文/林松濤

媒體融合經(jīng)歷了“從流程中心轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)中心”的數(shù)媒時代、“從新媒體轉(zhuǎn)向為融媒體”的融媒時代，目前正在探索“大數(shù)據(jù)+智能化為賦能”的智媒時代。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(jī) 的態(tài)、勢、感、知的協(xié)同機(jī)制”。智能化賦能媒體業(yè)務(wù)的場景服務(wù)，筆者認(rèn)為主要體現(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。

2019年1月25日，中共中央政治局在人民日報社進(jìn)行第十二次集體學(xué)習(xí)時，習(xí)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。總書記提出“全媒體不斷發(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(dǎo)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)?！泵襟w融合已經(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。

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(jìn)發(fā)，越來越多的媒體利用大數(shù)據(jù)和人工智能的先進(jìn)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(jìn)行賦能，“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(jī)融合的技術(shù)主要有：認(rèn)知智能、智能語音、智能圖像、虛擬現(xiàn)實等，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）。

媒體融合經(jīng)歷了“從流程中心轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)中心”的數(shù)媒時代、“從新媒體轉(zhuǎn)向為融媒體”的融媒時代，目前正在探索“大數(shù)據(jù)+智能化為賦能”的智媒時代。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(jī)的態(tài)、勢、感、知的協(xié)同機(jī)制”。智能化賦能媒體業(yè)務(wù)的場景服務(wù)，筆者認(rèn)為主要體現(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。

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(jìn)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(jìn)行垂直細(xì)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。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度支撐。線索真?zhèn)握J(rèn)證，不僅是從線索內(nèi)容表面進(jìn)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、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(jìn)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(jī)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、基于香農(nóng)“信息熵”概念延展的信息（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)。

智能生產(chǎn)場景

在媒體的內(nèi)容創(chuàng)作過程中，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(jī)協(xié)同”實現(xiàn)智能創(chuàng)作輔助；運(yùn)用語音智能、圖像智能、虛擬現(xiàn)實等創(chuàng)新性先進(jìn)技術(shù)，提升專業(yè)創(chuàng)作、全息內(nèi)容形態(tài)和安全發(fā)布等成為未來趨勢。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)類的核心是利用大數(shù)據(jù)+認(rèn)知智能技術(shù)，將媒體知識圖譜的語義關(guān)聯(lián)有機(jī)結(jié)合，在內(nèi)容創(chuàng)作過程中，通過“機(jī)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(jī)協(xié)同”創(chuàng)作。生產(chǎn)輔助類的核心是利用智能化的技術(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(biāo)簽等。全息創(chuàng)作類在媒體內(nèi)容的傳播形態(tài)上進(jìn)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(jī)器自動初檢，幫助內(nèi)容生產(chǎn)者減少錯誤、并在核心環(huán)節(jié)保證了報道與形式內(nèi)容的正確導(dǎo)向；利用AI實現(xiàn)此類的自動智能機(jī)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。

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(zhǔn)推薦，以達(dá)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(biāo)，需要對受眾群體和內(nèi)容標(biāo)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(jī)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(zhǔn)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)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，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(biāo)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。

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(dǎo)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(biāo)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。

在融媒體轉(zhuǎn)型時代，拓爾思作為技術(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。

從“中央廚房”到“縣級融媒體中心”的媒體云平臺，拓爾思將持續(xù)創(chuàng)新人工智能與傳媒行業(yè)的融合應(yīng)用，助力媒體融合發(fā)展。