未来媒体必须关注的14个科技趋势
2018-03-21 10:52:13
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来源:新京报传媒研究

来自: Poynter

作者:Ren Laforme

编译:海绵鲍勃

美国时间3月15日早上,在西南偏南大会(一场在美国得克萨斯州举办的音乐节)上,发布了未来今日学会的第十一届年度科技趋势预测报告,其中有一些重要议题被强调。

未来今日学会特别提出了针对新闻媒体的14个趋势,这些趋势有很高的确定性并可能在未来带来直接影响。报告敦促新闻机构对于这些趋势“立即采取行动”。

这些与传媒相关的直接趋势包括了十四个方面:

计算机新闻:计算机辅助报道并不是一个新的概念,它已经在FTI(一家前沿科技公司)的名单里盘踞了四年,并在新闻编辑室占据了一个固定的位置。但报告显示,在不久的将来,对拥有这些技能集合的记者的需求将会增加。

自己团队的算法和数据:因为算法和数据集通过政府、执法部门、学校和金融机构来管理越来越多人的日常生活,新闻机构需要专业知识来分析他们的偏见和理解。

新闻和书籍的语音界面:Alexa(亚马逊研发的一款智能语音助手)和类似的设备现在出现在全球千百万人家中。记者有大量的机会转译人类自然的语言,并为用户所提出复杂的问题提供周到细致的答案。

向大众学习:用户被动提供的信息中蕴含着宝贵的问题。考虑到谷歌搜索,定位数据和公共健康相关的纪录,新闻编辑室已经开始使用这些信息来了解新闻故事。比如说,谷歌趋势揭示,英国脱欧之后,英国居民都在搜索“什么是欧盟?”

数字的脆弱性:互联网吞噬数据的速度已经远超过了我们存档的速度。任何发布过信息的新闻记者都知道,网站更新或者后台故障之后失去文档的感受。为了保护脆弱的互联网数据,新闻机构应当承担起什么责任?

完全的透明:透明度是一种增加新闻可信性的新的署名方式。随着报告变得越来越复杂(考虑数据分析、算法和其他复杂工具),新闻组织有义务揭示他们是如何得出结论的。

限量的新闻产品:关于天气、大型体育赛事或选举等话题的临时的播客、新闻通讯、聊天机器人和短信的浪潮变得越来越普遍。它们也为财政收入、观众参与和数据收集提供了有趣的机会。

为少数专门受众生产新闻:在某些领域,当工业的规模越来越大,针对某些领域的出版可能会更加合理。新闻编辑室已经学会了通过“顺路点击”来衡量忠诚度。相比于那些追寻有利可图的受众,少数用户黏性更高。

通知栏:在过去,通知还是一种新鲜事物,现在,通知栏堆积在手机锁屏上的现象已经屡见不鲜。新闻机构需要防止用户对消息通知感到厌烦,并从那些无用的“噪音”中脱颖而出。

指标中的透明度:我们在分析数据上还存在大量的问题,一方面,即使已经到了2018年,有些新闻编辑室仍然不允许记者查看数据,另外一方面,越来越多的证据表明,来自于各种各样组织的数据并不匹配, 并且甚至无法测量到他们本想测量的东西。是时候给予对话的各方更多的透明度了。

“离线”是一种新的在线:像苹果和谷歌这样的公司已经开始配置用于无法访问数据地区的工具。新闻机构提供类似于“离线”的体验正在更好地服务受众,尤其是在农村地区和那些无法获得稳定可靠的数据服务地区的受众群体。

语音搜索引擎:自从“Serial”和其他公司将播客带入主流之后,播客已经作为承载新闻内容的主要工具而出现。问题是什么?历史上的音频还不是可以检索的,少数机构正在致力于解决这个问题。

FTIT预测了三个视频趋势:联网电视、去中心化的网络和流媒体社交网络。带有内置流媒体服务的智能电视将会扰乱当地广播站和长篇有线新闻。计算机能够在去中心化的网络上更加容易地彼此交流,但是这可能会导致像Skype这样的工具变得无关紧要。既然几乎每个主流社交网络都提供了流媒体视频工具,广播行业不再被特别的执照限制,在技术上变得水平相当。

媒体联合:传统机构在收缩的同时,像Sinclair, AT&T, Verizon, Comcast, Charter和Amazon这样的机构在媒体上大肆渲染。美国通信委员会宽松的限制政策和媒介组织日益增长的压力将很有可能只会加速这一趋势。

同时,报告还指出,除了以上十四个趋势之外,还有少数具有高度确定性但是具有长期影响的趋势,应该被广而告之,其中包括八个方面:

针对不同阅读水平的生成自然语言。计算机将自动为不同的受众编写故事并生成完全不同的版本。

计算摄影。诸如混合了光学和数字图像处理技术的新型iPhone相机等工具将变得更加无处不在。

新闻服务(JaaS)。记者提供的内容可以被第三方使用,而不仅仅是报告自己的出版物。

实时事实检查。语音识别和精细调整的算法正在帮助事实检查者纠正错误,使这些信息一发出就得到检查。

合成数据集。想想要是没有数据集,lorem ipsum会怎么样?(lorem ipsum中文又称“乱数假文”, 是指一篇常用于排版设计领域的拉丁文文章,主要的目的为测试文章或文字在不同字型、版型下看起来的效果)这些填补了真实的信息,使研究人员能够在保护隐私的同时磨练算法和计算机模型。

新的视频和音频故事格式。混合现实、语音接口和其他技术正在提供新的体验,并改变观众与信息交互的方式。

对社交网络算法的调整。社交网络正在采取重大措施纠正错误信息并解决其在全球范围内的滥用问题。

数字时代的第一修正案。我们如何在网上处理仇恨言论和威胁?问题只会变得更加复杂。一些国家也正在就错误信息和言论自由法进行复杂的对话。

 
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