無論如何，科技總是不斷發(fā)展，代替人做大量重復(fù)性“套路”強(qiáng)的工作，每個(gè)人做重要的是不斷學(xué)習(xí)，做機(jī)器做不到的事。8月22日，“聞學(xué)社沙龍”以《人工智能將如何重塑新聞業(yè)》為主題，邀請(qǐng)了來自中山大學(xué)、清華大學(xué)、路透社等機(jī)構(gòu)的專家學(xué)者，探討新技術(shù)影響下的傳媒生態(tài)。

 

　　沙龍上，路透社市場(chǎng)開發(fā)經(jīng)理王海明分享了路透如何利用人工智能來分析新聞源的，我發(fā)現(xiàn)，在某些場(chǎng)景下，機(jī)器已經(jīng)可以核實(shí)新聞?wù)鎸?shí)性、甚至根據(jù)新聞自行下單做交易。以下是來自王海明的分享。

 

　　路透有專門面對(duì)機(jī)構(gòu)客戶的信息終端，提供實(shí)時(shí)的股票、固定收益、大宗商品、外匯等金融市場(chǎng)的實(shí)時(shí)行情。據(jù)王海明介紹，路透社提供新聞的有以下幾種主要類型。除了自己撰寫新聞以外，他表示路透全球還有400多個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源，6000多個(gè)接近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)源一起提供給客戶。

 

　　在檢測(cè)社交媒體這塊，路透推出了一個(gè)產(chǎn)品叫Reutres News Tracer，實(shí)際上是一個(gè)監(jiān)控社交媒體的工具。這最早是路透內(nèi)部用，提供給記者和編輯監(jiān)控社交媒體的新聞源，嘗試從上面發(fā)現(xiàn)新聞線索。王海明表示，后來隨著算法的深入，他們發(fā)現(xiàn)用機(jī)器學(xué)習(xí)可以做很多東西，比如對(duì)于社交媒體上發(fā)出的信息，可以通過算法區(qū)別哪些是新聞，哪些是一般性對(duì)話。這個(gè)項(xiàng)目在內(nèi)部已經(jīng)應(yīng)用的情況下，經(jīng)過三四年的不斷優(yōu)化，現(xiàn)在正逐步測(cè)試開放給外部用戶使用。

　　Tracer會(huì)對(duì)Twitter上搜集起來的所有可能視為新聞的做分析，一是能找出最先發(fā)出來的；二是誰先轉(zhuǎn)發(fā)的；三是可信度，我們知道，社交媒體上消息并不是所有都可靠，機(jī)器人會(huì)通過交叉比對(duì)，標(biāo)明真實(shí)的可能性有多大，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果有從0%到100%的可信度標(biāo)注。

 

　　王海明分享了前段時(shí)間這個(gè)工具的典型作用：讓你看到一條謠言是如何煉成的。

 

　　他回憶，當(dāng)時(shí)傳出了關(guān)于某上市公司的假消息，他用這個(gè)工具監(jiān)測(cè)，新聞出來他看到新聞源就知道是假的，一開始慢慢增長(zhǎng)到800多個(gè)點(diǎn)擊量，然后有大V或其它媒體轉(zhuǎn)載，馬上就會(huì)爆發(fā)，當(dāng)被網(wǎng)站轉(zhuǎn)載以后它就變成真新聞發(fā)酵了，但不到24小時(shí)又被澄清了。“我見證了整個(gè)過程，因?yàn)槲沂盏降谝恍侣勗刺貏e早，整個(gè)假消息傳播鏈條是一開始局限在小范圍內(nèi)，隨著新聞網(wǎng)站的轉(zhuǎn)發(fā)和大V轉(zhuǎn)發(fā)而爆發(fā)的。”

 

　　他總結(jié)，目前Tracer有以下幾個(gè)作用：

 

　　一、自動(dòng)驗(yàn)證新聞?wù)婕伲鶕?jù)介紹，它還會(huì)用算法去問記者平時(shí)可能會(huì)問的問題，去驗(yàn)證新聞的真實(shí)性。

 

　　二、通過算法和機(jī)器學(xué)習(xí)去除廣告、垃圾、謠言、一般性談話，摘出要點(diǎn)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源確定它的真實(shí)程度有多高，同時(shí)它能夠去除噪音，而且會(huì)把相同類別的疊在一塊兒，作為一個(gè)數(shù)據(jù)組，同時(shí)顯示未來的更新。

 

　　三、這個(gè)工具是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的，來驗(yàn)證Twitter和社交媒體上的新聞。

 

　　四、后臺(tái)有大數(shù)據(jù)庫，可以根據(jù)你的需求來搜相關(guān)新聞。

　　王海明表示，由于Tracer是通過社交媒體網(wǎng)站直接抓的第一時(shí)間見證者發(fā)布的信息，如果判斷是真實(shí)的就直接發(fā)布。因此有一些新聞，比如日本地震，比第一個(gè)發(fā)布的媒體還要早4分鐘，因?yàn)橛杏H歷者發(fā)布，它開始交叉驗(yàn)證，驗(yàn)證為真，因此就發(fā)布出來，同時(shí)會(huì)自帶一條這條新聞可信度為多少，70%或50%，而且會(huì)把數(shù)據(jù)來源發(fā)布出來讓你辨別。

 

　　“傳統(tǒng)上說到的AI應(yīng)用都是在分發(fā)那一端，我們是從新聞來源那一端做了大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。”

 

 

　　它分享的第二份案例是機(jī)器讀新聞并自動(dòng)下單的產(chǎn)品。

 

　　這個(gè)產(chǎn)品的邏輯，簡(jiǎn)而言之是讓機(jī)器自行檢測(cè)并讀新聞，提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析，判斷完事件為正面還是負(fù)面之后，機(jī)器能辨別買賣信號(hào)，直接下單。

 

　　他舉了一個(gè)例子：“這是TDK RIC公司的股票代碼，這里發(fā)生的事件是并購，如果并購的新聞一發(fā)布，機(jī)器瞬間就會(huì)根據(jù)新聞自動(dòng)下單，在人反應(yīng)之前已經(jīng)完成交易。這類機(jī)讀新聞主要是為機(jī)構(gòu)提供的。

　　機(jī)器分析的其中三點(diǎn)可能是這樣：

 

　　機(jī)器會(huì)與歷史數(shù)據(jù)庫比較，涉及到具體某個(gè)公司，某個(gè)消息的利好程度有多大，可以根據(jù)這個(gè)來分析新聞對(duì)商品、股價(jià)的影響。

 

　　機(jī)器也能根據(jù)新聞分析出市場(chǎng)情緒，比如大宗商品和黃金，根據(jù)目前這段時(shí)間新聞的報(bào)道，大家的情緒普通是高還是低，有一個(gè)指數(shù)指標(biāo)跟蹤，市場(chǎng)現(xiàn)在對(duì)資產(chǎn)類別或股票的情緒變化。

 

　　最后比較簡(jiǎn)單的是利用經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，是股票市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)，現(xiàn)在股票、外匯、大宗商品市場(chǎng)很多交易都來自于這種指標(biāo)的直接下單。

 

 

　　他最后分享的案例是，利用機(jī)器分析公司的供應(yīng)鏈和人之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

 

　　路透利用內(nèi)部語義分析引擎，發(fā)現(xiàn)某些公司新聞里面提到的相關(guān)公司是它的客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、母公司、消費(fèi)者還是子公司，機(jī)器分辨出來后，然后做一條跳關(guān)聯(lián)關(guān)系。

 

　　以下是蘋果公司的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，他表示這全部都是機(jī)器分析出來的，圖中都是跟它有關(guān)系的公司，蘋果在中間，供應(yīng)商在左邊，客戶在右邊，技術(shù)公司有一百多家，列出細(xì)分子行業(yè)。

　　這里會(huì)用到路透原有積累的產(chǎn)品或數(shù)據(jù)，全球99%的上市公司在路透的數(shù)據(jù)庫里有ID，這樣有助于他們找到這些公司的資料。另外還有兩個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫，一個(gè)是組織機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，另一個(gè)是人的數(shù)據(jù)庫，一個(gè)是做公司關(guān)聯(lián)，第二是做上市公司高管之間的關(guān)聯(lián)，打出標(biāo)簽以后可以整理出上下游和關(guān)聯(lián)關(guān)系。

 

　　總體而來，供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈分析，主要是通過路透語義分析引擎對(duì)新聞全文進(jìn)行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)處理，智能標(biāo)簽，PermID（組織機(jī)構(gòu)在湯森路透內(nèi)部唯一標(biāo)識(shí)），以及知識(shí)圖譜等技術(shù)等技術(shù)來做的。第三方用戶如果想做數(shù)據(jù)處理，也可以將原材料放上云端，讓機(jī)器自行分析和梳理關(guān)聯(lián)關(guān)系。