| 摘要 | 第9-10页 |
| abstract | 第10页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 智媒化概念讨论 | 第12页 |
| 1.2.2 智媒化对新闻工作者的影响研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 智能技术在新闻传播领域的应用与实践研究 | 第13-14页 |
| 1.2.4 对智媒化面临的伦理困境讨论 | 第14-15页 |
| 1.2.5 对智能传媒发展的展望 | 第15-16页 |
| 1.3 研究思路、方法、主要内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究思路与方法 | 第16页 |
| 1.3.2 主要内容与创新研究 | 第16-18页 |
| 2 人工智能与新闻生产概述 | 第18-24页 |
| 2.1 人工智能发展概况 | 第18页 |
| 2.2 新闻生产的嬗变及其影响因素 | 第18-21页 |
| 2.2.1 新闻生产的嬗变 | 第18-19页 |
| 2.2.2 影响新闻生产的因素 | 第19-21页 |
| 2.3 人工智能+新闻业催生智媒化 | 第21-24页 |
| 2.3.1 智媒化实现的基础 | 第21-22页 |
| 2.3.2 智媒化的特点 | 第22-24页 |
| 3 数据收集：传感器对新闻源的拓宽 | 第24-29页 |
| 3.1 传感器新闻及其意义 | 第24-26页 |
| 3.1.1 传感器新闻的提出 | 第24页 |
| 3.1.2 传感器新闻的特点 | 第24-25页 |
| 3.1.3 传感器新闻的劣势 | 第25-26页 |
| 3.1.4 传感器新闻对新闻生产的意义 | 第26页 |
| 3.2 传感器的在新闻生产中的应用 | 第26-29页 |
| 3.2.1 环境新闻 | 第27页 |
| 3.2.2 调查性报道 | 第27-28页 |
| 3.2.3 无人机新闻 | 第28-29页 |
| 4 机器人新闻：写作者与写作模式的转变 | 第29-34页 |
| 4.1 机器人新闻及其意义 | 第29-32页 |
| 4.1.1 机器人新闻的定义 | 第29页 |
| 4.1.2 机器人新闻生产流程 | 第29页 |
| 4.1.3 机器人新闻的特点 | 第29-31页 |
| 4.1.4 机器人新闻对于新闻生产的意义 | 第31-32页 |
| 4.2 机器人新闻在新闻生产中的应用 | 第32-34页 |
| 4.2.1 体育报道——张小明(xiaomingbot) | 第32-33页 |
| 4.2.2 财经报道——DT稿王 | 第33-34页 |
| 5 新闻呈现与分发方式变革：VR新闻与算法新闻 | 第34-40页 |
| 5.1 全景呈现：VR新闻带来阅读的全新体验 | 第34-36页 |
| 5.1.1 VR技术和VR新闻 | 第34-35页 |
| 5.1.2 VR技术对新闻生产的变革 | 第35-36页 |
| 5.1.3 VR新闻的局限性 | 第36页 |
| 5.2 智能分发：算法新闻提高新闻分发精准性 | 第36-40页 |
| 5.2.1 算法新闻 | 第37-38页 |
| 5.2.2 算法新闻对新闻生产的变革 | 第38页 |
| 5.2.3 算法新闻的局限性 | 第38-40页 |
| 6 智媒时代新闻生产面临的瓶颈及发展出路 | 第40-45页 |
| 6.1 智媒时代新闻生产面临的瓶颈 | 第40-42页 |
| 6.1.1 技术依赖,缺乏人工把关 | 第40页 |
| 6.1.2 流于形式,概念大于内容 | 第40-41页 |
| 6.1.3 机器替代,引发新闻人的恐慌 | 第41页 |
| 6.1.4 数据隐私与数据伦理问题 | 第41-42页 |
| 6.2 智媒化时代新闻生产的发展出路 | 第42-45页 |
| 6.2.1 优化技术,提高机器学习能力 | 第42页 |
| 6.2.2 加强人工把关,坚守人的价值 | 第42-43页 |
| 6.2.3 调整人才结构,转变记者职能 | 第43页 |
| 6.2.4 加强监管,完善法律法规 | 第43-45页 |
| 结语 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |