人工智能技术在新媒体传播中的应用价值及路径探讨

摘要：为促进新媒体传播领域智能化发展，本文阐述了人工智能技术在新媒体传播中的应用价值，从个性内容生长、内容精准推荐、沉浸式互动等方面出发，探究人工智能技术在新媒体传播中的应用路径。结果表明，在新媒体传播中应用人工智能技术，不仅可以智能生成内容，还能保护用户数据和隐私安全，实现个性化推送，提升传播精准度。

关键词：人工智能技术；新媒体传播；应用价值

随着互联网技术持续迭代升级以及移动终端设备的广泛普及，新媒体以其即时性、互动性、海量性以及多媒体融合等显著特性，重构了信息传播的生态格局，深刻影响着公众的认知模式和社会行为。与此同时，人工智能技术作为极具创新性的前沿科技，目前正快速渗透至各个行业领域，成为推动行业创新与社会发展的核心驱动力，尤其是在新媒体传播领域，人工智能技术的融入不仅能提升内容创作和生产效率，还能提升内容传播的精准度，优化新媒体传播效能。鉴于此，本文着重探讨人工智能技术在新媒体传播过程中的实际应用价值，并探讨其应用路径，旨在为人工智能技术在新媒体传播领域的合理、科学运用提供有益参考依据，推动新媒体传播领域的创新发展。

一、人工智能技术在新媒体传播中的应用价值

（一）智能内容创作和生成

区别于传统的内容创作方式，AI系统结合相关的创作指令、关键词和信息数据，可以自动生成新闻稿件、体育赛事报道、财经分析等标准化文本。不仅如此，AI系统还具备图文、视频、音频等的自动化创作功能，如生成剧情演绎、3D还原等沉浸式内容，丰富新媒体表现形式，提升内容产出效率。

（二）保护数据和隐私安全

在新媒体传播领域，人工智能技术展现出多维度的安全保障效能。一方面，人工智能技术能够借助数据加密算法、精准细致的访问权限管理以及数据脱敏等前沿技术，进一步强化对数据安全性的保障。另一方面，在用户隐私保护层面，人工智能技术可以通过深度学习模型，对用户网络行为模式进行智能解析和特征提取，构建用户行为画像，实现对用户异常访问行为的实时监测，有效保护用户隐私安全。

（三）个性化推送，提升传播精准度

AI系统通过分析用户浏览历史、点击行为、搜索关键词等数据，构建用户画像，可以为用户推送个性化的内容，满足用户个性化需求。同时，AI系统还可以结合用户反馈，自主、持续优化推荐模型，动态调整推送策略，确保推送内容与用户兴趣高度匹配，提升传播精准度。

二、人工智能技术在新媒体传播中的应用路径

（一）智能生成个性内容，提升媒体竞争力

人工智能技术可以自动生成个性化的内容，提高内容生产效率与质量，提升媒体竞争力。例如，在体育赛事内容传播过程中，通过应用人工智能技术，可以快速生成比赛结果、球员数据等基础信息，再结合历史数据与专家分析，为受众提供深入、全面的赛事解读文本，满足受众对即时信息和专业分析的双重需求。不仅如此，通过应用人工智能技术，发挥其本身优势，有助于简化体育赛事视频剪辑、配音、特效处理等流程，节约人力成本和时间成本，促使体育赛事视频处理自动化，满足受众多样化的需求，提升新媒体传播效率和传播质量。

（二）内容精准推荐，改善用户体验

在新媒体传播过程中，通过应用人工智能技术，能够实现内容的精准推荐，改善用户体验。一方面，相关工作人员可借助人工智能技术，对大规模信息实施筛选及标签化处理，以实现内容的精准化推送。以腾讯新闻等资讯客户端为例，其依托人工智能算法体系，深度剖析用户阅读行为模式、兴趣倾向等多维度数据，把握用户个性特征和实际需求，可以为他们推送具有个性、符合其阅读需求的新闻资讯，实现精准推荐，优化用户阅读体验。另一方面，相关从业人员促进人工智能技术与虚拟现实技术有机结合，借助构建虚拟场景的方式，能够让用户于虚拟空间内沉浸式感知新闻事件、观赏文艺演出等，创新内容传播形式，增强用户体验。

（三）沉浸式互动，提升用户参与感

人工智能技术应用价值在于助力具备沉浸式特征的交互环境的构建。此交互环境不仅能显著增强新媒体的互动效能，有效提升用户的参与深度与广度，还可进一步强化用户对新媒体平台的信任程度。从新媒体传播的特性来看，交互性特征较为突出，而人工智能技术可为新媒体注入更加智能、高度个性化的互动模式。在实际应用场景中，相关工作人员可以准确把握人工智能的语音识别功能核心，精确捕捉并解析用户的语音指令，从而完成智能问答、语音检索等功能操作，为用户构建自然、顺畅且高效的交互情境。与此同时，相关工作人员还可借助图像识别技术，开展多样化的图像辨识工作，主要涵盖人脸识别、手势识别及一般性图像识别等，给用户带来更加直观、生动的交互体验。例如，某社交媒体平台已集成智能化交互功能，当用户完成上传照片这个步骤时，社交媒体平台会自动识别照片内容、自动搜索相关内容并推送给用户，提升用户的互动性和参与度。

结 语

综上所述，目前人工智能技术在新媒体传播领域中的应用价值愈发凸显。但是，在享受AI带来便利的同时，还要警惕其潜在风险，如算法偏见导致的“信息茧房”、AI生成内容的真实性争议等。这需建立透明、可追溯的AI应用机制，加强人工审核与伦理监管，确保技术向善，促进新媒体行业可持续发展。

参考文献：

[1]赵琳月《人工智能技术在新媒体传播中的应用价值及策略》[J].《西部广播电视》2024,45(10):21-24.

[2]任书成《人工智能技术对新媒体传播的影响及应用分析》[J].《新闻研究导刊》2023,14(16):76-78.