摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
1.1 核心概念界定 | 第9-10页 |
1.1.1 人工智能 | 第9页 |
1.1.2 广电节目生产 | 第9-10页 |
1.2 文献综述 | 第10-15页 |
1.2.1 人工智能的研究综述 | 第10-11页 |
1.2.2 传媒业的人工智能应用研究综述 | 第11-14页 |
1.2.3 广电节目生产中的人工智能应用研究综述 | 第14-15页 |
1.3 研究背景及意义 | 第15-17页 |
1.3.1 研究背景 | 第15-16页 |
1.3.2 研究意义 | 第16-17页 |
1.4 研究思路 | 第17页 |
1.5 研究方法 | 第17-18页 |
(1) 文献分析法 | 第17页 |
(2) 个案分析法 | 第17页 |
(3) 参与观察法 | 第17-18页 |
1.6 研究创新点 | 第18页 |
1.7 研究理论基础 | 第18-19页 |
第2章 传统广电节目生产模式与困境 | 第19-24页 |
2.1 编辑部场域的广电节目生产模式 | 第19-22页 |
2.1.1 选题策划 | 第19-20页 |
2.1.2 剪辑制作 | 第20-21页 |
2.1.3 内容审核 | 第21页 |
2.1.4 传播与变现 | 第21-22页 |
2.2 传统广电节目生产存在的困境 | 第22-24页 |
2.2.1 节目生产周期长 | 第22-23页 |
2.2.2 编辑制作过程复杂 | 第23页 |
2.2.3 人工审核效率低 | 第23-24页 |
第3章 人工智能在广电节目生产中应用的现实依据 | 第24-32页 |
3.1 智能产业蓬勃兴起 | 第24-26页 |
3.1.1 政府政策鼓励发展 | 第24-25页 |
3.1.2 资本市场助力扩张 | 第25页 |
3.1.3 受众需求日趋个性 | 第25-26页 |
3.2 智能技术更新迭代 | 第26-29页 |
3.2.1 智能技术不断进化 | 第26-27页 |
3.2.2 5G网络日益普及 | 第27-28页 |
3.2.3 智能设备扩散发展 | 第28-29页 |
3.3 广电行业升级发展 | 第29-32页 |
3.3.1 传统媒体日渐式微 | 第29-30页 |
3.3.2 媒介融合程度加深 | 第30页 |
3.3.3 智能媒体初露锋芒 | 第30-32页 |
第4章 基于人工智能应用的广电节目生产模式创新 | 第32-42页 |
4.1 广电内容生产策划 | 第32-34页 |
4.1.1 智能化提升内容创意 | 第32-33页 |
4.1.2 传感器拓宽信息采集范围 | 第33页 |
4.1.3 智能识别深度了解受众喜好 | 第33-34页 |
4.2 广电内容生产制作 | 第34-36页 |
4.2.1 智能生成提高制作效率 | 第34-35页 |
4.2.2 智能处理提高内容质量 | 第35页 |
4.2.3 智能应用丰富节目形式 | 第35-36页 |
4.3 广电内容传播 | 第36-38页 |
4.3.1 多模态审核保证内容导向 | 第36-37页 |
4.3.2 算法分析实现节目个性推送 | 第37-38页 |
4.3.3 场景接入加快内容变现 | 第38页 |
4.4 基于人工智能应用的广电节目生产模式—以《中国新说唱》为例 | 第38-42页 |
4.4.1 人工智能助力内容生产 | 第39-40页 |
4.4.2 人工智能助力节目审核与分发 | 第40页 |
4.4.3 人工智能助力内容变现 | 第40-42页 |
第5章 人工智能生产广电节目的潜在问题及应对 | 第42-46页 |
5.1 人工智能生产广电节目的潜在问题 | 第42-44页 |
5.1.1 个性化内容推荐引发“过滤气泡” | 第42-43页 |
5.1.2 受众数据挖掘造成个人隐私泄露 | 第43页 |
5.1.3 “智能+”与“人工+”的矛盾凸显 | 第43-44页 |
5.2 人工智能化广电节目生产潜在问题的应对 | 第44-46页 |
5.2.1 法律层面:制定法律规范建立问责机制 | 第44页 |
5.2.2 媒体层面:实行人机协同促进媒体融合 | 第44-45页 |
5.2.3 受众层面:提升媒介素养增强理性意识 | 第45-46页 |
结语 | 第46-47页 |
致谢 | 第47-48页 |
参考文献 | 第48-50页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第50页 |