在美國(guó)各地，地方新聞機(jī)構(gòu)正在消失。更可悲的是，哪些欺騙性和操縱性的媒體正逐步取代了地方新聞機(jī)構(gòu)。如今，美國(guó)地方新聞機(jī)構(gòu)比以往任何時(shí)候都更依賴于吸引讀者的注意力，從而產(chǎn)生在線廣告收入。但在一項(xiàng)新研究中，發(fā)現(xiàn)谷歌新聞(Google News )將讀者引導(dǎo)閱讀大型全國(guó)性媒體文章，而不是地方媒體。

　　地方媒體很難出現(xiàn)在谷歌新聞結(jié)果首頁(yè)

　　華盛頓郵報(bào)對(duì)谷歌新聞進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，測(cè)試了一組查詢?cè)诿绹?guó)不同縣的搜索結(jié)果。測(cè)試的方法為，在查詢內(nèi)容的時(shí)候，分別將瀏覽器的位置更改為美國(guó)的每個(gè)縣。然后使用類似關(guān)鍵字來(lái)搜索和收集谷歌上許多不同主題的新聞結(jié)果。

　　華盛頓郵報(bào)使用的問題主要是關(guān)于地方性的話題，如“市長(zhǎng)”和“校董事會(huì)”，以及廣泛關(guān)注的話題，如“總統(tǒng)”和“政府停擺”等等。接著將查詢新聞結(jié)果來(lái)源媒體劃分為“全國(guó)”或“本地”。

　　例如，《今日美國(guó)》將被歸類為全國(guó)性的報(bào)紙，而《波特蘭論壇報(bào)》則是地方性的報(bào)紙。該調(diào)查一共進(jìn)行了大約 9.6 萬(wàn)次搜索，并從 1200 多萬(wàn)條搜索結(jié)果中篩選出了近 9000 個(gè)渠道來(lái)源。

　　調(diào)查結(jié)果很明顯，關(guān)于查詢本地內(nèi)容的搜索結(jié)果會(huì)展示較多地方媒體站點(diǎn)，但一旦是一些比較廣泛的查詢內(nèi)容，展示主要來(lái)源則是全國(guó)性媒體站點(diǎn)。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，很少有人會(huì)看搜索結(jié)果第一頁(yè)以外的內(nèi)容;事實(shí)上，大多數(shù)人只會(huì)看前一兩個(gè)鏈接。而谷歌新聞在搜索結(jié)果的頂部通常更多展示了全國(guó)性媒體，即使是地方性的搜索也是如此。

　　舉個(gè)例子，調(diào)查研究了谷歌新聞在 2020 年大選前(10 月 26 日)“提前投票”的地方和全國(guó)搜索結(jié)果的比例。一些搜索這個(gè)詞的人無(wú)疑希望得到關(guān)于當(dāng)?shù)鼗蛑莸奶崆巴镀毙畔ⅰ?/p>

　　然而在前面 10 個(gè)搜索結(jié)果中，只有 20% 來(lái)自當(dāng)?shù)孛襟w。全國(guó)媒體是最常見的搜索結(jié)果來(lái)源，因此更有可能被點(diǎn)擊。另外，在前兩個(gè)搜索結(jié)果中，全國(guó)性媒體的報(bào)道出現(xiàn)的幾率為 56%。大概 74% 的時(shí)間里，谷歌新聞?wù)故臼走x來(lái)源幾乎全國(guó)性媒體。

　　該研究還調(diào)查了搜索結(jié)果中顯示的當(dāng)?shù)匦侣剚?lái)源的數(shù)量是否會(huì)受當(dāng)?shù)匦侣劽襟w數(shù)量多少的影響。得出的結(jié)論是，無(wú)論一個(gè)地區(qū)地方媒體數(shù)量多與少，在谷歌新聞搜索結(jié)果中看到當(dāng)?shù)匦侣劽襟w的機(jī)會(huì)是一樣的。

　　全國(guó)性媒體獲得更多關(guān)注

　　那么究竟是什么造成了這種差距呢?擁有大量讀者或粉絲的媒體來(lái)源更受谷歌新聞青睞。

　　為什么會(huì)是這樣呢?首先，谷歌新聞的算法似乎經(jīng)過了調(diào)整，會(huì)優(yōu)先展示全國(guó)媒體內(nèi)容。因此，本地新聞媒體在搜索頁(yè)面上的位置很少。

　　其次，即使面對(duì)一些可能尋找地方新聞的話題，谷歌新聞似乎仍不會(huì)改變其優(yōu)先支持大型全國(guó)性新聞機(jī)構(gòu)的模式。這表明搜索算法不考慮主題，也沒有做出任何努力來(lái)幫助地方新聞媒體提高搜索結(jié)果的排名。

　　一些成員呼吁國(guó)會(huì)成立一個(gè)專家委員會(huì)，來(lái)幫助解決這些問題。但最終能否取得效果卻很難說(shuō)了。

　　值得一提的是，越來(lái)越多的美國(guó)人轉(zhuǎn)向 Facebook 和其他社交媒體平臺(tái)來(lái)獲取新聞。但對(duì)于 YouTube、Twitter 和 Facebook 的算法如何向用戶推薦內(nèi)容，以及其它新聞門戶如何選擇和組織內(nèi)容，人們知道的就更少了。鑒于很大一部分比例的美國(guó)人依賴這些平臺(tái)獲取新聞，他們比谷歌新聞更能影響公民的新聞來(lái)源、政治理解和常識(shí)。
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