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现今，随着媒体智能化的发展，新闻传播遇到了一个难题。一方面，传播变得更加精确；另一方面，观众对新闻的回避行为却在持续增强。新闻的接收与互动环境亟需优化，这已成为一个迫切需要解决的问题。
新闻价值单一化原因
平台算法让新闻价值趋向单一。不少平台为吸引流量和快速收益，运用了简单的算法。比如，某些算法过分看重新闻的时效和热点，却忽略了内容的深度与广度。以某地新闻事件为例，许多平台只突出事件的新奇表面，缺少对深层社会意义的深入探讨。这使得人们难以从这些新闻中获得丰富有价值的信息，导致他们开始避开新闻。而且，算法的局限导致新闻种类分布不均。长期下来，人们在反复接触单调的新闻种类后，对新闻的兴趣会逐渐减弱。
新闻报道理应全面深入，然而现有算法可能导致新闻内容偏重于炒作热门话题。一些小事被过度渲染，而那些具有实际价值的社会问题却未得到应有的关注。比如，关于环保的报道，某些受算法影响的媒体更倾向于报道明星的八卦，而忽略了环保这一关键社会问题的深入探讨。
新闻情感简易化影响
平台算法常将新闻的情感表达简化，这一做法颇为常见。多数算法对新闻情感进行简单分类，比如某些社交媒体的新闻区，对某一事件的报道通常只呈现两种情绪倾向，要么是正面要么是负面。然而，实际上许多新闻事件的情感因素是相当复杂的。比如，一家企业的新政策可能对员工既有好处也有坏处，但在这种简化的情感处理中，其真实情况就会被忽略。这样的处理方式使得读者觉得新闻不够真诚。
新闻情感表达过于简单，对观众的心理状态造成了负面影响。长时间接触这种缺乏深刻情感分析的新闻，观众的情感反应会逐渐迟钝。以灾难性新闻为例，这种简化的情感表达难以激发观众应有的同情心，导致观众对这类新闻产生排斥情绪，而不是主动去探究事件背后的深层含义和应对策略。
新闻体验迁移化问题
新闻体验在平台上被算法改变。主流媒体构建的新闻体验因算法作用而分化。以年轻人为例，他们作为网络世代，通常在社交应用中获取新闻，因此主流媒体的新闻环境被转移。他们在社交应用中适应了零散、娱乐化的新闻形式，面对主流媒体较为正式的新闻风格时，往往会产生排斥感。
新闻体验的迁移化削弱了新闻的传播效果。原本由主流媒体精心构建的新闻传播网络，在算法的迁移作用下变得支离破碎。以一项重要的民生政策为例，主流媒体可能已经通过传统渠道进行了详尽的报道，但一旦迁移到网络平台，这些信息就被分割成零散的片段。因此，公众难以获取全面和准确的信息，从而频繁地避开这类新闻。
主流媒体算法重构
主流媒体需借助智能化技术来重塑算法体系。运用大数据等手段，深入挖掘受众需求的丰富性。比如，在城市推广一项公益活动中，通过大数据对各个区域、不同年龄段受众的关注点进行分析，进而优化算法模型。这样做可以确保新闻更加精准地触达目标读者，提升他们的新闻接受度。我们避免使用单一的算法，避免所有新闻以相同方式推送。
智能化编辑部在算法生态重构中扮演着关键角色。它在深度挖掘新闻资讯上，提升了人与机器的协作效率。比如，记者通过实地采访收集原始资料，然后借助机器算法对大量相关资料进行解析，这样结合两者优势，既确保了新闻的真实性，又展现了新闻的全面性。这无疑提升了新闻的品质，增加了新闻对用户的吸引力，进而逐步转变了受众对新闻的回避心理。
主流媒体传播方式调整
媒体需调整手机界面展示新闻的方法。众多用户依赖手机获取资讯，因此改进手机上新闻的展示方式十分关键。比如，一个清晰易读、分类详尽的手机新闻页面能吸引更多用户。此外，新闻的视觉化呈现也是提升手机端新闻吸引力的重要途径，比如通过图表、短视频等方式，将复杂的数据信息转化为直观的视觉内容。
主流媒体不应仅迎合用户口味，需在维持专业水准的基础上，适应新的传播形势。比如，调查性报道这类凸显媒体专业性的内容，不应因追求点击量而丧失其应有的严谨。我们应通过恰当手段，将这些报道呈现在手机用户面前，例如预告精彩内容，引导用户逐步深入阅读。
培育未来用户算法素养
媒体需培养未来受众，尤其是增强他们的算法理解能力。这能从根本上减少新闻筛选问题。比如，在校园教育或社会公益活动中加入算法知识。让受众掌握算法运作原理，理解新闻推荐背后的规则，从而在接触新闻时作出更为理智的判断。
同时，提升用户的算法素养，还能促使他们以更加热情的姿态投身于新闻制作的各个阶段。用户一旦明白算法并非唯一的决定因素，便会更加积极地融入新闻的互动环节。若用户能在这样的积极互动环境中，逐渐形成主动接触新闻而非回避的态度，那么整个新闻环境将朝着更加积极的趋势发展。
在智能传播盛行的当下，主流媒体正遭遇众多挑战。作为读者，您是否思考过自己在新闻回避现象中扮演的角色？欢迎发表看法、点赞并转发这篇文章。
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