【前沿】2018年新闻与媒体技术趋势,75项关涉媒体未来战略

摘要: 导读: 人工智能、无人机、环境界面……技术在高速发展,媒体在不停追赶,无论是重荷难负还是驾轻就熟,利用新技术

10-29 22:06 首页 看传媒

导读:

人工智能、无人机、环境界面……技术在高速发展,媒体在不停追赶,无论是重荷难负还是驾轻就熟,利用新技术,媒体的内容生产与传播制造了诸多曾经难以想象的惊喜。近日,未来今日研究所(Future Today Institute)发布了2018年专门针对新闻业和媒体的未来科技趋势报告,其中指出了75项值得新闻机构提起战略关注的新兴技术趋势。2018年,新闻与媒体面临的技术挑战与机遇会有哪些?具体将如何应用到新闻行业中?且来看趋势报告精要。


趋势1-9:人工智能

人工智能其实并非新生事物,从1956年正式提出人工智能学科算起,50多年来,取得长足发展。从十年前开始发布FTI报告以来,人工智能就一直“榜上有名”。人工智能本身并不是一种趋势,它太过于宽泛,因此我们把它分成了九个主题来介绍。

 

1.实时机器学习

目前,使用连续性的交易数据流和实施调整模型是可行的。比如当消费者浏览网页时,推送给他正确的商品;个性化的网页内容等。另外,它还能根据某人的打字习惯来对其进行身份验证,能够成为防治欺诈的安全措施。

 

2.机器阅读理解(MRC)

对于人工智能研究人员来说,机器阅读理解一直是一个重要又具有挑战性的目标。MRC不是只关注关键字,未来,一个训练有素的MRC系统可以被应用到不同领域,即便在无人创建标签,甚至没有标准的分类法时,MRC也将能够阅读、推断意义,并立即交付答案。MRC是实现人工智能的必要步骤,近期,它有可能将新闻机构的网站变成一个可搜索的信息存储库。在基于语音的接口变得更加普遍的情况下,MRC将非常有用。

 

3.自然语言理解(NLU)

现实生活中,我们身边充满着无结构文本,包括社交媒体内容、博客、网站内容、城市的数据记录等等。NLU允许研究人员通过提取概念、映射关系和分析情绪来量化和学习所有这些文本。NLU的能力将允许新闻机构筛选大量文档,比单独的记者更快地获得深刻见解。

 

4.自然语言生成(NLG)

算法可以将数据转换为使用自然语言生成的叙述文本。包括彭博社(Bloomberg)和美联社(Associated Press)在内的数十个新闻和其他组织都在使用Automated Insights(一家由美联社及其他投资者提供融资的科技公司,为美联社制作过很多有关企业财务业绩的自动编写新闻。另外,这家公司还为雅虎和康卡斯特等客户制作来自于数据的内容),它可以挖掘数据,每秒可以写2000多篇文章。 Narrative Science(自动写作技术公司,通过多重数据源为用户自动生成可读性文本)使用它的NLG系统,从大数据集构建叙述,帮助非数据科学人员更好地理解他们组织内发生的事情。

 

5.语音、视频的生成算法

麻省理工学院的研究人员正在研究儿童如何学习新单词,以便训练计算机自动语音识别。作为人类,我们能够从一个或两个例子中掌握一个新概念,对于机器来说,这是一项更加困难的语言任务。与此同时,研究人员正在训练电脑观看视频,并预测物理世界的相应声音。例如,当一个木制的鼓槌敲击沙发的时候,会发出什么声音呢?本研究的重点是帮助系统理解物体在物理领域中的相互作用。但未来的算法版本可以用来自动为新闻视频、电影和电视节目制作声音和音效。当电脑能够生成欺骗我们的人声和自然声音时会发生什么?2017年,华盛顿大学的研究人员开发了一个模型,令人信服地展示了巴拉克·奥巴马总统发表了一篇他从未真正在现实生活中发表过的演讲。未来,记者必须对新闻编辑室之外的音频、声音和视频进行额外的审查。

 

6.图像修复

如果一个计算机系统能够访问足够多的图像,便可以修补并填补图片中的漏洞。如果一座山的前景不引人注目,记者便可以对其进行修改,换成另一个图片中的场景,以产生完美的画面。不过随之而来一系列伦理问题。这项技术在很大程度上可以为执法人员和军事情报人员提供帮助。

 

7.机器预测能力

麻省理工学院的研究人员不仅训练计算机辨认视频内容,更训练它们预测人类下一步将做什么。通过YouTube视频和《绝望主妇》等电视节目的训练,计算机系统可以预测两个人是否会拥抱、亲吻、握手或击掌。这项研究有一天将使机器人能够更容易地在人类环境中导航,并通过使用人类的身体语言来与人类互动。它还将有助于个性化的建议,新闻的用户会看到一个专门为他们定制的新闻体验。

 

8.算法市场

大多数新闻机构的开发团队都无法永不停歇地创建、测试和改进算法,因此,开发者社区在新兴的算法市场上提供了他们的算法。DataXu(一家数字营销管理平台开发商)为其专有算法提供了一个市场。Quantiacs允许开发人员构建算法交易系统,并将其算法与机构投资者的资金相匹配。PrecisionHawk(一家利用无人机提供空中路径计算及数据评估解决方案的初创企业)推出了一个预测农业的市场。其他一些公司,如Nara Logics、MetaMind、Clarifai也提供了开发人员深入学习任何应用程序的工具。

 

9.人工智能整合

?些?担心只有少数的公司控制着人?工智能领域,垄断这个领域的人才和技术,他们之间还会相互合作。当谈及?人工智能的未来,我们应该试问:整合是否真的能够带来巨大的好处?竞争是否会阻止技术的发展?


趋势10:人工智能隐藏的偏见

到目前为止,我们的机器学习模型和他们使用的数据都是带有偏见的,这已经不是什么秘密了。这是因为那些建立模型的人自我意识到无意识的偏见,以及更明确的同质学习和工作环境。

 

2016年,ProPublica.org发表了一篇特别调查,关于机器偏见和利用人工智能预测未来罪犯的问题。麻省理工学院、哈佛大学、卡内基梅隆大学、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校等著名大学所进行的大量研究表明,在许多行业和社会领域,算法存在明显偏差。


趋势11:计算机化的新闻业

数据和算法可以如何改进报道方式?要找到并挖掘公共数据来分析情况是一回事,将看似不可连接的点连接起来又是另一个挑战。计算机新闻技术,如多语言索引、自动报告、实体提取、算法可视化、数据集的多维分析、灵活的数据搜集,允许记者将他们在数据中发现的内容结合起来,以此看到事实、关键字和概念之间的联系,进而可以揭示出人们和组织之间相互关联的关系,而这些关系是他们可能没有看到过的。

 

我们预期计算机杂志的需求会增加,而有免费技能的记者也会增加。有许多故事等待着人们去发现、书写和实践。


趋势12:算法和数据的管理者

算法、数据集合AI系统反映了工程师和训练时的世界观,被用于帮助他们做出决策,预测行为以及回答问题。现在有更多这样的系统每天服务于执法机关、大学、金融机构和政府机关。记者必须调查数据和算法是如何在我们的日常生活中起作用的。而且,为了防止报道中出现偏见,记者必须更加深入去了解是谁创造了算法和数据集,他们的创作过程是怎样的。例如,美国各警察部门使用的PredPol预备性防务系统,经常推荐警察部门把精力放在极度贫困地区和黑人聚集区。这个问题与逮捕资料中收集的警察部门历史上如何监督当地社区的信息有关。

 

很快,我们便无法再判断一个数据集是否被有意或无意篡改。人工智能系统依赖于我们的信息,如果我们不再相信算法的结果,那几十年的研究和科技成果将会功亏一篑。建立信任和责任是展示工作的一件大事。这是一个复杂的过程。


趋势13:群众学习

众包要求公众提供内容或者协助当地报道问题,是一种计算新闻技术,可以查询我们的数据——我们的移动和网上活动,健康记录,位置,甚至学到的新东西。

 

2016年6月,在英国的公民投票支持英国退欧之后,谷歌公布了发人深省的搜索数据:英国人在谷歌上搜索欧盟。这种被动的数据只是我们现在能够通过监测各种网络向人群学习的一部分。我们的智能手机拥有量已经达到了临界质量,我们对各种网络的使用也是如此。

 

我们预测更多的新闻机构,还有销售人员,以及其他团体,将会开始把大数据用于创造性的方式中。这是因为我们想法的结果是行动,行动的结果是数据,而且这些数据还可以被用于学习我们自身。


趋势14:对抗性的机器学习

一张图片,一段视频,一个音频文件中微小的修改是很难被人类察觉到的。为了让机器学习系统学习,它们必须注意到微小的差异,研究人员使用对抗性信息训练系统认识到误导性信息以确保其安全。对抗性图像可以明智而有意地欺骗机器学习系统。如果一个黑客训练一个机器,使用微小改变的图片,这个对抗性例子可以被部署到其他的模型中。对抗性例子可以被故意或无意的嵌入进图片、多媒体故事、虚拟现实内容或其他一些类似的东西。尤其是在数字渠道中,虚假消息在持续增加,这让搜索引擎(谷歌)也更加困惑。


趋势15:计算摄影

计算摄影是计算机视觉、计算机图形学,互联网和摄影的融合。它不是单独依靠光学过程,而是使用数字捕获和处理技术捕捉现实生活。

 

 Nvidia和加州大学圣巴巴拉分校的新研究显示了一种计算缩放技术,它让摄影师可以实时改变图像的组成。照片在一个堆栈中采集,然后渲染与多个视图。这将允许摄影师改变透视的角度。与此同时麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室和谷歌共同研发了一种新技术,它可以实时修饰我们手机拍的图片。但这样与记者的道德伦理相悖,记者们应当研发一种技术,揭露图片有多少编辑的成分。


趋势16:机器人

在过去一年,机器人从边缘进入到主流视野中。Facebook、Messenger. Beyond Facebook、 Slack大量的生产机器人,很多新闻编辑室都有使用聊天机器人的经历,包括Buzzfeed、《洛杉矶时报》、Quartz、Mic等。

 

2016年3月,被全世界关注的Tai.ai(微软的实验性推特机器人),就在发表第一条推文之后的24小时之内就涉及了反犹太、歧视同性恋和种族主义的暴行。Tai.ai与同一实验室平台产生的普通话机器人“小冰”,都能够和使用者进行对话,因为它们有能力记住之前对话的细节,而且抓取了互联网中人类的对话,以此来合成对话。


趋势17:语音界面

我们正在进入一个对话界面的时代。你可以与机器,这些系统与我们的数据一起使用,并进行了自然语言处理,以便预测我们下一步需要或需要做什么。

 

不久以后,你会发现你自己和大量的连接设备说过话,例如你的家用恒温器、汽车、冰箱等等。到2023年,百分之五十的北美人会用声音与他们的机器互动。


趋势18:环境界面

我们的现代界面变得越来越像环境。这些界面会如我们所需要那样自动传递信息或提供服务。我们正快速地朝着一个后银幕的方向前进。在我们现代的信息时代,一般成年人每天要做超过2万个决定,新兴技术承诺优先考虑这些决定,代表我们,甚至为我们自主地解决问题。很多这种无形的决策将在没有你的直接监督或投入的情况下发生。


趋势19:深度链接

深度链接在智能手机出现时就开始存在,它们与超链接类似,但不是将用户发送到网页,而是将用户发送到其他移动应用程序中的特定屏幕。

 

目前有三种深度链接:传统的、延期的和背景的。传统的深层链接可以从一个应用程序或站点(如Twitter中发布的链接)重新连到App。背景链接可以提供更加丰富的信息,还可以提供个性化信息。

 

随着安卓和苹果的更新,App到App的体验应该开始变得更加普遍。深度链接对于新闻机构至关重要,因为它是维持用户在此新闻的App中活动一种方式。


趋势20:生产力机器人

生产力机器人可以帮助记者更有效率地执行工作。

 

协作工具Slack,每天有超过五百万的活跃用户,其他公司的短信平台如:Yammer,、HipChat、 Ryver、Zoom和Skype,逐渐成为现代职场中的一部分,并开始取代传统的生产渠道。

 

随着这些平台周围的开发者生态系统的不断发展,新的生产力机器人将通过帮助这些工具相互交流来继续提高效率。机器人越来越聪明,每天有数十亿的信息传递于各式各样的聊天软件,机器人也会听取我们的对话来接受训练,并在需要的时候为我们提供帮助。


趋势21:适应性学习

“一刀切”式的教育模式将被自主适应性学习软件所替代。这项技术将被用于训练新闻编辑室的记者们,让他们掌握在不久的将来所需要的新技术。

 

任何优秀的老师都被训练去接收来自学生的信号来驱动他们的指令。随着软件开始在教学交付模型中发挥越来越大的作用,这些系统也在接受训练,以做同样的事情。当新闻编辑室面对财政困难,专业的发展资金往往会被削减。适应学习系统将成为新闻编辑室培训和研讨会的有效替代方案。随着越来越多的人开始建立混合和在线项目,越来越多的学生转向替代教育平台,大量的数据将会产生关于他们的相对效能的数据。


趋势22:微学位

硅谷出现了一个新的理论:现在我们传统的四年制教育系统,已经无法为未来的工作服务。现在,人力资源主管和高级管理证开始将教育视为产品,并且尝试使教育回报率最大化。

 

随着工作中技术采用的更新速度不断提高,现代专业人士不断适应新平台和学习新技能变得至关重要,新闻从业者也并不例外。为了满足终生学习者完成他们的目标,像优达学城(Udacity)这样的平台正在发展利基(指针对企业的优势细分出来的市场)科目的微课程,帮助独立学习者掌握新的技术。因此新闻机构、新闻协会和专业培训小组,应该考虑提供技术微学位,并发挥它的在新闻编辑室的领导力和各种商业技能。


趋势23:附近的新闻

技术可以编程来推动或接收我们的移动设备的信息,还可以我们的身体带到一个永远在线并普遍存在的信息网络。

 

信标(beacons)是可以被编程为可以使用蓝牙推送(或接收)手机信息的小型设备。我们位于附近的网络上,同时传感器会使用我们的个人信息并收集关于我们经历的数据。当你靠近信标时它们会发现。信标被频繁地适用于营销,而且被计划使用与新闻、文化、艺术、体育赛事以及整个城市。苹果秋季Safari技术预览版,iOS设备将默认使用Beacon API。很快你就能通过连接WiFi来获取附近的新闻。


趋势24:个性识别与分析

新兴的预测分析工具会为你的数据、行为和偏好进行争论,以映射你的性格,并预测你在任何情况下可能会做出什么反应。这些工具可以用于新闻工作,个性化客户互动,甚至个性化新闻本身。人格识别也可以与自然语言生成算法一起使用,以使故事的某些部分更加个性化,使它们更容易被个别读者所接受。面部和语音识别分析将帮助机器学习系统实时检测消费者的情绪状态。


趋势25:注意力

在数据时代,注意力就是货币。能否吸引受众注意在广告商、媒体买家和广告交易所的眼中逐渐成为一项重要指标。因此媒体正在转变他们的战略方向。在线广告上也有巨大的整合,尤其是IBM、Google、Facebook、Quantcast 和Adobe。所有的新闻机构都必须集中更多注意力在消费者自身和消费者所做的事情上。不久,新闻工作者与同数据算法共同工作,根据用户的个性化需求将不同的版本的新闻组合到不同的设备上。


趋势26:数据脆弱性

数字脆弱性是指在新闻机构网站上发布的数字资产是非永久的或容易被打破的现象。在过去的三年里,我们曾看到广为流传的重要新闻、报告,或与某一公众事件相关的社交网站内容,因为媒体整合,或者网站不再被维护而被删除。虽然有些内容可以通过互联网存档获取,但它只是一次获取内容的快照,而且现在生产的所有数字内容都没有中央存储库,使得这一段历史难以被查询。


趋势27:高度的透明度

在过去的一年里,可靠的新闻机构面临着由Twitter机器人、政治极端分子和民选官员造成的信任危机。高度透明为公众提供了一个完整的视角来描述这个故事是如何报道和产生的。

 

虚假新闻的指控太多了。为了使新闻记者能够改变公众不信任的状况,他们需要提高透明度。例如,普利策奖获奖的事实核查网站PolitiFact,就列出了每一个故事的所有来源。


趋势28:限量版新闻

一些组织已经开始尝试临时产品:限制运行的时事通讯,只持续一段时间播客,只有在事件发生时才会出现短信服务等等。此类新闻产品是提高收入和观众参与的机会,因为它们是数据收集和定向广告的工具。

 

生产此类新闻,不一定需要创建许多劳动密集型、一次性的模板和工作流。生产者可以开发可以迭代并重新部署的模板。在2016年的政治会议上,BuzzFeed就建立了一个临时聊天机器人,而《纽约时报》为奥运会推出了一个短期的聊天服务。


趋势29:一对多的出版

吸引小规模观众的通讯、播客和利基网络在2015-2017年之间大幅回升。接下来是扩大规模,以收购更多的利基受众。研究表明,更多的利基网络将会以各种格式发布内容。我们的搜索结果显示,尽管这些网络的观众人数可能更小,但仍有利润可赚。

 

趋势30:锁屏通知

锁屏通知也已出现在手机、可穿戴设备和联网设备的锁屏上,有利于吸引受众注意,十分受新闻机构喜爱。

 

问题是目前手机屏幕上充斥着各种通知,操作系统、政府应急服务、天气应用程序、游戏、社交网络、播客、照片和表情符号等。新闻机构需要制定新的策略和策略,以确保他们的通知不会使得现有的屏幕更加混乱,以免疏远读者。


趋势31:新闻作为一种服务(JaaS)

作为服务的软件是一种授权和交付模式,用户为按需访问付费。新闻机构内部的核心挑战是,存在着一些突发的、尖锐的问题,但合理的解决方案需要对能源和资本的长期投资。


趋势32:透明度指标

社交网络面临着提高透明度的压力,虽然大多数在网络上发布内容的公司都沉迷于指标,但也一直对员工隐瞒数据。对于内容组织内部的许多工作而言,衡量标准既不容易找到也不容易理解。不透明的现状也使得发布商和广告客户将质疑自己无法验证的指标的有效性。


趋势33:实时的事实检查

由于受到虚假新闻的指控,实时的事实核查将是2018年新闻工作者的首要任务。几乎每天都会有错误和谎言在社交媒体上广泛传播。在引用数字和数据时,人工智能即将允许新闻机构自动执行事实检查过程。再过几年,人工智能系统将启用更复杂的事实核查:解释信息是否被断章取义、夸张或淡化。


趋势34:离线是新的在线

在美国,消费者每天平均在他们的移动设备上花费五个小时,不过他们并非可以时时在线。包括谷歌、Smartnews和苹果在内的许多新闻聚合平台都希望即使在WiFi信号很弱的时候,它们的内容也会出现在消费者的屏幕上。在新闻消费者普遍使用廉价、快速的数据之前,离线阅读将是必要的,这将有利于新闻机构培养更多粘性更高的受众。


趋势35:音频搜索引擎

虽然开发人员已经学会如何快速索引和显示网页内容,但数字音频一直是未解决的挑战。 现在,消费者不用搜索一个主题,并得到一堆超链接来点击并收听,而是会收到一系列超链接,这些超链接可以播放与他们的搜索相关的音频片段。此外,消费者也可以在语音助手的协助下,立即访问和记住他们想要的播客,重播他们在车里听到的新闻报道,或者获得一系列与主题相关的剪辑。随着资金和技术的大量投入,音频搜索将迅速成为未来几年最重要的技术趋势之一。


趋势36:微型卫星

企业家正在建设和准备在未来三年内推出数以千计的低成本、高价值的卫星。这些卫星很小,能相互通信,并且会时时刻刻拍摄地球的每一个角落。联邦航空局预计,2018至2020年之间的卫星发射数量将达到前所未有的水平。新闻机构可以访问数据驱动的报告项目的图像和工具,并实时了解世界的情况。卫星和图像分析将帮助记者们把握住城市的脉搏,深入了解天气事件,深入犯罪活动。


趋势37-39:视频

美国成年人每天花在观看在线视频上的时间接近一小时,我们越来越多地用手机来获取这些内容。预计移动视频广告支出在2018年将达到180亿美元。


趋势37:联网电视

流媒体服务将削弱本地广播新闻市场,这些服务也会长期扰乱电视新闻的播放。

 

趋势:38 网页实时通信(WebRTC)

WebRTC是Google,Mozilla和Opera支持的实时通信技术,它支持Google Hangouts。WebRTC可用于将智能手机连接到桌面或平板电脑上阅读的文章,显示不同的组件,提供最好的用户体验。如果视频在您当前的设备上不能很好地显示,那么您可以自动提供不同的版本。

 

对于新闻机构来说,WebRTC和类似的点对点技术可以帮助计算机进行无障碍相互交流。这似乎是互联网架构的一个微妙变化,你将不再需要像Skype那样的第三标准运营商,与朋友进行视频会议,或者向消费者播放实况新闻。视频会加载和播放更快,也不需要缓冲。

 

趋势39:流媒体社交视频

Facebook、Snapchat、Instagram和Twitter都免费为任何人提供直播视频服务。这意味着,历史上第一次,新闻广播不再需要技术知识和专业设备的支持。因此,我们也在社交媒体上看到了一些完全没有过滤的有价值的新闻事件。

 

虽然新闻机构和其他任何人都可以使用流媒体,但我们需要考虑是否所有的事件都应该公开传播。我们必须询问是否应广播所有内容。新闻机构需要一个框架来决定通过社交视频转播谋杀、自杀或暴力行为是否符合公众利益。



趋势40:新视频和音频故事的格式

随着语音接口上线,以及新技术的应用(VR、AR等),标准讲故事的格式不再适用,新闻机构将开始开发以前从未使用过的新的格式。


趋势41:互联网的巴尔干化

二十年前,互联网成为一个希望信息自由的全球空间。现在,对于我们的全球信息高速公路应该如何受到管制、由谁来管理等问题,每个人都有不同的想法。 因此,我们将来会朝着零碎的“互联网的巴尔干化”前进。

 

在世界大部分地区,搜索主要由少数美国公司控制,没有任何联合国或其他国际组织有权制定所有使用互联网的公认标准,规范和法规。在过去十年中欧洲各国与互联网服务提供商和搜索提供商(如谷歌)和雅虎(Yahoo)等对薄公堂;2017年夏天,德国通过了一项法律,迫使社会媒体公司在发布后24小时内删除仇恨言论,或罚款高达5700万美元;加拿大最高法院命令Google从搜索结果中删除盗版内容……

 

所涉及的搜索和社交媒体公司认为,他们“只是技术公司”,然而信息仲裁者的角色在未来几年将会在法庭上进行测试。如果没有协调的努力,互联网的巴尔干化将在未来几年继续激增,这可能会使在世界各地传播高质量新闻更加困难,也可能会给新闻机构带来巨大的麻烦,因为这些机构会将内容分发给全球观众。


趋势42:媒介融合

接下来的24个月将是快速的产品创造阶段,并在投资和退出的热潮中持续货币化。到2021年,AT&T,Verizon,Comcast,Charter和亚马逊有可能取代CBS、Viacom、纽约时报、赫斯特和康德纳斯特,成为美国最大的新闻和娱乐媒体品牌。


趋势43:广告拦截器

德国出版商斯普林格集团发布了一套新系统,如果读者不关闭广告拦截器的话,他们将无法访问《画报》网站。许多出版商纷纷效仿,要求读者将网站加入白名单。尽管如此,读者还是有一些方法可以访问这些网站的内容。

 

互联网研究人员发现,读者不太可能使用白名单。白名单的使用是为了不去看不合适的广告,或者是被营销人员使用的代码追踪。根据互联网跟踪服务Alexa(一家专门发布网站世界排名的网站)的数据,施普林格的Bild反弹率从2%飙升至40%,受众在网站停留的时间下降了6%。其他网站的情况也好不到哪里去。出版商将需要花时间在2018年开发一种不同的应对广告拦截的策略,这也意味着出版商需要与广告服务公司和在线广告商密切合作,以确保正确的广告类型被展示出来。


趋势44:自然语言生成

自然语言生成(NLG)是一项处理任务,计算机生成人类在指定情况下使用的语言。NLG可以用来为各种不同的阅读水平重写内容。包括瑞信(Credit Suisse)、德勤(Deloitte)和一些新闻机构在内的许多公司已经在使用 Narrative Science(NLG的供应商)。用NLG算法处理一组基本数据,生成一个可读的故事,听起来和人类写的没什么区别。

 

随着新闻机构寻找新的收入来源,NLG将发展成为为拥有不同阅读水平的观众创造不同的版本的内容。这是因为构成故事的基本语料库是不会改变的,但是词汇量和细节量可以调整。例如,一个关于伯克希尔哈撒韦公司季度收益业绩的单一故事可以以多种不同的方式呈现,提供给为金融专业人士、高中经济学课程、英语初学者、非英语国家的MBA学生等。使用NLG来定制不同版本的故事,可以让媒体机构在不雇佣额外员工的情况下,在全球范围内扩大他们的运营规模。


趋势45:泄密

2017年是泄密事件频发的一年。我们希望看到更多关于阻止信息泄漏信息的努力。未来一年,新闻机构开始开发针对潜在泄密者的安全方案,而个人记者越来越多地使用加密网络发送和接收敏感信息。现在是新闻机构在下一次泄密之前建立合作伙伴关系和工作流程的好时机。我们也看到了数据记者和那些拥有专业技能的人的机会,他们擅长组织和分析结构化数据,他们的特殊才能在未来几年将会有更大的需求。最后,新闻机构应该制定关于泄密的道德标准。


趋势46:数字时代的第一修正案

最近在我们的技术如何呈现语言的发现中可以看到,未来的几年将会形成对第一修正案的挑战。

 

在暴力和种族主义的示威活动中,Charlottesville、GoDaddy和谷歌的“联合右翼”集会上,他们放弃了对新纳粹网站的服务。2016年3月,微软的人工智能机器人Tay出现了反犹太主义、恐同、种族主义的言论,24小时内退役,但其自动生成的推文截屏遍布互联网。Twitter、Facebook、Snap、Instagram、YouTube和Twitch也被法律问题困扰着。第一修正案显然适用于政府对言论的压制,但它应该如何处理互联网服务提供商和搜索引擎发布的言论?


趋势47:个人网络

在对泄密和安全漏洞的反应中,超级私人网络正在启动。

 

如果个人网络继续获得吸引力,新闻机构可能会尝试在一个封闭的网络中传播内容。与付费墙不同的是,封闭的网络不会允许搜索引擎索引内容——但它可以在社区的信任或高级成员之间共享新闻报道和封闭区间的评论。



趋势48-51:混合现实

AR、VR、360度视频和全息图都不是新的,但在未来的一年里,我们将看到更多的设备能够以可承受的价格向消费者提供帮助,我们将看到一些新的内容提供商为每个平台提供故事和体验。

 

48.全息图

虽然全息摄影技术还在发展中,对新闻机构来说还为时尚早。

 

49.虚拟现实

虚拟现实市场还不够成熟,无法广泛采用,而讲故事的选择也仅限于新闻机构。虚拟现实为娱乐、电影、节目和游戏提供了更多的机会。

 

50.360度的视频

因为360度的视频不需要单独的硬件来观看,它为VR提供了一个性价比更高的替代选择。

 

51.增强现实

在不久的将来,AR将为新闻机构提供最大的市场潜力。



趋势52-60:安全和隐私

过去的一年,由于对政府、企业和个人的攻击缺乏计划和监督导致了重大的网络问题。与此同时,不断发生的违规行为也破坏了公众的信任。

 

52.差分隐私技术

这是一种从用户那里收集大量数据的技术,然后使用一种算法来打乱数据,这样就不能追踪到每个人。为了发现新兴的趋势,通常与机器学习一起使用差别隐私来研究一个大的群体。苹果公司的最新版macOS High Sierra在浏览器中使用了不同的隐私技术,以收集用户访问受损网站的信息。

 

53.网上捣乱者

2017年,社交媒体和网站上的持续助长了仇恨言论和种族主义。这一行为已经被美国和欧洲的几位民选官员正常化,这意味着还有更糟糕的事情会发生。值得欣慰的是,谷歌的子公司Jigsaw发布了一组项目,使用机器学习识别语言的虐待和骚扰,帮助保护新闻网站免受分布式拒绝服务攻击,并提供私人网络绕过政府的审查。

 

54.真实性

随着假新闻的流行,以及最近对合法新闻来源的怀疑,在数字信息生态系统中,真实性将是最重要的。

 

55.数据保留策略

在2018年,每个新闻机构和第三方服务提供商都需要解决数据保留方面的最佳实践,以确保安全。

 

56.后门程序

后门程序一般是指那些绕过安全性控制而获取对程序或系统访问权的程序方法。在软件的开发阶段,程序员常常会在软件内创建后门程序以便可以修改程序设计中的缺陷。但是,如果这些后门被其他人知道,或是在发布软件之前没有删除后门程序,那么它就成了安全风险,容易被黑客当成漏洞进行攻击。2018年,政府官员将继续倡导一套“金钥匙”,允许执法人员使用后门来突破安检。反对者认为,创建后门会让普通的人很容易受到甚至是没有技能的黑客的日常攻击。越来越多的记者使用加密工具进行报道,新闻机构现在为新闻来源提供安全的渠道,以上传文件。新闻编辑室很可能会被卷入未来的后门。

 

57.奖励黑客计划

一些白帽(指的是好的黑客)的漏洞赏金计划正在变得流行起来。新闻组织可能会考虑与友好的黑客合作,以找出他们的网络、应用程序和系统中的潜在漏洞。

 

58.武器化的维基解密

2010年,维基解密放出价值75万份外交电报、视频和文件,其中很多都属于机密。2016年7月,维基解密公布了来自民主党全国委员会的2万封电子邮件。到2017年秋天,奥巴马政府将俄罗斯列为黑客攻击数据的来源,理由是俄罗斯总统弗拉基米尔·普京希望影响美国总统大选。当一个政府被维基解密泄露了敏感信息,意图破坏另一个国家的稳定时,会发生什么?维基解密就做到了。

 

59.故障处理

故障不容易被发现,但却会导致令人沮丧的问题。在过去的一年里,在许多情况下,故障与退化的网络连接或错误计算所需的带宽有关。但很多时候,小故障都与新技术有关,我们正在以意想不到的方式学习。为新闻生态系统服务的新闻机构和技术公司应该为未来几年的故障做好准备。

 

60.所有权归属

通过它的广告计划,许多个人和组织从他们上传的视频中赚了很多钱,但没有什么能阻止人们复制视频并将其上传至另一个平台。随着新闻机构将视频上传至社交网络,并在他们重新播放来自消费者的视频时,全世界的法律专家都会质疑谁拥有所有这些数据的权利。


趋势61:组织化的网络揭私

由于近年来黑客的成功,我们可以预见到更多组织化的网络揭私。新闻机构也很用以受到攻击,每一个执行团队都必须制定一个风险管理计划。


趋势62:新闻业的区块链技术

区块链是参与比特币数字系统的每个人共享的事务数据库,是一个公开的交易总账。

 

我们正进入分散的国际网络和互操作性问题的开端。虽然你经常听说区块链与货币和金融市场有关,但这种技术也有新闻的潜在用途。一个可能的前景是验证和加密,使新闻编辑室更容易从告密者那里获取和接收敏感信息。它还可以用来保证来源、图像和视频的真实性。在未来,可能会有一个公共的新闻网络系统,用来交换真实的新闻和解析假新闻。


趋势63-69:无人机

63.感官和回避技术

机器人利用神经网络和人工智能可以在编程时做出推断和决定。在2018年,无人机将被设定为沿着GPS路标的路径行驶,他们会在空中决定最佳路线,以及什么时候避开建筑物、树木和山脉等物体,或者其他的无人机。

 

64.无人机群

数以百计的微型无人机可以同时部署,它们飞行速度之快,摄像机很难实时捕捉。这项技术是由军方开发的,它最终可能会有商业和新闻应用。

 

65.无人机航线

业余的无人机驾驶员将继续给普通飞行员和私人飞机驾驶员带来麻烦。目前,美国联邦航空局不允许无人机在机场空域飞行,也依然有一些地方并非禁飞区。新闻机构希望使用无人机在公共场合进行报道,而像亚马逊这样的商业运营商也希望能够开始使用无人机送货。我们预计天空将很快被分为不同的区域:业余爱好者将有机会在200英尺和以下的空间中使用无人机,而商业和商业飞行员将获得200 - 400英尺的专属空间。

 

66.可消失的无人机

2016年,美国国防部高级研究计划局资助了一项新的研究,这些无人机能够完成交付,然后消失在稀薄的空气中。该机构正在消失的可编程资源(VAPR)程序已经表明,可以编程一个小芯片来粉碎命令。接下来的是类似Snapchat的无人机。

 

67.水下机器人(AUVs)

麻省理工学院的研究人员开发了具有认知能力的水下无人机,称为AUV。在给了它们一系列的参数(离海底多远、去探索什么等)之后,这些无人机便可以自行发挥作用。如果发生了无法预料的事情,阻碍了无人机完成指定任务,它可以决定是否继续或返回基地。AUV可以用于许多目的,从环境测绘和短信,到军事支持(比如寻找击落飞机)。一些人认为,AUV可能会被用于更恶毒的目的,比如运送非法物品。

 

68.微型无人机

微型无人机将自动导航到狭小的空间,以调查倒塌的建筑物或带有危险物质的区域。这些可以爬行、游泳和飞行的无人机将有一天被记者用来报道冲突地区和自然灾害。

 

69.无人驾驶飞机交付

UPS、亚马逊和DHL都测试了自己的无人机,立法将很快赶上这项技术。我们预计,航空部门将在2019年至2020年开始行动,届时商用无人机的交付将最终可以飞行。这意味着有很多新的故事要报道,不过这也可能意味着人类报纸的终结。


趋势70-73:可穿戴设备

在接下来的12个月里,可穿戴设备市场为新闻机构提供的机会有限。然而,随着市场的成熟和更复杂的设备进入主流,将会有新闻整合的机会。对于新闻机构来说,在这个领域有几个趋势值得考虑。

 

70.头戴式显示器

这些设备将很快收集你的生物特征数据和其他个人信息,以提供额外的功能。HTC Vive跟踪你的运动,当你在模拟环境中工作时,控制器棒会向你的大脑发送触觉信号。除了视频,没有更多的机会将新闻与头戴式显示器整合。

 

71.智能手表

现在已经有各种智能手表和智能腕带,充当你手机的第二个屏幕。随着苹果手表和三星Gear手表的问世,广告商、营销人员、记者和其他所有与内容业务有关联的人,都在努力捕捉腕表的商机,构建应用程序和产品,将地点、新闻或交易与通知结合起来。智能手表的未来当然是有希望的,但它们主要作为新闻机构的第二个通知屏幕。

 

72.耳带式设备

未来版本的苹果EarPods将在运动或运动中监测温度、出汗和心率,这些耳塞将被用来用头部或手势来控制电子设备(比如我们的手机)。作为一名私人助理,布拉尼的耳塞可以作为个人助理,对手势和声音做出反应。例如,一个来电可以通过摇头来接受,也可以通过摇头来拒绝。新闻机构应该开始尝试为耳带式设备接口构建新闻应用程序。

 

73.可联想的设备

这种设备很快就会让更多喜欢冒险的玩家使用自己的想法来控制游戏。


趋势74:“X”互联网

如今,互联网使得万物相连,或许你今后会见到一些自称为“X”互联网的公司。

 

在不久的将来,你所看到的一切(甚至是你所能做的事情)都将通过分布式网络进行搜索。因此,记者们将有大量的新消息来源进行调查。这将开启我们以前无法获得的信息层,但也会产生大量的验证需求。


趋势75:5G

由联邦通信委员会和欧盟支持的5G试验正在世界各地进行。我们预计,到2022年,美国将会有广泛的5G访问。5G的出现应该受到目前分销视频的每一个媒体或者计划在未来几年内投资于视频内容的组织的密切关注。

来源:刘紫、月志鹏、许小廷,《2018年新闻与媒体技术新趋势》(上);杨倩、刘超、许小廷,《2018年新闻与媒体技术新趋势》(下),“话媒糖”公众号;《把握住这4个科技趋势,媒体将会在下一盘棋抢占先机/2018科技趋势报告解读》,“新京报传媒研究”公众号。

文编:李赛可、张雪源

美编:师扬

责编:郑宇



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