内容生产各流程的智能化变革思维导图

Adares

2024-03-30

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内容生产

智能化变革

生产流程

采集，审核，创作，反馈等内容讲解

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思维导图大纲

是什么：传媒业是人工智能较早进入的领域之一，是因为：1，其核心工作，即信息处理正是人工智能的擅长领域；2，海量的内容加工与分发更加依赖人工智能的帮助。

包括什么内容

采集

采集能力的增强：人力&物力相结合

在人工智大数据、物联网等技术的帮助下，智能机器的信息采集能力能够起到对人力的补充和帮助作用。

例：新闻工作者利用大数据抓取相关信息，对类似新闻进行综合报道

采集维度的增强：虚拟&现实相结合

传统媒体时代，所采集的信息是现实世界（物理世界）的信息。而进入数字时代，虚拟平台信息的采集和应用成为常态。

例：UGC平台中，很多时候需要新闻工作者从网络世界平台中获取虚拟信息，如比特币、网络流行语等。

还体现为智能物体与传感器帮助人们获得更广泛的认知，而这些认知丰富人对新闻主题和事件的认识。

例：AR、VR技术帮助人们身临其境地感受自然新闻，如火山喷发或者草长莺飞。

审核

对虚假新闻、不良信息、差错新闻的识别，对内容价值的判断，对版权的核查。

来源分析

通过来源分析，实现虚假信息、差错新闻、版权方面的核查。

例：AI不仅能够分析源头，更能够更加生活化地分析情绪，从而分析得到虚假新闻。但是AI也同样能够实现对假新闻的炮制，达到以假乱真的效果。

模式识别

通过特定关键词的分析判断虚假和不良信息

例：AI可以通过对5W的分析来判断虚假信息。

技术鉴定

应对智能时代机器的造假技术(deep fake)，所产生的辨别和鉴定手段。

例：网络上流行的“换脸”视频正是由AI创作，AI也可以通过相反的方式来实现对这类视频的鉴定和验证。

交叉验证

通过大数据对同一对象相关的不同来源信息进行核查

例：AI对信息的来源追溯能力极强，可以以极高的效率进行交叉验证。

演变跟踪

通过区块链技术对假新闻的源头进行追溯和约束。

实在不知道怎么举例子了

创作

素材处理

特定内容的“批处理”

例：微软的copilot能够对输入的内容进行处理，快速得到想要的幻灯片或文档。

素材加工

机器采集多维信息，分析事情来龙去脉，预测走向，提炼规律

例：在财经类新闻板块使用AI生成新闻，输入apple会更多地指向苹果公司而非水果

最终表达

机器优化传播路径

例：B站通过算法和个性化推荐，点对点进行推送

机器辅助提高技术含量、精深度

例：AI帮助修改文字内容，帮助补充内容深度

反馈

实时化

从以前的问卷调查式到现在的即时反馈

例：微博重大警情处理结果下面的评论，即时地反映了舆论的倾向性

生理化

通过可穿戴设备进行数据揭示

例：Apple Watch等对心率、血氧等全天候检测

个性化

基于传感器的数据监测是精确到个体的

例：微信运动的朋友步数比拼

伦理监督

由此产生的隐私伦理问题需要得到重视

例：2022年的“学习通”隐私泄露事件

优化（对内容生产的建议）

传播者

对竞争对手的分析、对传播流量的分析

例：各家自媒体通过大数据分析用户更感兴趣的内容，通过更加哗众取宠的新闻标题和内容吸引用户

讯息

对表现形式的分析、对内容敏感度的分析

例：iDaily通过时间线和一张图的形式对新闻进行言简意赅的概括，让用户对新闻有更强的沉浸感。

传播媒介

对传播平台的分析、对平台流量的分析

例：越来越多的新闻官媒通过数据分析，选择在微博等UGC平台进行内容发表，来获取更多影响力。

受传者

对用户画像的分析、传播场景的分析

通过算法实现场景分发，例如美团在旅游途中会推送当地的美食；在旅游的夜晚会推送酒店信息。

反馈

对事后的反馈和调整的分析

例：通过数据分析对新闻传播效果进行复盘和改进。

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