“智能聚合”時代新聞生產的特征與發展趨勢

　　【內容提要】以人工智能、算法推薦為特征的聚合技術顛覆了傳統的新聞生產模式，對新聞生產的理念、新聞生產的流程和新聞生產者的職能和角色等產生了深刻影響。智能聚合時代，新聞生產各環節出現了一些新變化：信息采選聚合趨于社會化、多元化、自動化，信息加工處理注重協同化、智能化，信息建構呈現講究多模態和場景化，信息分發和推送走向精準化、互動化。

　　【關鍵詞】智能聚合 新聞生產 信息建構 算法推薦 多模態

　　《新聞前哨》(月刊)創刊于1988年，由湖北日報報業集團、湖北省新聞工作者協會主辦。

　　一、“智能聚合”時代新聞生產的特征

　　新聞聚合是“用戶主導內容生產”背景下誕生的一種新聞服務，通常由內容供應商和客戶端軟件或網絡應用組成。1997年，網景公司開發了一種簡易信息聚合工具RSS，這是最早的新聞聚合形態，它廣泛用于網站新聞、博客和維基等媒體的信息瀏覽、檢測和抓取。用戶在客戶端借助相關軟件就可閱讀自己喜歡的內容，而且還能獲得實時更新的分類新聞。目前，新聞聚合服務的類型更加豐富，既有個人化的新聞聚合、網絡閱讀器、矯正式新聞聚合，還有社交化新聞聚合和新聞聚合網站等。

　　新聞聚合服務的崛起和主流化顛覆了傳統的新聞生產理念、流程和模式。智媒聚合時代，編輯理念已經由“內容為王”轉向“聚合為王”，“優質內容生產”轉為“優質內容策略生產”，記者有編輯化的傾向，編輯有技術化、運營化的趨勢。新聞生產表現出很強的聚合性特征，生產模式從線性向具有整合特色的非線性轉變。“生成—聚合—再生成—再聚合”的智能化循環機制，讓新聞生產活動具有了智能工業化的特征。傳感器和大數據技術使信息的選擇采集越來越智能化，不但大大提高了效率，而且日趨多元、廣泛和深入;借助算法輔助和智能媒介，可以實時對信息進行加工和處理;而且，因個體心理和精力等原因造成的誤差減少了，新聞產品的類型不斷豐富，產量呈幾何級增長;由于智能技術、虛擬現實技術和可穿戴設備的深層應用，新聞信息分發和傳播的效果在多樣化的矩陣中不斷提升，受眾日益沉浸其中;互動敘事、人機互聯、算法推薦的豐富和成熟，使用戶反饋更加便捷，同時也使用戶畫像和精準推送、私人定制成為可能。

　　以大數據、算法推薦、移動互聯網和人工智能技術為主導的“聚合”時代，新聞和信息的聚合、加工和分發不同于傳統的新聞實踐，新聞生產呈現出一些新的特征。首先是信息聚合即刻化、自動化。信息的采選不再由傳統的編輯人工完成，而是靠智能算法在龐大的信息生態容器中即刻抓取、即刻系統化分類，然后智能推薦，這是聚合時代新聞信息采選的新范式。其次，以用戶為中心的個性化。新聞聚合平臺在對用戶的認知、行為、興趣偏好進行觀察、分析和研究的基礎上，為用戶提供差異化的信息，這是“新聞聚合”的核心特色。第三，信息的分發和推送突破了人力、時空等條件的限制，通過用戶畫像，進行精準化、動態性的實時推送。第四，信息分享趨于互動化、社交化、移動化。“今日頭條”、嗡嗡喂等聚合平臺合理利用用戶的社交網絡和移動智能終端，融入互動元素，形成了社交化、互享性的新聞生產和傳播模式。

　　二、“智能聚合”時代新聞生產的發展趨勢

　　傳統的新聞生產是從中心到邊緣，事實信息需要經過嚴格的個人認證和組織集體認證，是一種以“媒介機構”為中心的組織化生產。隨著新媒體技術的飛速發展，信息來源不再局限于媒體記者、專門機構和其他媒體，處于事實中心的個人以及由個人臨時組成的松散群體卻成了信息的重要來源。新聞生產越來越依賴于媒介外部的傳感器、社會化媒體、網絡應用工具等多元信息來源，從而呈現出社會化、開放性、多元聯動的特點。①

　　攝像頭、遙感衛星、智能手機、無人機、識別標簽和條形碼等傳感設備成為環境數據、人體生理等信息的采集工具，在新聞生產中發揮著重要作用。比如，新聞媒體可以通過獲取和分析衛星云圖數據，對冰川融化、森林大火、海岸線萎縮、環境污染等進行可視化報道。萬物皆媒時代，編輯系統的信息來源呈現出多元的社會化特點。先進的傳媒技術和新的生產機制充分調動了受眾參與的積極性。“人人都是記者、人人都是電臺”的全員媒體時代已經來臨。這為更多的社會大眾和非專業人士的信息采選、編輯加工、分發共享提供了可能。博客、維基、微博、微信等自媒體、社會化媒體蓬勃發展，媒介形式更加多樣。新聞生產系統的內涵不斷拓展，生產模式已經從傳統的OGC演變成OGC、CGC、PGC、UGC、PUGC的融合和共存。由流水線編輯、生產過渡為個性化、社會化的編采、生產。“今日頭條”的“頭條號”等為了擴大信息來源，還為其他媒體、政府、社會組織和個人搭建信息傳播平臺。

　　傳統媒體的新聞生產是封閉的、線性的，以選題策劃、發掘信息、稿件配置和報道合成等“軟性”工作為主。智能聚合媒體時代，編輯業務轉向了智能自動化，帶有明顯的工具理性。很多編輯工作借助網絡應用工具和相關軟件就可以在云端平臺完成。目前，很多新媒體組織可以圍繞一個位置通過 Geofeedia軟件搜集優兔、推特等社交平臺上的信息;用TinEye反向確定圖片信息源、用Authorware、 Directors實現新聞呈現的場景化。Google News開創的新聞自動選擇、編輯和推薦、排序的方法，更是對新聞生產產生了巨大沖擊和影響。騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新、VR、直播云平臺等技術都對新聞信息的智能自動化處理和生產系統的變革產生了顛覆性影響。2017年，新華社打造的“媒體大腦”實現了視頻新聞的智能生產，這是中國第一個媒體人工智能平臺。數據和信息的收集、分類、分析和可視化以及稿件撰寫、視頻編輯、錄音配音等工作都由機器智能完成。擺脫了傳統媒體新聞生產對人的依賴，也改變了傳統媒體由編輯掌握新聞信息分發和傳播的權利。

　　編輯工作是傳統新聞生產的核心和關鍵環節，決定著新聞生產的質量和傳播效果。新聞信息的選擇、組織、發展和修訂等主要靠人工完成，凝結著編輯的智慧和創造性勞動。聚合媒體的信息編輯是機器算法在短時間內智能處理的。這一自動化過程一般經過三個步驟：第一步，小幅度整合與編輯文字、視頻、圖片等信息。主要是調整字體字號、壓縮圖片視頻、 刪減重復內容、植入廣告鏈接。第二步，按照系統設定的格式對新聞進行版式編排和調整。第三步，根據受眾的閱讀環境和行為偏好，對信息進行個性化編排、設計。