智能传播时代新闻内容生产转型重塑研究

李璐

摘要：在智能传播时代，5G、区块链、AI、大数据等新兴技术被越来越多地应用于新闻的收集、制作、发布过程中。新闻内容的“专业性”被挑战，并受到了智能技术影响。在新兴技术的支持下，虚假新闻和“技术黑匣子”的激增，导致了媒体新闻内容的信赖危机。于此同时，解决数据安全和隐私保护的虚拟问题油然而生。本文从多角度阐明新闻内容生产过程中不同的智能技术，提出传播视域下新闻内容生产所遇到的困境与问题，提出有针对性的意见，让新闻内容的生产在智能交流时代更具威信力和媒体功能。

关键词：智能传播；媒介生产；内容生产；转型路径

习近平总书记指出：推动媒体融合发展、建设全媒体成为我们面临的一项紧迫课题。要运用信息革命成果，推动媒体融合向纵深发展，做大做强主流舆论，巩固全党全国人民团结奋斗的共同思想基础，为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供强大精神力量和舆论支持。[1]习近平总书记的重要讲话不仅是对当前媒体特点的精辟总结，还给媒体融合指明了发展方向。在新闻作品的生产环节上，根据智能传播的进一步升级，视听新闻作品有着更加丰富和新颖的表现方法。例如，新华社和搜狗启动了AI合成主播“新小微”3D版，这个虚拟人物的动作和眼神与实际主持人极为相似，这些技术的融合在新闻生产和发布中，起到了个性化新闻发展的作用。所以说，如今智能通信技术给新闻内容制作的整个过程带来了革命，给新闻通信的各方面带来了新机会。

一、智能传播时代新兴技术在新闻生产中的应用

（一）采集过程

在传统媒体时代，新闻记者受限于时间、空间和个人感官，采集新闻原素材的方式十分有限，往往只有通过新闻采访进行文字记录和视频拍摄两种形式，且人工采集难免会存在偏差和遗失的可能，这就导致传统新闻的来源单一、素材有限。而在新兴技术的参与下，人的感官被无限延伸，以往人工不能采集到的温度、声音、土壤、空气质量等环境数据，以及睡眠、情绪、压力等人的生理特征数据都能通过GPS系统、遥感卫星、无人机甚至个人的移动端进行信息采集。例如，新冠肺炎疫情防控期间，“澎湃新闻”的数据新闻《武汉解封首日，人们都去了哪里？》用“百度迁徙”和“飞常准”的数据，对10万多个智能手机持有者进行计算分析，实现了对人口迁移轨迹和特征的全过程、动态、实时、直观的显示[2]。

（二）生产过程

在新闻制作的过程中，写稿机器人可以高效采集信息，并自动化生产新闻；AI合成主播更是颠覆了广播电视新闻的生产方式，在一定程度上减轻了真人主播的工作强度，提高了新闻报道的时效和质量。这些人工智能技术在新闻内容生产中的应用，使新闻工作者可以更加专注于优质内容生产，并将精力更多地花在专业技能上。例如，2021年全国两会期间，由于新冠肺炎疫情影响，现场记者人数锐减，各大媒体纷纷拿出压箱底的智能传播技术，保证两会报道的数量和质量。其中，《人民日报》的“智能创作机器人”就是集智能剪辑、5G智能采访、AI辅助报道等多种功能于一体的“黑科技”，只需要一名记者，就能够完成新闻采访、拍摄、写稿等工作。

其中，AI辅助报道功能将现场采集到的视音频、图片、文字等新闻素材自动分析处理，并传送到后方进行实时编辑，使采集到的新闻原素材能够快速制作成符合各个传播平台生态的内容[3]。

（三）核查阶段

如今，智能传播时代利用区块链可以帮助新闻媒体建立一个“数据存储中心”，存储的数据不仅限于新闻内容，还包括新闻发布时间、作者等版权信息，使得每条新闻都可以追责、可以溯源，对洗稿、盗版等问题提供了解决方案，从根本上遏制了假新闻的产生，实现核查。例如，科技公司Eyeo推出的 “Trusted News”就是一款能够帮助用户识别假新闻的浏览器插件，在安装该插件后，如果新闻内容被认为是可信赖的，则页面上会出现一个绿色对勾的图示，反之系统则会提示橙色“B”的符号。此外，新闻内容还会被认定为“标题党”“用户生产内容”“完全不可信”等类别，最大可能地帮助用户识别新闻的真实性，从而降低虚假新闻可能带来的负面社会影响。

（四）分发与推送过程

算法技术主要解决的是人与新闻内容关联性的问题。目前，算法技术已运用在各大聚合类新闻平台中，通过分析用户行为、用户的关系网络以及用户所处的场景等数据信息，可以实现用户画像描摹、内容预测与评估等功能，给新闻内容生产者带来了更多的可能性。例如，英国《金融时报》的算法工具Lantern就能帮助新闻工作者全面地掌握用户的浏览时间、点击率、互动行为等数据信息，从而判断出用户的人群特征，以利于生产更加精准匹配的内容。此外，借助算法工具还可以实现内容热点的预判，并对新闻内容进行实时评估。通过分析用户对于新闻的评论、作者的写作逻辑、新闻的传播路径等数据，帮助新闻内容生产者在内容优化上做出更好的决策[4]。

二、智能传播时代新闻内容生产的困境

随着互联网的发展和媒介技术的快速迭代，智能传播技术在新闻传播领域被广泛应用，传统的新闻专业主义受到了极大的冲击，新闻真实性无法保证、隐私数据泄露、把关难度加大、复合型人才缺失等问题也暴露出来。

（一）新闻专业主义受到冲击

传统媒体时代新闻内容生产的主题往往会围绕公共话题、核心价值观、事件的重要性等方面进行，而在算法个性化推荐这一分发机制的加入下，一些新闻工作者为了新闻的点击量、评论转发等数据，一味迎合受众的喜好。然而，算法只能分析受众当下的兴趣和偏好，并不能挖掘受众更深层次的、长远的需求，这种喜好往往是较为肤浅且非理性的。

例如，今日头条就是最早凭借算法个性化推荐技术抢占了大量用户、获得了丰厚的经济效益的新闻聚合类平台之一，但在商业利益的驱使下，最能获取点击量的“标题党”“娱乐新闻”成为最受算法“喜爱”的内容，不断地将其推送给用户以换取流量。长此以往，便会造成“劣币驱逐良币”的情况，虚假新闻横生，优质内容边缘化，甚至丧失公共空间理性讨论的可能性。

（二）智能传播技术引发的伦理失范问题

智能传播时代，通过大数据技术获取信息制作而成的数据新闻已成为新闻报道的一种新模式，数据信息已是新闻报道中的重要元素。基于大数据技术和算法推荐的个性化新闻虽然为用户节省了很多筛选与自己兴趣和需求相符的内容的时间，但平台为了获取更高的经济效益、抢占用户更多的时间，往往会在用户数据收集上侵犯到用户的隐私权。

侵犯用户隐私权的行为主要分为两种：一是过度收集用户信息。平台的算法推荐系统会在网络中收集大量的可能影响用户新闻阅读偏向的信息进行存储和分析，并对平台内的新闻内容制作好标签分类，依赖技术将内容标签与用户标签相互匹配以取悦用户。这种做法其实是对用户在网络空间中的一切个人信息进行深入处理和利用，以挖掘出用户个人信息中的所有潜在价值；二是私自收集用户的信息。某种程度上说，这种授权具有一定的强制性，用户若不同意授权，则无法正常使用APP，这种授权更多是形式上的，用户是自主“同意授权”还是应用“强制授权”还有待考量。因此，用户以个人隐私数据为代价换取平台的免费服务已成了各大应用平台的“共识”，即使平台私自使用用户的信息作其他用途，也可以用已获得授权的名义，让用户维权变得困难。

（三）“把关人”角色缺失削弱媒体公信力

智能传播技术的发展，降低了新闻生产和传播的门槛，人人都可以是记者。但是，这些非专业的记者没有接受过系统的学习，并不具备辨别新闻事实、客观理性地讲述新闻事件的能力，他们制作出来的新闻往往质量良莠不齐。2020年新冠肺炎疫情爆发初期，网络上各种谣言层出不穷，这些谣言大多都出自所谓的围观者现场拍摄的短视频，加上一些利益至上的自媒体不断煽动群众情绪，造成疫情初期网络信息杂乱无章、真假难辨。另外，即便是专业的新闻机构也存在着片面追求时效性的问题。因此，现阶段的新闻人才必须具备互联网思维、平台思维，具有优质的核心业务能力和媒体社会责任能力，才能真正成为智能媒体发展的推动者[5]。

三、新闻内容生产的转型路径

智能传播技术的运用创造了一个全新的新闻生态，这对新闻工作者来说既是机遇也是挑战。面对智能传播技术带来的诸多伦理失范问题，政府机构、新闻媒体和新闻工作者可以在新闻专业主义、技术设计、法规建设等维度去解决这些问题，让技术更好地服务新闻内容生产。

（一）重塑新闻专业主义

培养专业的意见领袖，构建公共平台；增强公众的媒介素养，将新闻专业主义变为所有人的基本精神和行为准则。智能传播时代，对“意见领袖”和“把关人”提出了更深层次的要求，具体来说，他们不能受到主观意见和情绪的干扰，也不能将个人认知凌驾于事实之上。信息爆炸的时代，需要通过专业的意见领袖将新闻信息从源头上进行把控，减少无良的营销号和流量至上的标题党，始终向公众传递优质的、有效的新闻内容。在公共平台的构建上，专业新闻工作者可以积极利用智能技术，将新闻事件的来龙去脉、价值影响清晰地传递给受众，进行公众议程设置，引导公众进行理性的发言讨论，从而更好地引导舆论。久而久之，公众的媒介素养也逐渐提高。

（二）完善人机协同把关机制

完善人机协同把关机制，关键在于保证人的主体地位。在新闻内容的生产过程中，智能传播技术可以在时效性、信息数量、信息深度等方面为人提供助力，并且能帮助校正一些基础性问题，人则需要把控内容生产的方向，并对机器生产的内容进行审查、核实和润色。如果新闻内容生产的每个环节都只是机器通过数据做单纯的内容堆砌，那么新闻所蕴含的温度也会失去大半。智能传播技术助力新闻内容生产，主要是为了将人从一些简单、重复的工作当中解放出来，机器不会在内容生产时对事件有独立的思考，也不能深刻分析新闻事件背后所蕴含的社会价值和人文关怀，人应该在新闻生产中体现更高的核心价值。

（三）深入算法设计的过程，打破算法背后的利益操纵

想要避免智能算法推荐应用于新闻内容生产中出现“算法偏见”“信息茧房”“商业利益至上”等问题，就需要媒体平台、新闻工作者和技术人员同时加入到算法的设计中，算法程序的每一步都要经过深思熟虑，技术人员从用户浏览时间、点开率、转发点赞等数据来推测用户的偏好，媒体平台和新闻工作者则需要结合当下的国情和社会热点，以专业的角度，从用户的评论和反馈中来认定新闻内容的质量，将低俗、无效的内容过滤掉。此外，还可以在算法程序中加入已澄清的谣言数据库，一旦有谣言和虚假新闻出现，系统就会在数据库中做相应的筛选，进而对虚假信息作屏蔽的处理[6]。与此同时，算法还可以配合新闻工作者甄选出每日的重要新闻进行置顶推送，加强公众对社会事务的关注度和讨论度，在一定程度上降低推荐算法带来的 “信息茧房”效应。技术是中性的，只有媒体和工程师在算法设计时有担当的姿态，秉承新闻专业主义，拒绝“流量至上”的商业行为，才能够利用技术来“打败”技术可能会带来的一系列问题。

（四）制定切实可行的人工智能伦理规范和政策

我国的新闻规范尚未有一套完整的法律体系，特别是在人工智能应用于新闻业的相关规范并没有明确的界定。法律层面上的空白，让人工智能应用的过程中产生了许多“灰色地带”，同时也带来了如版权纠纷、算法偏见等伦理失范的问题。政府需要加快建立新闻与人工智能应用的法律法规，让法律来界定违法行为。强制性的法律法规是改善当前新闻伦理失范的最有效工具之一。一方面，法律应明确技术人员的开发和使用权限，杜绝违反伦理道德的技术研发行为；另一方面，法律还应充分考虑智能传播技术在新闻内容生产实际应用过程中可能会涉及的伦理问题，制定具有前瞻性的新闻伦理法律法规。例如，法律应该包含人工智能获取数据的范围界限、机器人写作的版权归属、算法“黑箱”的审查与纠正、用户维护自身隐私权的可行渠道等目前和未来可能会出现的一系列问题，切实保障新闻内容生产者和受众的合法权益。

四、结语

本文将新闻学、传播学的相关理论知识与新闻内容生产中的实际案例相结合，阐述了智能传播技术的应用现状、可能引发的新闻伦理问题并提出了相应的转型优化建议。当下，智能传播技术已经更多地被运用在实际的新闻生产当中，再造了新闻生产的全流程，创新了新闻传播的形式，提高了新闻生产的效率。虽然，智能传播技术在实际生产应用的过程中也带来了虚假新闻泛滥、数据隐私安全无法保障、虚拟与现实混淆、版权争议等诸多新闻伦理问题，但它同时也为未来新闻行业的发展提供了新的方向。因此，新闻媒体要主动去适应5G时代多种传播形式和渠道的改变，进一步创新新闻内容生产体系，在新闻发布和网络传播上掌握更多的主动权，从法律法规、新闻内容生产者、技术开发者等层面积极迎接挑战，让智能传播技术发挥更全面的作用，助力新闻业更好的发展。

参考文献：

[1] 习近平总书记这样指引媒体融合发展[N].人民日报，2020-08-1.

[2] 王一辰.新闻短视频内容生产的融合困境与突围策略[J].新闻文化建设，2021（15）：161-162.

[3] 娄静.时政新闻短视频的生产与传播研究[J].新闻文化建设， 2021（13）：99-100.

[4] 张宇楠.智媒体时代新闻主持内容生产及传播探究[J].新闻传播，2020（21）：96-97.

[5] 邢梦莹，卢静.智媒时代新闻主播内容生产与传播模式重构[J].出版广角，2019（10）：28-31.

[6] 靖鸣，赵晓彤.智能时代传播内容的生产建设与运营[J].出版广角，2019（07）：14-18.