导语：新媒体的出现带来了哪些变化，从中新闻从业者又该注意和把握哪些机会呢？唐教授将从四点为我们讲解。

1.算法的结合

由此我们在看一些若干的一些具体的变化，第一个变化就是跟算法的结合，在内容生产的环节加入一些关健词的概念。我觉得特别恐怖的是什么？关于内容生产的每一点，新技术给予的支撑都是对于旧的新闻工作者专业能力的消减。以前在内容生产方面，需要有很强的文笔、需要有很多的调查，才能写出来一篇引人入胜的稿子，才能拍出来一篇悬念很多的新闻片。

但是现在和算法结合了之后，在内容生产里加入好多关健词就能够看见它，不光是今日头条，现在基本上都是引入这种算法。现在的技术发展会使得用户画像越来越精准，能够大概判断出来用户是一个什么样的人，有什么阅读偏好。

为什么现在会有这种情况，比如报道山东的新媒体村，都是农民，初中水平但写出来的文都10万+，为什么？因为他往里边加入关健词，就像大家在淘宝上拍东西，淘宝的宝贝标题都特别长，他就把你可能想拍的东西全都写上，这样你一搜索你就能搜索到他。那些山东农妇也是，他做新媒体内容的时候，不需要把文章写的特别美，只需要定期在里边加若干的关健词，就会帮助他们迅速的锁定用户。这是内容生产上的第一个变化。

2.双标题的出现

第二个变化双标题、多标题。媒体人应该都有开头条号吧，头条号的文章现在允许放两个标题，我就很好奇，所以专门去问开发这个功能的工程师，为什么会想要开发双标题？

因为对于我们传统新闻的编辑来说，要认真想一个很精妙的标题是一件非常有成就感的事情，尤其是作为一个成熟编辑，我就能够去指导记者，去修 改他们的标题，在这个过程中可以把更多自己关于新闻的理解放在文章当中，同时获得更得成就感。

而开发这个功能的技术师就跟我说，这个功能有什么问题吗？是太少了吗？我可以给你开三个、四个，很简单。而他们开发的原因是因为方便，它的工作原理是，先拿A标题+内容发给用户，然后再拿B标题+内容发给用户，系统会迅速计算用户的打开率、完成率，根据这些数据判断最后判断A标题更好，于是就像更多人发送A标题。

这样我们就不需要字字句句的推敲标题，这对我们来说是很难接受的。现在就用一个程序就可以帮助你完成，这个能力你就可以不用拥有了，因为反正有电脑帮你算，你就闭着往上填就完了，就挺可怕的一件事。

实话现在传统媒体做到最后都是一个战胜自己的过程，比如说像《财新》，现在大家都基本上认为他在财经新闻报道的这个领域上在国内至少是一座高峰，所以他所要做的都是一个超越自己的过程，针对自己拿出来比以前更好的作品。

绝大多数都公认《新京报》起标题特别好，原来《新京报》的老编辑，他们晚上两三个小时就跟那儿琢磨，这几个字我要起什么，这个是谐音也好，那个里边有什么典故也好，我要起一个特别精妙的标题超越我自己，让所有人觉得这个标题真棒。但现在根本就不用费这个事儿，你把所有的可能性都列上，机器自己帮你挑去就完了。

我用的这个图就是《纽约时报》裁员的编辑，举个反对辞工的标语，特好的新闻标题，几十年的新闻素养深入骨髓，直到他们被裁员都能起一个好标题让自己去抗议，可是技术的变革就对传统的新闻编辑产生了巨大的挑战。

3.大数据的广泛应用

下边一个通过大数据来计算覆盖的人群，切入点和共鸣，决定选题。我去采访过一次咪蒙，说实话我也挺不喜欢咪蒙的闻风，我也自认为是一个特别高尚的人，他的受众群体不是我，但是我确实我觉得人家这么火是有理由的，咪蒙的选题是怎么形成的，利用选题库，咪蒙会有热词的词频，它会对词汇热度进行一个判断，比如房贷、上学。但是他这个判断仍然是使用传统人肉型的，人肉型积累这样的热词。

再比如说新事项，新事项去年不就打热了一个词叫佛系，那个是新事项给打热的，他们能够判断一个热词是否能够成为全社会形象的热词，他们有若干的判断标准，其中有一条很大的标准就是：这个词所描述的能够放到若干个场景里，每个场景又能够覆盖几千万人群，那这个词肯定就火。

咪蒙他们也是用这样的方法去构建自己的选题库。再比如今日头条，我通过多渠道了解到他们今年的广告额有560多亿，明年预计目标是800多亿。为什么这么高？因为他们的广告推荐用户很精准，广告也是根据热词进行匹配的。

我们刚才在上一张图里边看《纽约时报》裁编辑，裁了40%的编辑，他们用40%的编辑的high  comm雇了40%的记者，在传统的媒体定义里边，编辑是比记者更加受尊重的职位，因为编辑有更丰富的新闻经验，编辑有更加纯熟的操作手法，结果他们把这些编辑都裁了，把high  comm都留给记者了，而且是在全球招记者，他们的这个逻辑是什么呢？就是受到这些技术挑战。

现在有一个段子，说不要骂90后，骂了90后他们会辞职，要骂那种上有老下有小中间有房贷的，你骂死他他也不辞职，《纽约时报》裁的全都是这样的新闻编辑。这些新闻编辑主要的几个职能，第一个职能最基础的挑错字病句，现在这事儿电脑比你干的好多，而且在新媒体环境下，大家对于错别字都挺宽容的。

编辑的第二个职能是起标题，现在你列10个标题，让电脑帮你挑去，编辑这个职能也给废了。

编辑第三个职能是想选题，想选题也给废了，用电脑去测算就行，哪个火我写哪个。

编辑的第四个职能指导记者，你一个新记者，到了一个人生地不熟的这么样的一个地儿，编辑就会告诉你该去采访谁，去问什么样的问题，现在电脑也可以帮你做，怎么做？

彭博和纽时都开这样的一个试验的平台，对于所有的新闻事件进行现场的互动调查，比如我现在来到链得得媒体奖学金的首期班，大家想了解这个首期班的什么内容呢？旁边就有一堆屏幕说：我想知道学员是谁，我想知道这个老师讲的好不好，我想知道这个收钱不收。下面就有人点赞，一看点赞点的最多的是收钱不收，那记者就过来先问这个问题，他按照大家点赞的数量顺序挨个问就行了。

这个指导下来比编辑的指导又准、又快，以前编辑需要通过很长的时间所积累下来的新闻素养，现在的电脑技术就能够实现，所以就裁了好多编辑，用这些high  comm去雇了很多的记者，因为你在一线里边不能直接拿来别人的东西。

我们现在好多的人对于自媒体发生很大的厌烦，比如同一个我们关注的热点，点开看了十几篇文章发现都是复制剪切，只不过是顺序不同，大家就觉得特别乏味。但如果像孟晚舟这件事情，来了一个权威的人士给你做独家直播，那你肯定还得看。但这个前提是你在前方有派一个记者。

如果说传统媒体人还有点手艺的话，那个手艺目前还没法被替代的就是对于这种直接到一线现场新闻内容的生产，目前机器还没有能够把我们替代掉。像之前地震之后机器人一秒钟就出稿子了，CPI、财经、体育这些相关的稿子，机器人几秒钟就能够写出来，比人写的强多了，这些都可以替代了，所以目前为止我们唯一还能够固守住的一点职业尊严就是到一线拿到新闻材料的能力，现在目前机器还不具备，所以机器把编辑的意义给全都消减掉了，但是记者的意义还没有被消减掉。

4.更加强调互动和参与感

还有一个就是更加强调互动和参与感。给大家举的例子是军装照，那次我就跟一个老师辩论这样的一个问题：今年的军装照是中国新闻奖的一等奖，他就说像军装照这种东西算不算新闻。

我们先来看看它形成过程，整个军装照前后的生产过程超过一个多月，经历了几个步骤：首先要去问中央军委，能不能做军装这事，得到的回复是现役军装不行，传统军装可以；其次，就开始做大量的案头工作，比如在服装学院，因为我们军装的种类非常庞杂，经过筛选确定军装的格式后，就开始准备传播，最后做成H5页面。

整个过程下来，可以说这是一个新闻作品。在传统报纸上写一篇类似的稿件，用3000字说一下军装的沿袭历史，都不会否认这是一个新闻稿，或者是拍成一个纪录片，都算是新闻，而现在形式越来越多样化，H5也可以成为新闻的承载方式之一。军装照的整个过程是非常考究的，至少通过这个传播，我知道我军曾在11个阶段有过11身不同的军装。

而且军装照的初衷是因为在人民网还是人民日报的微博上，每天都有问安贴，建军节前就有网友在下面评论说：我就觉得兵哥哥好帅，兵哥哥穿军装特别帅，我这辈子最遗憾的就是没穿上军装。类似这样的讨论非常多，所以由此萌生出来的想法，既然没穿过，我用技术为你实现一下。

以上都符合新闻内容生产的规律，只不过它不再是一篇文章或者是一个新闻视频，而是一个可以互动的作品。它就是新媒体阶段下、内容生产发生变化之后的新闻，

导语：好了，以上就是唐铮教授《如何从媒介演变中抢占先机》的全部内容，如果您喜欢这期课程就请大力点赞收藏或转发~还可以在下方评论中留下您想要交流的想法和对本课程的建议~当然也欢迎嘉宾推荐或自荐，咱们下期再见！

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