒體有一套成熟的公共議程設(shè)定，就可以判斷究竟哪些內(nèi)容是大家應(yīng)該知道的。各種資訊App疫情專區(qū)中的核心內(nèi)容，辟謠內(nèi)容都是相似的，各家很難做出差異，原因就在于這些內(nèi)容是大家都應(yīng)該知道的。

媒體是社會公共資源，信息具有公共屬性，不論是算法還是傳統(tǒng)新聞客戶端本質(zhì)都是公共信息產(chǎn)品，具有媒體價值和社會責(zé)任，因此信息推薦不能只是投用戶所好，而是要承載公共價值。在類似于疫情這樣的突發(fā)災(zāi)情面前，算法很難意識到什么是具有公共價值的內(nèi)容，無法有效對內(nèi)容的生產(chǎn)與呈現(xiàn)進行組織，無法判斷在不同時候push什么更合適，無法分清楚哪些信息是真的，哪些信息是假的。

在這一次疫情前，很多個性化資訊平臺已經(jīng)意識到自己的公共信息產(chǎn)品屬性和媒體價值，越來越重視人工的力量，走向內(nèi)容化和媒體化，主要體現(xiàn)在幾個方面：

1、重視權(quán)威內(nèi)容的建設(shè)，與權(quán)威媒體深入合作，而不是靠算法去篩選海量社會化內(nèi)容；

2、重視優(yōu)質(zhì)內(nèi)容建設(shè)，對社會化創(chuàng)作者（自媒體、拍客等）分層分級，形成優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者庫，通過日常運營鼓勵優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作，有突發(fā)事件等專題事件需要時則可直接定制優(yōu)質(zhì)精品內(nèi)容，一點資訊做品質(zhì)閱讀，百度推百家榜和金芒計劃，騰訊新聞知識官……都是在圈優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，進而圈優(yōu)質(zhì)內(nèi)容；

3、重視編輯推薦的權(quán)重，紛紛擁抱人工與機器結(jié)合。

一點資訊是率先采取“機器算法+人工干預(yù)”相結(jié)合的分發(fā)機制的平臺。一個內(nèi)容在通過反垃圾算法模塊過濾后，會由算法和編輯一起打出標(biāo)簽、做好分類，再被分配到熱點、本地等模塊中，編輯有權(quán)對內(nèi)容精選進而獲得更多權(quán)重，內(nèi)容的分發(fā)邏輯由編輯與算法工程師一起決定。在出現(xiàn)疫情這樣的突發(fā)事件后，編輯則會啟動重大突發(fā)事件處理機制，算法會打開“閘門”，讓相關(guān)稿件進入。一點資訊提出品質(zhì)閱讀計劃后，與多家權(quán)威媒體合作，扶持優(yōu)質(zhì)自媒體和精英拍客。這一次疫情中，一點資訊也將重點放在了人工運營上，算法則是輔助工具，可以將“網(wǎng)傳保定24小時紅燈、禁止私家車出行？假的！這是謠言！”類似于這樣的內(nèi)容優(yōu)先推送到保定本地用戶。

騰訊新聞則提出ConTech模式，ConTech由Content(內(nèi)容)和Technology(科技)兩個單詞組成，其主線思路是人機協(xié)同，將人的經(jīng)驗、智慧賦能給機器，用機器放大人的智慧，解放生產(chǎn)力，釋放創(chuàng)造力，重視技術(shù)，卻不會依賴技術(shù)。在這次疫情中，騰訊新聞的“較真”欄目整合社會化專業(yè)力量對疫情謠言及時辟謠，騰訊看點的“戰(zhàn)肺炎”頻道和“關(guān)注新型肺炎”專題通過微信搜一搜和看一看觸達廣大用戶，體現(xiàn)出公共信息產(chǎn)品的價值。

大家的思路都是一致的：人工與算法結(jié)合，在不同閱讀場景下各展所長，一個確定的方向則是：不論是人工還是算法推薦，內(nèi)容本身都在變得更加優(yōu)質(zhì)，資訊平臺基于自身媒體價值，重視品質(zhì)內(nèi)容建設(shè)，是未來的大方向。

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