■郑忠明　江作苏
　　【本文提要】本文基于知识管理视角思考网络时代新闻媒体的角色，探讨了新闻媒体从事知识管理的可能性路径，并将《纽约时报》近年的改革理念和实践置于知识管理理念下加以考察，具体分析了《纽约时报》如何立足于未来语义网发展前景的知识管理方式。本文最后部分提出，新闻媒体未来的知识管理角色应该注意到网络用户知识生产实践，承担起社会文化知识管理者的角色。
　　【关键词】新闻 知识 语义网 编码 知识管理　
　　【中图分类号】G203
　　作为信息的新闻业和作为文化的新闻业是传统意义上两种理解新闻业社会角色的视角。詹姆斯·凯瑞认为，“学术上的事往往起点决定终点，对传播的基本立足点很大程度上决定了随之而来的分析路径”。①本文试图沿着21世纪初期美国学者斯蒂芬·奎因提出的新闻业知识管理思想出发，继续从知识管理的视角思考网络时代新闻业的角色问题。在这一视角下，新闻媒体不仅仅是知识生产者和传播者，同时还是知识管理者；既是新闻媒体组织知识的管理者，也是社会文化知识的管理者。本文将《纽约时报》近年的创新实践置于知识管理理念下加以审视和分析，从而给予新闻媒体在网络时代的发展以新的思考。
　　
一、知识管理理念下的新闻媒体
　　传统观念把新闻视为及时性信息，故而，新闻媒体一直被视为信息生产机构，而非知识生产和管理机构。这种认知既与历史赋予新闻机构的功能定位有关，也与社会对信息与知识划界的主流认知有关。1988年，知名组织理论家罗素·艾可夫勾勒了一个金字塔。金字塔的最下端是数据，往上依次为信息、知识、理解和智慧，英文缩写为“DIKW”(data-information-knowledge-wisdom)。②这一“数据-信息-知识”的区分成为一种影响广泛的分类方式。“数据是脱离情境的观察和事实，因此不具有直接的意义。将数据置于某种有意义的情境中产生了信息，通常表现为一条消息的形式。知识则是我们相信的东西，基于富有意义并条理化的累积的信息（消息），通过经验、交流或推理得出的价值”。③按照这种知识观，新闻作为采集和发布信息的组织，并未构成传统意义上生产知识的机构，故而知识生产不被认为是新闻媒体的首要功能，而是社会科学和自然科学等领域专业知识人士和组织的职责。然而，恰恰是这种新闻的“信息观”深深嵌入新闻媒体的认知中固化成意识形态。新闻媒体日复一日生产作为“易碎品”的新闻信息，新闻作为一种具有“保鲜日期”的商品被出版和销售，从而变成“历史初稿”，成为其他学科生产知识的材料，新闻一旦出版，在新闻媒体看来就失去了继续利用的价值。这种知识的层级论深深影响了新闻媒体的角色认知和功能定位。
　　这种角色认知和功能定位在网络技术发展的背景下显然对新闻媒体的发展有着诸多限制。网络使所有信息和知识生产者卷入同一个虚拟空间竞争读者，作为“易碎品”的新闻不再是新闻机构维持竞争力的唯一途径，多样化内容的竞争成为新闻机构不得不面对的挑战。另外，数字技术的快速发展使包括新闻在内的所有数据、信息、知识共同汇入网络环境，如何对海量的知识加以管理并提升内容生产的竞争力，这种思考也推动着对新闻机构角色的反思。
　　知识管理理念或许是一个探索新闻媒体未来发展的重要视角。从知识管理理念审视新闻媒体的角色，意味着将新闻媒体掌握的数据、信息或知识视为一种富有竞争力的无形资产，如何开发利用这些无形资产乃至网络空间中海量知识的价值就成为新闻媒体提升竞争力的重要途径。
　　斯蒂·奎因是较早从知识管理理念详细探讨数字新闻业时代新闻媒体变革问题的学者。他认为，“记者传统上在信息采集的过程中将数据变成信息，信息时代新闻业的某种重要角色将是把信息变成知识——使其对读者更有用——找到保存知识以备将来使用的方法”。④这一理念就是新闻媒体网络时代从事知识管理实践的一种可能的方向。
　　探讨知识管理的学者多从知识观念出发，波兰尼提出的“显性知识”（explicit knowledge）和“隐性知识”（tacit knowledge）的区分成为知识管理理论中重要的知识观。显性知识是能够表达和传播的知识，隐性知识是存在于每一个个体大脑中的实践和技艺知识，很难表达和传播。通俗而言就是，“我们知道的多于我们表达的”（we know more than we can tell）。
　　对于新闻媒体而言，知识管理就意味着如何将新闻媒体生产的显性知识（报纸出版的各种内容以及新闻机构掌握的各种文件档案等）加以储存、提炼和使用；同时挖掘新闻从业者头脑中的隐性知识的价值，如采编和技术等部门人员个体实践性知识等。当然，这只是新闻媒体所面对的两种最为重要的知识管理目标，这样两种管理目标对应着Hansen等人1999年提出的知识管理的两种重要战略：人性化（personalization）和编码化（codification）。人性化策略站在人的角度，认为组织的知识主要存在于人的头脑中（因此是隐性知识），知识管理系统的主要目的就是帮助人们彼此交流。编码化策略认为，组织的大部分知识能够以计算机格式表达、编码和储存，以便于广泛共享。⑤
　　其实，这两种知识管理策略在传统的新闻媒体内部一直存在，只不过效率非常低，而且知识的利用率也很低。因为过去相关信息和数字技术的限制，知识管理行为在传统新闻媒体中占的比例相对较小。奎因认为，“依据成本和经济学，一份典型的报纸30%属于知识时代的组织，70%属于制造和传播的组织”。⑥
　　随着知识本身在网络时代来临后发生变化，迫使新闻媒体需要转变内容生产的观念。在互联网知识的海洋中，新闻不再像过去那样是一种“易碎品”，相反，新闻与各类知识一起在网络空间中自由流动和碰撞，消解了过去纸质媒体时代时间和空间的束缚，知识在网络空间中的重新组合能产生新的意义和知识，新闻发布后也并不意味着生命的终结，而是进入这一知识的网络，借助于技术，⑦随时能与其他知识一起结构成新的知识而焕发新的“生命力”，新闻再也不只是历史学家和社会学家生产知识的“历史初稿”，而是变成没有时间性的事实性知识，随时可以被新闻媒体再次利用，也被读者随时使用。如此一来，新闻媒体也就不再只是生产一次性商品——新闻——的组织，如何对这些新闻机构内部和网络空间流动的知识加以管理（分析、创新）并生产出新的内容，就成为未来新闻机构知识管理的重要实践。
　　
二、新闻媒体的知识管理——以《纽约时报》创新实践为例
　　《纽约时报》近年在改革方面进行了诸多探索，也受到学界和业界的关注。不过，少有学者从知识管理的视角看待《纽约时报》的这种创新，尤其是《纽约时报》立足于语义网的战略本身就体现出新闻媒体作为知识管理者未来的发展方向和具体实践探索，很有启示意义。该报实验室语义技术负责人Evan Sandhaus在推广语义网的宣讲中也明确将《纽约时报》的这一实践称之为知识管理，故而知识管理已成为该报有意识的战略目标。
　　《纽约时报》目前在知识管理方面值得关注的包括构建知识库、知识编码以及内容生产的创新实验等几个方面，这也是新闻媒体不同于其他企业知识管理的特色所在。其中，构建知识库是基础，储存新闻媒体有潜在价值的知识；知识编码是面向未来网络数据的一体化，也决定了所构建的知识库在未来是否依然能够适应时代对数据结构化的需求；内容生产创新则是立足于新闻媒体的实践，是利用知识管理所产生的效用在媒体内容生产竞争中的具体体现。
　　1.构建知识库：纽约时报索引库（New York Times Index）和“文献云”（Document　Cloud）
　　作为优质内容生产者的《纽约时报》，从1851年至2014年初一共发表近2000万篇文章，如此海量的文章凝结了一个半世纪以来该报所有采编团队、机构外政客和专业知识分子的知识劳动，这是它作为一个新闻机构所拥有的独特的知识资源。商业内幕网站创始人亨利·布洛吉特就很羡慕《纽约时报》这笔无形资产，认为是该报“可以永久获取的海量高质量内容”。《纽约时报》被称为“记录报”，该报一个世纪前就开始为新闻故事的主题和人物添加标签，构建起“纽约时报索引库”（New York Times Index），各类用户可以通过纽约时报网站“时光机”（Times Machine）检索这一知识库的文章，它也是美国唯一建立了完整索引的报纸。但是，这笔无形资产直到近年才得以更有效地开掘。
　　《纽约时报》在其2014年内部创新报告中就反思道，“这些文章可以用有效及时的方式重新发表。但是我们几乎没有想到去挖掘我们的存档，主要是因为我们把注意力都放在了新闻和新专题上”。⑧正是这种强调新闻内容生产实践限制了新闻机构的角色。如今，《纽约时报》发现自身在知识管理中的新角色，“我们既可以是每日新闻纸，也可以是图书馆，既提供每日新闻，也提供相关背景、参考资料和不过时的新闻业产品”。⑨
　　除了对该报所有文字内容加以数字化分类储存，《纽约时报》过往所刊登的广告内容同样具有再次利用的知识价值。广告多以图片形式呈现，要为广告内容建立可以检索的数据库面临着很大的难题。《纽约时报》实验室创意工程师JaneFriedhoff认为，利用算法寻找广告内容太难：“我们报纸存档的数字化主要集中于新闻内容，广告并没有建立元数据——使广告内容很难找到，更不可能搜索到。这些广告通常有着复杂的设计和字体，使它们很难通过算法从图片内容中区别出来，更难以对文本进行扫描。” ⑩为此，《纽约时报》实验室开发了一个名为Madison的工具，通过众包的方式邀请读者参与寻找160多年内的广告，并为这些广告赋予标签，主要对三个方面的数据进行分类：广告文本、广告销售的产品、与广告视觉和尺寸相关的任何信息。Madison只是《纽约时报》实验室整个大项目“蜂窝”（Hive）的一个部分。让读者参与对数据进行过滤如今在美国新闻媒体中已很常见。Madison的目标就是为了找出什么广告同新闻故事相关，那些广告卖些什么产品等信息，众包方式是把广告从报纸其他部分分离出来的有效方式。广告能够提供与新闻相关的时代背景和意义，能够提供更多关于过去的信息，这些广告内容对《纽约时报》而言与新闻存档一样有着值得挖掘的知识价值。Madison项目在2014年底时就有超过1.4万人参与各种任务，合计完成了10万个分配的任务。早期Madison将上世纪60年代的报纸广告作为先行实验内容，经过众包式的探索，《纽约时报》正逐步将这一项目涵盖到上世纪70年代等更多时间跨度的广告内容数据库建设。
　　此外，早在2009年6月，《纽约时报》记者和工程师组成的开发团队赢得了“奈特新闻挑战赛”一等奖，获得70万美元开发在线知识库——文献云（Document Cloud），这个知识库的内容不同于上述已发表过的文章和广告内容，而是记者和博客作者在报道和研究中发现的大量文献、数据以及大众评论。[11]在知识管理理念中，这种知识大多属于组织内个人所拥有的显性知识，这些知识过往很少得到新闻媒体的有效利用，但又很有价值。新闻媒体记者和编辑在生产新闻的过程中总会收集大量涉及政府文件、企业档案等各种资料，尤其是调查记者掌握的资料都比较珍贵，这些资料中的知识只有很少部分能够出版，大部分都只服务于新闻报道写作，就算是新闻媒体为之建立了档案库，也因过去的技术限制，查阅非常不便，将这些资料统一编码存入“文献云”，就可以随时再次利用。
　　以上知识库的创建就将《纽约时报》所拥有的组织层面和个人层面的显性知识中很重要的部分加以数字化储存，以备每日新闻媒体内容生产过程中的再次利用，这也是其他新闻媒体未来制定知识管理战略时需要从事的基础工作。
　　2.面向语义网：给知识编码
　　过去建立知识库只是为了储存知识，新闻机构内部利用的效率并不高，更不用说让网络时代的读者自由使用但一个好的知识库还需要使这些被储存的知识得到高效利用。因此，《纽约时报》决定将知识库开放给网络用户检索，它被视为提升该报源源不绝流量的重要措施。
　　要实现这些目标，把知识库的知识转换为立足于语义网技术的元数据就很关键，这一步是新闻媒体在网络时代知识管理方面相当重要的任务。过往《纽约时报》只是依托于新技术的发展将这些知识数字化，其分类体系也相对简单，这显然远远不能满足当下计算机智能分析和内容生产过程中对显性知识的高效率利用需求，数字化的内容进一步转换为计算机可以理解和分析的结构化的元数据（meta data）很有必要。
　　网络主要是以HTML语言为主，这是一种表达信息在网页中如何呈现的标记语言，而不涉及信息的具体意义。HTML网页很适合人类阅读，但机器并不理解网页内容的潜在意义，这就大大限制了计算机分析这些内容的效用。为了解决这一问题，就要构建连接数据云（Linked Data），它基于语义网技术，公开、分享并连接网络环境中的数据、信息和知识。语义网是web3.0的重要内容，通过语义网，所有网络内容都变成了一种计算机能够识别和分析的元数据，知识真正可以在互联网内快速自由流动和组合，从而创造出无数新的知识。《纽约时报》比较早地看到了参与语义网建设的益处，因为《纽约时报》可以使用其他人的数据去分析它们自己的档案，加入开放的连接数据云明显能够使《纽约时报》自身的知识库价值得到更好的挖掘。
　　目前，《纽约时报》在创建结构化的元数据方面已经落后于Nexflix、Facebook等网络技术类公司，这些网络公司拥有适合数字时代知识搜索和分类要求，以及方便对知识进行分析和利用的标签体系，从而盘活了网络平台中海量的数据库。为改变落后局面，《纽约时报》近年在知识管理的基础实践——将报纸档案库转变成网络时代所需要的结构化数据库方面继续作出一些重要尝试，这种尝试可以说是在观察未来语义网技术发展趋势上进行的前瞻性探索。鉴于构建庞大的结构化元数据库所需的成本不菲，故而像《纽约时报》这类有强大资本支撑和走在创新前列的新闻媒体也只是刚刚开始探索的步伐，这一做法的创新性在美国报业都位于前列，也就是基于语义网技术和媒体行业目前推出的统一标准基础上的“《纽约时报》注释语料库”（The New York Times Annotated Corpus）的构建。
　　《纽约时报》注释语料库是对过往该报知识库在语义网基础上的进一步改进。该报于2009年公开了其知识库的索引词汇，包括人名、组织、地理和描述四大类，作为加入连接数据云的公开数据，使其他数据库能与之互动，并希望行业内专业人士共同改进该语料库的元数据结构。2008年的资料显示，该语料库时间跨度从1987年1月1日到2007年6月19日，具体涵盖的内容如下：
　　（1）超过1800万篇文章（不包括覆盖该时期的网络文章）。
　　（2）超过65万个由图书馆学专业人士撰写的文章概述。
　　（3）超过150万篇每年由图书馆学专业人士标注了标签的文章，标签沿用了常规的索引词汇：人名、组织、地理和主题描述。[12]（4） 超过27万篇算法上标签过的文章，由《纽约时报》网站职员人工核实过。
　　连接数据云比任何单独的数据库更有价值。2010年9月时，加入连接数据云的公开数据库就有203个，其中就包括《纽约时报》数据库。但不同组织的数据库采用的分类标准不同，世界互联网联盟（The World Wide Web Consortium）制定的语义网标准如RDFa数据格式，尽管对于用户搜寻网页内容非常有用，但不同的组织用这种格式对同样的数据创建了不同的命名体系。例如，在新闻行业，“标题”（headline）可以命名为“title”，德国命名为“Schlagzeile”，意大利命名为“intestazione”，这就造成了数据之间标签体系的不统一，所以，对互联网时代的数据创造统一的命名和分类标准成为接下来的重要一步。
　　《纽约时报》希望，至少首先在出版行业创造一种数据储存、分类和检索的标准体系，该报同国际出版电讯委员会（IPTC）合作，推出了新闻产业文本格式（NITF）。NITF采用的是XML标准，提供具体新闻文章内容和结构的标准化呈现。NITF包含结构化标识，如署名、标题和段落。NITF的目标就是回答新闻文章隐含的问题：谁（谁拥有版权，谁有权再出版该文章，该文章说的是谁）、什么（报道的主题，文章内有名字的组织，描述的事件）、何时（文章何时写就，何时出版，何时被修改）、哪里（文章在哪里写就，事件发生在哪里，在哪里出版）、为什么（描述文章新闻价值的元数据）。据《纽约时报》实验室执行官MattBoggie称，《纽约时报》“一直以来将其超过100年的所有印刷版文章依据人名和地点赋予了标签，但过去这种标签方式并不能告诉编辑部某人什么时候被提及，也没有告诉任何文章中的元数据。因此，我们可以做一些类似于强调一则引语或确认某人何时被提及等事情”。[13]可见，这是对过往知识库在元数据构建方面的进一步改进。
　　除了知识库的语义网元数据构建，《纽约时报》每日还不停地生产新的文章，这些文章同样要不断地被纳入结构化的注释语料库中，这就需要新闻在生产的过程中就被赋予元数据，这个过程不同于给静态的知识库创建元数据，而是涉及到人与电脑互相学习共同构建元数据库，故而，开发一个全新的内容编辑写作界面就很有必要，《纽约时报》跨出这一步的一个重要的创新实验就是Editor Project。
　　《纽约时报》实验室（R&DLab）创立的这个名为Editor的技术项目，是编辑和记者的工作界面，主要从四个类别对新闻内容赋予标签和注释：人名、地名、组织和观点。从《纽约时报》公布的该界面运作的视频来看，工作程序主要如下：记者在Editor界面写稿的同时，Editor将记者稿件中的文字实时传送到新闻机构的计算机系统，按照设定好的类别WORD（单词）、BIGRAM（二元语法）、TAGS（标签）、SENTENCE（句子）自动识别，待记者完成稿件写作，计算机也同时完成了四种类别的识别分类工作。但因为作者对文章中的内容往往有着比计算机更准确的理解，故而记者在写完稿件后可以对计算机识别的标签和注释进行快速修改和确认，通过人与电脑的互动协作提升元数据的结构性。如记者文章中的人名“Pat Roberts”被系统识别高亮显示后，记者可以右键点击该词，菜单显示出“Roberts,Pat/Pat,Onstad/Roberts,Hilary/Roberts,Radio”四个知识库储存的人名供记者快速挑选或确认。同时，记者可以选择某个句子或段落，点击右键，显示菜单包括HEADLINE（标题）、BILINE（署名）、PULLQUOTE（重要引文）、KEYPOINT（关键点）、EVENT（事件），记者可以为该句子或段落赋予一个系统标准化的分类，便于以后快速检索出相关的内容。[14]为内容建立标签和注释等元数据是新闻媒体在网络时代的重要任务，怎样推荐与读者相关的内容？在搜索引擎中如何确立更好的排名？广告怎样精准投放？这些不同的需求都需要标签和注释建立网络数据内在联系。过去新闻媒体出版的文章是作为一个整体建立标签和注释，并没有细化到文章的词、句子和段落层面。传统做法上，被检索出的各类数据、信息和知识都是以文章的链接页面形式出现的，对于读者而言就意味着要离开新闻页面进入知识的海洋自己寻找链接给出的文章包含的知识点，对于新闻从业者而言也是如此，需要耗费大量的人工劳动加以筛选。一旦标签和注释被应用到文章内部的各种重要知识点，就能大大减轻繁重的资料搜寻工作。譬如新闻媒体在紧迫的新闻报道中需要采集一位重要政治人物过去几年内被新闻报道引用过的引语，以找出其观点的内在联系和自相矛盾之处，并且建立时间线呈现该政治人物过去的言论。如果包含该政治人物言论的这些文章通过标签和注释被分解成了更小的知识单元，计算机通过识别与该重要政治人物相关的标签和注释就可以很快集合出其所有引语，不仅极大提升了新闻数据库中知识的价值，而且能为读者提供更丰富的新闻报道。尤其是知识需要适应不同终端媒介的格式时就更为灵活有效。“新的移动设备，特别是那些更小屏幕的设备，能使用更小的内容块。通过提取原文章中的组成部分并重新组合它们创造合辑或新的体验，可以创造出新产品。档案库再也不是文章组成的陈列柜，它会成为结构化的新闻信息的语料库，能够查询和分析。” [15]3.知识生产中的若干应用
　　创建海量知识库，并随着技术发展为这些知识库的知识转换为元数据打下基础，这都是新闻媒体知识管理战略中非常基础的工作，最终目的还是服务于新闻媒体海量、优质、适合不同终端需求和不同读者需求的多样化、个性化的内容生产，这也是新闻媒体目前知识管理最重要的目标——服务于新闻媒体的知识生产，提升竞争力。尽管网络时代基于语义网技术前景的新闻媒体知识管理还只是刚刚起步，但在《纽约时报》的具体实践中已可以看到发挥知识管理效率实现新的知识生产实践的创新举措。
　　（1）打包（package）和合辑（collections）：旧知识的包装。
　　新闻媒体的知识生产可以分为“及时性知识”（新闻）和“非及时性知识”（文化内容等）。《纽约时报》发表过无数高质量的文化内容，如美食、戏剧、博物馆、书籍以及旅行和音乐等涉及文化和生活方式的内容，这些文章被《纽约时报》称为“常青内容”（evergreen），这种观点与“易碎品”新闻体现了两种不同的内容生产观念，文化内容可以被读者反复使用。这种知识观念应用到新闻媒体的某些实践中，则在知识的及时性之外越来越重视知识的相关性。这一做法体现在新闻媒体对旧内容加以包装（package）的知识管理理念中。比较成功的是《纽约时报》“合辑”（collections）内容的生产。
　　2014年“情人节”期间，《纽约时报》婚礼编辑从旧文章中找到了九条与爱相关的视频，打包成一个合辑，获得了极高的阅读量。另外一个例子是，把专栏作家Nicky Kristof关于非法性交易的七篇文章经过编辑修改，汇总成一个合辑，赋予一个新的主题——“妓院之内”（Inside Brothels）。这个合辑内的文章总体获得了46万点击率，而在此之前数年内，这七篇文章都没有给《纽约时报》带来什么流量，正是赋予旧知识以新价值的知识管理理念吸引了大量网络用户。
　　“合辑将允许我们通过多种方式管理或者自动组合我们的内容，比如按板块、话题或者署名等方式。这样一来，我们可以围绕旧的内容搭建新的框架，把不同时期创作的文章连接起来，通常日常报道不会这样做。” [16]这就需要新闻媒体重新构建知识呈现方式，通过一种小部件的软件工具来组织某类知识，建立起知识与知识的内在联系，表现在读者面前，就是非常直观的组织化的知识呈现格式，合辑只是其中一种方式而已。创造合辑的软件由《纽约时报》产品和设计部门开发，一个好的合辑编辑工具可以让记者或编辑添加或删减合辑内的故事和图片。这种理念不仅使新闻媒体更好地组织已有的知识，给读者提供某一个主题更深入的理解，同时还能赋予读者以知识生产者的角色，“如果合辑工具直观而且易用，那么我们就可以鼓励读者拖拽一组报道到他们自己的合辑中，之后他们还可以分享这些合辑”。[17]读者参与合辑知识生产的探索使得新闻媒体有机会通过与读者的协作共同构建起更丰富的知识库，从而在外部为新闻媒体供应海量的知识。《纽约时报》还试图进一步将合辑的知识管理运用到记者和编辑个人，使合辑的知识生产方式成为记者和编辑个人日常创新内容生产的常规工作，诸如允许记者和编辑通过自己主动挖掘《纽约时报》已有的知识库建立属于他们自己的合辑，每个人自主管理自己创建的合辑等。
　　（2）原子化新闻（atomized news）和新闻颗粒（particles）：知识的分解与重组。
　　经过编码的知识由颗粒状的信息构成，这些信息可以通过计算机智能为了不同主题需要加以分析和综合。在新闻行业，这方面的代表是美国一度引人关注的新兴媒体Circa。Circa虽然如今遭遇了困境，但其原子化新闻（atomized news）的理念被《纽约时报》沿用，《纽约时报》称之为particles（颗粒）。《纽约时报》实验室在《新闻的未来不是一篇文章》中就提供了初步的新闻颗粒化的构想及其可能的应用前景。新闻一直都是作为一系列文章的样式呈现给读者，这也是过去出版新闻的唯一的方式。因为基于纸质媒体的知识都是“长形式知识”，有着开头和结尾，逻辑连贯，一旦出版就很难改变其样式。而网络时代知识开始表现为“网状知识”，知识与知识以颗粒的形式在网络间分解和聚合，知识颗粒按照新的主题组合后能产生新的信息和意义，并且能够大大提升新闻从业者内容生产效率和质量。新闻生产经常涉及对不同的新闻主题进行概括和综合分析，知识颗粒因为经过了编码化处理，某一主题的知识就能够通过计算机智能进行概括和分析，并快速呈现出围绕这一主题的知识聚合。另外，知识颗粒也使得在不同媒介终端文章的呈现方式更具有适配性，“例如，《纽约时报》一篇美食文章可以作为长文章的形式在网页出版，也可以作为NYTNow应用中的一个推送头条，在Apple Watch上则作为一句话故事呈现，在Cooking应用中就是一个菜谱，更不用说像Facebook等平台需要的各种各样的格式”。[18]（3）机器人新闻：知识的自动化生产。
　　机器人新闻早已成为业界期待的新闻生产方式，不过，机器人新闻的生产同样依赖于新闻媒体对知识的有效管理，否则，机器人对新闻的处理就受到很大局限。目前《纽约时报》与美联社、《洛杉矶时报》等美国传统媒体皆为机器人新闻探索的先行者，主要集中于文本格式比较固定的对企业公司盈利状况的分析。但这只是计算机自动生产新闻较为显著的应用部分，实际上新闻生产过程中计算机协助新闻生产的实践早已弥漫在新闻生产环节，尤其是在突发新闻过程中，为了快速收集相关背景知识，并将其组织成“时间线”式的叙述方式，机器人新闻同样发挥着重要作用。不过，实现这一点的前提离不开前述知识库的建设和知识的编码化管理，知识管理效率的提高对于未来机器人参与的知识自动化生产有极大的助推作用，完全可以跨出企业盈亏报道等较为局限的主题，参与到新闻生产的各个层面，将记者从资料搜集工作中解放出来。
　　（4）Membrane：知识的互动管理。
　　《纽约时报》实验室开发了一个名为“Membrane”的项目，这个项目就是为了提升读者阅读文章的交互性和从事知识的互动管理。读者在阅读文章时可以就某个有疑问的部分选择一些限定好的问题反馈给编辑部或作者，诸如“为什么是这样”、“这是谁”等，记者可以反馈给该读者更进一步的解释，并通知读者查看相关回答。[19]Membrane经过了多次改进，以使其彻底摆脱传统媒体的阅读模式而最终适应网络时代的互动需求。读者的问题和编辑部的回答嵌入文章中构成一种树状结构，既不影响文章的整体逻辑，又能在文章中嵌入各种各样的知识颗粒，既实现了交互性，也使得编辑部与读者能对相关知识进行互动管理。编辑部的反馈并不需要耗费大量的人力物力，因为编码过的知识颗粒能够实现快速调用。这种互动性完全不同于过往添加文章链接的形式实现的多媒体交互性，读者不需要跳转到其他网页查询相关的知识点，这种交互性的知识管理不仅有利于读者获取更深入的知识，也有利于编辑部及时掌握读者的心理和知识状况并改进未来的知识生产方式。
　　
三、启示和反思——作为社会文化知识管理者的新闻业
　　Edwards等人2005年提出了知识管理成熟模式（KM maturity models）四阶段论。第一阶段，没有意识到需要知识管理；第二阶段，意识到需要知识管理，但没有积极去做。对积极从事知识管理时会在哪些方面与信息管理相区别理解得不够；第三阶段，虽然从事知识管理，但没有在整个组织内采取知识管理战略；第四阶段，采取知识管理战略同时加以评估。
　　按照这个知识管理成熟模式，目前新闻媒体知识管理有些处于第三阶段，有些甚至处于第一和第二阶段，像《纽约时报》这些走在探索前列的新闻媒体在知识管理战略上也只是刚刚开始。而且，《纽约时报》的知识管理目前较多强调显性知识的编码化，而存在于新闻从业者头脑中的隐性知识的挖掘在实践中的举措还不多。譬如《纽约时报》目前虽然试图加强协作和沟通，并创建各种界面和工具将组织内不同部门隐性知识融入到工具和程序中，但编辑和技术等部门之间的隐性知识共享还有很长的路要走，这也是融合新闻室的发展目标。另外，各部门人员头脑中的隐性知识（尤其是涉及到新闻的采编团队掌握的大量社会关系网知识和从业技能性知识）如何实现编码化从而转变成组织的显性知识方面还未见有显著的措施。
　　知识管理本质上还是对人的管理。“在一个信息为中心的价值系统中，技术是关键，人是被动的处理器，哪怕技术能提供最好的实践。在一个知识为中心的系统中，人类是关键，因为他们对信息作出评估。” [20]从《纽约时报》知识管理实践来看，目前着重服务于新闻媒体自身的内容生产，这也与新闻媒体作为内容生产商的定位有关。知识管理在不同的企业组织中有着不同的表现形式，探索适合自身的知识管理策略才是应有之义。新闻媒体作为内容生产商是其特色，这种特色也决定了新闻媒体的知识管理目前的重点依然是服务于内容生产的竞争力，依然是通过优质内容创造利润。不过，未来的新闻媒体是否会在服务于内容生产的知识管理实践之外，还是利用自身作为独特的数据、信息和知识的中转站优势服务于知识经济时代的社会多样化需求，以实现利润来源的多样化，则需要继续观察。[21]考虑到网络时代用户大量生产文化知识的现象以及网络空间中海量的免费数据、信息和知识这一现状，新闻媒体不仅需要对自身的知识加以管理，还应该承担起社会文化知识的管理者角色。
　　奎因之后，学者Lewis近年对新闻业知识管理提供了更富于启发性的思考，他试图将新闻和新闻业借助开源技术的生产实践纳入知识观中加以考察，将新闻视为一种“源代码”（source code），记者提供思想的内核，很像几个程序员创造一个新软件程序的最初版本，这种新闻的“源代码”在发布后并非新闻生命的结束，经过记者的进一步事实核实和读者集体对内容的添加焕发出新的生命。Lewis试图在开源环境中将作为信息的新闻业（传递观）和作为文化的新闻业（仪式观）联系起来，“把新闻业视为知识管理——既承担信息传播的职责，又将这种职责同知识创造中文化参与的思想结合起来”，“作为知识管理的新闻业意味着改变新闻室作为信息采集中心的角色。相反，新闻从业者的角色将是把人们在开源平台和社交媒体贡献的累积性知识汇聚到一起”，“相比于新闻从业者通过他们自己的观察采集的内容，知识管理系统应该更加集中于管理其他行为者每日生产的更大范围的数据”。[22]这一理念就使得目前新闻媒体的知识管理跨出了组织内知识管理范畴，面向更海量的网络空间社会化知识的管理，《纽约时报》开放自身数据库并加入公共空间连接数据云就是这一探索的开始。像维基百科就更具体体现了这一开放性的理念，维基百科可以媲美传统知识管理代表者创造的《大不列颠百科全书》，这类向用户开放的“协作知识管理（collaborative knowledge management）如今正成为传统知识权威的重要挑战。[23]可见，从知识管理视角思考新闻和新闻业，为重新审视新闻的价值和新闻媒体的角色打开了一扇大门，同时，又不限于传统知识管理理念服务于企业自身目标的狭隘功能，运用到新闻业中则能有助于新闻业服务于整个社会的知识文化传递和共享，故而，知识管理理念运用到新闻业的思考反而能为知识管理这一学科提供新的思考，这一点已经在诸多知识管理学者对新闻业的案例分析中得到了体现。
　　当然，技术的发展只是让知识的有机组合更为高效，知识要更好地指导现实，还需要新闻从业者作为知识主体的人具备更高的知识能力。这种新闻媒体的知识管理理念不仅对新闻媒体本身的管理能力和技术能力提出了更高的要求，而且还对新闻从业者的个人知识能力提出了新的期待。
　　正如Patterson所言：“如果所有基于知识的新闻业是指点击互联网获取信息，就不会实现其潜力。那样的话，它只是将知识注入新闻故事，而不是运用知识从事报道。两者区别很大。” [24]■
　　

①张詹姆斯·凯瑞著，丁未译：《作为文化的传播》第10页，华夏出版社2005年版
②戴维·温伯格著，胡泳等译：《知识的边界》第3页，山西人民出版社2014年版
③ZackM. H. (1999). Managing codified knowledge. Sloan management review, 40(4)45-58.
④⑥[21]QuinnS. (2002). Knowledge management in the digital newsroom. Taylor & Francis.
⑤[20]EdwardsJ. S. (2015). Knowledge Management Concepts and Models. In Advances in Knowledge Management (pp. 25-44). Springer International Publishing.
⑦王辰瑶：《未来新闻的知识形态》，《南京社会科学》2013年第10期
⑧⑨[16] [17]The New York Times(2014).《Innovation》，P28. P34.
　　The New York Times(2014).《Innovation》，P28. P34.
⑩Justin Ellis(2014). Why The New York Times built a tool for crowdsourced time travel. 检索于http://www.niemanlab.org.
[11]陈昌凤：《纽约时报2.0新闻业战略》，《新闻与写作》2010年第4期
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郑忠明系武汉大学新闻与传播学院博士生；江作苏系华中师范大学新闻传播学院院长、博士生导师。