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AI新闻写作的受众接受程度探究

2021-11-5 09:56| 发布者: Fuller| 查看: 497| 评论: 0

摘要: AI技术的进步,对人类的传统观念和现有的社会结构都带来了很大的冲击,前些年AlphaGo横扫一众围棋顶尖职业选手,带来极大的震撼。随着NLP(自然语言处理)能力飞速的发展,AI(人工智能)所具备的写作能力也得到了快 ...

AI技术的进步,对人类的传统观念和现有的社会结构都带来了很大的冲击,前些年AlphaGo横扫一众围棋顶尖职业选手,带来极大的震撼。随着NLP(自然语言处理)能力飞速的发展,AI(人工智能)所具备的写作能力也得到了快速的提升。今天这篇范例对AI新闻写作是否能被读者接受及接受的程度进行了研究。

1,范文简介

标题: AI新闻写作的受众接受程度探究

作者: 吴颢 宁薇 王小壮

关键词:AI新闻写作;新闻信任;受众接受度

来源:微信公众号青年记者

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/fCvf9jVKka1Ub76RR0Uabg 

发表日期:2021-11-03

摘要

AI技术的飞速发展,带来了AI写作技术的快速进步,同样也影响了新闻传媒行业,尤其是AI新闻写作的出现,让人们看到了人工智能和媒体行业融合的可能。2015年9月,腾讯新闻的AI新闻写作机器人Dreamwriter便能自主撰写新闻。AI新闻写作能力和机器新闻作品产出量甚至已经开始超越人工记者。例如,按照美联社的数据,AI写作为该通讯社带来的收益从2014年第3季度开始就已经超过了人工写作。

如今数据含量较多的体育、财经等消息类新闻,已经有相当数量的比例是AI写作完成,这不禁让人好奇,读者在阅读中能否注意到正在阅读的新闻是AI写作还是人工撰写?而读者对于AI新闻整体上的接受程度如何?这两个问题构成了本文关注的重点。 

2,本研究范例主要研究方法、相关知识点和工具

2.1 研究设计

该研究作者选择使用了相似主题的新闻,分别为AI写作和人工撰写。这些新闻混编于问卷内,要求被调查者主观给定相关问题的评分,据此来测试受众对两类写作方式的态度差异性。由于使用了完全一致的新闻主题,因此本研究控制了主题差异对受众偏好的影响,研究能够较为准确地测试受众对两类方式的态度差异。

2.2 问卷设计

此次研究的AI新闻问卷测试模板来自目前AI新闻写作应用较多的财经和体育新闻领域。本研究以网络电子问卷的形式发放,共收回1932份电子问卷,筛除部分无效问卷后,有效问卷1623份,有效率84%。

调查问卷主要从三个方面进行调查:

(1)比较受众对AI写作稿件和人类记者稿件的喜爱程度是否存在差异;

(2)按照图灵测试标准,反复给受众展示AI写作新闻后,观察AI写作模板化对受众喜爱程度是否产生影响;

(3)调查受众对AI新闻写作的信任程度。

需要指出的是,本研究主要使用的AI写作新闻案例均来自腾讯新闻的Dreamwriter,保证不同的机器新闻写作算法不会对研究结果产生干扰。

2.3 搞研究使用哪种通用的自然语言处理和情感分析工具?

搞研究的小伙伴们,如果需要对文本进行分词和情感分析,推荐使用GooSeeker提供的在线文本分词和情感分析工具,提供的功能有:中英文分词,专家选词,同义词合并,分类管理,情感分词,社会网络图生成,抽取关键词等。操作简单,文科生可以轻松上手和使用。

2.4 如何对新闻文本进行高级分析?

GooSeeker推出了系列的Jupyter Notebook,使用Python对文本内容进行高级分析,比如下面这2篇Notebook使用TF-IDF算法针对新闻文本进行关键词提取和关键词权重计算,有需要的同学可以参考:

1. 新闻内容分词后在Jupyter Notebook中使用TF-IDF算法提取关键词

2. Jupyter Notebook使用sklearn的TF-IDF算法计算关键词权重

3,本范例作者总结

透过本文针对腾讯Dreamwriter的AI写作新闻的研究可以看出,AI新闻写作基本实现了“传达可信的信息给受众”这一目标。但是按照图灵测试的标准,如果反复地对用户进行相似的新闻推送,受众便能明确地感知到机器作为传播主体的存在,并因此产生明显的不喜欢情绪,所以未来的AI新闻写作应当提供更加个性化的语言、可预测用户体验的算法和更丰富的新闻模板来向新闻受众呈现新闻作品。

研究同样也发现,目前受众对AI新闻的接受程度已经相当高,尤其是受众选择更加信任AI新闻而非人工新闻乃是研究之初未能预料的。当下传播领域中,有着追求语不惊人死不休的风气,流量为王的互联网思维横扫一切,但是在创作者们挖空心思博取眼球赢得流量之时,却可能不知不觉中丢失了信任。AI写作作品目前来看刻板、无趣,但是机器对客观性的坚持让它赢得了相较人工新闻更多的信任,这无疑提醒我们需要反思“点击率即一切”的信条,因为信任无疑是新闻记者乃至传播行业的立身之本。因此,笔者以为,未来的人工新闻写作可能更应该回归模式标准化和文本规范化,以此体现报道中最为重要的客观性原则。

不过人们如此信任AI新闻写作也引发了笔者另一方面的思考,假如利用AI技术生成了欺骗性的报道,人们能够识别吗?是否会影响人们对AI新闻写作的信心?如何在未来的AI写作算法和信息推送的设计中避免这种不足?这些问题是未来研究应该重点考虑的方向。


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