数据记者Agent：将数据转化为可验证的多模态故事

数据讲述着塑造社会的故事；数据记者的工作是将原始信息转化为非专业人士也能信赖的报道。一篇高质量的新闻特写需要新闻编辑室团队花费数周时间：寻找背景、运行统计、选择角度、设计可视化。近期出现的智能体（agent）能很好地处理单个步骤：数据科学智能体完成分析闭环，设计智能体合成精美的网站。但一个智能体能否端到端地扮演数据记者？我们提出数据记者智能体（Data2Story），这是一个多智能体框架，将多个专业角色编排成一个虚拟新闻编辑室。Data2Story 贡献了两项创新：（i）主张有据可依：一个检查器（Inspector）将每个数字、角度和素材与数据、代码或外部参考文献关联起来；（ii）文章多模态生成：Data2Story 并非默认输出纯文本和静态图表，而是推理读者想看什么，然后部署多模态工具，例如地理数据用交互式地图，音乐用音频。我们在18篇文章上评估了Data2Story，每篇都与原始专家发表的文章配对，评估沿四个维度展开：（a）人类与智能体的角度覆盖度；（b）53名参与者对五个维度的评分评估；（c）以计算机使用智能体作为评判者，作为读者如何浏览交互式文章的一种节省成本的代理；（d）可验证性，即一个代码验证器根据数据重新执行陈述，并对照参考文献检查主张。Data2Story 能产出具有竞争力、可追溯证据的多媒体故事，在透明性和可审计性方面尤为突出。人类文章在编辑角度、创意设计和呈现方面仍保持优势。我们将 Data2Story 定位为记者的协作者，助力实现更基于证据、更透明、更可验证的报道。代码和演示见 https://data2story.github.io。