智能媒体时代：传感器技术如何优化新闻信息源？
机会1、信息采集：传感器技术优化新闻信息源
智能媒体时代，以传感器为基础、以大数据处理技术为支撑的传感技术对于丰富和优化新闻来源发挥着重要作用。任何配备有传感器或数据处理器的物体都可能成为信息收集者。
1、传感器技术拓宽信息来源渠道
可作为新闻信息源的传感器数据包括两类：一类是传感器记录的环境数据（包括温度、湿度、水质、土壤、交通、空气质量等）。例如，2014年8月，美国一家非营利新闻机构利用NASA的卫星传感系统挖掘海量环境数据，最终用视觉新闻揭示了1922年至2014年路易斯安那州海岸萎缩和严重水土流失的情况。
另一类是传感器记录的人的生理特征数据（包括心跳、血压、血糖、睡眠、运动、地理定位等信息）。这类人体生理数据主要通过可穿戴设备和智能手机获取。 2014年，央视利用百度地图等手机上使用率较高的定位应用程序收集公共位置数据，并制作了名为《春运》的系列报道，描述了2亿智能手机持有者的迁徙路线。春运盛世图景。
2、传感器技术拓展了信息采集的维度
从时间的角度来看，传感器获得的信息不仅可以描述现在，还可以预测未来，因为传感器检测到的数据是不断变化的，它可以反映被监测对象的动态和趋势，这是一种传统媒体无法通过传统的信息采集渠道获得的特点。
从空间角度来看，传感器获得的信息不仅限于一定区域，还可以扩展到更宏观的范围。它可以为整个事件提供更广阔的视角。例如，近年来出现的无人机，作为飞行传感器的一种，配备了多种传感设备。他们收集的图像、视频和图像跟踪增加了信息收集的维度。它们可以用于紧急情况和灾难的现场直播。性报道在新闻中扮演着越来越重要的角色。
2、新闻采编制作：智能机器人辅助新闻报道
机器人新闻是指利用算法程序自动处理输入或收集到的数据，依靠计算机程序自动生成“成品”新闻报道。机器人加入了新闻制作人的阵营，加快了新闻制作速度，增加了新闻制作内容，提高了新闻质量，降低了写作成本。
1.机器写作加速新闻生产
2017年九寨沟地震期间，中国地震网机器人在25秒内自动撰写了一篇有关地震相关新闻的稿件。机器人在书写速度上具有绝对优势。主要原因是强大的数据库为机器人写作提供了数据支持。从数据库中提取相关数据，然后应用系统中预设的模板。一篇简短的新闻稿可以在几秒钟内写完。几秒钟之内就可以完成，这是手工书写无法比拟的速度。
2、机器人写作可以大幅提升
机器人新闻以简单事实为主，如体育赛事、财经报道、突发事件等，总体特点是篇幅短、结构简单、写作模式固定、没有复杂的叙述，但对数据的要求很高。机器人的高效生产力可以将传统记者从单调的工作中解放出来，尤其是需要数据处理的新闻。
机器人对海量数据非常敏感，能够快速从海量数据中找到相关内容，并在短时间内写出有新闻价值的报告。以新华社的“快笔小新”为例。操作人员只需在系统中输入股票代码并点击鼠标，3秒内即可立即完成财务报告分析。除了海量内容之外，机器人对大数据的高效处理也减少了报告错误。
3、机器书写降低生产成本
虽然机器人新闻软件程序的设计和开发需要大量的资金，但新闻机器人算法一旦开发定型，就可以持续使用，全天候为媒体工作，而无需支付机器人费用。从长远来看，可以大大降低新闻制作成本。成本。
三、新闻认知与体验环节：基于感官
1、“沉浸式新闻”实现场景重构
随着人工智能背景下虚拟现实技术、增强现实技术、混合现实技术的发展，媒体开始尝试利用VR、AR技术制作“沉浸式新闻”，为新闻受众营造“沉浸式”的临场感。观众。 “沉浸式新闻”的制作，就是在新闻报道中运用VR、AR技术，通过360度采集记录新闻事实，然后通过后期制作技术剪辑呈现在VR、AR客户端上，让用户“直接置身其中”。新闻场景中，实现了真实场景与虚拟场景的融合，让用户暂时“剥离”自己的环境，沉浸在新闻报道环境的“真实”中，从而满足受众对新闻的全面了解报道场景和事实。
2、“第一人称”视角增强用户的“沉浸感”
满足观众的感官体验，除了全方位的场景体验外，还有互动的感官体验。 VR、AR技术在新闻报道中的运用直接改变了新闻的报道逻辑。利用VR、AR技术以第一人称逻辑叙述新闻报道，使用户从传统媒体时代的被动观看者、旁观者变成新闻的“现场”见证者和“事件”参与者。用户真实体验场景中的声音和对话，通过添加互动动画，实现场景转移和新闻事件的发展和进展，增强观众的主动性，强化观众对新闻场景的“代入”体验，实现互动观众与新闻界之间的“共情与共鸣”。
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4.内容推送链接：人工智能构建
内容产品推送的个性化数据通道和“智能算法”让新闻产品更“懂你”。与其他制作一样，新闻制作的最终目的是到达受众并被用户接受。因此，新闻制作过程的完成是密不可分的。畅通有效传播渠道。
1、打造内容平台：优化整合各级新闻信息
互联网作为“高维”媒体，激活了用户的个人因素，将用户变成了互联网节点。用户的话语权被解放。媒体的信息收集节点不再局限于商业或非商业机构和专业。新闻机构、新闻信息的内容和形式日趋丰富和多元化。建设内容平台的根本目的是在丰富信息的基础上对新闻信息进行专业化，即对文本、图片、音频、视频等不同形式的新闻信息进行分类、过滤、整合和深度加工，以满足受众对信息的需求。全面、多层次的认知需求。
2、打造大数据资源平台：个性化服务的基础
大数据资源平台建设的本质是依靠大数据和算法。在保证用户流量的基础上，通过利用大数据挖掘和分析技术，对用户行为进行长期系统的跟踪和分析，掌握用户的内容。偏好，为用户创建个性化“档案”，建立信息服务大数据资源，为实现受众与信息的精准定向匹配奠定基础，建立从内容产品到用户的“一条龙”数据路径，从而更好地满足用户需求。
3、打造用户沉淀平台：增强用户粘性
无论是内容平台的建设，还是大数据资源平台的建设，最终的目的都是为了建立用户积累平台。所谓用户积累平台，是指媒体机构通过优质内容的投放和线上线下特色活动的开展，保证用户的粘性，实现用户信息需求的标准化、正规化，进而整合、清洗、整合。整合优质用户相关数据。认证、管理、记录、深度挖掘和分析，通过智能化、个性化的信息和数据服务，为用户打造特色新闻阅读体验，提高用户参与度和满意度。智能平台的存在，使得新闻信息能够为用户生成，让媒体越来越了解用户的想法和需求。
挑战
尽管人工智能在新闻编辑、数据分析、线索收集等方面取得了长足进步，但仍然存在一些问题需要解决。例如，人工智能目前存在信息验证不准确、算法识别不佳导致假新闻、兴趣推送导致意见两极分化等问题。机器人制作的新闻只适合智能要求不高、可替代性强的新闻报道。聊新闻的模式仍然是类似于微博的“碎片阅读”。很难更深层次地回答新闻事件发生的原因和背景。 ，难以反映新闻全貌、呈现多元观点。
1.无法了解事实背后的复杂真相
利用人工智能技术，可以将突发新闻事件报道的直接事实交给机器。比如地震的时间、地点、震级、历史情况，体育赛事的结果、参赛选手、比分、过往记录等。这类信息新闻写作机器人可以通过抓取数据、应用模板来快速完成。然而，相对复杂的事实以及事实之间的联系很难被机器捕捉和分析，因为这些“有有意义背景的事实”需要现场调查突破和背景调查分析。以调查报道为例。机器无法看到表面事实背后错综复杂的利益链。他们无法像调查记者那样，在复杂的事件发生后找出谁造成了伤害，谁捏造了欺诈行为，谁是肇事者。机器无法有效理解事实背后隐藏的事实。事实并根据多个事实形成价值判断。
因此，严重依赖技术爬取能力的人工智能可以带来动态新闻但无法揭示真相，因为真相不是事实的概括，而是隐藏在事实背后的复杂事实。验证事实不易，接近真相更难。未来很长一段时间内，人工智能都无法取代专业记者作为调查者和监督者的角色。
2. 无法对现实提供深入的解释
新闻机器人不完全具备人类的思维和判断能力，只能依靠现成的数据、设定的程序和固定的模板来收集、处理和制造信息。机器人可以呈现有关事实的信息，但无法深入解释它们。尤其是那些需要专业知识、需要用隐性知识总结经验、需要根据社会经验进行判断的分析，还是需要人类去做。与机器人写作相比，人类最大的价值在于对事实的判断和对复杂逻辑关系的推理。这是记者创造力的体现，也是机器人所不具备的能力。
三、信息茧房的危险
个性化服务看起来很美好，但当人们只选择自己关心的或者满足自己需求的信息时，结果可能是作茧自缚，或者成为井底之蛙，导致人们完全失去对环境的判断。 。另一方面，如果每个人都被这样的茧所束缚，公共信息的传播、社会舆论的整合、社会共识的形成就会变得越来越困难。
4、侵犯用户隐私
人工智能的应用使得新闻素材大大增加，但也存在可能侵犯用户隐私的问题。由于人工智能基于云计算和大数据，从庞大的数据库中抓取数据，因此大数据的抓取本身就存在可能侵犯用户隐私的问题。在网络信息技术高度发达的今天，用户的一切上网行为都处于“监视”状态，将自己的信息留在网上，导致个人隐私泄露的案件频发。
5、内容同质化严重
机器人撰写稿件时，首先根据从数据库中挖掘的数据找到符合新闻需求的信息，然后进行结构化处理，对数据进行整理和组合，最后使用设定的模板形成新闻报道。在这种情况下产生的新闻报道存在严重的刻板印象问题。从“快笔小新”的新闻制作中可以看出，由于严格应用人工制作的模板，机器人撰写的稿件难免单调、乏味。此外，机器人能够覆盖的报道领域也非常有限，尚未扩展到互动采访等领域。此外，算法的介入也意味着媒体失去了与用户的联系，成为流量分配者，缺乏情感成分，更多的是坚实、冰冷的数据关联。
参考：
1. 彭兰，更好的新闻还是更差的新闻？ ——人工智能时代媒体行业的新挑战
https://img2024.cnblogs.com/blog/3396161/202409/3396161-20240904110412365-2072964679.png
2、智能化：未来传播模式创新的核心逻辑——兼论“人工智能+媒体”的基本运作范式
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