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“板块式”与“推荐流”对比分析——以《人民日报》客户端与《今日头条》为例开题报告

 2022-01-05 20:55:42  

全文总字数:2140字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

2017年6月,有“互联网女皇”之称的 mary meeker 发布了《2017年互联网趋势报告》,该报告提到了中国地区移动互联网的一些关键数据:互联网总用户数量已突破7亿,用户每日在线时长总计超过25亿小时(即人均 3.57 小时每天),同比增长30%,而同期的网民数量则只增长12%。可以看出,互联网越来越普及的同时在人们生活中所占比重也越来越大。2016年下半年以来,我国的经济态势稳中向好,科技(民营)企业开始引领财富创造,其中以字节跳动、新浪和腾讯等为代表的,基于算法的智能推送和信息流广告的新闻客户端就吸引了大量用户,并促进了移动广告销售,由此可以推测个性化推荐前景美好。此外在“两微一端”与“中央厨房”的呼声之下,主流媒体积极进行媒介融合,在新浪微博、微信上的运营模式已然成熟,各大客户端也搭建完成。新闻媒体行业发展迅猛。截止到2016年第四季度,中国手机新闻客户端用户规模达6.36亿人。iimedia research(艾媒咨询)数据显示,73.7%的受访用户有每天使用手机新闻客户端的习惯,其中一天使用3次以上的用户高达24.0%。由此可见,新闻客户端已成为智能手机中不可缺少的app之一。

然而在不计其数的新闻客户端中脱颖而出成为现象级的仍在少数,有调查报告显示,2017年中国手机新闻客户端活跃用户排名前几的仍是加持个性化推荐服务的“今日头条”、“网易新闻”、“腾讯新闻”等,反观《人民日报》、《扬子晚报》下的“扬子扬眼”、《新京报》等传统新闻媒体客户端影响力则相对有限。因此将新兴客户端采用的“推荐流”与传统客户端采用的“板块式”进行对比意义重大:首先,能够为其他传统新闻客户端的发展提供借鉴,尤其对《京华时报》等纸质版休刊,专注发展电子版的传统媒体来说更是如此;其次“推荐流”前景广阔但缺乏经验,通过与“板块式”客户端的对比,以“推荐流”为主的客户端能够取长补短,不断改进自身不足之处。

国内外研究现状

新闻客户端分类有许多种,如果按新闻内容的推送方式可分为两类。第一类是以网易、“今日头条”为代表的个性化推送模式,即依托算法针对用户的不同需求进行内容推送;第二类则是以《人民日报》、《扬子晚报》为代表的,通过编辑对新闻把关的共性化推送。目前学界普遍认为,虽然个性化推荐系统存在缺陷,但未来仍有无限潜能,而且“推荐流”更符合当下人们心理习惯与使用需求。反观板块式研究状况,因其存在历史较长,早在1995年就有《板块化与模式化》对“板块化”的讨论。目前学界对“板块式”的探索夹杂着人们对传统媒体的情怀,以及对内容为王的赞扬,极大的弱化了其技术短板。2017年4月,搜狐pc版已全面改版,由“板块式”变更为“推荐流”。此前“暴风体育”也早就对“今日头条”产生了极大的兴趣并且押注“推荐流”。个性化推荐作为新兴的互联网传播技术,从传播学到信息学,从技术逻辑到优缺点被广泛研究,如学者喻国明在《试论人工智能技术范式下的传媒变革与发展》中对个性化推荐的未来进行了初步探讨,并认为信息开源才能走出困境。《推荐系统实践》等一众技术类专著则对个性化推荐系统进行了系统分析和论述,其中《别让算法控制你》(《the filter bubble》)对这一技术表现出担忧,并于技术层面提供了解决方案。在中国期刊全文数据库(cnki)中,对“今日头条”的研究也由最初对版权的争论变为对技术的探讨,但用来细致分析“板块式”与“推荐流”二者差异与各自特性的文献资料寥寥无几。

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2. 研究的基本内容

“板块式”与“推荐流”是目前两大新闻客户端种类,“板块式”新闻客户端以传统媒体为主,如《扬子晚报》、《人民日报》,“推荐流”则以新兴科技公司为主,如“网易新闻”“今日头条”等。二者从技术支持、内容生产与用户群体等方面都表现出明显区别,当然也自有其适用范围,但长远来看,随着个性化推荐系统的不断完善,“推荐流”仍旧作为客户端未来趋势而被看好。不过以未来新闻的视角看,技术只能作为辅助,新闻资讯仍旧要坚持内容为王。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一阶段:(2017年11月-2018年1月)资料收集与分析阶段。根据研究内容广泛收集各种资料,并对资料进行分类和整理。总结资料收集成果,列举详细书目及相关文献。得出书面分析。

第二阶段:(2018年1月-2018年2月)实地走访与问卷调查阶段。在资料收集的基础上,结合相关理论,对研究对象进行实地走访;

第三阶段:(2018年2-3月)专家访谈阶段。通过与导师、专家访谈,听取权威意见。在科学分析的基础上,对课题产生初步思路并撰写草稿。

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4. 参考文献

《推荐系统实践》

《长尾理论》

《the filter bubble》

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