主流媒體融合遇阻，病根在哪？解法是啥？

導讀

用戶參與機制是主流媒體深度融合進程中長期未能有效解決的核心難題，其創(chuàng)新遲滯，堪稱主流媒體融合中的“洼地”。本文重審用戶參與的多維價值，系統(tǒng)剖析參與不足的深層成因，提出構(gòu)建用戶參與機制的實踐路徑，為主流媒體填平融合“洼地”、推進系統(tǒng)性變革提供理論支撐與實踐參考。

主流媒體用戶參與價值再審視

依據(jù)數(shù)字平臺的底層運行邏輯，用戶參與對于主流媒體的價值主要體現(xiàn)在三個方面：

為平臺化戰(zhàn)略提供數(shù)據(jù)支撐

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，主流媒體已普遍確立平臺化而非內(nèi)容供應(yīng)商的戰(zhàn)略方向。平臺邏輯的核心是以內(nèi)容與數(shù)據(jù)為底座，驅(qū)動算法推薦、精準分發(fā)與多元變現(xiàn)，但專業(yè)采編隊伍的人力邊界導致內(nèi)容供給存在上限，這與平臺化運營需求形成結(jié)構(gòu)性矛盾。

算法推薦依賴訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模與多樣性，而當前主流媒體日均發(fā)稿量有限（省級層面僅數(shù)千條），樣本不足難以精準識別用戶長尾興趣、捕捉實時輿情及匹配微觀場景。納入用戶生產(chǎn)后，平臺內(nèi)容總量可呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)維度隨之豐富；平臺能在精品內(nèi)容之外，沉淀日常化、高并發(fā)、場景化的長尾數(shù)據(jù)，進而反哺推薦模型，實現(xiàn)內(nèi)容、數(shù)據(jù)與算法的正向循環(huán)。可見，用戶參與不僅能補足內(nèi)容數(shù)量缺口，還能為平臺提供網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的初始動能，為超級平臺的指數(shù)級擴張奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。

納入用戶生產(chǎn)后，平臺內(nèi)容總量可呈指數(shù)級增長 AI制圖

增強新型主流媒體平臺黏度

主流媒體宣傳融合轉(zhuǎn)型成效時，常以單個爆款作品的全網(wǎng)流量為例證。但此類爆款指標存在兩大局限：一是流量多來自第三方平臺，受平臺壁壘影響難以回流至自有客戶端；二是短周期、偶發(fā)高流量不等同于自有平臺黏度。黏度核心是用戶日常化、高頻率、多節(jié)點活躍，需依托平臺長周期內(nèi)的平均月活、日活量、人均停留時長、人均互動次數(shù)、回訪周期與留存曲線等多維度數(shù)據(jù)衡量。

用戶參與內(nèi)容生產(chǎn)可直接提升上述指標，產(chǎn)消合一者天然具有更高打開率與互動率，還能借助社交網(wǎng)絡(luò)帶動非生產(chǎn)者活躍。依據(jù)蘭德爾·柯林斯的互動儀式鏈理論，持續(xù)、高頻、情感化的互動能夠生成群體團結(jié)與符號資本。當用戶從信息消費者轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_共創(chuàng)者，與平臺的互動便從單向接收轉(zhuǎn)為雙向情感交換：評論、點贊等行為既是內(nèi)容反饋，也是情感表達；隨著互動密度提升，平臺會逐步演化為情感共同體，形成難以遷移的黏性壁壘。

連接并推動深層嵌入社會網(wǎng)絡(luò)

主流媒體系統(tǒng)性變革目標涵蓋政治、經(jīng)濟、文化等多種維度任務(wù)，完成國家治理現(xiàn)代化參與者與媒介行動者的雙重身份建構(gòu)，需先破解與社會網(wǎng)絡(luò)的脫嵌困境。卡爾·波蘭尼的社會嵌入理論將經(jīng)濟行動還原為社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點運動，信息、信任與資源依網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流動；馬克·格蘭諾維特據(jù)此提出“結(jié)構(gòu)—關(guān)系”雙向嵌入命題，啟示媒體只有同時實現(xiàn)社會位置的結(jié)構(gòu)嵌入與互動強度的關(guān)系嵌入，才能成為社會子系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點。

主流媒體以自有平臺為接口進入多元社會場域，用戶通過注冊、發(fā)布、互動完成從受眾到行動者的身份轉(zhuǎn)換：平臺吸納的跨階層、跨地域用戶越多，結(jié)構(gòu)洞位置越突出，信息流動越呈現(xiàn)多中心擴散。嵌入是媒體與用戶的互構(gòu)過程，平臺借算法推薦、權(quán)益激勵為用戶提供可見性；用戶以日常化內(nèi)容反哺平臺，持續(xù)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)與場景化敘事，助力主流媒體以分布式網(wǎng)絡(luò)形態(tài)深入社會肌理，在國家治理、輿論引導與文化生產(chǎn)中形成不可替代的樞紐功能。

主流媒體推進用戶參與的梗阻

盡管用戶參與對主流媒體具有顯著價值，但在實踐中仍是媒體融合的“洼地”，當前推進用戶參與主要面臨以下難點：

PGC路徑依賴

當前多數(shù)主流媒體在用戶參與方面，實質(zhì)仍停留在次級的PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）階段，僅向黨政機關(guān)、企事業(yè)單位宣傳人員及少量半專業(yè)人士開放賬號，本質(zhì)是傳統(tǒng)通訊員體系的數(shù)字化延伸。該模式早期借體制內(nèi)動員快速填補區(qū)域時政、基層治理等垂直議題的內(nèi)容缺口，通過單位宣傳績效量化考核，形成政務(wù)機構(gòu)與媒體的激勵閉環(huán)。但隨著平臺化運營深入，邊際收益逼近天花板，出現(xiàn)數(shù)量停滯與可讀性衰減的疊加效應(yīng)。

原因在于，其一，通訊員隊伍受編制、預算雙重約束，難以匹配平臺流量擴張需求；其二，內(nèi)容多為完成宣傳任務(wù)，敘事框架高度同質(zhì)化，導致用戶點擊量、完播率長期低位。更深層矛盾在于，主流媒體以PGC為默認路徑時，平臺算法過度向官方話語權(quán)傾斜，抑制用戶自發(fā)創(chuàng)作內(nèi)容的可見性，系統(tǒng)性擠出潛在UGC（用戶生成內(nèi)容）流量池。因此，不突破通訊員模式的體制邊界，主流媒體難以滿足平臺化戰(zhàn)略所需的長尾供給。

精英主義認知慣性

主流媒體長期秉持精英主義文化思維，評估用戶參與時易過度放大風險、縮小收益，集中表現(xiàn)為對粗糲內(nèi)容過度焦慮、對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容系統(tǒng)性低估，且無法客觀看待“數(shù)量—質(zhì)量”關(guān)系。從信息論來看，任何開放系統(tǒng)均服從“信號—噪聲”分布，社交媒體中的海量UGC，雖伴隨錯漏、謠言等噪聲，卻以冪律形態(tài)涌現(xiàn)大量高價值信號，總量與多樣性遠超封閉的精英系統(tǒng)。

抖音、快手、小紅書等社交媒體，始終呈現(xiàn)“量”“質(zhì)”共存特征；經(jīng)政策“清朗空間”行動及官方及民間持續(xù)共治，當下用戶參與的質(zhì)量與責任意識已顯著增強。生活分享、工程師硬核科普、鄉(xiāng)村短視頻的鄉(xiāng)愁刻畫、非遺傳承人的技藝直播……用戶生產(chǎn)多次驗證“從數(shù)量中過濾質(zhì)量”的可行性。

主流媒體若仍以把關(guān)人單點視角審視UGC，將錯失大數(shù)法則帶來的質(zhì)量紅利；若以系統(tǒng)管理者視角建立分層篩選機制，可實現(xiàn)噪聲成本外部化、信號收益內(nèi)部化。換言之，問題非用戶內(nèi)容有無價值，而在于主流媒體是否具備價值萃取與分發(fā)的制度技術(shù)復合能力。

風險規(guī)避過度防御

互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)系與情感屬性，更易放大媒體內(nèi)容風險憂慮：若向所有用戶全面開放權(quán)限，可能導致信息供給主體結(jié)構(gòu)性失衡、輿論場域主導權(quán)變遷，且用戶的高參與偏好與表達邊界的矛盾會加劇信息場沖突。但主流媒體不能因噎廢食：現(xiàn)有技術(shù)下，政治、恐怖、暴力等需剛性約束的高風險信息，可通過前置審核、實時巡查、事后追溯三級治理架構(gòu)管控；文本錯漏、部分失實、輿情等社會危害可控的風險，可通過用戶舉報、同行評議與算法降權(quán)柔性治理。從商業(yè)平臺實踐來看，其嚴守監(jiān)管紅線且保持UGC活力，關(guān)鍵在于風險分層與治理分級的防控策略及系統(tǒng)。主流媒體若將內(nèi)容風險絕對化、零容忍，實踐中便會防御過度，導致用戶參與機制裹足不前。

主流媒體挖掘UUC潛能的路徑及風險防控

UUC指用戶間自主創(chuàng)作或共享內(nèi)容。為挖掘UUC潛能，主流媒體可在制度、技術(shù)、激勵三維坐標中鋪設(shè)可執(zhí)行的漸進開放路線圖，按結(jié)構(gòu)、能力、激勵、風控四段式展開。

結(jié)構(gòu)：建立以記者編輯為核心的內(nèi)容生產(chǎn)子網(wǎng)絡(luò)，漸進式推進用戶參與

首先，明確記者編輯為一級“結(jié)構(gòu)洞”，由其遴選政治可靠、內(nèi)容生產(chǎn)能力突出的忠實用戶（作為種子用戶與“鐵粉”）作為二級節(jié)點；二級節(jié)點再各自拓展孵化約150人的垂直社群，網(wǎng)絡(luò)層次控制在3級以內(nèi)，既保證信息可追溯，又避免科層僵化。賦予建群記者編輯資源分配權(quán)，由其全面負責社群的組織動員與運營，該模式在PC時代的BBS論壇及當下的社交媒體社群運營中應(yīng)用廣泛，有成熟經(jīng)驗可借鑒。

同時，媒體內(nèi)部改革記者編輯考核機制：在保留精品類內(nèi)容評價機制的基礎(chǔ)上，降低非精品類一般稿件權(quán)重，將超半數(shù)績效與子網(wǎng)絡(luò)的整體產(chǎn)量、互動量、精品率掛鉤；為二級、三級節(jié)點忠實用戶設(shè)計流量分成、培訓名額、身份認證等分級激勵，將組織目標分解為可觀測的微觀指標，實現(xiàn)動員、生產(chǎn)與評價閉環(huán)。

防控風險可按階段漸進推進：以3個月或半年為一階段，第一階段在美食、文旅等低風險垂直賽道試點，節(jié)點規(guī)模控制在千人以內(nèi)；第二階段復制至教育、健康等民生領(lǐng)域，節(jié)點擴張至萬人級別；后續(xù)視運營情況逐步開放全品類，保留一票否決退出機制，嚴守政治安全底線。

能力：集成AIGC+UGC智能共創(chuàng)系統(tǒng)，降低用戶參與門檻

數(shù)智時代媒體發(fā)展趨勢指向人機協(xié)同，主流媒體的用戶內(nèi)容共創(chuàng)不再依循傳統(tǒng)人工創(chuàng)作模式，而是AIGC（人工智能生成內(nèi)容）深度介入的智能共創(chuàng)，即由用戶提出初始創(chuàng)意，AI（人工智能）協(xié)助完成。

為將普通用戶創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為可持續(xù)、高質(zhì)量、可監(jiān)管的內(nèi)容流，新型主流媒體需在平臺底層嵌入生成式AI驅(qū)動的完整能力系統(tǒng)，搭建以通用接口為核心的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，建立開源性數(shù)據(jù)庫，最終形成AIGC+UGC共創(chuàng)系統(tǒng)，補足用戶創(chuàng)作能力短板。首先，平臺后臺統(tǒng)一封裝一鍵成片、智能摘要、事實核查、敏感詞云圖四項核心功能：用戶上傳原始素材后，系統(tǒng)約10秒內(nèi)自動完成剪輯、字幕、配樂及多端適配，同步提煉導語與金句，兼顧信息密度與社交傳播；事實核查插件通過語義相似度與知識圖譜雙重校驗，對爭議陳述即時給出“可信/存疑/虛假”三級標簽并附溯源鏈接；敏感詞云圖則以可視化熱圖提示潛在風險，提供合規(guī)替換建議以降低誤判率。上述功能在界面層設(shè)置極簡與專業(yè)兩種設(shè)計：普通用戶默認三步完成創(chuàng)作，專業(yè)記者可深度干預鏡頭邏輯與敘事結(jié)構(gòu)，確保專業(yè)與大眾內(nèi)容在同一生態(tài)兼容。

AIGC（人工智能生成內(nèi)容）深度介入的智能共創(chuàng)系統(tǒng) AI制圖

同時，每周邀請種子用戶與記者編輯共創(chuàng)，將最新需求直接轉(zhuǎn)化為下一輪路線圖。通過工具普惠、模型可信、數(shù)據(jù)驅(qū)動的完整鏈路，將UGC創(chuàng)作門檻降至“一句話創(chuàng)意”級別。

激勵：設(shè)計即時獎懲結(jié)合的激勵相容機制，激勵用戶自發(fā)式生產(chǎn)

這一舉措的關(guān)鍵，是將用戶行為、平臺收益與公共價值納入同一套可計算、可兌現(xiàn)的激勵函數(shù)，讓點擊、轉(zhuǎn)發(fā)等行為在合理周期內(nèi)轉(zhuǎn)化為可感知的個人收益與公共利益。主流媒體可借鑒商業(yè)平臺的廣告流量分成機制，在后臺嵌入計價模型：用戶內(nèi)容審核通過后進入流量池，系統(tǒng)依據(jù)實時曝光、互動、完播率計算收益，每日零點自動結(jié)算推送至用戶錢包，用戶可提現(xiàn)、兌會員或換商家優(yōu)惠券，平臺通過廣告主溢價回收成本，形成資金閉環(huán)。

在此基礎(chǔ)上，主流媒體可依托獨有的政務(wù)資源放大激勵效應(yīng)、創(chuàng)造更多稀缺資源。聯(lián)合組織、人社、團委、教育等部門共建正能量積分體系，將高流量、符合主流價值觀的內(nèi)容折算為公務(wù)員繼續(xù)教育學分、職稱評審加分、社會實踐學分、駕駛證違章減分等公共權(quán)益。在這方面，“川觀新聞”相關(guān)探索已取得成效。同時，平臺還需要建立負向約束的信用分制度：設(shè)初始分值，對內(nèi)容低質(zhì)、侵權(quán)、誤導等行為分級扣分；分值低于及格線者進入觀察期，期間內(nèi)容限流并強制參加線上培訓，連續(xù)兩次未達標者永久封停賬號。

通過以上多元激勵相容設(shè)計，用戶將從被動受眾轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_利益相關(guān)者，主流媒體則從內(nèi)容采購者升級為價值共同體組織者，資金、權(quán)力、聲譽在同一套算法中被重新定價分配，既緩解了平臺現(xiàn)金流壓力，又放大了公共治理效能。

風控：構(gòu)建人機協(xié)同與用戶參與共治的風險防控體系

用戶生產(chǎn)的海量內(nèi)容所蘊藏的風險，難以靠有限記者編輯人工審核防范。構(gòu)建AI驅(qū)動的人機協(xié)同與用戶互評機制，核心是用技術(shù)與制度編織內(nèi)容風險防控網(wǎng)，使海量UGC進入公共傳播前實現(xiàn)分級、標記、分流和回溯。

平臺可先以四級風險分類為基礎(chǔ)：涉政、涉恐、涉密為一級，事實存疑、低俗為二級，版權(quán)爭議、廣告營銷為三級，輕微格式錯誤為四級，風險權(quán)重由模型實時計算調(diào)整。一級內(nèi)容經(jīng)AI秒級識別后轉(zhuǎn)入人工復審，需3名以上資深記者編輯共同審核；二級內(nèi)容進入可信白名單用戶互審池，由3名以上用戶交叉判定，按多數(shù)結(jié)果決定放行或退回；三級內(nèi)容經(jīng)AI標記后降權(quán)推送，24小時內(nèi)無投訴自動恢復權(quán)重，收到有效舉報則轉(zhuǎn)人工復核；四級內(nèi)容由AI自動修正并提示作者確認，無需人工干預。

技術(shù)是采用通用大模型與主流媒體歷史稿庫二次微調(diào)的雙棧架構(gòu)：通用層負責跨模態(tài)理解與生成，微調(diào)層專精政治術(shù)語、敏感專有名詞及地方話語，借對抗樣本與人類反饋強化學習持續(xù)優(yōu)化，推理延遲控制在秒級內(nèi)，設(shè)一鍵人工覆蓋按鈕作為技術(shù)冗余。所有審核日志、用戶反饋與模型表現(xiàn)實時匯入數(shù)據(jù)倉庫，每兩周一次AB測試迭代；若誤判率、漏審率高于設(shè)置值，即觸發(fā)灰度循環(huán)與專家復審。用戶舉報與申訴通道24小時開放，平臺承諾24至72小時內(nèi)辦結(jié)并公開結(jié)果摘要。此外，主管部門應(yīng)給予主流媒體更大包容空間，構(gòu)建監(jiān)管沙盒式容錯環(huán)境，助力其在連接用戶的同時守住安全底線，最終實現(xiàn)技術(shù)、制度與社會信任在閉環(huán)中相互強化、共同進化。

（作者談海亮系湖北經(jīng)濟學院新聞與傳播學院講師，周鵬系湖北日報主任記者）

作者 | 談海亮 周鵬

來源 | 《新聞前哨》2025年11月（下）

值班編輯 | 王可

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