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拥抱数字时代:在未来新闻长这样子
更新时间:2019-06-17 04:38:42 点击数:267 

  \Facebook 在今年五月份发布了「Facebook Instant Articles」,旨在革新 Facebook 新闻阅读功能的用户体验。一个月后,苹果公司发布了一款名为「Apple News」的新闻应用。Apple News 会对新闻内容进行重新排版,以便让应用所呈现的新闻内容看起来和在出版商网站上的感觉相一致。自发布以来,人们一直在探讨上述举措对于将来平台和出版商之间的关系究竟有何参考意义,在此我们先不对平台作过多的讨论,我们首先需要验证其中所蕴含的一个基本假设:Facebook 和苹果公司拥有针对新闻形式的革新能力,但它们仍然选择了以文章的形式来呈现新闻。在这里,我们并没有对新闻本身的构成和结构等因素提出质疑,尽管新闻的构成无疑是由于印刷媒体的限制才发展成目前的样子。

  除了可以通过大型科技平台来重塑新闻的未来,新闻机构本身或许也应该开始对一些假设条件进行重新思考。毕竟在针对新闻的革新行动中,以新闻作为核心产品的出版商们无疑将成为最大的受益者。那么,当我们决定重新审视自身对于文章的感知时,新闻将以何种方式呈现呢?

  一直以来,新闻都以针对特定事件的系列文章的形式呈现,因为这是新闻唯一的出版方式。印刷媒体的局限性意味着绝大部分报纸都将以每天两次的频率进行出版,而且一篇文章在出版以后便不得再次进行修改。不错,新闻机构已经成功融入到了新媒体时代,它们会使用视频、音频以及一些具有交互性的方式来呈现新闻内容。但即便是通过最具革新性的发布形式对新闻进行发布,这类发布也仅仅会被视为一次又一次的分派行为,因为这些新闻机构所发布的内容并不会随着时间的演进而进化,文章所蕴含的知识也不会有所积累。新闻的一切短暂属性都与印刷媒体的发布节奏紧密相关。

  想要在现有及未来的媒体形式上创造新闻,我们需要以革新性的眼光对时间的标尺加以考虑。信息自身应该具有可积累的特性,文档也需要针对新的报告或者信息作出调整,因此我们需要将用户的消费行为理解为可能以任何频率发生的不确定行为,而不是每日更新的简单模式。

  首先需要澄清一点,我们所说的并不是要将新闻改造成纯粹的参考材料或者是全新的维基百科,我们只是希望通过加深新闻报道所蕴含的知识深度来提升阅读体验。

  为了更好地运用所有被发表的文章中所蕴含的知识,我们首先需要将这些文章以可供搜索和提取的方式进行编制。这意味着我们在撰写新闻稿件的同时还需要对一些可供循环利用的信息加以区分及标注,这些信息被「纽约时报研发实验室」(The New York Times R&D Lab)称为「颗粒」(Particles)。人们曾经在「语义万维网」(Semantic Web)上针对和这一概念有关的想法进行过一段时间的讨论,但由于其中所涉及的人力成本高昂,因此最终也没有得到广泛的应用。目前纽约时报研发实验室正在对注解和标记的方式进行研究,希望能在极大的程度上降低该方式的使用成本。例如纽约时报研发实验室的「编辑项目」(Editor project)便致力于研究如何通过协同系统创造出颗粒状的元数据形式,这类协同系统在很大程度上需要依托计算机的学习能力,但同时也允许人们对输入的数据进行编辑。在一般情况下,这种方式也意味着我们无需完全改写现有新闻编辑部的工作流程,仅需运用特定的计算机技术对媒体工作者的现有工作流程进行放大即可。

  一旦我们成功建立起结构化的新闻元素基质,我们便可以赋予传统新闻文章全新的功能。在当前情况下,如果一位新闻工作者想要查阅关于某个特定话题的新闻报道以便为某篇新闻稿件提供参考,她需要进行大量的手工劳动以筛选出合乎要求的信息,然后再建立起超链接。显然,超链接并不是一种理想的呈现方式,因为读者在点击之后需要从当前阅读的文章跳转至另一篇文章之上。

  然而,倘若我们可以对文章内的「颗粒」元素进行编码和标记,那么新闻工作者在寻找特定信息的时候,他们很容易就可以找到现有文章所蕴含的相关信息。我们可以建立起一系列编辑工具,新闻工作者可以使用这些工具精确地查询所有已经发布的新闻素材,进而降低他们的工作难度,提高办公效率。此外,在进行编码和标记的工序时,我们应该使文章中的「颗粒」信息具备一定的关联性。在这样的背景下,文章将会成为一个不断自我深化的动态框架,它们允许读者进行深度阅读的同时还可以根据读者的喜好进行扩展或收缩。文章所蕴含的内容将不再局限于叙述的论点,还会包含一些和文章的背景、分析等深度内容相关的入口。

  当我们开始思考文章所蕴含的可能性时,我们才能意识到这些「颗粒」的强大之处:结构化信息的语料库(Corpus)能够实现的功能比单纯的文章档案要强大得多。倘若我们选择将文章视为单独的模块,那么在文章发布以后,我们很难重新整合文章所蕴含的信息和知识。在当下,如果说我们希望对文章的信息加以整合,希望从文章中得到与时俱进的答案,希望从文章中获得关于某个话题的累积知识,那么等待我们的都只会是繁重且乏味的手工劳动,因为我们只能在阅读完多篇文章之后再用手工进行整理。

  比方说我们要找出唐纳德·特朗普(Donald Trump)关于移民话题的讨论次数,在目前的新闻形式下我们很难对相应的信息进行提取,更遑论要围绕这条信息为读者创造出色的阅读体验。可是,一旦我们所发布的每一篇文章都加以编码、标记和归类以后,要实现这类任务就会变得更加简单。或者说如果我们希望了解某一个事件的进展情况,我们也可以很轻松地把相关的文章按照发布的时间进行排序,并对其进行动态更新。就目前的新闻形式而言,我们很难对一段时期之内的文章内容进行概括和综合,我们也很难获取与文章的背景相关的深度资讯,但这些信息对于新闻的深度理解而言是不可或缺的。为了填补其中的空白,各类新闻的「解说」网站应运而生。想要拥有关于特定事件的深度认知,由新闻机构发布的每一篇相关文章都是必须的,只有在文章都被编码和标记的情况下,文章背后所蕴含的信息才有可能变得更加易于获取,我们在对信息进行重复利用以及重新混合的时候也会更有效率。

  在各类新型设备和平台不断浮现的今天,新闻机构很难通过程序去辨别文章当中所蕴含的信息。想要论证这一点,我们只需要看看各大新闻机构推出了多少款排版和展示风格都各不相同的发布平台即可。例如,《纽约时报》(New York Times)发布的一篇与食物相关的文章放到网站上或许会是一篇中长篇文章,但在针对移动设备的「Now」新闻应用上则有可能变成一篇言简意赅的短文,呈现在「Apple Watch」上甚至有可能只剩下标题以及寥寥数语的烹饪配方,若要放在 Facebook、Pinterest 或者 Twitter 上,则排版和内容还得再做更改。针对文章内容的「颗粒」进行识别和标记可以让新闻工作者的工作流程变得更加顺畅之余,还能够减轻编辑的工作量。经过编码和标记的相关信息将会被储存在特定的地方,并根据终端地类型予以显示。

  从感知上看来,未来的新闻将不再以系列文章的形式呈现,短暂和永恒的界限也终将变得模糊。实际上,这两类新闻信息的结合一直都存在:一篇文章除了包含当下发生事件的信息以外,也会包含事件的前因后果、关键人物等时效性并不明显的信息。但目前以单篇文章为单位的新闻形式意味着文章所蕴含的信息都被视为是短暂的。每天新闻机构都会发布数以百计的新闻报道,次日它们将再次发布前一天已经发布过的一些内容。这种方式完全是印刷媒体限制下的产物,从数字化时代看来这类方式完全没有必要。你能够接受维基百科(Wikipedia)在叙利亚(Syria)每次发生新事件的时候都发布一个关于叙利亚新闻的页面吗?在这种方式下,如果想要了解全面情况,你只能通过人工的方式浏览上百个页面,并对这些页面的重复内容进行整理。这种方式当然非常荒谬,但这确是新闻机构在每天的工作中所采取的方式。而「颗粒」的方式则意味着我们需要在撰写文章的时候就辨别出那些可以历久常新、可供重复利用的信息并对其进行编码和标记,以便日后使用。这也意味着新闻机构并不仅仅在创造历史的第一份「草稿」,它们还将对第二份、第三份」草稿「进行整合,它们在创造文章的同时可以将有用的资讯整理成一个知识库,这才是一种强力、高效的学习方式。

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