从比特到人工智能：数字新闻生产的算法转向
张超，山东大学（威海）文化传播学院讲师，中国人民大学广播电视学博士，硕士生导师。钟新，中国人民大学新闻学院教授，博士生导师。
近年来数字新闻业正经历“算法转向”：从比特形式走向更为高级的人工智能阶段。“算法转向”让数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰，二者的区别不仅在于是否数字化，更在于算法机制。算法广泛、深入地应用于数字新闻生产也带来了变革，包括新闻价值评价由经验判断转向实证测量、新闻内容生产模式由“手工作坊”转向人机协同、新闻叙事由线性叙事转向交互叙事、新闻内容推送方式由大众化覆盖转向个体化定制、表征现实的机制由记者中介转向算法中介。与以往媒介革命以技术为导向不同，这次的“算法转向”不仅与技术有关，更是一种新闻生产方法论和思维方式的大变革，重构着数字新闻生产理念。
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本文发表于《编辑之友》年第11期
本文封面图片来自网络。出于排版需要，本文参考文献不再一一列出。
21世纪以来数字新闻业在经历了最初的数字化阶段后，在技术的驱动下正从比特（bit）形式走向更为高级的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）阶段。人工智能是指能够模拟人类智能活动的智能机器或智能系统。人工智能诞生于20世纪50年代，以冯·诺依曼、图灵为首的科学家试图通过符号化编程实现人工智能。20世纪末由于硬件能力不足、算法缺陷等原因，人工智能技术发展陷入低迷期。进入21世纪以来，大数据、云计算等信息技术给人工智能发展带来了新机遇，已成为新一轮科技革命和产业变革的新赛场。
在数字新闻生产中，人工智能已渗透到整个生产链中：机器人自动撰写财经和体育新闻、数据记者利用网络爬虫（webscraping）自动抓取网页数据、新闻App利用个性化推荐算法向用户推送内容……
人工智能阶段是数字新闻业发展的一次飞跃，这一转向的内核是算法广泛、深入地参与到数字新闻生产中。算法是解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，能对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。支撑人工智能的核心机制是算法，故数字新闻业的这一转向也被称为“算法转向”（algorithmicturn）：数字新闻生产越来越以算法为主导。算法让数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰，二者的本质区别不仅在于是否“数字化”（digitalization），更在于算法机制。
数字新闻生产的“算法转向”改造着新闻生产的惯习、创新着新闻生产模式，也让新闻文化渗入更多的技术气质。与以往媒介革命以技术为导向不同，“算法转向”不仅与技术有关，更是一种新闻生产方法论和思维方式的大变革，重构着数字新闻生产理念。
一、从经验判断到实证测量：量化取向的新闻价值评价标准
在传统新闻采编模式中，记者主要依靠新闻价值标准和自身的新闻敏感判断“何以是新闻”，这种“发现”和“决定”新闻的方式本质上是主观的。记者虽然会站在受众的角度思考问题，但受众是“想象的受众”，记者在新闻价值判断中依然居于核心地位，导致新闻选题的接近性、针对性和触达率不足。《纽约时报》的统计显示，该报每天刊发约篇新闻，被受众阅读的新闻是少数。
在信息稀缺的传统媒体时代，媒体这种新闻生产的低效率问题不大，甚至被称为“有益的低效率”：由于受众对新闻报道的实际阅读难以计量，广告主对自身广告的实际效果难以掌握，加之媒体是稀缺资源，导致广告定价较高，对媒体而言形成了“有益的低效率”。但在信息超载的新媒体时代，“有益的低效率”不复存在，受众的阅读行为是可以精准记录的，广告效果也是可以精确测量的。在无法计量的时代，记者的经验在新闻价值评估中是重要的；在可计量的时代，对用户、新闻事件和话题的关联分析则是判断新闻价值的重要依据。
基于算法的舆情监测和用户分析系统可帮助媒体有效规避选题风险、提升新闻生产效益。由于用户的行为习惯可以通过数据间的挖掘和关联得以深入分析，记者能够获得特定选题的特定“用户画像”（Persona）。例如一位电视台总编在考虑电影《你的名字》相关新闻是否要播出时，结合了今日头条对该电影甘露聚糖肽价格白癜风的症状及治疗过程
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