摘要：　　胡正荣：媒体融合中存在的五大问题　　媒体融合是一个过程，指多种媒体在多个层面、多个领域、多重意义上的相互连接、打通、融通、整合

　　胡正荣：媒体融合中存在的五大问题

　　“媒体融合”是一个过程，指多种媒体在多个层面、多个领域、多重意义上的相互连接、打通、融通、整合等过程。“融媒体”是指媒体融合过程中出现的相互融通的多媒体，主要指技术、内容、渠道、平台等相互融合的多媒体形态。可以说融媒体是个阶段性产物，也是媒体融合的阶段性成果。“全媒体”是指媒体融合的最终成果，是媒体融合的目的。全媒体是指“全程、全息、全员、全效”媒体，也还是全业态媒体。全媒体概念比融媒体概念更升级、更全面、更完整，是未来媒体的基本状态和格局，全媒体是一个体系。

　　融媒从提出到纵深化发展已经过去五年时间，过程中还存在不少问题。

　　第一是认识和思维问题。媒体融合用传统媒体思维是没法实现的，必须用互联网思维才可能做出科学的顶层设计、规划战略和实施方案。

　　第二是行业壁垒问题。媒体融合需要整合各方资源，而相当多需要整合的资源并不在传统媒体手中，甚至有的省的县级融媒体中心技术平台由几家分别开发、分别建设、各自为政。

　　第三是物理融合，不是化学融合。相当多的媒体融合仍然是你中有我、我中有你的物理融合，而不是你就是我、我就是你的化学融合。内容、技术、平台、管理等都没有融通，也就没有了质变。

　　第四是存量与增量的关系尚未理顺。大量资源仍然配置在传统平台、传统业务，而发展全媒体这个增量没有重点投入的资源。

　　第五是机制体制问题。习总书记一再要求“一体化发展”，就是需要顶层设计、平台再造、流程优化，就是要在机制体制上动真格的。

　　(中国教育电视台总编辑胡正荣/微信公众号“电视指南杂志”2019-08-24/唐瑞峰采写）

　　以内容聚发重构价值生态

　　在习近平总书记“1·25”讲话半年之际，人民网发布《深度融合发展三年规划（纲要）》，提出逐步发展成为内容科技领军企业的目标，提出坚持内容一个主业，建设内容原创、内容运营、内容风控和内容聚发四个层次的内容业务体系。这四个层次的内容业务，在业务场景上各有侧重、各具特色、独立生长，但内在逻辑上深度关联、相互支撑、相互赋能，使人民网内容业务的整体布局呈现立体性、网格状、生态化的体系结构。在这个结构中，内容科技决定了它未来向上生长的高度和横向延展的广度，决定了整体结构的强度和韧性。

　　人民网聚发业务做的是“内容批发市场”，而不是“内容零售超市”。如果把内容看做一个个产品，把对内容有需求的人看做消费者，那么目前绝大多数内容聚发平台采用的是家乐福、沃尔玛这样的“内容零售超市”模式，即平台把大量的内容汇聚到一起，通过平台制定的算法规则向个人分发，如微信公众号和今日头条，其算法面向的是个人，追求“千人千面”的内容呈现效果。而人民网希望打造全新的“内容批发市场”模式，来自不同源头的内容在批发市场进行集合、交换、交易，我们负责风控、分类和分级，确保由批发市场分发的内容安全可靠、有趣有用，然后面向流量平台、各类终端和智能手机为主的各类智能硬件，以及对内容有需求的各类企业和产品，针对其不同的内容需求场景提供精准的精品内容分发服务。

　　人民网全新的聚发业务真正要做的是，运用科技手段对所有有内容需求的产业和产品赋能：通过对优质内容的汇聚、风控、分类和分级，全面提高内容产业从创作源头到内容消费场景的全链条效率，使得更多优质内容被安全地生产出来，被合理地分类分级，再被精准地推送出去。即通过精品内容的精准推送，重新发掘内容价值，构建价值内容生态。

　　展望未来，人民网希望让科技力量重新定义内容产业，让内容不仅是一条纵向的产业链，而是成为一项生产要素，能够横向与全产业全链条融合，最终成为其他产业的赋能者。

　　（人民网总编辑罗华/人民网2019-09-11)

　　声誉监测：主流媒体不容忽视

　　主流媒体的声誉是随着时代发展通过不断与公众互信互通的形式一步步建立起来的，需要一个不断完善、持续优化的长期过程。声誉充分诠释了媒体的“四力”，主流媒体在递进式发展过程中能否承袭、利用好这种宝贵的无形资产和财富，将在很大程度上决定媒体发展的成败。

　　主流媒体要打造声誉监测新能力。在传统媒体时代，主流媒体的声誉监测来自读者来信、来电以及其他媒体对新闻报道的感受和看法。新媒体时代，活跃的社交平台如新浪微博、知乎、贴吧是受众反馈的集聚地，通过关键词搜索，主流媒体掌握部分声誉监测的信息。自2012年以来，面对大数据时代的到来，主流媒体可通过数据优先和技术赋能，建立主流媒体声誉监测多维网络，结合算法和经验研判，建立健全风险预警、趋势预测、决策建议等声誉管理功能，重构媒体声誉风险管理模式，打造主流媒体声誉监测新能力。

　　声誉监测要依托数据优先和技术赋能。当下，主流媒体正处于融媒向智媒转型期，传播环境复杂多变，对媒体声誉管理提出了更高的要求，要赢得主动，必须在声誉监测上做到全面、快速、准确，面对海量的、碎片化的数据，单靠人工难以实现这一目标，必须依靠技术赋能。通过人工智能技术对大数据深度挖掘整合，并通过语义分析技术对舆情进行分析研判，有助于加强声誉管理的风险防范和处置应对能力。今年5月，关于孙小果案的报道出现负面舆情，央视及时作出反应，通过新媒体平台发布道歉文章《向大家道歉：我们错了！》。该文章浏览量瞬间达10万+，这一措施迅速扭转不利的舆论形势，挽回形象。

　　主流媒体应建立专门的舆论监测团队，借助舆情监测系统，随时监控新闻发布后的互动与反馈，及时发现潜在的舆情风险，进行舆情分析研判预警，提出舆情应对建议，有效防范化解舆情风险隐患，保障和维护媒体品牌声誉。

　　利用声誉监测及时掌握舆论反馈。近年来，随着自媒体的发展壮大，一些热点事件的传播呈现出多节点、去中心化特点，而由于关键信息的缺失或发布者对信息的主观筛选，造成舆情反转波动的情况不时出现，引发或加重民众焦虑情绪，造成不必要的负面影响，一定程度上危害了新闻的客观性原则，损害了媒体行业的公信力与权威性。

　　利用声誉监测，可以让主流媒体及党政机关及时掌握媒体报道引发的舆论反馈，准确评估已呈现报道的舆论引导效果，利用大数据的精准化特点构建出受众的价值判断图景，进而在后续的报道中找准切入点主动设置议题，化解负面舆情，传播正确的价值取向，凝聚社会共识。

　　（南方报业传媒集团舆情研究中心代羽、袁婕、罗兴/《中国新闻出版广电报》2019-09-03）

　　融媒时代，媒介实验室建设刻不容缓

　　一直以来，由于传统观念的影响，文科实验室的建设未受到重视。融媒体时代的到来对新闻教育和行业发展提出新要求，高校新闻院系逐渐出现许多代表未来技术发展方向的新型媒介实验室。

　　媒介实验室的发展经过三个阶段：单一功能实验室、新闻实验教学中心和未来实验室，未来实验室承继单一功能实验室教学功能，也适应媒介生态环境大变革的语境，朝着“产学研一体化”的方向发展，全面发挥“教学辅助”“科研孵化”和“市场服务”的功能。

　　有关媒介实验室在未来发展中应承担功能的讨论，中国人民大学的蔡雯教授认为，媒介融合背景下新闻工作者的准入要求转变，第一类是整合传播策划的管理型人才，第二类是掌握多种技术的全能记者编辑。人才培育战略需要发生转型，仅靠传统课堂教学并不能满足学生需求，媒介实验室成为复合型新闻传播人才的培养基地。刘明洋认为，新闻院系与传媒业合作的重要方式是创建多形式的学、媒融合教学科研平台，这正是媒介实验室应当承担的功能。石道成提出，媒介实验室不仅要承担教学辅助、人才培养的功能，还要探索传媒未来发展，做联通学界、业界的枢纽。

　　对媒介实验室发展趋势，喻国明认为，媒介实验室的发展应是“反学科”的研究逻辑，即从问题本身逻辑出发，破除学科边界，多学科交融发展。随着融媒体时代的到来，大数据、云计算等智能技术与新闻传播实践深入结合，就媒介实验室本身而言，在团队人员构成、所涉学科研究上应是跨界交融的。例如，麻省理工学院的媒体实验室（The Media Lab）不仅有众多科学家，在人员组成上还有许多艺术家加入。媒介实验室与外部环境因素也应紧密联系，呈现学科、行业、校际、国际等多维度的跨界发展与融合发展。媒介实验室的外延在不断扩大，逐渐跨出新闻学院下设的一间媒介实验室的定位，愈发显现出一定的独立性和更广阔范围的包容性。

　　新媒介技术重塑了媒介生态，媒介实验室未来应侧重发挥的功能是在市场服务、研究成果实体化落地的运营管理上，跳出单一教学功能的局限、打破闭门造车的局面和学科壁垒。

　　（中国人民大学新闻学院教授栾轶玫、中国人民大学新闻学院学生苏悦/《传媒观察》2019年第7期）

　　AI换脸，需及早进行法律规范

　　日前爆红并引发隐私焦虑与风险担忧的ZAO软件是一款经改造的换脸App，这一技术2017年发源于美国，被称为Deepfakes，是深度机器学习（deep machine learning）和假照片（fake photo）的简称，最生动的称呼是深度（照片）造假。现在ZAO软件面临着管理者禁与放的困难抉择。而对于换脸，美国欧盟等认为，即便是潜在的威胁，也极其严重，必须先出手防范。

　　今年1月28日，美国卡内基国际和平基金会专门发表文章《国家如何应对Deepfakes？》，指出以Deepfakes为代表的换脸技术具有一系列潜在的危害，包括煽动政治暴力、破坏选举、扰乱外交关系、提供虚假证据并干扰司法、实施敲诈等，希望各国明确定义Deepfakes的不正当使用，亟须社会定义什么可以接受，什么不可以接受，这既有利于社会和法律的管理，也有利于社交媒体规范其平台，管理网上内容。

　　今年6月13日，美国众议院情报委员会对Deepfakes举行了听证会，会上该委员会主席、众议员亚当·希夫称，篡改视频的传播为2020年总统大选带来了一种“噩梦般的”场景，让议员、新闻媒体和公众“难以分辨什么是真实的，什么是虚假的”。因此，他和美国马里兰法学院教授达尼埃尔·西特龙建议国会考虑对《通信规范法》第230条（互联网服务不必为其用户的行为负责）进行修改，以打击Deepfakes，保护用户免受假新闻的误导。

　　针对Deepfakes换脸技术产生的具有破坏性的危险性内容，欧盟也在2019年初出台了应对指南，以帮助公众分辨某条信息的来源，信息是如何产生的以及信息是否值得信赖。

　　可以看到，对换脸技术的潜在危险极为重视的美国和欧盟现在还没有出台法律予以禁止，只是在进行论证。但迫于压力，美国的Reddit上关于换脸技术的讨论版被删除，换脸技术也在美国被全网封禁，其GitHub开源代码也被清除。公众的担心并非杞人忧天，有必要及早以明确的法律条款予以规范。

　　（张田勘/《新京报》2019-09-03）