原文标题： ‘It’s All About Money’ – News Users’ Folk Theory of Audience Data Utilisation in Journalism

一、研究对象与核心研究问题

本文的研究对象是新闻用户，具体而言是芬兰小报《Iltalehti》的21名读者。论文的核心研究问题是：新闻用户在对新闻业中用户数据（受众数据）的角色进行意义建构时，所依赖的关键理解是什么？ 作者采用“朴素理论”作为分析框架，旨在揭示用户对于新闻机构为何收集和使用受众数据，以及这种数据化实践给新闻业带来何种影响的深层信念和直观理论。

二、研究背景

在数字时代，新闻业深受“数据化”趋势的影响。新闻机构普遍采用受众数据分析（如点击量、阅读时长等实时指标）来指导内容生产与分发决策，例如修改标题、调整版面排序或进行个性化推荐。这一转型的根本驱动力在于传统印刷和广告收入的下滑，新闻机构希望通过数据监控和订阅收入来寻求经济稳定。

然而，学术界对受众数据影响的探讨主要集中在新闻从业者（如记者、编辑）及其工作内容和方式上，相对忽视了受众本身的视角。新闻用户不断为数据化新闻贡献个人数据，但他们可能对数据收集毫不知情，也难以理解算法如何影响其新闻消费。这种信息不对称引发了一个关键的合法性问题：新闻用户如何合理化新闻机构利用受众数据的行为？他们是否认为这种商业驱动的实践具有可接受性？本研究正是为了填补这一空白，从受众的视角出发，探究他们对数据化新闻运作逻辑的理解与看法。

三、理论背景

本研究糅合了两个关键的理论脉络，构建了独特的分析框架。

1. 对新闻业的朴素理论： “朴素理论”被定义为个人在日常生活中形成和运用的、关于世界如何运作的直观信念、概念或流行理解。它不一定科学严谨，但能帮助人们组织经验、指导行为和进行推理。在新闻研究领域，尼尔森率先将这一概念用于分析公众对新闻业的看法，认为这些信念塑造了用户对新闻的解读和参与方式。例如，用户会形成“自己的报纸”、“他们的报纸”或“什么报纸”等朴素理论，并据此判断新闻媒体的相关性和可信度。先前研究表明，新闻用户常认为商业动机（如商业领袖、经济目标、股东影响）是影响新闻业的最关键因素，并对此持有负面评价，认为其导致内容质量下降。

2. 对数据化与算法的朴素理论： 在更广泛的人机交互与媒介研究领域，朴素理论被用来分析人们如何理解和感知算法系统。由于算法运作常不透明，用户会通过观察因果关系（如搜索后出现相关广告）和结合个人经验、知识与情感来“解码”算法，形成自己的理论。一个重要发现是，公众普遍将算法和数据收集视为受商业动机驱动且具有剥削性，这与“监控资本主义”等学术批判观点相呼应。

本研究创新地将上述两条路径结合，认为新闻用户对数据化新闻的理解，不仅来自对新闻业的既有信念，也深受他们对数据化和算法的一般性朴素理论的影响。

四、研究设计

本研究采用定性研究方法，通过五个步骤的深度互动，系统性地激发和收集新闻用户的“敏感化朴素理论”。

  • 研究对象与招募：以芬兰广告驱动型小报《Iltalehti》的读者为对象，通过网站广告招募了21名主动读者。样本以中年人为主（平均47岁），并非统计代表性样本，但能提供丰富的信息。
  • 研究方法与过程：为解决用户对数据化新闻可能缺乏自觉意识的问题，研究借鉴了“敏感化活动”策略。数据收集分为三个阶段：
    1. 测验调查：参与者完成一份包含对错的问卷，内容涉及数据收集、算法运作和新闻编辑部的具体数据实践（如A/B测试头条、根据流量调整版面）。完成后，研究者提供正确解释，旨在同步提升参与者的认知水平。
    2. 焦点小组访谈：参与者按年龄分组，通过Zoom进行线上焦点小组讨论。他们共同反思测验内容，比较各自看到的新闻网站首页以探测个性化算法逻辑，初步集体建构对问题的理解。
    3. 即时通讯群组聊天：作为核心环节，参与者加入为期一周的Signal群组聊天。研究者每天发布任务，引导参与者观察新闻消费中遇到的数据化现象（如选题、标题测试、个性化、付费墙），并要求他们分享观察结果，特别阐释为什么认为新闻机构要采用这些做法以及产生了何种影响。研究者会适时追问和提供信息。
  • 数据分析：对五次焦点小组访谈记录和420条群聊信息进行归纳式的“理论主题分析”，从中提炼出用户反复提及、共同建构的意义主题。

五、主要发现

研究结果揭示，参与者形成了一个核心的、敏感化的朴素理论：新闻机构对用户数据的利用本质上是纯粹商业驱动的（“全是关于钱”）。无论年龄、性别或教育背景如何，这一认知都占据主导。该核心理论具体表现在以下三个相互关联的层面：

  1. 数据利用服务于广告利益：用户普遍认为，收集数据的首要目的是为了准确定价广告位、定向投放广告，并提高用户参与度以增加广告曝光。他们相信，编辑部门与广告部门的传统壁垒已被打破，新技术（如首页个性化）的开发旨在最大化用户停留时间，以便“吸引广告商想要的那些人”。

  2. 新闻用户沦为“数据商品”：参与者熟悉“如果你没为产品付费，你本身就是被卖的产品”这一逻辑，并认为这在新闻网站同样适用。他们相信自己的年龄、性别、兴趣等数据被广泛收集，用于内容个性化。在他们看来，新闻机构与谷歌、Facebook等大型数据平台数据收集行为没有什么不同。

  3. 数据利用导致低质量新闻：参与者认为，对点击量的极致追求导致大量“补充性内容”泛滥，挤压了“真新闻”的空间。这些低质量内容包括快速翻译的国际花边新闻、充斥社交媒体的名人八卦耸动性内容等。他们尤其反感A/B测试，认为这导致标题被优化为“诱骗”用户点击的陷阱，而非提供信息，完全背离了新闻的公共服务使命，纯粹是为了追求商业利益。

六、研究结论与讨论

本研究成功揭示了新闻用户对于数据化新闻的一种主导性“朴素理论”，即受众数据的使用被理解为一种纯粹的、渗透性的商业行为，它使新闻机构、广告商和受众之间的关系发生了根本性变化：广告商影响力增强，受众从读者转变为数据商品，而新闻内容质量则被商业逻辑所腐蚀。

学术贡献与讨论：

  1. 连接并拓展理论脉络：该发现印证了先前关于用户将算法普遍视为商业剥削工具的研究，明确指出即使在具有公共使命特质的新闻领域，用户也难以想象数据利用有超越商业的“新闻业逻辑”（如更好地服务公众），从而将关于数据和新闻业的两种朴素理论有力地整合了起来。
  2. 指出知识缺口与理论来源的复杂性：研究发现，由于新闻机构的数据实践不透明，用户会主动引用其对社会媒体平台的认知来填充理解空白，这说明新闻用户对数据化新闻的朴素理论是混合了多源信息的“拼凑”产物。
  3. 提出对新闻业合法性的挑战：作者提出一个关键问题：如果公众普遍察觉并负面看待这种商业动机，新闻业日益依赖的数据化实践是否会侵蚀其赖以生存的公众信任与合法性？尽管本研究中这些批判性的用户仍是活跃新闻消费者，但这种理解构成一种潜在风险，可能会在未来动摇其与新闻业的关系。同时，作者也审慎地指出，这种批判性也可能是高度媒体素养的体现，不必然导致脱离。

研究局限与未来方向：作者明确指出，本研究的发现是基于特定方法“激发”出来的“敏感化”集体建构，而非完全“自然”的朴素理论。此外，样本局限于单一国家、单一媒体品牌的高度活跃用户，且受教育程度偏高。未来的研究可以探索不同文化背景（尤其是对新闻信任度不同的地区）、不同类型的新闻媒体（如公共服务媒体）以及新闻规避者等其他受众群体的朴素理论，进行更广泛的比较分析。