南紫晗

关键词：5W传播模式；社交媒体；智能媒体

互联网的发展解构了传统大众媒体的单向传播模式和权威性，媒体传播模式发生了巨大转变。社交平台的兴盛激活了用户在传播中的关键作用，媒体从向大众的传递转为对用户的连接，实现了信息的多元化、多角度、多途径传播。技术的发展永不止步，5G、个性化算法、人工智能、大数据、物联网等新技术的出现正在推动媒体的进一步转型升级，以技术上的优势带来内容生产和分发的深刻变革，媒体发展正在经历从社交媒体到智能媒体的重大开拓。

理论基础及相关概念

拉斯韦尔5W传播模式

5W理论是美国政治学家拉斯韦尔于1948年在其写作的《传播在人类社会中的结构与功能》一文中提出的分析模式，以谁（who）、说什么（says what）、通过什么渠道（in which channel）、对谁（to whom）、产生了什么效果（withwhat effects）這五个方面建立模式对传播过程和传播活动加以分析。其中，“谁”即传播者，是新闻生产和编码的主体；“说什么”即传播内容，即新闻产品；“通过什么渠道”则是传播的渠道和工具；“对谁”则是传播受众，即传播内容的接收者和解码者；“取得效果”即传播产生的影响。

5W传播模式因其简洁明晰和普适易用的优点成为新闻传播分析的经典模式，广泛应用于新闻传播的理论及实践分析。互联网的发展给5W模式带来了一定的冲击和颠覆，但是这一模式高度的包容性和适用性仍为当下媒体现实情况的分析提供了很大的空间，因此本文选用该理论来分析从社交媒体到智能媒体的发展脉络。

社交媒体

所谓社交媒体，是信息化时代下计算机技术迅速发展的产物，主要指以互联网为载体，实现内容创作、情感交流和信息分享的应用软件。之前，报纸、电视等专业权威的大众媒体是人们获取信息的主要渠道和来源，人与人之间的沟通受限于封闭不自由的传播环境。互联网的发展，尤其是社交平台的迅速崛起使得人们沟通和交流的方式发生了重大的转变，人与人以前所未有的紧密方式连接起来，进入社交传播的新时代。社交媒体传播具有信息化、传播碎片化、实时性、去中心化和良好互动性，用户生产内容以及用户社群化等特点。

与社交媒体繁荣发展相应产生的是其信息生产和传播带来的伦理困境与社会风险等种种挑战。用户成为生产者、互联网的匿名性、媒体产业的功利性等因素带来了信息过载与传播失序，用户隐私安全、虚假信息、泛娱乐化等问题开始泛滥，如何充分满足受众信息需求，营造良好传播环境成为社交媒体亟待思考的问题。

智能媒体

“智能媒体”这一概念本是指一种自动化多媒体技术，是计算机科学领域的专业术语，与媒介研究中的概念有所不同。“人工智能”的发展和流行使得智能媒体逐渐进入媒介研究的学术视野。

由于智能媒体仍处于新兴发展阶段，国内外对于这一概念尚未达成一致共识。任锦鸾、曹文等学者认为智能媒体是媒体智能化的结果。而媒体智能化则是媒体行业为迎合用户需求，运用智能技术使媒体系统逐渐拥有类似人类的学习、适应、决策等能力。学者卿清则认为智能媒体是具有“中国特色”的媒介社会学概念，是一种在技术助力下出现的更懂得人类需求的信息服务介质或机制，智能媒体主要有机器写作、智能推荐、传感器新闻等生产手段和方式。

总的来说，智能媒体的产生与发展以智能技术的演进和应用为动力，数据采集与分析技术、物联网技术、5G技术、人工智能技术等种种新技术驱动着媒体的转型与变革，带来了内容生产和传播方式的巨大变化，推动了新闻生产与传播效率的大幅提升。

发展脉络

长期以来，新闻生产的主导者一直是传统的大众媒体，新闻内容通过报纸、广播和电视等大众媒介传播给受众。随着移动端的产生和互联网技术的进步，社交媒体开始显现出重要作用，用户成为信息主动生产和表达的主体，以往权威新闻信息和内容质量逐渐多元化、个性化，数量也在呈指数型增长，人际关系网络和社会化媒体成为新闻生产和传播的主要途径，内容分发的途径也逐步差异化、多渠道，人际传播的影响也变得越来越大。

而另一方面是新闻生产和传播的低成本带来的信息过载，受众被庞大的爆炸式增长的新闻体量所淹没，用户更加追求个性化、准确性、沉浸式的内容体验。智能媒体正是在这一情况下利用智能技术满足个体的不同需求，实现用户与信息的有效连接，对社交媒体的不足之处进行补偿。

谁（who）

智能媒体时代，新闻生产的过程被重新构造，人工智能在新闻写作中开始发挥作用。智能媒体的新闻写作系统可以对互联网上的信息进行深度学习，继而对人类记者的内容产出方式进行建模，选取有价值的新闻事件，根据用户的阅读习惯及其所处场景自动完成个性化的新闻内容撰写。腾讯的自动化新闻写稿机器人Dreamwriter能够根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时将重要新闻送达用户端。近年来，国内外多家媒体都已经将机器人不同程度地应用到新闻采编的各个环节。

相较于人类，人工智能作为生产主体无疑可以更加高效稳定、有针对性地进行内容生产。智能媒体不仅可以实现人类与机器人协同生产，同时也将人与人之间协同生产的效率大幅提升。区块链技术的广泛运用可视为这一优势的表现。在区块链去中心化的网络生产中，每个人作为生产主体都可以对新闻信息进行修改和再创作，其操作的可追溯性也在一定程度上对原创生产者的知识产权进行了保护。

说什么（says what）

在内容生产方面，相较于社交媒体内容的随意无序，智能媒体新闻生产的内容更加精准明晰。大数据的应用催生了数据新闻，造就了从数据中心挖掘新闻、报道事实的新的新闻形式，数据的展示与总结使新闻内容更为明确详实，具有说服力。智能媒体同样拓宽了新闻报道内容的深度和广度，以传感器技术的应用为代表，2014年8月，美国公民新闻网站“为了公众”的报道团队通过NASA卫星传感系统，分析了跨越两万平方英里的海岸监测图像和数据，揭示了路易斯安那州1922年至2014年海岸萎缩、水土流失的环境变化。在传感器应用之前，此类新闻的报道是难以实现的。由于信息流不仅体量庞大且时刻处于变化之中，智能媒体还可以凭借自己实时监控以及对数据收集处理快捷的优势，在一定程度上克服报道内容的滞后性，在实时监测变化、及时掌握最新动态等方面的应用实践中发挥关键作用。

通过什么渠道（in which channel）

社交媒体传播本质是利用人际关系网络进行信息传播，人与人之间的联系被激活成为主要传播渠道。而在智能媒体时代，这一渠道又被算法颠覆整合和重构。数据算法从传统的整合统计和多变量技术转向人工智能深度学习算法。凭借强大的数据资源，构建用户画像，对新闻信息进行智能化、个性化的推送。在信息分发过程中，智能媒体的筛选判断大大减少了用户进行排除检索的时间和精力成本，直接获取到用户所需的信息资源。以今日头条为例，其对用户数据进行挖掘，勾画出用户的兴趣画像，在用户使用过程中利用算法对用户的浏览点击行为进行分析，并将之匹配自身设定的内容兴趣标签，系统自动调整推送内容。

对谁（to whom）

“连通的本质在于个人、事物、组织之间的信息和物质的互动与交换”，而社交媒体仍未能很好地解决信息的连通性问题。一方面社交平台内部实现了人与人、人与信息的交互连接，但是在平台之间的信息数据并不共享，淘宝的购买数据与京东的购买数据彼此垄断，企业相互之间构建了数据壁垒。另一方面，信息的分发也未能较好联通，搜索引擎并不能对抖音、微信上的部分内容进行检索。这导致用户的信息被片面化、碎片化地获得和理解，导致受众形象被扭曲，无法完整呈现自己的真实需求。

5G技术和大数据技术的应用能够搭建实时在线的数据库，并高效整合用户在各个平台上的信息，从而对数据进行深度挖掘或统一管理。人工智能也可以在此基础上绘制出更为详细准确的用户画像，了解到受众的真正需求。在智能技术的不断完善下，实现平台的智能化推荐服务，给用户创造一个准确有效、互通互联的个性化数据通路，使用户与内容准确匹配，从而最大程度地满足受众的信息获取需求，让用户需求成为总的传播导向，真正回答“为谁”这一重大问题。

取得什么效果（wiCh what effects）

社交媒体时代的新闻表现形式仍以文字、图片、视频为主要表现方式，而智能媒体的发展进一步丰富了新闻的呈现方式。如今越来越多的新闻借助新的智能技术手段以信息图、富媒体、H5和在线实时可视化网页等方式对新闻内容进行可视化呈现。随着人工智能背景下AR、VR等技术的发展，部分媒体也开始尝试利用虚拟现实和增强现实的技术尝试生产“沉浸式新闻”，使用户置身于新闻事件和场景当中。如今，利用VR技术对会议、活动现场进行报道的新闻内容已屡见不鲜。

智能媒体还实现了新闻传播反馈机制的重新定义。新華网推出的新闻机器人Star可通过生物传感器采集用户生理体验信息数据，了解用户真实体验与感受，以量化的方式更为便捷地了解用户的兴趣偏好，以此提高新闻质量、改进传播策略，提供更加高质量、个性化、多样化的新闻服务。

智能媒体发展风险

数字劳工

传播技术的突飞猛进和生态变迁也将媒体相关从业者甚至受众卷入其发展进程中来，智能媒体的深入一方面方便了人们获取信息，另一方面也加速了新闻生产传播过程，智能化新闻运作方式的普及使得从业者不断大量生产新闻，使得普通新闻工作者角色不断弱化，当创造性被操作性所取代时，新闻工作者不免异化为技术的附庸。而受众也在获取信息的同时沦为算法学习的对象和工具，受众的媒体使用将成为技术发展完善的需要，这一需要又反过来成为智能媒体进一步占据受众时间和精力的动机，最终造成受众成为智能技术的奴隶。

虚假信息

智能时代，算法渗透到人们日常生活的各个角落，在算法渗透下一大主要风险就是算法本身无法具有价值判断的能力，在媒体平台上的不实消息一旦成为机器学习的错误来源和对象，就会容易造成虚假新闻的滋生。而向来看似客观的算法和数据一旦对假新闻进行了生产和传播，受众将很容易受到误导。算法的个性化特点又会容易为受众营造拟态环境，塑造“信息茧房”，封闭在圈层中的群体很容易产生错误认知，在后真相时代中难以认清客观现实。

如今，新闻呈现内容无论是以文字、音频、图像还是视频的方式都能够成为智能媒体进行深度学习和分析建模的资源，人工智能、大数据、算法等技术的加持使得新闻生产传播已经可以实现许多场景下的自动化处理。但是目前来看，我们仍处于弱人工智能的发展阶段，智能媒介的生态仍需要拓展更加多样化的形态、方式和渠道，不断向强人工智能的方向进步发展。尽管未来的变化存在很大的不确定性，但唯一确定的是内容仍是媒体产品的核心和根基、满足人民的需求仍是我们的主要引领和向导。既要在理论上正确认知变化，也要掌握新思维、新技术，具备放眼智能媒体新时代的素养和能力，才有可能防范化解新形势带来的新风险。