新闻学 | 自动化新闻（Automated Journalism）

（1）概念

学者Mat Carlson认为，自动化新闻指的是在新闻生产过程中“在没有或者有限的人类干预下，由预先设定的程序将数据转化为新闻文本的自动算法过程。”自动化新闻中常提的“机器人”实际上是一种稿件自动生成软件，通过软件应用实现机器取代人力，提高发稿的速度和数量。

（2）自动化新闻的生产方式

目前，自动化新闻的生产方式主要有三种：

一是利用结构化数据生成稿件。在掌握大量整合好、便于计算机读取的结构化数据的基础上，参照行业专家提供的计算公式、判别规则，在预先设置的新闻模板中生成新闻稿件，这种方式主要用于财经报道、体育报道和医疗卫生报道等。

二是在挖掘用户数据的基础上生成个性化稿件。对用户的阅读内容、阅读习惯等进行分析、挖掘，或者根据受众自定义的标签，将同一内容的信息整合成多篇角度不同、风格迥异的稿件，为用户推送个性化产品，增强用户黏性。

三是利用记者数据模型智能化生成稿件。将采集到的文字、图片、语音、视频等素材以及其他背景资料，与某个记者的数据模型相结合，通过软件运算自动生成符合该记者风格的稿件。

（3）自动化新闻的生产流程

学者综合新华社的“快笔小新”，腾讯的“dream writer”等４家媒体在自动化新闻的生产流程上略有差别，但在生产流程的关键环节还是有相同之处：

第一步，采集撰写新闻稿件所需要的各种数据。依据关键词、时间或数据指标等，通过应用数据抽取和挖掘技术，采集与报道客体相关的资料以及有关用户的各类信息。

第二步，对数据进行结构化处理和分析。针对所获得的数据进行优化分类，通过结构化处理形成高质量的结构化数据，进而对结构化数据进行抽取、计算、统计和分析，发现其中的变化和趋势，将运算结果与已经设定的新闻标准进行比对，以确定报道选题。

第三步，判定新闻价值，提炼报道选题。通过剖析各种数据的内在关联性，结合用户（受众）数据所呈现的新闻消费模型，人工智能会提出一些建设性的创作意见，写作软件在这些基础上判定新闻价值和提炼报道选题。在这一过程中，可能需要人工的协助。

第四步，运用算法，套用已有模板生成规范的新闻稿。美国自动化洞察力公司的Wordsmkh平台拥有３亿种新闻写作模板，通过专利语言来建立各种各样的业务算法，这些算法决定每篇新闻报道的选题是什么、语气和语调、写作形式，以及如何运用词汇生成最终文章。

第五步，对自动生成的新闻稿进行润色。自动化新闻在发布前需要润色、审核，以增强稿件的“温度”，目的就是让算法生成的枯燥文字变得更加可读。

（4）自动化新闻的传播优势

首先，自动化新闻加快了新闻生产的速度和总量。在报道事实性新闻时，媒体最需要的就是速度。特别是在突发性事件报道中，时效性决定了新闻报道的价值和影响力。高速的计算加上预先设置的模板，自动化新闻几乎可以实现同步播发。

其次，自动化新闻拓宽了新闻报道的范围。自动化新闻实际上是通过程序软件的运算来发现新闻的，它能从海量的数据信息中挖掘出具有新闻价值的话题。

再次，自动化新闻提高了稿件的质量。只要数据正确，算法科学且正常运行，自动化新闻的生产就能够避免出现诸如拼写错误、计算错误、事实要素不全等差错，与记者相比，更能够保障新闻信息的准确性。

最后，自动化新闻可以有效地生产和推送个性化信息产品。在传统媒体时代，信息的传播呈现出一对多的特点，媒体生产出的新闻信息产品主要以满足大多数受众的需求为主，而在大数据时代，新闻信息的生产与传播呈现出一对一的特点，从而实现新闻信息的个性化和定制化。一方面，自动化新闻的应用程序在分析现有媒体报道的基础上，可以计算出社会普遍关注的话题，有效地提升内容生产的针对性。另一方面，媒体的传播效果只有在和受众的互动中才能实现。受众群体的分化意味着相同的信息会被不同的受众以不同的方式解读，相同信息的不同解读方式也可以满足不同受众的“口味”。

（5）自动化新闻的局限性分析

①尽管自动化算法可以提供有关正在发生的事件的信息，但是它们无法解释该事件为什么发生。这也就说明，建立在数据分析基础上的自动化新闻，有时候得出的结论可能是没有意义的。

②在可读性方面，记者报道比自动化新闻更具优势。通过标准化程序生产出来的新闻作品更多的是客观叙述，很难表达复杂感情，语言也枯燥乏味。新闻报道离不开语境，单纯客观报道新闻而缺乏必要的解释和背景资料，有时会引发受众对新闻内容的误解。

③自动化新闻需要庞大数据库的支持，只有实力雄厚的媒体才能拥有体量巨大、类目齐全的数据库。此外，自动化新闻生产需要结构化和机器可读格式的高质量数据，如果缺乏数据库或者数据质量无法保证，自动化新闻生产也就无从谈起了。像任何其他模型一样，用于生成自动化新闻的算法依赖于数据和假设，这两者都可能带来偏差和错误。

④相较于人工的新闻生产方式，自动化生产出来的新闻在报道视角、创造力和思辨性等方面存在短板，但人工智能处理数据的效率优势是记者编辑所无法比拟的。

（6）自动化新闻对传媒业的影响

①记者的专业技能和职业分工将有改变

从积极的一面看，自动化新闻解放了记者，让他们去报道不那么“机械”的新闻；从消极的一面看则可能引发媒体裁员越来越多，以及新闻写作的商品化。在未来的新闻行业里，记者和人工智能形成“人机联姻”的生产模式，算法用于分析数据、发现有趣的故事并提供初稿。随后，记者将通过深入分析、采访重要人物以及幕后故事完善报道。

②受众开始关心内容生产的科学性和透明度

有研究显示，尽管撰稿软件生产的内容是描述性的、乏味的，但同时也被认为是客观的。人工写作在内容的清晰易读上具有优势，但在可信度、信息量和客观性方面比不上撰稿软件。此外，不管是否被告知稿件是由人工或软件编写，受众对稿件的专业度和信任度的评价并无明显的差异。因此，媒体首先需要更好地了解受众对算法透明性的要求，以及如何将公开的信息用于公众利益。其次，需要找到披露信息最好的方式，不影响用户体验，特别是那些对这些信息不感兴趣的人。

③新闻媒体将面临披露源数据的压力

新闻媒体需要确保有权修改和发布源数据。在数据处理阶段，如果基础数据或处理它们的算法包含错误，撰稿软件可能会产生大量错误的报道。此外，新闻媒体还必须通过添加有关数据来源的信息、内容的生成方式来证明该报道是自动生成的，以保证最低级别的透明度。

④对社会舆论的形成产生负面影响

算法只提供受众喜欢阅读或认同的信息内容，导致个人消费越来越多的同类信息，以至个体受众不太可能阅读到与其意见相左的信息或观点，社会上不同声音之间的沟通交流日趋减少，社会言论也越来越单一。“算法”让“过滤气泡”现象更加严重，给社会舆论的健康形成带来风险。因此，新闻媒体在憧憬自动化新闻为自身的发展带来转机的同时，也要时刻提醒自己，不能罝受众于信息和交流的孤岛之中，而要多渠道获取和发布信息，帮助受众跳出“过滤气泡”的禁锢，营造健康、多元的社会舆论环境。

新闻传播学专业公众号

微信号 : media-power

▇ 新传考研智库 洞察社会脉动