財經新聞機器參與在賽博格時代的價值重塑與發展方向

文/袁秋雨

引言

在人工智能、大數據、物聯網等技術推動下，智能化機器正在逐漸全面進入財經新聞信息采集、信息加工與信息分發、傳播反饋等各個環節，這不僅重新定義媒介融合的含義，也帶來財經新聞內容產業價值的新革命。

1.“萬物皆媒”的大數據源

考慮到快速輕閱讀的特征與財經新聞偏重數據來顯示專業性的矛盾，使數據量的閾值成為財經新聞在新媒體領域的一個重要研究對象。本文考察財經新聞不同數據量閾值與傳播效果的影響。考慮到不同公眾號之間在看量受不同因素影響差異較大，故選取財經新聞領域較有代表性的公眾號“錢眼”，相關檢驗結果如表1。本文抽取69個樣本，按數據量從低到高等距分為3組，分別是0-12、13-34、34以上。運用皮爾遜相關性，對5組樣本與在看量的相關性進行分析。除了日期的數字，其他數據均算入統計量，但表示相同意思的同數據多次出現則按一次計算。數據量的獲取通過建立篩選規則，由Python抓取，人工核對。

分析結果顯示，在0-12個數據之間，數據量與在看量皮爾森相關系數為0.414，呈中等程度正相關。在13-34個數據之間，數據量與在看量皮爾森相關系數為-0.195，呈弱負相關。在34個數據量以上，皮爾森系數為0.616，數據量與在看量呈強相關。總體通過顯著性檢驗（＜0.05）。

分析結果證明，數據量與財經新聞傳播效果呈“微笑曲線”正相關。在0-12個數據量范圍內，財經新聞以適應快速輕閱讀的少量數據為特征與財經新聞傳播效果相關。在34個以上數據量范圍內，財經新聞以其倚重數據的專業性與傳播效果強相關。

表1 數據量與傳播效果的相關性分析

傳統人工數據采集往往面臨精度誤差、處理延遲和主觀偏向的問題。機器在數據處理上的精準度和感情上的中立性在某些報道上比人工報道更能保證新聞的可信度。賽博格“萬物皆媒”的時代，機器寫作能把記者從枯燥而耗時巨大的基礎編輯工作中解放出來，是機器新聞寫作對新聞生產的數據解放的時代。

首先，“萬物皆媒”將帶來數據采集與加工的自動化，豐富財經新聞的數據源。在物聯網等技術的支持下，機器可以自動從其監測的對象那里進行信息采集，為報道提供更廣泛的數據來源。這既包括自然與與社會環境信息，也包括人的動態行為數據。與以往僅靠人進行的信息采集相比，機器進行的信息采集可以達及人不能到達的領域，延伸到過去人的感官不能觸及的信息維度，也可以實現全天候不間斷監測。此外，機器采集的大數據也比傳統的問卷調查更為客觀。例如，基于社會化媒體數據的分析，是以人們自發的信息與情緒披露為基礎的，盡管這些信息與情緒未必百分之百真實，但是，相對人們被動接受調查的情形，機器對于社會化媒體數據監測往往更能反映受眾的狀態與意愿。

其次，賽博格豐富的數據源將為財經新聞記者帶來選題源泉和增強預測未來趨勢的能力。一方面，豐富的數據源讓記者站在數據的肩膀上獲得“精確制導”能力。機器能夠對數據進行結構化的呈現與分析，為新聞記者提供了看待問題的全新視角。機器能夠將那些單看起來可能意義不大，但連接起來又很有意義的信息挖掘出來，這種形式的信息呈現無疑具有一種更加宏觀的視角, 更加符合互聯網“連接產生意義”的本質。另一方面，對于趨勢的預測，也是大數據技術的價值所在。機器數據分析有可能將那些隱藏著的人類行為與社會的變化之間深層關聯揭示出來，為新聞選題的發現、新聞關鍵要素的揭示、規律與趨勢的判斷,提供新的源泉。

賽博格時代，財經新聞的數據源、財經新聞的工作效率和財經新聞對于未來趨勢的把握性將大大提高，以更低的成本豐富財經新聞內容的數據源和站在數據之上的財經新聞記者是財經新聞在賽博格時代的價值。

2.基于場景思維的投資建議

投資建議與傳播效果呈正向相關。本文基于“錢眼”公眾號樣本，采用有投資建議與無投資建議的二分法進行分組，統計兩組的閱讀量和在看量數據，并進行獨立樣本t檢驗。相關結果顯示，投資建議與在看量顯著相關。萊文方差等同性檢驗sig大于0.05，方差齊性，t為2.053大于0.7，相關系數高度相關，同時sig為0.046，顯著性水平檢驗通過。

目前，財經新聞對于投資建議陷于矛盾處境。投資建議與在看量顯著相關，但綜合三個典型財經新聞公眾號，平均每條財經新聞僅使用0.23條投資建議，僅占23.3%。這一結果的背后，一方面，由于財經新聞對于受眾信息的不確定性，導致投資建議只能針對在共性化場景下，一般人群中的共性需求與行為特征提出。這樣的投資建議缺乏受眾針對性，只能在財經新聞資訊最后一筆帶過，所以，投資建議的相關內容在財經新聞中的采納比率非常低。此外，目前媒體報道中的投資建議主要來自于個別專家的分析，但這種方法的局限性顯而易見。如果媒體能廣泛借助大數據技術進行重大趨勢的預測與分析，那么，它的預測的準確程度可能得到有效提升，它對社會的影響力就能得到提升。

另一方面，從投資建議與在看量的高度相關可以發現，受眾對財經新聞的投資建議有強烈的需求。傳播學經典學說中，伊萊休·卡茨等提出的“使用與滿足”理論指出，受眾是基于特定的信息需求而主動選擇媒介的，而從中獲得的滿足感將影響其評價行為與后續接觸。受眾訂閱財經新聞，歸根到底是出于投資需要。所以，財經新聞能否提供合理、可行、深度的投資建議，滿足受眾對財經新聞微信公眾號的投資決策的期待，將直接決定傳播效果。

財經新聞提供合理、可行、深度的投資建議的前提是對受眾個人信息的匹配，這正是賽博格時代提供給財經新聞的優勢所在。賽博格時代，LBS（基于位置的服務）技術的應用意味著用戶現實場景的資源聚合。財經新聞基于場景思維，匹配數量龐大的用戶場景，為受眾提供不同的個性化投資建議。

賽博格時代，財經新聞將基于場景思維來匹配投資建議，用大數據拓展財經新聞傳播能力。由機器跟蹤、理解數量龐大的用戶的個性化場景，再由機器整合結構化大數據，根據大數據對趨勢的預測，撰寫有針對性的投資建議。最后由機器匹配用戶的個性化場景，將與受眾個體相匹配的個性化場景納入財經新聞之中，針對同一條財經新聞生產出風格迥異的投資建議版本，以適配不同受眾的需求。根據“長尾理論”，受眾對個性化投資建議需求的滿足將進一步提升財經新聞的內容傳播效果。

3.數據可視化的信息圖表要求

針對典型財經新聞公眾號（“錢眼”）進行采樣分析，69個樣本的信息圖表的數量主要由人工進行篩選，篩選規則如下：推送中出現的財經新聞文本和數據結構化呈現的圖片、表格、視頻均計入統計，文本框不計入統計。

信息圖表與傳播效果相關。相關性系數分析結果顯示，信息圖表的數量與在看量皮爾遜系數0.21呈正相關，且通過顯著性檢驗（＜0.05）。

一方面，區別于傳統媒體的固定終端與“黃金時段”，從移動互聯網開始，媒體慣性被打破，也造成了人們行為方式碎片化和專注力受損害。對于媒體來說，要適應碎片化時間中的傳播，提煉碎片, 用結構化手段完成碎片的“拼圖”。財經新聞不僅需要尋找更靈活的傳播節奏，也需要探尋與用戶的碎片化信息消費相適應的表現形式。另一方面，賽博格時代，飛速引領大數據成為新聞報道中的重要資源，但這并不意味著新聞報道是數據的堆積，信息爆炸時代需要的是對信息更明晰的呈現、更準確的分析和更深層的解讀。

賽博格時代，要求媒體進入一個新的“讀圖時代”，即通過信息的視覺化再加工，更好地傳達、解讀信息，甚至通過信息圖表拓展與深化新聞。

在這樣一種背景下，信息圖表（Infographic）開始扮演越來越重要的角色。賽博格時代，根據凱恩斯預期理論，在財經領域，受眾的反饋和預期將對財經波動有影響。所以，財經新聞除了揭示已經發生的新聞事實，還應收集與反映受眾的反饋。“萬物皆媒”時代意味著信息終端的自然物體化。人們的信息接收，不再只依靠電腦、手機等這些專門的終端，而是可以在不同情境下，通過不同的智能化物體實現，甚至可能基于投影等新技術，一切物體的表面都可以成為“屏幕”。通過各種“屏幕”投放具有互動功能的信息圖表作為一種數據“采集器”，實時收集受眾意見，并且將它們馬上轉化為新聞內容的一部分，成為新聞延伸與深化的基礎。通過財經新聞具有互動功能的信息圖表，受眾不僅可以通過這個圖表了解到各種資訊的狀況，還可以通過圖表進行互動和表態。受眾的反饋即時地被匯總統計出來，每一個受眾都可以更好地把握當前的財經生態。

賽博格時代，信息圖表不再只是一種簡單的表現形式，它更是包含了認識世界、揭示現實的新角度、新思維。通過信息圖表手段將財經新聞的數據和文本多手段呈現，不僅與受眾的碎片化信息消費相適應，還能夠帶來更明晰的呈現、更準確的分析和更深層的解讀。

4.財經新聞在賽博格時代的傳播新方向

新聞生產中跨界合作的增強。賽博格時代，意味著對于財經傳媒專業的媒體機構來說，要拓展自己的信息能力和數據源，需要盡可能將掌握著智能機器和傳感數據的 IT 企業、物聯網企業納入，成為自己新聞生產系統中的成員。

趨勢預測性財經新聞新聞數量的增加。以往財經新聞的選題更多地報道正在發生或已經發生的事實。如果媒體能夠利用大數據技術，把更多的注意力放在對未來趨勢的預測上，那么，就有可能顛覆以往財經新聞報道中的投資建議主要來自于個別專家的分析的局限性。對社會的影響力就會得到提升，借此實現媒體價值的重塑。

信息碎片價值整合的發展空間。賽博格時代信息爆炸，但并不意味著新聞報道是數據的堆積。用結構化手段完成碎片的“拼圖”，將碎片的價值導入深度報道，將是財經新聞未來的一個重要發展空間。

賽博格時代，“萬物皆媒”機器參與，意味著信息終端的自然物體化，財經新聞發展方向始于此，也遠不止于此。賽博格時代不僅意味著機會，也意味著更多的發展方向的挑戰，但無論如何，這是財經新聞必須面對的一個新的時代。