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智能化 社交化 体验化 

新技术深化媒体转型 智能技术发展出“智慧新闻”

姜奇平

2014年07月15日08:19    来源:人民网-人民日报    手机看新闻

  历史上,媒体传播方式的每一次变革,都与技术进步密不可分。互联网时代,从大数据、云计算到移动通信技术的发展,也带来媒体传播方式的深刻变化。传统媒体与互联网媒体的融合发展就反映了这种变化。把握媒体融合趋势,是互联网时代媒体生存发展的必修课。从今天起,我们将连续推出四期专版,结合国际视野和中国视角,分别从技术支持、内容生产、管理创新和媒体实践等四个角度,探讨媒体融合这一重大话题

  由流媒体(又称流式媒体,指商家用视频传送服务器把节目当作数据包,传送到网络上。用户通过解压设备对这些数据进行解压后,节目就会像发送前那样显现出来——编者注)视频网站奈飞公司(Netflix)推出的《纸牌屋》,受到包括美国总统奥巴马在内的全球粉丝的热情追捧,也为方兴未艾的“互联网电视”提供了范例。

  这部“大数据定制剧”根据奈飞公司网站储存的3000万用户收视行为的大数据,分析网民的“搜索”“收藏”习惯后制作,确定最具舆论影响力和市场价值的主力受众群为“中年男性专业人士”,根据其收视行为偏好,“量身定制”著名导演大卫·芬奇、奥斯卡影帝凯文·史派西和“政治惊悚剧”等元素组合。同时,借助大数据技术对用户的收视行为进行实时监测和分析,在播出过程中对剧集进行调整和修改。《纸牌屋》的成功使奈飞公司网站2013年第一季度盈利6.38亿美元,创下历史新高,2013年第三季度,奈飞公司的订户超越了在电视剧领域独领风骚的有线影视频道美国家庭电影台(HBO)。

  奈飞公司对大数据的巧妙运用,引领电视业拥抱“融媒时代”。这种方式同样适用于传统纸质媒体与新媒体的融合与发展。

  技术最终是为人服务的,谈新技术推动媒体融合,不能就技术谈技术,而需要结合媒体服务方式的转变来认识这个问题。新技术代表的是先进生产力,生产力决定生产方式,有什么样的生产方式就有什么样的思维方式,包括媒体传播方式。新技术推动媒体融合,本质上是信息生产力及与之适应的互联网生产方式、互联网思维方式共同决定传播方式变革的过程。媒体融合是媒体服务方式变化的具体表现。

  智能技术发展出“智慧新闻”

  大数据、云计算等技术潜藏的新闻价值,主要在于通过数据的智能化处理,提高新闻洞察力,帮助受众穿透信息迷雾

  互联网时代是信息爆炸的时代。与广播、电视年代不同,人们接触信息的渠道变多,信息量呈几何级数增长。这时,媒体面对的新挑战和机遇,首先与信息数据量的增长有关。信息量多了,人对外界的认知可能变得更清楚,也可能变得更糊涂。这取决于信息对于人到底是信号还是噪音。

  在大数据时代,这个问题变得更加复杂。信号与噪音开始相对化,它不完全取决于信息本身,而是取决于人。对买鞋的人来说,鞋的广告是信号,对不买鞋的人来说,就是噪音;个性化的信息,对大批量生产是噪音,但对定制却是信号。光凭信息本身,人们难以判断它的有效性。

  智慧的主语是人,而不是信息,它让人穿透复杂的信息迷雾,使头脑轻轻松松地变得清澈明晰。人们把这样的能力叫洞察力,德国著名军事理论家克劳塞维茨形容拿破仑的智慧——“穿透战争迷雾”,别人看不透,拿破仑看得透。用比较文艺的语言描述,就是那首老歌里唱的:“借我借我一双慧眼吧,让我把这世界看得清清楚楚明明白白真真切切”。这就是媒体融合要实现的第一件比较实质性的事情。而“智慧新闻”在于让本国人民能穿透信息迷雾,更具自知之明和知人之明。

  在大数据的帮助下,“智慧新闻”表现在“数据+新闻”的融合,它能在以下方面提高新闻的价值:

  一是提高新闻事件报道的真实性水平。新闻在事件层面的真实性,最低限度的、也是职业道德上的要求是事件本身真实。但仅仅是事件的真实,与看清世界这个水平的真实还不是一回事。在大数据出现之前,记者往往根据经验或一些已得出的结论来判断事件的代表性:是否是孤立事件?是否普遍出现?大数据是全样本采集,在大数据成熟的条件下,新闻与数据融合,可以准确判断个案新闻在全样本中的代表性。在信息战中,这会成为一种利器,因为每当对手抓住个例做文章,以偏概全诱导公众时,大数据新闻能在瞬间做出反应,用全局数据说话,揭示事实真相。为了服务于这样的目的,在技术上就应该优化媒体内容的制作、存储和分发流程,提升媒体的数据处理能力,为媒体的内容生产和传播提供强大支撑。

  二是提高新闻分析的广度和预见性。国内外主流媒体在面对即时事件播报的挑战时,都把加强专业分析作为一项重要应对之策。大数据对新闻分析具有极大的加强作用,但与以往新闻评论注重透过事件看本质的因果分析有所不同,大数据在相关分析和预测分析上有所加强。以往的经验分析往往在AB两点之间建立相关和联想,但大数据相关分析可以在ABCDE多点之间进行相关分析,发现点与点之间通常不为人注意的关联。社会事件跟流行病一样,总有一个热点形成、爆发到变异的过程,以往的新闻只能做“事后诸葛亮式”的被动跟进,而有了大数据的帮助,报道可变成事前预见与事后跟踪结合的报道或分析,大大加强公众对事件的动态认知。为了服务于这样的目的,就需要加强媒体数据新闻生产能力,充分挖掘大数据背后潜藏的新闻价值,拓宽新闻来源,丰富新闻内容,为用户提供高质量的新闻信息产品。

  当过记者的人都有体会,即使在熟悉领域,记者也经常会遇到新的知识点,因相关知识储备不足而临时抓瞎是常有的事。有了云计算,大量的历史数据、相关领域的知识和信息储存于云端,记者作为终端,可以通过共享云端的信息,随时随地充电,补充知识的不足。年轻记者利用外脑加强自己,可以弥补经验和知识的不足,面对新题目、新领域,也可以像老记者那样迅速上路,驾轻就熟。

  这就要求媒体首先要加强海量数据的内容数据库建设。新闻媒体要对积累的数据资源,包括文字、音像资源,进行充分的资源整合,建设和完善专业化、规模化、现代化的内容数据库。当前,特别要推动传统数据库建设向非结构化数据库建设方向升级,向网络(WEB)架构的大数据结构转型。这种“非结构化数据库”不再是过去二维表结构的数据库,可以存储文档、图片、网页、音频、视频等等信息。其次,要形成专业化的、定性与定量分析结合的数据加工能力。应该特别重视开放应用程序编程接口(API)的数据平台建设,重视软件定义的数据分析服务能力的建设。让管理员通过运行软件就可以进行数据分析。再次,在移动互联网条件下,还要创造条件积累读者世纪应用语言的数据,形成能“理解”实际情景并做出判断的本地数据库,提高“定制新闻”的提供能力。

  三是提高新闻作品的认同水平,洞察人心,掌握实际话语权。好的新闻不光传播事实,传播道理,而且可以达到意义认同,也就是把握时代脉络,在读者心中产生强烈共鸣。当记者的都想写出有影响力的新闻作品,但能做到的只是少数人,以至于这件事在记者心中显得很神秘,仿佛可遇不可求。大数据所要达到的“智慧新闻”的更高境界,不是透过现象看本质,而是透过本质回归“本源”,也就是以人为本,洞察人心,掌握实际话语权。

  大数据要实现的,是一般素质的新闻工作者都能妙笔生花,都可以把新闻稿件变成吸引读者的艺术。因为从某种意义上说,大数据是一种“读心术”。与理性的结构化数据不同,非结构化数据更多涉及的是感性的、情感的、形象的数据,不光可以用于对社会理性的把握,更长于对社会非理性的把握。尽管现在还只有很少的人意识到大数据技术具有这样的特点,但随着媒体融合的深化,这一点将逐步显露出来。大数据技术应用于媒体传播,最终会促使传播转型。这种转型将使媒体成为话语权的核心,通过洞察社会心理,把握社会情绪,捕捉人们的梦想,进行有效的话语议题设置,使主流价值观与日常话语产生共振,从而提高话语正当性,促进社会认同与自我实现。

  大数据和云计算技术本质上都是分布式计算技术,资源共享、均衡负载,它们最终都会走向对等化的本地计算和情境计算。在媒体融合中,这种特征会加强新旧媒体之间、媒体与读者之间的对话和互动,催生出新闻的阐释性功能。以读者为中心的“再阅读”,将成为增进心理认同的有效途径。一方面,大数据有助于媒体从人们日常生活和情感脉动中捕捉更有意义的话题,使主流媒体的议题设置更“接地气”,更接近群众;另一方面,也使大众更能喜闻乐见地接受主流媒体所传播的价值。在发展过程中要解决好纸质媒体与互联网媒体融合中的认同问题,解决好各说各话的问题,从话语融合中提高媒体的软实力。

  移动技术推动传播方式融合

  桌面互联网正向移动互联网转变,移动互联网的核心与社交网络的核心,将统一于“智慧化”的趋势上

  智慧化的网络,从技术上就是分布式的语义网(一种能理解人类语言的智能网络,好比一个巨型的大脑,使每一台连接着的电脑不仅能理解词语和概念,还能理解它们之间的逻辑关系——编者注),即“社交化”。社交化的网络是一种复杂网络。而所谓“社交化”“移动化”,实质都是指传播方式从简单性网络(靠外部指令形成的他组织网络)向复杂性网络(自组织网络)的转型。

  媒体融合不能简单地理解为只是“媒体登陆手机”或“媒体登陆社交网络”这么简单,因为融合不仅是技术形式上的变化,还有传播方式的变化。媒体融合正一步步地从技术应用向媒体转型深化,所面临的问题变成:传统媒体这种自上而下的中心化网络传播方式,如何与网络媒体这种自下而上的去中心化网络传播方式相互融合。

  传播载体更新换代

  移动技术需要怎样的载体——浏览器,客户端,还是其他未知的载体?最初阶段是网络以第五代超文本标记语言(HTML5)为编程语言的网络浏览器替代传统浏览器,近来客户端又有取代浏览器的势头,而从更长远来看,客户端受到未知载体的冲击也是有可能的,也许来自开放性、兼容性更强的网络应用(Web APP)。

  在媒体融合背景下思考这一问题,无非是要解决新闻的入口问题。媒体需要判断未来入口的标准,这个标准应该与设备无关,甚至与平台也无关。相对于浏览器,客户端无疑在这方面做得更好。就近期发展来看,在智能手机、平板电脑等移动设备上安装客户端是相对成熟的技术应用。除此之外,将社交平台与新闻传播平台进行对接整合,借助商业网站的微博、微信等技术平台扩大读者群,也是值得探索的融合应用形式。

  个性化服务不断创新

  互联网媒体的融入,导致许多新的媒体形式涌现,传统媒体的内容生产和传播方式因此也有变化。出现了三类新媒体:其中第一类新媒体,基于个人元数据标记,形成个性化的自助服务;第二类新媒体,以围绕内容的社交服务为主,提供自组织服务或提供专门围绕内容的社会化服务,例如通过聊天插件,允许人们围绕感兴趣的内容实时聊天;第三类新媒体,提供的是自下而上涌现生成内容的自媒体服务。

  例如,有的网站提供社会化个性新闻服务,支持用户定制阅读,相当于定制个人新闻主页,还可以推荐新闻给好友分享。有的网站提供信息萃取服务,根据信息被订阅、收藏、评价或转载的情况,制定出信息重要性指数,供用户根据排名阅读……类似的服务还有很多,都是把读者对新闻的再阐释,如评价、注释等,当作推荐的依据,建立交友式的阅读关系。传统媒体与这类网络媒体的融合,不光是在技术上的融合,更主要的是改变了以前媒体内容生产和传播方式的单向性。

  精准广告取代传统广告

  随着媒体的移动化和社交化发展,作为媒体经济支柱之一的媒体广告,也正在发生变革。以移动广告为代表的精准广告,正日益取代传统广告,对媒体融合之后的经营方式,产生深远影响。未来的移动广告实际已不再是广告,而成为一对一的“窄”告。首先一个明显变化是,以往的广告内容对所有人都是一样的,但未来的移动广告针对不同用户在内容上会有所不同。其次,大厂商的品牌广告日益被小厂商的营销广告取代,通过二维码等发送优惠券,也可能成为广告的替代形式。第三,广告的付费方式将发生变化,可能从以往的按发布收费转为按效果付费。而广告方式的改变,终将倒过来影响媒体的内容生产与传播方式。

  媒介技术要求媒体围着人转

  互联网技术日新月异,媒体融合适应了这些技术,路子就会越走越宽;互联网不是传统媒体历史的终结,而是新生的开始

  推动媒体融合的另一个大的类别和方向的技术,是硬件媒介技术。这些技术包括多媒体技术、流媒体技术,也包括可穿戴设备、电子纸,包括基于位置的服务等技术。单纯从技术角度看,它们彼此独立,各不相关,但聚焦到主体时就可以发现,它们有一个共同特点,那就是都集中于人的体验。不是人围着媒体转,而是媒体围着人转。由此导致的媒体融合,要求媒体的内容生产和传播方式都应向以人为本的方向转变。

  一是媒体越来越注重“当下的力量”。基于位置的服务使媒体可以根据用户的空间变化调整内容。流媒体技术可以根据用户时间变化调整内容。这些技术变化都使用户阅读的时空尺度,从周报、日报变为随时随地,比如5分钟一变或者50米一变。可穿戴设备将使媒体满足人们随时随地改变的需求成为可能。日本电信运营商“电信沟通无界限”(DoCoMo)的应对之策是,提供内容平台和开发工具,开放应用程序编程接口,让移动用户自助上传照片、视频和文字。在实际的媒体融合中,传统媒体的内容平台如果能与用户自媒体功能结合起来,就可能产生超越常规的服务,即媒体为人民服务与群众“人人为我,我为人人”的自服务的结合。举例来说,驾车人一边在道路上行驶,一边收听广播中的交通台播放路况,有时车都快到目的地了,还没听到希望听到的路况播报。这时如果交通广播节目开辟一个手机自助平台,由路上司机彼此分享道路信息,节目能达到的服务效果就会倍增。

  二是媒体越来越“感性化”。多媒体技术的发展使新闻变得更加感性化,人们不再满足于阅读抽象的文字,更乐于观看形象的图片和视频。日本政府发布政策文件白皮书要求配发动漫,让人们更直接地把握白皮书内容要旨。读图时代的到来,不意味着读者变得更肤浅,也不意味着对内容生产的要求变低。因为感性化不等于经验化,新媒体追求的是本质直观,而非只是直观。把深刻的道理寓于形象生动的图像和视频,其实是对媒体更高要求。它要求媒体以人为本,让人在阅读时不再绞尽脑汁,不再像阅读令人费解的电器说明书那样阅读新闻,而是把读者想象成上帝,但凡能直截了当说明白的内容,就不要长篇大论绕圈子浪费时间。将音视频等多媒体技术融入媒体,对新闻内容制作提出了更高要求,因为图片和视频在同样版面下,会传播比同等面积的文字更多的信息量,据统计,其信息量至少要大9倍以上。多媒体往往可以表达许多语言之外的意思,如潜台词、情感内容等。媒体要提供的,不仅仅是真实的产品,不仅仅是高价值的服务,同时必须包含良好的体验,让人可以“悦”读,从而使要传达的内容更好地入心入脑。

  (作者为中国社科院信息化研究中心秘书长)

  《 人民日报 》( 2014年07月15日 23 版)

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(责编:赵光霞、宋心蕊)


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