关于机器新闻写作的文献综述

李钰琪

一、研究背景和综述说明

在如今智媒化时代，新闻生产开始不断使用人工智能技术，机器新闻写作便是其典型案例。机器新闻写作解放了初级采编的新闻生产力，带来了新闻生产的技术变革，具有重要意义。本文以2015年至2018年3月31日为时间段，以中国知网（CNKI）数据库为样本库，获取关键词为“机器新闻写作”“机器人写作”的新闻传播类论文为研究样本，论文来源为南京大学所列新闻传播类15种核心期刊的论文为主要参考对象。经过搜索共获取论文共计148篇，通过人工甄别对数据进行严格清洗，剔除无效论文后，共获取有效论文103篇。

二、机器新闻写作相关数据分析

（一）关键词分析

综合比较所选论文的关键词分布，选取数据的前15位制定了表1。数据显示：在相关论文中研究“人工智能”的文章最多，共有25篇；以“新闻生产”“机器写作”“机器人写新闻”“新闻机器人”为关键词的文章共计26篇，占总比超过五分之一；以“大数据”“数据新闻”为关键词的文章分别为8篇、7篇，排序分别为第4名、第5名；以“新媒体”为关键词的文章共计6篇，与以“媒介融合”“媒体融合”为关键词的文章数量持平。

表1：排名前15关键词

（二）投稿期刊分析

综合比较所选论文的投稿期刊分布，选取了数据排名前10的代表期刊制订了表2。数据显示：新闻研究导刊发表的相关论文最多，共有9篇；来源于《新闻与写作》的论文排名第二，共有6篇；《中国报业》《中国传媒科技》《青年记者》期刊均为5篇。

表2：文献来源分布

（三）作者发文、被引量及作者单位分析

在数据录入和处理中，我们对2015—2018年的作者发文量、被引量、作者单位进行了统计排序，具体情况如下表3、表4、表5。

表3：2015—2018年作者发文量前10名

表4：年作者文章被引用量前10名

表5：作者单位前7名

通过表3、4、5我们可以发现：①2015—2018年作者发文量超过5篇的只有北京师范大学的喻国明和清华大学的彭兰，其他作者均为两篇。且发文量和被引量均占前10的为喻国明、彭兰。总体而言，围绕此课题展开系统研究的作者极少。②被引量居前10且被引量超过50篇的仅有喻国明，被引量超过100的人数为0。总体而言，发文量较少且被引量较低。③综合比较所选论文投稿机构，数据显示：来自北京地区的大学研究此项目的作者最多，其次是湖北地区、山东地区，其余的文章分布较为零散。

三、机器新闻写作研究内容分析

（一）概念研究及应用现状

机器人新闻是指由新闻机器人自动搜集、分析数据信息，发现有价值的新闻事实，并套用既有的新闻模板自动撰写而成的新闻。邓建国在《机器人新闻：原理、风险和影响》中指出：所谓新闻机器人，“实际上是一套软件或算法语言，它自动采集数据，然后撰写成人类可读的内容”。机器写作的核心技术就是数据处理和人工智能，根据对数据的分析提炼，套用固有模式，进行新闻的批量生产。目前，大部分新闻机器人被用作撰写与处理大量数据相关的新闻，例如财经新闻、体育新闻等。

（二）发展优势

机器新闻的生产是基于新闻数据以及相应新闻框架生产批量化新闻的自动化模式，它让我们看到了新闻写作主体逐渐变为从人到机器的现实可能。学者们从不同视域分析了机器人记者相比人类记者、机器写作相比人类写作、机器人新闻相比人类记者采用的新闻所具有的优势。王悦、支庭荣在《机器人写作对未来新闻生产的深远影响》中总结了机器新闻写作两大优势，分别为解放了新闻生产力；新闻报道快速、高效、客观、低成本。

首先，机器新闻解放新闻生产力。喻国明在《人工智能的强势崛起与新闻传播业态的重构》中指出机器人写作最大的优势在于能将新闻从业者从繁重的数据中解脱出来，进行社会分工的重新分配，给予新闻从业者在更高层发挥才能的可能。暨南大学教授支庭荣认为人工智能机器人为传媒业提供了转化传统思维、优化采编流程、深化内容结构的最佳触媒。它从基础的采编环节开始，促进传统媒体整个产业链效率的提升。

同时，机器人所写的新闻报道更快速、高效、客观且成本低廉。根据相关数据显示，2014年，wordsmith一年产稿接近10亿篇，这是人工写稿无法比拟的。孙瑛在《机器人：一种基于大数据的新闻生产模式》中举例说明：机器新闻生产新闻只需在数据库中搜寻相应资料，便可根据模板迅速成稿。尤其体现在突发事件中，机器人可以弥补人类在应对突发性事件时的时间漏洞，完善人类在应对此类事件时的不及时性。喻国明在《智能化：未来传播模式创新的核心逻辑》中表示：机器人可以全天待命、一直工作，且不需要支付薪水。即使前期研究开发成本巨大，但从长远来看，新闻生产的成本也远远低于人工写稿成本。杨言在《机器新闻写作背景下记者角色的嬗变与升级》中指出机器人不会歪曲事实的真相，极大限度地保证了新闻真实。

（三）局限与不足

龚隽鹏、任文、张鹏洲在《机器写作在新闻领域应用的思考》中指出机器新闻写作最大的问题是写作模板化、格式化问题。机器新闻写作如流水线般的生产模式不可避免地导致其生产出来的新闻产品千篇一律，具有格式化、单一化、同质化等特征。

清华大学的王君超认为机器人新闻缺乏情感和深度，无法激发受众产生感情上的共鸣以及产生情感交流。机器人写新闻不是写作，只是单一的生产。有的学者也指出，在目前新闻时效差距并不显著的情况下，更有深度的新闻评论成为占领受众市场的关键因素。机器新闻的生产模式决定了它报道的内容不可能比“手工打造”更加具有深度和个性色彩。

（四）前景展望

机器新闻写作的前景展望主要分为两个板块：一是机器新闻写作未来会如何发展，二是记者面对机器人记者出现产生的冲击将会如何应对。

针对第一个方面，有的学者认为：“机器新闻没有温度”“很可能昙花一现，然后优雅地死掉”，然而绝大多数学者认为人机协同发展将是未来趋势所在。彭兰对未来新闻机器人发展抱有强烈的期望，她在《智媒化：未来媒体浪潮——新媒体发展趋势报告》中预言未来理想的新闻写作：那将是人的能力与人工智能的结合。机器的作用，不仅仅是自动获取数据并进行填充，还将体现在：引导新闻线索的发现、驱动新闻深度或广度的延伸、提炼与揭示新闻内在规律，甚至可以借助机器分析对内容的传播效果进行预判，从而决定写作角度与风格。喻国明在《智能化：未来传播模式创新的核心逻辑》中提出了另一种人机协同方式，他认为：未来由机器人进行初稿写作，而记者转变为编辑的角色，成为新闻作品的把关人。

针对第二个方面，张海霞在《机器人写作时代新闻从业者的应对》中提出了新闻从业者在智媒化的浪潮中如何积极转型的办法。她认为记者应该聚焦个体报道、典型报道，“走出去”采访获取信息，发掘体现社会深层次问题的调查性报道。她同时也提倡编辑应加强对机器新闻的把关，提升机器新闻的品质。

四、结语

目前，机器新闻写作的实践越来越多，但是，由于兴起的时间较为短暂，相关文献较少，学术研究具有一定滞后性。该领域关注机器新闻写作的相关研究人员大部分是学者，而并非新闻行业从业人员。人工智能在人类生活中已经被广泛实践，它实现了以机器替代人类生产新闻内容这一重要新闻生产方式的革命，理应获得学界和业界共同的更加广泛的关注。

虽然机器新闻写作仍处于发展的稚龄期，但它未来在新闻生产领域的发展空间是无穷的。目前，关于它的研究应在以下几个方面加深：（1）新闻法规与伦理问题：目前对于如何认定其生产的新闻内容的版权归属却一直没有一个定论。作为非自然人和法人的新闻机器人成为新闻内容的直接来源，它生产的内容如果遭到侵权或侵犯他人权利甚至是涉及国家秘密、商业秘密等该如何认定是亟须解决的问题。（2）未来新闻从业者的培养问题：机器人带给新闻生产的变革是巨大的，对新闻生产主体的新闻从业者更是带来不小的冲击。当新闻机器人能替代记者进行初级新闻生产，新的新闻人该如何培养将成为热点问题。新闻从业者是否应该加强“把关”素养的培养、是否该加强深度调查的能力等等，这将是未来人们关注的重点。（3）媒体业变革：人工智能机器人为传媒业转化传统思想、优化采编流程、深化内容的最佳触媒。当新闻机器人在传媒业进行广泛运行，媒体业将产生从下而上的巨大变革，不仅仅是新闻生产模式，还包括组织管理结构、薪酬绩效结构等，都将发生新的变化。