導(dǎo)讀

用戶參與機(jī)制是主流媒體深度融合進(jìn)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(jià)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(jī)制的實(shí)踐路徑，為主流媒體填平融合“洼地”、推進(jìn)系統(tǒng)性變革提供理論支撐與實(shí)踐參考。

主流媒體用戶參與價(jià)值再審視

依據(jù)數(shù)字平臺(tái)的底層運(yùn)行邏輯，用戶參與對(duì)于主流媒體的價(jià)值主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

為平臺(tái)化戰(zhàn)略提供數(shù)據(jù)支撐

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

算法推薦依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模與多樣性，而當(dāng)前主流媒體日均發(fā)稿量有限（省級(jí)層面僅數(shù)千條），樣本不足難以精準(zhǔn)識(shí)別用戶長尾興趣、捕捉實(shí)時(shí)輿情及匹配微觀場(chǎng)景。納入用戶生產(chǎn)后，平臺(tái)內(nèi)容總量可呈指數(shù)級(jí)增長，數(shù)據(jù)維度隨之豐富；平臺(tái)能在精品內(nèi)容之外，沉淀日?；?、高并發(fā)、場(chǎng)景化的長尾數(shù)據(jù)，進(jìn)而反哺推薦模型，實(shí)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(bǔ)足內(nèi)容數(shù)量缺口，還能為平臺(tái)提供網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的初始動(dòng)能，為超級(jí)平臺(tái)的指數(shù)級(jí)擴(kuò)張奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。

納入用戶生產(chǎn)后，平臺(tái)內(nèi)容總量可呈指數(shù)級(jí)增長 AI制圖

增強(qiáng)新型主流媒體平臺(tái)黏度

主流媒體宣傳融合轉(zhuǎn)型成效時(shí)，常以單個(gè)爆款作品的全網(wǎng)流量為例證。但此類爆款指標(biāo)存在兩大局限：一是流量多來自第三方平臺(tái)，受平臺(tái)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(tái)黏度。黏度核心是用戶日?；?、高頻率、多節(jié)點(diǎn)活躍，需依托平臺(tái)長周期內(nèi)的平均月活、日活量、人均停留時(shí)長、人均互動(dòng)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(biāo)，產(chǎn)消合一者天然具有更高打開率與互動(dòng)率，還能借助社交網(wǎng)絡(luò)帶動(dòng)非生產(chǎn)者活躍。依據(jù)蘭德爾·柯林斯的互動(dòng)儀式鏈理論，持續(xù)、高頻、情感化的互動(dòng)能夠生成群體團(tuán)結(jié)與符號(hào)資本。當(dāng)用戶從信息消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_(tái)共創(chuàng)者，與平臺(tái)的互動(dòng)便從單向接收轉(zhuǎn)為雙向情感交換：評(píng)論、點(diǎn)贊等行為既是內(nèi)容反饋，也是情感表達(dá)；隨著互動(dòng)密度提升，平臺(tái)會(huì)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(dòng)深層嵌入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

主流媒體系統(tǒng)性變革目標(biāo)涵蓋政治、經(jīng)濟(jì)、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(dòng)者的雙重身份建構(gòu)，需先破解與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的脫嵌困境?？枴げㄌm尼的社會(huì)嵌入理論將經(jīng)濟(jì)行動(dòng)還原為社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)，信息、信任與資源依網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流動(dòng)；馬克·格蘭諾維特?fù)?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(shí)實(shí)現(xiàn)社會(huì)位置的結(jié)構(gòu)嵌入與互動(dòng)強(qiáng)度的關(guān)系嵌入，才能成為社會(huì)子系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

主流媒體以自有平臺(tái)為接口進(jìn)入多元社會(huì)場(chǎng)域，用戶通過注冊(cè)、發(fā)布、互動(dòng)完成從受眾到行動(dòng)者的身份轉(zhuǎn)換：平臺(tái)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(dòng)越呈現(xiàn)多中心擴(kuò)散。嵌入是媒體與用戶的互構(gòu)過程，平臺(tái)借算法推薦、權(quán)益激勵(lì)為用戶提供可見性；用戶以日常化內(nèi)容反哺平臺(tái)，持續(xù)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)與場(chǎng)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(huì)肌理，在國家治理、輿論引導(dǎo)與文化生產(chǎn)中形成不可替代的樞紐功能。

主流媒體推進(jìn)用戶參與的梗阻

盡管用戶參與對(duì)主流媒體具有顯著價(jià)值，但在實(shí)踐中仍是媒體融合的“洼地”，當(dāng)前推進(jìn)用戶參與主要面臨以下難點(diǎn)：

PGC路徑依賴

當(dāng)前多數(shù)主流媒體在用戶參與方面，實(shí)質(zhì)仍停留在次級(jí)的PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）階段，僅向黨政機(jī)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(hào)，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(dòng)員快速填補(bǔ)區(qū)域時(shí)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(jī)構(gòu)與媒體的激勵(lì)閉環(huán)。但隨著平臺(tái)化運(yùn)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(duì)伍受編制、預(yù)算雙重約束，難以匹配平臺(tái)流量擴(kuò)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(dǎo)致用戶點(diǎn)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(rèn)路徑時(shí)，平臺(tái)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(tái)化戰(zhàn)略所需的長尾供給。

精英主義認(rèn)知慣性

主流媒體長期秉持精英主義文化思維，評(píng)估用戶參與時(shí)易過度放大風(fēng)險(xiǎn)、縮小收益，集中表現(xiàn)為對(duì)粗糲內(nèi)容過度焦慮、對(duì)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(hào)—噪聲”分布，社交媒體中的海量UGC，雖伴隨錯(cuò)漏、謠言等噪聲，卻以冪律形態(tài)涌現(xiàn)大量高價(jià)值信號(hào)，總量與多樣性遠(yuǎn)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(dòng)及官方及民間持續(xù)共治，當(dāng)下用戶參與的質(zhì)量與責(zé)任意識(shí)已顯著增強(qiáng)。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(yàn)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(diǎn)視角審視UGC，將錯(cuò)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(jī)制，可實(shí)現(xiàn)噪聲成本外部化、信號(hào)收益內(nèi)部化。換言之，問題非用戶內(nèi)容有無價(jià)值，而在于主流媒體是否具備價(jià)值萃取與分發(fā)的制度技術(shù)復(fù)合能力。

風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避過度防御

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的關(guān)系與情感屬性，更易放大媒體內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)憂慮：若向所有用戶全面開放權(quán)限，可能導(dǎo)致信息供給主體結(jié)構(gòu)性失衡、輿論場(chǎng)域主導(dǎo)權(quán)變遷，且用戶的高參與偏好與表達(dá)邊界的矛盾會(huì)加劇信息場(chǎng)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(fēng)險(xiǎn)信息，可通過前置審核、實(shí)時(shí)巡查、事后追溯三級(jí)治理架構(gòu)管控；文本錯(cuò)漏、部分失實(shí)、輿情等社會(huì)危害可控的風(fēng)險(xiǎn)，可通過用戶舉報(bào)、同行評(píng)議與算法降權(quán)柔性治理。從商業(yè)平臺(tái)實(shí)踐來看，其嚴(yán)守監(jiān)管紅線且保持UGC活力，關(guān)鍵在于風(fēng)險(xiǎn)分層與治理分級(jí)的防控策略及系統(tǒng)。主流媒體若將內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)絕對(duì)化、零容忍，實(shí)踐中便會(huì)防御過度，導(dǎo)致用戶參與機(jī)制裹足不前。

主流媒體挖掘UUC潛能的路徑及風(fēng)險(xiǎn)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(lì)三維坐標(biāo)中鋪設(shè)可執(zhí)行的漸進(jìn)開放路線圖，按結(jié)構(gòu)、能力、激勵(lì)、風(fēng)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(jìn)式推進(jìn)用戶參與

首先，明確記者編輯為一級(jí)“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(shí)用戶（作為種子用戶與“鐵粉”）作為二級(jí)節(jié)點(diǎn)；二級(jí)節(jié)點(diǎn)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(jí)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(fù)責(zé)社群的組織動(dòng)員與運(yùn)營，該模式在PC時(shí)代的BBS論壇及當(dāng)下的社交媒體社群運(yùn)營中應(yīng)用廣泛，有成熟經(jīng)驗(yàn)可借鑒。

同時(shí)，媒體內(nèi)部改革記者編輯考核機(jī)制：在保留精品類內(nèi)容評(píng)價(jià)機(jī)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(dòng)量、精品率掛鉤；為二級(jí)、三級(jí)節(jié)點(diǎn)忠實(shí)用戶設(shè)計(jì)流量分成、培訓(xùn)名額、身份認(rèn)證等分級(jí)激勵(lì)，將組織目標(biāo)分解為可觀測(cè)的微觀指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)員、生產(chǎn)與評(píng)價(jià)閉環(huán)。

防控風(fēng)險(xiǎn)可按階段漸進(jìn)推進(jìn)：以3個(gè)月或半年為一階段，第一階段在美食、文旅等低風(fēng)險(xiǎn)垂直賽道試點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)規(guī)?？刂圃谇艘詢?nèi)；第二階段復(fù)制至教育、健康等民生領(lǐng)域，節(jié)點(diǎn)擴(kuò)張至萬人級(jí)別；后續(xù)視運(yùn)營情況逐步開放全品類，保留一票否決退出機(jī)制，嚴(yán)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(shí)代媒體發(fā)展趨勢(shì)指向人機(jī)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(tái)底層嵌入生成式AI驅(qū)動(dòng)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(bǔ)足用戶創(chuàng)作能力短板。首先，平臺(tái)后臺(tái)統(tǒng)一封裝一鍵成片、智能摘要、事實(shí)核查、敏感詞云圖四項(xiàng)核心功能：用戶上傳原始素材后，系統(tǒng)約10秒內(nèi)自動(dòng)完成剪輯、字幕、配樂及多端適配，同步提煉導(dǎo)語與金句，兼顧信息密度與社交傳播；事實(shí)核查插件通過語義相似度與知識(shí)圖譜雙重校驗(yàn)，對(duì)爭(zhēng)議陳述即時(shí)給出“可信/存疑/虛假”三級(jí)標(biāo)簽并附溯源鏈接；敏感詞云圖則以可視化熱圖提示潛在風(fēng)險(xiǎn)，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(jì)：普通用戶默認(rèn)三步完成創(chuàng)作，專業(yè)記者可深度干預(yù)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(shí)，每周邀請(qǐng)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(dòng)的完整鏈路，將UGC創(chuàng)作門檻降至“一句話創(chuàng)意”級(jí)別。

激勵(lì)：設(shè)計(jì)即時(shí)獎(jiǎng)懲結(jié)合的激勵(lì)相容機(jī)制，激勵(lì)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(tái)收益與公共價(jià)值納入同一套可計(jì)算、可兌現(xiàn)的激勵(lì)函數(shù)，讓點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)發(fā)等行為在合理周期內(nèi)轉(zhuǎn)化為可感知的個(gè)人收益與公共利益。主流媒體可借鑒商業(yè)平臺(tái)的廣告流量分成機(jī)制，在后臺(tái)嵌入計(jì)價(jià)模型：用戶內(nèi)容審核通過后進(jìn)入流量池，系統(tǒng)依據(jù)實(shí)時(shí)曝光、互動(dòng)、完播率計(jì)算收益，每日零點(diǎn)自動(dòng)結(jié)算推送至用戶錢包，用戶可提現(xiàn)、兌會(huì)員或換商家優(yōu)惠券，平臺(tái)通過廣告主溢價(jià)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(dú)有的政務(wù)資源放大激勵(lì)效應(yīng)、創(chuàng)造更多稀缺資源。聯(lián)合組織、人社、團(tuán)委、教育等部門共建正能量積分體系，將高流量、符合主流價(jià)值觀的內(nèi)容折算為公務(wù)員繼續(xù)教育學(xué)分、職稱評(píng)審加分、社會(huì)實(shí)踐學(xué)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(shí)，平臺(tái)還需要建立負(fù)向約束的信用分制度：設(shè)初始分值，對(duì)內(nèi)容低質(zhì)、侵權(quán)、誤導(dǎo)等行為分級(jí)扣分；分值低于及格線者進(jìn)入觀察期，期間內(nèi)容限流并強(qiáng)制參加線上培訓(xùn)，連續(xù)兩次未達(dá)標(biāo)者永久封停賬號(hào)。

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

風(fēng)控：構(gòu)建人機(jī)協(xié)同與用戶參與共治的風(fēng)險(xiǎn)防控體系

用戶生產(chǎn)的海量內(nèi)容所蘊(yùn)藏的風(fēng)險(xiǎn)，難以靠有限記者編輯人工審核防范。構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的人機(jī)協(xié)同與用戶互評(píng)機(jī)制，核心是用技術(shù)與制度編織內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)，使海量UGC進(jìn)入公共傳播前實(shí)現(xiàn)分級(jí)、標(biāo)記、分流和回溯。

平臺(tái)可先以四級(jí)風(fēng)險(xiǎn)分類為基礎(chǔ)：涉政、涉恐、涉密為一級(jí)，事實(shí)存疑、低俗為二級(jí)，版權(quán)爭(zhēng)議、廣告營銷為三級(jí)，輕微格式錯(cuò)誤為四級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重由模型實(shí)時(shí)計(jì)算調(diào)整。一級(jí)內(nèi)容經(jīng)AI秒級(jí)識(shí)別后轉(zhuǎn)入人工復(fù)審，需3名以上資深記者編輯共同審核；二級(jí)內(nèi)容進(jìn)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(jí)內(nèi)容經(jīng)AI標(biāo)記后降權(quán)推送，24小時(shí)內(nèi)無投訴自動(dòng)恢復(fù)權(quán)重，收到有效舉報(bào)則轉(zhuǎn)人工復(fù)核；四級(jí)內(nèi)容由AI自動(dòng)修正并提示作者確認(rèn)，無需人工干預(yù)。

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(fù)責(zé)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(duì)抗樣本與人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化，推理延遲控制在秒級(jí)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(shí)時(shí)匯入數(shù)據(jù)倉庫，每兩周一次AB測(cè)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(fù)審。用戶舉報(bào)與申訴通道24小時(shí)開放，平臺(tái)承諾24至72小時(shí)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(cuò)環(huán)境，助力其在連接用戶的同時(shí)守住安全底線，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)、制度與社會(huì)信任在閉環(huán)中相互強(qiáng)化、共同進(jìn)化。

（作者談海亮系湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院新聞與傳播學(xué)院講師，周鵬系湖北日?qǐng)?bào)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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