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揭秘新华网如何做到“更懂你”

2018年06月01日 14:52:19 来源: 《网络传播》杂志
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    编者按 今年两会期间,新华网Star生物传感智能机器人以一套科学“读心术”,生产出国内首条生理传感新闻(SGC)让不少人记忆深刻。在总理作报告的100多分钟内,Star描绘出观众的“情绪曲线”, 精准分析出人们“心潮澎湃”的瞬间,直接“触碰”人们内在的真实情感。《政府工作报告》中“直击人心”的那些话,由Star生物传感机器人实时捕捉、自动计算得出,通过人机交互等技术转化为数值,同时自动生成体验报告。据介绍,这是情感交互技术在时政新闻领域的首次应用。新华网“读心术”背后有哪些秘密?“更懂你”是如何做到的?《网络传播》独家对话新华网融媒体未来研究院院长杨溟,来听他为您讲述机器是如何计算人类情感的。

    传播君:可否介绍下Star生物传感智能机器人的功能和应用?

    杨 溟:“Star”诞生于2015年12月, 今年两会期间参与生理传感新闻创作的已是第二代了,Star是我们基于生理传感技术和人工智能算法开发的应用型智能机器人系统。该系统利用传感技术获取用户在特定场景下的生理数据,并根据内置的人工智能算法,将获取的原始数据及映射出的用户在特定场景下的心理状态加以解读,并通过相应的写作程序自动生产相关报道。在今年两会报道期间科学“读心术”的例子中,Star生物传感智能机器人实时获取观众在观看《政府工作报告》时的感受,对不同观众对报告内容的关注点进行分析,并生成相应报道。作为一种机器人写作的应用实验,它可以实现传统报道难以企及的深度数据挖掘和情感分析,帮助记者捕捉更细微的变化、完成更精准的解读。

    我们认为,新闻生产的竞争力将更多地体现在数据分析能力的竞争上。采用多元技术与工具的能力,将是复合型报道者的必备素养。传感器技术的采用,为报道者提供了新的报道视角与辅助工具。同时,它也是检验我们报道效果的参考指标之一。

    其实Star生物传感智能机器人的功能与应用远不限于上述应用。根据不同的场景,适配不同的传感设备、技术和算法,它可以广泛应用于多个领域和各类生态,实现更多功能。比如:在车内生态场景中,Star可以判断出驾驶员的疲劳状态并给予实时提醒,也可根据乘客对于车内媒体内容的体验,分析用户偏好、提供个性内容、优化服务供给。无论是音乐,还是小说连播或者经典朗读,Star都可以生成,甚至还能生成个人化的健康分析报告、空气监测与应对提醒等。在紧张工作或竞争激烈的场景中,Star可以通过对职场人士、应试者等情绪的洞察,选择恰当的方式进行压力纾解和情绪调节,以减少负面精神状态对他们的影响。Star针对每个人的问题都有不同的解决方案,并通过传感技术和机器学习,提供分析和优化服务。当然,在教育场景中对于听课专注度的自评和教学效果的评估、医疗生态中的康复与预警、影院生态与生活场景中的交互体验、商业生态中的消费者感受等方面,Star都可以一展身手。

    传播君:Star生物传感智能机器人在进行新闻报道背后,使用了哪些算法?

    杨 溟:Star生物传感机器人进行报道时,涉及到的算法主要包括:生理信号数据实时采集算法;数据预处理算法——原始数据中的噪音将会被筛除,便于进行后期处理;对净化数据特征提取的算法——将数据中与任务需求相关的特征提取出来;模式识别算法——将这些特征进行分类,进行情绪识别;自然语言处理算法等。多种方式相结合,进行交叉印证和判断,从而自动生成新闻报道。

    传播君:机器算法需要人来调教。Star生物传感智能机器人如何与人进行配合?

    杨 溟:Star的基本属性就是人机交互,是随着人与机器相互了解的深入而不断学习提升机器智能化水平的过程。我们在开发算法时更强调对于人的尊重和理解。作为传媒人,这种尊重首先就体现在我们的新闻、影视作品创作出来后,是否重视受众的反馈意见。如何在导向把握与用户体验之间找到平衡点,通过技术优化使受众体验感与接受度提升,甚至让他们自己能够加深对自我的认知,是我们在不断思考的问题。

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【纠错】 [责任编辑: 高海英 ]
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