数据算法促进新闻闭环式生产

数据与算法不仅给传统媒体集团带来创新的激情与活力，也改变了新闻生产模式——媒体集团的新闻生产模型正在从单向型新闻生产转向闭环式新闻生产，数据与算法已经渗透到闭环式新闻生产的各个环节——人机共同完成新闻生产的时代已经到来。

如图1所示，传统媒体的新闻生产属于单向型的粗放模式。媒体从业者采集事实进行报道，再传递给受众，传播效果如何、受众是怎样的群体均需花很长时间采集数据和分析。

图1　单向型新闻生产模式

大数据时代来临，数据和算法影响新闻的采集、制作、分发、用户反馈等各个环节，推动新闻业全方位升级。新闻生产模型也从单向型转变为如图2所示的闭环式模式。

(www.xing528.com)

图2　闭环式新闻生产模式

大数据时代的闭环式新闻生产模式呈现出这样几个特征：

第一，算法推荐机制引导了媒体集团的新闻生产。社交媒体逐步成长为聚合超量信息的内容分发平台，媒体集团为获得用户注意力不得不适应和服从于社交媒体平台的算法推荐机制。内容生产商和内容分发平台加速分离是当前欧美传媒产业重要发展趋势，传媒业产业链条拉长。社交媒体平台为聚合优质内容，发布了很多激励性措施，吸引媒体集团进入。而这些分发平台因为积聚海量用户，往往也获媒体集团青睐。社交媒体平台上的新闻推送业务大多基于用户的使用习惯，通过算法预测用户感兴趣的信息和话题，再将其推送给用户。社交媒体平台的算法机制、算法调整都对媒体集团新闻生产产生重要影响。

第二，数据与算法在重构新闻生产生态系统。在单向型新闻生产模式中，信息采集环节，传统媒体记者只能通过采访获得新闻事实。在闭环式新闻生产模式中，数据与算法几乎重构了新闻生产整个生态系统。记者获取新闻线索及新闻信息的方式被改变，大数据时代的记者可以通过开放数据库获取数据，分析数据，获得新闻线索；即便是事件性信息，记者亦可以通过数据监控发现热点积聚事件，获取新闻线索，进行后续采访。在新闻制作环节，数据新闻是当前备受用户欢迎的新闻形态。在新闻传播环节，社交媒体平台不断研发更新、更能满足用户需求的算法，例如，2016年Facebook宣布了新的动态消息演算机制，文章浏览时间将纳入贴文排名机制，用来推测使用者感兴趣的文章类型，希望大家愿意花更多时间留在Facebook上。在用户分析环节，数据分析工具对用户行为的精准测量不仅优化了内容生产，也助力媒体集团广告营销环节。

第三，新闻生产进入人机协同时代。正如百度总裁李彦宏在第三届世界互联网大会上感慨的“移动互联网时代结束了，互联网未来发展机会将是人工智能”，新闻生产领域也开始了人机协同时代，很多媒体已经习惯在机器的辅助下工作。美联社机器人记者wordsmith每季度可以写3000篇稿件，《纽约时报》数字版的新主编机器人Blossom专门负责从每天超过300篇各式文章当中挑出可能会在社交媒体变成爆款的文章推荐给版面编辑，让《纽约时报》的流量涨了30多倍。数字商业新闻网站Quartz推出同名新闻移动应用，Quartz聊天机器人无须用户自己去看新闻，它可通过类似好友聊天的方式帮你解读新闻。在竞争激烈的媒体领域，研发聊天机器人应用成为新的战略举措，2016年《华尔街日报》、CNN、BuzzFeed都推出了Messenger聊天机器人。