来源：medium.com
编译：阿勺（实习生）
编辑：罗布君
Via：新京报传媒研究（xjbcmyj）
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：BBC新闻实验室员工的一天是怎样的？传媒研究（id:xjbcmyj）为各位读者编译了一篇来自新闻实验室内部工作人员的口述信，
文章采用时间轴的样式，以个人口述的形式记录了BBC员工一天的大致工作行程。
BBC新闻实验室常被称为BBC的“创新孵化器”，这样的评价肯定了我们这些实验室员工的创新精神，以及自己在整个公司中所扮演的角色。但我们也认为这样的一个称谓并不能完全概括出自己每天具体的工作日常，而这却是我们的用户、朋友、家人十分好奇，想要了解的。
所以我们邀请了7位实验室员工包括开发人员，工程师以及制作人用口述的方式，介绍自己最新的工作内容。因为我们当中的大多数人身兼数职，并非专攻某一领域，这些员工的发言因此较有代表性，能够反映出内部人员日常工作的原貌。最近，实验室负责的一个为期两个月的项目将要进入尾声，团队内部也进行了再调整，初步制定了未来的发展规划。
以下几位员工的发言主要是两方面内容：开发新的工具如何帮助记者更好地讲述新闻故事；为BBC用户推出全新的媒体内容格式。
10：00-
首席软件工程师：Manish
目前，我的工作主要是与我的同事James合作，将实验室开发的聊天机器人输出的日志内容，转化成一种可供查询的格式，这样我们能够获取产品使用情况以及用户的体验反馈等信息。
我们使用AWS提供的一些技术和服务来存储，转换日志数据，利用这项技术，我们能够灵活地搜索自己想要的内容。这些数据目前已经被存储至AWS Cloud Watch日志信息流中，我们采用Amazon Kinesis Firehouse将这些日志收集归纳到S3的存储桶。这样，能够方便我们通过Amazon Athena直接查询日志数据，这为我们省下了一大笔开销，我们也省去了建立、维护自己的数据库的必要。
我的工作要求我需要常与他人配合，共同完成若干项具体的任务，诸如这样的工作内容占据我工作的很大比例。我也发现，自己在团队中的角色就是协调各方工作，以更高的效率完成一件件有挑战性的任务。
这周早些时候，我在帮一位同事改善新闻实验室旗下的一款叫做‘Jenkins’的产品，下周，我可能会参与另一个团队的项目，主要负责的是数据中心内部硬件的更新，也有可能我会同时参与数个不同的项目，主要是简化软件的原型部署，或者为一些软件的开发提供实用建议。
初级软件工程师，Remi
目前，我参与的Windows上有关2号新闻实验室（WON）的内容搜索整理工作已经进入尾声。这是一个为期六周的项目，主要是尝试如何利用相关内容链接的方式，为记者的写作提供更多丰富的素材。WON将BBC收集的来自世界各地的数据汇集到了一个可以访问和搜索的界面中。
不久前，我刚刚修复了一个系统Bug，现在用户可对自己的搜索结果进行排序。系统恢复工作后，我想在创建Git的拉取请求之前清理并且重构代码。
除了使用Git，React，AWS以及Docker等熟悉的工具，我们还鼓励实验室研究开发更多有趣的尖端技术，比如机器人，面部识别和Alexa。去年九月入职以来，我在BBC的每一天都能够接触到行业的前沿科技，有机会深入学习包括面部识别在内的新兴技术。不仅如此，工作方面，实验室的内部员工以及实验室与其他部门之间能够积极配合，我觉得自己获益良多。
我也参与过市场推广的工作。在BBC的设计工程市政厅内，我作为团队代表展示过我们最新的研究成果，也为公司内部的网站写过博客文章，并且在MozFest上接触到了最尖端的信息技术。
人工智能开发制作人：Grant
我专攻的是机器人开发领域。BBC的理念之一就是让新闻成为日常，人人都有获取新闻的机会，而人工智能就是BBC实现这一目标不可忽视的技术。对于BBC来说，人工智能更多地意味着一个机会，一个用来促进新闻业发展的机会。
人工智能好处良多，借助聊天机器人，读者能够更好地理解那些较为复杂的新闻事件。但对于记者来说，机器人的引入也使他们的工作变得更为棘手，因为编写一个交互式的非线性故事比写一篇中规中矩的400或2000字篇幅的新闻报道，或者制作3分钟时长的电视插播更难。
基于此，我们提出的问题有：新闻记者如何在15分钟内快速获取在线聊天机器人，然后借助机器人生产出一款新闻’爆款’产品？是否能够通过问答的形式呈现那些长而复杂的故事，由此提高文章的阅读率，尤其是针对那些'浅阅读’用户，这种问答形式的文本能否让他们耐着性子读完那些有深度，值得读的长故事？为了验证以上猜测，我在Rails中编写了一个建构机器人的程序，机器人输出的内容可从内部直接获取。这是一个团队项目：前端由前实验室员工Tom Maslen与BBC视觉新闻团对协同负责。团队的另外两位员工James和Luke则致力于改善机器人的信息输出，比如说通过Facebook Messenger呈现机器信息。
未来前景又当如何？今天下午，我与BBC的研发部门进行了简短交流，我们讨论了如何简化BBC新闻机器人的媒体格式。简化版本有诸多好处，能在形式各异的内容以及渠道中引入统一的人工智能技术。但那次谈话令我印象最深的是，我们谈到了借助聊天机器人，媒体真的能与用户建立稳定持续的互动吗？如果媒体真的实现了与用户的双向对话，又将对新闻生产造成怎样的影响？
团队午餐时间
每逢天晴的日子，员工们常常聚在Cavendish广场，而逢到雨天，我们会在BBC的媒体咖啡厅吃午餐，从这里能够俯瞰整个新闻编辑室。无论天气如何，你总能在午餐时间看到被各种饼干填满的罐头，一杯杯喝完又续上的咖啡或者茶水杯。
我正在尝试引用新的AMP Story格式。在过去几周里，我们一直与俄罗斯以及国内从事相关研究的记者密切合作。稍加调整后，我们很快将发布三个全新媒体格式的新闻故事。
我的同事Pietro已经即兴创建了一个简单的CMS，使用由Mic News创建的一些开源软件将数据转换为AMP Story格式。
我将一些终端图像上传到S3存储区并检查视频是否适用于我们明天将要发布的另一个故事。
尝试探索AMP Story这样的全新媒体格式是一个大工程，该项目涉及多家公司或者机构，如BBC的研发部门，the World Service, Operations, Media Services, 市场和视觉新闻团队。团队中的每个人都尽心尽力，尤其是不久前在温莎举行的英国王室盛大婚礼中，每个人都坚守在各自的工作岗位上，享受着忙碌带来的充实与快乐。
AMP Story上线后，我的同事Lei负责收集最终的数据跟踪标签，然后将它们添加到数据库中，这样我们能够判断这些故事能否被用户接受，而这也是困扰我们的最大难题，但是现在我们的这个程序已经上线了。
我需要告知项目投资者们最新近况：这个项目已经开始实行并获得不小关注。午休时，我在楼梯间遇见移动新媒体部门的编辑Nathalie Malinarich ,她注意到系统出现一个bug，所以我得回到办公室处理这一技术问题。
软件工程师，James
我目前正在研究一些文内聊天机器人的媒体格式，想把它们引入到Messenger中，希望能够让更多用户群体参与进来。通过使用Facebook的Messenger平台，我们还可以为用户提供每日和每周本地新闻的最新内容，也能探索如何通过会话形式的媒体格式呈现新闻故事。
我的同事Grant已经制作了一个单独的网络应用程序，专门供记者用来为文内机器人设计对话内容。借助应用收集的数据，我们可以将得到的反馈转换为可在Messenger平台上呈现的媒体格式，使用户享受最佳的使用体验。
我们已经为这款Messenger的机器人安装了服务器--这款技术利用API Gateway前端的AWS Lambda与Facebook进行对话。还有一些其他的AWS服务对我来说是全新的，比如Kinesis Firehose和Athena,所以这是一个很好的学习机会。
目前我们正在研究怎样提高每日头条新闻的用户到达率。借助Facebook的Broadcast API数据，我们能将某条新闻同时推给数十万用户。现在是时候将其整合到我们的Lambda，然后进一步测试它能否帮助我们提高新闻的到达率。
