生成式AI寫作——AIGC賦能新聞傳播研究與實踐（微課視頻版）

向安玲

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出版商: 清華大學
出版日期: 2025-11-01
售價: $359
語言: 簡體中文
ISBN: 7302700508
ISBN-13: 9787302700500
相關分類: ChatGPT

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商品描述

"AI正在重塑用戶的交互習慣、信息偏好、使用粘性、媒介耐性、感知信任。通過自然語言交互和臨場意圖識別，用戶能以更便捷、直接的方式獲取更準確、即時的內容反饋，同時結合上下文理解和交互指令優化，輸出內容能不斷貼合用戶需求、實現微顆粒度上的質量提升。此外，AI在提供“已知”答案和既有內容輸出的同時，還可以創作“未知”答案和創意性內容生成，這種“即時定制”的內容生成模式大幅提升了用戶的主觀能動性，這讓用戶對媒介信息反饋的耐性也進化到了“秒級”響應。加之交互過程中機器所形成的人格特征和共情特點，讓用戶對“媒體”的理解也賦予了更多的情感因素，這也會進一步強化用戶使用粘性。主要內容和特色：從新聞傳播專業教育視角切入，面向新聞寫作過程中的關鍵環節，探索AIGC的“賦能”之路徑和“負能”之邊界。針對新聞選題、新聞評論、數據新聞、輿情分析、受眾分析、效果評估、論文寫作等環節，系統性講解AIGC的應用流程、技巧與實戰案例。通過理論與實踐相結合，培養學生在AGI背景下的新聞素養與專業技能。讀者對象：新聞與傳播專業本科生、研究生，及傳媒領域從業者、新聞寫作愛好者。"

目錄大綱

隨書資源

第1章大模型賦能新聞傳播研究與實踐

1.1應用場景： AIGC驅動傳媒產業供需升級

1.1.1AIGC跨界應用：場景強化，多元輻射

1.1.2AIGC與傳媒：新聞生產流程革新與範式升級

1.1.3AIGC+新聞傳播教育與實踐

1.2技術邏輯：生成式人工智能的特點與痛點

1.2.1大語言模型：生成式AI的拐點

1.2.2AIGC的本質：統計語言模型

1.2.3“百模”大戰：大模型產品的創新浪潮

1.3核心技能：人機協作的可控性與能動性

1.3.1會提問：逐層遞進，刨根問底

1.3.2會求證：博聞明辨，唯求其是

1.3.3會補短：取長補短，融會貫通

第2章AI輔助新聞選題與熱點洞察

2.1AI輔助選題的基本原則

2.1.1新聞選題的“冷”與“熱”

2.1.2數據驅動的新聞選題

2.1.3AI輔助新聞選題的核心邏輯

2.2AI輔助選題的素材準備

2.2.1素材收集維度

2.2.2數據獲取方式

2.3AI輔助選題的基礎操作

2.3.1一步到位式選題生成

2.3.2逐層遞進的提示引導

第3章AI輔助消息類新聞的寫作

3.1AI輔助新聞寫作的類型與思路

3.1.1AI新聞寫作的類型

3.1.2AI輔助消息類新聞寫作的思路

3.2消息類新聞AI寫作的流程

3.2.1新聞主題確定與資料準備

3.2.2新聞結構拆解與框架梳理

3.2.3分版塊提示指令與內容生成

3.3AI輔助新聞整合與潤色

3.3.1新聞文本整合與潤色

3.3.2新聞結構與篇幅調整

第4章AI輔助新聞評論生成

4.1新聞評論寫作基礎步驟

4.1.1新聞評論撰寫的核心特性

4.1.2新聞評論撰寫的基本模塊

4.1.3新聞評論撰寫的基礎流程

4.2AI輔助新聞評論寫作的流程

4.2.1新聞素材準備：背景信息收集

4.2.2評論標題生成

4.2.3整體結構篇幅規劃

4.2.4導語和引論撰寫

4.2.5主體內容撰寫

4.2.6評論結尾撰寫

4.3新聞評論的整合與潤色

第5章AI輔助數據新聞生成

5.1數據新聞寫作的基礎步驟

5.1.1數據新聞的制作流程

5.1.2AI輔助數據新聞制作的步驟

5.2AI輔助新聞數據收集

5.2.1數據維度：需要哪些數據

5.2.2數據收集：從哪些渠道收集

5.3AI輔助新聞數據分析

5.3.1統計數據分析

5.3.2文本數據挖掘

5.4AI輔助數據可視化與敘事

5.4.1數據圖表制作

5.4.2故事化敘事：邏輯串聯

第6章AI輔助網絡輿情分析

6.1輿情分析的基礎框架

6.1.1輿情分析的主要內容

6.1.2輿情分析報告核心模塊

6.2AI輔助輿情數據挖掘

6.2.1AI輔助事件概述生成

6.2.2AI輔助傳播概況分析

6.2.3AI輔助媒體觀點分析

6.2.4AI輔助輿論觀點挖掘

6.3AI輔助輿情態勢研判

6.3.1AI輔助風險洞察/輿情點評/輿情研判

6.3.2AI輔助對策建議生成

第7章AI輔助新媒體文案生成

7.1AI輔助平臺調性與特征挖掘

7.1.1差異化平臺調性識別

7.1.2爆款內容的數據洞察

7.2AI輔助長篇幅文案生成

7.2.1微信爆款內容的規律挖掘

7.2.2AI輔助生成微信公眾號文章

7.3AI輔助短篇幅文案生成

7.3.1AI輔助微博內容生成

7.3.2AI輔助小紅書文案生成

第8章AI輔助多模態與多語種新聞生成

8.1AI輔助圖文類新聞生成

8.1.1AI輔助新聞配圖

8.1.2AI輔助圖片解說

8.2AI輔助視頻類腳本創作

8.2.1AI輔助視頻腳本分析

8.2.2AI輔助視頻腳本生成

8.2.3AI輔助視頻內容生成

8.3AI輔助多語種新聞生成

8.3.1多語種新聞翻譯

8.3.2多語種新聞風格調整

第9章AI輔助受眾分析

9.1受眾分析的維度和方法

9.1.1受眾分析維度

9.1.2受眾分析方法

9.2受眾需求挖掘與定位

9.2.1受眾需求痛點分析

9.2.2既有市場環境分析

9.2.3受眾差異化定位

9.2.4受眾需求挖掘

9.3受眾數據畫像與調查

9.3.1用戶數據洞察：標簽化

9.3.2群像洞察與競品分析

9.3.3受眾調查與問卷設計

9.3.4用戶角色模擬

第10章AI輔助傳播效果評估

10.1傳播效果研究範式

10.1.1傳播效果研究的三大層次

10.1.2AI輔助經典傳播效果理論分析

10.2AI輔助議程設置分析

10.2.1AI輔助第一層議程設置分析

10.2.2AI輔助第二層議程設置分析

10.2.3AI輔助第三層議程設置分析

10.3AI輔助框架分析

10.3.1常見媒介框架

10.3.2AI輔助新聞框架分析

第11章AI輔助學術論文寫作

11.1AIGC賦能社會科學研究

11.1.1人類知識譜系中的社會科學

11.1.2AIGC：一種認識世界的新方法

11.1.3AIGC輔助社會科學論文寫作

11.2AI輔助研究設計

11.2.1AI輔助研究選題

11.2.2AI輔助研究框架搭建

11.2.3AI輔助文獻閱讀

11.3AI輔助實證分析

11.3.1AI輔助數據調研

11.3.2AI輔助數據解讀

11.3.3AI輔助數據分析結論提煉

11.3.4AI輔助文字潤色

11.4AI輔助論文寫作操作示例

11.4.1輔助選題提示語示例

11.4.2搭建框架提示語示例

11.4.3文獻閱讀提示語示例

11.4.4明確問題提示語示例

11.4.5數據調研提示語示例

11.4.6數據分析提示語示例

11.4.7結論提煉提示語示例

11.4.8文字潤色提示語示例

第12章AIGC背景下的新聞倫理

12.1AIGC風險洞察

12.1.1概率生成與AI幻覺

12.1.2數據汙染與知識盲區

12.1.3交互誤導與偏見濾泡

12.2AI對新聞倫理的挑戰

12.2.1自動化虛假新聞

12.2.2模板化流水新聞

12.2.3AI作品與版權爭議

12.3AIGC應用邊界

12.3.1新聞職業倫理

12.3.2學術倫理規範

12.3.3技術倫理約束

參考文獻

附錄人工智能生成合成內容標識辦法

生成式AI寫作

AIGC賦能新聞傳播研究與實踐(微課視頻版)

向安玲編著

內容簡介

本書從新聞傳播專業的教育視角切入，面向新聞寫作過程中的關鍵環節，探索AIGC的“賦能”之路徑和“負能”之邊界。針對新聞選題、新聞評論、數據新聞、輿情分析、受眾分析、效果評估、論文寫作等環節，系統性講解AIGC的應用流程、技巧與實踐案例。通過理論與實踐相結合，培養學生在AGI背景下的新聞素養與專業技能。

本書可以作為

全國高等學校

新聞與傳播專業的學生教材，也可以供傳媒領域從業者、新聞寫作愛好者閱讀。

本書封面貼有清華大學出版社防偽標簽，無標簽者不得銷售。

圖書在版編目（CIP）數據

生成式AI寫作: AIGC賦能新聞傳播研究與實踐: 微課視頻版 / 向安玲編著.  北京:

清華大學出版社, 2025. 11.  ISBN 9787302700500

Ⅰ. G212.239

中國國家版本館CIP數據核字第2025W4K681號

責任編輯：溫明潔薛陽

封面設計：劉鍵

責任校對：郝美麗