网络传播笔记：网络媒介的演化
网络传播笔记：网络媒介的演化
网络媒介的演化是一个复杂而深刻的过程，它不仅改变了人们获取信息的方式，也重塑了社会的传播格局。从早期的门户网站到如今的个性化推荐平台，每一次技术进步都带来了传播模式的革新。本文将带你深入了解这一演变历程，探讨其背后的驱动因素和深远影响。
连接的进化及其驱动的网络媒介升级
社会化媒体
也称为社交媒体，是基于用户社会关系的内容生产与传播平台。社会化媒体的主要特征有两个方面：
一是内容生产与社交的结合，社交渠道也成为内容的传播渠道。
二是社会化媒体平台上的主角是用户，而不是网站的运营者。
社会化媒体不仅能产生大众传播的效果，而且为普通人提供了社交的平台，带来了丰富的内容资源。与此同时，它也在改变人们获取信息的路径，社交网络成了公共信息传播的主要渠道之一。更重要的是，社会化媒体促进了公民新闻与自媒体的繁荣，也对专业媒体的信息传播模式与传播格局带来了重大冲击。
元宇宙
元宇宙一词出自尼尔·斯蒂芬森 1992 年出版的科幻小说《雪崩》。它指的是在一个脱离于物理世界却始终在线的平行数字世界中，人们能够以虚拟人物角色自由生活。
根据全国科学技术名词审定委员会的界定，元宇宙是人类运用数字技术构建的、由现实世界映射或超越现实世界、可与现实世界交互的虚拟世界。目前元宇宙还只能说是一种设想。
传播渠道的变迁及其引发的模式变革
网络公共信息传播渠道的变迁
门户网站、资讯客户端：编辑把关+大众化推送。
门户网站的兴起，对传统媒体渠道形成了第一轮冲击。门户网站作为内容的集成商，可以将多个媒体的内容聚合在一起，再以编辑的判断为基础进行内容筛选，将媒体的内容以无差异的方式推送给大规模用户，人工判断在内容分发中仍然起到主要作用。
门户网站虽拓展了信息传播的渠道，但它们与传统媒体的点对面模式是完全一致的。从用户端来看，他们接收到的信息是同质化的。
早期的门户网站有：新浪、网易、搜狐等。
搜索引擎：多元搜索+算法调度。
在搜索引擎中，搜索某个关键词后内容的排序，决定了相关内容及其生产者被用户点击的可能性高低，也就是内容在网络中二次、N 次分发的可能性高低。
搜索引擎本身并不生产内容，但是，它们对于网站流量的调度作用是明显的（排名越靠前得到的流量越多）。搜索引擎将用户的搜索请求作为信息整合的起点，这也意味着，用户在内容消费中的主动性开始得到重视。
社会化媒体：人际网络+大众传播。
在社会化媒体里，由社交网络构成的人际传播渠道成为公共信息传播的“基础设施”，在这些平台上，媒体内容的再分发能力，很大程度上取决于它们激活的人际传播网络的规模。过去职业媒体人进行的信息“把关”，在社会化媒体中变成了用户共同参与的“投票”，每个人的点击、分享等行为都是在进行信息筛选。（用户把自己觉得好的内容通过社媒转发给他人）
个性化推荐平台：个性分析+算法匹配。
“今日头条”等客户端带来的内容传播的一个变化，是以“个性化”为卖点，为内容与用户间的匹配提供了一个新维度的依据。个性化算法是搜索引擎算法的一个升级，它直接针对每个具体的个体，把个性作为算法中的核心变量，凸显了个人偏好的意义。
但这种形式下，容易产生“信息茧房”现象，用户容易失去对外界环境的全面感知。
视频和VR、AR平台。
临场体验+社交传播。视频和VR/AR 的优势在于直观的视觉感受和临场化体验。从新闻呈现的方式看，网络视频直播和VR/AR 技术，重新定义了新闻现场。在 VR/AR 新闻里，人们可以直接“进入”现场并根据自己的兴趣进行观察与体验，他们对于新闻的认知，也更多取决于自己的临场观察。
网络信息传播模式变革
在内容传播渠道的延展过程中，互联网的重心，逐步从内容向“人”迁移。而网络传播模式，也从“大众门户”模式向今天的“个人门户”模式转移。
大众门户模式
web1.0 时代，以网站为主要平台、以网站的内容为核心的传播模式，可以称为“大众门户”模式。这个模式是传统大众传播的“点对面”模式的延续，在这样的模式下，网站扮演着互联网传播中心的角色，而它之所以能够成为中心，是依靠它提供的丰富内容。
在大众门户模式中，网站对于传播的控制权力是强大的，网站的编辑对于内容的取舍直接影响着网民所获信息的范围与质量。网民在信息获取方面仍然是被动的，网站传播效果只能以用户规模来进行粗略衡量，而无法对信息的准确落点进行统计和分析，也很难对用户的信息阅读深度进行判断。网站的竞争，主要体现为用户规模的竞争。
个人门户模式
这种模式的传播网络是由无数的网络节点（用户）及他们之间的多元连接共同构成的人的关系网络。 个人门户的传播模式主要有如下特点：
- 每一个节点成为一个传播中心；
- 关系成为传播渠道；
- 社交和分享成为传播动力；
- 社交关系网络成为信息的个性化筛选网络；
- 传播多层次，且传播路径易于观察。
这种传播模式下，每一个传播者的起点是相对平等的。即使是专业化媒体，如果没有足够多的关系渠道，其内容也难以实现有效传播。相反，即使是普通个体，如果善于经营关系，也能在这个平台上形成自己的影响力。
智能时代的“算法分发”模式
在智能时代，算法得到广泛应用，在信息传播中的应用也越来越普遍，这也在逐步改变信息传播的模式。
信息传播中的算法目前主要是个性化推荐算法，其作用是通过分析内容与用户需求的匹配度，向用户推荐适合的个性化内容。
目前的个性化推荐算法主要包括以下几类：
- 协同过滤。即根据用户兴趣的相似性来推荐资源，把和当前用户相似的其他用户的意见提供给当前用户，从而为用户发现新的感兴趣的资源。
（系统把认为和你相似的人看过的信息推送给你）
- 基于标签的方法，即通过分析用户的标签偏好、物品的标签特征，基于二者的相似性为用户进行物品推荐。
（你在小红书里选择你喜欢“美妆”的标签，接下来系统就会根据这个标签来为你推送信息）
- 社会化推荐，主要是根据用户之间的社会关系信息构建用户之间的社会化关系网络，根据这种社会关系和已知用户兴趣模型，向用户进行推荐。
（朋友看过）
- 基于深度学习的推荐算法，这种方法通过建模用户的历史序列来预测用户的下一个动作、挖掘用户的背景信息以进行更全面的推荐等。
（根据你平时的习惯，来常识通过大数据运算来预测你下一步是想做什么。比如你经常在11：00点外卖，那么系统就会在这个时间段左右为你推送外卖的广告）