AI技术能够通过学习大量的数据,自动生成新闻文章、社交媒体帖子甚至视频内容。这种自动化的内容创作不仅提高了效率,还能够在短时间内产生大量多样化的内容。 用户画像 通过分析用户的在线行为和偏好,ML算法可以创建详细的用户画像。这些画像帮助新媒体运营者更好地理解他们的受众,从而制定更加个性化的内容推荐和广告投放策略。
AI还能够通过分析用户的阅读习惯和兴趣,为记者提供个性化的选题建议。通过机器学习算法,AI可以识别出用户最常关注的话题和偏好,从而帮助编辑制定更具吸引力的报道计划。在时政新闻中,AI能够分析社交媒体上的热门话题和公共讨论焦点,为记者提供潜在的报道角度。这种结合用户反馈的选题策略,使内容更具针对性,也有助于提升...
例如，人工智能可以通过自动化生成内容，帮助快速生产大量文章、视频等媒体内容。此外，人工智能还能对用户...
美国OpenAI公司在2022年11月30日推出人工智能对话聊天机器人ChatGPT,2024 年 2 月 15 日发布超强视频生成模型Sora,2024年10月8日诺贝尔物理学奖亲睐了使用人工神经网络的机器学习,这些标志性事件引发了人工智能领域的竞赛,谷歌的Gemini、百度的文心一言、微软的Copilot、美国Meta的LLaMA和SAM、中国科大讯飞的讯飞星火、...
AI：媒体融合进入第10年，我们已经看到了传统媒体与新兴媒体融合发展的明显趋势，全媒体传播格局正在形成，并向移动化和视频化方向发展。这标志着媒体融合已经进入了2.0时代。在新的媒体融合2.0时代，媒体可能面临着一些新的技术挑战和机遇，包括人工智能和机器学习、区块链技术、5G和物联网、虚拟现实和增强现实、数据...
人工智能在新闻传播业界的前沿应用着眼于“人机耦合”视角,为媒体从业者注入新的创新,而非落入“技术中心论”的窠臼,陷入使用机器简单替代专业新闻生产的“勒德教”(Luddite)困境。总的来看,人工智能在新闻传播中的应用前沿主要集中于以下三个领域。 第一,新闻生产。人工智能可以成为新闻记者和编辑的“助手”,运用智能...
在新闻生产环节,智能创作平台以“知识服务+AI”的方式,为媒体从业者提供更多的知识辅助与支撑;写作机器人、AI创作助手等技术应用,能完成语音转文字、自动剪辑、字幕生成、智能配乐、自动翻译、文本图片转视频等一系列工作任务。人工智能的深度应用,让媒体人从大量重复琐碎的人工劳动中解放出来,专注于内容创新创意。 新华...
例如,节目发布后,观众通过各种渠道观看或阅读后,会产生诸如点击、浏览、评论等动作和行为,媒体同行则进行转载、引用等动作,在经过一段时间的传播后,通过AI人工智能、大数据的聚合,收集到在传统媒体和新媒体平台上可以量化的动作、时间等维度信息量,为媒体机构提供媒体报道传播力分析,对节目传播效果、节目商业价值考评乃至...
[9]另一类课程更侧重技术实践,在课程中讲授人工智能的基础知识,将“计算思维”引入新闻传播学研究者和从业人员的技能培训中来。例如,香港浸会大学开设的《人工智能与数字传播》课程(AI and Digital Communication)就采取了更具有技术导向的课程设计,内容既涵盖人工智能的基础知识,如机器学习、深度学习、数据挖掘等,也...
从新闻分发来看，人工智能技术在个性化推送层面拥有显著优势，中外媒体在这一层面都充分发挥了AI的技术优越性。除了在特定的环节提供辅助增强功能之外，人工智能还逐渐发展出机器新闻写作的能力。在这一阶段，人工智能技术超越了对特定环节的辅助增强功能，逐渐能够实现独立的新闻文本生成。早在2014年，美联社便开始与...