AI赋能媒体的场景创新

　　摘 要：本文以大数据和人工智能为技术手段，分析技术支撑下如何推动媒体的场景创新，其中包括智能策划、智能生产、智能分发、智能评价等场景，为媒体融合发展赋能。

　　关键词：四全媒体;媒体融合;县级融媒体;智能化;业务场景

　　2019年1月25日，中共中央政治局在人民日报社进行第十二次集体学习时，习近平同志提出了新时代对媒体行业的更高要求——四全媒体。总书记提出“全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战。”融媒体已经上升为国家战略，需要从技术、业务、生态等多维度相互协同，秉持“人在哪儿，宣传思想工作的重点就在哪儿”的理念，着力构建资源集约、结构合理、差异发展、协同高效的全媒体传播体系。

　　1.媒体融合的三阶段

　　媒体融合之路历经了三个阶段，首先是 “从流程中心转变为数据中心”的数媒时代，以新华社待编稿库、人民日报公共稿库为融合数据资源的典型案例;第二个阶段是“从新媒体转向为融媒体”的融媒时代，重点是实现渠道、体质、机制、技术、平台等全方位的融合传播体系;第三个阶段就是当下正在探索的“大数据+智能化赋能”的智媒时代。

　　在大数据+AI这个新时代背景下，传媒行业也向着智媒时代进发，越来越多的媒体利用大数据和人工智能的先进技术手段，打造智媒平台以迎接未来趋势的挑战。人工智能在媒体传统的策、采、编、发、评等环节进行赋能，从整个行业的技术格局探析：“AI重构生产，智能升维传播”。从传统媒体到新媒体、从新媒体升维到智媒体，其技术支撑必然是大数据+AI，但是技术支撑的有效落地一定还是场景服务，只有合理的场景才能将智能化技术实现赋能创新。人工智能的分支方向很多，和媒体有机融合的技术主要有：认知智能、智能语音、智能图像、虚拟现实、知识图谱等，其中媒体行业应用最广泛和扎实的则是基于知识图谱相结合的自然语言理解(NLP)，有专家曾提出“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”。

　　2.智能化赋能媒体的业务场景

　　智媒时代核心是智能传播，智能传播的本质是“建立智能的人的情、境、意、识+机的态、势、感、知的协同机制”。智能化赋能媒体业务的场景服务，主要体现在智能策划、智能生产、智能分发与智能评价四大方向。

　　2.1智能策划场景

　　依托于海量数据中筛选价值点，辅助媒体用户实现选题与策划的数据智能决策;同时利用NLP技术对大数据实时数据流进多维分析，结合知识图谱体系规划场景服务。智能策划的场景选型从多种维度方向进行垂直细化延伸，主要是线索发现、热点挖掘、情感关注、突发爆料、流量异动、深度追踪等等。

　　如线索发现场景，重点是从海量数据流中实时发现可供决策和选题辅助的线索信息，在线索发现的模型算法后，还需配套一系列模型才能提高线索供给背后的有效支撑。线索真伪认证，不仅是从线索内容表面进行分析，还需要结合上下文语境、线索溯源的源头发布信源的公信力、传播图谱上关键节点的信源评估、历史相似内容的发布信源等级，还有持续更新的谣言库比对等，只有通过诸多环节的算法模型处理，为每条线索赋予置信度阈值，才能提炼线索真伪性的量化数值依据，并供给为媒体从业者参考。

　　热点挖掘，不仅是从海量数据中发现聚类热点数据，而且需要将热点数据进行下钻分析、挖掘热点背后的多元因子，才能帮助內容生产和决策者从不同角度来选择合适的选题方向;因此从技术角度来看，每个热点多层级分析至少需要热度模型机选、子话题时移、热点趋势预测、爆点溯源评价、重要观点提炼、热力图谱、政策关联、报道角度预测、实体热度抽取等数十种子模型算法来匹配。

　　此外，智能策划还有情感关注、突发爆料、信息(或流量)异动、专题事件的深度追踪等一系列诸多场景服务。

　　智能策划场景其本质就是为媒体发现值得报道或者跟进的线索热点等信息，在海量数据信息的筛选上，需要借助诸多算法理论和模型实现不断的优化调整。“信息论之父”克劳德·香农为信息发现提供了扎实的理论基础，香农在1948年的论文中，首次提出了“信息熵”的概念，，在信息论的这个著名公式下，通过单调性、非负性和累加性三个维度的计算，可以量化关于内容策划化解所决策的信息增益和信息量，辅助媒体决策事件报道的方向和深度。

　　2.2智能生产场景

　　在媒体的内容创作过程汇总，利用大数据+人工智能为生产环节提供知识服务，以“人机协同”实现智能创作辅助;运用语音智能、图像智能、虚拟现实等创新性先进技术，提升专业创作、全息内容形态和安全发布等。

　　智能生产场景大致可以分为四类方向：知识服务类、生产辅助类、全息创作类和内容安全类。

　　知识服务类，核心是利用大数据+认知智能技术，将媒体知识图谱的语义关联有机结合，在内容创作过程中，通过“机器大脑”的方式理解内容创作者的思路目的，以主动推荐式的服务提供内容紧密相关的知识、素材和延展等，通常被应用于主题延展、背景分析、智能配图、素材关联、语义关联和以图搜图、视频关键帧查询等场景，实现内容与知识的“人机协同”创作。

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文章名称： AI赋能媒体的场景创新

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