今日头条的算法生产新闻研究

郝慧敏

摘 要：新闻的生产机制与媒介技术的进步发展息息相关，到如今，大数据、云计算、人工智能等技术蓬勃发展，同时智能终端技术的不断成熟，媒介技术的发展也逐渐覆盖到了新闻传媒业领域，新闻的生产流程也有了新的改变。新闻传媒业正经历着媒介技术引起的巨大革新，算法新闻作为这种新兴媒介技术与新闻业结合的产物，也在逐渐被新闻传播从业人员所了解、所熟知、所应用，在传统媒体与新媒体领域都有着不同程度的应用与实践。

关键词：算法新闻；新闻生产机制；今日头条

中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：2096-5079（2018）08-0-02

算法新闻就是运用算法来实现新闻的生产过程，即自动化地进行数据采集与分析、撰写和编辑新闻稿件。算法新闻对传统新闻生产机制的革新成为国内外传媒界人士关注的焦点，这一新技术的出现得到了很多肯定，也有一些机器写作将取代人工写作的声音出现。本文立足于理性辩证地研究算法新闻，在关注其技术优势的同时，客观看待其缺陷性与消极影响。理性地审视算法新闻的发展与前景，能够对算法新闻的良性秩序建设起到推动作用。

一、算法新闻

算法是指使用计算机并根据某种数学模型来解决各种实际问题的方案，而算法新闻就是运用算法来实现新闻的生产过程，自动化地进行数据采集与分析、撰写和编辑新闻稿件。算法新闻从新闻信息的采集到生产到传播再到用户最终接受新闻信息，都有着与传统新闻生产机制不同的新突破。

二、今日头条的算法新闻应用

今日头条也是我国较早开始实践算法新闻的媒体之一。今日头条的头条模式为将网页与各媒体所发内容经过内容审核过滤后放入内容池，并通过推送、搜索等方式进行内容分发，最终展现给用户以供用户进行内容消费。值得一提的是，用户还可以对呈现在眼前的每条新闻进行反馈，用户选择不感兴趣的话，将反馈到内容分发环节，将会减少为你推送这类内容的概率。

今日头条的算法新闻依赖于其2016年诞生的写稿机器人——Xiaomingbot。今日头条作为平台型媒体，它以大数据与人工智能为技术基础来实现内容生产与分发，算法成为其内容生产者与用户之间连接的纽带与桥梁。机器写作产品“Xiaomingbot”是今日头条在新闻生产方面的排头兵，今日头条写稿机器人“xiaomingbot”在实际操作中成果斐然，据今日头条技术总监李磊介绍：里约奥运会期间，“Xiaomingbot”生成的稿件与记者写出来的新闻稿件在用户阅读量浏览量上不相伯仲，可读性差距并不大。

三、今日头条写稿机器人的技术优势

实际上，各家传统媒体与新媒体都进行了机器写作、算法新闻的探索，这么多机器人写稿的产品中，今日头条有其独特的技术优势，是其在传统的模板文本生成技术上又突破性地运用了摘要式生成技术。模板生成技术其实在各家传统媒体与新媒体的机器写作新闻中已有应用，单纯运用模板文本生成技术撰写的稿件主要是数据简讯，容易有结构单一、语言干瘪等问题，不够吸引读者注意力，可读性弱。今日头条的新技术——摘要式生成技术，使得写稿机器人可以撰写可长可短的资讯；同时借助今日头条的图片数据库，图文综合的报道，增强了可读性。这一技术的运用使得今日头条的算法新闻技术在之前的国内算法新闻技术的基础上完成了升级。

四、算法新闻的积极影响

算法新闻的自动化特性，提高了新闻生产速度，降低了生产成本，突发新闻报道准确性高，大大地提高了信息生产的效率。

计算机通过预先设计的算法程序进行高速的运算，新闻的生产与发布可以紧追事件推进的步伐，新闻的时效性大大增加。新闻生产速度的提高增加了新闻生产的总量。大数据时代的来临，我们普通人的生活也逐渐与数据紧密联系在一起，这种现实也为算法新闻的内容生产提供了丰富的资源与肥沃的土壤。算法新闻突破了新闻报道的采集局限，在海量数据中有价值的信息不容易被忽略，之前因人力物力限制而忽视的领域也被发掘。

算法新闻契合网络受众的个性化特征。新闻的个性化、定制化是用户的选择，海量用户信息的收集与分析正是大数据技术所擅长的，满足了受众的需求，改变了受众接收信息的模式。

五、算法新闻的消极隐忧

算法本身缺陷性：用户的兴趣、行为、需求受到非常多的因素的影响，而算法将选取哪些因素、采用什么比例会直接影响个性化推荐的结果。近年来火热的大数据并非是一敌百的招数，大数据并不等于全样本，网络中发言的人的看法不代表全部人的看法，沉默的大多数以及网络上各类虚假信息的影响不容忽视，算法的成熟度和精确性需要进一步检验。

算法新闻的缺陷与技术门槛：算法新闻也多集中在财经报道和体育报道板块的短讯、快讯等信息准确度高，但如今的算法新闻还并不能介入到深度报道领域，也就是说，算法新闻可以解决“是什么”，描述事件、传递信息，但是以目前的技术却解决不了“为什么”和“怎么办”的问题，不能提供深度调查与报道，也不能解决观点类问题，缺乏思辨性。同时，算法新闻所依据和凭借的技术基础、高质量的数据库、资金投入也是这一行业准入的门槛之一，要求较高。

隐私权与个性化的平衡：在获取用户数据进行分析的同时，我们需要思考如何把控用户的社交媒体数据、用户的行为数据的隐私性与用户兴趣个性化推荐之间的平衡。

内容把控与监管：算法由人来编写，算法新闻由谁来把控？内容的编辑与审阅同样需要，这种基本靠大数据爬取来为用户推荐，缺少编辑把控的模式，对违规内容的监管、对内容的把控还是不到位。

信息茧房效应：基于用户兴趣的推荐机制在迎合用户需求的同时带来了一种隐忧，用户接受的都是自己感兴趣的内容，忽略了对其他重要资讯信息的关注，长久发展下去，受众所接收到的信息范围非常狭小。在个人主导的拟态环境下，个人判断力、思考能力降低，容易盲目，思想狭隘，产生误会和偏见，造成观点极化、群体分裂。置身于信息的闭环下，意见相近的表达得到共鸣，用户一叶障目不见泰山，缺乏对于世界的完整认知。互联网本应强调人与人的联系，但这样反而造成了不同圈子之间的分裂，自由平等的沟通也会受到限制，沦为不同群体意见党同伐异的战场。

六、结语

在算法新闻、机器人新闻技术刚刚出现的时候，就已经出现来自传媒业界的质疑声音。担忧记者在未来在算法新闻的冲击下会不会面临失业的问题，是否会被机器人取而代之。实际上，从目前的算法新闻实践的立场看来，算法与记者可以在不同的新闻轨迹上深入探索，并没有出现大规模裁员的现象，算法与记者在一定程度上相互合作，人机协同发展是主要趋势。但是后续随着算法新闻在新闻生产领域的推进与深入和算法技术的继续成长，未来的记者在专业技能和职业分工上会有哪些改变，仍未可知。

算法新闻的发展是媒介技术的发展应用与新闻生产领域的一个新现象，改变着新闻行业的格局也改变着用户的习惯。同时也有其局限性。人民日报曾在《不能让算法决定内容》一文中对此表态，技术是双刃剑，算法应该努力平衡价值和利益两个方面，媒体的关注点不应只停留在流量上，若是一切只为了吸引眼球的标题，以及点击量、阅读量、转评赞数量，内容不再是根本，变成了附属品，价值取向就跑偏了。大量低俗化同质化内容充斥网络空间，算法不是尚方宝剑，不能动摇内容之根本。文章不仅仅是为了吸引眼球，不仅仅为了有意思，更应该有意义。技术不应只是冰冷的二进制数字，而应该有温度。

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