智能時代傳播內容的生產建設與運營

靖鳴 趙曉彤

【摘要】 智能時代，大數據和機器智能應用到新聞傳播領域，給傳播內容的生產建設和運營帶來巨大變化，同時也對新聞傳播各個環節帶來新的沖擊。大數據和機器智能給傳播內容生產建設與運營帶來的變化主要是，由傳統的經驗內容生產到精準的數據內容生產，由生產者事必躬親到人機協作的生產運營;給傳播內容生產建設與運營帶來的問題是，大量同質化內容泛濫傳播、機器智能批量式的生產讓新內容生產者陷入職業困境。對此，內容生產者要發揮主觀能動性，提高數據處理能力;新聞傳播機構要強化數據監管工作，抓好專業人才梯隊建設;政府要完善法規制度，發揮社會監督的作用，提高傳播水平。

【關 ?鍵 ?詞】大數據;人工智能;內容生產

【作者單位】靖鳴，浙江越秀外國語學院，南京師范大學新聞與傳播學院;趙曉彤，南京師范大學新聞與傳播學院。

【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.07.003

自古以來，時代的更迭和命名都有一個鮮明的標志，那就是科學技術的進步。當下的智能時代，科技的快速發展催生了大數據和人工智能，信息的數據挖掘和智能分析相結合，新聞信息傳播平臺出現垂直整合的趨勢，傳統媒體的新聞內容拆分重組;有影響力的媒體機構逐漸形成人格化特征，人機共生成為發展趨勢，內容傳播更加快速高效;話語空間多元共存，受眾細分成為必然趨勢，主流話語壟斷地位受到挑戰……人工智能和大數據正在掀起一場新的內容革命。智能時代傳播內容生產建設和運營的變化是顯而易見且極其快速的，同時，其也對新內容生產的各個環節和流程提出挑戰，這是我們要面對的新課題。

一、智能時代新內容生產建設和運營的變化

有學者指出，大數據和人工智能帶來了智能時代，因為大數據分析和人工智能處理有著海量、多維和及時的特點，所以帶來了巨大的社會變革[1]。人的智慧和能力是需要運用記憶和思維不斷地學習和鍛煉來獲得的，假如讓機器像人一樣實現智能，就只能模仿人學習的過程，靠信息的輸入、加工和輸出。當然，其中最為核心的是中間的信息加工過程，也就是人最寶貴的思維、記憶等一系列大腦活動過程，人工智能最重要的也是使機器和工具具有人的思維。信息加工利用就是數據驅動和數據計算的方法。電腦強大的計算能力和存儲能力能夠產生和承載龐大的數據，使傳統的編碼、傳輸、解碼方式產生新的變化。大數據和人工智能促使傳統行業更新換代，智能技術更成為社會變革的動力。在內容生產建設和運營領域，這種推送作用發生了如下改變。

1.大數據：由經驗之談到精確數據

以往的內容生產主要依賴人們的經驗，這源于自古以來的經驗總結和代代相傳的傳統。雖然過去的技術變革提高了內容生產的效率，豐富了內容生產的形式，但智能化技術從根本上改變了內容生產單純依靠經驗的局面。

通過智能化技術，內容生產能挖掘精確的數據和運用可視化的圖表，這不僅成為人們固有經驗的補充，還成為新理論觀點直觀有力的依據。數據的獲取、挖掘、分析和運用，讓內容生產走上了傳播內容的精確生產之路，并為人工智能技術的發展奠定了數據信息的基礎。“上海觀察”是解放日報的APP，其在運用大數據描述和解釋新聞方面生產出不少的內容。如2014年有關歷年上海公務員招考的比較、2013年有關不同行業薪酬的增長圖和比較圖等報道，成為新媒體數據新聞的代表作。

龐大的數據，不僅能夠讓內容生產者獲得更多人們關注的角度和有熱度的預知話題，從而基于數據去進行選題的策劃和分析，而且能夠借助數據分析，發現優質內容的深入方向，進行不同角度的演繹和延伸。大數據已成為內容生產的基礎性存在，能夠促進傳播技術革命、語言表達革命和思維方式革命。在數據時代，數據是有根據的數字，是尖銳的、精確的、赤裸裸的事實。單純依靠傳統的經驗已然行不通，只有進行精準的數據呈現、詳細的數據分析，才可能得出事實的客觀準確判斷和對未來發展態勢的推測等。

例如，羅振宇的跨年演講《時間的朋友》，長達4個小時的演講里，無論是預測還是趨勢，幾乎都有確切的數字，并且在每部分中間用了一些數據去表現時間。表現時間最好的數據是什么？是時間刻度，也就是1秒鐘、1分鐘、1小時、1天、1年、100年、1000年，在這些時間的刻度里，我們最能體會時間的珍貴。每一個時間刻度，都詳細地以事物發展變化的狀態加以呈現。如一秒鐘獵豹飛奔28米、蜂鳥振翅55次;一分鐘太陽將6000萬噸物質送入太空、1800顆恒星爆炸;一天里紐約時代廣場人流量341062次、互聯網論壇可以發200萬條帖子;一年里中國城鎮新增就業人數1314萬、新建高速公路6700多公里、新開重大水利工程20余項。在數據中，時間的變化顯露無遺，這在無形之中增強了內容的說服力和吸引力。

有時，數據就代表人的需求，一類數據就能促使一個行業翹楚的產生，并且能促使其不斷壯大發展。比如，心跳、脈搏、體重等身體數據促使keep等運動類APP的誕生，一、二線城市不同時間的打車數據促使滴滴打車的誕生，旅游時吃飯住宿的搜索數據促使美團、大眾點評的誕生……這些數據蘊含著無數的信息，只要有心的內容生產者去挖掘、分析，就可以生產出優質的產品。因此，數據是這個時代強大的戰略資源，有了數據，就可以通過分析來探視各方面的信息，再運用這些信息去生產更加有說服力、更加精準精細的內容。大數據的全面多維、龐大完備，使得內容生產的不確定性慢慢降低，確定性不斷提高，更在內容生產者主觀的角度上增加了客觀的權重。

2.人工智能：由事必躬親到人機協作

傳統的內容生產，一般由專業的媒體機構通過采訪、拍攝、編輯等一系列的流程來進行。無論是重大節慶活動還是會議記錄，好記者總是沖在采編第一線。而今天，人工智能技術可以實現人與機器合作，大大降低人力物力的成本消耗。

例如，2017年兩會上走紅的兩會記者采訪新式設備，就是人機合作的產物。光明網的記者身背一臺“鋼鐵俠”多信道直播云臺，將裸眼與VR（虛擬現實技術）直播應用到新聞報道中，集新聞信息采集、發布于一體，現場只需一名記者就可以快速地實現視頻、全景、VR等內容的同步直播與錄制，并且能夠快速又精準地切換角度，承載多路信號實時傳送直播;《深圳特區報》則專門定制了一款交互智能機器人，其不僅可以對代表、委員進行簡單采訪，還能提供智能人臉識別、播報天氣等功能，同時還可以實現激光導航、紅外感應、人機互動、自主避障。

除了信息采集，人工智能技術還能為內容生產者的創作省心省力，大大提高智能寫作和編輯的效率。人工智能的算法不僅可以自動化地智能抓取各領域的數據，為報道提供廣闊的信息來源，為寫作和編輯提供豐富的素材，而且能夠進行智能語音識別和翻譯。例如，訊飛語記能夠將120分鐘的語音任意轉寫成中英文，而且識別率很高，還支持方言和云端存儲，這無疑是會議記錄和現場采訪記者的福音。還有的機器人能進行部分采訪和互動，如人工智能機器人微軟小冰能與人聊天互動，智能手機自帶的語音助手在接收到人的語音錄入后能夠迅速反饋。

在圖文和音視頻編輯中，人工智能技術也發揮了強大的作用。例如，微信公眾號后臺的編輯助手，可以根據主題一鍵生成模板，根據用戶喜好自主設計各種標題、分割線和圖文模板。此外，各大搜索引擎基本都可以實現搜圖、識圖等功能，有智能糾錯（錯別字識別）、定時推送等功能，極大地節省了人力。在推送發出后，后臺自動記錄關注用戶的評論留言，并且根據關鍵字設置的自動回復進行反饋。

在“人人都是記者”的新媒體時代，內容生產者可以借助各種機器的力量，進行人機合作，人工智能技術極大地豐富了內容生產的人群和渠道，豐富了內容生產的資源和形式。

二、智能時代內容生產存在的問題

智能時代，大數據和人工智能技術為傳播內容生產建設和運營的各個環節帶來了極大便利。它們不僅能夠不斷促進內容生產效率的提高，而且為傳統內容生產帶來更多活力和生命力，從而推動社會的進步。但它們在為我們生活帶來便利的同時，也帶來了一些需要解決的問題。

1.數據紛繁：同質化內容的泛濫傳播

目前，專業的內容生產者和數據公司手中不乏各類數據，但有數據，不一定就有好的選題和內容。相反，假如大家都去了同一場會議，回來后得到的是相同的數據，最后生產出來的內容又都大同小異，這就實實在在地陷入了數據的迷局和陷阱。對于內容生產者來說，大家都擁有同一類數據，相當于大家面前呈現著同樣的素材，關鍵看誰的論點和論證方式更別出心裁。當前，國內媒體在數據新聞方面，大部分傳播的內容還停留在枯燥的數據解說，對大數據的應用還遠遠達不到世界先進水平。

反觀國外媒體，各大報紙在大數據新聞內容制作上十分出色。英國《衛報》最早涉及數據新聞領域，其網站開設專門的數據板塊，每日更新數據博客、大數據報道等;《紐約時報》在奧運會報道中獨辟蹊徑，運用動態數據建立虛擬賽場，對運動員歷次刷新紀錄進行完美詮釋;《華爾街日報》等財經媒體通過數據可視化解說抽象枯燥的財經數字，獲得了更好的傳播效果。國內媒體大多存在對數據的重視程度不夠、數據可視化技術等不完善等問題。

此外，大數據本身還存在質量問題和應用問題，其來源真實性、有效性等都需要進行反復核查才能使用。內容生產者如果忽略這點，文章就經不住推敲，站不住腳。例如2019年1月29日，“咪蒙”團隊的刷屏文章——《一個出身寒門的狀元之死》。這篇文章短時間內獲得了大量的支持，并且迅速變成爆款的轉發文章，也就是新媒體通常所說的“10W+”文章，但很快就被質疑聲淹沒。其中一個重要的原因就是文章的核心數據有問題，包括文中提及的高考年份和網劇上線年份不符、主人公畢業年份與其職場年數不符、分數信息與現實狀元分數不符等。發布十幾個小時后，文章因“內容違規無法查看”，發布文章的“才華有限青年”微信公眾號被注銷。2月1日咪蒙發出道歉信，宣布“咪蒙”微信公眾號停更2個月，微博永久關停。

針對這一熱點事件，網上也出現了很多帶有“數據”的解析類質疑文章。一篇文章運用數據，是為了用更簡潔的方式更嚴謹地說理，使文章有更強的科學性和邏輯性。但對數據不進行挖掘，只浮在表面做文章，或是對數據不進行分析，只流于形式寫觀點，都是站不住腳的，而且還會使得文章陷入同質化，使得用戶的信任度降低。

2.人工智能：內容生產者的職業困境

在人工智能技術廣泛應用的情況下，各個內容生產環節需要的內容生產人員數量減少，尤其是一些“伺候機器”從事簡單內容生產工作的普通勞心者。相對于人來說，機器人只要設定好了程序就可以開展工作，各類成本更低但效率更高。例如，騰訊的機器人Dreamwriter至今已經寫作發表文章數萬篇，還能進行持續發布;新華社的“快筆小新”在體育快訊和財經報道方面，報道迅速準確;今日頭條的xiaomingbot更為迅速，能夠在數據庫更新的兩秒內迅速生成新聞稿，并且能調整新聞語氣。在這種情況下，部分處于初級階段的內容生產者很容易被取代，不得不陷入職業和生存雙重的困境。

內容生產者還需要注意的是，在機器越來越“聰明”的同時，所謂“人才的標準”已經不再是恒定不變的指標，隨著市場的變化、用戶的需求、經濟的進步、技術的發展，這些指標在不斷地更新和變化。傳統內容生產的速度和熟練度不再是內容生產者優秀的衡量標準，文案、策劃、制圖等綜合能力，成為智能生產時代更為看重的素質。

今天的數據化、人工智能使得人的欲望感官可以通過數據的測量和干涉來完成，在這個意義上，人自主的獨特性沒有了[2]。而普利策描述新聞記者的那段話——倘若一個國家是一條航行在大海上的船，新聞記者就是船頭的瞭望者，他要在一望無際的海面上觀察一切，審視海上的不測風云和淺灘暗礁，及時發出警告。這告訴我們，新聞記者有守望社會的責任。尤其在技術剝奪人的意識，甚至使人異化，人們卻還普遍安于現狀的情況下，傳播內容的生產者更要具備憂患意識和長遠眼光。

三、智能時代新內容生產與運營的思考

面對變幻莫測的智能時代，傳播內容的生產建設和運營也要隨之進行智能革命。在大數據和機器智能影響下，無論是內容生產者，還是政府、機構平臺等，不僅要關注內容本身，還要關注自身是否具備適應的能力。

1.內容生產者：發揮主觀能動性，提高數據處理能力

數據本身紛繁雜亂、真假難辨，要在繁雜的大數據中抓取有效信息，除了記錄當下的數據，還必須練就強大的數據挖掘和分析能力。首先，內容生產者要明確大數據挖掘的幾個方向。大數據運用的維度有“時間趨勢、空間差異、時空差異、時空變遷”等，即橫向、縱向、橫縱差異和橫縱變化幾個角度。其次，內容生產者要學會根據大數據統計分析、定量分析等，從中發現和提出問題、進行推斷和預測等論證。

美國社會心理學家斯坦利·米爾格拉姆（Stanley Milgram）曾提出六度分隔理論，即你和任何一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個[3]。數據分析也大致如此，要得到新的數據發現，就要把數據信息聚合起來并分門別類，通過表格、圖表等形式進行各類數據的可視化呈現，不同的表格和圖表展現數據不同的特征。內容生產者據此評估用戶的需求和反應，為用戶創造優質的個性化體驗。

人工智能雖然發展迅速，但目前并不成熟，有待進一步改進。機器人主要根據設定的結構和程序運行，雖然它可以將一部分內容生產者從重復性工作中解脫出來，但是這樣生產出來的內容贏得了時效性卻無新意，難以產生優質的內容，更難以吸引用戶。此時，那部分解脫出來的內容生產者有了更多的時間去從事平時無法進行的事務。同時，機器不能完全取代內容生產者，比如下基層、搞調查、跑采訪等工作都是無法通過算法和數據來完成的，并且正是內容生產者長時間的采訪才建立了人工智能的各類數據基礎。因此，內容生產者應充分發揮主觀能動性，重視自身為內容生產所付出的勞動，去思考更有創造力的選題，進行更專業的新聞解讀和判斷等。

2.新聞傳播機構：強化數據監管工作，高度重視專業人才梯隊建設

在內容生產建設和運營中，大數據在發現問題、思考問題、解決問題等方面能夠提供更好的幫助，可以幫助專業機構更好地了解用戶，創造更好的內容，因而內容生產需要大數據的助力。但在運用大數據的過程中，內容生產者由于個人能力有限，難免會受各種主觀和情感的影響，不足以承擔鑒別數據是否客觀、機器智能生產的內容是否合理的責任，此時就需要專業新聞傳播機構做好監管，充分發揮記者、編輯等在傳播內容各個環節的把關作用，將不實不當的數據扼殺在搖籃里。

大數據的廣泛應用，使得很多人崇尚“數據至上”，認為只要拿出具體的數據，就代表科學，就有說服力，但其實數據背后的真實性也需要鑒別。美國著名社會心理學家庫爾特·盧因在《群體生活的渠道》一文中提出把關人理論，后由傳播學者懷特將這個概念應用于新聞研究，提出新聞傳播的“把關”過程模式。懷特認為，新聞媒介的報道活動不是“有聞必錄”，而是對眾多的新聞素材進行取舍和加工的過程。在這個過程中，傳播媒介形成一道關口，通過這個關口傳達給受眾的新聞或信息只是少數。由此，新聞傳播機構更要建立嚴謹的監管程序，建立行業內共同的標準化規則，統一數據真實的邊界。

機器智能雖然在內容生產的應用上十分便利，但也對內容生產者提高了要求。要避免“技術至上”和“信息繭房”的影響，新聞傳播機構必須建設適應人機合作的專業人才梯隊。從這個角度來說，新聞傳播機構可以利用機器智能發展的反作用力，進而培養能夠操作機器智能的人才，推動內容生產建設和運營更好地前進。實現資源數字化，從而對數字資源進行全產業鏈運營，在產業鏈中鏈接用戶和生產者，在垂直結構中做到內容的精準傳播，實現全覆蓋用戶、全時空到達。與此同時，完善人才培訓機制，使算法設計、機器操作等技能成為內容生產者的必備技能。新聞傳播機構可通過建立考核制度、獎懲制度等，推動內容生產者主動提升自身素質，打破媒體機構以自我為中心的部門和人才管理方式，追求全局進步。

3.法律層面：建立和完善法規制度，強化社會監督

大數據和機器智能廣泛應用帶來的問題，單靠源頭的內容生產者和新聞傳播機構是無法解決的，還必須有健全的政策法規依據和完善的技術支持。數據是人工智能發展的基礎，能為人工智能技術的算法提供基礎信息。數據庫更是其核心資源，大數據的真實和安全間接保證了機器智能的合法應用。

當今社會，政府與社會公眾的聯系日益密切，政府需要提供的公關服務和承擔的責任越來越多。但智能時代大數據的發展改變了傳統意義上政府的社會監管局面，政府面臨著制度法規和管理模式創新的挑戰。2018年《國務院辦公廳關于印發科學數據管理辦法的通知》在總則第四條中言明：“科學數據管理遵循分級管理、安全可控、充分利用的原則，明確責任主體，加強能力建設，促進開放共享。”[4]由此可見，數據管理目前是分級承擔的，而各級部門的相關制度法規仍不完善，在管理上存在主體不明、責任模糊的狀況，在內容生產中也存在利用數據進行不正當競爭的情況。如微信公眾號“呦呦鹿鳴”的《甘柴劣火》成為爆款引發刷屏，旋即卻陷入 “洗稿”爭議，原因就是數據來源不清晰、數據使用不規范等。此時，更需法律明確人工智能作為新技術、大數據作為新資源的歸屬權、控制權、傳播權，甚至機器本身能否成為法律主體享受內容版權，大數據是成為資本的附庸還是共享的資源。總之，一方面，政府要促進大數據的共享和人工智能的應用，發揮智能化技術的作用;另一方面，政府要保證數據的真實和應用的合法，落實責任主體，使其安全可控。

除了從立法方面保障數據的真實安全，政府還要進行宏觀調控和監測，鼓勵全民監督。無論是大數據還是機器智能，都只是使內容生產更簡單高效的工具，真正消費內容的是用戶。《中華人民共和國網絡安全法》第一次規定了個人信息的公權力保護，但在龐大的數據壟斷和智能技術的干預下，政府必須號召公共權力參與進來，這樣才能占據主動權。我們需要利用政府渠道普及虛假數據的危害，提高人們的警惕意識，鼓勵用戶舉報，從而產生有效的制約作用。

4.技術層面：進行相關的技術改進，提高傳播水平

傳播技術的革新改變了傳播的模式。傳統模式要求的是集約化、規模化、穩定性和整齊度;人工智能模式要求的是個性化、多樣化、創新性和專業化。相比傳統的內容生產，智能時代的顯著特點是永遠變動，具有不穩定、移動化的特點。

摩爾定律告訴我們，“當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，每隔18—24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。”[5]這揭示了信息技術進步的速度。人類的社會活動正在被數據化，一個APP就能利用大數據和人工智能的算法，把整個新聞傳播的內容生產建設和運營過程打造到完美，由此可見技術革新的重要性。

美國傳播政治經濟學者麥克切斯尼認為，現在正是互聯網和移動傳播的數字傳播革命帶來人類傳播歷史第四次大轉型的關鍵時期，革命性的新技術——人工智能就是最新的挑戰[6]。2017年《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》中，就將人工智能上升到國家戰略層面，并確定了人工智能發展三步走的戰略部署[7]。在部署中，最重要的就是技術的完善，如全息顯示、人工智能、虛擬現實等技術，這些都為新聞傳播內容生產建設和運營指明了技術前進的方向。

但目前，我國的人工智能技術在世界上還不夠先進，人工智能在新聞傳播領域的應用還不夠成熟。隨著計算機運算能力和存儲能力的增強，單憑人力越來越難以核查紛繁龐雜的大數據，必須要借助機器智能的力量，在保證數據安全的情況下完成耗時的各種運算，尤其要發展機器智能判斷數據真實性和大量運算數據的能力。同時，技術必須為人類的進步服務，需要不斷進行技術的革新使機器各方面更加人性化，使機器智能深入內容生產與運營的更多方面，更多地解放人力。

四、結語

科學技術是第一生產力。不可否認的是，大數據和人工智能技術已經推動新聞傳播領域產生巨大的變化，傳播內容的生產建設與運營已經不再單純依靠人類自身。不斷發展的技術正在各個方面努力模仿并超越人類，大數據能夠越來越準確地預測用戶需求、話題爆點，這不僅是強有力的戰略資源，而且能節省調研時間;龐大的數據成為內容生產的有力支撐，更豐富了內容建設的角度和挖掘了內容建設的深度;數據圖表能夠清晰呈現各類數據的趨勢走向，甚至由此進入全新的領域。與此同時，智能的機器設備能夠同時完成多項拍攝任務，甚至通過機器直播能夠直接完成傳播的所有工作環節;機器智能設置的程式化、結構化寫作準確快速，將時效性牢牢攥在手心;系統后臺的智能排版和反饋縮減發布與修改時間，機器的智能大大簡化了傳播內容的生產建設和運營流程，降低了新聞生產的時間、人力、物力成本。

未來，大數據和機器智能仍將強勁發展，為新聞傳播領域帶來更多改變。但技術在給傳媒領域帶來變革的同時，也會產生一些問題，這給傳播內容的生產建設和運營帶來新的挑戰。紛繁雜亂的大數據存在質量問題和應用問題，使得傳播內容生產質量不升反降，同質化的內容大肆泛濫;同時，準確高效的機器智能取代了傳統內容生產中占用的大部分人力，尤其是無價值的重復性勞動，使得從事這些工作的一部分內容生產者陷入職業困境，對人才的判定已經不是誰的經驗更豐富、誰的操作更熟練，而是誰的創意更好、誰的能力更綜合。面對傳媒領域的新問題，我們應從內容生產者、機構、法律、技術等層面積極應對，讓大數據和機器智能成為新聞傳播內容生產建設和運營中的強大助力，助推新聞傳播事業的蓬勃發展。

|參考文獻|

[1]吳軍. 智能時代：大數據與智能革命重新定義未來[M]. 北京：中信出版社，2016.

[2]呂新雨，趙月枝，吳暢暢等. 生存，還是毀滅——“人工智能時代數字化生存與人類傳播的未來”圓桌對話[J]. 新聞記者，2018（6）.

[3]葦笛. 你和我，只隔六步[J]. 現代青年，2008（11）.

[4]國務院辦公廳. 國務院辦公廳關于印發科學數據管理辦法的通知[Z]. 2018.

[5]摩爾. 讓集成電路填滿更多的組件[J]. 電子學，1965（4）.

[6]羅伯特·麥克切斯尼. 傳播革命[M]. 上海：上海譯文出版社，2009.

[7]國務院. 國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[Z]. 2017.