变化的信号
斯科特·史密斯（Scott Smith）是一位未来学家，也是 Changeist 的创始人，Changeist 是一个实验室、智囊团和“识别和理解变革信号的工作室”。
斯科特在研究社会、文化、技术和经济趋势方面拥有二十年的经验，并为组织确定未来战略提供建议。 “它”将走向何方？公司有哪些应对方案？
斯科特是媒体未来周第二天的主讲人，发表了关于数据本地化的演讲。这将如何改变创意产业？这对创意人员的角色意味着什么？
媒体未来周
媒体未来周是由 iMMovator 和 11 所参与大学组织的“压力锅”周。来自各种媒体相关课程（技术、创意、商业）的最优秀的学生和老师在多学科团队中在四天的时间里研究来自商业世界的案例。他们在共同创作会议上获得支持，并从（国际）国家顶级演讲者的演讲中获得灵感。
计算机生成的新闻
如今，计算机基于数据自行创建产品和服务已经显而易见。斯科特引用了有关比佛利山庄地震报道的一个例子。这次地震引起了很多新闻关注，因为这是很长一段时间以来的第一次大地震。
“由作者创建”
其中一条出现在网上的新闻非常特别：它是“由作者创建的算法编写的”：该消息是根据政府机构在网上发布的数据自动编写的。原来这是《洛杉矶时报》记者的一个项目，发表后引起了轰动。
Scott 文章由算法 2 生成
退出初级记者？
斯科特通过这个例子说明，根据存储的信息 科威特电报数据 和事实，编写简单的消息可以成为机器的一项任务。同样的道理也适用于体育报道和商业报道。这些文章主要以数字为基础，可以通过编写格式或语法并填充最新数据来提前创建。初级记者实际上失去了附加价值。
退出审稿人？
但你可以更进一步。现在的书评都是由具有多年经验和讲故事意识的记者撰写的。如今，使用 Kindle，您可以轻松查看书中的哪些段落受欢迎。事实上，利用这些信息，您可以非常轻松地创建包含书中最美丽段落的书评。
计算机生成的报纸
斯科特进一步想知道为什么机器人不能写整份报纸。他展示了一个已经可以做到这一点的机器人（FOMO）的例子。它是一个带轮子的大型设备，可以收集信息并将其处理成报纸，并且已经在活动中投入使用。
您的个人报纸
另一个例子来自《卫报》。他们的实验“The long good read”是一份个
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