從大數據中找選題寫稿,路透社推「自動化報導工具」會讓記者失業嗎?

首圖來源:Lynx Insights

原文出自路透社發力「自動化報導工具」,從大數據中找選題寫稿,靠譜嗎?,本文獲 全媒派 授權轉載,未經同意請勿轉載。

現代新聞編輯部的野心有多大?一邊希望抓住記者的豐富經驗和敏銳判斷,一邊希望借助自動化技術實現大數據抓取和分析。本期全媒派(ID:quanmeipai)帶大家走進路透社的「當紅炸子雞」——自動化報導工具Lynx Insights,和大家聊聊那些隱藏在新聞編輯部裡的「黑科技」、。


Lynx Insights:發現數據的第三只眼

3月9日,在2018年Nicar(National Institute for Computer Assisted Reporting)數據新聞年會上,路透社新聞採編部主編Padraic Cassidy公開了其最新的內部自動化報導工具Lynx Insights。據悉,Lynx Insights的職能包括但不限於收集和分析數據、構思報導和撰寫常規句子等。記者可以在Lynx Insights的協助下提高報導效率,或挖掘新鮮選題。

自2017年夏季以來,已經有20位路透社記者對Lynx Insights進行了內部測試。在財經新聞報導上,Lynx Insights可以基於公開性信息完成三分之二的內容。在財經新聞選題上,當Lynx Insights識別到異常數據波動時,其會通過電子郵件等方式向記者發出警報。此外,記者還可以在Lynx Insights上進行關鍵詞設定,進行定向篩選和監測。

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Lynx Insights的主要應用方向為財經新聞。例如,Lynx Insights在監測到沃爾瑪股價連續多日大幅下挫後,會將這一消息迅速反映給記者,並結合沃爾瑪實際情況,向記者建議應該從哪裡入手進行寫作。與此同時,Lynx Insights還提供了沃爾瑪競爭公司近日的經營狀況,和商業分析師對沃爾瑪的評價等。路透社表示,在未來,Lynx Insights還將應用於體育新聞報導和地震監測等其他細分新聞領域。

目前,Lynx Insights接入的是路透社自有的金融資訊數據庫。Cassidy主編透露,未來Lynx Insights將與其他平台進行合作,接入體育資訊數據庫、公司法律數據庫、政府數據和民意調查數據等。「感謝元數據技術的發展,我們希望各式各樣的數據集都可以被接入Lynx Insights,以此來建立基於大樣本的新聞模型。」 Cassidy這樣說道。

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探索人工智慧的真正價值

儘管路透社從2015年起就開始將人工智慧應用於新聞編輯部,但是在前期的自動化報導工具開發上,不僅耗費了大量的人力和財力,最終呈現的效果也不甚令人滿意。「在經歷過這些實踐之後,我們做出了一個明智的決定。」Cassidy表示:「我們不再單一地追求自動化報導工具,而是決定將機器與人類各自擅長的東西結合起來。」正如Cassidy所說的那樣,專注於數據挖掘和分析的Lynx Insights「更智慧」、「更便宜」、「更好地適應於新聞報導」

路透社數據和創新部執行主編Reg Chua表示,Lynx Insights的正式推出並不意味著人工智慧將取代記者。恰恰相反,Lynx Insights更多地扮演的是數據分析師和助理記者的角色,其根本目的是將記者和編輯從常規事務中解放出來,全身心地投入到他們真正擅長的事務當中,如提出問題、判斷事件的重要性、分析數據和還原事件真相上。「我們已經認識到,開發自動化報導工具的核心不是讓機器寫出具有深度的新聞報導,而是在人類的優勢與機器的優勢之間達到微妙的平衡。」Reg Chua這樣說道。

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當前,路透社內部有超過2,500名記者,但是並非所有記者都需要應用Lynx Insights。Lynx Insights的最大用處是幫助記者快速發現那些需要基於大量樣本研究才能得出的結論,節省時間,同時提高準確性和效率。事實上,Reg Chua希望Lynx Insight能夠成為記者手中的一個工具。「我們的目標並不是將Lynx Insight打造為令人嘖嘖稱奇的新鮮事物,而是希望它和電話、Google搜尋一樣成為記者日常生活中的一部分。」Reg Chua表示,最理想的狀態是,人們不再特別關注Lynx Insights的應用。

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自動化風潮席捲新聞編輯部

除了自動化報導工具Lynx Insights外,路透社還將自動化技術應用於新聞追蹤。該項技術的核心在於通過機器學習為Twitter等社交平台上的信息流進行賦值,一旦有超過常規值的消息出現,機器將會在第一時間通知記者進行真實性核查和報導。該項技術旨在幫助路透社記者在突發新聞報道中搶占先機。對此,人工智慧平台StoryStream的首席科學家Janet Bastiman博士表示,快速響應是路透社一貫的優點,而自動化工具的應用將繼續強化路透社在突發新聞報導中的領先優勢。

路透社並不是唯一一個應用自動化技術的新聞媒體。美聯社前戰略與發展部經理Francesco Marconi早在2016年就曾做出表態,人工智慧可以通過分析大量數據,識別出資深記者也難以看出的深層關系,而這一點將幫助記者完成更多的調查工作。美聯社與自動化平台Automated Insights合作,通過結構性數據抓取進行財經新聞報導和體育新聞報導。美聯社方面表示,自動化報導工具的應用使財經新聞的寫作時間平均縮短了20%。

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此外,《華盛頓郵報》開發了機器人記者Heliograf,並且已經發布了數百個由Heliograf寫作的新聞片段。Heliograf在提高了報導效率的同時,還為《華盛頓郵報》吸引了一批新鮮讀者。新聞協會正與展開Urbs Media合作,合作項目RADAR力圖通過自動化技術報導地方新聞。Yahoo!則開發了自動化報導工具Wordsmith,進行體育新聞和娛樂新聞報導。

當前,業內普遍認為自動化工具的應用是新聞編輯部不可避免的發展趨勢。在哈佛尼曼新聞實驗室對2018年的新聞業發展趨勢預測中,專家表示,記者將在人工智能工作的基礎上進行新聞報道。一旦大樣本數據抓取成為可能,記者將會在財經新聞、政治議題和社會公共議題等諸多領域取得突破。

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新聞業的下一站

自動化報導將是新聞業的未來嗎?密蘇里大學雷諾新聞研究所研究員兼結構化新聞報導平台創始人David Carswell表示,伴隨著新聞業的收入逐年下降,人工報導和自動化技術的應用將在一定程度上緩解編輯部的財務壓力,特別是在利潤空間稀薄的本地新聞報導中。此外,自動化報道的另一好處是其兼具了大樣本研究和個性化定制兩個看似並不相容的優點,能夠通過系統化的模型搭建提高報導的速度和準確性。「更重要的是,大家忽視了新聞作為數據積累的表現形式之一,累積到一定時間後將會帶來的豐厚長期受益。」David Carswell這樣說道。

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盡管人工智慧和自動化技術為新聞報導帶來了諸多好處,但仍有許多記者認為,人們對技術的關注將會使新聞本身和記者的價值被忽視。「記者是否會被人工智慧所取代」依舊是大多數媒體人最關心的問題。對此,研究員Andreas Graefe在哥倫比亞大學托爾數字新聞中心2016年的報告中寫道:「自動化報導工具可能會取代那些僅報導『每日新聞』的記者,並不會對記者群體造成大規模衝擊。」此外,他還表示:「在未來,記者將和自動化技術形成緊密的『人機婚姻』關係。

當前,人工智慧和自動化技術仍處於發展階段,其對新聞價值的把握、數據的分析和挖掘仍存在諸多不足。新聞報道的最核心價值,仍需要由記者來把握和創造。正如路透社新聞採編部主編Padraic Cassidy所說,我們不應該過度依賴由自動化技術所驅動的新聞報導,或是將新聞侷限在某一框架下。我們應該銘記,技術永遠都是工具,而非人力的替代品。

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