数据新闻多元，应探索更多交互体验******

陈积银

　　（陈积银简介，西安交通大学新闻与新媒体学院教授，博士生导师。中国数据新闻大赛创始人，西安交通大学青年拔尖人才（A类），中组部国家万人计划青年拔尖人才，陕西省智媒研究基地主任，福建省闽江学者特聘教授。曾获第六届全国广播影视“十佳百优”理论人才称号。主持中宣部、中组部、教育部等部委项目多项，在CSSCI期刊等发表论文40余篇。）

　　随着我国前沿科技的迭代更新，媒体融合不断向纵深发展，数据新闻应运而生。新闻生产方式的创新发展也反映出大众信息需求的变化。全媒体环境下，加强媒体融合视角下数据新闻的技术创新与理念创新成为数据新闻发展的题中应有之义。近年来，新文科建设的呼声高涨，数据新闻也成为新闻传播教育中颇有成效的尝试，推进了技术与人文教育的进一步融合。《中国新闻出版广电报》记者日前就媒体融合视角下数据新闻的发展前景及新文科思维背景下数据新闻人才培养等问题，采访了西安交通大学新闻与新媒体学院教授陈积银。

　　数据新闻教学应势而生

　　经过多年的发展与沉淀，数据新闻应用日臻成熟，业界成立了不少专门的制作团队，学界则设置相关课程以培养专业人才。

　　“数据新闻是在技术推动下发展起来的。”陈积银介绍说，在智能化、5G及媒体融合情境下，数据新闻融合也将获得新的发展机遇，朝着更加成熟与理性的方向发展。

　　陈积银认为，数据新闻的实践性、专业性非常强，业界的实践领先于学界，但无论是学界还是业界，人才匮乏的现象仍然存在。因此，数据新闻的未来发展方向主要集中在提升人员数据素养，培育数据发掘、可视化制作人才团队等几个方面。

　　由于学界、业界对数据新闻关注度逐渐提高，学界与业界融合也更加紧密。“学界与业界应积极构建平台，推动优质资源接轨，为数据新闻的发展蓄力。”陈积银建议，可以通过工作坊沙龙等形式进行培训与交流，关注数据新闻制作的核心环节，共同寻找难题的应对方案。

　　“为贯彻中央媒介融合有关精神，培养大数据时代的一流新闻人才，我于2015年创办了中国数据新闻大赛。”陈积银介绍，该赛事的初衷是“以赛促教”，为中国新闻教育更好地适应大数据时代需求提供探索平台，为国内新闻教育学界师生数据新闻作品提供展示平台。目前，该赛事已经成为引领国内重要新闻院校进行科教融合，开展学科交叉融合（传统新闻传播与现代信息技术）的一个新赛道，并获得业内不少数据新闻团队的认可与积极参与。西安交通大学通过大赛平台，有效促进了文、理、艺交叉的新闻传播教育探索，近年来培养了不少复合型、专家型、国际化的新型新闻人才。

　　“国内数据新闻的议题越来越多元，应进一步探索交互体验形式。”陈积银说，在每一届的中国数据新闻大赛作品中，都包含经济、政治、环境、民生、体育、娱乐等多种议题，而其交互性逐年提升。未来，将会有更多的创作团队对可听化的数据新闻进行探索，或将数据新闻与游戏等进行结合，实现内容形式和读者体验的双重升级。

　　探索学科交叉教学模式

　　“当前数据新闻在追求可视化效果的同时一定程度上忽略了新闻价值和社会功能。”陈积银认为，现在数据新闻在呈现形式上也存在一些问题。部分以网页形式呈现的数据新闻在移动端阅读时存在不兼容问题，导致数据新闻传播受阻。此外，移动阅读的快节奏和碎片化对数据新闻而言也是一个挑战，数据新闻在呈现方式上应注重数据的多样性、内容的交互性及叙事的多维度，以吸引受众阅读和交互。

　　“尽管当前数据新闻的制作还存在普惠性不强、交互性有待提高、可视化水平参差不齐、思想性有待提高等问题，但也呈现出有数据更有共享、有图表更有内容、有故事更有情怀、有融合更有信仰、有问题更有反思等鲜明特点。”陈积银建议，未来在选题方面，期望更多作品与“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康”相结合；在数据使用规范方面，希望作品全面保障用户数据安全；在可视化呈现方面，期待作品在可视化实践时注重庞大数据的易读性，以增强传播效果。

　　“媒体融合大背景下，新闻人才培养特别是数据新闻人才培养过程中存在着一些亟待解决的问题。”陈积银认为，传统新闻学院的教育以文科为主，教师与学生存在技术性知识结构短板的问题，具备跨学科背景的数据新闻领域教师相对较少。目前，我国不少高校的新闻传播学院不断探索专业设置和教学设计，在发展中逐渐走向学科交叉的教学模式。同时，还应注重培养学生的数据思维和算法思维，积极学习数据新闻所需的技术性知识与技能。

　　“对于文科学生而言，网页制作、可视化技术等操作技能的学习，短期内掌握有些困难，这使得数据新闻教学局限于理论知识。”陈积银说，中国数据新闻大赛为学生们提供了一个理论与实践相结合的机会，缩小了数据新闻领域人才培养与新闻行业需求之间的差异。近几届大赛作品，在选题上内容多元、角度丰富、注重社会价值，在可视化呈现上技术多样、形式丰富、交互性强，在评审方面坚持学界、业界与政界相结合，在教学实践方面收到了良好的成效。

　　契合新文科背景要求

　　受疫情影响，智慧教育已成为教育模式转型发展的客观需求，慕课、云课堂现已成为教育新景象。这些新的教育模式颠覆了原有的传统教育模式，同时也促进了新闻传播教育的创新与发展。

　　“我们需要立足学界、携手业界、服务政界、融入世界，在传统的教育模式上进行自我教学革命。”陈积银认为，业界在技术研发方面的投入，政界在引智方面的投入，使得其在新闻传播技术、应用方面的水准远超学界。因此，当前的新闻传播教育一方面应积极改革，拥抱现代信息技术带来的红利；另一方面，也应保留原来教学中的先进经验，守住意识形态的红线，积极用马克思主义新闻观武装师生的头脑。

　　“作为新闻传播教育工作者也应完成相应的转变，进一步激发学生学习的主动性、积极性，培养学生的创造力、表达欲、动手能力和团队合作精神。”陈积银建议，一是转变原来上课靠书本的理念，将研讨式教学与体验式教学相结合、启发式教学与自主学习式教学相结合；二是转变原来的身份，从知识传授，转化为方向引领、动力激励、方法指导、结果督察和过程讨论；三是提升前沿知识的学习与科研能力，向学生传授新闻传播国际前沿知识。

　　“西安交通大学新闻与新媒体学院以工字牌为旗帜，新闻人才培养方案的建设契合了新文科建设背景下新闻教育改革的整体趋势。”陈积银介绍，新闻与新媒体学院组建计算机、公共管理、新闻传播等多学科背景的核心师资队伍，根据新文科建设理念与市场需求，建设协同育人基地以提升学生的数据素养。学院与政企共建的“陕西省智媒研究基地”沿用文理交叉的思路，背靠政界、立足学界、携手业界，为学生提供全智能化的平台资源，使学生在学习传统新闻采编技能的同时，学习短视频摄制、大数据舆情分析等新媒体技术技能。

　　在教学实践方面，陈积银一直鼓励学生放下课本、走出校园、走进社会，在实践中发现问题、解决问题。他介绍说：“在数据新闻课程教学上，我鼓励同学们根据特长和兴趣自由组队，走到社会上采访调研、收集数据、自主解决难题，共同完成一个数据新闻作品的制作。同学们认为这种学习方式动手操作性强，比课堂教学收获更大。”

　　“通过鼓励学生们自由组队参加中国数据新闻大赛，磨炼提升了他们的团队合作、沟通协调、专业实践以及前沿探索等各项能力。”陈积银认为，大赛“以赛育人”“以赛促教”，推动了传统新闻传播教育模式向现代化转型，引导学生在作品制作中从简单的多学科知识累加向多学科知识相融转变。同时，也为高校学生和新闻工作者搭建起新闻传播教育学界与业界沟通的桥梁。

　　（中国新闻出版广电报记者 杜一娜 常湘萍）

AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******

　　【科技创新世界潮】

　　2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年，许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa，它能让用户创建类似动漫的数字肖像，该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来，Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首，不仅如此，它在艺术界同样也成为了热门话题。

　　是什么让Lensa脱颖而出

　　这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能，例如，可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。

　　用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用，就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。

　　美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型，它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告，它能让人们模仿不同的艺术风格，包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。

　　澳大利亚《对话》杂志刊文称，如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统，那么Lensa似乎很不同，因为它接受的是图像，而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。

　　Lensa采用用户提供的照片，并将其注入“稳定扩散”的现有知识库，教系统如何“捕捉”用户的特征，以对其进行风格化处理。

　　使用者担忧隐私泄露

　　虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能，但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下，通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。

　　此外，一些人质疑这款应用的价格，它要求最低支付6美元，或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心，用户实际上是在花钱训练面部识别AI，并放弃了私人数据。

　　此外，该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡，尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示，只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下，才会发生这种行为，这违反了应用程序的使用条款。然而，正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述，一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。

　　除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外，还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言，Lensa AI应用提醒人们，AI技术仍处于实验阶段，如果监管不当，可能会产生意想不到的后果。

　　艺术家担心版权问题

　　Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行，还引发了艺术家们的担忧，他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。

　　根据美国媒体Futurism的报告，这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的，个人或艺术家无法选择退出数据集。

　　然而，《对话》杂志文章表示，Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意，但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出，虽然单个艺术品受版权保护，但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。

　　西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示，AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察，就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”

　　迪亚兹说：“我不反对人工智能，如果它是我们可以使用的工具，并且人们学会重视我们在工作中投入的东西，我认为它会很好。”

　　艺术的未来何去何从

　　《对话》杂志文章认为，虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步，但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的，但往往是无意识的。

　　还有一个明显的制约因素，那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样，技术最初可能会创造出一种新的形式，但随着时间的推移，人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。

　　最终，正如之前研究发现的那样，目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具，而不是创造性人类作品的数字替代品。例如，以AI生成的一系列图像作为起点，然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景，并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。

　　此外，还需要思考的是，选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步，而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)