關于智媒化的文獻綜述

張靜

摘要：近年來，智媒化不斷發展，成為研究的熱點話題。本文采取文獻歸納法和內容分析法，針對國內八大核心期刊2018年1月至12月的發表情況和研究方向進行全盤了解，試圖把握該領域的主要關注點和新趨勢，歸納、分析，以期為后續的研究提供可參考的思路和方向。

關鍵詞：智媒化;定量研究;研究綜述

中圖分類號：? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ?文章編號：1672-8122（2019）03-0000-04

一、研究背景和綜述說明

我們已經進入“智媒時代”，智媒化給中國傳媒產業的發生帶來了巨大的影響，這也成為學界和業界研究的熱點話題。本文以2018年1月至2018年12月為時間段，以中國知網（CNKI）數據庫為樣本庫，以 “智媒化”“智媒”為關鍵詞進行檢索，論文來源為《新聞與傳播研究》、《新聞大學》、《現代傳播》、《國際新聞界》、《編輯之友》、《當代傳播》、《新聞與寫作》、《新聞記者》這八大核心期刊。經過檢索并通過人工甄別對數據進行嚴格清洗，剔除無效論文后，共獲取有效論文41篇。本文是對這41篇論文進行相關數據的統計，并對研究主題、研究內容進行分析。

二、智媒化文獻的數據分析

（一）投稿期刊分析

根據所選論文的投稿期刊，以及八大期刊時間段內相關論文的數量和時間段內該期刊刊登論文的總數量，計算出八大期刊2018年1月至12月這段時間內，刊登的智媒化與中國傳媒產業發展的相關論文占期刊論文總數量的百分比，并根據相關數據制定了表1。數據顯示：在該段時間內，《新聞與寫作》刊登的相關論文數量最多，有16篇，同時在時間段內期刊論文總數量中所占的百分比也最大，為3.6%。

（二）作者發文、被引量及作者單位分析

在數據錄入和處理中，我們對這41篇文獻的作者發文量、被引量、下載量、作者單位、作者學歷、學界業界、學界作者職稱進行了統計分析，具體情況如下表2、表3、表4、表5。

從表2數據中可以看出，在2018年1月至12月彭蘭和丁俊杰在這八大核心期刊中發表的有關智媒化的論文數量最多，各發表了2篇，其他作者都只在這些期刊上發表了一篇相關論文。總體而言，在這段時間段內，有關智媒化的論文數量較少。

從表3數據中可以看出，被引量超過5篇的僅有彭蘭和余婷2人，被引量超過10篇的人數為0。且在這41篇文章中僅有12篇被引用過，且被引量較少，其他文章均未被引用過。

從表4可以看出，在這41篇文獻中，僅有蘇濤、彭蘭的一篇下載量超過5000次，下載量超過2000次的僅有2篇，超過1000的也僅有列表中的5個，其他論文下載量均未超過1000。

從表5可以看出，2018年1月至12月中中國人民大學和中國傳媒大學研究智媒化的作者人數最多，其次是清華大學、復旦大學、暨南大學等。在整理這些數據的過程中，了解到當前我國該領域的研究者大多集中在北京地區，上海、湖北次之，其他地區的研究成果比較零散。此外，山東、河南等地都有相關學者進行智媒化方面的相關研究。

三、智媒化與中國傳媒產業發展研究內容分析

（一）關鍵詞分析

對文獻資料的關鍵詞進行分析，結合排名位于前三的數據，制作了表6.

從表6可以看出，在所選的41篇文獻中，以“人工智能”作為關鍵詞的最多，有25次，其次是“智能媒體”（智媒）在相關論文的關鍵詞中出現9次，以“出版、版權”為關鍵詞的有5篇文章，“大數據”、“傳媒變革”、“機器化寫作”在相關論文的關鍵詞中都有出現，但次數較少。

（二）研究方法分析

總觀這41篇論文，研究方法多樣，例如個案研究法、思辨研究法、內容分析法、問卷調查法、實證研究法等。例如米華的《AI驅動下智能化新聞戰略研究——以美聯社的智能化新聞實踐為例》一文就運用了美聯社作為個案，分析人工智能為新聞業帶來的從內容采集、生產、分發到內容反饋的智能化巨變。

（三）研究內容分析

1.概念與現狀

（1）概念研究

有關智媒化的概念的相關研究較多，例如米華在《AI驅動下智能化新聞戰略研究——以美聯社的智能化新聞實踐為例》一文中指出：“人工智能強調的是一種能力，諸如強大的自然語言的理解能力、海量數據的洞察分析能力以及持續不斷學習的能力。”[1]

（2）現狀的研究

有關智媒化現狀的研究在很多論文中也有提到。部分學者研究了智媒化時代給新聞傳播學教育帶來的變革。例如欒軼玫、張曉旭在課題研究中，重點分析了人工智能對新聞傳播教育產生了何種程度的影響，深入分析了新聞傳播教育的三個領域：“新聞理論”“新聞史”“新聞實務”在AI時代發生了哪些變化，并嘗試對這些變化做思辨性探討[2]。

2.發展優勢

關于智媒化帶來的優勢的相關論文也非常多，例如沈正賦在《人工智能時代新聞業次生矛盾的生發、糾結與調適》一文中介紹了將人工智能引入新聞領域的優越性，提出了這樣的見解：之所以要在新聞領域實施人工智能技術，就是為了提高新聞記者的信息敏銳性，能從不同視角出發，從社會生活中挖掘出更多新穎、有價值的新聞數據與素材，并對這些數據進行分析與處理，使傳統新聞業的難題得到破解，提高信息推送的精準化程度，達到快速化寫作的目的。通過這種方式滿足受眾的多樣化新聞需求，也能幫新聞記者卸下沉重的負擔[3]。

3.局限與不足

（1）人工智能產物版權等法律問題問題

在信息化飛速發展的大環境下，人工智能活動已經成為社會文化生活中不可匱缺的組成部分，不斷有新的成果出現在公眾視野，所展現出的藝術水準令人驚嘆不已。因此，當前我們應該考慮的問題是，將人工智能創作物納入版權保護范疇。有關版權問題的研究論文也比較多。李宗輝在《人工智能創作物版權保護的正當性及版權歸屬》一文中指出：“人工智能創作物的版權保護具有文化、經濟和技術上的正當性。”[4]

（2）倫理問題

人工智能與傳媒產業的整合，勢必會引發諸多倫理問題，例如個人隱私的保護問題等。例如邵國松在《媒體智能化發展的倫理與法律問題初窺》一文中指出：“第一，虛擬現實新聞的客觀性與真實性受人詬病。與傳統新聞視頻相比，VR新聞存在著本質上的不同，制作者不能以直觀的形式對用戶觀看的思路加以控制，這就需要以各種形式對用戶進行引領，使他們對新聞故事產生更加全面的了解，否則，新聞的敘事性將大打折扣。但要清醒地認識到，VR技術、蒙太奇視覺效果、360度鏡頭呈現等，都有可能造成新聞主線的偏離。”[5]

（3）假新聞和“信息繭房”等問題

邵國松在《媒體智能化發展的倫理與法律問題初窺》一文中以 Facebook 的新聞產品 News Feed 為例，指出“在計算新聞價值過程中，要根據用戶的興趣來選擇適宜的算法，使得新聞價值判斷標準發生了質的改變。久而久之，用戶周圍充斥著大量同質化信息，引發強烈的回音室效應，造成信息繭房，不僅降低了用戶對信息的了解，也降低了信息傳播業的公共屬性，無法達成社會共識。”[5]

4.前景展望

關于智媒化的前景展望方面的論文也有很多，主要分為兩個方面，一方面是智媒化未來會如何發展;另一方面是針對智媒化出現的問題與不足提出未來發展的建議。例如段鵬在《智能媒體語境下的未來影像：概念、現狀與前景》一文中提出了智能媒體語境下未來影像發展的三種趨勢，“首先是虛擬與現實融合，其次是全方位感官延伸，再次是智能影像化生存。”[6]

四、結論

目前，智媒化的實踐性不斷增強，但由于其只是歷經了短暫的發展，該領域的研究成果少之甚少。而且智媒化與中國傳媒產業發展領域的多數研究者以學者居多，與從業者相比，他們最為匱乏的就是工作經驗。當前，人工智能在生產生活中的應用范圍不斷擴大，在新聞內容的加工與傳播等環節，都引發了巨大的變革。另一方面，智媒化雖然引起了理論界與實踐界的共同關注，也不斷涌現出新的研究成果，但很少會有人以媒介文化視角出發，對人工智能的使用情況進行描述。

雖然智媒化仍處于發展中，卻對新聞加工與制作產生了革命性影響，擁有良好的發展空間。從現階段情況看，該領域的研究還存在著一定的不足，要在以下三方面重點用力：（1）新聞法規與倫理問題。要在最短時間內厘清人工智能生產的版權歸屬問題，以及人工智能例如機器人將會從多個視角入手，挖掘新聞素材與信息，在這一過程中，一旦涉及到國家機密、企業機密，或是對他人權利造成侵害，這些問題也都應該以立法層面上加以界定，并得到及時解決。（2）新聞工作者培養教育問題。智媒化的發展使新聞生產發生了質的改變，對所有新聞從業者的綜合素質與能力提出了較高要求，人才培養也面臨著嚴峻考驗，怎樣提高人才培養質量，這都成為擺在高校面前最重要的問題。高校是否應該順應形勢，加強新聞學子的動手操作與技術實踐能力也是值得思考的問題。（3）媒體變革問題。在網絡信息技術飛速發展的大環境中，人工智能機器人的應用，使得傳媒業的思想理念發生了改變，采編流程得以優化，內容更加豐富。人工智能的發展，使傳媒業的變革成為可能，整個產業自下而上的變革已是大勢所趨，這一變革體現在多個方面，如生產模式、管理結構、薪酬管理等。

參考文獻：

[1]米華.AI驅動下智能化新聞戰略研究——以美聯社的智能化新聞實踐為例[J].編輯之友，2018（7）：104-107.

[2]欒軼玫，張曉旭.人工智能驅動下的新聞傳播教育變革[J].新聞與寫作，2018（5）：43-49.

[3]沈正賦.人工智能時代新聞業次生矛盾的生發、糾結與調適[J].編輯之友，2018（7）：37-43+68.

[4]李宗輝.人工智能創作物版權保護的正當性及版權歸屬[J].編輯之友，2018（7）：80-87.

[5]邵國松.媒體智能化發展的倫理與法律問題初窺[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2018，40（11）：9-14.

[6]段鵬.智能媒體語境下的未來影像：概念、現狀與前景[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2018，40（10）：1-6.

[7]丁俊杰，劉珊.中國傳媒產業經營的40年流變[J].新聞與寫作，2018（12）：12-17.

[8]方師師，鄭亞楠.計算知識：人工智能參與知識生產的邏輯與反思[J].新聞與寫作，2018（12）：40-47.

[9]呂尚彬，黃榮.智能技術體“域定”傳媒的三重境界：未來世界傳播圖景展望[J].現代傳播，2018，40（11）：37-45.

[10]彭蘭.智能時代的新內容革命[J].國際新聞界，2018，40（6）：88-109.