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重新定义智媒时代:内容2.0的变革趋势及创新要素

2019-06-14张琛

出版广角 2019年9期
关键词:媒介智能内容

【摘要】 智能媒体是科技和媒体融合的产物,受到它的影响,智媒时代的概念正逐渐被重新定义。大数据、云计算、人工智能等技术应用使媒体有了快速发布信息和定向传播的可能,而高度智能化的新媒介平台为内容生产的创新带来更多可能性,由此也引发了媒体的三种转变。一是从受众思维到用户思维的转变;二是从内容生产到信息服务的转变;三是从传统发行、点播方式到新内容分发系统的转变。这些整个媒体行业的突破性进展,解决了很多实际的业务问题。在知识产权开发、新媒体算法推荐和垂直领域的细分上,智能技术作为一种重要手段正在替代人工完成大量的工作,而未来的信息生产和传播,必将迎来更大的变化。

【关  键  词】智能媒体;信息服务;算法推荐;垂直领域细分

【作者单位】张琛,中国社会科学院社会科学文献出版社—中国传媒大学联合培养博士后工作站。

【中图分类号】 G206 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.09.009

一、重新定义:智媒时代的概念及特征

2014年3月17日,洛杉矶地震发生后的3分钟,《洛杉矶时报》的网站使用Quakebot新闻报道机器人发出关于这次地震的第一条新闻。除了在新闻报道中使用机器人,《洛杉矶时报》通过大数据分析建立了一个媒体数据库, 借助人工智能深入理解和学习人类语言,然后追踪事件和撰写报道。人工智能技术可以应用在各个方面,高速的检索和精准的匹配再次颠覆了传统内容生产模式,同时影响着社会运行。

当尝试思考云计算、大数据、人工智能等技术对媒体行业带来了哪些改变,我们有必要回到人类媒介发展的历史中去思考问题。随着社会生产和生活的日益多元化,从图书、报纸到广播、电视、互联网,再到今天的智能媒介,每一个阶段都由一种新媒介技术来推动发展。Web1.0 时期,互联网刚刚兴起,大量信息迅速涌入, 但初次问世的门户网站也只能提供较少分类和不加标签的内容。在Web2.0时期,博客给了用户参与互联网内容创作的第一次机会,微博出现后,为用户强化了社交功能。而用移动互联定义的Web3.0时期,除了媒介平台使用更加便捷,还提供更為专业的自媒体内容。

移动技术、大数据、人工智能与媒体的结合,形成了最初的智能媒体概念,也带来了内容新革命。报纸、广播、电视已经形成融媒体形态,而让不同媒介连接的是人工智能,这带来了两个方面的影响。一方面,内容生产流程的各阶段正在被重新定义;另一方面,内容生产者的角色更多元。对于内容接收者来说,他们正被万物皆信息的智能媒体环境包围。因此,我们在对智媒时代定义时发现, 融合人工智能、物联网、大数据技术的新媒介形态带来了一场传播革命,从历时性角度来看,还无法严格定义这个时代是一个崭新的时代,但其可以被视为互联网技术在21世纪发展的延伸,信息呈现方式和媒介角色变化都在促使内容生产方式的改变。

对于智能媒体时代的定义还需要进一步探讨。基于计算机和互联网的机器具有类似人类的思考能力,其有以下特征:一是智能媒体在内容采集和整理上进一步为受众的潜在需求服务;二是智能媒体打破不同媒介之间的界线,真正实现了多对多的传播方式;三是智能媒体节约了大量的人工成本。

需要承认的是,人工智能在搜索和深度学习方面的能力远超人类,但是在创造性和情感细节的处理上,则无法代替人类。罗伯特· 洛根认为,当前处于“互动式数字媒介或新媒介时代”[1]。在这个时代,媒体依靠智能技术和智能硬件开始了内容生产的智能化,写作机器人、智能聊天平台、数据库系统等都为媒体提供了丰富的内容资源。无论是传统媒体机构,还是新媒体机构,在出版书籍、采写新闻时,已经使用人工智能技术进行分析和判断。

从最初更快速地发布信息,到今天更准确和生动地为目标人群定向传播,智能媒体给内容生产带来了挑战,促使了新闻媒体机构的改革驶入快车道。虽然无法完全解决可能面对的问题,但是新技术对内容生产链条的改造已经展开。

二、正在发生的转变:内容 2.0 生产的新趋势

1.从受众思维到用户思维

技术的进步一直都在尽可能多地满足人类需求。从言必谈受众到 “用户中心化”,传统媒体的一些传统观念已经发生变化。大数据、人脸识别等技术解决的是信息会被谁接收、为谁服务的问题,其在视听两方面正不断进行技术突破。“腾讯翻译君”的推出将深度学习技术应用于翻译领域,如将现场的演讲实时翻译成英语。写稿机器人Dreamwriter不仅能以最快的速度完成新闻稿件的撰写, 还能配上新闻图片,让报道更生动、有趣。美国《华尔街日报》为了弄明白《汉密尔顿》为何受到观众追捧, 对这部百老汇音乐剧进行大数据分析,将复杂的韵律结构可视化。中国财新网在2016年这个有记录以来雨量最大的一年,推出《2016 · 洪水暴至》,使用VR、短视频等可视化手段,配上现场图片,对洪水灾情进行深度报道。这种让数据可视化的手法是由用户的兴趣爱好倒逼形成的展现形式,内嵌视频和高度交互已经成为媒体对用户的积极响应。

传统媒体要经过一系列复杂的论证才能找到符合受众需求的选题,经过采写、编辑和审稿后,用户的需求很多时候已经发生偏差。《卫报》在2017年英国提前举行大选期间进行了一系列消费者行为实验。用户能在“全国数据”和 “地区数据”之间切换,定制和浏览自己在大选中最感兴趣的信息[2]。这种依托用户定制而生成的内容,促进媒体 自建平台既能运用智能媒体技术全天候提供信息,又能让 “文字+图片+视频+音乐+X”的表现形式更能为用户服务。 报纸的发行量、电视的收视率潜移默化地被互联网化的词语——流量所替代,尤其是近些年来,用户可以在不同媒介之间切换接收信息,流量的背后是他们一次次点击阅读的行为。智能媒体不断收集用户的地理信息和个人信息,以求更好地捕捉他们的体验效果。

无论技术带来怎样的变化,不同的媒体在用户定位上都达成空前的一致。奇怪的是,除了重新定义用户、努力挖掘用户需求,媒体之间相互学习也成为它们转变用户思维的关键。如此才能让传统的内容传播模式发生改变,让用户获得更加多样性的内容资源。

2.从内容生产到信息服务

智能媒体引发的内容革命,有一个明显的变现象是,全世界媒体机构都在积极拥抱这种以智能技术为基础的信息服务方式。运用智能技术让大量高质量新闻内容的实时更新成为可能,加上对用户兴趣习惯的标签化,推送定制新闻被更多媒体采纳。只是智能媒体进入内容生产系统以后,首先要面对的难题不是如何获取信息,而是怎样去掉冗余的信息, 以减少在信息接收时的筛选难度。所以说,短期内智能媒体在内容上还要考虑如何提供服务,解决用户信息接收过载的问题。

面对信息过载,智能化的内容生产,即传感器、智能硬件对文字、图像、视频等的处理可以提供更有价值的服务。人工智能提供的是跨学科、跨语言的处理能力,其能以最快的速度提供定制方案。这种价值服务的核心是媒介上的内容为用户活动的不同场景提供有价值的信息,渗透到他们生活、工作的每一个细节;这种价值服务能够重塑用户与媒体、用户与用户之间的关系,罗伯特· 洛根曾称,“人人获得平等的机会去获取网上全世界的公开信息”[3]。这种平等机会使得一个个社群产生,这种社群在互联网技术时代,是主动选择的结果,且状态是相对固定的。而到了智媒时代, 社群属性得到强化,但状态仍是松散和不稳定的。

人工智能提供的价值服务还体现在可以提供单一的有价值的服务,比如苹果Siri、谷歌Google Assistant等智能语音助手。与传统的搜索工具不同,智能语音助手能为用户提供优质的内容,挑选有价值的信息,如整合全世界的信息,运用大数据、云计算分析用户数据以提供精准的服务。提供单一的有价值的服务,其实一直是媒体发展的重要优势。如各种知识付费课程在得到APP、豆瓣时间、喜马拉雅FM等互联网平台上出现,这些课程设计采用的都是专业主题。如《三联生活周刊》在中读APP上策划“我们为什么爱宋朝”10堂音频课,一个月内卖掉2.8万份,公开数据显示收入近300万元。这是《三联生活周刊》隶属的中国出版集团在新媒体领域的一次创新。首先,这种线上课程降低了读者获得知识的难度,提供专业内容是出版机构的强项,化繁为简便是服务转型的关键。其次,这种线上课程的制作依托的是出版机构的签约作者,讓专业的人负责专业的事情,这是知识付费课程兴起的条件。综合这两点看,除了出版机构, 更多媒体机构正在利用拥有专业内容的优势提供服务。

3.从传统发行、点播到新的内容分发系统

不管是过去的纸质媒体、电视媒体,还是现在的互联网媒体、移动媒体、智能媒体,在智能媒体时代,内容分发系统都能决定哪些内容向哪类媒体投放,这是依据后台大数据处理后得到的媒体特征决定的。Echobox是英国智能内容服务公司为出版公司提供的一项优化发布内容技术。其通过后台管理实现精准推送,改变了传统的新闻分发方式。在Twitter和Facebook上发布是内容提供商制定的最适合在社交平台分发的方案,这种智能技术依托移动互联网和移动智能终端的智能技术,呈现的第一个特征便是提供封闭式服务。这种封闭型的内容分发系统最早出现在智能手机上,一部手机可以提供多个传播入口,而用户也能通过一部手机展现个人喜好和生活习惯。只是随着更多智能硬件的出现,内容传播场景从手机向生活转移。亚马逊的智能音箱Echo,让各种智能硬件成为信息分发的媒介,把搜索、社交和生活融合在一起。智能音箱成为万物互联的缩影,新的媒介让搜索、浏览新闻、社交、观看视频等强交互成为可能。

另一种是社交型的内容分发系统。如国外的Twitter、Facebook,国内的微博、微信,这些平台上的信息是建立在社交关系基础上进行分发的,每个人都可以借助智能媒介进行自媒体传播,专业的新闻媒体机构也可依靠社交平台完成新闻发布。根据皮尤研究中心的数据,美国成年人中有62%通过社交媒体获取新闻,其中,通过Facebook阅读新闻的人数占比高达44%。社交分发一方面使一些意见领袖成为自媒体流量把控者,另一方面因为没有专业编辑把关,社交平台上的内容良莠不齐。这就要求社交型的内容分发系统提供更优化的使用体验。

三、边界的重构:智能媒体时代内容创新要素

智能媒体可以在短时间内提供信息,还能完成内容推送并且迅速覆盖上亿名用户。腾讯的自动化新闻写作机器人Dreamwriter能自动配图及剪辑,成文仅需要0.5秒;新华社的“快笔小新”作为官方媒体智能技术的尝试,在两会报道中表现出色;美联社应用的wordsmith可以用最快的速度生成对公司财务报告的分析,每秒钟最多可以生产出2000篇报告,这一速度是人工采写速度的13倍。今天的智能媒体技术带来的不仅是信息传播方式多样化的延伸,还是商品化和科技化的综合体现。当前的智能媒体通过各种技术手段为传统媒体的转型提供方向,传统媒体可以依赖先进技术和已有的用户数据,打造深度融合的新媒体环境。

1.知识产权的开发与创新应用

在智能媒体时代,内容的革新首先从知识产权的开发和应用做起。我们把整个媒介产业看成是一个知识产权运营的系统,新智能技术的应用使得媒体再一次扩展了知识产权概念的外延。这里用知识产权而非版权是因为,版权更多是指著作权,而知识产权包括著作权(版权)、专利权、商标权等。基于已经拥有的知识产权,媒体机构可以把技术应用到产品形态的改变上,改变传统产品的生产策略。如豆瓣网付费频道“豆瓣时间”推出的第一期节目《醒来——北岛和朋友们的诗歌课》,就是制作方与北岛所属的出版机构合作开发的课程。而中信出版集团下的知识付费平台“中信书院”,其有声书频道提供的产品是在纸质图书基础上进行内容压缩和后期配音,转换成的音频节目。

借助新的智能硬件平台,拥有知识产权的传统媒体机构已经不甘于以单一的媒体形态面向用户,而是将移动化、智能化融入内容的再加工、设计、包装及功能添加等方面,生产出形态丰富的智能媒体产品,由此媒体机构开始变成知识服务的提供商。得益于新技术对知识产权的开发,一种新的内容生产规则正在形成,原来的产品结构也在发生改变,互联网信息技术与传统媒介产品的结合能连接更多的人,还能在为用户提供有用知识价值时产生更多产品增值,这些都与新的知识产权运作方式有关。

2.新媒体算法的生产与推荐

智能媒体无法绕开的技术基础便是算法。什么是算法?比较通俗的解释是,媒介平台在掌握大量用户数据后,根据这些数据推算用户的使用习惯等其他信息。如今日头条APP,我们很难把它看作一个媒体机构,因为它更像是一款个性化推荐引擎。算法在该平台的应用已经深入到准确把握用户的阅读习惯,从而在随后的推荐中更准确定位用户喜好的类型,依靠算法筛选新闻并且推送给用户,成为其信息生产的内在逻辑。

关于算法对信息的生产与推荐,一位负责网络传播使用权的工作人员表示:“今日头条没有采编人员,也就不可能有记者去采写内容,完全靠机器算法来抓取各个新闻信息平台的内容,然后根据用户的每一次点击习惯为他们进行准确推送。”这种算法推荐简单讲就是,一篇内容会有多少用户感兴趣,这些用户就会在短时间内获得推送。过去很难实现的收集用户信息,在智能媒体平台上变得容易,由此才产生依据用户兴趣而策划的专题。从另一个角度来看,用户的信息在这种算法影响下变成一种媒介,这种媒介决定了哪种产品可能出现。

回到内容生产这个角度,算法的运行机制在整合人工智能后,進一步使得媒体中人的工作机会减少,大部分简单劳动力被取代。具体来看,如对每一个用户兴趣进行分类和贴标签,这是人工编辑不可能做到的,除了因为工作量巨大,还因为分析有难度。人工编辑即使能对用户群体做粗略画像,也无法做到给每一个用户匹配不同的内容方案。而人工智能已经能够承担部分人工编辑的工作,算法的运用可以对海量数据进行细分,这就进一步减轻人工编辑在筛选信息时的工作量,同时在判断用户兴趣时,算法推送也降低了这部分工作的难度。如Facebook早在2006年便采用推荐服务,依托强大的算法服务可以为用户提供个性化的页面,还能精准把握每个用户的状态更新、好友分享等,甚至可以具体到他们的点赞、评论和分享情况,这些人工编辑无法完成的工作,依靠算法则可以在短时间内完成。可以说,整个信息的筛选和加工完全不需要人工编辑,算法、深度学习、数据挖掘等技术已经承担起人工编辑的部分工作。

3.垂直领域的细分与延伸

自媒体阶段已经出现了垂直领域细分的明显趋势,到了智能媒体阶段,垂直领域的细分可以带来更多的竞争机会,让信息生产与传播反馈的互动更为便捷和频繁。如果说自媒体阶段的新媒介内容产品还只是形态的创新,那么智能媒体阶段则是利用大数据、人工智能技术实现媒介内容的转化、吸纳和传播,从而达到内容生产专业化这一目的。

如果说垂直领域进行深度挖掘是方式方法,那么内容生产的专业化则是目的。为了更好地阐明如何进行垂直领域的深度挖掘,我们可从以下三个方面来分析。

一是对独家或原创内容的再开发。现有的媒体机构想方设法地拥有独家或原创内容,因为这意味着可以实现竞争的差异化,智能媒体则让互联网思维获得更好的发挥空间。依靠对用户数据的掌握,智能媒体可以用最快的速度和更专业的生产模式,为媒体机构带来更有价值的内容。

二是在垂直领域上细分产品类型。垂直意味着纵向的延伸,智能化技术把现有用户标签化,如“行业”“年龄”“消费层级”等,这种特征标识的分类便是在进行定位。大品类的用户画像无法适应智能媒体的发展节奏,用户接收信息的习惯变了,生产内容的环节也会随之改变,由此内容产品定位才会满足用户的需求,产品才会与更多用户产生共鸣。

三是营销方式契合已有用户的认知。智能媒体的内容创新离不开营销方式的配合。智能技术可以让题材和互动机制更紧密地围绕内容特色展开,智能化技术回答了什么人会在什么时候以怎样的方式接收信息,这样就把复杂的工作简单化,内容传播的效率也将进一步提高。我们讲垂直领域的挖掘,既包括知识产权的创新应用,也包括应用算法技术来实现信息推送的精准化。虽然会存在各种不同的使用场景,但是依靠智能技术的信息抓取和数据处理,整个垂直领域的细分会更科学与合理。

综上,随着媒体形态的演变,智能媒体时代的概念正逐渐被重新定义,内容2.0的变革趋势还在动态变化中,而创新要素的出现将带来更多的可能性。不可否认,智能媒体时代已经到来,新的智能技术能否让传统媒体走出转型困境,目前还未知。但大数据、云计算、机器学习、深度学习、人工智能等新的技术正改变着媒体行业,这是不争的事实。传统媒体原来的生产和传播体系已被瓦解,除了网页端、移动端的形态,内容加工还需要被高度专业化的整合及细分,这样才会有更大的市场空间。依靠机器学习和深度学习技术的人工智能正在帮助人类或者替代一部分人类工作,而更多的自媒体和普通用户已加入到内容采写和编辑的队伍之中。跨媒介平台的操作省去了传统媒体生产流程中重复工作的冗杂,让内容生产者和信息接收者实现了多元化的沟通。在快速迭代的传播环境下,数字化、智能化转型为媒体机构实现了教育、社交和娱乐等多种功能的融合,眼光长远的媒体机构利用智能化建模,开始关注高质量的内容领域,为用户匹配更好的内容,这将为他们带来更广阔的差异化发展空间。

|参考文献|

[1] [加]罗伯特·洛根. 理解新媒介:延伸麦克卢汉[M]. 何道宽,译. 上海:复旦大学出版社,2012.

[2]史安斌,王沛楠. 智媒时代传统主流媒体的品牌重塑[J]. 电视研究,2018(7).

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