新闻媒体“平台依赖”的系统性风险及其应对策略

【摘要】在数字化和人工智能时代，新闻媒体与商业平台的竞合关系愈发紧密，形成了新的传播生态。本文探讨了新闻媒体对平台依赖现象的表现和所面临的系统性风险，并从提升内容质量、建设自主平台、推动技术创新、优化合作机制、改革评价体系五个方面提出对策建议。通过这些策略，提升新闻媒体在日益复杂的数字环境中的主体性，降低“平台依赖”的系统性风险，推进主流媒体系统性变革。

【关键词】平台依赖 主流媒体 商业平台

近年来，新闻媒体融合由“推动”到“加快推进”，从“融合发展”到“深度融合”、再到“系统性变革”，媒介社会形态已经从卡斯特描述的“网络社会”转变为“平台社会”，新闻媒体与平台之间的关系已成为媒体融合发展乃至系统性变革的关键变量。新闻媒体与平台之间呈现出的竞合关系，一方面体现为主流媒体借助平台获取更高的传播力和引导力，平台借助主流媒体的影响力和公信力为自身赋能；另一方面，一些新闻媒体由于缺乏足够的风险识别意识和自主可控能力，表现出流量主权、话语权及内容生产自主性式微的情况。平台作为主流媒体“流量池”的同时，也成为新闻媒体系统性变革的重要“突围点”，需进一步评估新闻媒体的平台化现象，避免形成“平台依赖”的系统性风险，以此推进主流媒体系统性变革。

一、人工智能时代主流媒体的平台竞合表现

平台依赖是指媒体依赖自建平台、商业平台或者公共平台开展新闻传播活动的现象。平台拥有强大的技术、庞大的用户和强劲的链接能力三大特点，有学者形容平台正在“重构传播的权力”。而在“平台革命”的影响下，某些新闻媒体已形成了“在没有（平台）物质或数字资源的情况下无法可持续运行”的局面。特别是在人工智能时代，算法技术要求更强，用户画像更为精准，链接维度更加多元，在这样的传播格局下，新闻媒体与平台之间的关系成为考察“重构传播的权力”的重要维度。

（一）新闻媒体与商业平台的合作模式

随着一些商业平台巨头逐渐涉入新闻传播行业，商业平台由于掌握数据流量和算法逻辑而具备了更为强大和精准的传播能力，崭新的“平台一媒体”合作关系已形成了新闻媒体内容生产、商业平台内容分发和产品化的流转链条，这一链条可大致分为媒体入驻、参与分成、联合运营、技术对接四个环节。

一是媒体入驻平台单向发布内容。新闻媒体在各商业平台开设官方账号，更新图文、视频、直播、海报等内容扩大受众面，即便是媒体自建平台也时常依托商业平台提升影响力。如新华社、人民日报、央视新闻、中国新闻网等主流媒体平台也在微信、抖音、B站等平台开设账号，个别账号粉丝数过亿，影响力得到极大提升。

二是媒体依赖平台的推荐算法获取流量。由于商业平台模式、算法等运营逻辑的需要，新闻媒体发布的内容也逐渐适配平台规则，以此融入各个平台的话语体系中。比如，入驻抖音号的新闻媒体主要制作一些短平快的视频产品，入驻微信公众号或者今日头条等平台的新闻媒体主要以简洁吸睛的标题内容取胜，而平台通过算法将内容精准推送给目标用户，最后根据内容的播放量或广告收益与媒体进行分成。

三是媒体与平台联合运营。双方策划打造系列IP、活动、栏目等，共享用户和内容资源，各取所需。比如，新华社与中国教育电视台、快手、百家号等同步开展“寻找第一书记”活动，面向全国征集扎根在乡村振兴和小康社会建设基层一线的第一书记感人故事；央视新闻正式入驻B站后，推出了“主播说联播”“康辉Vlog”等栏目；央视新闻的“相对论”栏目与知乎同步合作，推出了《相对论·中国式现代化实践蹲点观察》等节目。

四是媒体与平台开展技术对接。媒体提供内容生产优势，商业平台为新闻媒体提供内容创作工具、数据分析工具、平台管理工具、用户分析工具和内容储存工具等。这些技术对接在国内外都有很多典型案例：在内容生成方面，路透社、华盛顿邮报等国外媒体采取与Graphiq、Google等数据科技公司的合作，自动将经济指标转化为交互式图表等可视化内容。在渠道技术方面，国内一些国际传播新闻媒体与华为云开展全球直播网络合作，实现高清新闻的跨国低延迟直播。在沉浸式新闻生产方面，央视与字节跳动合作，在抖音上推出AR互动新闻，取得了较好的传播效果。新华社客户端接入百度云的“ABC三位一体”（人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud computing）技术，与技术平台开展全面合作等。

（二）新闻媒体对平台的依赖程度评估

新闻媒体的平台化以及同商业平台之间的合作并非一概而论地被视为平台依赖，上述四种模式的合作由浅到深，逐步递进，需从内容分发、用户互动、流量获取、技术依赖四方面评估新闻媒体与平台的竞合程度，以此来识别新闻媒体是否达到平台依赖的程度。

第一是要看平台逻辑是否显著影响新闻内容导向。在内容方面，新闻媒体对平台的高依赖表现为，媒体在平台上发布的内容形式完全迎合平台规则，比如新闻媒体在抖音号、视频号发布的视频要根据用户兴趣和互动数据来调整，由于受众停留在一个视频上的时间较短，媒体被迫放弃长篇视频报道，转向娱乐化、碎片化内容生产。而媒体对平台的低依赖表现为，个别新闻媒体的自有分发渠道较完善，其他平台仅为补充，如新华社、人民日报、央视新闻等都有自己的客户端，主要内容基于其自有平台首发，入驻其他平台只是出于扩大影响力及扩大受众面的目的。

第二是要看平台用户是否存在单向沉淀的情况。绝大多数第三方平台的用户特点集中，有其独特的用户关系链，媒体为了扩大粉丝面，选择入驻不同平台，但这类粉丝用户大多数沉淀于平台账户，媒体无法直接接触用户，导致新闻媒体难以将第三方平台用户转化到自有App，为了维护平台的粉丝，只能持续依赖平台推送内容。

第三是要看平台推送是否存在不平等行为。某些平台不会将媒体发布的内容“平等”地推送给用户，而是运用算法规则对内容进行流量分配。如果新闻媒体内容流量过度依赖平台推荐，甚至将平台的热搜榜单作为媒体的选题清单，再加上部分媒体“逢热就蹭”，以加话题、“标题党”等方式来博取关注，实现流量暴涨，那就会造成流量主权、内容主权失控的平台依赖问题。

第四是要看媒体内容生产是否受制于平台技术。部分新闻媒体深度且长期被技术“裹挟”，缺乏自主研发创新能力，如果过度依赖平台技术，新闻生产、分发和反馈等新闻流转过程就会受到平台技术逻辑的干扰。

（三）不同类型新闻媒体的平台依赖差异

近年来，随着各类、各级媒体融合转型的推进，不同类型媒体的平台化程度存在明显差异，与平台关系的紧密程度也有所不同。中央头部媒体加速构建自有传播生态，新华社、人民日报、央视新闻等通过自建平台降低对第三方平台的依赖程度，提升自建平台的安全可靠性，此类媒体的平台依赖较小。地方媒体则侧重本地化平台建设，用户也多集中于本地，如南方报业传媒集团旗下的省级融媒体平台“南方+”，以时政新闻为核心内容，并在政务、民生等领域拓展服务功能；湖北省的省级融媒体平台“长江云”整合了省市县三级媒体资源，构建了127个云上系列移动客户端，形成了省市县三级贯通的全媒体传播体系；湖南广电旗下的“芒果TV”以独家的视听资源为核心竞争力，市场化运作较为成功。这些省级媒体的自有平台建设在资源整合、内容生产、技术创新和运营模式等方面各有特色，因其各自特色和本地化程度较高，对第三方平台的依赖程度也较低。

从传播介质来看，电视媒体相对更依赖抖音、B站等短视频平台，因其在技术上需要提升年轻用户的黏性，其产品形态更接近于商业平台产品属性，电视媒体较容易适应视频平台规则，内容更加精简、快速、直接，这些音视频媒体在传播时突出核心信息，以适应用户在碎片化时间内的观看习惯。传统的报纸、杂志媒体转型时，其深度内容多通过建设自有客户端和入驻资讯类平台（如今日头条、百家号、微信等）来拓展传播渠道，对资讯类平台的依赖程度较高，由于其内容严肃性高、篇幅较长，流量的获取十分依赖平台推荐。

二、平台依赖的风险机制分析

在互联网时代，资本成为推动互联网发展尤其是人工智能技术发展的关键要素，绝大多数商业平台具有“以其特有方式不断谋求价值增值的逻辑特性”。在资本逻辑的驱动下，商业平台的逐利特性与新闻媒体的公共属性存在功能性冲突，一旦新闻媒体对商业平台形成依赖，新闻媒体的自主性、公共性和安全性就会受到挑战。近年来，平台依赖对新闻媒体所形成的风险表现为以下几个方面。

（一）算法风险

一是算法策略影响新闻媒体舆论引导能力。新闻媒体难以突破平台流量分配的规则限制，平台运营和算法规则迫使新闻媒体调整标题、样式、体裁等内容生产策略来适应平台，降低自身的舆论引导能力和信息传播效果。另外，由于商业平台的技术审核机制具有“工具理性”偏向，新闻媒体舆论引导的价值理性不易得到充分发挥。例如在一些舆论监督报道中，反腐、时政、曝光等方面内容可能会因涉及敏感词被技术限流，而平台算法自行定义的“优质”内容则能获得流量倾斜。更严重的是，某些平台算法推荐技术本身存在“算法黑箱”问题，暗含设计者的偏见，导致信息传播中存在歧视，削弱了舆论引导中的价值引领功能。

二是平台特色会稀释新闻媒体导向。算法不仅是一种新闻流转的技术，更是一种技术推荐构建起来的“规训”机制，“流量至上”的平台逻辑会让严肃新闻的舆论引导让位于算法推荐，全景型的传播通道越来越窄。为适应“高完播率”“高互动率”，部分新闻媒体会进一步压缩新闻评论、深度报道等严肃体裁，转向发布碎片化、娱乐化等刺激性较强的内容。

三是智能化易导致新闻生产同质化。为获取高流量，新闻媒体往往对同一热点话题趋之若鹜，甚至以商业平台的高流量新闻作为选题参考，一大批标题相似、内容相近的媒体报道随之出现，内容的同质化影响了新闻舆论生态的内容生产质量。

（二）数据风险

一是数据泄露。新闻媒体入驻平台后，数据及内容与平台共享，一些全球化平台，如YouTube、TikTok等，涉及跨国数据存储，新闻媒体在其发布内容可能会面临数据泄露问题。近年来，国内商业平台数据泄露事件也并不罕见，一些数据安全问题相继浮出水面。

二是隐私泄露。随着人工智能技术在商业平台上的运用，部分平台会获取用户个人信息、聊天记录关键词等用于精准推送，媒体在这类平台上推送新闻，易引发用户的隐私争议，对用户信任形成损害。2021年淘宝近12亿条用户数据泄露，2022年超星学习软件被爆公开售卖用户隐私信息，其中包括姓名、手机号、学号、性别等隐私信息。近年来，我国虽已出台相关法律法规，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》，但针对平台的法律规范仍显不足，这使得一些新闻媒体在数据安全风险监管方面缺乏有效应对措施。

三是权益侵害。人工智能技术在大规模文本学习中，时常会因学习了一些具有专属版权和著作权的内容文本，从而在内容生成中产生侵权问题。有研究表明，ChatGPT等生成式人工智能可能涉及道德和著作权的风险。商业平台由于技术需要，在与新闻媒体的互动中，容易受人工智能的影响，在使用各种新闻媒体数据进行内容生成时衍生出侵权问题。

（三）经济风险

一是收益分配权利不均衡。平台实质上并不产生价值，其价值来源的本质是一种“超额剩余价值”。在广告收益的分配中，商业平台利用其技术占据较高的收益议价权，收益权利的不均衡将间接挤压新闻媒体的广告收益。例如App Stor等平台利用AI算法动态调整推荐和曝光顺序，一旦包括新闻媒体在内的发布者通过平台发布，将被抽取20%—30%不等的佣金，类似的媒体还有Facebook、抖音等平台。还有一些商业平台凭借其垄断地位与媒体签订内容协议，而媒体仅能从用户阅读和广告点击中获得小部分收益。近年来的平台收益大幅上扬，例如，2024年第一季度，微博广告收入占总营收的比例达到86%，快手和百度广告收入占比分别为57%和54%，B站、快手、腾讯的广告收入增幅分别为31%、27%和26%，微信视频号广告收入同比增长超过100%，小程序广告收入同比增长达40%以上。而相比之下，CTR数据显示电视广告自2015年起就开始出现负增长。

二是收益资源占有不均衡。部分商业平台拥有较强的算法和流量控制优势，垄断了广告的客户、投放、增值等资源，优先展示付费广告内容，使得新闻媒体的部分广告收入受到挤压。再加上多数平台的内容审核规则不透明，一些新闻媒体可能因涉及敏感议题被判“违规”甚至被封禁账号，造成直接经济损失。在成本端，新闻媒体为了在平台媒体上获得更多的流量和关注，时常投入更多的资源在内容生产和传播环节，包括制作高质量的视频、图文等内容，以及支付平台的推广费用等，这些环节提升了新闻媒体的运营成本，也就相应地压缩了盈利空间。

（四）信任风险

主流媒体如果过度依赖商业平台，易导致公信力被稀释。公信力是公众对媒体认可和信任的综合反映，是主流媒体最为核心的竞争力之一，是衡量媒体在公众视野中主流程度的一个重要指标。某些商业平台的“娱乐至死”审核规则与媒体舆论引导公共属性相冲突，导致部分媒体舆论引导功能弱化。一些自媒体和商业平台为了吸引流量，不惜制造热点、传播虚假信息，这些信息由于极度吸睛，常常被平台推荐，而新闻媒体的严肃报道却被边缘化，引发公众对媒体专业性的质疑。如2021年央视曝光小红书博主用虚假滤镜推广商品，但平台算法优先推荐“高赞虚假内容”，而一些主流媒体测评的新闻内容反被淹没。又如，近年来一些新闻媒体对热点事件的报道不加核实、盲目跟风，在平台上不断上演“反转剧”，这些情况严重损害了媒体公信力。另外，随着人工智能技术的泛化，自动摘要、关键词替换等技术在二次加工中衍生出“深度伪造”的现象，商业平台时常出现篡改信息内容、冒用主流媒体名义等行为，再加上一些新闻媒体为适应互联网传播手段，主动采用“标题党”的传播手法，虽然这些手法在短期内能起到吸引眼球的效果，但长期来看易引发用户误解，损害主流新闻媒体的公信力，有可能导致主流新闻媒体与公众之间的信任危机。

（五）舆论风险

一是流量炒作。在新媒体环境下，信息传播速度快，舆论引导的难度增加，一些平台为了追求流量，可能会放任某些话题的过度炒作，导致舆论失控。而新闻媒体在应对突发事件和舆论风波时，往往难以迅速作出反应和有效应对，这些情形会进一步增加舆论风险。

二是信息茧房。平台算法根据用户的兴趣偏好推送同质化信息形成信息茧房，导致用户接触的信息越来越单一化。用户长期处于信息茧房中，容易形成思想观念固化和认知局限，难以接受多元且丰富的信息，在思维上易导致偏见和狭隘，进而影响社会共识的形成，信息茧房也容易削弱新闻媒体传播主流价值的能力。

三是不良网络思想意识渗透。在信息全球化的背景下，一些西方极端意识，如历史虚无主义、消费主义、自由主义、伪性别权利等思想通过网络平台进行跨境传播，更加隐蔽和难以防范，这些错误思潮在“信息茧房”的作用下容易产生极化情绪，误导一些用户盲目跟风。

四是用户评论的随机性增加舆论风险。为了提升平台传播的互动性，商业平台设置了评论、弹幕等用户评论功能，媒体入驻这类平台后，用户评论的随机性增加了新闻舆论的二次风险。比如用户在抖音、视频号等评论会直接显示在评论区，某些不良评论容易为新闻媒体带来舆论上的二次风险。近年来，由用户评论而形成的舆论风险已屡见不鲜，比如“三代烟草人”“错过女儿成人礼”等高级黑现象就是在用户评论中发酵起来的。

三、新闻媒体应对“平台依赖”风险的策略

当前，不可忽视的趋势是“新闻媒体生态系统与平台的依赖关系持续且深入”。而且这种深入不仅表现在技术上，还在一种潜在的“制度主义”层面。新闻媒体如果任由自身走入人工智能等新技术设立的进路，那么新闻舆论工作就会陷入被动依赖的困局。因此，新闻媒体需要在内容升维、平台建设、技术创新、扩展合作和优化评价中重建安全可靠的自身主体性。

（一）内容策略

要强化内容质量。流量不应该成为媒体追求的唯一目标，新闻媒体应注重内容的真实性和客观性，在流量与质量之间尽可能找到平衡，在及时跟进受众关注的热点话题的基础上，填充更有深度、更富思考的专业性内容，提升内容的感染力和说服力，做到内容产品有声量、有质量、有力量。

要提高变现能力。开发单篇付费、订阅付费、会员制等付费墙。目前，国内也有一些成熟的付费制媒体内容变现模式，例如，南方周末付费阅读业务截至2023年已带来直接收入4400万元。要减少同质化内容，摒弃“账号一大堆，内容一个样”，可以根据不同平台的话语风格、受众需求，“量身定制”各种优质内容。

（二）平台策略

强化自主平台建设，在深度融合阶段，新闻媒体应从“借船出海”向“造船出海”转变，加强自有平台矩阵建设。如中央媒体通过“国家队”资源打造自主可控平台，集成内容生产、分发与用户运营功能；地方媒体则依托本地化服务构建“新闻+政务+服务”城市客户端，打造类似于南方+、杭州新闻等自主平台，沉淀区域用户。

（三）技术策略

增强技术自主创新能力，为应对平台依赖带来的算法控制、数据泄露和技术捆绑风险，新闻媒体自主研发是破局关键，需积极探索开发自主技术工具链，以此打破平台技术垄断，保障数据安全与传播主动权。例如，在2022年北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，央视AI智能剪辑将谷爱凌夺冠的精彩瞬间第一时间剪辑成片，在央视频首页进行了重点推送，该视频两小时内的播放量就超过了500万；人民日报客户端在建军90周年之际推出的《快看呐！这是我的军装照》页面，实现总浏览量达8.2亿次。

（四）合作策略

新闻媒体需积极构建与平台的新型合作关系，与平台制定公平合理的合作规则，争取更多话语权，同时可以拓展多元合作渠道，比如与平台一同打造合适的IP、栏目、综艺、活动等，争取内容主动权。要与成熟的品牌运营商建立高质量合作关系，采用先进的广告变现技术，如混合竞价、程序化购买等，共同开发广告资源，提高广告的投放效果和收益，提高新闻产品的变现能力。

（五）评价策略

党的二十届三中全会提出：要构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系，推进主流媒体系统性变革。评价体系是推进主流媒体系统性变革的重要着力点。面对新闻媒体平台依赖的现象，要突出技术创新维度评价，引领主流新闻媒体技术创新的需要，推动新闻媒体形成自主可控的新质传播力。要增强采用分类分级的评价标准，突出主流媒体的价值引领功能，避免“唯数据”考核标准影响精品力作沉淀周期的现象，运用行业评价、学界评价、新闻阅评等方式增强评价体系的价值理性。（参考文献略）

作者：

殷立飞：广东外语外贸大学新闻与传播学院云山学者、阐释学研究院研究员、硕士生导师

刘树强：南方杂志社全媒体发展部主任

李晓霞：南方杂志社全媒体发展部记者

南方传媒研究  2025年第1期总112期

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