机器新闻写作：一场正在发生的革命
发布时间：2020-10-14 18:00:41 点击次数：242
值得指出的是， StoryRank和PageRank类似，其对一篇报道的推荐和选择，并不是仅仅通过分析报道本身的内容，而是着重分析报道在网上的受关注程度：被哪些网站发布、转发的多少和频率、在网站的什么位置发布等，以此来“计算”有关新闻的价值或重要程度。二、机器新闻写作：基于算法的新闻内容生产编辑和写作，就其所需要的人工智能程度而言，显然写作更具挑战性。按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法，采用基于算法的机器新闻写作后，在无须增加新的人手的情况下，美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量，将增加10多倍，即从原先每季度300篇上升到4400篇，而与此同时将能把之前用于此类报道的记者“解放”出来。
关键词：写作;生产;传播;报道;推荐;算法;客户;美联社;地震;人工智能
作者简介：
内容提要：
聚焦于新闻内容生产的自动化趋势，即基于算法的新闻内容生产和编辑、出版。通过追溯谷歌新闻开启的机器自动选编和推荐新闻的做法，重点介绍了机器新闻目前的发展现状、工作原理和应用前景，并探讨了新闻生产自动化对新闻业、新闻学科以及新闻从业人员的素养要求带来的深远影响。
关键词：
机器新闻 算法 新闻生产自动化 内容生产 新闻写作 数据新闻
作者简介：
金兼斌，清华大学新闻与传播学院教授
对于不断追求创新和效率的人类而言，内容生产行业无论是出版、报业，还是影视和新闻网站中的内容提供的自动化，并不仅仅是梦想而已。虽然包括文字、音频、视频、动画等多种媒体为载体的内容的生产，不同于衣物鞋帽和各类机电产品的生产，但在后者早已实现大批量自动化生产的今天，在各类自动化手段，从设计、生产到质量检测的各个工艺环节普遍应用的今天，内容生产是否具有机器不可替代的独特性，是值得存疑的。在传统蓝领工种所从事的工作大量被“自动化”后，传统白领工种所从事的工作，很多方面也在逐渐被“自动化”。事实上，从“内容创作”到“内容生产”，这种措辞上的改变，已经传递出某种让“写作”走下神坛的意味。
一、新闻的自动选编
就新闻行业的这种自动化浪潮而言，影响最大的早期实践大概要算“Google News”了①。2001年，Google当时的首席科学家克里希纳－巴拉特开发出一个与Google搜索核心技术PageRank算法相关的算法StoryRank，可用于新闻的推荐排序，此即“Google News”的前身。“Google News”在不同的国家和地区提供不同的版本，其本质上是一款Web新闻聚合器，其首页更新和新闻推荐都不依赖于人工操作，而是由后台的聚合算法实现。时至今日，在中文“Google新闻”页面的下方，仍有“所有新闻的选择、排序、分类和搜索均由电脑程序自动决定”的说明。而在其“关于Google新闻”说明中②，有以下3段意味深长的话：
Google新闻是一个由计算机生成的新闻网站。它汇集了来自中国大陆超过1000多个中文新闻源的新闻资源，并将相似的报道组合在一起，根据读者的个人喜好进行显示。
