人工智能技术在广播电视监测监管中的应用

李吉焕 苏红霞

【摘要】在信息技术日益发展的今天，广播电视行业作为传统媒体领域的重要组成部分，也在不断探索如何利用新技术推动行业的发展与进步。人工智能技术作为一种颠覆性的技术，在广播电视监测监管领域展现出了巨大的潜力和应用前景。广播电视监测监管作为保障社会公共利益和促进广播电视行业健康发展的重要机制，其效率和准确性直接关系到广播电视内容的质量、安全和合法性。本文探讨了人工智能技术在广播电视监测监管中的应用，并以优化策略为主要研究内容，以期为广播电视行业的监管工作提供新思路和新方法。

【关键词】人工智能技术；广播电视；监测监管

中图分类号：TN92                            文献标识码：A                            DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.11.007

广播电视行业作为传统媒体领域的重要组成部分，在信息时代的快速发展下，面临着日益复杂的监管环境和技术挑战。广播电视内容的丰富性和广泛性使得监管工作变得尤为复杂，而传统的人工监测手段已难以满足监管的要求，效率低下、成本高昂，且容易出现遗漏和错误。本文基于若干人工智能技术的概述，结合分析了当前广播电视监测监管面临的现状与挑战，并从广播电视节目内容审核、广告监测、频道管理、版权保护、舆情监测、数据分析决策等多个层面探讨了人工智能技术的应用策略。

1. 人工智能技术概述

1.1 人工智能技术的发展

随着计算机技术、算法优化和大数据技术的不断进步，人工智能技术已经取得了许多突破性进展，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破性成果，为AI技术的发展提供了坚实的技术基础和支撑。人工智能技术在各个行业的应用场景日益丰富，涵盖了医疗健康、金融、零售、制造业等多个领域[1]。在医疗健康领域，AI技术可以辅助医生进行诊断、制定治疗方案，提高医疗效率和诊断准确度；在金融领域，AI技术可以用于风险评估、信用评级、反欺诈等方面，提高金融服务的智能化水平。随着AI技术的不断发展，其应用场景不断扩展到更多领域，如智能驾驶、智能家居、智能城市等。在智能驾驶领域，人工智能技术可以实现车辆自动驾驶、交通管控、路况预测等功能，提高交通安全和效率；在智能家居领域，AI技术可以实现智能家居设备的智能控制和联动，提高生活便利性和舒适度。人工智能技术的发展将深刻改变人类社会的生产、生活和管理方式，将对社会产生深远的影响。例如，AI技术的普及将提高生产效率和经济增长，推动产业升级和结构调整；AI技术的应用也将引发一系列社会问题和挑战，如就业结构调整、隐私保护、道德伦理等方面的问题。

1.2 机器学习与深度学习算法

机器学习是人工智能的一个分支，其核心思想是让计算机通过从数据中学习模式和规律，从而实现特定任务的能力而无需明确编程[2]。在广播电视监测监管中，机器学习算法可以通过对海量数据的训练和学习，提高监测和监管效率。深度学习则是机器学习的一种特殊形式，它模仿人类大脑神经元之间的连接方式，通过多层神经网络实现对复杂数据的学习和分析。由于广播电视节目内容的多样性和复杂性，深度学习在视频内容识别、语音识别等方面均有着广泛的应用前景。

1.3 计算机视觉技术

计算机视觉是人工智能领域的重要组成部分，其主要任务是让计算机能够“看懂”图像和视频。在广播电视监测中，计算机视觉技术可以用于识别视频中的场景、物体、人物等信息，从而实现对节目内容的理解和分析。例如，通过目标检测算法可以准确快速地识别广告片段、暴力场景等特定内容，帮助监管部门及时发现违规行为。

1.4 自然语言处理技术

自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。在广播电视监管中，自然语言处理技术可以用于分析节目的字幕、评论、标题等文本信息，从而辅助监管部门识别节目内容是否合规。另外，情感分析技术可以帮助监管部门了解观众对某一节目的态度和情绪，为节目评价和监管决策提供参考。

2. 广播电视监测监管的现状与挑战

广播电视内容的多样性和数量庞大给监管工作带来了巨大的挑战。随着数字化技术的普及和网络传播的兴起，广播电视内容呈现出爆发式增长的趋势，监管部门难以有效监管大量的广播电视节目和广告内容，容易造成监管盲区和漏洞。传统的人工监测方式效率低下、成本高昂，难以满足广播电视内容的快速更新和大规模监管的需求，且容易出现监管结果的不准确和主观性较强的问题。广播电视内容的跨平台传播和海量化特点，使得监管工作变得更加复杂和困难。现如今，广播电视节目不仅在传统电视媒体上播出，还可以通过互联网、移动应用等多种渠道进行传播，监管工作需要覆盖各个传播渠道，难以实现全面监管。广播电视行业存在内容违规和版权侵权等问题，如假广告、低俗内容、盗版节目等，监管部门需要加大对这些问题的监测和处置力度，但传统的监管手段往往难以满足对违规内容的及时发现和处理。

面对这些挑战，监管部门需要借助先进的人工智能技术，如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等，从而实现对广播电视内容的智能监测和定位。通过引入自动化监测系统，监管部门可以实现对海量广播电视内容的实时分析和筛选，从而快速发现异常内容和违规行为。同时，利用人工智能技术提供的数据分析和预警功能，监管部门能够更加准确地指导监管工作的重点和方向，确保监管的及时性和有效性。同时，加强跨平台内容监管和数据安全保护也是解决当前监管挑战的关键步骤。

3. 人工智能技术在广播电视监测监管中的应用策略

3.1 人工智能在广播电视节目内容审核中的应用

广播电视节目内容审核是保障公共传播环境、维护社会文明风尚的重要工作，然而传统的人工审核方式存在效率低、覆盖范围窄、主观性强等问题。为解决这些问题，人工智能技术在广播电视节目内容审核中得到了广泛应用，并取得了显著成效。人工智能技术在广播电视节目内容审核中可以实现自动化处理，提高审核效率，凭借深度学习算法和大数据分析技术，人工智能系统可以快速准确地识别和分类广播电视节目中的内容，包括涉黄、涉暴、违法违规等不良信息，大大减轻了人工审核人员的工作负担，提高了审核效率。人工智能技术可以实现多维度的内容审核，确保审核结果的客观性和准确性[3]。传统的人工审核往往只能针对少数关键词或特定情景进行审核，容易出现漏审和误审的情况。而人工智能技术可以基于深度学习算法对节目内容进行全方位、多角度的分析和评估，有效降低了漏审和误审的风险，提高了审核结果的准确性。人工智能技术还可以实现实时监测和预警，及时发现和处理违规内容，凭借与广播电视节目播出系统的集成，人工智能系统可以实时监测节目内容，并在发现违规内容时自动发出预警信号，提醒相关人员及时处理，避免不良内容对观众造成不良影响，从而保障公共传播环境的清朗。

3.2 人工智能在广播电视广告监测中的应用

人工智能技术通过深度学习算法，能够自动识别广播电视节目中的广告内容，并对广告进行分类，包括产品类别、广告形式等，这使监测过程不再依赖人工操作，大大提高了监测效率和准确性。人工智能技术可以对广告内容进行深度分析和评估，包括情感识别、语义分析、品牌效应评估等，凭借分析广告的内容和效果，可以为广告主提供更加全面、深入的数据支持，帮助其优化广告策略和提升广告效果[4]。人工智能技术可以实现对广告投放情况的实时监测和追踪，包括广告的播出频次、时段、地域等信息。还能够通过数据分析和算法模型，对广告的观众反馈和效果进行评估，为广告主提供决策参考和优化建议。人工智能技术可以帮助监管部门及时发现和识别广播电视中的违法广告，如虚假广告、医疗广告、违规竞价等，可以维护广告市场秩序和保护消费者权益。

3.3 人工智能在广播电视频道管理中的应用

传统的广播电视频道管理需要大量的人力资源进行内容审核，但由于广播电视节目庞大且多样化，人工审核容易出现漏审和误审的情况。而人工智能技术可以通过自然语言处理和图像识别等技术，对广播电视节目进行自动化审核，提高审核效率和准确性，同时保障内容的合规性和安全性。人工智能技术可以根据用户的观看历史、兴趣偏好和行为特征，智能地推荐适合用户口味的节目，凭借分析用户的观看行为和反馈数据，人工智能系统可以生成个性化的节目推荐列表，提高用户体验和观看黏性，同时优化广播电视频道的节目安排和编排。人工智能技术可以通过对用户行为数据的挖掘和分析，构建用户画像，深入了解用户的兴趣爱好、消费习惯和观看偏好。基于用户画像，广播电视频道可以精准定位目标用户群体，制定针对性的营销策略和节目策略，提高用户满意度和市场竞争力。

3.4 人工智能在广播电视版权保护中的应用

人工智能技术可以通过图像识别、音频识别和文本识别等技术，自动识别广播电视节目中存在的版权信息，包括节目制作方、节目名称、版权所有者等，凭借建立广泛的版权数据库和算法模型，人工智能系统可以高效地识别出节目中的版权信息，为版权保护提供有效的技术支持。人工智能技术可以实现对广播电视节目在网络平台和其他媒体上的传播情况进行实时监测和跟踪，凭借大数据分析和网络爬虫技术，人工智能系统可以快速准确地发现侵权行为，包括盗播、盗链和盗版等形式的侵权行为，及时采取相应的防范措施，保护版权方的合法权益。人工智能技术可以在版权侵权案件调查和诉讼过程中发挥重要作用，凭借对大量案件数据和法律文本进行分析，人工智能系统可以为律师和版权维权机构提供智能化的法律研究和案件辅助工具，帮助他们更有效地收集证据、分析案情、制定诉讼策略，提高版权维权的效率和成功率。

3.5 人工智能在广播电视舆情监测中的应用

人工智能技术可以通过网络爬虫和数据挖掘等技术，实时监测广播电视相关信息在各类网络平台上的传播情况，包括社交媒体、新闻网站、论坛等，同时获取公众对广播电视节目和事件的评论、讨论和反馈，凭借大数据分析和自然语言处理技术，人工智能系统可以对海量的舆情数据进行快速准确地识别、分类和汇总，为广播电视机构提供全面的舆情态势分析[5]。人工智能技术可以对舆情数据进行情感分析，识别出用户评论和观点中所蕴含的情绪倾向，包括正面、负面和中性情感，凭借机器学习算法和情感词库的建设，人工智能系统可以自动识别舆情事件的情感极性和强度，帮助广播电视机构及时了解公众情绪波动，调整舆情应对策略。人工智能技术可以基于历史数据和模型预测方法，实现舆情事件的预警和预测，凭借对舆情数据的时间序列分析和趋势预测，人工智能系统可以发现潜在的舆情风险和危机，并提前向广播电视机构发出预警信号，以便及时采取应对措施，降低舆情风险和损失。

3.6 人工智能在广播电视数据分析与决策支持中的应用

在广播电视监测监管中，通过利用人工智能技术进行数据分析，监管部门可以更加深入地理解广播电视行业的运行情况，提供决策支持，优化监管策略，推动行业良性发展。首先，人工智能技术在数据收集和处理方面具有独特优势。监管部门可以利用人工智能技术快速、精准地收集并整理大规模的广播电视数据，包括节目播放数据、广告投放数据、观众反馈数据等。通过数据清洗、标准化和分析，监管部门能够建立全面准确的数据基础，为后续决策提供可靠依据。其次，人工智能技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，帮助监管部门发现数据背后的规律和趋势，分析广播电视节目的受众需求、市场竞争格局，预测节目收视率、广告效果等关键指标。第三，人工智能技术还可以提供个性化的决策支持，根据不同的监管目标和需求，为监管部门定制化的解决方案。此外，人工智能技术在数据隐私和安全方面也发挥着重要作用。监管部门可以借助人工智能技术强化数据保护和隐私管理，确保敏感数据的安全存储和传输，避免数据泄露和滥用，提升监管工作的合规性和可信度。

4. 结束语

随着人工智能技术的快速发展和应用，尤其是在图像识别、自然语言处理、数据分析等领域的突破，广播电视行业开始积极探索将人工智能技术应用于监管工作中，以提高监管效率和准确性。人工智能技术的引入，为广播电视监测监管带来了新的机遇，成为解决监管难题和提升监管水平的重要途径。然而，尽管人工智能技术在广播电视监测监管中具有巨大的潜力，但其应用过程中也面临着一系列挑战和问题。例如，技术的不成熟和不稳定性导致监管结果的不准确；数据的质量和完整性对于算法的有效性和可靠性至关重要；监管政策和法规的制定需要与技术的发展相适应，以确保监管工作的合法性和公正性。因此，研究如何有效地利用人工智能技术优化广播电视监测监管工作，提高监管效率和准确性，成为当前广播电视行业面临的迫切问题之一。

参考文献：

[1]杨飞，陈武，李晶.人工智能技术在广播电视业务监测中的应用[J].广播与电视技术，2024，51（01）：18-22.

[2]孟庆楠.人工智能在广播电视监测监管中的应用分析[J].数字传媒研究，2023，40（12）：29-32.

[3]同智巍.人工智能在广播电视监测监管中的应用[J].数字传媒研究，2023，40（09）：52-55.

[4]亓振军，王娴.人工智能技术在广播电视新闻节目监测中的应用[J].现代视听，2023（06）：76-78.

[5]李骞.人工智能在广播电视监测和监管中的应用[J].集成电路应用，2022，39（07）：289-291.

作者简介：李吉焕（1987—），男，甘肃临潭人，工程师，研究方向：广播电视传输。