新闻从业者

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智媒时代新闻从业者对新闻传播教育的认知调查研究
《教育传媒研究》2025年第2期32-36,共5页杨琳 李唐波 
智媒时代新闻传播教育的各方面已发生显著变化。本文采用问卷调查法对新闻从业者关于新闻教育目标、影响力、课程比重及重要程度等的认知状况展开调查。
关键词：智媒时代 新闻从业者 新闻传播教育 认知调查 
县级融媒体新闻从业者面临的机遇与挑战
《中国报业》2025年第1期112-113,共2页张强 
媒体融合加速推进背景下,媒体格局被彻底重构,一个多元、丰富、信息化的传播生态初步形成。新业态的不断涌现为县级融媒体新闻从业者既带来了机遇,也带来了挑战。新闻从业者应转变工作思路,坚持内容为王,不断优化流程,以人民群众的实际...
关键词：全媒体背景 县级融媒体 新闻从业者 机遇与挑战 
新闻从业者坚定拥抱AI,但如何不被AI替代?——世界四大通讯社应用人工智能实践的启示
《中国记者》2025年第1期47-50,共4页熊争艳 
本文以世界四大通讯社——新华社、美联社、路透社和法新社的人工智能应用实践为观察对象,研究这些新闻机构对AI技术的态度、AI如何改变新闻内容生产和传播模式,以及新闻从业者如何打造不会被AI代替的能力。
关键词：人工智能 新闻生产效率 建立信任 捍卫真实 
2024年度“夜班媒体人援助项目”援助名单正式公布
《中国企业家》2025年第1期F0002-F0002,共1页
在2024中国经济传媒大会暨融合发展交流大会上,2024年度“夜班媒体人援助项目”援助名单正式公布,本年度共有47位申请人满足条件获得援助,拟发放援助金175万元。2024年度“夜班媒体人援助项目”,共收到72份申请材料,这些申请来自54家中...
关键词：新闻从业者 援助项目 交流大会 申请材料 满足条件 媒体 夜班 申请人 
新闻从业者的职业责任坚守
《记者观察(中)》2024年第12期89-91,共3页曹澜 
新媒体时代要求新闻从业者在拥有专业技能的同时,还必须具备坚定的职业责任感,学会在海量信息中筛选并报道有价值的新闻。新闻从业者需确保新闻内容真实、客观、公正、全面,将公众的利益放在首位,在信息的采集、编辑与发布过程中,深入实...
关键词：新闻从业者 公众舆论 新媒体时代 维护社会稳定 职业责任感 海量信息 社会舆论 内容真实 
社交媒体时代新闻专业学生职业认同危机应对策略
《声屏世界》2024年第23期95-97,共3页焦伟霞 
随着互联网的普及和社交媒体的发展,新闻传播领域发生了翻天覆地的变革。社交媒体的出现,使传统的新闻生产、传播和格局都发生了巨大的变化,新闻从业者的职业认同也面临着前所未有的挑战。文章以新闻专业大学生为例,以皮亚杰的认知发展...
关键词：社交媒体 新闻从业者 职业认同 新闻专业 
人工智能时代新闻从业者的角色转型探讨
《传播力研究》2024年第35期112-114,共3页沈汉华 
本文对人工智能时代新闻从业者的角色转型进行探讨。首先分析人工智能对新闻媒体行业的影响,继而探讨人工智能时代新闻从业者面临的挑战,最后提出人工智能时代新闻从业者转型的路径,以期为新闻从业者在人工智能时代的发展提供一定的参考。
关键词：人工智能 新闻从业者 角色转型 路径 
从ChatGPT到Sora 警惕AIGC技术繁荣下,数据污染及新闻伦理阴影
《财富时代》2024年第11期140-142,共3页马工枚 
生成式人工智能应用的边界正在不断拓展,从文字和图片领域已经延伸至视频领域。这项技术的演变不仅加速了媒体融合的革新,还促使新闻界重新审视其专业及职业理念。新闻从业者需要适应新兴的技术标准、职业规范,掌握人机协同工作技巧。...
关键词：新闻从业者 新闻伦理 媒体融合 人工智能应用 视频领域 职业理念 人机协同 技术标准 
跨界融合视角下新闻从业者素质提升的策略
《新闻文化建设》2024年第22期159-161,共3页赵阿龙 
在跨界融合的背景下,新闻从业者需要具备更加多元化的知识结构和技能体系,以适应复杂多变的新闻报道环境。新闻从业者需要具备更强的信息筛选、核实和整合能力,以确保新闻报道的真实性和准确性。基于此,本文探讨了跨界融合视角下新闻从...
关键词：跨界融合 新闻从业者 素质提升 跨学科教育 
人工智能对新闻业形象的想象与期待——基于文生图模型生成图像的诠释分析
《新闻记者》2024年第11期49-64,共16页张雯 张睿婕 
国家社会科学基金青年项目“生成式人工智能赋能新闻生产中的人机协同优化策略研究”(编号:24CXW043)的阶段性成果。
社会对新闻界的认知是构建媒体信任与权威的重要议题,然而现有研究多点到为止。本文基于媒介再现理论,运用智谱清言、DALL E3、ChatGPT4三款文生图模型,生成210幅新闻界及从业者的图像,并进行诠释分析。结果表明,人工智能生成的图像不...
关键词：媒介再现 算法偏见 人工智能 新闻从业者 文生图 
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