淺析機器人記者對新聞生產的挑戰及意義

“機器人記者”，是美國敘述科學公司(Narrative Science)發明的寫作軟件，這個軟件擁有自動撰寫新聞故事的功能，是一套程序算法。基于選題角度和新聞熱點追蹤，通過平臺授權，結構化采集、處理、分類、分析原始數據素材，快速抓取，生成新聞關鍵詞或線索，進一步發布和推算資訊，利用文本分析和信息自動抽取技術，以模板和規則知識庫的方式，相應地輸出內容，自動生成完整的新聞報道，尤其在體育賽事，金融經濟，財報數據等方面作用突出。目前，機器人記者偏重生產以數據為核心的新聞內容，基于大數據技術，根據受眾群體的用戶畫像特征，興趣點，消費能力水平，提供精準化、個性化的新聞產品，不僅強化了新聞內容的客觀性，還拉近專家，新聞工作者和用戶之間的距離。

一、機器人記者的優勢

（一）創建新的新聞速度

機器人記者是人和機器的高效合并，遵循文本模板和流程，是爭搶新聞時效和獲取關注度的有力幫手。基于海量數據整理，多維度剖析的計算能力，迅速識別公眾關注熱點和獲取新聞線索，快速生成文字報告，首發事件，實時抓取事件與輿論趨勢并結合新聞標準點，有效規避錯誤方向。雖然機器人新聞無法在短時間內達到報道高度和深度，但論速度來講，再專業的記者也無法在幾秒內完成編寫報道的任務，尤其在突發事件的報道上，基于語言生成技術和信息算法，機器人記者的作用尤為突出。

（二）延伸用戶閱讀體驗

機器人記者實質上是對人的延伸。隨著視頻與語音技術，3D建模的不斷成熟，新聞呈現模式更加個性化、互動化。“機器人記者”既是新聞敘述者也是新聞制作者，通過模擬虛擬和增強現實，改變新聞生產的流程，根據選題類型，內容架構，數據處理及分析，可視化呈現特征和商業模式等維度，增強視覺化，互動化的閱讀體驗，如微軟的“小冰”，騰訊的“DREAMWRITER”，人民日報的“小端”，光明日報的“小明”等。新聞報道形成集“對話”、“看新聞”、“問新聞”、“答新聞”為一體的呈現模式。后方平臺根據用戶的點擊內容和頻率，收集用戶反饋數據，深度挖掘用戶個性化需求，智能推送與用戶興趣高相關的新聞，讓內容主動“找到”對它感興趣的人。機器人記者不僅根據數據編輯成文字，還會在文字的基礎上制作出相對應的短視頻和圖片，在快速化的生產的基礎上，實現了移動+社交+多媒體終端的新型新聞內容。

（三）一對一交互

美國未來學者凱文·凱利提出“屏讀”概念，認為未來的屏幕不僅呈現內容，它還會成為觀察用戶的鏡子，記錄用戶生活中的每一個微笑的細節，成為一個數據庫。在過去的傳統媒體時代中，受眾只有一個，沒有針對性。而機器人一對一面向用戶提供新聞信息定制和分發，從錢江晚報小冰的模式看，個人日報模式將是機器人語音或視頻伴隨式播報新聞。機器人記者可根據用戶點擊需求，快速描摹用戶精準畫像，從新聞數據庫調取符合興趣的新聞資訊。

二、機器人記者的缺陷

機器人生產出的新聞只適用于智力要求低，可替代性強的新聞報道上。聊天式新聞在本質上停留在碎片化閱讀上，體驗式新聞雖賦予了用戶更多的選擇權和增強了用戶粘性，但需強大的流量接口支撐，對用戶的概念認知上作用不突顯。

（一）無法深度解釋新聞真相

機器人記者僅能根據詞匯數據庫抽取數據進行描摹，所呈現的新聞僅停留在闡述事實，運用“5w+1h”的寫作原則來完整敘述事實的發展過程及結果，但在事實的背后所需挖掘的真相，機器人記者除非有現成的大數據支撐，很難評估事實的真偽。機器人記者無法進行價值判斷，無法進行事實與事實的利益關聯。大多數報道僅停留在表面現象，真相則是在事實的基礎上更倚重理性的推理，是事實的本質。

（二）固定模式化寫作

目前來講，模式化、結構化，規律化的機器人寫作無法模擬人類的思維，只能是無限地接近人類的情感與智慧，在情感化認知程度上，仍無法取代人類。記者基于多重事實的判斷，揭露事實背后的真相，推理復雜利益邏輯，是機器人無法取代的，這要取決于社會經驗，專業知識，敏銳的察覺力。機器人寫作贏在速度，在深度和角度上發揮不了實處，每一個事件都有多樣的分析角度，機器人記者只能在有限的框架中索取。

三、如何高效發揮機器人記者優勢？

（一）發揮人的主動性，注重人的主體性

芒福德認為，“它（技術）只是人類文化中的一個元素，它起作用的好壞，取決于社會集團對其利用的好壞，機器本身不提任何要求，也不保證做到什么。提出要求和保證做到什么，這是人類的精神任務。”新聞單位應理性重視機器人記者的優勢，尤其在信息存儲，數據整理，分析，調研，數據準確性等方面遠超于人類，將記者的采訪過程智能化，機器人 “合作”采寫報道，激發讀者的閱讀興趣。機器人記者可以根據信息的可信度、新聞價值來監測可能發生的新聞并精準抓取事件的關鍵信息，剖析擴散程度。記者根據呈現的數據分析來判斷事實的真偽以及挖掘真相，提出質疑。記者和機器人分工應明確，機器人記者負責前線，制作簡單模式化新聞，注重速度和數量，記者應注重深度報道，解讀信息本質，提供用戶多維度思考，精準得解讀“媒體輿論場”和“口頭輿論場”的趨勢，不宜做“奔跑的倉鼠”。

（二）發揮機器人記者優勢，實現大規模定制

Alvin Toffler 在1970年提出“大規模定制思想”，大規模定制是在高效率，大規模生產的基礎上，運動高新技術，為小批量，多品種市場定制一定數量產品的一種生產模式。對于金融經濟，股票走勢，體育賽事等多變的領域，機器人記者可根據隨時變動的數據隨時生產定制類新聞供專業人士分析，為特定人群服務。例如：機器人記者根據事件走向，總結大眾輿論動態，供政法機關參考。

（三）注重用戶個性化需求

在物聯網的時代下，我們要重新界定新聞訴求，重新評估新聞內容。在專業化的事件報道，公共服務的價值，受眾消費信息的時間和購買內容的消費能力的基礎上，報道應該重視數據新聞內容和形式之間的均衡，提供個性化+精準化的信息組合。如今，在海量信息中，能否滿足用戶多層面需求則是提升媒體競爭力關鍵。體驗式一對一交互賦予用戶信息選擇權，利用語音識別，自然語義識別技術，重塑新聞與用戶之間的關系。

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