个性化新闻推送对新闻生产机制的影响

算法实现的新闻个性化推送，影响了用户的信息接收使用习惯。用户对不同内容的停留时长产生了个性化的推送。通过媒体对用户的阅读习惯进行分析，算法程序会自我学习，进而与用户形成良性互动，使收集的用户数据和用户画像更加立体，帮助新闻媒体建立传者和受众的和谐关系。因此，内容除了被新闻采集和编辑外，还需要经过算法推荐的门槛，进而引导新闻传播的转型。算法能够针对具有特定需求、特定特征的特殊受众，提升新闻的精确度和传播的有效性，并且传者可以通过算法所提供的数据和信息，对推送内容的程序进行改进和优化。传统的新闻价值观被弱化，从业者需要构建新的新闻专业主义，在人人都是自媒体的时代，受众的媒介素养亟待提升。^[54]

在这样一个过程中，新闻生产实际上是一种数据化的新闻生产，新闻生产者利用数据驱动带动业务发展和产品研发，用数据支撑新闻生产的选题、策划、制作方式等每个流程，新闻产品也更能触动用户的痛点。同时，个性化新闻推送能够有效地开发“利基市场”，使得长尾内容得到有效利用，并且形成一定规模，内容资源得到更大力度的激活与开发。长尾需求表明商业和文化的未来不在热门产品，不在传播需求曲线的主体部分，而在于过去被视为“失败者”的那些产品——需求曲线中那条无穷长的尾巴。个性化新闻推送下，通过对数据的挖掘，原来被忽视的大量的长尾信息被挖掘。这些非主流、个性化的产品需求，虽然是需求的尾巴，但是经过散落在社会各个角落中的用户的累积，形成一定规模，能够使得大量传统的新闻资源和价值被激活。这使得人们以往很难被注意的“小众”需求得到了充分满足，真正实现了“用户中心”的地位转变。^[55]