新闻采编：智能加持更高效

传统的新闻采编过程将文字、图片、视频等作为基本资料，通过记者、编辑进行收集整理，最后以稿件、摄影作品、音视频作品的形式呈现。在这样的新闻生产过程中，存在效率低下、体验差等问题，再加上新闻的价值判断主要依赖记者、编辑个人的主观敏感度和经验水平来界定，导致新闻客观性差、新闻来源少。

智能技术下的新闻内容生产则依托大数据技术、地理定位技术、体感技术等新科技扩充新闻源的取材范围，新闻采编也因此具有更多的可能性。通过无人机、航拍器、泛在的摄像头搜集视频素材，通过大数据挖掘技术采集数据，并捕捉公众对新闻事件的观点、关切度、反馈、情绪等，智能技术实现了更快捷且范围更广的信息采集。

“媒体大脑”是新华社2017年底推出的智能化内容生产平台。“媒体大脑”中的2410区块能通过摄像头、传感器、行车记录仪等进行24小时实时传感器数据监测，针对突发事件可即时生成文字、图片、视频等多维数据。高科技传感器在挖掘信息的深度和广度、提升信息和数据的准确性方面有着传统信息来源无法比拟的独特优势。

传统的新闻生产环节是以新闻记者为核心的线性生产模式，然而传感器数据能及时、准确、真实地反映和记录新闻事件的过程，当传统媒体未能及时赶赴现场获得新闻素材时，传感器新闻则能在报道中准确还原事发过程。“根据调查，除去媒体报道外，41.5%网民会根据网友拍摄的事发真实视频来确认新闻的真实性。”^[1]传感器新闻的普及化不仅丰富了新闻线索和素材，降低了新闻的收集时间、人力支出，也为新闻真实性获得受众认可提供了支持。“媒体大脑的人脸核查为新闻真实性提供依据，并且能比较精准地分析图片、视频中的特定人物。”^[2]

2015年12月，新华网在“首届‘智能+’传媒超脑论坛”期间推出了自主研发的第一代生物传感智能机器人“Star”，“它可以利用自身安装携带的生物传感器实时采集用户体验的相关数据，然后通过多种算法完成分析、报道和交互工作，最后再根据用户需求生成各种信息产品”^[3]。

在5G背景下，记者可以在人工智能的辅助下，完成对互联网海量数据的抓取、处理、分析，甚至可以洞悉事物的发展规律和趋势。谷歌公司推出的名为“谷歌流感趋势”（Google Flu Trends）的产品，就是基于“一旦人们患上流感，就可能在搜索引擎上输入特定的检索词条以获得与流感相关的信息”的假定，通过汇总和分析检索词条预测流感将在何时何地暴发。^[4]

2017年2月7日，“i黑马”推出的一则数据新闻《我分析了42万字的歌词，为了搞清楚民谣歌手们在唱些什么》，使用爬虫程序抓取了42万字的歌词，再通过自然语言处理技术对数据进行情绪和个性分析，最后使用可视化信息图将分析结果呈现出来。报道一经推出即刷爆朋友圈，掀起了一轮传播热潮。^[5]