（二）搭建差异人格化社群的新秩序

社群是差异人格化的群体汇聚。是不同性格、喜好的个人按其需求连接在一起，完成内容参与、反馈和商业转化的过程。社群由于目标用户精准，天然具备高黏性与互动性，因而存在三大赋能。

第一，有效解决内容生产可持续性及内容消费审美疲劳两大内容运营瓶颈问题。社群内容与传统内容生产不同，是由 “PGC（Professionally-generated Content专业生产内容）+UGC（User-generated Content用户生产内容）”联合创造而成，是多维度差异人格化的综合，因而可以避免个体创造力衰竭、内容同一化问题。

第二，重新诠释了内容与商业之间的关系。与传统媒体靠一则新闻、一部剧实现“一锤子买卖”不同，社群中用户关系维系需要靠持续不断的内容力来推动，社群的存在与发展也必须以商业为基础，这就迫使内容成为商品，并在每一个生产、传播节点及与用户的连接点中都能实现商业转化。

第三，打破“前端内容+后端商业”的排定顺序，创建出最短变现的商业路径。 社群改变了传统媒体先内容传播，后广告变现的传统商业逻辑顺序，演变出先变现后生产的定制或会员模式；边生产边变现的打赏模式等等，从而最大程度的缩短了商业变现路径，加大了变现的频次与总量。

社群携带高赋能，以宽渠道、自营销、高转化等特点逐渐成为内容传播的主流方式，这无疑为媒体融合发展与服务创新提供了新契机。新型主流媒体应结合自身优势，搭建符合其发展定位的社群生态。并营造一个公平、开放的、可持续增长、具有商业变现能力，去行政化、去绩效化、主动放弃控制意愿的弱监管、强服务的媒介社群环境；打造一个以游戏竞技机制鼓励社群个体主动参与、主动分享，自我转化与实现的社群生态。

（三）抢占差异人格化共享内容的新领域

共享内容理念来源于共享经济的范畴。“罗宾?蔡斯在《共享经济: 重构未来商业新模式》一书中把共享经济定义为三要素，即产能过剩( 闲置资源) + 共享平台+ 人人参与。它鼓励资源在更多的使用者之间共享; 鼓励产品生产者与消费者直接对接; 鼓励组织和个人合作，以提升经济配置效率; 鼓励人与人以互信的方式共处、生活。” 共享的意义在于用最小的时间成本，收益最大化的资源价值，在未来随着链接关系从一对多，变成多对多、无中心化、人人平等的超链接，到时，链接的两端再也不是内容生产与生产力之间的关系了，而是内容的能量与规则之间的关系，即在一种可持续的规则保护下，每个差异人格化的个体自动生产的内容，直接进行相互链接形成消费转化。由此，在共享内容关系中，需求结构将会改变；增长潜能将被释放；均衡利率必将下降。从发展的势态看来，发展新型主流媒体应尽快抢占共享内容的新领地：首先，打通媒体行业壁垒，让广播、电视、纸媒、互联网等不同行业形成全网链接与共享，包括内容共享、媒介共享、人员共享、财和物共享，最大程度聚合内容信息和用户的流量。其次，制定与完善共享内容的治理与服务规则，开放平台，充分挖掘闲置资源，让更多个人进入、参与到以新型主流媒体为链接的平台中来，从而无形之中提升凝聚力、影响力和引导力。

三、智能化内容运营：缔造媒体融合发展与服务的新模式

现今，传统媒体向新型主流媒体转型发展仍举步艰难，用户流失、经营效益下滑、影响力衰退等问题连绵不断。但此时，随着人工智能、AR（虚拟现实）等智能化技术日渐成熟，推动内容运营方式大变革，从现在的社群化运营转变为未来的智能化运营，将为媒体的融合与转型发展提供了新的契机。因此，传统媒体应占领先机，尽快与新兴媒体技术融合发展，完成新型主流媒体转变。

（一）大数据奠基媒体融合发展与服务的新模式

“大数据（Big Data）这一概念，首先是指信息或数据量的巨大；其次是强调对大规模数据的综合处理能力。” 据IDC报告显示，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB（相当于4万亿GB），这一数据量是2011年的22倍。数据的增长，加上算法的不断精进，大数据可以解决的问题的数量总和就会不断增长，能让内容不断的进化与完善，最后成为人类生活方式和集体记忆的优化方式，再融入到人类的生活之中。在此情景之下，内容的生产方式、媒体的传播与用户的关系被打散，并不断重组，让互联网中的人与人，内容与内容之间的链接没有了起点也没有终点。目前来看，大数据对于媒体融合发展与服务的提升可以归纳为以下几个方面：

1.扩展用户定位的广度与深度。大数据具备数据全面与深入的特点，既能够关注用户的整体行为，又能从个性化需求中剖析用户对内容的消费行为、能力等等，为用户精准“画像”。增进以用户为中心的媒体内容与服务定位，提升媒体融合发展。

2.凸显用户的反馈价值

以用户为中心，以差异人格化内容运营为路径，是媒体未来的发展与服务趋势。建立用户回馈机制是以用户为中心的重要思路，是指根据用户需求、兴趣水平和情感指数对内容进行分类、评分、贴标签，让每一次用户体验都形成可反馈闭环，再返回至用户兴趣基点，不断完善充实内容力，提升新型主流媒体的服务能力及引导能力。

3.挖掘深度、预测性的内容。大数据能够利用巨大的数据量，基于客观的立场从差异化、多元化的内容中，对某一个体或事件进行深度分析，并推测其未来的可能出现或发生的概率。新型主流媒体的融合需要借助大数据挖掘、分析能力，将政府数据与市场数据相结合，来实现媒体融合的发展之路。

4.提升内容的呈现与解读能力。在信息内容爆炸的时代，大数据与可视化的联姻，为内容的呈现提供了更准确、更深入、更有效的解读方式。这种呈现与解读是跨越文字、跨越影像的，是一种更高层次的视觉连通思维的捷径，是通过影像的方式呈现数据、提示要点、解释过程、梳理进程、揭示关系、展现情状、整合内容、表达意见、分析解读等等，促使内容信息到思维理解更简单、明晰。因此，新型主流媒体应加大内容呈现与解读的开发，缩近媒体与用户之间的距离。

5.打破所有媒体的边界。由于人类所有的痕迹最终都将以数据的方式呈现出来，而大数据的终端为“云计算”。随着数据的不断增大与合并，媒介技术的不断革新，人类世界最终的媒体必将会归为一个，也许就是人自己本身。到时，媒体无论是产业、内容、表现形式等等的边界都不复存在。媒体的融合发展不仅仅局限于技术、内容的融合发展，还应该是与整个人类社会生态的融合发展。新型主流媒体的融合与发展应站在媒体发展的未来进行整体的布局与规划，构建一个大融合的媒体生态模型。

（二）人工智能构建媒体融合发展与服务的智慧交互

人工智能（Artificial Intelligence）是开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学 。是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。包括自然语言处理和翻译，视觉感知，模式识别，决策制定等等。目前，人工智能与媒体融合的前沿有智能采访：运用体验交互机器人与采访对象进行采访对话；智能问答：人工智能问答机器人，利用海量网络信息及大规模知识库，在理解用户的问题或信息需求后回答问题；智能影视：机器人模仿影视内容进行剪辑；智能助理：基于互联网、大数据、云计算，为每位用户提供个性化的专属信息化服务，服务包括内容追踪、整理推送、快速查询和分析解读。媒体与人工智能的融合不但能够提升内容信息的价值，而且能够大大缩小内容获取的成本，还具有温度和情感。人工智能与媒体的融合与发展将极大地提升和扩展信息传播和信息交互的能力边界，进一步提升受众效果,对促进技术创新，提升新型主流媒体的竞争力产生积极的影响。

（三）混合现实创建媒体融合服务和发展的体验模式

MR（Mix reality混合现实），MR既不是VR（Virtual Reality虚拟现实），也不是AR（Augmented Reality）增强现实，而是一种30-40年后的计算技术。传统的增强现实，是通过手机等介质实现的现实、图像叠加。而MR（Mix reality混合现实）则可以在没有实体媒介的情况下，将图像直接投射到用户的视网膜上，虚拟部分与现实部分会结合在一起，共同成为视觉的一部分。并通过“第六感”装置进行链接与操作，完成人机交互。从MR的未来构建可以清晰看出未来30-40年媒介技术的发展趋势，即实体媒介的消失，基于人本身的传播与认知会不断的加强。因此，对新型主流媒体融合发展的布局，应不断靠向MR（Mix reality混合现实）的体验模式。

随着互联网流量红利的殆尽，新媒体产业发展也在迅速闭合，留给传统媒体转型的窗口期越来越短，媒体融合的发展与服务模式的创新如弦在剑上，不得不发。在融合与发展的道路上，传统媒体产业衰退、用户流失、制度落后、从业人员离散方面都是难以攻克的阻碍，需要较大的时间进行融合与创新。相较之下，以差异人格化、智能化内容运营为突破，能为传统媒体与新媒体快速融合，建立新型主流媒体，奠定用户基础，抢占有利时机。     

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