智媒化 I 新媒体前沿15
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“随着人工智能、物联网、VR/AR等新技术的快速发展，媒体将出现智能化趋向，智媒化便是在这样的背景下产生的新的媒体发展形态。在移动互联网之后，媒介变革的更大的趋向便是“智媒化”。
”什么是“智媒化”智媒化是在面对人工智能时代的冲击，立足于共享经济，充分发挥了个人的认知盈余，基于移动互联、大数据、虚拟现实，人机交互等新技术的自强化的生态系统，形成了多元化、可持续的商业模式和盈利模式，实现信息与用户需求的智能匹配的新的媒体发展形态。
我国学者彭兰认为，Web2.0之后媒体变革的起点是移动互联网，更大的趋向是媒体智能化，即智媒化。
智媒化的特征包括三个方面
（1）万物皆媒：过去的媒体是以人为主导的媒体；在未来，机器及各种智能物体都有媒体化可能。
（2）人机合一：智能化机器、智能物体将与人的智能融合，共同作用，构建新的媒体业务模式。
（3）自我进化：人机合一的媒介具有自我进化的能力，机器洞察人心的能力、人对机器的驾驭能力互为推进。
在社会化媒体应用、移动互联网技术、大数据技术、云计算、人工智能、物联网、VR/AR等新技术的推动下，媒体将出现智能化趋向，这些因素也构成了智媒化的技术基石。
（1）移动互联网。2018年2月，CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，手机网民规模达7.53亿，手机上网人群的占比提升至97.5%，移动时代正全面到来。
（2）大数据。2015年，十八届五中全会首次提出“国家大数据战略”，《促进大数据发展行动纲要》发布；2017年，《大数据产业发展规划（2016-2020年）》实施；2018年年底前我国将建成国家政府数据统一开放平台.
（3）云计算。根据中国信息通信研究院发布的《云计算白皮书（2016年）》，2015年以IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）为代表的典型云服务市场规模达到522.4亿美元，增速20.6%，预计2020年将达到1435.3亿美元，年复合增长率达22%。
（4）VR/AR。在各种新的设备中，VR/AR最引人注目，它们给人类带来了感知世界的新方式。Facebook、高盛等都把VR/AR视作下一代的计算平台，这意味着未来的内容、社交、服务及各种交互都将与这样一个新平台有关。
（5）人工智能。人工智能的发展，使得机器对人的感知能力不断在增强。这种新的感知能力机器可以帮助新闻生产者更好地洞察用户心理与需求，精确化的信息生产与推送将在未来更为普及。
（6）物联网。互联网的本质是各种对象间的关系与连接，新设备不断带来新的关系与新的连接模式。在推动关系的升级中，物联网技术这样的新连接技术是关键。据IDC预测，到2020年物联网市场将达到1.7万亿美元。市场研究机构Gartner预计，到2020年将有250亿个嵌入式和智能系统被接入网络。在万物互联的前提下，媒体的生产机制、传播机制也将发生深刻变化。
从信息生产角度看，智媒化将带来以下几方面的可能：
（1）用户分析与匹配的场景化、智能化与精准化：智能化的媒体将更好地洞察每个个体用户在特定场景下的行为与需求，并智能推荐其所需要的信息与服务。
（2）新闻生产的机器化、智能化与分布式：智能化机器进入到新闻信息的采集、分析、写作等环节，改变现有的生产模式。另一方面，由多元主体在去中心化的模式下完成的协作式报道，在未来将更为普遍。
（3）新闻传播的泛在化、智能化与新闻体验的临场化：各种智能物体将成为新闻接收的终端从而为用户提供无所不在的信息获取，而VR/AR等技术，将为人们塑造全新的新闻临场感。
（4）互动反馈的传感化与智能化：用户在信息消费过程中的生理反应，将通过传感器直接呈现，用户反馈将进入到生理层面。
需要注意的是，支持这些新可能的新技术会导致全新的力量对新闻业的“入侵”，这也意味着，智媒化时代将是一个传统传媒业边界消失、格局重塑的时代。
智能机器、智能物体和其他技术进入到新闻生产领域，带来了新闻发展的五种新模式。
（1）个性化新闻
在已被普遍接受的今天，个性化新闻主要体现在三个层面：
①个性化推送。凸显了“算法”对于新闻分发的意义，算法的水平决定了个性化匹配的精准程度。
②对话式呈现：一些媒体在探索社交机器人在新闻传播中的应用，它们将某些新闻的获取和阅读过程变成一个互动对话过程，通过机器人与用户的对话，来了解用户的阅读偏好，进而推荐相关内容。
③定制化生产：定制化信息生产即基于大数据分析的、基于场景的个人化信息定制。定制化生产是个性化新闻的更高目标，它的成熟与普及取决于更深层的用户洞察能力，场景分析是理解用户在特定环境下需求的一把钥匙。
（2）机器新闻写作
从Narrative公司到美联社、华盛顿邮报、路透社、Facebook，从Dreamwriter到快笔小新、Xiaomingbot等，机器化新闻写作已经成为热门话题。未来理想的新闻写作，将是人的能力与人工智能的结合。机器的作用，不仅仅是自动获取数据并进行填充，还将体现在：引导新闻线索的发现、驱动新闻深度或广度的延伸、提炼与揭示新闻内在规律，甚至可以借助机器分析对内容的传播效果进行预判，从而决定写作角度与风格。
（3）传感器新闻
从新闻生产角度看，传感器扮演着两个方面的角色：
其一是作为信息采集工具的传感器。通过传感器获得的大规模环境、地理信息等，可为专业媒体的报道提供更为丰富、可靠的数据，甚至可以为选题的发现提供线索、为预测性报道提供依据。
其二是作为用户反馈采集工具的传感器。作为反馈机制的传感器，将用户反馈深化到了生理层面。传感器可以采集用户的心跳、脑电波状态、眼动轨迹等身体数据，准确测量用户对于某些信息的反应状态。
（4）临场化新闻
新技术从不同方面推动新闻用户在新闻事件中的“临场感”或“进入感”。具体而言，临场化新闻主要有以下三种形式：网络视频直播（创造当事人与观看者的面对面感）、VR/AR新闻（让用户在三维空间里直接“到达”现场，360度沉浸于现场）和VR/AR直播。
（5）分布式新闻
分布式新闻是信息与知识生产领域的共享经济。维基百科在这方面已经树立了典范，而在新闻领域，借助一些开放平台，人的认知盈余与机器、物体的智能资源结合在一起，将有助于对一个特定的新闻主题建立起丰富的认知框架，也有助于推动人们在某些角度下的深入挖掘。
在分布式新闻这样的模式中，各种主体的资源发现与整合，报道任务的分配与报道过程的协同，是发展的核心。在其中，机器智能或许将扮演越来越重要的角色。
参考资料
彭兰 - 智媒化：未来媒体浪潮——新媒体发展趋势报告（2016）
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