摘要：随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，新闻传播领域正在经历一场深刻的变革。其中，人工智能技术对数据新闻的影响尤为显著。通过自动化的数据采集、深度分析和智能可视化，人工智能技术极大地提升了数据新闻的生产效率和内容深度。但在为数据新闻工作者提供强大工具的同时，人工智能技术也引发了一系列新闻伦理挑战，其中最为显著的就是公众对新闻责任和偏见的担忧。

关键词：人工智能；数据新闻；新闻生产；应用与挑战

数据新闻是一种结合了新闻学、数据科学和计算机技术的新型新闻报道形式，它通过收集、分析和可视化大量数据，揭示隐藏在数据背后的新闻故事和趋势。数据新闻不仅提高了新闻报道的准确性和深度，还通过可视化展示，增强了读者的参与感和体验感，成为现代新闻传播领域的大势所趋。与传统新闻报道相比较，数据新闻的核心在于对海量数据的收集、分析和可视化呈现，而随着人工智能和机器学习技术的不断进步，人工智能技术已成为处理这些复杂任务的强大工具。它不仅极大提升了数据新闻的生产效率，更在报道的深度和广度上带来了显著增强。

一、人工智能技术的兴起

“人工智能”一词最早可追溯至1956年的达特茅斯会议，当时斯坦福大学的约翰·麦卡锡教授提出制造智能机器的科学，并使用“人工智能”（Artificial Intelligence， 简称AI）这一术语，这标志着人工智能作为一门新兴学科的正式诞生。早期的人工智能技术研究主要集中在逻辑推理、问题解决、机器翻译、感知器和神经网络模型、自然语言处理以及简单的机器学习算法等领域，这些研究为后续人工智能的发展奠定了基础。进入21世纪，随着计算机硬件性能的显著提升和大数据时代的到来，人工智能技术迎来了新的发展机遇，并逐渐渗透到各个行业，被广泛应用在各个领域，包括医疗、金融、教育、交通、农业、能源、制造业等等。人工智能技术在各行业的广泛应用，不仅推动了相关行业的发展，提高了生产效率和服务质量，还为人类生活带来了诸多便利和创新。

二、人工智能在数据新闻生产流程中的应用

在人工智能技术的影响之下，新闻的生产、分发和消费方式都在发生着前所未有的变革，如AI技术助推的新闻自动化生产、数据驱动的深度报道、个性化新闻推荐、新闻事实核查、跨语言翻译等等。其中，在数据新闻生产流程中，人工智能的应用也日益广泛和深入。从数据的收集、清洗、整合到分析挖掘，再到可视化呈现，AI技术在每个环节都发挥着重要作用，极大地提高了数据新闻的生产效率和质量。

首先，在数据收集阶段，AI可以通过网络爬虫、API接口等技术，实现对各类数据源的高效、自动化访问。如网络爬虫能够按照预设的规则，自动浏览互联网并抓取目标数据，AI都能迅速处理并提取出有用信息。而API接口则提供了一种标准化的数据交互方式，使得AI能够直接从各类在线数据库、政府公开数据平台等获取数据，极大提高了数据收集的效率和准确性。同时，AI还可以对收集到的数据进行初步的筛选和预处理，去除无关信息，确保数据的质量和可用性。

其次，在数据清洗和整合阶段，AI能够自动识别数据中的缺失值和异常值，并对其进行填充或者删除。AI还可以识别数据格式的不一致性，如日期格式、货币单位等，并对其进行修正以确保数据的一致性。此外，AI还能够通过去重和数据标准化的过程消除数据冗余，提高数据的质量。在处理文本数据时，AI利用自然语言处理技术进行词干提取、词性标注等，以提取有意义的信息。最后，AI还能够整合来自不同来源的数据，解决数据不匹配和冲突的问题，提供准确、一致的数据集供后续分析使用。通过这些方法，AI大大提高了数据清洗的效率和准确性。

其三，在数据分析和挖掘阶段，通过机器学习、深度学习等技术，AI可以从海量的数据中自动发现隐藏的模式、趋势和关联，挖掘出有价值的信息和洞察。这些发现可以为新闻报道提供有力的数据支撑，使新闻内容更加具有说服力和吸引力。

最后，在数据可视化呈现阶段，AI可以根据数据的特点和受众的需求，自动生成各种形式的可视化图表和交互式应用。AI可以分析数据集的关键指标和趋势，智能推荐最合适的图表类型，以最直观的方式展示数据。AI还可以根据目标受众的特征，如年龄、性别、教育背景等，以适配不同受众的可视化表达方式，包括颜色方案、布局设计、数据标签等元素的调整。并且，AI工具还能够创建交互式图表，允许用户通过点击、拖拽、缩放等操作来探索数据的不同维度和细节，提供更丰富的用户体验。

三、人工智能技术对数据新闻生产的影响

人工智能技术对数据新闻生产的影响是深远和多方面的，一方面它给数据新闻的生产带来了一系列积极影响。首先是报道时效的提升。数据新闻由于其特殊的生产路径，需要从纷纭复杂的海量数据中提取出有价值的数据，然后对其进行清洗、分析与整合，最终进行可视化呈现，这使得数据新闻的制作周期更长，时效性明显不足。有了AI技术的融入，这一局限将很有可能被打破。当前各类智能聊天工具如Chatgpt可以快速根据指令生成各种可视化图表，甚至直接生成数据新闻报道，这将在很大程度上缩短数据新闻的制作周期，进而提高数据新闻的报道时效性。其次是呈现形式的多元化。在很长一段时间内，数据新闻的可视化呈现主要是静态图表、动态数据图和数据短视频三种形式，随着AI技术的发展，一系列智能技术如VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术的融入，为数据新闻的呈现形式带来了革命性的变化，不仅丰富了新闻报道的维度，也提升了用户的沉浸感和参与度。

另一方面，人工智能技术给数据新闻的生产也带来了新的挑战和伦理考量等。首先是算法偏见与不公。在人工智能系统或算法中，由于数据、设计或执行过程中的某些因素，会导致算法在处理、分析或预测时对某些群体或个体产生不公平或不平等的结果，进而造成新闻报道或分析结果不公平，反映或加剧社会不平等。其次是数据隐私风险。AI在数据新闻生产中需要处理大量数据，其中就包括一些涉及隐私的个人信息，如果缺乏适当的数据保护措施，可能会导致隐私泄露，侵犯个人隐私权。除此之外，还有新闻责任与归属问题。当由AI生成的新闻报道出现错误或误导性信息时，其责任归属问题相对较为复杂，涉及到技术开发者、新闻机构、AI系统等多个层面的考量。此外，算法决策的透明度和可解释性不足，可能影响公众对新闻的信任。

人工智能技术的迅猛进步，为数据新闻生产的全链条带来了革命性的变革。从精准的数据采集、高效的数据清洗、深入的数据挖掘与分析，到直观的数据可视化，AI技术不仅极大地提升了数据新闻的生产效率和质量，也拓宽了报道的深度与广度，为新闻工作者探索数据背后的故事提供了强大的工具和广阔的视野。这标志着数据新闻行业正迈向一个更加智能化、自动化的新时代，为公众呈现更加丰富、多元的新闻内容。

参考文献：

［1］彭兰.数字时代新闻生态的“破壁”与重构［J］现代出版，2021.

［2］李欣怡，冯帆.数据新闻可视化与人工智能融合发展的创新路径［J］海河传媒，2023.

［3］陈雨.人工智能在新闻传播中的应用［J］卫星电视与宽带多媒体，2024.

作者简介：张依（1992.8--），女，汉族，籍贯：湖北黄冈人，武汉文理学院人文艺术学院，助教，硕士学位，专业：传播学，研究方向：数据新闻理论与实务