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，系統剖析參與不足的深層成因，提出構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

依據數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在三個方面：

為平臺化戰略提供數據支撐

移動互聯網時代，主流媒體已普遍確立平臺化而非內容供應商的戰略方向。平臺邏輯的核心是以內容與數據為底座，驅動算法推薦、精準分發與多元變現，但專業采編隊伍的人力邊界導致內容供給存在上限，這與平臺化運營需求形成結構性矛盾。

算法推薦依賴訓練數據的規模與多樣性，而當前主流媒體日均發稿量有限（省級層面僅數千條），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。納入用戶生產后，平臺內容總量可呈指數級增長，數據維度隨之豐富；平臺能在精品內容之外，沉淀日常化、高并發、場景化的長尾數據，進而反哺推薦模型，實現內容、數據與算法的正向循環。可見，用戶參與不僅能補足內容數量缺口，還能為平臺提供網絡效應的初始動能，為超級平臺的指數級擴張奠定物質基礎。

納入用戶生產后，平臺內容總量可呈指數級增長 AI制圖

增強新型主流媒體平臺黏度

主流媒體宣傳融合轉型成效時，常以單個爆款作品的全網流量為例證。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、多節點活躍，需依托平臺長周期內的平均月活、日活量、人均停留時長、人均互動次數、回訪周期與留存曲線等多維度數據衡量。

用戶參與內容生產可直接提升上述指標，產消合一者天然具有更高打開率與互動率，還能借助社交網絡帶動非生產者活躍。依據蘭德爾·柯林斯的互動儀式鏈理論，持續、高頻、情感化的互動能夠生成群體團結與符號資本。當用戶從信息消費者轉變為平臺共創者，與平臺的互動便從單向接收轉為雙向情感交換：評論、點贊等行為既是內容反饋，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絡

主流媒體系統性變革目標涵蓋政治、經濟、文化等多種維度任務，完成國家治理現代化參與者與媒介行動者的雙重身份建構，需先破解與社會網絡的脫嵌困境。卡爾·波蘭尼的社會嵌入理論將經濟行動還原為社會關系網絡的節點運動，信息、信任與資源依網絡結構流動；馬克·格蘭諾維特據此提出“結構—關系”雙向嵌入命題，啟示媒體只有同時實現社會位置的結構嵌入與互動強度的關系嵌入，才能成為社會子系統的關鍵節點。

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、發布、互動完成從受眾到行動者的身份轉換：平臺吸納的跨階層、跨地域用戶越多，結構洞位置越突出，信息流動越呈現多中心擴散。嵌入是媒體與用戶的互構過程，平臺借算法推薦、權益激勵為用戶提供可見性；用戶以日常化內容反哺平臺，持續生產大數據與場景化敘事，助力主流媒體以分布式網絡形態深入社會肌理，在國家治理、輿論引導與文化生產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

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

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，內容多為完成宣傳任務，敘事框架高度同質化，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傾斜，抑制用戶自發創作內容的可見性，系統性擠出潛在UGC（用戶生成內容）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，集中表現為對粗糲內容過度焦慮、對優質內容系統性低估，且無法客觀看待“數量—質量”關系。從信息論來看，任何開放系統均服從“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，卻以冪律形態涌現大量高價值信號，總量與多樣性遠超封閉的精英系統。

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

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

風險規避過度防御

互聯網平臺的關系與情感屬性，更易放大媒體內容風險憂慮：若向所有用戶全面開放權限，可能導致信息供給主體結構性失衡、輿論場域主導權變遷，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：現有技術下，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柔性治理。從商業平臺實踐來看，其嚴守監管紅線且保持UGC活力，關鍵在于風險分層與治理分級的防控策略及系統。主流媒體若將內容風險絕對化、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指用戶間自主創作或共享內容。為挖掘UUC潛能，主流媒體可在制度、技術、激勵三維坐標中鋪設可執行的漸進開放路線圖，按結構、能力、激勵、風控四段式展開。

結構：建立以記者編輯為核心的內容生產子網絡，漸進式推進用戶參與

首先，明確記者編輯為一級“結構洞”，由其遴選政治可靠、內容生產能力突出的忠實用戶（作為種子用戶與“鐵粉”）作為二級節點；二級節點再各自拓展孵化約150人的垂直社群，網絡層次控制在3級以內，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，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用廣泛，有成熟經驗可借鑒。

同時，媒體內部改革記者編輯考核機制：在保留精品類內容評價機制的基礎上，降低非精品類一般稿件權重，將超半數績效與子網絡的整體產量、互動量、精品率掛鉤；為二級、三級節點忠實用戶設計流量分成、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，實現動員、生產與評價閉環。

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，節點規模控制在千人以內；第二階段復制至教育、健康等民生領域，節點擴張至萬人級別；后續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智能共創系統，降低用戶參與門檻

數智時代媒體發展趨勢指向人機協同，主流媒體的用戶內容共創不再依循傳統人工創作模式，而是AIGC（人工智能生成內容）深度介入的智能共創，即由用戶提出初始創意，AI（人工智能）協助完成。

為將普通用戶創意轉化為可持續、高質量、可監管的內容流，新型主流媒體需在平臺底層嵌入生成式AI驅動的完整能力系統，搭建以通用接口為核心的技術基礎設施，建立開源性數據庫，最終形成AIGC+UGC共創系統，補足用戶創作能力短板。首先，平臺后臺統一封裝一鍵成片、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，系統約10秒內自動完成剪輯、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，提供合規替換建議以降低誤判率。上述功能在界面層設置極簡與專業兩種設計：普通用戶默認三步完成創作，專業記者可深度干預鏡頭邏輯與敘事結構，確保專業與大眾內容在同一生態兼容。

AIGC（人工智能生成內容）深度介入的智能共創系統 AI制圖

同時，每周邀請種子用戶與記者編輯共創，將最新需求直接轉化為下一輪路線圖。通過工具普惠、模型可信、數據驅動的完整鏈路，將UGC創作門檻降至“一句話創意”級別。

激勵：設計即時獎懲結合的激勵相容機制，激勵用戶自發式生產

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

在此基礎上，主流媒體可依托獨有的政務資源放大激勵效應、創造更多稀缺資源。聯合組織、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容折算為公務員繼續教育學分、職稱評審加分、社會實踐學分、駕駛證違章減分等公共權益。在這方面，“川觀新聞”相關探索已取得成效。同時，平臺還需要建立負向約束的信用分制度：設初始分值，對內容低質、侵權、誤導等行為分級扣分；分值低于及格線者進入觀察期，期間內容限流并強制參加線上培訓，連續兩次未達標者永久封停賬號。

通過以上多元激勵相容設計，用戶將從被動受眾轉變為平臺利益相關者，主流媒體則從內容采購者升級為價值共同體組織者，資金、權力、聲譽在同一套算法中被重新定價分配，既緩解了平臺現金流壓力，又放大了公共治理效能。

風控：構建人機協同與用戶參與共治的風險防控體系

用戶生產的海量內容所蘊藏的風險，難以靠有限記者編輯人工審核防范。構建AI驅動的人機協同與用戶互評機制，核心是用技術與制度編織內容風險防控網，使海量UGC進入公共傳播前實現分級、標記、分流和回溯。

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

技術是采用通用大模型與主流媒體歷史稿庫二次微調的雙棧架構：通用層負責跨模態理解與生成，微調層專精政治術語、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優化，推理延遲控制在秒級內，設一鍵人工覆蓋按鈕作為技術冗余。所有審核日志、用戶反饋與模型表現實時匯入數據倉庫，每兩周一次AB測試迭代；若誤判率、漏審率高于設置值，即觸發灰度循環與專家復審。用戶舉報與申訴通道24小時開放，平臺承諾24至72小時內辦結并公開結果摘要。此外，主管部門應給予主流媒體更大包容空間，構建監管沙盒式容錯環境，助力其在連接用戶的同時守住安全底線，最終實現技術、制度與社會信任在閉環中相互強化、共同進化。

（作者談海亮系湖北經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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