早在2009年,《卫报》的老牌记者西蒙·罗杰斯就开设了“Guardian Datablog”，提供新闻背后的原始数据、统计和可视化数据。这在当时是很超前的做法，可以说《卫报》和罗杰斯早就意识到了新闻需要新的形态。

　　提到这个陈年往事，是因为看到了鞭牛士关停PC网站和凤凰网试图极力转型而裁员这两件不大但却反映出很深的行业现象的事件。这两家新闻网站都是将战略重心从PC转移到移动端，除了顺势，另一个原因是两家也都看到了新闻形态正以一种无形的状态在演变。

　　当《华尔街日报》决定创立数字新闻部门，设立移动、交互图形、数据等方面岗位的时候。新闻形态就已经注定了围绕“新闻生产模式”、“可视化呈现方式”、“智能交互”进行演变的命运。但往往一些媒体很想去操纵命运，但却无力改变命运，因为他们不具备强大的技术支撑。

　　当大数据运算、人工智能、机器学习等技术发展至今，我们看到了机器人写新闻、图像展示数据、个性化推荐等许多变化。同样，随着技术革命的力量逐渐深入媒体行业，我们也畅想或预见了新闻未来的形态发展。下面我们就以三个技术层次来一探“新闻命运”的究竟。

　　第一层：算法生成文本

　　最近，腾讯用机器人Dreamwriter写新闻一事吸引了众人围观，但更多的是引发了人们对技术改变新闻的无限遐想。机器人写稿的核心根本就是对大数据的分析，通过对开放的相关数据分析进而生成的内容，但是当前机器人写稿都是处于较为低级的阶段，仅仅只是收集经济方面的相关数据并且糅合而成，所以数据中间所需要的上下前后的连接逻辑也比较简单，并且数据源也比较单一居中，这对机器来说也更好处理。

　　目前人工智能在做的就是利用大数据找到关联，用户通过搜索关键词后将关键信息交给用户，所以机器的工作就是整合信息，机器是能够粗略理解人类语言的。

　　而如果机器写稿能够从单一的维度局限跳出来，寻找多维数据的隐性关联，然后写出的文章，这样的技术将具备更大颠覆性。比如最近A明星正在和B明星闹绯闻，用户非常关心都在搜索，而此时机器就可以通过历史数据挖掘进行更高层次的撰写工作，将AB明星各自曾经的绯闻对象都列出来，然后根据历次绯闻时间以及真相、明星性格等等再做出理智推算此次绯闻的真实性有多高，这将会是非常有趣的，也比娱乐记者能够更为高效的生产出一线新闻。

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