AI賦能媒體的場景創(chuàng)新

摘? 要：本文以大數(shù)據(jù)和人工智能為技術(shù)手段，分析技術(shù)支撐下如何推動媒體的場景創(chuàng)新，其中包括智能策劃、智能生產(chǎn)、智能分發(fā)、智能評價等場景，為媒體融合發(fā)展賦能。

關(guān)鍵詞：四全媒體;媒體融合;縣級融媒體;智能化;業(yè)務(wù)場景

中圖分類號：F49;G206? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A

本文著錄格式：林松濤.AI賦能媒體的場景創(chuàng)新[J].中國傳媒科技，2020，04（04）：10-12.

2019年1月25日，中共中央政治局在人民日報社進行第十二次集體學習時，習近平總書記提出了新時代對媒體行業(yè)的更高要求——四全媒體?？倳浱岢觥叭襟w不斷發(fā)展，出現(xiàn)了全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體，信息無處不在、無所不及、無人不用，導致輿論生態(tài)、媒體格局、傳播方式發(fā)生深刻變化，新聞輿論工作面臨新的挑戰(zhàn)?！比诿襟w已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，需要從技術(shù)、業(yè)務(wù)、生態(tài)等多維度相互協(xié)同，秉持“人在哪兒，宣傳思想工作的重點就在哪兒”的理念，著力構(gòu)建資源集約、結(jié)構(gòu)合理、差異發(fā)展、協(xié)同高效的全媒體傳播體系。

1.媒體融合的三階段

媒體融合之路歷經(jīng)了三個階段，首先是 “從流程中心轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)中心”的數(shù)媒時代，以新華社待編稿庫、人民日報公共稿庫為融合數(shù)據(jù)資源的典型案例;第二個階段是“從新媒體轉(zhuǎn)向為融媒體”的融媒時代，重點是實現(xiàn)渠道、體質(zhì)、機制、技術(shù)、平臺等全方位的融合傳播體系;第三個階段就是當下正在探索的“大數(shù)據(jù)+智能化賦能”的智媒時代。

在大數(shù)據(jù)+AI這個新時代背景下，傳媒行業(yè)也向著智媒時代進發(fā)，越來越多的媒體利用大數(shù)據(jù)和人工智能的先進技術(shù)手段，打造智媒平臺以迎接未來趨勢的挑戰(zhàn)。人工智能在媒體傳統(tǒng)的策、采、編、發(fā)、評等環(huán)節(jié)進行賦能，從整個行業(yè)的技術(shù)格局探析：“AI重構(gòu)生產(chǎn)，智能升維傳播”。從傳統(tǒng)媒體到新媒體、從新媒體升維到智媒體，其技術(shù)支撐必然是大數(shù)據(jù)+AI，但是技術(shù)支撐的有效落地一定還是場景服務(wù)，只有合理的場景才能將智能化技術(shù)實現(xiàn)賦能創(chuàng)新。人工智能的分支方向很多，和媒體有機融合的技術(shù)主要有：認知智能、智能語音、智能圖像、虛擬現(xiàn)實、知識圖譜等，其中媒體行業(yè)應(yīng)用最廣泛和扎實的則是基于知識圖譜相結(jié)合的自然語言理解（NLP），有專家曾提出“語言理解是人工智能領(lǐng)域皇冠上的明珠”。

2.智能化賦能媒體的業(yè)務(wù)場景

智媒時代核心是智能傳播，智能傳播的本質(zhì)是“建立智能的人的情、境、意、識+機的態(tài)、勢、感、知的協(xié)同機制”。智能化賦能媒體業(yè)務(wù)的場景服務(wù)，主要體現(xiàn)在智能策劃、智能生產(chǎn)、智能分發(fā)與智能評價四大方向。

2.1智能策劃場景

依托于海量數(shù)據(jù)中篩選價值點，輔助媒體用戶實現(xiàn)選題與策劃的數(shù)據(jù)智能決策;同時利用NLP技術(shù)對大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)流進多維分析，結(jié)合知識圖譜體系規(guī)劃場景服務(wù)。智能策劃的場景選型從多種維度方向進行垂直細化延伸，主要是線索發(fā)現(xiàn)、熱點挖掘、情感關(guān)注、突發(fā)爆料、流量異動、深度追蹤等等。

如線索發(fā)現(xiàn)場景，重點是從海量數(shù)據(jù)流中實時發(fā)現(xiàn)可供決策和選題輔助的線索信息，在線索發(fā)現(xiàn)的模型算法后，還需配套一系列模型才能提高線索供給背后的有效支撐。線索真?zhèn)握J證，不僅是從線索內(nèi)容表面進行分析，還需要結(jié)合上下文語境、線索溯源的源頭發(fā)布信源的公信力、傳播圖譜上關(guān)鍵節(jié)點的信源評估、歷史相似內(nèi)容的發(fā)布信源等級，還有持續(xù)更新的謠言庫比對等，只有通過諸多環(huán)節(jié)的算法模型處理，為每條線索賦予置信度閾值，才能提煉線索真?zhèn)涡缘牧炕瘮?shù)值依據(jù)，并供給為媒體從業(yè)者參考。

熱點挖掘，不僅是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)聚類熱點數(shù)據(jù)，而且需要將熱點數(shù)據(jù)進行下鉆分析、挖掘熱點背后的多元因子，才能幫助內(nèi)容生產(chǎn)和決策者從不同角度來選擇合適的選題方向;因此從技術(shù)角度來看，每個熱點多層級分析至少需要熱度模型機選、子話題時移、熱點趨勢預(yù)測、爆點溯源評價、重要觀點提煉、熱力圖譜、政策關(guān)聯(lián)、報道角度預(yù)測、實體熱度抽取等數(shù)十種子模型算法來匹配。

此外，智能策劃還有情感關(guān)注、突發(fā)爆料、信息（或流量）異動、專題事件的深度追蹤等一系列諸多場景服務(wù)。

智能策劃場景其本質(zhì)就是為媒體發(fā)現(xiàn)值得報道或者跟進的線索熱點等信息，在海量數(shù)據(jù)信息的篩選上，需要借助諸多算法理論和模型實現(xiàn)不斷的優(yōu)化調(diào)整?！靶畔⒄撝浮笨藙诘隆は戕r(nóng)為信息發(fā)現(xiàn)提供了扎實的理論基礎(chǔ)，香農(nóng)在1948年的論文中，首次提出了“信息熵”的概念，，在信息論的這個著名公式下，通過單調(diào)性、非負性和累加性三個維度的計算，可以量化關(guān)于內(nèi)容策劃化解所決策的信息增益和信息量，輔助媒體決策事件報道的方向和深度。

2.2智能生產(chǎn)場景

在媒體的內(nèi)容創(chuàng)作過程匯總，利用大數(shù)據(jù)+人工智能為生產(chǎn)環(huán)節(jié)提供知識服務(wù)，以“人機協(xié)同”實現(xiàn)智能創(chuàng)作輔助;運用語音智能、圖像智能、虛擬現(xiàn)實等創(chuàng)新性先進技術(shù)，提升專業(yè)創(chuàng)作、全息內(nèi)容形態(tài)和安全發(fā)布等。

智能生產(chǎn)場景大致可以分為四類方向：知識服務(wù)類、生產(chǎn)輔助類、全息創(chuàng)作類和內(nèi)容安全類。

知識服務(wù)類，核心是利用大數(shù)據(jù)+認知智能技術(shù)，將媒體知識圖譜的語義關(guān)聯(lián)有機結(jié)合，在內(nèi)容創(chuàng)作過程中，通過“機器大腦”的方式理解內(nèi)容創(chuàng)作者的思路目的，以主動推薦式的服務(wù)提供內(nèi)容緊密相關(guān)的知識、素材和延展等，通常被應(yīng)用于主題延展、背景分析、智能配圖、素材關(guān)聯(lián)、語義關(guān)聯(lián)和以圖搜圖、視頻關(guān)鍵幀查詢等場景，實現(xiàn)內(nèi)容與知識的“人機協(xié)同”創(chuàng)作。

生產(chǎn)輔助類，利用智能化的技術(shù)在內(nèi)容生產(chǎn)的工具軟件中，輔助創(chuàng)作者有效降低內(nèi)容生產(chǎn)的實際成本（時間+人力），實現(xiàn)生產(chǎn)過程的工具優(yōu)化和效率優(yōu)化;內(nèi)容輔助類場景涵蓋了全形態(tài)的內(nèi)容類型生產(chǎn)，如語音自動轉(zhuǎn)換、視頻智能拆條、字幕自動識別、OCR識別、關(guān)鍵幀提取和內(nèi)容自動標簽等。

全息創(chuàng)作類，在媒體內(nèi)容的傳播形態(tài)上進行創(chuàng)新，未來將大量借力5G+的技術(shù)方向，實現(xiàn)傳播方式上的全息報道，使得內(nèi)容傳播者和內(nèi)容受眾者都有“身臨其境”般的沉浸式體驗;目前應(yīng)用的比較廣泛的有虛擬演播室、虛擬主播、AR/VR/MR的虛實混景、傳感器新聞等。

內(nèi)容安全類，主要是利用人工智能技術(shù)對媒體生產(chǎn)的內(nèi)容（文、圖、視頻等）實現(xiàn)機器自動初檢，幫助內(nèi)容生產(chǎn)者減少錯誤，在核心環(huán)節(jié)保證了報道與形式內(nèi)容的正確導向;利用AI實現(xiàn)此類的自動智能機審場景很多，如智能檢校、敏感提醒、影像三鑒（鑒黃、鑒恐、鑒暴）、政治識別、惡意低俗廣告等。

2.3智能分發(fā)場景

通過對數(shù)據(jù)的積累分析，實現(xiàn)傳播預(yù)測和分發(fā)匹配等，實現(xiàn)內(nèi)容在用戶端、媒體端的精準推薦，以達到內(nèi)容生產(chǎn)與用戶個性化需求之間的智能匹配。為實現(xiàn)智能分發(fā)的目標，需要對受眾群體和內(nèi)容標簽之間搭建多種方向的算法模型。

如面向終端用戶的行為畫像、面向媒體渠道和頻道欄目的機構(gòu)畫像、面向不同渠道欄目預(yù)發(fā)布的內(nèi)容傳播預(yù)測、面向用戶個性化需求的精準推薦、面向廣告主的計效廣告模式等。

智能分發(fā)的場景案例眾多，也是國內(nèi)外媒體機構(gòu)利用技術(shù)手段不斷探索實踐的重要方向分支：如智能漏斗路徑，通過數(shù)據(jù)深加工和深度機器學習相結(jié)合的方式，自動發(fā)現(xiàn)傳播真實路徑和關(guān)鍵傳播節(jié)點，圍繞數(shù)據(jù)傳播圖譜實現(xiàn)分眾定制化傳播;個性化推薦，從用戶標簽發(fā)展到相似群體的協(xié)同過濾，目前也走向了理解個體的NLP，個性理解實際上包含了自然語言技術(shù)所涉及的方方面面。

在新媒體快速發(fā)展過程中，平臺的內(nèi)容流量顯得極為重要，比如微信公號的閱讀數(shù)與在看數(shù)作為該渠道最為重要的指標之一，面對刷流量假流量的操作行為，智能分發(fā)場景通過對公開數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和模型匹配，也能夠讓異常流量的“李鬼”現(xiàn)身無處躲藏。

2.4智能評價場景

傳統(tǒng)媒體在內(nèi)容傳播的全生命周期，從注重內(nèi)容生產(chǎn)到關(guān)注傳播數(shù)據(jù)的效果量化，已經(jīng)逐漸形成傳播閉環(huán)流程的思維;而傳播效果的量化數(shù)據(jù)往往能夠指導媒體在策采編發(fā)的各環(huán)節(jié)優(yōu)化流程和輔助決策，并能在績效考核和版權(quán)追蹤等多個關(guān)聯(lián)場景下發(fā)揮支撐作用。

內(nèi)容傳播的智能評價，其核心為構(gòu)建多維度模型的傳播效果智能化監(jiān)測，助力媒體通過量化數(shù)據(jù)掌握實際傳播情況建立傳播效能與傳播全流程各環(huán)節(jié)的閉環(huán)驅(qū)動。

智能評價場景是典型的互聯(lián)網(wǎng)傳播大數(shù)據(jù)+人工智能內(nèi)容識別相結(jié)合的技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，如基于指紋特征提取的文章全網(wǎng)傳播路徑追蹤、基于圖像內(nèi)容特征模式識別的傳播追蹤與圖譜繪制等;針對內(nèi)容傳播路徑圖譜的繪制，涉及內(nèi)容原創(chuàng)分析的判斷、版權(quán)內(nèi)容的追蹤追溯等語義分析;傳播效果的量化指標在不同類型的媒體中也需要不斷修正調(diào)整參數(shù)變量，以符合特定的媒體類型和行業(yè)特征，傳播力指數(shù)的可變模型計算成為智能評價場景下的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

綜上所述，媒體升級轉(zhuǎn)型的重要抓手還是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以智能為賦能、以場景為落地。

拓爾思公司在融媒體轉(zhuǎn)型時代，作為技術(shù)領(lǐng)先的行業(yè)服務(wù)商，全新打造的“以內(nèi)容資產(chǎn)為核心”的智能生產(chǎn)與傳播服務(wù)平臺，重構(gòu)新聞生產(chǎn)流程、提升數(shù)據(jù)價值挖掘與賦能，助力媒體融合的傳播與服務(wù)變現(xiàn)。該平臺已成功服務(wù)國內(nèi)數(shù)十家重量級媒體單位并獲得多項行業(yè)技術(shù)殊榮。

3.“媒體+”技術(shù)公司的合作共贏

媒體與技術(shù)公司進行深度合作，最成功的模式已不再是甲乙方的項目合約制，而是將媒體的內(nèi)容、資源優(yōu)勢與技術(shù)公司的技術(shù)優(yōu)勢形成互補，面向媒體本體業(yè)務(wù)外的“藍?！惫餐\營和收益。

拓爾思作為長期媒體技術(shù)合作廠商，也不斷在探索媒體+的跨產(chǎn)業(yè)拓展，從政務(wù)新媒體到企業(yè)新媒體，從高校實驗室到出版社等單位，將融媒體建設(shè)外延到傳統(tǒng)媒體以外的其他行業(yè)中。更重要的是，拓爾思將這種“共運營、共收益”的模式來助力合作媒體獲取更多收益。

在媒體+的跨產(chǎn)業(yè)拓展中，可以分為三圈，按照與媒體業(yè)務(wù)的緊密程度分為三個等級：運營托管、精準決策和智慧監(jiān)管。

第一等級為運營托管，即將媒體緊密相關(guān)業(yè)務(wù)進行打包輸出，如政企的融媒體建設(shè)、政務(wù)服務(wù)、黨建服務(wù)和政府網(wǎng)站集約化等。如拓爾思發(fā)揮在政府集約化網(wǎng)站的技術(shù)和業(yè)務(wù)優(yōu)勢，與湖北日報聯(lián)合建設(shè)湖北省政府網(wǎng)站集約化平臺;拓爾思與廣西日報合作，聯(lián)合實施了南寧海關(guān)的融媒體平臺，這些都是與媒體深度合作開辟藍海共贏的典型案例。在政務(wù)服務(wù)上，通過與中國日報合作建設(shè)對外政務(wù)服務(wù)平臺，幫助政府實現(xiàn)政務(wù)服務(wù)平臺的建設(shè)、政務(wù)服務(wù)事項的梳理、政務(wù)服務(wù)場景的策劃，以互聯(lián)網(wǎng)思維推廣互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)。

第二等級為精準決策，即助力媒體通過利用大數(shù)據(jù)服務(wù)能力來實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的增值能力。媒體所涉及的數(shù)據(jù)類的增值服務(wù)，一般分為數(shù)據(jù)解讀、輿情分析和傳媒智庫這幾個層面。拓爾思在輿情領(lǐng)域有多年的服務(wù)和經(jīng)驗沉淀，為數(shù)十家媒體提供輿情系統(tǒng)和監(jiān)測服務(wù)，幫助媒體拓展輿情客戶，從發(fā)現(xiàn)輿情到妥善應(yīng)對提供完整系統(tǒng)流程。在傳媒智庫方面，拓爾思助力多家媒體單位發(fā)揮主流媒體的平臺、資源和專業(yè)優(yōu)勢，通過“數(shù)據(jù)分析+專業(yè)研判”提供專業(yè)智力服務(wù)。如南方智庫的工作平臺、中國教育報刊社的中教傳媒智庫等。

第三等級為智慧監(jiān)管，響應(yīng)國務(wù)院關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”的指導意見，主要是在施政口碑監(jiān)測和行業(yè)新業(yè)態(tài)風控等維度上。如拓爾思與中國健康傳媒集團合力打造的中國保健食品風險預(yù)警平臺，為媒體帶來了社會效益和經(jīng)濟效益的雙豐收;同時也為經(jīng)濟日報建設(shè)了經(jīng)濟信息服務(wù)平臺等。

4.面向縣級融媒體中心的媒體云平臺建設(shè)

為響應(yīng)總書記關(guān)于“縣級融媒體中心建設(shè)”的講話精神，拓爾思積極開拓縣級融媒體中心的省級媒體云平臺，參與了天津、浙江、貴州、內(nèi)蒙古、新疆等多省級平臺的建設(shè)工作。在融媒體采編發(fā)、大數(shù)據(jù)指揮監(jiān)測、人工智能全景輔助、多元內(nèi)容生態(tài)匯聚分發(fā)、全流程量化考核管控、一站式多端移動運營等方面提供了全案的解決方案和平臺建設(shè)經(jīng)驗。其中為浙江日報建設(shè)的天目云平臺已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)千萬以上的銷售收入。

結(jié)語

跳出媒體看融媒體：融媒體建設(shè)不限于傳媒集團，以 “新聞+政務(wù)+服務(wù)”的融媒體中心是新時代的治國理政新平臺。

媒體融合的核心和方向：全面移動化、視頻化、數(shù)據(jù)化和智能化。

媒體轉(zhuǎn)型：基于互聯(lián)網(wǎng)基因的現(xiàn)代綜合傳播體系（四全媒體）。

拓爾思在融媒體建設(shè)歷程中，以數(shù)據(jù)為媒體賦能，以知識為行業(yè)賦能。從中央廚房、融媒體到縣級融媒體中心的媒體云平臺，拓爾思一直和媒體在一起;并將持續(xù)創(chuàng)新人工智能與傳媒行業(yè)的融合應(yīng)用，助力于智媒時代。

參考文獻

[1]人民日報社北京1月25日電.習近平在中共中央政治局第十二次集體學習時強調(diào)推動媒體融合向縱深發(fā)展 鞏固全黨全國人民共同思想基礎(chǔ) [N]. 人民日報，2019-01-26.

作者簡介： 林松濤（1977-），男，遼寧省朝陽市，拓爾思新聞出版事業(yè)部總經(jīng)理，研究方向：融媒體。