摘要：过分追求流量数据，导致媒体更偏向于计算新闻生产与成本之间的关系，“软新闻”逐渐占据舆论场主流，严肃新闻的空间被不断挤压，不利于为社会树立正确舆论导向。

　　在媒介蝶变的大背景下，人工智能赋能新闻内容生产，以往大众媒体所具有的议程设置功能在大数据的推动下被无限放大，信息平台可以根据大数据精准挖掘分析用户对信息感知的每个细节，用户也不自觉地将阅读新闻信息的选择权让渡给了数据。

　　随着媒体融合转型的不断推进，越来越多的媒体将大数据引入对采编工作的考核之中，改变了对采编人员的评价体系。以笔者熟悉的某主流媒体为例，2018年启动的新型采编考核方案，规定以点击量作为基本考核指标，后台系统会监控每篇稿件发稿三天之内的点击量，并在月底按照报社全部刊发稿件点击量的70%作为基准值。除此之外，系统还会根据新闻内容在传播中呈现出的热度、关注度和平均阅读时长，计算加权系数，以“基准值+加权系数”得出每个采编人员当月的考核分。这种以数据考核采编人员工作绩效的评价方式，让工作成果更加客观和可视化，也在一定程度上减轻了统计压力。

　　引入大数据的采编考核淡化了人工因素，强调数据的作用，在推出之初受到好评，但随着时间的推移，其弊端逐步显现。基于点击量的考核，让新闻“热度”成为采编工作的重要追求。新闻采编人员在这种数据化的考核压力之下，很容易利用新型媒介生产方式来制作迎合底层趣味的内容和耸人听闻的标题，简单粗暴地“收割流量”，新闻泛娱乐化甚至标题党现象便开始出现。

　　另外，为了应对这种新的考核方式，不少媒体从业者习惯于从一个事件里寻找所谓“爆点”，对一个普通的新闻也用对立的方式进行生产，以激起巨大争议。对他们来说，只要有回应，无论是褒是贬，都是流量。近年来，二元对立论、族群对立论、两性对立论等偏激观点层出不穷，部分媒体在其中起到了推波助澜的作用。这个过程中，流量数据的全面性和可信度很少被考量。

　　笔者认为，即便在新媒体蓬勃发展的当下，真实、理性、思辨的优质新闻内容依然有非常大的市场，新闻专业精神依然不可替代，比如对于失独家庭的近距离观察，再比如最近郑州暴雨造成巨大损失，公众急需专业的调查记者挖掘深度内容，以此报道、反思，引发社会共情共鸣。但是，在“流量至上”的考核方式下，调查记者的工作量很难被客观呈现出来。过分追求流量数据，导致媒体更偏向于计算新闻生产与成本之间的关系，“软新闻”逐渐占据舆论场主流，严肃新闻的空间被不断挤压，不利于为社会树立正确舆论导向。

　　采编考核要考虑多元化指标，优化评价系统算法模型，适当确定人工评价与数据评价的权重，加大对具有深度、理性、启发受众思考等特征的优质内容的扶持和倾斜，使好稿的标准不仅是所谓的“10万+”。多生产质量好的新闻内容，帮助用户扩展兴趣范围，这是媒体存续发展的内在规律，亦是做好党的新闻舆论工作，进行正确价值观引导的责任担当。

　　（作者为广州日报上海记者站党支部书记）

　　【文章刊于《青年记者》2021年第17期】