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关键词： 智能体新闻   智能体传播   国际传播   主流媒体   系统性变革  

摘要： 国际传播语境中的智能体新闻预示着未来信息传播的重要趋势,是新闻传播理论与全球新闻业实践融合的重要方向。“智能体新闻”作为一种概念阐释,体现了新闻专业性与机器主体性互洽,并最终达到辩证统一的过程。当前,我国主流媒体将智能体技术融合应用于国际传播、新闻、节目、政务服务等多元传播场景,形塑出赋能生产、塑造IP、创新服务等典型发展模式,推动内容生产、传播体系、体制机制等环节实现多点突破。智能体的发展已表现出明确的媒体化趋势,将成为未来国际传播新高地。主流媒体应积极推动自身从移动传播时代向智能体传播时代迁移演进,以智能体赋能国际传播效能提升,探索系统性变革新路径。

关键词： 人工智能   新闻传播教育   教学改革  

摘要： “基于跨学科项目+生成式AI(人工智能)”的新闻采写实训改革,是对人工智能时代新闻教育问题的回应。本文以广东海洋大学新闻采写实训课的跨学科采写项目为例,探讨将AI工具融入采写项目全流程的策略,提出跨学科项目须从建构跨学科项目库和实施框架、梳理AI工具清单、搭建过程性评价体系等方面推进,实现学生AI技术应用、跨学科知识运用、专业能力的提升,为新闻传播类专业实训改革提供参考。

关键词： 法治宣传教育法   数字技术   司法案例  

摘要： 新颁布的《中华人民共和国法治宣传教育法》明确提出,鼓励创新形式与方法,支持运用新平台新技术新产品和无障碍方式开展法治宣传教育。技术层面,普法人员可采用大数据分析让案例“配得准”,利用AI数字技术让司法案例“动起来”,借用各类数字平台让司法案例“传出去”。内容创作层面,普法人员应注重创新叙事策略以实现故事性转化,转变案例用语以实现亲民式转化,强调交流对话以实现互动式传播。另外,在运用数字技术时也需谨防因案例宣传所引发的个人信息与隐私泄露以及司法娱乐化风险。

关键词： AI技术   传统新闻媒体   新闻传播   融合创新  

摘要： 本文通过分析AI技术在内容生产、信息分发和用户体验等环节的应用现状,探讨AI技术与传统新闻媒体传播融合创新的策略。研究结果显示,在AI技术的赋能下,传统新闻媒体可以探索新的传播模式,实现内容创新、流程优化和服务升级,增强自身的竞争力,以适应数字化时代的发展需求。这对于推动整个新闻传播行业的健康发展、促进信息的有效传播和社会的进步具有积极的作用。

关键词： 新媒体   电视新闻节目   后期编辑与制作   用户需求   智能技术  

摘要： 新媒体时代,信息传播格局发生了剧烈的变化,这使广播电视媒体面临诸多挑战。在电视新闻节目生产中,后期编辑与制作流程十分关键,会对节目的质量和传播效能产生直接的影响。本文结合新媒体时代的传播特性,分析了电视新闻节目后期编辑与制作的现状与面临的挑战,并从技术融合、叙事创新、受众互动等维度,探讨了后期编辑与制作的创新策略,以期为广播电视媒体提供一定的启发和参考,助力电视新闻节目提升质量。

关键词： 短视频新闻   编导思维   出镜报道   民生新闻   场景化表达  

摘要： 短视频传播范式的崛起深刻重构了民生新闻的生产逻辑与叙事生态。本文聚焦编导思维转型与出镜报道叙事演变的互动关系,揭示短视频时代民生新闻的叙事革新机制。研究表明,编导思维呈现出四大转向维度,并直接催化了出镜报道叙事方式的转变。基于此,本文提出四项编导实践策略:以小切口聚焦民生痛点锚定选题,采用故事化冲突与问题化解并重的叙事框架,培养出镜记者场景化真实表达能力,构建评论区反馈驱动内容迭代的闭环系统。研究证实,编导思维的重塑不仅是技术适应,更是对新闻公共性本质的回归——通过情感联结与用户参与,重建民生新闻的社会黏合功能。

关键词： 双积分”政策   新能源汽车   品牌商誉   公平关切   微分博弈  

摘要： 在政府补贴退坡的背景下,“双积分”政策成为推广新能源汽车的主要政策。为探究“双积分”政策下新能源汽车供应链的动态演化规律,本文构建由新能源汽车制造商和具有公平关切行为的汽车经销商组成的二级新能源汽车供应链,利用微分博弈和连续动态规划理论,研究了新能源汽车供应链的定价策略、续航努力策略以及广告宣传策略,对关键参数进行了敏感度分析,进一步考察了品牌商誉的动态变化规律以及供应链的绩效变化,并采用双向成本分担对供应链进行协调。最后,通过数值分析确定契约的可行域,并验证先前结论。研究发现:“双积分”政策的深化有助于提升消费者购买新能源汽车的效用,从而促进新能源汽车市场推广;但政府在制定政策参数时需注重平衡,以增强政策实效性。制造商与经销商应提升续航研发与广告宣传效率,驱动商誉与需求共同提升,形成良性循环。经销商的公平关切行为虽可提升其自身利润,但会降低制造商利润及供应链整体收益。在可行域范围内,双向成本分担契约能实现帕累托改进,并使供应链总收益恢复至公平中性水平;然而,经销商的公平关切行为会影响供应链内部的收益分配,不利于汽车供应链的稳定与发展。

关键词： 虚假新闻检测   多模态融合   动态特征加权   注意力机制   对抗训练  

摘要： 当下,社交媒体发展迅猛,数据规模不断扩大,虚假新闻也借此广泛传播,以吸引大众注意力与信任。现有方法主要依赖多模态技术和基于图卷积网络的技术。然而,图卷积网络忽视了特征分量的重要性,导致冗余信息的干扰;多模态技术往往忽略了相似新闻的正负关系与事件关系。为此,提出了一种全新的虚假新闻检测模型。该模型首先构建跨模态信息图,将图像和文本编码到统一空间中并提取潜在连接。然后通过聚合信息图中的信息得到上下文特征并强化关键特征。最后模型通过事件关系注意力捕捉相似新闻事件内的局部依赖和事件间的全局关联,以增强标签传播时捕捉相似新闻正负相关性的精度。实验结果表明,在Twitter、Weibo和PHEME三个公开数据集上,该方法的准确率分别达到85.05%、85.41%和86.30%。

关键词： 算法推荐新闻   暗黑模式   竞争损害   反垄断法  

摘要： 我国新闻产业以“党管媒体+转载牌照”为核心规制框架,新闻分发环节竞争激烈,算法推荐技术广泛应用于精准匹配用户需求。当前算法推荐新闻中存在强制信息披露、视觉诱导与伪装、重复推送与虚假信息等暗黑模式。其对新闻市场造成了多种竞争损害,包括破坏创新积极性、提升市场壁垒、损害用户正当权益等。其成因包括新闻分发渠道的控制、用户市场反馈失真等。可通过建立暗黑模式识别评估框架、适用反垄断法滥用市场支配地位条款规制、构建新闻市场回应性规制等路径应对。

关键词： 虚假新闻检测   群体互动质量   信息互动   情感分析   多特征融合  

摘要： 现有虚假新闻检测方法主要聚焦于新闻文本内容分析,忽略了社交平台中广泛存在的群体互动行为,未能充分挖掘新闻与评论间的信息互动与情感反馈。针对上述问题,提出一种融合群体互动质量特征的虚假新闻检测模型GIFND,系统整合信息互动质量、情感互动质量与语义表示三类特征。首先设计可量化的特征提取指标,提取新闻与评论、评论与评论间的信息互动与情感互动质量特征;然后利用BERT与BiGRU捕捉新闻文本的深层语义特征;最后引入门控特征融合机制,实现跨特征空间的信息加权与联合建模。GIFND模型在Weibo20、Twitter15和Twitter16三个数据集上均取得最优性能,准确率分别高达89.4%、92.5%和92.0%,较最优基线模型分别提升2.2%、2.9%和2.1%,这验证了所提模型的有效性。