李小梅

　　传统新闻传播模式信息分发随机、受众定位模糊，较难应对数字时代用户对个性化信息的需求。随着大数据技术的发展，运用大数据技术可以深度挖掘用户行为数据、偏好数据、场景数据，可以准确发现不同受众群体信息需求的差异，让新闻内容定制化生产和精准化推送成为可能。从传播流程来说，大数据能贯穿新闻选题策划、内容创作、渠道分发到效果评估的全过程，让传播决策从经验驱动变成数据驱动。在这样的情况下，探索符合传媒行业特点和用户需求的精准传播模式，对提升新闻媒体的公信力、影响力和市场竞争力有重要实际意义。

一、基于用户画像的细分受众定位

　　在大数据技术改变新闻传播生态的背景下，受众对信息的需求已经从“广泛覆盖”变成“精准获取”。能否准确发现不同受众群体的不同需求，是新闻精准传播的第一个重要条件。基于用户画像来细分受众定位，是实现这个条件的核心方法。因此，构建细分受众定位体系，要先建立多方面的用户数据收集框架。这不但要收集用户基本属性数据，还要收集用户新闻消费行为数据和场景数据。通过数据清理和标准化处理，保证画像数据的完整和准确。
　　同时，要引入动态画像更新方法，依靠实时数据收集技术捕捉用户行为的即时改变，比如用户最近关注领域的改变、互动频率的变化等。通过增量学习算法对用户画像进行更新优化，防止画像一成不变。
　　此外，要在数据收集和使用过程中加入隐私保护方法，采用联邦学习、差分隐私等技术，在不获取用户原始隐私数据的情况下完成画像构建。这样既保护用户数据安全，又实现合规的受众细分，最终为不同画像标签的受众群体确定清楚的需求范围，为后续的精准传播提供基础。

二、依托数据算法的个性化内容匹配

　　随着新闻内容数量激增，用户面临“信息过多”和“有效信息缺少”的双重问题。如何把合适的新闻内容送给合适的受众，是解决这一问题的关键。依靠数据算法实现个性化内容匹配，是连接新闻内容和细分受众的核心方法。具体而言，进行个性化内容匹配，要先构建多方面的新闻内容特征体系，对新闻内容进行结构化标记。
　　除了传统的题材、领域标签外，还要增加情感倾向、信息深度、表达风格等细分标签。例如，把时政新闻细分为“深度分析型”“政策解读型”“快讯摘要型”，为算法匹配提供准确的内容依据。
　　在此基础上，引入结合型算法模型，把协同过滤算法和内容特征算法结合起来。既参考用户历史行为数据挖掘其潜在需求（例如根据用户过去对“环境议题深度报道”的偏好推荐类似内容），又结合实时场景数据调整匹配策略（例如在突发公共事件中，为关注该事件的用户优先推送实时进展类内容）。
　　也可借助信息采集、大数据分析等技术，提供当前社会热点、舆情风向等作为议题设置的参考线索。同时，要建立算法匹配的人工审核与校正机制，安排专业编辑团队对算法推荐结果进行抽样审查。针对算法可能出现的“信息茧房”问题，通过人工干预适当加入跨领域但符合用户潜在兴趣的内容，平衡个性化与信息多样性。此外，还可以构建分层内容匹配策略，针对核心需求用户推送高相关性深度内容，针对潜在需求用户推送轻量化引导性内容。通过梯度化匹配，提高内容触达的有效性，确保每一条新闻内容都能准确触达有需求的受众。

三、运用实时分析的传播渠道优化

　　新闻传播渠道有多种（如社交媒体、新闻客户端、短视频平台、智能小程序等），使得不同渠道的传播特点和受众群体有明显不同。单一固定的渠道投放方式已不能满足精准传播的要求。运用实时分析技术优化传播渠道，可以根据渠道情况和受众行为变化调整资源分配，提高新闻内容的渠道到达效果。
　　优化传播渠道，要先建立渠道效能实时监测系统，设定可以量化的评估指标，包括基础、互动、转化指标，用实时数据可视化工具展示指标变化，找出高效和低效渠道的差别。根据监测结果，建立动态内容资源分配机制，对表现好的渠道增加投放比重，减少低效渠道的资源浪费。另外，进行跨渠道协同优化，通过用户身份识别技术关联行为数据，分析流转路径和偏好差异，针对不同渠道推送相应内容，避免多渠道重复投放，提高协同效果。同时，根据不同渠道内容呈现特点优化内容形式，适配不同类型内容，提高传播效果。

四、结合行为追踪的传播效果评估

　　新闻精准传播不是简单的内容推送，而是要通过效果评估形成“传播—评估—优化”的循环。结合用户行为追踪的传播效果评估，能准确获取新闻内容传播后的用户反馈，为后续传播策略调整提供数据支持，是完善精准传播体系的重要部分。基于此，应合理构建传播效果评估体系：
　　第一要明确基于行为追踪的核心评估指标。除传统点击量、阅读时长等基础指标外，还要重点关注反映传播深度、影响力、转化的指标，用多指标组合全面衡量传播效果。
　　第二要建立动态评估模型，依靠实时行为追踪技术，按时间和受众群体维度对用户行为数据分层分析，找出不同时段、不同受众群体对新闻内容的反馈差异，得出受众群体偏好与传播时效的影响规律。
　　第三要搭建评估结果实时反馈机制，把评估的关键结论同步到内容生产与渠道投放环节。例如，发现某类新闻转化率高就增加生产量，某渠道传播深度指标低就调整内容呈现方式，通过即时反馈实现传播策略动态优化，推动新闻精准传播体系完善，形成从“传播实施”到“效果评估”再到“策略优化”的完整循环。

五、结语

　　大数据为新闻精准传播模式的建立提供了技术基础和实现方法。大数据在用户需求确定、内容改进、渠道匹配和效果反馈等环节的应用，可以有效解决传统传播模式的问题，让新闻传播从“粗放”变成“精细”。精准传播模式的实现，不仅可以提高信息传播的效率和水平，还在满足用户个人需求、加强新闻媒体服务作用、帮助公共信息有效传递等方面发挥着重要作用。随着大数据技术和传媒行业不断融合，精准传播模式还应在数据安全、算法伦理和人文关怀等方面不断改进，以实现技术价值和传播价值的共同提升。 （作者单位：山西日报社）