在美国，本地新闻市场疲态渐显，根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的数据，2003年到2014年间，美地方发行量下降了27%。
的确，算法、大数据、人工智能，这些带有科技感的词汇早已入驻新闻界。它们改变了新闻的传统生产方式，也带来纷争。难以揭开的“黑箱”幕布，成长的神经网络，人类该如何利用它们报道新闻？
尼古拉斯·迪亚科普洛斯（Nicholas Diakopoulos）是美国西北大学（Northwestern University）学院的助理教授，也是哥伦比亚新闻评论（Columbia Journalism Review）新闻与算法主题的撰稿人。这一次，他把目光投向了一个特别的新闻项目，该项目曾获得2018年度谷歌数字化新闻创新基金（Digital News Innovation Fund）的注资。
该基金网站上评论道：“以这种方式对新闻报道进行大规模本地化，可以为许多区域性提供高质量、高容量的内容，从而对新闻生态系统有极大益处。在预算压力越来越大的情况下，这将给本地行业带来重振的希望。”
是什么项目让学界和业界都甚为肯定？传媒研究（xjbcmyj）综合相关资料进行了编译，带你一探究竟。
最近一波新闻业裁员潮提醒了我们：数字仍然没有获得可持续的经济平衡。地方新闻业的未来看起来尤为黯淡，一些美国社区被认为是“新闻沙漠”。
雷达(记者、数据和机器人)项目[The RADAR (Reporters And Data And Robots) project，下文简称“雷达项目”]是由英国新闻协会（UK Press Association）和伦敦一家名为Urbs Media的初创公司合作推出的。它的团队只有五名数据记者和两名编辑，但是每月平均可撰写大约8000篇英国本地新闻。雷达项目利用技术的力量向提供基于事实的新闻报道，许多本地机构和雷达项目开展了合作。
为了生成本地化报道，雷达项目利用了基于地理区域的数据集，这是由公开的，也是完全免费的。每位数据记者每周大约将两篇报道开发为数据模板，包括将数据转换为特定文本的if-then-else逻辑规则。不同报道的核构可能有些类似，但是细节会根据本地内容来书写。
雷达项目记者的任务首先是从数据中找出不同的角度和情节，然后再添加背景及国家信息，将其放置在一个具有基本结构的数据模板中。用“AI机器人”作为“生产助理”帮助他们撰写新闻，使模板中的文字信息更加本地化。
当地有时会直接刊发雷达项目提供的新闻，有时则把它们当作草稿，进行调整以增强本地内容相关性。雷达项目的主管加里·罗杰斯(Gary Rogers)坦言，通过统计2018年10月的内容，他们发现，纸质出版物会重新审视大约一半的新闻报道，而在线出版物通常会重审五分之一的报道。
虽然原始版本的雷达项目新闻包含了国家背景，但如果记者合理利用，对于写作一篇与社区息息相关的本地报道仍是有很大帮助的。这需要当地记者做好报道的准备——是的，记者需要做更多的工作才能使最终的新闻更为独特，在市场中也更有竞争力。
JPI Media是一家与雷达项目有合作的新闻公司，该公司的蒂姆•罗宾逊(Tim Robinson)表示，这个项目对新闻编辑部有帮助:“它让我们能够报道一些我们可能根本无法报道的主题。” JPI Media发布的95%的雷达项目新闻报道，只是对它们做了一些细微调整，并添加了能引起共鸣的标题。大量引入雷达项目新闻报道后，JPI Media网站页面浏览量的已经得到了快速增长。
雷达项目成功的关键在于，记者首先确定数据中哪些角度、趋势或异常值（outliers）具有新闻价值，并为不同版本的文章构建模板。然后，使用人工智能润色报道。如果需要，本地记者可以自行编辑内容以提高本地相关性。
雷达使用的数据集有助于寻找医院、街头犯罪、消防或教育等方面的市政问题。“他们对地区媒介议程的理解似乎与我们感兴趣的内容非常一致。”罗宾逊解释道。可以通过雷达项目每周在Twitter发布的公告了解他们所涉及内容的范围。这不是一件小事，这些内容正在填补资源不足的机构在本地报道方面的空白。
使用数据集的另一个好处是它们是免费的。已经投入资金和精力来收集数据，雷达项目利用这些数据为新闻编辑部创造价值，而不需要额外付费。雷达项目目前还不打算自己收集数据，罗杰斯解释说:“在公共数据中，我们可以得到的东西太多了。有些数据我们甚至连碰都没碰过。”
得益于2018年谷歌数字新闻计划(Google Digital News Initiative)的资助，雷达项目最初是免费提供服务的。但现在，它也在寻求可持续发展，并开始与付费客户签约。它的定价模式不是根据新闻产出数量收费，而是根据客户希望覆盖的当地区域范围的大小收费。
如果雷达项目能顺利向付费服务转型，这种可持续发展的模式便是有借鉴意义的，即只雇佣5名数据记者，就能写出覆盖英国全境的本地新闻报道。
谭维维整容