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计算传播学的创新路径:理论框架、研究方法与应用实践的系统分析

── 2024 年计算传播学研究综述

2025/01/15 16:21

李华? 吴晔? 原凤妍? 王琪方

【内容摘要】本研究从传播学 Q1 区英文期刊和新闻与传播学 CSSCI 中文期刊中筛选出 227 篇计算传播学的相关论文,对 2024 年的研究进展进行了系统梳理与分析,以揭示计算传播学的最新发展态势。研究显示,2024 年计算传播学呈现出理论与实践双重融合、研究议题多样化以及方法论持续创新的显著特征。未来,计算传播学将在整合传统传播理论与现代计算方法方面继续深化,为解决复杂的传播问题提供更具前瞻性的研究路径。

【关键词】计算视觉传播;生成式人工智能;社交机器人实验;方法创新

计算传播学作为融合计算方法与传播学理论的跨学科研究方向,已经逐渐发展成为理解现代信息传播和社交互动的重要工具。2024 年的研究特别关注了大模型、算法与人工智能对信息传播影响、计算传播方法创新与应用等议题,涵盖了从理论创新到实证应用的广泛主题。

一、数据采集与筛选

本文的研究数据来自传播学 Q1 区英文期刊和新闻与传播学 CSSCI 中文期刊,从中筛选出 227 篇与计算传播学相关的论文,它们代表不同主题的最新成果。通过对这些论文的内容进行归纳和分析,本文总结了 2024 年计算传播学研究中的 11 个核心主题,这些主题涵盖了从数据采集方法的创新、社交机器人在实验中的应用,到计算内容分析的突破性进展,反映了计算传播学的多样化发展和学科体系的逐步成熟。

二、关键研究议题

(一)大模型:认知能力、舆情研判与内容生产

ChatGPT 类大语言模型在各类应用场景中逐渐展现出强大的潜力和影响力,依旧成为重要的研究热点。

虞鑫和王金鹏评估了大语言模型的认知能力和潜在偏见,通过采用“图灵实验”方法,让大语言模型模拟人类的态度与行为,在针对中、美、德三国的 3000 名受访者开展的新闻真实性判定的调查实验(政治新闻组 / 非政治新闻组),并利用GPT-3.5 生成了相应的 3000 份“硅样本”以进行对比分析。结果显示,ChatGPT 在新闻真实性判定任务上具有优势,尤其在政治新闻和真实新闻的判断上表现优于人类,但在非政治新闻和虚假新闻的判断上逊于人类。此外,ChatGPT 存在一定的代际和语言偏见。

在舆论关注层面,任吴炯、张洪忠和燕东祺选取推特(X)和微博两个平台进行对比,分析了大模型在不同文化背景下的角色期望。结果显示,微博平台的期望更倾向于实用性产业的发展与应用,而 X 平台则更侧重于信息传播技术的发展。与此同时,丁晓蔚等人关注到 ChatGPT 类大模型在舆情精准研判中的理论和应用,提出了一种基于“大数据、大模型、大计算”范式的舆情精准研判理论框架,并从学理层面探讨了 ChatGPT 在文本分析、情绪识别、舆情预测和预警中扮演的角色。他们的实证研究表明,ChatGPT 对舆情研判具有较高的预测精度。

同时,周葆华和张悦采用算法审计方法考察了生成式 AI 在内容生产中的“标题党”特征倾向,通过实证分析 ChatGLM3 和 GPT-4 两个大模型对 973篇微信公众号文章的标题生成的 48650 条标题内容,研究发现,在无额外提示的情况下,大模型生成的标题具有一定的“标题党”特征倾向,其中 GPT-4 的倾向比 ChatGLM3 更为明显,但它们的倾向均不及人类显著。此外,提示对模型生成的“标题党”特征倾向有显著影响。

程萧潇和吴栎骞则进一步探讨了生成式 AI 在内容分析中的应用,通过实证分析中英文社交媒体上捷报比分,捷报比分手机版:气候变化的文本数据,考察了 GPT 在认知、情感和立场编码上的效度差异和潜在的效度折扣问题。

这些研究展示了大语言模型在多个领域中的广泛应用及其挑战,从舆情研判到内容生成,再到跨文化的舆论关注,大模型的优势和局限性也逐步显现,未来的研究可关注其偏见、文化适配性以及效度等问题。

(二)算法与人工智能对信息传播与社会关系的影响

在智能媒介与算法控制日益互嵌的现代数字社会,算法与人工智能技术正越来越多地影响着人们如何互动和获取信息。它们不仅影响着信息的传播路径和受众的接触范围,更深刻地影响着信息的内容生产、价值判断和社会意义的建构。

2024 年国内外学者在计算传播领域更加侧重讨论技术对人的影响,或者人机互动的体验。算法的个性化推荐对社会联系影响一直以来广受学界关注,为了研究“孤独算法问题”,Taylor 和 Chen 开发了感知算法响应度(PAR)和感知算法不敏感度(PAI)量表。他们发现,算法可以通过迎合用户的身份需求来促进其社交联结感。这意味着算法个性化对社交联系的影响并非完全负面,关键在于用户对算法的感知......(本文为文章截选,完整版请见《教育传媒研究》2025年第1期,本刊已入中国知网、万方、维普等相关学术数据库)

本文系中央高校基本科研业务费专项基金资助项目“精准国际传播的理论与应用研究”“交叉学科视域下的人类元认知前沿问题研究”(项目批准号:1233300003)的阶段性成果。

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