智能媒体下新闻生产流程研究

2022-11-22葛嘉欣

新闻传播 2022年17期

葛嘉欣

（上海交通大学媒体与传播学院上海 200240）

一、何为“智能媒体”

近年来，移动互联网带来了媒体变革，人工智能、物联网等技术与媒体结合衍生出了各式各样的新型媒体形态。“智能媒体”这一概念由彭兰教授在《智媒化:未来媒体潮——新媒体发展趋势报告(2016)》中提出。综合近年来中外学界的多种探讨，“智能媒体”指的是，在使用智能技术的背景下，人类信息传播活动的新模式与新形态。“智媒时代”则是指人工智能等智能技术与互联网、传媒业融合的时代。智媒时代的三大特征包括万物皆媒、人机合一、自我进化。“万物皆媒”指的是智能技术的介入下，与人类生活密切相关的物品或是系统都可以成为提供信息的媒介，受众获取信息的方式变得更加多元。“人机合一”则是指智能媒体的发展需要人的智能与智能机器的协作融合。“自我进化”则意为智能媒体具有自我学习的能力，通过对算法的改善能形成更高效率的信息处理控制能力。[1]智能技术发展带来的媒体变革趋势是不可避免的，应完善“人机协同”模式，引导智能技术向善发展。

二、智能媒体渗透新闻生产全流程分析

智能媒体的出现在一定程度上影响了新闻业的发展，它渗透进新闻生产的采集、写作、审核、分发、反馈环节，提供了一种新的人机耦合的生产方式，并且创造出了传感器新闻、分布式新闻、机器人新闻、VR/AR新闻等新的新闻生产模式。

（一）新闻采集

新闻采集即获取新闻线索，是新闻生产流程中的基础环节。智能媒体参与新闻采集环节，主要是以各种智能化设备或者机器人的形式实现。智能媒体有着大数据的挖掘、处理和分析，突发事件监测以及事件发展趋势预测等功能，国内外的新闻行业都已在新闻采集的实践活动中积极使用相应的智能媒体。从前，新闻信息源主要来自于记者与有关部门等，而如今物联网中的一切都是信息采集者，智能媒体大大拓展了新闻采集的途径，比如传感器可以捕捉人类感官触及不到的信息，可以替代记者在第一时间抵达危险现场搜集一手信息，灾害报道也常常会使用传感器新闻这一形式。并且，智能媒体有助于提升新闻采集的数据真实性与完整性。传统的新闻素材需要人工处理，过程繁琐容易出现疏漏，而智能媒体可以极高效率地处理庞大规模的数据资源，不仅极大程度地缩短了素材获取时间，还多维度地拓展了素材内容，利于形成对新闻事件更加完整、正确的认知。智能媒体还能帮助媒体从业者发现潜在选题、评估新闻价值，但同时也存在一定局限性，比如由于涉及隐私等问题，无法获取更多数据来保证数据分析的准确性，以及现有技术下的智能机器无法做更深层次的语义解读去正确评估新闻价值。总的来说，还是需要良好的人机协作才能更准确地掌握新闻的核心问题。

（二）新闻写作

智能媒体在新闻写作环节的加入带来了几个方面的变化：一是，大数据处理能加快新闻写作效率，机器人不会疲劳且能时刻应对突发新闻，能在短时间内形成一篇有质量保障的新闻快讯。二是，促进新闻叙事语言融合，文字内容的生产可以同步辐射至声音、图像、视频等内容的生产，并衍生出了直播新闻、数据新闻、虚拟现实新闻、新闻游戏等多种创新形式，受众的参与感、沉浸感得以增强。三是，算法的不断完善实现了“私人定制”式的新闻写作，用户的小众、个性化的新闻信息需求能得以满足。智能媒体在新闻写作环节的体现有“自动化新闻”“机器人新闻”“计算新闻”等。目前来看，自动化新闻的应用领域是有限的，它无法适用于更复杂多元的报道领域，也无法进行更深度的、更人性的报道，还可能存在一些与伦理相关的问题。但是整体而言，智能媒体逐渐渗透新闻写作的趋势不会改变。

（三）新闻审核

智媒时代的新闻审核环节正在从人工为主转向人机交互，新闻编辑可以通过借助智能技术及智能审核工具优化具体实践过程。比如，央视网就推出了AI 内容风控平台——融媒智控云矩阵，这一智能化的新闻审核工具通过有机结合知识图谱和主流算法，实现了对新闻内容的智能审核。新闻编辑还可以利用算法核查新闻信息的真伪。根据系统输入源和计算原理的差异，新闻核查的算法可以分为“基于内容模型的新闻核查算法”和“基于社会情境模型的新闻核查算法”[2]。第一种依托自然语言处理技术，通过计算真假新闻在语义学上的差异，来判定任意给定的新闻文本的真伪。第二种则是通过考量信息传播过程中的社交符号与情境等信息来甄别假新闻。然而，新闻审核工作不能完全交付给智能机器，依旧需要人员在旁监督来处理复杂语境下的新闻文本。最后，智能媒体还解决了传统新闻审核过程中存在的一定的滞后性问题，智能技术的介入能更及时地核查新闻内容，弥补疏漏的重要信息。比如，《华盛顿邮报》推出了政治新闻测谎仪“Truthteller”为新闻的真实性与准确性提供保障。

（四）新闻分发

首先，智能媒体的新闻分发是全时性、多终端的，用户可以随时随地在相互依托的各终端平台获取新闻信息。其次，智能媒体的出现已完全打破从前专业媒体为主导的单向传播方式，将“人寻找信息”的传统模式转变为“信息去找人”这一新型分发路径。智能媒体在新闻分发环节的重要体现之一便是“个性化新闻推荐”。智能的算法技术与框架通过挖掘分析用户平日的信息阅读习惯、社交媒体的使用习惯、社交关系等数据，推断用户的兴趣爱好，描绘用户的行为画像，建构数据库，形成个性化的新闻推荐，甚至能为用户进行场景化适配。国外的《纽约时报》、《华盛顿邮报》等新闻媒体以及国内的“今日头条”等新闻聚合类平台都在使用个性化新闻推荐算法。在智能技术的推动下，新闻推送效率得以加快，新闻分发渠道越来越精准，用户思维逻辑已被完全革新。个性化新闻推荐能将新闻内容精准触达用户，从而有助于增加用户黏性，积累用户在平台沉淀。

（五）新闻反馈

智媒时代，用户不再是单纯的信息接受者，同时也是信息的生产者、传播者、场景构建的参与者。多重身份的用户对新闻的反馈将极其重要，甚至会影响到后续的新闻生产。智能技术可以追踪新闻传播的具体路径，高效收集用户对新闻的反馈信息，并进行数据分析与整理，来改进下一步的个性化新闻推送方式与传播策略。同时，智能新闻反馈可以增强传播效果评估的全面性与准确性。具体来说，比如VR 设备可以记录用户接受VR 新闻时的各项生理数据，来测量用户对新闻的真实感受。比如新闻聊天机器人可以与受众进行个性化交互，实时搜集受众对新闻内容的情绪、态度和意见。同时，智能媒体获得的新闻反馈可以为舆情管理、虚假信息治理、版权保护等提供依据。比如，《光明日报》通过中央厨房与融媒体实验室模式对新闻报道进行实时动态监测，利用算法模型拦截虚假信息的扩散节点，从而准确把握舆论形势，达到更好的舆情管理效果。

三、智能媒体下新闻生产的问题

智媒化是新闻生产和新闻传播的必然发展趋势，新技术的诞生与发展颠覆了传统的新闻行业生态，重塑了新闻价值，影响了新闻生产流程的各个环节。虽然这一技术带来了许多优势，帮助新闻媒体更快速有效地传播内容，但同时技术的多种不确定性也为新闻生产埋下了种种隐患，新闻行业面临着全新的问题与挑战

算法技术的不透明会引起人们对个人隐私与算法黑箱的担忧，平台型媒体通过算法不断向用户推送个性化内容也被视为对用户私人空间的侵犯。新闻不再是所有人的新闻，而是个人的新闻，用户被困在信息茧房，知情权的权益也受到了影响。而媒体虽然能将新闻内容触达给关注的用户，可是却无法让大众知晓。同时，这也暗含着一种算法偏见与歧视。平台如何定义用户，社交媒体上的用户行为是否能完全反映其现实中的人本身，热榜排名的指标又是否真的代表多数人的意见与偏好。算法的歧视来源于人本身。在算法设计阶段，个人的主观意识和偏见会影响技术的客观性与公正性。因此，新闻生产不能完全依赖智能媒体技术，专业的新闻把关与审核依旧是非常重要的。智能媒体也带来了真实性混淆的问题，比如在新闻分发环节，虚假信息能通过智能算法技术不断推送传播给用户，从而影响舆论环境。又比如“社交机器人”的出现，有研究证实，“社交机器人可以成功渗入社交网络，改变既有的信息交互结构”并增加人类用户对特定信息的接触[3]。当前的智能技术还是需要新闻从业者的专业把关，对智能技术的过度依赖会减弱新闻从业者的主观能动性，同时也会引发严重的新闻原则问题，届时媒体的公信力也将被消解。