智媒体时代新闻报道的新实践——以2020 年“两会”期间智媒体参与下的新闻生产为例

马子惠

（华东师范大学，上海 200241）

一、智媒体参与，新闻生产的重组与更新

智媒体的出现，顺应了“万物互联”的时代发展趋势，促进了媒体行业内部和新闻生产的重组与更新。在2020 年两会期间的新闻实践中，媒体行业在意识、资金、科技、机器等方面不断探索，延伸新闻感官触角，通过VR 交互直播、“全息”远程编辑、智能化推送等等手段，保障了时事新闻传播与分发，抢占了新闻发布的“黄金时间”。

从理论上讲，智媒体不仅仅是媒介间技术的简单相加和融合，也不仅仅是新闻内容的异形态输出，而是迅速捕捉社会热点走向、动态社会关系，打破媒介间的生产、传播壁垒，媒介间新闻创作风格相互渗透，依据媒介内容与受众的粘性，通过大数据算法，分发符合受众个性化需求的内容。在媒介与受众的互动中总结传播效果，在启发、适应受众关注中提升行业内容品质，增强新闻传播的影响力和感染性。

（一）新闻采集：实时更新，异地获取

在新闻采集方面，2020 年“两会”期间运用云智能算法取材、全息异地访谈、AR 交互式直播、用户手机传感器获取、无人机传感器采集等等收集获取资料的方式，同步现场，更新新闻报道的内容，突破新闻采集、生产，超越时空限制。

1.远程采集，数据支撑，拓展新闻报道深度

以往，电台、电视台的内容采集常常被时空、感官限制，新闻原料不可避免的存在遗落、偏差、丢失的可能性。智媒体参与下，媒介感官被无限延伸，颠覆了以往新闻采集的过程，所有移动端都可以作为信息收集的途径，同步现场更新报道内容。智媒体参与下的信息采集主要分为两类，一是利用智能终端，比如手机、抖音和快手直播平台、AR交互直播等等，后台随时记录用户的关注情况、兴趣喜好、生活规律和区域位置等等信息和数据，通过算法规则归纳保存人文信息；二是利用无线传输、卫星定位、远程拍摄等智媒体手段记录并汇总新闻发生地的现场情况，涵盖天气、运输、空气颗粒物等物理信息。“新华社MAGIC 智能生产平台能通过算法获取各类数据，并将其自动处理成结构化的数据。”[1]智媒体参与下的新闻采集已发展为业内新常态，呈现便捷化、数据化、可视化。实时更新，智能操作，人为把控，全局规划，深挖潜在信息，以新闻主体为中心全面搜集周边资讯，为过滤新闻内容、提升新闻品质发挥了重要作用。

2.超越时空，突破传统，完善后续追踪机制

运用全息访谈、传感器等技术，新闻生产打通了传统信息传输渠道，连接了地理距离。运用无人机传感器实时进行数据、资讯、环境监测，追踪现场的动态变化，延续新闻的后续制作。此外，AI 智能分析不仅可以还原新闻事件发展情况，大数据算法还可以预测未来新闻事件发展的方向和状态。AR 交互直播、云智能算法取材等等技术，助力新闻工作者高效完成信息采集工作，为后续新闻追踪报道打下坚实根基。

（二）新闻加工：远程编辑，亮点优先

在新闻加工方面，“5G+AI”声像分析、“全息”远程视频导播编辑、AR 眼镜、“5G+AI”智能云剪辑师、“5G+4K/8K+AI”快传快剪等加工方式，“中央厨房”资源共享，能够打破行业内部壁垒，提升新闻报道的制作效率，更新新闻加工样态。

1.科技助力，远程编辑，提高新闻生产效率

“5G”融入媒介行业、直接作用在媒介加工技术上的更新、“5G+AI”声像分析、“全息”远程导播等等，带来了更便捷的生产技术，提高了行业加工效率，创造出了风格各异的新闻报道。同时，以受众喜好为依据的细分内容，在媒介的生产中被创造和归纳，社会、媒介和受众的关系越发紧密，事件、主体、物体的主客观关系被不断加深。在新连接关系中，人们意识到技术的核心地位。新闻加工方式的进步，早已不是单一媒介独当一面的优势，而是行业协调化、规范化趋势下，实现媒介融合、协同创造的关键呈现。远程编辑其背后的核心竞争力，是大数据算法技术的延伸效果，以协同参与、制度规则、系统调度为具体内容的实践成果。随后，缩短新闻加工时间，增强与受众的粘性关系，提升新闻传播竞争力。

2.亮点优先，更新样态，溶解媒介生产壁垒

“5G”加持下，人工智能融入新闻生产，包括播报、引导、写作、发布等等，这种生产模式模糊媒介边界，行业人员不再纠结媒体传播形态，而是专注信息的处理，专注自身与受众粘性的增强，专注信息传播样态的更新。“两会”上AI 智能主播以生动幽默的语言，向受众传递着会议现场的实时动态。封面新闻中具有语音功能、识别功能的小封机器人，帮助受众进行个性化新闻检索。智能写作机器人急速、高效的帮助记者完成部分新闻稿件，采写两会热点内容和幕后花絮，以别样的切入点讲述两会动态。

（三）新闻分发：关注热点，个性推送

在新闻分发和推送方面，两会新闻视频彩铃、“我AI 中国：云上两会”智媒云数据大屏等等方式，实现了以用户为核心的智能信息分发。大数据云计算、人工智能算法、智能新闻档案等等方式，精准分析受众需求，把握“两会”期间的社会热点。依据智能算法规则，完成个性化推送新闻内容，实现多样化智能传播。

1.受众核心，智能分发，强化新闻传播效果

以用户为核心的智能信息分发，能够强化传播效果。《第45 次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2020 年3 月，我国网民规模为9.04 亿，互联网普及率达64.5%；手机网民规模为8.97 亿，网民中使用手机上网的比例为99.3%。[2]（图1、图2）

图1 网民规模和互联网普及率

图2 手机网民规模及其占网民比例

为适应庞大的网民规模，特别是关注到手机网民的阅读习惯，封面新闻打造出快餐式阅读板块“封面秒报”，内容直指两会热点，用智能拆分和合成视频技术，将重点内容，如政府工作报告、代表委员的提案议案中的核心部分提取出来，制作成简短视频，推送到手机移动端口，贴近受众的接受和阅读习惯。

2.数据归纳，需求满足，个性呈现媒介内容

2020 年两会期间，中国网（议库平台）联合智慧星光发布《2020 全国两会大数据》。数据呈现了5 月 27 日 12:00 至 5 月 28 日 12:00 期间产生涉及2020 年全国两会124.8 万条信息的情况，并总结了其中最“靓”词汇，其中关于科技创新类最热词汇分别是：工业互联网、人工智能、5G、科创板、大数据、知识产权、智慧城市、媒体融合，受众对智能媒体推送的期待可见一斑。[3]

智能推送以大数据算法为依托，算法以用户和信息之间的联系为依据。一方面，各传播媒介的后台都会归纳受众的使用习惯，比如个人基本信息、兴趣方向、社会圈层、社交群体、潜在关注等等，用数据形成对受众的基本描述，以此来认识受众的接收习惯、消费能力、生活状态等等。另一方面，平台会对新闻内容进行总结和归纳，归纳可以分为政治、热点、美食、法律、婚姻等等，再通过算法分析后台用户数据，推送与受众关联程度强的内容。

个性化推送可以满足不同受众的需求，同一媒介呈现在不同受众面前，算法作用下的推送内容常常“千人千面”。甚至受众在不同时间、不同场景、不同季节时，存在不同的需求也可以被算法满足。比如，受众跑步、散步过程中，可以配带智能手表，接受短视频、秒报等快餐型新闻内容；受众等地铁公交过程中，可以查看时事热点或社会趣闻，消磨无聊时间。受众为核心、智能算法的新闻分发和推送，实现了“众口可调”。

二、智媒体参与，新闻行业面临的挑战

智媒体丰富媒介内涵的同时，也带来了新的挑战。“传播本身就是基于特定逻辑进行的一种行为。”[4]在算法作用下，极大提高了新闻采集、生产、加工、分发等环节的新闻传播效率，然而，在新闻生产方面，跨距离采集和人工智能交互，都是在固定算法的基础上实现的。在享受智媒体带来的生产和传播效果时，也充满着质疑：智媒体在生产和传播过程中，如何引导舆情和规范著作权？在新闻加工方面，如何平衡新闻生产智能化和新闻伦理的关系？如何规范智媒体参与下的技术伦理？在新闻分发方面，基于社会热点和受众喜好的精准分析，受众获取了在自身社会认知舒适区内的新闻“满足”，如何理解个性化生产背后，智能推送带来的“群体智慧”和“群体极化”？解决信息获取纬度的“信息茧房”困扰？

（一）人工智能参与下的新闻生产

1.人工智能能否监测和引导舆情

在“5G”背景下，视频传输可能会转变为媒介传播的形式，与以往文字、语音不同，视频中新闻内容的筛查与甄别难度升级，算法难以分辨视频中不当内容和隐含的舆论导向，难以对生产的新闻内容中隐匿的舆情进行引导与检测。

受众具有群体化、隐匿化、情绪化的特征，在算法实施过程中，难以甄别。媒介话语权不断下沉，舆论观点的分布具有不确定性和分散性。虽然在新闻生产过程中，媒介的边界渐渐模糊，但分布在各个平台的舆论场相对独立。从舆论场域的分布来看，国内基本集中在“三个强舆论场”：一是以《人民日报》、新华社、党报等纸媒引导社会正能量和主旋律的舆论场；二是以微信、微博、抖音、快手等娱乐社交平台，信息发布门槛低、信息容纳度高的相对自由舆论场；三是以少数不良网站、文字视频等网络内容，宣扬敏感、激进内容的舆论场。各个舆论群体具有鲜明性风格，观点不免针锋相对，很难融合趋同。从社交媒介的布局来看，受众之间，受众与社会之间的联系，往往受家庭、事业、地位等社会关系所影响，缺失了以往公共领域中“分散观点—反复讨论—达成共识”[5]的过程。面对复杂的舆论场，“万物互联”的算法无法对舆论进行结构性、规律性的处理。

2.人工智能生产的新闻内容可否称为新闻作品

智媒体参与新闻生产程度不断加深，人工智能融入媒介行业的步伐逐步加快，从新闻文稿到电子刊物再到短视频，智媒体参与下的媒介作品层出不穷，目前业内执行的新闻著作权制度和新闻著作权的归属饱受争议。首先，学界的目光聚焦在人工智能参与制作的新闻内容是否称之为新闻作品。总体来说，大致分为三方观点：第一，人工智能基于算法和后台数据信息归纳整理，归纳后的信息，不是意识作用和思维贡献的结果，不具备著作权法“独创性”的必要条件，仅仅是作为一种技术支撑，提供给新闻工作人员一种便捷的生产工具，缩短从业人员的生产时间。第二，人工智能基于算法规则、数据分析技术生成的新闻作品，有独立的著作权益。第三，不能直接“一刀切”，通过某种分析断定人工智能生产的新闻内容是否受著作权保护，要具体分析，建立统一评判标准，若人工智能生产的新闻内容符合著作权所要求的作品属性，则可以称为作品，反之则不然。

（二）大数据算法作用下的新闻加工

1.大数据算法是否基于新闻伦理

基于受众的数据图像建立的新型生产模式，提高了行业的生产效率，然而，也引发了学者们对伦理问题的全新思考。一方面，智媒体的参与拓展了新闻报道的挖掘范围，唤醒了新闻内容形式、体制机制、传播手段创新，但也出现数据来源单一、分析结果与实际不符、信息滥用，造成新闻内容定位不清晰、新闻内容偏差等问题。另一方面，智媒体助力新闻产品的丰富呈现，但也常常出现文章标题引流、社会关照缺失、新闻版权争议、内容品质参差等伦理问题。

随着大数据算法规则不断更新，算法作用下的用户数据报告成为媒介关注受众需求、探寻社会热点的有效途径，也隐藏着信息安全的危机。强化智媒体对受众的认知，用户在平台发布的视频内容、地理位置、兴趣喜好和社交信息等等，都纳入了后台的用户数据分析体系。然而智媒体后台保存的受众数据库也存在信息安全泄露、公民个人隐私示众的风险。这种风险往往是潜在的，用户个人生活潜移默化的曝光在公共视野之中。也许，媒介私人账号下将视频存入“草稿箱”，就是信息泄露的开始。

2.大数据时代能否基于“技术伦理”

“5G”加持下，科技飞速发展，媒介新技术不断更新和推广，“科技向善”更是媒介和受众对智媒体的期许，也成为“技术伦理”的核心内容。“科技向善”主要包括三个层面的目标：第一，关于技术。技术应该为人所用，以便利高效为主，符合人们的使用习惯。第二，关于关怀。要以社会关照为主要内容，关照用户生活、受众需求，基于受众体验不断补充研发内容。第三，关于文明。要以弘扬主旋律为基本基调，推动社会发展和人类文明进步，发挥媒介的教育、宣传、引导作用。

技术背后的弊病其实是人类自身的影子，技术伦理的本质，是在技术实践过程中增加人文关怀的应用，从方法途径、舆论场域、媒介审视等角度，对新闻生产技术进行总结。思考价值观如何在技术使用过程中融入，进而塑造技术，如何在价值观与技术的互动中，相互向善调整。

（三）智能推送状态下的新闻分发

1.智能推送带来的是“群体智慧”还是“群体极化”

智媒体参与下的新闻生产，信息的更新、加工、流通都更加便利和开放共享信息，新闻内容的传播和社会舆论的聚集，在信息交流中促进了社会文明的进步。社会新闻可以促进民众了解社会动态，“两会”期间的报道，更是可以帮助民众了解新兴政策、决议。算法将信息与受众按照一定规则建立联系，进而形成了一部分信息匹配度高的社会群体，他们在相关新闻内容下参与讨论，语言的互动使价值观念不断的输出和碰撞，公众意见在思考中趋向理性，正如皮埃尔·列维所提到的“群体智慧”。“群体智慧”说明了受众在集体交流中形成的连锁反应，个人与群体在求同存异中共同成长，在价值观契合的条件下，通过评论、沟通，有说服力的话语可以纠正个人的思维，提升个人素养。

然而受众的思维模式、认知习惯不同，媒介的受众粘度各异，会导致受众的信息接纳度不同。智媒体的算法输出精准契合群体受众兴趣点，快餐式新闻产品，加上短视频、秒报、30 秒读报等等呈现形式，碎片化的新闻获取习惯，使受众往往“浅尝辄止”，难以思考现象背后的本质问题，也难以了解事实背后的运转机制和逻辑架构。正如桑斯坦提出的“群体极化”概念，当人们关注风格独特的某种信息时，视野受限，意识会有偏激化倾向。在智媒体传播过程中，多个个体的偏激性意识可能导致网络社区、区域化公共平台的激进性群体思维。

2.智能推送能否造成“信息茧房”

人们习惯于由自己阅读兴趣构成的信息“舒适圈”，会影响受众对于多样性知识的接收，一定程度上禁锢了思维。如今，基于算法的信息流给受众推送风格统一、类型相似的新闻内容，受众在选择性理解之后，获取同质化内容，知识层级的针对性越发清晰，范围不断缩小。

“大数据算法推荐使人们面临算法独裁的风险加大，剥夺自由选择的权利。”[6]在这种情况下，容易出现群体对某一事件的焦点性关注，加之受众在阅读和信息获取的目标并不明确，面对众多的信息容易陷入同质类信息的漩涡，受众对媒介及社会生活的行为认知和观点判断也深受影响。智媒体关注到人们在媒介平台上“有迹可循”的行为，但却无法预判和审视受众对求知其他信息的需求。

三、智媒体参与，人工智能技术和媒介融合平衡策略

智媒体时代到来，新闻采集及加工、分发过程发生着颠覆性的变化。智媒体集结了新媒体、社交媒体和传统媒体的技术优势，在科技助力下，快速生产、真实还原新闻内容。特别是两会期间，智媒体及时报道、远程编辑、更新样态，实现了由“众媒体”向“智媒体”的跨越。然而，各传媒媒介在科技的有力支撑下往往陷入新闻产品泛滥、新闻推送算法逻辑简单、受众群体极化、陷入信息茧房等等行业发展的挑战。如何打破“强算法”“弱受众”的局面，将算法短板有效转化为新闻传送优势呢？

（一）把关新闻产品，强化人文意识

智媒体时代，媒体要更加强调“把关人”的概念，坚定政治立场，宣扬社会主旋律，筛选新闻内容，避免大量同质化信息传播，减少算法作用下“信息茧房”带来的获取障碍。推广有人文关怀的新闻内容，用工具理性和价值理性来制作新闻产品，强化用户所需，处理好技术逻辑和人文精神的关系。第一，合理化使用后台用户数据，挖掘数据背后的深层含义，开发潜在信息需求，匹配相关信息内容。第二，加强新闻产品的人工审核，杜绝根据算法内容强硬执行的新闻分发。响应政府号召和社会监管，建立综合审查、规范运行的评价考核机制势在必行。第三，分阶段归纳、分析社会热点内容，学习经典内容，调整新闻分发环节，塑造社会主流价值。

要将技术融入当代传播，强化人文意识。智媒体参与下AR 交互式直播、VR 现场营造等等技术，多元信息融合、多方感官刺激，在拓展新闻生产采集触角的同时，也强化了受众的沉浸式感受。智能分发的垂直信息服务，使受众从多维度接受新闻内容，在高品质、高接受度、高还原度技术的作用下，更容易加深选择性注意、选择性理解、选择性记忆的效果。

（二）推动技术升级，优化考量逻辑

算法的创新升级可以推动智媒体的持续发展，完善信息筛选、过滤、推送的水平和效率。一方面，各媒介平台需要真实记录受众观看、评论、转载等媒介使用数据，通过综合行为数据建立用户信息档案，避免碎片化、娱乐化的片面性信息，持续完善基础算法规则，提供多元化、个性化的精准信息服务。另一方面，算法需要结合时代背景、媒介动态、社会风貌，根据动态信息变化，对用户数据进行归纳和整理，对受众所处的社会阶层、社会圈层、文化素养、工作状态和家庭关系等进行综合考量，进行信息内容推送预判。要基于算法的精确度之上，增加合理性、可视化的信息推荐。

要优化考量逻辑，杜绝简单标签化。算法作用后形成的受众画像记录着受众的兴趣喜好，但片面的给受众“贴标签”，会影响内容的传播和分发，影响媒介平台的传播效率。由于受众已经有熟悉接受的新闻内容，平台可以基于受众自身寻找受众在群体中的普遍特征，对比分析其他受众的独特风格。

（三）规范数据管理，提升受众素养

智能信息推送的精确度和个性化，与受众提供给媒介平台的个人信息相关。智媒体的参与，让信息采集更加隐匿，信息泄露也处于无形之间。受众的具体信息，关乎特定信息的传播效率，甚至作为商品，成就传播平台和宣传商家的交易。比如浏览器搜索栏记录着我们的搜索内容，通讯社交媒体收集着我们与社会的交往信息，购物软件保留着我们的交易记录等等。化妆品品牌的宣传可以利用媒介平台对受众的数据标签，专注对有购买化妆品欲望的受众进行广告推送。当个人隐私触手可及时，媒介传播平台规范数据管理、保护用户隐私，便显得尤为重要。

深化技术改革，同时强调受众对媒介平台的接受、理解、使用能力。一方面，提升信息消费、社交参与、协同交流能力。在信息推送时，保持主导地位，协调信息对思维的影响。受众在享受信息消费的过程中，需要保持独立思考的能力，将“被动内容推送”经过有意识研判，转化为“主动理解需要”。另一方面，提升自身的安全防范意识，在使用社交平台的过程中，注意保护个人隐私，提高自身警觉性、自律性，从而促进新闻生产的有序进行、新闻成果的科学分配以及受众对公共资源的合理利用。