导读
用户参与机制是主流媒体深度融合进程中长期未能有效解决的核心难题，其创新迟滞，堪称主流媒体融合中的“洼地”。本文重审用户参与的多维价值，系统剖析参与不足的深层成因，提出构建用户参与机制的实践路径，为主流媒体填平融合“洼地”、推进系统性变革提供理论支撑与实践参考。
主流媒体用户参与价值再审视
依据数字平台的底层运行逻辑，用户参与对于主流媒体的价值主要体现在三个方面：
为平台化战略提供数据支撑
移动互联网时代，主流媒体已普遍确立平台化而非内容供应商的战略方向。平台逻辑的核心是以内容与数据为底座，驱动算法推荐、精准分发与多元变现，但专业采编队伍的人力边界导致内容供给存在上限，这与平台化运营需求形成结构性矛盾。
算法推荐依赖训练数据的规模与多样性，而当前主流媒体日均发稿量有限（省级层面仅数千条），样本不足难以精准识别用户长尾兴趣、捕捉实时舆情及匹配微观场景。纳入用户生产后，平台内容总量可呈指数级增长，数据维度随之丰富；平台能在精品内容之外，沉淀日常化、高并发、场景化的长尾数据，进而反哺推荐模型，实现内容、数据与算法的正向循环。可见，用户参与不仅能补足内容数量缺口，还能为平台提供网络效应的初始动能，为超级平台的指数级扩张奠定物质基础。
纳入用户生产后，平台内容总量可呈指数级增长 AI制图
增强新型主流媒体平台黏度
主流媒体宣传融合转型成效时，常以单个爆款作品的全网流量为例证。但此类爆款指标存在两大局限：一是流量多来自第三方平台，受平台壁垒影响难以回流至自有客户端；二是短周期、偶发高流量不等同于自有平台黏度。黏度核心是用户日常化、高频率、多节点活跃，需依托平台长周期内的平均月活、日活量、人均停留时长、人均互动次数、回访周期与留存曲线等多维度数据衡量。
用户参与内容生产可直接提升上述指标，产消合一者天然具有更高打开率与互动率，还能借助社交网络带动非生产者活跃。依据兰德尔·柯林斯的互动仪式链理论，持续、高频、情感化的互动能够生成群体团结与符号资本。当用户从信息消费者转变为平台共创者，与平台的互动便从单向接收转为双向情感交换：评论、点赞等行为既是内容反馈，也是情感表达；随着互动密度提升，平台会逐步演化为情感共同体，形成难以迁移的黏性壁垒。
连接并推动深层嵌入社会网络
主流媒体系统性变革目标涵盖政治、经济、文化等多种维度任务，完成国家治理现代化参与者与媒介行动者的双重身份建构，需先破解与社会网络的脱嵌困境。卡尔·波兰尼的社会嵌入理论将经济行动还原为社会关系网络的节点运动，信息、信任与资源依网络结构流动；马克·格兰诺维特据此提出“结构—关系”双向嵌入命题，启示媒体只有同时实现社会位置的结构嵌入与互动强度的关系嵌入，才能成为社会子系统的关键节点。
主流媒体以自有平台为接口进入多元社会场域，用户通过注册、发布、互动完成从受众到行动者的身份转换：平台吸纳的跨阶层、跨地域用户越多，结构洞位置越突出，信息流动越呈现多中心扩散。嵌入是媒体与用户的互构过程，平台借算法推荐、权益激励为用户提供可见性；用户以日常化内容反哺平台，持续生产大数据与场景化叙事，助力主流媒体以分布式网络形态深入社会肌理，在国家治理、舆论引导与文化生产中形成不可替代的枢纽功能。
主流媒体推进用户参与的梗阻
尽管用户参与对主流媒体具有显著价值，但在实践中仍是媒体融合的“洼地”，当前推进用户参与主要面临以下难点：
PGC路径依赖
当前多数主流媒体在用户参与方面，实质仍停留在次级的PGC（专业生产内容）阶段，仅向党政机关、企事业单位宣传人员及少量半专业人士开放账号，本质是传统通讯员体系的数字化延伸。该模式早期借体制内动员快速填补区域时政、基层治理等垂直议题的内容缺口，通过单位宣传绩效量化考核，形成政务机构与媒体的激励闭环。但随着平台化运营深入，边际收益逼近天花板，出现数量停滞与可读性衰减的叠加效应。
原因在于，其一，通讯员队伍受编制、预算双重约束，难以匹配平台流量扩张需求；其二，内容多为完成宣传任务，叙事框架高度同质化，导致用户点击量、完播率长期低位。更深层矛盾在于，主流媒体以PGC为默认路径时，平台算法过度向官方话语权倾斜，抑制用户自发创作内容的可见性，系统性挤出潜在UGC（用户生成内容）流量池。因此，不突破通讯员模式的体制边界，主流媒体难以满足平台化战略所需的长尾供给。
精英主义认知惯性
主流媒体长期秉持精英主义文化思维，评估用户参与时易过度放大风险、缩小收益，集中表现为对粗粝内容过度焦虑、对优质内容系统性低估，且无法客观看待“数量—质量”关系。从信息论来看，任何开放系统均服从“信号—噪声”分布，社交媒体中的海量UGC，虽伴随错漏、谣言等噪声，却以幂律形态涌现大量高价值信号，总量与多样性远超封闭的精英系统。
抖音、快手、小红书等社交媒体，始终呈现“量”“质”共存特征；经政策“清朗空间”行动及官方及民间持续共治，当下用户参与的质量与责任意识已显著增强。生活分享、工程师硬核科普、乡村短视频的乡愁刻画、非遗传承人的技艺直播……用户生产多次验证“从数量中过滤质量”的可行性。
主流媒体若仍以把关人单点视角审视UGC，将错失大数法则带来的质量红利；若以系统管理者视角建立分层筛选机制，可实现噪声成本外部化、信号收益内部化。换言之，问题非用户内容有无价值，而在于主流媒体是否具备价值萃取与分发的制度技术复合能力。
风险规避过度防御
互联网平台的关系与情感属性，更易放大媒体内容风险忧虑：若向所有用户全面开放权限，可能导致信息供给主体结构性失衡、舆论场域主导权变迁，且用户的高参与偏好与表达边界的矛盾会加剧信息场冲突。但主流媒体不能因噎废食：现有技术下，政治、恐怖、暴力等需刚性约束的高风险信息，可通过前置审核、实时巡查、事后追溯三级治理架构管控；文本错漏、部分失实、舆情等社会危害可控的风险，可通过用户举报、同行评议与算法降权柔性治理。从商业平台实践来看，其严守监管红线且保持UGC活力，关键在于风险分层与治理分级的防控策略及系统。主流媒体若将内容风险绝对化、零容忍，实践中便会防御过度，导致用户参与机制裹足不前。
主流媒体挖掘UUC潜能的路径及风险防控
UUC指用户间自主创作或共享内容。为挖掘UUC潜能，主流媒体可在制度、技术、激励三维坐标中铺设可执行的渐进开放路线图，按结构、能力、激励、风控四段式展开。
结构：建立以记者编辑为核心的内容生产子网络，渐进式推进用户参与
首先，明确记者编辑为一级“结构洞”，由其遴选政治可靠、内容生产能力突出的忠实用户（作为种子用户与“铁粉”）作为二级节点；二级节点再各自拓展孵化约150人的垂直社群，网络层次控制在3级以内，既保证信息可追溯，又避免科层僵化。赋予建群记者编辑资源分配权，由其全面负责社群的组织动员与运营，该模式在PC时代的BBS论坛及当下的社交媒体社群运营中应用广泛，有成熟经验可借鉴。
同时，媒体内部改革记者编辑考核机制：在保留精品类内容评价机制的基础上，降低非精品类一般稿件权重，将超半数绩效与子网络的整体产量、互动量、精品率挂钩；为二级、三级节点忠实用户设计流量分成、培训名额、身份认证等分级激励，将组织目标分解为可观测的微观指标，实现动员、生产与评价闭环。
防控风险可按阶段渐进推进：以3个月或半年为一阶段，第一阶段在美食、文旅等低风险垂直赛道试点，节点规模控制在千人以内；第二阶段复制至教育、健康等民生领域，节点扩张至万人级别；后续视运营情况逐步开放全品类，保留一票否决退出机制，严守政治安全底线。
能力：集成AIGC+UGC智能共创系统，降低用户参与门槛
数智时代媒体发展趋势指向人机协同，主流媒体的用户内容共创不再依循传统人工创作模式，而是AIGC（人工智能生成内容）深度介入的智能共创，即由用户提出初始创意，AI（人工智能）协助完成。
为将普通用户创意转化为可持续、高质量、可监管的内容流，新型主流媒体需在平台底层嵌入生成式AI驱动的完整能力系统，搭建以通用接口为核心的技术基础设施，建立开源性数据库，最终形成AIGC+UGC共创系统，补足用户创作能力短板。首先，平台后台统一封装一键成片、智能摘要、事实核查、敏感词云图四项核心功能：用户上传原始素材后，系统约10秒内自动完成剪辑、字幕、配乐及多端适配，同步提炼导语与金句，兼顾信息密度与社交传播；事实核查插件通过语义相似度与知识图谱双重校验，对争议陈述即时给出“可信/存疑/虚假”三级标签并附溯源链接；敏感词云图则以可视化热图提示潜在风险，提供合规替换建议以降低误判率。上述功能在界面层设置极简与专业两种设计：普通用户默认三步完成创作，专业记者可深度干预镜头逻辑与叙事结构，确保专业与大众内容在同一生态兼容。
AIGC（人工智能生成内容）深度介入的智能共创系统 AI制图
同时，每周邀请种子用户与记者编辑共创，将最新需求直接转化为下一轮路线图。通过工具普惠、模型可信、数据驱动的完整链路，将UGC创作门槛降至“一句话创意”级别。
激励：设计即时奖惩结合的激励相容机制，激励用户自发式生产
这一举措的关键，是将用户行为、平台收益与公共价值纳入同一套可计算、可兑现的激励函数，让点击、转发等行为在合理周期内转化为可感知的个人收益与公共利益。主流媒体可借鉴商业平台的广告流量分成机制，在后台嵌入计价模型：用户内容审核通过后进入流量池，系统依据实时曝光、互动、完播率计算收益，每日零点自动结算推送至用户钱包，用户可提现、兑会员或换商家优惠券，平台通过广告主溢价回收成本，形成资金闭环。
在此基础上，主流媒体可依托独有的政务资源放大激励效应、创造更多稀缺资源。联合组织、人社、团委、教育等部门共建正能量积分体系，将高流量、符合主流价值观的内容折算为公务员继续教育学分、职称评审加分、社会实践学分、驾驶证违章减分等公共权益。在这方面，“川观新闻”相关探索已取得成效。同时，平台还需要建立负向约束的信用分制度：设初始分值，对内容低质、侵权、误导等行为分级扣分；分值低于及格线者进入观察期，期间内容限流并强制参加线上培训，连续两次未达标者永久封停账号。
通过以上多元激励相容设计，用户将从被动受众转变为平台利益相关者，主流媒体则从内容采购者升级为价值共同体组织者，资金、权力、声誉在同一套算法中被重新定价分配，既缓解了平台现金流压力，又放大了公共治理效能。
风控：构建人机协同与用户参与共治的风险防控体系
用户生产的海量内容所蕴藏的风险，难以靠有限记者编辑人工审核防范。构建AI驱动的人机协同与用户互评机制，核心是用技术与制度编织内容风险防控网，使海量UGC进入公共传播前实现分级、标记、分流和回溯。
平台可先以四级风险分类为基础：涉政、涉恐、涉密为一级，事实存疑、低俗为二级，版权争议、广告营销为三级，轻微格式错误为四级，风险权重由模型实时计算调整。一级内容经AI秒级识别后转入人工复审，需3名以上资深记者编辑共同审核；二级内容进入可信白名单用户互审池，由3名以上用户交叉判定，按多数结果决定放行或退回；三级内容经AI标记后降权推送，24小时内无投诉自动恢复权重，收到有效举报则转人工复核；四级内容由AI自动修正并提示作者确认，无需人工干预。
技术是采用通用大模型与主流媒体历史稿库二次微调的双栈架构：通用层负责跨模态理解与生成，微调层专精政治术语、敏感专有名词及地方话语，借对抗样本与人类反馈强化学习持续优化，推理延迟控制在秒级内，设一键人工覆盖按钮作为技术冗余。所有审核日志、用户反馈与模型表现实时汇入数据仓库，每两周一次AB测试迭代；若误判率、漏审率高于设置值，即触发灰度循环与专家复审。用户举报与申诉通道24小时开放，平台承诺24至72小时内办结并公开结果摘要。此外，主管部门应给予主流媒体更大包容空间，构建监管沙盒式容错环境，助力其在连接用户的同时守住安全底线，最终实现技术、制度与社会信任在闭环中相互强化、共同进化。
（作者谈海亮系湖北经济学院新闻与传播学院讲师，周鹏系湖北日报主任记者）
作者 | 谈海亮 周鹏
来源 | 《新闻前哨》2025年11月（下）
值班编辑 | 王可
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