1.2 2020新媒体再出发:阶段性高点后的转型与挑战
胡钰 王嘉婧
摘要:中国新媒体经历了爆发式增长后,正处于深度调整和再探索的阶段。内容生产力被持续释放,媒介新技术不断向前发展,新媒体对经济社会乃至政治发挥的作用越来越大。但与此同时,从国内环境看,用户红利接近饱和,内容同质化严重,信息传播依然存在情绪化、低质化、偏见化等问题,网络治理面临严峻挑战。从国际环境看,美国打压中国新媒体领军企业,中国新媒体产业的全球化进程面临严峻挑战。中国新媒体的发展,正在经历着从开疆到深耕的转变,特别是在当前复杂的国际国内环境下,这种转变尤其具有深刻意义。
关键词:新媒体;新闻;传播;网络��理;媒体运营
2019年至今,中国新媒体在发展至一个阶段性高点后,进入转型与升级期。技术的持续发展激发着内容生产和传播模式创新,接近饱和的用户参与让新媒体平台必须探索差异化生存和运营之路。疫情带来了发展机遇的同时,也对媒体提出了挑战,在特殊的社会背景下,各个新媒体平台在探索打破彼此之间的壁垒,实现价值共荣。
一、工业升级与多元生态:新媒体发展的整体特点
(一)工业化生产模式形成
互联网、大数据、人工智能等技术的赋能,一方面让技术直接进行内容生产,另一方面保证普通用户能进入生产流程中,让新媒体生产力被规模化释放,新媒体内容生产进入了工业化时代。新媒体内容生产逻辑由个体式内容生产转向了工业化规模式内容产出,新媒体的内容生产力、质量把控力均得到提升。
(二)商业化特征日趋明显
新媒体商业模式日臻完善,随着用户红利的饱和,传统广告模式、流量分成、会员付费模式进入瓶颈,新媒体开始探索多样化赢利渠道。媒体平台化和内容边界的模糊,也为新媒体运营增加了多样化的可能。新媒体平台正在从广告智能投放、精品定制内容生产、电商引流、线下活动、平台转型等方面探索商业可能。
(三)生态型平台逐步丰富
新媒体已从单纯提供内容的“媒体”,向产业上下游扩展,负载着更加多元的功能,逐步形成生态圈。尤其是在疫情期间,为了满足大众的线上需求,媒体纷纷上线多元化功能,例如在线教育,推动媒体平台快速转型。
(四)用户导向思维成主流
新媒体从内容生产到传播方式,形成了越来越清晰的用户思维。由此,也从资讯生产思维扩展为产品思维。新媒体从业者不只是简单的新闻生产者,而是从用户的兴趣出发,重塑了生产和传播流程,构建多样的服务用户的产品。
(五)泛娱乐化氛围浓厚
新媒体为贴合年轻人和大众的兴趣,呈现出泛娱乐化的氛围,不仅增加了娱乐化的内容,新闻等严肃信息也正尝试泛娱乐化的语态。同时,在线娱乐平台在疫情期间开始肩负起资讯平台功能,逐步发展成为新型资讯平台。
(六)疫情期间发展
疫情期间,传媒行业的“国民总时间”得以重新洗牌,在线内容消费大幅提升,促使新媒体整体行业活跃度上升。许多线下产业线上化发展,让新媒体迎来了重要提升期。在这种大的需求拉动下,媒介技术与应用的总体趋势都是朝向“云端”前行的,模糊着线上与线下的距离。突如其来的疫情,让媒体和众多行业面临云端运行的“硬启动”。伴随着疫情防控常态化,社会运行开始逐步适应云时代。
(七)新媒体整体趋于自律
2019年至今,**相继推出了《未成年人节目管理规定》《关于推动广播电视和网络视听产业高质量发展的意见》《网络信息内容生态治理规定》等**针对性的管理规定,凸显了政府管理者构建健康传媒环境的目标。在多年的高速发展和喧嚣沉淀后,新媒体行业整体上也趋于自律,尤其是疫情期间,许多新媒体主动承担起社会责任,开设疫情专区、开展公益项目、跟进疫情信息、建立辟谣联盟,行业整体规范性、自觉性提升。
二、激发产能与资源链接:内容生产方式发展趋势
(一)科技赋能,内容生产呈现工业化方式
媒介技术的发展促使内容生产进入标准化、规模化阶段。人机协同的数据汇聚、智能标引、算法挖掘、机器生成等新内容生产方式正逐步推广应用。伴随着生产力的激发,新媒体进入工业化内容生产时代。
人工智能正在很大程度上辅助甚至取代了记者的工作,已经深入新闻生产的全部流程中,例如素材收集、写作、制作和推送。目前,人工智能在体育、财经等领域已经开始大规模投入实践。新华社建立了智能化编辑部,以人机协作为特征,借此提高新媒体产品的创新能力和生产传播效率。除文字之外,AI技术等开始在视频制作领域大量运用。央视运用AI剪辑开发新媒体版本国庆阅兵视频,这是央视新闻新媒体**在短视频剪辑中运用人工智能技术。在人机协作下,快速制作了各方阵每条一分钟左右的短视频。
疫情期间,云录制成为常态。优酷上线了《好好运动》《好好吃饭》,芒果TV上线了《还能这样吃》,爱奇艺则推出了《宅家点歌台》《宅家运动会》《宅家猜猜猜》,腾讯视频推出了《鹅宅好时光》和《咕Cloud》。技术的发展让云直播、视频连线等形式成为可能,在短期内扩充了内容供给,也为日后跨地区远程录制提供了预演和新思路。
技术赋能丰富了媒体报道的形式,让媒体能够承载更加多元化的功能。疫情期间,**广播电视总台央视频客户端在“疫情24小时”专题页面开设了武汉“火神山”和“雷神山”两家医院建设的慢直播,利用VR技术还原真实的现场感。“慢直播 VR”的形式让人们通过真实的现场触达和可视化的控制感消解了担忧和焦虑,增加用户自主选择和参与的权利。疫情之后,由于线上常态化,VR/AR等具有较强现场还原性的技术需求被激发。
人工智能技术除了参与内容生产,还在内容甄别领域发挥着重要作用。人工识别的能力已经远不足以跟上信息爆炸式增长的步伐,基于人工智能技术的甄别力量能够帮助平台维持理性的信息环境。例如阿里达摩院开发出“AI谣言粉碎机”,投入谣言识别的工作中。在疫情期间,人工智能技术发挥着疫情态势研判、精准防控、传播路径分析等功能。利用智能化技术对于碎片信息进行拼图,提取关键信息,进行价值判断,是未来媒体信息技术发展的重要方向。技术使区域性媒体服务得以提升。疫情期间,对于社区数据信息的需求激增,客观推动了区域媒体的数字化发展。技术增加了区域媒体的移动交互和大数据分析的能力,为媒体服务带来了更多可能性,打通信息触达的*后一公里。
(二)MCN发展,激发众包式生产活力
新媒体内容生产和分发逐渐形成MCN模式,MCN形成内容的规模化、垂直化创作生态,通过工业化手段和流程控制,进行批量生产、质量把控和内容把关。值得关注的是,MCN仍然处于野蛮生长时期,大部分机构采取海量签约策略,没有严格筛选签约者,签约后培训与训练不足,同时高额抽成无法保证创作者合理收入和持续的创作热情。
由单打独斗向抱团出海转变是互联网传播的一个显著变化。许多媒体虽然拥有广泛的媒体影响力,但是单兵作战的形式在互联网传播世界中显得形单影只。一些媒体开始布局MCN策略,通过培养子账号、与UGC或PUGC合作签约等形式,形成矩阵化的运营模式,扩充媒体声量和影响力,同时也有利于为用户提供差异化服务。
人民日报在疫情期间发布了“疫”线Vlog专题视频,让抗疫一线医护人员和普通武汉市民用自己的镜头讲述疫情期间的故事,形成了用户生产内容、专业媒体把关的生产模式,既激发了生产活力,增加了信息的多样性,又能够保证信息价值。除此之外,央视频、**头条、腾讯新闻、抖音、快手、封面新闻等也都推出了抗疫Vlog专题。
除了对既有内容的开发,许多媒体通过MCN打开媒体边界,拓展更广泛的发声渠道,让媒体从新闻性平台,向泛内容矩阵拓展。2020年2月,江苏卫视成立荔星传媒。通过“荔枝星人计划”,招募垂直领域网络达人,涉及美食、彩妆、测评、母婴、健康、搞笑、娱乐、情感等多个领域。通过网络达人影响力和内容影响力与电商的深度结合,实现新兴销售的有效转化。