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  • 新媒体的运营之道【二】

    郑昀@玩聚网 20080122

       首先我对《如何扩大在线媒体的新闻受众》的理解是这样的:

       1:对于细分领域必须做透,我们来看看CSDN、Donews、TechWeb、cnBeta。之前,张忠国还说过一句话,“新闻不怕多,就怕不新”,cnBeta的新闻基本上够新,来源也不像新浪科技新闻那么严重依赖于平面媒体的养料,cnBeta很多信息像草根网一样都来自于互联网的养料。

       2:但相对来说,大家的新闻外延还是都没有拓展开来。

       新闻外延,我个人认为分成几种做法:

       第一种,人工编辑来关联,把不同事件关联起来,这涉及到很强的个人新闻素养;
       第二种,编辑提取的标签与以往的文章进行自动关联,这也是国内不少新闻站点的做法;好处是省时省力;坏处是不够发散性。
       第三种,象
    玩聚网根据语义自动关联;
       第四种,百度新闻的做法,自动提取实体名称,根据实体名称可以发散性地关联历史新闻。

       3:至于说尽可能丰富的信息种类,草根网、cnBeta、玩聚网都算是信息种类丰富。

       但张忠国认为大家还棋差一着,围绕新闻事件的一般用户的参与,和新闻当事人,并没有有效地形成参与(或对峙)的局面,也就是说新闻目前没能形成对话状态的局面。他也总结了三条路数:

       第一,新闻当事人如何参与进来?这可能是需要人工的邀请。这就是运营。
       第二,对话的方式如何组织?
       第三,如何让一个新闻事件生动起来,并且有层次。可能需要话题的引导与组织。这也是运营的一部分。当一个话题完成之后,是否共同参与的人数能沉淀下来?这也是看运营的功力。

       那么,如何回答上面的问题呢?

       综合当下的各方做法,可以说:

       第一,新闻当事人的参与。围绕新闻事件的在线聊天室或在线视频反弹,Web1.0门户常用,把新闻当事人请来会谈,并实时接受网民提问,这需要一定的资源。但起码让新闻当事人有进入的机制,或者说是新闻当事人的意见能插入式地传递进来。

       Google News前一段不就这么做了吗?新闻当事人,在新闻后自己说话,然后初步和用户/读者交换意见或收集意见。

       下一阶段,对于门户的操刀者,顺势而为,集中访谈,把积累的意见能在短时间内做充分交流。

       最后收官阶段,经过前面二个阶段读者/用户中会有一些意见领袖式的人物(譬如华南虎事件中的一些“打虎派”),与新闻当事人有了一定碰撞,也有了一定共识,那么如何开始形成板聊,进入到一个bbs式的群落中,自然形成线下的交流或聚会,从而延续新闻的生命周期,并成为日后新闻的来源,同时成为下一次新闻传播最基础也是最核心的用户群。

       第二,对话方式的组织。郑治在ofblog尝试的“新媒体”讨论,就是一个好例子。

       第三,“有层次”,这个词,曹增辉也说过,在这里:阅读的层次感,我觉得可能包含两部分:第一个是聚合页面本身的呈现就是分层的:第一消息源和基于此的评论,并且按照不同信任度的来源会有先后顺序,第二,衍生的子话题也进行了分层,这点是非常难得的。

       张忠国认为无论何种媒体,目前只是在用中间的一二个环节去做事,但都未形成一种新的互联网形式的手法,或者说没有形成互联网形态的新闻。所以,需要仔细回答上面的问题。也因此,Google News的新闻当事人做法对草根网影响颇大,呵呵,所以他们推出了这个频道:草根访谈

       为什么张忠国认为目前还没出现真正的互联网的新闻报导,现在也只是平面新闻互联网化。也就是因为,他做草根网时,发现百分之九十的新闻实际都是来源于平面媒体,而互联网媒体的作为很小。

       所以为什么他说cnbeta更懂互联网,因为cnbeta的新闻有百分之五十不是来自平面媒体,而有了更丰富的互联网自有来源。

       总结一下,就是:

       第一:对于纯新闻门户来说,那就是足够新的新闻。在新媒体领域,可能的信息采集手段可以有:草根网的站长推荐,cnBeta的网友自荐和站长转贴,百度新闻|玩聚网的自动发现;

       第二:阅读者的互动。新媒体可能的组织形式:推荐和收藏行为,评论回复,博客博文,论坛讨论。

       第三:新闻与新闻,新闻与专题,新闻与多媒体资源的自动关联,扩大新闻的外延。做法有:人工标签的自动关联;techmeme|玩聚网式的memeTracker;百度新闻式的历史新闻关联;daylife|玩聚网式的实体热点关联;

       第四:聊天室、沙龙式的在线访谈。

       从操作层面上讲:

       1:一个平台;

       2:组织与自组织;

       3:算法与聚合。

        待续。请看三。

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