| 标题 | 新内容革命的动因、维度与业态重构 |
| 范文 | 雷晓艳 周理熙 【摘要】 ?智能化技术驱动的新内容革命正在发生。这场革命以智能革命为主线，从物化、主体性两个维度呈现与以往信息革命的根本不同，并通过生产、分发和营销三个环节，重塑了内容产业格局。 【关 ?键 ?词】新内容革命;智能技术;路径;维度;内容业态;重塑 【作者单位】雷晓艳，湖南工业大学文学与新闻传播学院;周理熙，湖南工业大学文学与新闻传播学院。 【基金项目】湖南省教育厅优秀青年项目“基于‘互联网+的广电融媒体转型研究”（17B075）。 【中图分类号】G206 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.07.002 传播学上的内容，是指文本、音频、图像、视频、互动等形式的信息;内容革命，是指伴随新技术发展，新内容体系产生、发展并逐渐取代原有内容体系或地位，从而使内容生态进程出现重大转折的过程。近年来，以智能化、数字化、网络化为特征的新一轮内容生产实践，其产生、发展及其影响过程正是这样一场传播革命。它不断挑战传统内容产业形态，带来一系列内容生产、传播与消费的变革。 新内容革命何以兴起？其动因为何？这场革命对内容产业意味着什么？本文试图探讨上述问题，以期全方位审视“正处于这一场媒体革命中心”[1]的内容产业。研究认为，新内容革命产生、演进及影响路径可概括为 “一条主线、两个维度、三个环节”，即新内容革命以智能革命为主线，在物化维度和主体性维度上呈现与以往信息革命不同的特点，从内容生产、分发、消费三个环节重塑内容产业格局。 一、一条主线：智能革命 内容革命的主线是探索新技术对内容行业的改造。在我国互联网二十年多年的发展历程中，内容领域经历了逻辑上互为呼应的三个阶段的变革：第一阶段以“互联”为基础，主要方式是“专业化生产”;第二阶段以“社交”为核心，主要方式是“参与式生产”;第三阶段以大数据、人工智能为依托，主要方式是“智能化生产”。 第一阶段是Web1.0时代（1997—2008年），以四大门户网站为代表，以提供海量的信息为主要特征。工具搜索引擎开始出现，满足了受众日益增长的信息需求。但传统媒体仍占据内容生产的中心，PGC（专业生产内容）是内容生产的主导模式。因此，这一阶段的互联网更多被定位为传统媒体内容的新介质延伸，尚未成为变革内容产业的核心力量。传统内容生产体系中的采写、编辑、审核、校对流程依然保持在互联网内容产品的生产过程中，生产流程的复杂性导致内容产品缺乏时效性;脱离用户需求，导致内容产品缺乏竞争力;缺乏与市场互动，导致内容生产严重的封闭社群效应。这些问题成为制约内容产业发展的瓶颈。 第二阶段是Web2.0时代（2008—2015年），以微博、微信、博客等社交媒体为代表，以信息的实时、开放、聚合、互动、分享为特征。基于社交和工具的用户参与型应用不断涌现，内容生产、分发、传播开始打破传统媒体的垄断地位，内容产业的“去中心化”革命开始兴起。在这一阶段，传统的PGC模式不再适用，取而代之的是UGC（用户生产内容）模式。原本作为内容消费者的一方以智力、体力或情感为资源，逐渐参与到内容产品的设计、生产、流通等环节，成为内容生产者的组成部分，这一模式第一次对传统内容生产方式发起了冲击。 第三阶段是Web3.0时代（2015年至今），以今日头条、百家号等自媒体平台为代表，以数据化、智能化为主要特征。为迎合受众更优质、更精准的信息需求，内容聚合类平台迅速占领市场。这类平台在聚合传统媒体、自媒体内容基础上，通过算法和人工智能手段，为用户提供个性化的推荐信息，内容生产开始转向“智能化生产”模式。普通的内容生产者获得技术赋权，拥有与专业内容生产者平等的地位，享有相同的内容生产、发布机制。大数据、人工智能技术还参与到内容的质量审核、把关环节，并通过一定的内容评定机制吸引生产者参与平台的运营效益分配，建立起对优质内容创作生产的激励机制。至此，以技术驱动的内容生产力全面释放，彻底颠覆了传统内容模式，预示着新内容革命时代的到来。 从上述过程看，内容革命从产生到发展、深化，每一步都离不开技术的推动。内容革命的过程，也是技术革命的过程。学术界普遍认同由计算机诞生引发的科技革命，本质就是智能革命。智能革命在经过计算机革命（将数字计算机变革为智能计算机）、机器革命（将无智的生产机器变革为拥有类人类智能的智能机器）和网络革命（将只局限于计算机终端的简单互联变革为复杂的万物互联）之后，自动化和信息化逐步发展成智能化。人工智能技术引领内容产业向智能化变革已是大势所趋。这场新内容革命是一场智能化驱动的底层革命[2]，在这场变革中，大数据技术、云计算技术和人工智能技术扮演了举足轻重的角色，创造了智能化的内容生产体系、自动化的信息传输体系、系统化的内容管理体系以及精准化的内容控制体系，使内容生产过程的各个环节得到全新的改造。因此，智能革命是新内容革命的实质和核心。 二、两个维度：物化和主体性 以智能革命为核心的新内容革命有两个主要的发展维度。一是把人的部分智力外化、物化为机器智能，称为新内容革命的物化维度。二是机器智能的强大支持让人的创造性得到根本解放[3]。从某种程度上说，新内容革命就是智能革命向内容领域的扩展和延伸。新内容革命以智能革命为主线，又以智能化为目标，这与以往的内容革命有着本质区别。 1.新内容革命的物化维度 内容生产者能有效地利用人工智能、大数据、云计算等技术升级原来的内容生产工具，人的部分智力被模拟、物化成机器思维。新的内容生产工具在提升单一性能的同时，还能与多种设备进行优势互补，形成一体化的内容协同、管理机制，从而提升内容生产的效率与质量。新内容革命的物化维度首先表现在智能化技术对重复性高的初级工作的替代，如写作机器人已经成为头部媒体的标配。写作机器人或由媒体自行研发，或与技术供应商合作研发，在财经、体育、灾难新闻等领域的应用已开始普及;智能机器人在编剧、谱曲、视频剪辑、图像生成等领域也开始应用。机器人完全可以胜任初級的、重复性高的内容生产工作;而需要推理、分析的高级工作，则通过人机交互、人机协作生产完成。 内容生产的智能化必然推动内容管理一体化。以智能化编辑室为例，其核心是利用大数据、云计算、人工智能技术实现人机交互和人机协作，从而释放媒体生产力，带来传播形式和手段的变革、传播力和影响力的提升，使媒体连接万物、融于网络、直抵受众[4]。它可以实现一体化统筹线索、多元化整合内容、多终端超级编辑、自动审核内容、实时效果监控，并将上述环节集成于一个平台，既简化了内容生产流程，又节省了编辑成本。Scoop是《纽约时报》为适应融合报道的要求推出的智能化内容管理系统。该系统将不同功能的软件合并于一个平台，把所有的文本、音视频、影像等素材纳入其中，编辑人员能够在一个内容管理系统中处理多项程序任务。该系统还可以智能分析素材内容，自动匹配内容产品样式及要素，快速生成文字、图片、语音、视频等格式的内容，支持程序化信息生产从数据采集到多种格式文本生成的一体化。 2.新内容革命的主体性维度 由于人工智能技术能使人脑的部分智能物化为机器智能，大规模、高效率、精准化的内容生产成为可能。大量繁杂的程序性任务可以交由人工智能完成，内容生产者的想象力、创造力得到释放，推动更多高质量的内容产品产生。 内容生产模式的新变化对内容生产者的素质提出更高的要求。一方面，智媒时代的内容生产者需要具备人工智能素养，既要有驾驭机器的能力，也要有超越机器的能力。具体而言，这些能力包括人机协作能力、把关智能机器劳动的能力、创意灵感的设计能力、气氛与意见的引领能力等[5]。另一方面，伴随着物联网、人工智能、云技术等新技术的发展，泛媒化时代的内容生产者还需要具备“泛媒体”技能，除了采、写、编、评等专业技能，还需具备与内容生产联系紧密的其他相关能力，包括数据分析能力、心理分析能力、产品营销能力等。数据分析师、媒介心理学家、内容产品经理人等“泛媒体人”加入到内容生产过程中，他们各司其职，又相互合作。媒体数据分析师通过对用户数据的搜集、整理、分析，评估和预测用户个性化需求、内容消费习惯;媒介心理学家帮助解读数据内涵、策划话题、提供内容认知框架;内容产品经理人则通过将配适场景传播的内容分配给场景终端，提升用户的内容消费体验 [5]。他们与专业的内容生产者共同服务于媒體机构与技术公司，生产与分发内容，传播信息与使用终端，推动着更多优质内容的生产与流动。 三、三个环节：重塑内容产业格局 在智能化技术的渗透和影响下，内容产业链的多个环节被改写，内容产业生态被重塑，内容产业格局也被重构。这种重构的力量背后，是智能化技术对内容产业的全面改革，这一变革将对我国内容产业的发展产生深远的意义和影响，也在一定程度上决定未来内容产业的发展方向。 1.内容生产：从PGC、UGC到AGC、MGC 以智能化技术为基础的新内容革命，首先带来了内容生产模式的变革。从素材搜集、资料整理、题材选择，到数据分析、内容制作、效果反馈，智能化技术渗透到内容生产的各个环节。内容生产由此进入AGC（Algorithm Generated Content，算法生产内容）与MGC（Machine Generated Content，机器生产内容）时代。如前所述，PGC和UGC模式的共性是所有内容均由人有意识地生成，数据在生成之时就已有确切的意义。而AGC、MGC模式的数据是由机器自动搜集、分析、生成的，数据只有在处理之后才被赋予意义。AGC与MGC是内容传播领域一场全新的范式革命，它们不仅颠覆了传统内容生产方式，还带来了内容传播观念的变革。 首先是生产主体的变化。2017年5月，《纽约时报》宣布取消公共编辑职务，由人工智能系统代替编辑，该系统可以针对内容给评论贴上关键词、标题或主题等标签[6]。《华盛顿邮报》的Heliograf、《纽约时报》的BlossomBot、路透社的Open Calais、美联社的Wordsmith、BBC的Juicer、新华社的“快笔小新”、腾讯的Dreamwriter等智能写作机器人不断涌现，推动内容生产主体由人转向智能机器人。这一变化直接影响了内容传播的职业生态，生产者摆脱了烦琐的程序性写作束缚，可以专注有深度的优质内容生产。 其次是内容生产效率的升级。MGC模式能将内容生产的所有环节集中于同一平台，资源的高度聚合简化了内容生产流程。加之算法的高效率处理数据能力，内容生产“一触即发”，真正实现了内容生产的实时性、同步性。特别在重大突发事件报道领域，AGC、MGC模式成为各大媒体抢时效与独家的利器。从内容搜集、制作到送达受众，只需耗时几十秒甚至几秒。如新华社的人工智能媒体平台“媒体大脑”生产一条时长2分08秒的视频耗时10.3秒[7]。这样的内容生产速度使传统媒体望尘莫及。 再次是内容生产流程的再造。内容生产机构以一种首尾连接、完整的整合性过程改变过去内容生产被不同介质割裂、不同部门管理造成的支离破碎局面。以新华社的“媒体大脑”为例，该平台实现了基于云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的八大功能（版权监测、新闻分发、语音合成、用户画像、人脸核查、2410、智能会话），覆盖报道寻找线索、策划、采访、生产、分发、反馈等全新闻链路。升级后的“媒体大脑2.0”包含智能数据工坊、智能媒资平台、智能生产引擎、智能主题集市四大智能系统，自动产出成品视频内容，以及文字、图片内容[8]。基于“算法+数据+传感器”，“媒体大脑2.0”实现了媒体信息的串联，内容的即时生成、资源共享、多元传播、深度融合成为可能。内容形态上，“智能+大数据+图文画自动匹配”传播的创新形式，较之传统内容生产更迎合受众的需求与兴趣。人工智能技术在内容行业的应用可以看作是“机器的智能+人的智能”的双赢和重生。 2.内容分发：从中心化到去中心化 从传统媒体到门户网站，内容传播始终保持着中心化的分发，即内容传播主要依靠职业编辑人员的手工操作，分发效果可谓千人一面。社交化媒体的兴起，内容分发开始去中心化。每个人都可以创作内容从而成长为自媒体，每个人都可以借社交关系评论、转发完成传播，每个人都有个性化的内容消费。信息的传播权从传统的精英编辑让渡到普通受众，人人都能成为编辑和内容分发中心。社交分发让人们信息不再匮乏，却同样带来信息过载的问题。如何在海量的信息中为个人匹配其需要的内容，是精准分发亟须解决的关键问题，而算法技术正好可以为这一问题提供解决方案。该技术能基于海量信息与个人化需求之间的数学关系，建立数学模型，借助计算机程序的高效运算实现供需数据的匹配，从而实现精准分发。 大数据、智能化时代，内容分发的个性化推荐趋势愈加明显。已有数据充分说明，用户通过社交媒体获取内容的概率呈下降趋势，用户更倾向于通过算法技术来筛选故事[9]。要实现内容分发的精准性，需要考虑用户、平台、内容提供方三者的共赢。对于用户，内容分发需要建立多元的信息需求预测模型，兼顾个体兴趣、网络偏好和热点选择等层面;对于平台，内容分发需要重构知识分类体系，按照用户需求设置信息标签，并追踪用户偏好、行为和场景的变化，据此为其量身定制相应的内容文本，为精准匹配奠定基础;对于内容提供方，内容分发需要猜测用户的意图，根据用户的历史数据和当前行为，基于各种模型生产合适的内容产品，提升用户体验。 通过考察多个内容分发平台，我们发现，目前常见的算法推荐方式有5种。（1）内容推荐。基于用户画像中的用户—分类兴趣和分类—应用的矩阵向量进行乘法操作，根据用户个体的历史行为，计算其对内容特征的偏好程度，进而推荐与用户特征偏好匹配的内容。（2）协同推荐。基于用户的相似度、内容的共现度以及基于人口特征，将用户归类为不同群体来推荐相应的内容。（3）扩展推荐。基于用户兴趣点、内容类别等将推荐内容扩展至相互联系的领域，进行相关性推荐。（4）新热推荐。基于整体内容的时效性、热度、排行等指数，激发消费者的兴趣，推荐相应的内容。（5）场景推荐。基于特定的地点、时间、人物等背景，激发用户的消费需求，推荐相应的内容。去中心化的内容分发机制不仅重新定义了内容产品价值，也全面影响着内容生产机制，并将重塑社会舆论生态。 3.内容营销：从产品到场景 传统营销以交易为目标，强调产品或服务的卖点，以发行量、点击率等为衡量标准;内容营销是一种战略营销，重点在于创建和推广有价值、有关系且和品牌一致的内容，借此吸引并获取目标受众的关注、分享、消费。随着物联网、人工智能、云技术的发展，一个万物皆媒的“泛媒介”时代已经到来[10]。在“泛媒介”时代，人与物、物与物、人与环境产生了更多的关系维度，这三大体系互动形成智媒生态。媒介边界被打破，人的需求、物的功能、使用场景、购买时机被有机整合起来，内容营销步入场景化营销时代。 场景是一个用以描述移动时空新维度的概念，被看作是基于特定的時间、空间、行为以及心理环境氛围的总称;场景化，即在一定时空中，由于移动互联网与社交传播而被凸显与强化的人性需求及其被满足的过程[11]。内容的场景化营销是针对特定时空、特定心理状态、特定需求的消费者进行的营销活动。以往我们在对营销进行管理时，囿于技术手段，目标市场细分基本停留在人口统计学指标层面（如性别、年龄、地域、收入、受教育程度等）。然而，这些指标过于宏观、模糊，即便把多个指标综合起来，也只能界定抽象意义上的目标市场，对受众的需求依然无法准确识别。而大数据、算法和人工智能技术可以为精准化的目标市场定位提供场景化的解决方案。除了能对用户的实时状态、心理状态、生活方式、消费习惯实时监测、洞察、调整，其还能够迅速挖掘用户在特定场景中的信息需求，并将内容与之匹配。个性化内容推送，可使数据释放出最大价值，在很大程度上避免不同平台、不同时间内容同质化问题。 内容的场景化营销广义上包括两个层面。一是受众通过内容的“场景体验”来获得情感共鸣。在传统媒体时代，媒体提供的内容服务以满足大多数人的需求为主，受众的个性化需求被忽略，受众对内容产品的选择空间小，价格成为影响内容消费的主要因素。智能化技术运用于内容产业后，依托智能传感器、网络以及相关的硬件和软件，内容生产者可以获得精准数据，并据此架构特定的场景，为用户量身打造内容产品，满足其长尾需求。二是内容生产者通过“场景连接”完成多元化场景下的跨界融合。在“泛媒介”时代，各种媒介终端无处不在，各种碎片化的信息构成了多元化的场景，跨界融合成为可能。基于体验的场景能够将有着共同特征的消费者聚集起来，形成一个社群或者部落。不同的社群会形成不同的社群文化，并通过网络等技术迅速传播，进行重组。例如，随着移动互联网的发展，影视业和服装业实现了跨界融合。在偶像剧大行其道的同时，剧中人物的服装也引发消费者追捧，他们会通过各种渠道搜索、评价这些服装。而服装制造商可以通过百度指数、微博热搜等一系列相关数据，洞悉消费者的需求，进而加工设计，在市场上推出同款服装[12]。这充分说明，“场景连接”可以让消费者进入某种特定情境，从而刺激消费行为的产生。 综上所述，以智能化技术为核心的新内容革命正在兴起，其影响已经开始渗透到整条内容产业链和生态环境中。新内容革命在物化维度和主体性维度呈现与以往信息革命的根本不同，在内容产业的生产、分发和营销环节，智能化技术都进行了“创新性的重构”，内容产业格局也由此被重塑。如何在新的内容格局中协调专业性的价值观和智能化的理性，将是需要继续探讨的重要课题。 |参考文献| [1]罗伯特·麦克切斯尼. 传播革命：紧要关头与媒体的未来[M]. 高金萍，译. 上海：上海译文出版社，2009：7. [2]彭兰. 智能时代的新内容革命 [J]. 国际新闻界，2018（6）：88-109. [3]张保生. 人工智能和思维的关系初探 [J]. 科学技术哲学研究，1986（1）：58-64. [4]田舒斌，郭奔胜，王宇航等. 新华网智能化编辑部建设路径探析 [J]. 中国记者，2018（7）：16-20. [5]王泽华. 智媒时代媒体传播者的智能转向 [J]. 青年记者，2018（5上）：94. [6]王亮. 人工智能技术环境下新闻出版业运作模式创新 [J]. 出版参考，2017（9）：9-12. [7]张志安. 人工智能对新闻舆论及意识形态工作的影响[J]. 人民论坛·学术前沿，2018（8）：96-101. [8]傅丕毅，陈毅华. MGC机器生产内容+AI人工智能的化学反应——“媒体大脑”在新闻智能生产领域的迭代探索 [J]. 中国记者，2018（7）：30-32. [9]路透新闻研究院. 2018年数字新闻报告[R]. 2018. [10]彭兰. 万物皆媒——新一轮技术驱动的泛媒化趋势 [J]. 编辑之友，2016（3）：5-10. [11]罗伯特·斯考伯，谢尔·伊斯雷尔. 即将到来的场景时代[M]. 赵乾坤，周宝曜，译. 北京：北京联合出版公司，2014：6. [12]武晓丽. 体验与共鸣：大数据时代场景营销模式研究 [J]. 今传媒，2016（11）：78-79. |
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