Интернет-журналистика. Как писать хорошие тексты, привлекать аудиторию и зарабатывать на этом - читать онлайн книгу. Автор: Александр Амзин cтр.№ 83

Лирическое отступление. Пока голосовой помощник «из коробки» может записать за вами декламацию «Евгения Онегина» или помочь написать смс. Но как только вы попробуете надиктовать что-то специализированное, он сломается. Задача не решена в общем виде, однако существуют, например, решения для англоговорящих врачей различных специализаций. Специально для них довольно дорогие приложения могут распознать слова, связанные с патологиями, диагностикой или хирургическими процедурами.

Естественно, что нечто подобное может быть сделано для других профессий, имеющих дело с развитой терминологией – например, юристов. Журналистам же скорее придется ждать общего решения, так как они работают с вокабуляром обычных людей.

Голосовые интерфейсы достигли качественно нового уровня. Пользователь осознает, что лежащий в кармане смартфон готов не только показывать что-либо (смартфон как камера), но и слушать. Сейчас мы не всегда идентифицируем смартфон как нашего собеседника, посылая в WhatsApp голосовые сообщения собеседнику из плоти и крови.

Однако понятно, что голосовой интерфейс проще, требует меньшего порога входа для нового пользователя, и за ним будущее для массового потребителя. Мы пока не до конца разбираемся в перспективах голосового взаимодействия «человек-компьютер». Но все движется в сторону голосового общения с искусственным консьержем в любом публичном или приватном пространстве.

Журналистскому продукту в новой реальности тоже есть место. На одной из презентаций Google демонстрировалось прикроватное устройство с голосовым вводом (сенсорный экран у него был, но умышленно сделан вторичным). Оно могло сообщить последние новости из The Economist или рассказать о звездах в последнем номере Vogue.

Уже на презентации было понятно, что логичная навигация по рубрикам новостей для голоса годится плохо, а вот просьба «расскажи мне про Ким Кардашьян» гораздо более естественна. Таким образом, появляются свои особенности у голосовой журналистики:

• В отличие от радио голосовая журналистика в основном работает по запросу, и мало может влиять на пользователя программированием. Но, конечно, появятся ниши – например, стриминг новостей или фоновые сервисы, имеющие право неожиданно прерывать пользователя – что бы он ни слушал;

• Рубрикация сильно зависит от запроса пользователя и продукта самого медиа. Это делает медиа провайдерами определенных сервисов, в том числе сервиса повестки (позволяющего нагнать пропущенное);

• Структура текста должна быть максимально приближена к привычной разговорной, возможно – диалоговой форме. Если разговор прерывается, его гораздо проще возобновить ключевой фразой вроде «о чем мы говорили?»;

• Это не вполне подкасты. Глубину разговора, потребление и вовлеченность можно измерить;

• Привязка может быть не только к персональным материалам, но и к точке, где находится пользователь. Например, если он заселился в номер отеля, где есть подписка на The Wall Street Journal, у колонки в номере и у персонального ассистента самого человека появится возможность слушать голосовые новости WSJ;

• Неясно, как и кто будет контролировать дистрибуцию материалов и синтез речи. Судя по предыдущим медиареволюциям, дистрибуцию снова заберут себе платформы, а медиа придется смириться с тем, что их новости не будут читаться знакомыми голосами ведущих.

К огромному сожалению, медиа не успеют выделить достаточного времени на исследования, чтобы разработать собственную платформу голосовой журналистики или хотя бы редакционные и форматные подходы к ней до того, как первый миллиард человек не начнет пользоваться голосом чаще, чем экранной клавиатурой.

Новости легко структурировать. Последовательность их написания достаточно просто формализовать. Искусство новостника заключается в том, чтобы вычленить достоверные источники, правильно подобрать контекст и бэкграунд, в нужном порядке разместить факты от важных к менее важным.

Естественно, не все новости одинаково сложны. Непростые случаи подразумевают работу с корреспондентами, звонки источникам, уточнения, иногда целые мини-расследования.

Но целый класс новостей в производстве прост, как мычание. Таковы, например, биржевые новости для компаний второго эшелона. Котировки растут, падают. Компания отчитывается по финансовым показателям за такой-то период. Ежедневно происходят десятки тысяч событий, которые требуют минимальной вербализации. Вмешательство человека здесь даже противопоказано – слишком велик риск перепутать цифры, чего никогда не допустит машина.

Всё, что может быть автоматизировано, рано или поздно автоматизируют. Так случилось и с финансовыми новостями. Похожая судьба ждёт многие проходные спортивные новости и текстовые трансляции.

Не следует бояться этого нового мира, где наиболее скучные новости пишут роботы. Это позволит сосредоточиться на наиболее важных информационных поводах, уделять больше времени расследованиям и аналитике.

Как пишет агентство АР в своей брошюре, посвященной автоматизации медиа и применению искусственного интеллекта^[60]:

Текущий момент плодотворен для использования искусственного интеллекта в журналистике. По мере того как умные машины улучшают вывод информации, для репортеров становится все более важным понять, […] как эти материалы собираются, обрабатываются и распространяются.

В АР новости о доходах корпораций и спортивных событиях уже пишутся роботами. Программное обеспечение Automated Insights ^[194] получает на вход потоки данных и преобразует их в текстовые шаблоны, разработанные журналистами. Такие шаблоны не требуют сложных настроек – достаточно создать таблицу и обновлять её в автоматическом режиме. К 2020 году 80 % контента АР будет генерироваться автоматически^[5].

В автоматизации медиа активно участвуют IT-компании. Например, Google в 2017 году выделил свыше 800 тысяч долларов британскому агентству Press Association на создание автоматической системы, которая бы писала 30 тысяч региональных новостей в месяц^[7]. Система задействует данные гос-органов (от прогнозов погоды до сообщений полиции).

В России в конце 2016 года появилось новостное агентство Яндекс. Терминал. Материалы в нем генерируются автоматически на основе данных сервисов Яндекса^[23]. Региональные СМИ, например, могут получить сообщения о пробках с изображением карты места, использовать рейтинги запросов, метеопрогнозы и так далее.

Понятно, что область применения подобных алгоритмов ограничена рутиной. Но облегчение труда приводит к увольнениям сотен журналистов. Я не уверен, что это плохо – в конце концов, некоторые из них смогут заняться более сложными и интересными задачами.

Другое дело, что этих задач сейчас мы представить не можем. Например, с большей или меньшей уверенностью сообщество ожидает AR- и VR-журналистике, описанных выше. А вот, например, о новостных потребностях интернета вещей говорят редко.