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Future Today重磅报告:2018年影响传媒业的N个科技趋势

时间:2017-10-23 16:13 点击:

如今的传媒业,已经一只脚迈入了技术的快车道。当技术渗透到传媒业链条的各个环节,身处其中,你能触摸到行业的脉搏与机遇,却又对此充满了未知:技术究竟会怎样塑造传媒业、塑造从业者? 日前,Future Today Institute(简称FTI)发布了《2018年传媒业技术

 

  如今的传媒业,已经一只脚迈入了技术的快车道。当技术渗透到传媒业链条的各个环节,身处其中,你能触摸到行业的脉搏与机遇,却又对此充满了未知:技术究竟会怎样塑造传媒业、塑造从业者?

  日前,Future Today Institute(简称FTI)发布了《2018年传媒业技术趋势报告》,介绍了75个传媒从业者应该着重关注的技术趋势。

  FTI的创始人Amy Webb认为:“我期待这份报告能帮助传媒从业者,希望他们既能抓住发展趋势,又能使用各种工具,这样就可以更好地应对未来出现的各种未知。和去年一样,人工智能继续成为传媒人2018年里关注的一大焦点,2018年超过一半的技术发展趋势都会和AI相关。”

  本期全媒派(ID:quanmeipai)精编了这份报告中的干货内容,也许,它可以为你勾勒出传媒业未来的模样。

  实时机器学习

  (Real-Time Machine Learning)

  现在,机器已经可以做到在获取数据的同时立刻调整相应模型了。这项技术应用广泛,比如当用户在浏览网站时,可以根据用户行为实时推送合适的新闻产品,或者是实时修改网页内容以符合访客的需要。此外,它还可以实时监控诈骗,如当一个用户的输入习惯与平时不相符时,安全系统就会要求用户进行验证。

  机器阅读理解

  (MRC, Machine Reading Comprehension)

  对AI研究者来讲,机器阅读理解是一个艰巨而重要的任务。当你查询问题时,你是希望系统给出一个准确的答案,还是给你一堆URL链接让你自己去找?这就是MRC的未来,它并不仅仅是给出关键词那么简单。

  在未来,一个训练有素的MRC系统将涉足各个领域,即使人类没有在这个领域中给它输入相关标签和分类,它也能阅读并推断含义,迅速地给出答案。MRC是实现通用人工智能的重要一环,但从近期来看,它可以让新闻网站变成一个可搜索的信息库,这在未来语音交互盛行后,会变得格外有用。

  自然语言理解

  (NLU,Natural Language Understanding)

  在现实生活中,我们被非结构化的语言所包围——它出现在社交媒体上、博客的字里行间、公司的网站上、甚至在市政厅的数字化记录中,无处不在。NLU让研究者可以通过提取概念、梳理人物关系、分析情绪等多种方式来量化文本,对新闻机构来讲,NLU可以让记者从成吨的资料文件中脱身,更加快速地获取人们对某一事件的看法。

  音频视频算法

  (Generative Algorithms For Voice, Sound & Video)

  为了让计算机能够自动识别讲演内容,MIT的人工智能实验室最近就在研究小孩是如何学习新词汇的,同时,研究者们还在训练计算机“看视频”,并且预判物理世界中相对应的声音,比如当一根木棍触碰到沙发时是什么声音?触碰到一堆叶子呢?玻璃窗呢?这项研究的目的就是为了让系统能够理解物理世界中的交互概念。在未来,这项技术的应用主要是为新闻视频、电影、综艺等自动配音和加音效。

  可预测机器视觉

  (Predictive Machine Vision)

  MIT的人工智能实验室不仅让计算机识别了视频中的内容,还训练它预测人与人之间将会发展什么。比如他们让计算机观看了大量的YouTube视频,还有类似《绝望主妇》这样的电视剧,现在系统已经可以预测视频中的人将要拥抱还是亲吻/握手/击掌。基于这样的研究,有朝一日,机器人会更轻松掌握人类环境,通过人类的一些身体语言就能很好地与我们互动。

  算法商店

  (Algorithm Marketplaces)

  对大多数新闻机构来讲,大家都没有足够多的人力物力去开发测试各种算法,因此,在逐渐显现的算法交易市场中,一些开发者开始贡献自己的算法能力了。Algorithmia就是一个类似Amazon的平台,不过它卖的是算法,开发者在这里上传自己的成果,当有人购买时他们就能获得收入了。类似的平台还有DataXu、Quantiacs、PrecisionHawk等,在2018年,这很可能成为一个更加成熟的细分市场。

  计算新闻学

  (Computational Journalism)

  数据和算法如何促进新闻报道?计算机辅助报道(CAR)已出现了25年,基于这个而产生的计算新闻学也成为了调查新闻的重要工具。记者需要发现、清洗和挖掘各类文档,消化数据并发掘背后的故事。在机器学习算法和AI的支持下,计算新闻学将会是CAR的进阶升级,未来会对相关人才有很大的需求。

  算法数据特种部队

  (I-Teams For Algorithms and Data)

  新闻机构现在需要一个新型特种部队:能够调查研究算法和数据本身的记者。现在,越来越多的机构组织都在使用算法,如大学、政府机构、金融组织,他们用此辅助决策、预测行为、回答问题等。因此,现在十分需要能研究算法的记者,搞清楚算法和日常生活之间的联系。

  计算机摄影

  (Computational Photography)

  计算机摄影是计算机视觉、计算机图形、互联网和摄影的一个大融合,它不仅仅是改进了光学成像技术,更重要的是使用了数码捕捉和处理技术,以更好地呈现现实生活。现在,任何一个有智能手机的人都能使用计算机摄影的相关工具,在iPhone 8和iPhone X中,苹果公司就用计算机摄影技术实现了“浅景深”聚焦。

  在未来,这项技术还可以让用户在按下快门键之前就调整照片中的各项元素,如物件的相对大小、光线阴影等,但是随之而来的还有伦理道德问题,在新闻报道中,多大程度的编辑可以被允许?无论是有意的还是自动生成的,记者是否需要说明照片的编辑情况?

  机器人程序

  (Bots)

  机器人程序,是一种帮助计划或处理顾客需求的软件程序,在近年来已经从市场边缘走到了主流视野中。现在,聊天机器人已经从文本型过渡到了语音互动型,新闻编辑室便需要考虑如何和新闻消费者进行互动了,即便新闻编辑室不采用聊天机器人,现在也是发展用户黏性、提高收入的绝佳时期。而语音交互的基础工作,则是基于我们现有的话语体系来进行创造。

  语音交互

  (Voice Interfaces)

  语音交互是什么?说到Siri你应该就明白了。现在我们正处于“交流式交互”的时代,你可以跟家里的机器用说话的方式交流,而这些系统也在一直学习自然语言,以揣摩我们的所想所要。

  语音交互也不仅仅局限于生活服务,IBM最近建立了一个原型,他们让不同的用户提问,例如“有暴力倾向的游戏是否会引发现实生活中的暴力行为”,然后得到一份语音分析报告。在未来,这样的系统会成为新闻编辑室的重要工具,通过语音交互分析,它让记者可以很快地搞定报道和分析。

  环境交互

  (Ambient Interfaces)

  如果你是用手势打开的家里的某件设备,那么这就是环境交互了。其实当代交互已经越来越像“背景音乐”了,无需太多的指令,它就能为你做很多事。

  我们现在正在步向“后屏幕”时代。从现代信息统计来看,平均每天成年人要做超过20000个决定——其中有226个是关于吃什么。新兴的技术可以自动优先考虑这些决定,替我们做委托,甚至可以基于环境帮我们作答。根据梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law),一个网络的价值往往和使用者规模成正比,因此当未来有越来越多的人成为环境交互网络中的一部分,我们将会愈发熟悉其使用场景。

  纳米学位

  (Nanodegrees)

  在工作环境中,由于技术的不断发展,职业人自身的提升需求也由此而上升,媒体行业也不例外。为了实现“终身学习”的目标,类似Udacity这样的平台开始涌现,它给职业人在一些细分学科中提供纳米学位,让他们习得新技能,并且争取在雇佣者那里获得认可。

  注意力

  (Attention)

  在当代数字社会中,得注意力者得天下,随着技术的发展,新闻生产商不断地在根据用户设备的变化而调整内容。而由于现实生活和线上活动的边界越来越模糊,获取用户的注意力也越来越困难了。这对新闻机构来讲是一个战略性问题,在未来,一位记者可能会把一个内容用适配多种设备的方式生产出来,甚至在同一天内,也要在不同时间段给一个用户不同的体验,以更好地获取注意力。

  数字化脆弱

  (Digital Frailty)

  在过去的几年中,我们已经见证了网页的下滑——由于媒体的重构,很多内容不再在网站上呈现,甚至有的网站都不复存在了。“数字化脆弱”是个非常常见的现象,现在的数字产品往往都不是永存的,比如在特朗普上任后,美国环境保护机构删除了其网站上与气候变化相关的内容,以响应相关政策。

  这个现象会极大地影响记者,它也是媒体界都需要思考的问题:如果现有的媒体生态变得黑暗了,未来社会会怎样?我们是否有保存重要的社会数字资料的义务?我们是否应该更加努力,使数字化文档不丢失?

  彻底透明化

  (Radical Transparency)

  什么是透明化?获得了普利策新闻奖的事实核查网站PolitiFact,在网站上公布了其新闻故事的所有信息来源,在假新闻盛行的今天,这样的“彻底透明化”是获取公众信任的重要举动。

  罗格斯大学的Ahmed Elgammal教授创建了一种算法,用来研究一副画作的创新性,分析其受到了哪些艺术家的影响,这个算法后来被应用到了更多的领域,如文学作品和新闻报道。由于现在的新闻报道越来越多地受到数据、算法、机器学习的影响,所以未来读者会更多地要求了解一篇报道背后的元素,比如用了什么数据集,用了什么计算工具,等等。

  限量新闻产品

  (Limited-Edition News Products)

  一些新闻机构开始试验“限量供应”新闻产品了。BuzzFeed在2016年美国共和党代表大会期间上线了一个临时聊天机器人,NYT在奥运会期间推出了一个短期聊天服务。未来,类似的产品还会不断涌现,我们可能还会看到更多的形态,如临时播客、临时聊天机器人等等,它们专为某项重大活动或事件而策划诞生。这些产品能很好地提升收入、吸引受众,因为它们是应用于一个特定活动的,在收集数据、精准投放广告等方面都会有出色表现。

  “一对少”式出版

  (One-to-Few Publishing)

  不同于“一对多”的生产方式,从2015年到2017年,新闻机构都在抓细分市场的受众,在未来,这个“细分”可能会变得更细。从我们的研究来看,网络中的细分内容会伴随着更丰富的形式载体而来,而且更少的受众并不意味着更少的收入。在过去的两年中,很多的创业公司都证明了这一点,一个有影响力的网络不是靠一堆点击来实现,而是靠忠实的关注度。

  实时事实核查

  (Real-Time Fact Checking)

  在2016年年末,Google在其新闻服务中加入了一个“事实核查”的标签,读者在阅读新闻故事时,页面旁边就是事实核查的入口。正如我们每天所见,不准确的、虚假的信息正乔装成事实的样子,在社交媒体上大行其道,不过至少在引用数据时,人工智能会让新闻机构自动触发事实核查流程。在未来的几年里,AI系统会进行更复杂的事实核查:精确阐述这段信息的来源,信息内容是否有被夸大或者缩减。

  通过分析,我们认为新闻机构在实时事实核查上将迎来很好的机会,通过使用社交媒体数据、机构自己的数据资源以及人工智能,他们可以发明出有用的小工具,对内容进行更严谨的编辑。这对公众利益和新闻机构自己的名声都将大有裨益。

  离线是另一种在线

  (Offline Is The New Online)

  随着消费者越来越多地使用移动设备,开发商需要确保APP在离线状态下也能使用。华盛顿邮报最新的APP将页面加载时间从4秒降低到了80毫秒,并且让读者在没有网的时候也能阅读新闻故事。在用户可以随时随地上网之前,离线服务都会是一种刚需,如果新闻机构能在用户没网的时候也提供无缝服务,那么它将收获一群高黏性的用户。

  

  音频搜索引擎

  (Audio Search Engines)

  创业公司Audioburst使用AI将音频文件进行索引,让用户得以搜索音频。音频如何搜索?Audioburst并不是用关键词,而是使用了自然语言技术,能够自动识别表达出的意思,然后适配正确的内容。比如一个用户想要知道美国和朝鲜的对峙情况,那么他可以使用语音激活APP(Amazon的Alexa,Google Home),这些APP将筛选一系列音频信息,并提供符合要求的片段。随着语音交互的不断发展,音频搜索在未来几年中会成为一个重要的技术发展趋势。

  视频音频故事的新形式

  (New Video and Audio Story Formats)

  随着语音交互的盛行,AR/VR技术的普及,原来传统的讲故事方法已经不适用于最新的情况了。用户对混合现实的技术和设备都越来越熟悉,老的叙事方式并不能直接套用到新的格式里,比如以前用于广播使用的音频故事,就不能直接拿到Amazon的Echo或者Google Home这样的平台上使用。因此,现在新闻机构需要考虑如何制作适配于新技术、新平台的内容,特别是故事的叙事模式。

  互联网巴尔干化

  (Splinternets)

  二十年前,互联网是一个全球空间,信息在其中自由流通。现在,全球信息如何治理,由谁来治理,每个人心中都有一套方案。因此,在未来我们会通向一个分裂的“巴尔干化”的互联网时代。

  处于垄断地位的搜索和社媒公司,总会称自己“仅仅是科技公司”,但是他们的角色已经被设定为了信息中心,在未来也会被不断检验。如果没有协同努力,互联网巴尔干化在未来的几年中会愈演愈烈,优质新闻内容的传播会在世界范围中受阻,那些想要给全球用户提供服务的新闻机构,也会感到非常头疼。

  反广告拦截

  (Blocking the Ad Blockers)

  广告拦截指的是,在网页上能自动移除广告的软件,通常来讲,它们的浏览器(如Chrome、Firefox)的外延插件。现在,新闻机构开始部署自己的广告拦截工具了。

  但互联网研究者发现,读者并不总是去白名单网站——这说明并不是说他们抗拒看广告,而是不想看不合时宜的广告,以及被营销者追着自己行动轨迹的感觉很不爽。根据追踪服务供应商Alexa的数据,德国媒体巨头Axel Springer旗下的德国图片报(Bild),其网页跳出率(bounce rate)从2%攀升到了40%,用户的网页停留时间下降了6%。在2018年,新闻出版机构可能需要好好思考一下广告拦截的策略了。到底是让读者感受到广告的诱惑,还是让他们自己选择出现什么样的广告。这同时也要求出版商与广告供应商紧密合作,确保网页上展示合适的广告。

  虚拟现实

  (Virtual Reality)

  虚拟现实是一种计算机模拟环境,在体验时,需要戴上特制眼镜,它会模拟使用者所看到的场景中,应该有的物理和感官体验。当然,在没有特制装备时,用一部手机也能实现VR体验。在2017年,Google, Microsoft, HTC,Oculus和Sony等公司都大量推出了头戴设备,而由于这还是一个很新的领域,内容供应相对不足,所以VR HMD(头戴显示器)的价值还没有大到吸引多数消费者。

  全景视频

  (360-degree videos)

  全景视频,是通过一个能同时录制一个场景360度画面的特殊相机系统实现的。当全景视频呈现时,观众可以使用鼠标点击、手指触碰、或者手势变化,来从任何角度观看视频。目前YouTube、Facebook和Vimeo能提供全景视频观看,我们期望在未来一年中,有更多的平台能提供全景视频。

  因为观看全景视频不需要单独的硬件,它成为了一个具有成本效益的虚拟现实的替代品,并且有更大的市场潜力。

  增强现实

  (Augmented Reality)

  增强现实(AR)不是去模拟一个全新的环境,而是将特定信息呈现到你的视野中。但是你需要某种形式的镜头和屏幕,可能是一部手机或者一副眼镜。2017年,每一个科技巨头,包括Alphabet、Facebook和Snap在内, 都发出声明,称在未来会加大人工智能的投资力度。同时,Magic Leap会继续筹集投资资金,推出开发者平台,并且它将使用一种新的lightfield芯片,它的出现可谓是非常亮眼。在不远的未来,“增强现实”技术将为新闻机构提供极大的市场潜力。

  差分隐私保护

  (Differential Privacy)

  如果要向外界公布一个数据集,又要使得数据安全能够得到保护,差分隐私就是可被应用的一项较高级的隐私保护技术,它可以通过匿名、扰乱、混淆等方式将原始的数据添加“噪声”,以抵抗外界对隐私数据的分析。

  2016年初,Apple公司宣布其即将使用差分隐私保护,听起来是保护用户隐私,但从某种意义上来说,这其实意味着Apple要开始研究用户数据,以维护其操作系统和网络了。所以,这些大公司的发展方向,终会慢慢流向研究用户数据本身。

  所有权

  (Ownership)

  当你把视频上传到了YouTube, Twitch, Instagram和Facebook,这些视频的所有权归谁?尽管上传视频的人可以通过广告项目有一笔不小的收入,但是并没有法律来管理拷贝视频和多平台发布的问题。由于这些平台固有的社交性,一个视频往往能收获数以百万的浏览量,但是原始上传者没有任何的薪酬。在未来,版权问题很有可能成为重要议题,新闻机构在转载视频时需要了解其所有权。

  新闻业区块链

  (Blockchain For Journalism)

  区块链是一个交易数据库,通过参与比特币的数字系统,由大家共享,可以说它是一个交易的公共账本。

  我们正在进入一个分散型互联网时代,这也是协同操作充满问题的年代。也许你是在货币金融市场听说过区块链,但实际上它在新闻业已经有潜在的应用了,比如区块链可以用来编码和核实内容,让新闻机构得到线报时可以更轻松,它还可以用来保证信源、图像、视频的真实性。在未来,可能会出现一个新闻公共账本——一个可以交换可信新闻、筛出假新闻的网络系统。

  无人机群

  (Drone Swarms)

  如果你看了LadyGaga的超级碗中场秀,在演出开场就有无人机群的表演。现在,数百架迷你无人机可以同时升空,如一个有机体般同步行动,而且速度快到摄像机都难以捕捉。这项技术最开始是由军方发展的,但在未来会逐步转为新闻应用和商用。

  迷你无人机

  (Microdrones)

  迷你无人机可以自动在狭小的空间中航行,比如倒塌的建筑中,或者是有危险化学材料的区域。在2016年10月,美国陆军就公开竞标购买短距离迷你无人机,其体型要求能放入士兵的制服口袋中,用于空中侦查。同样的,迷你无人机也可以帮助新闻从业者,在冲突地区或者发生自然灾害的地方,都能协助报道。

  思考式设备

  (Thinkables)

  思考式设备将会是游戏玩家的福音,在不久的将来,只要动动脑子就能操控游戏了。Neuralink就是一家专注于脑机交互(brain-machine interface)的公司,虽然该公司尚未推出产品,但是它在2017年已经开始招兵买马了,招聘了诸多工程师和设计师。这家在波士顿创立的创业公司发明了一款大脑操控的VR游戏,当然,它并不是一家游戏公司,只是通过设计这款游戏来研究脑机交互。这个4D压感平台可以监测到脑电波,捕获EEG/EOG/EMG信号,并将其转换为计算机可以理解的内容。

  互联网X

  (Internet of X)

  随着越来越多的内容在互联网上集结,你会听到越来越多的公司称自己为“互联网X”。说来并非不现实,在可见的未来中,你能看到的任何东西都可以在网络上被搜索到,记者将有更多的调查资源,也会解锁更多的信息资源,同时也会对“核查”有着巨大的需求。

  5G网络

  在美国联邦通讯团和欧盟的支持下,5G正在世界各地进行试验,比如在美国,Verizon和AT&T已经开始试用5G网络了。像高通这样的硬件制造商正在准备5G调制解调器和先进的芯片组,如果要使用5G,互联网服务提供商需要升级他们的网络。在接下来的几年中,每一家媒体机构都应该在5G网络出现后紧跟浪潮,例如在视频分发和内容投资上,都要有新的思考。


来源:腾讯传媒
转载自:全媒派


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(编辑:田斌)

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