“算法时代”对省级融媒体经济报道的影响及对策研究

摘要：【目的】在互联网大数据技术飞速发展的背景下，我国已经进入了算法时代。大数据、人工智能等先进技术的应用，给各行各业带来了深刻影响。省級融媒体作为权威媒体的重要组成部分，也进入了“算法时代”。如何应对算法时代的挑战，提高经济新闻报道的质量和影响力，是一个亟待解决的问题。【方法】本文将探讨算法时代省级融媒体经济新闻报道面临的挑战，并提出相应的对策建议，同时通过深入剖析江西的两家省级媒体《信息日报》及其大江网的融合实践，探讨省级融媒体在算法时代的应对策略。【结果】经过对这两家媒体的研究，笔者发现，省级融媒体经济新闻报道在算法时代面临数据真实性、用户隐私保护、算法透明度等一系列挑战。【结论】在算法时代下，省级融媒体应提高数据审核能力，保障用户隐私安全，提高算法透明度，以更加有效地传播经济新闻报道的“四力”建设。

关键词：算法时代；省级融媒体；经济新闻；数字经济；大数据              中图分类号：G220        文献标识码：A

文章编号：1671-0134（2024）01-100-04         DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2024.01.020

本文著录格式：朱正 . “算法时代”对省级融媒体经济报道的影响及对策研究——以大江网与《信息日报》的融合报道为例[J].中国传媒科技，2024，31（01）：100-103.

党的十八大以来，我国多次强调发展数字经济，并将其上升为国家战略。党的十九大提出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国和智慧社会。党的二十大再次强调，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。而近些年来，我国数字经济发展迅速，成效显著。根据 2023 全球数字经济大会的数据显示，中国数字经济的规模已经达到 50.2 万亿元，连续多年位居世界第二。数字经济在推动经济增长、提高生产效率、改善人民生活等方面发挥了重要作用。

在数字经济发展过程中，我国各行各业，包括传媒业界都正在面临着一些挑战和问题，如数字鸿沟、数据安全、隐私保护等。为此，我国政府出台了一系列政策措施，加强数字基础设施建设，推动数字技术创新，促进数字经济与实体经济深度融合，保障数据安全和隐私保护，推动数字经济高质量发展。数字经济已经成为我国经济发展的重要引擎和战略支撑。可以预见，我国未来还将继续加大对数字经济的支持力度，推动数字经济与实体经济深度融合，为实现经济高质量发展和建设现代化经济体系提供有力支撑。

1.算法时代对省级融媒体经济新闻报道的影响

“算法”一词本身并不属于新闻学科与传媒行业研究的领域，但随着数字经济信息技术的快速发展，尤其是大数据、人工智能等先进技术的迅速推广和使用，新闻媒体行业也受到了巨大的影响，大数据算法正在影响整个新闻传播领域，带来巨大变化的同时，也造成了深刻甚至久远的影响。对于省级融媒体来说，如何应对算法时代的挑战，提高经济新闻报道的质量和影响力，是一个亟待解决的问题。

1.1   促进融媒体经济报道创新

早在 2003 年，百度成立不久后，就通过大数据算法来推荐搜索引擎首页的新闻，这可以说是我国早期商业传媒运用的比较基础的算法。如今，算法时代为经济新闻报道带来了新的机遇和挑战。省级融媒体经济新闻口线记者可以利用算法技术提高经济新闻报道的准确性、实时性和个性化程度，从而更好地满足受众的需求。

首先，经济新闻报道经常以经济大数据为中心，通过算法，记者可以更好地收集、分析和可视化数据，从而更准确地报道经济事件和经济趋势。其次，算法可以根据受众的兴趣和偏好，为他们提供个性化的经济新闻推荐。这不但可以提高受众的参与度和满意度，同时也可以帮助新闻机构更好地了解他们的受众，以便更好地满足受众的需求。另外，大数据算法还可以帮助经济新闻口线记者更快地获取、更好地处理各类复杂的信息。[1]

算法时代为省级融媒体经济新闻报道带来了新的机遇和挑战。记者可以利用算法技术提高经济新闻报道的质量和效率，从而更好地满足受众的需求。同时，记者也需要注意算法可能带来的问题，如隐私保护和信息真实性等，以确保经济新闻报道的公正性和可信度。

1.2   增强省级融媒体的舆论“四力”

在大数据时代，互联网技术高速发展，媒体融合的趋势日益明显，融合程度不断加深。在算法时代，省级融媒体迎来了更多机遇，可以通过利用算法技术来提升自身的传播力、引导力、影响力和公信力。

省级融媒体可以利用算法技术对用户进行精准画像，了解用户的兴趣爱好和需求，从而为用户提供更加个性化的服务。同时，可以利用算法技术对内容进行智能推荐，提高内容的曝光率和传播效果。此外，还可以利用算法技术对数据进行深度挖掘和分析，了解用户的反馈和意见，从而不断优化自身的服务和内容，提高用户的满意度和忠诚度。

从经济新闻的生产过程来看，各个环节在大数据算法环境下都产生了新的变化。随着各家媒体大数据搜集的不断完善，一些省级融媒体已经可以利用数据分析和算法来了解受众的兴趣和需求，从而生产更有针对性的经济新闻报道。省级融媒体平台通过分析受众的阅读行为、搜索关键词等数据进行推算，可以采编出更符合受众需求的经济新闻报道。同时，省级融媒体还可以利用定制的算法技术来实现个性化推荐，根据各自媒体的目标受众的兴趣和需求为其推荐相关的经济新闻报道，从而增强媒体的传播力和引导力。

另外，省级融媒体通过在社交媒体平台上发布有价值的经济新闻报道，并与受众进行有效的互动和沟通，从而增强媒体与受众的黏合度。在算法时代，省级融媒体利用人工智能技术算法来辅助经济新闻报道，通过数据驱动的内容生产、个性化推荐、社交媒体传播、数据可视化和人工智能辅助新闻报道等方式，提高内容的质量和效率，从而吸引更多的受众。

1.3   促进数字经济发展和壮大

省级融媒体可以通过经济新闻报道，促进数字经济的发展和壮大。在數字经济发展中，省级融媒体为受众提供个性化的经济信息算法服务，能够激发创新意识、推广数字经济、培育数字经济生态系统。在经济新闻报道中，省级融媒体采用大数据算法，提供深入的数据洞察和趋势预测，为政府、企业和个人提供决策支持。这些数据算法分析可以帮助人们更好地理解经济形势、市场趋势和消费者行为，从而做出更明智的决策。

以江西的大江网与《信息日报》融媒体为例，两家媒体融合后，根据企业或相关部门单位的参考需求，以日、周、月为周期，通过大数据算法撰写经济分析报告。报告内容涵盖基础信息情况、趋势分析、来源分析、分类排行、同行业重要信息等，数据报告内容丰富，分析客观详细，能够反映企业或相关部门单位所在行业的新特征、新发展、新趋势，为领导决策层提供重要参考。在这个过程中，融媒体大数据新闻实验室实际担当了决策信息收集的智库角色。通过经济新闻报道和大数据算法分析，省级融媒体可以为数字经济的发展和壮大提供有力的支持，帮助受众更好地了解数字经济的发展动态，把握发展机遇。

2.算法时代省级融媒体经济新闻报道的挑战

在算法时代下，省级融媒体经济新闻报道迎来了许多发展机遇，但也面临着一系列挑战。例如，如何保证算法的公正性和透明度，如何避免算法造成的信息过滤和偏见等问题。此外，省级融媒体经济新闻报道还面临着来自其他媒体的竞争压力，在算法时代下读者获取信息的渠道更加多样化，如何吸引读者的关注和信任也是一个重要的挑战。因此，省级融媒体经济新闻报道需要不断创新和改进，充分发挥算法的优势，同时也要注意解决算法带来的问题，提高自身的竞争力和影响力。

2.1   新闻内容的深度与广度挑战

在算法时代，数据是经济新闻报道的重要依据。然而，要深入分析经济数据并从中提取有价值的信息并不容易。经济数据通常复杂且涉及多个变量，需要专业的统计和数据分析技能。省级融媒体可能面临缺乏专业数据分析团队或工具的挑战，继而导致难以提供深入的数据驱动的经济新闻报道。特别是一些深度经济新闻报道需要投入大量的时间和资源进行调查和研究。相比于中央媒体来说，一些省级融媒体可能面临资源有限的问题，无法深入挖掘复杂的经济数据，这可能导致相关经济新闻报道停留在表面，缺乏深入的分析和解读。

算法时代的到来，让受众明显地感觉到，信息的传播速度已经非常快，受众对于经济新闻报道的广度和多样性有了更高的要求。相比于覆盖于全球和全国的一些中央媒体，省级融媒体会受到地域限制的不利影响。此外，经济领域非常广泛，包括宏观经济、产业发展、金融市场等多个方面，要全面报道各个领域的经济新闻，对省级融媒体记者本身也具有一定的挑战。

此外，一些数据算法在设置上如果存在偏见或局限性，如果相关经济新闻报道的推荐和分发又在很大程度上依赖于这种存在偏见的算法后，就会导致某些其他经济新闻得不到足够的关注或曝光。因此，省级融媒体需要不断优化和调整算法，以确保经济新闻报道的内容在深度与广度上，能够客观公正地呈现。

2.2   新闻真实性与公正性的挑战

在算法时代，信息的传播和呈现方式发生了巨大变化。算法可以根据受众的兴趣和行为，为他们提供个性化的经济新闻推荐，但是这种个性化推荐在满足用户需求的同时，也给省级融媒体经济新闻报道的新闻真实性与公正性带来了一定挑战。

省级融媒体平台会从不同的数据源获取经济新闻原始数据，这些数据源的可靠性和准确性可能存在差异，如果没有对数据源进行严格的筛选和验证，就可能导致经济新闻报道失之偏颇。此外，数据算法推荐系统，根据各自融媒体受众的兴趣和行为进行个性化推荐，这可能导致受众只接触到与自己观点相符的经济新闻，形成信息的“过滤泡泡”，这样一来，融媒体的受众就难以获得全面客观的经济信息，影响他们对经济形势的正确判断。

除此之外，在算法时代，快速传播的特点可能导致经济数据被过度简化或片面解读，加上一些融媒体在融合转型过程中，受到市场竞争和商业利益的驱使下，一些融媒体可能会为了吸引流量和广告收入而夸大或歪曲经济报道，以上这些情况，都对省级融媒体参与经济新闻报道的真实性和公正性受到影响。

2.3   新闻算法决策的法律风险挑战

当前，经济新闻报道的精准度和传播效率得到了极大的提升，但同时也带来了法律责任风险的挑战。在省级融媒体经济新闻报道中，算法决策可能会因为算法的不合理应用而涉及法律责任风险。例如，大数据新闻算法决策可能会导致歧视、误导或不公正的报道，从而引发法律责任风险。此外，算法决策还可能会侵犯用户的隐私权、数据安全等权益，为避免引发法律纠纷，要注意以下几个方面。

第一，省级融媒体经济新闻报道需要在算法决策中考虑法律责任风险，并采取适当的措施来降低风险。这就需要融媒体从业者在新闻报道中遵循相关的法律法规，并加强对算法决策的监管和审查，减少经济新闻报道中大数据算法决策的法律责任风险。

第二，省级融媒体也需要加强对用户数据的保护，确保用户的隐私权和数据安全得到充分保障。此外，省级融媒体还需要加强对算法决策的透明度和公正性，让用户了解算法决策的过程和结果，从而增加用户对算法决策的信任度。

只有这样，才能更好地发挥算法的优势，提高经济新闻报道的精准度和传播效率，同时也能保障用户的权益和社会的稳定。

3. 算法时代省级融媒体经济新闻报道的对策研究——以大江网和《信息日报》为例

当前，我国新闻传媒业从中央到地方，媒体融合发展的案例日益增多。为了在激烈的竞争中吸引更多流量和用户，增强用户黏性，推送用户偏爱的个性化新闻信息成为媒体融合后的必要手段。因此，无论是原创类新闻媒体还是聚合类新闻媒体，在移动端推送信息时都会选择应用算法推介来介入新闻报道。

江西的大江网与《信息日报》于 2017 年 8 月开始了媒体深度融合发展的探索。尽管它们在融合后取得了一些进展，但仍然面临一定的挑战。为了应对这些挑战，两家融合后的媒体采取了一系列举措来应对算法时代带来的挑战。

3.1   利用算法提升新闻报道质量和效率

在算法时代，媒介环境和用户的阅读与信息获取习惯都发生了变化。大江网与《信息日报》融合后，以“大数据思维”为基础，构建内容中台和数据中台，使内容生产与受众数据紧密联动。同时，在组织架构、体制机制、条件保障等方面进行全面规划、改革和升级，确立“大数据融合思维”。[2]

在以往的深度报道编写中，记者需要人工搜集大量的材料，耗时费力且可能数据不完整。而现在利用大数据算法系统可以加大深度报道的素材获取速度，进而提升采编速度。特别是融媒体采编团队依托大江网大数据中心技术，加强了数据分析能力，提升了数据分析团队和技术设备，提高了对数据的深入分析能力，为融媒体受众提供更有价值的经济新闻报道。

两家媒体经济新闻采编团队在 2017 年融合后合并成立融媒体财经中心，为原创采编团队提供充足的大数据资源进行深入调查和采访，以采编出有深度的经济新闻报道。例如，为了确保大数据算法下的经济新闻报道权威性，《信息日报》先后与大江网联合推出了“大江大数据·江西热词”“江西新闻发布热词”这两个深度分析版面，反映的是一段时间内涉及江西的网上信息的热度情况。通过对微博、微信、抖音、PC 端原创采编等客观指标进行函数计算，用数据、图表、词云图等多元可视化的方式，客观呈现出经济新闻的热度、传播影响力等。

3.2   确保经济新闻真实性和准确性

数据是经济新闻报道的一项核心要素，经济新闻报道借助大数据算法，其新闻价值可以得到进一步释放，大数据算法应用于经济新闻报道中能够更好地确保经济新闻报道的真实性和准确性，让受众在获取经济新闻报道信息后做出明智的经济决策。大江网与《信息日报》在融合后，为了应对这一挑战，两家媒体在算法运用和技术上均做了一系列的实践。[3]

首先，大江网大数据中心为两家融媒体平台提供了支持，它们使用了超过 100 台中央采集服务器，每分钟采集 50 多条涉赣信息，包括涉赣新媒体、微博、微信、抖音等主要平台的信息，获取速度达到了秒级以内。在海量数据的基础上，大數据中央系统通过深度学习算法，快速自动汇聚相似的经济新闻数据内容，并对收集的各项经济数据源进行严格的筛选和验证，建立多源验证机制，对比不同数据源的信息，确保经济新闻报道使用的数据准确可信。这既提高了记者获取素材和写作的速度，又拓展了报道角度，提高了报道的真实性。此外，融媒体数据中心还通过与算法推荐系统提供商加强合作和定期升级，改进算法推荐的机制，减少算法推荐偏差，打破信息的“过滤泡泡”。

以两家融媒体记者采写的江西省内营商环境报告的新闻为例，首先明确目标，通过对比江西与北京、上海在营商环境方面的差距，并参照世界银行的标准，建立数据算法模型，采集相关数据。其次，对线上数据进行初步分析，并结合与江西省委相关职能部门的线下会议研讨磋商，进一步校正优化模型，确定框架结构。最后，基于大数据系统提供的数据，撰写报告。在大数据的辅助下，此类报告可以在短时间内完成，内容翔实生动，丰富客观，既有对一段时间内客观数据的汇总、分析，又有媒体、网民等舆论观点的提炼分析，还有翔实的文字描述和直观、可视化的数据、图表等作为支撑，因此获得了相关部门的肯定。

3.3   建立合规的法律风险应对机制

在省级融媒体经济新闻报道中，通过采取适当的措施，可以有效地避免新闻算法决策导致的法律责任风险，保障新闻报道的公正性和准确性。大江网与《信息日报》在融合后的实践中，通过保证算法公正性、进行人工审核、公开算法原理、保护受众隐私等措施，在一定程度上有效地避免了算法决策导致的法律责任风险。

在实际工作中，大江网与《信息日报》组成的报网融媒体平台在进行新闻推荐时，采用了公开透明的算法，并对其进行了严格的审核和监管，确保其新闻算法决策过程公正、公平，避免了因算法歧视或偏见而导致的法律责任风险。融媒体平台在进行用户画像和个性化推荐时，注重保护受众隐私，确保数据得到妥善保管和处理，避免了因受众隐私泄露而导致的法律责任风险。其次，两家融媒体平台在进行新闻报道时，对算法决策结果找到相关的部门进行充分的验证，确保其新闻算法决策结果准确、可靠，避免了因算法错误或误导而导致的法律责任风险。

此外，为了确保经济新闻报道的真实性和公正性，避免算法的片面解读和错误引导带来的法律风险，融媒体团队还加强培养专业的记者团队，提高记者的专业素养，培养他们对经济数据的深入分析和准确解读能力，有效地减少了因为算法失误或不当带来的法律风险。

结语

在算法时代，省级融媒体经济新闻报道面临着数据隐私与安全、算法透明度和公平性等风险挑战。为了应对这些挑战，省级融媒体平台可以采取提高算法透明度、加强用户隐私保护、优化算法设计和培养算法素养等对策。大江网与《信息日报》的融合为省级融媒体经济报道提供了实践案例参考，两家媒体通过资源整合和协同工作，利用大数据算法提高了经济新闻报道的质量和时效，拓展了传播渠道，增强了媒体的“四力”。在全球数字经济的背景下，随着互联网数字技术的不断发展和算法的不断优化，未来，省级融媒体在经济新闻报道中通过大数据算法的应用，将为省级融媒体行业的发展改革和转型带来更多的机遇。

参考文献

[1]唐时顺，谭江月.智媒时代新闻算法推送的发展困境及突破[J].青年记者，2020（35）：20-21.

[2]练蒙蒙，叶涛.5G时代中国江西网对VR新闻的探索实践[J].传媒，2020（6）：16-18.

[3]李诗宇，试论大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].财经界，2020（10）：30-31.

作者简介：朱正（1984-），男，湖北蕲春，本科，主任记者，江西农业大学经济管理学院研究生、现任江西日报社大江网（信息日报社）财经中心主任，研究方向为融媒体新闻。

（责任编辑：李艳松）