二、研究方法与案例介绍
为了更好地探究自动化新闻背景下新闻记者的技能变迁过程，本章采用案例研究与半结构化访谈相结合的研究方法，以上海最具全球影响力的新型数字化财经媒体机构A和广州某大型报业传媒集团B为案例研究对象。研究者在2018年4月至2019年5月，陆续对上述两家媒体机构从事与自动化新闻相关的新闻记者进行了多次半结构化访谈(面对面访谈或微信访谈），包括4名A机构的新闻记者和3名B机构的新闻记者。访谈的主要内容包括：新闻记者的日常工作状态，尤其是在工作中与写稿机器人的关系；工作中常用的专业技能；对当前自动化新闻发展现状的评价与展望；对自身职业未来的评估与期待；等等。出于保护受访者个人隐私的目的，研究者对他们进行了匿名化处理。此外，这两家媒体机构的管理者、自动化新闻团队负责人、新闻记者以及技术专家(主要为算法工程师)发表的文章、公开的演讲和接受的访谈也是本研究重要的资料来源。
A机构成立于2003年7月，旗下包括电视、日报、周刊、新媒体(含网站、客户端和社交媒体矩阵)等多种媒体，并拥有独立的商业数据中心、研究院和英文互联网媒体。它也是国内创办最早、实力最强、规模最大的财经全媒体集团。随着现代社会信息量的指数级爆发，如何实时监控多样化的信息源并及时捕捉和报道其瞬时变化，如何全面报道与发布批量化的、同质的新闻信息，如何挖掘有价值的信息等一系列现实问题，对现有的，即靠新闻记者刷屏获取信息并进行内容生产的新闻生产方式构成了巨大的冲击。在新闻编辑室内，新闻记者往往陷入从事大量专业技能低、重复性高和常规化劳动的泥淖，缺乏时间和精力上的保障来进行深度分析报道，同时错失了为读者提供更好决策依据的可能，这些问题或困境也成为制约新闻记者和媒体机构进一步发展的瓶颈所在。在此背景下，2015年6月，国内知名电子商务集团C对A机构进行战略投资，2016年5月，由双方联合创办的媒体实验室推出了一款财经新闻类写稿机器人。这款写稿机器人能够利用文本解析与信息抽取技术实现信息的实时和自动抽取，在海量、高速、多样、真伪难辨的信息环境下，通过机器学习算法帮助财经记者挖掘高价值的信息，第一时间生成阅读性较强的新闻稿件，大幅提升新闻生产的效率，用技术的力量不断推进媒体的变革。①
第七章自动化新闻、数字劳动与技能变迁
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