新聞得來不易，透過互聯網更能借力使力！
有看過韓劇「皮諾丘」的觀眾，一定對韓國新聞媒體的生態留下了深刻的印象；媒體，一直是大眾接收資訊的來源。
電視、報紙等傳統媒體以往佔據了我們生活的很大一部分，但在網路成熟發展後，各種傳播科技、新媒體漸漸嶄露頭角，新聞聚合因應而生。
所謂新聞聚合，便是指將各大媒體的內容集中在一個網站、甚至一個 App 內，而該網站 / App 針對使用者網絡行為如按讚、分享、廣告模式…等都進行數據分析及優化創新，藉以提升用戶體驗。雖然這類型的新聞聚合網站沒有原生內容，但因為有自己的運算法及更好的用戶體驗，所以能夠不流於搬運工角色，並創造出自身的價值。
但手中握有讀者想看的內容業者，為什麼向聚合媒體妥協呢？
美國皮尤研究中心（Pew Research Center）公布了一年一度的「2015 年新聞媒體狀態」報告，當中指出線上新聞網站的行動裝置流量，大多高於桌機。
因為人們有太多碎片化的時間，正如前一篇文章《等待，等出一個美好商機！》中提到，一天裡面的通勤時間、用餐時間、甚至是廁所時光都是人們可以用來吸收資訊的精華時段。而在這樣偷來的空閒時間中，使用者不會自己去搜尋各大新聞網站，他們習慣的是打開社交、通訊及聚合類型的 App，直接了當的閱讀運算法癱在自己眼前的內容，分秒必爭嘛！
習慣帶動了產業的改變，新聞上游的發行商明白了「讓讀者隨時隨地都能點擊他們的內容」的重要性，所以不再曲高和寡，願意朝新聞聚合 App、Google搜尋、Google News 等工具靠攏。
圖1. 新聞來源繁多，新聞聚合平台已不僅僅是提供內容，更是挑選優質內容的第一關口。
創立於 2005 年的美國老字號：Reddit
這是一家擁有大量病毒性傳播的文章、圖片以及影片的網站，每個月平均有 1.33 億人造訪。由於 Reddit 從網站分類就十分具有「鄉民範」，例如相當於黑特版的「WTF」、「Today I learned」、「Ask Me Anything」等，相當受到網友的喜愛。
其中「Ask Me Anything」更是曾讓不少美國名人，包括政客、明星和 CEO 們回答了使用者提出的問題，最有話題性的莫過於比爾蓋茲、瑪丹娜、歐巴馬等舉足輕重的人物。
就連時常以「你不可不知的十種情人節禮物地雷」、「美國總統就職典禮上最可笑的鏡頭」吸引讀者的美國另一知名聚合平台 BuzzFeed 也需借助 Reddit 的傳播力道 。
圖2. Reddit 的介面實在不難讓人聯想到香港高登、或是台灣鄉民集中地 PTT 。
德媒想課「Google 稅」？沒門：Google 搜尋、Google News
但不少媒體出版商仍會認為將內容提供給聚合平台，甚至Google 搜尋、Google News 營利，對自身的利益不只沒有幫助，更造成損害；至少德國的媒體曾在去年聯合要求 Google 因引用了內容應相對給付權利金，否則便是侵權。
但 Google 強硬的態度在事後證明了入口網站和搜尋引擎並不是媒體出版商的敵人。因為許多新聞網站的流量在短時間內便產生大跌，就連德國最大的新聞發行商都表示，來自 Google 搜尋的流量下降了 40%，來自 Google News 的流量下降了 80%。
美國皮尤研究中心（Pew Research Center）的報告顯示，因網路發展對新聞產業產生巨大利益衝擊，導致傳統新聞報社的整體廣告收入持續下降（增加的數位廣告不足以彌補下跌的平面廣告），但新聞聚合類型的平台其實並非發行商的敵人。
圖3. 與十年前相比，媒體業的收入下跌將近五成。
社交圈＋新聞聚合＋各大媒體：Facebook Instant Articles
因為看準不論是軟內容如娛樂版，或是硬內容如財經版，讀者每天一定會去接觸新聞訊息，所以 Facebook 才會在日前（2015.May.14）宣布釋出新的新聞推播功能 Instant Articles。
Facebook 認為這是一個三贏的局面：對使用者而言，媒體提供原生內容將比網頁跳轉平均快 8 秒，大大提高使用體驗；而對其自身而言，能夠讓使用者在 Facebook 平台上停留更長時間，便是最重要的數據；而對媒體而言，社群及聚合帶來了流量、點擊率，同時提出自營廣告不抽成，吸引更多媒體投入懷抱。
新聞聚合為社交平台帶來了「獨家」好內容是毋庸置疑的，但對於內容產出者來說究竟是雙贏還是情勢所逼呢？各有說法。但此舉絕對是社交圈與新聞聚合的全新結合，奠定新聞媒體改革的發展方向，引發廣大關注。
圖4. 美國的紐約時報、國家地理雜誌、BuzzFeed、NBC 和 The Atlantic；英國的 The Guardian 和 BBC；德國的 Spiegel 和 Bild 都已經加入計劃。
在此，不得不提一下最近很夯的「過濾氣泡理論」，指的是運算機制會依據使用者按讚、點擊、搜尋的行為，決定優先出現在你塗鴉牆的文章、轉貼。許多學者認為若是讀者長時間大量透過 Facebook 接觸訊息，有可能讓其處在過高的同質性言論環境，不利於多元言論和價值觀發展。
圖5. 運算機制依據個人使用行為，決定優先觀看的內容，導致常看到同質性內容，這便稱之為過濾氣泡理論。
雖然 Facebook 表示不會針對特定業者文章加強演算法運算，但如果使用者按讚、回應、分享次數高的話，出現在「即時文章Instant Articles」的比例和次數就會增加。
想想是否常在 Facebook 上看到同一篇文章呢？這就表示你已經身處在新聞與社交結合的道路上了！在不遠的未來，新聞和社群勢必將會有更緊密的關係！
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