用算法編輯報紙，是趨勢還是插曲
《衛報》目前在小范圍測試一份靠算法編輯的紙質報紙。這份報紙選擇內容的依據是用戶們分享文章的習慣。該報很快會在美國發行。
如果讀者拿起一份報紙，看到上面的報道不是由編輯們手工甄選，而是在自己的社交圈子內分享最為熱烈的內容，或是被 非死book、推ter 用戶分享得最多的內容，他會看下去么？更重要的是，讀者會為這樣一種報紙買單么？
這種報紙現在還買不到，但《衛報》正在測試一種紙質報紙，并準備首次在美國將其推出：一份完全由——或者說幾乎完全由——算法生成的紙質報紙，這種算法基于社交分享的活動以及報紙讀者的其他使用習慣。這會是未來報紙的雛形么？
網站報道稱，《衛報》的這份實驗性產品名為“#Open001”，它將于本周晚些時候推出。但大眾沒法在報刊亭買到這份報紙，因為它每月只印 5000 份，而且直接發送到媒體機構和廣告機構的辦公室里。換言之，這更多是《衛報》目前開展的一種營銷努力（衛報本身并不在美國出版）。
既然機器人能寫新聞，為什么編輯新聞不用它呢？
雖然這可能是個小實驗，但《衛報》的這個項目引出了一些有趣的問題。一份由機器人打造的報紙（或者說是由算法打造的報紙），和 Paper.li 以及許多媒體網站上的“最多分享”這樣的工具沒有太多的不同。分享習慣分析公司 NewsWhip 日前進行了一項調查，依照人們分享的內容編出了一期報紙的頭版。但這樣的報紙會是我們想要的么？
（左側為一期《獨立報》的正式頭版，圖片標題是“烏克蘭的東線靜悄悄”，頭條標題為“移民對英國工人無影響”。右側是按照同期報紙分享最多的文 章組合的頭版，圖片標題是“《為奴 12 年》女星談種族主義：每天起床都想膚色能淺一點”，頭條標題為“商務大臣稱教師對世界的運作方式全然無知”）
過去六個月間，《衛報》在英國也進行了類似的試驗，在英國的那份紙質報紙名為《精讀》（The Long Good Read），上面的內容選擇了《衛報》及其姊妹報《觀察家報》上面一些優秀的長篇報道。在倫敦肖迪奇街區《衛報》的公眾咖啡店里，這份報紙以周刊的形式免 費贈閱。
《精讀》開始時是與新聞俱樂部公司共同打造的，后者發行小規模的定制報紙。而且該報在最開始是《衛報》的軟件開發人員丹·凱特（Dan Catt）的一個小項目——一種自動收集用戶留存文章的方式，有點像 RSS，或是與 Longreads 相似的分享功能。
負責《精讀》的編輯在一篇博客中解釋道，這份報紙使用的算法包括《衛報》自己的文章反饋工具，會列出一系列需要的文章，然后新聞俱樂部公司的機器人再將其排版。在復印前編輯會檢查是否有文章是舊聞，并對排版進行微調。整個過程只需要大約 1 個小時左右。
我們還會看到新東西么？
很明顯，無論是《精度》還是#Open001，都不會馬上取代《衛報》或其他紙質報紙。前者是月刊，后者是周刊，而且它們現在都著眼于商業市場。不管怎么樣，人們完全有能力依照的興趣出版報紙，但我們應該做這種事么？
Paper.li 允許 推ter 用戶將關注的人分享的內容，打造成一個可定制式的數字版“報紙”。它與 Flipboard 去年發布的定制版數字雜志，以及 非死book 的 Paper 應用的好處在于，我們可以直接按照自己的興趣，通過自己的社交圖譜，創建一個有針對性的新聞流。
然而，正如《搜索引擎沒告訴你的事》一書作者伊萊·帕里（Eli Pariser）解釋到的那樣，這樣做的壞處在于，我們可能被自己已經贊同的事情包圍，而無法接觸到不同的觀點。
這也是為什么 Prismatic 這樣的新聞推薦引擎，試著開發他們稱之為“新奇度”的功能，好讓用戶看到自己興趣之外的那些東西。報紙的編輯或許會選擇那些不太性感，沒有多少意思，但在某種程度上說比較重要的東西，我們能教會機器人也做這到這一點么？
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