新內容革命的動因、維度與業態重構

雷曉艷 周理熙

【摘要】 ?智能化技術驅動的新內容革命正在發生。這場革命以智能革命為主線，從物化、主體性兩個維度呈現與以往信息革命的根本不同，并通過生產、分發和營銷三個環節，重塑了內容產業格局。

【關 ?鍵 ?詞】新內容革命;智能技術;路徑;維度;內容業態;重塑

【作者單位】雷曉艷，湖南工業大學文學與新聞傳播學院;周理熙，湖南工業大學文學與新聞傳播學院。

【基金項目】湖南省教育廳優秀青年項目“基于‘互聯網+的廣電融媒體轉型研究”（17B075）。

【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.07.002

傳播學上的內容，是指文本、音頻、圖像、視頻、互動等形式的信息;內容革命，是指伴隨新技術發展，新內容體系產生、發展并逐漸取代原有內容體系或地位，從而使內容生態進程出現重大轉折的過程。近年來，以智能化、數字化、網絡化為特征的新一輪內容生產實踐，其產生、發展及其影響過程正是這樣一場傳播革命。它不斷挑戰傳統內容產業形態，帶來一系列內容生產、傳播與消費的變革。

新內容革命何以興起？其動因為何？這場革命對內容產業意味著什么？本文試圖探討上述問題，以期全方位審視“正處于這一場媒體革命中心”[1]的內容產業。研究認為，新內容革命產生、演進及影響路徑可概括為 “一條主線、兩個維度、三個環節”，即新內容革命以智能革命為主線，在物化維度和主體性維度上呈現與以往信息革命不同的特點，從內容生產、分發、消費三個環節重塑內容產業格局。

一、一條主線：智能革命

內容革命的主線是探索新技術對內容行業的改造。在我國互聯網二十年多年的發展歷程中，內容領域經歷了邏輯上互為呼應的三個階段的變革：第一階段以“互聯”為基礎，主要方式是“專業化生產”;第二階段以“社交”為核心，主要方式是“參與式生產”;第三階段以大數據、人工智能為依托，主要方式是“智能化生產”。

第一階段是Web1.0時代（1997—2008年），以四大門戶網站為代表，以提供海量的信息為主要特征。工具搜索引擎開始出現，滿足了受眾日益增長的信息需求。但傳統媒體仍占據內容生產的中心，PGC（專業生產內容）是內容生產的主導模式。因此，這一階段的互聯網更多被定位為傳統媒體內容的新介質延伸，尚未成為變革內容產業的核心力量。傳統內容生產體系中的采寫、編輯、審核、校對流程依然保持在互聯網內容產品的生產過程中，生產流程的復雜性導致內容產品缺乏時效性;脫離用戶需求，導致內容產品缺乏競爭力;缺乏與市場互動，導致內容生產嚴重的封閉社群效應。這些問題成為制約內容產業發展的瓶頸。

第二階段是Web2.0時代（2008—2015年），以微博、微信、博客等社交媒體為代表，以信息的實時、開放、聚合、互動、分享為特征。基于社交和工具的用戶參與型應用不斷涌現，內容生產、分發、傳播開始打破傳統媒體的壟斷地位，內容產業的“去中心化”革命開始興起。在這一階段，傳統的PGC模式不再適用，取而代之的是UGC（用戶生產內容）模式。原本作為內容消費者的一方以智力、體力或情感為資源，逐漸參與到內容產品的設計、生產、流通等環節，成為內容生產者的組成部分，這一模式第一次對傳統內容生產方式發起了沖擊。

第三階段是Web3.0時代（2015年至今），以今日頭條、百家號等自媒體平臺為代表，以數據化、智能化為主要特征。為迎合受眾更優質、更精準的信息需求，內容聚合類平臺迅速占領市場。這類平臺在聚合傳統媒體、自媒體內容基礎上，通過算法和人工智能手段，為用戶提供個性化的推薦信息，內容生產開始轉向“智能化生產”模式。普通的內容生產者獲得技術賦權，擁有與專業內容生產者平等的地位，享有相同的內容生產、發布機制。大數據、人工智能技術還參與到內容的質量審核、把關環節，并通過一定的內容評定機制吸引生產者參與平臺的運營效益分配，建立起對優質內容創作生產的激勵機制。至此，以技術驅動的內容生產力全面釋放，徹底顛覆了傳統內容模式，預示著新內容革命時代的到來。

從上述過程看，內容革命從產生到發展、深化，每一步都離不開技術的推動。內容革命的過程，也是技術革命的過程。學術界普遍認同由計算機誕生引發的科技革命，本質就是智能革命。智能革命在經過計算機革命（將數字計算機變革為智能計算機）、機器革命（將無智的生產機器變革為擁有類人類智能的智能機器）和網絡革命（將只局限于計算機終端的簡單互聯變革為復雜的萬物互聯）之后，自動化和信息化逐步發展成智能化。人工智能技術引領內容產業向智能化變革已是大勢所趨。這場新內容革命是一場智能化驅動的底層革命[2]，在這場變革中，大數據技術、云計算技術和人工智能技術扮演了舉足輕重的角色，創造了智能化的內容生產體系、自動化的信息傳輸體系、系統化的內容管理體系以及精準化的內容控制體系，使內容生產過程的各個環節得到全新的改造。因此，智能革命是新內容革命的實質和核心。

二、兩個維度：物化和主體性

以智能革命為核心的新內容革命有兩個主要的發展維度。一是把人的部分智力外化、物化為機器智能，稱為新內容革命的物化維度。二是機器智能的強大支持讓人的創造性得到根本解放[3]。從某種程度上說，新內容革命就是智能革命向內容領域的擴展和延伸。新內容革命以智能革命為主線，又以智能化為目標，這與以往的內容革命有著本質區別。

1.新內容革命的物化維度

內容生產者能有效地利用人工智能、大數據、云計算等技術升級原來的內容生產工具，人的部分智力被模擬、物化成機器思維。新的內容生產工具在提升單一性能的同時，還能與多種設備進行優勢互補，形成一體化的內容協同、管理機制，從而提升內容生產的效率與質量。新內容革命的物化維度首先表現在智能化技術對重復性高的初級工作的替代，如寫作機器人已經成為頭部媒體的標配。寫作機器人或由媒體自行研發，或與技術供應商合作研發，在財經、體育、災難新聞等領域的應用已開始普及;智能機器人在編劇、譜曲、視頻剪輯、圖像生成等領域也開始應用。機器人完全可以勝任初級的、重復性高的內容生產工作;而需要推理、分析的高級工作，則通過人機交互、人機協作生產完成。

內容生產的智能化必然推動內容管理一體化。以智能化編輯室為例，其核心是利用大數據、云計算、人工智能技術實現人機交互和人機協作，從而釋放媒體生產力，帶來傳播形式和手段的變革、傳播力和影響力的提升，使媒體連接萬物、融于網絡、直抵受眾[4]。它可以實現一體化統籌線索、多元化整合內容、多終端超級編輯、自動審核內容、實時效果監控，并將上述環節集成于一個平臺，既簡化了內容生產流程，又節省了編輯成本。Scoop是《紐約時報》為適應融合報道的要求推出的智能化內容管理系統。該系統將不同功能的軟件合并于一個平臺，把所有的文本、音視頻、影像等素材納入其中，編輯人員能夠在一個內容管理系統中處理多項程序任務。該系統還可以智能分析素材內容，自動匹配內容產品樣式及要素，快速生成文字、圖片、語音、視頻等格式的內容，支持程序化信息生產從數據采集到多種格式文本生成的一體化。

2.新內容革命的主體性維度

由于人工智能技術能使人腦的部分智能物化為機器智能，大規模、高效率、精準化的內容生產成為可能。大量繁雜的程序性任務可以交由人工智能完成，內容生產者的想象力、創造力得到釋放，推動更多高質量的內容產品產生。

內容生產模式的新變化對內容生產者的素質提出更高的要求。一方面，智媒時代的內容生產者需要具備人工智能素養，既要有駕馭機器的能力，也要有超越機器的能力。具體而言，這些能力包括人機協作能力、把關智能機器勞動的能力、創意靈感的設計能力、氣氛與意見的引領能力等[5]。另一方面，伴隨著物聯網、人工智能、云技術等新技術的發展，泛媒化時代的內容生產者還需要具備“泛媒體”技能，除了采、寫、編、評等專業技能，還需具備與內容生產聯系緊密的其他相關能力，包括數據分析能力、心理分析能力、產品營銷能力等。數據分析師、媒介心理學家、內容產品經理人等“泛媒體人”加入到內容生產過程中，他們各司其職，又相互合作。媒體數據分析師通過對用戶數據的搜集、整理、分析，評估和預測用戶個性化需求、內容消費習慣;媒介心理學家幫助解讀數據內涵、策劃話題、提供內容認知框架;內容產品經理人則通過將配適場景傳播的內容分配給場景終端，提升用戶的內容消費體驗 [5]。他們與專業的內容生產者共同服務于媒體機構與技術公司，生產與分發內容，傳播信息與使用終端，推動著更多優質內容的生產與流動。

三、三個環節：重塑內容產業格局

在智能化技術的滲透和影響下，內容產業鏈的多個環節被改寫，內容產業生態被重塑，內容產業格局也被重構。這種重構的力量背后，是智能化技術對內容產業的全面改革，這一變革將對我國內容產業的發展產生深遠的意義和影響，也在一定程度上決定未來內容產業的發展方向。

1.內容生產：從PGC、UGC到AGC、MGC

以智能化技術為基礎的新內容革命，首先帶來了內容生產模式的變革。從素材搜集、資料整理、題材選擇，到數據分析、內容制作、效果反饋，智能化技術滲透到內容生產的各個環節。內容生產由此進入AGC（Algorithm Generated Content，算法生產內容）與MGC（Machine Generated Content，機器生產內容）時代。如前所述，PGC和UGC模式的共性是所有內容均由人有意識地生成，數據在生成之時就已有確切的意義。而AGC、MGC模式的數據是由機器自動搜集、分析、生成的，數據只有在處理之后才被賦予意義。AGC與MGC是內容傳播領域一場全新的范式革命，它們不僅顛覆了傳統內容生產方式，還帶來了內容傳播觀念的變革。

首先是生產主體的變化。2017年5月，《紐約時報》宣布取消公共編輯職務，由人工智能系統代替編輯，該系統可以針對內容給評論貼上關鍵詞、標題或主題等標簽[6]。《華盛頓郵報》的Heliograf、《紐約時報》的BlossomBot、路透社的Open Calais、美聯社的Wordsmith、BBC的Juicer、新華社的“快筆小新”、騰訊的Dreamwriter等智能寫作機器人不斷涌現，推動內容生產主體由人轉向智能機器人。這一變化直接影響了內容傳播的職業生態，生產者擺脫了煩瑣的程序性寫作束縛，可以專注有深度的優質內容生產。

其次是內容生產效率的升級。MGC模式能將內容生產的所有環節集中于同一平臺，資源的高度聚合簡化了內容生產流程。加之算法的高效率處理數據能力，內容生產“一觸即發”，真正實現了內容生產的實時性、同步性。特別在重大突發事件報道領域，AGC、MGC模式成為各大媒體搶時效與獨家的利器。從內容搜集、制作到送達受眾，只需耗時幾十秒甚至幾秒。如新華社的人工智能媒體平臺“媒體大腦”生產一條時長2分08秒的視頻耗時10.3秒[7]。這樣的內容生產速度使傳統媒體望塵莫及。

再次是內容生產流程的再造。內容生產機構以一種首尾連接、完整的整合性過程改變過去內容生產被不同介質割裂、不同部門管理造成的支離破碎局面。以新華社的“媒體大腦”為例，該平臺實現了基于云計算、物聯網、大數據、人工智能等技術的八大功能（版權監測、新聞分發、語音合成、用戶畫像、人臉核查、2410、智能會話），覆蓋報道尋找線索、策劃、采訪、生產、分發、反饋等全新聞鏈路。升級后的“媒體大腦2.0”包含智能數據工坊、智能媒資平臺、智能生產引擎、智能主題集市四大智能系統，自動產出成品視頻內容，以及文字、圖片內容[8]。基于“算法+數據+傳感器”，“媒體大腦2.0”實現了媒體信息的串聯，內容的即時生成、資源共享、多元傳播、深度融合成為可能。內容形態上，“智能+大數據+圖文畫自動匹配”傳播的創新形式，較之傳統內容生產更迎合受眾的需求與興趣。人工智能技術在內容行業的應用可以看作是“機器的智能+人的智能”的雙贏和重生。

2.內容分發：從中心化到去中心化

從傳統媒體到門戶網站，內容傳播始終保持著中心化的分發，即內容傳播主要依靠職業編輯人員的手工操作，分發效果可謂千人一面。社交化媒體的興起，內容分發開始去中心化。每個人都可以創作內容從而成長為自媒體，每個人都可以借社交關系評論、轉發完成傳播，每個人都有個性化的內容消費。信息的傳播權從傳統的精英編輯讓渡到普通受眾，人人都能成為編輯和內容分發中心。社交分發讓人們信息不再匱乏，卻同樣帶來信息過載的問題。如何在海量的信息中為個人匹配其需要的內容，是精準分發亟須解決的關鍵問題，而算法技術正好可以為這一問題提供解決方案。該技術能基于海量信息與個人化需求之間的數學關系，建立數學模型，借助計算機程序的高效運算實現供需數據的匹配，從而實現精準分發。

大數據、智能化時代，內容分發的個性化推薦趨勢愈加明顯。已有數據充分說明，用戶通過社交媒體獲取內容的概率呈下降趨勢，用戶更傾向于通過算法技術來篩選故事[9]。要實現內容分發的精準性，需要考慮用戶、平臺、內容提供方三者的共贏。對于用戶，內容分發需要建立多元的信息需求預測模型，兼顧個體興趣、網絡偏好和熱點選擇等層面;對于平臺，內容分發需要重構知識分類體系，按照用戶需求設置信息標簽，并追蹤用戶偏好、行為和場景的變化，據此為其量身定制相應的內容文本，為精準匹配奠定基礎;對于內容提供方，內容分發需要猜測用戶的意圖，根據用戶的歷史數據和當前行為，基于各種模型生產合適的內容產品，提升用戶體驗。

通過考察多個內容分發平臺，我們發現，目前常見的算法推薦方式有5種。（1）內容推薦。基于用戶畫像中的用戶—分類興趣和分類—應用的矩陣向量進行乘法操作，根據用戶個體的歷史行為，計算其對內容特征的偏好程度，進而推薦與用戶特征偏好匹配的內容。（2）協同推薦。基于用戶的相似度、內容的共現度以及基于人口特征，將用戶歸類為不同群體來推薦相應的內容。（3）擴展推薦。基于用戶興趣點、內容類別等將推薦內容擴展至相互聯系的領域，進行相關性推薦。（4）新熱推薦。基于整體內容的時效性、熱度、排行等指數，激發消費者的興趣，推薦相應的內容。（5）場景推薦。基于特定的地點、時間、人物等背景，激發用戶的消費需求，推薦相應的內容。去中心化的內容分發機制不僅重新定義了內容產品價值，也全面影響著內容生產機制，并將重塑社會輿論生態。

3.內容營銷：從產品到場景

傳統營銷以交易為目標，強調產品或服務的賣點，以發行量、點擊率等為衡量標準;內容營銷是一種戰略營銷，重點在于創建和推廣有價值、有關系且和品牌一致的內容，借此吸引并獲取目標受眾的關注、分享、消費。隨著物聯網、人工智能、云技術的發展，一個萬物皆媒的“泛媒介”時代已經到來[10]。在“泛媒介”時代，人與物、物與物、人與環境產生了更多的關系維度，這三大體系互動形成智媒生態。媒介邊界被打破，人的需求、物的功能、使用場景、購買時機被有機整合起來，內容營銷步入場景化營銷時代。

場景是一個用以描述移動時空新維度的概念，被看作是基于特定的時間、空間、行為以及心理環境氛圍的總稱;場景化，即在一定時空中，由于移動互聯網與社交傳播而被凸顯與強化的人性需求及其被滿足的過程[11]。內容的場景化營銷是針對特定時空、特定心理狀態、特定需求的消費者進行的營銷活動。以往我們在對營銷進行管理時，囿于技術手段，目標市場細分基本停留在人口統計學指標層面（如性別、年齡、地域、收入、受教育程度等）。然而，這些指標過于宏觀、模糊，即便把多個指標綜合起來，也只能界定抽象意義上的目標市場，對受眾的需求依然無法準確識別。而大數據、算法和人工智能技術可以為精準化的目標市場定位提供場景化的解決方案。除了能對用戶的實時狀態、心理狀態、生活方式、消費習慣實時監測、洞察、調整，其還能夠迅速挖掘用戶在特定場景中的信息需求，并將內容與之匹配。個性化內容推送，可使數據釋放出最大價值，在很大程度上避免不同平臺、不同時間內容同質化問題。

內容的場景化營銷廣義上包括兩個層面。一是受眾通過內容的“場景體驗”來獲得情感共鳴。在傳統媒體時代，媒體提供的內容服務以滿足大多數人的需求為主，受眾的個性化需求被忽略，受眾對內容產品的選擇空間小，價格成為影響內容消費的主要因素。智能化技術運用于內容產業后，依托智能傳感器、網絡以及相關的硬件和軟件，內容生產者可以獲得精準數據，并據此架構特定的場景，為用戶量身打造內容產品，滿足其長尾需求。二是內容生產者通過“場景連接”完成多元化場景下的跨界融合。在“泛媒介”時代，各種媒介終端無處不在，各種碎片化的信息構成了多元化的場景，跨界融合成為可能。基于體驗的場景能夠將有著共同特征的消費者聚集起來，形成一個社群或者部落。不同的社群會形成不同的社群文化，并通過網絡等技術迅速傳播，進行重組。例如，隨著移動互聯網的發展，影視業和服裝業實現了跨界融合。在偶像劇大行其道的同時，劇中人物的服裝也引發消費者追捧，他們會通過各種渠道搜索、評價這些服裝。而服裝制造商可以通過百度指數、微博熱搜等一系列相關數據，洞悉消費者的需求，進而加工設計，在市場上推出同款服裝[12]。這充分說明，“場景連接”可以讓消費者進入某種特定情境，從而刺激消費行為的產生。

綜上所述，以智能化技術為核心的新內容革命正在興起，其影響已經開始滲透到整條內容產業鏈和生態環境中。新內容革命在物化維度和主體性維度呈現與以往信息革命的根本不同，在內容產業的生產、分發和營銷環節，智能化技術都進行了“創新性的重構”，內容產業格局也由此被重塑。如何在新的內容格局中協調專業性的價值觀和智能化的理性，將是需要繼續探討的重要課題。

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