机器人新闻是在大数据、人工智能时代新闻传播领域技术发展的产物,是继广播、电视、互联网之后又一项对新闻行业产生巨大影响的技术应用。机器人新闻的出现不仅丰富了新闻报道内容,还使得传统新闻生产过程发生了结构性改变,新闻把关人由人类编辑转向AI算法,新闻编发速度从之前的数小时到现在的数秒,新闻生产过程逐渐走向自动化、智能化。作为一种全新的新闻生产模式,机器人新闻与以往报纸、电视等传统新闻,乃至互联网自媒体新闻这些以人为主体的新闻生产模式有诸多不同。从机器人算法模型的建立到机器人新闻的生成、编发,机器人新闻有一套独属于自己的“自动化”新闻生产模式。《每日经济新闻》的机器人新闻生产模式主要由数据抽取模型、内容生成模型两部分组成,这一模式的新闻生产流程还包括数据库建立、机器学习、内容生成、审核编发几个重要环节,最终生成如今进入到传播流程中的机器人新闻。本文通过深度访谈法、内容分析法、案例分析法三种分析方法,针对应用于《每日经济新闻》小冰写作机器人及其编发的财经快讯进行了深入研究。针对应用于《每日经济新闻》的小冰写作机器人,本文对小冰金融产品负责人和每经编辑进行了深度采访,借鉴腾讯Dreamwriter新闻生产流程将小冰写作机器人生产流程划分为数据库建立、机器学习、写作＆审核三个部分进行详细研究;针对小冰写作机器人在《每日经济新闻》网站上编发的新闻,本文通过系统抽样法,抽取小冰写作机器人于2022年2月21日、22日、23日三天编发的新闻为样本,并从多个维度对这些样本进行分析。由此,本文对小冰写作机器人的新闻生产模式及其在《每日经济新闻》网站上编写的财经新闻的特性进行了充分地研究。研究发现,小冰写作机器人编写的财经快讯虽然编发速度快、效率高,但也存在逻辑性差、灵活性差、总结分析能力差等问题。本文经过研究和分析,针对机器人新闻存在的符号应用能力弱、逻辑性差的问题,提出应当参考汉语语法规范在模型训练阶段进一步加强写作机器人AI模型训练;针对写作机器人总结分析能力差、灵活性差的问题,提出应当在模型训练阶段对现在暴露出的弱项继续加入更多写作模板强化模型;针对机器人新闻高效编发和高准确率无法兼得的问题,提出应当加入AI审核环节,分担人类编辑审核的工作量,提高审核效率;针对人机合作模式,提出对于新闻机构中存在的数据整理、信息交叉验证等环节应当充分挖掘写作机器人擅长处理结构化数据的能力,探索人机合作新模式。此外,本文以把关人理论为例就机器人新闻对传播理论影响展开研究,研究发现,机器人新闻的新闻把关进一步被“前置”、机器人新闻的内容把关缺少经验、机器人新闻需要一套适合自己的编辑审核机制。本文创新之处在于结合深度访谈法和内容分析法,通过在产品研发端采访小冰写作机器人项目研发负责人、在产品应用端采访与小冰写作机器人共事的每经编辑,系统地分析了如今在《每日经济新闻》应用近两年、日均编发AI快讯超过500条的小冰写作机器人的新闻生产模式,并通过对小冰写作机器人产出的AI快讯研究,针对小冰写作机器人新闻生产模式,提出了应该在模型训练阶段针对薄弱环节加强模型训练、有针对性地丰富写作模板、加入AI审核、探索人机合作新模式几条改进建议,不足之处在于未将研究样本进一步扩充到多个新闻机构,未能进行跨学科研究,就AI审核环节进一步构建有针对性的算法模型。人工智能发展尚且处于初期阶段,机器人新闻应用也只是刚刚开始,机器人新闻生产模式的建立和完善将是一个需要被长期关注的问题。