如何構建以大數據及人工智能為核心的體系

摘要:在國家大力推動媒體融合發展以及將大數據、人工智能等技術作為新一代信息技術產業重點發展和推進的背景下,媒體行業迎來了重大發展契機,同時也面臨著嚴峻挑戰。

一、引言

縱觀人類社會的發展,每一次重大變革都是由生產力的變革所引發的,“科學技術是第一生產力”在當今高度信息化的社會中更是體現得淋漓盡致。這一點從全球市值最高的公司排名變化情況,可以得到充分驗證。聚焦到媒體行業的發展,當前世界媒體格局、輿論生態和傳播形式正在經歷深刻變革,而這一變革的根本原因還是技術的突破式發展,人口紅利的逐漸消失使得媒體開始轉向技術紅利的挖掘,大力推動以大數據為基礎的人工智能等先進技術應用于新聞生產發布的各個環節,實現媒體智能化轉型升級。可以預見的是,媒體行業必將伴隨著大數據、人工智能等先進技術的發展而產生革命性的變革。

二、媒體行業大數據&人工智能發展綜述

從政策層面來看,國家“十三五”規劃明確提出了大數據、人工智能將作為新一代信息技術產業重點發展和推進的領域,并大力推動網絡空間從人人互聯向萬物互聯演進,數字化、網絡化、智能化服務將無處不在。與此同時,媒體融合已經成為國家戰略,習近平總書記多次強調建設新型主流媒體的重要意義,并提出要推進傳統媒體與新興媒體融合發展,以使主流媒體掌握網絡空間的話語權,鞏固網絡輿論陣地,牢牢把握意識形態工作領導權。可以說,無論是大數據、人工智能技術的推動,還是傳統媒體與新興媒體融合發展,國家都從政策層面給予了大力支持和保障。從市場層面來看,國內在大數據、人工智能領域有著一定積累的技術廠商、高校、科研院所以及投資機構,紛紛加大對這一領域的研究投入。與此同時,大數據、人工智能技術在媒體行業的應用也已得到廣泛認可,無論是人民日報社的“創作大腦”平臺,還是新華社的“媒體大腦2.0——MAGIC智能生產平臺”,都是大數據、人工智能技術在媒體行業的成功應用。由此可見,在國家媒體融合發展戰略的大趨勢下,媒體行業正處于由主流媒體牽頭發起、互聯網高科技公司快速滲透、高校及科研院所積極參與、社會資本大力支持的歷史性發展時刻。未來,大數據、人工智能等先進技術在媒體行業的應用會越來越多,必將會有更多的媒體探索使用基于大數據的智能媒體生產方式。從業務層面來看,在新媒體浪潮的沖擊下,面對掌握新傳播形式和渠道手段的新興媒體,傳統媒體的年營業收入呈現斷崖式下滑,一些昔日輝煌的報社或關停或合并,嚴酷的現實讓每個傳統媒體從業者清晰地感受到,任何不能隨時代發展的企業終將在新時代被淘汰。隨著我國互聯網發展的日益成熟、媒體類型的逐漸擴展、內容傳播形式的快速變化以及網民個性化需求的不斷增多,媒體行業呈現出明顯的“長尾效應”,如何有效細分市場、如何抓住核心用戶、如何實現流量變現,這些都成為困擾媒體未來發展的大問題。而問題的解決,不僅需要有良好的制度去保障、優秀的人員去執行,還需要先進的技術來支撐。可以說,如果媒體無法快速轉型,并大力擁抱以大數據、人工智能為代表的新技術,則必將在下一個智能媒體時代成為過去。從技術層面來看,大數據與人工智能并不是兩項孤立的技術,而是一套完整的技術體系,包含了數據采集、數據挖掘、數據科學、自然語言處理、圖像識別、語音識別、神經網絡、深度學習、機器學習等一系列的相關技術與理論,具備對海量結構化、半結構化、非結構化數據進行統一采集與接入、數據清洗與格式轉換、分布式數據存儲與檢索以及深度智能挖掘分析的能力。目前,針對媒體行業的數據采集與接入,主要是針對互聯網公開數據的采集以及媒體內部數據的接入這兩部分,互聯網公開數據包含新聞網站、論壇/貼吧、博客、微博、微信公眾號以及移動新聞客戶端等數據,內部數據包含媒體的內容生產數據、歷史數據、用戶數據、版權數據、經營數據等;數據清洗與格式轉換主要是對各類采集數據進行統一的預處理,包含垃圾信息過濾、數據消重、異常數據清除、數據變換、格式標準化等;分布式數據存儲與檢索,主要是基于Hadoop平臺對經過預處理后的數據進行多類型索引構建并存儲,從而實現多源異構數據的統一存儲管理與多維檢索;深度智能挖掘分析主要是根據業務場景,利用神經網絡、深度學習、機器學習以及人工數據標注等,構建并不斷優化分析算法模型,從而實現對圖、文、音視頻數據的多維統計分析,為上層業務應用提供決策支撐。

三、媒體行業大數據&人工智能應用現狀

當前,雖然從事大數據、人工智能技術研究與應用的技術企業非常之多,且無論是在技術研究側重點還是在應用領域方向上都各有不同,但就媒體行業來說,眾多企業都僅僅圍繞著媒體行業現有的業務場景在提供技術服務,包括現在常用的網絡熱點推薦、輿情監測分析、傳播效果追蹤以及最近受到熱捧的機器人寫稿等文本分析處理功能,同時隨著媒體融合的推動,圖片、音視頻數據越來越成為媒體重點需要挖掘分析的對象,出現了包括涉黃、涉暴、敏感人物的檢測,重點場景的識別以及圖片的版權追蹤等圖像智能分析處理功能。除此之外,知識圖譜技術的出現也為大數據、人工智能技術在媒體行業的應用,帶來了更多想象空間。通過調研各大主流媒體的信息化建設情況,當前媒體行業大數據應用平臺的建設基本采用分層架構,從數據層、接入層、分析層、應用層這四個層面,利用大數據、人工智能、知識圖譜等技術,匯聚內、外部數據資源,圍繞內容生產全流程、各環節、多角度,打造立足當下、著眼未來的媒體大數據中心,從而為媒體未來持續、高速、穩定發展提供強有力的技術支撐。 通過全面融合媒體內部數據以及互聯網公開數據,實現數據資源的充分整合利用,并利用大數據、人工智能等技術對圖、文、音視頻數據進行深度挖掘分析,從指揮策劃、采編審核、發布運營、傳播追蹤到績效考核的各個環節,提供智能化的應用服務,可全面提升媒體生產運營的效率與質量,從而真正落實國家關于打造新型主流媒體的政策方針,實現新型傳播體系和輿論引導新格局建設,最終推進國家治理體系和治理能力現代化這一國家戰略。

四、媒體應積極構建技術生態體系

面對如此復雜的行業生態格局與不斷更新的信息技術,傳統媒體的融合轉型之路走得崎嶇又艱難,因為需要融合的不僅僅是媒體類型,還有組織結構、業務流程以及技術架構,而技術架構又是全面融合的關鍵。所以,無論是中央媒體、行業媒體還是地方媒體,在努力找尋適合自身未來發展方式的同時,都在積極建設各種信息化項目來完善自身技術體系,希望利用先進技術不斷武裝自己,尤其是在看到競爭對手利用新技術來改變生產、經營方式,并取得良好效果時,這種迫切的意愿變得尤為強烈。但是,先進的信息化技術只是手段,如何有效利用才是關鍵,今日的信息化建設能否為長遠的發展奠基,哪家企業適合成為真正的技術合作伙伴,符合自身未來發展的技術體系該如何構建,這些都是媒體管理者必須考慮的問題。每一家媒體技術體系的打造并非一朝一夕可以完成的,更不是照搬照抄可以實現的,需要媒體單位的技術負責人在與業務負責人充分溝通后,根據單位自身業務的發展需要、特色優勢、技術現狀以及行業發展趨勢等重新進行設計,包括技術架構的規劃、技術路線的選擇、技術人員的配置以及技術合作伙伴的選擇等。正常情況下,媒體單位的技術負責人雖然對行業的技術發展具有深刻的理解,但是在具體技術應用落地與同類單位實際應用效果這兩個方面,仍不如技術企業了解得全面與深入。因此,媒體在進行技術選型時,一般都會選擇多家技術企業進行溝通交流,反復比較不同企業的技術優勢與特長,進而優選其中的一到兩家作為技術合作伙伴來支撐媒體技術體系的建設。但是,由于新技術的不斷更新且更新速度往往快于單個企業的成長速度,因此媒體的技術體系需要不斷調整且技術合作伙伴需要經常變化,尤其是在當前新技術爆炸式發展的時代,以大數據、人工智能為代表的新技術正在不斷改變人們的生產、生活方式,構建以大數據&人工智能為核心的全新技術生態體系變得尤為重要。積極打造行業生態比自身埋頭苦干要重要得多。當前,雖然很多媒體都擁有自己的技術團隊,但是由于信息技術的發展實在太快,尖端人才又十分稀缺,而且新技術的研發投入非常之大,單獨任何一家媒體都不可能有時間、有人力、有資本去研發所有的新技術。在這種情況下,媒體應充分認清自身發展定位,依托自身特色優勢牢牢把握媒體行業的業務發展方向,提出具有前瞻性的業務創新模式,并進一步聯合技術企業打造適用于自身發展的技術生態體系,從而在新的市場競爭環境下占據一席之地。 

結語

綜上所述,在大數據、人工智能等先進技術全面引入媒體行業的當下,媒體融合向智能化媒體發展是大勢所趨,所有媒體都應該“著眼未來,布局當下”,積極開拓新思路、構建新模式、運用新技術,聯合技術企業共同打造以大數據&人工智能為核心的技術生態體系,這樣才能在新的媒體格局和輿論生態形勢下取得領先優勢與主導地位。

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