新闻观念

摘要： 融媒体语境中,受众的新闻需求发生变化,他们由新闻的观看者变为了新闻的在场者,对新闻现场的期待,已经由“看到”,变为了“进入”“沉浸”。能够有效引导受众进入新闻现场的连线记者,其重要性为越来越多的新闻机构所重视。连线采访的特点在于连线记者已经内置于现场,能够主动创设议题,利用高科技条件下的传播技术手段,在媒体终端中建构出完整的新闻现场,而不是单纯传递特定的资讯内容。媒体平台、媒体从业者要从融媒体时代的传播需求出发,在新闻观念、技术手段等方面进行变革,擅于利用先进的媒体技术协助内容生产,掌握并不断提升对新闻现场进行全景呈现的能力,从而将受众更深刻地引导进新闻现场,带给他们更立体饱满的沉浸式新闻接受体验。

摘要： 中国共产党的革命事业以人民为基石。深入基层民众,宣传马列思想、传播红色理论、宣扬革命理念是扩大革命阵地、巩固共产事业基础的主要方法。而在构筑思想阵地的过程中,工人日报承担了主要的思想动员、信息沟通和理念宣传作用。文章以中国共产党在中央苏区革命根据地创办的《红色中华》为例,分析《红色中华》是如何利用通俗化报道在基层民众中播撒中国共产党的革命政策、革命理念和革命思想。文章分为四个章节,首先,探析了《红色中华》开展通俗化报道的原因及经验;其次,分析了通俗化报道的历史价值;再次,总结了《红色中华》的历史地位;最后,对《红色中华》的不足之处进行总结和反思,为当代的新闻媒体宣传报道提供良好的方向指引。

摘要： 本文两位作者围绕“数字新闻语境下的新闻价值观念”这一重要议题展开深度对谈。对谈从“决定什么是新闻”“什么是好新闻”这一现实问题出发,围绕如下问题展开:数字时代新闻价值概念,新闻价值观念的范式转换路径,中西方新闻价值观念的异同,新闻价值的实践,数字时代新闻价值的走向等。作者认为,数字新闻语境下新闻价值仍然具有重要的价值,但需要从技术、关系、平台、网络等视角切入展开讨论。有必要超越传统的“要素说”“职业标准”“传者中心”等视角,对数字技术带来的影响进行全面评估,从工业化、大众化的新闻价值范式转向语境化、关系化的新范式,对概念进行“改造升级”。但是同样要对新的新闻价值观念保持审慎态度,珍视新闻业之于社会的恒久价值,数字时代“做新闻”亦不能脱离政治、社会、文化土壤。

摘要： 本文两位作者围绕“数字新闻语境下的新闻价值观念”这一重要议题展开深度对谈。对谈从“决定什么是新闻”“什么是好新闻”这一现实问题出发,围绕如下问题展开:数字时代新闻价值概念,新闻价值观念的范式转换路径,中西方新闻价值观念的异同,新闻价值的实践,数字时代新闻价值的走向等。作者认为,数字新闻语境下新闻价值仍然具有重要的价值,但需要从技术、关系、平台、网络等视角切入展开讨论。有必要超越传统的“要素说”“职业标准”“传者中心”等视角,对数字技术带来的影响进行全面评估,从工业化、大众化的新闻价值范式转向语境化、关系化的新范式,对概念进行“改造升级”。但是同样要对新的新闻价值观念保持审慎态度,珍视新闻业之于社会的恒久价值,数字时代“做新闻”亦不能脱离政治、社会、文化土壤。

摘要： 本文详细考察了西方“新闻价值”观念的历史衍变,分析其在职业化、大众化、商业化的新闻业发展过程中如何成为新闻选择的“标准”和学术概念。本文还着重考察了新闻价值概念的中国化历程,并探讨马克思主义新闻学范式下的新闻价值观念与实践。在数字新闻语境下,我们需要进一步研究新闻价值的基本概念、内涵和构成要素,而对西方新闻价值观念的历史回顾与扬弃,有助于更好地把握“新闻价值”的实践意涵和理论指向。

摘要： 平台化语境下,地方媒体在与各级主流媒体同台竞技时,还需兼顾其他赛道的“非对称”竞争。地方媒体的新闻生产观念是否受之影响、如何发生改变值得学业界关注。从昆廷·斯金纳语境研究的视角出发,经过380条县级融媒体抖音样本分析以及20位一线从业者深度访谈发现:部分地方媒体出现新闻职能认知升格、新闻主观性增强等变化。地方媒体应坚持自主评价权,在流量的价值与价值的流量间做好平衡。同时,明确自身业务范围与职能,减少不同层级的交叉竞争和内耗,着眼于社会现实并深化新闻社会治理职能。

摘要： 伴随着互联网技术在新闻信息生产与传播领域的广泛应用,新闻泛化成为传统媒体网络化与数字化转型过程中重要的新闻现象.新闻泛化现象最早出现在商业门户网站与报纸媒体网站的内容探索与改革之中,兴盛于移动互联网与社会化媒体强势崛起之时.新闻泛化主要表现在传统新闻价值观念淡化、新闻形式的信息化与资讯化及内容的日常生活化、新闻叙事方式的故事化三个方面,实质是新闻信息与其他信息混杂交融的状态.新闻泛化不是偶然的新闻现象,而是媒介技术变革、社会文化变迁与后现代社会语境共同作用的结果.作为重要的新闻现象,新闻泛化在实践层面拓宽了传统新闻业关注的目标领域,却弱化了专业化新闻的公共价值追求,并由此对传统新闻观念与新闻理论研究观念产生了重要影响.面对新闻泛化,新闻理论研究应该"下沉"至整个社会生活领域,回应新闻业在面向更广阔生活世界时的现实问题.这并不意味着对专业化新闻的轻视,而是要努力在专业化新闻与泛化新闻的社会功能之中找到平衡点,从而更好地指导当代新闻业发展.

摘要： 本文主要从新闻观念的角度对新闻的构成要素进行分析,探究在新闻采编、整合、评论等环节应当遵循的新闻观念及其所蕴含的深层次价值观导向,以此来搭建相对全面的新闻观念体系,并将其应用到新闻实践过程中,通过实践检验相应观念的合理性,推动快速实现新闻观念向新闻规则的转化。

摘要： 选取新中国成立后的第一个全国性的新闻评奖——“全国好新闻”评选的获奖作品评述作为主要分析样本,集中探讨改革开放初期新闻观念话语在处理历史与当下关系时所采用的“历史辩证的”话语表述及其特征.在这种话语表述方式中,“实事求是”成为了新时期新闻观念的重要组成部分,在继承与发展中国共产党新闻事业的历史过程中发挥了核心作用.对这一时期新闻观念展开研究,不仅为理解当代中国新闻领域的发展和观念的演变提供了学理参考,也为新时代新闻学的守正创新提供了历史依据.

摘要： 一种社交媒体事件级新闻中新闻媒体影响力评估方法，属于数据挖掘和复杂网络技术领域，用于解决评估新闻媒体影响力的问题，技术要点是包括R1、采集社交媒体数据，构建事件语料库；R2、统计语料库中各用户的相关数据；R3、构建转发网络；R4、构建评价模型评估新闻媒体影响力；R5、以国家为单位，对影响力进行可视化；本发明可以从事件层面出发，评估新闻媒体影响力，并以国家为单位对影响力进行展示。

摘要： 本发明实施例公开了一种语音新闻的处理方法，包括：对待处理新闻文本进行分段处理，获得至少一段分段待处理新闻文本；将所述各分段待处理新闻文本分别进行语音转换，获得各分段语音新闻；将所述各分段语音新闻进行合成，获得所述语音新闻；将所述语音新闻推送给终端。本发明实施例还公开了一种新闻服务器及系统。采用本发明，新闻服务器可自动对待处理新闻文本进行分段快速处理，获得语音新闻并推送给终端，提高语音新闻的时效性。

摘要： 本发明提供了一种基于海量新闻数据事件热度的新闻推荐方法，首先利用Solr搜索引擎，从海量新闻文本数据中快速搜索出具体事件的新闻数据；接着利用HanLP自然语言包对新闻进行分词，通过构建事件词典，并将分词结果与词典进行匹配，根据新闻匹配程度筛选新闻；考虑事件的累加效应和新闻的衰减特性，进一步建立衡量事件热度的计算模型，从而分析事件的热度趋势变化情况，根据事件热度情况推荐新闻。本方法实现了通过构建事件词典，从海量新闻数据中筛选事件新闻，利用非结构化的新闻媒体数据，感知事件舆论热度演变趋势，根据事件热度推荐热点新闻。

摘要： 本发明提供了一种新闻推荐方法及新闻推荐系统，涉及信息处理技术领域。本发明先获取当前用户信息、用户行为信息以及后台推送的新闻数据；然后根据当前用户信息、用户行为信息以及新闻数据中的新闻特征从所有新闻数据中预筛选出候选新闻数据；之后利用多头注意力机制的特征交叉模型对候选新闻数据计算获得新闻推荐指数；最后将新闻推荐指数最高的候选新闻数据推送给当前用户。上述技术方案利用多头注意力机制的特征交叉模型计算用户对候选新闻数据的推荐指数，能够找到推荐指数最高的新闻，从用户被动获取新闻到主动推荐新闻，达到了提升车载终端智能化体验感。

摘要： 本公开提供了一种虚假新闻判别模型的训练方法、虚假新闻判别方法及装置。该训练方法包括获取新闻训练样本集，其中，新闻训练样本集包括多个训练样本和与训练样本对应的标签数据，其中，训练样本包括异构图，异构图是根据与新闻相关的节点和节点关系生成的，节点包括分别对应于新闻内容、推广内容和用户信息的多个初始向量，节点关系包括根据与新闻对应的关联关系和关注关系生成的邻接矩阵；将新闻训练样本集中的训练样本输入异构图神经网络，输出预测结果；将预测结果和标签数据输入损失函数，得到损失结果；根据损失结果迭代地调整异构图神经网络的网络参数，生成经训练的虚假新闻判别模型。

摘要： 本发明公开了一种基于关键句组、新闻原文的新闻评论过滤方法及系统，包括：获取新闻原文对应的一个关键句组，并根据GPT－2模型，计算得到所述关键句组对应的多个第一新闻评论；根据RoBERTa模型，对所述关键句组以及对应的所述第一新闻评论进行情感分析，得到所述关键句组对应的第二新闻评论；对所述关键句组以及对应的所述第二新闻评论进行语义匹配，得到所述关键句组对应的第三新闻评论，完成对所述关键句组的新闻评论过滤。本发明对新闻原文对应的关键句组进行依次选取并生成多个新闻评论，丰富了新闻评论的多样性，并且对生成的新闻评论进行情感分析和语义匹配，以过滤与新闻原文情感和语义不匹配的新闻评论。

摘要： 本发明涉及一种基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方法，其特征在于：基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合，将其作为宏观新闻环境；从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻，将其作为微观新闻环境；基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知向量；基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算微观环境感知向量，其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有新闻元素向量的均值；获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量，将新闻表示向量与所述宏观环境感知向量和所述微观环境感知向量融合，并基于融合结合判断该待检测新闻的真假。

摘要： 本发明公开了一种基于新闻场景下用户行为的个性化新闻推荐方法，该方法包括：获取用户在新闻平台的历史行为数据集，利用该数据集来构造特征集，并对该数据集作预处理，通过所构建的多路召回模型，得到新闻推荐候选集，再将新闻推荐候选集输入混合排序模型中，得到最终的新闻推荐结果序列。本发明在多路召回阶段提供了基于关联规则与多因子模型改进的协同过滤算法，减小推荐排序的数据规模，提高后续排序效率。此外，在排序阶段提供了混合排序模型对新闻推荐候选集进行排序，结合机器学习算法的特征可解释性与深度学习算法的高语义表征能力，在保证推荐结果合理的同时提升了推荐效果。

摘要： 本发明提供一种虚假新闻识别模型构建方法、虚假新闻识别方法与装置。其中，虚假新闻识别模型构建方法包括：获取新闻数据集，提取新闻数据集中每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息，并将每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息进行联合操作，得到每条新闻对应的多模态特征，将所有新闻对应的该多模态特征输入初始虚假新闻识别模型中，并利用交叉熵损失和对比损失对初始虚假新闻识别模型进行联合训练，得到最终的虚假新闻识别模型。本发明通过将同一条新闻对应的图片特征信息和文本特征信息联合作为模型的输入来构建虚假新闻识别模型，并通过对交叉熵损失与对比学习损失的联合训练，提升了对虚假新闻检识别的准确度。

摘要： 本发明提供一种基于新闻异构网络的关系感知新闻推荐方法、系统、设备，其中方法首先构建新闻异构网络（各个目标新闻所共同形成的目标新闻异构网络的集合），基于显式关系和隐式关系，使得该新闻异构网络包含所有用户点击新闻和用户候选新闻节点，并融入了异构的多视图新闻信息节点和外部知识节点丰富新闻网络表示，同时利用异构节点分别构建显式连接和隐式连接两种新闻关系，而后基于所提出的新闻异构网络和用户历史行为分别获取细粒度新闻理解表征和用户兴趣表征，如此达成适合用户的新闻推荐，相较于现有技术能够缓解新闻冷启动问题，增强用户兴趣的可解释性和准确性，最终从逻辑上提高新闻推荐的准确性。