数据新闻可视化与人工智能融合发展的创新路径.pdf

第2期 总第020期50海河传媒研究广角摘要本文以人工智能技术对媒介生产的推动为视角，通过对国内外主流媒体以及国内外数据新闻大赛中涉及到人工智能技术可视化的获奖作品进行深入分析，着重研究了人工智能技术在数据新闻可视化方面的创新发展趋势。研究发现，人工智能技术正在改变数据新闻可视化的呈现方式，使数据新闻在报道深度、生产流程和场景呈现等方面变得更加多元化、个性化和场景化。此外，Chatgpt、AI 绘画、元宇宙等工具和概念的出现，也为数据新闻可视化的发展提供了更多可能。在人机协作的模式下，数据新闻可视化将获得更多层次上的技术突破。关键词数据新闻；人工智能；可视化呈现在当前人工智能、5G 通讯、算法、大数据等技术风生水起的时代，五花八门的技术正在不可避免的延伸和渗透到新闻传播领域。在信息采集、内容制作、产品分发、呈现形式和用户参与模式等新闻生产各个环节重塑的过程中，传统的链条式新闻生产模式在人工智能技术的推动下，正逐渐向智能化的新闻生产模式转变。在这其中，近年来兴起的数据新闻无疑是生产模式转型浪潮下最具发展潜力的新闻形态之一。一、人工智能技术走入新闻生产“人工智能”一词的首次使用可以追溯到 1955 年，当时斯坦福大学的教授约翰麦卡锡（John McCarthy）提出了制造智能机器的 科 学，并 统 一 使 用“人 工 智 能（Artificial Intelligence，简称 AI）”这一术语，这标志着人工智能学科的正式诞生。此后，对人工智能理论的研究逐渐兴盛。1964 年，加拿大媒介【1】加麦克卢汉：理解媒介：论人的延伸，何道宽译，商务印书馆，2000 年版，第 43 页。【2】Roger Parloff：From 2016：Why Deep Learning Is Suddenly Changing Your Life，https:/ 一书，阐述了“媒介即讯息”理论，并认为“新技术可能会在人们的潜意识层面影响他们的感官比例和知觉模式”，【1】揭示了传播媒介对人类感官的影响和重构。近些年，人工智能技术逐渐走出实验室，开始在社会各个领域成为发展的核心驱动力。在我国的新闻传播领域，人工智能技术的实践应用主要包括机器人写作、VR/AR 新闻、大数据算法推荐、AI 主播等几大方面，例如新华社推出的媒体大脑和“快笔小新”、科大讯飞的“讯飞听见”“讯飞有声”以及人民日报“中央厨房”设置的新闻生产机器人“小融”等等。财富杂志曾表明：“现在只要随便伸手抓来一家科技公司，都会发现它已经涉足了 AI 界。”【2】这句话放在国外媒体的实践操作中更为明显，相较于中国国内的研究现状，国外媒体在“人工智能+新闻”的领域涉足已久且颇有成果，例如美联社与科技 AI 公司合作编发的 Wordsmith 平台、华盛顿邮报的数据新闻可视化与人工智能融合发展的创新路径 李欣怡 冯帆51海河传媒2023年4月海河传媒研究广角写稿机器人 Heliograf、卫报算法生成的报纸 The Long Good Read 等等。综合来看，根据仇筠茜、陈昌凤的研究发现，人工智能技术在新闻生产中主要可以分为视觉信息、语音处理、机器学习、自然语言处理及智能机器人等等，应用较为丰富。【3】二、数据新闻可视化的人工智能创新应用由于大数据应用现已融入社会各行各业，因此数据新闻（Data journalism）也受到了新闻界的广泛关注。数据新闻的定义有多个方面，从制作过程来看，数据新闻是一种“基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式”。【4】在数据新闻的完整生产和传播过程中，可视化是主要的表现形式。以“一图看懂”、“信息图解”和“数据动画”为命名法的可视化内容已经成为新闻生产的一【3】仇筠茜、陈昌凤：黑箱：人工智能技术与新闻生产格局嬗变，新闻界，2018 年第 1 期，第 29 页。【4】方洁、颜冬：全球视野下的“数据新闻”：理念与实践，国际新闻界，2013 年第 6 期，第 75 页。【5】申琦、赵鹿鸣：数字新闻可视化生产的权力特质、效果偏倚与共治路径，传媒观察，2022 年第 7 期，第 5 页。部分。虽然这些视觉呈现形式早在印刷媒体时代就已出现，但它们仍被视为新闻编辑室数字化转型、争取更好流量和声誉的创新举措之一，其重要程度不言而喻。【5】在与人工智能技术的激烈碰撞中，这些可视化生产正在呈现出一种智能交互的创新发展模式。数据新闻可视化的对象是数据，笔者根据DataFocus 公司的分类，将可视化分为文本数据、统计数据、地理空间数据、时间序列数据和关系数据。因此，从这个分类来关照数据新闻可视化，便可以将其类型囊括为文字信息可视化、数据信息可视化、地理空间可视化、时间线可视化和过程信息可视化这五种。为了验证这五种分类的应用程度，笔者收集整理了大量国内外数据新闻作品，包括但不限于国内的新华网数据新闻、网易数读、澎湃美数课、财新网“数字说”等平台作品，以及全球知名的西格玛大赛作品和纽约时报卫报华盛顿邮报等媒体作品等等。研图 1：解读“中央经济工作会议”如何实现“碳中和？未来 40 年目标定了”中使用的 AI 主播形象及 AR 场景第2期 总第020期52海河传媒研究广角究发现，目前这五种类别的可视化方式均得到了广泛应用，下文将围绕此五种类型来进行分别呈现。1文字信息可视化。文字信息可视化是指以“文本”为主要数据，以可视化形式让受众快速理解大量文字信息及其逻辑关系。在光明网制作的数据新闻解读“中央经济工作会议”如何实现“碳中和？未来 40 年目标定了”中，制作者使用 AR 技术将实际场景运用科技感的视觉进行再创作，建立了高铁、蓝天白云、草地、工厂以及风力发电机等场景，使视觉体验更加生动逼真。通过三维空间来产生视觉上的错落，再次强化图像的空间感，实现了文字信息可视化，更加充实了新闻呈现方式。2数据信息可视化。数据信息可视化是指以“统计数据”为主要依托，并对其加以深度剖析呈现的一种可视化方式，也是当下大数据时代的主流呈现方式。比如澎湃新闻美数课团队发表的作品11699 位患者和我们的这一年，它将最初在武汉暴发疫情的 11699 份数据进行整合分析，将其分组以代表病毒在人群之间的传播关系。然后使用智能 3D 模型制作图 2：作品11699 位患者和我们的这一年部分截图图 3：美墨边墙作品中呈现美墨边境的虚拟现实项目图4：数据新闻作品 从超市回来后我该怎么办？作品部分截图53海河传媒2023年4月海河传媒研究广角出一个基于流调数据的患者星空，用户可以通过滑动鼠标直观地看到传染关系，这样的个性化设计极大提高了数据可视化的效果以及受众的交互体验。3地理空间可视化。地理空间可视化是指将包含经纬度、国家地区等信息的数据以地图形式呈现。由亚利桑那共和报及今日美国超过 30 名记者组建而成的大型合作新闻报道美墨边墙是数据新闻与 VR 技术结合的经典之作。记者为了取材进行了一系列空中和地面拍摄，将美墨边境的每一方土地都变为 VR 视频中的一部分，受众可以借助穿戴设备和 VR 眼镜来自行探索美墨边境，甚至可以听到当时当地真实的声音，可以说是真正意义上实现了地理空间上的可视化，使受众能够身临其境般地感受一篇数据新闻作品。4时间线可视化。时间线可视化是指将有关时间变动的数据以时间线形式清晰呈现。例如西班牙媒体 Lavanguardia2020 年入围西格玛奖的作品从超市回来后我该怎么办？，详细介绍了人们如何在超市购物等日常活动中保护自己免受新冠病毒侵害的技巧指南。该作品使用了智能 3D 模型进行空间与人物渲染，详细向受众展示了进门消杀过程以及新冠病毒在不同材质物体上能够传播的时间线。智能 3D渲染与交互性网页设计，能够生动直观地将时间流程呈现给受众，并且受众需要持续点击屏幕才可观看下一页，具备一定的互动性。5过程信息可视化。过程信息可视化是指目标数据具有一定前后逻辑关系，通过使用某种技术使原本不能直接观察的变化过程变得可观察。例如 2022 年入选西格玛奖的单项数据新闻作品天壤之别，向受众呈现出 Tik Tok 国际版抖音如何运用算法技术向全世界展示俄乌战争内容的全部过程。作品使用了微软的人工智能工具 Azure Computer Vision，可以查看图像并提供图像内容的描述，最终呈现出如图效果。从上述数据新闻生产的实践案例可以看出，当前人工智能和数据新闻可视化的结合，使得数据新闻呈现形式逐渐发展为多样化的智能交互网页、智能交互 H5、VR/MR 短视频等形式，进一步实现了文字信息的生动化、数据呈现的灵活化、地理展示的立体化、时间线的清晰化以及过程信息的可视化。三、人工智能与数据新闻可视化的创新展望在前文所总结的人工智能与数据新闻可视化的创新实践案例中，我们不难看出人工智能技术无论是在当前还是未来，对推动数据新闻图 5：天壤之别作品部分截图第2期 总第020期54海河传媒研究广角可视化的创新发展都是重要的“助力器”，而这种助推将在以下几个方面着力显现。1报道时效性提升。数据新闻需要从包罗万象的数据中提取出有价值的数据作为基础，然后进行分析、整合，并最终进行可视化呈现。这种生产模式比传统新闻稿件的制作周期要更久，因而突发性灾难事件等的选题就不适合应用数据新闻等模式。而人工智能技术的融入，则有可能改变这种局面。以 Chatgpt 等智能聊天工具为代表的人工智能可以快速通过简单的命令提示生成可视化信息图表，甚至直接生成给定主题的数据新闻。这就会在很大程度上缩短数据新闻的制作周期，甚至可以说，有了 Chatgpt 等智能聊天工具的辅助，数据新闻进入突发事件新闻报道并成为主要呈现模式并非不可能。2生产流程的创新转变。以文字和图片为主要呈现工具的传统媒体生产在人工智能的赋能下正在发生着生产流程和呈现方式上的多维扩散。越来越多的新技术被应用到数据新闻生产中，从而加速了其生产流程的创新。如 AI绘画工具的引入，就可以帮助生产者实现呈现方式上的进一步多元和智能化。同时，图像理解技术的深度应用也为数据新闻生产突破传统新闻生产流程的束缚提供了契机。2020 年拉丁美洲数据新闻项目团队 La Nacin Data 为了增强读者的体验并为受众创造更多价值，他们尝试使用 CV（Computer Vision，计算机视觉，属于人工智能的一个重要分支，主要用于看懂图片中的内容）来绘制阿根廷的太阳能农场，以向受众更加清晰明了地呈现新闻内容中的数据集。3内容场景的多元革新。传统的新闻传播由于受到各种技术限制，其内容场景仅能做到贴近真实而非复原真实。但随着人工智能技术的飞跃发展，一系列智能技术投入到数据新闻生产之中，数据新闻的呈现场景正逐渐从平面叙事朝着多维立体、虚实结合的方向发展，从旁观者逐步变为参与者，甚至亲历者，在内容场景的演变中“沉浸式数据新闻”将成为数据新闻呈现的大势所趋。例如财新网作品2016洪水暴至，VR 视频中呈现出的第一视角洪水淹没的场景，其所带来的真实感更容易将受众拉进新闻叙事中。通过人工智能技术所形成的情感沉浸感，受众可以切身体会洪水给人们带来的毁灭性打击，更加身临其境的体验冲击着受众的多维感官，而非传统新闻模式中仅仅对视觉和听觉的双重影响。四、余论数据新闻的创新在人工智能技术的推动下得以实现。这种技术的出现赋予了数据新闻报道更多的灵活性、创造性、趣味性和互动性，从而深化了报道的深度和生产流程，并呈现出越来越强烈的“智能化”“沉浸式”趋势。这种趋势在某种程度上冲破了传统新闻生产链条中的固化和呆板，但同时也带来了新的挑战。目前，人工智能技术的使用成本较高，仅限于大型科技公司等少数机构，而数据新闻团队在使用人工智能技术时往往需要更多的人力、物力和财力，这使得人工智能技术在数据新闻生产中的应用难以实现常态化。另外，新闻媒体机构中缺乏具备相关技术熟练的新闻人才，这也是人工智能技术在数据新闻领域大规模应用的重要障碍之一。随着新闻呈现形式的越发多样，新闻接收工具和设备也需要适应人工智能技术的快速发展而推陈出新，但这些设备的普及还有待进一步提高。技术的进步始终依靠人、为人服务，人始终是新闻业的核心。无论外在包装如何进步改良，优质的内容将永远是新闻的核心。因此，在技术爆炸人工智能快速发展的情况下，无论技术演变迭代到何种程度，数据新闻都不能忽视新闻价值而过于追求技术“炫耀”，应该在坚持“内容为王”的基础上借助不断创新的技术更好地为新闻生产服务。（作者：李欣怡，天津师范大学新闻传播学院学生；冯帆，天津师范大学新闻传播学院讲师。本文系 2022 年国家级大学生创新创业训练计划“新媒体时代数据新闻可视化创新传播模式探析”项目号：202210065006阶段性成果）责任编辑：林靖