上观·原点：算法时代，深度报道如何被看见

来源：滚动播报

（来源：上观新闻）

系统性变革大潮中，记者编辑积极研究思考新传播环境下主流媒体的作为，他们的文章也许“理论味”不那么强，但却带着来自实践一线的露珠与火花。本周微信我们推出几篇来自业界的研究论文，介绍他们的经验，推动业界学界的互动。

本文基于解放日报·上观新闻“原点”栏目的深度报道实践，提出深度报道的转型并非放弃深度向流量妥协，而是在坚守公共价值内核的前提下，实现从“文字”到“产品”的思维转换。这一转换包含三个核心维度：以读者关切为锚点的议题设置逻辑、以“共振”为目标的叙事重构策略，以及以现场突破为核心的记者能力重估。研究认为，在算法时代，深度报道的核心价值不在于生产速度的比拼，而在于提供差异化的认知增量与情感连接；而记者的不可替代性，恰恰在于那些无法被算法复制的现场判断、制度追问与人性洞察。

01 被推至边缘的深度内容

2025年路透新闻研究所发布的《数字新闻报告》揭示了一个令人不安的趋势：在48个市场中，40%的受访者表示有时或经常回避新闻——高于2017年的29%——这是有记录以来的最高水平。报告还指出，在澳大利亚，社交媒体已取代新闻网站成为民众获取新闻的主要渠道，伴随而来的是信任度持续下滑和对虚假信息的广泛担忧。

深度报道在这场危机中受到的冲击尤为剧烈。算法推荐的底层逻辑是用户喜欢什么就呈现什么——偏好情绪化、短平快的内容，却对那些需要读者付出耐心、需要思考深度的报道天然“不友好”。算法推荐技术的“去中心化”“个性化”“开放性”等技术特性，固然为主流价值传播提供了新的路径，但也同时导致了信息茧房、内容同质化等突出问题。同时，还存在一种趋势：记者历尽艰辛抵达现场挖掘的独家细节、精心打磨的叙事结构，在AI摘要中被压缩成两三句话；深度报道被“看见”的机会不断收窄，与读者之间的距离也日益拉远。

然而，这是否意味着深度报道注定走向衰落？本文认为，恰恰相反，深度内容在信息过载时代具有不可替代的价值——它把被遮蔽的问题推到台前，在众声喧哗中厘清事实，在情绪泛滥中传递理性。问题不在于深度报道本身是否还有存在的必要，而在于它以什么样的方式吸引读者。

本文以解放日报·上观新闻“原点”栏目的深度报道实践为分析对象，探讨深度报道如何在算法时代实现传播方式转型。选择“原点”栏目作为案例，是因为它兼具传统主流媒体的专业性和对移动端传播的持续探索，其团队前身为2000年成立的解放日报机动部，转型路径对行业具有参考价值。研究的核心问题是：深度报道如何在坚守公共价值的前提下，重构其与读者的关系，实现从文字到产品的有效转化？

02 传播生态的三重结构性挑战

（一）话语权稀释：从“唯一声音”到“众声喧哗”

在传统媒体时代，突发新闻和权威解读几乎只能从主流媒体获得。但在平台化时代，这一格局已被彻底改写。热点事件的第一现场，往往来自社交平台上路人的随手拍；各级政府、各职能部门都有自己的官方发布渠道，权威政策信息第一时间直达公众；而对于社会热点的深度解读，大量专家学者转型为自媒体博主，不再需要借助媒体发声。这意味着，专业新闻记者面临的竞争不仅来自同行，更来自全社会的内容生产者。

（二）生产逻辑异化：流量逻辑对专业标准的侵蚀

传统的新闻生产遵循清晰的专业流程：记者报选题，编辑部确认选题，记者采访，编辑审核，核查事实……层层把关后发布。一篇报道从采写到见报，历经多个环节的打磨。但流量逻辑的介入改变了这一流程。热点事件在社交平台发酵、冲上热搜后，各路媒体争相跟进，“先抢一波流量”成为默认的竞争策略。在这样的机制下，“反转”不断发生——有些平台甚至乐见争论，因为争议本身就能带来更高的流量。

更严重的是，流量机制反向塑造了内容生产的价值排序。那些能带来感官刺激、提供情绪价值的内容被算法推向前台，而需要理性思考的深度内容则被边缘化。那些由算法筛选出的“议题”，未必是真问题，也未必经过事实核查和交叉验证，但它们占据了大量公众注意力资源。

（三）AI的介入：深度内容可见性的进一步压缩

生成式AI也在重塑新闻消费的方式。平台或AI对新闻事实进行自动摘要，读者无需点击原文即可获取“核心信息”。这意味着，记者在现场付出的辛劳、精心打磨的叙事结构、那些具有穿透力的细节，在抵达读者之前就被压缩成了干瘪的事实摘要。长此以往，深度报道面临着沦为AI“喂料”的窘境——读者与深度报道之间的心理距离被进一步拉大。

（四）新闻回避与信任流失：受众的无声抵抗

上述三重挑战共同导向了一个结构性后果：公众正在有选择地远离新闻。路透《2025数字新闻报告》将新闻回避者分为两类：一类是根本不消费新闻，另一类则是因为信息过载和情感疲惫而选择性关闭新闻。报告进一步指出，读者对媒体的期待并非遥不可及：他们希望新闻报道保持公正、以证据而非立场优先；要求媒体恪守事实核查的承诺、拒绝道听途说；期待媒体提高透明度，包括公开资金来源和更正政策；以及，他们渴望深度——更少的标题追逐算法，更多的由领域专家驱动的调查报道。这些期待与专业记者自身的信念高度一致，但在资源紧缩、人员倦怠和流量压力的现实面前，专业标准往往难以兑现。

03 “原点”栏目的转型路径

面对上述挑战，“原点”栏目的回应不是放弃深度追逐流量，而是在坚守公共价值的前提下，重构深度报道的生产逻辑和传播方式。这一转型可以从三个维度来理解。

（一）产品思维：从“我写什么”到“读者为何要读”

深度报道的转型，首先体现在思维方式的根本性转变上。传统深度报道的生产逻辑是单向的：记者选择自己认为重要的问题，通过调查采访形成稿件，然后经由版面或页面发布。读者阅读与否，并不在记者的核心考量范围内。然而，在移动端传播环境中，这种“孤芳自赏”的模式难以为继。

“原点”栏目在内部选题会上确立了一个方法论框架，即“灵魂三问”：我们为什么写？为什么这个时间写？读者为什么要看？前两个问题关乎选题的公共价值与时效性，第三个问题则直指读者思维的核心。所谓读者思维，并不是简单地追热点或迎合情绪，而是从与读者切身相关的议题切入，最终指向具有公共价值的深层问题。

以《找回“消失”的课间十分钟》为例，其线索最初仅来自一位家长的倾诉：孩子在学校课间不能离开教室，只能在厕所里聊天。听起来是一件小事，但当记者追问“为什么学校要这么做”“所有学校都这样吗”时，指向的却是学校在安全事故中承担“无限责任”的制度困境——校园安全立法存在空白，学校为规避风险宁可“圈养”学生。这篇报道最终不仅获得百万级传播，还得到了教育部的回应。这表明，一个身边的个体故事如果能触及制度层面的真问题，就能产生超越故事本身的社会价值。

另一个典型案例是《一个外卖骑手摔倒在冬夜街头》。这篇报道的起点是一个突发事件：一位外卖骑手摔伤后因拿不出1万元住院押金而选择回家“硬扛”。记者敏锐地意识到，这起个案背后指向的是新就业形态劳动者社会保障体系中“落实最后一公里”的问题——这位骑手拥有两份保险，但赔付流程要求骑手先垫付医药费后报销，周期长达三至六个月。报道发出后，上海人社部门第二天即在“上海发布”上刊登了保险赔付的全流程指引。这里的读者思维体现在：记者不是简单写一个“好人好事”故事，而是抓住读者确实会关心、好奇的问题——当骑手兜里没钱时，救命钱在哪里？最终将一个故事转化为对制度的追问。

产品思维的另一个维度是响应速度。2023年北京地铁昌平线追尾事故发生后，“原点”栏目在1小时内集结7人报道小组，后方记者远程寻找亲历者，前方记者在零下10℃的雪夜成为当晚唯一抵达核心区域的媒体人，从事故发生到特稿《昌平线一夜》发布全程不到14小时。这说明，“慢”不等于“忽视速度”——深度报道同样可以在第一时间抵达现场，提供区别于碎片化信息的结构化叙事。

（二）叙事重构：以“共振”替代“灌输”

有了好的选题，下一个问题是：如何在移动端让读者愿意读完一篇几千字的深度报道？手机上的阅读，前三段如果抓不住读者，读者就会划走。这要求深度报道在叙事方式上做出系统性的调整。

首先是“钩子”的运用。《昌平线一夜》的开头没有直接写事故，而是写了一个普通乘客王闻的故事：“对王闻来说，这是个‘难得能提早下班的日子’。18时20分，他在昌平线西土城站上了车，排在队伍的最前面，在晚高峰的地铁上拥有了一个座位。30多分钟后……猛烈的撞击感突然袭来。”这个开头之所以有效，是因为它让读者瞬间共情——王闻的“难得提早下班”、晚高峰得到一个座位，是每个上班族都能理解的小确幸；而他的遭遇，是每个人都可能面临的意外。将新闻拉近到读者面前，让宏大叙事从具体的人的命运开始，是深度报道在移动端实现有效传播的重要方法。

其次是核心命题的提炼。在素材丰富的情况下，如何避免报道沦为碎片化故事的堆砌？“原点”的经验是：用核心命题统领所有素材。在《当庭审遭遇AI“搅局”》一文中，记者通过梳理多个案例——消费者在AI“鼓励”下告错了对象、65岁老人只相信AI而质疑法官、律师对任何文书都先打问号——提炼出一个贯穿全文的命题：效率的悖论。越来越多的人希望用AI节省时间，但司法系统却不得不因此放慢节奏，耗费更多精力进行核查。当事双方与律师之间需要重建信任，而关于信任的成本，从未被纳入AI的效率公式。这种命题统领的方式，让散落在各处的故事有了统一的逻辑，也提升了报道的思想深度。

再次是细节的力量。在网络高度发达的今天，大量的信息可以通过远程方式获取，但有些东西不到现场永远无法得到。原点记者采访渐冻症患者蔡磊时发现了一个细节：办公室里每一面墙上都挂着时钟，无论身处哪个角落，一抬头就能看到时间。对于一位与死神赛跑的人，无处不在的时钟将他内心的极度焦虑视觉化了。

这种通过真实、细节和共情达成的“共振”，与算法推荐的逻辑形成鲜明对比。算法通过加固读者的既有偏好来实现用户黏性，让读者不断看到“自己想看的东西”；而共振则是让读者看到“自己从未想过、但一旦读到就觉得原来如此”的东西。它不迎合偏见，而是拓展认知边界。在这个意义上，深度报道的传播力不在于煽动情绪，而在于提供稀缺的认知增量。

（三）媒介扩展：深度内核的轻量化触达

2024年起，原点栏目开始探索“深度内核+轻量化表达”的传播策略，主动走出传统的内容分发模式，在社交媒体平台上进行适配性传播。

在小红书平台，团队尝试将数千字的长篇深度报道转化为十几张图文，保留核心叙事脉络和关键细节，或将一篇长报道拆分为多个帖子形成系列传播。2024年温州医生遇刺事件发生后，记者迅速抵达现场，通过采访遇害医生的同学、同事、患者，还原案件过程，披露了多家媒体未能触及的独家信息。团队将长报道拆解为三篇图文帖，获得了过万点赞。值得注意的是，深度内容在小红书上呈现明显的长尾效应。比如，关于竞业协议滥用、“非升即走”制度困境等议题类报道，发布数月后仍在被反复收藏。这说明优质深度内容不像快新闻那样“一次性消费”，而是具有持续的认知价值。

在视频号平台，“原点”充分发挥记者的现场突破优势，以第一手现场视频加独家采访为核心竞争力。2025年贵州乌江游船倾覆事故中，团队发布的一段18秒视频是船舱内游客拍到的画面，其中可以清晰听到船长喊“不要关窗户”，该视频在视频号上获得了200万以上的播放量。这段视频之所以有效，恰恰因为它提供了算法摘要无法替代的东西：现场的真实声音、画面的紧张感、当事人的即时反应。

这种媒介扩展不是将深度报道“降级”为轻内容，而是根据不同平台的特征，为深度内核匹配最合适的表达形式。平台变了，但“扎实的调查+独家的信源+真诚的叙事”这一内核始终未变。

04 记者的不可替代性何以成立

以上讨论围绕的是“如何让深度内容抵达更多读者”。但一个更深层的问题是：在一个AI可以写稿、算法可以分发的时代，记者这个职业还有什么理由存在？

笔者认为，抵达现场始终还是记者与AI的核心区别。AI的本质是基于已知数据的概率模型。它可以根据海量数据给出最可能的答案，但新闻中的“真相”，往往不是概率最高的那个答案。

2025年一位少年坠楼身亡。很快有自称“同村人”的爆料者称，孩子长期被父亲打骂；也有媒体采访了非核心人士，推测孩子是轻生。全网舆论几乎一边倒地指向结论：家暴导致轻生。声讨与愤怒席卷社交平台。原点记者赶到现场后发现，事情没那么简单：孩子家里有一箱枇杷，坠楼处有新鲜枇杷皮和籽；坠楼前不久他还在和同学玩跳绳；同学家长说他有多动倾向，对风险感知偏弱；而所谓“同村人”，实为离异妻子的亲属。家暴存在，但坠楼未必是家暴所致的轻生。记者没有迎合汹涌的情绪，而是把未经定论的复杂事实摆了出来。评论区有人说：“你们就是想帮施暴者洗白。”但原点选择捍卫事实本身。在这个算法时代，记者的角色不是加固偏见、收割流量，而是尊重复杂、还原真相——这正是AI无法替代的。

其次，建设性新闻也是深度报道记者在拥挤内容赛道中与AI竞争的利器。

原点栏目通过实践发现，在情绪内容泛滥的信息环境中，能够提供解决方案和希望导向的内容，反而具有更强的传播韧性。如报道《如何找回消失的课间十分钟》获教育部正式回应，推动多地学校恢复课间活动权责机制；《13岁，我的手表里有秘密》揭示了儿童手表社交的乱象，报道后国家出台强制性国标，其中打破品牌社交壁垒的关键条款与调查焦点高度吻合；“仅退款”系列报道直击电商平台不合理规则，促成国家层面全面取消“仅退款”；竞业协议滥用调查推动人社部印发《企业实施竞业限制合规指引》。这些报道在刊发后的很长时间里，仍有持续的点击和阅读。

05 结语：在算法与人之间

深度报道在算法时代的转型，既不是固守传统生产方式的“慢新闻”，也不是放弃深度向流量妥协的“轻内容”，而是通过“产品思维”重构生产逻辑，通过“共振叙事”重建读者连接，同时以建设性为价值坐标，在信息洪流中锚定公共价值。

从更深层的视角看，这一转型实际上是对算法逻辑的一种制衡。算法推荐的技术特性，如个性化、去中心化、动态性，对信息分发效率的提升是显著的，但其对信息茧房、内容同质化、观点极化的助推作用同样不容忽视。在这样的生态中，专业新闻机构的核心功能不再是“传递信息”，而是“提供判断”：哪些信息值得关注、怎样理解复杂事件、什么才是真正重要的公共议题。

正如路透报告所揭示的，读者对媒体的期待并不复杂：他们要求公正、准确、透明，以及，他们希望新闻报道不要再追逐算法，而是追逐真相。这正是深度报道在算法时代最稳固的安身立命之本——不是与算法比拼速度和效率，而是提供算法无法复制的东西：现场的发现、复杂的判断、人性的洞察，以及面对不确定性时的审慎与勇气。

作者单位：解放日报社

（王潇：《算法时代，深度报道如何被看见——以解放日报“原点”栏目为例》，本文刊于《新闻论文选》2026年第32辑，微信发布系节选，学术引用请务必参考原文）

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