文/袁 媛

自1956年Daremouth學(xué)會首次提出“人工智能”的概念，研究者們據(jù)此展開了眾多的理論研究和實踐，“人工智能”的概念也在不斷擴展，截至目前，已經(jīng)形成了機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、搜索引擎、協(xié)助過濾算法、語音翻譯、視頻內(nèi)容自動識別等13個細(xì)分研究領(lǐng)域。這些人工智能研究成果在新聞領(lǐng)域的應(yīng)用改變了新聞產(chǎn)業(yè)的發(fā)展軌跡，突出表現(xiàn)為人工智能技術(shù)對新聞產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。在新聞信息采集上，智能終端、無人機等傳感器的運用拓寬了新聞采集的信息來源，豐富了新聞報道的內(nèi)容和形式。在新聞信息加工上，機器人寫作及編輯已經(jīng)被國內(nèi)外的傳統(tǒng)媒體及新媒體廣泛應(yīng)用，提高了新聞生產(chǎn)的速度和數(shù)量，拓展了新聞的廣度和深度。在新聞信息分發(fā)上，社交媒體、新聞客戶端、新聞瀏覽器、搜索引擎等通過對用戶的使用習(xí)慣、瀏覽軌跡、搜索記錄等進行大數(shù)據(jù)分析來確定用戶對新聞主題與內(nèi)容的偏好，并通過智能算法為用戶進行信息的精準(zhǔn)化推薦，使為用戶提供多元化的新聞成為現(xiàn)實。

一、智能化的新聞信息采集：物聯(lián)網(wǎng)與傳感器新聞

在物聯(lián)網(wǎng)時代，通過互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)能夠把傳感器、控制器、機器、人員和物等通過智能方式連接在一起，形成人與物、物與物相聯(lián)，構(gòu)成信息化、智能化的網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用是新聞智能化生產(chǎn)的基礎(chǔ)，一切智能終端都有可能成為新聞信息的采集者和傳播者。其中，作為物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施之一的傳感器近年來在新聞領(lǐng)域已經(jīng)有較為成熟的應(yīng)用。

1．利用傳感器進行新聞數(shù)據(jù)采集的主要途徑。當(dāng)前，傳感數(shù)據(jù)仍然主要掌握在政府、企業(yè)等專業(yè)機構(gòu)手中，包括大量的環(huán)境數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、自然界數(shù)據(jù)等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些傳感數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)分析能為專業(yè)媒體的報道提供更加豐富、可靠的背景，還能通過傳感數(shù)據(jù)對自然環(huán)境、社會環(huán)境等不斷監(jiān)測來洞察事件發(fā)展的動向，開展預(yù)測性報道等。

一是用戶的傳感數(shù)據(jù)。當(dāng)前來自于用戶的傳感數(shù)據(jù)主要通過智能手機來收集，在用戶允許的條件下，智能手機能夠監(jiān)測到用戶的生活習(xí)慣、運動數(shù)據(jù)、健康情況、地理位置、環(huán)境溫濕度、交通情況等各項數(shù)據(jù)。新華社新媒體中心打造的“現(xiàn)場新聞”就是一款基于用戶定位的事實分享客戶端，通過客戶端，新華社能夠快速地收集用戶在定位現(xiàn)場的所見、所聞、所感并及時予以呈現(xiàn)。在未來，智能可穿戴設(shè)備的運用將進一步收集用戶的個人數(shù)據(jù)，如通過收集用戶的心跳、眼動范圍及軌跡、腦電圖曲線、情緒波動等身體數(shù)據(jù)來分析判定用戶閱讀信息時的反應(yīng)狀態(tài)，獲得用戶對新聞內(nèi)容、表達(dá)方式、版面安排等方面的關(guān)注度、認(rèn)可度等，從而更精準(zhǔn)地測量個體信息的傳播效果，為個性化信息定制提供依據(jù)。

二是無人機等收集的傳感數(shù)據(jù)。隨著圖像傳感、障礙物避讓、續(xù)航能力等技術(shù)的不斷成熟，無人機等遠(yuǎn)程圖像捕獲工具能夠提供大量的傳感數(shù)據(jù)。尤其在突發(fā)事件及處于特殊環(huán)境的專題報道中，無人機以其低廉的成本及廣泛的實用性等特點不斷幫助媒體機構(gòu)拓寬報道領(lǐng)域，豐富報道內(nèi)容。

2．利用傳感器進行新聞數(shù)據(jù)采集的優(yōu)勢。傳感數(shù)據(jù)更易于計算機處理。相比于人工收集的數(shù)據(jù)而言，傳感器數(shù)據(jù)能夠直接被計算機讀取、分析并進行視覺化呈現(xiàn)。如谷歌開發(fā)的云視覺API，已經(jīng)能夠通過特征提取等技術(shù)對傳感器傳送的圖像集合進行準(zhǔn)確的分類，極大地節(jié)省了人工收集、整理數(shù)據(jù)的成本。

一是強化報道深度。傳感器的高靈敏度能夠感知到環(huán)境及事物等的細(xì)微變化并能通過簡單快捷的手段對這些數(shù)據(jù)加以收集，將原本抽象的現(xiàn)象進行量化處理，使事件能夠得到更加清晰直觀的展示，非常適于運用在展示宏觀現(xiàn)象或趨勢的解釋性報道，或展示前因后果及事件背景的調(diào)查性報道中，強化此類報道的深度。

二是豐富報道形式。傳感器在新聞領(lǐng)域的運用為眾包新聞項目等的開展提供了新可能。在2017年全國兩會報道中，各大媒體的采訪機器人紛紛作為輔助機器人出鏡，包括新華社的“愛思”和“佳佳”、浙江衛(wèi)視的“小聰”、河南衛(wèi)視的“飛象V仔”等，其中，“佳佳”作為新華社的特約記者通過連線的方式采訪了美國《連線》雜志的創(chuàng)始人凱文·凱利，盡管采訪的深度與流暢度仍無法同人工記者相比，但這一舉動仍具有標(biāo)志性意義。

二、智能化的新聞信息加工：機器人新聞寫作與編輯

目前，人工智能技術(shù)在新聞信息加工環(huán)節(jié)已經(jīng)有很多成功的應(yīng)用，其中在國內(nèi)外取得成果較多的是新聞機器人。新聞機器人能夠利用算法和機器學(xué)習(xí)，迅速搜集資料、數(shù)據(jù)，數(shù)秒內(nèi)完成新聞稿的撰寫工作。新聞編輯過程中的標(biāo)題制作、內(nèi)容摘要撰寫、校驗稿件等工作，新聞機器人也都能起到輔助作用。

1．國外媒體在機器人新聞寫作與編輯領(lǐng)域的實踐。

2010年，“敘事科學(xué)”公司就推出了一款名為“Quill”的寫作軟件，用來撰寫體育賽事及財經(jīng)報道等。2014年7月，美聯(lián)社也開始使用科技公司AI制作的Wordsmith平臺報道體育及財經(jīng)新聞，該平臺能夠自動抓取收到的財經(jīng)信息，同時結(jié)合美聯(lián)社預(yù)先編輯好的寫作結(jié)構(gòu)及基本規(guī)范，幾秒鐘內(nèi)快速自動生成新聞報道且錯誤低于人工編輯。目前，美聯(lián)社正在積極探索運用人工智能將文字新聞自動轉(zhuǎn)換為廣播?！堵迳即墪r報》《華盛頓郵報》等也都開始采用機器人寫作。

機器人新聞寫作在國外媒取得了較大成果。2015年，《紐約時報》開發(fā)的機器人R&D Editor和路透社的機器人OpenCalais能夠在作者寫稿時為其推薦文章可以采用的標(biāo)簽和關(guān)鍵詞，并對完成的作品進行簡單的審查。但是，目前的智能算法技術(shù)尚未足夠成熟，機器人編輯只能作為人工編輯的輔助，完全用算法取代人工編輯是行不通的。2015年，F(xiàn)acebook遭到了用戶對編輯團隊存在政治偏見的指責(zé)，于是公司調(diào)整了人工編輯在審核熱門話題方面的作用，不再依靠他們提煉新聞要點或者選擇新聞話題，但是在此政策下，F(xiàn)acebook又被爆出假新聞頻出的情況?？梢?，在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，我們需要做的是如何更好地進行人機協(xié)作，而不是用新聞機器人完全取代人工編輯。

2．國內(nèi)媒體在機器人新聞寫作與編輯領(lǐng)域的實踐。

2015年9月，騰訊首次使用機器人Dreamwriter撰寫財經(jīng)報道《8月CPI同比上漲2．0% 創(chuàng)12月新高》。隨后，新華社的“小新”也被用于體育和財經(jīng)報道領(lǐng)域。雖然國內(nèi)機器人寫作的應(yīng)用提高了報道速度，但報道質(zhì)量的改善并不大，且智能機器人目前仍主要被用于體育、財經(jīng)等報道領(lǐng)域，報道形式單一，缺乏人情味。未來，包括社會新聞、突發(fā)新聞都可以嘗試使用機器人寫作，并通過新聞機器人拓展多種報道形式。2016年12月，“微軟小冰”與《錢江晚報》等媒體達(dá)成合作，成為國內(nèi)首個人工智能記者，通過大數(shù)據(jù)分析追蹤受關(guān)注的熱點及話題，并在此基礎(chǔ)上自動生成新聞報道，報道類型主要為盤點類新聞和預(yù)測類新聞。2017年2月，“微軟小冰”成功預(yù)測了格萊美的主要獎項。

在機器人新聞編輯上，國內(nèi)的相關(guān)成果較少，人機合作尚不成熟。目前國內(nèi)的機器人編輯仍處于模式化編輯的1．0階段，應(yīng)通過不斷豐富及完善算法來提高機器人編輯水平。此外，國內(nèi)的機器人新聞寫作缺少廣泛的數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)資源沒有打通，官方數(shù)據(jù)庫和企業(yè)數(shù)據(jù)仍存在使用壁壘。

3．智能化新聞生產(chǎn)的其他探索。一是利用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析用戶的關(guān)注度。美國互聯(lián)網(wǎng)新聞博客Mashable能夠通過Velocity數(shù)據(jù)分析工具平臺分析識別文章的傳播趨勢及分享飽和度，當(dāng)某事件的分享達(dá)到95%則提醒編輯不再投入關(guān)注，反之則需要編輯進一步加大力度推動。

二是提供可視化的數(shù)據(jù)背景。路透社的Graphiq人工智能系統(tǒng)能夠在極短的時間內(nèi)依據(jù)記者編輯將要報道的事件主題，從數(shù)據(jù)庫中抓取歷史數(shù)據(jù)，并建立與報道內(nèi)容匹配的可視化內(nèi)容，在提升內(nèi)容信息量的同時節(jié)省編輯記者的時間。

三是進行新聞事實核查?！度A盛頓郵報》2012年開發(fā)的“Truth Teller”可以自動對新聞內(nèi)容進行即時核查，但核查能力有限且其語音識別系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)轉(zhuǎn)碼錯誤。英國的事實檢查機構(gòu)“Full Fact”正在致力于提高人工智能的情景分析能力，建立新聞自動核查的監(jiān)控系統(tǒng)，通過檢查公共數(shù)據(jù)，以概念驗證的方式來核實新聞報道。2017年12月，新華社正式發(fā)布了媒體人工智能平臺“媒體大腦”，該平臺的“人臉核查功能”和“版權(quán)監(jiān)測功能”能夠進行新聞事實核查。其中，“人臉核查功能”能夠從海量的圖片及視頻資源中準(zhǔn)確定位目標(biāo)人物，極大降低新聞事實核查的工作量，有效防止假新聞的出現(xiàn)；“版權(quán)監(jiān)測功能”則通過網(wǎng)絡(luò)中近300萬個監(jiān)測站點對各類原創(chuàng)內(nèi)容進行保護，有效防止各類抄襲等侵權(quán)行為。

四是聊天新聞機器人加強與用戶間互動?！度A盛頓郵報》開發(fā)的聊天機器人Feels能夠幫助媒體收集新聞線索，如在美國大選期間通過聊天的方式收集用戶選舉的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而分析判斷美國選民的選取傾向。數(shù)字商業(yè)新聞網(wǎng)站Quartz是可以聊新聞的客戶端，內(nèi)容由人工編輯選擇與制作，互動過程由機器算法自動實現(xiàn)。打開Quartz，其界面是單純的對話窗口，Quartz會用聊天的方式向用戶推薦新聞，用戶也可以通過不斷追問的方式對自己感興趣的話題進行深度了解。聊新聞的方式能夠提高用戶黏度，但并不是所有的新聞類型都適合以聊新聞的方式呈現(xiàn)，另外，目前聊天機器人與用戶互動的流暢度、深度仍需提高，因此未來要加大力度提升機器人識別文本和語義的能力，讓聊天機器人能夠充分掌握相同詞語在不同語境中的意義。

三、智能化的新聞信息分發(fā)：多樣化新聞分發(fā)主體與個性化新聞推薦

智能技術(shù)不僅改變了新聞采集與制作加工的方式，還影響了新聞分發(fā)的主體、渠道和方式。智媒體時代的新聞分發(fā)特點主要體現(xiàn)在以下兩點。

1．生產(chǎn)端與分發(fā)端分離，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司占據(jù)競爭優(yōu)勢。從當(dāng)前的媒介市場看，新聞分發(fā)的主體是指能夠為新聞內(nèi)容提供分發(fā)渠道的平臺商，新聞內(nèi)容經(jīng)由他們到達(dá)受眾，當(dāng)前媒體的新聞運營分發(fā)平臺主要分為媒體自運營專業(yè)平臺和商業(yè)化信息平臺。后者本身不具備新聞采編制作的資質(zhì)，只提供新聞信息轉(zhuǎn)載等服務(wù)，其中，社交媒體平臺和個性化新聞客戶端是商業(yè)化互聯(lián)網(wǎng)新聞分發(fā)的兩種主要渠道，其重要程度已經(jīng)開始逐漸趕超媒體自運營的專業(yè)信息平臺。

在傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)流程中，新聞生產(chǎn)端和分發(fā)端密不可分，都牢牢掌握在擁有新聞生產(chǎn)能力的媒體手中。但是，在智媒體時代，新聞生產(chǎn)內(nèi)容極大豐富，單一的媒體分發(fā)端已經(jīng)無法解決海量新聞產(chǎn)品與用戶個性化需求之間的矛盾。另外，智媒體時代的新聞個性化推薦是指以海量的用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用相關(guān)算法分析新聞用戶的興趣、社會關(guān)系、生活習(xí)慣等特點，并對用戶進行畫像，以興趣的重要程度為依據(jù)向用戶推送能夠滿足其特定需求的新聞產(chǎn)品。這一新聞產(chǎn)品分發(fā)形式是基于移動端的，極大地依賴大數(shù)據(jù)技術(shù)、算法分析、場景識別、搜索技術(shù)等新興科技，由于人工智能與互聯(lián)網(wǎng)、計算機等技術(shù)一脈相承，這使得具有強大技術(shù)實力的科技公司進入新聞市場分發(fā)端的優(yōu)勢十分明顯。于是，一批擁有互聯(lián)網(wǎng)背景的科技公司紛紛加入新聞產(chǎn)品分發(fā)的陣營，一系列以個性化內(nèi)容推薦為主要特色的新聞聚合APP應(yīng)運而生。這類新聞APP通過推薦引擎和機器學(xué)習(xí)來為用戶篩選新聞產(chǎn)品，并通過與用戶的互動來精準(zhǔn)定位用戶的興趣點，從而不斷優(yōu)化推送內(nèi)容的精準(zhǔn)度，新聞產(chǎn)品的分發(fā)端與生產(chǎn)端順理成章地被分離開。

目前，從國內(nèi)看，新聞內(nèi)容分發(fā)端很大程度上已經(jīng)被擁有用戶大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭掌握。百度利用其搜索引擎長期收集用戶的搜索數(shù)據(jù)及閱讀數(shù)據(jù)等，來不斷完善用戶群體畫像，并在此基礎(chǔ)上通過機器算法為目標(biāo)群體推薦新聞。百度新聞客戶端依靠搜索引擎打造全球最大最全的中文新聞平臺，30秒內(nèi)實時聚合萬家媒體來源，覆蓋全國442個省市、2876個區(qū)縣、6927個商圈新聞。采用獨有的推薦引擎技術(shù)，5秒內(nèi)解析用戶興趣點，為用戶推薦最感興趣的個性化優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。同時，用戶也可以根據(jù)自己的興趣對任意話題進行訂閱，打造專屬閱讀空間。騰訊依靠社交媒體平臺打造天天快報，采取QQ和微信登錄的形式，在獲取用戶閱讀興趣習(xí)慣的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，分析挖掘用戶的興趣點和關(guān)注點，通過人工智能推薦個性化資訊，為用戶提供真正的千人千面的資訊瀏覽體驗。

2．個性化新聞推薦成為現(xiàn)實。在智媒體時代，新聞報道的深度與廣度都得到了極大地擴張，用戶的個性化需求有了被滿足的可能。以今日頭條為代表的個性化新聞APP已經(jīng)贏得了用戶的廣泛認(rèn)可。今日頭條的本質(zhì)是一套由數(shù)百萬代碼組成的算法，大數(shù)據(jù)來自3億用戶以每天75億次上拉下滑、700萬次收藏、500萬次賬外分享、300萬次點踩所產(chǎn)生的興趣表達(dá)，將這些興趣表達(dá)聚化成數(shù)百萬個興趣顆粒，并由400多位工程師用4000多臺服務(wù)器以每秒上百億的處理速度不斷優(yōu)化推薦效果，依托今日頭條獨創(chuàng)的大數(shù)據(jù)算法，媒體及用戶所創(chuàng)作的內(nèi)容可以在數(shù)秒之內(nèi)就抵達(dá)目標(biāo)讀者的手機上。目前今日頭條的訂閱用戶已經(jīng)達(dá)到3億，日均推送信息量超過20萬條，日均累計產(chǎn)生4．5億次有效點擊，日均使用用戶量超過3000萬，日累積使用時長超過14億分鐘，日人均使用時長超過17分鐘，這一數(shù)字僅次于微信和開心消消樂。但這種基于算法的個性化推送也產(chǎn)生了很多問題，需要不斷改進。

此外，寫作機器人擴大了新聞的廣度，使用戶的非主流需求能夠得到滿足。傳統(tǒng)的記者編輯關(guān)注的是能夠引起最多人興趣的、滿足主流需求的、具有普遍價值的新聞，僅有小部分人需要的非主流需求則因為人力有限而不得不選擇放棄，這些曾經(jīng)被迫放棄的內(nèi)容被寫作機器人生產(chǎn)出來，滿足了用戶的個性化需求，這部分長尾新聞內(nèi)容的生產(chǎn)創(chuàng)造出更多的價值。

在未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，基于位置、場景等因素的個性化推薦將會日益普及，媒體將在通過手機及其他智能可穿戴設(shè)備等移動終端收集用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶所處的時間、地點、環(huán)境、生活習(xí)慣、實時狀態(tài)等進行觀察與分析，為用戶推送滿足當(dāng)前場景需求的個性化新聞內(nèi)容。

四、智媒體時代的隱憂

1．大數(shù)據(jù)威脅用戶的信息隱私權(quán)。智媒體時代，精準(zhǔn)的信息個性化推送必然要建立在用戶信息被全面的數(shù)據(jù)化和可追蹤化的基礎(chǔ)之上，這些通過傳感器等各種智能設(shè)備收集的大數(shù)據(jù)如果沒有良好的機制保護，隨時都有遭遇泄露的可能，信息的泄露不但會侵害受眾的隱私權(quán)甚至有可能影響社會安全與國家安全。智媒體時代信息更加易得和耐久，任何用戶都能夠通過互聯(lián)網(wǎng)隨時存儲和提取信息，由于互聯(lián)網(wǎng)海量的信息存儲能力和日益成熟的搜索引擎技術(shù)，這些用戶信息被永久地儲存在互聯(lián)網(wǎng)上并隨時可能會被調(diào)用，而隨著用戶個人信息在互聯(lián)網(wǎng)上的不斷累積，其隱私遭遇泄露的風(fēng)險就越來越大。目前，我國對互聯(lián)網(wǎng)中個人信息隱私權(quán)的界定仍不明確，缺乏有效的法律保護機制，急需加快個人信息隱私權(quán)立法的進程。

2．個性化推薦加劇“擬態(tài)環(huán)境”與“信息繭房”效應(yīng)。20世紀(jì)20年代，美國著名政論家李普曼在其論著《公共輿論》一書中最早提出了“擬態(tài)環(huán)境”這一概念。所謂的“擬態(tài)環(huán)境”，指大眾傳播活動形成的信息環(huán)境，并不是客觀環(huán)境鏡子式的再現(xiàn)，而是大眾傳播媒介對新聞和信息的選擇、加工和報道，并重新加以結(jié)構(gòu)化以后向人們所提示的環(huán)境。在傳統(tǒng)媒體時代，版面空間、播出時間和頻道資源都是有限的，傳統(tǒng)媒體用有限的信息容量來反映無限的社會現(xiàn)實必然會帶來擬態(tài)社會的出現(xiàn)。在智媒體時代，多元化的信息生產(chǎn)者帶來多樣化的內(nèi)容并通過多樣化的渠道迅速傳播，但是這一信息環(huán)境對于真實社會的反映卻并不樂觀。盡管從理論上講，智媒體時代傳統(tǒng)媒體把關(guān)人的角色被削弱，原本那些被媒體排除的信息得到了進入公眾視野的機會，信息內(nèi)容看似更加多元化了，但是無論在社交媒體還是新聞客戶端中，數(shù)據(jù)及機器算法支撐的信息個性化推薦必然會造成部分信息的屏蔽，這部分被屏蔽掉的信息往往是受眾不喜歡或者不愿意關(guān)注的。所以，從某種程度上來說，智能媒體環(huán)境下的媒介擬態(tài)環(huán)境并沒有消失，只不過這種擬態(tài)環(huán)境更多的是由受眾的個人選擇決定的。

“信息繭房”效應(yīng)也同樣解釋了這一問題。即在信息傳播中，由于受眾自身的信息需求并不是全方位的，受眾只關(guān)注自己選擇的內(nèi)容和使自己愉悅的信息，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。智媒體時代，用戶在新聞聚合APP中的閱讀行為會被APP記錄，并根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣在下次推送時自動推送用戶喜歡的內(nèi)容，過濾掉用戶不喜歡的內(nèi)容，長此以往，用戶能夠接觸的將一直是他喜歡的、認(rèn)同的內(nèi)容，這將導(dǎo)致用戶的閱讀視野越來越狹隘。當(dāng)然“信息繭房”效應(yīng)并非智媒體時代的新產(chǎn)物，傳統(tǒng)媒體時代，受眾對信息的選擇性接觸也會產(chǎn)生“信息繭房”，但是智媒體時代信息的個性化推薦機制無疑加劇了“信息繭房”效應(yīng)。這一方面會導(dǎo)致受眾對整體環(huán)境的判斷能力降低，另一方面，也不利于公共信息的傳播和社會意見的整合。智媒體時代的信息個性化推薦是未來的發(fā)展方向，但在追求更精準(zhǔn)的個性化推薦模式的基礎(chǔ)上，還要思考如何為受眾提供公共信息服務(wù)，達(dá)到社會整合的目的，找到個性化傳播與公共信息傳播的平衡點。

3．媒體進入“后真相”時代?！昂笳嫦唷钡母拍钤趲资昵熬鸵呀?jīng)存在，但是2016年由于英國公投和美國大選，該詞的使用頻率飆升，并入選了牛津詞典公布的“2016年度英文詞匯”。所謂的“后真相”是指情感和個人信念相對于客觀事實來說，對形成民意的影響相對更大?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，被多元化的海量信息包圍的用戶往往不重視尋找事實真相，反而會更容易被各種情感、意見所煽動。而以網(wǎng)民為傳播節(jié)點，以社交網(wǎng)絡(luò)作為傳播渠道的社交媒體進一步加劇了“后真相”的現(xiàn)象。在社交媒體中，網(wǎng)民帶有強烈個人感情色彩的意見與評論往往比事實更容易引起他人的關(guān)注與互動，而完全依靠大數(shù)據(jù)與機器算法的智能新聞生產(chǎn)模式很可能會帶來更多情緒的激化，而不是事實真相。因此，在智能媒體環(huán)境下，專業(yè)的新聞生產(chǎn)機構(gòu)應(yīng)更重視對事實真相的追求，在新的傳播環(huán)境與傳播技術(shù)下，重新尋找能夠無限接近客觀事實的新路線。

[1]許向東．大數(shù)據(jù)時代新聞生產(chǎn)新模式：傳感器新聞的理念、實踐與思考[J]．國際新聞界，2015(10)．

[2]彭蘭．智媒化：未來媒體浪潮——新媒體發(fā)展趨勢報告（2016）[J]．國際新聞界，2016(11)．