精确新闻精确新闻学，也称精确新闻报道、精确报道，兴起于20 世纪60 年代的美国，是由新闻记者菲利普·迈耶最早提出的；它是指记者在采访新闻时，运用调查、实验和内容分析等社会科学研究方法，来收集资料、查证事实，从而报道新闻。
精确新闻的特点是强调真实性、准确性、公正性、客观性精确新闻于上世纪80 年代传入我国，以《北京青年报》将其公众调查专版命名为“精确新闻”为开端,开启了我国媒体的精确新闻报道的序幕新媒体环境下，数据新闻可以视为精确新闻的延伸和发展，是精确新闻所强调的运用科学的社会研究方法进行新闻报道在互联网时代的体现。
可视化新闻可视化新闻是以数据为核心、以信息为支撑、以可视化为载体的跨媒体新闻报道形式它具有简洁性、数据化、高效的传播效果等特点造成可视化新闻出现的原因是信息过载与注意力匮乏的大环境下，用户的信息接收优化的需求，以及媒介融合等因素造成的。
该新闻的优点是重塑信息发布模式；对比性数据解读，挖掘新闻深度含义；生产外部化，PGC、UGC和OGC协作，公共传播建构新闻价值融合新闻融合新闻是媒体适应互联网传播要求而对新闻传播方式进行重塑的结果；融合新闻是指融合了文字、图片、音频、视频以及GPS位置信息等多媒体产品形式的新闻形态；是媒介融合的“终端新闻产品”，融合新闻来源于媒介融合的趋势；根据美国西北大学教授里奇·高登的划分，媒介融合包括5个层次：所有权融合、策略性融合、结构性融合、信息采集融合、新闻表达融合。
前三个层次是宏观融合，后两个层次则是媒介融合操作过程中的新闻生产与呈现方式，具体表现就是“融合新闻”；“融合新闻”被视为媒介融合背景下传统新闻业转型的一种创新产品，它利用传统媒体的品牌优势和新媒体的融合优势，以数字化技术手段，将过去传统的新闻稿或单调的报纸电子版变成了融图片、背景音乐，现场视频等为一体的“集成报道”，重新定义了新闻的概念和叙事方式。
个性化新闻个性化新闻推送是基于“用户洞察”的个性化信息的智能匹配，即通过热弄智能分析和过滤机制，根据个性化需求聚合相关的信息和应用，并以此对信息进行深度智能分析，以实现用户个性化，动态的需求目前，个性化新闻推送主要通过挖掘用户数据从而针对用户兴趣点进行新闻推送的聚合新闻APP，在美国，以News Republic为代表的新闻APP以迅猛的速度攫取市场份额。
国内则主要是以今日头条，天天快报和一点咨询等算法类资讯平台为代表总体上呈现订阅化、垂直化、窄众化等特点尽管个性化新闻对于满足用户定制化信息需求、实现在分众时代的新闻精准投放，降低新闻生产和传播的成本等但是它也存在隐性设置用户议程，算法黑箱，算法不透明，以及存在信息茧房和不利于社会整合等弊端。
机器新闻写作机器新闻写作是指机器利用算法程序对相应的数据进行抓取、分析与加工，最后自动生成新闻文本它最大的特点是将内容生产从媒体生产内容和用户生产内容转换到算法生成内容；目前，机器新闻写作主要有美国的Narrative Science 、美联社的Wordsmith，腾讯的Dreamwriter 和新华社的快笔小新。
该模式的优点在于写作高效、全天候的工作模式使它在生产出海量新闻稿的同时，在突发事件的报道中发挥着重要的作用；同时，也能够生产用户偏好的新闻内容，提供与用户的个人生活场景相匹配的私人订制产品；该模式缺点是算法、模板是写作模式却难以脱离模板化、同质化窠臼，新闻内容缺乏生动性。
因此，机器新闻写作不是新闻记者的“终结者”，人机协同是未来传媒生产的主流模式传感器新闻传感器新闻是2002年首先在美国出现，近几年来在全球范围内兴起它是指专业记者和自媒体运营者通过传感器收集和利用海量信息与数据来生产内容的新闻生产模式。
传感器具有感知环境的细微变化、采集海量数据等强大能力造成它出现的原因是：一方面，新闻媒体是数据信息的重要应用者，在大数据时代对数据信息的需求大大增加另一方面，科技产品的日益普及，传感器的硬件部分也越便宜。
它的积极意义在于通过监测和收集用户信息、反馈数据等，对新闻生产环节产生重要的影响但其代替人类参与观察的全面控制的方式对媒介伦理提出新的挑战，数据的真实性、、用户隐私权等问题
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