智媒體時代新聞報道的新實踐
——以2020 年“兩會”期間智媒體參與下的新聞生產為例

馬子惠

（華東師范大學，上海 200241）

一、智媒體參與，新聞生產的重組與更新

智媒體的出現，順應了“萬物互聯”的時代發展趨勢，促進了媒體行業內部和新聞生產的重組與更新。在2020 年兩會期間的新聞實踐中，媒體行業在意識、資金、科技、機器等方面不斷探索，延伸新聞感官觸角，通過VR 交互直播、“全息”遠程編輯、智能化推送等等手段，保障了時事新聞傳播與分發，搶占了新聞發布的“黃金時間”。

從理論上講，智媒體不僅僅是媒介間技術的簡單相加和融合，也不僅僅是新聞內容的異形態輸出，而是迅速捕捉社會熱點走向、動態社會關系，打破媒介間的生產、傳播壁壘，媒介間新聞創作風格相互滲透，依據媒介內容與受眾的粘性，通過大數據算法，分發符合受眾個性化需求的內容。在媒介與受眾的互動中總結傳播效果，在啟發、適應受眾關注中提升行業內容品質，增強新聞傳播的影響力和感染性。

（一）新聞采集：實時更新，異地獲取

在新聞采集方面，2020 年“兩會”期間運用云智能算法取材、全息異地訪談、AR 交互式直播、用戶手機傳感器獲取、無人機傳感器采集等等收集獲取資料的方式，同步現場，更新新聞報道的內容，突破新聞采集、生產，超越時空限制。

1.遠程采集，數據支撐，拓展新聞報道深度

以往，電臺、電視臺的內容采集常常被時空、感官限制，新聞原料不可避免的存在遺落、偏差、丟失的可能性。智媒體參與下，媒介感官被無限延伸，顛覆了以往新聞采集的過程，所有移動端都可以作為信息收集的途徑，同步現場更新報道內容。智媒體參與下的信息采集主要分為兩類，一是利用智能終端，比如手機、抖音和快手直播平臺、AR交互直播等等，后臺隨時記錄用戶的關注情況、興趣喜好、生活規律和區域位置等等信息和數據，通過算法規則歸納保存人文信息；二是利用無線傳輸、衛星定位、遠程拍攝等智媒體手段記錄并匯總新聞發生地的現場情況，涵蓋天氣、運輸、空氣顆粒物等物理信息。“新華社MAGIC 智能生產平臺能通過算法獲取各類數據，并將其自動處理成結構化的數據。”[1]智媒體參與下的新聞采集已發展為業內新常態，呈現便捷化、數據化、可視化。實時更新，智能操作，人為把控，全局規劃，深挖潛在信息，以新聞主體為中心全面搜集周邊資訊，為過濾新聞內容、提升新聞品質發揮了重要作用。

2.超越時空，突破傳統，完善后續追蹤機制

運用全息訪談、傳感器等技術，新聞生產打通了傳統信息傳輸渠道，連接了地理距離。運用無人機傳感器實時進行數據、資訊、環境監測，追蹤現場的動態變化，延續新聞的后續制作。此外，AI 智能分析不僅可以還原新聞事件發展情況，大數據算法還可以預測未來新聞事件發展的方向和狀態。AR 交互直播、云智能算法取材等等技術，助力新聞工作者高效完成信息采集工作，為后續新聞追蹤報道打下堅實根基。

（二）新聞加工：遠程編輯，亮點優先

在新聞加工方面，“5G+AI”聲像分析、“全息”遠程視頻導播編輯、AR 眼鏡、“5G+AI”智能云剪輯師、“5G+4K/8K+AI”快傳快剪等加工方式，“中央廚房”資源共享，能夠打破行業內部壁壘，提升新聞報道的制作效率，更新新聞加工樣態。

1.科技助力，遠程編輯，提高新聞生產效率

“5G”融入媒介行業、直接作用在媒介加工技術上的更新、“5G+AI”聲像分析、“全息”遠程導播等等，帶來了更便捷的生產技術，提高了行業加工效率，創造出了風格各異的新聞報道。同時，以受眾喜好為依據的細分內容，在媒介的生產中被創造和歸納，社會、媒介和受眾的關系越發緊密，事件、主體、物體的主客觀關系被不斷加深。在新連接關系中，人們意識到技術的核心地位。新聞加工方式的進步，早已不是單一媒介獨當一面的優勢，而是行業協調化、規范化趨勢下，實現媒介融合、協同創造的關鍵呈現。遠程編輯其背后的核心競爭力，是大數據算法技術的延伸效果，以協同參與、制度規則、系統調度為具體內容的實踐成果。隨后，縮短新聞加工時間，增強與受眾的粘性關系，提升新聞傳播競爭力。

2.亮點優先，更新樣態，溶解媒介生產壁壘

“5G”加持下，人工智能融入新聞生產，包括播報、引導、寫作、發布等等，這種生產模式模糊媒介邊界，行業人員不再糾結媒體傳播形態，而是專注信息的處理，專注自身與受眾粘性的增強，專注信息傳播樣態的更新。“兩會”上AI 智能主播以生動幽默的語言，向受眾傳遞著會議現場的實時動態。封面新聞中具有語音功能、識別功能的小封機器人，幫助受眾進行個性化新聞檢索。智能寫作機器人急速、高效的幫助記者完成部分新聞稿件，采寫兩會熱點內容和幕后花絮，以別樣的切入點講述兩會動態。

（三）新聞分發：關注熱點，個性推送

在新聞分發和推送方面，兩會新聞視頻彩鈴、“我AI 中國：云上兩會”智媒云數據大屏等等方式，實現了以用戶為核心的智能信息分發。大數據云計算、人工智能算法、智能新聞檔案等等方式，精準分析受眾需求，把握“兩會”期間的社會熱點。依據智能算法規則，完成個性化推送新聞內容，實現多樣化智能傳播。

1.受眾核心，智能分發，強化新聞傳播效果

以用戶為核心的智能信息分發，能夠強化傳播效果。《第45 次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截止2020 年3 月，我國網民規模為9.04 億，互聯網普及率達64.5%；手機網民規模為8.97 億，網民中使用手機上網的比例為99.3%。[2]（圖1、圖2）

圖1 網民規模和互聯網普及率

圖2 手機網民規模及其占網民比例

為適應龐大的網民規模，特別是關注到手機網民的閱讀習慣，封面新聞打造出快餐式閱讀板塊“封面秒報”，內容直指兩會熱點，用智能拆分和合成視頻技術，將重點內容，如政府工作報告、代表委員的提案議案中的核心部分提取出來，制作成簡短視頻，推送到手機移動端口，貼近受眾的接受和閱讀習慣。

2.數據歸納，需求滿足，個性呈現媒介內容

2020 年兩會期間，中國網（議庫平臺）聯合智慧星光發布《2020 全國兩會大數據》。數據呈現了5 月 27 日 12:00 至 5 月 28 日 12:00 期間產生涉及2020 年全國兩會124.8 萬條信息的情況，并總結了其中最“靚”詞匯，其中關于科技創新類最熱詞匯分別是：工業互聯網、人工智能、5G、科創板、大數據、知識產權、智慧城市、媒體融合，受眾對智能媒體推送的期待可見一斑。[3]

智能推送以大數據算法為依托，算法以用戶和信息之間的聯系為依據。一方面，各傳播媒介的后臺都會歸納受眾的使用習慣，比如個人基本信息、興趣方向、社會圈層、社交群體、潛在關注等等，用數據形成對受眾的基本描述，以此來認識受眾的接收習慣、消費能力、生活狀態等等。另一方面，平臺會對新聞內容進行總結和歸納，歸納可以分為政治、熱點、美食、法律、婚姻等等，再通過算法分析后臺用戶數據，推送與受眾關聯程度強的內容。

個性化推送可以滿足不同受眾的需求，同一媒介呈現在不同受眾面前，算法作用下的推送內容常常“千人千面”。甚至受眾在不同時間、不同場景、不同季節時，存在不同的需求也可以被算法滿足。比如，受眾跑步、散步過程中，可以配帶智能手表，接受短視頻、秒報等快餐型新聞內容；受眾等地鐵公交過程中，可以查看時事熱點或社會趣聞，消磨無聊時間。受眾為核心、智能算法的新聞分發和推送，實現了“眾口可調”。

二、智媒體參與，新聞行業面臨的挑戰

智媒體豐富媒介內涵的同時，也帶來了新的挑戰。“傳播本身就是基于特定邏輯進行的一種行為。”[4]在算法作用下，極大提高了新聞采集、生產、加工、分發等環節的新聞傳播效率，然而，在新聞生產方面，跨距離采集和人工智能交互，都是在固定算法的基礎上實現的。在享受智媒體帶來的生產和傳播效果時，也充滿著質疑：智媒體在生產和傳播過程中，如何引導輿情和規范著作權？在新聞加工方面，如何平衡新聞生產智能化和新聞倫理的關系？如何規范智媒體參與下的技術倫理？在新聞分發方面，基于社會熱點和受眾喜好的精準分析，受眾獲取了在自身社會認知舒適區內的新聞“滿足”，如何理解個性化生產背后，智能推送帶來的“群體智慧”和“群體極化”？解決信息獲取緯度的“信息繭房”困擾？

（一）人工智能參與下的新聞生產

1.人工智能能否監測和引導輿情

在“5G”背景下，視頻傳輸可能會轉變為媒介傳播的形式，與以往文字、語音不同，視頻中新聞內容的篩查與甄別難度升級，算法難以分辨視頻中不當內容和隱含的輿論導向，難以對生產的新聞內容中隱匿的輿情進行引導與檢測。

受眾具有群體化、隱匿化、情緒化的特征，在算法實施過程中，難以甄別。媒介話語權不斷下沉，輿論觀點的分布具有不確定性和分散性。雖然在新聞生產過程中，媒介的邊界漸漸模糊，但分布在各個平臺的輿論場相對獨立。從輿論場域的分布來看，國內基本集中在“三個強輿論場”：一是以《人民日報》、新華社、黨報等紙媒引導社會正能量和主旋律的輿論場；二是以微信、微博、抖音、快手等娛樂社交平臺，信息發布門檻低、信息容納度高的相對自由輿論場；三是以少數不良網站、文字視頻等網絡內容，宣揚敏感、激進內容的輿論場。各個輿論群體具有鮮明性風格，觀點不免針鋒相對，很難融合趨同。從社交媒介的布局來看，受眾之間，受眾與社會之間的聯系，往往受家庭、事業、地位等社會關系所影響，缺失了以往公共領域中“分散觀點—反復討論—達成共識”[5]的過程。面對復雜的輿論場，“萬物互聯”的算法無法對輿論進行結構性、規律性的處理。

2.人工智能生產的新聞內容可否稱為新聞作品

智媒體參與新聞生產程度不斷加深，人工智能融入媒介行業的步伐逐步加快，從新聞文稿到電子刊物再到短視頻，智媒體參與下的媒介作品層出不窮，目前業內執行的新聞著作權制度和新聞著作權的歸屬飽受爭議。首先，學界的目光聚焦在人工智能參與制作的新聞內容是否稱之為新聞作品。總體來說，大致分為三方觀點：第一，人工智能基于算法和后臺數據信息歸納整理，歸納后的信息，不是意識作用和思維貢獻的結果，不具備著作權法“獨創性”的必要條件，僅僅是作為一種技術支撐，提供給新聞工作人員一種便捷的生產工具，縮短從業人員的生產時間。第二，人工智能基于算法規則、數據分析技術生成的新聞作品，有獨立的著作權益。第三，不能直接“一刀切”，通過某種分析斷定人工智能生產的新聞內容是否受著作權保護，要具體分析，建立統一評判標準，若人工智能生產的新聞內容符合著作權所要求的作品屬性，則可以稱為作品，反之則不然。

（二）大數據算法作用下的新聞加工

1.大數據算法是否基于新聞倫理

基于受眾的數據圖像建立的新型生產模式，提高了行業的生產效率，然而，也引發了學者們對倫理問題的全新思考。一方面，智媒體的參與拓展了新聞報道的挖掘范圍，喚醒了新聞內容形式、體制機制、傳播手段創新，但也出現數據來源單一、分析結果與實際不符、信息濫用，造成新聞內容定位不清晰、新聞內容偏差等問題。另一方面，智媒體助力新聞產品的豐富呈現，但也常常出現文章標題引流、社會關照缺失、新聞版權爭議、內容品質參差等倫理問題。

隨著大數據算法規則不斷更新，算法作用下的用戶數據報告成為媒介關注受眾需求、探尋社會熱點的有效途徑，也隱藏著信息安全的危機。強化智媒體對受眾的認知，用戶在平臺發布的視頻內容、地理位置、興趣喜好和社交信息等等，都納入了后臺的用戶數據分析體系。然而智媒體后臺保存的受眾數據庫也存在信息安全泄露、公民個人隱私示眾的風險。這種風險往往是潛在的，用戶個人生活潛移默化的曝光在公共視野之中。也許，媒介私人賬號下將視頻存入“草稿箱”，就是信息泄露的開始。

2.大數據時代能否基于“技術倫理”

“5G”加持下，科技飛速發展，媒介新技術不斷更新和推廣，“科技向善”更是媒介和受眾對智媒體的期許，也成為“技術倫理”的核心內容。“科技向善”主要包括三個層面的目標：第一，關于技術。技術應該為人所用，以便利高效為主，符合人們的使用習慣。第二，關于關懷。要以社會關照為主要內容，關照用戶生活、受眾需求，基于受眾體驗不斷補充研發內容。第三，關于文明。要以弘揚主旋律為基本基調，推動社會發展和人類文明進步，發揮媒介的教育、宣傳、引導作用。

技術背后的弊病其實是人類自身的影子，技術倫理的本質，是在技術實踐過程中增加人文關懷的應用，從方法途徑、輿論場域、媒介審視等角度，對新聞生產技術進行總結。思考價值觀如何在技術使用過程中融入，進而塑造技術，如何在價值觀與技術的互動中，相互向善調整。

（三）智能推送狀態下的新聞分發

1.智能推送帶來的是“群體智慧”還是“群體極化”

智媒體參與下的新聞生產，信息的更新、加工、流通都更加便利和開放共享信息，新聞內容的傳播和社會輿論的聚集，在信息交流中促進了社會文明的進步。社會新聞可以促進民眾了解社會動態，“兩會”期間的報道，更是可以幫助民眾了解新興政策、決議。算法將信息與受眾按照一定規則建立聯系，進而形成了一部分信息匹配度高的社會群體，他們在相關新聞內容下參與討論，語言的互動使價值觀念不斷的輸出和碰撞，公眾意見在思考中趨向理性，正如皮埃爾·列維所提到的“群體智慧”。“群體智慧”說明了受眾在集體交流中形成的連鎖反應，個人與群體在求同存異中共同成長，在價值觀契合的條件下，通過評論、溝通，有說服力的話語可以糾正個人的思維，提升個人素養。

然而受眾的思維模式、認知習慣不同，媒介的受眾粘度各異，會導致受眾的信息接納度不同。智媒體的算法輸出精準契合群體受眾興趣點，快餐式新聞產品，加上短視頻、秒報、30 秒讀報等等呈現形式，碎片化的新聞獲取習慣，使受眾往往“淺嘗輒止”，難以思考現象背后的本質問題，也難以了解事實背后的運轉機制和邏輯架構。正如桑斯坦提出的“群體極化”概念，當人們關注風格獨特的某種信息時，視野受限，意識會有偏激化傾向。在智媒體傳播過程中，多個個體的偏激性意識可能導致網絡社區、區域化公共平臺的激進性群體思維。

2.智能推送能否造成“信息繭房”

人們習慣于由自己閱讀興趣構成的信息“舒適圈”，會影響受眾對于多樣性知識的接收，一定程度上禁錮了思維。如今，基于算法的信息流給受眾推送風格統一、類型相似的新聞內容，受眾在選擇性理解之后，獲取同質化內容，知識層級的針對性越發清晰，范圍不斷縮小。

“大數據算法推薦使人們面臨算法獨裁的風險加大，剝奪自由選擇的權利。”[6]在這種情況下，容易出現群體對某一事件的焦點性關注，加之受眾在閱讀和信息獲取的目標并不明確，面對眾多的信息容易陷入同質類信息的漩渦，受眾對媒介及社會生活的行為認知和觀點判斷也深受影響。智媒體關注到人們在媒介平臺上“有跡可循”的行為，但卻無法預判和審視受眾對求知其他信息的需求。

三、智媒體參與，人工智能技術和媒介融合平衡策略

智媒體時代到來，新聞采集及加工、分發過程發生著顛覆性的變化。智媒體集結了新媒體、社交媒體和傳統媒體的技術優勢，在科技助力下，快速生產、真實還原新聞內容。特別是兩會期間，智媒體及時報道、遠程編輯、更新樣態，實現了由“眾媒體”向“智媒體”的跨越。然而，各傳媒媒介在科技的有力支撐下往往陷入新聞產品泛濫、新聞推送算法邏輯簡單、受眾群體極化、陷入信息繭房等等行業發展的挑戰。如何打破“強算法”“弱受眾”的局面，將算法短板有效轉化為新聞傳送優勢呢？

（一）把關新聞產品，強化人文意識

智媒體時代，媒體要更加強調“把關人”的概念，堅定政治立場，宣揚社會主旋律，篩選新聞內容，避免大量同質化信息傳播，減少算法作用下“信息繭房”帶來的獲取障礙。推廣有人文關懷的新聞內容，用工具理性和價值理性來制作新聞產品，強化用戶所需，處理好技術邏輯和人文精神的關系。第一，合理化使用后臺用戶數據，挖掘數據背后的深層含義，開發潛在信息需求，匹配相關信息內容。第二，加強新聞產品的人工審核，杜絕根據算法內容強硬執行的新聞分發。響應政府號召和社會監管，建立綜合審查、規范運行的評價考核機制勢在必行。第三，分階段歸納、分析社會熱點內容，學習經典內容，調整新聞分發環節，塑造社會主流價值。

要將技術融入當代傳播，強化人文意識。智媒體參與下AR 交互式直播、VR 現場營造等等技術，多元信息融合、多方感官刺激，在拓展新聞生產采集觸角的同時，也強化了受眾的沉浸式感受。智能分發的垂直信息服務，使受眾從多維度接受新聞內容，在高品質、高接受度、高還原度技術的作用下，更容易加深選擇性注意、選擇性理解、選擇性記憶的效果。

（二）推動技術升級，優化考量邏輯

算法的創新升級可以推動智媒體的持續發展，完善信息篩選、過濾、推送的水平和效率。一方面，各媒介平臺需要真實記錄受眾觀看、評論、轉載等媒介使用數據，通過綜合行為數據建立用戶信息檔案，避免碎片化、娛樂化的片面性信息，持續完善基礎算法規則，提供多元化、個性化的精準信息服務。另一方面，算法需要結合時代背景、媒介動態、社會風貌，根據動態信息變化，對用戶數據進行歸納和整理，對受眾所處的社會階層、社會圈層、文化素養、工作狀態和家庭關系等進行綜合考量，進行信息內容推送預判。要基于算法的精確度之上，增加合理性、可視化的信息推薦。

要優化考量邏輯，杜絕簡單標簽化。算法作用后形成的受眾畫像記錄著受眾的興趣喜好，但片面的給受眾“貼標簽”，會影響內容的傳播和分發，影響媒介平臺的傳播效率。由于受眾已經有熟悉接受的新聞內容，平臺可以基于受眾自身尋找受眾在群體中的普遍特征，對比分析其他受眾的獨特風格。

（三）規范數據管理，提升受眾素養

智能信息推送的精確度和個性化，與受眾提供給媒介平臺的個人信息相關。智媒體的參與，讓信息采集更加隱匿，信息泄露也處于無形之間。受眾的具體信息，關乎特定信息的傳播效率，甚至作為商品，成就傳播平臺和宣傳商家的交易。比如瀏覽器搜索欄記錄著我們的搜索內容，通訊社交媒體收集著我們與社會的交往信息，購物軟件保留著我們的交易記錄等等。化妝品品牌的宣傳可以利用媒介平臺對受眾的數據標簽，專注對有購買化妝品欲望的受眾進行廣告推送。當個人隱私觸手可及時，媒介傳播平臺規范數據管理、保護用戶隱私，便顯得尤為重要。

深化技術改革，同時強調受眾對媒介平臺的接受、理解、使用能力。一方面，提升信息消費、社交參與、協同交流能力。在信息推送時，保持主導地位，協調信息對思維的影響。受眾在享受信息消費的過程中，需要保持獨立思考的能力，將“被動內容推送”經過有意識研判，轉化為“主動理解需要”。另一方面，提升自身的安全防范意識，在使用社交平臺的過程中，注意保護個人隱私，提高自身警覺性、自律性，從而促進新聞生產的有序進行、新聞成果的科學分配以及受眾對公共資源的合理利用。