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      機器人新聞的優(yōu)劣勢及記者與高校的應對策略

      2016-08-04 21:26:46張思遠于嬌嬌楊亮亮
      科技傳播 2016年13期
      關鍵詞:新聞記者受眾機器人

      張思遠,于嬌嬌,楊亮亮

      長春工業(yè)大學,吉林長春 130012

      機器人新聞的優(yōu)劣勢及記者與高校的應對策略

      張思遠,于嬌嬌,楊亮亮

      長春工業(yè)大學,吉林長春130012

      伴隨著科技的發(fā)展,人工智能的進步,機器人記者逐漸進入了人們的視野,國外的新聞媒體如《洛杉磯時報》《紐約時報》等,國內的騰訊新聞、新華社等紛紛使用機器人編寫新聞。機器人新聞與傳統(tǒng)記者采寫的新聞相比,既有優(yōu)勢,又有不足,這就對我國新聞記者提出了新的要求,對我國培養(yǎng)新聞人才的模式也提出了更高的要求。

      機器人新聞;新聞記者;高校

      2015年11月,新華社正式宣布用“快筆小新”進行新聞寫作,這也意味著我國成為率先利用機器人進行新聞生產的國家之一。其實早在2014年,美聯(lián)社就已經(jīng)利用機器人撰寫財經(jīng)新聞。不斷發(fā)展的科技對傳媒行業(yè)正產生著巨大的影響,在不斷追求效率的今天,機器人寫新聞已經(jīng)成為不可扭轉的趨勢,甚至有人預言,未來有90%的新聞將由機器人寫作完成。

      機器人記者完成一篇幾百字稿件的時間一般只有幾秒鐘,將機器人融入新聞寫作,將大大提高新聞生產的速度,將新聞記者從繁重的基礎勞作中解放出來,更好地完成深度報道和評論等機器人不能完成的工作。

      1 機器人新聞產生的原因

      1.1科技水平的進步

      近些年,科技發(fā)展水平相當快,伴隨著科技的發(fā)展,人工智能越來越進入人們的視野。人工智能和傳統(tǒng)的傳媒業(yè)結合就誕生了能寫新聞的機器人,機器人新聞的誕生大大的提高了傳媒業(yè)的寫作效率,也改變了傳統(tǒng)新聞的寫作模式。

      1.2數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展和成熟

      隨著科技的發(fā)展,“大數(shù)據(jù)”這個詞語漸漸被人們熟知?,F(xiàn)在,大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸代替?zhèn)鹘y(tǒng)的少量數(shù)據(jù),成為主流,數(shù)據(jù)新聞就是在這樣的背景下產生的,它是一種區(qū)別于傳統(tǒng)新聞的報道模式。數(shù)據(jù)新聞是指基于數(shù)據(jù)的抓取、挖掘、統(tǒng)計、分析和可視化呈現(xiàn)的新型新聞報道方式①。大數(shù)據(jù)的發(fā)展成熟為機器人寫作新聞提供了堅實的基礎,機器人寫作新聞就是對海量的數(shù)據(jù)進行深度挖掘和采編,對采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理,并根據(jù)新聞模板而生成新的新聞內容,是像新聞記者一樣全新創(chuàng)作出新的內容,并不簡單的是對原有新聞內容的整合選取。

      1.3對新聞準確性和時效性的要求

      對于一些專業(yè)的新聞記者來說,收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)是他們的長處,但是再嚴謹?shù)拇竽X也抵不過機器。在記者寫新聞稿件時,復雜而大量的數(shù)據(jù)會增加記者犯錯的概率,對一些微小細節(jié)的疏忽也會導致新聞稿件的不嚴謹性。

      在2014年,《遂寧日報》記者劉欣雨在一篇時政報道《遂寧市召開教育實踐活動第二環(huán)節(jié)推進會確保批評與自我批評“有辣味”》中把有關領導的名字寫錯,被報社領導批評,當天晚上被發(fā)現(xiàn)自殺身亡。因為記者一時的疏忽大意而造成如此嚴重的后果,令所有人唏噓。記者每天要面對大量的數(shù)據(jù),尤其是財經(jīng)類記者,一個數(shù)據(jù)的錯誤,就會導致新聞失真。但是機器人新聞就能很好地規(guī)避這一短板,它有嚴格的數(shù)據(jù)庫和寫作模板,能最大的提高新聞的準確性。

      2 機器人新聞與記者新聞的對比

      雖然機器人寫新聞是近幾年才出現(xiàn)的新事物,但是其發(fā)展不容小覷,和專業(yè)記者寫作的新聞稿件對比,它既有優(yōu)勢也有劣勢。

      1)機器人新聞的優(yōu)勢十分明顯,相比于傳統(tǒng)記者,它的時效性更強,也能將記者從傳統(tǒng)繁雜的勞動中解放出來。時效性強。在信息共享的時代,做“獨家新聞”基本上已經(jīng)是不可能的事情,所以媒體更專注于追求速度,不僅如此,現(xiàn)在受眾對于新聞報道快速性的要求也越來越高,尤其是在智能手機出現(xiàn)后,受眾可以實時的了解新聞動態(tài),這也就使新聞時效性變得更加重要,這正是機器人新聞最大的優(yōu)勢。

      2016年3月,韓國一家金融新聞編輯部正式使用人工智能機器人寫作財經(jīng)新聞稿件,該智能機器人僅需0.3s就可以完成一篇股市行情的新聞報道,這是人工不能企及的速度,機器人寫新聞明顯的提高了新聞寫作效率,能滿足受眾對新聞時效性的要求。

      解放傳統(tǒng)記者。雖然目前的機器人記者是在人工設定的情境下完成新聞寫作的,依然不能被稱為真正的成為“新聞記者”,但是它可以分擔以往記者要做的大量繁雜基礎的工作,讓記者從這些冗雜的工作中解放出來去做深度報道,做更加有針對性、有個性、有批判力的文章。在未來,傳統(tǒng)的記者勢必要和機器人記者相結合,這樣做既能提高新聞作品的產量,又能增加新聞作品的質量,這也將會是未來新聞寫作的發(fā)展方向。

      2)機器人新聞的優(yōu)勢顯而易見,但就目前機器人寫作而言,報道模式單一、范圍有限等劣勢也是不容忽視的。寫作模式單一?,F(xiàn)在看來,機器人寫作模式單一,完全依賴于現(xiàn)有的模板,不能根據(jù)實際情況靈活地進行寫作,經(jīng)常會出現(xiàn)格式單調,內容乏味的情況,這樣的生搬硬套不僅會降低受眾的閱讀興趣,甚至有些時候會出現(xiàn)基本的語法錯誤。

      報道范圍有限,深度不夠。機器人記者報道范圍有限,現(xiàn)在的機器人記者基本只能適用于財經(jīng)類、體育類等類型的新聞報道,這些新聞的共同特征是有大量數(shù)據(jù)、圖表,而且報道模式相對單一,這樣機器人寫作就有了相對固定的模板。

      其次,報道內容也不夠深入,機器人是人工智能產品,雖是智能,卻不能代替人們進行思考,所以無法寫出有深度的文章。記者在進行一個事件的報道的時候,能夠根據(jù)自己所看、所思加上自己獨特的視角和思維,寫出有深度有溫度的文章,機器人只能在數(shù)據(jù)中進行檢索,沒有思維意識的機器注定不能稱為新聞報道的主角。

      3 新聞記者與高校的應對策略

      隨著技術的進步,未來的機器人新聞會克服這些短板,對于新聞記者來說,機器人新聞的到來并不意味著記者的失業(yè),但記者需要改變自己的思維與寫作模式,高校也要改變自己的教育模式來適應機器人新聞時代的到來。

      1)重視新聞評論。新聞評論是經(jīng)驗豐富的記者根據(jù)新聞事件的具體情況做出自己的評價,現(xiàn)在的受眾并不滿足于事件本身的情況,更希望能透過現(xiàn)象看到新聞事件的本質,新聞評論就起到這樣的作用。新聞評論也能引導社會輿論,正確的輿論導向對社會的穩(wěn)定也起到重要的作用。機器人并不能進行新聞評論的寫作,新聞記者要牢牢的把握正確的輿論導向,積極的進行新聞評論的寫作。

      2)根據(jù)受眾需求寫新聞。記者是專業(yè)院校培養(yǎng)出的專業(yè)人才,比一般人更具有新聞敏感度,也比一般人更能感受受眾的需求,記者可以根據(jù)受眾的需求靈活的進行新聞的采編。比如重大事件排在頭版,機器人記者雖然能及時寫出文章,但是卻不能對版面作出調整。記者可以根據(jù)受眾的需要編寫新聞內容,并且可以和受眾進行積極的互動,了解受眾的想法,以此來贏取受眾。

      3)高校改進教育模式?,F(xiàn)在的實際情況已經(jīng)表明,機器人完全可以勝任基礎而繁瑣的新聞寫作工作,而且效率比傳統(tǒng)記者要高出許多。但是,機器人寫新聞是對數(shù)據(jù)進行挖掘、整合、分析,而機器人對數(shù)據(jù)的整合是基于一定的模式的,而這個模式是要有人設定的,但是目前從事技術開發(fā)的人大部分是計算機專業(yè),絕大部分的新聞人對數(shù)據(jù)的開發(fā)應用并不了解。

      以后高校培養(yǎng)新型的新聞人才必須也要教授計算機專業(yè)的知識,了解數(shù)據(jù)分析和整合的知識,這樣才能根據(jù)新聞稿件的需要更好的設定機器人收集整理數(shù)據(jù)的模式,這樣機器人搜集的數(shù)據(jù)更能符合記者的要求。所以,以后高校培養(yǎng)新聞專業(yè)人才必定是專業(yè)記者和技術型記者的結合體。

      注釋

      ①劉義昆,盧志坤.數(shù)據(jù)新聞的中國實踐與中外差異[J].中國出版,2014(20):29-33.

      [1]黃可.機器人記者:本質、模式和意義[J].中國記者,2015(5).

      [2]韓立新.機器人記者對新聞人才培養(yǎng)的沖擊[J].中國傳媒科技,2015(3).

      G2

      A

      1674-6708(2016)166-0001-01

      張思遠,在讀研究生,長春工業(yè)大學,研究方向為廣播電視。于嬌嬌,在讀研究生,長春工業(yè)大學,研究方向為品牌傳播。楊亮亮,在讀研究生,長春工業(yè)大學,研究方向為廣播電視。

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