智能媒体时代的新闻生产

摘 要：人工智能技术的兴起，给新闻生产带来了巨大变革，新闻采集、制作、分发等环节都受到了前所未有的挑战，但这一变革也为新闻生产带来了新的思路和方向。本文通过分析智能媒体时代信息筛选、新闻写作、投放分发等环节的变化，对媒介发展提出新的思考。

关键词：智能媒体；新闻生产

中图分类号：G210.7 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）02-0036-02

基金项目：本论文为2018年辽宁省社会科学规划基金“人工智能环境下媒介融合发展路径研究”成果，项目编号：L18BXW007

加拿大传播学者麦克卢汉曾言“媒介即讯息”，提出比媒介内容更有价值的是传输内容的载体和渠道。媒介环境学派的保罗·莱文森也提出了“补救性媒介”理论，即任何一种后继的媒介都是对前一种媒介功能的继承、创新和补偿。人工智能技术与新闻业的结合，改变了传统媒介信息生产流程和传播方式，从信息筛选、新闻写作、投放分发到效果反馈，每个阶段都实现了新的创造和颠覆。

一、智能媒体时代的新闻采集

智能媒体时代背景下，人工智能在新闻采集环节的运用，包括目击媒体的补充、无人机的运用以及场景的议题设置，都丰富了新闻信息源。

（一）目击媒体提供新闻线索

随着网络社交媒体的发展，在技术赋权和丰富的信息发布渠道面前，每个人都能够发布信息，传受界限的模糊和公民新闻的兴起使得每个人都拥有成为信息源的能力和可能，在此基础上，目击媒体伴随着网民的信息发布行为而产生。目击媒体是网民用户借助自己的移动终端随时随地记录身边的事件，将媒体的触角无限度延伸至世界的各个角落，最终引起专业媒体的传播。目击媒体的应用通常出现于突发事件中，网民在目击过程中使用社会化媒体进行实时自发传播，出自目击媒体的碎片化内容成为专业媒体新闻报道和网民了解第一手事件情况的重要线索。

在突发事件中，网民在社交平台上发布的信息逐渐成为传统媒体抓捕新闻素材的主要来源。社交媒体时效性强、受众广泛，其中的“意见领袖”和多次传播模式影响力巨大，技术赋权下用户人人都拥有发言的麦克风，彻底突破了时间和空间，使一切距离都被打破，成为专业媒体的延伸，其触角抵达社会的各个角落，从而填补新闻媒体专业生产的空缺。

但由于社交媒体具有门槛低等特性以及专业把关人的缺失，社交平台中的信息呈现出良莠不齐的现象，虚假新闻以及谣言病毒式增长扩散，甚至一些不良内容涉及侵权行为。这就对网络媒体环境下新闻记者与编辑的媒介素養提出了更高的要求，传媒工作者既要辨识茫茫信息海洋中的虚假新闻，也要与公民新闻协调、组织与整合，拥有碎片化聚合的能力，通过有效的业务模式，挖掘不同信息和不同个体的价值。而普通公民在参与新闻生产的过程中，要提高自身的语言表达素质，为自己发布的内容负责。

（二）传感器技术扩大新闻信息源

作为信息采集工具的传感器，达到了现实人类限于时空无法触及的领域。传感器新闻通过对宏观数据的把握和实时监测，可以探索事件的未来发展方向，提供预测性新闻的线索和依据。

传感器应用于优化新闻信息源最典型的代表即无人机的应用，无人机应用于新闻生产的优势包括可以有效还原事故现场状况，使新闻信息源最大限度地接近无污染，且更为直观和真实。另外，对一些突发事件、自然灾害的现场信息的调取，依赖无人机等传感器技术，可以更为便捷地深入事件现场，搜集到一些人类记者无法近距离采集的信息，也保证了记者的安全。传统新闻记者搜集到的信息大都是以人的视角为基本维度，应用传感器技术后，新闻信息采集可以采取俯视的视角，在宏观和细节间随意切换，使得各种信息的采集变得更容易且方便。

二、智能媒体时代的新闻制作

人工智能技术与新闻业的结合，使得机器能够根据算法和程序，在几乎消灭时间差的情况下生成稿件并发布在社交平台上，甚至能够为用户提供直接的研判和分析，因此社会上有了机器人是否会取代人类记者的争论。

（一）机器写作与自动化新闻

哥伦比亚大学新闻学院Tow数字新闻中心以Narrative Science公司的机器人新闻为例，归纳了其生产流程。首先它需读入大量结构化和标准化的数据并测量出数据中“反常”的地方，即数据中的“新闻性”，再找到合适的报道角度，按照重要性将属性排序并与数据中的具体事实相匹配，最后生成新闻报道文本，发布到各类新闻平台上。整个流程实际上是一整套算法语言，通过自动采集数据然后撰写成人类可读的内容。[1]

有学者将自动化新闻的基本流程分为5个层次。第一个层次是在新闻事件发生后，计算机通过接口或其他方式从外部获取新闻事件的各个具体数据信息，然后将各个数据填入计算机之前编写好的模板中；第二个层次是将外部获取到的新闻信息和数据库内已有的相关信息进行匹配和联系，结合历史数据的分析，把握深层次线索和发展趋势，得出更宏观更有价值的结论；第三个层次则集中于文本分析以构造新的句子，或是利用情感分析改变句子语气等方面，通过智能算法为计算机原本的算法生成的代码语言“润色”，增加其可读性和易读性；第四、五个层面则涉及新闻分发方面的精准化和个性化，通过细分受众，为描绘好画像的不同受众分发适合的内容，并直接精准抵达受众最信赖的信息接口与终端，满足每一个用户的不同需求。

机器人新闻写作的自动化、智能化和个性化完全颠覆了传统记者编辑对新闻事件的呈现，拥有人工写作无法企及的各种特长和优势。应用在体育、财经等特定专业领域，在庞大的数据库的支撑下，其能够突破规格化新闻领域的限制，减轻记者编辑的压力，将其从低级无趣的工作中释放出来，把更多的精力投入对新闻的深度挖掘。

（二）算法设计与个性化写作

随着信息技术发展下信息生产主体的多元化，新闻的界限也逐渐边缘化，信息呈几何倍数增长，海量信息供给过剩和用户注意力稀缺之间的矛盾日益尖锐，新闻生产机制则在传媒业广泛应用人工智能技术的大背景下重构。以用户至上为理念，强化数据分析并依靠算法进行专业分发，内容偏向更符合利基市场的长尾需求。以各个社交网站和平台上的用户个人信息为核心，依靠算法，运用数据分析手法，构建用户画像并匹配数据库内容，生产出更符合用户兴趣和需求的信息。

算法设计和个性化写作的新型新闻制作模式主要包括新闻生产和新闻分发两个部分。[2]首先是新闻生产部分，主要通过搜集网络，尤其是社交网络上的用户数据，根据不同社群用户的不同兴趣特征添加相应的标签，在数据库中抓取能够与标签相匹配的信息并进行统计计算，强调新闻事件中相对能引起用户兴趣的属性特征，再通过分析事件的频率和重要性，确定文本叙事结构，从而生成一篇报道。

与以往传者为中心的报道模式不同，个性化写作的目的不是为了广而告之，而是更注重新闻报道生成前对用户画像的描绘以及新闻发布后根据受众接受情况和效果反馈不断修正。这个过程可以描述为这样一个流程：先依据用户在大数据平台上的综合信息和场景化适配信息，建立初步算法推荐模型，根据用户的需求和信息构建精准匹配机制，再根据用户的阅读行为偏好为用户提供精准化信息投放，依据受众的反馈和阅读喜好的改变不断优化推荐方案。算法新闻和个性化写作主要在于对用户个性化需求的满足、提供新闻定制服务，代替传统的工厂式新闻加工模式，实现精准化、自动化和智能化匹配与发行，满足利基市场的长尾需求。

三、智能媒体时代的新闻分发

智能媒体时代背景下，新闻分发环节在大数据的支撑和社交平台的兴起下，已經不再只是分众“窄播”阶段，而是更符合个人化、精准化、对象化和社交化的新闻信息推送趋势。

（一）基于大数据的精准分发与对象化投放

基于大数据的精准分发与对象化投放，即通过算法和数据库匹配，分析用户的媒介消费行为，从而挖掘用户的阅读偏好和个性需求，根据用户的个性化需求，以新闻聚合的方式自动为其精准推送最适合也最符合用户兴趣的内容，从而实现个性化的内容推荐和定制新闻发送。[3]

算法精准分发区别于传统模式下无差别的人工分发，依靠算法技术并围绕用户的个人兴趣来对信息进行调取、过滤、聚合与分发。在信息爆炸和受众注意力有限的矛盾下，算法推荐为用户提供精准推送，满足千人千面的信息需求，节省了用户的时间，也大大提高了信息的精准到达率。

（二）社交化的新闻信息推送

依托移动互联网与移动终端，社交化传播实现了信息的实时共享与交换。传受界限消失，同时打破了以往时间与空间对传播的限制，信息能够随时随地通过移动终端实现互动性与个性化传播。[4]

社交媒体的移动传播具有生产多元化、传播即时化以及社交互动性强等特点。许多媒体的社交化创新已不再局限于“两微一端”，而是及时跟进各大新平台，如直播、小程序等，同时也在试图超越平台。社交化传播既推动了媒体的传播语态的变革，也在新闻信息推送方面进行了革新。

社交化的新闻信息推送主要依据用户的社交关系圈，例如典型的微信公众号，其基本模式是“信息—受众—受众（N个）”。微信公众号通过分析用户的社交关系，每个人都能成为传播过程的节点，没有了编辑和把关人的角色，是信息过滤权的一次让度，成为“关口”的是用户的社交网络关系，每个人都可以通过“关口”向外传输信息内容。

（三）场景化适配设置全新议题

在新闻生产最初的新闻采集阶段，媒体根据用户适配其不同场景中的多样需求，既可以缩短采播周期，压缩时空距离感，也可以借助可穿戴式设备改进采集方式。

无论是机器人新闻带来的全自动、去中心化的新闻生产以及其创造出的各项奇迹，还是虚拟现实技术带来的沉浸式新闻体验和第一视角的仿真呈现，还有依托数据库、以算法为核心技术、为用户需求定制个人化信息的算法推荐，都是未来新闻生产过程中发挥主要作用的核心技术。

要积极利用好人工智能技术为新闻生产带来的全新可能，提升新闻业为整个社会创造的价值，同时也要正视伴随技术而来的问题与障碍。传媒工作者应充分发挥主观能动性，坚守新闻专业主义，同时帮助受众提升媒介素养，使记者与机器各自发挥所长，优化新闻生产流程，从而满足受众不断提升的信息要求。

四、结语

智能化媒体为传媒业带来了新的研究课题，同时也带来了新的困扰，但新闻业终究无法抵御智能化的“入侵”或逆转智能化时代潮流，人工智能在新闻生产中的应用也为新闻业开辟了许多新领域，为新闻生产创造了更多可能。新闻工作者应更加明确其努力方向，坚守新闻专业主义并提高媒介素养，为广大用户创造更有价值的新闻作品。

参考文献：

[1] 南长森，白霞.融合发展、综合创新：2016年新闻传播学科发展述评[J].长安大学学报（社会科学版），2017（1）：106-124.

[2] 谢迎姿.智能新闻的现实图景[J].新闻研究导刊，2018（2）：166-167.

[3] 易铭.谈大数据时代传统新闻业态的变革与重构[J].新闻传播，2017（7）：77-78.

[4] 黄楚新，彭韵佳.我国移动传播的发展现状与趋势[J].新闻与写作，2017（8）：32-36.

作者简介：陈爽（1979—），女，辽宁兴城人，本科，辽宁工业大学文化传媒学院教授，研究方向：广告理论，新媒体传播。