2026新聞業展望》從查核事實到理解閱聽人情緒：2026年新聞業的關鍵轉向
哈佛大學尼曼新聞實驗室（Nieman Lab）近日邀集數十位來自新聞產業的學者、媒體經營者與第一線從業人員，針對「2026年的新聞產業將走向何方」提出前瞻性預測。在政治極化、科技快速變動與公共信任流失的多重壓力下，新聞業正站在一個必須重新定義自身角色的十字路口。
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標籤: 新聞信任
2026新聞業展望》全球媒體信任度低落的轉向思考：2026年新聞業如何重建公眾關係？
社會大眾對新聞媒體的信任度低落，早已不是台灣獨有的現象，在美國等民主國家同樣相當普遍。對新聞從業者而言，如何挽回、如何重建社會對媒體的信任，已成為無可迴避的核心課題。這不僅攸關記者、編輯等新聞工作者的專業尊嚴與新聞產業的永續發展，更與民主體制是否能正常運作、公共討論是否能建立在可靠資訊之上，有著密不可分的關聯。
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2026新聞業展望》AI重塑新聞未來：當閱聽人不再「讀」新聞，真實與信任將何去何從？
哈佛大學尼曼新聞實驗室（Nieman Lab）近日邀集20位新聞產業專家與第一線從業人員，針對「2026年的新聞產業將走向何方」提出前瞻性預測。其中，多位學者與媒體人不約而同指出，AI不僅正在改變新聞的生產流程，更可能徹底顛覆人們「接收新聞」的方式。
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2025年新聞素養報告｜多數美國青少年負面看待媒體 認為報導「虛假又充滿偏見」
美國非營利組織「新聞素養計畫」（News Literacy Project）2025年11月發布報告，分析美國青少年媒體和新聞業的看法，絕大多數受訪者觀感不佳，高達84%的人青少年負面詞彙描述當今的新聞媒體，前五名包含「虛假」（Fake）、「瘋狂」（Crazy）、「無聊」（Boring）、「帶有偏見」（Biased）和「令人悲傷」（Sad）。
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AI認知與使用率驟升 以人為本報導更具優勢
英國牛津大學路透新聞學研究所（Reuters Institute for the Study of Journalism，RISJ）公布《2025年度數位新聞產業報告》（Digital News Report 2025），報告專文探討了生成式人工智慧（Generative AI）於新聞業與社會環境扮演角色（Generative AI and news report 2025:How people think about AI’s role in journalism and society），以六國（阿根廷、丹麥、法國、日本、英國與美國）受訪者作為基礎，延續了2024年的AI新聞應用態度調查。
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民眾如何查證可疑資訊？ 牛津路透新聞研究所最新報告揭示行為模式
在當前資訊氾濫的網路時代，辨識新聞真偽已成為大眾共同的焦慮。根據牛津路透新聞研究所《2025年數位新聞產業報告》，超過一半受訪者表示，他們擔心在網路上無法分辨真實與虛假的資訊，即便在新聞媒體信任度較高、政治體制穩定的國家，如丹麥、德國和荷蘭等，也有超過四成民眾表示擔憂；在美國，比例更是顯著上升。
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提供訊息來源及認證媒體 第三方機構成訊息選擇依據
卓越新聞獎基金會於7月5、6日舉辦「2025亞洲新聞專業論壇」。在經過首日各國媒體分享演算法和AI如何改變新聞產製，及導致媒體收入銳減和喪失民眾對媒體的信賴後，次日首場子題即為「聚焦解決方案（一）：如何辨識有價值的資訊及重建新聞信任」，試圖找出當今時代媒體與閱聽人關係的解方。
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遠離新聞－流失中的讀者信任及興趣
在 AI 技術快速發展、內容生產與傳播模式翻轉的 2025 年，亞洲新聞媒體面臨前所未有的信任流失與興趣下滑挑戰。新聞業者如何應對新聞迴避、新聞疲勞、資訊同溫層、反精英／反媒體民粹，以及 AI 生成新聞對公信力的衝擊，成為今年亞洲新聞媒體論壇的核心議題之一。本次論壇於台北舉行，第三場以「遠離新聞－流失中的讀者信任及興趣」為子題，由《報導者》營運長兼副執行長李雪莉主持，集結泰國、菲律賓、印度與台灣的資深媒體人，共同尋求解方。
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AI時代媒體的內憂外患：讀者要什麼、如何抵禦AI強盜
卓越新聞獎基金會於7月5日及6日舉辦「2025亞洲新聞專業論壇—演算法及AI科技下的新聞專業」。第二場主持人、卓越新聞獎基金會董事洪貞玲表示，雖本場主題為「平台演算法及AI科技下的新聞傳播及媒體營運」，與媒體商業模式相關，但也認同第一場主講者、《天下雜誌》總編輯陳一姍所說，新聞生產與媒體營運不可分開討論。「因為廣告模式改變了媒體與閱聽人的關係，演算法也影響過往媒體議題設定的功能。」
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新聞網紅熱門但信任度低、假訊息激增 亞洲媒體陷政經雙重壓力
英國牛津大學路透新聞學研究所（Reuters Institute for the Study of Journalism，RISJ）於6月公布《2025年度數位新聞產業報告》（Digital News Report 2025），探討傳統新聞媒體與新興自媒體在與讀者互動與連結上的差異與趨勢，及人工智慧平台和聊天機器人帶來的全新挑戰。
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