一、什么是 AIGC
AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）指通过人工智能模型自动生成文本、图片、音视频等内容的过程。
AIGC已经深度影响了媒体传播、广告、电商内容创作等行业，被视为继UGC（用户生产内容）与PGC之后的第三次内容变化。
二、为什么适合做正大杯选题
1.政策导向匹配：AI、数字经济均为国.家战略方向，与“科技创new”“数字中G”主题契合。
2.新兴市场+社会影响：AIGC兼具技术、伦理、市场三重议题，适合深入调研。
3.问卷与案例双向可行：学生群体对AI内容使用多，便于调查采样。
4.差异化选题：目前大多数参赛队仍停留在传统消费领域（如茶饮、文旅），AIGC题目能让评委眼前一亮。
三、怎么立题
可以结合市场、用户、内容三条主线选题?
1.市场应用视角：AIGC如何改变品牌策略？
2.消费者视角：用户对AI生成内容的信任与购买行为。
3.创作者视角：AIGC对自媒体从业者和UGC的冲击。
? 选题示例：
“从创作到信任：AIGC内容对消费者决策的影响机制研究”
“AI时代的品牌传播新逻辑：AIGC内容的接受度与转化路径”
“UGC到AIGC：内容创作生态的权力重构与商业化转向”
四、研究问题
1.消费者能否区分AI生成内容与人工内容？
2.AIGC内容的“真实感”如何影响用户信任与购买意愿？
3.品牌使用AIGC是否有利于互动率与记忆度？
4.不同人群（Z世代、内容创作者、普通消费者）对AIGC的接受态度有何差异？
5.AIGC内容的伦理问题会影响市场发展吗？
五、数据分析建议
1.问卷设计方向：AI使用pin率、辨识能力、信任水平、购买意愿、风险感知。
2.信度效度检验：Cronbach’s α > 0.8；KMO > 0.7。
3.结构方程模型（SEM）：分析“真实性→信任→购买意愿”的中间效应。
4.文本分析：爬取“AIGC广告”“AI生成视频”的评论做情感倾向分析。
六、亮点输出
? 可视化成果：生成式AI应用分布图、消费者态度热力图、模型路径图。
? 新呈现形式：展示AI生成图像对比、模型流程图、AIGC工具使用实证截图。
#正大杯 #正大杯市调 #正大杯比赛 #大学生竞赛 #正大杯资料 #正大杯经验 #正大杯选题
AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）指通过人工智能模型自动生成文本、图片、音视频等内容的过程。
AIGC已经深度影响了媒体传播、广告、电商内容创作等行业，被视为继UGC（用户生产内容）与PGC之后的第三次内容变化。
二、为什么适合做正大杯选题
1.政策导向匹配：AI、数字经济均为国.家战略方向，与“科技创new”“数字中G”主题契合。
2.新兴市场+社会影响：AIGC兼具技术、伦理、市场三重议题，适合深入调研。
3.问卷与案例双向可行：学生群体对AI内容使用多，便于调查采样。
4.差异化选题：目前大多数参赛队仍停留在传统消费领域（如茶饮、文旅），AIGC题目能让评委眼前一亮。
三、怎么立题
可以结合市场、用户、内容三条主线选题?
1.市场应用视角：AIGC如何改变品牌策略？
2.消费者视角：用户对AI生成内容的信任与购买行为。
3.创作者视角：AIGC对自媒体从业者和UGC的冲击。
? 选题示例：
“从创作到信任：AIGC内容对消费者决策的影响机制研究”
“AI时代的品牌传播新逻辑：AIGC内容的接受度与转化路径”
“UGC到AIGC：内容创作生态的权力重构与商业化转向”
四、研究问题
1.消费者能否区分AI生成内容与人工内容？
2.AIGC内容的“真实感”如何影响用户信任与购买意愿？
3.品牌使用AIGC是否有利于互动率与记忆度？
4.不同人群（Z世代、内容创作者、普通消费者）对AIGC的接受态度有何差异？
5.AIGC内容的伦理问题会影响市场发展吗？
五、数据分析建议
1.问卷设计方向：AI使用pin率、辨识能力、信任水平、购买意愿、风险感知。
2.信度效度检验：Cronbach’s α > 0.8；KMO > 0.7。
3.结构方程模型（SEM）：分析“真实性→信任→购买意愿”的中间效应。
4.文本分析：爬取“AIGC广告”“AI生成视频”的评论做情感倾向分析。
六、亮点输出
? 可视化成果：生成式AI应用分布图、消费者态度热力图、模型路径图。
? 新呈现形式：展示AI生成图像对比、模型流程图、AIGC工具使用实证截图。
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