乐思舆情:结合人工智能大数据舆情监测转型,传媒行业的出路?

时间:2020-03-16 11:35:48 作者:admin 热度:99℃

乐思舆情监测:智能时代,传媒如何依靠人工智能舆情监测转型升级?

传统专业媒体的“存亡挑战”

互联网及人工智能技术所带来的挑战,使得传统专业媒体必须加快转型,将传统优势与新媒体技术深度融合,才能保持传统媒体的主导地位,不为新媒体所取代。近年来,随着人工智能及大数据技术的蓬勃发展,全球新闻业出现了重大改变。其中,最直接的变化是,一些日常新闻报道任务,例如体育动态、天气预报、股市交易等,已经交由人工智能技术来完成。这样,新闻工作者在新闻报道中的角色,已经由编写主导者逐渐转向布局引领者。人工智能技术的迅速发展,已经对传统新闻编辑室产生了较大的冲击。这些冲击主要表现为两个方面:新闻生产领域被外部不断侵蚀和新闻生产及播放内部流程的不断改变。

尽管如此,全球新闻编辑室人工智能技术的总体应用率仍然偏低。

当今,社交媒体及科技公司已经对传统新闻业形成较大的冲击,甚至有可能超过纸质媒体向数字媒体转变的影响。移动智能媒体还能更精准地捕捉用户所需新闻的形式与类型,并据此进行定靶式新闻投放。相比之下,传统新闻媒体不具备这样的优势。故而,互联网及人工智能技术所带来的挑战,使得传统专业媒体必须加快转型,将传统优势与新媒体技术深度融合,才能保持传统媒体的主导地位,不为新媒体所取代。

虽然越来越多的新闻编辑室使用人工智能技术,但实际上该技术在全球新闻编辑室的应用仍然相对较为滞后。当前,国际社会的主要新闻媒体已经广泛采用人工智能技术来采编、生产、传播新闻稿件,许多用户觉得人工智能技术似乎已经广泛应用于新闻媒体之中。事实上,全球多数新闻编辑室的人工智能技术应用仍然相对滞后。美国国际记者中心的调研发现,新闻编辑室中技术人员比例仍然偏低,只有5%的职员有技术背景,2%的新闻编辑室会雇用技术人员。记者在新闻编写中采用的数字技术也相当有限,大多数新闻编辑室采用了基础性的四种技术:在社交媒体上推送评论占72%,拍摄数字照片比例为61%,与用户在社交媒体上互动占58%,多个平台播发信息比例为56%。由此可见,传媒行业,在当今网络时代的竞争力已经呈现出明显的弱势。

转型路途:改变专业思维,积极结合大数据与AI技术

要想实现传媒思维的转型,结合大数据与人工智能技术和迭代采编错漏等人工问题,海量的新闻素材数据及用户分析数据是必不可少的,但缺陷在于需要大量的财力及物力去支撑。因此,新闻编辑室可以根据自身情况,或者自我开发智能新闻生产技术工具,或者与第三方智能技术公司合作开发。

乐思网络舆情监测系统与人工智能高度结合,运用精准文本挖掘与情感分析模块,能够为传媒行业提供优秀、全面、即时的新闻情报采编服务。乐思网络舆情监测系统和品牌监测服务结合文本分析、词性分析、实体识别提取、依存文法分析、文本分类以及人工智能词语联想技术,通过16年采集经验的大量数据训练,形成了一套能够对网络非结构化数据精准解构的分析链条。例如,乐思舆情能够通过抖音聚合分析监测技术,准确全面识别出当前抖音平台的视频种类、热度排行以及关联用户的情况,掌握抖音突发爆火视频的舆情辐射范围,将视频标题、简介、评论中蕴含的信息进行结构化处理,深入分析出当今抖音客户群体所关注的民生话题范围,更加能够对各大新闻源论坛进行同等规模的智能采集分析,并采用模块校对、精准采编,为传媒行业提供精准价值新闻信息源。

深度的文本挖掘技术,来源于乐思网络舆情监测系统采用了大量的数据训练,其深度的自然语言处理模型决定了舆情数据的深度和准度,并协助舆情分析系统准确为客户找出有价值的舆情数据。而乐思网络舆情监测系统24小时不间断服务的高度更新频率能够全面支持NLP技术核心的稳定运转,内置的文章搜索引擎基于拥有上千灵活特性以及代码模式架构的乐思网络信息采集系统。只要客户指定合理关键词筛选,便能够对全网99.8%的页面进行检索。

乐思舆情已经与囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等各行业的多家企业达成深度合作,内置大量优秀新闻信息来源,且运用乐思网络情报中心系统,确立了高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案,为传媒转换专业思维用大数据方式了解民生状态、市场情况、确立市场决策、开拓市场业务和提高新闻采编智能技术提供了全面详尽的网络情报与统计分析。乐思网络情报中心系统与舆情监测系统,基于融合数千种特性的高度可定制化采集系统,打造人工智能文本挖掘算法为传媒行业供实时新闻监测分析服务,助力传媒行业在智能时代实现大数据思维与行业战略转型,在新媒体主导的情报社会走出一条独特的智能化道路。

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