瞬时输出理解和研判
发布时间:2019-01-22 01:20

  2019年考研还有两个多月,同学们可能已经过了基础知识的掌握阶段,看了看真题和参考答案,欸怎么回事?考了很多书上没有的东西哎!

  说到整理专题,首先我们要明确,整理什么专题?这就要求同学们关注到最近几年,新传播学界和业界的热点是什么,大佬们在研究什么、讨论什么,木铎君在看了三四年各个学校的真题,发现学校都开始把题目出的比较灵活,跳脱出了教材课本,考察学界热点的题目开始占很大比重。反过来,同学们看看最近几年各校真题,也能发现,我们需要整理什么专题——比如数据新闻、网络直播、机器人新闻、知识付费......

  用在应试考试中,我们需要从哪些方面着手去整理呢?其实,所有的专题都有一个核心的主题指向——我们根据这个主题辐射出的定义、特征、作用、影响(正面/负面)、意义、不足、如何改进、前景等维度【特别是和我们新闻传播学有关的,比如对新闻业的影响,对舆论引导工作的影响?等】(不是都要整理,根据专题而异)来整理,这些足以应付我们的考试了。

  注意选出引用度较高的、主题靠近新闻学的下载阅读,通常优先选用“核心期刊”论文,或者“目标院校”老师的论文!

  名词解释,以及论述题的答题中,首先我们要进行定义解释。所以论文中的定义解释部分,也是我们需要注意的。

  新闻机器人是人工智能技术在新闻业得以应用的产物,主要指机器利用计算机程序对相应的数据信息进行抓取,自动生成新闻文本,目前已在欧美主流媒体的财经、体育、天气类新闻报道中得到运用。机器人新闻是在特定的计算机程序系统的基础上,对信息内容进行抓取、分析后自动形成完整的新闻报道的新的生产方式,成果是完整的新闻报道,“机器人写手新闻”的最大特征是自动化的新闻生成,在技术研发阶段以后,人工的参与不对新闻生成产生决定性影响。(总结套路:是什么+当前现状+特征/特点+有何影响)

  二、机器人新闻对新闻生产的影响(专题中和新闻业相关的是重中之重,一定要准备到!)

  在此给出从论文中复制过来的【删减总结了一些,方便同学们直接拿过去答题】。这里提醒一下同学们,论文中一般给出的字数比较多,同学们注意删减,答题点和重要的句子记住就可以了,考试中千万注意篇幅不要太长太长,时间很紧的。

  “机器人写手新闻”信息多来自互联网数据,包括特定第三方的信息推送、基于社交网络的传感新闻、信息搜索强度和频度的统计分析等数据信息。“机器人写手新闻”的出现,使得物联网中传感器采集的数据(包括移动互联网中的地理位置数据)、社会化媒体中的用户生产内容(UGC)以及新媒体中的各种用户数据被更为广泛而深人地应用。新闻信息的来源不再只依靠记者、依靠人力的发掘,而增加了信息系统的直接抓取。在此过程中,记者的角色将逐渐弱化,新闻信息自动化采集的比重逐渐增加。

  传统的新闻生产主体是自然人,但是“机器人写手新闻”的生产主体是计算机程序,而不是自然人。在“机器人写手新闻”生成过程中,因其依托计算机技术的特殊属性,除了前期的技术开发以及最后点击“确认发布”按钮,人并没有过多地参与新闻生产的主要环节,

  新闻的时效性是新闻的生命力所在,包括“新”和“快”两个方面:新,即新鲜、新颖、新生;快,即要求写稿和发稿速度快。基于计算机系统软件生成的“机器人写手新闻”,在信息抓取及文本生成方面的速度都是人工所不能及的,这不仅有利于媒体抢占新闻资源,而且还可以节省大量人力。

  在信息化的今天,新闻行业被要求用更高效的方式为受众提供信息,新世纪娱乐“机器人写手新闻”将传统新闻生产的采、写、编、排等过程融合在一起,化繁为简,形成了从“数据抓取”到“文稿生成”的两步式新闻生产方式,大大缩减了传统的新闻生产流程,优化了整个新闻生产体系。

  不同于传统的新闻报道,“机器人写手新闻”在固定的文本模板中嵌人不同的数据信息,按照标准的报道模式对特定领域的信息进行报道,在报道方式上呈现出固定化、模式化的特点。另外,“机器人写手新闻”在报道内容上讲求报道的广泛和全面,更倾向于提供大量的信息,而无法直接生成精确、详细的深度报道,即“机器人写手新闻”主要是报道what,告诉受众发生什么事情,而不是解释和说明事件背后的意义。

  机器人新闻最大的特征是新闻生产的全自动化。在具体新闻写作过程中,人工参与并不是新闻产品产出的关键和决定性环节,新闻生产的主体实现了由人向机器的转变。尤其是金融业和体育产业中波动性很强的数据,并运用算法对采集到的数据进行关键信息提取和结构化处理。其次,在分析结果基础上选择新闻点,根据不同报道题材套用固定的文章模板,生成新闻稿。最后,根据需要由人工编辑润色、审核并发布。

  机器人新闻的产生基于日益庞大的数据库,是数据新闻的延伸和应用,其中包括互联网中特定第三方的信息推送、基于社交媒体的传感新闻、信息搜索强度和频度的统计分析等。互联网和物联网提供的日益庞大的数据库是整个数据新闻发展的基础,特定编程的软件及算法则是机器人新闻的直接技术支持。

  “速度”是新闻采写过程中的关键要素。自动化写作的机器人全天 24 小时待命,在突发事件来临之际,可以根据算法在第一时间自动生成稿件,瞬时输出分析和研判,将重要资讯和解读送达用户。

  机器人将记者从繁琐的信息收集、处理过程中解放出来,使其不必再沉溺于数据和简单常识,辛劳地徘徊在产业链的最底端,而可以将更充足的时间投入智力密集型、科技密集型而不是劳动密集型的产业,促进了记者职责的升级与转型。

  物联网数据、用户生成内容(UGC)等新的新闻信息资源为机器人新闻提供了丰沃的生存土壤;而通过数据挖掘、统计进行社会化媒体等来源的相关信息收集,也使得机器人新闻对用户生成内容的吸收更为广泛,利用更为充分。对传播效果的预判,可以融入到选题与写作中,写作由此变成了由用户驱动的过程。

  长尾效应同样适用于机器人新闻产品的产制。基于机器人的作品,编辑部对“数据”“信息”“事实”进行分析解读和二次加工,并根据需要转换新闻点、文章结构、表述方式等,生成适配平面、网络乃至移动、社交等多媒体终端的产品,为用户和受众提供个性化定制内容,从而提升媒体核心竞争力。

  “机器人写手新闻”以缺少具体数据的新闻模板为基础,由于技术的局限性,基于代码编程的系统和软件目前只能提供固定的新闻模板,因此,“机器人写手”只能按照固定套路进行新闻生产,新闻写作呈现固定化、模式化。这种方式更多地运用在体育、财经、灾难事件报道中,在深度报道等领域无法适用。

  机器人写新闻存在新闻敏感度缺失的问题,它不具备对新闻线索进行挖掘的观察能力,也不具备对新闻事件进行取舍的决断能力,而这两种能力是新闻敏感度的重要体现。

  机器本身没有办法判断情绪,它们只是单纯地从数据库中抽取形容词,用法正确与否暂且不论,但与“手工打造”的饱含情感、责任和人文诸因素的新闻稿相比,从机器人手中传递出来的新闻虽然是新鲜的却是冰凉的。

  “机器人写手新闻”基于互联网和物联网数据收集生产新闻,其对隐私的保护有一定的隐患。由于当前网络监管的不完善,“机器人写手新闻”在利用物联网技术采集信息,以及对社会化媒体中的用户生产内容、新媒体用户数据进行采集时极有可能涉及个人隐私问题。

  “机器人写手新闻”的应用需要经济、技术等多方面的支持,在短时间内并非所有的媒体机构都能够利用“机器人写手”完成新闻报道。有能力使用这一先进技术的媒体机构可以率先享受技术变革带来的便捷,并可以节省出大量的人力和物力,以利于其发展。这种运用的不平等在某种程度上也会加剧媒体间的竞争,给部分媒体带来更大的生存、变革压力。

  “机器人写手新闻”只是新闻报道的一部分,是报道的“开始”阶段,后续报道和深度报道都需要由记者参与完成,“机器人写手”的出现并不会完全代替职业记者。同时,随着包括“机器人写手新闻”在内的数据新闻的不断发展,对新闻记者的分析、解释能力的要求也将越来越高。机器人写手新闻”延续了之前纯数据抓取系统的优点,并将记者从烦琐的信息收集、处理过程中解放出来,实现了新闻媒体的人力资源优化。未来,随着技术的发展,“机器人写手新闻”将会被运用到更多的领域,在这一过程中,传统媒体将会从单纯的“信息提供者”的角色中跳出来,更多地将重心放在信息的深度挖掘上,从而实现转型。

  所以,看完上面的范例之后,对于新闻传播学专题整理,其实都有个标准的模板。新闻传播学新词、热词较多,每个专题的整体其实都是以关键为搜索目标,围绕关键词进行。具体途径:核心期刊论文、教材、真题及解析、热点案例分析。

  2018年华东师范大学440)2.论述题:结合微软小冰,论述机器人新闻写作

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