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摘 要 在媒体信息市场过度饱和的环境下，受众注意力表现出分散化、阶段性以及部落化的特点。在各项新兴技术加持下，受众注意力呈现出不能自主的分散化;技術在不断革新，从Web1.0到Web2.0，受众的注意力也随着数字媒体的数据化，从自主性、叛逆性到欺骗性。数据红利和渠道红利已经在消亡了，我们正在经历流量红利的末期和价值红利的初期;部落化的特点其实一直都存在，但随着热点事件的全民参与，新的“大规模重叠文化”开始出现。
关键词 新媒体;受众注意力;大数据;阅读偏好
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2019）08-0025-02
数字新媒体时代，媒体信息不断扩充延展，以一种前所未有的速度和体量形成了一个在互联网虚拟世界中的信息宇宙。尤其随着自媒体和社交媒体的无限繁殖，受众注意力呈现出新的变化和特点。
1 新媒体时代受众注意力的特点
1.1 分散性
分散性，主要表现为两个方面：受众自身注意力在时代背景与注意力自身特点的双重影响下，呈现出易分散性;或由于注意力投射物——媒体，其不断更新和变化所导致的受众注意力的分散性。前者更侧重受众自身内部原因，而后者更侧重媒体等外部的影响因素。
1.1.1 注意力分散性内部成因分析
随着经济的高速发展和高等教育的普及，数字技术、网络技术与智能手机也在不断更新，在媒介种类和媒介内容日益多样化的推动下，受众进行信息选择的空间被不断扩展，他们可在任何时间，地点用任何设备选取任何信息。
快餐文化，碎片式阅读以及知识焦虑等时代文化影响下，受众的“不随意注意”活动增加，注意的引起与维持不是依靠意志的努力，而是取决于刺激物本身的性质。在这种注意活动中，人的积极性水平较低。受众注意力很难长时间集中于一点，碎片化成为人们接收信息的主要方式。因此受众自身注意力寿命在不断被缩减。
1.1.2 注意力分散性外部成因分析
无限的内容供应与有限的注意力资源之间不断尖锐的矛盾，是注意力市场最主要的矛盾[1]。在受众贡献注意力初期（这个时期是指受众没有明确的注意力目标），受众往往处于前注意阶段，这时，某些不受意识控制的、自动化的信息加工就已开始。在前注意状态下，人们只能对事物的个别特征进行初步加工。这个过程中，媒体必须抓住一切机会，让受众选择它，使受众进入注意状态中的“不随意注意”。引起不随意注意，刺激物本身很重要，其新异性、强度、运动变化等都是关键因素。然而，起决定作用的往往不是刺激的绝对强度，而是相对强度，即刺激物与周围物体强度的对比[2]。因此刺激信息源就要具有足够吸引力，在受众将其与周围刺激信息进行对比中，夺得胜利。如精心制作的标题、导语等。
1.2 阶段性
阶段性，是受众在数字媒体初期，数字媒体中期，及数字媒体中期至今，不同阶段所呈现出的不同特点。
1.2.1 数字媒体初期受众注意力特点分析
数字媒体初期，受众注意力具有一定自主性，他们正在脱离“受众”这一传统称谓所赋予的特性：收听者、消费者、接受者、目标对象，转而成为信息的搜寻者、浏览者、反馈者、对话者、创造者等[3]。这一时期，传统媒体正进行“+互联网”浅层融合，自媒体还未像现在这样成为舆论引导主力军，受众面对初步发展起来的信息场，还能自主筛选和判断。
1.2.2 数字媒体初期向数字媒体中期过渡阶段受众注意力特点分析
在数字媒体初期向数字媒体中期过渡阶段，受众注意力呈现出不由自主性的特点。重要原因之一：淘宝、抖音等App的算法推荐技术。算法推荐通过追踪用户的网路行为，运用一些数字算法计算出个人特征、环境特征等相关信息，进而精准用户画像，实现个性传播。在这项技术的加持下，一些平台强有力收割了受众宝贵的注意力，获得了巨大的数据红利。受众开始不自知地陷入信息孤岛，“沉默的螺旋”效应也开始加剧。
1.2.3 数字媒体中期阶段受众注意力特点分析
数字媒体中期，信息窄化、“信息茧房”、及大数据杀熟的负面影响使受众呈现出对信息推送的“叛逆性”，其具体表现为仇视新闻信息媒体、各种阴谋论甚嚣尘上以及“沉默的螺旋”效应进一步加重，网络舆论场进一步失真，等等。
1.2.4 数字媒体中期至今受众注意力特点分析
数字媒体中期发展至今，受众注意力发生了新变化，大数据技术已十分成熟，对于基于大数据的媒体来说，受众注意力却变得更加复杂，表现出一定的“欺骗性”。路透社新闻研究院在2018年上半年对英国牛津地区24名参与者的个人内容偏好进行了创新分析。（以下内容摘自公众号：全媒派）
该调查于2017年在多个市场中使用小组调查，询问人们对12个普遍新闻类别的感兴趣程度。和许多其他国家一样，在英国本地，区域新闻最受欢迎，大约一半的受访者表达了对国际新闻和政治等硬新闻主题的高度兴趣，不到1/4的人喜欢“猎奇新闻”，生活方式或娱乐/名人等类别。
另一种有关内容偏好的数据来自个人新闻机构，数据公司以及社交媒体进行的在线跟踪。譬如“最多阅读”或“最多分享”这样的列表所展示的新闻偏好，就是通过点击率、用户浏览时间等数据来统计的。此类数据得出的结果往往不甚乐观——娱乐，名人，丑闻和“猎奇新闻”统治榜单，读者更喜欢那些公共价值不高的报道，而非传统新闻业所重视的公共报道。
事实上，统计数据所体现的情况并不全面，“点击量”能否完全等同于“偏好”或“兴趣”是值得怀疑的。用于统计“最多阅读”列表的数据并不能呈现人们新闻消费的完整构成，因为它们没有考虑到新闻消费是跨媒介的。
这一点很重要，在高饱和的媒体环境中，人们有很多渠道可随时了解他们感兴趣的报道。有时，人们不点击某些“硬新闻”标题很可能是他们已经了解事件。相比之下，未公开的事件，如名人或“猎奇新闻”，对他们来说反而新鲜独特。
关键词 新媒体;受众注意力;大数据;阅读偏好
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2019）08-0025-02
数字新媒体时代，媒体信息不断扩充延展，以一种前所未有的速度和体量形成了一个在互联网虚拟世界中的信息宇宙。尤其随着自媒体和社交媒体的无限繁殖，受众注意力呈现出新的变化和特点。
1 新媒体时代受众注意力的特点
1.1 分散性
分散性，主要表现为两个方面：受众自身注意力在时代背景与注意力自身特点的双重影响下，呈现出易分散性;或由于注意力投射物——媒体，其不断更新和变化所导致的受众注意力的分散性。前者更侧重受众自身内部原因，而后者更侧重媒体等外部的影响因素。
1.1.1 注意力分散性内部成因分析
随着经济的高速发展和高等教育的普及，数字技术、网络技术与智能手机也在不断更新，在媒介种类和媒介内容日益多样化的推动下，受众进行信息选择的空间被不断扩展，他们可在任何时间，地点用任何设备选取任何信息。
快餐文化，碎片式阅读以及知识焦虑等时代文化影响下，受众的“不随意注意”活动增加，注意的引起与维持不是依靠意志的努力，而是取决于刺激物本身的性质。在这种注意活动中，人的积极性水平较低。受众注意力很难长时间集中于一点，碎片化成为人们接收信息的主要方式。因此受众自身注意力寿命在不断被缩减。
1.1.2 注意力分散性外部成因分析
无限的内容供应与有限的注意力资源之间不断尖锐的矛盾，是注意力市场最主要的矛盾[1]。在受众贡献注意力初期（这个时期是指受众没有明确的注意力目标），受众往往处于前注意阶段，这时，某些不受意识控制的、自动化的信息加工就已开始。在前注意状态下，人们只能对事物的个别特征进行初步加工。这个过程中，媒体必须抓住一切机会，让受众选择它，使受众进入注意状态中的“不随意注意”。引起不随意注意，刺激物本身很重要，其新异性、强度、运动变化等都是关键因素。然而，起决定作用的往往不是刺激的绝对强度，而是相对强度，即刺激物与周围物体强度的对比[2]。因此刺激信息源就要具有足够吸引力，在受众将其与周围刺激信息进行对比中，夺得胜利。如精心制作的标题、导语等。
1.2 阶段性
阶段性，是受众在数字媒体初期，数字媒体中期，及数字媒体中期至今，不同阶段所呈现出的不同特点。
1.2.1 数字媒体初期受众注意力特点分析
数字媒体初期，受众注意力具有一定自主性，他们正在脱离“受众”这一传统称谓所赋予的特性：收听者、消费者、接受者、目标对象，转而成为信息的搜寻者、浏览者、反馈者、对话者、创造者等[3]。这一时期，传统媒体正进行“+互联网”浅层融合，自媒体还未像现在这样成为舆论引导主力军，受众面对初步发展起来的信息场，还能自主筛选和判断。
1.2.2 数字媒体初期向数字媒体中期过渡阶段受众注意力特点分析
在数字媒体初期向数字媒体中期过渡阶段，受众注意力呈现出不由自主性的特点。重要原因之一：淘宝、抖音等App的算法推荐技术。算法推荐通过追踪用户的网路行为，运用一些数字算法计算出个人特征、环境特征等相关信息，进而精准用户画像，实现个性传播。在这项技术的加持下，一些平台强有力收割了受众宝贵的注意力，获得了巨大的数据红利。受众开始不自知地陷入信息孤岛，“沉默的螺旋”效应也开始加剧。
1.2.3 数字媒体中期阶段受众注意力特点分析
数字媒体中期，信息窄化、“信息茧房”、及大数据杀熟的负面影响使受众呈现出对信息推送的“叛逆性”，其具体表现为仇视新闻信息媒体、各种阴谋论甚嚣尘上以及“沉默的螺旋”效应进一步加重，网络舆论场进一步失真，等等。
1.2.4 数字媒体中期至今受众注意力特点分析
数字媒体中期发展至今，受众注意力发生了新变化，大数据技术已十分成熟，对于基于大数据的媒体来说，受众注意力却变得更加复杂，表现出一定的“欺骗性”。路透社新闻研究院在2018年上半年对英国牛津地区24名参与者的个人内容偏好进行了创新分析。（以下内容摘自公众号：全媒派）
该调查于2017年在多个市场中使用小组调查，询问人们对12个普遍新闻类别的感兴趣程度。和许多其他国家一样，在英国本地，区域新闻最受欢迎，大约一半的受访者表达了对国际新闻和政治等硬新闻主题的高度兴趣，不到1/4的人喜欢“猎奇新闻”，生活方式或娱乐/名人等类别。
另一种有关内容偏好的数据来自个人新闻机构，数据公司以及社交媒体进行的在线跟踪。譬如“最多阅读”或“最多分享”这样的列表所展示的新闻偏好，就是通过点击率、用户浏览时间等数据来统计的。此类数据得出的结果往往不甚乐观——娱乐，名人，丑闻和“猎奇新闻”统治榜单，读者更喜欢那些公共价值不高的报道，而非传统新闻业所重视的公共报道。
事实上，统计数据所体现的情况并不全面，“点击量”能否完全等同于“偏好”或“兴趣”是值得怀疑的。用于统计“最多阅读”列表的数据并不能呈现人们新闻消费的完整构成，因为它们没有考虑到新闻消费是跨媒介的。
这一点很重要，在高饱和的媒体环境中，人们有很多渠道可随时了解他们感兴趣的报道。有时，人们不点击某些“硬新闻”标题很可能是他们已经了解事件。相比之下，未公开的事件，如名人或“猎奇新闻”，对他们来说反而新鲜独特。