近年来，人工智能技术在新闻传播领域的应用越来越普遍，基于算法的个性化新闻推送也被广泛应用于各媒体平台。算法在新闻传播领域的应用，打破了传统的新闻生产与传播模式，对新闻业产生了深刻影响。有学者认为，以算法引领、数据支撑、自主操作为特征的算法新闻，正在渗透到新闻生产、传播的整个过程。如何保护好用户隐私、提升算法新闻受众的新媒介素养和算法素养，是包括新闻业在内的社会各界需要关注的问题。围绕算法新闻的相关问题，记者采访了hjc888老品牌黄金城教授吴锋。

算法新闻高效性凸显

中国社会科学网：请您简单介绍下新闻报道中算法的应用。在您看来，算法新闻有哪些特征？

吴锋：算法在数据新闻中的应用包括新闻生产环节和发行环节。在新闻生产环节运用算法工具自动生成新闻内容，在分发环节引入推荐算法，在销售环节实现了传者、受众和消费者的聚合，造就了流程更清晰、作业更高效、销售更精准、目标更明确、成本更低廉的业务链条。

算法新闻的特征：一是算法软件的引领性，无论是机器人新闻、数据驱动新闻还是机器生产新闻，背后的关键因素仍是算法。正是不断完善的算法技术才使机器写作能力越来越接近人类常规水平，生产可读性较高的新闻，获得受众认可。

二是数据资源的基础性，算法新闻高度依赖数据资源环境，特别是高质量的数据资源，如结构特征显著的数据、精准有效的行业数据和客观真实的最新数据等。故而算法新闻能在天气预报、股票市场、体育赛事等领域率先突破。三是智能操作的自主性，除前期的程序设计外，现今的算法新闻技术能够在无人干预（或较少人工干预）的条件下自动生产新闻，在采集信息、分析数据、新闻撰写、文章发布及推广等环节均可实现自动化操作。在大数据技术和算法软件的耦合作用下，算法新闻生产运作的高效性优势凸显，在时效性上实现了即时生产、实时发表，在数据分析上实现了准确化操作，在成本上实现了低成本乃至零成本的突破。

总之，在算法新闻的运作系统中，算法程序是核心，数据资源是基础，智能操作是关键运键。

算法新闻是未来新闻发展的必然趋势

中国社会科学网：有观点认为，算法新闻的兴起拓展了传统新闻生产传播的边界，丰富了新闻报道模式，但不可忽视的是，数据算法的应用也造成了信息茧房等负面效应。在您看来，数据算法新闻给传统新闻带来了哪些影响？

吴锋：第一，算法新闻更新了传统新闻生产方式，在传统新闻业务链中，人是主体。记者和编辑是把关人，依靠职业新闻工作者的感知洞察、经验判断和价值偏好选择特定信息，刊登适合的新闻。在算法新闻业务链中，机器人（算法）是主体，其本质是借助算法工具和大数据环境实现新闻传播业流程再造和盈利模式重构，催生了新一代“创新新闻学”。

第二，算法新闻更新了新闻生产的运作框架，首先，“新闻生产框架”描述了从数据收集到新闻写作的每个阶段的算法特征，包含数据爬取、事件提取、关键事件检测、情绪检测和新闻文章生成五个步骤。其次，“发行营销框架”描述了从新闻发布到受众接收阶段的算法特征，是一个不断修正的自动推荐营销系统。第一步依据用户在大数据平台上注册的性别、年龄、偏好等信息，结合位置、天气等时空维度资料，研制初步算法推荐模型，构建用户需求与信息供给的精准匹配机制。第二步根据用户的阅读行为偏好，制订个性化推荐算法，为用户推荐特定领域的对象化精准信息。第三步根据受众使用反馈及阅读行为的演化，不断修正并完善推荐方案。

总而言之，算法新闻以算法程序对整个新闻传播产业链进行重塑，构建全新的新闻传播业态。当前主要的运用是在新闻分发阶段的算法程序，根据用户的阅读偏好不断优化算法，实现精准推送，随着受众阅读习惯的养成，算法程序也不断修正，就会导致受众陷入信息茧房。在我看来，算法新闻是未来新闻发展的必然趋势，在一些数据量大，操作复杂的新闻生产中需要机器介入实现更加精准、快速的生产，但是人类记者在一些注重个性化、创造力以及分析技巧的精品新闻写作更具优势，未来新闻业态应该是人机共融的，包括新闻分发环节也需要人类介入，除了精准推荐、个性化推荐，更要注重新闻信息的全方位和新鲜性。

算法新闻仍需进一步完善

中国社会科学网：您如何看待数据算法新闻的应用前景？在您看来，为推进其进一步发展，未来应规避或完善哪些问题？

吴锋：目前发达国家的算法新闻正从窄领域转向宽领域应用、从格式化转向个性化应用、从个案转向规模化应用、从低层次转向高质量应用、从低难度转向高难度应用、从机械传播转向交互体验应用。现阶段算法新闻在国内的应用也正在不断深化，今日头条的推荐算法，腾讯的Dreamwriter，新华社的快笔小新、媒体大脑等，正在不断促进新闻业态的转型升级。

为进一步推进算法新闻的发展，首先要解决受众认可度的问题，数百年来，受众阅读新闻作品背后暗含这样的逻辑假设：记者遵循基本的新闻伦理规范，其撰写的新闻报道是真实、准确和权威的。换言之，受众对记者的信任是其阅读新闻的前提。但算法新闻的生产过程通常没有或少有记者的采访或价值判断，而是依托无人机、传感器或大数据获取信息资料。作为一种全新的新闻样式，其应用推广首先面临受众接受度的问题。

其次是媒体接受度，算法新闻技术最早诞生于科技公司，新闻媒体机构对算法新闻的接受经历了一个渐进的过程。在算法新闻技术发展的初期，媒体机构持怀疑或观望态度。随着算法新闻技术的快速进展，新闻媒体机构的接受度不断提高。

第三就是要回应算法对传统新闻传播的替代程度到底如何？其一，算法新闻在生产效率、准确性和盈利能力上有显著优势，可以替代或补充新闻生产及运营的某些环节，但在一些数据积累偏少或需高度创造性写作的领域，算法新闻尚无法实现。其二，算法新闻是否替代记者职业，需进一步达成一致认知。

第四就是要解决来自伦理道德以及法律层面的挑战。其一，算法新闻排除了人为情感、价值判断等主观因素是否意味的更为“真实”？算法新闻着眼于满足受众信息需求，该如何凸显媒体的社会责任及舆论引导功能？在算法新闻时代，由机器操控新闻的生产与运营，如何保障新闻自由？其二，机器新闻报道的时代已来临，但机器新闻的法律地位问题有待深入研究。其中最具争议的是机器新闻的作者署名权问题，机器新闻的作者到底是媒体机构、算法研发者，还是记者抑或机器人？

综合解决以上问题才能促进算法新闻的进一步发展。

文章来源：中国社会科学网

原文链接：http://jour.cssn.cn/xwcbx/xwcbx_pdsf/201904/t20190405_4860454.shtml