歐美新聞算法應(yīng)用研究的啟示與經(jīng)驗(yàn)

張 旦

（四川外國(guó)語(yǔ)大學(xué) 新聞傳播學(xué)院，重慶 400031）

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，新聞業(yè)也積極探索應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)改進(jìn)新聞生產(chǎn)方式，新聞算法應(yīng)運(yùn)而生。新聞算法的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)方式，重塑了新聞生產(chǎn)與分發(fā)這兩個(gè)維度，使得數(shù)字新聞業(yè)經(jīng)歷“算法轉(zhuǎn)向”，即從人工編輯形式走向更為高級(jí)的智能算法階段，在業(yè)界、學(xué)界和社會(huì)各界都引起了很大震動(dòng)。本文通過梳理歐美新聞算法應(yīng)用的最新進(jìn)展和主要案例，以期為我國(guó)新聞算法的發(fā)展提出可能的研究方向和思路。

一、歐美新聞算法的應(yīng)用概況

首先，歐美新聞算法應(yīng)用時(shí)間較早。早在2001年，谷歌就開始采用個(gè)性化新聞推薦，這是媒體首次將算法應(yīng)用到新聞生產(chǎn)之中。其次，應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛，在歐美地區(qū)，新聞算法較多被互聯(lián)網(wǎng)巨頭、初創(chuàng)型科技公司以及傳統(tǒng)媒體等機(jī)構(gòu)采用。谷歌、臉譜網(wǎng)早已在新聞搜索、推薦、分發(fā)等系統(tǒng)服務(wù)中應(yīng)用算法技術(shù)。初創(chuàng)型技術(shù)企業(yè)，如敘事科學(xué)和自動(dòng)化洞察等公司主要研發(fā)一些自動(dòng)化的寫作軟件，并通過這些軟件生成財(cái)經(jīng)資訊、體育資訊等類型報(bào)道。主流媒體和通訊社也嘗試通過采納算法來改造傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)和新聞分發(fā)過程。［1］

再次，算法技術(shù)比較成熟。新聞算法在前期的應(yīng)用中只推送用戶喜歡的信息，逐漸形成了“信息繭房”的窘境。人工智能針對(duì)算法的革命就在于對(duì)現(xiàn)有推薦系統(tǒng)的不斷優(yōu)化。一方面，考慮普遍相關(guān)性；另一方面，照顧個(gè)體差異，使用戶有機(jī)會(huì)接觸更多可能感興趣的內(nèi)容。比如，英國(guó)《泰晤士報(bào)》和《星期日泰晤士報(bào)》正在開發(fā)一個(gè)名為“詹姆斯”（James）的全新推薦系統(tǒng)，它將針對(duì)用戶的個(gè)人偏好進(jìn)行學(xué)習(xí)，不僅根據(jù)用戶經(jīng)常點(diǎn)擊的內(nèi)容進(jìn)行推薦，更重要的是堅(jiān)持新聞標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)算法的改進(jìn)是當(dāng)前人工智能應(yīng)用于新聞業(yè)的主要技術(shù)路徑。

二、歐美新聞算法應(yīng)用實(shí)踐的相關(guān)梳理

（一）新聞算法的理念及基本工作原理

算法是指一系列非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)規(guī)則，通過預(yù)先設(shè)定的步驟解決特定問題的計(jì)算機(jī)程序。［2］其最大的特征就是新聞生產(chǎn)的自動(dòng)化。以敘事科學(xué)公司的新聞算法為例，這個(gè)流程主要包括五個(gè)步驟：一是讀入大量結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)；二是測(cè)量數(shù)據(jù)中的“新聞性”；三是找出合適的報(bào)道角度，如果有多個(gè)角度，則按照重要性排序；四是將報(bào)道角度與數(shù)據(jù)中的具體事實(shí)相匹配；五是生成報(bào)道文本。［3］通過以上的工作原理可以看出，當(dāng)前新聞算法在新聞報(bào)道中依然處于輔助地位，用于處理一些有清晰數(shù)據(jù)支撐、報(bào)道程式簡(jiǎn)單明確的新聞?lì)}材。

（二）歐美新聞算法應(yīng)用實(shí)踐

在歐美地區(qū)，新聞算法較多地被應(yīng)用到新聞的寫作、選編、審核和分發(fā)等領(lǐng)域，本文結(jié)合歐美的具體應(yīng)用案例進(jìn)行討論。

1.算法選編：機(jī)器自動(dòng)對(duì)新聞排序。算法通過對(duì)用戶行為進(jìn)行分析后確定其內(nèi)容偏向，篩選出最具商業(yè)價(jià)值的新聞，然后根據(jù)這些標(biāo)準(zhǔn)推送讀者感興趣的內(nèi)容?！缎l(wèi)報(bào)》于2014年推出了一份名為“#Open001”的紙質(zhì)報(bào)紙，算法機(jī)器會(huì)自動(dòng)將社交網(wǎng)絡(luò)上的分享熱點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)容篩選、編輯排版和印刷，最后生成一份報(bào)紙?！都~約時(shí)報(bào)》研發(fā)的機(jī)器人Blossom采用算法幫助編輯挑選出最適合推送的文章和內(nèi)容。路透社名為“Open Calais”的算法機(jī)器人和《紐約時(shí)報(bào)》推出的“R&D Editor”利用算法完成了算法排序、識(shí)別關(guān)鍵詞、找出熱門內(nèi)容、文章標(biāo)簽自動(dòng)化等工作。［4］總之，算法機(jī)器給新聞界帶來了更多的想象空間。

2.算法寫作：人機(jī)互動(dòng)的前瞻。2013年，美聯(lián)社采用人工智能算法，讓程序自動(dòng)撰寫體育報(bào)道類新聞稿件。基于美聯(lián)社預(yù)先編輯好的寫作結(jié)構(gòu)，在幾秒鐘之內(nèi)生成1篇150～300字的新聞快訊。之后，越來越多的媒體開始采用算法機(jī)器寫稿?！堵迳即墪r(shí)報(bào)》推出了支持災(zāi)難報(bào)道和犯罪新聞報(bào)道的機(jī)器人；法國(guó)《世界報(bào)》通過和Syllabs公司合作，用機(jī)器人記者報(bào)道選舉活動(dòng)；［4］《華盛頓郵報(bào)》在里約奧運(yùn)上派出了機(jī)器人Heliograf進(jìn)行賽事報(bào)道。利用算法機(jī)器寫稿，極大地節(jié)省了記者的時(shí)間，可以讓記者專注于深度采訪和高質(zhì)量的報(bào)道。

3.算法審查：自動(dòng)核實(shí)新聞內(nèi)容。早在2012年年末，《華盛頓郵報(bào)》就啟動(dòng)了名為“truth teller”（吐真者）的實(shí)時(shí)新聞核查項(xiàng)目。它能全程記錄新聞報(bào)道中的文字、語(yǔ)音等信息，隨后與“打假”數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，一旦發(fā)現(xiàn)異常便會(huì)發(fā)出警報(bào)?！都~約時(shí)報(bào)》則應(yīng)用了一套能夠自動(dòng)審查過濾用戶評(píng)論的人工智能軟件，大大降低了人工審查的成本。Google也推出了人工智能新工具Perspective，它能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)上的惡意或有害的評(píng)論，既可以有效地幫助各大媒體機(jī)構(gòu)進(jìn)行騷擾和負(fù)能量?jī)?nèi)容的處理，也可以幫助網(wǎng)民識(shí)別有害信息，凈化網(wǎng)絡(luò)空間。［4］

4.算法推送：信息私人定制的個(gè)性化推送。2001年，谷歌開始采用算法進(jìn)行個(gè)性化新聞推薦，即由算法決定給哪些用戶推送什么內(nèi)容。之后，F(xiàn)acebook采用了News Feeds算法的協(xié)同過濾機(jī)制，其目的是把用戶真正關(guān)心的內(nèi)容找出來。Twitter采用算法推薦機(jī)制，將推文推送給對(duì)內(nèi)容存在潛在興趣的用戶。這種機(jī)制的本質(zhì)是為用戶打造私人定制信息，即所謂的“個(gè)性化報(bào)紙”。［5］國(guó)外知名的個(gè)性化新聞推送應(yīng)用News Republic和Flipboard也是通過智能編輯、數(shù)據(jù)分析等手段向全球用戶提供最廣泛的個(gè)性化新聞內(nèi)容推薦。算法推送實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的個(gè)性化推薦，有效強(qiáng)化了傳播效果。

三、國(guó)內(nèi)新聞算法的應(yīng)用概況及不足

（一）國(guó)內(nèi)新聞算法的應(yīng)用概況

國(guó)內(nèi)算法領(lǐng)域的主要嘗試者是技術(shù)型公司和傳統(tǒng)媒體，算法主要被這些公司用于新聞的生產(chǎn)與分發(fā)。在算法寫作領(lǐng)域，騰訊推出的Dream writter機(jī)器人利用算法能自動(dòng)生成稿件，并能在第一時(shí)間將重要資訊推薦給用戶。2015年9月，騰訊用它創(chuàng)作了一條財(cái)經(jīng)新聞《8月CPI同比上漲2% 創(chuàng)12個(gè)月新高》。還有新華社的“快筆小新”，阿里巴巴與第一財(cái)經(jīng)聯(lián)合推出的DT稿王，今日頭條的新聞寫作機(jī)器人“張小明”。

算法在個(gè)性化新聞推薦上的應(yīng)用早已為人熟知，《移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)2017春季報(bào)告》指出，網(wǎng)絡(luò)新聞活躍用戶數(shù)量排名前三的是騰訊新聞、今日頭條和一點(diǎn)資訊。縱觀當(dāng)下國(guó)內(nèi)資訊類APP市場(chǎng)，算法似乎已經(jīng)成為資訊類APP的核心標(biāo)配。今日頭條、一點(diǎn)資訊、天天快報(bào)都將其作為平臺(tái)的核心配置。［6］目前，個(gè)性化新聞推送在我國(guó)新聞市場(chǎng)擁有極高的市場(chǎng)占有率，有用戶黏結(jié)性強(qiáng)、滲透率高等特點(diǎn)。

（二）國(guó)內(nèi)新聞算法應(yīng)用的不足

1.應(yīng)用領(lǐng)域有限。不同于國(guó)外，算法在國(guó)內(nèi)的起步時(shí)間較晚，技術(shù)發(fā)展也不太成熟，因此在新聞業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域也相對(duì)有限。國(guó)內(nèi)新聞算法領(lǐng)域的主要嘗試者是技術(shù)性公司，傳統(tǒng)媒體略有采納算法技術(shù)，但應(yīng)用程度不高。［1］目前，算法在我國(guó)新聞業(yè)的應(yīng)用主要集中于機(jī)器寫作和智能分發(fā)兩個(gè)領(lǐng)域。相比國(guó)外媒體將算法應(yīng)用于分析、寫作、選編、審核、推送等整個(gè)新聞生產(chǎn)流程，我國(guó)新聞算法的應(yīng)用發(fā)展還有很長(zhǎng)的路要走。

2.算法寫作存在的局限性。算法寫作是基于既定的模板將收集好的數(shù)據(jù)信息嵌入生成的新聞稿件，在當(dāng)前國(guó)內(nèi)算法寫作的新聞實(shí)踐中，主要被用來撰寫財(cái)經(jīng)、體育、災(zāi)難事故等領(lǐng)域的新聞，應(yīng)用領(lǐng)域較少，還未進(jìn)行解釋性報(bào)道和深度報(bào)道。同時(shí)，算法新聞的生產(chǎn)主要是通過自動(dòng)化模板和數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，因此雖然語(yǔ)句流暢，但缺乏思想深度和縝密的邏輯思維，單純依靠模板生成的內(nèi)容容易千篇一律，缺乏人文關(guān)懷、理性思考。

3.算法分發(fā)存在的倫理問題。國(guó)內(nèi)的新聞客戶端會(huì)利用算法技術(shù)對(duì)用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和處理，算法技術(shù)能夠精準(zhǔn)分析并解讀用戶的閱讀習(xí)慣和興趣，并以此刻畫出每一個(gè)用戶的“畫像”，從而為用戶提供量身定制的新聞產(chǎn)品，滿足了人們的個(gè)性化需求。但技術(shù)是一把雙刃劍，在帶來好處的同時(shí)，也引發(fā)了“算法黑箱”“信息繭房”以及用戶隱私泄露、價(jià)值觀缺失等技術(shù)倫理等問題。

四、未來展望：歐美新聞算法應(yīng)用帶來的思考

隨著算法技術(shù)對(duì)新聞業(yè)和社會(huì)的影響越來越大，我國(guó)很有必要進(jìn)一步重視新聞算法的研究與應(yīng)用。展望未來，我國(guó)的新聞算法應(yīng)用需要重點(diǎn)在以下幾方面拓展與深入。

（一）對(duì)新聞算法的研究進(jìn)行長(zhǎng)期投資

在歐美國(guó)家，政府一直積極推動(dòng)人工智能新技術(shù)的發(fā)展，因而歐美的新聞算法起步時(shí)間較早，應(yīng)用領(lǐng)域也更為廣泛。目前，我國(guó)的算法技術(shù)還處于起步階段，新聞算法在應(yīng)用的過程中有很多不足，因此政府必須主動(dòng)承擔(dān)責(zé)任，而其承擔(dān)責(zé)任的主要形式就是提供長(zhǎng)期持續(xù)的資金支持和應(yīng)用鼓勵(lì)。首先，加大對(duì)新聞算法研究的資金投入和支持，當(dāng)前算法產(chǎn)生的一些倫理風(fēng)險(xiǎn)究其根本是技術(shù)的發(fā)展水平不夠高，因而要不斷優(yōu)化算法技術(shù)，規(guī)避現(xiàn)階段造成的“信息繭房”等風(fēng)險(xiǎn)；其次，率先進(jìn)行應(yīng)用推廣，目前算法只是在平臺(tái)型媒體中應(yīng)用，傳統(tǒng)媒體的應(yīng)用程度不高，未來可以鼓勵(lì)更多的傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)采納新聞算法，將其應(yīng)用到搜集信息、審核信息等領(lǐng)域。

（二）加快人工智能新人才的培養(yǎng)

新聞算法作為人工智能技術(shù)與新聞業(yè)融合的產(chǎn)物，在未來的發(fā)展過程中需要大量的人才資源。歐美國(guó)家為應(yīng)對(duì)人工智能的發(fā)展建立了相當(dāng)龐大的人才資源庫(kù)，這一點(diǎn)對(duì)于我國(guó)具有極大的借鑒意義。人工智能的人才需要三個(gè)層面的體系化隊(duì)伍，一是在技術(shù)層面有精深的技術(shù)專家和相應(yīng)的人才隊(duì)伍；二是在社會(huì)層面，有對(duì)人工智能透徹理解的社會(huì)治理領(lǐng)域的應(yīng)用專家；三是有能夠把握技術(shù)趨勢(shì)和未來社會(huì)發(fā)展的未來學(xué)專家，從而構(gòu)建從技術(shù)到社會(huì)治理領(lǐng)域的有效溝通，不斷研判通向未來的道路。［7］而新聞算法研究涉及的領(lǐng)域包括基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、自動(dòng)化控制和新聞傳播學(xué)等。只有建立全方位的人才庫(kù)，才能更好地應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代算法的發(fā)展需求。

（三）構(gòu)建算法時(shí)代的法規(guī)與倫理

在我國(guó)，算法推送是后Web2.0時(shí)代的一個(gè)新事物，關(guān)于這一領(lǐng)域的規(guī)制研究基本上還是一片空白，尤其是針對(duì)用戶數(shù)據(jù)泄露、不良信息傳播等問題，缺乏相應(yīng)的法律法規(guī)。［8］歐美地區(qū)的法律體系和監(jiān)管體系相對(duì)完備，如歐盟于2016年推出了《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，對(duì)數(shù)據(jù)主體享有的權(quán)利進(jìn)行了細(xì)致劃分，規(guī)定數(shù)據(jù)主體享有對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的“刪除權(quán)”或“被遺忘權(quán)”。因此，在算法時(shí)代制定新的倫理和法規(guī)很有必要。從宏觀層面而言，國(guó)家應(yīng)制定和完善嚴(yán)格的法律法規(guī)，盡快將數(shù)據(jù)立法提上日程，明確互聯(lián)網(wǎng)條件下個(gè)人隱私的邊界；從中觀層面而言，企業(yè)自律非常重要，應(yīng)當(dāng)建立更加完善的分發(fā)機(jī)制，協(xié)調(diào)好工具理性和價(jià)值理性，主動(dòng)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，關(guān)注人的發(fā)展。

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