擁抱數字時代：在未來，新聞長這樣子

除了可以通過大型科技平臺來重塑新聞的未來，新聞機構本身或許也應該開始對一些假設條件進行重新思考。畢竟在針對新聞的革新行動中，以新聞作為核心產品的出版商們無疑將成為最大的受益者。那么，當我們決定重新審視自身對于文章的感知時，新聞將以何種方式呈現呢？

摒棄老舊的限制

一直以來，新聞都以針對特定事件的系列文章的形式呈現，因為這是新聞唯一的出版方式。印刷媒體的局限性意味著絕大部分報紙都將以每天兩次的頻率進行出版，而且一篇文章在出版以后便不得再次進行修改。不錯，新聞機構已經成功融入到了新媒體時代，它們會使用視頻、音頻以及一些具有交互性的方式來呈現新聞內容。但即便是通過最具革新性的發布形式對新聞進行發布，這類發布也僅僅會被視為一次又一次的分派行為，因為這些新聞機構所發布的內容并不會隨著時間的演進而進化，文章所蘊含的知識也不會有所積累。新聞的一切短暫屬性都與印刷媒體的發布節奏緊密相關。

想要在現有及未來的媒體形式上創造新聞，我們需要以革新性的眼光對時間的標尺加以考慮。信息自身應該具有可積累的特性，文檔也需要針對新的報告或者信息作出調整，因此我們需要將用戶的消費行為理解為可能以任何頻率發生的不確定行為，而不是每日更新的簡單模式。

那么，具備可積累特性的新聞究竟是怎么樣的呢？想要實現這樣的新聞又究竟需要哪些技術呢？

首先需要澄清一點，我們所說的并不是要將新聞改造成純粹的參考材料或者是全新的維基百科，我們只是希望通過加深新聞報道所蘊含的知識深度來提升閱讀體驗。

為了更好地運用所有被發表的文章中所蘊含的知識，我們首先需要將這些文章以可供搜索和提取的方式進行編制。這意味著我們在撰寫新聞稿件的同時還需要對一些可供循環利用的信息加以區分及標注，這些信息被「紐約時報研發實驗室」（The New York Times R&D Lab）稱為「顆粒」（Particles）。人們曾經在「語義萬維網」（Semantic Web）上針對和這一概念有關的想法進行過一段時間的討論，但由于其中所涉及的人力成本高昂，因此最終也沒有得到廣泛的應用。目前紐約時報研發實驗室正在對注解和標記的方式進行研究，希望能在極大的程度上降低該方式的使用成本。例如紐約時報研發實驗室的「編輯項目」（Editor project）便致力于研究如何通過協同系統創造出顆粒狀的元數據形式，這類協同系統在很大程度上需要依托計算機的學習能力，但同時也允許人們對輸入的數據進行編輯。在一般情況下，這種方式也意味著我們無需完全改寫現有新聞編輯部的工作流程，僅需運用特定的計算機技術對媒體工作者的現有工作流程進行放大即可。

一旦我們開始捕捉文章所蘊含的知識并對其進行編碼，新聞類文章的閱讀體驗將會變得大不相同：

• 新聞工作人員所使用的工具將會得到強化        

一旦我們成功建立起結構化的新聞元素基質，我們便可以賦予傳統新聞文章全新的功能。在當前情況下，如果一位新聞工作者想要查閱關于某個特定話題的新聞報道以便為某篇新聞稿件提供參考，她需要進行大量的手工勞動以篩選出合乎要求的信息，然后再建立起超鏈接。顯然，超鏈接并不是一種理想的呈現方式，因為讀者在點擊之后需要從當前閱讀的文章跳轉至另一篇文章之上。

然而，倘若我們可以對文章內的「顆粒」元素進行編碼和標記，那么新聞工作者在尋找特定信息的時候，他們很容易就可以找到現有文章所蘊含的相關信息。我們可以建立起一系列編輯工具，新聞工作者可以使用這些工具精確地查詢所有已經發布的新聞素材，進而降低他們的工作難度，提高辦公效率。此外，在進行編碼和標記的工序時，我們應該使文章中的「顆粒」信息具備一定的關聯性。在這樣的背景下，文章將會成為一個不斷自我深化的動態框架，它們允許讀者進行深度閱讀的同時還可以根據讀者的喜好進行擴展或收縮。文章所蘊含的內容將不再局限于敘述的論點，還會包含一些和文章的背景、分析等深度內容相關的入口。

• 對文章的內容進行概括和綜合        

當我們開始思考文章所蘊含的可能性時，我們才能意識到這些「顆粒」的強大之處：結構化信息的語料庫（Corpus）能夠實現的功能比單純的文章檔案要強大得多。倘若我們選擇將文章視為單獨的模塊，那么在文章發布以后，我們很難重新整合文章所蘊含的信息和知識。在當下，如果說我們希望對文章的信息加以整合，希望從文章中得到與時俱進的答案，希望從文章中獲得關于某個話題的累積知識，那么等待我們的都只會是繁重且乏味的手工勞動，因為我們只能在閱讀完多篇文章之后再用手工進行整理。

比方說我們要找出唐納德·特朗普（Donald Trump）關于移民話題的討論次數，在目前的新聞形式下我們很難對相應的信息進行提取，更遑論要圍繞這條信息為讀者創造出色的閱讀體驗。可是，一旦我們所發布的每一篇文章都加以編碼、標記和歸類以后，要實現這類任務就會變得更加簡單。或者說如果我們希望了解某一個事件的進展情況，我們也可以很輕松地把相關的文章按照發布的時間進行排序，并對其進行動態更新。就目前的新聞形式而言，我們很難對一段時期之內的文章內容進行概括和綜合，我們也很難獲取與文章的背景相關的深度資訊，但這些信息對于新聞的深度理解而言是不可或缺的。為了填補其中的空白，各類新聞的「解說」網站應運而生。想要擁有關于特定事件的深度認知，由新聞機構發布的每一篇相關文章都是必須的，只有在文章都被編碼和標記的情況下，文章背后所蘊含的信息才有可能變得更加易于獲取，我們在對信息進行重復利用以及重新混合的時候也會更有效率。

• 極具適應性的內容        

在各類新型設備和平臺不斷浮現的今天，新聞機構很難通過程序去辨別文章當中所蘊含的信息。想要論證這一點，我們只需要看看各大新聞機構推出了多少款排版和展示風格都各不相同的發布平臺即可。例如，《紐約時報》（New York Times）發布的一篇與食物相關的文章放到網站上或許會是一篇中長篇文章，但在針對移動設備的「Now」新聞應用上則有可能變成一篇言簡意賅的短文，呈現在「Apple Watch」上甚至有可能只剩下標題以及寥寥數語的烹飪配方，若要放在 Facebook、Pinterest 或者 Twitter 上，則排版和內容還得再做更改。針對文章內容的「顆粒」進行識別和標記可以讓新聞工作者的工作流程變得更加順暢之余，還能夠減輕編輯的工作量。經過編碼和標記的相關信息將會被儲存在特定的地方，并根據終端地類型予以顯示。

短暫的信息終將永存于世

從感知上看來，未來的新聞將不再以系列文章的形式呈現，短暫和永恒的界限也終將變得模糊。實際上，這兩類新聞信息的結合一直都存在：一篇文章除了包含當下發生事件的信息以外，也會包含事件的前因后果、關鍵人物等時效性并不明顯的信息。但目前以單篇文章為單位的新聞形式意味著文章所蘊含的信息都被視為是短暫的。每天新聞機構都會發布數以百計的新聞報道，次日它們將再次發布前一天已經發布過的一些內容。這種方式完全是印刷媒體限制下的產物，從數字化時代看來這類方式完全沒有必要。你能夠接受維基百科（Wikipedia）在敘利亞（Syria）每次發生新事件的時候都發布一個關于敘利亞新聞的頁面嗎？在這種方式下，如果想要了解全面情況，你只能通過人工的方式瀏覽上百個頁面，并對這些頁面的重復內容進行整理。這種方式當然非常荒謬，但這確是新聞機構在每天的工作中所采取的方式。而「顆粒」的方式則意味著我們需要在撰寫文章的時候就辨別出那些可以歷久常新、可供重復利用的信息并對其進行編碼和標記，以便日后使用。這也意味著新聞機構并不僅僅在創造歷史的第一份「草稿」，它們還將對第二份、第三份」草稿「進行整合，它們在創造文章的同時可以將有用的資訊整理成一個知識庫，這才是一種強力、高效的學習方式。