NEWS内容速览一、AI之于生产者；二、AI之于消费者；三、AI之于传播者壹生产者1 信息采集环节2 内容生成阶段3 新闻编辑阶段4 信息核查阶段# 1 信息采集环节1物联网和人工智能技术提供了全新的数据来源。
传感器、物联网和人工智能技术的结合拓宽了信息采集的渠道，提升了数据获取的量级，加深了事物探测的广度和深度，也使人类具备了更强大的信息采集能力2新闻线索的获取呈现出“从用户中来，到用户中去”的趋势从用户中来。
：在互联网时代，目击媒体应运而生，为专业媒体报道提供丰富的资源，但是它的真实性和可靠性往往难以辨别人工智能为快速搜集和梳理社交媒体上的可靠信息源和素材提供了有效的途径到用户中去：在传统的新闻生产中，新闻线索往往来自于比较机构化和科层化的权威组织。
这就在一定程度上使新闻生产与其源于、服务于、忠于公民的属性相背离人工智能技术的发展能够克服社交媒体内容良莠不齐、体量巨大的同时，让普通公众的声音和诉求真正被纳入新闻生产的过程中，使其兴趣结构、利益诉求和价值立场得以彰显。
# 2 内容生成阶段1新闻智能化内容生产从文本到图片再到音视频这种生产模式最早用于财经、体育、天气等可以提供大量结构化数据且写作风格相对稳定领域的新闻写作；之后智能化内容生产进入到图片、音视频等领域2新闻智能化内容生成的个性化、定制化。
传统媒体时代用户接受的是单一的、标准化的新闻产品在人工智能时代，个人用户的特征得以凸显，从而新闻机构能够为其打造个性化的阅读产品，实现“对象化”的新闻生产# 3 新闻编辑阶段1人工智能技术实现了新闻编辑的智能化。
智能化编辑一方面可以根据实时热点分析，自动搭建新闻内容池，为编辑部门的选题策划提供素材；另一方面可以通过智能纠错系统扫描原文，把疑似错误的内容标识出来，并给出相应的修改方案# 4 信息核查阶段1智能技术从信源、内容和社交情境分析等方面提供了新的可能。
信源方面，计算机系统可以追踪发布者IP，通过查询定位鉴别其可信程度内容方面，自然语言处理技术（NLP）通过甄别核心语义，能够判定文章中敏感、极端词汇出现的频率，进而完成标记和筛选贰消费者1 消费者获取新闻。
2 消费者阅读新闻3 消费者分享新闻消费者获取新闻NEWS资讯搜集与筛选：人工智能可以帮助新闻消费者更精准地收集和筛选信息通过算法分析用户的兴趣和偏好，推荐符合用户需求的新闻内容此外，人工智能也可以快速地从大量的数据中提取、挖掘和分类新闻资讯，提高新闻报导的时效性和准确性。
新闻推荐：人工智能可以根据用户的历史喜好和互动，推荐相关的新闻内容这可以帮助用户更快速地找到自己感兴趣的内容，并提升用户对新闻APP或网站的满意度新闻摘要：人工智能可以将新闻原文快速地概括和提炼出主要内容，帮助用户更快速地了解新闻要点。
此外，还可以支持多语言的摘要生成，帮助用户更好地了解不同国家和文化的新闻内容消费者阅读新闻NEWS核实来源：首先，需要核实新闻来源，特别是独立于政府或其他利益团体的新闻来源，以保证新闻全部的报道符合Credibility Relevance 和 Fulfillment的原则。
对比多个媒体：另外，通过阅读多个媒体的报道和意见，可以帮助新闻阅读者理解整个事件的外部情况另外，新闻阅读者可以通过多方报道来理解真相，并且可以了解有关利益相关方或群体的观点和立场关注写作质量：新闻阅读者需要注意匿名作者文章的公正性、条理性和字数。
如果文章存在语法错误、低劣的文学风格、虚假的事实陈述，那么文章真实性的可能性就大大降低寻找经过证实的事实：除了依据评价新闻来源和报道方式，新闻阅读者还可以查找证实事实的来源这可以帮助他们确定新闻报道的准确度，并根据系列证据来找出新闻中的虚假部分，避免不正确的信息被散布出去。
调查：如果新闻阅读者对新闻真伪仍有怀疑，他们可以进行自己的调查这可能涉及通过社交媒体联系当地的知情人或亲历者，观察现场的情况，以及查找新闻相关的背景信息消费者分享新闻NEWS新闻消费者阅读完新闻具体内容会使用各种社会媒体来传播给其他的消费者们。
用户可以通过在Facebook、Twitter、Instagram等平台上分享新闻链接、图片和视频，并且可以通过社交网络将新闻扩散到更广泛的受众中短信和邮件：新闻可以通过电子邮件或短信进行分享，使接收者得到新闻的即时信息。
新闻聚合应用：通过使用新闻聚合应用程序，收集、整理和推送新闻信息，也可以方便快捷地分享新闻到朋友圈或社交媒体平台中新闻发布会：新闻发布会是一种重要的新闻分享方式，它可以帮助记者、分析师和其他新闻媒体了解最新的消息和趋势。
此外，新闻发布会也可以通过网络直播，让更多人身临其境，获取最新的新闻动态叁传播者1 新闻资讯分发2 智能互动3 信息传播方式4“最先报道”优势不复存在#1 新闻资讯分发/智能化推荐互联网空间的海量信息使得受众信息过载、选择困难，新闻报道难以找到“对的人”。
人工智能技术和算法技术通过分析准确把握用户心理、解析个体画像，自动生成标签化内容，再根据用户数字档案进行智能推送，实现了“人找信息”向“信息找人”的信息消费模式的转变精准化推送是通过算法技术，根据用户在移动终端和PC端的各种软件中长时间使用所留下的用户身份、浏览记录、浏览及停留时长、地理位置等痕迹抓取用户的兴趣点和关注点，精准地构建用户个人画像，还可以根据相似性为用户分群，从而进行私人定制新闻，进一步实现智能化推荐。
基于算法技术的内容分发实现了与用户的高强度匹配，信息分发更加自动化、精准化、高效率聚合媒体的精准推送主要是基于三种算法推荐机制：①目前使用最广泛的推荐方法是根据受众浏览过的内容进行相似内容的推送，这是一种内容推荐。
② 协同过滤推荐，这种推荐方法首先要寻找“志趣相同”的相似用户，综合分析这些受众喜欢阅读的新闻及其兴趣和评价， 预测与用户浏览过的相似新闻的喜好程度，然后决定是否推送③ 根据用户的性别、籍贯、职业、年龄、受教育程度等信息进行的推荐，称为人口统计学推荐。
#2 智能互动如今，人工智能的应用使得一些内容提供者得以用“聊“新闻的方式为读者去繁就简，它使得同类新闻可以汇聚起来，通过自然语言处理技术对内容进行结构分析，然后通过信息特征学习等方法，将事件核心信息整理成100字左右的聊天内容，高效满足读者基本的信息需要，随后读者可以根据其自身需要提出疑问从而获取深度解读等信息。
#3信息传播方式传统新闻传播由于受到技术条件的限制只能做到逼近真实而非还原真实，而随着信息呈现技术的不断成熟，新闻报道逐渐由平面叙事向立体多维空间的临场体验转变用户可以是新闻记者, 或是用户自己的真实身份, 亦或是新闻事件中某一人物的身份进入新闻现场, 从而获得前所未有的视觉、听觉、心理体验和独特的情感体验。
在虚拟现实（VR）技术的加持下，信息传播由“知道”向“感知”转移，学者米华认为，用户通过VR设备身处新闻故事中实现时空感的转换，新闻原有框架暂时消失，为传统媒体带来全新的信息传播方式和叙事方式，颠覆了传统传授关系。
VR报道有新意，但会给用户带来眩晕等不良体验感内容表达方式的拟人化倾向：模拟与人会话界面的设计形式能够让用户产生亲切之感，同时，新闻对话机器人传递的信息内容本身也出现了拟人化的趋势———在传递信息的同时，满足用户的情感需求，更易激发其情感共鸣和认同感。
#4 “最先报道”优势已不复存在在人工智能时代，随着各家媒体机器人写作的应用，“最先报道”的优势已不复存在因为事件一旦发生，机器就能快速反映，根据已经编入的既定写作模板和新的新闻要素就能在几秒内生成报道，几乎实现了零时差。
自动生成新闻的报道模式主要应用于两种情况：①在自然灾害、重大突发事件的报道因事情本身具有重要性，且与人们的生活息息相关，需要及时报道来填补公众的信息空白，缓解紧张的情绪②体育赛事的报道对体育竞赛结果的及时发布，不需要记者或编辑的解释就能够完成，而机器人写作正好满足了这一点。
文编 / 龚颍成、叶子嘉、陈泓美编 / 萧嘉欣
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