大数据技术驱动下的中国新闻生产方式变革_杨娟
互联网对传统新闻生产模式的改善与创新
互联网对传统新闻生产模式的改善与创新近年来，随着互联网的迅猛发展，传统新闻生产模式也面临着巨大的挑战和变革。
互联网的出现使得新闻传播的速度和范围都得到了极大的扩展，同时也给传统媒体带来了前所未有的压力。
然而，互联网对传统新闻生产模式的改善与创新也为传媒行业带来了新的机遇和发展空间。
首先，互联网改善了新闻生产的效率。
传统新闻生产模式通常需要记者进行采访、撰写、编辑和排版等一系列繁琐的工作流程。
而互联网的出现使得新闻生产过程更加高效快捷。
记者可以通过网络获取信息，进行实时报道，无需等待传统媒体的印刷和发布时间。
同时，互联网也为记者提供了更多的信息资源，使他们能够更全面地了解事件背景和相关资料，从而提高新闻报道的质量和深度。
其次，互联网改变了新闻传播的方式。
传统媒体主要通过报纸、电视和广播等渠道进行新闻传播，而互联网则提供了更多元化的传播方式。
互联网上的新闻平台、社交媒体和视频网站等，使得新闻传播更加多样化和个性化。
人们可以通过手机、平板电脑等移动设备随时随地获取新闻，与他人分享和讨论。
同时，互联网还提供了更多的互动性，人们可以通过评论、点赞和分享等方式参与到新闻报道中，使新闻传播更加立体和丰富。
此外，互联网也为传统媒体带来了新的商业模式和盈利途径。
传统媒体主要通过广告和销售报纸等方式获取收入，然而随着互联网的兴起，广告主开始将更多的资金投入到互联网广告中，传统媒体的广告收入逐渐减少。
但是，互联网也为传统媒体带来了新的商机。
例如，一些传统媒体将自己的内容转化为付费订阅模式，通过提供高质量的新闻内容吸引用户付费订阅。
此外，一些传统媒体也开始与互联网公司合作，通过内容授权和广告分成等方式获取收益。
然而，互联网对传统新闻生产模式的改善和创新也带来了一些问题和挑战。
首先，互联网的出现使得新闻传播更加碎片化和快速化。
人们往往只看新闻的片段或标题，很少深入阅读全文。
这可能导致信息的片面性和误导性，影响公众对事实的真实了解。
人工智能时代新闻传播将如何变革
人工智能时代新闻传播将如何变革在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）的崛起无疑给众多领域带来了深刻的影响，新闻传播行业也不例外。
那么，在人工智能时代，新闻传播究竟会发生怎样的变革呢？首先，新闻生产方式将发生重大转变。
过去，新闻的采集、撰写和编辑主要依靠人工完成，这需要耗费大量的时间和精力。
而如今，人工智能技术的出现使得新闻生产的效率大大提高。
例如，通过自动化的新闻采集工具，能够快速从海量的信息源中收集数据，并进行初步的筛选和整理。
机器人写作程序则能够根据给定的数据和模板，迅速生成新闻稿件。
这在一些财经、体育等数据驱动型的新闻报道中已经得到了广泛应用。
然而，这并不意味着人工新闻工作者将被完全取代。
人工智能虽然能够高效地处理和生成大量的标准化新闻，但在深度报道、评论分析和需要情感共鸣、人文关怀的新闻领域，人类记者的独特洞察力、批判性思维和创造力仍然是不可替代的。
其次，新闻传播的精准度将得到极大提升。
人工智能可以基于用户的浏览历史、搜索偏好和社交行为等数据，为用户画像，从而实现个性化的新闻推送。
这种精准传播的模式能够更好地满足用户的个性化需求，提高新闻的点击率和阅读率。
但与此同时，也可能导致“信息茧房”的出现，即用户只接收到与自己兴趣和观点相符的信息，从而限制了视野的拓展和思维的多元化。
再者，新闻传播的渠道和形式也将更加多样化。
随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，新闻不再仅仅局限于文字、图片和视频，而是能够以更加沉浸式的体验方式呈现给受众。
例如，用户可以通过 VR 设备身临其境地感受新闻现场，增强对新闻事件的感知和理解。
同时，社交媒体平台也成为了新闻传播的重要渠道，用户不仅是新闻的接收者，还可以成为新闻的传播者和生产者，通过分享和评论使新闻迅速扩散。
另外，人工智能在新闻传播中的应用也引发了一系列伦理和法律问题。
例如，自动化新闻采集可能会侵犯个人隐私，机器人写作可能存在版权争议，个性化推送可能导致信息偏见等。
大数据时代对新闻采编与传播的影响
大数据时代对新闻采编与传播的影响作者：来源：《新闻爱好者》2021年第03期大数据时代，既是瞬息万变的时代，也是行业变革的大时代，作为记录时代的新闻传媒业，压力和挑战尤为突出。
《新闻传播的大数据时代》深度解读“大数据”与“新闻传播”的关系，揭示了大数据新闻传播是一种从宏观与中观的层面对社会某一方面的趋势、动态和结构性的把握。
《新闻传播的大数据时代》（2014年10月中国人民大学出版社出版）作者是喻国明、李彪、杨雅、李慧娟，全书分为五章。
第一章，大数据时代新闻传播学的新纪元，阐述“大数据”与“新闻传播”间的关系;第二章大数据时代的新闻生产和第三章大数据时代的广告营销，总结了大数据带来的行业巨变及行业创新;第四章为大数据时代的社会舆情分析与把握，把大数据引入新闻业，对社会舆情进行有效分析和把控;第五章为大数据传播：未来的发展与预测，认为大数据是需要社会规则创新和高智力投入的一项伟大的认识与实践范式。
一、学术上的前瞻性：论大数据的重要性据中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书（2020）》，2020年4月9日，国家下发文件，将“数据”与土地、劳动力、资本、技术并列作为新的生产要素，并提出“加快培育数据要素市场”。
5月18日，国家又下发文件，将数据要素市场化配置上升为国家战略。
事实上，早在2014年该书就对大数据做出了论述：大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。
它颠覆了千百年来人类的思维惯性，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
大数据通过数据的叠加和互相链接生产出更多的知识和信息，成为人们获得新的认知和创造新的价值的源泉;大数据还作为一种新的技术手段和思维方式，未来将主导社会关系及社会权力格局。
大数据商业价值的开发和利用，将成为行业人士争相追捧的焦点。
二、论述上的精辟性：大数据与新闻生产的关系该书作者认为，大数据的价值不在于大，主要在全，数据在时间、空间、多层次的交叉持续呈现，通过技术手段对数据进行分析和解读，找出其中的规律，可以预测今后的发展态势。
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新随着人工智能的不断发展，新闻生产流程也面临着重构与革新。
传统的新闻生产流程固有的局限性和难以满足现代读者需求的问题，正在被人工智能技术所解决。
人工智能时代的新闻生产流程的重构与革新，将带来新的机遇与挑战，对新闻行业产生深远的影响。
一、人工智能技术在新闻生产中的应用1. 新闻搜集与筛选传统的新闻搜集依赖于记者的人工查找和筛选，效率低且易受主观因素影响。
而人工智能技术可以通过网络爬虫和自然语言处理技术，将海量的信息进行筛选和分类，为编辑提供更丰富、多样化的信息资源，这对于丰富新闻素材和提高报道质量具有重要意义。
2. 新闻写作与编辑人工智能技术可以通过深度学习和自然语言生成技术，实现新闻稿件的自动生成和自动编辑。
这种方式的写作速度快、成本低，并且可以根据不同的阅读群体需求生成相应形式的新闻稿件，大大提高了新闻生产的效率和质量。
3. 新闻传播与推送利用人工智能技术对读者的偏好和行为数据进行分析和挖掘，可以实现个性化的新闻推送，增加读者的阅读粘性和满意度。
在新闻传播方面，人工智能技术可以通过语音合成和图像识别技术，实现多模态的新闻传播，提供更加直观、生动的信息呈现方式。
1. 新闻编辑模式的变革传统的新闻编辑模式依赖于编辑的主观意识和经验，容易出现片面性和局限性。
而人工智能时代，新闻编辑模式将更多地依赖于数据分析和算法模型，编辑将更多地成为信息筛选和加工的角色。
新闻编辑也需要具备一定的人工智能技术知识和技能，能够更好地与人工智能技术协作，提高新闻生产的效率和质量。
2. 新闻内容的个性化和多样化3. 新闻生产效率的提升三、人工智能时代新闻生产流程的挑战与机遇1. 挑战：技术应用的普及和推广人工智能技术在新闻生产中的应用需要编辑和新闻工作者具备一定的技术知识和技能，这对于传统的编辑和新闻工作者来说是一个挑战。
他们需要学习和掌握人工智能技术相关知识，从而更好地适应人工智能时代的新闻生产环境。
人工智能下新闻生产方式变革及发展趋势
人工智能下新闻生产方式变革及发展趋势摘要：随着现代科学技术的不断进步，各类髙新技术产品层出不穷。
被誉为”第三次工业革命";的信息时代的到来给我们带来了无限可能。
而随着信息技术的进一步发展，人工智能以及大数据时代的到来更是给新闻业带来了前所未有的变革，新闻的采写方式、内容、推送以及呈现方式等都发生了深刻变化。
本文主要探讨这些变化是如何产生的以及人工智能如何优化新闻生产流程。
关键词：人工智能：新闻生产：大数据：趋势一、人工智能概念人工智能诞生于20世纪50年代，最早由麦卡赛、明斯基等科学家提出。
人工智能（Artificialintelligence,缩写AI）与自然智能（naturalintelligence,缩写NI）相对应。
在计算机科学中，人工智能可以根据环境处理信息的”智能主体";来最优化决策过程，使效率达到最大化。
人工智能涉及的子领域包括大数据、机器学习、图像识别、神经网络等。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，具体来说是指能够模拟人类行为活动的智能系统。
50多年来，人工智能随着信息技术的发展在不断地变革与创新，并逐渐演变成一门独立的、属于自然科学与人文科学的交叉学科。
二、人工智能背景下新闻生产方式的变革（-）新闻采集方式的转变传感器是一种监测装置，能感受到被监测对象的信息，并能将其按一左规律变换成为电信号或英他形式予以输岀，以完成信息的记录、传输、存储、显示和控制等。
它具有微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化等特点。
从本质上讲，传感器是一种收集数据信息的方式。
任当今社会，传感器可以说是无处不在，大至天上的遥感卫星，小至治安摄像头、无人机、POS 机甚至我们日常使用的手机，都是搭载着传感器的设备，这些传感器所收集信息的其中一部分可作为新闻来源使用。
就当前传感器在新闻领域的应用来看，主要分为两类。
第一类以收集宏观环境数据为主，如基于中国地震台网的地丧传感器所预测的信息, 手机中的智能助理会结合传感器预测对地震的相关信息予以及时推送，做到在地後来临前一分钟以推送的方式提醒用户及时撤离，同时还能自动生成与所在地相关的地丧报道，以新闻的方式告知用户。
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
随着人工智能的发展，新闻生产流程也正在经历一次重构与革新。
传统的新闻生产过程通常包括新闻采集、编辑、排版和发布，这些环节需要大量的人力和时间投入。
随着人工智能技术的应用，新闻的生产过程将发生巨大的改变。
在新闻采集方面，传统的方式通常依靠记者去现场进行采访，搜集信息并整理成新闻稿。
现在可以利用人工智能技术进行自动化的信息收集和筛选。
可以使用聚类算法对大量的新闻数据进行分类，自动识别出热点事件和重要的新闻素材。
人工智能还可以通过自然语言处理技术从海量的文本信息中提取有用的信息，并进行自动化的摘要、关键词提取等处理，为新闻编辑提供更多的素材和参考。
在新闻编辑方面，传统的方式主要是依靠编辑人员进行信息的筛选、整理和加工，然后再进行撰写和编辑。
现在可以利用人工智能技术进行自动化的编辑和生成。
可以利用自然语言生成技术自动生成新闻报道的初稿，并通过机器学习和深度学习技术进行自动化的修订和完善。
人工智能还可以通过分析读者的兴趣和偏好，进行个性化新闻推荐，提升用户的阅读体验和参与度。
在新闻排版和发布方面，传统的方式通常需要经过排版师和编辑人员的手工操作，耗费大量的时间和精力。
现在可以利用人工智能技术进行自动化的排版和发布。
可以利用图像识别和图像生成技术对新闻素材进行自动化的排版和设计，提高排版效率和质量。
人工智能还可以通过自动化的推送和分发系统，将新闻内容迅速地推送给用户，提供更加快捷和便利的新闻阅读体验。
大数据背景下数据新闻的研究——理念、生产方式与应用
大数据背景下数据新闻的探究——理念、生产方式与应用随着大数据时代的到来，数据已经成为当今最珍贵的资源之一。
数据的快速增长和广泛应用，使得数据新闻成为了媒体行业中的一个热门话题。
本文将从理念、生产方式以及应用三个方面，探讨大数据背景下数据新闻的探究状况。
数据新闻作为一种新兴的新闻形式，其理念主要包括两个方面：数据驱动和可视化呈现。
数据驱动是指新闻报道和解读以数据为基础，通过对大量数据的收集、分析和开掘，揭示问题的本质，评判事物的真实状况，使新闻报道更加客观准确。
可视化呈现是指通过图表、地图、动画等形式，将数据转化为可视化内容，使读者更容易理解和吸纳信息。
数据新闻的生产方式主要包括开放式数据采集、数据处理和可视化制作。
开放式数据采集是指通过网络、数据库等途径，广泛得到各类数据资源。
数据处理是指将得到的原始数据进行整理、筛选、清洗等处理过程，以便于分析和开掘。
可视化制作则是将处理后的数据通过图表、地图、互动页面等形式进行可视化呈现，使得读者通过直观的视觉效果更容易理解。
数据新闻在各个领域中的应用广泛而多样。
在政治领域，数据新闻可以通过分析选民投票习惯、政策的实施效果等数据，为政府决策者提供决策依据。
在经济领域，数据新闻可以通过分析市场数据、企业财务报表等数据，揭示经济状况和趋势，为投资者和企业提供参考。
在社会领域，数据新闻可以通过分析社会保障、医疗卫生等数据，揭示社会问题和现象，引发社会关注。
在科技领域，数据新闻可以通过分析科技探究效果、专利数据等，揭示科技进步动态和趋势，推动科技创新。
在教育领域，数据新闻可以通过分析教育数据、同砚表现等，评估教育质量和改革效果。
但是，数据新闻在实际应用中面临一些挑战和问题。
起首，数据的真实性和可信度是数据新闻报道的重要问题。
数据往往是源自各个数据来源，其中可能存在错误数据、偏差数据等。
其次，数据的处理和分析能力是数据新闻从业者的重因素养。
数据需要经过筛选、清洗、分析等复杂过程，需要相关专业知识和技能。
大数据时代对新闻传播领域的影响
大数据时代对新闻传播领域的影响作者：邓洪燕来源：《新闻爱好者》2019年第09期大数据时代的到来全面加速了全球信息与数据的传播与共享，数据逐渐成为一种新型的、重要的资源，其重要性在各行各业的创新发展中都得到了显著的提升。
大数据时代的到来同样给新闻传播领域带来了巨大的冲击，对新闻传播领域的内容生产、媒介传播、用户管理、品牌决策等产生了深刻且深远的影响。
喻国明、李彪、杨雅、李慧娟共同编著的《新闻传播的大数据时代》（2014年10月中国人民出版社出版）一书主要论述了大数据时代背景下新闻传播领域的变化趋势与变革路径，通过大数据的数据分析维度解析了新闻传播的生产与消费过程，多角度、多层次地展现了大数据时代对新闻传播领域的影响，进而行之有效地总结了大数据时代新闻传播行业改革的创新策略与方法。
该书紧抓时代热点，在大数据研究与新闻传播行业分析的层面都尽可能做到了科学、系统和创新。
综合该书的相关论述，笔者认为，大数据时代对新闻传播领域的影响主要包括以下几点。
第一，大数据时代推动了新闻传播领域的理念变革。
在大数据时代的影响下，新闻传播领域迎来了新一轮的理念变革。
一方面，信息数据在新闻传播生产消费过程中的重要性被凸显。
相对于传统媒体，大数据时代的新闻媒介更加依赖于多元的数据传播渠道与平台。
因此，为了更好地利用网络资源、媒介资源和信息资源，新闻传播行业的生产消费需要将数据分析置于各个环节之中，分析新闻用户的需求，以用户数据为中心定制个性化和热点化的新闻话题，满足新闻受众多元化的需求，从而切实提升新闻传播的效率与质量。
另一方面，用户在新闻传播市场中的地位得到了有效提升，新闻传播主体逐渐认识到“用户至上，服务为王”的创新理念。
在大数据时代中，新闻生产者不再是有什么信息传播什么信息，而是用户想看什么样的信息便推送什么样的信息，切实提高了新闻传播信息的准确性和高效性。
第二，大数据时代推动了新闻传播生产内容与生产方式的变革。
从新闻传播行业的发展动态来看，大数据时代正在加速新闻传播领域的结构优化和产业转型。
大数据时代下的新闻变革
大数据时代下的新闻变革随着大数据时代的来临，新闻行业也不再是传统的纸媒时代。
大数据时代下的新闻变革不仅带来了更加便捷、快速的媒介，还改变了新闻传播的形态。
本文将从以下几方面探讨大数据时代下的新闻变革。
一、大数据对新闻行业的影响首先，大数据让新闻行业更加智能化，可以通过大量的数据分析来判断读者的兴趣和需求，为读者提供更加符合他们需求的新闻内容，并且精准地推送到用户的手中。
这让紧跟时代、了解市场的新闻机构更加受欢迎。
其次，大数据让新闻传播渠道更加丰富，意味着新闻媒体可以更加多元化地传播新闻。
例如，随着社交媒体的发展，新闻媒体可以通过Facebook、Twitter等社交平台推广新闻，让读者收到新闻的同时，增强社会互动和群体效应。
再者，大数据使得新闻内容更加深入、专业化。
随着新闻行业的竞争加剧，新闻机构必须提供更高质量、更加深入、更加专业化的新闻内容，以满足读者的需求。
而大数据分析可以让新闻机构更好地把握趋势、为读者提供有价值的信息，从而深入市场、得到更多信任和支持。
二、大数据让新闻行业实现更好的新闻品质大数据可以全面、深入地了解读者的需求和兴趣，让新闻媒体可以更好地把握心理和行为特征，进而提供符合读者、市场需求的新闻内容和服务。
通过大数据，新闻媒体能够有效地提高新闻品质，提高新闻的客观性、公正性和可靠性，为读者提供更高质量的信息服务。
三、大数据让新闻传媒实现更高的生产效率随着大数据的发展，新闻媒体可以通过计算机技术、互联网技术对数据进行分析、处理和挖掘。
这些技术，可以大幅提高新闻媒体的生产效率，同时让新闻内容能够更好地合理分配、优化调整、及时传播，实现更好的效益和社会效应。
四、大数据让新闻传播更加规范化、正常化新闻媒体可以利用大数据的技术，通过网络平台、数据分析，以及其他智能技术保证新闻报道的准确、真实又不失偏见，让读者通过一个正常化的渠道获取信息。
通过数据分析，新闻媒体可以更加全面、真实地反映社会现状，减少可能出现的偏见，在社会传播中占据媒体行业的话语权。
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新在人工智能时代，新闻生产流程正在经历着重构与革新。
随着人工智能技术在新闻领域的广泛应用，新闻生产的方式和流程发生了翻天覆地的变化。
从新闻采集到内容生产，再到编辑和发布，人工智能已经深刻影响了整个新闻生产链条。
这种变革不仅提高了新闻生产的效率和质量，还为新闻行业带来了许多新的可能性。
人工智能在新闻采集方面发挥着重要作用。
传统的新闻采集方式通常依靠记者的主观判断和采访，而人工智能可以通过自然语言处理和大数据分析技术，快速筛选和抓取海量信息中的有价值的新闻素材。
人工智能可以通过网络爬虫技术自动监测社交媒体和新闻网站，收集最新的新闻事件和热点话题，为记者提供及时的素材。
这种方式不仅节省了人力和时间成本，还可以更全面地覆盖新闻事件，提高新闻的时效性和全面性。
人工智能在新闻内容生产方面也发挥着越来越重要的作用。
以前，新闻报道需要记者进行大量的采访和调查，然后才能撰写出详尽准确的报道。
而现在，人工智能可以通过自动生成技术，将大量的数据和信息转化为可阅读的新闻报道。
一些机器写作软件可以根据数据和模板自动生成新闻稿件，这些稿件不仅能够满足信息传递的需求，还可以根据读者的喜好和习惯进行个性化的调整，提高新闻的阅读体验。
人工智能还可以通过自然语言生成技术，将复杂的数据和报告转化为易懂的新闻报道，使读者更容易理解和消化信息。
人工智能还能够在新闻编辑和审核环节发挥重要作用。
以往，新闻编辑需要对记者提交的稿件进行修改和排版，然后交由审核人员进行核实和审定。
而现在，人工智能可以通过自然语言处理和算法技术，对新闻稿件进行自动分析和排版，同时还可以自动检测和修正其中的语法和逻辑错误，提高新闻的表达准确性和通顺度。
人工智能还可以通过大数据分析和机器学习技术，对新闻内容进行实时监测和审核，及时发现和处理虚假信息和恶意攻击，保障新闻的真实性和可信度。
人工智能还能在新闻发布和传播环节发挥重要作用。
传统的新闻发布方式通常依赖于新闻机构自身的平台和渠道，而人工智能可以通过内容推荐和个性化推送技术，将新闻内容精准地传播给目标受众。
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新1. 引言1.1 人工智能在新闻生产中的应用人工智能技术在新闻生产中的应用已经逐渐成为行业的热点和趋势。
通过人工智能技术，新闻生产流程可以更加智能化、高效化和个性化。
人工智能可以帮助新闻媒体和新闻机构进行新闻信息的采集、筛选和编辑，以及个性化推荐等方面提供更加优质和便捷的服务。
在新闻采集方面，人工智能技术可以通过网络爬虫和自动化程序快速地获取新闻信息，并进行文本内容的处理和分类，从而帮助编辑人员更快速地了解和收集各种新闻资讯。
人工智能还可以分析用户的阅读习惯和需求，从而为用户提供更加符合其兴趣和喜好的新闻推荐服务。
1.2 传统新闻生产流程存在的问题1. 信息获取不全面和及时性不高：传统新闻生产通常依靠记者的采访和调查来获取信息，但是这种方式容易受到时间、地点和人力资源等限制，导致新闻报道的信息获取不全面和及时性不高。
2. 主观偏向和信息失真：在传统新闻生产中，记者的主观意识和主观偏向容易影响新闻报道的客观性和客观真实性，造成信息失真和偏颇。
3. 工作效率低下和成本高昂：传统新闻生产过程中需要大量的人力、物力和财力投入，工作效率低下且成本高昂。
记者需要花费大量时间和精力进行采访和编辑，使得新闻的生产周期较长，导致新闻报道的及时性受到影响。
4. 新闻推荐精准度不高：传统新闻生产中依靠编辑人员的主观判断来选择新闻报道和推荐给用户，但是这种方式容易出现偏差和不准确，导致新闻推荐的精准度不高。
5. 缺乏个性化定制和精准营销：传统新闻生产中少有针对个体用户的个性化定制和精准营销服务，导致新闻内容与用户需求之间存在较大的落差。
2. 正文2.1 基于人工智能的新闻生产流程重构基于人工智能的新闻生产流程重构是新闻行业面临的一项重要挑战和机遇。
传统的新闻生产流程通常由记者采访、编辑撰写、审核校对、排版发布等环节组成，这种方式效率低下、耗时费力，并且容易出现信息失真等问题。
而随着人工智能技术的发展和应用，新闻生产流程正在逐渐发生革命性的变化。
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新
人工智能时代新闻生产流程的重构与革新近年来，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的新闻媒体开始尝试将这些技术运用于新闻生产领域，以提高效率、降低人力成本，甚至为新闻行业注入更多创新的元素。
在这个过程中，人工智能不仅在新闻的采集、分类、编辑、分发等多个环节中发挥了重要作用，还催生了一些新的媒体形态和新闻生产流程，进一步促进了新闻行业的升级和发展。
在新闻采集方面，人工智能技术可以帮助新闻机构从海量的信息中快速筛选出有价值的内容，大大提高新闻采集的效率和精度。
例如，一些新闻机构已经开始使用自然语言处理技术对社交媒体等平台上的内容进行监控和分析，以发现新闻线索、热点事件等。
此外，人工智能技术还可以帮助新闻机构自动化地从各大媒体、官方机构、企业等渠道中收集最新的消息，以及对这些信息进行质量评估和分类整理，从而快速跟进各种事件的进展和变化。
除了以上的改进，人工智能还可以促进新闻行业的创新，包括媒体形态的创新和新闻生产流程的革新。
例如，在媒体形态的创新方面，一些新媒体开始采用虚拟主播、智能机器人等形式进行新闻报道，这些虚拟主播可以通过虚拟现实技术呈现出更加立体、逼真的新闻场景，从而提供更加生动、直观的新闻体验。
在新闻生产流程的革新方面，一些新闻机构已经开始将人工智能技术应用于新闻生产的全流程，从新闻采集、编辑、分发等多个环节中寻找更加高效、智能的方法和工具，并且通过机器学习等技术建立智能化的新闻生产模型，以适应不断变化的新闻市场。
总而言之，人工智能技术的发展正在对新闻行业产生越来越深远的影响，从新闻采集、编辑、分发等多个环节中逐步纳入和运用人工智能技术已经成为新闻业的趋势。
未来新闻行业将不仅仅局限于简单的信息传递和整合，而是更加注重信息的质量、精度和效率，并且通过运用人工智能技术逐步实现自动化、智能化、个性化的新闻生产，以更好地满足用户的需求和期望。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着科技的飞速发展，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用，包括新闻生产领域。
大数据时代的新闻生产，不仅改变了传统的新闻生产方式，还对新闻传播和用户体验产生了深刻的影响。
本文将讨论大数据时代对新闻生产的影响，并探讨如何利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验。
在大数据时代，新闻生产过程中各个环节都受到了影响。
首先是新闻采集环节。
以往的新闻采集依靠记者的人工调查和报道，而在大数据时代，新闻采集可以通过网络爬虫和数据挖掘技术实现。
这些技术可以快速收集海量的数据和信息，帮助记者了解社会舆论和热点事件，提高新闻采集的效率和及时性。
其次是新闻编辑和制作环节。
在传统的新闻编辑和制作过程中，编辑需要从大量的信息中筛选出有价值的新闻素材，然后进行文字和图片的编辑制作。
而在大数据时代，编辑可以利用大数据分析工具，从海量数据中挖掘有价值的信息和观点，帮助编辑快速了解社会热点和舆论趋势，提高新闻内容的质量和深度。
最后是新闻传播和用户体验环节。
在大数据时代，新闻传播和用户体验变得更加个性化和精准。
通过大数据分析用户的浏览行为、兴趣偏好和社交关系，新闻媒体可以为用户提供个性化的新闻内容推荐和定制化的信息服务，提升用户对新闻的满意度和忠诚度。
二、利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验在大数据时代，新闻媒体可以利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验。
首先是通过大数据技术优化新闻采集和编辑制作流程。
利用网络爬虫和数据挖掘技术，新闻媒体可以实现新闻自动采集和内容自动生产，提高新闻生产效率和成本效益。
利用大数据分析工具，新闻媒体可以发现用户感兴趣的新闻话题和热点事件，帮助编辑深入挖掘新闻素材，提升新闻内容的深度和观点的独特性。
最后是通过大数据技术实现新闻内容的跨平台传播和智能交互。
在大数据时代，新闻媒体可以利用大数据技术实现新闻内容的跨平台传播和智能交互，为用户提供一站式的新闻内容和服务。
通过大数据分析用户的社交关系和互动行为，新闻媒体可以实现新闻内容的智能推送和互动交流，提升新闻传播效果和用户体验。
大数据时代下新闻采编的创新及优化措施
大数据时代下新闻采编的创新及优化措施在大数据时代下，新闻采编面临着诸多挑战和机遇。
为了适应时代发展的需求，新闻采编必须进行创新和优化。
本文将从数据收集、内容管理和分发、用户互动等方面探讨新闻采编的创新和优化措施。
新闻采编需要利用大数据技术进行数据收集。
在过去，新闻采编主要依靠人工收集信息，但是这种方式效率低下，容易出现偏差。
而大数据技术可以帮助新闻采编快速、精确地收集信息。
可以利用网络爬虫技术，在互联网上抓取相关新闻，然后通过自然语言处理技术对新闻进行筛选和分类。
通过数据挖掘技术，可以对大量的新闻数据进行分析和挖掘，发现其中的潜在价值和趋势。
新闻采编需要进行内容管理和分发的创新。
在大数据时代，传统的新闻报道已经无法满足用户的需求。
现在，用户对于新闻的要求更加个性化和多样化，新闻采编需要根据用户的兴趣和需求进行内容推荐。
通过大数据分析用户的浏览历史、关注点和社交网络数据，可以了解用户的兴趣爱好，并将相关新闻推荐给用户。
可以借助社交媒体的力量，将新闻内容传播得更迅速、更广泛。
新闻采编还可以利用人工智能技术，自动生成新闻报道，提高工作效率。
新闻采编需要与用户进行互动，提供更加个性化和参与性的新闻体验。
在大数据时代，用户已经不满足于被动地接收新闻，他们希望能够参与发表意见和评论。
新闻采编需要与用户建立互动平台，通过社交媒体、移动应用等方式，与用户进行实时互动。
新闻采编可以根据用户反馈和互动数据，及时调整新闻报道的内容和形式，提供更符合用户需求的新闻服务。
大数据时代下新闻采编需要进行创新和优化，以适应时代的需求。
新闻采编可以利用大数据技术进行数据收集，提高信息的收集和筛选效率；通过内容管理和分发的创新，将新闻推荐和传播到更多的用户；与用户建立互动平台，提供更加个性化和参与性的新闻体验。
只有不断地创新和优化，新闻采编才能在竞争激烈的媒体行业立于不败之地。
人工智能助力新闻生产和媒体运营策略
人工智能助力新闻生产和媒体运营策略人工智能在新闻生产和媒体运营中的应用愈发广泛，改变了传统新闻生产方式，提升了媒体运营效率，深刻影响着新闻行业的发展。
一、人工智能助力新闻生产人工智能在新闻生产中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 数据采集与分析人工智能技术可以大幅度提高新闻工作者的工作效率，通过自动化采集大量信息并进行深度分析，为新闻报道提供了更加丰富、准确的数据支持。
通过人工智能技术，新闻机构可以快速获取各种数据，并进行有效整合和分析，从而提高新闻报道的客观性和权威性。
2. 内容生成人工智能技术在文本生成方面有着独特的优势，通过自然语言处理和机器学习等技术，能够实现新闻稿件的自动生成。
很多机器人记者已经可以独立完成基于数据的新闻报道，并且在一些领域的报道上已经可以媲美人类记者。
这种方式为媒体提供了更多内容选择的可能性，也节约了大量人力物力。
3. 新闻推荐人工智能技术在新闻推荐方面有着广泛应用，可以根据用户的兴趣、浏览历史等信息，自动生成个性化的新闻推荐列表。
这样不仅可以提高用户满意度，也有助于媒体的内容推广和传播。
4. 内容审核人工智能技术可以对新闻内容进行自动审核，包括文本、图片等各种媒体形式。
通过机器学习和深度学习技术，可以实现对违规、不实信息的自动识别和过滤，保障新闻报道的准确性和可信度。
二、人工智能助力媒体运营策略除了新闻生产方面，人工智能在媒体运营方面同样发挥着重要作用，帮助媒体机构更好地进行市场推广、读者互动和社交媒体运营。
1. 数据分析与预测人工智能可以帮助媒体机构对用户行为数据进行精准分析，并通过大数据模型对用户未来行为进行预测。
通过分析用户的兴趣和偏好，媒体可以定制更加符合用户需求的内容，提高用户满意度和忠诚度。
2. 智能营销人工智能技术可以根据用户的个性化需求，智能推送广告和内容，实现更加精准的营销。
通过智能算法和机器学习，媒体可以实现对用户画像的精准细分，为广告主提供更加有效的广告触达。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着信息技术的发展和社会网络的普及，大数据已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
大数据的应用范围越来越广泛，其中就包括新闻生产领域。
在大数据时代，新闻生产不再是依靠记者个人的观察和采访，而是通过大数据分析来获取信息、实现新闻生产的一种新方法。
正是由于大数据的运用，媒体机构能够更有效地了解社会舆论、用户需求和行为，从而更加准确地定位新闻报道的方向，提高新闻生产的效率和质量。
本文将围绕大数据时代的新闻生产展开讨论，探讨大数据在新闻生产中的应用及其带来的影响。
一、大数据对新闻生产的影响1. 提供更准确、即时的信息在以往的新闻生产中，记者需要通过实地采访、调查来获取信息，而这种方式往往会耗费大量的时间和人力成本，也可能无法获取全面的信息。
随着大数据技术的发展，媒体机构可以通过数据挖掘技术、网络舆情分析等方式，实时监测社会事件、用户行为和舆论动向，帮助记者更准确地把握新闻事件的发展，获取更多的信息素材。
这不仅可以提高新闻的时效性，还可以降低新闻的制作成本。
2. 实现个性化新闻推荐在大数据时代，媒体机构可以通过分析用户的行为数据、偏好等信息，为用户个性化定制新闻内容。
通过推荐系统的应用，用户可以更加方便地获取到自己感兴趣的新闻内容，提高了新闻的传播效率。
用户个性化的需求也能够促使媒体机构不断改进新闻内容的质量和多样性，以满足不同用户的需求。
3. 增加新闻生产的多样性大数据的应用能够帮助媒体机构更好地了解用户的需求和关注点，从而开发更多样化、细分化的新闻产品。
这样一来，不同类型、不同领域的新闻报道将更加丰富多彩，更好地满足不同用户的需求，进一步提高了新闻产业的竞争力。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术在新闻生产中扮演着至关重要的角色。
通过对大量的数据进行分析，媒体机构可以发现数据中的规律和趋势，从而找到热点话题、新闻事件和用户需求。
这样一来，记者和编辑能够更快地发现新闻线索，并进行深度报道。
2. 网络舆情分析网络舆情分析是一种通过监测网络上的舆论动向来判断新闻事件的影响程度和用户关注度的方法。
应用文-杨娟率性生活X逻辑人生
杨娟率性生活X逻辑人生'杨娟率性生活X逻辑人生这里，是一所永不毕业的大学杨娟从小就有点男孩子气，不乐于做太过小女人的事情。
于是在读书的时候为自己选择了一个自认为很酷的专业——新闻。
“想想，你是那个第一时间到现场，通过你的眼睛，去了解发生的事情，去告诉观众，多酷啊。
”这就是最开始的杨娟，对新闻者的定义。
最开始出现在观众眼前的杨娟，在凤凰卫视做出镜记者，留着一头短发的她，还稍显青涩。
刚刚从北京广播学院毕业，表情上还略带一些孩子气。
不过让人印象深刻的不是她的孩子气质，而是她不需要笑容就能给人温馨的感觉，作为信息的传播者，这种表情对于观众来说是很重要的，因为这样能让受众感受到亲近的感觉，新闻的可信度自然而然地就提高了。
新闻主播是个很特别的，你可能常常看到某主播在播新闻，某记者在跑新闻第一线。
但你并不一定能像记住一个演员一样，能看一套电视剧就记住了她。
作为一个信息传递者，需要时间，去慢慢磨出风格。
这个积累的时间，可能是十年，二十年，甚至更加长。
而对杨娟来说，这些日子其实过得很快，因为每天都充满着挑战，每天都是鲜活的。
“做主播，几乎每天都是挑战，特别在凤凰卫视，给了我们很大的发挥空间，于是我们每天都要去进步，去学习，这里就像一所大学，但你永远都不会有能毕业的一天。
”早上5点，夏天的清晨，天空微亮，太阳在地平线上缓缓上升。
这时，新闻直播室里已经开始了一天的忙碌了。
做早新闻的时候，杨娟5点多就得到台里。
如果安排做晚间新闻，那可能回到家里已经是凌晨了。
杨娟笑言自己是三班倒的工作时间表，不过也有个好处，就是无论飞到美国，还是欧洲，基本都无需倒时差，可以立马按照当地的时间生活。
在采访过程中，杨娟不时地提到直播二字，总让半个同行的编辑手心冒汗。
新闻是直播的，连新节目也是直播的，每一次做节目好比上一次战场，本文由联盟收集整理没有NG。
而且新节目《全媒体全时空》中，需要主持人自己准备一份关于当天两个事件，大概10分钟，1000到2000字左右的稿件。
新媒体技术在新闻传播中的作用和应用
新媒体技术在新闻传播中的作用和应用
杨娟
【期刊名称】《中国宽带》
【年(卷),期】2019()6
【摘要】随着互联网技术、移动互联网技术、数字技术等新的技术生成,新媒体取得了很大的发展空间。
在新闻传播过程中科学合理应用新媒体,不仅能够彰显新闻传播的时效性,而且也能够提升新闻内容的影响力。
本文首先阐述新媒体技术在新闻传播中应用的价值,其次分析新媒体技术对于新闻传播所产生的不利影响,最后提出新媒体技术在新闻传播中的应用举措并作出总结。
【总页数】2页(P0111-0112)
【作者】杨娟
【作者单位】宁夏日报
【正文语种】中文
【中图分类】TN
【相关文献】
1.新媒体技术在新闻传播行业中的发展应用
2.浅析数字动画技术在新媒体时代新闻传播中的应用研究
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4.新媒体时代数字动画技术在新闻传播中的应用
5.新媒体技术在新闻传播中的有效应用
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当今时代，体量巨大、类型多样、处理速度快、价值 报业集团、烟台日报传媒集团、南方报业传媒集团等，
密度低的大数据，正对社会各个领域产生深刻影响。大 以再造新闻生产流程为突破口，实现媒体形态、传播业
数据技术驱动的产业和事业发展已经风生水起，尤其 务、渠道平台和新闻记者等层面的多向进入，形成全媒
术应用的全球潮流？本文将大数据技术驱动的新闻生 目前可供使用的大数据，一部分来自新媒体领域。利用
产作为考察对象，概括分析媒介融合背景下中国新闻 大数据技术对社交媒体的数据进行处理，制作的新闻
生产现状及面临的问题。
产品最终到达受众，而受众反馈又出现在新媒体上，形
成新的数据，持续不断地提供给大数据分析人员，如此
单兵作战 稀缺资源 报道事实 精英导向 稀缺信息 文字为主的
叙事
全能记者 优质平台 聚合信息 选题导向 结构化信息 多媒体形式 互动叙事
团队合作 大数据技术 挖掘意义 受众导向 海量非结构化信息 画面为主的
融合叙事
确性得到增强。 （四）新闻终端：受众信息新需求 新闻报道路线由从精英到受众转变为从受众到受
在传统的新闻生产方式中，记者凭借新闻敏感，通 “价值观恐慌”。④说到底，新闻生产的终极目标还是报
过采访搜集到第一手资料，据此写成新闻报道并进行 道事实真相，引导受众与社会建立和谐关系。■
发布。新闻敏感的先验性、新闻采访的偶然性和新闻调
查的主观性，都可能导致新闻事实获取的偏差。数据新 参考文献：
闻报道一般由团队来打造，团队中既有处理文字的编
络媒体尚未获得新闻采编权，新闻生产受制于传统媒 于欧美传媒实践的数据新闻，多大程度上能被中国受
体，使得数据新闻的广度、深度和原创性大打折扣。
众认同？如何建构中国特色的数据新闻生产模式，探索
本土化的数据新闻发展路径？这是需要深入思考的问
四、对中国新闻生产方式变革的思考
题。无论如何，新闻事实客观性的本质不能掩盖，新闻
①陈昌凤：《数据新闻与大数据思维的应用》，《新闻与写作》
辑记者，也有负责挖掘数据、分析数据的工程师，还有 ２０１４ 年第 ４ 期。
擅长数据可视化的设计人员。虽然数据新闻生产更加
②［德］马克斯·韦伯著，于晓、陈维钢等译：《新教伦理与资本主
规范，对员工素质的要求也很高，但由于生产环节众 多，误差几率也会增大。比如数据来源不可靠或不准 确、数据分析把随机化结果当作规律性结论、数据呈现
是推动传统媒体与新兴媒体加速融合。那么，是何种原 体运营模式—— —立体的生产，三维的传播，让受众无论
因使得大数据技术成为传媒产业发展的新动力？大数 何时、何地、何种情况下都能获取新闻信息。
据技术如何将中国媒介融合推向纵深？为什么中国的
第三阶段是 ２０１３ 年至今，大数据技术驱动下的媒
数据新闻生产不温不火？中国媒体怎样跟上大数据技 介融合走向纵深，可望实现新闻产品的四维全景展示。
延伸着单一新闻事件的意义，提供了更多的事实阐述、 的价值取向要参照平民文化特征和审美需求。无论是
更深的逻辑关系、更广的时空范围，激发受众对新闻事 传统新闻从精英到受众的路线，还是数据新体现的 到受众的路线，宏大新闻叙事产品总是能被美国受众
逻辑。受众可以从多媒体的展示和互动中，根据自身需 乐于接受，也更能实现新闻的亲近性价值。另外，中产
Ｍ ｅｄｉａ Ｐ ｒａｃｔｉｃｅ Ｒ ｅｓｅａｒｃｈ 应用研究 ■
大数据技术驱动下的中国新闻生产方式变革
□杨 娟
［中图分类号］Ｇ２１０［文献标识码］Ａ［文章编号］１００９—５３２２（２０１５）０５—０１０３－３
【内容提要】中国传统媒体与新兴媒体的融合发展，继融合新闻阶段、全媒体实践阶段之后，进入大数据技术驱 动阶段。本文分析大数据技术驱动下新闻生产要素的变化情况，探讨中国新闻生产方式变革的主要原因，特别是数 据新闻生产发展缓慢的制约因素。笔者提出，中国的新闻生产应该借助大数据技术，做到产品形态多样化、生产技 能专业化、生产方式本土化和发展思路理性化，从而建构中国特色的数据新闻生产模式。
添翼。在巨大的竞争压力下，传统媒体与新兴媒体像两 前分析预测，从而形成四维全景新闻生产格局。
只相互靠近又自我保护的刺猬，尝试进行融合发展。随
后，一批跨媒体、跨行业、跨地区的大型传媒集团相继
二、中国新闻生产方式变革的主要原因
成立，标志着媒介融合实践成功起步。
第二阶段是 ２００８ 至 ２０１２ 年，全媒体实践引领媒
一、中国媒介融合的新发展
循环不已。大数据新闻生产，从新媒体中来，到新媒体
中去，真正实现从生产理念、流程、环节各个层面的深
自 ２０００ 年以来，中国的媒介融合实践大致分为三 度融合（见表 １）。
个阶段。
如果说全媒体新闻生产实现了在时间和空间上的
第一阶段是 ２０００ 至 ２００７ 年，是媒介融合发展的 三维拓展，那么大数据技术驱动下的新闻生产则可以 １０３
（二）新闻主体：传媒竞合新阶段
面，西方文化崇尚科学主义和理性主义，②而中国传统
全媒体新闻生产的实践证明，携手合作、互补共赢 文化强调伦理精神，这种文化差异导致中美两国新闻
是传媒产业发展的成功之道，既竞争又合作的生存方 生产的不同取向。美国的数据新闻生产之所以迅速发
１０４
式得到充分肯定。在大数据技术驱动下，媒体之间的新 展，也是基于追求科学主义和理性主义的文化背景，重
式和产品形态多样化，以满足多样化的受众需求，使新 跟风，不能放大数据作用，造成“唯数据论”。无论是什
闻产品从横向上突出细分，从纵向上突出层次，做到及 么样态的新闻生产，都应遵循新闻传播规律，抵达新闻
时、准确、客观、全面。
事实真相，通过恰当的形式呈现给受众。传统媒体能不
（二）生产技能专业化
能“飞”起来，就要看能不能平息受众的“信息恐慌”和
叙事的基本宗旨不能违拗，抵达新闻真相的初衷不能
（一）产品形态多样化
改变。
数据新闻只是传媒产品的一种类型，对传统新闻
（四）发展思路理性化
的冲击力毕竟有限，认为它可能取代旧有的新闻生产
纳特·西尔弗在《信号与噪音》中提出一个命题，即
更是盲目乐观。数据新闻强化了媒体报道的某些领域， 数据对于人类的未来，究竟是有所帮助的信号还是毫
众。传统新闻报道的内容，基本上来自社会精英人 物—— —政治精英、经济精英、专家学者。数据新闻的生 产不再完全依赖社会精英提供内容，而是更多依赖国 家统计部门、社会化媒体和物联网相关行业的大数据。 这种大数据聚合着受众的言语、行动、思想意识、情感 态度等信息，以此生产的客观新闻报道，更容易被受众 接收，也更能体现新闻专业主义精神。
（一）新闻资源：数据信息新特点
介融合发展，新闻产品实现三维立体传播。此时，媒介
大数据之大，超出人们的想象。各种文字、图片、音
融合在内容、渠道、终端三大领域取得重大进展，全媒 频和视频一旦进入互联网，都被转换成数据信息，成为
体生产、全媒体传播、全媒体流程、全媒体运营、全媒体 制作新闻产品的一种资源。媒体要从体量巨大的碎片
自传统媒体自身的变革需求。比如美联社、纽约时报、 产，都要具备科学严谨的专业化技能。
华尔街日报等传统媒体，都先后开设数据新闻栏目。中
（三）生产方式本土化
国传媒改革源自行政力量的驱动，而且数据新闻实践
数据新闻使用的图表和画面断裂叙事方式，对于
从腾讯、网易、新浪和搜狐等网络媒体开始。但这些网 期待线性完整叙事的中国受众来说未必适用。那么，源
义精神》，北京大学出版社 １９９７ 年版。 ③胡泳、郝亚洲 ：《大 数 据 的 陷 阱》，《经 理 世 界》２０１３ 年 第
２０１５ 年第 ５ 期
■ 应用研究 Ｍ ｅｄｉａ Ｐ ｒａｃｔｉｃｅ Ｒ ｅｓｅａｒｃｈ
众随时随地随意获取有用信息，就必须借助大数据技 数据技术之上的事件分析和解读，比单纯依靠记者判
术进行分析处理。
断和专家采访更有说服力，使新闻报道的客观性和准
表 １ 中国媒介融合三个阶段新闻生产要素变化情况
媒介融合 初级阶段 全媒体阶段 大数据技术驱动阶段 发展阶段 （２０００—２００７）（２００８—２０１２） （２０１３ 年至今）
初级阶段。随着网络技术的普及，传统媒体开始尝试 实现四维全景化。此前新闻生产“是什么”和“为什么”
“触网”“跨界”。２００５ 年，媒介融合这一概念进入中国学 的向度，现在纵深拓展为“是什么”“为什么”“将会如
术界的视野，学术界的关注和研究使得传媒实践如虎 何”。以往的新闻报道只能事后跟进，现在可以变成事
新闻生 产主体
信息采集者
平台搭建者
意义生成者
生产主体 素质要求
新闻素养， 叙事能力
新闻素养，叙 事能力，多媒 体操作技能
新闻素养，叙事能力， 多 媒 体 操 作 技 能 ，数 据统计素养，编程能 力，设计能力，项目管 理能力
生产主 体形态
生产核 心要素
主要工 作任务
新闻生 产导向
新闻生 产资源
新闻呈 现方式
宏大新闻事件的人文关怀。传统新闻报道主要从媒 体专业角度出发，探寻新闻“是什么”“为什么”；数据新 闻生产则从用户角度出发，不仅告知“是什么”，解释“为 什么”，还要探寻“将会如何”，从而达成新闻产品之于用 户的实际意义，实现宏大新闻事件与受众个体的关联。
三、中国数据新闻生产发展的制约因素
（一）受众文化差异 中国具有长篇叙事的历史文化积淀。比如以说唱
新闻 构架 新闻 样态 传播 效果
新闻 定义
微观叙事
多角度 微观叙事 中观与宏观新闻叙事
封闭式 话语告知
半开放式
开放式多元共建
单一维度 展现事实
三维立体 展现事实
四维全景 展现事实
对新近发生的 对正在发生或 对实时发生的有新闻
事实的最新报 新近发生的事 价值事实的深度意义