國內(nèi)新聞資訊類App的現(xiàn)狀與問題

1、國內(nèi)新聞資訊類App的現(xiàn)狀與問題組員：數(shù)媒 管倩如 王甜甜 李雪玲目錄一：現(xiàn)狀二：優(yōu)點三：問題四：建議PPT模板下載： 行業(yè)PPT模板： 節(jié)日PPT模板： PPT素材下載： PPT圖表下載： 優(yōu)秀PPT下載： PPT教程： Word教程： Excel教程： 資料下載： PPT課件下載： 范文下載： 試卷下載： 教案下載： 現(xiàn) 狀1、背景：移動互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)的日趨成熟 截至2013年底，我國手機網(wǎng)民數(shù)量已達5億人，手機作為第一大上網(wǎng)終端的地位逐步確立。 2013年4月28日發(fā)布的2013傳媒藍皮書對國內(nèi)新聞資訊類App（Application，第三方智能手機應(yīng)用程序）的總體情況進行了梳理，通過對I

2、OS和Android平臺上的新聞資訊類App的監(jiān)測，統(tǒng)計出具有新聞資訊屬性的App應(yīng)用超過1300個。現(xiàn) 狀2、分類：3大模式（1）傳統(tǒng)媒體的獨立應(yīng)用 報紙、雜志等依托自身的信息資源，通過編輯、篩選、加工形成移動應(yīng)用的主要內(nèi)容。如南方周末、三聯(lián)生活周刊等推出的獨立新聞客戶端?，F(xiàn) 狀2、分類：3大模式（2）門戶網(wǎng)站的移動化應(yīng)用 如網(wǎng)易新聞、搜狐新聞、騰訊新聞。特點是新聞種類多、信息量大，內(nèi)容更貼近網(wǎng)民的偏好。有技術(shù)先進、運營經(jīng)驗豐富、用戶體驗完善的優(yōu)勢。現(xiàn) 狀2、分類：3大模式（3）以技術(shù)平臺為中介的新聞聚合服務(wù)類應(yīng)用 由第三方技術(shù)團隊開發(fā)，如鮮果聯(lián)播，ZAKER，今日頭條等。這類應(yīng)用靈活度高、

3、信息整合能力強，通過整合內(nèi)容資源或利用其它網(wǎng)站的公開接口調(diào)用這些網(wǎng)站的新聞內(nèi)容進行編排提供給用戶?，F(xiàn) 狀3、現(xiàn)狀：三足鼎立傳統(tǒng)媒體的獨立客戶端，整體上良莠不齊，質(zhì)量偏低，占據(jù)市場份額較少。門戶網(wǎng)站客戶端依靠龐大用戶數(shù)量及豐富的互聯(lián)網(wǎng)傳播經(jīng)驗，其下載量大都已經(jīng)超過千萬級別。聚合型新聞應(yīng)用的優(yōu)勢在于采用更為開放的模式來收集用戶感興趣的內(nèi)容，通過個性化的內(nèi)容定制，加上各具特色的界面設(shè)計與用戶體驗，也受到了越來越多的用戶的青睞。數(shù)量基本持平優(yōu) 點理論基礎(chǔ)：“媒介即訊息”人類只有在擁有了某種媒介之后才有可能從事與之相適應(yīng)的傳播和其他社會活動。媒介最重要的作用就是“影響了我們理解和思考的習(xí)慣”。因此，對于

4、社會來說，真正有意義、有價值的“訊息”不是各個時代的媒體所傳播的內(nèi)容，而是這個時代所使用的傳播工具的性質(zhì)、它所開創(chuàng)的可能性以及帶來的社會變革。App的出現(xiàn)正是對這一觀點的典型印證。優(yōu) 點1、點映接收方式更加便捷 相較于傳統(tǒng)媒體的內(nèi)容，新聞App變換的主要是接收內(nèi)容的方式、容量以及加大了互動的尺度。在一部智能手機上，用戶只要瞬間點擊即可獲得信息，這種應(yīng)用簡化了用戶獲取新聞信息的途徑，節(jié)省了刷新網(wǎng)頁的時間，提供的是專業(yè)的信息服務(wù)，以開放的方式促進了用戶的互動，用戶可以看到最熱門的評論和最新的評論，并參與進來，發(fā)表自己的看法。優(yōu) 點2、傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站的新聞App公信力高 在傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站轉(zhuǎn)型

5、新聞App中，由于之前用戶對傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站接觸和使用留下的嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男侣剳B(tài)度直接帶入了新聞App中，因此，在絕對公信力上，傳統(tǒng)媒體及門戶網(wǎng)站新聞App依然受到廣泛的歡迎。優(yōu) 點3、滿足了新媒體時代用戶的“碎片化內(nèi)容”需求偏好 在移動互聯(lián)的環(huán)境下，新聞傳播顯然帶著“碎片化”的特征。用戶接觸媒介的時間是零散的，手機上網(wǎng)充斥在日常生活中的各種場景，打車，排隊，睡覺前，學(xué)習(xí)間隙等，新媒體App相較于傳統(tǒng)媒體更能滿足用戶的這種“碎片化內(nèi)容”需求偏好。問 題1、信息重復(fù)和信息過載導(dǎo)致閱讀體驗差 很多新聞App提供的內(nèi)容實質(zhì)上仍是信息“一鍋燴”，信息趨同性大，從而降低了內(nèi)容的質(zhì)量，阻礙了用戶獲得對其有價值的

6、信息，增加了搜尋有價值信息的成本。 此外，很多App的頻道設(shè)置相似性高，缺乏區(qū)別度。像數(shù)碼、科技、互聯(lián)網(wǎng)這樣分類不準(zhǔn)確的重復(fù)頻道更是常見。因此很多學(xué)者批判移動數(shù)字化閱讀使人們的閱讀變得更加淺顯而不深刻。 問 題2、內(nèi)容運營無針對性導(dǎo)致無法滿足用戶需求（1）內(nèi)容創(chuàng)新：缺乏原創(chuàng)，大部分只是照搬母媒體的原有內(nèi)容。 這一問題的出現(xiàn)與媒體人的理念是有較大關(guān)系的，很多團隊還停留在麥克盧漢所說的“后視鏡”思維，即認(rèn)為一種新媒介只是舊媒介的延伸和擴展。新媒體時代的新聞產(chǎn)品不再是模式化、單向性的信息產(chǎn)品，而應(yīng)圍繞用戶需求進行打造，為用戶創(chuàng)造更多的價值。（2）內(nèi)容更新：新聞更新遠未達到“實時”程度。 “移動用戶的

7、閱讀高峰多在晚上10 點到凌晨1點之間，在這最寶貴的黃金時間，許多傳統(tǒng)媒體的APP 卻不再有內(nèi)容更新，因為這不是傳統(tǒng)媒體的上班時間?！眰髅綁艄鲅芯吭菏紫芯繂T徐園問 題3、社會化推薦和個性化推薦容易導(dǎo)致用戶閱讀視野狹窄 社會化推薦：通過分析用戶社交網(wǎng)絡(luò)上的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)推薦給用戶更貼近其興趣的新聞內(nèi)容。 個性化推薦：通過觀察用戶在閱讀過程中的每個操作（如話題選擇，喜歡，收藏，分享等行為）來了解用戶的閱讀口味，從而能夠為用戶打造個人專屬的信息過濾與發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，從海量信息中篩選出用戶喜愛的內(nèi)容。 但是這兩種推薦模式都存在一個潛在問題：限制了用戶的閱讀視野。一些聚合型新聞App過度強調(diào)個性化和定制化，會導(dǎo)

8、致我們只讀到我們想要讀的東西，信息接觸面可能會日漸同質(zhì)化。信息或想法會在一個封閉的小圈子里得到加強，從而自我意識減少。 問 題4、用戶體驗尚存在不少問題 舉例：沒有設(shè)置用戶指導(dǎo)頁面；沒有夜間模式選擇；沒有分享按鈕；是否可以自定義字號； 多媒體呈現(xiàn)的排版；切換、滑動、縮放等操控體驗；沒有推送或過于頻繁；推薦內(nèi)容的智能性。問 題案例App：ZAKER一站式閱讀體驗，從細節(jié)打動用戶特色：離線下載、Metro風(fēng)格的UI、雜志風(fēng)格的排版 “從哪里進入、如何退出，上下滑動推拉、左右翻頁效果，單擊、雙擊、單指、雙指的手勢功能，手指可操控的范圍、單手能做什么操作、左右手操作是否都順手，還要保持用戶的思維邏輯不

9、逆反，涉及細節(jié)頗多?！盋EO李森和問 題建 議1、堅持內(nèi)容為王，以原創(chuàng)內(nèi)容帶動跨平臺聚合并增加權(quán)威性，形成品牌 新聞類App必須拋棄將傳統(tǒng)媒體內(nèi)容一成不變搬遷到移動智能終端傳播平臺上來的老路。需要通過強調(diào)新聞內(nèi)容的原創(chuàng)性逐漸讓人們認(rèn)識到原創(chuàng)性新聞的價值，增加內(nèi)容的信任度與權(quán)威性，增強用戶的忠誠度。通過跨媒體信息的聚合，將單一層次的媒體內(nèi)容通過媒體擴張和整合，形成多層次、立體化的媒體運作。在這個媒體碎片化的時代，最有聚合力和公信力的媒體無疑是最有影響力的。建 議2、利用LBS增強新聞的接近性，為用戶創(chuàng)造價值 LBS是指基于位置的服務(wù)（Location Based Service），利用移動互聯(lián)信

10、息平臺的移動性特點，使得受眾在某一特殊位置時，可以看到周圍與自己接近性更強的新聞（如新浪微博中某一地點的人剛剛發(fā)送的微博內(nèi)容會顯示在微博頁面），這種基于位置的服務(wù)更能夠提供給受眾他們最接近且需要的新聞信息。建 議3、減少操作難度，解決頁面布局問題，提升用戶體驗 例如：新聞界面是否多媒體呈現(xiàn)；對聚合內(nèi)容是否有自己獨到編輯；是否可以對新聞進行分享；放大內(nèi)容是否自適應(yīng)屏幕；有無欄目導(dǎo)航；是否有多種渠道進行分享；有無新聞收藏功能；有無圖片保存功能；是否保存用戶評論等操作記錄；有無新手指導(dǎo)界面。4、內(nèi)容推薦上社會化推薦、個性化推薦、人工推薦有機結(jié)合 要想贏得用戶的新聞App必須要在所提供信息的綜合性以及專業(yè)性方面達成某種平衡，僅靠計算機推薦是達不到的