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你可能不知道的传播量真相

2023-12-22 16:34:15

来源:青年记者2023年9月下   作者:吾道南来

摘要:  我们要保持清醒,抛弃“流量至上”,警惕新闻专业操守的消解,探索传播数据统计的客观真实标准。

  “10亿浏览量,我怎么没看过?”在一次新闻作品评审会上,一位评委这样提出质疑。

  新闻“爆款”的阅读量或播放量达到几亿甚至几十亿这样的宣传,如今在一些媒体的总结材料中并不罕见。不由得你不信,有的还展示阅读量截图。

  新闻报道的传播总量是如何统计的?除一些媒体拍脑袋估计或造假外,比较认真负责的媒体采用不完全统计方法:自有平台原创作品的点击总量加上主持话题的阅读总量,再加上社交媒体平台账号发布的原创作品的阅读量或播放量。有的媒体把自有平台转载作品的点击量也计算在内。原创作品被其他平台转发,有的甚至几乎被所有大平台首屏前几个位置转发,传播数据在这些平台的后台,发布原创作品的媒体是难以获取这些数据的。因此,有的媒体慎重表述为:据不完全统计,本媒体某某报道的原创作品的总传播量超多少亿。

  即使这样严肃认真的媒体不完全统计出的传播数据,离真实的传播量数据也相差甚远。

  其一,各个平台的点击量、阅读量、播放量并不是用户真实的阅读量、播放量。有的用户虽然点击了,但并没有阅读、观看,更没有读完、看完。对阅读量、播放量的计算各个平台并没有统一的标准。有的平台用显示数计算阅读量或播放量,只要把内容显示在用户的网页上就计算在内,不管用户是否阅读或观看。有的平台把一条内容推荐给用户的数量,算为这条内容的阅读量或播放量。显然,这样的阅读量或播放量不能代表真正意义上的阅读量或播放量,甚至不能衡量在屏幕上的展示量。如果某条内容含有热搜词汇,那么这条内容的阅读量肯定会比较高。此外,平台进行人为干预如置顶或上热搜等、用机器人点击或花钱请人刷流量,也会增大传播量。

  为满足提高效率与流量变现的需要,算法技术应运而生。基于热度的算法推荐技术多采用“爬坡机制”。用户上传内容通过机器和人工审核后,会被随机扔进一个小流量池观察,如果作品在浏览、点赞、评论、完播等指标上表现优异,则会被扔进一个更大的流量池,而表现逊色者则停止被推荐——如此过程反复进行,直到形成一批数据表现好的内容进入首页滚动推荐,其他用户一打开平台,立刻就会看到这些内容。这种算法技术很大程度上是注意力导向的,因此猎奇、有争议性或娱乐化的内容往往能够在流量竞争中胜出。

  还有一种算法技术基于内容,平台通过收集并分析用户的网络行为,运用数学算法勾勒出用户的兴趣等个人画像,然后针对不同用户向其推送可能感兴趣的内容,以此实现信息的精准传播。这种算法技术意在培养用户黏性和忠诚度,然后将稳定的用户流量变现为资本积累。

  其二,各媒体为提高传播量,纷纷学会了一个讨巧的办法,就是多主持或设置话题,这样其他账号发布的相关内容就会归入该媒体主持的话题。如果上了几个热搜,阅读量上亿轻而易举。但显而易见,发布的绝大部分内容不是主持话题的媒体原创的。

  但是,巨大的流量能够提升媒体的知名度,帮助其在市场竞争中突围,为媒体赢得广告商的青睐,获取资本的支持。因此,我们一方面要保持独有的清醒,抛弃“流量至上”的价值取向,警惕新闻专业操守的消解,不推波助澜让流量成为内容生产与消费的主导逻辑;另一方面要有建设性思维,探索如何建立传播数据统计的客观真实标准,如建立传播数据统计的强制性统一标准,开发主流媒体算法。

  前不久,B站宣布将以“播放分钟数”(用户实际观看视频所花费时间)代替目前的“播放量”,用户实际观看视频所花费的时间是一个更具参考价值的数据。

  虽然建立传播数据统计的强制性统一标准难度很大,但值得探索和尝试。

  (作者为资深媒体人)

来源:青年记者2023年9月下

编辑:范君