生成式AI写作

"AI正在重塑用户的交互习惯、信息偏好、使用粘性、媒介耐性、感知信任。通过自然语言交互和临场意图识别，用户能以更便捷、直接的方式获取更准确、即时的内容反馈，同时结合上下文理解和交互指令优化，输出内容能不断贴合用户需求、实现微颗粒度上的质量提升。此外，AI在提供“已知”答案和既有内容输出的同时，还可以创作“未知”答案和创意性内容生成，这种“即时定制”的内容生成模式大幅提升了用户的主观能动性，这让用户对媒介信息反馈的耐性也进化到了“秒级”响应。加之交互过程中机器所形成的人格特征和共情特点，让用户对“媒体”的理解也赋予了更多的情感因素，这也会进一步强化用户使用粘性。主要内容和特色：从新闻传播专业教育视角切入，面向新闻写作过程中的关键环节，探索AIGC的“赋能”之路径和“负能”之边界。针对新闻选题、新闻评论、数据新闻、舆情分析、受众分析、效果评估、论文写作等环节，系统性讲解AIGC的应用流程、技巧与实战案例。通过理论与实践相结合，培养学生在AGI背景下的新闻素养与专业技能。
读者对象：新闻与传播专业本科生、研究生，及传媒领域从业者、新闻写作爱好者。"

目录






随书资源


第1章大模型赋能新闻传播研究与实践

1.1应用场景： AIGC驱动传媒产业供需升级

1.1.1AIGC跨界应用： 场景强化，多元辐射

1.1.2AIGC与传媒： 新闻生产流程革新与范式升级

1.1.3AIGC+新闻传播教育与实践

1.2技术逻辑： 生成式人工智能的特点与痛点

1.2.1大语言模型： 生成式AI的拐点

1.2.2AIGC的本质： 统计语言模型

1.2.3“百模”大战： 大模型产品的创新浪潮

1.3核心技能： 人机协作的可控性与能动性

1.3.1会提问： 逐层递进，刨根问底

1.3.2会求证： 博闻明辨，唯求其是

1.3.3会补短： 取长补短，融会贯通

第2章AI辅助新闻选题与热点洞察

2.1AI辅助选题的基本原则

2.1.1新闻选题的“冷”与“热”

2.1.2数据驱动的新闻选题

2.1.3AI辅助新闻选题的核心逻辑

2.2AI辅助选题的素材准备

2.2.1素材收集维度

2.2.2数据获取方式

2.3AI辅助选题的基础操作

2.3.1一步到位式选题生成

2.3.2逐层递进的提示引导

第3章AI辅助消息类新闻的写作

3.1AI辅助新闻写作的类型与思路

3.1.1AI新闻写作的类型

3.1.2AI辅助消息类新闻写作的思路

3.2消息类新闻AI写作的流程

3.2.1新闻主题确定与资料准备

3.2.2新闻结构拆解与框架梳理

3.2.3分版块提示指令与内容生成

3.3AI辅助新闻整合与润色

3.3.1新闻文本整合与润色

3.3.2新闻结构与篇幅调整

第4章AI辅助新闻评论生成

4.1新闻评论写作基础步骤

4.1.1新闻评论撰写的核心特性

4.1.2新闻评论撰写的基本模块

4.1.3新闻评论撰写的基础流程

4.2AI辅助新闻评论写作的流程

4.2.1新闻素材准备： 背景信息收集

4.2.2评论标题生成

4.2.3整体结构篇幅规划

4.2.4导语和引论撰写

4.2.5主体内容撰写

4.2.6评论结尾撰写

4.3新闻评论的整合与润色

第5章AI辅助数据新闻生成

5.1数据新闻写作的基础步骤

5.1.1数据新闻的制作流程

5.1.2AI辅助数据新闻制作的步骤

5.2AI辅助新闻数据收集

5.2.1数据维度： 需要哪些数据

5.2.2数据收集： 从哪些渠道收集

5.3AI辅助新闻数据分析

5.3.1统计数据分析

5.3.2文本数据挖掘

5.4AI辅助数据可视化与叙事

5.4.1数据图表制作

5.4.2故事化叙事： 逻辑串联

第6章AI辅助网络舆情分析

6.1舆情分析的基础框架

6.1.1舆情分析的主要内容

6.1.2舆情分析报告核心模块

6.2AI辅助舆情数据挖掘

6.2.1AI辅助事件概述生成

6.2.2AI辅助传播概况分析

6.2.3AI辅助媒体观点分析

6.2.4AI辅助舆论观点挖掘

6.3AI辅助舆情态势研判

6.3.1AI辅助风险洞察/舆情点评/舆情研判

6.3.2AI辅助对策建议生成

第7章AI辅助新媒体文案生成

7.1AI辅助平台调性与特征挖掘

7.1.1差异化平台调性识别

7.1.2爆款内容的数据洞察

7.2AI辅助长篇幅文案生成

7.2.1微信爆款内容的规律挖掘

7.2.2AI辅助生成微信公众号文章

7.3AI辅助短篇幅文案生成

7.3.1AI辅助微博内容生成

7.3.2AI辅助小红书文案生成

第8章AI辅助多模态与多语种新闻生成

8.1AI辅助图文类新闻生成

8.1.1AI辅助新闻配图

8.1.2AI辅助图片解说

8.2AI辅助视频类脚本创作

8.2.1AI辅助视频脚本分析

8.2.2AI辅助视频脚本生成

8.2.3AI辅助视频内容生成

8.3AI辅助多语种新闻生成

8.3.1多语种新闻翻译

8.3.2多语种新闻风格调整

第9章AI辅助受众分析

9.1受众分析的维度和方法

9.1.1受众分析维度

9.1.2受众分析方法

9.2受众需求挖掘与定位

9.2.1受众需求痛点分析

9.2.2既有市场环境分析

9.2.3受众差异化定位

9.2.4受众需求挖掘

9.3受众数据画像与调查

9.3.1用户数据洞察： 标签化

9.3.2群像洞察与竞品分析

9.3.3受众调查与问卷设计

9.3.4用户角色模拟

第10章AI辅助传播效果评估

10.1传播效果研究范式

10.1.1传播效果研究的三大层次

10.1.2AI辅助经典传播效果理论分析

10.2AI辅助议程设置分析

10.2.1AI辅助第一层议程设置分析

10.2.2AI辅助第二层议程设置分析

10.2.3AI辅助第三层议程设置分析

10.3AI辅助框架分析

10.3.1常见媒介框架

10.3.2AI辅助新闻框架分析

第11章AI辅助学术论文写作

11.1AIGC赋能社会科学研究

11.1.1人类知识谱系中的社会科学

11.1.2AIGC： 一种认识世界的新方法

11.1.3AIGC辅助社会科学论文写作

11.2AI辅助研究设计

11.2.1AI辅助研究选题

11.2.2AI辅助研究框架搭建

11.2.3AI辅助文献阅读

11.3AI辅助实证分析

11.3.1AI辅助数据调研

11.3.2AI辅助数据解读

11.3.3AI辅助数据分析结论提炼

11.3.4AI辅助文字润色

11.4AI辅助论文写作操作示例

11.4.1辅助选题提示语示例

11.4.2搭建框架提示语示例

11.4.3文献阅读提示语示例

11.4.4明确问题提示语示例

11.4.5数据调研提示语示例

11.4.6数据分析提示语示例

11.4.7结论提炼提示语示例

11.4.8文字润色提示语示例

第12章AIGC背景下的新闻伦理

12.1AIGC风险洞察

12.1.1概率生成与AI幻觉

12.1.2数据污染与知识盲区

12.1.3交互误导与偏见滤泡

12.2AI对新闻伦理的挑战

12.2.1自动化虚假新闻

12.2.2模板化流水新闻

12.2.3AI作品与版权争议

12.3AIGC应用边界

12.3.1新闻职业伦理

12.3.2学术伦理规范

12.3.3技术伦理约束

参考文献

附录人工智能生成合成内容标识办法







生成式AI写作
AIGC赋能新闻传播研究与实践(微课视频版)




向安玲编著

































内 容 简 介

本书从新闻传播专业的教育视角切入，面向新闻写作过程中的关键环节，探索AIGC的“赋能”之路径和“负能”之边界。针对新闻选题、新闻评论、数据新闻、舆情分析、受众分析、效果评估、论文写作等环节，系统性讲解AIGC的应用流程、技巧与实践案例。通过理论与实践相结合，培养学生在AGI背景下的新闻素养与专业技能。

本书可以作为
全国高等学校
新闻与传播专业的学生教材，也可以供传媒领域从业者、新闻写作爱好者阅读。

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图书在版编目 （CIP） 数据

生成式AI写作: AIGC赋能新闻传播研究与实践: 微课视频版 / 向安玲编著.  北京:

清华大学出版社, 2025. 11.  ISBN 9787302700500

Ⅰ. G212.239

中国国家版本馆CIP数据核字第2025W4K681号




责任编辑： 温明洁薛阳

封面设计： 刘键

责任校对： 郝美丽

责任印制： 沈露


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经销： 全国新华书店

开本： 185mm×260mm印张： 14.5〓〓字数： 353千字

版次： 2025年11月第1版印次： 2025年11月第1次印刷

印数： 1～1500

定价： 59.90元



产品编号： 10788701