大数据背景下新闻“把关”功能消解效应浅析

大数据、人工智能等新兴技术手段为新闻业的采编分发带来了巨大的变化,算法推荐是其重要应用方式,传统的人工采编分发遭遇技术算法分发的冲击。在网络时代"流量制胜"的氛围下,媒体为了高点击量等,对每一位受众实施个性化新闻推荐。传统的新闻把关人角色不断被弱化,技术分发产生的负面效应也日益呈现。     

算法分发引发的媒介伦理冲突及规制

算法是人工智能技术的核心技术,目前广泛使用于信息分发、信息推荐等领域。通过对网络中个人踪迹的追踪和收集,算法可以生成精准用户画像,根据受众兴趣推送相关内容。算法分发在重塑我们的信息传播方式的同时,也带来了很多媒介伦理问题,如虚假新闻、隐私侵权、信息茧房、知沟扩大、阶层两极分化等。笔者立足于算法技术的积极作用,辩证思考其目前引发的媒介伦理冲突,并从算法的“把关分发”机制、“他律+自律”的双约束机制、算法工程师和受众三个角度提出相应的建设性措施,为算法分发技术引发的伦理问题的解决提供参考。     

智能传播时代媒介公信力的挑战及应对

人工智能技术正在深刻改变着新闻内容生产与分发的业务流程,但同时对新闻真实性、专业权威性、导向正确性、情感贴近性等要素产生了很大影响,在一定程度上危及了作为媒体生存与发展根本的媒介公信力.本文认为,在智能传播时代,媒体在有效利用技术的同时,应正视技术的挑战,通过算法设计的把关、智能求证与核实平台的搭建、对内容品质的强调、...     

范式转型:算法时代把关理论的结构性考察

算法的出现改变了信息内容的生产方式,传统视域下把关理论的基本范式面临结构性转型,即把关主体从人工到人工智能,把关关系从训示到迎合,把关机制从编辑到算法,把关内容从整体到碎片。算法把关范式也带来一系列的结构性问题:失去主体性的算法把关缺乏导向管理意识;基于用户画像的算法把关产生"过滤气泡"效应;不可见性的算法把关容易操控公共舆论;基于量的积累的算法把关排挤了高质量新闻。算法把关范式需要进行结构性治理:算法新闻的提供商要将人工与人工智能相结合,算法新闻的用户要提升自我"算法素养",算法新闻的设计者要具有内心自律和社会责任,算法新闻的监管者要加强制度化建设。     

个性化新闻推荐算法对传统“把关人”的影响及对策研究

随着信息技术的广泛应用,由推荐算法构筑的网络化信息平台逐渐成为获取商业利益的重要手段。与此同时,围着追求高点击量、高转发量为目的的个性化新闻推荐,使内容沦为了附庸。因此,有个性化新闻推荐算法推送给互联网用的信息将会野蛮生长,从而对传统"把关人"的作用产生严重的影响。本研究认为,个性化新闻推荐算法应回归到服务的角色,不管技术、传播渠道再怎么变化,"把关人"对内容的引导地位始终不能改变。因此,应该给个性化新闻推荐算法装上"安全阀",以"人工推荐+智能筛选+用户画像"的组合方式优化个性化新闻推送。     

应然·实然·必然:算法推荐时代的主流意识形态建设理路

算法推荐作为一种新型的信息分发技术,已经被广泛应用于信息分发领域.算法推荐时代的来临,开启了主流意识形态建设的新时代,为主流意识形态治理建设提供了诸多新机遇.同时,算法推荐技术也给主流意识形态带来了挑战,一方面是算法推荐易造成"信息茧房"效应,加大主流意识形态认同难度;另一方面,算法推荐造成"专业把关人"缺失,弱化主流...     

人工智能技术在新闻传播生产模式中的应用分析

人工智能技术是通过研发手段实现模拟并拓展人的智能的相关理论和运用的技术科学,其在新闻传播领域的应用,目前已经渗透到了新闻传播生产的各个环节.新闻传播生产模式在信息采集、内容制作、产品分发、用户体验等诸多方面都产生了重大变革.本文针对人工智能与新闻传播生产的相关理论内容进行了分析,探讨人工智能技术在新闻传播生产模式中的应用方式和未来研究方向.     

算法新闻分发平台对新闻业态的影响

目前,算法新闻分发平台作为信息技术在新闻领域的应用型产物,构成了传统媒体、门户网站、社交媒体之外的一大新闻传播渠道,并成为解决新闻信息爆炸增长、新闻阅读体验不佳等问题的全新应用平台.而随着信息技术在新闻生产传播领域的进一步下沉,算法新闻分发平台的地位也随之提升,并对新闻业态产生了显著影响.要想把握未来新闻行业发展方向,就必须全面了解算法新闻分发平台对新闻业态的具体影响所在,本文就此展开研究.     

算法推荐模式下新闻工作者的主体性研究

智能化技术渗透到了传媒业的方方面面,推动了新闻采集、生产、分发等环节的全面升级,而以算法为核心的分发制度虽然可以满足受众的个性化需求、帮助各类新闻平台获取利益,但也会导致"信息茧房""公共性缺位"等问题。这种状况下,新闻工作者应作为专业的"把关者",发挥主体性,用自己的专业知识完善算法推荐模式。本文在简述算法推荐模式的定义、分类的基础上,总结算法推荐模式的优缺点,并深入剖析了算法推荐模式下新闻工作者应如何发挥其主体性才能扬长避短。     

主流媒体事实核查应对AIGC的问题分析与路径探索

Chat GPT的出现启动了人工智能从分析式AI向生成式AI转变的进程，全面冲击了传统新闻事实核查模式。本文基于对智能传播领域的观察，从主体、技术、认知结构三个角度，探讨了AIGC（人工智能内容生产）对主流媒体开展事实核查的主体冲击，以及主流媒体应用AIGC进行事实核查的技术壁垒和工具局限，提出构建智能化的新型把关体系、组建专业化的事实核查队伍、完善规范化的行业自治制度，以期实现算法向善，促进事实核查和新闻传播行业整体的良性发展。     

算法新闻推荐的社会责任反思

随着计算机技术的迅猛发展,算法被广泛应用于新闻传播领域,这种"算法与新闻的耦合"改变了传统的新闻编辑与分发生态系统。一方面,缩短了新闻媒体的工作流程,极大地提高了工作效率;另一方面,提升了用户的阅读体验,有效地缩减了信息检索的成本。然而,智能化的算法新闻推荐,也引发了人们对其社会责任的反思。从算法新闻推荐的内容层面及法律层面进行分析,有利于丰富学界有关新闻媒体社会责任的理论研究,也能促使算法新闻推荐朝着良性与健康的方向发展,更好地服务于人们的信息需求。     

算法推荐新闻的政治经济学分析：生产关系的变革与风险

新闻分发经历了三种模式——依靠人工编辑的媒体型分发模式、依托社交链传播的关系型分发模式和依靠算法推荐的算法型分发模式。与前两种模式相比,算法推荐新闻在生产、分配、交换、消费环节呈现了新样态。程序代替人工,重置产品的生产过程与社会关系;多种分配并行,推动生产的高效率和低成本;交换过程简化,扩大交换活动范围和对象;定向推送消费,实现个性化消费体验和产品再生产。但是,这种生产关系的变革也暗含了风险,生产私有化带来了网络安全风险与资本积累,分配不均等与交换扩大化导致用户劳工化和社会阶层重塑,消费非自主化造成信息茧房与人的异化。对算法推荐新闻的政治经济学解读可以帮助我们理解隐藏在技术发展背后的生产关系和社会关系的变化,思考如何重塑算法的公共性。     

人工智能技术下的新闻伦理问题研究

人工智能技术已经应用于新闻的采集、生产、分发和反馈等领域。本文阐述了人工智能技术发展过程中衍生出的各种新闻伦理问题,如智能分发加速反转新闻传播;大数据时代隐私权被侵犯;算法推荐加剧信息茧房;沉浸式新闻削弱媒体导向等,并从技术、媒介、用户和法律层面分析了产生这些问题的原因,提出应对策略。     

我国网络媒体“把关人”研究现状——基于《中国学术期刊网络出版总库》相关文献的内容分析

研究对象 "把关人"一词最早由美国心理学家库尔特·卢因提出,指信息在传播的过程中受到了一些个人或集团的控制.1950年,传播学者怀特将"把关人"这个概念引入新闻传播领域,并提出新闻筛选过程中的"把关"模式,由此开启了新闻传播"把关人"的研究.     

智能化:传统媒体转型的一把钥匙

智媒时代,传统媒体遭遇三个问题:信息数量难以匹敌商业化新媒体,信息质量优势受到挑战,信息匹配能力不足。要想"突围",传统媒体可以通过以下路径提升智能化水平:运用智能技术提高新闻采集能力,提高内容生产智能化程度,提高运用算法的信息分发能力,增加新闻产品技术含量,提高大数据储存开发能力,大力发展平台型媒体,建设用户沉淀平台。     

批判算法研究视角下微博“热搜”的把关标准考察

算法分发已成为网络新闻主要的分发模式,而微博"热搜"是该模式在社会化媒体的典型应用。本文采用批判算法研究的视角考察了微博"热搜"的把关标准。基于对微博年度报告、新闻稿、专利、官方发布以及2400余条"最热搜"上榜词的分析,本文提出了微博"热搜"算法价值的四个要素:时新性、流行性、互动性和导向正确。这些要素内嵌于代码的编写与设计之中,微博的价值观、假设和偏见被推向了"上游"阶段。微博使用一系列策略来使"热搜"生成过程看起来浑然天成且不可避免,包括人气值的实时更新、搜索框提示"大家正在搜"、以及"呈现""反映"等修辞的使用,以此建构算法把关的合法性话语。     

新闻众包的社会化内容生产把关机制探讨

本文从选题型、内容型和资源整合型三种新闻众包的模式出发,分别选取典型案例探讨了各类把关机制的特点和差异,研究了新闻众包的把关机制目前存在的问题,如把关方法较少,把关力度不足;用户缺乏专业性,把关结构松散;作者与用户立场不同,把关标准不统一.由此,本文试图针对新闻众包的社会化内容生产把关机制提出改进建议:加强选题分类机制,发挥专业媒体把关作用;提供低门槛的把关服务,先行筛选内容降低专业难度;设立把关标准层级制度,完善把关激励机制.     

智媒时代算法推送新闻对媒介伦理的冲击

在智能媒体时代,基于算法的新闻推送已经成为人们获取新闻信息的重要途径。其在新闻推送过程中以大数据为依托,用户画像推荐和协同过滤推荐是其主要依托的运作机制,从个人和整体两个层面对新闻进行推送。与此同时,"把关人"的权利从编辑让渡给了算法背后的工程师,最终造成了算法偏见、信息茧房、隐私风险等问题。因此,多元化把关机制、注重人文关怀、提高算法透明度、增加辟谣机制等就成为有效之策。     

人工智能如何"人性化":新闻伦理失范分析与对策

随着人工智能技术的迅速发展并实现与新闻传播领域的深度融合,新闻生产实践面临伦理冲击.人工智能对新闻生产的介入重构了媒介组织结构与新闻生产流程,由此带来了新闻采集、新闻写作编辑、新闻把关、新闻分发、受众反馈各环节的伦理失范现象.本文依照新闻生产流程顺序并结合国内外相关案例,剖析新闻伦理失范状况背后的成因,在治理对策与建议部分以实现"人机协同"发展为目标,在工具理性与价值适切中寻找平衡.     

智媒时代人机协同下的新闻生产机制

以Web3.0为底层技术逻辑的智媒体时代，人工智能与新闻传播的结合，打破传统新闻生产的藩篱，重塑整个新闻业态。机器辅助新闻生产中，媒体人的价值发生位移。一方面，机器在智能采集、自动写作、智能核查和精准推送等方面发挥了重要作用；另一方面，新闻人在深度采访、风格创作、专业把关以及社会化分发的作用仍不可取代。未来，人机协同的新闻生产机制将成为常态。