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算法新闻发展迅速
2019年03月08日 09:28 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:张杰 字号

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  近年来,人工智能技术在新闻传播领域的应用越来越普遍,基于算法的个性化新闻推送也被广泛应用于各媒体平台。算法在新闻传播领域的应用,打破了传统的新闻生产与传播模式,对新闻业产生了深刻影响。有学者认为,以算法引领、数据支撑、自主操作为特征的算法新闻,正在渗透到新闻生产、传播的整个过程。如何保护好用户隐私、提升算法新闻受众的新媒介素养和算法素养,是包括新闻业在内的社会各界需要关注的问题。

  算法新闻高效性凸显

  算法新闻是指算法在新闻业中的应用过程及其产品。复旦大学新闻学院教授周葆华在接受记者采访时表示,从狭义上来说,算法新闻主要是指通过算法生产完成的新闻产品。从广义上来说,算法新闻是指算法介入新闻线索发现、新闻生产、新闻分发以及新闻消费或使用的全过程。

  随着人工智能、大数据、物联网等新兴科技的发展,算法越来越广、越来越深地介入新闻业的整个流程。算法新闻日益受到业界和学界的关注。周葆华认为,与传统新闻相比,算法新闻有三个基本特征。其一,新闻生产的自动化。此前,无论是机构媒体还是自媒体,都是人工生产新闻。然而,算法介入的新闻生产发挥了机器自动化的优势。通过算法训练模型进而形成机器写作模板的技术,已被广泛应用于体育、财经等新闻生产领域。其二,新闻分发的个性化。传统新闻主要是专业化分发,后来加入了社交媒体的社会化分发,算法分发则更加彰显个性化特点。其三,新闻消费的体验化。算法新闻增强了交互性,让受众可以在人机对话的体验过程中消费和使用新闻。

  在算法新闻的运作系统中,算法程序是核心,数据资源是基础,智能操作是关键。西安交通大学新闻与新媒体学院教授吴锋表示,算法在新闻中的应用涵盖了新闻生产环节和发行环节。对于媒体而言,在新闻生产环节,可以运用算法工具自动生成新闻内容;在分发环节,可以引入推荐算法;在销售环节,可以实现传者、受众和消费者的聚合,从而造就流程更清晰、作业更高效、销售更精准、目标更明确、成本更低廉的业务链条。在吴锋看来,在大数据技术和算法软件的耦合作用下,算法新闻生产运作的高效性优势凸显。具体表现为:在时效性上,实现了即时生产、实时发表;在数据分析上,更加准确化;在成本上,可以实现低成本乃至零成本。

  浙江大学城市学院新闻传播学系副主任范红霞表示,当下的数据新闻制作过程主要涉及数据采集、数据集成、数据分析与挖掘、数据可视化呈现、数据推荐等环节。将算法运用于新闻报道的制作和内容分发,重新构造了新闻业态。注重大数据采集、分析和可视化呈现,注重与用户互动和满足个性化信息需求,是算法新闻的宗旨和目标。

  个性化推送喜忧参半

  周葆华告诉记者,算法新闻提高了媒体的新闻生产力,特别是在体育、财经等常规新闻生产领域,算法与机器写作新闻可以极大提高新闻生产的效率,减少新闻从业者的机械劳动,从而可以使新闻生产者有更多精力用于深度报道和解读。但目前算法与机器新闻的相关技术还在发展中,算法新闻离通用型、情感型、深度型报道仍有不小的距离。

  周葆华谈到,基于算法模型的个性化推送,极大改变了新闻分发的流程,形成“千人千面”的推送效果,而这种效果可谓喜忧参半。一方面,它提高了信息分发的效率,能够更好地满足受众的阅读需求和心理偏好,也便于信息供给与信息需求之间实现有效匹配。另一方面,关于“信息茧房”的担忧始终存在。人们担心,这种个性化的信息分发会强化个人的阅读兴趣及观点偏好,形成相互分隔的信息圈层和意见圈层,甚至造成社会分化、意见极化等负面后果。因此,专家学者一直呼吁适度地打开圈层。当然,“信息茧房”可能与受众的“选择性接触”心理有关,这种基础心理如何与个性化算法分发交互作用,学界还在进一步研究中。

  算法新闻以算法程序对整个新闻传播产业链进行重塑,构建了全新的新闻传播业态。在吴锋看来,算法新闻是未来新闻发展的必然趋势,在一些数据量大、操作复杂的新闻生产中,需要机器介入来实现更加精准、快速的生产。但是,人类记者在一些注重个性化、创造力及分析技巧的精品新闻写作中更具优势。未来新闻业态应该是人机共融的模式。

  完善算法模型与算法设计

  算法新闻引发的负面效应不容忽视。范红霞表示,第一,数据新闻在数据的采集、统计和分析上,如果出现取样失误、统计不科学等情况,就可能导致数据分析的结果和实际情形南辕北辙。第二,算法推荐可能被用于操纵和改变公共舆论,也可能加深社会偏见,破坏社会包容性。第三,“信息茧房”将导致知识和观点的狭隘、封闭及僵化,更可能带来极端观点和群体极化的风险。

  吴锋表示,为进一步推进算法新闻的发展,首先要解决受众认可度的问题。算法新闻的生产过程通常没有或缺少记者的采访和价值判断,而是依托无人机、传感器等技术手段获取信息资料。作为一种全新的新闻样式,其应用推广面临受众接受度的问题。其次,算法新闻要解决来自伦理道德以及法律层面的问题。一方面,算法新闻剔除了人为情感、价值判断等主观因素,但这是否意味更为“真实”。另一方面,机器新闻报道的时代已来临,但机器新闻的法律地位问题有待深入研究。其中,最具争议的就是机器新闻的作者署名权问题。

  算法新闻的兴起丰富了新闻报道模式,但也引发了不同程度的负面效应。周葆华表示,需要建立好的算法模型与算法设计,使其既能满足用户需求,改善用户体验,又能服务于社会公共利益。

 

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