Notas de la conferencia: Fusión de medios y innovación de paradigma de comunicación en la era inteligente
Incluido en el tema
La fusión de medios y la innovación del paradigma de la comunicación en la era de la inteligencia Chen Changfeng, Universidad de Tsinghua - Cambio de paradigma en la producción de medios inteligentes- Cambios en el mecanismo en la distribución de algoritmos inteligentes- La ética inteligente y el cambio de la filosofía periodística Fusión de medios y comunicación inteligente Fusión mediáticaImpreso, audio, vídeo, medios digitales interactivosAlianzas estratégicas, operativas y culturales entre organizacionesCentro de Estudios de Medios, Asociación Americana de la Prensa Technology Fusion: The Integration of Media Technology Patterns: El proceso y el resultado de romper la brecha entre los medios de impresión, los medios de audio y vídeo para formar patrones de medios digitalesConvergencia industrial: fusión de empresas de Internet, empresas de telecomunicaciones y medios de comunicaciónIntegración cultural: "identidad" como núcleo, incluida la globalización de la comunicación y la integración del flujo de información de dos niveles.Integración de políticas La tecnología aporta innovación en paradigmasLa estructura de la revolución científica de Thomas KuhnLa revolución científica es un cambio de paradigma en el que los científicos trabajan juntos para "resolver misterios" bajo el paradigma anterior, una vez alejados de ellos“Anormal.”Y.“Crisis.”Los avances a menudo conducen a la generación de otro paradigma en el que la ciencia puede progresar.Marcuse: "La tecnología, como modo de producción, como la generalidad de las herramientas, dispositivos e instrumentos, es una forma de organizar y mantener (o cambiar) las relaciones sociales, encarnando patrones dominantes de pensamiento y comportamiento y una herramienta para el control y la dominación.Weiner: En esta era de instrumentalización racional, el valor del pensamiento tradicional ha desaparecido y la gente se ha vuelto cada vez más alienada.La teoría del control, el uso de las personas Racionalidad instrumental Racionalidad técnica y racionalidad del valorLa relación entre la inteligencia y el cuerpo: Inicialmente, el cuerpo como una tecnología para controlar el mundo, el cuerpo técnico.Ahora, la tecnología es física, y los teléfonos celulares son parte de nuestros cuerpos. El medio es una extensión del hombre.(Filosofía, Filosofía Técnica, Etica) Nuevas tecnologías que afectarán a los próximos cien añosGrandes datosInteligenteMóvilSupercomputadoras 5G (más calculadas)Cambiar nuestras percepciones y reglas existentes El cambio de paradigma de la producción de medios inteligentesProcesamiento del lenguaje natural de datos Las ventajas de la primera generación de inteligencia artificialImitación del macromelomecante de la inteligencia humana El aprendizaje simbólico del conocimiento Conocimiento experto (limitado) imita el pensamiento humano01 Explicativo02 Proceso de razonamiento explícito coherente con los seres humanos03 El aprendizaje simbólico basado en el conocimiento, como la programación lógica de generalización, puede superar las deficiencias de los métodos actuales de ciencia artificial basados en datos. (por ejemplo, capacidad promocional inexplicable y débil, grandes cantidades de datos requeridos, etc.) Aprendizaje profundo de IA de segunda generaciónUn modelo de sub-símbolo de IA que simula la percepción humanaAprendizaje profundo: Aprendizaje de nervios multi-oculto de extremo a extremoAvance de autoaprendizaje automático categorías ———— datos (conceptos) Aprender. 01 No explicativo (caja negra del algoritmo)02 Conjunto de datos Aprendizaje autónomo (los límites son cada vez más amplios) Inteligencia artificial de tercera generación01 Teorías y métodos de IA explicables y robustos02 Tecnología de IA segura, fiable, fiable y escalable03 Impulsar aplicaciones innovadoras de inteligencia artificialBasado en el conocimiento y en datosCuatro elementos: conocimiento, datos, algoritmos y cálculos La investigación requiere tecnología de seguimiento y es líder en la industria. Los algoritmos inteligentes se utilizan en el cambio de paradigma del periodismoMinería y análisis de datosProducción automatizada de contenidos: texto / artículos / visualización de datos / resumen / newsbotsNoticias de distribución de algoritmos: Patrón de distribución: El tipo de algoritmoComprobación inteligente de hechos: tecnología de gobernanza tecnológicaInteracción con el usuario: Robot social bot social Noticias de datos de clase pública neta Programación.Historial computacional Laboratorio de Noticias Computacionalhttps://flourish.studio/ Transmisión hombre-máquinaLa difusión de la "centrada en las personas" tradicionalLa comunicación hombre-máquina se transmite por máquina-hombreRedefinir el ámbito del sujeto de propagación. La comunicación hombre-máquina sostiene que las máquinas están empezando gradualmente a desempeñar el papel de los seres humanos en el sentido tradicional, y que la comunicación hombre-máquina también establece y afecta las relaciones sociales. (Spence, 2019)Las máquinas ya no sólo desempeñan el papel de "medios" para ayudar a la comunicación, sino que también se convierten en el principal cuerpo de participación dinámica en la comunicación. (Guzmán y Lewis, 2019)Comunicación intermedia de tecnología inteligente (comunicación mediada por IA) Caso de Noticias de Datos:https://www.climacell.co/coronavirus-resource-center/ Niemanlab predictions for journalismhttps://werd.io/2020/predictions-for-journalism-2020 Escritura de robotInforme Financiero AP 2014 Microsoft Xiaoice2015 Tencent dreamwrite Xinhua News Agency Xiaoice un presentador en prácticas2016 Microsoft Xiaoice2017 Xiaoming Xiaonan Xiaofeng Xiaofeng Xiaot2018 Traducción inteligente para informar de transmisiones inteligentes (Informe de dos sesiones) Optimizar la producción de noticias01 Los sitios de noticias utilizan Optimizely para seleccionar diferentes títulosEl sitio web del New York Post ha estado usando Optimizely para probar titulares durante años (hasta 2016). Muestre aleatoriamente 2-5 títulos hasta que el sistema determine los títulos más populares."En el pasado, los editores pensaban que sabían lo que la gente quería leer". "Ahora podemos probar diferentes títulos para ver qué ángulos son más interesantes para el lector".Los titulares en línea son completamente diferentes de las historias que se hacen cada noche para los periódicos de la mañana siguiente, y hay una gran cantidad de modismos en los titulares impresos.The New York Times sólo comenzó a probar titulares en línea en su primera página a finales de 2015.Qué historias de tu página de inicio no cumplen con tus expectativas de lectores, así que intenta encontrar una opción de título diferente. 02 Aplicación de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural LNP en la producción de tecnología: NLGGeneración de lenguaje natural (NLG, generación de lenguaje natural)La tecnología básica en la que se basa el robot de escritura, el proceso de construcción de la salida del lenguaje natural a partir de la entrada no del idioma, es completar el mapeo de expresiones humanas como documentos e informes de alguna expresión no linguística de la información.Tres enlaces:Planificación de documentos: el programa de acuerdo con el tema de las noticias, los objetivos de comunicación y el material disponible en la base de datos deben ponerse en la salida del contenido, y determinar la estructura general del contenido de lo lógico, bloquear los hechos básicos de las noticias de contenido y los capítulos y párrafos macro;Enlace de micro-planificación: el procedimiento se decidirá en el último enlace de la estructura del capítulo al nivel de la estructura de la palabra, determinar el proceso de esta narrativa de noticias utilizando la frase, vocabulario, palabra naturaleza;Representación de superficie: un programa convierte una expresión abstracta de una oración en un símbolo de texto real con un enfoque retórico específico, basado en reglas gramaticales. 03 Aplicación de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural LN en la producción de información: comprensión del lenguaje natural NLUTecnología de diálogo hombre-máquina. A través de la combinación de linguística, lógica, informática y otras disciplinas, a través del análisis de sintetizadores, interpretación semántica y razonamiento contextual, el ordenador puede entender el significado del texto y la intención profunda del lenguaje natural humano, y completar el mapeo del texto al significado y la intención.Aplicación basada en texto: aplicada a la lectura de libros, periódicos, informes, correo y otros documentos escritos;Aplicaciones basadas en conversaciones: comunicación entre personas y máquinas. Las aplicaciones típicas incluyen un sistema de preguntas y respuestas y un sistema automatizado de servicio al cliente.La dirección del desarrollo es la redacción de noticias personalizada, en primer lugar, el contenido de cada noticia, la lógica de párrafo en la comprensión profunda, en el mismo tema de diferentes puntos de vista de noticias agrupados y el cálculo de correlación, refinando el contenido central de las noticias y su relación entre sí. La complejidad de la lógica de la cognición y escritura de la máquinaEn nuestra investigación de la tecnología NLG y NLU, podemos ver claramente que la máquina ya tiene la capacidad de entender semánticamente y generar texto en situaciones complejas, y al mismo tiempo puede llevar a cabo trabajos alternativos simples y trabajo creativo complejo, de acuerdo con diferentes situaciones para la producción de noticias multiflexible, lo que significa que la escritura de máquinas está destinada a salir de la prensa actual psicológicamente para su jaula "patrón", en el complejo campo de la escritura que los periodistas humanos son buenos en el El aspecto lógico simula aún más la producción de noticias artificiales en todos los aspectos. Generalización del ámbito de aplicaciónSi en la práctica tradicional de la prensa, los robots son sólo la "existencia embellecida" de las salas de redacción, entonces en el rápido desarrollo de la tecnología inteligente en el presente y el futuro, la participación del robot en la producción de noticias será completa, subversiva.Todos los aspectos de la producción de noticias están infiltrados por fenómenos inteligentes, como robots además de la escritura de texto, pero también el procesamiento de materiales multimedia y la producción de noticias.En el caso de las imágenes de noticias, las máquinas seleccionan automáticamente los dibujos para las noticias y recortan automáticamente las imágenes de noticias utilizando técnicas de reconocimiento y procesamiento de imágenes para resaltar el tema del evento;En el procesamiento de audio, el título y el resumen de noticias se pueden generar para un material de audio mediante tecnología de reconocimiento de voz.En el procesamiento de vídeo, la narración se puede generar mediante la identificación de secuencias de imágenes. El paradigma de la producción inteligenteProducción colaborativa hombre-máquinaProducción distribuida inteligenteProducción personalizada El efecto del empuje del algoritmo en la producción de informaciónBishop (2019) encontró que los blogueros de belleza en Youtube, a pesar de una aparente falta de apoyo técnico, podrían colaborar para crear una percepción colectiva de los algoritmos compartiendo su comprensión de ellos, y luego ajustando la producción de contenido para aprovechar los algoritmos de distribución. Para entender esta interacción desde la perspectiva del poder y el comportamiento de los productores de estructuras algorítmicas, los productores responden al poder de la plataforma, y se puede formar la compleja relación entre usuarios, plataformas y algoritmos.La investigación en Instagram ha encontrado que los usuarios interactúan con algoritmos consciente e instrumentalmente, construyendo un juego que aumenta la visibilidad de la información en torno a las reglas del algoritmo. (Cotter, 2019) Hasta cierto punto, el algoritmo obliga a las organizaciones de noticias profesionales y profesionales a realizar ajustes "adaptativos" a su comportamiento profesional. El ajuste de Facebook de su algoritmo de sección de noticias para priorizar el comportamiento de vídeo nativo no sólo ha cambiado la forma en que funciona la plataforma, sino que también ha tenido un impacto en las organizaciones de noticias que tradicionalmente se han visto limitadas por la forma en que opera el periodismo. Los investigadores encontraron que las organizaciones de noticias ajustaron significativamente su comportamiento editorial para adaptarse a las reglas algorítmicas de Facebook, una organización que no es noticia. (Tandoc Jr. E.C. . . . Maitra J., 2018)Los editores de noticias de redes sociales combinan las reglas algorítmicas de Facebook con sus propios criterios para seleccionar noticias, destacando elementos narrativos emocionales y sorprendentes en el proceso de entrega de noticias para que coincidan con las preferencias del usuario y la lógica de los algoritmos de noticias. (Lischka J.A., 2018) Información personal: la imaginación provocada por la tecnologíaEn 1889, Julio Verne y su hijo Michael Verne escribieron que dentro de 100 años, habría un sistema de periodismo televisario, donde los suscriptores podrían escuchar noticias de su elección de forma gratuita y seguir a un editor mientras rechazaban a otro.En 1958, el científico de la información de IBM H.P. Luhn propuso el concepto de comunicación sectiva de información (SDI), aplicaciones informáticas y automatizó el diseño de la tecnología SDI.En 1968, el libro de Nicholas Negroponte The Aechitecture Machine (discutiendo la interactividad de las máquinas)En 1970, Negroponte se asoció con el mundo de los medios de comunicación, Daily MeEn 1985, Negroponte estuvo en el MIT Media Lab. Los no individuos se convertirán en individuos" y "los medios de comunicación tradicionales desaparecerán esencialmente".1990S, MIT New Induction Program. Las primeras noticias personalizadas del MITEn 1993, ocho estudiantes de primer año, incluyendo Brad Bartley del MIT News Lab, lanzaron FishWrap, un servicio personalizado de noticias de periódicos en línea, en un seminario de inducción de primer año llamado Periódicos del Futuro, que se actualiza constantemente a través de la computadora. El equipo del proyecto recomienda proporcionar servicios de periódicos individuales para nuevos estudiantes, incluyendo noticias en el hogar, noticias especiales e información sobre actividades dentro y fuera de la escuela. Los profesores y estudiantes del MIT pueden acceder a servicios de noticias personalizados desde cualquier computadora de la red de la escuela con un navegador WWW. Noticias personalizadas basadas en la respuesta del usuario a tres preguntas planteadas por un programa informático: código postal del hogar (hogar), interés académico, interés personal. El programa informático busca palabras clave, luego obtiene información de la Associated Press o periódico en la base de datos, varias informaciones (incluyendo guías de restaurantes) y proveedores de noticias (con un directorio de fuentes y categorías en la página de inicio), y construye las noticias diarias apropiadas para el usuario y la información en la página - la página personal "Lo que me gusta". Gran parte de la información a la que los suscriptores prestan atención se envía dinámicamente a las noticias de la primera página pública y se puede actualizar en tiempo real. Los incipientes experimentos del MIT han abierto una nueva dirección para los medios de comunicación, con los medios de comunicación convencionales, desde el Wall Street Journal hasta Time Warner, creando docenas de variantes de noticias personalizadas en pocos años, según las nuevas ideas del MIT. Las páginas web de periódicos como el San Francisco Examiner y Chronicle en realidad utilizan una estructura informática personalizada desarrollada por el MIT, e incluso periódicos en Italia y Brasil están experimentando con aplicaciones.Ahora que las noticias personalizadas están en aumento, DailyMe Inc., una compañía de medios en línea, ha surgido en los EE.UU., compilando noticias de alrededor de 500 fuentes, con revistas de la industria de periódicos locales y nacionales.Estas plataformas sirven como proveedores de noticias personalizadas y personalizadas, como curlie.org La distribución de algoritmos da lugar a la producción de noticias personalizadasLas noticias personalizadas están en primer lugar impulsadas por la nueva tecnología informática, la garantía de la tecnología es fundamental;La personalización de noticias personalizadas necesita entender las cualidades personalizadas de los usuarios del lector (geográficas, interesantes, relevantes), y la comprensión del lector es la premisa;La personalización de noticias personalizadas necesita una base de datos completa y rica para satisfacer las necesidades de más personas, y la información de datos es la base.La información personalizada requiere un cierto número y calidad de usuarios, sus opciones pueden afectar a otros, y sus números también tienen un impacto en la recomendación de información negociada democráticamente. En 2004, Google Labs introdujo la búsqueda personalizada, que se abrió a los usuarios registrados en 2005. En 2009, Google lanzó un servicio de búsqueda global y personalizado en más de 40 idiomas que personaliza los resultados de búsqueda para los usuarios en función de la actividad de búsqueda de 180 días de cookies anónimas en sus navegadores. Al mismo tiempo, Google ha lanzado google búsqueda social, que tiene como objetivo ayudar a los usuarios a descubrir contenido público más relevante en el mundo social en general.El gareódlo personalizado de Google Mecanismo de distribución de algoritmos inteligentesLa interpretación de Hurley, autor de "Una breve historia de la humanidad" y "Una breve historia del futuro""Cuando estás leyendo un libro electrónico, te está leyendo. ¿Puede saber qué página giras rápido y qué página giras lentamente? Esto le permite saber qué capítulos son aburridos para usted y cuáles son sus favoritos. Después de leer un libro, el algoritmo sabe qué tipo de persona eres y qué rasgos de personalidad tienes. Te recomienda libros basados en lo que sabes y lo que sabe sobre decenas de millones de lectores, e incluso sugiere papeles importantes en tu vida. Dentro de veinte o treinta años, por ejemplo, cuando eliges con quién casarte, ya no pides consejo a tus amigos y familiares, sino que preguntas a Amazon, Baidu y Tencent, que utilizan algoritmos. "Lectura de la isla: ¿La inteligencia artificial acabará aniquilando a los humanos?https://mp.weixin.qq.com/s/waaXY4JUQ6g_T9helzOmOgEn un discurso en un foro en China el 6 de julio de 2017, la imagen muestra el trabajo de los algoritmos de inteligencia artificial que recomiendan los estados primarios. Cuatro categorías de algoritmosFiltrado colaborativo recomendado algoritmo filtrado colaborativoFiltrado basado en contenido del algoritmo de base de contenidoDiseños híbridos recomendados por algoritmos híbridosPopularidad recomendada popularidad del algoritmo ¿Cómo funciona la distribución de algoritmos?Combine características del usuario, características ambientales, características de artículo, produzca hasta 10 mil millones de niveles de valores característicos, juzgue las necesidades del usuario, recomendaciones inteligentes para que coincidan con la información del usuario.Características del usuario: interés, ocupación, edad, género, modelo, ciudad natal, atención reciente, etiquetaCaracterísticas ambientales: ubicación, hora, red, climaCaracterísticas del artículo: categorías, palabras clave principales, objetos de artículo, fuentes, comentarios de los usuarios La ética en la era de la inteligencia: el cambio del concepto de comunicación de noticias01 Algoritmo dilema nube de control individual sobre individuos realesPara monitorear individuos reales todo el tiempo y en todas partes, los individuos de la nube no sólo no están controlados por individuos reales, sino también para controlar individuos reales. 02 Sesgo de valor: la contradicción inherente del modelo de algoritmoLos modelos algorítmicos y los conjuntos de datos pueden ser "malos para aprender"La desviación del valor del conjunto de datos sigue siendo inevitableLa desviación del modelo de algoritmo es inevitable Algorithmic Accountability & Transparency http://www.nickdiakopoulos.com/projects/algorithmic-accountability-reporting/ Problemas con el algoritmo / el valor de noticias del algoritmoLo que hace que una noticia de algoritmo sea valiosa es que cuando toma una decisión de "error" de alguna manera, puede implicar que el algoritmo realice una acción que no debería haberse realizado, o puede que no haya realizado lo que debería haber hecho. Para el periodismo, la importancia del público y las consecuencias de decisiones equivocadas son factores clave. (Nicholas Diakopoulus, Algoritmo Beat) Nicholas Diakopoulus quiere presentar cuatro perspectivas dignas de noticias para periodistas de computación y datosCuatro factores diferentes de historias de responsabilidad algorítmicaDiscriminación e injusticiaErrores en predicciones o clasificacionesViolaciones de leyes o normas socialesUso indebido de algoritmos (intencional o involuntariamente) Serie Machine Bias de ProPublicahttps://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencingDe mayo de 2016 a 2019, 64 artículos examinaron algoritmos en la sociedad, desde el sistema de segmentación de anuncios de Facebook hasta primas de seguro de automóviles geográficamente discriminatorias y prácticas de precios desleales en Amazon.Lo más llamativo es que las investigaciones y análisis revelan sesgos raciales en los algoritmos de evaluación de riesgos utilizados en las decisiones de justicia penal. Estos algoritmos califican a los individuos en función de si están en riesgo bajo o alto de volver a ser criminales. Los estados y otras ciudades utilizan las puntuaciones para gestionar la prisión preventiva, la libertad condicional, la libertad condicional e incluso las sentencias.Los reporteros de ProPublica enviaron partituras registradas públicamente al condado de Broward, Florida, y luego las compararon con antecedentes penales reales para ver si alguien había sido realmente degradado o condenado dentro de dos años. El análisis de los datos mostró que los acusados negros tenían una puntuación de riesgo más alta que los acusados blancos y eran más propensos a ser etiquetados falsamente como de alto riesgo cuando no fueron arrestados de nuevo dos años más tarde. La Comisión de Sentencias no llevó a cabo un estudio de evaluación del riesgo.ProPublica lleva a cabo estudios de puntuación de riesgos como parte de un estudio de los efectos poderosos y ocultos de los algoritmos en la vida estadounidense. Obtuvieron una puntuación de riesgo asignada de más de 7.000 personas arrestadas en el condado de Broward, Florida, en 2013 y 2014, y examinaron cuántas personas habían sido acusadas de nuevos crímenes en los próximos dos años, el mismo punto de referencia utilizado por los creadores de algoritmos. El estudio encontró que esos algoritmos eran altamente poco confiables en la predicción de delitos violentos, con sólo el 20 por ciento de los medidos por delitos violentos realmente culpables (incluyendo varios delitos menores). Al predecir quién volverá a cometer un crimen, el algoritmo puede etiquetar erróneamente a los acusados negros como futuros criminales, casi el doble que los acusados blancos. The New Science of Sentencinghttps://www.themarshallproject.org/2015/08/04/the-new-science-of-sentencing How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithmhttps://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm Big Data Seizing Opportunities,Preserving Valueshttps://wenku.baidu.com/view/28e5cd60453610661fd9f413.html Algorithm Tipshttp://algorithmtips.org/Reduzca el umbral para facilitar que los periodistas o miembros de la sociedad comiencen a utilizar informes de rendición de cuentas algorítmicos. Automated Experiments on Ad Privacy Settingshttps://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=580ea90d70c5c3f01ae404f50957e941&site=xueshu_se Discrimination in Online Ad Deliveryhttps://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=43d3260d3139ced74e7fedff17255497&site=xueshu_se Who’s a CEO? Google image results can shift gender biaseshttps://www.washington.edu/news/2015/04/09/whos-a-ceo-google-image-results-can-shift-gender-biases/ Information cocoonsNosotros (usuarios en la difusión de información) nos centramos únicamente en lo que elegimos, para que nos sintamos reconfortados y felices de difundir el mundo, como si estuvieran en la autoadhesión similar a la de la gusano de seda. El Daily Me es una profecía del efecto "sala de información": es un periódico completamente personal en el que cada uno de nosotros puede elegir nuestros temas e ideas favoritas. Los peligros del diario. Los usuarios acceden selectivamente a información de interés para sus preferencias personales, rechazan y examinan todas las cosas que no les gustan, y eligen lo que es mejor para sus gustos, algunos de los cuales están muy cerca de nosotros mismos, formando "salas de información" a lo largo del tiempo. (Sunstein, 2006) La crisis del periodismo públicoSi las "noticias personalizadas" limitan el alcance de la información de las personasEl fenómeno de las noticias personalizadas agravará la polarización de los puntos de vista, el fenómeno de las burbujas de información, fortalecerá el sesgo original.El declive de los medios tradicionales acelerará el auge de My Daily, una "noticia" personalizada que tiene un efecto anestésico y sumerge a la gente en un coma seguro. (Crédito Nicholas Kristof por The New York Times, 2009)Cuando los liberales o conservadores discuten temas como el cambio climático con similares a los que, sus puntos de vista rápidamente se vuelven más homogeneidad de lo que eran antes, y después de sólo 15 minutos de discutir el tema con like-likes, los liberales son más liberales y los conservadores son más conservadores. (Cass Sunstein) El libro de Sandstein:《Infotopia》《Republic.com》《Republic.com 2.0》《#Republic : Divided Democracy in the Age of Social Media》 Noticias interactivasHerramientas interactivas inteligentes Cómo ver el optimismo técnico se dice: las deficiencias de la tecnología y la dependencia insuficiente de la tecnología para resolver.¿Hay algún defecto que no pueda ser resuelto por una tecnología más avanzada? Por ejemplo, el sesgo y la discriminación en el algoritmo, este defecto se puede resolver con una tecnología más perfecta? Equidad de datos Conferencias anteriores Notas de la conferencia: Algoritmos y trabajo: Comience con los jinetes para llevar Notas de la conferencia: Deconstrucción y reconstrucción del 8o Foro de Becarios de Comunicación Juvenil Yangtze River Delta: Medios Digitales y Práctica Social y Cultural Notas de la conferencia: Nuevo informe de desarrollo de los medios de comunicación para el primer semestre de 2020
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