李梅

　　自人類誕生以來，經濟社會已經經歷了四次意義重大的信息傳播變革，并且每一次信息傳播變革都成功地把人類文明推向了一個新的發展階段。在前三次傳播變革的推陳出新中，人們已經成功地將應運而生的“新媒體”融入進了“傳統媒體”當中。因此才有了今天以報紙、廣播、電視、網絡等媒介為主導的媒體大融合局面。而我們今天要和大家一起探討的智慧傳媒就是第四次信息傳播變革演化而來的一種新型媒介形態。為了讓大家更好地了解智慧傳媒，我們有幸請到了深圳因心科技有限公司的媒體部主管——文旸天，他將向我們呈現一個他眼中的智慧傳媒。

　　文旸天自17年起，便開始投身于中國的傳媒行業，當時的他還是成都安納普爾那足球俱樂部有限公司的一名隨隊記者。在職期間他曾多次往返于多個足球圣地，并親臨賽事現場進行實況報道，這讓他積累了豐富的媒體經驗，同時也讓他發現了中國傳媒領域近幾年來正在面臨的挑戰。當前社會隨著生活節奏的加快，人們對于獲取信息的速度以及信息的質量都有了更高的要求。互聯網技術的迅速崛起，使人們獲取信息的方式變得簡單，但同時也讓信息量變得冗雜。不論是瀏覽網頁還是登錄各種社交平臺，無一不被爆炸的新聞消息推送所占據。也正是這些繁復冗雜的消息推送，讓人們漸漸忽略了真正有價值的信息。

　　面對這樣的情況，文旸天想到了利用一些先進的技術，比如Adaboost、n-gram以及CNN等，將原本以文本形式呈現的新聞主要內容提取出來，并進行可視化處理，變成一些相對直觀的圖片或者是一些圖表。如此一來，復雜的文本信息就變得直觀，重點內容一目了然，就連信息的傳播也將變得十分便捷。但是由于最初呈現出來的新聞稿通常并不會以非常結構化的形式出現，因此這樣的想法說起來容易，做起來卻并不簡單。經過了多年的潛心研究，直到19年，文旸天終于成功研發出了“基于區塊鏈和情緒分析的新聞可視化系統”這一科學技術成果。

　　這項系統利用當下最先進的帶有數據“散列驗證”功能的數據塊對普通新聞文本進行分解，分散成以句子為單位的小個體，并通BERT-as-a-service將文本降低成為768維的句子向量。分解并降維后的句子向量會通過BILSTM網絡和Z-score技術得到情緒分數，形成標準化處理后的語料文本。這樣的語料文本再經過LDA技術根據自適應策略參數反復訓練后結合情緒分數轉化成適合不同種類人群閱讀的區塊鏈新聞主題。這項系統的成功研發使得媒體在傳播信息的時候能夠更有針對性地將同一份文本以最為恰當的形式傳播給不同的人。避免了許多人在接收到信息的一瞬間因為信息太長或者信息量過大，導致讀者無從下手而將信息自動忽略的一系列問題，同時也使得消息的傳播變得更加簡單，讓人們再也無法錯過重要的信息，為媒體從業者和讀者都提供了極大的便利。從某種意義上來說，文旸天的這項科學技術成果拉近了信息傳播者與讀者的距離，讓媒體從業者以最簡單且最容易被接受的方式將信息傳播到了讀者的心中，并留下了深刻的印象。

　　目前文旸天研發的這項“基于區塊鏈和情緒分析的新聞可視化系統”已經在許多家傳媒公司得到了廣泛的應用，在行業中得到了良好的反饋。但這項技術的成功研發只是一個小的開始，在此基礎上，文旸天再接再厲，又研發出了“基于數據挖掘技術的傳媒輿情智能預警系統”、“基于網絡爬蟲及用戶畫像的媒體推廣系統”以及“基于神經網絡算法的新聞內容標簽智能抽取系統”等多項先進科學技術成果，也都為傳媒行業的改革做出了巨大的貢獻。為媒體從業者在信息傳播的模式以及途徑上提供了新的思路。并由此帶來了信息傳播領域的新一次變革。

　　相信在未來文旸天也會一如既往地潛心于智慧傳媒技術的研究與發展，同時，未來也一定會涌現出更多像文旸天一樣優秀的智慧傳媒領域杰出人才。期待他們和文旸天一起，以自身的專業知識，研發出更多的新型智慧傳媒技術，為傳媒行業帶來新鮮的養料！