论文新闻的算法之谜和传统媒体的智能化，该文是智能化专升本论文范文跟传统媒体和智能化和算法类学士学位论文范文.
【摘 要】西方的新闻算法并非出奇制胜的媒体新宠,个性化新闻分发潜藏许多阴差阳错和信息风险.建立一套科学机制,防止新闻推荐的失算,才能保证新闻分发的安全性,受众的差异化需要也能得到满足.面对网媒的挑战,把新闻的自动化生成转化为报刊和广播电视报道,实现传统媒体的智能化和编辑记者的能智化,传统媒体才可能发生大的变化.
【关键词】两种新闻算法；算法的失算；算法的科学化；传统媒体的算法
算法新闻的创新正在搅动各类媒体的操作意识,调整算法的标配和技术指标,不仅决定各大资讯平台的竞争力,也使传统媒体受益匪浅.但新闻的“算法推荐”曾引起广泛的质疑：算法能让受众得到真正重要的新闻、了解社会的变化吗？媒体使用算法新闻能否全面反映世界、*社会现实？盲目夸耀西方新闻分发的算法,介绍算法的理论也让人懵懵懂懂,根本无法回答和解决这类问题.为了解开新闻分发的算法之谜,本文不能不从新闻算法的常识赘述.
一、用于不同报道的两种新闻“算法”
算法是计算机处理数据的主要手段,新闻的智能生成和新闻分发都有各自的算法,二者译成汉语也有不同的说法,因为计算机对二者执行的指令不同,达到的目标不一样,把两个算法搅在一起,只谈推荐算法,使传播规则的重塑陷入一隅.
第一种算法是指智能生成新闻的数据推算,英语常由Ａlgorithm（Ａlgorithmic）一词表示.通过大数据搜索、整合和推断,发现真实的新闻,由计算机编写成文本,称作智能新闻或自动化新闻,很多人把它译成算法新闻.打开英文网站,Ａlgorithmic Journali,Ａlgorithm about news或Videos of algorithmic news,大多是指由计算机在海量数据中自动编写的新闻,按汉语的习惯似应译为“智能新闻”或“计算机程序新闻”,可以将其称为“自动化新闻”.
这类新闻不是记者亲自采访、写作的,而是由计算机程序搜索到数据,经过统合、辨析提取事件的五个W要素,再现一个完整事件,每次推算都可得到正确的结果.正如美国学者哈特利·罗杰斯所说：“在数学和计算机科学中,一个推算（Algorithm）是关于如何解决某个问题的明确规范.推算可以执行计算、数据处理和自动推理任务.”[1]Algorithm依据大量资讯（仅包含少许数字）推断出事实的存在,仅需数秒或十几毫秒.美联社新闻智能程序“墨客”（Wordith）,每秒能形成2000篇文章,《华盛顿邮报》的新闻程序“吐真者”（Ｔruth Ｔeller）集成一篇新闻仅用半秒左右时间,不仅会写作,还能核查新闻.
5年前,智能新闻只能在体育、财经和天气预报等很少的领域应用,这两年正在向时政新闻扩展.美国顶尖的算法新闻公司Automatic Insights和Narrative Science联合开发的新的推算程序,能自动生成市场营销和时事新闻,并已被越来越多的网站采用.Narrative Science公司创始人克里斯蒂安·哈蒙德（Kristian Hammond）预测,到2030年将有90%以上的新闻由机器人完成.[2]
第二种所谓算法是向用户智能分发新闻,多使用英文news on arithmetic表示.打开西方英文网站,常看到这样的栏题：Arithmetic：Latest News（数据统计：最新消息）,Videos of news arithmetic（数据统计的新闻视频）,Videos of arithmetic on news feed（数据统计推送的新闻视频）等.这些栏题都是指通过数字计算排列出新闻的顺序,并向受众推荐他们需要的新闻,即我们常说的新闻算法分发.Arithmetic是指数学的算法,通过计算阅读量的大小排列新闻的顺序,向受众推荐.“从古希腊时起,Arithmetic就称为算术（名词、形容词）,曾被设想为将事物装配在一起或计数后排列出先后次序.”[3]
当一款名为Custombot的算法工具诞生后,根据用户的特定偏好、标准或元素创建个性化新闻推送（feed）,迅速风靡各大资讯平台.这种算法采用文本分割和自定义标记,快速过滤用户不喜欢的信息,算出某个用户最需要的新闻和文章,产生了新闻的报道.一时间,“个性化推荐”成为网络平台和新闻客户端追捧的热点和新宠.“利基市场”“因子量值”“长尾信息”“置信区间”等高大上的概念和词汇接连出现,让人感到高深莫测.
上述分析,基本厘清了Algorithm和Arithmetic之间的区别.Algorithm属于解决难题的推算思路和方法,用于计算机自动化新闻的生成.而Arithmetic是指如何更快、更精确计算一条新闻的阅读量或读者偏好,用于向用户推荐新闻或其他信息.西方英语资讯平台或社交媒体往往把智能新闻（algorithm about news）直接推荐给用户,这类报道的栏题,通常使用“news
feed algorithm”,而不是“news feed arithmetic”.
新闻推荐根据数据计算,推测出用户可能喜欢的新闻,大体有7种数字推荐方式,这就是：依据用户的偏好推荐、协同过滤推荐,按照既定的规则推荐、效用推荐和基于内容的推荐、新闻热度推荐及知识推荐.后4种推荐作为新闻分发的主要指标,打破了新闻推荐的个性局限,能有效防止新闻推荐的失算和风险.
二、新闻算法分发的失算与风险
网上信息浩如烟海、凌乱不堪,用户无法很快找到他们需要的信息.网媒如果按照新闻发生的重要程度排序,向受众推荐他们关心的新闻,就能为用户产生最大的效用.出于这一目的,首先在英美社交媒体上出现了新闻的算法分发（news Arithmetic feed）,简称新闻推荐（neweed）.从本质上看,新闻推荐要解决在适当的时间,把合适的内容推荐给信息需要者,便于用户阅览.但实际上,大量资讯平台的新闻算法分发,除制造神秘气氛外,还强行向用户推销不良信息,用户得到的很多是他们不需要的东西.
资讯平台与社交媒体主要依赖个性化算法向用户分发新闻,个性化本身就暗藏许多低俗的信息需求,为推销、和暴力新闻打开缺口.尤其是各类无孔不入的直播平台,总是齐聚于用户端,淫邪销魂的视频不请自来,打头阵的当然是广告.从2017年末开始,美国的脸书网就多次收到与垃圾邮件相关帖子的投诉,在同一时间,我国多家社交媒体由于向用户兜售精神劣品,也引起网民的极度不满.
无论基于用户的新闻偏好、行为协同还是基于内容的推荐,如果不掌握用户的特征和全面数据,就很难给受众提供实用的东西.许多平台忽略客户的准确特征和分类,按照自己的意图漫无边际地推送有利可图的信息,根本不考虑信息的社会危害.算法分发新闻,一方面要识别内容需要者的巨大差异,另一方面又要为同一条新闻找到不同用户,计算技术很难精准、圆满,信息推送必然屡屡失算.在算法分发新闻诞生地的美国,许多业界人士对算法推荐的破绽就提出了种种批评.班尼迪克·埃文斯（Benedict Evans）指出,“脸书”等社交媒体执行“算法派发新闻”的逻辑,只是个技术术语.用算法找出最想看到新闻的人,以及最想看到什么样的新闻,然后将这些内容排序,出现在用户的新闻订阅中,这是十分错综复杂的.算法分发新闻的逻辑存在两个问题：一是让算法的样本变得“正确”非常困难.用户的不断变化,新闻偏好可能经常改变.二是即使完成一次成功的新闻推送,也是基于特定的算法规则,这些规则包含主观判断,这些判断不是静态的,在原则上都是不完美的.[4]算法分发新闻常常“投错娘胎”,给用户推荐一些低质、无聊的信息,大量新闻分发都徒劳无功.
算法一旦经常失算,用户的信息满足感就会遭到践踏,资讯平台的公信力就会丧失殆尽,时间一久将被用户抛弃.媒体报道新闻要让受众了解社会变动,提升受众的认知,以往的新闻推送还经常把错误或虚假信息派发到用户的移动端,构成报道风险.有关社会政策、社会发展和社会矛盾的重大事件报道,是相当数量的用户所关心的,仅仅从用户的个体指标出发计算新闻分发,新闻推送必然埋下潜在的威胁.
算法新闻推荐,促使各大网络平台和移动客户端竞相吸引眼球,为招揽广告而龙争虎斗,社会责任的大堤被一步步蚕食.正如《人民日报》提出的警示：“所谓的算法成为利益的砝码,一切围着流量转,唯点击量、转发量马首是瞻,‘标题党’泛滥,价值取向跑偏,内容沦为附庸.”“千篇一律的同质化信息,信口雌黄的歪理邪说,形形色色的商业广告,还有那些活色生香、花边八卦、流言蜚语,以各种争奇斗艳的形式粉墨登场,一股脑、无休止地推送过来,让广大受众被迫接受……”[5]网络媒体的先进技术只能服务于新闻的传播力、引导力和媒体的公信力,否则就是荼毒笔墨.当受众被算法引入迷途,夸大算法推送新闻的出奇制胜,就将网络研究推向贻害无穷的悬崖.
三、创建新闻算法推荐的科学机制
新闻推荐算法一旦“价值缺失、制造信息茧房、竞争手段无底线”[6],无穷无尽的消极信息就把着迷的用户搞得晕头转向和筋疲力尽.正如许多美国用户批评“脸书”消磨人们的心智时所说的：“该公司的产品利用人类心理上的脆弱性,将人们吸引到社交媒体上,劫持他们的时间和注意力,正在破坏他们的安宁和幸福.”[7]消除这类流弊,只能建立一套科学机制,而不是抛弃信息计算技术.如果资讯平台设立信息安全警戒,平稳、适度、科学地运用推荐算法,就能防止新闻推荐的失算和风险.
旧的新闻分发算法,大多基于用户的使用习惯,预测用户感兴趣的信息和话题.由于计算数据的大体量（用户数以亿万计）,根据点击率、阅读时间、评论和转发量做出的评估和内容标配,不可能完全“对号入座”.当把个性偏好列为推荐的首要标准,媚俗的内容赢得千百万受众的点击,就不足为怪了.
无论美国的“脸书”还是我国的“今日头条”,已经意识到以往算法推荐的纰漏和失策,正着手改进算法的指标和运作程序.从2018年开始,国内外的资讯平台和移动客户端都在扬弃旧的算法,开创和完善新的推荐体系.Facebook的CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）说：“我正在改变我们的产品目标,从帮助你找到相关内容到来帮助你找到更有意义的社会互动.”“我们将让‘脸书’的20多亿用户在社交网络上花更少的时间,包括观看视频.”[8]我国的“今日头条”也在尝试建立算法推荐的科学机制,修正以往僵化的推荐模型参数,把社会责任摆在首位,严格防范发出政治错误和虚假信息,加强对推荐内容的多次审核.
这种科学机制,首先要把内容的积极意义和知识性列为第一指标,把有关公共利益的重要新闻给予更大流量,把事关全局的重要新闻匹配给所有用户.社会政策、国内外大事、人民生活状况、社会各种正能量和重大事故,应成为各大资讯平台推荐的重头新闻.将其编制为特定的计算标签分发给广大用户,拒绝受阅的用户是极少数的,关键在于文字稿与视频要制作得有声有色、准确生动,增强正面新闻的吸引力和感染力.
所有分发内容都要通过风险模型过滤,经过2-3次风险审核后才能进入推荐程序.当出现十多个用户的批评反馈或负面信息时,网站还须即刻对信息进行复审,如果确认分发了错误或不当的信息,应立即直接下架.对信息当事人造成侵权或涉及违法内容的信息,直接责任人将受到应有的处罚,直至接受法律诉讼.这类保证内容安全的健全机制,成为内容配送的严格要求.
与新闻内容相匹配,计算新闻的热度,把热点新闻作为算法推荐的重要指标,是优化新闻推荐的重要机制.当一则新闻不断被用户点击、阅览、下载、转发,有更多的用户给予正面点评,标志着新闻热度持续升温.这样的新闻具有极高的价值,可向全体用户推荐.按照新闻类别确定新闻热度,沿用个性分发的方式向习惯性受众推荐,比如重要体育新闻要向喜欢体育信息的用户推荐,重大科学发现和发明的新闻要向科技专业人士推荐,个性化新闻推荐既要坚持内容积极有益的标准,又要满足受众差异化的需要.
用户中总有些人喜欢娱乐和奇闻异趣,对公共事务不感兴趣.对这样的用户除给他们发送全局性的重要新闻外,还需满足他们的特定取向,及时给他们分发兴味浓厚、幽默隽永而没有精神危害的软新闻.但要拟定标签敏锐和用户特征鲜明的算法模式,竭力防止低俗暴力、耸人听闻和荒淫糜烂的信息暗度陈仓.在对正面信息制定加权标志的同时,设置删除荒诞、标题党兴风作浪的信息标签,及时实施有效的干预手段.如果新闻推荐的计算程序具备以上这些严密的机制,信息推送的安全性将得到有效保障.
四、传统媒体的智能化创新
算法新闻不是网络平台的专利,而是所有传媒绝处逢生的一场革命,传统媒体不能置身度外.运用计算机运作程序,把自动化新闻转化为报刊和广播电视新闻,虽比网络慢了半步,但比人工操作要快千百倍.报纸在晚间编排和完成印刷,实际上压缩了信息发生和传播的时空,第二天早上读报,读者丝毫不会有新闻姗姗来迟之虞.
报纸把新闻写作完全交给机器,由机器将数据转换为新闻文本,快速选择读者急需知道的新闻,按照重要程度排列出版面顺序,构成新闻的整体推送.在算法程序（Algorithmic program）的引领下,保障新闻内容的精准度和可靠性,传统媒体新闻算法的大体量选择和高效优势就凸显了出来.“自动新闻产生于电脑程序判断,正在挑战新闻工作者的职业判断,因为人的主体性容易犯错误.电脑程序判断与新闻工作者的职业判断不同,它在本质上是客观的,它的内容都来自实际和现实,将冰释人工编写的主观成分,比人的自主判断更有合法性.”[9]
国外广播电视正在谋划由机器人主持各类新闻节目,男女机器人担任新闻主播.它们不仅拥有人工智能的对话系统,而且伴有丰富适度的面部表情,声音也更加动听、圆润.当机器人坐上播音台,会对广大公众产生极大的吸引力,拟人化的情感交互将产生卓尔不群的视听效果.虽然我们并不一味追求机器人主持节目,但当广播电视台找不到受众满意的、理想的播音员和主持人时,天生丽质、足智多谋的机器人播报新闻,将成为首选.
人工智能具有机敏思考、广揽纵判的思维功能,新闻将伴随心智的顿悟,随时打开受众的心灵窗户.这一切不能仅仅依赖机器的算法,新闻现场画面的人工采集,文字稿的编辑把关、加工和润色,都将有决定的意义.
也就是说,当传统媒体实现新闻写作的智能化,原来的记者编辑并没有如释重负,他们将承担更重要的任务.第一,掌握智能新闻的导引技术,每个人都要精通新闻模板的编程方法与技巧,成为熟练运用自动化新闻程序的新闻工作者队伍中的一员.第二,新闻计算程序对于那些定时定点发生的新闻（比如新闻发布会）,不能现场采访,只能由记者人工完成.他们每天带上“微型传感器”(sensor)到处抓拍突发事件和各种要闻的现场画面.记者携带智能视听工具和穿戴式搜索器,“对周围环境的监测极其灵敏,加上与卫星传感器和定位装置的信息交互,对全球各地发生的事件尽收无余”[10],及时给编辑部传来最新的事件动态.第三,编辑不再是单纯的文字与图像的一般处理者,而是自动新闻文本的把关人和修补者,他们以职业的洞察力和核心价值观,选好每一篇新闻,维护具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态.在文字上,编辑们把自动生成的新闻文本锤炼得精妙入神、呼之欲出,新闻的思想性和意境远远超出网络信息的粗俗.阅读这样的报纸是名副其实的精神享受,也是一种文化滋补,它的社会效益和经济效益都将史无前例.
参考文献：
[1]Rogers,Jr,Hartley (1987).Theory of Recursive Functions and Effective Computability. The MIT Press.57.
[2]Home Dinci Institute,”Robots are writing more news than you think”,ww.impactlab.net/2014/04/17/.
[3]J.Fauvel and J.Gray,“The History of Mathematics：A Reader”,The Open University,1987.
[4]Benedict Evans,“The death of the neweed”,Twitter,April 02,2018.
[5]宣言.不能让算法决定内容[N].人民日报,2017-10-05.
[6]宣言.不能让算法决定内容[N].人民日报,2017-10-05.
[7]Jessica Guynn,“Facebook´s making a big change to your news feed”,USA TODAY,January 10,2018.
[8]Jessica Guynn,“Facebook´s making a big change to your news feed”,USA TODAY,January 10,2018.
[9]M.Carlson,”Automating judgment Algorithmic judgment,news knowledge,and journalistic professionali”,New Media & Society,(4)2017.
[10]刘建明.对智能新闻若干问题的释疑[J].新闻爱好者,2017（11）.
（作者为清华大学新闻与传播学院教授）
编校：王志昭
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参考文献：
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