浅析算法技术对新闻业的解构与反思
【摘 要】 算法从2016年开始逐渐成为网络新闻编辑的主要分发方式。算法技术介入的新闻生产活动与传统新闻生产活动完全不同，算法技术的运用改变了传统新闻业的内容生产流程、把关人的作用机制，以及大众传播者和受众之间的关系。文章从正反两方面分析了算法技术运用的影响，以期为业界提供借鉴。
【关 键 词】算法技术；新闻生产；新闻分發
【作者单位】段俏，东北师范大学文学院。
【中图分类号】G202 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2018.18.
有人将运用算法技术生产的新闻称为“算法新闻”，认为其核心是新闻生产自动化，即“运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程或者系统，包括信息存储、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化呈现”[1] 。从2016年开始，算法技术逐渐成为网络新闻的主要分发方式[2]。这一技术被广泛运用到今日头条、腾讯新闻等众多新闻APP的内容生产和推送中，给APP运营者带来巨大的利益，使其在新闻客户端市场中占据绝对优势。值得一提的是，运用算法技术生产新闻容易造成价值观缺位。之前新闻是由记者采写的，算法技术则以人工智能取代记者的工作，这样的技术介入给传统新闻业带来哪些变化，我们又该如何理性地看待这些变化，这是本文探讨的主要问题。
一、算法技术对新闻业的解构
从受众的角度来看，大众传播时代的受众观经历了从“大众”到“分众”再到“个体”的转变。以报纸、广播、电视为主的传统大众传播媒介满足的是绝大多数受众的共同需求，受众的数量和分布范围很大程度上决定了媒体的运营情况。互联网的出现使得分众成为主流，媒体开始细分受众，研究不同受众群的需求，利用互联网信息的海量性为受众提供不同的信息服务。但出于阅读量和点击量的考虑，以及技术的局限，早期互联网中的信息传播并没有真正实现信息传播的个性化，其内容生产与传统大众传播没有本质上的区别。大数据技术的出现为信息传播的个性化提供了可能，基于算法技术的新闻报道成为大势，可以说，算法技术的运用重新定位了新闻业。
1.改变传统新闻报道的生产流程，重新定位编辑和记者
传统的新闻生产过程包括采访、写作、编辑、出版四个环节。记者根据选题查找资料，确定采访对象，通过采访获取相关新闻信息，再根据采访和搜集的材料，完成新闻稿件的写作。之后，新闻稿件依序进入编辑审核和编排环节以及出版环节。在这个过程中，记者和编辑是新闻报道的核心人物。记者完成前期的采访工作，编辑完成新闻报道的审核和编排工作。由此可见，传统新闻报道，是一个记者和编辑发现线索，继而展现新闻事实的过程。
算法技术的运用重构了新闻生产的流程。学者喻国明、韩婷分析了三种不同的算法类型——文本推荐、协同过滤推荐以及关联规则推荐[3]。可以看到，尽管不同的算法思路不同，但基本流程都是通过程序抓取用户的喜好和历史浏览记录，判断或预测用户的阅读喜好，再根据计算结果向用户推送信息。这个流程的核心步骤是程序的设计和开发，即如何抓取用户信息，抓取哪些用户的信息，如何分析并根据分析结果完成下一步的信息推送。在这个流程中，技术人员代替编辑和记者成为新闻报道的核心人物，或者说，技术人员成为新的编辑和记者。
2.重构把关人理论，重新定义新闻的选择标准
传统把关人理论认为，记者、编辑是新闻生产的重要把关人，他们会依据一定的标准来判断什么样的信息能够进入传播渠道中。把关人判断的标准包括新闻价值要素、记者和编辑的个人判断以及读者需求等。其中，新闻价值要素是主要的判断标准。
有学者认为，算法技术解构了传统新闻业的把关人理论，将把关的权利从人的手中转移到机器手中[4]。笔者并不同意这一说法。算法技术的运用并没有让把关人消失，只是把关人从原来的记者、编辑变为技术人员、公司管理人员及用户，这种转变带来的不仅是把关人的变化，还有新闻选择标准的变化。一方面，算法程序是由技术人员完成的，需要抓取哪些信息、过滤哪些信息，如何分析抓取到的数据，如何给不同数据赋予不同的权重，这些不仅体现了技术人员对数据的理解，还凸显了平台和媒体机构的价值观念。不同的媒体平台对不同算法规则的设计和使用体现了该平台对信息的选择标准。另一方面，算法的运用将用户的需求体现在算法程序的设计上，促使用户成为无形的把关人，用户需求以及对应的个性化信息成为信息选择的主要标准之一。传统新闻生产强调新闻的时效性、接近性、重要性和显著性，告诉受众他们应该知道的信息，强调媒体的公共性和社会性。算法技术下的新闻生产，更关注用户的个性化需求以及由注意力经济带来的商业利益，给用户推送他们想要看到和喜欢看到的信息。
3.重塑了大众传播者与受众的关系
传统大众传播是典型的以传播者为主导，受众被动接受信息的过程。尽管在后来的传播学研究中，更多的学者指出了受众在信息传播中的作用，但是受众的主动选择权仍然局限在媒体呈现的内容里，无法实现真正意义上的主动选择。
算法技术的应用改变了传受双方的关系。首先，通过程序设计，媒体会自动抓取与受众相关的信息和数据，在分析的基础上实现新闻的初步发布。在接下来的过程中，算法并不是一成不变的，它会继续追踪和抓取受众的阅读轨迹以调整数据分析的结果，并根据受众的阅读习惯来调整程序，为受众提供更为精准的信息。由此，算法成为媒体和受众之间的桥梁，传统大众传播“大众传播媒介—受众”的直接关系转变为“媒介—算法—受众”[5]三者的关系。其次，受众的阅读行为会受到算法提供的信息的影响。算法程序会根据受众的阅读行为和需求进行设计，但程序一旦设定，推送给受众的信息就是算法计算的结果。阅读这些信息会影响受众接下来的阅读内容和行为。因此，受众的阅读行为和算法之间是一种相互影响的关系。
二、对算法技术运用的反思
学者尼古拉斯·尼葛洛庞帝在《数字化生存》一书中提出了“我的日报”的设想：“未来界面代理人可以阅读地球上每一种报纸、每一家通讯社的消息，掌握所有广播电视的内容，然后把资料组合成个人化的摘要。这种报纸每天只制作一个独一无二的版本……这份报纸将综合要闻和一些不那么重要的消息，这些消息可能与你认识的人或者你明天要见的人有关，或是关于你即将要去和刚刚离开的地方，也可能是关于你熟悉的公司的报道。”[6]尼葛洛庞帝关于“我的日报”的设想在算法技术的介入下成为现实，算法技术的个性化推荐就是为每一位读者提供一份属于他们的报纸，但是这份报纸的产生需要一个前提，即算法技术在新闻报道中运用的基础——算法技术的管理者可以阅读和使用世界上任何一家新闻媒体的信息，然后从中选择那些能满足用户个体需求的内容，综合形成一份报纸。换言之，使用算法的平台仅仅是内容的搬运者而非生产者，算法解决的是如何选择内容的问题，而不是如何生产原创内容的问题。因此，如何合理、合法地使用原创内容成为算法平台面临的首要问题。人民网曾发表三篇文章评论算法，认为以这种方式生产新闻缺少总编辑这一守门人的把关，容易产生价值观分化问题，走向创新的反面，甚至可能从根本上破坏创新的原动力。人民网的批评直击痛点，但从技术发展层面来看，大数据技术的运用是一个必然的趋势。笔者认为，任何一种新技术的运用总会带来正反两方面的影响，因此，不妨从理性的角度来分析问题，寻求解决之策。
1.从正面来看，算法技术与传统新闻媒介可以合作共赢
首先，算法技术主要运用于商业新闻网站APP的内容推送。囿于我国商业新闻网站在新闻采访报道上的限制，算法技术在新闻APP中的使用可以看作商业网站从事新闻报道的一种另类方式。它绕过了新闻采访环节，将现有的新闻打包，推送给不同的用户，其进行的不是原创内容的生产，而是对现有新闻内容的再利用。尽管算法技术的运用改变了新闻业的流程和价值观念，但这种技术的运用建立在已有新闻报道数据库的基础上，它通过程序设计收集用户的信息需求，然后在数据库中找到对应信息，汇总后再进行信息推送。这种聚合类新闻报道的方式拓展了新闻报道的范围，实现了新媒体环境下新闻报道方式的多样化。它与传统新闻报道并不矛盾，利用这种方式，传统媒体提供的新闻报道可以进一步扩大传播范围和提高新闻影响力。
其次，算法技术除了实现新闻的个性化推送，还可以运用到消息类新闻的内容生产上，最大限度地提升新闻生产的时效性。算法技术在创作上的运用主要是通过预先设计的写作模板，输入相关数据，启动机器人写作。机器人不仅可以根据模板填充数据，还可以从数据库中查找相关的图片或者制作相应的表格来完善新闻稿件，完成所有的工作只需要2秒钟，远远超过人工写作的速度。
2.从反面来看，自律缺失和法律制度不健全
首先，在算法新闻与传统新闻相互促进的过程中，如何保护传统新闻报道的版权，是基于算法技术生产新闻需要解决的问题。算法新闻被看作新闻的搬运工，新闻是别人生产的，它只负责挑选和汇总，但搬运的东西是否已经获得主人的许可，如何支付使用费用，使用多少，双方如何分成是算法技术面临的主要问题。2002年，谷歌运用算法技术推出谷歌新闻，在其首页推送法新社、路透社等传统媒体的新闻报道。这种新闻抓取和推送方式引起诸多传统媒体的不满，法新社向美国联邦地区法院提起诉讼，认为这是一种严重的剽窃行为[7]。国内基于算法技术的新闻APP同样面临类似的诉讼问题。作为两种相互依存的新闻生产方式，如何在保护原创作者知识产权的同时，促使双方合作共赢是解决问题的基本点。
其次，算法技术对用户需求的过度抓取容易侵犯用户的隐私。算法技术的运用要解决抓取哪些用户信息的问题。算法的前提是能够获取尽可能多的用户信息，不仅包括用户喜好、阅读历史等信息，还包括用户的性别、职业、生活轨迹等私密性信息。今日头条CEO张一鸣讲述了一个事例：一个在哈佛上学的学生用今日头条可以收到来自家乡长沙的新闻，因为系统抓取了他过去两年春节回家的行动轨迹，以此判断他是在哈佛读书的长沙人，并据此推荐他感兴趣的内容[8]。从这个事例我们可以看到算法技术在新闻推送上的巨大作用，但从另一个角度来看，为了实现推送信息的精准度，算法技术抓取的数据不仅包括用户的阅读行为等信息，还包括用户的生活轨迹等个人隐私，如果没有相关法律保护用户的个人隐私，诸如Facebook的5000万用户个人信息被盗取的事件可能还会发生。
再次，算法技术中包含的价值观念和对用户需求的过度迎合往往会造成“信息茧房”现象。“信息茧房”的概念由芝加哥大学的凯斯·桑斯坦教授提出，所谓“信息茧房”就是用户只看自己想要看的、愿意看的和喜欢看的信息，这样用户接触的信息往往具有高度的同质性，久而久之，用户就被“封闭在狭小的空间中，隔绝了多元化的信息来源和多元化的世界，所谓的千人千面实质上造成了‘单向度的人”[4]。
有学者将使用算法技术进行新闻生产的新闻聚合类平台分成两大类，一类是凭借技术起家的互联网公司，一类是新媒体环境下转型的新闻媒体，如美联社、华盛顿邮报等[5]。与后者相比，前者的数量无论是在中国还是在其他国家，所占的比例都很大。与传统的新闻生产不同，基于算法技术的新闻生产是对现有内容的再利用，通过算法技术将现有新闻内容推送给不同的用户，以实现个性化的新闻服务。笔者认为，一方面，作为基于算法技术的新闻APP的重要内容提供者，传统新闻机构应当考虑如何利用这些平台来扩大新闻的传播范围；另一方面，基于算法技术的新闻APP在算法的设计上应当充分考虑新闻专业主义和新闻价值观念。智能化的时代，技术成为人们生活的中心，如何在坚守技术客观性的基础上凸显人的精神，是新环境下新闻业健康发展的关键所在。
参考文献
[1]刘椰子. 算法新闻推介技术下信息传播的双面性[J]. 新媒体研究，2018（11）.
[2]2016年中国互联网新闻市场研究报告[EB/OL]. （2017-01-11）[2018-08-18]. http：//www. cnnic. net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/mtbg/201701/t20170111_66401. htm
[3]喻国明，韩婷. 算法型信息分发：技术原理、机制创新与未来发展[J]. 新闻爱好者，2018年（4）.
[4]姜红，鲁曼. 重塑媒介：行动者网络中的新闻“算法”[J]. 新闻记者，2017（4）.
[5]章震，周嘉琳. 新闻算法研究：議题综述与本土化展望[J]. 新闻与写作，2017（11）.
[6][美]尼古拉斯. 尼葛洛庞帝. 数字化生存[M]. 胡冰，范海燕，译. 海口：海南出版社，1997：176.
[7]王翠萍，新闻聚合类APP的版权问题及其解决之道[J]. 新闻研究导刊，2016（6）.
[8]张一鸣. 信息分发平台的人工智能时代[EB/OL]. （2016-11-17）[2018-08-18]. http：//www. 360doc. com/content/16/1117/18/2369606_607337815.shtml.
【关 键 词】算法技术；新闻生产；新闻分發
【作者单位】段俏，东北师范大学文学院。
【中图分类号】G202 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2018.18.
有人将运用算法技术生产的新闻称为“算法新闻”，认为其核心是新闻生产自动化，即“运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程或者系统，包括信息存储、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化呈现”[1] 。从2016年开始，算法技术逐渐成为网络新闻的主要分发方式[2]。这一技术被广泛运用到今日头条、腾讯新闻等众多新闻APP的内容生产和推送中，给APP运营者带来巨大的利益，使其在新闻客户端市场中占据绝对优势。值得一提的是，运用算法技术生产新闻容易造成价值观缺位。之前新闻是由记者采写的，算法技术则以人工智能取代记者的工作，这样的技术介入给传统新闻业带来哪些变化，我们又该如何理性地看待这些变化，这是本文探讨的主要问题。
一、算法技术对新闻业的解构
从受众的角度来看，大众传播时代的受众观经历了从“大众”到“分众”再到“个体”的转变。以报纸、广播、电视为主的传统大众传播媒介满足的是绝大多数受众的共同需求，受众的数量和分布范围很大程度上决定了媒体的运营情况。互联网的出现使得分众成为主流，媒体开始细分受众，研究不同受众群的需求，利用互联网信息的海量性为受众提供不同的信息服务。但出于阅读量和点击量的考虑，以及技术的局限，早期互联网中的信息传播并没有真正实现信息传播的个性化，其内容生产与传统大众传播没有本质上的区别。大数据技术的出现为信息传播的个性化提供了可能，基于算法技术的新闻报道成为大势，可以说，算法技术的运用重新定位了新闻业。
1.改变传统新闻报道的生产流程，重新定位编辑和记者
传统的新闻生产过程包括采访、写作、编辑、出版四个环节。记者根据选题查找资料，确定采访对象，通过采访获取相关新闻信息，再根据采访和搜集的材料，完成新闻稿件的写作。之后，新闻稿件依序进入编辑审核和编排环节以及出版环节。在这个过程中，记者和编辑是新闻报道的核心人物。记者完成前期的采访工作，编辑完成新闻报道的审核和编排工作。由此可见，传统新闻报道，是一个记者和编辑发现线索，继而展现新闻事实的过程。
算法技术的运用重构了新闻生产的流程。学者喻国明、韩婷分析了三种不同的算法类型——文本推荐、协同过滤推荐以及关联规则推荐[3]。可以看到，尽管不同的算法思路不同，但基本流程都是通过程序抓取用户的喜好和历史浏览记录，判断或预测用户的阅读喜好，再根据计算结果向用户推送信息。这个流程的核心步骤是程序的设计和开发，即如何抓取用户信息，抓取哪些用户的信息，如何分析并根据分析结果完成下一步的信息推送。在这个流程中，技术人员代替编辑和记者成为新闻报道的核心人物，或者说，技术人员成为新的编辑和记者。
2.重构把关人理论，重新定义新闻的选择标准
传统把关人理论认为，记者、编辑是新闻生产的重要把关人，他们会依据一定的标准来判断什么样的信息能够进入传播渠道中。把关人判断的标准包括新闻价值要素、记者和编辑的个人判断以及读者需求等。其中，新闻价值要素是主要的判断标准。
有学者认为，算法技术解构了传统新闻业的把关人理论，将把关的权利从人的手中转移到机器手中[4]。笔者并不同意这一说法。算法技术的运用并没有让把关人消失，只是把关人从原来的记者、编辑变为技术人员、公司管理人员及用户，这种转变带来的不仅是把关人的变化，还有新闻选择标准的变化。一方面，算法程序是由技术人员完成的，需要抓取哪些信息、过滤哪些信息，如何分析抓取到的数据，如何给不同数据赋予不同的权重，这些不仅体现了技术人员对数据的理解，还凸显了平台和媒体机构的价值观念。不同的媒体平台对不同算法规则的设计和使用体现了该平台对信息的选择标准。另一方面，算法的运用将用户的需求体现在算法程序的设计上，促使用户成为无形的把关人，用户需求以及对应的个性化信息成为信息选择的主要标准之一。传统新闻生产强调新闻的时效性、接近性、重要性和显著性，告诉受众他们应该知道的信息，强调媒体的公共性和社会性。算法技术下的新闻生产，更关注用户的个性化需求以及由注意力经济带来的商业利益，给用户推送他们想要看到和喜欢看到的信息。
3.重塑了大众传播者与受众的关系
传统大众传播是典型的以传播者为主导，受众被动接受信息的过程。尽管在后来的传播学研究中，更多的学者指出了受众在信息传播中的作用，但是受众的主动选择权仍然局限在媒体呈现的内容里，无法实现真正意义上的主动选择。
算法技术的应用改变了传受双方的关系。首先，通过程序设计，媒体会自动抓取与受众相关的信息和数据，在分析的基础上实现新闻的初步发布。在接下来的过程中，算法并不是一成不变的，它会继续追踪和抓取受众的阅读轨迹以调整数据分析的结果，并根据受众的阅读习惯来调整程序，为受众提供更为精准的信息。由此，算法成为媒体和受众之间的桥梁，传统大众传播“大众传播媒介—受众”的直接关系转变为“媒介—算法—受众”[5]三者的关系。其次，受众的阅读行为会受到算法提供的信息的影响。算法程序会根据受众的阅读行为和需求进行设计，但程序一旦设定，推送给受众的信息就是算法计算的结果。阅读这些信息会影响受众接下来的阅读内容和行为。因此，受众的阅读行为和算法之间是一种相互影响的关系。
二、对算法技术运用的反思
学者尼古拉斯·尼葛洛庞帝在《数字化生存》一书中提出了“我的日报”的设想：“未来界面代理人可以阅读地球上每一种报纸、每一家通讯社的消息，掌握所有广播电视的内容，然后把资料组合成个人化的摘要。这种报纸每天只制作一个独一无二的版本……这份报纸将综合要闻和一些不那么重要的消息，这些消息可能与你认识的人或者你明天要见的人有关，或是关于你即将要去和刚刚离开的地方，也可能是关于你熟悉的公司的报道。”[6]尼葛洛庞帝关于“我的日报”的设想在算法技术的介入下成为现实，算法技术的个性化推荐就是为每一位读者提供一份属于他们的报纸，但是这份报纸的产生需要一个前提，即算法技术在新闻报道中运用的基础——算法技术的管理者可以阅读和使用世界上任何一家新闻媒体的信息，然后从中选择那些能满足用户个体需求的内容，综合形成一份报纸。换言之，使用算法的平台仅仅是内容的搬运者而非生产者，算法解决的是如何选择内容的问题，而不是如何生产原创内容的问题。因此，如何合理、合法地使用原创内容成为算法平台面临的首要问题。人民网曾发表三篇文章评论算法，认为以这种方式生产新闻缺少总编辑这一守门人的把关，容易产生价值观分化问题，走向创新的反面，甚至可能从根本上破坏创新的原动力。人民网的批评直击痛点，但从技术发展层面来看，大数据技术的运用是一个必然的趋势。笔者认为，任何一种新技术的运用总会带来正反两方面的影响，因此，不妨从理性的角度来分析问题，寻求解决之策。
1.从正面来看，算法技术与传统新闻媒介可以合作共赢
首先，算法技术主要运用于商业新闻网站APP的内容推送。囿于我国商业新闻网站在新闻采访报道上的限制，算法技术在新闻APP中的使用可以看作商业网站从事新闻报道的一种另类方式。它绕过了新闻采访环节，将现有的新闻打包，推送给不同的用户，其进行的不是原创内容的生产，而是对现有新闻内容的再利用。尽管算法技术的运用改变了新闻业的流程和价值观念，但这种技术的运用建立在已有新闻报道数据库的基础上，它通过程序设计收集用户的信息需求，然后在数据库中找到对应信息，汇总后再进行信息推送。这种聚合类新闻报道的方式拓展了新闻报道的范围，实现了新媒体环境下新闻报道方式的多样化。它与传统新闻报道并不矛盾，利用这种方式，传统媒体提供的新闻报道可以进一步扩大传播范围和提高新闻影响力。
其次，算法技术除了实现新闻的个性化推送，还可以运用到消息类新闻的内容生产上，最大限度地提升新闻生产的时效性。算法技术在创作上的运用主要是通过预先设计的写作模板，输入相关数据，启动机器人写作。机器人不仅可以根据模板填充数据，还可以从数据库中查找相关的图片或者制作相应的表格来完善新闻稿件，完成所有的工作只需要2秒钟，远远超过人工写作的速度。
2.从反面来看，自律缺失和法律制度不健全
首先，在算法新闻与传统新闻相互促进的过程中，如何保护传统新闻报道的版权，是基于算法技术生产新闻需要解决的问题。算法新闻被看作新闻的搬运工，新闻是别人生产的，它只负责挑选和汇总，但搬运的东西是否已经获得主人的许可，如何支付使用费用，使用多少，双方如何分成是算法技术面临的主要问题。2002年，谷歌运用算法技术推出谷歌新闻，在其首页推送法新社、路透社等传统媒体的新闻报道。这种新闻抓取和推送方式引起诸多传统媒体的不满，法新社向美国联邦地区法院提起诉讼，认为这是一种严重的剽窃行为[7]。国内基于算法技术的新闻APP同样面临类似的诉讼问题。作为两种相互依存的新闻生产方式，如何在保护原创作者知识产权的同时，促使双方合作共赢是解决问题的基本点。
其次，算法技术对用户需求的过度抓取容易侵犯用户的隐私。算法技术的运用要解决抓取哪些用户信息的问题。算法的前提是能够获取尽可能多的用户信息，不仅包括用户喜好、阅读历史等信息，还包括用户的性别、职业、生活轨迹等私密性信息。今日头条CEO张一鸣讲述了一个事例：一个在哈佛上学的学生用今日头条可以收到来自家乡长沙的新闻，因为系统抓取了他过去两年春节回家的行动轨迹，以此判断他是在哈佛读书的长沙人，并据此推荐他感兴趣的内容[8]。从这个事例我们可以看到算法技术在新闻推送上的巨大作用，但从另一个角度来看，为了实现推送信息的精准度，算法技术抓取的数据不仅包括用户的阅读行为等信息，还包括用户的生活轨迹等个人隐私，如果没有相关法律保护用户的个人隐私，诸如Facebook的5000万用户个人信息被盗取的事件可能还会发生。
再次，算法技术中包含的价值观念和对用户需求的过度迎合往往会造成“信息茧房”现象。“信息茧房”的概念由芝加哥大学的凯斯·桑斯坦教授提出，所谓“信息茧房”就是用户只看自己想要看的、愿意看的和喜欢看的信息，这样用户接触的信息往往具有高度的同质性，久而久之，用户就被“封闭在狭小的空间中，隔绝了多元化的信息来源和多元化的世界，所谓的千人千面实质上造成了‘单向度的人”[4]。
有学者将使用算法技术进行新闻生产的新闻聚合类平台分成两大类，一类是凭借技术起家的互联网公司，一类是新媒体环境下转型的新闻媒体，如美联社、华盛顿邮报等[5]。与后者相比，前者的数量无论是在中国还是在其他国家，所占的比例都很大。与传统的新闻生产不同，基于算法技术的新闻生产是对现有内容的再利用，通过算法技术将现有新闻内容推送给不同的用户，以实现个性化的新闻服务。笔者认为，一方面，作为基于算法技术的新闻APP的重要内容提供者，传统新闻机构应当考虑如何利用这些平台来扩大新闻的传播范围；另一方面，基于算法技术的新闻APP在算法的设计上应当充分考虑新闻专业主义和新闻价值观念。智能化的时代，技术成为人们生活的中心，如何在坚守技术客观性的基础上凸显人的精神，是新环境下新闻业健康发展的关键所在。
参考文献
[1]刘椰子. 算法新闻推介技术下信息传播的双面性[J]. 新媒体研究，2018（11）.
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[3]喻国明，韩婷. 算法型信息分发：技术原理、机制创新与未来发展[J]. 新闻爱好者，2018年（4）.
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[5]章震，周嘉琳. 新闻算法研究：議题综述与本土化展望[J]. 新闻与写作，2017（11）.
[6][美]尼古拉斯. 尼葛洛庞帝. 数字化生存[M]. 胡冰，范海燕，译. 海口：海南出版社，1997：176.
[7]王翠萍，新闻聚合类APP的版权问题及其解决之道[J]. 新闻研究导刊，2016（6）.
[8]张一鸣. 信息分发平台的人工智能时代[EB/OL]. （2016-11-17）[2018-08-18]. http：//www. 360doc. com/content/16/1117/18/2369606_607337815.shtml.
