在千人算法推荐兴起后，内容行业一直存在争议:信息推荐应该基于人还是基于机器。这场纠纷直到今天也没有结果。算法和人工都没有赢。
近年来，很多基于算法推荐的资讯客户端异军突起，与传统新闻客户端平分秋色，传统新闻客户端也在积极探索算法推荐的应用。推荐算法的核心价值是准确、高效和个性化，平衡了内容日益丰富和用户对信息需求日益个性化之间的矛盾。缺点是真假难辨，不具备价值导向，存在信息茧房问题。
人工推荐具有价值导向，可以判断大众正在关注的话题是什么，进行有针对性的内容运营，组织内容生产，呈现专题，推送内容。在算法推荐出现之前，新闻业是全人工的，公共信息发布的责任由传统媒体承担。通过议程设置，公共议题可以成为社会讨论的热点。人工推荐短板效率低，只能满足“大多数人关心”的信息需求，无法个性化。
两年前，信息行业出现了“人机一体化”的趋势。该算法建议客户端加强人工属性。传统的新闻客户端，无论是门户网站还是媒体，都把信息呈现方式变成了信息流，算法也就引入了。信息推荐成为了人类和算法的平衡点。人机一体化是信息推荐的未来吗？在这场来势汹汹的疫情中，我们看到一种现象，算法让位于人类。面对重大社会突发事件，人工推荐的价值非常突出。
算法让位于人工。
为了预防和控制疫情，信息公开和透明至关重要。由华盛顿大学的路易斯·金(Louis Kim)教授和香农·m·法斯特(Shannon M. Fast)娜塔莎·马库宗(Natasha Markuzon)组成的研究小组曾基于2009年墨西哥甲型H1N1病毒和2014-2015年华盛顿特区流感季节的数据，发现当媒体报道增加10倍时，此类疾病的感染人数下降了33.5%。基于此，他们认为媒体是防止疾病传播的一种可能手段。
疫情爆发后，一些媒体专家感到媒体“枯萎”了。因为媒体监督的缺失，疫情的披露并不及时有效。好在疫情爆发后，新闻媒体都报道开了口。传统媒体负责挖掘和制作一线信息，财新等传统权威媒体制作了大量疫区第一手报道，新媒体则从不同视角制作了各类疫情相关内容。来自媒体的科普知识或评论以及用户在微博上发布的求助信息……对于公众了解疫情有着重要的作用。与疫情相关的媒体报道数量上来了。
在用户习惯使用手机获取信息后，新媒体平台就扮演了信息与大众之间的“麦克风”角色。从曾经以算法推荐为主的App、一点资讯、今日头条、腾讯看点等平台动作来看，算法在这场疫情传播中似乎已经不再那么重要了。
首先是所有新闻客户端都有疫情话题，算法内容平台更激进。
1月21日，App推出“抗击肺炎”专题，聚合疫情地图、疫情进展、谣言识别、最新资讯、预防指南、发热门诊等信息；当天，一点资讯在导航栏放上了“抗击肺炎”频道的置顶，陆续推出了“全国及各省新型肺炎疫情实时播报”、“肺炎防治与深度”、“新型肺炎谣言粉碎机”等多个内容专题。观看腾讯网上“战肺炎”频道和“关注新型肺炎”专题、疫情地图和预防手册。专题的做法在腾讯新闻的新闻客户端中很常见。在这次疫情中，算法平台似乎也特别关注专题。
第二是算法内容平台普遍开设了辟谣区。
疫情爆发后，各种信息纷至沓来，真假难辨。针对谣言密集的现象，在辟谣专区推出了App和一点资讯，腾讯新闻“真实”栏目推出了“小说冠状病毒实时辟谣”专题。
面对海量的谣言，谣言应该由社会力量来消解。以一点资讯“谣言粉碎机”为例。分六个区，分别是关注谣言、科学应对、关注武汉、民间防病偏方、谣言和各地谣言必查。整合杨光、重庆等权威媒体、Webmail等官方账号、医学博士等科普账号以及当地媒体的内容进行辟谣。辟谣不仅可以打击伪科学等恶意谣言，还可以澄清一些公众的误解。比如1月30日，合肥患者潜伏期非23天的新闻，让公众焦虑。后来相关部门回应说信息输入有误。权威媒体报道后，打消了用户的疑虑。
机器很难分辨一条消息是真是假，但人可以。
第三是算法内容平台正在进行系统的内容建设。
1、1、2、受众都非常重视内容建设。
基于map这一独特产品，推出了疫情地图、迁徙地图、确诊病例同行查询等产品。同时，依托百科、医典等产品，组织专家创造科学知识，帮助辟谣。在一点资讯的专题下，有本地资讯滚动播出、《城内外》、《武汉谈》、小视频科普等深度内容策划。，以及各地疫情直播，央视新闻疫区直播等。，让用户实时了解各地疫情的实际情况。
《疫区日记》采取合集的形式，通过真实的故事记录疫区普通人的生活。一个医护人员的同事去了一线，她在岗位上因为肺炎被迫隔离。她在视频中讲述了自己每天对抗病毒的故事，感动了很多网友的心。某健康频道主编范带着一岁不到的宝宝回湖北咸宁过年，被困在老家，记录下所见所闻，展现独特视角；武汉的一位用户在武汉关闭后选择了阅读。读完易中天的《读季承，武汉三镇》，他分享了自己的想法。他们没有停止生活。
与新闻报道不同，《疫区日记》通过图文、Vlog等不同形式的内容，组织不同的人，甚至是很多普通人，来记录这样一个疫情。，留下珍贵的回忆，同时让用户通过不同视角直观了解疫区的真实情况。这是传统新闻报道或社交媒体所不具备的能力。
第四，算法内容平台都采用强运营的模式。
每天早上打开手机就会看到各种资讯app推送前一天的疫情，一些突发事件的新闻算法内容平台的推送甚至比新闻客户端更及时。打开，点击App，无论是首页还是视频等子页面，都可以看到疫情内容通过置顶、大图、高亮等方式进行整理和推荐，都是人工强操作的体现。
纵观新媒体在这次疫情中的表现，所有算法都在向人工操作让步，人工操作占主导地位。在我看来，在重大突发公共事件中，将算法移植给人类是必要的。
为什么算法在重大突发事件面前会显得“不堪一击”？
过去几年各种算法推荐平台的兴起，让业界意识到了算法的巨大威力，甚至有业内人士提出媒体要“数字化智能化”，即媒体不仅要数字化，还要全面智能化。智能化不仅仅是在推荐和分发过程中，还包括内容的制作、审核和运营，广告变现等等。但这次疫情爆发后，我们发现算法有些“脆弱”，人工操作占主导。
核心原因是算法满足了用户的个性化信息需求。但是，在这样一个全民抗击疫情的社会化协作中，疫情是一个所有人都非常关注的话题，每个人对信息的需求都是一千个人以上的。无论是疫情、官方公告、疫区新闻还是防疫知识，大家关注的都是同一个话题。
推荐算法的本质是迎合用户的阅读兴趣，推送有针对性的内容。算法让用户被划分到不同的利益圈子，大家互相关心，而服务于所有利益的公共信息被淹没，尤其是很多重大突发事件、公共话题、影响国计民生的政策变化等。，在手机屏幕上存在感很低。所有公民都应该知道这些内容。很多事关国计民生的突发新闻，比如疫情第一时间从人到人公布，机器都难。
算法在解决个性化需求的同时，忽略了每个人都应该知道的内容推荐。一个人说的“每个人都应该知道的”是什么？可能他给不了答案，算法也不知道。传统媒体有一套成熟的公共议程设置，我们可以判断我们应该知道什么。各种资讯App疫区的核心内容和谣言大同小异，各家难有差异。原因是这些内容应该是大家都知道的。
媒体是社会公共资源，信息具有公共属性。无论是算法还是传统新闻客户端，本质上都是公共信息产品，具有媒体价值和社会责任。所以，信息推荐不能只为吸引用户，而应该承担公共价值。面对疫情这样的突发灾难，算法很难意识到哪些内容具有公共价值，很难有效组织内容的生产和呈现，很难判断在不同时间推送什么更合适，很难分辨哪些信息是真的，哪些信息是假的。
在这次疫情之前，很多个性化信息平台已经意识到自己的公共信息产品属性和媒体价值，越来越重视人力的力量，走向内容和媒体，主要表现在以下几个方面:
1.注重权威内容建设，与权威媒体深度合作，而不是依靠算法筛选海量社交内容；
2.注重优质内容建设，对社会创作者进行不同层次的分类，形成优质创作者库。鼓励通过日常运营创造优质内容。当有突发事件等特殊事件时，可以直接定制优质内容，一点资讯看品质，推送百强榜和金芒计划。腾讯新闻知识官……都是圈子里的优质创作者，再圈优质内容；
3.重视编辑推荐的权重，拥抱人工与机器的结合。
一点资讯是第一个采用“机器算法+人工干预”分发机制的平台。一条内容经过反垃圾算法模块过滤后，会被算法和编辑器进行标记和分类，然后分发到热点、局部模块等。编辑有权选择内容以获得更多权重，内容的分发逻辑由编辑和算法工程师决定。遇到类似疫情的突发事件，编辑会启动重大突发事件的处理机制，算法会打开“闸门”让相关稿件进入。一点资讯提出品质阅读计划后，与多家权威媒体合作，扶持优质自媒体和精英摄影师。这次疫情，一点资讯也以人工操作为主，算法为辅助工具，能做到“网传保定24小时闯红灯，禁止私家车出行”？假的！这是谣言！“像这样的内容优先推送给保定本地用户。
腾讯新闻提出ConTech模式，由两个字组成:内容和技术。它的主要思想是人机协作，用人类的经验和智慧赋能机器，用机器放大人类的智慧，解放生产力，释放创造力，重视技术，但不依赖技术。在此次疫情中，腾讯新闻《更真实》栏目整合社会专业力量，及时辟谣。腾讯观看的“战争肺炎”频道和“关注新型肺炎”专题，通过微信搜索和look触达广大用户，体现了公共信息产品的价值。
大家的思路都是一样的:把人工和算法结合起来，在不同的阅读场景下发挥各自的长处。一个确定的方向是:无论是人工推荐还是算法推荐，内容本身越来越优质。资讯平台基于自身的媒体价值，重视优质内容的建设，这是未来的大方向。
