國資小新:變戰"疫""超能小新"

杜一娜

2020年03月09日07:45  來源:中國新聞出版廣電報
 
原標題:國資小新:變戰“疫”“超能小新”

既做新聞,也做科普,還做服務,疫情暴發至今,國務院國資委新聞中心主辦的政務新媒體國資小新,就承擔著上述三種職能。

一個多月來,國資小新發布原創重點報道65篇、微信131篇、微博718條、網站信息1450條、英文報道329條。此外,在一個月內,國資小新還發布了124個原創短視頻,總閱讀量超過6.4億。國資委新聞中心副主任、國資小新平台負責人閆永在接受《中國新聞出版廣電報》記者採訪時說,第一時間行動,全媒體整合傳播,多渠道對接發布供需服務信息,這次疫情讓國資小新變成了“超能小新”。

全媒體整合形成傳播合力

2月23日,國資小新在微信上用一組圖片+四字固定用語串聯起了央企復工者的形象,主題是“央企復工者聯盟”。這組圖片共36張,每一張圖片均展現央企、國企在戰“疫”一線復工復產的火熱場景。有網友留言道:宏大場景,感人細節,為央企人點贊。

據閆永介紹,國資小新在這次戰“疫”報道中,像《央企復工者聯盟》這樣組圖表現形式的報道,受到網友普遍歡迎,《36個戰士36個故事》《戰地工裝分外亮》兩組圖片報道也是代表作。除此之外,《國資央企疫情防控進展》《疫情防控12問》等“一圖看懂”的報道形式,簡單明了,也是點擊量較高的內容。

在視頻報道上,國資小新既制作短視頻,也制作《守衛幸福》等系列視頻,還做了關於口罩、防護服、護目鏡和醫療廢物處理等9次視頻連線,剪輯制作了《逆行者》等多個音樂MV,組織了火神山醫院建設、央企招聘、噴絨布生產等雲直播,部分直播場次同時在線人數超過3000萬。閆永介紹,目前他們還正在同期拍攝紀錄片《超級醫院》。

閆永說,充分利用好社交媒體的互動性,能夠提高媒體輿論傳播力。截至3月7日,由國資小新官方微博發起的#抗擊疫情 央企行動#話題,閱讀量超過20.2億,討論量達133.4萬﹔由國資小新發起的百度話題#應對疫情 馳援武漢#閱讀量1.5億。

央視頻政務號負責人王秀帥接受記者採訪時表示:“國資小新把央企對於中央有號令、人民有需要便挺身而出、勇挑重擔的精神迅速傳播了出去。同時,對媒體的幫助也很大,央視頻‘兩神山’慢直播的成功推出,國資小新也發揮了重要作用。”

開拓多渠道服務復工復產

“在積極服務媒體、做好新聞報道與傳播的基礎上,我們還積極為企業復工復產做好供需對接服務,為社會搭建就業服務平台。”閆永說,近期,為了貫徹落實中央復工復產精神,國資小新在“雙微”平台上既發布“央企復工率超過90%”等700多條政務信息,也整合了“復工復產指南”等20多條服務信息,還牽頭發起了“康復者自願捐獻血漿倡議”,參與組織了“春暖花開、國聘行動”的央企“雲招聘”等服務,目前提供7.5萬個崗位,滿足300萬人同時在線。同時,還指導開發了“企業復工復產供需對接平台”。

截至3月6日,“企業復工復產供需對接平台”上線不到兩周,便已服務企業5700家,累計服務超過38萬人次,訪問量561.9萬,累計撮合意向合作金額達42億元。

中國電信集團辦公室新聞宣傳處處長劉暉平說,國資小新搭建的平台幫助媒體和央企在疫情期間實現了高效溝通。如2月14日凌晨1點,中國生物在平台發布血漿捐獻熱線被打爆,中國電信通過平台了解到情況后馬上對接,凌晨2點成立技術團隊,制定擴容方案,中午12點就擴容完成,確保了抗疫血漿捐獻熱線的暢通。

中國石化宣傳部長、新聞發言人呂大鵬在接受記者採訪時表示,國資小新在這次疫情期間有三點表現突出,一是及時匯聚央企戰“疫”正能量,溫暖人心﹔二是整合報道央企、國企在戰“疫”各方面的行動,傳遞央企責任,引領輿論傳播﹔三是參與搭建的復工復產平台,實現線上無縫銜接、線下精准對接,全面助力了防疫物資生產供應和企業復工復產。

盡銳出擊團隊作戰

“從1月23日起,我們全員上崗,迅速以戰時模式投入抗擊疫情宣傳工作。”閆永回顧國資小新在疫情期間的表現時表示,行動早、原創多、聲量大、眾籌眾包眾創,是國資小新在這次疫情期間的主要特點。

據閆永介紹,國資小新在疫情暴發的第一時間便展開行動、開展新聞報道,盡銳出戰,發揮平台作用,打破部門界限,建立團隊作戰機制。通過眾籌眾包眾創,搭建臨時“中央廚房”,建立了有500人的微信工作群,整合媒體、企業、專家、網絡名人等資源開展全媒體傳播,壯大國資主流輿論場。同時,充分利用中央網絡媒體、中央企業媒體聯盟、地方國資委、社會媒體、央企新媒體矩陣等聯動渠道,對有關重點作品進行二次傳播、全網傳播。其中69篇內容被全網推廣。

閆永也表示,受制於各種因素,國資小新目前還存在一些明顯的短板。比如,技術裝備落后導致生產力不強,部分優質內容傳播效果不盡如人意,產品制作水平尚需提高等。因此,閆永表示,下一步,將加強平台運維和社群運營,將在“國資新聞雲平台”上建設融媒體平台,推進AI技術在可視化產品制作上的應用﹔組織開展系統科學、分層分類的全媒型人才技術培訓等。

(責編:宋心蕊、趙光霞)

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