機器新聞寫作熱潮下的傳統新聞生產冷思考

敬慧

摘 要 人工智能技術催生的機器新聞寫作應用在近兩年逐漸趨于成熟，提升了新聞生產力，對于新聞生產模式、新聞人的價值理念以及新聞傳播手段都產生了巨大的影響。基于模版和算法的機器新聞寫作開啟了人機協同新聞生產的新篇章，在新變局下，如何正確對待機器新聞寫作對與傳統新聞生產方式的沖擊，適應人機協同的新聞生產方式，是具有現實意義的課題。

關鍵詞 機器新聞；新聞生產；數據處理

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）197-0005-02

時效性是衡量新聞的決定性標尺。2017年8月8日晚，四川九寨溝發生了7.0級地震，最先發布該消息的是一個寫稿機器人，它用25秒寫完了關于這次地震的速報，通過中國地震臺網官方微信平臺推送，全球首發。《四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震》速報，內容包括速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮等8項內容。585個字，5張配圖，自動化數據挖掘、數據分析、寫稿與發布，用時25秒，機器新聞寫作再次被推上風口浪尖。機器新聞寫作在今天并不新鮮，自動化新聞生產浪潮的火熱要追溯到2001年“google news”的Web新聞聚合器。近兩年來，新聞機器人被國內外主流媒體廣泛應用，包括美聯社的WordSmith、紐約時報的blossom以及華盛頓郵報的Heliograf，國內有新華社的快筆小新、第一財經的DT稿王、騰訊的dreamwriter、今日頭條的張小明（xiaomingbot）等。這些寫稿機器人無一例外都運用到了大數據處理技術。

1 新聞機器人的概念

新聞機器人是人工智能技術發展，在新聞生產方面的應用。“新聞機器人”這個概念在一定程度上更加倚重“機器”，也就是所謂的硬件。但機器新聞寫作主要通過可以進行智能化新聞編排的軟件、程式或者代碼，而非硬件部分。國外研究者用robotic journalism（機器人新聞）、machine-written news（機器寫作的新聞）、automated content（自動生成的內容）、computational journalism（計算機生成的新聞）等多個詞匯來稱呼“機器新聞寫作”這項技術或新型新聞生產方式。這些多元化的稱呼方式的內核指向基本一致，無外乎是對“自然語言生成”“基于數據”“無人工干預”等元素的強調。

2 機器新聞寫作的工作原理

新聞機器人的誕生源于高密度的數據和繁雜的計算任務，在財經、體育、天氣預報等新聞報道中重數據計算、輕語境描述，并且信息的披露高度透明，通過設計程式化的計算程序，在收集完大量數據后可以根據關鍵詞出現頻率和大數據的模擬計算，來得出計算結果代入事先設置好的“5W1H”新聞寫作套式中，一篇機器人新聞就這樣產生了。與以往的人工智能不同的是，新聞機器人真正實現了人向機器的轉變。除了技術的前期開發之后，在機器新聞寫作過程中，數據搜集和得出結論完全自動化，新聞稿件產出的決定性和關鍵環節都沒有人工參與。以美聯社的自動寫作平臺Wordsmith來說，一篇自動生成的新聞稿的生產流程分為5個步驟。

第一，獲取數據。Wordsmith是一個以數據處理為基礎功能的寫作平臺，可以處理包括APIs、XML、CSVs等各種形式的數據。早期的google news就是通過國內數千個網站提供的信息資源來自動生成新聞，這種新聞也叫做數據新聞，是新媒體較常使用的新聞生產方式。

第二，分析數據。新聞機器人的強大引擎能夠對數億兆赫的數據在極短時間內讀取，并梳理清晰其中的關聯，在宏觀和微觀不同的層面輸出客觀科學的結論。

第三，提煉觀點。在對數據進行搜集、整理和計算之后，相關的結論會作為主要觀點提煉出來。這些觀點結合一定的行業、領域或國情來解讀其現實意義，從而提供可操縱性的建議。

第四，格式和結構。程序員將詞匯、語法、標點符號等寫作元素作為程序語言，錄入數據庫后增強Wordsmith平臺的文字書寫能力。數據計算提煉的觀點會結合新聞文本的范式、模版來形成短消息、長消息等不同體裁的新聞。

第五，發行。寫作平臺在短時間內生成新聞稿后，根據前置設置，自動或人為干涉情況下發布到互聯網平臺，為了提高機器新聞的工作效率，一般都是自動發送。

3 傳統新聞記者對專業能力的重新審視

3.1 人機協同新聞生產方式考驗新聞人的專業

能力

在新聞自動化寫作技術快速迭代的背景下，機器新聞寫作在一定程度上解放了新聞記者的雙手，提升了新聞生產的效率，代替新聞編輯進行模式化的新聞寫作和冗雜的數據分析。

一方面，機器新聞寫作的工作效率要遠高于人力寫作，在模版化強、機械重復性的新聞題材上代替了新聞編輯。新聞人可以更專注于追尋事件的真實與細節，做好深度挖掘與連續

報道。

另一方面，新聞機器人對從事新聞寫作的人員造成一定的壓力，人際協同的新聞寫作方式考量著新聞編輯的新聞創作能力，不斷迭代升級的新聞機器人讓人工新聞寫作的方向和題材不斷減少，對于只會對新聞素材進行拼接的編輯將會陷入失業的危險境地。

機器新聞寫作墊付了既有的新聞生產模式，把人從寫作的神壇上拉了下來，新聞記者在新聞生產中的地位被弱化，在追求利潤最大化的市場環境下，新聞機器人會替代從事低端寫作的新聞記者。

3.2 機器新聞寫作為私人定制新聞創造可能

傳統新聞生產是以滿足大眾信息需求為主的，傳統媒體的傳播渠道與新聞生產資源的高昂，意味著傳統新聞生產方式無法根據用戶偏好來實現個性化的內容定制。但機器新聞寫作可以承受高強度的新聞生產任務，根據用戶的生活場景提供個性化定制內容。

今日頭條的新聞機器人“張小明”（xiaomingbot）初露鋒芒是在里約奧運會，在13天內，共撰寫了457篇關于羽毛球、乒乓球、網球的消息簡訊和賽事報道，每天30篇以上。今日頭條用戶可以根據自身喜好，對體育類的新聞接受刷新提醒。新聞機器人全天候監測奧運會熱點，每篇稿子都是在比賽結束后的2～3秒內推送，幾乎與電視新聞直播同步。

隨著機器人語料庫的完善和智能化的提升，互聯網新聞報道的長尾效應會愈發突出，由于互聯網受眾基數巨大，即使小眾用戶其數量也十分可觀。同時基于互聯網平臺的新聞傳播對個性化新聞需求的滿足也有利于用戶黏性的增長。這也符合未來定制新聞，分眾化新聞的大趨勢。

3.3 機器新聞寫作算法模型催發新聞生產方式

升級

麥克盧漢的媒介理論曾提到“媒介最重要的作用就是影響了我們理解和思考的習慣”。媒介即訊息，當新聞機器人介入新聞生產時，這種程式化和數據處理方式就開始影響著新聞記者的寫作方法和新聞生產習慣，催發新的新聞生產

方式。

一方面，新聞機器人對互聯網資源的材料搜集、數據抓取功能，能夠在第一時間捕捉到受眾關注對象，在極短的時間內為記者提供詳盡的新聞素材。從這個角度來講，新聞機器人成為記者和編輯的助手。

另一方面，互聯網的最大價值在于萬物互聯，而新聞機器人能夠通過互聯網的特性把毫無邏輯、瑣碎而獨立的信息結構化的呈現出來，從更宏觀或微觀的視角去挖掘信息之間存在的內在關聯，或一葉知秋，或滄海一粟，為新聞記者提供靈感和思路，越來越多的大數據新聞就是

如此。

參考文獻

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