媒体在评估自身对于世界的价值时，只触及了表面。为了更好的理解和传达这种价值，我们需要提升评估新闻真实影响力的能力。分析技术从来没有像现在那么丰富和便利，它们几乎可以满足我们的任何需求——但我们需要更好的工具。
这些问题将我带到了布朗媒体创新学院和Tow数字新闻中心举办的“Research, Three Ways(研究，三种方式)”活动中。这个活动汇集了记者、技术和媒体专家，他们对增加新闻透明性，新闻数据的创新使用和影响评估的研究出谋划策。
在奈特国际新闻研究项目中，评估新闻创新的影响力引起了我的大量关注。世界各地的奈特研究员都在运作各种项目，通过新闻改善人们的生活质量。我们对项目进行跟踪和沟通，从而让大家了解什么可行，什么可以进行改善，我们的支持者可以了解这些工作的价值，新闻界也可以受益于我们的经验教训。我们正在推出一个全新的计划——一个专注于新闻创新文化，提升信息质量的活动——这意味着我们在思考这样一个问题：“在技术飞速变化的环境中，我们将如何评估和沟通新闻创新的影响力？”
感谢这次活动的功能设置，人们通过不同的兴趣建立了各种讨论组，我从专家身上学到了很多知识——例如“开放新闻(Open News)研究员”和媒体评估专家Brian Abelson，他最近加入了《纽约时报》。我们的任务是：找到没有被提及的关键问题，寻找解决这些问题的新思路。
直到现在，了解一个故事的影响力仍是一件非常困难的事情。它是否触发了其他记者和媒体的相关报道？它是否改变了报道的方式？它是否改变了人们的行为或政策？我们如何才能实现跟踪自动化？现在的技术是否可以做到这一点？有没有人已经实现评估的自动化？
当然，现在已经存在网络分析、社交提及和相关指标的技术评估手段。有很多的仪表盘工具可以让我们在同一地点关注所有信息。但这些评估方式也对关注度产生了影响。衡量超越网站、电视节目、移动移动程序之外的行为和政策的模式和技术，仍处于一个非常初级的阶段。
谷歌的“Alerts”技术可以轻松跟踪网页中的关键词。“If This Then That”可以将各种——甚至包括Twitter中提及的各种关键词——融入谷歌电子表格。“Fusion Tables”可以将数据可视化，创建临时的聚合工具。如果懂代码，你可以建议一个一站式的跟踪和检测工具。不幸的是，几乎没有记者知道如何使用代码，很少有媒体能够负担聘请新闻开发者的费用。如果想要建立一个专门针对评估新闻影响力的工具，我们需要大量复杂、用户友好和开源的代码。
对影响力的评估可以通过人工的方式完成。例如，对利益相关方进行采访和调查。或者通过网页搜索，看看有怎样的故事出现，并手把手的将它们联系起来（在网站或Storify中将链接按顺序排好）。但是这些方式代价昂贵、花费大量时间，而且难以进行准确评估。
因此，将评估新闻影响力的方式自动化将是一件强大的事情。
试想一下。记者和媒体展示他们的影响力，在读者中建立信任。反过来，这将推动记者和媒体更加全面的进行思考和评估，通过数据来了解他们对世界的影响力。
当然，我们也会面临一些重要问题。如果被挑选的新闻只针对有影响力的人群，我们是否失去一些重要的东西？如果政府或社会力量在发挥重要力量的前提下，我们假定新闻是唯一的催化剂，那么我们是否存在逻辑上的谬误或是对事实的歪曲？是否记者真的具有影响力？如果不是，这将引起很多支持媒体的基金会的疑问，因为它们不断通过投资来提升新闻的影响力。
我们最终一致认为记者和媒体需要付出更多的努力来证明自己的价值，并产生出更好的自动化工具来简化评估新闻影响力的方式。通过这些方式，我们可以建立信任，让媒体在读者和效益的竞争中更具优势。这些方式甚至对媒体的生存和发展产生重要影响。
Ben Colmery是美国国际记者中心，奈特国际新闻研究项目的副主任。
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