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媒体类有关毕业论文的格式范文 与移动化:主流媒体深度融合的数据引擎有关毕业论文题目范文

分类:论文范文 原创主题:媒体论文 发表时间: 2024-02-22

移动化:主流媒体深度融合的数据引擎,该文是关于媒体类毕业论文题目范文与主流媒体和数据引擎和深度有关论文如何写.

“媒体融合”成为国家战略已逾三年,整个媒体产业的发展实践和不断更新的国家政策共同明证:媒体融合的实质就是主流媒体的互联网化.实际上,从总书记最早提出的媒体融合战略目标,以及后续的系统阐述,都将媒体融合的发展方向指向互联网.

2013年8月19日,总书记在全国宣传思想工作会议上第一次提出媒体融合的任务时,就将战略目标定位于主流媒体要掌握网络舆论战场的主动权.2014年8月18日,总书记在把《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》提交给深改组第四次会议通过时所做的重要讲话强调了媒体融合要遵循“两个规律”,强化“一个思维”——两个规律是指新闻传播规律和新兴媒体发展规律,一个思维是指互联网思维.此外,总书记对于媒体融合发展还提出过具体路径方面的指示.他提出,媒体融合要从过去“你是你,我是我”,走向“你就是我,我就是你”.他甚至还说,我们以往做的有一些是“+互联网”,而不是“互联网+”,没有实现融合.总书记的思想对深化媒体融合具有深刻指导意义,但笔者在调查研究中发现,当前媒体融合面临的许多困境,都源于没有充分把握新兴媒体发展规律,没有用“互联网思维”指导媒体融合实践.

基于互联网的媒体运营的三个决定趋势

既然媒体融合就是主流媒体的互联网化,那么互联网发展又将去向何方?根据对国内外信息传播和媒体服务领域各类互联网公司的深入研究,我们发现基于互联网的媒体运营有三个决定性趋势——平台化、移动化和智能化.

首先,互联网作为共享和开放的平台,是把各种主体放在一个平台上,赋予他们参与传播和互动的平等权利,从而实现信息和资源的高效流通;平台中的各种垂直应用为用户提供多元服务,用户在使用多元功能时会产生丰富的数据,而能够充分利用数据资源的平台,就可以创造更好的用户体验、获得更高的用户黏性.其次,社会普遍信息化的发展和移动传播体系的形成,使人们可以通过智能移动终端随时随地接入互联网,规模巨大、种类多样的数据资源由此产生.最后,面对海量的数据资源和用户需求,以算法技术为代表的智能传播手段表现出传统编辑模式无法比拟的分发效率和匹配质量,而智能传播技术的应用需要以海量数据作为机器学习的基础,海量数据的产生则有赖于平台支持的多元功能.

随着媒体融合的深度发展,主流媒体的互联网化趋势愈加显著.互联网产业的实践证明,平台化是目前社会经济环境中互联网运营较为合适的模式,所以平台化也是主流媒体深度融合的一个趋势.而随着移动传播体系的形成,大量的场景大数据从无时不在、无处不有的传播活动中产生出来,为以机器学习为特征的人工智能技术应用提供了丰富的数据资源.各种人工智能技术在传播中日益普遍的应用,使智能化成为互联网产业发展的必然趋势.由此,移动化和智能化也成为主流媒体深度融合的重要方向.平台化、移动化、智能化三个趋势,正在定义未来传播的基本形态.简言之,移动化创造了海量数据的出入口,平台化支持着多元数据的交互流通,智能化确保了数据流通的效率和精准度;这三个趋势共同诠释着基于互联网的新兴媒体发展规律.限于篇幅,本文将着重阐述作为主流媒体数据引擎的移动化趋势.

移动传播体系释放大数据生产力

主流媒体实现移动化转型的首要条件是移动传播体系的形成.移动传播的出现,在最大程度上接近于人类的传播梦想——随时随地以各种方式接收和传播信息,这是以往任何信息传播形态不具备的特征.这样无时不有、无处不在的信息传播形态是由移动传播体系支持的,而移动传播体系则包括智能终端、移动应用和互联网平台三个构成要素.在相对静态的体系架构中,大数据的流通把各要素串联起来,形成了移动传播的动力闭环.

移动传播体系的构成:终端、应用和平台.移动传播体系包括三个部分:智能终端的普及、移动应用的丰富和应用平台的形成.这三者分别为移动传播体系创造了硬件、软件和运营环境的必要条件.在此基础上,在PC端已经饱和的互联网应用在移动端开启了新的发展路径.移动端不仅延伸了PC端的互联网应用,更拓宽了互联网应用的范围.移动端的互联网应用,可以将互联网服务渗透到更多社会消费活动中,还可通过大数据技术,将消费数据反馈到社会生产的各个环节,促成了从生产到消费的整个社会经济过程的互联网化.

一是智能终端的普及.智能移动终端的普及反映在移动网民规模占网民总数的极高比例上.根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2017年6月,我国网民规模达到7.51亿,移动网民规模达7.24亿,占网民总数的96.3%;移动端的互联网使用率已连续三年增长率超过10%,而PC端的互联网使用率却出现下降趋势.由此可见,移动端不断挤压着其他互联网接入设备的市场份额.

实际上,全世界范围内都出现了移动端占据新闻信息市场主流地位的趋势.根据路透社研究所《2017年数字新闻报告》显示,使用移动设备获取新闻的人在很多国家已经超越了电脑,移动消息通知的使用量迅速提升,成为新闻内容的重要传播渠道;延续上一年的情况,社交媒体仍然是移动端新闻信息传播的重要场所,而新闻资讯应用的使用率在过去一年显著上升,同时通过通讯类移动应用接收新闻信息的比例也在增加.新闻信息使用场景的变化反映出,随着智能设备的功能丰富化和使用体验的优质化,移动终端作为信息工具的地位逐渐上升,成为人们不可缺少的技术工具;而新闻信息使用也从单纯的信息获取演变为集多元价值为一体的文化活动.

在中国的互联网新闻市场中,移动端已经成为互联网用户接收新闻信息的主要端口和渠道.根据《2016年中国互联网新闻市场研究报告》显示,截至2016年6月,互联网新闻市场用户规模为5.79亿,其中移动终端用户规模为5.18亿;最近半年内通过手机上网浏览新闻的网民占比达到90.7%,只用手机浏览新闻资讯的比例高达62.9%,最经常使用手机浏览新闻资讯的网民占比高达85%.

移动传播体系的形成还得益于移动网络的提速降费提供的良好网络环境.2014年到2016年间,中国移动的手机上网平均单价累计降幅63.5%;截至2016年底,中国移动4G下载速率比3G提升了40倍,5.3亿4G移动用户享受了高速上网服务.三大运营商确定于2020 年启动 5G 网络商用计划,相关的建设工程将于2018年开始.尽管目前的移动网络环境相比过去已有显著改善,但随着人工智能技术和视频化呈现形式在新闻信息传播中逐渐广泛的应用,作为基础设施的移动网络服务仍需加大对“提速降费”政策的贯彻力度,才能更好地支持“互联网+”国家战略在新闻信息行业中的实践.

移动设备的便携性和私人化特征,将互联网服务拓展到社会生活场景中,有效打通了线上与线下的连接,产生了更多极具分析价值的数据资源.例如,基于地理位置数据的信息推送,实现了线下场景与信息使用的无缝衔接.概言之,智能移动终端不仅具备接入互联网应用的端口功能,更具有将线上虚拟服务与线下实体场景连接起来的渠道功能,而这种渠道功能的发挥有赖于移动应用的丰富和应用平台的形成.

二是移动应用的丰富.移动端的互联网应用在种类上已基本等同于PC端,这意味着移动应用的丰富度已经达到在功能上基本取代PC端的程度.在互联网新闻市场中,移动端已经成为竞争主战场.根据《2016年中国互联网新闻市场研究报告》显示,最近半年内通过手机上网浏览新闻的网民占网民总数的比例达到90.7%,只用手机浏览新闻资讯的比例高达62.9%,最经常使用手机浏览新闻资讯的网民占比高达85%.诚然,基于移动端和PC端在用户界面等方面的天然差异,两者对个人使用偏好的满足度仍然存在不同.根据上述报告,在各类移动互联网应用中,社交平台、手机浏览器和新闻客户端是互联网新闻信息的三大分发渠道;最近半年内用过微信、微博获取新闻的网民占比分别为74.6%、35.6%,手机浏览器54.3%,新闻客户端35.2%.由此可见,新闻信息需求可以被多种移动互联网应用所满足,而且这些应用之间并非零和竞争,而是为互联网用户提供差异化的服务价值,所以它们可以共生于新闻市场,并拥有不同规模的用户群体.

移动新闻应用是移动互联网中新闻信息最主要的传播途径,2016年下半年,中国新闻客户端用户规模为5.9亿人,增长率为4.4%,整体增速放缓.移动新闻客户端的分类方法有许多种,选择根据运营主体对移动新闻客户端进行分类,因而可以将目前市场中的新闻客户端分为三种类型:原生于移动互联网的客户端,如一点资讯;由新闻门户网站运营的客户端,如腾讯新闻;由传统主流媒体运营的客户端,如人民日报客户端和东方头条.

值得一提的是,根据易观国际的数据,由主流媒体东方网运营的东方头条在最近一段时间内始终位列于移动资讯市场月度活跃用户量的排名前10位,突破了互联网媒体和原生于移动互联网的资讯分发平台对该市场的垄断.东方头条于2015年12月正式上线,利用个性化推荐技术、大数据技术、语义识别技术和图像识别技术,以基于算法的新闻精确推送为特色,为用户推荐有价值、个性化的信息,提供连接人与信息的新型服务.2016年10月,东方头条与百度合作推出东方头条自媒体平台,不仅给内容创业者提供了一个平台,也将通过与百度联盟的合作将大量专业的优质的原创内容,通过百度技术赋能,用智能挖掘与推荐技术为流量渠道免费提供内容,将内容精准投放到感兴趣用户手中,增强渠道用户黏性并为渠道提供变现服务.

2017年,随着智能传播技术的发展,主流媒体也开始探索移动新闻服务的智能化转型,《钱江晚报》的“浙江24小时”和《华西都市报》的“封面”都与微软公司建立了合作,其共同目标都是以人工智能技术驱动新闻资讯分发方式的升级革新.在这两项合作中,微软公司研发的人工智能问答服务机器人“小冰”以“机器人记者”的角色分别入驻“浙江24小时”和“封面”的移动新闻应用.基于微软公司的自然语言处理技术,结合这两家都市报的新闻内容资讯数据库,就可以为移动应用的用户提供整合搜索和推荐两种引擎技术所产生的资讯服务,进一步提高了资讯服务的个人化价值.内容分发方式的智能化,不仅可以优化用户体验,还可以延伸为精准化的商业信息服务,这就为媒体深度融合找到了可持续的商业路径.有关精准信息服务的内容,将在文本最后一部分详细阐述.

三是应用平台的形成.根据笔者对互联网产业的长期研究,国内的互联网平台都已形成生态级规模,它们通过多元化服务吸引尽可能多的用户,利用大数据技术分析在多样态业务中产生的各类数据,再依据数据分析为平台用户提供精准化的信息传播、文化娱乐和O2O等服务.其中,新闻信息的传播基于用户个性需求数据分析的精准推送.阿里巴巴的首席战略官曾鸣提出:“未来媒体不可能有独立的商业模式,必然会融合到一个综合应用的平台中,成为平台的一部分.”这个分析判断和我们的研究结论是一致的.如果我们回归到媒体的本意,即传播信息的媒介,其核心能力是连接.随着互联网化向纵深发展,这种连接能力不再限于信息传播,它可以促成更多产品和服务的数据化和智能化,而平台运营商在这些连接中占据核心地位.

互联网平台在移动端都运营着被称为“超级APP”的应用端口,百度的搜索引擎和新闻、阿里巴巴的淘宝和支付宝、腾讯的微信和新闻.这些超级应用依靠平台支撑,可以为用户提供“一站式”的应用服务.例如,微信不仅提供即时通讯、公众号信息传播和朋友群社交这三项基础服务,也具备支付、地理定位、游戏、购物、交通、理财和本地生活服务等诸多功能,几乎涵盖了衣食住行各个方面.移动应用平台因其功能的丰富性和产业链的完整性,比基于PC端的互联网平台更能产生多边资源整合的协同价值.在这个意义上,移动应用平台更能体现平台经济的特征,即将多种资源和多种用户通过多类产品和服务进行连接,从多边价值交换的叠加.

大型互联网公司在平台运营方面的实践为传统主流媒体提供了借鉴,具备一定实力的传统主流媒体集团也已开始建设生态级的媒体平台.这类平台可以通过其自身功能形成满足多样化用户需求的闭环.首先通过满足用户的刚性需求来聚集用户,然后再通过多元的产品和服务留住用户,增强用户黏性;在此基础上,生态级媒体平台还在多元业务运营中建立了可持续发展的新商业模式.在构建生态级媒体平台的过程中,主流媒体开始从过去社会生产和商业领域的旁观者,转变为社会生产和商业运转中直接面对企业的商机创造者、资源整合者、平台运营者,逐步扮演起“大枢纽”的角色.

目前国内主流媒体集团已经发展出多种平台化实践,其中,浙江日报报业集团在“互联网枢纽型传媒集团”建设过程中,理念清晰,较好地处理了平台与用户、产品、技术和团队等的关系,是我国主流媒体平台化建设的代表作.浙江日报报业集团所建设的“互联网枢纽型传媒集团”,其实质是“区域性生态级媒体平台”.浙报集团在媒体融合发展过程中始终坚持“传媒控制资本、资本壮大传媒”“新闻传播价值、服务集聚用户”两大发展理念.浙报集团通过对平台化发展与用户、产品、技术、团队四对关系的妥善处理,探索出了一条兼顾升级生产方式、完善体制机制和重构商业模式的融合转型道路.

无论是运营成熟的互联网平台巨头,还是刚刚起步的媒体平台探索者,将多元业务整合到平台化体系中的关键都是对数据资源的打通和分享.数据资源的利用能力主要体现在数据库技术的应用水平上,而数据库技术的应用价值取决于数据的储备量、关联度和更新效率等.因此,接下来我们将会深入分析移动传播体系的形成如何释放大数据的生产力,从而使移动化成为互联网应用发展的必然趋势.

大数据流通为移动传播提供动力.数据是互联网产业的命脉资源,是互联网经济的通货,还是经过结构化处理后可供机器识别的社会生产、生活各类信息.这种信息的跨终端、跨渠道和跨平台的自由流通,使依托于互联网的各种连接得以达成.国民经济和社会发展第十三个五年(2016-2020年)规划纲提出了实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新.

尽管已有国家战略奠定了大数据技术发展的基调,但有关大数据究竟是什么的问题,行业和学界仍众说纷纭.根据我们的研究,可以被称为大数据的数据资源应该至少满足三个条件:大规模、全类型和原生化.大规模指的是数据体量达到TB级别;全类型指的是某数据集内的数据类型之间的局部或整体关联具有应用价值;原生化指的是数据应当是在其所有者的生产和运营活动中产生的,若是通过外部渠道获得数据,难免有失去数据利用主动权的隐患.移动传播体系的形成,为互联网运营主体获得具有以上三个特征的数据资源创造了良好环境.笔者将从生产主体、处理技术和应用效果三个方面,分析这一新型传播体系怎样释放大数据生产力.

一是泛在化:大数据的产生主体.移动传播体系的形成,为更多民众接入互联网、享受互联网技术给生产生活带来便利创造了更为充分的条件.换言之,PC端用户接入互联网在空间和时间上的限制被突破.在智能移动设备广泛普及的背景下,移动网络用户可以在任何地点、任何时间接入互联网,其使用过程随之产生信息传播数据、行踪定位数据、线下交易记录,甚至体感和环境数据.移动应用服务不断丰富,这些应用创造的便利和效率越多,用户对它们的黏性越强;随着用户使用满意度和忠诚度升高,主动使用和数据贡献的概率也随之增大.而以互联网平台为支撑的移动应用,通常具有多样化功能,因此可以产生多种类型的数据,这些数据经由平台的整合处理,可以形成更为全面准确的“用户画像”,还可以为后续的精准化服务奠定基础.概言之,在移动传播体系中的网络用户,是比PC端用户更为主动和泛在的数据生产主体.他们更主动地使用移动网络并贡献数据;同时,经由大数据技术的分析,有关他们行为和偏好的数据更全面准确.

二是智能化:大数据的处理技术.移动应用已开始将人工智能技术应用于数据的采集和分析,诸如算法技术、标签识别和传感器,这些技术的应用推动了数据生产的智能化进步.在新闻信息的分发中,算法技术已经得到成功运用,例如,腾讯新闻正逐步增加对算法推荐技术的投入.算法技术是对移动用户已有行为的偏好分析,并据此预测用户未来的行为.针对语义和图片的识别技术,有可能将用户数据的分析和预测进一步深化到心理学层面;而传感器技术则可以采集和传输用户及其所处环境的物理信息.这两种技术将进一步增强机器对人类的认识能力,从而使互联网应用提供更优质的用户服务.需要强调的是,正在智能化发展的数据技术,是以能够产生效益的数据应用为导向的,因此不仅需要快速、全面的采集,更需要深度、智能的分析.简言之,离开了分析的数据集合,只是data rich(数据富集)而不是data driven(数据驱动).

三是精准化:大数据的应用.大数据生产力旨在创造更高效率和更高品质的互联网应用产品和服务,精准化的数据应用则是实现这一目标的基础.首先,移动传播体系之所以能够颠覆传统传播方式,是因为它打破了从传统媒介到PC端互联网媒介“以一对众”的大众传播模式,广泛普及的智能移动设备让每个人都成为传播节点,缘起于PC端互联网的社交网络在移动传播体系中得到巩固和强化.智能设备是多功能化的个人通讯设备,所以它天然具有通信功能,也由此形成了移动端用户对通信工具的依赖性.同时,便利的互联网接入推动通讯设备向智能设备的升级,现实社交网络经由移动社交平台转化为移动应用平台中的强关系数据资源.概言之,移动设备的私人化特征使精准化服务成为移动应用的必需功能,而数据处理技术促动了这一功能的实现.在随后一部分中,我们将深入探讨精准传播为何是移动传播的基本规律.

精准传播是移动传播的基本规律

在移动互联网时代,互联网的使用方式更加丰富、使用主体更加多元.各种主体在使用过程中产生的数据在规模和类型上都远超互联网时代的状况.更重要的是,随着移动传播体系的形成,移动终端的普及使互联网使用行为更加私人化,移动应用的丰富提供了更为细分的互联网服务功能,而各类型应用平台的发展加深了互联网应用与大众日常生活的联系.在此背景下,如何实现对海量信息和个性需求的准确、高效的匹配,成为移动传播行业亟待解决的问题.

简而言之,移动传播体系的形成,带来了即时性的数据传输、个人化的数据生成和综合性的数据分析能力,而支持这三种能力的移动终端、移动网络和移动互联网平台,构成了数据生成和流通的闭环,同时也是用户价值变现的闭环.数据闭环的建立,还可以缩短商业决策的周期,提高商业活动的效率.在此基础上,产生了精准传播这一新型商业营销手段,进而可以解决商业营销传播长期以来的痛点——传播效果的准确测量.

精准传播的核心是用精准分发取代千人一面的大众传播的信息分发模式.在我国移动传播市场中,精准传播的实践尚处于起步阶段,典型代表是基于算法推荐技术的新闻资讯聚合和分发平台.对于主流媒体来说,精准化的瓶颈在于大数据的聚合和处理能力.突破这一瓶颈需要完成三项革新.其一,用内容数据库取代传统媒资库,对原创和聚合的内容进行面向用户的标签化处理,使其成为具有高效响应能力的供给侧资源.其二,建设动态用户数据库,实时跟踪用户需求变化,基于使用场景丰富用户标签.其三,采用智能传播技术,提高供给侧与需求侧的匹配效率和质量,降低数据运营的成本,实现可持续的移动化转型.以下将从内容数据库、用户数据库和智能传播技术这三个方面,论述精准传播的必备条件.

聚合海量信息的内容数据库.互联网在过去近20年的发展中积累了大规模的数据资源,而移动互联网的快速崛起更是带来了爆炸式的数据增长.然而,以无序形态散布于全网的数据资源所具有的社会价值和经济价值都是有限的.因此,大数据资源的开发利用,需要利用数据库技术对散在的数据资源进行有序化、结构化和标签化的处理.

对于传统媒体组织来说,在数字化转型过程中所建立的“媒体资源库”,通常是对历史性媒体内容的数字化处理及存储,形成类似于档案资料的数据库.这样的媒资库与能够适应个人化精准传播的内容数据库存在两个方面的差距.

首先,数据规模不够大.据今日头条首席技术官曹欢欢介绍,该应用每天有百万量级的内容更新.只有这样的数据规模,才可以通过算法技术满足上亿量级用户的个人化信息需求.就目前传统媒体的内容生产能力而言,单靠原创性生产是无法扩大内容供给规模的.因此,从建设内容数据库的需求出发,传统媒体应采取“原创+聚合”的内容管理策略,将多元化的UGC(user generated content,用户生产内容)和PGC(professional generated content, 专业生产内容)纳入数据库运营.

其次,未能实现标签化的数据管理.传统媒体组织的媒资库建设通常以归档清晰为导向,而较少考虑到与网络媒体技术操作标准的符合程度,以及与互联网信息使用者新型需求的契合程度,所以在结构化和标签化的要求上也有所欠缺.算法驱动的资讯平台在标签体系设计上是以面向用户需求为宗旨的,有时内容的标签总字数甚至超过了内容文本总字数,由此可见其技术逻辑与传统媒资库的显著区别.

总而言之,只有规模足够大、类型足够丰富、标签足够完备的内容数据库,才能适应千人千面的精准传播需求.

捕捉实时需求的用户数据库.在传统媒体时代,广播电视和报刊媒体通过受众调查获知其所服务的对象的身份和需求特征,这种受众特征数据的收集和分析严重滞后于信息传播的过程,难免出现缺失和偏颇的问题,并且在数据量上也极其有限.在互联网传播时代,互联网媒体通过用户的会话跟踪技术分析其网络使用行为的特征,通过用户注册信息获知其身份特征,但这些数据所得到的用户画像只能具体到人群类别,而无法精准到用户个体.更重要的是,互联网时代的大多数用户数据是通过PC端获取的,而PC端并不像移动端那样与用户存在着如影随形的关联,所以地理信息和使用场景的数据并不精准.

进入到移动传播时代,用户数据的产生过程与信息的传播过程完全同步,移动端设备的私人性和便携性极大地提高了用户数据的精准性.此外,如前所述,移动端已经不再只是信息传播的工具,随着移动应用功能的丰富化,智能移动设备可以为用户提供从信息通讯到文化娱乐再到日常生活等各个方面的线上和线下的连接.因此,更多类型、更大规模的用户数据在移动传播体系中产生.

从互联网时代到移动互联网时代,用户数据库技术实现了用户画像从整体的“类”到个体的“人”的精准化进步.在移动传播体系中,用户数据的类型发展到至少三种:个人数据、行为数据和场景数据.在类型延伸的基础上,个人数据更加深入化、行为数据更加实时化、场景数据更加具体化.

人工智能是精准传播的技术核心.早在20世纪50年代,人工智能技术就已经出现.但直到最近几年,这一技术才逐步得到推广和应用.一个重要的背景原因是大数据产业的成熟发展,为人工智能技术的应用提供了足够量级的数据资源.对于精准传播而言,人工智能的应用实际上是大数据技术和算法技术的结合.

人工智能技术不仅能够处理包括上文提到的内容数据和用户数据,还将纳入在物联网中产生的数据信息,进一步推动人们生活方式的数据化发展.在这个意义上,从互联网到移动互联网再到物联网的发展过程,孕育了大数据技术的萌芽和应用,也为早已问世的人工智能技术找到了恰当的运用方式.此外,云技术和算法技术的普及化,为大数据的存储和计算提供支持,也是人工智能技术得以应用的必要条件.

在精准传播中,可以将人工智能技术所扮演的角色理解为内容编辑和计算机程序员的叠加.人工智能技术在精准信息传播中的应用经历了不断完善的过程.算法推荐技术一般都经历了三个阶段的演进.早期的推荐算法仅限于热文和新文,对用户数据和内容数据的刻画粒度较粗,没有达到个性化推荐的水平;中期开始采用协同过滤和内容推荐两种方式支持个性化推荐算法;目前已经采用大规模实时机器学习算法,特征标签达到千亿级别,更新速率达到分钟级.随着人工智能技术的继续发展,以及精准传播实践的继续探索,二者的结合将会创造出更多更优质的移动传播服务模式.

结语

在移动传播体系中,精准传播对传统的大众传播具有一定的颠覆性作用.过去的大众传播,传播的效率观体现在以最低的成本让所有的人获得同样的信息;而今天,移动传播给我们提供了一种可能性,就是以最低的成本让所有人获得他或她想要的信息.这种效率的提升,实际是人类传播生产力的提升,是智能传播技术推动科学技术进步的结果.

精准传播也带来了以每个特定的用户的各种需求被全面满足为基础的商业逻辑的改变,这是真正意义上的“用户变现”.传统媒体的商业模式是把所有人当成同一个主体进行整体的价值兑现.而互联网,尤其移动互联网的出现,让每个人的需求可以被实时记录和综合分析,在这个过程中,需要发挥平台的能力,聚合各种资源,满足用户的多方面需要,最后完成用户变现,实现平台自身的价值补偿和增值.

精准传播还会使公众对信息选择权具有更大的掌控力.用户个人可以更加自觉或者自主的控制自己想要的信息.这也对公众作为网络用户的媒介素养、传播素养有了更高的要求.不让自己沉迷于某些狭隘的思维和信息环境当中,是技术进步对人类思想自控带来的挑战.(作者声明:本文部分内容来自作者为新华社《中国新兴媒体融合发展报告(2016-2017)》所撰写的主报告,其余部分仅代表作者观点和立场.)

作者宋建武系中国人民大学新闻学院教授、博士生导师黄淼系中国人民大学新闻学院博士后

总而言之:这是一篇关于对不知道怎么写主流媒体和数据引擎和深度论文范文课题研究的大学硕士、媒体本科毕业论文媒体论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.

参考文献:

1、 以服务功能促进媒体深度融合 【摘要】移动互联的时代背景下,新闻传播语境及传媒业格局发生了巨大变化,各类传统财经媒体正在遭遇前所未有的转型冲击 随之而来的是,受众对媒体的现实和心理需求也正一步步发生转变 如何紧跟媒体发展的新趋势、.

2、 模块化:成就无界的产业融合 吕昱江当今世界经济发展呈现着“价值链”分解转移的特点,即发达国家的科研条件、大公司的技术实力以及充裕的科研经费,把持着新产品、新工艺和新装备的开发设计,以及产品的销售……高附加.

3、 融为一体合而为一推动媒体深度融合需解决的几个问题 摘要在总书记“2·19”讲话一周年之际,各级媒体在推动媒体融合的进程中涌现出一些好的做法和思路,也反映出一些共性问题 本文围绕推动媒体深度融合需解决的几个问题,简.

4、 高校思想政治理论课教学和新媒体新技术深度融合 摘要高校思政课理论教学存在不少的问题,充分利用新媒体、新技术的优势,增加思政课的时代感和吸引力,是当前高校思想政治理论课教学面对的一个特别重要的实践课题 关键词思想政治理论课教学;新媒体新技术;深度融.

5、 宁夏推动媒体深度融合和 摘要推动传统媒体和新兴媒体融合发展,是党着眼巩固宣传思想文化阵地、壮大主流思想舆论作出的重大战略部署 近一段时间以来,各地各新闻单位积极推动传统媒体与新兴媒体在内容、渠道、平台、管理……方面的深度融合.

6、 深度融合背景下融合媒体云教平台的 摘要在融媒体时代的大背景下,媒体面临全面深化融合转型发展的问题,基于数字化和移动化的融合媒体云平台建设不仅突破了行业发展瓶颈,还对高校艺术与传媒人才培养和实践教学体系提出了新的命题 本文提出将融合媒体.