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本文节选自《数字新闻学讲义》结语。
早在数字技术革命初期,以机器人写作为代表的生产活动即已初具自动化新闻的雏形。2014年,《洛杉矶时报》(Los Angeles Times)使用智能机器人Quakebot发布的一则有关地震的突发新闻用时不到三分钟,却有着严整和规范的文体形式,被视为自动化新闻发展的一个里程碑。但早期的自动化生产实践对整个新闻生态的影响并不显著。一方面,受限于技术水平,早期的智能机器人仅能实现对结构化数据的初步整合与基本分析,在语义解析、情感模仿、语境处理等方面仍远远无法达到人类记者的水平,因此主要被应用于财经数据播报、体育新闻、突发灾难性报道等领域的写稿工作,其发挥的作用也符合设计者的初衷,即将人类记者从低创造性、高重复性的常规工作中解放出来,使之能够从事更高层次的生产活动。另一方面,早期智能新闻应用的普及还受到传统新闻专业主义力量的严肃审视,新闻业始终对机器生成的报道保持着伦理和文化上的警惕,并在很大程度上将全球新闻生态下日益严峻的信息失序现象归因于智能技术对新闻标准的侵蚀。然而,随着时间的推移,上述两个制约自动化新闻发展的因素都渐渐不复存在。最新的大语言模型已经进化出具有跟人类想象力十分相似的文化创造机能,不但能够以极高的效率整合数据资源并即时形成叙事,而且在自己的创衍活动中渐渐发展出理解与共情的语义要素,这使得机器人取代人类记者似乎成为一件顺理成章的事。与此同时,在全球科技资本主义体系的催动下,以平台为基本结构的数字新闻业也加速了对传统新闻专业性与道德观的背离,新闻业的“新伦理”日益成为人类主体意识与智能化机器逻辑的混合物,这使得新闻人工智能的广泛应用逐渐成为难以阻挡的行业趋势。附着在平台之上的数字新闻生态始终欣欣向荣,但在现实世界里记者则已成为最容易失去工作的职业之一。
由于观念总是滞后于经验,因此当我们在学理上探讨数字新闻业的未来时,未来其实已经降临。只不过,与早期科技先驱传递的乌托邦主义理想不同,我们所看到的未来新闻业是一幅机器逻辑日渐盛行、人的角色不断边缘化、新闻逐渐丧失历史感的复杂图景。而面对这一图景,人类行动者除了要对现实有清醒冷静的认识外,也要始终保持对自身历史经验和主体身份的敬畏,并积极以有意义的人类新闻行动来对抗机器异化、抑制后人类状况的蔓延。从理论发展的角度看,人工智能作为关键行动者的崛起印证了数字新闻学作为一种“在人本主义基石上持续变革”的观念体系的认识论定位。这也就意味着新闻学理论的发展不应追求建立一劳永逸的框架或模型,而是要始终保持自身的解释和行动活力,面向变动的现状与叵测的未来不断更新知识,于“多变”中锚定“不变”,以实现历史与逻辑、实然与应然的逻辑协调。面向未来,假如我们认可数字技术环境下新闻学体系的上述转变是一种“范式性的”革新,亦即,假若我们认定“数字新闻学”作为一个理论、方法和实践的总体性范畴具有合理性和现实意义,那么,这种“新新闻学”须包含哪些关于“新闻”和“新闻业”的新的知识?它的认识论和具体阐释框架如何运作?它又如何去协调不同价值体系之间的关系?只有完全(或在相当程度上)回答了这些问题,我们才能够真正看清“未来已来”的新闻实践、新闻业和新闻生态的本质。
内容简介
本书是一本面向新闻传播学专业学生的教材。全书共十二章,绪论对数字时代的新闻进行了再定义,中间十章系统地阐述了数字新闻生态、数字新闻行动者、数字新闻实践过程、数字新闻样态创新的路径、数字新闻的文化特征、数字新闻的专业性、数字新闻的社会效应、数字新闻政治经济学、数字新闻失范、数字新闻规范,结语对数字新闻业的现状进行总结并展望其未来发展趋势。
本书期望帮助读者基于数字化、平台化和智能化的技术历史条件,实现对新闻的内涵、规律和影响的重新理解,同时以数字新闻观念为立足点,反思信息茧房、传播失序、舆论极化等媒介失范现象背后的技术文化要素,并面向开放参与的新闻实践系统,探索新的媒介素养提升路径。
作者简介
常江,教育部青年长江学者,深圳大学特聘教授、博士生导师,深圳大学全球传播研究院执行院长,深圳大学媒体融合与国际传播研究中心主任;主要研究领域为媒介文化研究、数字新闻学研究、视听传播研究;担任国家社科基金重大项目“数字新闻学理论、方法与实践研究”首席专家;出版《论数字媒体生态:自动化、后人类与行动主义》《中国电视史:1958—2008》《从经典到前沿:欧美传播学大师访谈录》等著作,在中外权/威学术期刊发表论文180余篇。
田浩,复旦大学新闻学院副教授、硕士生导师,复旦大学国际传播与全球领导力学院研究员;主要研究领域为国际传播、数字新闻学、数字媒体文化研究;主持国家社科基金青年项目;出版《介入日常:数字时代的新闻用户研究》等专著,在CSSCI、SSCI索引刊物上发表论文20余篇。
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数字新闻学讲义(配备教学课件)
常江、田浩 著
ISBN 978-7-301-37421-4
2026年6月出版
编辑:Yueming
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