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上报集团党委书记裘新:媒体面对颠覆性技术时代要始终保持定力

2020-09-27 17:19 来源: 财联社

9月27日,由中央网信办、上海市委网信委、新华通讯社联合主办的“2020中国网络媒体论坛”在上海开幕。来自政府、学界、业界的嘉宾围绕“变局中开新局:中国网络媒体的责任与使命”这一核心主题展开深入探讨和交流。

论坛上,上海报业集团党委书记、社长裘新进行了题为《标到非标,非标到标—技术如何加快媒体深度融合发展》的主题演讲。

裘新认为,2014年以来,我国媒体融合发展大体呈现出三个阶段。第一阶段是融媒体阶段,第二阶段是智能媒体阶段,第三阶段是智慧媒体阶段。

在第三阶段,他以界面·财联社为例,上报集团旗下的界面财联社,已在上市公司公告、研究报告、互动易、调研纪录等四大领域完成标数据的格式化处理,今年底将建成中国第一家证券领域智能非标数据库。

此外,专注资本市场服务的财联社目前产品总量已经超过30个,每年更新率超过20%,但是其后台只有一个:星矿数据库。所有信息点入库后,通过智能处理,“信息点”自动转化为“信息流”,借助已知信息关联出未知信息,实现信息自动分析功能,源源不断为多元化产品提供充分的数据供给。

他认为,智慧媒体阶段,是标到非标,非标到标的过程。

裘新指出,面对颠覆性的技术时代,媒体要始终保持定力,避免一味追求最新、最尖端的技术,“对于非当前主业范畴的技术(如娱乐版块等),先放一放;前沿技术应用必须与媒体本身特性进行有效结合,不能简单照搬照用;打造智媒体一点来不得虚,必须把传播的实际效果作为检验项目成败的唯一标准。”

上报集团党委书记裘新:媒体面对颠覆性技术时代要始终保持定力

以下为演讲全文:

标到非标,非标到标——技术如何加快媒体深度融合发展

2014年以来,我国的媒体融合发展大体呈现出三个阶段。

一、融媒体阶段:技术服务内容

(一)特征

这个阶段的特点是传统媒体互联网化,管理流程、采编流程、业务流程没有实质性改变,只不过展现渠道除了原有媒体特性,增加了互联网终端表现(PC端的表现是网页、移动端的表现是APP,当然还有公众号、微信小程序等等)。

内容驱动、技术服务,是融媒体阶段的主要特征。

(二)布局

上报集团旗下解放日报/上观、文汇客户端、新民客户端等主流新媒体阵地,澎湃新闻、界面·财联社等现象级新型传播平台,以及第六声、上海日报SHINE、唔哩、周到等特色新媒体集群,共同组成“三二四”全媒体传播格局,影响日益扩大。

(三)瓶颈

一是缺乏在影响力、体量上能够真正与商业性新闻客户端相抗衡的平台级项目;

二是缺乏以大数据、云计算、机器学习、个性化推荐等互联网技术为驱动的项目;

三是缺乏将内容传播与社交、服务相融合的社交媒体平台项目;

四是缺乏能够摆脱以广告为唯一收入来源的成熟商业模式。

谁最先找到新的技术应用场景,谁就有机会抢占互联网舆论战场的新高地。

二、智能媒体阶段:技术引领内容

(一)特征

这个阶段的特点是技术全方位渗透到内容生产、展现等各个方面,包括信息快速搜集(爬虫、去重)、信息的生产(机器人写稿、自动翻译、智能审核等)、信息的展现(新闻内容可视化)、信息场景的设计(运用平台)。

提升内容生产效率,降低内容生产强度,完善内容展现形态,技术改变内容的生产组织形态,甚至管理模式。

技术引领、内容为用,是智能媒体阶段的主要特征。

(二)布局

以5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等6大技术为“经”,以新闻传播的采集、生产、分发、接收、反馈等5大流程为“纬”,编织成20个“智能媒体”运营场景。

这20个运营场景,蕴含着这一轮技术创新最有可能在新媒体领域得到应用、嫁接出果实。

运营场景1:智能硬件。无人机、可穿戴设备等智能硬件的普及将进一步拓展新闻信源,成为实时在线的“通讯员”,自动发现新闻线索,实现场景数据的随时随地记录与挖掘。数据源的扩张为生产流程再造提供了生产要素与技术基础,数据对新闻生产的价值不断被放大,数据新闻的生产效率和质量实现突破性升级,使新闻产品全息化成为可能。

运营场景2:智能融媒体中心。升级现有融媒体指挥中心,打造“大数据+人工智能”的一体化新闻生产分发平台。依托这一基础设施平台,媒体与人工智能技术全流程结合,智能辅助、人机协作、智能化生产同时并行,帮助媒体生产更有价值、时效性更强的内容,同时将有限的人力配置到深度调研等内容生产核心领域。

运营场景3:自媒体聚合平台。传统内容生产传播格局已然被打破,内容产业生态圈更趋多元化和细分化。在现有UGC(用户原创内容)和PGC(专业生产内容)基础上,打造PUGC(PGC+UGC)战略生态,既具备UGC的广度及个性化特征,又能通过PGC赋能,以更专业的内容吸引、沉淀用户,这是主流媒体扩张内容生态版图的重要一招。

运营场景4:机器新闻。通过对各类数据的获取、分析与解释,在语义理解的基础上套用一定的新闻模板,对基本数据和观点形成故事化叙述,整合形成作品。机器人写手提升了信息的生产能力和发布效率,让记者更加专注于独到深度的报道和人文关怀叙述。目前机器人写作主要适用于财经、体育、自然灾害等数据密集型的报道。

运营场景5:机器翻译。依托百亿量级的高质量语料大数据和领先的神经网络机器翻译技术,为企业用户提供多语言翻译、跨语言大数据分析等语言科技解决方案。其核心是一个拥有海量结点的深度神经网络自动从语料库中学习翻译知识,将一种语言转化为机器可识别的“向量”,再经过多层复杂的传导运算,生成另一种语言的译文。

运营场景6:智能金融数据平台。整合市场上的金融大数据,为金融机构、上市公司、高净值个人等专业用户提供数据资讯和数据工具,实现“媒体+金融”的生态赋能。包括:从海量数据(603138,股吧)中识别数据变化,发掘关联性,预测趋势;将原始数据标准化为用户能直接使用的数据工具;以及由此衍生的上市公司舆情服务、金融知识图谱服务等。

运营场景7:政务新媒体平台。未来的政务新媒体会沿电子政务、媒体和综合性政务平台三个方向发展,是信息汇聚地和数据产生源。智能服务、整合传播以及关系链管理是运营政务新媒体的重要招式,必须依靠专业团队,全天候在线服务,与时俱进生产现象级爆款作品,用好短视频表达,建立线上线下政民互动的“强关系”。

运营场景8:新闻内容可视化与视频化。依靠大数据平台基础,借助可视化模型技术,以数据地图、时间线、气泡图、交互性图表、人物关系图等方式呈现多维数据信息,激发新闻读者的形象思维和与数据的互动行为。另一方面,移动视频将成为重要的新闻内容入口和全媒体传播矩阵的关键环节,要尤其关注以互动、竖屏、直播等为特征的移动视频新方向,借助5G技术进一步实现流媒体、超高清场景的升级迭代。

运营场景9:AR(增强现实)文化和VR(虚拟现实)娱乐。AR技术在赋能音乐、剧本、视频、绘画、诗歌等创作方面适合挖掘爆点应用。VR游戏和影视已然成为大众的关注热点,VR演艺、直播、旅游等应用也在不断探索实践中。比如,运用虚拟场景可以提升游戏的沉浸感、交互感;第一视角体验将增强观影的沉浸感、临场感;体育、音乐以及全球性事件通过VR直播突破了空间限制,带给受众现场体验感;VR+旅游,可以优化行前体验,辅助用户决策。

运营场景10:用户平台与智能分发系统。“千人千面”已经成为内容分发的发展方向。通过对用户数据的全面挖掘和算法优化,进行需求匹配和个性化推荐,可以进一步提升新闻内容推送的定向性和精准性。伴随着算法自动化和智能化程度越来越高,算法推荐所引发的内容导向问题、信息茧房问题和信息安全问题也越来越受到人们关注。

运营场景11:互联网新媒体内容标签系统。内容标签的本质是人和机器沟通理解的中间语言。它将一个人通过阅读内容获得的知识及感受,转化为机器可识别的“向量”,从而建立起人和机器沟通的桥梁。包括分类标签、关键词标签、倾向性标签、时效性标签、地域性标签等。媒体内容标签化是很多互联网公司重金发展的领域。

运营场景12:新媒体内容智能审核、认证、分发、交易平台。传统的文字过滤系统已经无法满足移动互联网时代内容审核的需求。以图像、语音识别为主的人工智能技术为互联网内容安全提供了技术保障。通过“AI机器审核+人工审核+质检回查”相结合的审核机制,改变了仅靠人工审核内容的低效模式,有助于降低内容审核成本,提升内容审核的效率和准确度。

运营场景13:国际传播平台。自动翻译、算法推荐等前沿技术与国际传播能力建设相结合,主流媒体可以实现实时自动面向全球的信息采集、处理和内容生产、分发,迅速在不同语言、不同文化之间进行切换与转译,打造多语言版本,对于扩大内容的全球化影响,促进跨语种、跨文化交流带来事半功倍的效果。

运营场景14:沉浸式新闻体验。MR(混合现实)等技术的成熟发展将创新新闻内容的呈现形式和交互模式,提升媒体多维时空的表现力和人性化的交互力。这其中,MR技术或将是未来新闻呈现的主流发展趋势,MR技术将作为VR和AR新闻的强有力补充,可穿戴式设备或将成为未来新闻呈现的重要终端。

运营场景15:区块链版权系统。现有新闻版权业态存在确权难、发现难、取证难、诉讼难、授权难等诸多问题。完善基于区块链的内容版权平台,实现全网自动监测追踪、自动取证、直通司法、在线授权等功能,全方位推动内容版权保护。

运营场景16:纸媒有“声”化。独立的智能硬件设备及集成在系统中的语音助手,通过语音交互的方式实现资讯结果的搜索和呈现,可以扩充新闻传播的渠道。同时,搭载在语音助手上的媒体资讯可以自动适配用户需求与应用场景,实现智能分发。从“看报”到“听报”,及时挖掘智能语音交互技术的潜能,将给媒体信息传播带来革命性的影响。

运营场景17:虚拟主播与交互式新闻。通过人脸特征提取、人脸重构、情感迁移等多项前沿技术,结合语音、图像等多模态信息进行建模训练,形成的“AI合成主播”能够随时、不间断地工作。用户只要输入一段文本,虚拟主播就会用和真人一样的声音进行播报,形成完整的自然人机语音交互,用户可以更加便捷、自主地获取自己需要的信息。

运营场景18:智能营销。通过深度解构视频内容,以智能决策广告插入的方式,将视频内容与商品信息完美结合,颠覆传统广告形式,使广告具备可触摸的实景感,以及可互动、趣味性和体验感强等优势,用户即看即买,将流量商业价值最大化。

运营场景19:内容的新触达空间。智媒体时代,一切“物体”均可成为信息生产、加工和传播的主体。5G一定不止于更快的下载速度和更流畅的体验。5G时代,万物互联,从而万物皆媒,这会进一步倒逼内容生产传播模式变革,内容的新场景覆盖和触达会有颠覆性的变化。因此,我们开展了对于5G时代内容在物联网、车联网等媒介分发、传播的规律和方法的前瞻性研究。

运营场景20:舆情监测系统与新媒体传播力指数。要用指数的逻辑、可量化的方式对内容的传播进行监测,对内容的影响力进行评估。打造新舆情系统——利用大数据技术,海量收集舆情信息,对舆情风险即时预判、回应处置等实现智能推荐,辅助新闻生产,输出服务。打造新指数系统——面向全国,量化新媒体、融媒体等传播力、影响力指标,推动内容管理的精确化、精准化、精细化,把握制度性话语权。

(三)例证(见PPT)

三、智慧媒体阶段:技术生产内容

(一)特征

现实生活中,既有大量标准化数据,更有大量非标准化数据。

标准化数据:指的是数据交换过程中不会引发数据精度发生偏差的数据,比如上市公司的财务数据,完整的股东数据,还有交易数据等等。

非标准化数据:指的是数据交换过程中容易引发数据精度发生偏差的数据,比如上市公司的管理人工作报告,上市公司经营行为,投资人对公司判断观点等等。于媒体而言,新闻、资讯、广告基本都是非标数据,在现实生活中,非标数据占据主导地位。

1、标到非标。

智慧媒体解决了固化数据与动态数据分析的进化。以上市公司服务为例,常规的数据库只能推送上市公司财务数据、股东数据等相关标准信息点,并以此形成以财务数据为基础的切割服务,比如每股收益、现金流、市盈率、市净率等固化指标。但对于智慧媒体而言,可以通过对上市公司经理人报告、上市公司公告、上市公司互动易问答、机构对上市公司调研纪录、还有证券公司对上市公司的估值报告等非标数据处理,形成对上市公司动态跟踪与评判机制。

标到非标,解决了针对不同投资者个性化产品的生产可能,从而为“千人千面”的自定义服务提供解决方案。而这也是智慧媒体的显著特征之一:利用统一平台实现个性化的信息精准匹配。

2、非标到标。

技术的发展已经达到在展示非标数据的同时,能够处理非标数据,从而发现数据间的内在逻辑,为服务群体提供数据完整性,也就是说无限接近解决局部真实与整体真实的关系。智慧媒体的显著特征之二:帮助用户发掘信息逻辑。

智慧媒体的产品一定是多元化、碎片化,但是其后台支撑系统需要标准化,即无论需求千变万化,经过格式化处理的非标数据一定要形成标准的数据库,由数据库对前台产品需求进行响应。展现的多元化与后台的标准化,就是一个非标到标的过程。

(二)布局

1、上报集团旗下的界面财联社,已在上市公司公告、研究报告、互动易、调研纪录等四大领域完成非标数据的格式化处理,今年底将建成中国第一家证券领域智能非标数据库。

2、专注资本市场服务的财联社目前产品总量已经超过30个,每年更新率超过20%,但是其后台只有一个:星矿数据库。所有信息点入库后,通过智能处理,“信息点”自动转化为“信息流”,借助已知信息关联出未知信息,实现信息自动分析功能,源源不断为多元化产品提供充分的数据供给。

四、面对颠覆性技术的“三不”

面对颠覆性的技术时代,我们要始终保持定力,避免一味追求最新、最尖端的技术。打造“智媒体”的“三不颠覆”原则。

不追。对于非当前主业范畴的技术(如娱乐版块等),先放一放;对技术尚处在早期实验阶段的(如内容在物联网平台的传播分发等),应静观其变、加强研究。但是,对于核心运营场景、成熟技术以及拳头产品,必须紧紧抓住不放,时不我待。

不玩。前沿技术应用必须与媒体本身特性进行有效结合,不能简单照搬照用、从概念到概念。比如,真正的大数据要建立在海量数据基础上,数据量越大则算法或者人工智能发挥的空间才越大。大数据技术在集团一些数据量有限的原创新闻媒体上的应用落地,可能就很有限。

不虚。智媒体的重要领域是虚拟空间,但打造智媒体一点来不得虚,必须把传播的实际效果作为检验项目成败的唯一标准。

需要注意的是:融媒体、智能媒体、智慧媒体虽然是三个阶段,但在很长时间处于共存状态。

(责任编辑: 李显杰)
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