起于传统新闻传播 志在现代媒体创新

互联网的发展让现代人获取信息的渠道更加多元化，新的传播方式驱动着传统媒体加速融合发展，现在新闻媒体行业已然处于一个重要的机遇期，如何把握信息革命的胜利果实，加快构建新型媒体生态，提升媒体平台的传播力、引导力、影响力，是传统媒体技术工作者需认真考虑的问题。数字化时代信息技术专家孟凡彬认为，现如今媒体融合发展已经进入“下半场”，想要占据新媒体制高点，就必须顺应时代发展潮流，借助新技术的力量打造更受用户欢迎的新闻产品，才能够在舆论战场中牢牢把握主动权。

孟凡彬多年来专注深耕新闻传媒与公共关系领域，在《中国日报》以及美国、德国等多家国内外知名新闻媒体单位都担任过要职，曾策划、制作一系列关注国计民生的重要报道，广泛涉及科技、社会、文化、外交等多个领域，她是时代风云的记录者、社会进步的推动者、公平正义的守望者，在行业内的地位举足轻重。这位经历了传统媒体时代、正奋战在媒体融合战线的媒体“老兵”，面对媒介生态、舆论生态正在发生的颠覆式变化，她从认识论、方法论、实践论多个维度重新思考了新闻传播的本质，立足新媒体传播规律大胆地将人工智能、NLP算法等先进技术创新性应用到新闻生产链条当中，近年来在学术与实践应用方面均取得了显著的成果，其中“基于NLP算法的智能舆情监控与预测平台”凝结了她多年的心血，是她在媒体融合道路上的集大成之作。

孟凡彬表示，网络空间已经成为人们生产生活的新空间，社交媒体和新闻平台上不断地涌现大量言论和舆情，她的“基于NLP算法的智能舆情监控与预测平台”能够通过情感分析、关键词提取和实体识别等技术手段，系统收集、整理和分析公众言论和媒体报道，从而洞察舆情中的大众情绪。其中的核心底层逻辑被孟凡彬称为“三步走”：第一步是基于情感词典对抓取的互联网文本进行情感打分，判断文本的情感色彩（如积极、消极或中立），捕捉大众对事件、产品或话题的态度；第二步是通过抓取关键词和抽取命名实体识别热点事件，基于文本利用LDA模型进行主题建模，从而发现文档集合中的潜在主题分布，挖掘社会关注的核心问题；第三步结合时间序列分析把握舆情发展趋势，在关键时刻提前预知潜在的危机，为决策提供参考依据。

孟凡彬已将“基于NLP算法的智能舆情监控与预测平台”成功应用于ARD的内部新闻制作流程中，帮助ARD消化流媒体平台上来自不同地区和文化的评论，更好地处理多语言和文化间的语境差异问题。据了解，孟凡彬正是借助这一平台的支持，领先同行关注到中国青年就业形势等社会现象，并连续多年跟踪形势变化，才成就了中国青年就业系列下多个具有重要社会价值的新闻产品。该平台在多年间已经多次迭代升级，逐渐向多模态方向发展。除了文本还适用于图像、视频等信息的处理，因其在舆情分析方面的优越性为其他行业的企业机构所青睐，已经推广应用到品牌管理、营销公关、政策评估、市场调研等场景当中。

“基于NLP算法的智能舆情监控与预测平台”的成功可以说是“信息即财富”这一箴言的写照。除此之外，孟凡彬近年来研究成功的“AI驱动的高级公关策略仿真平台”也是其对互联网信息数字化应用的深入探索。她适应了媒体的融合发展，但没有停留在新闻工作者的身份，而是发挥新闻工作者对舆论信息的深度认知，利用数据驱动业务，利用算法重构渠道，使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。

从传统新闻工作者，到数字化时代信息专家，孟凡彬的华丽转身，为业界树立了榜样和标杆。面对未来，孟凡彬表示，她将以更加开放的心态拥抱时代变化，未来的社会必然将更加依赖于信息与技术的深入融合，她鼓励同行们不仅要成为信息的传播者，更要对信息进行创新性的使用，以更积极的姿态、更稳健的行动，投身于以技术创新为支撑的深层次媒体融合中，推动新闻媒体行业行稳致远，促进整个社会向着更加和谐、进步的方向迈进。