《中国网络媒体的未来2014》报告指出，移动互联网正是我们要面对的未来，这在中国尤为明显。2014年6月，中国手机上网比例首次超过PC机上网比例，手机网民的规模超过了八成。

　　在移动时代，媒体的疆域也在拓展。移动媒体就等于新闻客户端?当然不是。移动媒体=内容媒体+关系媒体+服务媒体。

　　新旧交替中的媒体：下一站在哪里?

　　媒体竞争的本质其实就是受众的注意力。

　　在昨天举行的2014腾讯网媒体高峰论坛上，澎湃新闻、《赫芬顿邮卐报》、BuzzFeed等︼数家国内外媒体的高管在这点上达成一致。它堪称一条真理，适用于任何时期的媒体。

　　即便是互联网尚未发展的印刷媒体时代，独家新闻资讯和精巧的内容编排同样是为了“吸引读者注意”。到了网络媒体，视频、音乐、动画……内容呈现手段更多样，但本质上，追逐的依旧是用户的眼球。

　　社交网络让媒体运作发展到了一个全新层面。借助现场的“公民记者”，新闻事件可以通过社交网络被第一时间呈现出√来。两年前发生在美国的科罗〓拉多枪击案就是社交网络传播新闻的典型案例。

　　在这期间，媒体也在发生着有趣的变化——七年前成立的《赫芬Ψ 顿邮报》超越了拥有百年历史的《纽约时报》，成为美国最受欢迎的五大新闻站点之一;六年前成立的BuzzFeed凭借病毒内容成为美国第三大新闻站点，公司估值达到8.5亿美元……

　　用户注意力的变化

　　伴随媒体变化的还有读者注意力的改变。根据腾讯公司∏副总裁、腾讯网络媒体总编辑陈菊红在昨天论坛上分享的内容，新媒体时代，用户的注意力呈现出两种变化趋势：一、注意力切换频率加快;二、媒体已经覆盖睡眠以外的所有时间。

　　在富媒体资讯的背景下，用户注意力▲集中的时间越来越短暂。统计显示，用户在每分钟大约会切换36次应用，这意味着平均不到两分钟就会切换一次应用。

　　这种情况下，如果媒体还坚持传统PC的资讯模式，用户显然不会满意。因而时下移动新闻产品都在尽量地精炼内容，以此降低用户的注意力成本。

　　但这并不意味着彻底放弃深度内容。注意力溃散的确让不少用户成为浅层阅读者，他们在微信公众号等平台就可以完成每天的阅读。

　　然而在↓另一方面，很多每天多次打开新闻客户端的用户其实存在深度阅读的需求，他们渴望更丰富的信息和更多样的解读，因此深度内容同样不可或缺。

　　用户的多元需求证实了新闻资讯并不存在单一的内容构成，整体而言，轻资讯和深度资讯的组合才是合Ψ理的新闻编排方式〓。

　　BuzzFeed和《纽约时报》作为美国两种不同类型媒体的代表，它们在风格上 偏差很大，但内容编排却遵循多样化策略。BuzzFeed以病毒内容成名，最近却开始坚持严肃报道;以深度内容著称的《纽约时报》却进行着与之相反的尝试，推出了“解释性新闻”栏目The Upshot，试图通过图表说明和术语解释来分解深奥、枯燥的深度内容，以此降低阅读门槛▓。

　　《赫芬顿◇邮报》的成功经验

　　2005年成立的《赫芬顿邮报》是新媒体运作的标杆，它早期以“分布式”新闻挖掘以及基于Web 2.0的社会化新闻交流方式独树一帜，几年后发展为美国屈指可数的新闻机构。

　　吉米·梅曼(Jimmy Maymann)是《赫芬顿邮报》第三任CEO，他在2007年加入《赫芬顿邮报》，伴随它经历过多起技术变革。在昨天腾讯网媒体高峰论坛的演讲中，梅曼将《赫芬顿邮报》的胜利归功于成功地运用了三项互联网新技术：1、博客;2、搜索引擎优化(SEO);3、社交网络。

　　当然，在《赫芬顿邮报》的发展过程中，它经历︼的技术远不止这些。幸运的是，《赫芬顿邮报》成功地避☆开了一些泡沫技术，在SEO、社交网络⌒等核心技术上押对了宝。他们做出正确判断的原因只有一个：相信数据。

　　梅曼说，《赫芬顿邮报》的所有决策均通过数据来确定，其中视频业务的设立颇具代表性。梅曼说，很多人认为电视已是昨日黄花，但Facebook和YouTube的数据显示，视频依旧是人们主要的内容消费形式。

　　时下越来越多的用户开始转向移动端，《赫芬顿邮报》也在经历着用户向移动设备迁移的巨大转变。越来越多的媒体在抢占用户的注意力和闲暇时间。难能可贵的是，《赫芬顿邮报》并没有无节制地发布内容，他们将每天对外的资讯控制为1600篇，尽量不让用户感到▅负担。

　　机器与人，孰优孰劣?

　　今年7月，美联社要用机器批量生产财经新闻的消息震惊了不少人。人们质疑机器无法生产出语句通畅优美的文章，但美联社副总裁卢·费雷拉(Lou Ferrera)表示，用机器撰写的文章大都是由数据构成的收益报告，它们格式固定，因此可机器可以胜任。

　　在昨天的腾讯网媒体论坛上，费雷拉补充了更多※细节。他说这并非美联社∞第一次使用自动技术撰写报道，在体育赛况报道上，美联社已经和运动统计公司STATS合作多年。

　　此次为美联社提供自动撰写服务的Automated Insights的副总裁同样表示，他们现在可以为金融、健康、房地产业↙撰写文章。机器写稿最大的→优点就是非常快速，因此能够制造出更加高效的文章。

　　然而和人相比，机器无法判断哪些】消息会突然蹿红，也无法根据现有素♀材写出动人的故事。社交媒体通讯站Storyful的创始人马克·利特尔对此深有体会，他经营着一家数据挖掘公司，同时还是一名拥有20多年报道经验的媒体老兵。

　　利特尔」认为人的作用不可替代。Storyful的数Ψ据挖掘程序包括四套流程，其中最重要的信息验证和核实工作均由经验丰富的人工编辑完成。利特尔说，他相信现在的新闻不仅涉及政治和天气，同样还包括情感和启示。因此人比机器算法更能判断哪种新闻可能会成为下一个热门新闻。

　　作为一款新兴的新闻应用，今日头条在今年6月获得1亿美元融︽资，公司估值达到5亿美元。它的核█心技术是自行开发的推荐引擎，能够根据读者的阅读记录推荐与之相关的内容。因此归根结底，它也算是机器算法之一。

　　不过今日头条创始人张一鸣也不认为技术会彻底取代人工编辑。他说，技术的便捷之处在于它能够替代那些重复性的机械操作，从而将编辑从繁冗的机械劳△作中解放出来，撰写更为出色的¤内容。

　　媒体的未来形态

　　昨天发布的移动媒体趋势报告将媒体的未来形态聚焦在三个关键字上：物联网、云和大数据。

　　今天的移动互联网主要通过手机、平板等移动设备来实现，但人与物、物与物以及物与内容之间的联系仍未发生。未来物联网以◣及云服务爆发后，移动互联网势必会诞生出新的形态。

　　届时，数据的重要性将进一步凸显。时下大数据越来越多地进入到移动媒体的内容生产和服☆务中来，未来它会成为媒体的必要因素，在内容生产、关系挖掘和服务创新同时扮演更为重要的角色。