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智能新聞的現(xiàn)實(shí)圖景

2018-02-22 06:54:59謝迎姿
新聞研究導(dǎo)刊 2018年4期
關(guān)鍵詞:智能用戶信息

謝迎姿

(湖南師范大學(xué) 新聞傳播學(xué)院,湖南 長沙 410081)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、VR/AR等技術(shù)的興起,智能生活模式已成為當(dāng)下的主流。在此背景下,智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用也將帶來新的新聞發(fā)展模式。智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)在新聞采集、新聞生產(chǎn)、新聞分發(fā)和新聞消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié),出現(xiàn)了傳感器新聞、機(jī)器人寫作、算法推薦、沉浸新聞等智能新聞模式。

一、智能新聞的應(yīng)用

目前,智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段,更多的屬于實(shí)驗(yàn)性質(zhì)。[1]我們可以從新聞采集、新聞生產(chǎn)、新聞分發(fā)、新聞消費(fèi)四個(gè)環(huán)節(jié)來觀察智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域中的突破。

(一)新聞采集——傳感器新聞

傳統(tǒng)新聞采集依賴記者的個(gè)人感官捕捉新聞信息,再將之轉(zhuǎn)化為文字、圖片、音頻和視頻。但隨著技術(shù)的發(fā)展,智能技術(shù)的應(yīng)用則具有超越人類個(gè)體所能觸及的范圍的潛力,可以帶來更大量級(jí)的信息和更具新意的景象。傳感器便打破了人類的感官限制,而在新聞生產(chǎn)過程中專業(yè)記者或者媒體運(yùn)營商通過傳感器來搜集和利用海量信息、數(shù)據(jù)來“講故事”即為傳感器新聞。也就是說“傳感器新聞”指的是,利用傳感器生成或搜集數(shù)據(jù),然后分析并實(shí)現(xiàn)可視化,使用數(shù)據(jù)來支持新聞報(bào)道。

通過概念界定也可清楚地辨析傳感器新聞和數(shù)據(jù)新聞的區(qū)別,前者是利用傳感工具創(chuàng)建數(shù)據(jù),而后者更多的是利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)。因此,相較下文提及的其他類型智能新聞模式而言,傳感器新聞并非一種單獨(dú)的新聞?lì)愋停侵冈谛侣勆a(chǎn)報(bào)道過程中把傳感器作為采集新聞數(shù)據(jù)的工具之一

傳感器新聞的興起很大程度上依賴數(shù)據(jù)成為新聞的主要素材。一方面,新聞工作者不滿足于基于人類感官所能企及的范圍搜集信息,而傳感器延伸了人體的感官系統(tǒng),以其超越人的感官所能及的廣度、深度與持久度超越傳統(tǒng)的信息采集模式;另一方面,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,傳感器所搜集到的有針對(duì)性的規(guī)模化數(shù)據(jù)不斷滿足新聞報(bào)道對(duì)于數(shù)據(jù)的需求,通過對(duì)碎片化的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以期獲取相關(guān)規(guī)律與趨勢(shì)的判斷,進(jìn)而提升完整報(bào)道的準(zhǔn)確性與權(quán)威性。[1]簡而言之,傳感器新聞拓寬了新聞信息的來源途徑,以及信息采集的維度。[2]

(二)新聞生產(chǎn)——新聞機(jī)器人寫作

智能機(jī)器人改寫了新聞稿件只能由人撰寫的歷史,機(jī)器寫作實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同。新華社的“快筆小新”、騰訊的寫作機(jī)器人“Dreamwriter”等廣受關(guān)注,今日頭條在2016年里約奧運(yùn)會(huì)期間派出AI小記者“張小明”承擔(dān)體育新聞的寫作任務(wù),也受到業(yè)界和學(xué)界的認(rèn)可。當(dāng)前,模塊化的寫作模式與創(chuàng)作特定類型的稿件是新聞機(jī)器人的重要寫作特征。

“機(jī)器人寫作”實(shí)際上是一種稿件自動(dòng)生成軟件,通過軟件應(yīng)用實(shí)現(xiàn)機(jī)器取代人力,提高發(fā)稿的效率和數(shù)量。生產(chǎn)方式主要有三種:一是利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成稿件。在掌握大量整合好、便于計(jì)算機(jī)讀取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,參照行業(yè)專家提供的計(jì)算公式、判別規(guī)則,在預(yù)先設(shè)置的新聞模板中生成新聞稿件,這種方式主要用于財(cái)經(jīng)報(bào)道、體育報(bào)道和醫(yī)療衛(wèi)生報(bào)道等。二是在挖掘用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成個(gè)性化稿件。對(duì)用戶的閱讀內(nèi)容、閱讀習(xí)慣等進(jìn)行分析、挖掘,或者根據(jù)受眾自定義的標(biāo)簽,將同一內(nèi)容的信息整合成多篇角度不同、風(fēng)格迥異的稿件,為用戶推送個(gè)性化產(chǎn)品,增強(qiáng)用戶黏性。三是利用記者數(shù)據(jù)模型智能化生成稿件。將采集到的文字、圖片、語音、視頻等素材以及其他背景資料與某個(gè)記者的數(shù)據(jù)模型相結(jié)合,通過軟件運(yùn)算自動(dòng)生成符合該記者風(fēng)格的稿件。[3]

“人工模板+自動(dòng)化數(shù)據(jù)填充”的寫作模式不僅可以提高新聞生產(chǎn)效率,同時(shí)也保證了新聞生產(chǎn)的質(zhì)量,避免人為差錯(cuò)。只要數(shù)據(jù)正確、算法科學(xué),并且能正常運(yùn)行,自動(dòng)化新聞生產(chǎn)就能夠避免出現(xiàn)諸如拼寫錯(cuò)誤、計(jì)算錯(cuò)誤、事實(shí)要素不全等差錯(cuò)。因此,機(jī)器人寫作在標(biāo)準(zhǔn)化新聞?lì)I(lǐng)域的生產(chǎn)效率更高,且生成的結(jié)構(gòu)性文本精準(zhǔn)可讀、中立客觀。

(三)新聞分發(fā)——“算法”新聞

“算法”新聞的應(yīng)用已經(jīng)極其廣泛,其以個(gè)性化為賣點(diǎn),以用戶需求為導(dǎo)向,以精準(zhǔn)匹配用戶為目的。在信息呈現(xiàn)極速爆炸的現(xiàn)代社會(huì)中,面對(duì)海量內(nèi)容,普通個(gè)體難以作出最優(yōu)的閱讀選擇,因此“算法”新聞在滿足用戶需求的基礎(chǔ)上應(yīng)運(yùn)而生。例如,今日頭條新聞客戶端打出“你關(guān)心的才是頭條”的宣傳口號(hào),主打算法推薦機(jī)制。它搭建智能新聞平臺(tái),通過對(duì)用戶畫像、場(chǎng)景、文章特征進(jìn)行分析,為每個(gè)用戶做個(gè)性化新聞推薦,做到了“千人千面”。[4]

總體來說,“算法”新聞的關(guān)鍵還是在于對(duì)海量用戶行為的數(shù)據(jù)分析與挖掘。盡管各平臺(tái)新聞推薦算法采取的技術(shù)模型不盡相同,但基本理念就是通過計(jì)算機(jī)程序挖掘用戶的閱讀習(xí)慣和社交興趣圖譜,敏銳判斷用戶閱讀下一條新聞的可能,以及這一條新聞與前一條新聞之間的關(guān)系。在后續(xù)使用過程中這一圖譜也通過不斷地記錄、摸索和算法優(yōu)化來進(jìn)一步強(qiáng)化其信息推薦的智能性。從平臺(tái)的角度來說,個(gè)性化推薦的目的是提升用戶體驗(yàn),增加用戶閱讀時(shí)間,并有效減少用戶瀏覽到重復(fù)或者厭惡的信息帶來不利影響。因此,平臺(tái)不斷通過挖掘用戶的社交興趣和優(yōu)化算法,提高推薦的精準(zhǔn)度、及時(shí)性,在第一時(shí)間滿足用戶信息行為中的信息需求意識(shí),吸引用戶的注意力,增加其停留時(shí)間。

(四)新聞消費(fèi)——沉浸式新聞

所謂“沉浸新聞”,即通過技術(shù)創(chuàng)造一個(gè)虛擬的模擬環(huán)境突破時(shí)空限制,讓用戶仿佛置身其中從多角度感受“真實(shí)場(chǎng)景”。這種沉浸感不僅僅是身臨其境感,更重要的是每一個(gè)用戶在新聞現(xiàn)場(chǎng)捕捉各種細(xì)節(jié),抑或是基于用戶自身的興趣,獲得對(duì)于這個(gè)事件的觀察角度,而較少受到傳統(tǒng)的編導(dǎo)視角限制,使得用戶獲得一個(gè)自主的認(rèn)知視角來認(rèn)識(shí)與理解新聞事件。比如紐約時(shí)報(bào)的VR新聞作品《流離失所》將觀眾帶到動(dòng)蕩的中東,如臨現(xiàn)場(chǎng)般感受戰(zhàn)爭對(duì)兒童、平民的生活帶來的影響。

沉浸新聞包括AR和VR兩種模式,VR/AR技術(shù)為用戶帶來感知世界的新方式,能讓人們從更真切的第一人稱視角進(jìn)入新聞現(xiàn)場(chǎng),相比電視等傳統(tǒng)媒體的二維觀看過程,用戶借助VR技術(shù)能夠以一種“不在場(chǎng)”的方式抵達(dá)新聞現(xiàn)場(chǎng),身臨其境地感受新聞事件,減少新聞報(bào)道中因多種主客觀原因?qū)е碌男畔⑷笔В瑥亩@得更多的互動(dòng)性與交互性。

二、智能新聞的倫理風(fēng)險(xiǎn)

智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用給新聞生產(chǎn)帶來了重大變革,在給我們帶來全新體驗(yàn)的同時(shí)也存在倫理風(fēng)險(xiǎn)。

第一,在新聞的采集、生產(chǎn)上,機(jī)器人寫作雖然提高了新聞生產(chǎn)的效率與數(shù)量,但是通過標(biāo)準(zhǔn)化程序生產(chǎn)出來的新聞作品更多的是客觀敘述,很難表達(dá)復(fù)雜的感情,語言也枯燥乏味。盡管基于各類數(shù)據(jù)的挖掘,機(jī)器人新聞能得出各種結(jié)論,預(yù)測(cè)事件發(fā)展趨勢(shì),但是卻無法解釋為什么,以致大多數(shù)結(jié)論并無意義。新聞報(bào)道離不開語境,單純地客觀報(bào)道新聞事件卻缺乏必要的解釋和背景資料,有時(shí)會(huì)引發(fā)受眾對(duì)新聞內(nèi)容的誤解,甚至可能誘發(fā)諸如社會(huì)、法律等層面的風(fēng)險(xiǎn)。

第二,新聞分發(fā)的個(gè)性化、新聞推薦的定制化,使得“信息繭房”現(xiàn)象也更為嚴(yán)重。定制化、個(gè)性化、程序化的信息影響并會(huì)塑造成個(gè)人偏好滿足,用戶傾向于獲取與自己態(tài)度相一致的新聞,從而人們因?yàn)樽晕疫x擇而變得固化,進(jìn)而忽略了真實(shí)世界的多元性。也就是說,“算法”只提供受眾喜歡閱讀或認(rèn)同的信息內(nèi)容,導(dǎo)致個(gè)人消費(fèi)越來越多的同類信息,以致受眾不太可能閱讀到與其意見相左的信息或觀點(diǎn)。最終,社會(huì)上不同聲音之間的溝通、交流日趨減少,社會(huì)生活愈發(fā)單一。

第三,沉浸新聞重置了時(shí)間與空間,打造了一個(gè)“擬態(tài)世界”,使得新聞?wù)鎸?shí)與否難以區(qū)分。觀眾誤以為見到的就是真實(shí)的,甚至節(jié)目制作者也在還原真實(shí)。同時(shí)在VR/AR新聞中,雖然可以設(shè)置一些類似于提示的功能,方便用戶更全面、高效地獲取信息。但是當(dāng)用戶沉浸在大場(chǎng)景中,擁有比以往更多的主動(dòng)選擇權(quán),用戶會(huì)因個(gè)人喜好等因素,對(duì)某些信息過度聚焦,導(dǎo)致在全方位、大場(chǎng)景的“新聞現(xiàn)場(chǎng)”中消耗了過多的精力,或遺漏一些有價(jià)值的信息。[5]新聞?wù)鎸?shí)從此被“誤解”。所以,沉浸新聞的真實(shí)性問題更值得新聞人警惕。

三、結(jié)語

郭慶光曾指出,從漫長的人類社會(huì)發(fā)展過程來看,真正有意義、有價(jià)值的信息不是各個(gè)時(shí)代的傳播內(nèi)容,而是這個(gè)時(shí)代所使用的傳播工具的性質(zhì),它所開創(chuàng)的可能性以及帶來的社會(huì)變革。在智能媒體時(shí)代到來之際,人類尤其需要用價(jià)值理性去平衡工具理性,思考當(dāng)代人類最具價(jià)值的方向何在,據(jù)此調(diào)整技術(shù)走向、工具功能和人類行為,確保智能技術(shù)帶來更高效的媒體,也給人類社會(huì)帶來更好的未來。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,智能新聞生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)都獲得了更成熟的技術(shù)支撐,從數(shù)據(jù)搜集到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)展示,技術(shù)雖然不能解決智能新聞在發(fā)展過程中面對(duì)的所有問題,但在智能時(shí)代,智能新聞勢(shì)必會(huì)獲得前所未有的發(fā)展機(jī)會(huì)。

[1] 張磊.智能媒體的現(xiàn)實(shí)圖景與未來想象——以新聞?lì)I(lǐng)域的變化為例[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào),2017,50(4):146-148.

[2] 王明荃,杜耀宗.智能新聞生產(chǎn)應(yīng)用與倫理爭議分析[J].新聞采編,2017(4):22-23.

[3] 許向東,郭萌萌.智媒時(shí)代的新聞生產(chǎn):自動(dòng)化新聞的實(shí)踐與思考[J].國際新聞界,2017(5):36-37.

[4] 郭全中,胡潔.智能傳播平臺(tái)的構(gòu)建——以今日頭條為例[J].新聞愛好者,2016(6):4-8.

[5] 喻國明,張文豪.VR新聞對(duì)新聞傳媒業(yè)態(tài)的重構(gòu)[J].新聞與寫作,2016(12):47-50.

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