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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Society and Economy</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4959</issn><eissn>2995-4975</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SE.2025120001</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>生成式人工智能背景下数据新闻的转型路径与实践逻辑
—— 基于三家主流媒体的质性研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/SE/3/12/10.61369/SE.2025120001</url><author>袁雯倩,杨学永</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>12</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-12-20</published-time></date></history><abstract>随着生成式人工智能（AIGC）加速介入新闻生产，数据新闻作为技术依赖度极高的新闻类型，正面临生产流程、协作机制与新闻理念的深度重塑。本文选取澎湃新闻、人民日报客户端与央视新闻三家主流媒体为案例，结合2020&amp;mdash;2021年与2023&amp;mdash;2024年两个阶段的数据新闻作品，探讨AIGC 介入后数据新闻在选题策略、可视化手段等方面的演变路径。研究发现，AIGC 不仅在图表生成、文本润色等环节显著提升效率，更促使编辑、记者与算法之间的协作逻辑发生结构性转变。不同类型媒体在技术采纳路径上呈现出差异化特征：党媒趋于稳健与规范，市场化媒体更重交互性与技术探索。</abstract><keywords>生成式人工智能,数据新闻,新闻生产,人机协作,质性研究</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list/></back></article>
