纽约时报研发实验室探讨未来新闻阅读趋势：从集体经历到半私人领域
文本/Alexis Lloyd翻译/零件
翻译注：本文来自《纽约时报》研发实验室。在我有限的经验中，《纽约时报》是唯一具有“实验室”的传统媒体。文章中描述的“未来新闻”实际上是一个抽象的概念，仍然有很大的想象空间。但是可以肯定的是：当前的新闻报道是集体的社会经历。例如，我们将讨论文章中提到的句子，因为我们看到的文章是完全一致的。将来，新闻阅读可能会从当前的集体经验（即公共领域）变为半私人领域。想着一个笑话，梁·温达（Liang Wendao）批评了中国对“特殊供应”的迷信，并说《时代》也是皇家供应。女王读到的时代与人们所看到的不同吗？
将来，确实有可能。不仅女王，而且每个人都读时代。
今年5月和9月，Facebook和Apple分别启动了Facebook Instant文章和Apple News，旨在为各自的用户提供创新和定制的一站式新闻阅读体验。就在最近，关于出版商与新闻平台之间关系的许多讨论已经出现。不管平台的评论如何，让我们首先考虑一个关键的前提：Facebook和Apple具有巨大的影响力，可以塑造“将来的新闻的样子”，但就新闻形式而言，他们仍然选择专注于“传统文章”。尽管与印刷和早期在线媒体相比，当今的新闻风格已经显着发展，但新闻发布的形式和结构并未受到很多挑战。
也许，新闻机构应该抓住这个机会再次检查这个前提，而不是让技术巨头塑造“新闻的未来”。毕竟，新闻产品创新的最大受益者是出版商。因此，如果我们从来源中重新检查文章的概念过程，我们不禁要问：将来的新闻会是什么样？
让旧的束缚与风一样
以前的新闻一直以针对特定事件的一系列文章的形式出现，因为这是唯一做新闻的选择。一个机构每天最多出版两份报纸，一旦文章出版，就无法进行任何更改。即使新闻机构使用了“新”媒体，例如互动，视频和音频，他们仍然必须改变汤而不改变药物：一旦发布内容，它将不再改变，并且不再会随着时间的推移积累。印刷行业和印刷媒体带来的心态仍然存在。
未来的新闻写作（实际上，现在已经开始显示迹象）将要求我们从新的角度考虑“时间”在报告中的作用。信息应该能够积累，并且各种文献也应具有与新兴报告或信息互动的能力。我们应该考虑用户如何消费新闻，而不是每天更新。
那么，什么是信息积累？实施它的技术要求是什么？老实说，我们并不是说我们想将所有新闻变成Wikipedia风格的纯参考条目（Wikipedia是“信息积累”的典型示例，每个条目都根据发生的事情进行更新），而是使用报告文章的丰富方面来扩展新闻阅读经验，并具有深入的知识。
为此，我们必须首先对报告中的所有知识点进行编码，以便可以搜索和提取它们。这意味着定义并注意文章中具有重用潜力的内容 - 在《纽约时报》研发实验室中，我们称此内容为“信息粒子”。
这个概念始于语义网络（由蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）提出，这是“互联网的父亲”之一。核心思想是通过将语义“元数据”添加到计算机上可以理解的文档中，使整个互联网成为信息交流的常见媒介。用人类的方式将关键词添加到ARATICES中，以使搜索添加关键词）。实际上，这不是一件新事物，但是它从未得到普及，因为这样做的人工成本太高了。 《纽约时报》研发实验室一直在研究如何显着减少添加笔记和标签的工作量。例如，我们的“编辑器”计划致力于通过协作系统结合机器学习和手动帮助，以在写作时实现记录的目的。我们不想完全颠覆当前的新闻社论方法，而是希望通过新的技术工具来优化记者的编辑过程。
一旦完成“信息粒子”的处理，我们就可以在许多方面使用它来创新新闻阅读体验：
1。记者的作品伪像
当我们开始拥有有关新闻各个元素的基本信息时，我们可以为传统的报告文章提供新的超级力量。在当前情况下，如果记者或编辑想向读者解释一些背景知识，并想提及有关相关主题的旧文章，则他/她必须进行大量的手动搜索才能找到该文章。即使您找到了它，通过在报告中插入超链接的方法带来的用户体验也不好，因为如果读者想在超链接中阅读文章，读者必须留下他们当前正在阅读的内容并跳到第二篇文章。
任何允许记者从旧报告中挖掘信息的新闻社论工具都可以使他们的工作效率更高和方便。如果我们有在数据库中编码和标记的“信息粒子”，那么记者可以找到正确的内容，以更轻松地向读者解释背景知识。如果可以将这些信息嵌入在线系统中，则本文不再不变，而是转换为动态文档，可以根据您面前的不同读者的喜好自动调整相关内容的长度。当面对“我只想知道今天发生的事情”的读者时，这些新闻报道不仅完成了叙事任务，而且还为那些想了解更多更多了解的人提供了进一步的上下文历史上下文和深入分析。
2。摘要和全面
但是信息粒子的力量远不止于此。让我们想象一个由信息粒子组成的信息库，并想象不同文章之间相互联系的可能性。将文本视为“铁大小”的传统思维趋势使我们很难整合多个文章的知识和信息。如果我们想做一些综合，花时间寻找答案，并收集以某个主题为中心的知识，那么将需要大量的手动劳动才能埋葬我们的旧纸堆。
例如，如果我想见唐纳德·特朗普（Donald Trump）（房地产大亨，是2016年美国总统大选中的共和党候选人之一，提议在美国 - 墨西哥边境上建造长城以抵制非法移民的评论……）对移民问题的评论，没有一个好的方法可以从所有先前的报告中提取所有此类信息，那么您可以从所有先前的报告中提取所有有趣的阅读经验。但是，如果每个唐纳德·特朗普的报告都被标记和分类，事情将变得容易。或者，如果我们可以在所有正在进行的重大事件中标记每个子图，则可以轻松地从任何角度生成动态更新的事件轴来叙述全景视图。只有通过使用此信息综合方法，读者才能更好地了解新闻事件的背景和逻辑。但是，目前难以实现此方法 - 这就是为什么当前的“专家解释”仍然非常销售的原因。当前，所有新闻机构实际上都有相应的信息储备，其余的就是如何编码信息，以便可以重新使用和重新混合信息。
3。内容适应
近年来，许多新闻机构感受到了移动设备热潮的压力。是的，只要考虑如何以不同平台上的最佳形式介绍新闻，这就会感到压力很大。例如，《纽约时报》评论可能是网站上的中等长度文章。在《纽约时报》应用程序nytnow上，它可能成为“标题 +点”的一种形式，在Apple Watch上凝结成句子，在烹饪频道上，它成为一种食谱，更不用说在Facebook，Pinterest和Twitter上出现在不同方面。使用“信息粒子”可以使定义和标签简单简便，因此存储在某个位置的信息可以轻松以不同的形式显示。
4。花很容易褪色，松树和柏树是常绿的
想象一下，新闻将来将不仅仅是一堆文章，而涉及的最大的基本变化在“及时内容”和“长期内容”之间的差异中存在。新闻报告始终是这两个内容的混合：一篇文章将对时事有叙述（此部分更及时），并且还会有关于背景知识，关键角色等的内容，这些内容并不及时。使用“信息粒子”来解构新闻将要求所有信息都假定时间敏感。新闻机构每天必须发表数百篇文章，第二天，它从头开始发表数百篇文章。其中必须有许多重复和多余的东西。如果我们用数字媒体的眼光看待这种现象，我们会发现它不必要和奇怪。
您能想象，每当叙利亚发生某些事情时，维基百科都会重新发布新的叙利亚条目，为了清楚地了解情况，您必须从重复信息的数百页中筛选人类的肉体？这听起来很不一样，但是新闻机构每天都在做这样的工作。我们使用“信息颗粒”系统标记背景知识和其他内容时不需要重复的内容，以便可以直接在新文章中使用它们。这意味着新闻机构不仅在撰写文章时创建“初稿”，还为综合“第二稿”做准备。从一个新的和有力的角度来看，这已经成为新闻，这确实成为了知识的来源，也成为公众了解时事的窗口。
这篇文章最初发表在NYTLABS中，由Xu Xueer编辑。一件作品是一个非营利的翻译计划，该计划是由一个冒险家发起的，专注于技术，风险投资和业务。