孙钱斌

核心摘要：

智能推送是建立在数据和算法基础上的，如何用法治手段监管数据，如何用主流价值驾驭算法，如何破解围层传播导致的态度褊狭，在全媒体时代牢牢把握舆论引导的主动权，更广泛地凝聚社会共识、形成社会合力，是我们面临的一道现实课题。

2019年10月下旬至11月初，我赴悉尼科技大学参加新媒体运作培训，对澳大利亚新闻传播学界和业界有了一次近距离的观察与思考。尽管在媒体深度融合、新媒体平台建设等方面，澳大利亚相比中国还有一定的“代差”，但其媒体转型研究依然在一些领域具有超前陛。

悉尼科技大学是一所偏应用的大学，创新意识极强，其媒体转型中心许多研究方向具有全球性和前沿性，已经超出了本土的视域。其中，特别强调传播的量化研究，注重传播的可计算性，几乎每位授课者的课件都被数据图表填满，所有结论都有明确的数据支撑，而不是从概念到概念的纸上演绎。这与媒体研究的学科特点和悉尼科技大学的气质相当吻合，而这样的培训，对于一线媒体工作者而言，也极为受用。

智能推送对受众认知的影响

近年来，传播的可计算性研究有日益成为“显学”的趋势，计算传播学已经得到学界普遍认同，应用场域也日益拓展，例如数据新闻、计算广告、智能推荐等。此次培训，悉尼科大也安排较大比重的课程，让学员了解“当数据遇到媒体”，会产生怎样的化学反应。

澳大利亚最大的户外广告公司“ooh！……