广播电视新闻内容制作中的新媒体技术与创新应用

万莉

［摘要］在移动互联网、社交媒体、人工智能等新技术的深刻影响下，广播电视新闻内容制作正面临重大变革和转型。如何顺应形势、主动拥抱新技术，推进内容和技术的深度融合，构建多平台立体传播体系，实现智能化转型，是事关广播电视新闻编辑部门生存发展的重大课题。面对新技术和新需求带来的机遇与挑战，广播电视新闻编辑部门必须主动拥抱变革：在内容上，要关注新兴事物，拓宽视野；在理念上，要转变传统的生产思维，立足受众需求；在组织和技术应用上，要加快智能化、数据化进程，构建起立体的、多样的新闻内容生产和传播体系。

［关键词］广播电视新闻；新闻内容制作；新媒体技术；创新应用

随着5G、虚拟现实、人工智能等新技术的蓬勃发展与广泛应用，新媒体呈现高速增长的态势，对新闻传播模式和受众需求产生了深刻的影响，传统的新闻生产和传播方式面临巨大挑战。在此背景下，广播电视新闻内容制作作为传统媒体的重要组成部分，相关新闻从业者的工作方法和组织模式是否能够适应新技术和新需求带来的变革，对广播电视新闻编辑部门在传媒格局中的生存发展至关重要。

一、新媒体技术浪潮下的广播电视新闻变革

（一）受众需求重塑广播电视新闻面貌

1.个性化阅读，定制新闻新风尚

随着个性化推荐算法不断发展，受众可以通过搜索引擎、社交媒体等自主筛选感兴趣的新闻内容，广播电视新闻内容制作要考量不同受众的差异性兴趣，提供定制化服务。广播电视媒体与新媒体的媒介传播差异使得新闻内容制作不再是生产线式的统一新闻模板和统一分发，广播电视新闻编辑部门要实现“人人都有自己的一份报纸”，即提供个性化定制服务（如图1）。

图1 广播电视媒体与新媒体的媒介传播差异

2.真实可信，新闻客观公正

互联网信息的爆炸式增长带来了严重的挑战—信息真假难辨。在此背景下，受众对新闻的真实性和权威性的要求达到了前所未有的高度。他们不再满足于被动地接收信息，而是渴望获取更为真诚、客观、公正的新闻报道，新闻工作者亟須承担起权威性新闻生产者的责任。其必须坚守新闻真实性这一生命线，严格执行新闻内容制作流程，确保每一条新闻都经过严格核实和审查。同时，其还需要提供更为深入的背景分析和多角度解读，帮助受众全面、深入地理解新闻事件。

3.互动社交，受众参与更紧密

社交媒体的兴起彻底改变了人们获取和交流信息的方式。评论、点赞、转发等互动形式使得受众不再只是新闻信息的接收者，还成了内容生产的参与者，这种转变使新闻工作者面临新的机遇和挑战。新闻工作者需要密切关注社交平台上的受众评论和反馈，及时捕捉和分析受众的情绪和需求变化。通过与受众进行良性互动，新闻工作者不仅可以增强和提高受众的黏性和忠诚度，还能更为深入地洞察、分析受众所关注的热点新闻事件，从而调整新闻内容制作方向，这种基于受众反馈的实时调整和优化，使得新闻报道更加贴近受众需求和更加体现新闻媒体的温度［1］。

（二）传播渠道拓宽，新媒体平台崛起

1.微信公众号：文字图片交织，深度传递心声

随着网络科技飞速发展，微信公众号凭借其独特的粉丝经济和高度活跃的受众群体，成为重要的新闻传播阵地，这一平台的崛起不仅拓宽了传统的新闻传播渠道，更重塑了新闻内容的呈现方式。在微信公众号上，新闻工作者能够以文字、图片、视频等多媒体手段，将新闻内容以更加丰富多彩、生动直观的形式传递给受众。这种多元化的传播方式不仅增强了新闻的可读性和吸引力，更重要的是，它能够在情感层面上引起受众的共鸣，进而显著提升新闻的影响力和传播效果。

2.短视频风潮：瞬息万变，紧握时事热点

在信息爆炸的时代，人们的注意力越来越碎片化。短视频以其简短、直观的特点，满足了现代人的碎片化阅读需求。特别是针对报道时效性强、更新速度快的突发或热点事件，短视频新闻展现了无可比拟的优势。对新闻工作者而言，熟练掌握短视频新闻制作技能已成为当务之急。

3.直播实时性：身临其境，透明报道建立信任

直播技术的发展，为新闻传播领域带来了一场革命。通过直播，受众能够实时获得最新的新闻资讯，这种高度透明的新闻报道方式不仅极大地增强了受众的参与感和代入感，还突显了新闻媒体的专业性和公信力［2］。特别是在报道具有歧视性的突发事件时，直播能够让受众实时了解事件进展，有效消除信息不对称带来的恐慌和误解。

二、新媒体背景下广播电视新闻内容制作的创新应对策略

（一）融合创新，技术内容双提升

1.虚拟现实，沉浸式阅读新闻报道

在新媒体环境下，广播电视新闻编辑部门通过运用虚拟现实技术创作沉浸式新闻，已经成为新闻内容制作变革的重要举措之一。具体来说，广播电视新闻编辑部门可以组建由专门的内容制作人员与技术开发人员构成的技术团队，运用3D建模、动画渲染等手段，重构虚拟的新闻事件现场。例如，对某起坍塌事故的新闻报道，技术团队可以搜集事故现场的图片、视频资料，结合专业建模工具构建高实感的虚拟事故现场。受众只需要戴上VR设备，就可近距离看到压迫变形的建筑、四处散落的碎石块等。这样的沉浸式体验有助于提升新闻的感染力，极大地增强受众的代入感以及对新闻的印象。

2.大数据分析，精准推荐贴人心

面对信息爆炸和受众个性化的挑战，广播电视新闻编辑部门要把大数据驱动的精准新闻推荐技术作为实现新闻内容制作变革的重要举措。具体来说，广播电视新闻编辑部门可以组建专门的数据采集团队和算法工程团队，其中数据采集团队可以运用爬虫、语义分析等技术持续捕捉受众的新闻关键词搜索记录、浏览时长等数据并分类标注，最终构建包含受众兴趣画像的结构化新闻大数据库。在此基础上，算法工程团队可以通过开发个性化新闻推荐引擎，运用机器学习算法为受众精准推荐新闻内容。与此同时，为了不断优化推荐结果，数据采集团队和算法工程团队也要持续跟踪受众的实际新闻阅读数据，判断推荐新闻的具体阅读情况，再根据反馈调整推荐模型。这有助于广播电视新闻编辑部门大幅提升新闻推荐的效率，为受众提供更优质的个性化新闻阅读体验。

（二）多平台传播，满足不同需求

1.社交媒体推广，新闻动态随手得

面对社交媒体平台快速崛起的浪潮，广播电视新闻编辑部门必须积极适应并通过社交软件实现新闻内容的精准推广。具体来说，广播电视新闻编辑部门要组建专门的新媒体运营团队，根据不同社交媒体平台的受众属性特征，制订有针对性的新闻内容推广计划。例如：针对中老年受众使用较多的微信，新媒体运营团队可以推送较为严谨的深度新闻分析；针对拥有大批年轻受众的抖音，其可以推送较为轻松的新闻或娱乐短视频。在内容推送后，新媒体运营团队还要持续跟踪受众的行为数据，如视频播放量、转发量等，及时优化推送策略。

2.定制内容体验，平台差异显特色

在进行社交媒体推广的同时，广播电视新闻编辑部门还须制订不同终端和使用场景下的定制化新闻策略。具体来说，广播电视新闻编辑部门要组建产品运营团队，根据不同终端/场景的受众特征，设计差异化的新闻产品。例如：针对快节奏移动场景的受众，产品运营团队要推出简洁快速的“一分钟新闻”产品，提供基于话题的简要新闻内容；而针对家庭场景的电视端受众，其要设计具有互动性的专题类节目，节目不仅应包含有主播实时解读，还应通过语音服务与受众进行互动。这种深入受众场景的定制化新闻策略，可增强新闻产品的细致性，更有效地吸引受众，展现新闻工作者的真知灼见。

（三）受众参与，互动交流增黏性

1.社交媒体互动，受众反馈及时

面对社交媒体受众的海量评论，广播电视新闻编辑部门必须主动作为，与受众进行高质量、高频的互动交流。具体来说，广播电视新闻编辑部门要成立专门的互动编辑团队，持续关注社交媒体上受众对新闻报道的评论与反馈，保持开放、谦逊的心态倾听受众声音。针对质疑新闻真实性的意见，互动编辑团队要耐心提供佐证材料；针对由于视角局限造成的误读，其也要态度和善地予以澄清。此外，互動编辑团队还要运用文本分析工具，对热评内容进行提取、分析、总结，挖掘受众关注的焦点话题并制作成相关新闻内容进行推荐。这有助于广播电视新闻编辑部门提高社会影响力，树立权威与提升公信力。

2.调整策略优化，参与体验更佳

在与受众的高频互动中，广播电视新闻编辑部门还必须主动吸纳受众反馈的独到见解，以作为完善新闻策略的重要参考。具体来说，广播电视新闻编辑部门要成立受众研究团队，利用文本挖掘等技术深入分析受众评论中反映的诉求与建议，总结受众关注的热点与内容偏好，以调整新闻制作策略。例如，受众研究团队通过提升记者现场探查的频率，对热搜事件提供更多维度的跟进报道；拓展新闻解读的深度，帮助受众形成更立体的判断。此外，受众研究团队还要关注国内外先进的新闻互动形式，不断优化受众的参与体验［3］。只有做到与受众真诚交流，并主动吸纳受众反馈进行迭代升级，广播电视新闻编辑部门才能树立权威与提升公信力，获得受众的长期支持。

（四）数据驱动，精准服务赢口碑

1.收集数据，深入洞察受众需求

面对受众群体日益多样和个性化的需求，广播电视新闻编辑部门必须主动作为，通过多源数据的收集与挖掘，深入洞察受众对新闻服务的实际需求。具体来说，广播电视新闻编辑部门要成立数据分析团队，一方面利用爬虫技术收集社交媒体平台上受众的新闻浏览主题和关键词搜索数据，避免仅通过专业视角制作新闻内容；另一方面要定期对不同年龄段、不同区域的受众群体展开调查，了解他们的新闻内容偏好。在抽取大量异构数据后，数据分析团队可通过机器学习等模型分析不同受众群体的新闻兴趣主题分布、年轻人和老年人之间新闻内容偏好的差异等，从而优化新闻制作策略，满足不同受众群体的阅读需求。

2.深度分析应用，优化内容精准推荐

在明确不同受众群体的新闻兴趣画像后，广播电视新闻编辑部门需要在此基础上深入应用人工智能技术打造自动化的个性化新闻推荐系统。具体来说，算法工程团队需要选择通行的深度学习算法，如LSTM、BERT等进行模型迭代训练，输入受众群体的新闻兴趣标签数据集，最终生成个性化新闻推荐系统。该系统可针对某一受众的特征标签，主动识别并推送相匹配的新闻内容［4］。同时，产品运营团队也要跟踪受众的实际新闻点击行为数据，判断推荐新闻被受众接受或拒绝的情况，以帮助算法工程团队不断调整模型参数，逐步提升推荐匹配的精准度。在持续的数据学习与模型优化过程中，广播电视新闻编辑部门能够提高内容推荐的准确性，为受众提供个性化的新闻体验，这是其赢得受众口碑与信任的必由之路。

三、结语

当今时代，变革就是力量。站在传媒变革的历史转折期，广播电视新闻内容制作亟待转型升级。面对新媒体的冲击，广播电视新闻编辑部门必须主动拥抱变革，突破陈旧的新闻生产和组织模式，实现内容理念、内容制作流程、传播渠道等全方位的技术与模式创新，构建立体、多样、柔性的数据化新闻生产体系。只有深入推进新兴技术与新闻制作的有机融合，实现编采内容与形式的双提升，广播电视新闻编辑部门方能在变革中焕发新活力，在传媒格局重构中站稳脚跟、赢得优势，走在时代前列。

［参考文献］

［1］李伟.新媒体技术在电视节目制作中的应用［J］.电视技术，2023（06）：72-74.

［2］王庆旺.新媒体技术在电视节目制作中的实践刍议［J］.电视技术，2022（03）：91-93.

［3］陈鑫.新媒体技术在广播电视新闻采编中的应用［J］.电视技术，2023（03）：62-64.

［4］李杭.新媒体技术在电视新闻节目中的应用［J］.电视技术，2023（07）：135-137.