比較視角下國內外智能傳播研究的關注重點

摘要

當前，國內的媒體深度融合進程不斷推進，國家和地方層面也相繼出臺指導意見和工作規劃，旨在部署構筑我國人工智能發展的先發優勢；此外，人工智能技術和服務產品也在不斷迭代和創新。在此背景下，本文基于CSSCI和WOS數據庫中收錄的國內外智能傳播領域文獻，通過文獻計量學和可視化工具對國內外智能傳播研究的關注重點分布進行分析，梳理和探析了國內外智能傳播相關研究的關注重點，并進行比較性研究，意圖能夠為我國智能傳播研究提供經驗借鑒。

關鍵詞

智能傳播 CiteSpace 媒體融合

一、國內外智能傳播研究高頻關鍵詞

在運行CiteSpace時，分別將國內外文獻數據導入，對其出現頻次等指標進行排序，得到TOP15高頻國內外研究關鍵詞。

表1 "國外智能傳播文獻高頻關鍵詞

表2 "國內智能傳播文獻高頻關鍵詞

從出現頻次來看，國內研究以“智能媒體”“智媒時代”“智能傳播”“人工智能”“媒體融合”等幾個一級中心向外輻射，帶動了“算法”“大數據”“短視頻”“傳統媒體”等幾個二級中心，且中心間的體量差距較大。而國外研究以“算法”為一級中心，以“社交媒體”“人工智能”“新聞”“媒體”“新聞學”“大數據”等為二級中心，以“Twitter”“計算新聞學”“YouTube”“自動化”等為三級中心，但中心的體量差距不大，形成較為均勻、分散的多元研究中心格局。從圖中幾個較大的節點可以看出，國外對于智能傳播領域的研究多集中在對算法、社交媒體、媒體、新聞、人工智能、新聞業和新聞學、互聯網等幾個大的層面；此外，社交媒體和短視頻領域的幾個重要平臺也居于次一級節點，成為相對重要的子研究領域。其中既有傳統研究話題及其創新，如傳播理論、移動媒體、輿論、后霸權、福柯、技術探討、守門人理論、社會網絡、事實核查等，也可以看到近年研究的熱點話題，如媒介可供性（affordance），推薦系統、計算新聞、新聞業革新、人機界面、結構主義新聞學、大數據、自動化、個性化、數字新聞等。而國內關注重點在于人工智能、智能媒體、媒體融合等領域。

總體上看，國內外智能傳播領域的關注重點有相通之處，也存在不同之處。

二、國內外智能傳播研究的共性

國內外學界都重點關注智能媒體的底層技術，如人工智能、算法、大數據、5G等技術在新聞業的應用及其所帶來的變革、文化現象、倫理問題、危害、治理等。此外，也都對新聞業、新聞傳播學的宏觀圖景和生態進行了分析。如Bimber[1]認為社交媒體上的人工智能造假技術會掩蓋信息來源、操縱社會信號、促進虛假信息傳播，阻止有意義的社會技術決策，損害人權[2]。Massanari[3]通過對Reddit的長期參與式觀察和人種學研究，以行動者網絡理論為基礎，發現Reddit上的算法為反女權主義和厭女活動等“有毒技術文化”提供了滋生土壤。Kitchin[4]再次強調了隨著算法越來越多地塑造社會和經濟生活，需要批判地、經驗性地認識算法及其運作。沈雪和李欣[5]認為算法權力會對擬態環境造成多模態異化和對用戶造成多維霸權和過度動員。算法偏差還會引發推送歧視、價值觀偏離[6]。Ananny和Crawford[7]則認為，將理解和追責算法的希望放在增強算法的透明度上是不現實、有局限的，因為“透明性”（transparency）可能會與權力脫節、損害公共領域、可以被有意遮蔽、不一定能帶來信任等，因而只能成為“透明性幻覺”。并且，要真正對媒體的算法進行問責，需要從透明性的局限出發，提出針對性解決方案，重構對不可見、不可追蹤的算法的問責機制。或以有針對性的政策，設定算法信息披露的邊界（如算法因素或指標），披露頻率以及傳播這些信息時的用戶體驗等[8]。但是，也有學者指出，算法在進行內容策展時，可以用于糾正虛假信息，有一定積極效果。智能算法推薦代替專業人士決策，也為治理社交媒體假新聞亂象提供了可行路徑[9]。從研究方法來看，國內外學者大都采用了實驗法、訪談法、思辨法、內容分析法等。蔣忠波和師雪梅等學者用控制實驗法對受試者對算法新聞可信度的感知進行了探討，發現相對于對署名為人類記者的新聞可信度的感知，受試者對署名為算法的新聞可信度的感知顯著要高[10]。以今日頭條用戶對“2020年全球十大人工智能事件”評論為樣本，謝亞可通過共詞分析法研究了用戶關切的人工智能倫理向度，發現用戶最關切的倫理向度是“人本主義”，而“算法透明”則成為用戶關切的倫理向度盲區[11]。

三、國內外智能傳播研究的差異

第一，國內研究的中國特色更為鮮明，如“媒體融合”“媒介融合”“主流媒體”“傳統媒體”等都是帶有中國特色的學術概念和議題。徐琦和韓冰[12]認為，未來在5G和AI技術的支撐下，視頻媒體的智能化將實現進一步的智能升級、交互升級和生態升級，助力視頻媒體融合縱深發展。人工智能、虛擬現實、數據中臺等技術在給用戶帶來交互式、沉浸式視聽新體驗的同時，也會推動下一代“全媒體、融媒體、智媒體”的創新媒體平臺發展[13]。而國外則更關注智能技術及其支撐技術（如算法、人工智能、機器學習、大數據等）在具體社交媒體平臺（如Facebook，YouTube，Twitter等）的應用以及隨之產生的政治經濟文化現象，注重對算法運行的機制進行解讀，對智能技術引發的問題進行深層次剖析。例如Bucher，T[14]將Facebook的新聞推薦算法與福柯的全景敞視主義進行聯系，指出Facebook上算法的運行機制與福柯的“全景敞視主義”恰好相反，不是用“無處不在的可見性（visibility）”來對被監視的人進行規訓和監管，而是通過用戶對于自己賬戶、內容的“不可見性”的規避來促進用戶進行參與、互動、交流。但在“規訓權力”的本質上是相通的，即“通過規訓主體以某種方式思考和行動，從而使他們成為自己行為規范的原則”，“規訓會對不遵循、不符合規則、偏離規則的主體和行為做出懲罰”。Bucher，T[15]通過對Facebook用戶的采訪，發現“算法想象”（algorithm imagination），即算法是什么、應該是什么，以及如何運作的認知，會讓用戶產生不同的情緒和感覺，甚至能塑造Facebook算法本身。

第二，從研究視角和方法來看，雖然國內外學界都從宏觀層面關注到了智能技術給傳統新聞傳播學帶來的變革，但國外對一些出現比較早的概念領域，如計算新聞學、自動新聞學、傳播、新聞學等仍保持著較高的關注度和使用頻次，在對新現象進行闡釋時注重引入新理論，融合其他學科視野，產生更多元的解讀。例如，Lewis amp; Guzman[16]將人機交流（HMC）引入自動新聞領域，提出當機器充當人類角色時，人類和機器間的交流會對自我、社會和傳播產生影響、建立社會關系，以期對人類、機器和新聞的關系產生更深刻的理解。Woods[17]結合性別視角，發現人工智能虛擬助手經常販賣女性作為看護者、母親和妻子的規范性性別角色，混淆平臺的監視。Beer[18]從社會科學的角度看待算法，認為要超越作為技術和物質存在的算法本身，探討算法的概念和理論如何成為其潛在的社會力量。與此相對的是，國內學界更側重對智能媒體、智能傳播、智媒體、智媒等學術概念進行定義和闡釋，未對傳統的細分學術領域進行沿襲性的革新和發展，研究也較為局限在新聞傳播學內部，未與其他學科如計算機、人類學等產生合作，研究方法以思辨為主，實證研究較少。同時也可以看到，雖然國內外都沒有對“智能傳播”“智能媒體”相關術語進行統一和權威的定義，但國內學界更熱衷對其進行術語化和概念化，而國外學界更關注在“智能技術”范疇下具體技術的應用場景，議題更為細分和多元。

四、國內智能傳播研究的主流領域

本文在關鍵詞共現圖譜的基礎上按照關鍵詞類別、采用LLR（對數似然比）算法進行聚類，得到國內外智能傳播領域研究的主要聚類，各聚類的主要關鍵詞呈現如下表3。

表3 "國內智能傳播研究主要聚類及其關鍵詞

在國內研究中，智能媒體和數字傳播、元宇宙議題，人工智能和新聞生產，智能傳播和區塊鏈、智能出版和技術呈現交叉研究態勢。

從國內研究來看，主要有以下幾個重點關注領域：

（一）對智能傳播的核心技術及其底層、配套技術的探討

如聚類#0人工智能、#12大數據。這部分論文主要關注技術所帶來的創新新聞模態，如個性化新聞、機器新聞寫作、傳感器新聞等。隨著2016年3月國務院印發《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要（草案）》，人工智能概念進入“十三五”重大工程；2016年8月，國務院《“十三五”國家科技創新規劃》將智能制造和機器人列為“科技創新2030項目”重大工程之一，“人工智能”概念開始首次在國內學界出現。聚類#0主要關注人工智能對傳統出版和新聞業的變革，包括的關鍵詞有“媒體融合”“智能化媒體”“出版創新”“版權保護”等；以及對人工智能隨之帶來的問題的反思和解決路徑追尋，關鍵詞有“人工智能傳播倫理”；以及對具體新聞樣態的創造，所包含的關鍵詞有“機器新聞”“傳感器新聞”“個性化新聞”等。

（二）智能技術對傳媒業的生產流程、整體圖景帶來的變革

如聚類#2智能化、#3智能手機、#4智能出版、#5數字傳播。既包括對傳媒業圖景重塑的思考，也針對性提出了建設學科復合型大學，重塑學科建設。隨著聚類#3智能手機在2013年底開始在國內普及，國內學界伴隨著青少年對于智能手機的媒介依賴開始對智能手機及其帶來的社會文化變革進行探討。董海軍和馬忠鵬[19]指出，智能手機既有屏幕媒介依賴的負功能，同時也具備促進社會變革和人類進步的正功能，因此要理性看待智能手機這項技術進步。該主題聚類中既包括“3G”“app應用”“移動終端”“android”“移動網絡”等對技術應用的描述，也包括“數字鴻溝”“內容生態”等智能手機所引發的社會問題和傳播變革。

（三）對技術倫理的反思和對技術治理路徑的探析

如聚類#7技術倫理、#9技術。這部分主要關注算法和人工智能所帶來的隱憂，如重新思考人際關系、警惕信息繭房和過濾氣泡、算法黑箱、新聞倫理的缺失，并探討倫理主體的確定，重申人的主體性和人文精神，試圖以主流價值觀來引領算法發展。

（四）對智能技術的應用前沿的關照與探討

如聚類#1區塊鏈、#8元宇宙。這部分主要是對區塊鏈如何應用智能技術，以及探討區塊鏈的應用場景，展望其未來發展優勢，并試圖解釋新興概念元宇宙，探討元宇宙中的場景和特征。作為智能技術的支撐性技術，聚類#1區塊鏈于2016年6月在我國掀起第一次熱潮，相關部門提出，中國在建設法定數字貨幣時考慮用區塊鏈作為底層技術[20]。同年12月，國務院發布《國務院關于印發“十三五”國家信息化規劃的通知》，區塊鏈首次被作為戰略性前沿技術、顛覆性技術寫入“十三五”規劃。隨后，學界緊跟業界和國家政策步伐，在2016年產生了大量對區塊鏈的應用探討，2017年《新聞戰線》刊登關于區塊鏈的文章，對區塊鏈在知識產權、智慧社區、社會信用體系、區塊鏈生態圈等方面的應用進行了具體考察，以探索媒體融合的全新路徑[21]。之后，學者們分別對區塊鏈的架構和進展[22]在數字出版業中的應用[23]、對傳媒業和新聞業的影響[24]、對學術失范的規制[25]等進行了深入探索和分析。這部分的關鍵詞包括“數字出版”“學術出版”“科技出版”“出版產業”等。2021年可謂是元宇宙元年。隨著國內外科技巨頭相繼布局元宇宙，學界中也掀起對于元宇宙的探討熱潮。喻國明提出元宇宙作為一種媒介“新”在連接人的社會關系時提供了新尺度、新內容和新范式，不斷打破既有限制，幫助人類“向內”“向外”實現自由度的延伸[26]。該領域的研究不僅探討新的媒介環境下“內容生產”“智能推薦”“基于算法的個性化推薦”有什么新變化、新問題，同時也仍然緊密結合國家層面的政策和思想指導進行開展。

五、國外智能傳播研究的主流領域

運行CiteSpace后可得15個主要聚類，各聚類的主要關鍵詞呈現如表4。

而從國外研究來看，其主流關注領域呈現如下：

（一）新聞的不同樣態以及傳統新聞學的變革

如聚類#0自動新聞和聚類#11計算新聞。智能技術，如人工智能、大數據的出現使得新聞生產呈現智能化趨勢，而自動化新聞正是新聞生產智能化階段的體現。自動新聞強調新聞生產中的自動化特征，即除必需的人工編程之外，整個新聞生產制作流程無需人工干預。在聚類#1中，除了關注特定的技術，如 “人工智能”，關注具體的“新聞實踐”（journalistic practice）和新聞樣態，還發展了傳統新聞傳播理論，并與其他領域的理論相結合，如“新聞研究”（journalism studies）“傳播理論”（communication theory）“研究范式”（research paradigms）“道德基礎理論”（moral foundations theory ）“能動可供性”（agency affordances）“計算新聞學”（computational journalism）；同時也引發了對傳播新現象的思考，如“人機交流”（HMC）、信息可信度（message credibility）“社會認知”（social cognition）。在聚類#11中，在關注具體技術“人工智能”“信息技術”（information technology）之外，更關注新聞樣態和模態的創新變革，如“公共事務新聞”（public affairs journalism）“創新新聞”（innovative journalism）“機器人新聞”（robot journalism）“數據新聞”（data journalism）以及在使用“計算機輔助報道”（computer-assisted reporting）等新興手段時所需要采取的“創新思維”（innovative mindset）。

（二）社交媒體上的智能技術應用和經濟政治文化現象

聚類#4Instagram、#9Facebook、聚類#12Twitter等，有以下幾個共通的亞關注點：（1）關注算法和人工智能在社交媒體平臺上的政治傳播現象：“虛假信息”（disinformation）“選舉活動”（election campaigns）“政治傳播”（political communication）“輿論”（public opinion ）“負面競選”（negative campaigning）“歐洲選舉”（European elections）；（2）關注媒體平臺上的經濟活動，“偽草根營銷”（astroturfing）“品牌內容”（branded content）“品牌文化”（brand culture）“ 數字宣傳”（digital propaganda）；（3）關注社交平臺上的社交文化現象，無論是人-人，又或人-機：包括“人與人的互動”“用戶互動”“人機交流”（human-ai interaction，human-machine communication）“社會角色”（social actors ）“社區”（community）“形象分類”（image classification）“印象形成”（impression formation）“數字網紅”（digital influencer）；（4）批判性分析社交平臺上的算法：“情感勞動”（affective labour）“漏洞”（vulnerabilities）“問題極化”（issue polarization）；（5）從研究方法上，注重案例分析法、訪談法和實驗法等，如“結構主題建模”（structural topic modeling）“混合媒體系統”（hybrid media system）；（6）注重尋求理論基礎和資源：“行動者網絡理論”（ actor-network theory ）“社會資本”（social capital）“時間序列分析”（time-series analysis）。

（三）關注智能技術的配套性和支撐性技術

聚類#3機器學習、聚類#6大數據等包括以下幾個關注重點：（1）關注細分的專業技術領域及給新聞生產流程帶來的改變，如“ground truth”（訓練集對監督學習技術的分類的準確性）“自動化新聞”（automation news）；（2）注重對傳統理論資源的引用和創新發展，如“新聞研究”（journalism studies）“研究范式”（research paradigms）“傳播理論”（communication theory）“社會資本”（social capital）“用戶能動性”（user agency）；（3）批判性分析造成的社會問題和解決方法，如“有年齡限制的互聯網”（ age-gated interne）“新聞倫理”（journalistic ethics）“守門人思維”（gatekeeper thinking）“反歧視”（antidiscrimination）等；（4）從宏觀層面上分析對傳播圖景的影響，如“多屏社會”（multiscreen society）“媒體多元化”（media pluralism）“媒體生態”（media ecology）。

（四）關注智能技術帶來的用戶行為變革以及問題

例如聚類#2行為、聚類#5不平等、聚類#8影響、聚類#10勸服等，包括關鍵詞“數字鴻溝”（digital divide）“勞工”（labor）“監視”（surveillance）新聞的“真實性”（authenticity）“影響多樣性”（affect diversity）“網絡利己主義”（network privatism）“網絡個人主義”（networked individualism）等。

結語

基于前人研究的綜述，本文試圖通過科學的研究方法來探索如下研究問題： 國內外當前智能傳播研究重點關注哪些議題和領域，原因如何？研究發現，在研究重點分布上，“智能媒體”“人工智能”“智媒時代”“智能傳播”“媒體融合”是國內智能傳播從2008年肇始以來的5個高頻詞匯，而國外智能傳播研究的5個高頻詞匯則為算法、社交媒體、媒體、新聞、新聞學。國內外同時關注智能媒體的底層和配套技術在新聞業的應用及其所帶來的變革、文化現象、倫理問題、危害和治理手段，都采用了實證與思辨相結合的研究方法；但相較來說，國內研究范圍較為局限在新聞傳播學領域內部，研究方法以思辨為主，實證研究較少；而國外在闡釋新現象時注重引入新理論，融合其他學科視野，產生更多元的解讀，議題更為細分和多元。

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