1995年，舒德森在《新聞的力量》中設想了這樣一個世界：政府、企業(yè)、政黨候選人、游說團體、教會與社會運動通過家用電腦將信息直接傳遞給公民，公民則通過電腦網絡連接他們需要的任何信息來源。在20多年后的今天，舒德森設想的世界早已實現，我們進入了人、機、物高度融合的網絡化的大數據時代。[ 李國杰，程學旗，大數據研究：未來科技及經濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數據的研究現狀與科學思考，戰(zhàn)略與決策研究，中國科學院院刊，2012年，第27卷，第6期] 大數據與社會化媒體、移動互聯網、物聯網、人工智能、云計算等技術應用緊密相關，其所具有的5V（Volume，Variety，Velocity，Value，Veracity）的優(yōu)勢現已得到普遍的認可，并在不同的學科領域得到理論的檢視和實踐的應用。在技術變革日新月異的當下，大數據的發(fā)展狀態(tài)可以說是業(yè)界的實踐在引領，學界的研究在追逐。[ 喻國明，王斌，李彪，楊雅，傳播學研究：大數據時代的新范式，新聞記者，2013年，第6期] 而近年來，在新聞傳播領域，基于大數據的推薦系統正在對傳統的新聞生產模式帶來顛覆性的變革。因此，本文將以“今日頭條”（目前國內最大的基于數據挖掘的新聞推薦產品）為個案，對“新聞推薦”興起的背景、其對傳統新聞生產模式帶來的變革以及目前存在的問題和挑戰(zhàn)進行探討。

一、“新聞推薦模式” 的興起

1. 大數據技術驅動產業(yè)創(chuàng)新

2017年6月，騰訊調整了網絡媒體部門架構，取消頻道制，成立內容生產部與資訊運營部，將內容生產與運營分發(fā)分離，這標志著騰訊成為又一個向“今日頭條”技術模式屈膝的新聞門戶網站。而早在2006年，由赫芬頓郵報創(chuàng)始人Jonah Peretti 創(chuàng)辦的Buzzfeed已經開啟了聚合大量新聞來源，向用戶推薦新聞的信息分發(fā)模式?！靶侣勍扑]模式”的興起首先以技術的發(fā)展為依托。技術性的力量不僅深入媒體“腹地”，甚至在以科技之名“改造”著媒體，而其中的一個核心，是內容分發(fā)平臺的再定義。[ 彭蘭，移動化、智能化技術趨勢下新聞生產的再定義，新聞記者，2016年，第1期] “個性化”的新聞推薦的實現以數據挖掘、算法分發(fā)、機器學習等為其背后的技術支撐，可以說是有著根深蒂固的“互聯網基因”。

基于大數據的“新聞推薦模式”充分地利用了大數據作為一個信息系統所內含的強大容量和豐富度，使其成為一種可資利用的收集、分析、報道新聞的機制。自互聯網興起以來，國內外的紙媒都受到很大沖擊，紛紛向互聯網轉型；而自以今日頭條為代表的“新聞聚合和推薦”平臺興起以來，傳統新聞媒體的門戶網站和客戶端也受到了明顯的沖擊，形成了以原創(chuàng)內容為核心的商業(yè)模式向技術模式轉型的趨勢。在今日頭條的創(chuàng)始人張一鳴看來，目前傳媒行業(yè)發(fā)生的變革，是技術進步帶來的社會分工的進一步細化，是一個行業(yè)工業(yè)化程度提高的必然結果。[ 張一鳴，機器人與客戶端的個性化追求，中國記者，2015年第4期] 從一定意義上講，數據與算法正在重塑新聞業(yè)的整個生態(tài)系統，無論是新聞的采集與生產、還是新聞的分發(fā)與消費。因此，當人工的“采編發(fā)”在與機器的較量中不斷處于劣勢時，基于大數據的“新聞推薦模式”的興起與媒體的“算法化”潮流則成為行業(yè)發(fā)展的趨勢。

2. 信息過剩與受眾注意力資源稀缺

在大數據時代，如何快速有效地從海量的、繁雜的數據中獲取有價值的信息成為人們關注的問題。信息匱乏并非是信息在數量上的缺乏，而是信息中缺乏受眾所需的、有價值的內容。因而，基于大數據的“新聞推薦模式” 成為解決“信息過載”與受眾注意力資源稀缺問題的有效方法。

根據CNNIC的統計[ CNNIC， 第40次中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告，2017年7月]，截至2017年6月，中國手機網民規(guī)模達到7.24億，網民中手機上網人群占比高達96.3%，移動互聯網主導地位正在強化。而手機互聯網應用的使用情況顯示，手機網絡新聞的使用率達到82.4%，僅次于手機即時通信的使用率（92.3%）。手機網絡新聞的高使用率體現了用戶對新聞信息的需求，但與此同時產生的用戶黏度的下降和對用戶需求的精準定位成為了媒體工作者面臨的挑戰(zhàn)。

在今天，UGC（用戶生產內容）已被視為是新聞生產的重要資源。而在傳統新聞生產的流程中，UGC被收集利用的方式主要是人工的，需要媒體人主動地收集、分析和把關，只能將非常有限的內容用于新聞報道中。隨著人類行為產生的可存儲、可運算的數據量的不斷增大，算法解決的核心問題正是如何識別、篩選和分發(fā)信息。重視與用戶建立有效連接，把握用戶個性化需求是新聞生產在未來的必然趨勢。用戶的個性化信息需求將由兩個維度驅動：一個是基于個體偏好的需求；另一個是基于空間或情景的需求。[ 劉義昆，趙振宇，新媒體時代的新聞生產：理念變革、產品創(chuàng)新與流程再造，南京社會科學，2015年第2期

] 對以關系為紐帶的社會網絡的挖掘和利用、對社會生活的廣泛嵌入性以及對信息的規(guī)?；幚硎窍蛴脩敉扑汀胺掀谩?、“符合時宜”的內容的基礎。因此，基于大數據的“新聞推薦模式”的興起是“硬性的”技術發(fā)展與“軟性的”社會需求二者共同的結果。

二、對“今日頭條”的個案分析

創(chuàng)辦于2012年8月，根據第三方移動數據監(jiān)控機構QuestMobile的數據顯示，截止2017年底，今日頭條已經累計有超過6億的激活用戶，月活躍用戶（MAU）高達2億。而截至2017年6月，今日頭條的用戶平均每人每天消費46條資訊，平均每篇資訊被用戶在其他平臺二次傳播37次。作為國內目前最大的內容創(chuàng)作與分發(fā)平臺，對大數據和算法的應用是今日頭條得以在短時間內獲得巨量用戶和高用戶黏性的根本所在。在創(chuàng)辦之初，今日頭條的理念是“我們不生產新聞，我們是新聞的搬運工”，將產品定位于一個新聞的聚合與分發(fā)平臺；而隨著今日頭條內部的不斷變革，其于2013年推出的“頭條號”則成為一個開放的內容創(chuàng)作平臺。在清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心和今日頭條共同發(fā)布的“智能時代的新內容革命——2017新媒體發(fā)展趨勢報告”中，“新內容革命”是指隨著智能化技術進入內容行業(yè)而帶來的各環(huán)節(jié)的全面升級，即“智能化驅動的內容生產2.0+算法為核心的內容分發(fā)2.0+個性化與社交化交織的內容消費2.0”。因此，在網絡新聞應用呈現出資訊聚合平臺化、跨界競爭激烈化和技術核心化三方面趨勢的當下，傳統媒體如何在這一浪潮中實現“革命”，今日頭條是一個可資借鑒的的成功案例。

1.聚合內容：“今日頭條” 如何生產？

今日頭條在創(chuàng)辦之初對傳統媒體帶來的最顛覆的影響是今日頭條的團隊中沒有一名采編人員，60%的員工都是產品技術人員。而今日頭條平臺中海量的資訊內容主要來源于兩部分：一是具有成熟內容生產能力的PGC平臺，二是UGC用戶內容。PGC平臺以“頭條號”為主要內容來源。截至2017年7月，“頭條號”平臺的賬號數量已超過80萬個。這些“頭條號”包含了媒體、國家機構、企業(yè)、社會團體、社交媒體意見領袖等，其目標是增加平臺的優(yōu)質內容，幫助內容生產者在移動互聯網上高效率地獲取更多曝光與關注。將用戶生產的內容納入信息來源，在開源的同時提升了原創(chuàng)和獨家內容的比例。

今日頭條還通過平臺聯動擴大內容源，其推出的“同步發(fā)文”功能，通過與其他互聯網平臺的聯動獲取用戶的大數據，將內容生產者在其他平臺發(fā)布的內容同步到今日頭條。而用戶在使用社會化網絡時產生的大量實時數據也更新著流行事件，反映了新聞熱點的變化。針對內容創(chuàng)作者，今日頭條還推出了一系列內容補貼計劃，2015年9月，今日頭條推出了“千人萬元計劃”和“新媒體孵化器計劃”。在2016年3月，今日頭條成立了2億人民幣規(guī)模的內容創(chuàng)業(yè)投資基金，同時啟動了“頭條號創(chuàng)作空間”。2016年9月，在“頭條號”創(chuàng)作者大會上，今日頭條再次提出，投入10億人民幣補貼給“頭條號”上的短視頻創(chuàng)作者。

今日頭條雖然不參與主要新聞內容的生產，但其基于互聯網生產邏輯的信息聚合已對重構新聞業(yè)態(tài)產生了革命性的改變。截至2016年，全國傳統媒體客戶端僅為231個，而與今日頭條合作簽約的新聞媒體超過了2800家，每日生產20萬篇新聞。[ 李珍暉，朱婷婷，信息擴散與內容生成：個性化新聞平臺發(fā)展研究，現代傳播，2017年第3期] 今日頭條打造的內容生態(tài)平臺抓取互聯網上各種渠道的信息，整合到其網站和客戶端，聚合了海量內容的生產與提供方，使由用戶、專業(yè)內容生產者、廣告方與投資者組成的多元主體實現了互利共贏。今日頭條的創(chuàng)始人張一鳴認為，今日頭條是在連接人、信息與服務，是內容生產者與內容消費者之間的橋梁。在傳媒產業(yè)鏈的內容生產這一端，今日頭條將內容生產模式從機構壟斷轉變?yōu)樯鐣f同[ 王卉，張文飛，胡娟，從今日頭條的突破性創(chuàng)新看移動互聯網時代內容產業(yè)的發(fā)展趨勢，科技與出版，2016年第6期]，變革了傳統的新聞生產模式。

2. 個性化傳播：“今日頭條” 如何分發(fā)？

2017年4月開始，“今日美國”改版其手機端，通過大數據挖掘用戶閱讀興趣、推送差異化內容。僅一個月后，每篇文章的閱讀時間從25秒增加到45秒，增加了75%。此外，文章的完整閱讀率和二級頁面點擊率都有顯著提高。這標志著“今日美國”的信息分發(fā)機制從編輯推薦向算法推薦轉變，這也是國內外新聞網站和移動端變化的大趨所勢。[ https://mp.weixin.qq.com/s/aF-Tbjtx3aM_xOjWcfkaSQ] 國內新聞分發(fā)模式的改革則可以追溯到“今日頭條”開創(chuàng)性的算法推薦機制，即將“個性化推薦功能”作為其核心產品運營，以傳播方式作為個性化的表征。

內容分析和對用戶標簽的挖掘是“今日頭條”搭建推薦系統的基石。推薦系統運轉的核心則是一套由代碼搭建而成的算法?！敖袢疹^條”的算法通過整合三個維度的變量：內容、用戶特征（社交+個性）、環(huán)境特征（移動互聯），記錄用戶在今日頭條上的每一次行為，通過主動的機器學習，在海量的資訊里知道目標用戶感興趣的內容，甚至知道其可能感興趣的內容，為用戶推薦相同主題的內容，實現信息的精準和個性化推送。對用戶進行興趣“畫像”的方式使不同層面的受眾需求得以細分化、定制化，達到信息與受眾個人興趣的高度匹配。

因而，在以“今日頭條”為代表的媒體進入基于大數據的算法分發(fā)模式時代后，千篇一律的布局已經成為過去式，每一個用戶都擁有屬于自己的個性化的新聞瀏覽主頁。機器算法在一定程度上決定著信息的意義、信息的流向，以及受眾對信息感知的方式。[ 陳昌鳳，王宇琦，新聞聚合語境下新聞生產、分發(fā)渠道與內容消費的變革，中國出版，2017年第6期] 多樣化的推薦模式也反映了全新的受眾信息接受生態(tài)，融合人工智能的匹配算法使搜索引擎能夠理解內容，圍繞用戶屬性、習慣和興趣標簽提供個性化的主動推薦。因此，通過算法推薦的信息流模式，正在替代用戶的一部分主動搜索行為?！八^個性化推薦，本質上不需要用戶做出任何選擇，只有讓用戶越方便，越偷懶的應用，才能體現出真正的個性化推薦。”[ 張一鳴，機器人與客戶端的個性化追求，中國記者，2015年第4期]

三、“新聞推薦模式”對傳統新聞生產的變革

1.傳播者的變革：傳播權力的更迭

拉斯韋爾的經典5W傳播模式中，傳播者處于傳播鏈條的頂端，影響著傳播內容的生產、傳播渠道的選擇、受眾的接收以及傳播的效果。在傳統媒體時代，新聞生產長期被組織化的媒體機構壟斷，記者、編輯扮演著“把關人”的角色，擁有發(fā)布和解釋新聞的權力。而“把關”過程本身常常受到包括政治、經濟、社會文化、組織慣例、技術、傳播者個人等在內的因素的影響，因此傳統的新聞生產的特點體現在它的組織化與專業(yè)化程度，但其也是相對封閉的，在傳播與控制之間維持平衡。

而“今日頭條”等新聞聚合平臺則呈現出與傳統媒體截然不同的新聞生產邏輯，主要體現在新聞生產的來源已發(fā)生結構性變化，非專業(yè)媒體人甚至非人工采集的信息將占有越來越大的比重。[ 彭蘭，大數據時代新聞信息資源的結構性變化及其影響，中國廣播電視學刊，2013年第7期] 算法背后的生產者不僅僅有傳統的新聞媒體，更包含著政府部門、社會團體、自媒體以及普通公民。傳播的權力從單一的組織化的媒體機構轉移到多元化的傳播主體手中。尤其是UGC內容的聚合使原創(chuàng)自媒體內容正在獲得與專業(yè)化的傳統媒體內容相匹敵的受眾數量，甚至是更大的吸引力，擠壓傳統媒體的生存空間。

融合時代的新聞生產將對傳播者產生更高的要求，如何獲取受眾有限的注意力資源，在報道內容的速度與深度之間保持平衡將成為未來新聞生產變革的趨勢。新聞生產應成為動態(tài)的過程，不斷地采集、不斷地補充、不斷地更新。[ 邵全紅，移動聚合類新媒體對傳統媒體新聞生產的顛覆與再造——以“今日頭條”的新聞生產模式為例，新聞愛好者，2017年第1期] 新聞生產也應成為開放的過程，將內容生產模式從機構壟斷轉變?yōu)樯鐣f同。[ 王卉、張文飛、胡娟、從今日頭條的突破性創(chuàng)新看移動互聯網時代內容產業(yè)的發(fā)展趨勢，科技與出版，2016年第6期]

2.傳播渠道的變革：從單一組織到平臺化

從新聞媒體誕生之日至今，新聞的分發(fā)渠道主要經歷了如下三個階段的變革。

在傳統的精英時代，新聞內容的生產與分發(fā)通常是一體的，媒體對內容的分發(fā)渠道往往壟斷式地占據。而在社交時代和今天的算法時代，新聞生產者與其內容的發(fā)布渠道在一定程度上發(fā)生了分離，媒體之外的分發(fā)渠道對內容生產者的影響越來越大。社交媒體平臺實現了非專業(yè)人士對媒體內容的分發(fā)與擴散，而算法的應用則實現了非人工的內容分發(fā)。

內容分發(fā)的競爭是傳播者對于渠道控制力的競爭。在內容分發(fā)的2.0時代，今日頭條、Buzzfeed等已經對媒體內容分發(fā)形成強大控制力。這些基于移動端的內容分發(fā)平臺，將搜索、個性化推薦、社交等合為一體，減少了用戶在新聞、視頻、直播、問答社區(qū)等不同平臺之間切換的成本，而這些方面都是傳統媒體的“短板”。技術性公司借助其平臺優(yōu)勢，成為媒體內容的新型 “營銷商 ”。[ 彭蘭，移動化、智能化技術趨勢下新聞生產的再定義，新聞記者，2016年第1期]

而基于大數據的推薦系統在電商、搜索引擎等領域取得顯著成效后，也在近年來實現了與媒體的“聯姻”。通過算法完成的信息/產品/服務與用戶之間的關聯，對于媒體平臺而言，體現在內容與讀者的匹配。在內容端與用戶端連起的網絡減少了信息的冗余，實現了多媒體內容?多平臺渠道?多元主體的分發(fā)鏈條，提高了內容的分發(fā)效率。

3.傳播內容的變革：從新聞到資訊

新聞是傳統媒體生產與傳播的主要內容，而陸定一提出的“新聞是新近發(fā)生的事實的報道”可以說是對“什么是新聞”的經典界定。在這種背景下，新鮮性、重要性、接近性、顯著性以及趣味性成為衡量新聞價值的關鍵要素，是媒體從業(yè)者進行新聞生產的依據之一。而以今日頭條為代表的媒體聚合平臺所分發(fā)的并不是狹義上的“新聞”，而是廣義的“資訊”。

隨著技術的發(fā)展，數據新聞、傳感器新聞、機器人新聞等業(yè)界實踐的開展不斷革新傳統的新聞形態(tài)，帶來了新聞信息資源的結構性變化。[ 彭蘭，大數據時代新聞信息資源的結構性變化，中國廣播電視學刊，2013年第7期] 多元的新聞產品滿足了碎片化的受眾的個性化需求，通過為細化的受眾量身定做符合其需求的內容實現更好的傳播效果。上文已經提到，受眾的個性化需求基于兩個維度：一是個體偏好，二是空間或情景的需求。因而，在移動互聯網時代，移動社會化網絡數據和基于位置的GPS數據成為了重要的數據，構成了新聞內容的一部分。

盡管新聞的形態(tài)、傳播的渠道、受眾的需求都因技術的更新而發(fā)生變化，但“內容為王”依然是媒體實現競爭力的關鍵。“今日頭條”推出的“頭條號”和針對內容創(chuàng)業(yè)者的計劃正體現了其對優(yōu)質的新聞內容的追求。在新聞資源日益豐富化的當下，同質化也成為媒體面臨的困境。因而公民新聞與專業(yè)新聞之間不是替代關系，而是一種優(yōu)勢互補的關系。整合PGC與UGC內容，依靠內容和質量獲得公信力是未來媒體應該依靠的路徑，而不再是作為信息的唯一提供者。[ 劉義昆，趙振宇，新媒體時代的新聞生產：理念變革、產品創(chuàng)新與流程再造，南京社會科學，2015年第2期]

四、“新聞推薦模式”面臨的問題和挑戰(zhàn)

1.“信息繭房”與“過濾氣泡”的形成

“信息繭房” 和“過濾氣泡”兩種現象都是針對媒體產品的用戶提出的。“信息繭房”是指隨著注重社交性的信息聚合平臺的興起，信息的分發(fā)很大程度上取決于用戶的社交鏈。因而用戶容易在自身周圍形成“繭房”，沉浸在與自己的興趣和立場相同的內容之中，而將與自身價值觀相悖的信息排除在外?！斑^濾氣泡”（filter bubble）的概念則是伊萊·帕里澤于其2011年的著作《過濾氣泡：互聯網沒有告訴你的事》一書中提出的，即互聯網過濾器具有記錄功能，能夠根據對用戶行為的記錄建立不斷完善、更新的預測機制，從而實現對用戶網絡使用習慣的定位。因此，我們在媒體平臺上獲取的信息是算法推測出的信息和用“過濾氣泡”過濾后的產物，未必是用戶真正需要的信息。

“信息繭房”和“過濾氣泡”的形成對個人和社會會帶來三個主要問題：一是使用戶接收的信息窄化。對用戶個人價值偏好和閱讀習慣的過度關注會導致信息傳播的偏向，使個性化傳播成為“信息孤島”。二是“今日頭條”等媒體致力于打造的“千人千面”的媒體平臺，使得沒有兩個人收到完全相同的新聞推送，[ 王茜，打開算法分發(fā)的“黑箱”——基于今日頭條新聞推送的量化研究，新聞記者，2017年第9期] 削弱了傳統媒體的議程設置功能，威脅了新聞在社會中所發(fā)揮的整合作用。三是算法本身固有的弊病。基于大數據的算法所推薦的信息未必是用戶真正需要的，用戶真正感興趣和需要的信息反而可能被排除在“過濾氣泡”之外。長此以往，將會降低用戶的使用率和黏性。

2.“把關人”缺失，優(yōu)質內容稀缺

2017年底，國家互聯網信息辦公室，針對“今日頭條”、“鳳凰新聞手機客戶端”持續(xù)傳播色情低俗信息、違規(guī)提供互聯網新聞信息服務等問題，責令其暫停其停止違法違規(guī)行為。今日頭條的多個頻道暫停更新了24小時。國家對今日頭條的媒體平臺的內容整治體現了“把關人”弱化所導致的內容質量的下降。

“今日頭條”等內容聚合平臺依靠大量的UGC內容，其中良莠不齊。為了達到吸引眼球的目的，有些內容必然會成為“標題黨”或者走向低俗化、“煽色腥”的老路，引發(fā)用戶的審美疲勞和反感。“今日頭條”在近年來多次陷入的“版權紛爭”也體現著內容來源的不可控。優(yōu)質新聞內容是媒體的核心資源和寶貴資產，更是新聞行業(yè)健康有序發(fā)展的關鍵。如何在“吞吐量”、“多元化”和“優(yōu)質”中達到平衡，是未來的媒體所面臨的艱巨挑戰(zhàn)。

3.大數據與個人隱私

大數據憑借其開放性和整合性形成了“數據化民主”的趨勢，被經濟學家和技術專家認為是現代社會進步的體現。但大數據同樣也是一把雙刃劍，個人數據的開放將對個人隱私帶來嚴重的侵犯?；诖髷祿耐扑]系統往往依賴于對用戶社會化數據的收集、分析和預測，一旦用戶將社交媒體賬號與媒體聚合平臺綁定后，其個人信息將完全曝光于計算機算法。

而“今日頭條”、Facebook 等超級媒體平臺因其聚集的海量用戶，已經具有相當的壟斷色彩，主導著全球的用戶數據，明察每個內容消費者的行蹤。以此方式實現的對用戶隱私的侵犯往往是隱蔽的和長期的。用戶數據的泄漏對于媒體巨頭和投資商而言是賺取廣告費、實現盈利的方式，但對用戶個人乃至社會的信息安全則存在巨大風險，將是大數據產業(yè)發(fā)展中不可回避的問題。

五、總結與思考

以“今日頭條”為代表的新聞聚合和推薦平臺，憑借技術的革新和社會的需求而興起并成為行業(yè)轉型的潮流，在傳播者、傳播渠道和傳播內容等方面較傳統媒體產生了巨大變化。傳統媒體無論是在傳播理念、技術手段、內容呈現還是體制機制方面都與新型的媒體聚合平臺存在客觀差距，原有的傳統媒體發(fā)展邏輯是難以為繼的。[ 喻國明，互聯網邏輯下傳媒產業(yè)轉型升級的關鍵與發(fā)展近路，新聞與寫作，2014年第7期] “人、機、物”的融合使新聞生產和分發(fā)進入了人機協同時代。[ 王佳航，數據與算法驅動下的歐美新聞生產變革，新聞與寫作，2016年第12期]

隨著新聞生態(tài)發(fā)生的顛覆性轉變，我們正在離開信息時代，邁入推薦時代。[ 喻國明，大數據對于新聞業(yè)態(tài)重構的革命性改變，新聞與寫作，2014年第10期] 但在對技術高歌的同時，我們也應該看到當下的“新聞推薦模式”所產生的問題和媒體行業(yè)所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。如何在內容的專業(yè)性與個性化模式之間達到平衡，如何在數據、技術決定論與傳播權力之間達到平衡，如何在公共利益與商業(yè)收益中達到平衡是實現從生產、聚合到分發(fā)的多方共贏的生態(tài)系統的關鍵，只有這樣才能將媒體的競爭力真正釋放出來。 

(責編：尹崢、趙光霞)

相關知識

健康醫(yī)療大數據實踐與思考.pdf
北師大新聞傳播學院慶祝建院10周年—新聞—科學網
黑龍江新聞—中國新聞網
“全健康”理念：推進人類健康的新視角—新聞—科學網
慕思：以“新”睡眠賦能家居大健康時代
科學家推進“健康”分娩研究和實踐—新聞—科學網
新聞縱深
大數據時代下慢性病防控新模式的研究進展
[克勞銳]：新浪新聞大健康行業(yè)品牌營銷白皮書
健康養(yǎng)生新聞

網址: 大數據時代新聞生產新模式：新聞推薦平臺的理念、實踐與思考 http://m.u1s5d6.cn/newsview416047.html