戴勁松 毛旭

當前擺在國內外媒體面前的，一方面是互聯網技術革新引發(fā)的信息爆炸，另一方面是智能化推動機器人正在越來越多的領域解放人的體力和腦力。兩者對當前新聞工作的方方面面都構成了壓力，讓媒體從業(yè)者感到了前所未有的“本領恐慌”。本文以財經報道為例，解析在新時期、新形勢和新背景下記者面臨的挑戰(zhàn)和機遇，如何提升自身的業(yè)務水平，從而推出機器人記者難以采寫的“有思想、有溫度、有品質的新聞力作”。

機器人何以從財經新聞報道“破門”

《日本經濟新聞》前社長杉田亮毅曾說過：“培養(yǎng)一名普通記者需要兩年，培養(yǎng)一名財經記者則需要8年?！边@一觀點在業(yè)界或有時間長短上的不同看法，但對后者的培養(yǎng)之難卻是共識。

一名合格的財經記者，不僅需要掌握相當水平的經濟學知識，而且需要在實踐中不斷積淀經驗。筆者在兼職為研究生準備財經新聞實務課程時發(fā)現了一個有趣的現象：國內現有的財經新聞類教材，幾乎都由財經類院校下設的新聞傳播學院發(fā)起撰寫的，而一般綜合性大學的新聞傳播學院則較少涉足，這從一個側面說明了財經報道的專業(yè)性之強。

然而，值得注意的是，國內外知名媒體的機器人記者都不約而同地選擇了從財經新聞領域開始“切入”。這是為什么呢？讓我們先來分析新華社的機器人記者“快筆小新”是如何工作的：

“快筆小新”寫稿流程分數據采集、數據加工、自動寫稿、編輯簽發(fā)四個環(huán)節(jié)，技術上則是通過各業(yè)務板塊按需定制發(fā)稿模板、數據自動抓取和稿件生成、各業(yè)務部門建稿編審簽發(fā)三個步驟來實現。

在為期幾個月的測試中，從一句話的報盤到一段話的公司財報，再到根據“行情觸發(fā)”寫出“站上或跌破某某整數點位”的快訊，“快筆小新”越來越聰明，寫市場行情的稿子越來越上手。

目前，新華社總編室已牽頭制定機器人寫稿管理規(guī)范，技術部門已申報《一種面向短新聞的機器寫稿方法與裝置》和《基于模板自動生成新聞的系統(tǒng)和方法》兩項專利。

由此不難看出，數據的采集和加工是機器人記者能夠采寫財經新聞的關鍵，而這一功能的實現正緣于互聯網和人工智能這兩大技術支撐。

事實上，早在新世紀初，筆者曾因工作關系接觸過一家專注中國農業(yè)的咨詢公司——“艾格農業(yè)”，就發(fā)現他們的經濟分析師已使用模板軟件：當你為這些模板更新相關數據后，電腦就會自動生成一份分析報告，不同行業(yè)還細分為日報、周報、旬報、季報、半年報和年報等，這和如今機器人記者采寫財經新聞的做法何其相似！

2014年6月30日，美聯社開始使用機器人記者Wordsmith（語言大師）采寫財經新聞，它采寫的第一條消息題為《蘋果打破華爾街第一季度預期》（Apple tops Street 1Q forecasts）。據稱，美聯社通常每季度出產約300條財報新聞，財經記者們需要搶在通訊社規(guī)定的時限前完稿，但在計算機軟件接手后，美聯社每季度能出產4400篇財報新聞，而且這個數字還在上升。

我國首次出現由機器人撰寫的新聞稿件是從2015年的9月10日起，即“騰訊財經”正式啟用機器人記者，發(fā)布了一篇財經稿件《8月CPI同比上漲2.0%創(chuàng)12個月新高》。

可見，一旦有了模板設計，機器人記者就可以根據所采集的數據很快自動撰寫財經稿件。更令人驚訝的是，這些機器人記者大都有自我學習功能，剛開始時還需要編輯在發(fā)稿前審核內容，但錯誤糾正一次后就不會再犯，越往后其錯誤越少，漸趨全面自動化。

財經記者的工作會被終結嗎

那么，財經記者的工作真的被終結了嗎？

答案是否定的。嚴格意義上講，美聯社、新華社和騰訊財經等媒體使用機器人采寫的財經稿件應屬于基于數據分析的財經信息，而站在經濟學的視角，財經報道的終極使命仍然需要優(yōu)秀記者的擔當。

正確認識經濟學的內涵，是做好財經報道的首要前提。蒂莫西·泰勒（Timothy Taylor）被譽為當今斯坦福大學最受歡迎的經濟學教授，他特別強調經濟學并不只是研究錢的學科，而是一門關于選擇或是心理預期的學問，即探討如何果斷地權衡利益得失（Everything You Need to Know Aoubt How the Economy Works），也就是說，研究人們的意識和行為是其更為根本的主題。

為此，蒂莫西·泰勒將經濟學研究的范疇簡明扼要地歸結為“三問”，即：

生產什么？如何生產？誰來消費？

這三個學術視角的提問一目了然，同樣可以作為財經報道的主旨。對此，《華爾街日報》發(fā)行人彼得·凱恩結合實踐，有了更進一步的細化，即讀者對財經信息的需求可歸結為三個方面：

當前國內國際經濟形勢怎樣？重要的經濟動態(tài)與我何干？在這種情況下我該怎么辦？

不難看出，兩組“三問”殊途同歸：人是其中的主角，人性是被關注的核心，而財經報道大多與每個人的切身利益有直接的或間接的關聯。

《<華爾街日報>是如何講故事的》被奉為財經報道的經典著作，其作者威廉·E·布隆代爾認為：“所有被稱為偉大的故事，都來自偉大的創(chuàng)意，幾乎在所有的偉大的故事創(chuàng)作中，都有一種人性的展示?！?/p>

在這一倡導的指引下，“華爾街日報體”應運而生。這是該報頭版上常見的一種新聞寫作形式，即在報道非事件性新聞時，開頭往往先講一個與新聞主題有關的人物故事，通過這個人引出所要報道的新聞，進而一步步展開、深化新聞主題，使本來抽象、枯燥的非事件性新聞，因人物的介入變得容易贏得讀者的注意，以人情味提高傳播效果。

這也正是我們常常提到的人文視角。人文視角側重于人性的關懷，關注的是經濟中的“人”和“人”作用下的經濟，因此，從這個意義上講，人文視角是財經報道的內在支撐點。

與機器人記者采寫的財經新聞不同，一名優(yōu)秀的財經記者應站在人的視角來關注經濟發(fā)展，在經濟生活中關注人的命運、尊嚴等倫理道德及其他精神層面，在傳播經濟信息過程中把經濟活動向人性化的層面升華。

作為一名職業(yè)的財經記者，如果不能認識到這一點，你的關注領域就有可能僅僅停留在財富、貨幣、產品或資源……而視角一旦偏離經濟學研究的原旨，你在財經報道實踐中的深入就自然受到了某種程度上的局限，小則影響新聞作品的質量，大則阻礙自身業(yè)務境界的提升。

所以，關注人和人性的人文視角，決定了優(yōu)秀的財經記者不可能完全由機器人來替代，這同時也提升了財經記者入門水平的標準。

怎樣講好故事是重要前提

經濟學研究的是選擇或預期，有了假設和模型，變化的方向和程度就有了預測的可能。但財經報道則完全不同，有無數不確定性，無數的問號。如何在財經專業(yè)主義與新聞專業(yè)主義之間平衡，這一直是財經記者面臨的挑戰(zhàn)，也可稱之為財經新聞的通俗化難題。

到了以互聯網為支撐的信息在線時代，與財經有關的各類人士的發(fā)聲渠道大大增加，加上人工智能的日益進步，這更加提升了財經記者的工作難度。在此背景下，財經記者的角色該如何定位？

筆者認為，一般而言，經濟學者是“科學家”+“政策顧問”，類似于智庫；財經專業(yè)人士則是“金融管理、投資、理財等方面的分析家”；與前述兩者不同，財經記者的角色應是“講好財經故事的人”，即解讀經濟信息，監(jiān)測經濟環(huán)境，調查經濟現象。

而講好故事的重要前提，就是要“在新聞里放一張臉”。這里舉一個真實的案例：

2007年，幾位美國研究者以調查為名招募了若干受試者，并在調查結束時發(fā)給每位受試者5美元作為報酬。不過，研究者的真正目的是做一項決策實驗，這個實驗的機關在于，隨著5美元一同發(fā)到受試者手里的還有一封呼吁給非洲兒童捐款的信，而這封信有兩個版本：

第一個版本列舉了一些詳實的統(tǒng)計數字：馬拉維有300萬兒童面臨食物短缺；安哥拉三分之二的人口，也就是400萬人，被迫遠離家園，等等。

第二個版本說你的全部捐款會給一個叫Rokia的7歲女孩。她生活在馬里，家里很窮，時常挨餓，你的錢會讓她生活更好一點，也許能獲得更好的教育和衛(wèi)生條件。

研究者問受試者愿不愿意把一部分報酬捐給非洲。結果收到第一個版本募捐信的人平均捐了1.14美元，而收到第二個版本募捐信的人平均捐了2.38點美元。

盡管這不是一個來自財經新聞的案例，但也讓我們看到了故事里的人文力量！威廉·E·布隆代爾還說，在許多新聞故事中，數據為整個新聞定性，有時候數據本身就是新聞，但太多的數據無異于毒藥！

作為一名職業(yè)的財經記者，幾乎每天都在和數據打交道，“去掉數據就像拔牙一樣痛苦”。但如果財經記者不注意發(fā)掘數據背后的新聞故事，那他們的工作就和機器人記者沒有兩樣。顯然，后者更擅長于數據分析。

所以在財經報道領域，機器人記者的出現，就是要把記者從枯燥而繁瑣的財報分析中解放出來，去做更有價值的新聞報道。