媒体智能化对开源情报工作的影响及对策
时间：2023-05-28 09:05:25 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
郭运滔 韩兵
（1.战略支援部队信息工程大学 河南郑州 450001；
2. 32727部队）
开源情报工作是通过公开、合法的方式从公开来源获取信息，并进行加工、提炼获取情报的过程[1]。新闻媒体是开源情报的重要来源，人工智能技术在新闻领域得到广泛应用，这对开源情报工作构成了重大影响。
当前人工智能已广泛应用于国内外新闻工作的各业务环节[2]，基本涵盖了从选题策划、内容生产到产品分发等全过程[3]。
（一）智能化的选题策划与线索发现
在选题策划阶段，人工智能可以帮助发现具有潜在新闻价值的话题和事件，进而提供新闻创作思路。传统的选题策划主要依赖经验和灵感，现在则更多地借助人工智能和大数据技术收集信息、挖掘线索。人工智能可以快速地提取核心观点、事件发展趋势、舆论情感导向、分析事件传播路径，让新闻生产者迅速了解整个事件的来龙去脉，提供创作思路，从而缩减创作的时间，提高新闻价值[4]。
开发利用智能化的大数据平台系统，采集挖掘社交媒体数据，监测网络舆情，捕捉网络话题，是目前国内外主流媒体的普遍做法。这些平台的功能模块一般包括突发事件预警、新闻线索发现、新闻热点发现、新闻事件核查、热度走势预测、新闻价值研判和辅助报道决策等。有的平台能自动识别突发事件线索并高亮突出火灾、爆炸、交通事故等事件信息，有的平台能实时监测分析互联网信息来源、热度走势、地域分布等，有的平台能捕捉热点事件、分析发展趋势并提出可操作的选题策划建议[3]。以《纽时时报》为例，其机器人Blossom能通过社交媒体数据分析预测用户关注度和事件的新闻价值，而另一款机器人Editor可以自动识别语义标签并追踪实时新闻要素数据[5]。
（二）智能化的内容生成与编辑校审
1.多模态信息处理
随着机器学习技术的发展，智能化的文本、图片、音频、视频等多模态信息处理技术目前已广泛应用于新闻领域。各种人工智能技术组合搭配后形成了针对不同应用场景的信息处理工具，大幅度提升了新闻工作效率。语音识别、语音转换和机器翻译技术相结合可以实现语音转文字和多语种实时转写，方便了访谈等录音的整理。在智能标引、语音合成、语义检索等技术支撑下，可以将文字稿直接转换为视频，并实现音视频智能生成。计算机视觉和自动摘要等技术融合实现了视频资料的识别与高效处理。数据可视化技术则可以更直观地展示数据内涵，方便受众理解新闻。
2.机器人写作
写稿机器人是一种基于算法的自动编写新闻的计算机软件程序[6]，可以运用大数据分析和云计算技术从海量信息中筛选出有价值的内容，并结合自然语言处理技术以符合人类阅读习惯的方式呈现。写稿机器人主要有模板式、抽取式、生成式等三种内容生成方式，基于数据挖掘和算法优化的模板式是目前应用最广泛的一种[7]。写稿机器人的一般工作流程包括建设内容数据库、抓取或输入相关报道素材、利用算法进行处理和分析、发现信息关联和趋势、确定新闻写作角度和方向、自动选用写作模板并生成新闻、内容审核和分发等。机器人写作能大幅提升新闻生产速度，强化新闻生产的客观性和数据的准确性，有利于让记者和编辑从事更具理性沉思的深度报道和探讨社会意义的人文写作。
3.新闻内容校审
人工智能还应用于新闻事实核查和新闻内容校审。网络虚假信息甄别技术是开展新闻事实核查的重要手段，目前主要有语言特征分析、社交网络分析和图像特征分析等三种智能核查方法，能从文字内容、传播行为和图像特征入手检测信息的真实性[8]。新闻内容的校对质检是自然语言处理技术在新闻领域的另一个应用场景，能有效提升校审效率。例如，新华社智能检校机器人“较真”在传统检校软件功能的基础上应用了机器学习技术，可以实现人名自动识别、语言语法使用、语义搭配理解、知识辨别、逻辑搭配、日期规范及稿件电头格式等方面的校验功能[3]。
（三）智能化的产品分发与个性化推荐
算法推荐技术应用于新闻分发环节，有效提高了新闻分发速度和精准度。算法推荐有“用户画像”和“聊新闻”两种实现模式。“用户画像”以召回算法和排序算法为基本算法原理[9]，实践中通过采集互联网上用户个人信息和使用“痕迹”数据，分析公众的个性化需求，进而绘制出因人而异的公众日常生活图谱和社交网络图谱，并在图谱的“指导”下，自动在数据库中进行信息检索匹配后完成推送工作[10]。目前百度新闻和今日头条都采用了类似的个性化推荐技术。“聊新闻”模式是用人工智能技术搭建一个聊天“机器人”，在聊天过程中通过关键词提取和话语分析来获知用户的情感偏好和个人兴趣，并向其推送相应的新闻信息。
新闻媒体智能化对开源情报工作的影响是全面的、深远的和系统性的。
（一）新闻数量更多、内容更丰富，拓宽了开源情报来源渠道
机器生成内容克服了人的部分生理限制，制造了丰富的开源情报素材。一是人工智能使新闻产出数量急剧增加。当前绝大部分新闻媒体都已经实现了电子化，很容易在线获取[11]。人工智能应用于内容生产，催生了即时数据新闻、视觉新闻、互动新闻、自动化新闻、传感器新闻等报道样式[12]。这些新报道样式在本质上都是以数据驱动新闻生产，通过对网络海量数据信息的挖掘、统计和分析，找出数据间的相关性，发现新闻线索，确定报道选题并通过可视化的数据形式呈现新闻故事的新闻报道方式[10]。二是人工智能帮助丰富了新闻报道的角度。通过专题聚类可以对事件进行全方位描述，汇聚采集各方观点，为更加全面地开展情报分析奠定了基础。三是机器翻译技术使新闻利用突破了语言限制。新闻媒体通常使用标准词汇，遵循公式化的结构，因此机器翻译新闻内容非常高效。
（二）新闻的时效性、真实性增强，提升了开源情报挖掘潜力
人工智能的应用提升了新闻的情报价值和效用，从中提炼出有价值情报的可能性越来越大。第一，人工智能提升了新闻的时效性。从新闻事件的发生到新闻报道发出的时间间隔被缩短至秒级，并且可以7×24小时不间断工作，任何突发事件都会被迅速报道，极大地满足了动向和态势情报的监控需求。第二，人工智能部分地减少了新闻生产过程中的主观性影响。基于数据和算法的新闻生产方式，解放了人力，并在一定程度上消除了采编人员个人因素的影响。第三，人工智能可以更有效地对抗假新闻。在网络环境中，假新闻形式多样、识别困难，深度伪造等新技术的应用使局面更加复杂严峻，这种情况下只能寄希望于先进技术[13]。
（三）新闻碎片化、价值密度更低，增加了开源情报开发难度
新闻的智能化导致海量新闻当中无关信息、虚假信息充斥，同质化问题严重，增加了开源情报开发难度和成本。首先，新闻机构应用人工智能技术的水平参差不齐，甚至形成代差，导致新闻产出质量标准不一。其次，算法技术中隐藏着技术开发人员的算法偏见和利益相关者的经济目标，影响新闻的客观性。再次，智能推送导致产生“信息茧房”、回音室效应和群体极化效应，造成偏颇的信息内容和片面的信息来源充斥，少数派观点被压制。最后，新闻的海量增长要求增加人财物投入，使从业人员素质和软硬件技术水平与开源情报发展要求相匹配。
（四）新闻对用户需求的深度挖掘，提高了开源情报工作标准
人工智能技术的应用促进了新闻与开源情报的竞争与融合，并在客观上提高了开源情报工作的标准与要求。一方面，人工智能应用于新闻，能更直接更便捷地满足用户的即时信息需求，从而导致开源情报用户流失，体现出新闻对开源情报的竞争优势。另一方面，新闻与开源情报呈现明显的交叉融合。尽管新闻与开源情报分属传播学和情报学两个学科，但是在本质上都是信息，并且当前二者在研究对象、研究方法和应用领域的交叉越来越明显。
要有效应对新闻智能化，开源情报工作应积极引进和改造相关新闻智能化技术，并创造性开发一些特色技术。
（一）引进新闻智能化技术，并以其作为开源情报底层技术
新闻是开源情报的基础性来源。开源信息可以划分为由机构产生的新闻媒体内容、灰色文献和由个人产生的社交短文、社交长文，新闻媒体内容在采集、处理、利用和生产等开源情报业务流程当中的利用难度最小[11]，可以视为开源情报的基础。
新闻技术一般领先并引领开源情报技术发展。开源情报以特定情报用户为服务对象，以服务决策为主要目标，因此多以行政化方式运作。新闻面向特定受众群体，强调新闻的内容价值同时更强调新闻的传播价值，市场化竞争更有利于新闻领域的技术创新。情报来源公开是开源情报的基本内涵，情报来源的变化与人类社会信息传播媒介技术的发展紧密相关。例如，针对印刷媒体，开源情报的工作重点是编制索引、储存和方便获取书面信息，为此发展出了剪报技术，“一把剪刀、一瓶浆糊和一个资料柜”成为许多情报专家的标配。开源情报工作要应对新闻的智能化必须首先学习新闻的智能化。具体从实践角度看，前文提到的新闻智能化应用几乎都可以对应到开源情报具体流程当中，并能拓展应用于新闻之外的信息。例如，虚假新闻甄别技术可以应用于开源情报溯源查证等。
（二）改造新闻智能化技术，使其能满足开源情报工作特殊要求
开源情报工作有其特殊性，在引进新闻智能化技术的同时需要结合实践加以改造。比如新闻产品不能代替开源情报。新闻强调传播价值，以有趣或有用的内容吸引人。开源情报更突出效用性和竞争性，而且在此基础上会产生某些保密要求，因此可能需要增加保密功能模块等内容。又如，内容上开源情报一般与国家安全相关，新闻涵盖领域则更宽泛，具体的分析方法可能存在差异。再如，与采集新闻受众的数据信息相比，情报用户数据信息的采集存在较多限制，采用用户画像方式进行开源情报推送的可行性存疑。在具体的开源情报部门，智能化技术的引进和改造也应特别注意以现实需求为依据。
（三）创造性开发开源情报技术，提升开源情报工作核心竞争力
引进和改造智能化技术的同时，必须重视创造性开发。开源情报是大情报体系当中的一个门类，发挥着引导情报搜集和为秘密情报提供补充等作用。除了直接以产品服务用户外，还有情报协同、多元情报融合等应用场景，这些场景是新闻工作中一般涉及不到的。人工智能技术还处于弱人工智能发展阶段，与之关联的数据、算法和算力等要素正在快速发展过程中。开源情报智能化技术创新应当紧跟新技术发展，结合服务特定应用场景进行开发。另外在开发过程中还必须警惕“技术崇拜”，注意及时预判和解决智能化技术可能带来的负面影响。
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