文_應(yīng) 圓
“新聞比任何時候都重要!”美聯(lián)社高級副總裁吉姆·肯尼迪的話直戳傳統(tǒng)媒體人痛點——公眾對新聞報道的需求不減反增,但面對互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)及社交平臺的強勢沖擊,紙媒“斷崖式下滑”的唱衰聲仍不絕于耳。
所有同行都在問:轉(zhuǎn)型出路在何方?
至少有一點可以確信:內(nèi)容品質(zhì)是把利劍,而突發(fā)新聞是必爭之地。
2018年微信三次改版,全國公眾號閱讀大幅下滑,錢江晚報官微卻逆勢拿下132個10萬+,其中突發(fā)報道數(shù)據(jù)搶眼,僅普吉沉船事故就有8條稿件連破10萬(單篇最高閱讀達119萬)。Facebook上的突發(fā)報道也爆款頻現(xiàn),去年調(diào)整算法后,前100篇最具吸引力的文章有56篇是硬新聞或時事新聞。
顯然,突發(fā)事件仍具備良好的傳播態(tài)勢,而在人工智能迅猛發(fā)展的當(dāng)下,如何報道突發(fā)新聞才能形成全媒體報道優(yōu)勢,快速精準(zhǔn)且又角度豐富地搶占內(nèi)容制高點?美國媒體的一系列新工具、新產(chǎn)品以及“實戰(zhàn)秘籍”,為我們提供了一些新思路。
早在2014年,美聯(lián)社就開始用人工智能寫作,利用算法為上市公司撰寫財報。洛杉磯時報開發(fā)的“QuakeBot”地震報道機器人,發(fā)布速度“秒殺”所有人類同行。對于需要進行數(shù)據(jù)收集、報表分析、實時監(jiān)控等大量機械工作的新聞來說,人工智能簡直是效率小能手,使報道數(shù)量翻倍、發(fā)布速度猛增的同時,把記者從簡單重復(fù)的工作中解放出來,讓他們有更多時間去進行調(diào)查性新聞和深度報道采寫。
·Trint:快速自動翻譯,可將視頻、音頻內(nèi)容自動轉(zhuǎn)化成文字,準(zhǔn)確率可達95%以上;
·New s Dashbord:新聞儀表盤,類似熱搜,每15分鐘更新Google搜索中人們最感興趣的熱點事件,防止熱門話題被遺漏;
·Chartbeat:實時反饋監(jiān)控,可顯示不同網(wǎng)頁位置的用戶停留量,并通過scroll depth(滑動深度)來分析新聞效果,通過標(biāo)題測試判斷內(nèi)容是否被用戶喜歡;
·Google Trends:關(guān)鍵詞搜索峰值監(jiān)控,可回溯事件進程,復(fù)盤總結(jié)內(nèi)容發(fā)布是否及時;
……
在過去,媒體人篩選出報紙的頭版頭條,為電視節(jié)目精心編排,從而實現(xiàn)議程設(shè)置;而如今,“算法+社交”的人工智能技術(shù)打破了突發(fā)報道的傳統(tǒng)寫作流程和分發(fā)途徑。 AI對于新聞工作者來說,不是“替代人類”,而是提質(zhì)增效的新助力。
從密蘇里新聞學(xué)院的教授,到美聯(lián)社、CNN、華爾街日報的傳媒大咖,每個人都在重復(fù)一個詞:視頻!今日美國前副執(zhí)行總編歐文·厄爾曼指出,視頻能在更長時間范圍內(nèi)留住用戶,廣告商也更愿意通過視頻投放做導(dǎo)流。今日美國位于亞特蘭大的視頻中心有50名雇員,每周生產(chǎn)超過100條原創(chuàng)視頻。
對于突發(fā)新聞而言,以往掛在嘴邊的“有圖有真相”已遠遠無法滿足受眾。社交網(wǎng)絡(luò)步入短視頻時代,純聲畫的組合更直觀,更能呈現(xiàn)跨越屏幕的強烈紀(jì)實感,更容易將新聞事件真實、客觀地還原給用戶,其質(zhì)量很大程度上決定了稿件的傳播力和影響力。
農(nóng)藥行業(yè)的良性發(fā)展,離不開政府的引導(dǎo)和支持。生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院研究員李曉亮在題為《污染防治攻堅戰(zhàn)背景下工業(yè)企業(yè)環(huán)境管理與展望》的報告中指出,近年來,嚴(yán)格的環(huán)保政策帶給企業(yè)的不僅僅是生產(chǎn)上壓力,更多的是一種動力,形成了一種競賽的機制,為更優(yōu)秀的企業(yè)和出色的技術(shù)提供更多的市場空間。
同樣以2018年普吉船難為例,錢報官微8條10萬+稿件,每條都包含至少一條原創(chuàng)視頻,而新京報更是在單條稿件中加入3條原創(chuàng)短視頻,最大程度呈現(xiàn)第一現(xiàn)場。然而,視頻制作的繁瑣與耗時,經(jīng)常讓新媒體編輯在進行突發(fā)推送時,陷入手足無措和漫長的等待。
2017年,美聯(lián)社開始使用人工智能技術(shù)——W ibbitz自動生成視頻。W ibbitz在全球擁有1100多家媒體會員,他們以“快速、高質(zhì)量、低門檻”為目標(biāo),通過智能算法對文本內(nèi)容使用自然語言處理技術(shù),使得快速生成視頻成為可能。
也就是說,用戶只需要提供文本,系統(tǒng)就可以對其進行智能化總結(jié),提取摘要與關(guān)鍵詞,并根據(jù)關(guān)鍵詞在素材庫中選擇相應(yīng)的圖片與視頻素材,自動生成字幕及背景音樂,串聯(lián)起來就可以生成一個視頻。而從導(dǎo)入文本到生成視頻,整個過程大約只需要幾十秒,隨后導(dǎo)出到用戶的CMS(內(nèi)容管理系統(tǒng)),也可以生成視頻鏈接,直接分享到Facebook或Tw itter,并提供定時發(fā)布服務(wù)。
“目前數(shù)字視頻產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)爆炸性增長,未來將占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)80%的位置?!盬 ibbitz視頻總監(jiān)撒繆爾·瓦勒羅斯這樣預(yù)測。但不可否認(rèn)的是,AI自動生成的視頻有時可能相對粗糙,專業(yè)新聞媒體需要對視頻進行后續(xù)的調(diào)整與優(yōu)化。與新聞寫作機器人類似,W ibbitz讓記者和編輯從繁瑣枯燥的工作中解放出來,專注于更高難度的內(nèi)容生產(chǎn)。
盡管突發(fā)新聞傳播形勢大好,但假新聞在社交平臺上也在悄悄“開花”。
“如果新聞不是準(zhǔn)確、公正、獨立的,用戶就不會對發(fā)布媒體產(chǎn)生依賴感和信任感?!泵缆?lián)社數(shù)字創(chuàng)新部主任泰德·安東尼坦言:美聯(lián)社永遠強調(diào)新聞的及時性要放在公正性和準(zhǔn)確性之后,也就是說:“對”第一,“快”第二。
20年前要做到這些原則還比較容易,但現(xiàn)在有社交媒體,手機讓每個人成為環(huán)球新聞的目擊者和發(fā)布者。為博眼球、蹭熱點而炮制的假新聞、PS圖片以及假視頻層出不窮,且經(jīng)常在社交媒體上火速傳播。
作為新媒體編輯,每當(dāng)遇到地震、臺風(fēng)、火災(zāi)等突發(fā)報道,經(jīng)常需要花大量時間和精力核實微博、朋友圈的刷屏照片和視頻。在沒有任何輔助工具的幫助下,目前人工核實時只能盡量多查驗各方信源,但仍不能排除“踩雷”可能,且非常拖累突發(fā)新聞的發(fā)布時效。
美聯(lián)社目前已開始借助人工智能工具甄別假新聞。比如,SAM(Alerts&Desk)可監(jiān)控社交平臺爆點,發(fā)現(xiàn)并驗證網(wǎng)絡(luò)UGC內(nèi)容,通過地理定位或關(guān)鍵詞進行檢索,方便記者發(fā)現(xiàn)線索、核實真?zhèn)尾㈩A(yù)判熱點;又如,Google Vision可查詢多少新聞單位使用了某張照片,從而在突發(fā)事件發(fā)生時判斷照片源頭。
真正的新聞媒體需要標(biāo)記假新聞并辟謠。與假新聞的對抗,仍是媒體、平臺和機構(gòu)要咬牙堅持打下去的攻堅戰(zhàn)。
仔細觀察紐約時報、華爾街日報等美國主流印刷媒體的各個版面,讀者已經(jīng)很難找到淺嘗輒止的日常新聞報道了。
新聞沙漠化現(xiàn)象愈發(fā)引人關(guān)注。具體到某一位居民,對他而言,一方面是來自美聯(lián)社等大型媒體播發(fā)的權(quán)威國家大事,另一方面,社區(qū)級別的新聞垂直傳播,目前卻普遍被“邊緣化”。
“The internet is global,new s is local.”本地新聞是本地生態(tài)系統(tǒng)中很重要的一環(huán)。巴黎圣母院大火當(dāng)然是全球重大突發(fā),但轟動程度卻未必比得上“小區(qū)停水停電3天”對某地居民的沖擊。
美國著名地方新聞網(wǎng)站patch.com的成功之道,為突發(fā)新聞的地域延伸和空間拓展,提供了更廣闊的平臺。
正如網(wǎng)站登錄頁所展示的:在這里,發(fā)現(xiàn)你家門口的新聞!
patch.com致力于從街區(qū)覆蓋整個城市,打造超級地區(qū)新聞。patch.com擁有2300萬用戶,覆蓋美國50個州和華盛頓特區(qū)(共1227個社區(qū)),目前已成功盈利,并計劃覆蓋全境4500個10萬以上人口的城市。
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越本地的送達,精準(zhǔn)度越高,用戶粘性也越強。patch.com具有強大的用戶生成內(nèi)容功能,使社區(qū)成員能夠發(fā)布自己的故事、圖像和評論。用戶UGC投稿內(nèi)容先通過AI甄別,再進行人工核實,每天可生產(chǎn)850條新聞。
過去單向的新聞傳播鏈,早已被移動端的多節(jié)點互動所取代。人工智能和社交平臺顛覆了新聞的傳統(tǒng)傳播路徑,當(dāng)突發(fā)事件來臨時,只有將紙媒優(yōu)越的內(nèi)容生產(chǎn)能力和新媒體的優(yōu)勢常態(tài)結(jié)合起來,方能從互聯(lián)網(wǎng)平臺海量的碎片化、同質(zhì)化信息中脫穎而出,呈現(xiàn)巨大的聚合能量。