新科技引發(fā)新聞生產(chǎn)方式變革
摘 要：新聞業(yè)發(fā)展和新科技發(fā)展密不可分。近年來(lái)，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)等為代表的新技術(shù)迅猛發(fā)展，正在深刻影響和改變新聞生產(chǎn)方式。
關(guān)鍵詞：新科技；新聞生產(chǎn)；方式變革
新聞業(yè)的發(fā)展，永遠(yuǎn)和新科技的發(fā)展密切相關(guān)。從印刷術(shù)到無(wú)線電技術(shù)，從電視技術(shù)到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，每一次技術(shù)革新，都會(huì)給新聞業(yè)帶來(lái)顛覆性的變化。近年來(lái)，以人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)為代表的新科技迅猛發(fā)展，正滲透到新聞生產(chǎn)、傳播的方方面面，深刻改變著新聞業(yè)的格局。
一、新科技開啟新聞生產(chǎn)新時(shí)代
2019年全國(guó)兩會(huì)報(bào)道中，AI技術(shù)、VR技術(shù)、5G網(wǎng)絡(luò)等各種高新技術(shù)爭(zhēng)奇斗艷，無(wú)不昭示著媒體發(fā)展的新趨勢(shì)、新走向。隨著新技術(shù)的普及，一大批素質(zhì)全面、業(yè)務(wù)精湛、高效快捷的“新記者”驚艷亮相，開啟了新聞生產(chǎn)的新時(shí)代。
迅速發(fā)現(xiàn)追蹤新聞線索。傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)中，信息獲取面窄、速度慢且核實(shí)難度大，媒體難以在第一時(shí)間進(jìn)行真實(shí)、客觀的報(bào)道。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能快速搜集、梳理網(wǎng)絡(luò)的信息資料，為記者提供可靠的新聞線索及多樣化的選題。
面對(duì)網(wǎng)絡(luò)上紛繁復(fù)雜的多源信息，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠迅速進(jìn)行信息歸集、溯源，幫助記者觀察到傳播的路徑、地點(diǎn)以及傳播方式，同時(shí)核實(shí)信息來(lái)源。
新科技甚至實(shí)現(xiàn)了對(duì)新聞線索的追蹤。2017年5月，美國(guó)Quartz的科技記者Keith Collins創(chuàng)建了一個(gè)名為actual ransom的推特機(jī)器人，用于跟蹤WannnaCry勒索病毒的信息。actual ransom在第一時(shí)間內(nèi)監(jiān)測(cè)到異常信息，打敗了許多跟蹤此事已久的新聞?dòng)浾摺?/p>
精準(zhǔn)挖掘篩選新聞信息。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)正在被記錄、被收集，但“大數(shù)據(jù)不等于全數(shù)據(jù)、真數(shù)據(jù)”，面對(duì)紛繁復(fù)雜、真假難辨的巨量數(shù)據(jù)，人工往往無(wú)所適從，而這恰恰是技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。谷歌公司借鑒“類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”方式研發(fā)出能夠適應(yīng)新聞生產(chǎn)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)除了可以對(duì)歷史信息進(jìn)行整合與存儲(chǔ)外，還能根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行分置和歸類。機(jī)器在收集大量數(shù)據(jù)線索的同時(shí)，可以針對(duì)性地搜索篩選重復(fù)或不實(shí)信息，再根據(jù)分析識(shí)別可能存在的“爆點(diǎn)”和“關(guān)鍵點(diǎn)”，確保在最短的時(shí)間內(nèi)寫作出更有針對(duì)性和準(zhǔn)確性的新聞。
高效采寫編發(fā)新聞作品。2017年8月，四川省九寨溝縣發(fā)生7.0級(jí)地震。25秒后，機(jī)器人記者就編寫出540字的新聞稿件并配發(fā)4張圖片，內(nèi)容包括速報(bào)參數(shù)、震中地形、熱力人口、周邊村鎮(zhèn)、周邊縣區(qū)、歷史地震、震中簡(jiǎn)介、震中天氣8大項(xiàng)。25秒，當(dāng)人類記者還處在驚愕中時(shí)，機(jī)器人已經(jīng)迅速完成了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)寫稿的全過(guò)程。
這并不是寫稿機(jī)器人的首次亮相。早在2015年9月，騰訊就推出了寫稿機(jī)器人Dreamwriter，并發(fā)布了首篇稿件。新華社“快筆小新”、今日頭條“xiaomingbot”、第一財(cái)經(jīng)“DT稿王”、《廣州日?qǐng)?bào)》“阿同”、《南方都市報(bào)》“小南”，也都是此類產(chǎn)品。寫稿機(jī)器人可以用極快的速度提煉核心信息并完成組稿，大大提高了新聞報(bào)道的時(shí)效性，尤其在會(huì)議、自然災(zāi)害等突發(fā)新聞報(bào)道中，寫稿機(jī)器人擁有人類記者無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。
二、新聞表現(xiàn)形式大大拓展
相對(duì)于傳統(tǒng)的新聞圖文、視頻等形式，新科技賦能下的新聞具有了更豐富的表現(xiàn)形式和更強(qiáng)的表現(xiàn)力，并能夠以其可視化、沉浸式、實(shí)時(shí)交互等特點(diǎn)給多樣化的信息傳播增添更多可能。
可視化新聞完善數(shù)據(jù)展示功能。2018年全國(guó)兩會(huì)上，由新華社和阿里巴巴共同研發(fā)的國(guó)內(nèi)第一個(gè)媒體人工智能平臺(tái)“媒體大腦”，通過(guò)掃描數(shù)億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，從中收集文本、圖像、視頻等數(shù)據(jù)，對(duì)兩會(huì)熱點(diǎn)、輿情動(dòng)態(tài)進(jìn)行自動(dòng)分析，從而生成可視化圖表，并自動(dòng)完成配音、配圖和視頻剪輯，最終生成富媒體新聞。這種新穎、有趣的可視化傳播，大大豐富了新聞報(bào)道的方式，為媒體生產(chǎn)端帶來(lái)無(wú)限想象空間。
沉浸式新聞作品大放異彩。2014年，美國(guó)最大的報(bào)業(yè)集團(tuán)—甘內(nèi)特報(bào)業(yè)集團(tuán)旗下的《得梅因紀(jì)事報(bào)》與甘內(nèi)特?cái)?shù)字公司合作，使用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和360度攝像頭制作了一則關(guān)于愛荷華州4家傳統(tǒng)農(nóng)場(chǎng)面臨時(shí)代變遷挑戰(zhàn)的新聞報(bào)道《變化的豐收》，受眾在借助虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備觀看新聞視頻時(shí)，可通過(guò)上下左右轉(zhuǎn)動(dòng)頭部環(huán)視農(nóng)場(chǎng)，在360度視角的場(chǎng)景中走動(dòng)，如同身臨其境。近年來(lái)，越來(lái)越多的媒體嘗試用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)制作新聞報(bào)道，尤其在新聞紀(jì)實(shí)、娛樂(lè)、體育賽事及會(huì)議報(bào)道等畫面感比較強(qiáng)的新聞報(bào)道中，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)強(qiáng)大的再現(xiàn)能力給受眾帶來(lái)了不一樣的視覺(jué)體驗(yàn)。
傳感器新聞進(jìn)入嘗試階段。傳感器新聞來(lái)源于2013年6月成立于哥倫比亞大學(xué)托爾數(shù)字中心的“傳感器新聞”工作小組，根據(jù)該中心的定義，傳感器新聞指“利用傳感器生成或收集數(shù)據(jù)，然后分析、可視化，使用數(shù)據(jù)來(lái)支持新聞報(bào)道”。將傳感器采集的信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行分析解讀的“傳感器新聞”已經(jīng)初露端倪。美國(guó)的一些媒體正在積極進(jìn)行嘗試，通過(guò)傳感器對(duì)某些特定對(duì)象或環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)，并解讀信息，可以更靈敏地感知未來(lái)動(dòng)向。
預(yù)測(cè)性報(bào)道得到新拓展。盡管新聞界一直對(duì)誕生于20世紀(jì)30年代的預(yù)測(cè)性報(bào)道抱有期待，但相較于調(diào)查性報(bào)道和解釋性報(bào)道，其影響力一直較弱，無(wú)法與這兩種報(bào)道相提并論。如今，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為預(yù)測(cè)性報(bào)道的發(fā)展注入了一支“強(qiáng)心劑”，數(shù)據(jù)的全面和多元所帶來(lái)預(yù)測(cè)能力的提升能夠幫助預(yù)測(cè)性報(bào)道獲得更大的發(fā)展空間。
三、新聞生產(chǎn)進(jìn)入發(fā)展快車道
在新科技發(fā)展大潮的沖擊下，新聞生產(chǎn)模式和機(jī)制發(fā)生了翻天覆地的變化。積極利用好這些新科技，可以有效改善新聞生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)媒體快速發(fā)展。
“智能+內(nèi)容”避免新聞內(nèi)容模式化。在目前的發(fā)展階段，人工智能新聞生產(chǎn)中語(yǔ)義分析和模板嵌套是必經(jīng)過(guò)程，“模板化”似乎在所難免。再加上人工智能等新技術(shù)最初大多運(yùn)用在新聞消息的寫作中，這一領(lǐng)域也很好地發(fā)揮出新技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、整合能力。但是，業(yè)界一直有懷疑的聲音，認(rèn)為人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)產(chǎn)出的新聞更適合短平快的報(bào)道類型，不適合深度報(bào)道，認(rèn)為新技術(shù)廣泛應(yīng)用于新聞生產(chǎn)實(shí)踐帶來(lái)的將是新聞形式的窄化。為了解決這個(gè)問(wèn)題，《紐約時(shí)報(bào)》、美聯(lián)社等媒體引入的Wordsmith機(jī)器新聞寫作軟件，開發(fā)了超過(guò)3億個(gè)新聞寫作模板，通過(guò)擴(kuò)大新聞寫作模板數(shù)量來(lái)稀釋“模板化”，而隨著人工智能自主學(xué)習(xí)能力的增強(qiáng)，寫作模板會(huì)隨著機(jī)器新聞寫作領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大而繼續(xù)增加，人工智能記者能駕馭的模式和體裁已經(jīng)大大超過(guò)了人類記者。
大數(shù)據(jù)技術(shù)將進(jìn)一步挖掘新聞探索的深度。新聞工作要反映真實(shí)的社會(huì)現(xiàn)象，但是傳統(tǒng)的新聞工作在信息精細(xì)化指標(biāo)考核方面沒(méi)有獲得足夠的重視。雖然過(guò)去使用抽樣調(diào)查的方式進(jìn)行新聞事件影響分析，但由于時(shí)間、精力、成本等原因，樣本數(shù)量受限，抽樣存在誤差，這也就使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度不是很高，甚至?xí)霈F(xiàn)新聞?wù){(diào)查過(guò)程中信息搜集與社會(huì)現(xiàn)實(shí)嚴(yán)重不符的情況。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，新聞業(yè)突破了傳統(tǒng)的信息處理行為習(xí)慣，開始關(guān)注和分析海量數(shù)據(jù)，對(duì)新聞事件起源、發(fā)展、影響等進(jìn)行推導(dǎo)、還原，找出影響和推動(dòng)事件發(fā)展的關(guān)鍵因素，真正直達(dá)事件本質(zhì)。
如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在不斷推動(dòng)新聞報(bào)道向更深更廣的領(lǐng)域發(fā)展，對(duì)事件變化的趨勢(shì)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分析。新聞媒體單位紛紛成立專業(yè)的數(shù)據(jù)分析部門，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，新聞數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)、分析以及解讀能力將會(huì)大幅度提高，新聞業(yè)務(wù)也逐漸走向信息數(shù)據(jù)解讀時(shí)代，新聞將會(huì)更多地以數(shù)據(jù)和圖表信息等方式呈現(xiàn)出來(lái)。
新技術(shù)將重新樹立新聞質(zhì)量標(biāo)桿。在專業(yè)化媒體壟斷傳媒業(yè)的時(shí)代，由于缺乏相應(yīng)的參照系，受眾往往難以對(duì)新聞的客觀性、全面性以及專業(yè)性作出評(píng)價(jià)。但是在現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今天，專業(yè)媒體周邊出現(xiàn)了參照物，即社會(huì)化媒體。社會(huì)化媒體對(duì)事件的反應(yīng)速度和內(nèi)容處理的豐富程度從某種程度上都超過(guò)了專業(yè)化媒體，使得受眾對(duì)新聞質(zhì)量的要求變得越來(lái)越高。由此可見，媒體新技術(shù)的應(yīng)用使得新聞質(zhì)量標(biāo)桿在整體上提升了很多。
新技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集和分析能力，能夠快速地檢驗(yàn)出新聞報(bào)道的傳播效果和媒體的工作質(zhì)量。以前都說(shuō)“文無(wú)第一”，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，目前已經(jīng)能夠?qū)π侣剤?bào)道的準(zhǔn)確性、真實(shí)性、客觀性等指標(biāo)進(jìn)行分析和量化，作出較為客觀的評(píng)價(jià)。在新聞寫作的個(gè)性化之外，新技術(shù)將為新聞質(zhì)量樹立新的標(biāo)桿。
（作者均系人民海軍報(bào)社編輯）
責(zé)任編輯：姜興華 實(shí)習(xí)學(xué)員：曾彬蔚