大數據在新聞傳播上的應用－PCMag.com丹・柯斯塔（三）／廖家慧

雅虎台灣媒體事業部總編輯李怡志分享付費模式的經驗與未來想像

　
媒體付費模式的未來想像
　

由於數據新聞專題需花費較多的時間成本，因此是否該朝付費模式去思考也成為媒體的另一項困難抉擇。丹・柯斯塔從過去經驗看到，雖然很多媒體會採用付費模式，但多數讀者其實是不會付錢的。PCMag.com也有保留一部分的數位內容給讀者付費閱讀，但這群訂閱戶不到九萬人，每人每個月花不到一塊錢就能取得這部分的數位內容，單靠這數位內容賺不到九萬元，所以要考量每個數位媒體觀眾的組成和性質來決定。

　
雅虎台灣媒體事業部總編輯李怡志則指出付費模式有幾個要點：第一、內容量大，例如紐約時報生產許多高品質的內容都擋在付費牆裡面，不斷透過社群媒體去傳播，當讀者點了幾次之後就會達到閱讀上限，要繼續閱讀必須付費訂閱。第二、針對特定小眾，沒有其他人寫，例如新北市有一位外國人用英文寫半導體產業，全球訂閱量一年才一千萬台幣。但如果用中文寫可能就沒什麼人訂閱。

　
李怡志認為未來可能的模式，是將社群媒體平台轉為付費平台，做一個平台讓別人來上架，透過各種方式讓寫作者願意付錢來接觸更多消費者，這在台灣或許是另一個機會。當每個人都可以建付費牆，那麼小眾、量又沒那麼大的媒體，就可以採用這模式來營運，這種模式也會促使許多個人寫作者出現。

　
丹・柯斯塔也分享了一個類似的平台PATREON，PATREON是一個提供內容創建者進行群眾募資的平台。它讓創作者透由贊助者以每件作品或定期資助的方式取得資金。目前使用者多為藝術家，但也陸續有一些新聞人在使用。藝術家可以在上面接受群眾小額捐款，如果有音樂家想發行專輯，也能在平台上尋求大家的贊助，類似群眾募資概念。如果自身擁有一群固定的追蹤者，可以在上面設定，希望每位粉絲每個月捐多少錢。透過粉絲集資，創作者或是記者就能夠繼續投入更多的專題和報導。

　
除了當今新媒體的現況分享與建議，丹・柯斯塔特別指出現今的新聞報導許多都已透過機器人產出，像是美國敘述科學公司（Narrative Science）、自動化洞察力公司（Automated Insights）都致力於發展機器人新聞，每天都有上百、上千篇機器人文章產出並散播於網路上。新聞機器人適用在有基礎框架和樣版的新聞類型，最常見的像是公司的財務報導、財經新聞、體育報導、犯罪新聞等，電腦能自動蒐集數據和事實，將這些素材編輯成一篇新聞，產製數量繁多，而且一般人很難辨認出真人和機器人報導之間的差異。