科學傳播中的意識形態變遷
——基于美國人工智能報道的文本分析

余文婷 劉 會

（1 香港城市大學媒體與傳播系;2 暨南大學新聞與傳播學院）

隨著科學技術的發展，越來越多挑戰傳統社會認知的新興科技（如克隆、轉基因食品、人工智能）引起社會熱議甚至恐慌。科學傳播作為研究科學技術如何面向非專業受眾進行公共傳播的學科，也因此逐漸得到各國政府及研究者的重視。

以人工智能的傳播為例。近年來，人工智能以其強大的運算能力和廣泛的應用空間得到各國政府的重視和支持，然而對于人工智能的爭議從未平息。人工智能技術在千禧年后取得飛躍式進步，公眾在享受人工智能帶來的便利的同時，也擔憂人工智能技術的迅猛發展會減少就業機會，甚至最終取代人類。這種爭論在“深藍”擊敗了世界第一國際象棋選手卡斯帕羅夫（Kasparov）以及“阿爾法圍棋”（Alpha Go）擊敗了世界一流圍棋選手李世石和柯潔之后尤為激烈。以人工智能為代表，許多社會性科學議題在全球社會都遭遇了相似的科學傳播困境。一方面，政府、科學機構或商業機構希望推動高新技術發展與應用；另一方面，社會存在恐懼科技以及迷信謠言的現象。因此，誰來做以及如何做科學傳播工作，實現公眾充分理解科學、參與科學的科學發展進程，是科學傳播的研究重點。本文以美國人工智能的新聞媒體報道為例，分析大眾媒體如何在社會意識形態的影響下將高新技術傳播至公眾，為大眾媒體如何傳播科學技術增添實證研究結果。

一、文獻回顧與研究問題

賈鶴鵬和閆雋從文獻中發現，政治立場的不同會導致人們在科學議題上的態度分化，這是近年國外學者十分關注的科學議題政治化現象[1][2]。科學議題政治化在美國尤為明顯，對氣候變化、疫苗使用等科學事件的態度成為黨派斗爭議題。研究發現，美國的保守主義者（如共和黨人）較少主動學習新科技，更容易對科技進步持消極態度[3]，而自由主義者（如民主黨人）更愿意支持新科技的發展[4]。

美國新聞記者和新聞機構長期受意識形態影響[5][6]。20 世紀70—80年代的美國社會學家普遍認為美國媒體傾向于對劇烈的社會進步持保守態度。雅普·梵·吉內肯（Jaap van Ginneken）認為受眾更想在新聞中看到一個穩定而非激進的社會，因此每當有突發新聞時，媒體會在第一時間維持社會秩序，減少社會恐慌[7][8]。甘斯在《什么在決定新聞》中提出美國新聞的八大價值觀，其中包括小鎮田園主義（small town pastoralism），代表新聞工作者的懷舊情懷、對小城鎮的偏愛以及對新技術的恐懼[8]。直到千禧年代，美國媒體工作者都認為總體上美國媒體比其他國家媒體更加保守[9]。

由此，本文基于這樣兩個問題展開研究：美國媒體是否還在向公眾傳輸著保守的科技發展觀？現代美國主流媒體分化出旗幟鮮明的意識形態立場，保守主義與自由主義力量看起來勢均力敵，科技報道依然被保守主義牽制嗎？保守派媒體（如《華爾街日報》、《福克斯新聞》）和自由派媒體（如《波士頓環球報》、《紐約時報》）常在社會議題上針鋒相對，為研究科學報道中的意識形態影響提供了絕佳案例。

本文選擇以人工智能為例分析美國主流媒體科技新聞中的意識形態傾向。人工智能是科學傳播領域最適合的研究對象之一。首先，人工智能沒有像克隆和核能技術那樣被各國政府嚴格管控，其技術發展與媒體曝光率穩步增長。其次，人工智能在世界各地都是一個有研究價值的爭議性社會議題。

曾有學者研究過美國主流報媒對人工智能話題的建構。伊桑·法斯特（Ethan Fast）和埃里克·霍維茨（Eric Horvitz）在2017 年對《紐約時報》30 多年來發布的人工智能新聞報道進行了眾包式內容分析[10]，讓參與者對人工智能新聞進行態度和主題分類。該研究指出，《紐約時報》對人工智能失控等問題的擔憂有所上升，但在過去30 多年里對人工智能的態度偏向樂觀。然而，該研究存在以下幾個缺陷：第一，新聞機構有自己的意識形態偏見，《紐約時報》被認為是自由主義價值觀的代表[11]，其意識形態偏好可能是其支持新興技術的原因，并不能代表美國新聞界對人工智能的態度，需對保守主義陣營的報道也加以分析；第二，法斯特和霍維茨基于積極情緒報道數量逐年上升的結果，得出人工智能報道趨向樂觀的結論，并未考慮總體新聞數量的歷時性。人工智能新聞的數量也隨著時間的推移而增加，只有通過統計檢驗才能確認文本的積極或消極趨勢。本文進一步對美國人工智能新聞報道中的意識形態影響進行詳細研究。

首先，為了證實意識形態對科技新聞報道口徑的影響，本文提出以下假設：

假設一：保守主義媒體的人工智能報道比自由主義媒體的報道更消極。

如意識形態取向確實影響美國人工智能報道，本文繼續研究以下問題：

問題一：美國人工智能新聞報道總體上是受保守主義影響還是受自由主義影響更多？

問題二：美國人工智能新聞報道的意識形態經歷了怎樣的變遷？

為了深入探討受意識形態影響的報道如何塑造人工智能形象，本文提出第三個研究問題：

問題三：美國人工智能新聞報道中，受自由主義影響的報道與受保守主義影響的報道分別呈現什么樣的主題？

二、研究方法

1.樣 本

報紙是歷史最悠久的大眾媒體，報紙文本在數據庫中保存完整，適合作歷時性分析。因此，本文選擇美國報媒的人工智能報道作為研究對象。研究者于2018 年1 月1 日在ProQuest 美國新聞數據庫根據相關性搜索“人工智能”（artificial intelligence）、“自動化”（automation）、“社會網絡”（social network）和“機器人”(robots) 這幾個關鍵詞，經過除重后得到45 家新聞機構發表的5003 篇新聞，最早的新聞發表于20 世紀80 年代。本文延續法斯特和霍維茨對《紐約時報》人工智能新聞研究的做法，以5 年作為一個分析間隔。由于最后一個時期不足5 年，將2010 年至2017 年的數據進行合并分析。因此，本文將美國人工智能報道分為7 個時期進行比較：1980—1984 年（35 篇）、1985—1989 年（196 篇）、1990—1994 年（242 篇）、1995—1999 年（101 篇）、2000—2004 年（497 篇）、2005—2009 年（298 篇）和2010—2017 年（3633 篇）。國內外不少學者都以新聞標題作為新聞文本的分析對象[12][13][14]，選擇新聞標題作為樣本有兩個優點：新聞標題常常是新聞記者態度的濃縮，能簡單有效地體現報道的主題和情感取向；新聞記者常常使用直接或間接引語，引語并不一定代表文章觀點，但其主觀程度和長度會影響自然語言處理中的情感分析或主題提取。基于以上原因，本文采用新聞標題作為樣本。不可否認的是，新聞標題中的情感不一定代表全文態度，這是所有使用新聞標題作為樣本的研究的缺陷之一。

為了驗證假設一，需要對比保守主義與自由主義報紙樣本。理想的研究應當是分析所有的保守主義和自由主義報刊，但是由于一些報刊，特別是許多小眾媒體在政治立場上不明確，較難定義，且各家報紙成立時間差異較大，本文最終選擇兩家代表性媒體作對比：《紐約時報》和《華爾街日報》。根據皮尤研究中心2014 年的報告[15]，《紐約時報》和《華爾街日報》分別是自由派和保守派最具代表性媒體之一。這兩份報紙均于19 世紀開始發行，可以排除時間因素的影響。最終，驗證假設一的樣本是《紐約時報》的528 篇報道和《華爾街日報》的777 篇報道，兩家報紙最早的人工智能文章均發表于20 世紀80 年代，在數量和時間上都具備對比性。

2.情感測試工具

研究表明自然語言處理中的情感分析是有效的[14][16][17][18]，本研究通過文本情感測量新聞中的意識形態。Python 是目前使用最多、最為方便的程序語言，其開發者編寫了許多自然語言處理程序，可用于分析文本的結構和意義。本文的情感測試工具采用的是被高頻使用的Textblob 工具包，其運行速度快，具有句子劃分和情感測試等功能。Textblob 會以自有的情感詞詞庫為基礎，對句子情感進行從-1 到1 的評分，-1 表示極度消極，1 表示極度積極。由于Textblob 對文本情感進行了量化，研究者可以將不同時期和不同新聞媒體的情感值進行統計對比。本文以0 分為分界線，大于0 分的樣本判斷為情感積極，小于0 分的樣本為情感消極。

3.主題分析工具

研究問題二探討的是受自由主義影響與受保守主義影響的報道主題的不同，即積極報道與消極報道主題的不同。本研究使用詞頻-逆文檔，也就是TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）算法計算詞頻。TF-IDF 能在挖掘關鍵詞的時候進行加權處理，某個字詞的重要性會隨著它在一篇文章中出現的次數增加而增加，但同時會隨著它在整個語料庫（同時輸入的多篇文章）中出現的頻率增加而下降。TF-IDF 有助于同一主題的大批量文本分析，能夠找出頻繁出現在某一篇文章，但較少出現在其他同主題文章的區別性主題詞。

三、數據分析與結果

假設一推測，保守主義立場的報刊比自由主義立場的報刊在報道人工智能時展現出更消極的情感。本文采用獨立t 檢驗法進行檢驗。結果顯示，保守主義的《華爾街日報》與自由主義《紐約時報》的情感基調存在顯著差異（t=-2.017，df=1 115.74，p＜0.05）。《華爾街日報》新聞標題的平均情感（M=.015，SD=.235）比《紐約時報》更為消極（M=-0.013，SD=0.249）。因此，假設一成立，保守主義立場的《華爾街日報》比自由主義立場的《紐約時報》在人工智能報道中展現出更消極的情感。研究繼續對問題一至三進行分析。

第一個研究問題是關于人工智能報道的總體情感偏向。從圖1 可以得出，所有人工智能新聞標題的平均情感得分略低于0（M=-0.006，SD=0.268）。另外，從圖2 可以觀察到，7 個時段中有5 個時段的人工智能新聞標題平均分低于0，只有2000—2004 年和2005—2009 年期間的報道情感均分高于0。為檢測是否有其他原因促使所有報刊都采取了更保守的報道口徑，本文檢測了深受自由主義影響的《紐約時報》在這5 個時期的情感分值，發現各時期情感分值依然高于0，且對比另外兩個時期的分值沒有明顯下落趨勢。綜上，本研究認為樣本總體情感偏向消極，因此推理人工智能的新聞報道在1980 至2017 年間總體上受保守主義影響更多。

研究問題二是過去38 年間人工智能報道的情感趨勢走向。圖1 展示了人工智能新聞在過去38 年的年平均情感值變化。報道的情感年均值有明顯波動，但沒有明顯的峰值，大多數時候維持在-0.10 到0.05 之間。情感值在1982 年跌至最低點，隨后曲折上升，在2011 年達到最高，超過0.1。同時，從圖2 可以得出，消極報道的比例逐漸降低。總體來看，人工智能新聞的情感有緩慢上升的趨勢。為了進一步確認，本文使用方差測試對比這七個時期的情感均值（見表1）。結果表明，這些時期之間的差異具有統計學意義，F(3，5200)=9.640，p＜.001。薛費測試顯示情感得分的顯著差異發生在1990—1994 年和2000—2004 年之間，以及在1990—1994 年和2005—2009 年之間。2005—2009 年和2000—2004 年的平均得分高于1990—1994 年。結果表明，雖然美國人工智能新聞的情感總體上有偏向消極的跡象，但在1980 年至2019 年里發生了顯著的變化，有趨向積極的趨勢。

在回答研究問題三之前，本文先統計了每個時期出現最多的高頻主題詞，以驗證樣本是否準確反映人工智能發展史。然后按時間段進行高頻詞計算，提取出現頻次最高的前20 個詞進行可視化詞云制作（圖3a-g）；再計算出1980 至2017 年間標題中出現頻次最高的前50 個詞，并進行可視化（圖3h）。

圖 1 美國人工智能新聞的年平均情感分值分布

圖 2 不同時期的人工智能新聞情感

表 1 情感比較的方差分析

從高頻詞結果來看，本文獲取的人工智能報道樣本有效反映人工智能發展歷程。第一，報道關注人工智能技術發展。比如，“系統”（systems）和“軟件”（software）在每個時期都占據了非常重要的位置；由于人工智能發展到后期已不僅限于電腦技術，“電腦”（computer）從2010 開始不再屬于排名前二十的高頻詞；2010 年后，“機器學習”（machine 和learning）作為人工智能的新突破成為高頻詞。第二，報道緊跟人工智能發展浪潮。例如，198—1987 年，人工智能中專家系統的商用價值被廣泛接受，商業機構爭相投入人工智能產業，“金融”（financial）、“公司”（firm）和“銀行”（bank）成為80 年代人工智能報道的高頻詞。第三，人工智能報道持續關注該領域佼佼者，如1985—1989 年的“施樂”，2005—2009 年的“麻省理工”和“斯坦福”，2010—2017 年期間的“谷歌”和“IBM”。第三，報道關注相關熱點社會事件。國際象棋人工智能在1996 年和1997 年首次戰勝世界頂尖棋手和首次以總比分戰勝人類棋手，“棋”（chess）成為1995—1999年的高頻詞；2001 年，由斯皮爾伯格導演的電影《人工智能》掀起社會對人工智能的熱議，而在2000—2004 年期間，“斯皮爾伯格”（spielberg）和“電影”（movie 和film）均為高頻詞。

圖 3 美國 人工智能報道標題高頻詞 詞云①注：圖中呈現的是刪掉“人工”（artificial）和“智能”（intelligence）后的結果；由于1980-1984 年間的樣本量很小，出現頻次超過一次的詞語不足20 個，本文展現了頻次超過一次的13 個詞語。

采用TF-IDF 算法分別提取積極標題與消極標題的主題詞。在積極情感標題中，TF-IDF 分值越高的詞，越能體現積極情感標題的特有主題，反之亦然。由于篇幅有限，本文羅列分值排名前二十的詞語。情感分值高于0 的積極標題主題詞是（按TF-IDF 值從大到小排列）：“創新的”（innovative）、“快的”（fast）、“強大的”（powerful）、“可行的”（available）、“有創造力的”（creative）、“超級”（super）、“有魔力的”（magic）、“有趣的”（fun）、“碗”（bowl）、“贏取”（winning）、“更好的”（greater）、“安全的”（safe）、“謝謝”（thanks）、“美好的”（sweet）、“命名為”（called）、“交易所”（etfs）、“完美的”（perfect）、“黃金一樣的”（golden）、“公平的”（fair）、“好的”（great）。情感分值低于0 的消極情感主題詞是（按TFIDF 值從大到小排列）：“嘗試”（tries）、“圓的”（round）、“期望的”（expected）、“軍隊”（military）、“普遍的”（common）、“武器”（weapon）、“危險的”（dangerous）、“失敗”（failure）、“充滿力量的”（powered）、“地址/解決”（address）、“影響”（affect）、“公告/注意”（notice）、“假的”（fake）、“錯誤的”（wrong）、“狹窄的”（narrow）、“領先的/削減”（cutting）、“制藥”（pharma）、“改善”（bolster）、“特質”（attributes）、“克萊威”（cleaver，一個儀器生產公司）。為確定發現的主題詞規律并非受個別時期的極端情感值影響，本文分別計算七個時期內積極和消極報道的主題詞，結果仍呈相同模式，此處不另作展示。

四、結論與討論

研究大眾媒體面向社會“如何傳播”、“傳播什么”是科學傳播中的重要議題。大眾傳媒應該認識到意識形態與科學技術報道的關系，把握科學傳播的走向，推動科技造福社會。本研究嘗試用自然語言處理中的情感分析方法來勘測美國科技新聞中的意識形態影響，對科技傳播中的意識形態進行量化，并通過主題詞分析進一步剖析了美國媒體對人工智能話題的塑造與呈現，為科技傳播研究和美國新聞研究貢獻實證結果，并為中國媒體的科學傳播提供經驗借鑒。在此結合研究結果、人工智能發展史和相關民意調查對本文發現做出相關討論。

1.美國人工智能報道的意識形態取向：從保守主義到自由主義

理論表明，保守主義意識形態對科技持消極態度；相對地，自由主義更支持科技的發展。以甘斯為代表的美國社會學家在20 世紀70 年代發現，美國新聞主要受保守主義的影響。通過驗證美國自由主義報刊和保守主義報刊在人工智能報道標題上的情感差異，證實了意識形態對人工智能報道的影響，并且發現美國人工智能新聞在過去38 年間存在著一種輕微的保守主義。

然而，保守主義對美國人工智能新聞的影響似乎正在瓦解。長期趨勢表明，美國人工智能報道的情感呈現出樂觀趨勢。2000 年后，新聞的積極標題多于消極標題，從ANOVA 結果來看，樣本后期的情感分值顯著高于前期的情感分值。以目前觀察到的趨勢來看，在過去38 年間，保守主義在人工智能報道新聞中的影響力逐漸萎縮，自由主義意識形態上揚。

結合人工智能發展史來看，人工智能報道中保守主義與自由主義的膠著、博弈過程與人工智能技術進展息息相關。人工智能從20 世紀50 年代開始發展，經歷了黃金發展年代，直至70 年代中期因技術瓶頸遭遇第一次發展低谷。而之后的1980—1987 年，人工智能產業逐漸復蘇，商業機構爭相投入人工智能產業，當時發明的專家系統的商用價值被廣泛接受，受到全世界商業公司的熱捧。這也就不難理解，為什么“金融”（financial）、“公司”（firm）和“銀行”（bank）這些詞會成為80 年代人工智能報道的高頻詞，且報道情感趨勢在20 世紀80 年代經歷了較大的波動（見圖1）。然而，80 年代商業機構對人工智能的追捧造成泡沫破裂，世界人工智能發展在1987—1993 年進入了第二次低谷，1989—1995 年的情感趨勢呈現出在曲折中小幅度下降的趨勢。在本文按時期劃分的主題詞分析結果中，20 世紀90 年代早期，“按揭”（mortgage）和“銀行”（bank）成為這一時期的高頻詞。在經歷了低迷期后，人工智能從1993 年開始憑借一系列的技術突破重新進入穩定發展期。2000—2010 年，人工智能報道的情感趨勢開始呈現較為明顯的上揚，而且這一時期的年均情感分值基本高于0 分。進入21 世紀后，人工智能的深度學習能力備受矚目，再加上研究機構的突破發現等，使人工智能的社會關注度大幅提高，人工智能報道口徑在2000 年后呈現明顯的積極趨勢。也就是說，雖然科技的進步有時會引發公眾恐慌，但自由主義意識形態的科技態度也藉由科技的發展在媒體中得到彰顯。

2.新聞報道中的人工智能形象

高頻詞和主題詞分析有助于提取美國報紙新聞中的人工智能形象。高頻詞結果說明新聞報道緊跟人工智能發展浪潮，關注技術進展。但由于報紙是面向大眾的群體，技術語言的使用較為淺顯，關注知名機構和熱點社會事件（如人工智能電影）。

從主題詞分析結果可看出，積極報道的主題詞幾乎都是有贊美性的形容詞，說明受自由主義影響的報道主要聚焦于人工智能的優點。而受保守主義報道的關鍵主題詞涉及更多方面，既有負面的形容詞如“危險的”（dangerous）、“假的”（fake）、“錯誤的”（wrong），也有“軍隊”（military）和“武器”（weapon）這樣的名詞。受保守主義影響的報道除了關注人工智能的缺點以外，還擔心人工智能被濫用，成為對人類社會的威脅。人工智能報道中的自由主義價值趨勢說明，新聞媒體有可能在千禧年后減少了對人工智能潛在威脅的描述，而對人工智能的優點予以更多關注。

本文發現，人工智能報道的主題也與民意調查結果相對應。美國皮尤研究中心2017 年的一項調查指出，越來越多的美國人擔心機器可能會完成人類目前所做的許多工作，其中72%的受訪者對這一概念表示了一定程度的擔憂[19]。但同時，對超級智能前景感興趣的受訪者比那些不感興趣的受訪者更多[20]，對使用人工智能與客戶互動感到滿意的受訪者人數要多于對人工智能感到心里不適的人數[21]。根據媒介理論，媒體的建構會影響受眾的認知，而輿論也反過來塑造媒體的建構[22][23]。本文認為，媒體意識形態取向與公眾態度互相影響媒體對人工智能的建構，最終形成了自由主義的科學態度在人工智能報道中呈現上揚趨勢的結果。