彭兰2022年新作！阅读笔记已备好！
间隔4个月之后，彭兰老师再出新作！《新闻界》刊登了题为《数字新闻业中的人-机关系》的论文，这篇论文围绕智能机器对新闻生产的影响。早前彭兰老师就有围绕类似的主题发表过系列论文。类似的初试真题和复试真题还有不少。
初试真题（部分）：
简述机器人写作与传统记者在新闻生产上的差异（华东政法大学2022）
简述社交机器人的兴起与挑战（华东政法大学2022）
论述社交机器人对新闻业的影响（暨南大学2022）
智能时代人机交互，有什么具体产品和应用体现了人机技术的新发展方向?人机传播有什么新传播形态？（福建师范大学2022）
复试真题（部分）：
如何看待算法新闻和机器人写作 （北京师范大学2018复试真题）
机器人写作对传媒生态的颠覆（湖南大学2019复试真题）
机器人新闻看法，对新闻业影响？（湖南大学2018复试真题）
如何看待机器人新闻以及未来90%的记者会失业的说法？（兰州大学2019复试真题）
机器人写作是否会取代人工（南京师范大学2019真题）
机器人写作及是否取代过去传统写作（中国科技大学2019复试真题）
这篇论文能够帮助22级的爱宝们巩固热点专题为复试做准备，也能帮助23级的爱宝们入个门。如果有任何不理解的词汇或语句，欢迎大家在评论区留言哦！播播老师有问必答！
文章快览
这篇论文主要是基于“机器既作为工具、 渠道，也作为行动主体参与到数字新闻系统中, 成为其关键要素”这样的背景展开讨论。首先作者介绍了在基础结构层面，机器是如何与人进行的活动。其次，依次从新闻生产（思维）、新闻价值评价（认知）、用户（行为）、权利（关系）等四方面探讨人机互动的现实影响。
说真的，这篇文章很长，不过播播老师已经帮助大家整理出论文的主要脉络和核心思想！
不过大家先需了解几个概念：
概念补充
节点：节点(Node)是指要分析的物体，每个物体都是一个节点，比如在社交网络中独立的个体都可以是一个节点。
云计算：动态的易扩展的且通常是通过因特网提供虚拟化的资 源计算方式。用户不需要了解云内部的细节,也不必具有 云内部的专业知识,或直接控制基础设施。包括基础设施 即服务(IaaS )、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)以 及其他依赖于因特网满足客户计算需求的技术趋势。
可供性：可供性强调生物感知环境不是通过它的本质，而是通过它能提供的行动可能性。媒体的“可供性”具有信息生产、社会交往与移动三个维度，可用来衡量媒体相对而言的新 “在三种可供性上水平越高的媒体，往往就是越‘新’的媒体。”（潘忠党，刘于思，2017）
新闻业中人机如何互动？
1. 机器推动的基础结构变迁与权力中心运动
互联网诞生之初，互联网呈现出开放性结构特征，意味着各节点之间相互连通。门户网站时期，媒体不再垄断公共传播的渠道，呈现出非中心化、分布式特征。社会化媒体阶段，个人化节点突出，“个人门户”即内容生产、传播、消费的基础节点，众包新闻盛行。移动互联网应用主要基于app模式，连通性较差，更容易固化在某一虚拟空间中。
「播播老师注：注意不同阶段人机互动的差别」
在技术的演变过程中，越来越多的主体加入到新闻系统中，各种技术应用的累积作用下，多种主体、多重渠道、多种传播模式共同构成了一个开放的、网络化的新闻生产、传播系统，它总体上呈现为分布式特征。
总体而言，在数字环境下，依附于机器的相关应用技术，影响着每一代传播的基础结构，也影响着传播结构中的权力中心的形成。技术的更迭，会带来内容网络的更迭，随之而来的还有权力中心的流动。虽然机器的因素只是推动权力流动的动力之一而不是全部，但没有来自机器方面流动的技术因素的冲击，数字新闻生态中的权力格局可能更容易固化。
「播播老师注：彭兰老师按照“互联网一个阶段一个特征”的逻辑思路展开，对于社会化媒体及移动互联网以前的内容，爱宝们仅需了解即可，当然这些内容在《网络传播概论》一书也可找到基础知识。移动互联网阶段，爱宝们需搞懂“受机器影响，新闻业为何发生变化”“发生何种变化”这两个问题」
2. 机器对基本节点权力的提升
「以区块链为例」
区块链是由多个独立节点参与的分布式数据库系统，也可以理解为分布式账簿，它由参与节点共同维护。区块链的应用有很多方向，新闻传播研究者对于它在新闻生产中的应用也寄予了希望。喻国明等提出了以区块链技术构建新的新闻生产系统的设想——所有人共享一个新闻公告板，它汇聚了各个方面、各个视角的信息，有助于人们全面了解事实真相。当所有信息汇聚在公共的新闻公告板时，则所有人共同组成了一个全新的新闻机构。
「播播老师注：这个系统相当于是发挥“个体即为节点”的特征，搜集新闻碎片化信息，从而汇聚成一个接近于真相的新闻全貌。如此一来，每个节点都由机器赋予了更大的权力，也意味着每个节点需要承担更大的责任」
3. 连通性网络中的“断连”因素
数字新闻业建立在具有连通性的基础结构上，但由于一些因素的影响，机器网络和内容网络中都有可能出现“不连通”或“断连”的现象。
断连的情况有三种：第一种，人为因素对某些节点的屏蔽，比如中国防火墙屏蔽了国外社交媒体所导致的断连、亦或是用户的主观断连，；第二种，来自平台之间相互设置的人为障碍，例如不允许信息在不同平台间的转发、分享；第三种，为数字空间的人群断连，例如相似人群以某些方式汇聚，而异质的群体之间可能会越来越疏远。
「播播老师注：为何要警惕断连？因为机器铺垫了数字新闻业的基础逻辑，当人-机互动中这些逻辑被打破时，数字新闻生产中就会出现不确定性。」
4. 未来结构中机器权重的进一步增加
「断连并非永久，连接是常态」
在未来的新闻系统中，机器会发挥着重要作用。万物皆媒，各种机器、智能物体（包括传感器）也成为了新闻信息的采集者；对新闻生产的影响与日俱增，比如机器新闻写作、智能化音视频生产、智能化信息过滤与审核、智能化反馈、智能化分发等方面参与程度加深。未来，社交机器人将可能承担更多的期待，可以操控的定向内容生产，也可能通过与用户的直接互动进行信息采集、信息分发。
未来，当新闻生产面对着越来越大的数据量、越来越多的计算任务时（这不是简单体现在新闻报道层面，而是体现在整个新闻生产系统），一些计算任务也会从媒体内部向外部转移，也包括“云”端，云计算也会成为未来数字新闻业的一种基础设施性要素。
补充：云计算的云表现在三个方面——基础设施层面，由各种服务器、数据库、存储设备、并行分布式计算系统等组成；平台层面，由运营、支撑和开发三个平台组成；应用层面，提供软件、数据和信息等各种应用。
新闻生产：人与机器的思维互动
「机器带来的变化对新闻生产思维更为明显，即认识世界、呈现世界的思维方式，表现在如下几个方面：」
1.数据思维的强化
建立以数据为出发点，来发现与揭示新闻事实的新闻事实新呈现方式，即数据新闻。更为强调客观、准确性、可视化。
2.算法思维的深入
算法本质上也是一种计算思维，即通过约简、嵌入、转化和仿真等方法，把一个困难的问题阐释为求解方案，算法将模糊的对象变成明晰、精确的数据，将主观的感受变成客观的信息，将抽象的原则变成具体模型和可执行的过程。
以算法来进行关系的匹配与调节（如内容与用户之间的匹配、平台上的内容流量调节），以算法来进行批量化内容生产（如用算法来写作新闻稿件、用算法来进行视频剪辑），以算法来进行决策（如计算广告、基于算法的策划等），已越来越常见。
新闻价值：人机共动的评价与赋予
「简单来说为👉」新闻的价值大小，并不完全由媒体或首发者预设，而是由传播网络的节点共同决定的，特别是为数众多的个体用户节点。
在传播网络中，机器还会以推荐算法的方式进入到新闻价值的评判体系中。目前的算法主要以个体的兴趣、行为为依据来进行信息推荐，虽然算法的依据是人的既往行为，是对用户某一段时期惯性的揭示，但如果这种惯性被算法固化为长期行为“规程”，就会使用户面临的信息环境日益封闭与趋同，人们在新闻选择、解读与利用方面的主动性被不断抑制。
「播播老师注：这是一个无线循环的闭环。一篇新闻稿件的质量更多由用户来评价，体现在阅读量、点赞量、评论量等；其次媒体人会根据评价数据制作用户更为青睐的选题和稿件，无限循环，既能够对稿件进行有效优化，也可能会陷入机械化、零件式加工的困局。」
用户：人-机一体
「总趋势」人机一体的赛博格成为现实。
首先，作为赛博格的用户，他们的各类信息消费行为可以通过智能终端量化，这些数据也成为传播效果的重要衡量依据。
其次，推动面向个体的精准传播的深化。这种个性化传播不仅仅是基于算法对用户行为的简单分析，而是会纳入用户身体相关的物理性变量（如空间位置）、生理性变量（如视线、大脑的兴奋程度等），将物理空间、体验环境、社会情境、用户实时状态、用户生活惯性、社交氛围等多种要素共同组成的传播场景作为个性化传播的依据。
最后，使得数字空间的具身传播有了更丰富的体现。比如VR/AR空间里，“第一人称视角”被交还给了用户，人们可以根据自己的需要来改变视角与观察对象，这也意味着身体的运动。
权利关系：人机的权力博弈
1.数字新闻业的机器权力
表现在五个方面：
其一，强调平台、媒体机构所拥有的基础设施带来的权力；
第二，作为“可供性”展示的权力，机器向我们展示了其作为一种基础要素甚至主体参与、影响乃至改变新闻业的多种机会与可能；
第三，对数字新闻业基础结构的影响权力，同时影响行动者网络本身和影响新闻业的基础结构；
第四，对人的认知、行为与思维的形塑权力。机器权力对用户的作用，最终会体现在信息获取及认知、态度，以及人的行为与思维模式等层面；
第五，对社会关系与社会互动的影响权力。
2. 机器影响下不同主体的权力演变与权力互动
对于普通用户而言，机器赋予了他们在公共信息环境中的表达权利与参与权利，并且使表达与参与的门槛不断降低，一些个体也将这些基本权利转化为了公共话语权力。
对于平台而言，用户为了兑换自己的权力不得不让渡某些权利甚至隐私。
对于内容生产者而言，在基于机器统计数据的量化评价体系下，那些遵循传统新闻业生产思维与法则的媒体并不能天然地处于优势，有时反而处于劣势。一些新闻生产任务也需要技术力量的加入，内容生产者也会受到技术权力的制约。
对于非媒体性质的机构而言，机器给予了它们自主进行信息发布的可能，同时也使之处于更多的被监督风险中。
对于机器拥有者而言（计算与算法能力的拥有者、应用的开发者及平台运营者等），他们在应用中会放大机器赋予的权力，也可能通过应用规则的制定、资源的垄断或交易、界面的强制（如内容的捆绑、广告的强制推送）等进行权力的再生产，这会带来对公共传播秩序与信息环境的影响、对个体主动性的压制、对用户隐私权的侵犯等种种问题。
对于管理机构而言，它们会通过行政手段从底层结构上来干预机器权力，例如对建设或不建设哪些基础设施的决策、对某些节点的屏蔽等。
注：本文仅为阅读笔记，如需原文可点击
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主编：羽生生
编辑：羽生生
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