营销广告与极端情绪混杂:新闻媒体应该放弃评论区吗?
编者按:本文来自微信公众号“全媒派”(ID:quanmeipai),作者:腾讯传媒,36氪经授权发布。
你有过在新闻评论区留言的经历吗?你是否会为了查看评论、参与讨论而选择在网络平台浏览新闻呢?
随着信息交互形式的发展,在图文、视频或动态的评论区留言成了一个很常规的行为。很多网友醉心于在评论区挖掘有意思的UGC内容,但与此同时,它也很容易成为谣诼、低俗广告和极端情绪的温床。
于是,过去几年来,评论区的价值不断受到质疑。以NPR、CNN、路透社为代表的新闻媒体纷纷关停评论区,选择将讨论场所留给社交媒体,还有以《纽约时报》《连线》为代表的媒体则引入第三方机构和机器算法为评论把关。
对于新闻机构来说,是否保留评论区以及如何管理评论区都是无法回避的现实问题。本期全媒派(ID:quanmeipai)带你一窥新闻媒体评论区的生态和各大新闻媒体管理评论区的策略,并试图剖析新闻媒体舍弃评论区的利与弊。
在用户眼里,新闻媒体的评论区有用吗?
保留还是关停,这是一个问题。但在此之前,首先需要探讨的或许是,评论区究竟有没有价值?
2017年,德克萨斯州大学奥斯汀分校的媒介参与研究中心调查了1.2万人,询问他们对20个分布在美国各地的新闻媒体的评论区的意见。这些媒体包括《华盛顿邮报》、南加州公共广播电台在内的印刷媒体、广播、电视和网站等。
研究发现,被调查者对评论区发挥的作用并不满意,并且在不同媒体间呈现出一致性。
被调查者普遍对评论区的功能机制和参与者有更高的期待:有81%的被调查者希望记者能在评论区对事实性的问题进行澄清,有73%的被调查者期望有专家对评论做出回应,有58%的被调查者希望记者能积极参与到评论区的讨论中,还有42%的被调查者希望高质量的评论可以被特别标注出来。
另外,被调查者还对各个评论区的文明程度进行评分。数据显示,相较于大规模的新闻媒体,小规模的新闻媒体的评论区更文明,但这一关系并不是绝对的。
感知文明程度(perceivedcivility)还和对新闻媒体的信任程度以及发表评论的频率呈正相关关系,也就是说,如果被调查者认为评论区的文明程度越高,就越信任该新闻媒体,发表评论的频率就越高。
新闻媒体机构的规模和评论区文明程度的关系。图片来源:德克萨斯州大学奥斯汀分校媒介参与研究中心
研究还调查了用户在新闻媒体下评论留言的原因,被调查者可在研究者列举的16项原因中选择多项。数据表明,用户发表评论的原因多为表达自己的情绪或观点(44%)、纠正错误信息或报道中不准确的地方(42%)、参与到辩论中(39%)、补充相关信息(38%)和平衡讨论中的观点(35%)。
研究者还发现,只有26%的被调查者认为自己能和评论区的其他用户产生联结感(feelingsof connectedness)。这种联结感和发表评论的频率正相关,在从不发表评论的被调查者中,只有17%的人能感受到联结感;而在每天发表评论的被调查者中,有43%的人能感受到。
联结感和发表评论的频率之间的关系。图片来源:德克萨斯州大学奥斯汀分校媒介参与研究中心
也就是说,评论区的存在的确能够发挥增强用户联结感和鼓励用户进行媒介参与的作用,但从整体上来看,这种作用是有限的。
种种因素叠加,最终导致了许多新闻网站开始考虑舍弃掉评论区,以降低运营成本,也避免了一些用户的负反馈和内容风险。
各大新闻网站是如何管理评论区的?
放弃治疗:关停新闻评论区的热潮涌动
2008年,美国公共广播电台(National Public Radio)推出了网站的评论系统。其在公告中写道,“我们提供了一个基于NPR的论坛,在上面可以进行无限量的对话,我们对此寄予厚望。我们希望对话是睿智且慷慨的,希望这样的冒险是有趣且有益的。”
但好景不长,2016年,NPR决定关停新闻网站下方的评论系统。“经过大量的实验和讨论,我们得出的结论是,评论区并未给大多数用户提供有益的体验,我们会寻找更好的和读者产生联结的方式。”
所以,新闻网站评论区关停的热潮在几年前就开始了。2013年9月,Popular Science成为首批关停评论区的主要出版物之一。他们引用一项研究发现称,评论会对读者的科学认知产生深远影响,这些观念继而影响到舆论和公共政策。
“我们希望在传播科学的过程中引发理智的辩论和探讨,但实际上煽动性的话语(trolls)和灌水的帐号(spambots)淹没了它们。”
2014年8月,弗格森案引发抗议示威,CNN在此期间移除了大部分文章的评论功能,只有在编辑认为报道可能引发高质量的讨论时,评论区才被开放。
接下来,从2014年底到2016年,包括路透社、彭博社、NPR、Mix.com、Re/code、TheVerge等在内的新闻机构相继关停评论功能。其中,Mix.com主要面向千禧一代,Re/code和TheVerge都是年轻的科技媒体。可以说,关停评论区的举措不仅仅是传统媒体的选择,“评论恐惧症”也在新兴媒体间蔓延。
除了媒体本身对于评论区的管理需求外,社交媒体的发展也是新闻网站评论区地位下降的重要原因之一。
“我们的读者仍然围绕着我们的报道在社交媒体上展开热烈的讨论。我们关注到Facebook上的讨论很有生命力,读者也在Twitter上和报道的作者进行直接的交流,这些互动比在新闻媒体评论区的留言更有效率也更有条理。”Mix.com在公告中这样说。
NPR的主管编辑Scott也表示,“作为公共媒体,我们积极寻求各种可以和用户连接的方式,我们并非不重视和读者的媒介参与,只是读者更倾向于使用社交媒体,他们替我们做出了选择。”
筛选机制:提高评论门槛,提升沟通的质量
同时,也有一些媒体并没有放弃评论区,而是选择提高评论的门槛以提升沟通的质量。
在付费订阅模式的基础上,许多网站都将评论作为订阅用户的特权,或是要求用户发表实名制的评论。还有一些媒体会组织半封闭式的读者交流社群,来代替开放式评论区的功能。
比如,《经济学人》会定期组织记者、专家在问答平台Quora上进行专业的讨论;The Athletic也开通了专门的Slack频道,500多位员工都可以在频道中对读者的问题做出回应,引导相关的讨论。
以《纽约时报》和《连线》为代表的新闻媒体仍选择保留评论区,但这也意味着他们需要投入更多的成本对评论区进行管理。2017年,《纽约时报》引入了一个名为Moderator的人工智能系统来辅助他们对评论进行审核。
在此之前,从2007年到2016年的评论审核数据都被用于训练该机器学习模型。在这个模型的基础上,Moderator可以从不同的维度为评论赋分,评估它被人工审核员接受或拒绝的可能性。
《纽约时报》还在其网站上专门说明了筛选评论的标准和对评论者的期望,“我们欢迎文明的、清晰明了的、有独到见解的评论,它应该反映出《纽约时报》的品味。”
该报也给发表评论的用户设置了一定的门槛,比如用户需要完成注册流程、评论会展现用户的姓名和地区等。用户也会被告知评论中的内容一旦发表,就有可能在Google和Yahoo等搜索引擎的搜索结果中出现。
微博动态评论区的管理措施
花钱外包:引入第三方评论管理机构
以较少的人力和成本管理评论区的需求催生了新的商业模式,很多新闻媒体开始引入诸如Coral和Open Web等第三方机构来提供评论管理服务。
这些服务供应商会为记者、编辑和人工审核员提供功能完整、操作便捷的评论管理系统。其中,算法能够对评论进行初步的分类和标注,从而大大节省人工审核的时间和成本。系统还提供一些附加功能,包括查看用户的评论历史、针对每篇文章制定不同的过滤标准、置顶优质评论等。
图片来源:Coral网站首页截图
算法提示:在发布前规范用户的评论行为
另一种管理评论区的策略是从源头规范用户的评论行为。自动化系统可以为评论提供实时的反馈,即在评论发表之前为用户提供建议或警示。当算法识别到评论中可能存在的煽动性言论或有害信息时,用户会收到类似“您的评论可能引起他人不适,再修改一下?”的提示。
这一系统利用了行为科学中的“助推理论”(Nudge Theory),即采用鼓励的方式强化正面行为,采用间接建议的方式弱化负面行为,从而在不进行直接干涉的情况下影响个体或群体的行为决策。
2020年9月,Open Web联合Perspective API对5万名用户的50万条评论进行研究,证实这种鼓励用户进行自我监督的策略是有效的,36%的用户在收到类似提示后会对评论进行修改。
其中一半的用户会删除或替换原评论中触发警示的部分,也就是说,这些用户知道原评论中哪一部分存在问题,并承认自己可以用更友好的方式表达类似的观点;四分之一的用户会采用改写或添加符号的方式以躲过算法的监测;还有一些用户似乎并不了解原评论中哪一部分出现问题,而做出来错误修改。
然而,对算法的过度依赖也会引发争议,比如算法可能会对评论内容做出误判。2019年4月,The Athletic因为评论系统误删除了一条质疑媒体作者多样性的评论而道歉。同时,算法审核和它所引导的自我审核也可能致使对一些话题的讨论趋于保守。
放弃评论区,是明智之选吗?
“几乎所有的新闻机构在关停它们的新闻评论区时,都会控诉那里充斥着煽动性的言论或有害信息,并表示他们没有足够的资源去管理、审核和协调评论区。同时,这些编辑还会鼓励读者将讨论转移到社交媒体上”,科技媒体记者Simon Owens这样总结。
一些从业者认为,新闻媒体“将讨论留给社交媒体”的同时也将主导话语的权力让渡给了社交媒体。的确,虽然社交媒体上许多发布新闻的帐号主体依然是新闻机构,但报道的流量主要由社交媒体平台获得,并且评论的筛选规则、可见范围、分类等功能设置主要受社交媒体控制,社交媒体取代内容提供者本身和用户建立了直接的联系。
“新闻机构正在浪费自己和社交媒体巨头谈判的筹码,”Simon认为,“很多媒体采用了社交媒体策略,将重点放在运营自己的社交媒体帐号上,这让他们离自己的读者更远了。当数字广告的盈利模式有所调整甚至是不能再继续维持时,社交媒体就会收割这些流量。”
《纽约时报》的数字订阅用户在2019年底达到了350万,成为少有的依靠付费订阅达到且超出盈收预期的新闻媒体。“事实证明那些没有放弃评论区的新闻媒体更容易收获付费订阅者和忠实用户,”Simon表示。
“我们需要量化评论区还有这些评论者的商业价值,”《金融时报》的记者Lilah Raptopoulos表达了同样的看法:“我们需要知道评论和付费订阅行为之间的关系。评论者会更乐于分享吗?评论者会更频繁地访问网站吗?在提出这些假设后,我们还需要继续研究。”
另一方面,评论区生态似乎并没有因为其转移到社交媒体上而走向良性循环。大量的虚假帐号、营销号、控评者充斥着网络空间,有目的地引导舆论走向,为博取眼球、激化冲突而发表的恶意言论也依然存在。
卡耐基梅隆大学在2020年5月的一项研究中发现,在关于“是否应该解除居家令,恢复经济”的线上讨论中,最有影响力的1000条推特中有62%是机器人发布的。
社交媒体平台也在积极探索有效管理新闻评论的方式。全媒派在《限制评论区留言成社交潮流,这一届网友正走向封闭?》一文中梳理了国内外社交平台的评论区限制功能。虽然“多样化与开放性或许才是互联网平台的初衷与原始魅力”,但是设置发言壁垒、净化评论区氛围似乎已经成为新闻媒体与社交媒体的共识。
当然,评论区看似是一个很小的内容场景,要真正“看透”它,仍需要耗费更多的研究精力。以网页作为载体的新闻媒体网站的评论区是否在联结读者方面具有天然缺陷?如何引导社交媒体上的新闻评论区形成良性互动?匿名机制可以被取缔吗?评论区的形态、功能、设置又如何影响了读者的参与、讨论和想法?在重塑公共空间、促成良性互动的进程中,这些问题都值得我们继续探索。
参考链接:
1.https://mediaengagement.org/wp-content/uploads/2017/01/Comment-Section-Survey-Across-20-News-Sites.pdf
2.https://www.wired.com/story/comments-section-clean-up-let-ai-tell-users-words-trash/
3.https://www.kqed.org/lowdown/29720/no-comment-why-a-growing-number-of-news-sites-are-dumping-their-comment-sections
4.https://www.wired.com/2015/10/brief-history-of-the-demise-of-the-comments-timeline/
5.https://www.mic.com/articles/106656/a-note-to-our-readers-about-commenting
6.https://help.nytimes.com/hc/en-us/articles/115014792387-Comments
7.https://www.npr.org/sections/publiceditor/2016/08/17/489516952/npr-website-to-get-rid-of-comments
8.https://edition.cnn.com/2014/11/21/tech/web/online-comment-sections/
9.https://www.nytimes.com/2017/06/13/insider/have-a-comment-leave-a-comment.html?_r=0
10.https://www.openweb.com/blog/openweb-improves-community-health-with-real-time-feedback-powered-by-jigsaws-perspective-api/
11.https://awfulannouncing.com/athletic/the-athletic-apologizes-for-deleting-a-comment-questioning-diversity.html
12.https://digiday.com/media/economist-using-quora-shape-comments-section/
13.https://theathletic.com/1677269/2020/03/16/a-note-to-our-subscribers/
14.https://whatsnewinpublishing.com/publishers-that-closed-their-comments-sections-made-a-colossal-mistake/
15.https://edition.cnn.com/2020/05/22/tech/twitter-bots-trnd/index.html
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