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    新聞媒體的“互聯(lián)網(wǎng)思維”-人工智能與算法對新聞行業(yè)的變革

    2020-12-07 19:04:31曹明正
    魅力中國 2020年2期
    關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)思維頭條新聞媒體

    曹明正

    (中國傳媒大學(xué)傳播研究院,北京 100024)

    一、傳統(tǒng)新聞媒體的困局

    互聯(lián)網(wǎng)被稱為人類文明的“第三次工業(yè)革命”,對已有的各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。而對新聞傳播行業(yè),更是產(chǎn)生了近乎顛覆的革命。以往的新聞編輯模式是通過記者,編輯,重重把關(guān)人篩選,他們基于自身對受眾期望的判斷,以及社會主流價值觀的需求,對新聞進(jìn)行選取和加工,最終呈現(xiàn)給受眾。這帶來了三方面的問題:一方面是受眾對于接收到的內(nèi)容只有有限的渠道進(jìn)行反饋,從而使得新聞編輯離受眾的距離較遠(yuǎn),無法準(zhǔn)確掌握受眾的需求;另一方面是,傳統(tǒng)媒體,或者稱之為“大眾媒介”,他們要面對的是擁有不同背景的人群,所以新聞內(nèi)容應(yīng)該盡量涵蓋社會,國家,國際的各個方面,以此獲得最廣泛的受眾,即使是針對專門領(lǐng)域的新聞媒體,也是盡可能涵蓋這個領(lǐng)域的所有信息,最終導(dǎo)致的結(jié)果是,對于每一個個體受眾來說,只有一部分內(nèi)容是對他有價值的,其他內(nèi)容則都是垃圾信息(spam);同時,由于無論是記者還是編輯,他們一是有相對固定的工作時間,另外由于人類工作效率有限,使得突發(fā)事件(例如地震,股票行情大幅波動)無法在事件剛剛發(fā)生時抵達(dá)受眾。

    二、人工智能給新聞媒體帶來的機遇

    (一)人工智能新聞的實踐

    人工智能,顧名思義,便是通過計算機程序來實現(xiàn)人類的思維,以此完成人類才能勝任的工作。而人工智能的發(fā)展,也為新聞機構(gòu)帶來了新的機遇。例如騰訊新聞專門推出了一個叫做“dreamwriter”的寫作程序,并且配有專門的頻道,其中所有的稿件都是由這個程序?qū)懽魍瓿?。?nèi)容大多為財經(jīng)相關(guān)的。該程序隨時自動跟進(jìn)股市等財經(jīng)相關(guān)板塊信息,發(fā)生波動時便自動根據(jù)預(yù)先設(shè)計好的寫作模板生成內(nèi)容。而且該寫作人工智能不僅可以簡單通報及時股價變化,還可以針對CPI變化,房價等問題,自動抓取各方意見,寫作出一篇規(guī)范的新聞稿。

    (二)人工智能寫作的優(yōu)勢

    傳統(tǒng)新聞媒體的寫作,由于要經(jīng)歷記者選題,編輯審核,到最后發(fā)表的重重環(huán)節(jié),對于社會性事件,國際事件等還可以勝任。但是當(dāng)下快節(jié)奏緊湊的生活,同時對于信息及時性越來越高的需求,地震等自然災(zāi)害,以及財經(jīng)類轉(zhuǎn)瞬即逝的機遇等新聞,傳統(tǒng)新聞媒體的這一套繁瑣的流程以及無法勝任。受眾繼續(xù)一種更快更便捷的獲取新聞途徑。在人工智能出現(xiàn)之前,一些行業(yè)資訊類的公眾號,以及應(yīng)用程序,一定程度上成為了更快捷的信息發(fā)布平臺。他們的信息發(fā)布流程相比傳統(tǒng)新聞媒體更加簡潔,突出新聞的即時性。但是由于這些資訊類的機構(gòu),相對來說經(jīng)費不是特別充裕,同時自身公信力不足,最終導(dǎo)致他們?nèi)匀粺o法滿足廣大受眾對于第一時間接受到信息的需求。

    目前各大新聞網(wǎng)站的工智能寫作程序,是自動從一些十分權(quán)威,但是不為大眾所知是的官方渠道抓取第一手新聞。例如國家地震網(wǎng),各股票交易所官網(wǎng)等渠道便是他們?nèi)斯ぶ悄艿闹饕畔碓雌脚_。由于人工智能可以全天候二十四小時檢測各個網(wǎng)站信息流,并且不會錯過任何信息,這使得新聞從早期的一天兩次的報紙模式,到日間夜間的電視模式,轉(zhuǎn)變成了不間斷的互聯(lián)網(wǎng)模式。

    (三)人工智能寫作的不足

    雖然人工智能在效率上戰(zhàn)勝傳統(tǒng)的新聞,但是仍然存在很多不足。目前的人工智能新聞寫作主要存在以下一些問題:只能完成特定領(lǐng)域特定話題的寫作;并且雖然寫作內(nèi)容十分規(guī)范,但是格式十分單一。

    由于目前計算機水平發(fā)展受限,人工智能仍然無法完全具備人類的思維水平,僅有十分有限的領(lǐng)域可以由他們勝任寫作。而涉及到更為復(fù)雜的社會,民生等問題,仍然只能由人類完成。而這類新聞,由于其深度性,復(fù)雜性,故而也并不要求以最快速度到達(dá)受眾。相反,受眾希望看到的是包含了當(dāng)事人,以及各方專業(yè)人士意見的新聞報道。因而這類領(lǐng)域目前也沒有人工智能寫作的需求。

    而格式單一的問題,也同樣受限于目前計算機發(fā)展水平。由于程序被設(shè)定好只關(guān)注特定領(lǐng)域,因此統(tǒng)一的一個寫作模板可以最大化的避免程序執(zhí)行出錯。雖然受眾習(xí)慣了這種格式之后,可以最快的從文字中檢索到自己需要的信息,但是這也使得新聞寫作變成了機械式的,同時失去了新聞的人文關(guān)懷精神。

    三、算法給新聞媒體帶來的機遇

    (一)算法新聞的實踐

    算法新聞,是特定的算法根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺計算的結(jié)果,自動給用戶推送用戶可能感興趣的新聞內(nèi)容。關(guān)于算法的定義,在計算機領(lǐng)域的權(quán)威著作《算法導(dǎo)論》中,對算法做了如下定義:算法是指解決問題的一種方法或一個過程。而算法新聞解決的問題則是:應(yīng)該把什么樣的新聞推送給用戶。由于用戶點擊的一般都是感興趣的內(nèi)容,而越感興趣的內(nèi)容閱讀時間則也越長,由此留下了第一層的用戶行為軌跡;同時,用戶所處的地區(qū),用戶使用的手機型號,用戶所關(guān)聯(lián)的其他社交賬號的使用情況,則構(gòu)成了第二層用戶行為軌跡。而以今日頭條為例的算法新聞公司,則是利用了這兩層的用戶行為軌跡,給特定用戶推送他們可能喜歡的內(nèi)容。

    (二)信息繭房的形成

    “信息繭房”的概念是桑斯坦在其著作《信息烏托邦》中提出來的:公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的東西的通訊領(lǐng)域。久而久之,會將自身束縛于像蠶繭一般的“繭房”中。算法生成的新聞由于是基于用戶自身興趣而生成的,同時由于無論是算法自身的判斷,還是根據(jù)用戶的反饋,所呈現(xiàn)的內(nèi)容最終會越來越貼合用戶的興趣。最終形成信息繭房。

    而由于人類天性使然,使得今日頭條中充斥著大量低俗,夸張,戲劇性的新聞,甚至由于沒有人工干預(yù),完全由算法自動抓取,甚至一些新聞內(nèi)容都是不真實的。離開了把關(guān)人的層層把關(guān),最后用戶沉浸在如此的信息繭房中,不僅使得整體社會品味降低,還會導(dǎo)致用戶沉浸在媒介塑造的擬態(tài)環(huán)境中,從而對真實世界的判斷不準(zhǔn)確,而這背離了新聞本來的意義。

    (三)算法新聞導(dǎo)致流量為王

    今日頭條的盈利模式,本質(zhì)上還是傳統(tǒng)的二次售賣模型。平臺本身并不收取用戶任何費用,而是通過在平臺中投放各種廣告,收取廣告主的費用來完成盈利。在這個模型中,不可避免的是,用戶點擊量越高,廣告的售賣價格也相應(yīng)的越高。而由于今日頭條并沒有一個編輯復(fù)制安排新聞內(nèi)容,所有新聞選取都是由算法自動抓取其他內(nèi)容生產(chǎn)網(wǎng)站的內(nèi)容,這導(dǎo)致的最后結(jié)果是,為了吸引用戶眼球,出現(xiàn)了大量夸張的,低俗的,甚至不真實的內(nèi)容。這與傳統(tǒng)新聞媒體不同的是,雖然傳統(tǒng)媒體同樣需要點擊量,但是層層編輯的把關(guān),最后不會出現(xiàn)太過離譜的信息。而今日頭條抓取的是近乎整個互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容,難免出現(xiàn)一些不負(fù)責(zé)的小道網(wǎng)站的信息。而用戶一旦點擊,則會被算法判定為感興趣,從而推送更多此類信息。

    四、結(jié)語

    無論是人工智能的新聞寫作,還是算法新聞,其本質(zhì)的目的仍然和傳統(tǒng)新聞沒有任何差別,都是提供信息。而根據(jù)香農(nóng)對于信息的定義,信息本身即是要消除不確定性。人工智能帶來了更快捷的新聞,可以更好的消除不確定性。但是局限也十分明顯,目前只有在特定的領(lǐng)域,提供一些有限的消息的能力。隨著計算機科學(xué)的發(fā)展,日后人工智能寫作的新聞,或許可以在更多領(lǐng)域提供有益的服務(wù)。

    而算法新聞,雖然可以比傳統(tǒng)編輯更懂得受眾的喜好,然而計算機算法只能知道受眾想看什么,卻無法判斷什么樣的內(nèi)容是真實客觀的,更無法保證用戶不會被封鎖在自己的信息繭房中。對于此,今日頭條采取了公開算法,以及加入人工干預(yù)等手段,來保證他們搬運的新聞的可靠性。

    然而從目前的實踐來看,無論是人工智能寫作,還是大數(shù)據(jù)推送新聞,想要真正顛覆傳統(tǒng)媒體,他們都還有很長的路要走。

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