一个微小的梳理：媒介技术与新闻业（上）

　　

　　媒介技术与新闻业

　　技术与社会的互动及其相互关系一直是 人文社会科学关注的重点话题。本专题关注传播技术前沿动态，分析新技术的特点及其对新闻传播的影响，并中能够借技术发展过程中存在的伦理问题。

　　这个板块也是中大传设院关注的重点，特别是对于互联网与新闻业，平台与新闻业，算法技术与大数据传播，数字监控与隐私问题。这些是大家务必要完全搞清楚的。

　　一、5G 与新闻业

　　（一）5G 技术简介

　　5G（the fifth generation communication network）是指第五代移动通信网络，它是 4G 系统的延伸。

　　3G 和 4G 技术，主要侧重于原始带宽的提供，而 5G 旨在提供无所不在的连接为快速弹性的网络连接奠定基础。从某种程度上来讲，5G 实际上是一个融合网络，它以融合和统一的标准，提供人与人、人与物以及物与物之间高速、低耗、稳定和自由的联通。与 4G 相比，它具有以下几个特点：高速率、高容量、低时延、低能耗

　　①连续广域覆盖，即无缝的高速业务体验，做到在不同区域和高速移动过程中获得较高的移动网络速率。

　　②在局部热点区域，如高铁站、密集住宅区等，享受极高的数据传输速率。

　　③低功耗、大连接。5G 的“高容量”就意味着“万物互联”从此成为一种可能，而 5G 的低能耗则可以使各种形形色色反映着人与物的状态属性的传感器（比如“可穿戴设备”）的无时不有、无所不在成为现实。

　　④低时延、高可靠性，为用户提供毫秒级的端到端时延和接近 100％的业务可靠性保证，实现“瞬时传输”的体验。

　　（二）5G 时代人类传播的新特征

　　1、全时空传播

　　有了 5G 技术后，人类社会的信息传播将前所未有地实现信息传播的无时不在、无处不

　　在，这种历时性与共时性同在、无远弗届的传播可以最大限度地突破人类传播历史一直以来

　　的最大障碍，即传播的时间和空间制约。

　　任何时间节点、任何空间所在都可以进行人类传播，这最大化地释放了人、物、财、信

　　息这四个人类交换最重要资源的潜力，从而可能最大化创造出由此而带来的各种价值。

　　2、全现实传播

　　在 3G 技术及之前，人类社会的信息传播主要是在人与现实世界的传播，尽管已经有了

　　虚拟现实的概念与实践，但是还是非常困难的。而 5G 技术之后，人类将实现真实现实连接，

　　更能够实现虚拟现实连接，超高清 4K 乃至超超高清 8K 广泛应用，虚拟现实 VR、增强现实

　　AR、混合现实 MR 等全息沉浸式交互，使得人与虚拟世界完全对接，而且在智慧的万物互联

　　时代，现实世界与虚拟世界的界限也可能基本消除，可以实现完全融合。

　　3、全连接传播

　　5G 连同数字化、网络化、智能化技术，比如大数据、云计算、物联网、区块链、人工

　　智能等等，可以实现所有人连接、所有物连接、所有资金连接、所有信息（数据）连接，同

　　时还可以实现所有环节、所有过程、所有时空节点的连接。人类社会的所有资源都可以数字化，并被作为数据进行传输与传播。人类社会的所有传

　　播都是网络化的，从而每个要素之间都可以是连接的，并且是最短途、最高效的交互和交换。

　　人类社会的所有行为又都可以是智慧化的，基于人脑智慧与人工智能，进行最合理、最有效

　　决策与行动，实现社会进步。所有连接点都贡献信息，所有连接点都分享信息，所有连接点

　　都从万物互联中获得红利。

　　4、全媒体传播

　　由 5G 带来的移动互联网和物联网时代，万物互联也就带来了万物皆媒。人类社会传统

　　意义的媒体将无限扩大了，不仅是传统纸媒和广播电视等电子媒体，不仅是当下普遍应用的

　　互联网和社交媒体，而是万物互联所有连接的节点，不论是人、物都可能成为一个释放信息

　　并分享信息的中介，也就是媒体。

　　因此，全媒体就不仅是传播传统意义的新闻、娱乐等信息的业务功能型载体，而是要传

　　播数据、通过连接提供服务等融合服务型存在。大数据、人工智能将赋能这种全媒体传播，

　　可以完成信息在任意时间空间条件下，通过任意媒介到达需要到达的任意节点，实现效果最大化。

　　（三）5G 给传媒业带来的影响

　　1、5G 带来媒体“立体融合”

　　①媒体形态融合：媒体边界模糊消解

　　如果说 4G 智能手机宣告了传统的、单一的媒体终端继续存在的希望渺茫，那么 5G 愿景则会让用户进入全新的自由世界，鲜明地预示着媒体融合的未来。随着终端设备性能和网络速度的提升，自媒体内容制作将更加简单，传播更为快捷，小范围的互动性更强，将会出现视频评论、视频参与话题讨论等新的互动方式。

　　媒体专业和业余的界限也将进一步模糊，业余爱好者甚至可以轻松实现个人的超高清视频网络直播，内容视角而非技术渠道将成为媒体竞争的关键因素。在这种融合状态下，报社、电台、电视台等媒体名称将只具有机构意义，信息流通的渠道制约将不复存在，所有的信息都能以最佳的表现形式来呈现，用户也可以自由选择信息表达方式。

　　②媒体业务融合：媒体体验多维拓宽

　　虚拟现实（VR）和增强现实（AR）是最具代表性的未来媒体业务应用。相较于报纸、广播、电视等传统媒介，受众可借助 VR 技术瞬间“抵达”新闻现场，并进行 360 度全景审视，减少报道过程中不可避免的信息衰减。而 AR 技术则更进一步，将音视频等多维信息“叠加”至文本之上，通过“再语境化”的信息拓展，大大提升了新闻报道的广度和深度。

　　5G 惊人的网络提速恰好适配了 VR 和 AR 对网络的敏感性特征，虚拟场景和新闻现实可以得到完美融合。可以预见的是，在 5G 技术支撑下，以虚拟现实为代表的全新的媒体业务将迎来爆发式增长。5G 网络至少能支撑以下六大媒体应用场景，包括超高保真媒体、现场实时体验、用户自制内容与机器自动生成内容上传、沉浸式与集成型媒体、协作式媒体内容生产、写作式的网络游戏等等。

　　③媒体平台融合：万物皆媒，人机共生

　　物联网让信息传播拓展了新的疆界，每一个物体都可以成为信息的收集端和输出端，每一个智能机器都可能被媒体化，这就意味着未来“万物皆媒体，一切皆平台”。新闻工作者在收集信息和分发信息的时候面对的智能终端更加多样化，新闻会变得无处不在，呈现形式也将千变万化。5G 将为新闻业带来两个显著的变化：一是 5G 让物联网生产数据的能力提升，新闻依靠捕捉海量数据，向快速和深度同时发展。二是 5G 推动人工智能发展，新闻业将实现“人机共生”。

　　④媒体技术融合：计算通信合二为一5G 是一个技术概念，而技术是推动媒体融合的底层支撑。在 1G 到 4G 的时代，通信和计算一直是两条平行线式的发展。通信追求的是信息交流与传递的速度，而计算追求的是运算能力的提升。到了 5G 时代，计算和通信开始融合演进，两条曾经的平行线合二为一，媒体技术将面临一个比通信领域广泛得多的生态系统。在这种融合技术网中，计算和通信能力是可以相互通用的。

　　2、5G 环境下用户的变化

　　第一，用户的网络停留时间将会进一步延长。技术的发展带来了更好的上网体验和更丰富的信息，这使得用户在互联网上花费越来越多的时间。2018 年 6 月，中国网民的人均周上网时长为 27．7 小时，平均每人每天上网近 4 小时。可以想见，在 5G 时代，当网络上的各种信息触手可及，“万物互联” 渗透到我们生活的方方面面，用户的网络停留时间无疑会进一步延长。

　　第二，用户文字阅读的碎片化现象加剧，视频信息比重增加。互联网上大量的信息将占据用户的注意力，随之而来的是碎片化阅读将更多地取代长时间的文字阅读。单一的文字信息将无法满足人们的阅读需求，简要的文字说明配以视频也许会成为信息传播的主流方式。2017 年，网络视频类应用迅速崛起，使用短视频应用的网民比例达 74．1％，网络直播用户规模达 4．25 亿，用户使用率为 53．0%。在 5G 技术解决了视频加载时长和流量资费的问题后，清晰度更高、时长更长( 10 分钟以上) 的视频内容可能会成为传播的主流。

　　第三，新媒体用户的社交属性将会提高。一方面，社交平台已成为新闻资讯传播的重要途径， “两微一端” 成为新闻媒体的标配，通过社交平台传递信息的方式被广泛接受。另一方面， 社交平台也是用户获取信息的方式，当 5G 在技术层面进一步打破人与人之间的壁垒，分享和发送变得迅捷。这将进一步激发新媒体用户的社交意识，转发和分享的行为会更为频繁。

　　第四，5G 还会带来新媒体用户分布的变化。首先，移动端新闻用户将会继续增长。其次，以报纸为代表的传统媒体用户会继续小幅萎缩。由于 5G 术的应用，无论是媒体、自媒体还是 UGC，内容的主要传播形式将是视频，移动端的长视频也许会更多地取代固定的电视节目。还有一个值得注意的事实是，2018 年，有 29．7 名的网民使用电视上网。当移动通信技术可以即时传输高清视频内容，人们可能更倾向于使用大屏进行观看，以满足视觉需求。未来，电视可能会成为互联网的一个终端。

　　3、5G 与新闻传播业

　　①推动新闻“即摄即传”的完全实现

　　目前 4G 的最高峰值传输速率是每秒 100M ，而未来 5G 的峰值速率最高可达每秒10Gb ，是 4G 最高速率的 100 倍， 同时 5G 的传输容量、网络覆盖率也远远高于 4G。新闻从业者几乎可以不受限制地传输大量数据文件，实现数百张新闻照片或者新闻视频的瞬间传送，新闻传播的效率将大大提高。

　　②突破时空局限，随时随地编发新闻

　　现在记者在获取新闻信息之后，常常要借助宽带网络进行传送，从新闻获取到编发会有所延迟，导致报道的时效被大打折扣。5G 网络实现了连续性广域覆盖，即使在人员密集、流量需求大的地区也能保证高速、稳定的网络服务。记者编发稿件时不必局限于一定的媒体空间，只需凭借一部移动设备就可直接整合文字、图片、视频等素材，实现实时编发新闻。

　　③颠覆公众的信息寻求模式，泛视频化传播成为常态

　　相比 4G，5G 不仅拥有更加强大的系统容量，而且还能支持语音、数据、图像、视频等多种业务的高效传输，这些特点将使动画、视频等新闻影像成为重要呈现形式。人们可以随时随地制作、上传新闻视频。专业化、高质量的视频形式将成为人们获取新闻的首选。同时，未来新闻产品的呈现形式也将更加虚拟化、立体化。人们在阅读和使用新闻内容时，可以利用媒体创造出的虚拟传播场景，在获取信息的同时享受视听体验。显然，新闻产品的互动性，将成为传播效果的关键因素之一。传媒内容生产形式的转变，也将推动传媒人才需求的变化。在新媒体时代，新闻传播人才需求面临着“去专业化”和需要专业化的悖论。

　　④从业人员向“复合型”人才转变

　　5G 时代的文字、摄影、摄像将不再由多人完成，更多的采访工作将由记者通过移动设备单独完成，这对记者的采编技术、职业素养提出了更高的要求。记者既要会拍，又要会写，同时还必须承担部分编辑、剪辑工作。具备多项技能的“复合型”传媒人才， 将备受市场青睐， 成为未来新型的新闻人才指标。

　　4、如何应对

　　①积极布局 5G 领域，推动新技术新应用

　　随着媒体融合发展不断深入，技术已经成为媒体发展的核心竞争力。针对新闻生产、分发、接收以及用户服务等关键环节，加强新技术新应用力度，强化语义识别和分析、VR/AR、机器算法、大数据、物联网等技术集群的研发和应用，为媒体内容的生产与呈现营造更好的生态环境。

　　②强调重视用户需求，利用数据做好服务

　　未来，媒体的核心业务之一是用户的数据服务。通过对大数据的汇集和分析，将生产和

　　传播与用户需求高度融合。利用大数据和人工智能重构生产关系，将积累的大量用户信息，

　　进行结构化汇集存储。通过对数据库的深入挖掘，建立用户模型，以个性化的报道满足用户

　　的信息需求。重庆日报报业集团近两年加快建设媒体云平台和媒体数据库，通过与互联网公

　　司合作，推动智能机器人和智能采编技术的开发与应用，更好地利用大数据，对传统的传播

　　手段进行改造升级。

　　③始终坚持“内容为王”，再造采写编发流程

　　对传媒行业来说，内容是满足用户需求的“第一指标”，新技术与新渠道都是为了让内容

　　更加方便地到达用户。5G 时代，将迎来更加海量的媒体内容，主流媒体应在技术赋能之下

　　充分释放内容价值，注重对内容生产的投入，协同采写编发流程，打造出更加符合自身定位

　　的精品内容。

　　（二）5G 时代的舆论引导 【中大相关！重要！】

　　1、新闻发布从“事件主导型”转向“议题主导型”

　　各种各样的突发事件、焦点事件和热点事件总是变化不定，在这种变化事件中进行的新闻发布和舆论引导，强调的是对舆论的信息控制、临时介入和短期干预，但是，立足国家和社会治理的现代化要求，我们需要的是超越事件表面、把握事件背后的议题、善于主动设置议程的新闻发布。

　　这要求中央和地方政府部门，善于把握不同行业、不同区域的政治、经济、文化特点，找准和把握涉及公共利益的重大议题，在持续的新闻发布过程中增强议程设置的主动性、引导力和控制感，使新闻发布工作紧密围绕党政部门重点要抓的问题进行，提升新闻发布立足于中长期的舆论引导和心态调适，助力社会治理的现代化和科学化。

　　2、创新内容和形式

　　情感传播和短视频传播会是一个重要的新趋势。后续的新闻发布变革和创新中，不仅需要提供准确的事实，根据事件动态发展提供调查获知的事情，还要懂得从把握公众情绪结构、社会风险感知的角度去考虑新闻发布的信息提炼，去实现发布基础上的情感调适和价值表达。未来在新闻发布政务传播过程中，事实、情感、价值会构成新闻发布的三个核心要素。此外，短视频为代表的视觉传播，也会在传媒业内容创新中扮演重要角色。好的新闻发布和舆论引导，在议题、内容、事实表现中善于运用短视频，通过数据、H5、动画等视觉化形态来有效传播。

　　3、拓宽新闻发布的渠道和中介

　　除了传统主流媒体之外，要大量增加政府部门创办的政务机构，以增加新闻发布的自主性和可控性；同时，要通过平台媒体作为核心枢纽，把新闻发布的内容通过社交、短视频、资讯分发等平台传达到更广泛的用户群体。

　　4、转变新闻发布的传播思维

　　未来的新闻发布要更加具有分众化、精准化的传播思维，政务传播和舆论引导过程中的表达要更加具有对象感。五是强调舆论引导、新闻发布的实效——减少公众质疑、防范网络谣言、增强主流认同。

　　（四）5G 时代的社会结构

　　1、中心化与去中心化并存

　　现在和未来，资本集中化、网络垄断化倾向仍然有强化之势，而且这种垄断不像现实世界中那么显在，在虚拟世界中更加隐匿和潜在。这种垄断最终可能呈现为数据垄断和智能垄断，这种垄断将更加致命、更加终极。后发现代化社会和国家将更加难以企及现代化的实现。因此，全球和每个社会中的分化可能呈加剧态势，特别是治理体系和治理能力与网络社会和智能社会不匹配的国家将更加如此。

　　2、层级化与扁平化、网络化并存

　　传统社会的等级科层化在网络社会和智能社会中会持续而部分存在，从更大范围和更深层次看，社会架构的日益扁平化、网络化和数据化也是不争的事实，第四次工业革命带来的不是线性的变化，而是非线性的、指数级的拓展。万物互联、万物皆媒、人机互动带来的就是网络化和数据化，由此又进一步带来扁平化，云计算都需要加快边缘计算以提高效益，多源数据和复杂算法正在取代传统的人成为网络化、扁平化后各个节点权力的赋权者和赋能者，信息传递将更加短程化，人与群体建构更加分散化，传播更加直接效益化，传播的政治、经济和文化的社会动员力实时、实空显见。

　　3、共同体与族群分化并存

　　万物互联、万物皆媒、人机互动不是带来个体差异和群体差别的消失，反而给个体成长、群体分化提供了更为广阔的时空，社会结构日益族群化，虚拟世界中的圈层化就是一个表征。大数据、物联网、人工智能将取代工业时代的资本连接驱动人类社会每个个体与族群深度互联、高频互动、空前自觉，他们之间深度学习、广泛参与、持久交互影响，逐步成长为社会压力和驱动力，这与传统治理体系中利益集团、区域乃至国家主义为中心的治理模式恰成反差，这正是复杂社会、风险社会日益凸显的特征。

　　（五）5G 技术应用案例

　　1、中央广播电视总台

　　中央广播电视总台组建后不久就提出了“5G+4K+AI”的发展战略，布局 5G 技术、4K/8K

　　视频标准、AI 应用等前瞻性技术。

　　①5G 全媒体交互式虚拟演播室

　　总台 5G 全媒体交互式虚拟演播室通过全媒体信息的接入，交互式背景系统和前景包装系统来实现持人与受众的互动，同时满足多设备、多操作人员联动工作的需要。为适应互联网受众对视听节目的新需求，借助新兴技术，提高和丰富新闻娱乐节目的质量和效果，拓展移动互联网、互联网电视等全媒体传播渠道，以“经济适用、突出创新、制播高效、全网传播”为设计理念，打造 5G 全媒体交互式虚拟演播室。

　　②赋能县级融媒体中心建设

　　总台“全国县级融媒体智慧平台”和“5G 视听平台”有机结合，借助 5G 技术的应用，满足融媒业务需求，打通与总台“全国县级融媒体智慧平台”各业务系统的接口和渠道，带动全国县级融媒体中心建设在直播和短视频等领域实现从采访到采集、从播出到分发、从编辑到集纳、从存储到媒资、从复用到垂直运营的全面升级。“5G 视听平台”将从节目生产、技术平台、内容传播、资源共享等方面为县级融媒体中心建设进行全方位赋能，提供渠道丰富、覆盖广泛、传播有效、可管可控的融媒视听移动传播矩阵资源 ；实现在重大新闻报道活动中与中央媒体、互联网媒体、移动终端产品等各个渠道的融合和发布，切实提升县级融媒体中心的传播力和影响力。

　　2、封面新闻

　　封面新闻与中国移动 5G 产业研究院建立了 5G 智媒体视频实验室，主要研发方向包括云视频直播、VR 应用、媒体云应用、高清微纪录片。此外，人工智能介入视频生产是视频发展的重要趋势。因此封面新闻 5G 智媒体视频实验室还与合作伙伴积极探索人工语音播报合成新闻视频、人与视频互动等应用场景。

　　在 2019 年的两会报道中，“封面新闻”启用虚拟演播室系统，运用抠像、跟踪、三维建模、渲染技术等科技手段，将汶马高速、白鹤滩水电站、凉山三河村新居等四川重大民生工程进行 3D 建模，并将其与在演播室中播报新闻的主播结合在一起，制作成虚拟混合现实视频。

　　补充：彭兰：5G 时代“物”对传播的再塑造

　　5G 时代，万物皆媒

　　1、 万物皆媒进一步改写大众传播：

　　2 物成为新的公共信息传播者，比如传感器新闻，但物并非完全客观并仍有人的控制；

　　2 新终端营造“升维空间”与“自定义现场”，在场感；

　　2 智能设备构建新传播网络，比如物联网，车联网，可穿戴设备采集数据等；

　　2 可穿戴设备等智能媒体推动场景化传播。

　　2、 人-物，物-物互动建构新传播

　　2 物成为外化人的自我传播的中介。物成为感知人的新媒体，物在量化人时也带来约束（比如我的屏幕使用时间，是一个约束）

　　2 人-物新互动赋予传播“物质性”新内涵：人与物远程互动，拓展人对物质世界的认知方式。

　　2 物-物互联构建新传播形态：传播正在从人与人之间的交往转向机器与机器的互联。

　　二、人工智能（AI）与新闻业

　　2017 年被誉为“人工智能元年”。人工智能作为计算机科学的一个分支，其目标是了解人类智能的本质，以模拟、延伸和扩展人的智能。其中的语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，都与新闻信息生产相关。人工智能先驱皮埃罗·斯加鲁菲峰在《2017 未来媒体报告》中指出，人工智能与机器人写作是未来媒体十大发展趋势之一。

　　（一）人工智能对新闻业的影响

　　1、用户分析与匹配的场景化、智能化与精准化

　　智能化的媒体将更好地洞察每个个体用户在特定场景下的行为与需求，并智能推荐其所需要的信息与服务。

　　场景化：不同场景下，人们的具体需求是有差异的。机器人可以在后台实时调整，就不会出现将传统媒体内容照搬到 PC 端，PC 端内容复制到手机端，将白天信息需求视为和夜晚等同的窘境。

　　精准化：目前的新闻受众的行为分析主要是对用户阅读行为的分析，而个体的阅读行为虽然在一定程度上反映了其兴趣与偏好，但并不能代表他的全部阅读需求。未来的用户分析将是综合性的，是基于阅读、社交、服务以及实时场景等综合数据建立的立体的用户“塑像”，而不是平面的用户“画像”。智能化：用户与内容之间的智能化匹配。各种智能物体不仅可以为用户场景分析提供数据或依据，也能作为新闻接收的终端为用户提供无所不在的信息获取。

　　2、新闻生产：机器化、智能化与分布式

　　过去依靠专业记者生产内容（PG C）的手工模式，继走向“专业生产+用户生产”（PG C+UG C）的 W eb2.0 模式后，又将走向 W eb3.0 新阶段：算法生成内容（A A C），与 PG C 和U G C 三者鼎立。

　　机器化、智能化：基于自动化数据采集和新闻模板完成的机器写作，在近年来已经进入实践，这为财经、体育等领域的某些新闻写作提供了一种便捷的方式。“微软小冰”与钱江晚报等媒体合作，基于大数据分析，小冰可以准确追踪受众关注的热点和话题，并以此为基础有的放矢产出与投放信息未来，智能化机器将进一步进入到新闻信息的采集、分析、写作等环节，改变现有的生产模式。

　　分布式：社会化媒体的应用，使得新闻生产逐步趋向分布式，即多种主体在自我协同下共同参与某一个话题的信息生产，完成对事实全貌的构建。维基百科便是分布式知识生产方面的一个典范。分布式新闻生产模式意味着“万众皆媒”。各种主体的资源贡献与整合，报道任务的分配与报道过程的协同，是发展的核心。

　　3、新闻分发：社交化、个性化

　　今天，除了媒体的专业平台之外，社会化媒体和个性化新闻客户端是网络新闻分发的另外两种主要渠道。这两类平台，带来了新闻分发的两种趋向 ：

　　一是社交化。用户的社交网络成为信息流动的渠道，同时也成为信息过滤的一种机制。比如，“一点资讯”也深谙此道。它通过微博绑定，推测出用户的兴趣爱好。用户使用时间越久，基于兴趣引擎的媒介工具会越来越懂用户，在频道内容和排序上会更符合其胃口。

　　二是个性化。也就是用户的个性化偏好成为信息分发的基本依据。这两者的结合，使得传统媒体平台在新闻分发中的控制权受到削弱。

　　4、新闻体验：临场化

　　尽管以往的电视直播在视觉上传达了一定的“现场感”，但观众与现场的关系是基于二维画面的“观看”，这种现场感是建立在经过加工的现场上的，在某种意义上，甚至是一种“假现场”。而 VR/AR 等技术，将为人们塑造全新的新闻临场感。

　　5、互动反馈的传感化与智能化：

　　在智能化时代，用户在信息消费过程中的生理反应，将通过传感器直接呈现，这意味着用户反馈将进入到生理层面。不仅可以更真实地反映信息在用户那端的作用过程与作用效果，也可以使反馈更实时地作用于信息的生产过程。

　　（二）人工智能技术给新闻业带来的挑战

　　1、传播内容：易形成新闻偏见、新闻失衡，缺乏新闻价值

　　（1）人工智能不像人一样具有情感，其缺乏新闻工作者的人文关怀。

　　以所谓的技术客观性遮蔽了新闻工作者应坚守的职业伦理和社会秩序，放大了伦理失范。而且，互联网信息泥沙俱下，基于广泛数据挖掘的人工智能技术不仅增加了公民隐私权、著作权受侵犯的风险，还延续了新媒体的媒体暴力、媒体审判和新闻失实等现象，形成传播的二次失范和次生失范。

　　二次失范是指人工智能技术不加判断，以互联网中违背法律和传播伦理的信息为信息源，再次生产新闻并广泛传播造成的伦理失范。次生失范是原本的新媒体新闻信息并未对当事人权益形成侵害或已经形成一定侵害，由于人工智能技术运用于新闻传播领域，对当事人权益带来意想不到或新的侵害。

　　（2）人工智能技术具有隐蔽的偏见和欺骗性

　　写稿机器人的数据采集范围覆盖整个网络，信息量巨大的自媒体成为其重要的信息来源。而自媒体本身准入门槛低，缺乏监管力度，信息真伪难辨，使写稿机器人采集到虚假信息成为可能，甚至陷入受自媒体恶意操控的风险中。除了源头数据的质量，写稿机器人的算法设定是否科学也决定了新闻写作是否正确，如果机器人的算法包含错误，加上无人力及时干预和修正，写稿机器人可能会写出大量错误报道，带来负面影响。由于人工智能技术本身的原因，写稿机器人的偏见具有隐蔽性，不容易

　　被受众发现。

　　写稿机器人除了可能存在偏见外，还容易忽略被隐藏的新闻真实。写稿机器人是建立在计算机算法和数据挖掘技术基础之上的新型科技，通过对已建立的资料库和互联网中同类新闻材料的抓取来获取更多信息，从而形成文本。由于它缺乏现场的感官体验，往往会忽略隐藏在新闻背后的人为因素，只具备表面客观事实的真实，对于深层次的真实却因为算法的制约无法探知，造成新闻真实的不全面， 这在本质上是对新闻真实性的背离。

　　（3）基于算法的热点新闻单纯迎合受众，容易导致新闻失衡

　　写稿机器人过分注重刊播效果，以受众需求为导向，容易导致新闻失衡，使真正重要的新闻被边缘化。具体来说，在新闻题材方面，机器人迎合读者需求并自动生成关知识图谱，生产符合受众口味的新闻，使黄色信息、娱乐绯闻和暴力新闻代替政治、经济和文化新闻成为推送的主体。

　　在新闻质量方面，人工智能新闻与人类记者完成的新闻相比，新闻的信息性增长，知识性却被大幅削弱。在新闻价值方面，人工智能新闻生产和分发模式导致受众对社会公共利益的关注让位于用户的个人趣味，公众应知而未知的新闻未能送达公众手中。不加人工干预的人工智能技术损害了传统的新闻价值标准，使大众媒体的公共服务职能受到严重的影响。

　　（4）有些机器人新闻空有技术噱头，违背新闻报道基本要求。

　　在信息爆炸的时代里，受众需要媒体提供深度的报道和独到的分析，而机器人新闻局限于简单的事件新闻和有固定模式的体育和财经新闻。人类记者有个人经历、风格的差异，而写稿机器人并无个体的区别，会造成严重的新闻同质化现象。同时机器人的写作语言枯燥乏味，难以表达复杂情感，在写作视角、原创力、思辨性、新闻价值等方面都存在短板。另外，机器人新闻在生产逻辑上也与传统新闻相冲突。

　　机器人新闻生产的出发点和核心诉求在于快速和个性化，而非传统意义上的新闻价值机器人新闻满足了公众对于“快新闻”的需求， 使公众沉浸在技术的“神秘成果”中，往往对新闻内容产生不加批判的信任。总之，机器人新闻将观众的注意力吸引到了形式消费上，令新奇的体验僭越了新闻价值，违背新闻报道的基本要求。

　　2、传播媒介：舆论监督作用被削弱

　　新闻媒体不仅仅传递信息、提供娱乐，还担任着监测环境的职责，是舆论的引导者和议程的设置者。在人工智能技术大范围应用到新闻传播领域的时代里，机器人代替人类成为写作的主体，而监督的主体却无法从人让渡到器算法。与人类记者相比，写稿机器人不具备舆论监督的能力，没有大局意识， 哪些问题可以报道，在什么时机报道最适宜，报道之后会取得怎样的效果等，写稿机器人都无法判断，也不擅长发表具有引领作用的深刻见解。由机器人主宰新闻生产，此以往会降低公众对媒体的信任度，削弱新闻媒体的监督功能。

　　3、受众：信息安全和著作权得不到基本保障

　　随着人工智能技术在新闻传播领域的渗透，信息采集的方式将更为隐蔽，范围将不断扩展。智能热点搜集使公民数据陷入非法收集、过度分析的危险。精准的智能分发是以让渡个人隐私为前提的，深挖用户信息、阅读习惯给用户带来便利的同时，也侵犯了公众的隐私，让便利和隐私成为悖论。由于新闻来源不透明， 机器人新闻写作源素材的抓取使用，在无形中侵犯了公民的著作权，使版权保护形同虚设。

　　4、传播效果：使受众深陷“信息茧房”，对社会产生负面影响

　　以挖掘用户喜好为导向的智能新闻生产、分发模式带来了同质化新闻的泛滥，长期接触同类信息会导致受众的知识素养和新闻品位下降。如果长期受智能新闻分发平台的控制，将导致受众仅关注个人兴趣，受众的信息接触面越来越窄，沉浸在智能分发平台为他们编织的“信息茧房”中。当用户长期只接触一类信息时，就会进一步强化自己的主观观点，导致视野的偏狭和思想的封闭、僵化甚至极化，陷入过往经验的狭隘境地。

　　同时，仅以用户兴趣作为内容衡量标准往往会造成隐含负面价值取向的内容被大量推

　　送，这样很容易为用户造成“很多人都有这种价值取向”的印象。一旦用户大量接触负面价值

　　取向新闻，并认为新闻中的价值取向广受认同，基于趋同心理，就会在行动上向“大多数”

　　人靠近，甚至重塑价值观，带坏社会风气，令越来越多的人丢失正确的价值观。

　　（三）应对措施

　　1、专业主义的坚持与升级

　　在“万众皆媒”“万物皆媒”的情况下，媒体职责的核心履行者，仍然是专业媒体。媒体的专业性，仍是新闻业的基本保障。网络的环境与传播特点对媒体在新闻的客观真实性方面的追求造成了一定的干扰。专业媒体或自媒体需要具有更高的辨识能力，才能尽可能减少失误。在纷繁复杂的线索中，去探求事物的真相，解读事物的发生、发展规律，完成深度报道，这仍然是今天媒体的重要目标。

　　2、公民媒介素养的扩展

　　即使新闻专业主义 2.0 不能达成共识，万众皆媒的现实，也意味着，每个公民对未来新闻业都负有一定的责任。公民媒介素养，将不仅仅是对媒介的使用素养，也应该扩展到信息的生产与传播素养、社会交往素养、社会协作素养、社会参与素养等方面。哈贝马斯所倡导的交往理性，虽然完全实现存在很多障碍，但是，至少它应该成为公共话语空间中交往的理想追求。

　　3、社会化媒体连接模式的优化

　　社会化媒体带来的传播模式变化，已经成为一个现实，因此，我们需要在这样一个现实基础上去寻求通向“真相”的更好途径，而不是简单倒退。例如，维基百科的成功，在很大程度上得益于它的结构与机制。社会化媒体中的人的连接模式的优化，或许有助于激发参与者的积极贡献，并形成相互校正、相互纠错的机制，连接模式的改善，也是减少“信息茧房”或“回声室效应”的一种可能途径。

　　4、人与机器的协同

　　在反思新媒体助推下“后真相”“信息茧房”现象蔓延的同时，我们也不要简单地把技术当作一种敌对力量。通过技术发现与补充人的能力局限，通过人的力量来纠正机器的偏狭与误区，才是人工智能的要义。对于机器和算法带来的偏差的判断，既需要人的力量，也需要机器的力量。机器的自我学习能力的提高，是它自我纠偏的一个重要前提。

　　5、机器时代的新约束与新伦理

　　机器时代需要新的约束与新的伦理。它们有些是传统法律与伦理的延伸，有些是全新的课题。在推动个性化服务的同时，要尽早完善相关的约束机制。机器与人的关系，也需要道德与伦理层面的新界定。

　　（四）其他新闻形态

　　1、算法新闻

　　算法新闻是运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程、方法或系统，它包括信息采集、储存、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化实现。

　　①算法新闻的主要特征

　　2 新闻生产的自动化——机器人写作（体育、财经、地震报道）

　　2 新闻分发的个性化——从编辑分发到算法分发

　　2 新闻消费的体验化——用户体验的交互性

　　②算法新闻对社会的积极影响

　　1）算法新闻满足用户个性化信息

　　尼葛洛庞帝在其《数字化生存》一书中曾指出：“在后信息时代中，大众传播的受众往往只是单独一人。所有商品都可以订购，信息变得极端个人化。” 随着大数据、人工智能的普及，大众传媒开始向个性化推送嬗变，颠覆并重塑着整个传媒业。Web2.0 之后媒体变革的起点是移动互联网，但它更大的趋向是媒体智能化或智媒化。个性化新闻推送正是互联网时代和 Web2.0 的产物，基于算法机制下的个性化新闻推送使得信息传播开始走向定制化、私人化。

　　2）算法新闻解构传统把关模式

　　在个性化新闻推送中，算法充当把关的重要角色，让算法来识别你的爱好，推荐你可能感兴趣的内容。充当“把关人”角色的算法结构代替传统新闻业的“把关人”角色，“把关”的权力交给了机器。媒介的“议程设置”权力全然失效。算法通过计算，得出符合用户定位的内容排序，这种优先次序决定了用户关注的事实以及讨论的顺序，把关的权力由人（编辑）向算法系统转移。

　　3）算法新闻对新闻生产的影响

　　人工智能改变了新闻生产流程：

　　l 人工智能使得新闻采集更便捷与高效。在新闻选题策划时，用语音识别技术和文本转化技术为记者整理采访录音等低效繁杂的工作。

　　l 机器人写作可提速与整合新闻。机器人写作主要集中在体育、财经新闻领域，具有增加出稿数量、加快报道速度、丰富写作形式等优势。如新华社的“快笔小新”，今日头条“张小明”等。腾讯的 Dreamwriter 每天可以创造约 2500 条金融、科技和体育新闻。

　　l 新闻产品形式多样，如数据新闻、机器人新闻、可视化新闻、增强现实新闻等。

　　l 新闻分发带来定制新闻和舆论引导。传统媒体的新闻分发是依据人工编辑的新闻价值标准和新闻敏感判断的，而如今人工智能基于用户的行为数据，勾勒出用户画像，真正做到精准定位和定向推送。如今日头条凭算法优势也成为普通民众阅读新闻、了解信息的重要途径。

　　③算法新闻对社会的消极影响

　　１）新闻判断和算法的偏见

　　基于算法的新闻生产，看似是客观性，但这种所谓的“客观性”只是一种程序运行或数据计算过程中的无偏差，在算法的构建过程中，充满了人的价值观和偏见以及算法本身的缺陷：首先是算法设计者的偏见，即设计者在对问题理解、数据和变量选取、综合评价等方面所贯穿的人为因素；其次是输入数据的偏见，即在真实世界被数据化的过程中，算法所依赖的数据本身可能是有缺陷的；再次是算法局限的偏见，即在把纷扰复杂的现实世界变为算法利用大数据模拟的简化模型过程中，算法系统本身并非完美，总是存在着局限。此外，虽然新闻业一直标榜客观中立，但它也始终坚持着自身所看重的一些新闻价值观，如对弱势群体的保护、对权力的监督、激发理性的公共讨论、均衡报道等，这些原则能否全部纳入算法的程序设计中并在实践当中得到令人满意的效果？

　　２）信息传播的窄化，催生信息茧房

　　在新闻人作为把关人的角色被淡化的背景下，完全依照商业逻辑的媒体通过算法进行个

　　性化推荐，从用户的角度而言，信息传播的窄化变得不可避免。学者们通过“群体极化”、

　　“信息茧房”、“过滤气泡”等术语表达了对于这一现象的担忧。桑斯坦的论述经常被学者拿来讨论包括算法新闻在内的许多传播新技术所导致的后果。人们原本持有的偏向在加入某些团体后，这些偏向被持续加强，最后形成极端的观点甚至行为。缺乏竞争性观点的信息环境更容易导致群体极化，虽然传统媒体中也可能发生这一现象，但互联网让志同道合的匿名者能轻易而频繁地沟通，成为群体极化的温床。而信息茧房则指这样一种传播环境：只选择性地接受我们愿意接受的或使我们舒心愉悦的内容。互联网时代的人们走向极端可能只是因为咨询了其他和他们想法一样的人，他们更容易活在自己设计的“信息茧房”里。

　　３）后真相时代，假新闻泛滥

　　算法新闻带来了点击量、分享等评价指标，导致具有公民意义的新闻内容在这一体系中受到挤压，而符合用户的预设观念、兴趣偏好等个性化内容受到推崇。但由于公民的教育水平、群体盲从等因素，基于技术理性的算法不可避免地引起低俗内容和标题党现象泛滥。如美国大选、英国脱欧的“黑天鹅事件”。

　　４）缺乏“人性”，陷入伦理的囚徒困境

　　Brian Arthur 认为“技术是对现象的有目的的编程，技术是一种有目的性的系统。”从技术的发明到技术的演化，必须关注其背后的人类价值观。这不仅体现在算法新闻所呈现的内容，更体现在来自经济、政治等非技术力量的影响，在代码之下的潜藏着各种力量之间的博弈。智媒时代，技术大发展的同时，应该彰显人的价值，避免陷入囚徒困境。

　　５）社群分化、媒介素养分层

　　2015 年企鹅智酷《中国移动社群生态报告》表明，移动时代的社群，具有本地化、碎片化、去中心化和富媒体化四大特点。社群是人们获取新信息、结交新朋友的重要途径。而每个弱关系社群存在的意义是基于自身的共性，这种共性有可能是兴趣聚合、地点聚合、价值观聚合、时空聚合、生活品味聚合等等。这使得社群的种类可以数不胜数，也为社群分化提供基础。面对这一趋势，媒介伦理、媒介素养教育，在某种程度上存在分层现象。

　　2、机器新闻写作

　　①什么是机器人新闻写作

　　机器人新闻是指运用算法程序对输入或搜集的数据自动进行加工处理，依靠计算机程序

　　自动生成“成品”样态的新闻报道。与以往人工智能在传媒业的应用不同，机器人新闻写作最大的特征就是新闻生产的完全自动化。除前期的技术开发外，在具体新闻写作过程中，人工的参与并不是新闻产品产出的关键和决定性环节，新闻生产的主体实现了由人向机器的转变。机器人新闻写作最早在美国起步，其作为一种技术出现的时间并不长，真正应用于传媒领域更是近几年的事。目前，就传统意义上的新闻报道来说，机器人写作还主要应用于以数据为基础的程式化报道领域，如财经报道、地震报道、体育报道等。

　　②机器人新闻写作的优势

　　1）提高了新闻生产效率

　　首先，表现在提高新闻生产的时效性上。机器人新闻写作可以全天 24 小时随时待命，一旦有突发事件发生，就可以第一时间采集相关数据信息，并通过特定的计算机程序在 1分钟内迅速生成新闻稿件。

　　其次，表现在简化新闻生产流程上。机器人写稿发挥了大数据、物联网、互联网的独特优势，将传统新闻生产中的信息采集、撰写、编辑、评论等环节有机融合在一起，逐步构建起从数据抓取到新闻稿件生成的一体化新闻生产系统，精简了新闻生产的整个流程，极大地提高了新闻生产的效率。

　　2）减少人为报道差错，提高了新闻写作的准确率

　　新闻报道中出现的差错往往可能引发严重后果，而在传统的新闻生产中，出现差错在各个环节中都不可避免，尤其在严谨的财经报道中，过多的数据和指标、繁杂的计算和分析过程对记者编辑都是一种挑战，而机器人写作却能较好地应对这一切，只要程序无误，机器人对数据处理的精确度相对较高，比记者的报道出错率要低得多。

　　3）机器人写作能降低生产成本

　　尽管机器人新闻写作的程序研发需要大量的资金，但新闻机器人研发成功后就可以持续利用，全天候不停地为媒体工作，且不必为机器人支付酬金，长远来看可以大大减少新闻生产的成本。总之，机器人新闻写作大大突破了传统记者的工作极限，必然会引发新闻生产方式的根本性变革。

　　③机器人新闻写作的劣势

　　1）难以完成深度报道。在应对复杂的社会问题时，就目前的机器人写作而言，报道模式单一、内容深度不足等劣势显著存在。因此，单纯依靠计算机程序，无法解释错综复杂的社会现实，也无法捕捉事实背后隐藏的真相。

　　2）机器人写作程序也会出错，而纠正其错误更难。计算机程序的信息采集和内容发布过程一旦被启动，如果源头数据出错，加上人力无法及时干预和修正，则会带来更为广泛的负面后果。

　　3）机器人新闻写作的发展依赖社会整体的数据化水平。在我国，机器人新闻写作面临的最大挑战是社会数据化程度和质量普遍不高，“信息孤岛化”现象非常严重，数据不能共享，不能产生整体效益，从而导致数据的利用率低下。

　　④机器人新闻写作与传媒业重塑

　　对于传媒业来说，机器人写手究竟意味着什么？曾经，有一些媒体从业者对这种报道形式嗤之以鼻，认为其过于固定化、模式化，将其称为“新闻”是对“新闻”这一概念的贬低和误解。但不可否认的是，这一新技术确实重塑了新闻内容的生产方式：一方面，它的出现使新闻报道覆盖了传统新闻业没有覆盖或无力覆盖的领域，大大延展了新闻内容；另一方面，它将新闻工作者从重复性的劳动中解放出来，使他们可以集中精力挖掘更深层次的新闻内容。

　　⑤机器人新闻写作带来的伦理问题

　　机器人写作是否会完全替代人工写作？机器人写作在新闻的生产过程中存在着如下不可避免的缺陷，因此，机器人写手不会取代传统记者。

　　1）调查与核实：记者无法被替代的核心竞争力

　　由于大部分自媒体人士没有像专业记者那样经过专门的训练，在信息的传播方面和专业记者相比会有一些缺陷，数据的真伪性有待核实，致使传播的信息存在不准确甚至是假消息的情况。在调查性事件报道的时候，机器人记者更是显现出它的短板，它需要记者比较长期而完整的亲自积累、观察与最近的调查研究，都某一类社会事实或社会现象所进行的深入、系统或深入详细的报道。机器人记者仅仅是一种人工智能的软件，它没有人的思维能力和感知能力，不可能完成调查性事件的报道。

　　2）评论与引导：机器人无法灵活进行舆论引导

　　当今社会，人们不满足于单纯的时间信息的把握，还企图了解事件发生、发展的深层次原因，根据自己已经掌握的诸多信息，决定自己的态度。这些都需要具有经验丰富的记者才能完成新闻的评论工作，以此引导新闻舆论的导向。因此，虽然机器写作软件在数据收集、数据处理、新闻写作速度等方面具有优势，但人类记者的新闻洞察力、新闻敏感性以及舆论引导能力无法在短期内被机器复制。

　　3）策划与编排：机器人无法履行把关职能

　　新闻记者以及编辑被称为是"把关人"，其职责主要有两个，一是修正稿件中存在的错误，确保所报道的事实无限接近事情的真相。二是根据现实状况对社会舆论进行议程设置，确定头版头条。这些工作编辑可以完成，但是机器人记者却不行。

　　4）关联与互动∶机器人无法灵活开展针对性反馈

　　目前机器人记者的英勇主要集中在体育新闻、财经新闻以及财务报告的处理上，主要依托其快速、准确的数据分析能力。但是在理性思维及与受众互动方面，显得非常困难。如受众反馈信息、与受众的关联、互动都需要专业记者完成。

　　⑥传统新闻工作者的价值定位

　　1）“命运共同体”——人机结合的新认识

　　机器人新闻写作和自媒体一样，都是为了满足受众对新闻信息的需求而诞生的新闻生产方式。新闻从业者不能只是单纯的将机器人看作是威胁者，而是要将机器人新闻写作的出现看作是对自己的帮助和鞭策。人一直是新闻生产的核心要素，机器人是人类的创造物，人和机器人之间实属一种附属关系，机器人可以协助人的工作，但绝不会取代人的位置。

　　人与机器不是竞争关系，而是分工合作关系。未来，新闻最为可能的报道方式是：新闻机器人和记者相互配合，前者负责快速、全面、准确地编制内容的粗成品，后者负责对内容进行深度加工。

　　2）愈战愈勇——提升自身业务水平

　　相对于新闻行业的记者和编辑来说，机器人新闻写作的出现不仅是挑战，更是促使他们实现自我提升的一个重要机遇。在此背景下，记者和编辑必须掌握和学习新技术和新知识，从而创作出更有价值、更有创意、更有深度的新闻内容。

　　三、大数据与新闻业

　　（一）大数据

　　大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合 BM 将大数据的特点总结为 4 个“V”，即：Volumes（数据体量巨大），Variety（数据类别繁多），Value（价值密度低），Velocity（处理速度快）。1、大数据的优势

　　（1）改变原有新闻叙事。大数据新闻能够描述那些看不见的短期过程，比如流言如何在社交网络上传播。

　　（2）事实判断。2011 年 8 月，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截，双方发生枪战，该男子当街死亡。两天后，约 300 人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议，后来演变成持续多天的骚乱事件。一些媒体评论指出，这与贫富差距有关。英国《卫报》记者利用大数据的分析结果，证明骚乱与贫困没有关联。比起单纯的文字报道来，表现清晰，说服力强。

　　（3）预测走向。大数据能够预测社会和人们日常生活中的各个方面。通过挖掘大数据，传媒在技术上可以制作出可视化、交互式的图表，告知很多事项。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况；宏观的如经济指数变动、某种社会危机的来临等等。

　　（4）信息定制。根据用户需求提供个性化的大据服务，是未来的发展趋势。这些报道有一个共性，媒体都致力于以用户的需求为中心，利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位，经过后台计算，按照用户的接收习惯、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。

　　（二）数据新闻

　　数据新闻：数据新闻是基于数据、依托于对数据的处理和加工而产生的新的、可视化的新闻信息的呈现和报道方式。

　　1、数据新闻的特征

　　①数据新闻以数据为核心驱动力，开放的数据作为数据新闻的基要素，为新闻报道提供多方信源和多种素材；

　　②数据新闻以可视化为主要呈现方式，将冗杂的数据信息以及错综的关系链以形象、生动、简单的方式呈现，提升专业新闻的“阐释”效果，增强用户交互式阅读体验；

　　③数据新闻以移动端为主的多渠道传播，拓宽了传播途径。

　　④数据新闻以独特视角跟踪社会热点，引导舆论走向。真实、客观的数据是数据新闻产品的基石。数据新闻，因其有理有据的数据支撑、高效的信息传达率、独特的报道视角，被认为是媒体在跟踪社会热点以及突发事件中抢占独家报道先机的重要方式，在环境监测与舆论引导等方面发挥新的功效，实现新闻报道真实性、客观性、深刻性的增值以及新闻专业主义标准的提升。

　　2、数据新闻带来的变革

　　（1）新闻生产方式的变革（生产流程再造）。传统新闻生产流程：选题策划，确定选题后，由专业的采编人员采写新闻，再经过校正修改、编辑排版，最后印制发行。而数据新闻的生产流程：数据新闻的生产主要依托于数据的收集、分析处理和可视化呈现，最后形成完整的数据新闻报道

　　（2）新闻呈现方式的变革。数据新闻的呈现以动态、可视化为特点。数据新闻的表现方式主要有三种:数据可视化、图解新闻和数据地图。数据可视化侧重于数字信息的统计与呈现，图解新闻是传统新闻报道的精华浓缩和事物间关系的揭示，数据地图则通常以电子地图为背景，将多种信息整合其中。

　　（3）新闻阅读方式的变革。新闻阅读方式的变革是数据新闻带来的一个受众层面的变革。

　　①受众在阅读传统的新闻时，单纯的文字和图片是阅读的主要内容，而数据新闻的阅读，静态的文字和图片只是它的辅助性内容，它的阅读主要倾向于具有交互性的动态信息，受众需要通过点击或者滑动某个图标进行数据新闻的阅读。②传统的文字或图片新闻的阅读载体可以是报纸，也可以是移动互联网设备，而数据新闻的阅读载体必须要以互联网或者具备能够传输音、视频以及画面的设备为支撑。

　　3、数据新闻存在的问题与局限

　　（1）数据新闻报道题材受限。数据新闻制作周期长，时效性比较弱同时对数据的依赖性大，因此题材选择方面有限。同时数据信息的可获取程度、价值及意义会对数据新闻选题范围、报道深度有着直接影响。

　　（2）数据新闻的数据来源多是散布于互联网上的免费资源，由于互联网的匿名特性信息的可信度相对较低，如果记者不加以求证则可能会导致新闻失真。

　　（3）数据新闻在最终的新闻报道上侧重于呈现新闻故事中的相互关系却无法回答新闻故事背后的因果逻辑关系。背后的因果，依然需要深度报道这些传统的新闻表现形态。

　　（4）可视化手段单一，几乎都依赖于静态信息图表。静态信息图表来自于统计图的升级，本身可以包含的信息量和层次有限，并不能立体地反映新闻事实，也存在难以“粘住”读者眼球的弊端。在《卫报》和《纽约时报》的数据新闻频道中，近年来静态信息图表的使用率已经有了明显的降低，互动式动态图表开始挑起大梁，动态信息图表在内容的呈现上比静态图表更具层次感，信息量更大。

　　（5）新闻从业者数据素养偏低，数据处理能力有限。国内新闻从业者普遍存在数据素养偏低、数据挖掘能力有限等问题，数据敏感性较低，对数据的挖掘分析流于表面。

　　（6）数据资源获取受到操作技术和数据开放程度的限制。直接影响数据获取质量的操作技术，主要有数据存储、提取和消化、可视化等。这些技术的运用问题：数据来源阻塞、变形失真、丧失意义、滥用等，对于许多非技术领域的数据新闻工作者而言，无从应对。

　　（7）数据新闻报道中可能存在的侵权问题。

　　①侵犯公众隐私权。大数据时代网络上有大量的在线个人数据，这些数据有很多属于公众的个人隐换或购买等手段获取这些数据，或将其制作成公开的新闻，或将其作为推送“符合私人口味”新闻的依据。这种违背个人意愿，对个人隐私信息进行收集、分析和公布的行为，存在侵犯个人隐私的风险。

　　②侵犯新闻作品版权。如一些网络新闻聚合平台，其产制数据新闻的主要方式是：采集海量的新闻作品，通过机器对这些作品进行重新编辑组合和分解优化，然后定向推送给公众在这个过程中，这些平台时常会直接窃取，或通过跳转链接，或通过刻意模糊出处等方式，侵犯原新闻作品的版权。（例:2014 年，《广州日报、《新京报》、搜狐等媒体起诉今日头像侵犯著作权）

　　（三）可视化新闻

　　可视化新闻：可视化新闻是以数据为核心、以信息为支、以可视化为载体的跨媒体新闻报道形式。它综合了现代信息技术、数据化制作和可视化生产等多种应用。简而言之，可视化新闻是基于数据挖掘、以可视化为呈现形态的报道形式。新闻可视化特点：简洁性、数据化和高效的传播效果（含有人类可识别的物体的图像更容易被人记住，含有多样元素的图片更容易扎根在受众的脑海里）新闻可视化的类型多种多样，有信息表、时间线、数据漫画、数据地图、文字云、泡泡图等。国内外主流媒体的可视化作品常用的可视化类型有数据地图、时间线、信息表三大主要类型。

　　（四）传感器新闻

　　传感器新闻（Sensor Journalism）：传感器新闻指的是通过传感器获得数据信息，经分析整合将其以一定的方式融入新闻报道，进而完成讲故事”的新闻生产模式。传感器新闻发端于美国新闻界，主要应用于调查性报道。

　　案例：2015 年 10 月央视推出的“数说命运共同体”专题中，5 位数据分析员用了 21天分析从 GPS 获得的“全球 30 万艘大型货船轨迹”，分析比对的航运数据超过 120 亿行。从数据分析中他们发现，过去一年里途经“一带一路”沿线主要国家的海上货运量增加了14.6％，而同期全球航运总量只增加了 3.8％。对于这个专题中核心数据的挖掘来说，GPS至关重要，而 GPS 就是一种与地理位置相关的传感系统。近几年春节期间央视联合百度推出的“据说春运”，也是基于 GPS 等获取的地理位置数据描绘出春运期间中国人口的大规模运动。

　　1、媒体运用传感器的四种途径

　　①借助用户身边普遍存在的传感器，比如可穿戴设备，以及智能手机上也隐藏了一些传感器功能，然后用“众筹”的方式收集数据。

　　②可以采用公共设施中的传感设备。

　　③记者可以根据需要采购或动手 DY 一些简单实用的传感器。

　　④传媒机构还可以与专业的传感器研发机构合作建立自己的低成本传感系统。

　　2、传感器新闻的优势

　　①传感器将拓展人的感知能力，开辟信息采集新维度；

　　②传感器可以探测未来动向，提供预测性报道新依据。如 2014 年 11 月，武汉鹦鹉洲长江大桥、江汉六桥、武汉二桥、汉江特大桥等 4 座大桥上被安装了传感器，实时监测其健康状况，自动采集数据并进行分析。这不仅可以更有效地防范风险的发生，也可以使得在危险无法避免的情况下，桥梁可以自动发出预警信息。

　　③传感器传导个性需求，“定制化”信息服务成为可能。传感器也是用户与媒体之间的连接器，是定制化信息服务的依据。未来的定制化信息生产，将是针对个体及其关联场景的整体属性，从信息生产的第一个环节起，开始个性化定制，而用可穿戴设备与传感器来了解用户的实时需求与情境，完成个性化数据采集与传导，是定制化生产的基础支持。

　　④可穿戴设备与作为用户反馈机制的传感器。传感器不仅在重新定义新闻源，也将重新定义新闻传播的反馈机制。如作为人体传感器之一的可穿戴设备，正在为用户反馈的测量提供一种全新的手段。（案例:《头号玩家》）

　　3、无人机新闻：一种特殊的传感器新闻

　　无人机新闻（ Drove Journalism）：指利用无线电遥控程序和设备操纵自带摄影摄像装置的不载人飞机采集的新闻。它具有如下三大特点视觉化传播、俯拍增强空间纵深感、长镜头纪实。

　　案例：2013 年 11 月 8 日，菲律宾东萨马省遭台风“海燕”重创，灾区一片狼藉。美国有线电视新闻网（CNN）记者卡尔·潘豪尔（Karl Penhaul）赶赴重灾区，用无人机“鸟瞰”了灾区的满目疮痍。这则 1 分 14 秒的无人机新闻报道，五个长镜头有机组合，完整地展现了台风的巨大破坏力。2015 年天津港爆炸事件、2016 年洪灾无人机在新闻报道中也有运用。

　　（1）无人机在新闻生产中的优势

　　①成本低廉、操作简单。传统载人机航拍新闻对摄影师的技术要求较高，摄影师经常需要探出半身到窗外取景，危险性大。昂贵的价格不是一般新闻单位和记者所能承受的。无人机无需专业飞行员，与使用载人机相比价格低廉大大降低了新闻采访的成本。且记者只需利用无线网络在手机上安装一个应用程序，就可以启动无人机新闻采访程序。

　　②应用范围广。无人机不但可以飞近被摄物体，还可以飞入不适合人类进入的场所，如火灾上空、核辐射现场、原油漂浮的海面等；不会对拍摄环境如水面、沙地等产生很大影响，画面干净而理想。

　　③能够增强新闻的时效性。小型轻便的无人机更方便携带，便于拍摄者快速反应，节约时间。

　　（2）无人机新闻发展中面临的困境

　　①安全隐患无人机被滥用。无人机新闻快速发展，就意味着更多媒体记者、公民记者都能拥有无人机。但无法保证这些无人机不会被滥用，如抢占空中航道，制造恐怖袭击，闯入军事禁区，走私贩毒等。

　　②道德和法律难题。无人机新闻的发展可能会更加模糊公私领域的界限侵蚀私人空间；激烈的媒介竞争也会让一些无良记者等越界使用无人机新技术，偷拍私人领域如房间和院落，报道一些不应该报道的内容，如卓伟使用无人机偷拍林心如和霍建华婚礼。

　　③技术障碍：续航时间短。无人机靠电池提供动力，由于技术瓶颈，现在无人机一次持续飞行拍摄只能供电 20 分钟左右。而电池供电足导航偏位、系统瘫痪等原因，又可能引起摔机事件。无人机拍摄图像时，螺旋桨一直处于高速转动状态，会造成画面抖动；螺旋桨的轰鸣声，也会干扰同期声的录制。