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人工智能背景下社交媒体内容建设研究毕业论文

 2021-10-25 21:00:56  

摘 要

本文借助文献调研法、案例分析法和质化研究法对媒体内容建设进行研究,遵循影响——问题——方法的路径,探索人工智能对媒介内容带来的全方位变革,重点阐述人工智能背景下媒介内容遭遇的挑战和技术的修正策略。

论文主要研究了万物皆媒、人机协同和算法推荐下新闻生产和分发的路径,PGC UGC AGC的协同模式将成为整个媒介内容领域的新常态。技术一方面赋能内容,技术另一方面反噬内容,带来新闻价值庸俗化、信息茧房和平台逐利三方面的问题。本文进一步提出修正路径,利用内容价值伦理修正技术理性。

研究结果表明,技术自我修复是可行的。技术高效精准赋能媒体内容生产,一定程度上修正新闻价值俗化的问题;“智能探索引擎”创新内容分发模式,为打破信息茧房提供可行办法;人工智能内容生产伦理修正技术理性,能够遏制平台逐利乱象。本文着眼于人工智能这一新兴技术,切口精准。关注媒介内容研究,兼顾理论和实践意义,为人工智能赋能媒介内容提出切实建议。

关键词:人工智能;内容建设;算法推荐

Abstract

This paper studies the construction of media content by means of literature research,case analysis and qualitative research. Follow the path of influence——problem ——method to explore the all-round transformation brought by artificial intelligence to media content. Point to illustrate the challenges faced by media content in the context of artificial intelligence and technical correction strategies.

This paper mainly studies the path of news production and distribution under universal media, human-computer collaboration and algorithm recommendation. The collaborative mode of PGC UGC AGC will become the new normal in the whole media content field. Technology, on the one hand, endow content with power, and on the other hand, invert content with power, bringing the problems of news value vulgarization, information cocoon room and platform pursuing profit. This paper further puts forward the correction path and uses the content value ethics to correct the technical rationality.

The research results show that the technology self-repair is feasible. The technology is efficient and accurate to enable the media content production, to a certain extent and to correct the vulgarization of news value; The "intelligent exploration engine" innovates the content distribution model to provide a feasible way to break the information cocoon room. Artificial intelligence content production ethics revises the technical rationality, can restrain the platform to pursue the profit chaos.This article focus on the emerging technology of artificial intelligence with precise incision. Focus on media content research, both theoretical and practical are considered to put forward suggestions for the media content of AI empowerment.

Key Words:Artificial intelligence;Content construction;Algorithm recommendation

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究综述 1

1.2.1人工智能技术和智能时代的研究现状 1

1.2.2互联网内容建设现状 2

1.2.3人工智能技术和媒介内容的关系 2

1.3 基本框架及研究方法 4

1.3.1基本框架 4

1.3.2研究方法 4

第2章 人工智能背景下媒体内容概述 5

2.1 智能化引领万物皆媒 5

2.1.1智能化垂直渗透 5

2.2.2智能化横向渗透 5

2.2 人机协同对媒体内容的构建 6

2.2.1 选题 6

2.2.2 策划 6

2.2.3 审核 6

2.2.4 分发 6

2.3 算法推荐下新闻内容场域扩展 7

2.3.1 场域竞争加剧 7

2.3.2 资本和惯习边界扩大 7

第3章人工智能对媒介内容生产的影响 8

3.1 AGC算法生成内容 8

3.1.1新闻内容本地化,提升阅读价值 8

3.2.2新闻内容可视化,提升阅读兴趣 8

3.2.3新闻生产自动化,提高传播效率 9

3.2 MGC算法生成内容 9

3.2.1 MGC算法生成内容中的机器人角色 9

3.2.2 MGC算法生成内容中机器人的功能 10

3.3 传统内容生产与技术内容生产的融合 10

3.3.1 PGC技术融合 10

3.3.2 UGC技术融合 10

第4章 人工智能背景下媒体内容生产引发的问题 12

4.1 过度依赖算法推荐的新闻价值排序 12

4.1.1 公共性让步娱乐性 12

4.1.2 趣味性走向媚俗性 12

4.1.3真实性被消解 12

4.2 用户被动接受闭环信息从而陷入信息茧房 13

4.2.1 信息茧房成因 13

4.2.2 信息茧房的消极影响 13

4.3 商业权力关系导致的平台逐利问题 14

4.3.1隐私侵权 14

4.3.2低俗广告 14

4.3.3.智能洗稿 14

第5章 人工智能对媒体内容建设的提升策略 15

5.1 技术高效精准赋能媒体内容生产 15

5.1.1技术赋能内容形式 15

5.1.2技术赋能用户思维 15

5.1.3技术赋能检验机制 15

5.2“智能探索引擎”创新内容分发模式 16

5.2.1 “智能探索引擎”效果 16

5.2.2“智能探索引擎”分发形态 16

5.3 人工智能内容生产伦理修正技术理性 16

5.3.1 内部修正 17

5.3.2 外部修正 17

结语 18

参考文献 19

致 谢 21

第1章 绪论

技术自媒介环境学派始逐渐成为媒介研究的重点,数十年前麦克卢汉的预言还被当做妄言对待,而今人工智能带来的全行业生态变革证明了麦氏的远见。本研究以媒介内容建设为基点,着眼于人工智能技术给媒介内容领域带来的链条式影响:技术解决问题——带来新问题——修正问题。

    1. 研究背景与意义

目前国内外相关人工智能技术的研究多集中在技术剖析、新闻主体和新闻伦理三个方面,系统地论述人工智能和媒介内容文献少之又少。在媒介内容研究领域,学者也多侧重于媒介理念的变革、媒介融合的思考和内容流程的再造,业界普遍认同新技术背景下媒介内容领域被颠覆,在一个大且笼统的技术概念(如“万物皆媒”)下对媒介内容生态进行“破”和“立”。本研究关注到具体技术(“人工智能”)下媒介内容生态的“破”和“立”,是对宏观研究的微观补充。

本课题研究意义在于,第一,本研究顺应智媒时代的大背景,关注近期炙手可热的人工智能技术,探索技术对媒体的重塑,从而揭示人工智能背景下媒体内容建设的现状。第二,本研究通过分析媒体在人工智能背景下遇到的挑战,并提出相应的提升策略,为企业建设优质内容和提高用户粘度提供新的发展思路,提升传播效果。第三,本研究关注人工智能技术对用户媒体使用带来的问题,有助于构建更为高效和精准的媒体内容生产、分发路径,用内容价值伦理修正技术理性。

本课题研究总目标是从人工智能技术赋能的新兴技术变革入手,基于现状——问题——对策视角对媒体内容建设展开研究,旨在构建更为高效和精准的媒体内容生产、分发路径,用内容价值伦理修正技术理性,为媒体平台的内容建设与新技术融合提供决策支持。具体分为如下子目标: 第一,了解人工智能下媒体内容呈现的新特点;第二,了解人工智能背景下媒体内容生产引发的问题;第三,探索人工智能对社交媒体内容建设的提升策略。

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