机器写作正在颠覆新闻生产方式和价值观表达

　　这篇新闻传播论文发表了机器正在颠覆新闻生产方式和价值观表达，科技进步为传媒行业带来了深刻的变革，机器从想象变成了现实，颠覆了传统的新闻生产方式，但是机器欠缺情感和价值观的表达，呈现形式上也更加趋向于使用数字新闻或简讯等较为简单的形式。

　　【关键词】新闻传播论文,新闻价值观,新闻传播教育

　　科技进步为传媒业带来了深刻的变革，倒逼着传媒行业的转型和更迭：在媒介形态上，依托互联网技术的新媒体与传统媒体交融互通，逐渐形成了“我就是你，你就是我”的融媒体;在产业布局上，自媒体的井喷式发展让传统媒体频频遭遇生存危机，2016年纸媒更是遭遇了全行业“断崖式”的下滑;在生产方式上，移动直播、无人机以及虚拟现实技术的应用大大扩展了新闻生产的方式方法，笔记本+录音笔+相机的生产模式正在被逐步取代。

　　传媒行业的深刻变革也在影响着作为新闻生产者的记者。在我国，这个诞生于清末的行业经过了百余年的发展演变后如今正在遭遇空前的危机：首先，传统媒体行业发展的寒冬致使许多新闻记者主动或被动地开始转行;其次，大数据成为新闻行业发展的“奇点”，拥有数据分析能力的科技人员也成为了记者潜在的竞争者;最后，当科技发展作用于新闻生产者本身，记者已不再是新闻生产诸环节中最不可代替的要素，“机器”已经从想象变为现实。

　　一、机器正在颠覆新闻生产方式

　　2015年9月10日，腾讯网财经频道发出的一篇题为《8月CPI同比上涨2.0%创12月新高》的报道引起各方关注，文末注明的新闻来源：Dream writer让国人第一次知道了“机器人记者”已然存在。①两个月后，新华社推出机器人写手快笔小新，目前快笔小新供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报社，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。②在这以后，今日头条新闻机器人“张小明”和南方都市报写稿机器人“小南”相继上岗就业。快笔小新们的应用，让机器走进了公众的视野。

　　机器又被称之为“机器人新闻”，这是一种基于大数据技术，利用算法和自然语言生成器对互联网上存储的信息资源进行结构化处理的一种“文本自动生成”技术。③其新闻生产方式是运用特定的计算机程序系统对指定的信息内容进行全网抓取、分析，并在此基础上依据预设模板由程序自动形成完整的新闻报道。

　　在新闻生产的过程中，机器的出现是对传统生产方式的一种颠覆，它使长期以来占据生产链条核心位置的生产者，也就是新闻记者第一次有了被取代的可能。较之人工，机器在一些方面有着较大的优势。

　　首先，机器极大地压缩了新闻生产的时间成本：其将传统新闻生产的采、写、编、排等过程融合在一起，化繁为简，形成了从“数据抓取”到“文稿生成”的两步式新闻生产方式。④机器一条新闻的时间一般不会超过30秒，而人工生产从确定选题到进行采访再到后期的及修改，整个过程最快也需要至少几个小时。

　　其次，机器提升了新闻作品的精确性。计算机在进行数据收集和分析时采用的是固定程序和算法，同时会全面抓取数据，因而在信息准确性以及各信息要素间的关系呈现和趋势分析等方面具有人工生产无法比拟的优势。

　　机器的优势使国内外热谈其发展前景。致力于机器研究及应用的美国叙述科学公司(Narrative Science)的联合创始人克里斯蒂安·哈蒙德甚至预测，到2027年，美国超过90%的新闻将会由机器人来完成，未来5～10年内将会有新闻机器人撰写的报道赢得“普利策新闻奖”。

　　二、机器欠缺情感和价值观表达

　　机器在时效性和精确性上拥有人工无法比拟的优势，但这并不代表机器已经全方位的超越了人工。当前，我国主要的机器人新闻写手包括新华社快笔小新、腾讯财经Dream writer、今日头条“张小明”以及南方都市报“小南”等，这些新闻机器人的報道领域通常都与数据相关，需要进行大量的数据搜集和整合。

　　在本文中，笔者随机选择了腾讯Dream writer、今日头条“张小明”以及南方都市报“小南”所“采写”的3篇不同领域的新闻语篇来进行具体分析。

　　案例一：《10月份CPI涨幅1.3% 继续回落》

　　腾讯财经讯2015-11-10 09：54：38 国家统计局周二公布数据显示，10月CPI同比上涨1.3%，涨幅比9月的1.6%回落0.3个百分点，低于此前1.5%的预期值。历史数据显示，自去年9月起，除了今年8月份，我国CPI涨幅持续徘徊在1%-2%之间。此前8月CPI同比涨幅创12个月新高。

　　统计数据显示，此前10家机构对10月CPI涨幅平均预测值为1.5%。

　　海通证券首席宏观分析师姜超表示，近期粮价、猪价的下跌超预期，也意味着此前CPI中唯一上涨因素已经消失，未来低通胀风险将显著升温。

　　对于今年CPI的走势，交通银行首席经济学家连平认为，未来CPI仍在低位水平，全年平均涨幅在1.4%至1.6%。

　　清华大学中国与世界经济研究中心主任李稻葵表示，货币政策仍有较大的操作空间。仅依靠全面宽松的货币政策远远不够，仍需坚持推进各项基础设施建设投资项目的开展，以刺激内需，消化过剩产能。

　　居民消费价格指数(Consumer Price Index，简称CPI)是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。

　　本语篇为腾讯财经Dream writer2015年11月10日生产的经济类新闻报道。从整体来看，文章条理清楚，思路清晰，对关键数据和指标的解释较为清晰，同时还匹配了专家访谈以增强文章的说服力。若非指明机器，其与人工的财经类报道已无太大区别。但仔细分析语料还是可以看出，文中结构主要呈现为：交待新闻事件——专家解释分析——关键指标介绍。这种文章结构虽然清晰明确，但会使人感觉缺乏可读性，特别是对于各种指标的分析缺乏典型案例支撑，不便于读者理解。

　　案例二：《奥运会乒乓球男子团体半决赛 中国队(马龙/张继科/许昕)3：0小试牛刀轻取韩国队(朱世赫/李相秀/郑永植)》

　　简讯：北京时间8月16日06：30时，奥运会乒乓球男子团体半决赛在里约会议中心3号馆如期举行，耗时3场大战，比赛中选手韩国队表现不理想，绝望之际，失败女神朝其抛出了橄榄枝。最终由马龙/张继科/许昕组成的选手中国队以3：0的比分战胜了朱世赫/李相秀/郑永植选手韩国队，成功晋级下一轮，继续向冠军发起冲击。各局小分分别为：3：2，3：0，3：0。

　　案例二为2016年奥运会期间，今日头条机器人“张小明”所撰写的新闻简讯。在奥运会开始后的13天内，“张小明”共撰写了457篇赛事报道，涉及羽毛球、乒乓球、网球、足球等多个比赛项目。平均每天写稿30篇以上。其发稿速度也几乎达到了与电视直播实时的程度。⑥

　　在本语篇中，机器除了向我们展现了其出众的数量和时效外，也开始尝试为新闻报道增添更多的感情色彩。标题中“小试牛刀”，正文中“大战”“失败女神”“抛出”“橄榄枝”等词语的使用表明机器正在加紧学习以增强文章的可读性。但显然这种努力就本篇新闻来说并未很好地实现。“失败女神朝其抛出了橄榄枝”，这种语言显然不会出现在人工的新闻文本之中，而“选手韩国队”“选手中国队”这种明显带有逻辑错误的短语拼写方式也体现了机器在一些简单逻辑应用上还有待提高。

　　案例三：《20日广州—武汉还有大量无座票》

　　南都讯?机器人小南 根据12306网站余票信息，截至2017年1月17日20：00：18，1月20日从广州出发至多个热门目的地的路线中，广州到北京、洛阳、南昌、贵阳的火车票全部卖完，想要去这些地方的朋友只有另谋他法了。

　　广州到大连、郑州、青岛、上海、南京、南宁的票比较紧张，都不足100张。其中余票最少的是广州到郑州、上海、南宁，均只有1张，有需要的旅客赶紧动手啊。

　　在这些车次中，广州到南京的票以高铁为主，余票少且为商务座，票价昂贵。

　　广州到武汉、长沙、岳阳的票十分充足，其中，余票最多的是广州到武汉，还有1534张。

　　不过，车次主要是K字头和普列，基本都是无座票，一站到底，路途会比较辛苦。

　　南都写稿机器人小南将持续为您带来春运车票动态信息，请关注我哦。

　　第三个案例为2017年1月17日《南方都市报》刊发的一则民生服务类消息。作者标注为“机器人小南”。在本语篇中我们可以看到，机器的应用范围进一步扩展，已经从最开始的经济、体育类报道扩展到日常服务类的民生报道。语言风格上也开始使用“赶紧动手啊”“请关注我哦”这类具有一定风格特点的句子。但仔细分析文章内容就可发现，南都新闻机器人的依旧通过现有数据和预设的程序以“数字+模板”的形式来呈现新闻报道。

　　从以上3个案例可以看出，机器正在不断进步，扩展可能的报道范围。但其缺点还是相当明显：应用领域相对较小，程序和数据依赖度高，文章程式化、模板化严重等问题依旧存在。

　　较之上述三者正在不断改进的方面，机器在情感表达以及新闻价值观呈现等方面的欠缺就不是一朝一夕所能弥补的了。

　　“零情感投入”一度被认为是机器的优势所在，因为其保证了机器拥有较高的客观性，但这越来越成为其无法取代人工的一个先天劣势。

　　2015年美国NPR将记者与机器的新闻进行了对比。虽然在时间上机器明显用时更少，但在可读性上，人类记者的新闻报道远在其之上。⑦在上述3个案例中，我们也能看到类似的情况。

　　新闻与文学有千丝万缕的联系，很多新闻报道的可读性都来自语言的丰富以及其中饱含的情感。类似通讯、纪实文学等新闻体裁就是通过丰富的情感呈现和思想表达来吸引读者的。从《红星照耀中国》到《落日》;从《县委书记的榜样——焦裕禄》到《东方风来满眼春》，这些新闻作品让受众产生共鸣，才造就了新闻报道中一个个无法复制的经典。而机器在可预见的时期内显然无法达到这样的高度，“失敗女神朝其抛出了橄榄枝”这类句子的出现，给读者带来的更多是新闻机器人东施效颦的幽默。

　　如果说机器可以尝试通过不断丰富的语料库来提升其新闻生产的“趣味”，那么新闻价值观的呈现或是隐喻对于机器来说无异于更加抽象。

　　“新闻价值观”是人们关于新闻价值所形成的基本认识，它形成于新闻生产实践之中。新闻价值观“直接体现人们的世界观和价值观，要受到人们的哲学思想、政治倾向、道德观念、文化水平以及审美情趣等等的制约，新闻价值判断的背后是利益原则和利益维护。⑧当前无论中外，新闻价值观所涵盖的基本要素主要包含新闻事实的有益性、有用性、有趣性和有效性等等。而将新闻传播置于社会大系统中，置于社会发展的坐标上来考虑新闻价值的选择标准和新闻传播的效果也成为中西方新闻界在新闻价值观判断上的趋同标准。⑨

　　这种横向和历史的价值观考量对新闻生产者的个人素质要求较高，而作为社会中具有较高知识水平和文化素养的群体，新闻记者一般都能较好地将价值观或隐或显地呈现在新闻报道之中。但机器人目前能够做到的，仅是保证每条报道都能准确无误地呈现出5W新闻要素，而如何将价值观建构于新闻报道之中，则无法做到。就像案例二中今日头条新闻机器人的报道，只是单纯地呈现新闻事件，却不能让读者体会到中国队成功进入决赛后的骄傲和喜悦。

　　三、机器热潮下高校新闻教育应坚持体用结合

　　伴随着我国传媒产业格局的不断变化，高校新闻教育近年来也开始在人才培养模式上推陈出新，寻求转型。而机器在世界范围内的广泛应用也使这项新技术在高校中的推广和普及成为趋势。

　　据统计，目前我国新闻传播学类一级学科下共包括新闻学、广告学、广播电视学、传播学、编辑出版学、网络与新媒体、数字出版等包括二级学科在内的7个专业。截至2015年底，我国共有681所高校开设了新闻传播学类相关专业，7个专业布点数达到1244个。新闻传播学类专业在校本科生约23万人，占到高校在校本科生人数的1.4%。⑩在如此庞大的数量背后，隐藏着的是新闻传播类学生在主流新闻媒体就业率低、满意度低、就业质量不理想、地区差异大等实际问题。而近年来，伴随着传媒业态的升级发展，用人单位对人才层次和能力的需求也越来越高。机器的出现，又使新闻传播类毕业生的就业前景更加暗淡。

　　推荐阅读：《新闻前哨》(月刊)创刊于1988年，由湖北日报报业集团、湖北省新闻工作者协会主办。 　　《新闻前哨》为新闻刊物。研究当代新闻理论，探讨新闻传播规律，传播新闻改革信息，反映新闻战线动态，介绍新闻业务知识，展望新闻发展趋势等方面做了许多有益的工作,在省内外新闻界有一定的影响,受到了新闻界同仁的好评。