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人工智能時代,美國媒體如何報道突發新聞

2020-12-07 11:30:50文_應
傳媒評論 2020年1期
關鍵詞:人工智能內容用戶

文_應 圓

“新聞比任何時候都重要!”美聯社高級副總裁吉姆·肯尼迪的話直戳傳統媒體人痛點——公眾對新聞報道的需求不減反增,但面對互聯網新技術及社交平臺的強勢沖擊,紙媒“斷崖式下滑”的唱衰聲仍不絕于耳。

所有同行都在問:轉型出路在何方?

至少有一點可以確信:內容品質是把利劍,而突發新聞是必爭之地。

2018年微信三次改版,全國公眾號閱讀大幅下滑,錢江晚報官微卻逆勢拿下132個10萬+,其中突發報道數據搶眼,僅普吉沉船事故就有8條稿件連破10萬(單篇最高閱讀達119萬)。Facebook上的突發報道也爆款頻現,去年調整算法后,前100篇最具吸引力的文章有56篇是硬新聞或時事新聞。

顯然,突發事件仍具備良好的傳播態勢,而在人工智能迅猛發展的當下,如何報道突發新聞才能形成全媒體報道優勢,快速精準且又角度豐富地搶占內容制高點?美國媒體的一系列新工具、新產品以及“實戰秘籍”,為我們提供了一些新思路。

AI工具“搶占先機”:快速成稿,深挖熱點

早在2014年,美聯社就開始用人工智能寫作,利用算法為上市公司撰寫財報。洛杉磯時報開發的“QuakeBot”地震報道機器人,發布速度“秒殺”所有人類同行。對于需要進行數據收集、報表分析、實時監控等大量機械工作的新聞來說,人工智能簡直是效率小能手,使報道數量翻倍、發布速度猛增的同時,把記者從簡單重復的工作中解放出來,讓他們有更多時間去進行調查性新聞和深度報道采寫。

·Trint:快速自動翻譯,可將視頻、音頻內容自動轉化成文字,準確率可達95%以上;

·New s Dashbord:新聞儀表盤,類似熱搜,每15分鐘更新Google搜索中人們最感興趣的熱點事件,防止熱門話題被遺漏;

·Chartbeat:實時反饋監控,可顯示不同網頁位置的用戶停留量,并通過scroll depth(滑動深度)來分析新聞效果,通過標題測試判斷內容是否被用戶喜歡;

·Google Trends:關鍵詞搜索峰值監控,可回溯事件進程,復盤總結內容發布是否及時;

……

在過去,媒體人篩選出報紙的頭版頭條,為電視節目精心編排,從而實現議程設置;而如今,“算法+社交”的人工智能技術打破了突發報道的傳統寫作流程和分發途徑。 AI對于新聞工作者來說,不是“替代人類”,而是提質增效的新助力。

快速、高質量、低門檻:視頻自動剪輯只需幾十秒

從密蘇里新聞學院的教授,到美聯社、CNN、華爾街日報的傳媒大咖,每個人都在重復一個詞:視頻!今日美國前副執行總編歐文·厄爾曼指出,視頻能在更長時間范圍內留住用戶,廣告商也更愿意通過視頻投放做導流。今日美國位于亞特蘭大的視頻中心有50名雇員,每周生產超過100條原創視頻。

對于突發新聞而言,以往掛在嘴邊的“有圖有真相”已遠遠無法滿足受眾。社交網絡步入短視頻時代,純聲畫的組合更直觀,更能呈現跨越屏幕的強烈紀實感,更容易將新聞事件真實、客觀地還原給用戶,其質量很大程度上決定了稿件的傳播力和影響力。

農藥行業的良性發展,離不開政府的引導和支持。生態環境部環境規劃院研究員李曉亮在題為《污染防治攻堅戰背景下工業企業環境管理與展望》的報告中指出,近年來,嚴格的環保政策帶給企業的不僅僅是生產上壓力,更多的是一種動力,形成了一種競賽的機制,為更優秀的企業和出色的技術提供更多的市場空間。

同樣以2018年普吉船難為例,錢報官微8條10萬+稿件,每條都包含至少一條原創視頻,而新京報更是在單條稿件中加入3條原創短視頻,最大程度呈現第一現場。然而,視頻制作的繁瑣與耗時,經常讓新媒體編輯在進行突發推送時,陷入手足無措和漫長的等待。

2017年,美聯社開始使用人工智能技術——W ibbitz自動生成視頻。W ibbitz在全球擁有1100多家媒體會員,他們以“快速、高質量、低門檻”為目標,通過智能算法對文本內容使用自然語言處理技術,使得快速生成視頻成為可能。

也就是說,用戶只需要提供文本,系統就可以對其進行智能化總結,提取摘要與關鍵詞,并根據關鍵詞在素材庫中選擇相應的圖片與視頻素材,自動生成字幕及背景音樂,串聯起來就可以生成一個視頻。而從導入文本到生成視頻,整個過程大約只需要幾十秒,隨后導出到用戶的CMS(內容管理系統),也可以生成視頻鏈接,直接分享到Facebook或Tw itter,并提供定時發布服務。

“目前數字視頻產業呈現爆炸性增長,未來將占據互聯網80%的位置。”W ibbitz視頻總監撒繆爾·瓦勒羅斯這樣預測。但不可否認的是,AI自動生成的視頻有時可能相對粗糙,專業新聞媒體需要對視頻進行后續的調整與優化。與新聞寫作機器人類似,W ibbitz讓記者和編輯從繁瑣枯燥的工作中解放出來,專注于更高難度的內容生產。

事實核驗的重要一環:人工智能對假新聞的甄別

盡管突發新聞傳播形勢大好,但假新聞在社交平臺上也在悄悄“開花”。

“如果新聞不是準確、公正、獨立的,用戶就不會對發布媒體產生依賴感和信任感。”美聯社數字創新部主任泰德·安東尼坦言:美聯社永遠強調新聞的及時性要放在公正性和準確性之后,也就是說:“對”第一,“快”第二。

20年前要做到這些原則還比較容易,但現在有社交媒體,手機讓每個人成為環球新聞的目擊者和發布者。為博眼球、蹭熱點而炮制的假新聞、PS圖片以及假視頻層出不窮,且經常在社交媒體上火速傳播。

作為新媒體編輯,每當遇到地震、臺風、火災等突發報道,經常需要花大量時間和精力核實微博、朋友圈的刷屏照片和視頻。在沒有任何輔助工具的幫助下,目前人工核實時只能盡量多查驗各方信源,但仍不能排除“踩雷”可能,且非常拖累突發新聞的發布時效。

美聯社目前已開始借助人工智能工具甄別假新聞。比如,SAM(Alerts&Desk)可監控社交平臺爆點,發現并驗證網絡UGC內容,通過地理定位或關鍵詞進行檢索,方便記者發現線索、核實真偽并預判熱點;又如,Google Vision可查詢多少新聞單位使用了某張照片,從而在突發事件發生時判斷照片源頭。

真正的新聞媒體需要標記假新聞并辟謠。與假新聞的對抗,仍是媒體、平臺和機構要咬牙堅持打下去的攻堅戰。

打造超級地區新聞:patch.com的成功之道

仔細觀察紐約時報、華爾街日報等美國主流印刷媒體的各個版面,讀者已經很難找到淺嘗輒止的日常新聞報道了。

新聞沙漠化現象愈發引人關注。具體到某一位居民,對他而言,一方面是來自美聯社等大型媒體播發的權威國家大事,另一方面,社區級別的新聞垂直傳播,目前卻普遍被“邊緣化”。

“The internet is global,new s is local.”本地新聞是本地生態系統中很重要的一環。巴黎圣母院大火當然是全球重大突發,但轟動程度卻未必比得上“小區停水停電3天”對某地居民的沖擊。

美國著名地方新聞網站patch.com的成功之道,為突發新聞的地域延伸和空間拓展,提供了更廣闊的平臺。

正如網站登錄頁所展示的:在這里,發現你家門口的新聞!

patch.com致力于從街區覆蓋整個城市,打造超級地區新聞。patch.com擁有2300萬用戶,覆蓋美國50個州和華盛頓特區(共1227個社區),目前已成功盈利,并計劃覆蓋全境4500個10萬以上人口的城市。

patch.com有110位全職記者及30多位自由撰稿人,并通過AI生產有關天氣、財經、房產等方面的新聞。同時,新聞通過智能分發到相關社區版塊,進行突發推送。

越本地的送達,精準度越高,用戶粘性也越強。patch.com具有強大的用戶生成內容功能,使社區成員能夠發布自己的故事、圖像和評論。用戶UGC投稿內容先通過AI甄別,再進行人工核實,每天可生產850條新聞。

過去單向的新聞傳播鏈,早已被移動端的多節點互動所取代。人工智能和社交平臺顛覆了新聞的傳統傳播路徑,當突發事件來臨時,只有將紙媒優越的內容生產能力和新媒體的優勢常態結合起來,方能從互聯網平臺海量的碎片化、同質化信息中脫穎而出,呈現巨大的聚合能量。

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