摘要：在短视频新闻传播中，智能算法已经成为平台的技术底层逻辑，是确保信息精准分发和热点形成的基础。以大数据为核心的智能算法将信息过滤、流量叠加和去中心化等三种模式综合运用，实现了短视频平台的算法推送。媒体机构开展短视频新闻传播，既要从内容上深耕细作，更要掌握智能算法的逻辑及应用手段，为新闻传播在短视频环境中健康发展奠定基础，避免“劣币驱逐良币”的现象频繁发生，防范“信息茧房”对公众新闻知晓权的危害。本文结合短视频新闻传播转型中面临的现实问题，探索传统媒体应该如何运用智能算法推送，实现高质量的融媒体转型发展。
智能算法在短视频传播中风头正劲，商业机构、社交媒体和官方媒体机构都在试图掌握大数据的密码，利用智能算法实现信息的精准推送，获得最大的社会效应或商业价值。也正是因为智能算法的应用，提高了受众获得信息的精准度，让抖音、快手、微信等短视频平台成为行业领跑者，也改变了网络新闻传播的大格局。
智能算法推送是指利用人工智能技术和算法，根据用户的兴趣、偏好、行为等多维度信息，自动化地筛选和推送适合用户的内容。其目的是提供个性化、精准的内容推荐，以提高用户体验和平台的留存率。
智能算法推送的基础是大数据，在运行逻辑上主要分为七个环节。数据收集：通过用户的点击、观看、点赞、评论等行为数据，收集用户的兴趣偏好和行为习惯，形成最基础的大数据素材；数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除“噪声”和异常值，提取有价值的用户特征，对人为刻意制造的数据进行排查，确保大数据素材的自然属性；用户画像建模：根据用户的行为数据和特征，构建用户画像，包括年龄、性别、地域、兴趣、消费、阅读内容、发布信息等内容，相当于为用户群体或个体添加了属性标签；内容特征提取：对传播内容进行分析和处理，提取关键词、标签、分类等特征，为对标用户画像中的各类元素做好准备；相似度计算：通过计算用户画像和内容特征之间的相似度，找出与用户兴趣相关的新闻内容，这个匹配过程需要运用大量的计算分析，也包括海量的智能纠错；推荐算法：根据用户画像和相似度计算结果，采用不同的推荐算法，如协同过滤、内容推荐等，生成最终的新闻推荐列表，这是智能算法推荐的核心环节；推送策略：根据用户的活跃度、时段等因素，制定推送策略，确保推送的内容能够及时准确地到达用户，并对用户的阅读、点赞、留言、转发等行为做反馈归纳，并实时优化用户画像，实现推送策略的个性化调整。
早期的智能算法推荐是以大数据矩阵为技术基础，随着网络信息技术的更新迭代，人工智能、云技术等已经得到广泛应用，进一步提高了信息推送的精准度。用户画像和推送策略的实时动态更新，对数据交互性、技术逻辑优化、新闻信息质量提出了更高的要求。智能算法推送最早应用于商业平台和社交媒体，短视频新闻传播转型加强了该理念的运用，提高了新闻内容的传播精准度，带来了更高的社会效益，进一步提升了用户在新闻阅读中的体验水平。
（一）以流量为导向的叠加推送模式
流量是互联网新闻传播的核心要素，短视频传播平台通过对传播内容的流量进行汇总分析，评估受欢迎程度，为不同频次的信息推送提供依据，这是智能算法推送中最基础的叠加推送模式。这里的“叠加”，是根据流量的大小对短视频新闻的各种传播要素进行数据的累加，综合测算传播指数，包括阅读量、点赞量、账号热度、新闻点热度、完播率、转发量、评论量等，通过大数据的综合权衡分析，新发布的短视频新闻会在一段时间内获得科学的评级，再根据用户画像的比对实现精准的信息智能化推送。
平台在第一轮的试探性推送传播中，对于播放效果好的短视频新闻，后台会给予更大的流量，推送给更多的用户，动态评估的加持会进一步扩大信息的推送范围和频率。如果视频的各项指标数据较差，流量便会“放弃”这篇短视频新闻，失去推荐机会。由此可见，以流量为导向的叠加推送模式是以用户的行为为基础，迅速做出算法的应对，一定程度上迎合用户的阅读需求。在叠加推送模式的背景下，重大新闻和猎奇新闻容易受到关注，短视频新闻传播也会出现明显的峰谷，对优质新闻的传播起到积极的推动作用。但此模式容易受到人为的流量操控，后台的修正技术可以判断人工智能的某些阅读行为，但对人为的干预还无法做到快速反应，并且叠加推送模式关注阅读数据而非内容质量水平，导致一些劣质作品也会因为逻辑漏洞而备受关注。
（二）以群体为目标的模糊推送模式
短视频平台的新闻推送是从模糊向精准过渡的，任何一条新闻在发布后，都需要经历群体推送、定向推送、精准推送的过程。以群体为目标的模糊推送模式是短视频新闻传播的基础方式，应用也最广泛。在技术逻辑上，算法会寻找一定数量用户画像的共同点，包括年龄、性别、阅读偏好等因素，并将其视作特定群体，在信息推送过程中整体覆盖，并根据反馈获得更加详细的推送依据。不难看出，模糊推送模式是实现新闻精准推送的基础，借助用户的相似性进行传播试探，匹配程度有限，但对大多数用户来说是接触陌生领域信息的重要方式。
以抖音为例，用户在随机获得的新闻信息中，有一部分是模糊推荐，一旦被用户投入了较高关注度，与该用户关联的同事、定位区域人员及粉丝等，容易收到同类型的信息。通过模糊推送而衍生出的阅读反馈，是下一步实现精准推送的基本依据，智能算法能够在秒级的运算中实现用户画像的优化，通过大量运算的量变，实现短视频新闻推送从模糊到精准的质变。因此，模糊推送模式在短视频传播中必不可少，是确保平台健康运行的重要保障，更是避免形成“信息孤岛”的前置解决方案。
（三）以用户为中心的精准推送模式
大数据的海量和功能细化，能够实现对个体用户的精准服务，将传统媒体“点到面”传播升级为“点到点”的网状传播，能够满足每个用户的新闻阅读需求。以用户为中心，不仅是为用户群体服务，智能算法推送借助社交关系、内容分发和大数据分析的优势，已经能够实现多样化信息对多样化个体的精准推送，尤其在短视频传播领域，个性化传播已经去中心化，每个用户都可以成为短视频新闻传播的“中心”。
精确且动态更新的用户画像是精准推送模式的基础，结合同类型群体的社交关系分析，智能算法能够最大限度了解每个用户。一方面，智能算法将个体用户的关注点与新闻内容进行分析比对，发现二者的重合区域，并根据热点新闻、重大事件的影响，实时跟进对个体用户的新闻推送，将个体的固有特征和新生变化因素做精确结合；另一方面，精准推送模式还需要发挥“猜你喜欢”的优势，以用户画像为前提，通过分析用户好友、定位区域周边人群、同行业人员的阅读特征，将社交关系与智能算法推送相结合，实现精准的短视频新闻推荐。在短视频传播平台，精准推送模式会影响多元化的信息推送效果，导致推送内容单一，虽然明显满足了算法判断出的用户需求，却容易造成“信息茧房”的传播效应。在抖音、快手等短视频平台的传播中，精准推送模式让沉迷的人愈加沉迷，却也让追求新知的用户陷入了迷惑，重复的新闻推送缺乏高精度的自我纠正，也在影响用户的阅读体验。
（一）寻求以大数据为基础的媒体转型
对传统新闻媒体来说，要积极接入互联网，转型短视频新闻、网络新闻直播，将大数据理念、智能算法推送作为媒体转型的根本逻辑，从技术革新的角度寻求主流形象再造，否则就要面临传播受众群体的萎缩直至消失。以报纸传播为例，门户网站、互动论坛等模式早在20世纪末就已经出现，融媒体转型将报纸的求生式转型抬到了新高度。微博、微信公众号、抖音等社交媒体平台上，涌现出一大批官方媒体注册的自媒体传播账号，这与报纸、门户网站及后期出现的新闻客户端，共同构建起传统媒体的全媒体传播矩阵，大数据的应用也日益被提上日程，成为目前主导融媒体转型的底层逻辑。
大数据的应用需要掌握在传统媒体运营人员手中，尤其在短视频新闻传播中，采编人员要根据管理后台的数据分析，及时获得用户的阅读倾向，及时发布有价值的短视频新闻，并对用户留言及时回应，以留言回复、发布跟踪新闻、深度解析的方式实现大数据的价值。在此基础上，运用智能算法进一步了解新闻传播的动向，实时了解网络用户的新需求，为短视频新闻传播的管理、采编及商业化运作提供更大的空间。从本质上来说，传统媒体要掌握大数据中的“技术”与“数据”，实现智能算法推送新闻模式的可控、可用。在具体的新闻实践中，既要加强对短视频账号的研究，也应该对自建新闻客户端加强信息化投入，形成开放的传播环境，充分发挥智能算法对媒体转型的积极作用。
（二）防范“信息茧房”的传播效应
在抖音、快手等短视频传播平台中，智能算法是所有信息的推送逻辑，用户喜欢看什么，算法就一直推送这类内容，如果用户厌烦了同质化内容，想扭转平台的推送机制及核心内容十分困难。一旦用户感受到短视频平台不再频繁推送多样化领域的内容，那就标志着平台已经为用户搭建起了难以突破的“信息茧房”。尽管用户使用短视频平台主要是为了娱乐，但过度娱乐化的环境会带来负面的影响，主流媒体、短视频平台应综合考虑娱乐与新闻传播之间的辩证关系，确保二者在各自的赛道中健康发展。对新闻媒体来说，将主流传播与智能算法推送相结合，借助“矛与盾”的关系打破僵局，可以让更多有价值的新闻跟随流量带去新知，撕开“信息茧房”的束缚。
以报纸、广播、电视为代表的传统媒体开展短视频新闻传播，不能过度迎合智能算法和用户偏好，要认清主流媒体的传播价值和社会公益属性，借助多样化的传播平台，打造具有主流影响力的短视频新闻传播品牌，借助流量却不能依赖流量，通过策划新闻专题、举办网络新闻直播等方式，吸引受众形成“自来水”流量。在短视频平台掌握话语权的传播环境下，算法发挥着十分重要的作用，是引导新闻信息流动的一双无形之手，可智能算法最终能获得什么样的传播效果，根本上还是取决于这双手的“主人”，也就是新闻媒体。因此，新闻媒体应该掌握更多采编和传播的主动权，才能为受众打造全方位的综合传播环境，反过来运用智能算法推送的传播逻辑，防范新闻传播被大数据“绑架”，避免“信息茧房”效应出现。
（三）引导传播平台强化质量判断
在短视频平台中，新闻类传播账号是特殊的存在，既不同于娱乐化账号的张扬，也不同于生活类账号的接地气，这些由官方媒体创办的账号往往各自为政，不定期发布大量新闻作品。但在传播环节，这些账号大多处于被动处境，算法和推送都掌握在平台手中，一旦被限流，再好的新闻也无法获得广泛的传播，而网红作品、追求噱头的视频素材，却容易在短时间内获得大流量，“劣币驱逐良币”的新闻传播理念在短视频平台中尤为突出。
在智能算法推送的逻辑中，为了破解短视频新闻质量与传播流量之间的矛盾，实现优质新闻创造更大的影响力，主流媒体需要承担起更多的社会责任，引导短视频传播平台强化对质量的认可与判断。一方面，主流媒体须打造更多优质短视频新闻，以好素材赢得传播市场，包括重要性突出的时政新闻，实用性强的民生、政策新闻，有趣的文化、娱乐、体育新闻，以官方媒体的“良币”驱逐无良账号的“劣币”，彰显主流媒体的核心影响力，用好作品、好观点赢得新闻受众的认可，以硬核实力树立良好的短视频新闻传播品牌；另一方面，主流媒体要建立传播联盟，将商业媒体平台、社交媒体平台纳入主流的传播框架中，从舆论引导、打击虚假新闻、弘扬正能量的角度引导以上平台树立正确的新闻观和价值观，在智能算法和大数据理念运用中突出对质量的监督，对低质量、虚假和涉嫌误导公众的问题新闻进行限流或删除。同时，主流媒体应帮助短视频传播平台引入更加完善的人工审核机制，完善新闻推送的综合指标和权重体系，将真实性、时效性、客观性纳入账号及新闻作品的考核中，提倡正能量的短视频新闻及衍生作品创作，引入负面评价机制，将更多流量引导给有价值的新闻作品，有意识地培养优秀创作者，将流量分发方向当作网络舆论的风向标。
智能算法推送是短视频新闻传播的核心逻辑基础，在叠加推送、模糊推送、精准推送的模式下，让短视频平台获得了互联网传播的竞争优势，成为网民娱乐和学习的首选。但智能算法推送也并非毫无瑕疵，在娱乐化的传播环境中，商业媒体和社交媒体平台往往忽略新闻的本身价值，过度追求算法和娱乐会带来舆论导向的新问题。因此，主流媒体应理性看待智能算法推送的作用和价值，紧抓“内容为王”的传播本质，围绕渠道多样化的网络传播现实，综合考虑大数据、智能算法、精准推送等对新闻传播的影响，引导各大平台注重短视频新闻的创作质量，避免“信息茧房”困扰用户，构建能够掌控智能算法推送的主流媒体传播品牌。