新闻的未来不是 “一篇” 文章

译者按：这篇文章来自《纽约时报》的研发实验室。在我有限的阅历里，《纽约时报》是一众传统媒体中唯一一家有 “实验室” 的。文中描述的 “未来的新闻” 其实还是一个偏抽象的概念，还有很大的想象空间。不过有一点是肯定的：现在的新闻报道是社会集体经历，例如，我们会讨论某篇文章里提到的某句话，因为我们看到的那篇文章是完全一致的。

在未来，新闻阅读也许会从目前的集体经历（也就是公共领域）变成一种半私人的领域。想起一个玩笑，梁文道在批评中国对 “特供” 的迷信时曾说，《泰晤士报》也是王室特供，难道女王看的《泰晤士报》跟老百姓看到的不一样？

在未来，还真的有可能。不止是女王，人人看的《泰晤士报》都不一样。

今年 5 月和 9 月，Facebook 与苹果公司分别推出了 Facebook Instant Articles 和 Apple News，旨在为各自的用户提供富有创新并量身订制的一站式新闻阅读体验。就在最近，也有许多关于出版商和新闻平台之间的关系的讨论冒了出来。

且不管那些关于平台的言论，让我们先考虑一个关键前提：Facebook 和苹果都有塑造 “未来新闻的模样” 的巨大影响力，但在新闻形式上，他们都还是选择聚焦于 “一篇传统的文章”。虽然当今新闻的样式比起纸媒和早期网络媒体已经有了长足的发展，然而新闻发布的形式和结构并没有受到许多挑战。

也许，新闻机构们更应该抓住这个机会再一次审视这个前提，而不是任凭科技巨头们去塑造 “新闻的未来”，毕竟，新闻产品创新的最大受益者是出版商们。所以，假如从源头去重新审视文章的构思流程，我们不禁会问：未来的新闻会是什么样的？

让旧的桎梏随风去吧

以前的新闻一直都是以针对某事件的系列文章的形式出现的，因为这是做新闻的唯一选择。一家机构一天最多出版早晚两份报纸，而文章一旦出街，就不能再作任何更改。

就算新闻机构已经使用了互动、视频和音频等 “新” 媒体，但还是换汤不换药：内容一旦发布，就不再变化，也不再随着时间累积。印刷业和纸媒带来的思维定势依然存在。

未来的新闻写作（其实现在也已经初具苗头），将要求我们从全新的角度去思考 “时间” 这个维度在报道中所起的作用。信息应该能够进行自我积累，各种文献也应该有与新出现的报道或信息进行互动的能力。并且我们应该思索用户消费新闻的方式，而并非只是简单地每天更新一下。

那么，什么是信息积累？实现它又有什么技术要求呢？要说在前头的是，我们不是说要把新闻都变成维基百科式的纯参考词条的样子（维基百科是 “信息积累” 的典型例子，它的每个词条都在根据发生的事进行更新），而是借助报道文章中丰富的涉及面，利用深度知识来扩展新闻阅读体验。

想要做到这点，首先我们得把一篇报道里的知识点都编好码，让它们变得能让人搜索得到并提取得出来。这意味着对文章中有重复利用潜力的内容进行定义和备注——在《纽约时报》研发实验室，我们管这种内容叫 “信息颗粒”。

这个概念从语义网络（由 “互联网之父” 之一 Tim Berners-Lee 提出，核心思想是通过给互联网上的文档添加能够被计算机所理解的语义 “元数据” 从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。用人话来说，就是类似给文章添加关键词方便被搜索）开始就有人讨论，其实已经不是什么新鲜玩意儿，但从来就没有被推广普及，因为这么干带来的人工成本实在太高了。

而《纽约时报》研发实验室一直在研究如何才能大幅减少为内容添加备注和标签所带来的工作量。比如，我们的 “Editor” 计划就着眼于通过一个协作系统来结合机器学习和人工辅助，以达到在撰写的同时进行备注的目的。我们也不想彻底颠覆目前的新闻编辑方法，而是希望能够通过新的技术工具来优化记者的采编流程。

一旦搞定了对 “信息颗粒” 的加工，我们就可以利用它来对新闻阅读体验进行多方面的创新：

1、记者们的工作神器

当我们开始拥有新闻中各种元素的基础信息之后，我们就可以给传统的报道文章赋以全新的超级力量。在现状之下，假若一位记者或编辑想要向读者交代些背景知识，想要提及一篇相关话题的旧文，他／她要做许多手工搜索来找到那篇文章。

就算找到了，目前在报道中穿插超链接的办法带来的用户体验也不好，因为读者要看超链接里的文章，必须要离开目前在读的内容，跳转到第二篇里去。

任何能让记者从旧报道中挖掘信息的新闻编辑工具都能使他们的工作效率和方便程度更上一层楼。如果我们在数据库里有已经完成编码、贴好标签的 “信息颗粒”，那记者们就能更简单地找到正确的内容来向读者交代背景知识。如果这些信息能被嵌入一个联机系统，则能使得文章不再一成不变，而是化身为一个动态的文档，根据面前不同读者的喜好自动调整相关内容的长度。

这样的新闻报道不仅能在面对 “我只想知道今天发生了点啥” 的读者时完成叙事的任务，还能为想要了解更多的人提供进一步的上下文历史背景和深度分析。

2、总结与综合

但信息颗粒的威力远不止此。让我们想象一个由信息颗粒组成的信息库，想象一下不同的文章之间相互连接的可能性。把文本看成 “铁板一块” 的传统思维定势使得我们很难将多篇文章中的知识和信息整合起来。如果我们想做一些合成，想穿越时间寻找答案，想以某个主题为中心将知识聚拢收集，都需要耗费大量人工去皓首穷经埋首于故纸堆。

例如，要是我想看 Donald Trump（地产大亨，2016 年美国总统大选的共和党候选人之一，提出在美墨边境修筑长城来抵挡非法移民……）一直以来就移民问题发表的言论，现在就没有一个从之前全部报道中抽离此类信息颗粒的好办法，更别说创造出引人入胜的阅读体验了。

但如果每句 Donald Trump 的言论报道都被贴好标签归好类，那事情就会变得易如反掌。或者，要是我们能把所有持续进行的大事件中的每个小情节都标注好，那就可以从任何角度轻松生成一条动态更新的事件轴来全景叙事了。

只有利用这种信息合成方式来展示，才能让读者更好地理解新闻事件的发生背景和前后逻辑。但是，这种方式目前很难实现——这也就是为什么目前的 “专家解读” 还很有市场。目前所有的新闻机构其实都有相应的信息储备，剩下的事就是如何把信息编码，让它们变得可以被重新使用和重新混合起来。

3、内容自适应

许多新闻机构都感受到了最近几年的移动设备狂潮带来的压力。是啊，光想想在不同的平台上如何用最好的形式展示新闻就令人觉得压力山大了。

举例来说，一篇《纽约时报》的食评，在网站上也许是一篇中等长度的文章，在《纽约时报》的 app “NYTNow” 上，它也许就变成 “标题＋要点” 的形式，在 Apple Watch 上要浓缩成一句话，在烹饪频道上它就变成了一个菜谱，更不用说在 Facebook、Pinterest 和推特上都要以不同的面貌出现了。

用 “信息颗粒” 能使定义和标注变得简单易行，使得存储在某一个地方的信息能以不同的形式被轻松展示出来。