智能时代传播内容的生产建设与运营

靖鸣 赵晓彤

【摘要】 智能时代，大数据和机器智能应用到新闻传播领域，给传播内容的生产建设和运营带来巨大变化，同时也对新闻传播各个环节带来新的冲击。大数据和机器智能给传播内容生产建设与运营带来的变化主要是，由传统的经验内容生产到精准的数据内容生产，由生产者事必躬亲到人机协作的生产运营;给传播内容生产建设与运营带来的问题是，大量同质化内容泛滥传播、机器智能批量式的生产让新内容生产者陷入职业困境。对此，内容生产者要发挥主观能动性，提高数据处理能力;新闻传播机构要强化数据监管工作，抓好专业人才梯队建设;政府要完善法规制度，发挥社会监督的作用，提高传播水平。

【关  键  词】大数据;人工智能;内容生产

【作者单位】靖鸣，浙江越秀外国语学院，南京师范大学新闻与传播学院;赵晓彤，南京师范大学新闻与传播学院。

【中图分类号】G206 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.07.003

自古以来，时代的更迭和命名都有一個鲜明的标志，那就是科学技术的进步。当下的智能时代，科技的快速发展催生了大数据和人工智能，信息的数据挖掘和智能分析相结合，新闻信息传播平台出现垂直整合的趋势，传统媒体的新闻内容拆分重组;有影响力的媒体机构逐渐形成人格化特征，人机共生成为发展趋势，内容传播更加快速高效;话语空间多元共存，受众细分成为必然趋势，主流话语垄断地位受到挑战……人工智能和大数据正在掀起一场新的内容革命。智能时代传播内容生产建设和运营的变化是显而易见且极其快速的，同时，其也对新内容生产的各个环节和流程提出挑战，这是我们要面对的新课题。

一、智能时代新内容生产建设和运营的变化

有学者指出，大数据和人工智能带来了智能时代，因为大数据分析和人工智能处理有着海量、多维和及时的特点，所以带来了巨大的社会变革[1]。人的智慧和能力是需要运用记忆和思维不断地学习和锻炼来获得的，假如让机器像人一样实现智能，就只能模仿人学习的过程，靠信息的输入、加工和输出。当然，其中最为核心的是中间的信息加工过程，也就是人最宝贵的思维、记忆等一系列大脑活动过程，人工智能最重要的也是使机器和工具具有人的思维。信息加工利用就是数据驱动和数据计算的方法。电脑强大的计算能力和存储能力能够产生和承载庞大的数据，使传统的编码、传输、解码方式产生新的变化。大数据和人工智能促使传统行业更新换代，智能技术更成为社会变革的动力。在内容生产建设和运营领域，这种推送作用发生了如下改变。

1.大数据：由经验之谈到精确数据

以往的内容生产主要依赖人们的经验，这源于自古以来的经验总结和代代相传的传统。虽然过去的技术变革提高了内容生产的效率，丰富了内容生产的形式，但智能化技术从根本上改变了内容生产单纯依靠经验的局面。

通过智能化技术，内容生产能挖掘精确的数据和运用可视化的图表，这不仅成为人们固有经验的补充，还成为新理论观点直观有力的依据。数据的获取、挖掘、分析和运用，让内容生产走上了传播内容的精确生产之路，并为人工智能技术的发展奠定了数据信息的基础。“上海观察”是解放日报的APP，其在运用大数据描述和解释新闻方面生产出不少的内容。如2014年有关历年上海公务员招考的比较、2013年有关不同行业薪酬的增长图和比较图等报道，成为新媒体数据新闻的代表作。

庞大的数据，不仅能够让内容生产者获得更多人们关注的角度和有热度的预知话题，从而基于数据去进行选题的策划和分析，而且能够借助数据分析，发现优质内容的深入方向，进行不同角度的演绎和延伸。大数据已成为内容生产的基础性存在，能够促进传播技术革命、语言表达革命和思维方式革命。在数据时代，数据是有根据的数字，是尖锐的、精确的、赤裸裸的事实。单纯依靠传统的经验已然行不通，只有进行精准的数据呈现、详细的数据分析，才可能得出事实的客观准确判断和对未来发展态势的推测等。

例如，罗振宇的跨年演讲《时间的朋友》，长达4个小时的演讲里，无论是预测还是趋势，几乎都有确切的数字，并且在每部分中间用了一些数据去表现时间。表现时间最好的数据是什么？是时间刻度，也就是1秒钟、1分钟、1小时、1天、1年、100年、1000年，在这些时间的刻度里，我们最能体会时间的珍贵。每一个时间刻度，都详细地以事物发展变化的状态加以呈现。如一秒钟猎豹飞奔28米、蜂鸟振翅55次;一分钟太阳将6000万吨物质送入太空、1800颗恒星爆炸;一天里纽约时代广场人流量341062次、互联网论坛可以发200万条帖子;一年里中国城镇新增就业人数1314万、新建高速公路6700多公里、新开重大水利工程20余项。在数据中，时间的变化显露无遗，这在无形之中增强了内容的说服力和吸引力。

有时，数据就代表人的需求，一类数据就能促使一个行业翘楚的产生，并且能促使其不断壮大发展。比如，心跳、脉搏、体重等身体数据促使keep等运动类APP的诞生，一、二线城市不同时间的打车数据促使滴滴打车的诞生，旅游时吃饭住宿的搜索数据促使美团、大众点评的诞生……这些数据蕴含着无数的信息，只要有心的内容生产者去挖掘、分析，就可以生产出优质的产品。因此，数据是这个时代强大的战略资源，有了数据，就可以通过分析来探视各方面的信息，再运用这些信息去生产更加有说服力、更加精准精细的内容。大数据的全面多维、庞大完备，使得内容生产的不确定性慢慢降低，确定性不断提高，更在内容生产者主观的角度上增加了客观的权重。

2.人工智能：由事必躬亲到人机协作

传统的内容生产，一般由专业的媒体机构通过采访、拍摄、编辑等一系列的流程来进行。无论是重大节庆活动还是会议记录，好记者总是冲在采编第一线。而今天，人工智能技术可以实现人与机器合作，大大降低人力物力的成本消耗。

例如，2017年两会上走红的两会记者采访新式设备，就是人机合作的产物。光明网的记者身背一台“钢铁侠”多信道直播云台，将裸眼与VR（虚拟现实技术）直播应用到新闻报道中，集新闻信息采集、发布于一体，现场只需一名记者就可以快速地实现视频、全景、VR等内容的同步直播与录制，并且能够快速又精准地切换角度，承载多路信号实时传送直播;《深圳特区报》则专门定制了一款交互智能机器人，其不仅可以对代表、委员进行简单采访，还能提供智能人脸识别、播报天气等功能，同时还可以实现激光导航、红外感应、人机互动、自主避障。

除了信息采集，人工智能技术还能为内容生产者的创作省心省力，大大提高智能写作和编辑的效率。人工智能的算法不仅可以自动化地智能抓取各领域的数据，为报道提供广阔的信息来源，为写作和编辑提供丰富的素材，而且能够进行智能语音识别和翻译。例如，讯飞语记能够将120分钟的语音任意转写成中英文，而且识别率很高，还支持方言和云端存储，这无疑是会议记录和现场采访记者的福音。还有的机器人能进行部分采访和互动，如人工智能机器人微软小冰能与人聊天互动，智能手机自带的语音助手在接收到人的语音录入后能够迅速反馈。

在图文和音视频编辑中，人工智能技术也发挥了强大的作用。例如，微信公众号后台的编辑助手，可以根据主题一键生成模板，根据用户喜好自主设计各种标题、分割线和图文模板。此外，各大搜索引擎基本都可以实现搜图、识图等功能，有智能纠错（错别字识别）、定时推送等功能，极大地节省了人力。在推送发出后，后台自动记录关注用户的评论留言，并且根据关键字设置的自动回复进行反馈。

在“人人都是记者”的新媒体时代，内容生产者可以借助各种机器的力量，進行人机合作，人工智能技术极大地丰富了内容生产的人群和渠道，丰富了内容生产的资源和形式。

二、智能时代内容生产存在的问题

智能时代，大数据和人工智能技术为传播内容生产建设和运营的各个环节带来了极大便利。它们不仅能够不断促进内容生产效率的提高，而且为传统内容生产带来更多活力和生命力，从而推动社会的进步。但它们在为我们生活带来便利的同时，也带来了一些需要解决的问题。

1.数据纷繁：同质化内容的泛滥传播

目前，专业的内容生产者和数据公司手中不乏各类数据，但有数据，不一定就有好的选题和内容。相反，假如大家都去了同一场会议，回来后得到的是相同的数据，最后生产出来的内容又都大同小异，这就实实在在地陷入了数据的迷局和陷阱。对于内容生产者来说，大家都拥有同一类数据，相当于大家面前呈现着同样的素材，关键看谁的论点和论证方式更别出心裁。当前，国内媒体在数据新闻方面，大部分传播的内容还停留在枯燥的数据解说，对大数据的应用还远远达不到世界先进水平。

反观国外媒体，各大报纸在大数据新闻内容制作上十分出色。英国《卫报》最早涉及数据新闻领域，其网站开设专门的数据板块，每日更新数据博客、大数据报道等;《纽约时报》在奥运会报道中独辟蹊径，运用动态数据建立虚拟赛场，对运动员历次刷新纪录进行完美诠释;《华尔街日报》等财经媒体通过数据可视化解说抽象枯燥的财经数字，获得了更好的传播效果。国内媒体大多存在对数据的重视程度不够、数据可视化技术等不完善等问题。

此外，大数据本身还存在质量问题和应用问题，其来源真实性、有效性等都需要进行反复核查才能使用。内容生产者如果忽略这点，文章就经不住推敲，站不住脚。例如2019年1月29日，“咪蒙”团队的刷屏文章——《一个出身寒门的状元之死》。这篇文章短时间内获得了大量的支持，并且迅速变成爆款的转发文章，也就是新媒体通常所说的“10W+”文章，但很快就被质疑声淹没。其中一个重要的原因就是文章的核心数据有问题，包括文中提及的高考年份和网剧上线年份不符、主人公毕业年份与其职场年数不符、分数信息与现实状元分数不符等。发布十几个小时后，文章因“内容违规无法查看”，发布文章的“才华有限青年”微信公众号被注销。2月1日咪蒙发出道歉信，宣布“咪蒙”微信公众号停更2个月，微博永久关停。

针对这一热点事件，网上也出现了很多带有“数据”的解析类质疑文章。一篇文章运用数据，是为了用更简洁的方式更严谨地说理，使文章有更强的科学性和逻辑性。但对数据不进行挖掘，只浮在表面做文章，或是对数据不进行分析，只流于形式写观点，都是站不住脚的，而且还会使得文章陷入同质化，使得用户的信任度降低。

2.人工智能：内容生产者的职业困境

在人工智能技术广泛应用的情况下，各个内容生产环节需要的内容生产人员数量减少，尤其是一些“伺候机器”从事简单内容生产工作的普通劳心者。相对于人来说，机器人只要设定好了程序就可以开展工作，各类成本更低但效率更高。例如，腾讯的机器人Dreamwriter至今已经写作发表文章数万篇，还能进行持续发布;新华社的“快笔小新”在体育快讯和财经报道方面，报道迅速准确;今日头条的xiaomingbot更为迅速，能够在数据库更新的两秒内迅速生成新闻稿，并且能调整新闻语气。在这种情况下，部分处于初级阶段的内容生产者很容易被取代，不得不陷入职业和生存双重的困境。

内容生产者还需要注意的是，在机器越来越“聪明”的同时，所谓“人才的标准”已经不再是恒定不变的指标，随着市场的变化、用户的需求、经济的进步、技术的发展，这些指标在不断地更新和变化。传统内容生产的速度和熟练度不再是内容生产者优秀的衡量标准，文案、策划、制图等综合能力，成为智能生产时代更为看重的素质。

今天的数据化、人工智能使得人的欲望感官可以通过数据的测量和干涉来完成，在这个意义上，人自主的独特性没有了[2]。而普利策描述新闻记者的那段话——倘若一个国家是一条航行在大海上的船，新闻记者就是船头的瞭望者，他要在一望无际的海面上观察一切，审视海上的不测风云和浅滩暗礁，及时发出警告。这告诉我们，新闻记者有守望社会的责任。尤其在技术剥夺人的意识，甚至使人异化，人们却还普遍安于现状的情况下，传播内容的生产者更要具备忧患意识和长远眼光。

三、智能时代新内容生产与运营的思考

面对变幻莫测的智能时代，传播内容的生产建设和运营也要随之进行智能革命。在大数据和机器智能影响下，无论是内容生产者，还是政府、机构平台等，不仅要关注内容本身，还要关注自身是否具备适应的能力。

1.内容生产者：发挥主观能动性，提高数据处理能力

数据本身纷繁杂乱、真假难辨，要在繁杂的大数据中抓取有效信息，除了记录当下的数据，还必须练就强大的数据挖掘和分析能力。首先，内容生产者要明确大数据挖掘的几个方向。大数据运用的维度有“时间趋势、空间差异、时空差异、时空变迁”等，即横向、纵向、横纵差异和横纵变化几个角度。其次，内容生产者要学会根据大数据统计分析、定量分析等，从中发现和提出问题、进行推断和预测等论证。

美国社会心理学家斯坦利·米尔格拉姆（Stanley Milgram）曾提出六度分隔理论，即你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个[3]。数据分析也大致如此，要得到新的数据发现，就要把数据信息聚合起来并分门别类，通过表格、图表等形式进行各类数据的可视化呈现，不同的表格和图表展现数据不同的特征。内容生产者据此评估用户的需求和反应，为用户创造优质的个性化体验。

人工智能虽然发展迅速，但目前并不成熟，有待进一步改进。机器人主要根据设定的结构和程序运行，虽然它可以将一部分内容生产者从重复性工作中解脱出来，但是这样生产出来的内容赢得了时效性却无新意，难以产生优质的内容，更难以吸引用户。此时，那部分解脱出来的内容生产者有了更多的时间去从事平时无法进行的事务。同时，机器不能完全取代内容生产者，比如下基层、搞调查、跑采访等工作都是无法通过算法和数据来完成的，并且正是内容生产者长时间的采访才建立了人工智能的各类数据基础。因此，内容生产者应充分发挥主观能动性，重视自身为内容生产所付出的劳动，去思考更有创造力的选题，进行更专业的新闻解读和判断等。

2.新闻传播机构：强化数据监管工作，高度重视专业人才梯队建设

在内容生产建设和运营中，大数据在发现问题、思考问题、解决问题等方面能够提供更好的帮助，可以帮助专业机构更好地了解用户，创造更好的内容，因而内容生产需要大数据的助力。但在运用大数据的过程中，内容生产者由于个人能力有限，难免会受各种主观和情感的影响，不足以承担鉴别数据是否客观、机器智能生产的内容是否合理的责任，此时就需要专业新闻传播机构做好监管，充分发挥记者、编辑等在传播内容各个环节的把关作用，将不实不当的数据扼杀在摇篮里。

大数据的广泛应用，使得很多人崇尚“数据至上”，认为只要拿出具体的数据，就代表科学，就有说服力，但其实数据背后的真实性也需要鉴别。美国著名社会心理学家库尔特·卢因在《群体生活的渠道》一文中提出把关人理论，后由传播学者怀特将这个概念应用于新闻研究，提出新闻传播的“把关”过程模式。怀特认为，新闻媒介的报道活动不是“有闻必录”，而是对众多的新闻素材进行取舍和加工的过程。在这个过程中，传播媒介形成一道关口，通过这个关口传达给受众的新闻或信息只是少数。由此，新闻传播机构更要建立严谨的监管程序，建立行业内共同的标准化规则，统一数据真实的边界。

机器智能虽然在内容生产的应用上十分便利，但也对内容生产者提高了要求。要避免“技术至上”和“信息茧房”的影响，新闻传播机构必须建设适应人机合作的专业人才梯队。从这个角度来说，新闻传播机构可以利用机器智能发展的反作用力，进而培养能够操作机器智能的人才，推动内容生产建设和运营更好地前进。实现资源数字化，从而对数字资源进行全产业链运营，在产业链中链接用户和生产者，在垂直结构中做到内容的精准传播，实现全覆盖用户、全时空到达。与此同时，完善人才培训机制，使算法设计、机器操作等技能成为内容生产者的必备技能。新闻传播机构可通过建立考核制度、奖惩制度等，推动内容生产者主动提升自身素质，打破媒体机构以自我为中心的部门和人才管理方式，追求全局进步。

3.法律層面：建立和完善法规制度，强化社会监督

大数据和机器智能广泛应用带来的问题，单靠源头的内容生产者和新闻传播机构是无法解决的，还必须有健全的政策法规依据和完善的技术支持。数据是人工智能发展的基础，能为人工智能技术的算法提供基础信息。数据库更是其核心资源，大数据的真实和安全间接保证了机器智能的合法应用。

当今社会，政府与社会公众的联系日益密切，政府需要提供的公关服务和承担的责任越来越多。但智能时代大数据的发展改变了传统意义上政府的社会监管局面，政府面临着制度法规和管理模式创新的挑战。2018年《国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知》在总则第四条中言明：“科学数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确责任主体，加强能力建设，促进开放共享。”[4]由此可见，数据管理目前是分级承担的，而各级部门的相关制度法规仍不完善，在管理上存在主体不明、责任模糊的状况，在内容生产中也存在利用数据进行不正当竞争的情况。如微信公众号“呦呦鹿鸣”的《甘柴劣火》成为爆款引发刷屏，旋即却陷入 “洗稿”争议，原因就是数据来源不清晰、数据使用不规范等。此时，更需法律明确人工智能作为新技术、大数据作为新资源的归属权、控制权、传播权，甚至机器本身能否成为法律主体享受内容版权，大数据是成为资本的附庸还是共享的资源。总之，一方面，政府要促进大数据的共享和人工智能的应用，发挥智能化技术的作用;另一方面，政府要保证数据的真实和应用的合法，落实责任主体，使其安全可控。

除了从立法方面保障数据的真实安全，政府还要进行宏观调控和监测，鼓励全民监督。无论是大数据还是机器智能，都只是使内容生产更简单高效的工具，真正消费内容的是用户。《中华人民共和国网络安全法》第一次规定了个人信息的公权力保护，但在庞大的数据垄断和智能技术的干预下，政府必须号召公共权力参与进来，这样才能占据主动权。我们需要利用政府渠道普及虚假数据的危害，提高人们的警惕意识，鼓励用户举报，从而产生有效的制约作用。

4.技术层面：进行相关的技术改进，提高传播水平

传播技术的革新改变了传播的模式。传统模式要求的是集约化、规模化、稳定性和整齐度;人工智能模式要求的是个性化、多样化、创新性和专业化。相比传统的内容生产，智能时代的显著特点是永远变动，具有不稳定、移动化的特点。

摩尔定律告诉我们，“当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，每隔18—24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。”[5]这揭示了信息技术进步的速度。人类的社会活动正在被数据化，一个APP就能利用大数据和人工智能的算法，把整个新闻传播的内容生产建设和运营过程打造到完美，由此可见技术革新的重要性。

美国传播政治经济学者麦克切斯尼认为，现在正是互联网和移动传播的数字传播革命带来人类传播历史第四次大转型的关键时期，革命性的新技术——人工智能就是最新的挑战[6]。2017年《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中，就将人工智能上升到国家战略层面，并确定了人工智能发展三步走的战略部署[7]。在部署中，最重要的就是技术的完善，如全息显示、人工智能、虚拟现实等技术，这些都为新闻传播内容生产建设和运营指明了技术前进的方向。

但目前，我国的人工智能技术在世界上还不够先进，人工智能在新闻传播领域的应用还不够成熟。随着计算机运算能力和存储能力的增强，单凭人力越来越难以核查纷繁庞杂的大数据，必须要借助机器智能的力量，在保证数据安全的情况下完成耗时的各种运算，尤其要发展机器智能判断数据真实性和大量运算数据的能力。同时，技术必须为人类的进步服务，需要不断进行技术的革新使机器各方面更加人性化，使机器智能深入内容生产与运营的更多方面，更多地解放人力。

四、结语

科学技术是第一生产力。不可否认的是，大数据和人工智能技术已经推动新闻传播领域产生巨大的变化，传播内容的生产建设与运营已经不再单纯依靠人类自身。不断发展的技术正在各个方面努力模仿并超越人类，大数据能够越来越准确地预测用户需求、话题爆点，这不仅是强有力的战略资源，而且能节省调研时间;庞大的数据成为内容生产的有力支撑，更丰富了内容建设的角度和挖掘了内容建设的深度;数据图表能够清晰呈现各类数据的趋势走向，甚至由此进入全新的领域。与此同时，智能的机器设备能够同时完成多项拍摄任务，甚至通过机器直播能够直接完成传播的所有工作环节;机器智能设置的程式化、结构化写作准确快速，将时效性牢牢攥在手心;系统后台的智能排版和反馈缩减发布与修改时间，机器的智能大大简化了传播内容的生产建设和运营流程，降低了新闻生产的时间、人力、物力成本。

未來，大数据和机器智能仍将强劲发展，为新闻传播领域带来更多改变。但技术在给传媒领域带来变革的同时，也会产生一些问题，这给传播内容的生产建设和运营带来新的挑战。纷繁杂乱的大数据存在质量问题和应用问题，使得传播内容生产质量不升反降，同质化的内容大肆泛滥;同时，准确高效的机器智能取代了传统内容生产中占用的大部分人力，尤其是无价值的重复性劳动，使得从事这些工作的一部分内容生产者陷入职业困境，对人才的判定已经不是谁的经验更丰富、谁的操作更熟练，而是谁的创意更好、谁的能力更综合。面对传媒领域的新问题，我们应从内容生产者、机构、法律、技术等层面积极应对，让大数据和机器智能成为新闻传播内容生产建设和运营中的强大助力，助推新闻传播事业的蓬勃发展。

|参考文献|

[1]吴军. 智能时代：大数据与智能革命重新定义未来[M]. 北京：中信出版社，2016.

[2]吕新雨，赵月枝，吴畅畅等. 生存，还是毁灭——“人工智能时代数字化生存与人类传播的未来”圆桌对话[J]. 新闻记者，2018（6）.

[3]苇笛. 你和我，只隔六步[J]. 现代青年，2008（11）.

[4]国务院办公厅. 国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知[Z]. 2018.

[5]摩尔. 让集成电路填满更多的组件[J]. 电子学，1965（4）.

[6]罗伯特·麦克切斯尼. 传播革命[M]. 上海：上海译文出版社，2009.

[7]国务院. 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[Z]. 2017.