图灵测验在人机社交传播领域的应用

近几年社交机器人在社交媒体上的应用越来越广泛,并对政治、经济、社会造成了重大影响,如何实现人与社交机器人的和谐相处也成为传播学的研究热点。正因为社交机器人的类人性与人机交互效果有关,而图灵测验是一个非常好的测量机器类人性的方法,因此本文尝试从图灵测验入手来思考如何促进人机社交传播,并介绍了如何将图灵测验应用于人机社交传播领域,提出目前的图灵测验在应用过程中有哪些局限性及相应改进措施。     

健康传播中的社交机器人：特征、影响与治理

近年来社交机器人广泛活跃在网络之中,已经成为网络环境的一部分。2019年的一项研究报告显示,71%提到美国股市趋势的推特用户,很可能是机器人^[1];我国学者张洪忠等发现,在推特有关中美贸易谈判议题的讨论中,社交机器人占13%,发布内容占比接近20%。^[2]社交机器人既让网络信息生态开始向“人机共生”转变,也因传播虚假信息、扰乱政治、危害公共健康等负面影响受到了各界的广泛关注。本文主要关注健康传播领域,围绕当前备受关注的社交机器人,在梳理社交机器人的定义、特征和对健康传播所产生的影响的基础上,提出相应的治理策略。     

社交机器人在新闻业应用中的现实图景

由于传播者的目的不同,社交机器人在应用中既可以取得辟谣假新闻的正面效果,也可以传播、扩散负面虚假信息。随着媒介技术的变迁、发展、融合,目前的应用型社交机器人主要分为平台内嵌型社交机器人与独立程序型社交机器人,它们均参与到了新闻的生产和编辑、聚合与分发等各个环节中。社交机器人相关媒介技术和产品的发展,可能会进一步改变整个新闻业的产业结构、市场份额甚至是新闻用户对新闻本身的认知逻辑,重塑新闻业的未来。     

危机下的叙事与认知:智能传播时代社交机器人舆论干预研究

当前，地区和世界性危机加剧，社交机器人深度介入互联网危机叙事的生产和传播，为舆论工作带来新的挑战。本文结合案例首先考察了社交机器人生产和传播叙事的路径，随后分析了该行为中的认知因素对舆论的干预原理。首先，社交机器人能自动获取并重组叙事元素形成叙事产品，根据人际和事件内部的联系搭建虚拟节点形成叙事网络，锚定特定人群推送叙事产品促进叙事传播。其次，社交机器人会视具体情况为人们理解客观世界启动不同框架或建立新的框架，甚至通过片面化的信息投递来干预舆论；还能判断受众的不同认知偏好，有针对性地生产面向不同受众的叙事产品，制造叙事和认知的协同效应干预舆论。     

标签、账号与叙事：社交机器人在俄乌冲突中的舆论干预研究

俄乌冲突爆发后,社交媒体成为推动对双方有利叙事的重要手段。本文通过对Twitter平台上俄乌冲突的相关讨论数据进行分析,发现社交机器人干预舆论的方式越来越多样化。首先,标签成为社交机器人行动中的重要工具,一方面通过推动标签活动来制造舆论影响力,另一方面会通过标签劫持来扭转舆论局势;其次,通过大量部署意见领袖型社交机器人来引导舆论,并通过打造新账号来建立意见领袖优势;第三,分属于不同阵营的社交机器人存在明显的叙事差异。本文认为在社交机器人的干预下,网络舆论并不能完全反映真实舆论,应反思民众如何从社交媒体获取真实信息的问题。     

异类还是共生:社交媒体中的社交机器人研究路径探讨

在Twitter、Facebook、Reddit、QQ、微博等平台中,社交机器人生成的内容比比皆是,社交媒体正在变为"人+社交机器人"共生的生态。对社交机器人两个主要研究领域的文献回顾发现:计算机学科主要关注社交机器人背后的技术问题;社会学科主要将社交机器人视为异类,从文化批判、人机关系、传播效果、政策法规等角度进行探讨。本文通过对社交机器人含义的探讨,认为"人+社交机器人"正成为传播学的一个新研究领域,对于建立在"真人"研究基础上的传播学来说,亟需引入新的研究范式。     

社交机器人能否操纵舆论——以Twitter平台的北京冬奥舆情为例

社交机器人已经成为舆论建构中不可忽视的重要主体。为探究社交机器人是否具有操纵舆论的能力,本文以网络议程设置理论为基础,在Twitter平台抓取与外交抵制北京冬奥会事件的相关推文49734条,提炼出关于该议题的客体议程和属性议程,在此基础上分别绘制人类和机器人的议程网络并分析网络间的相似性。研究结果显示,有近四分之一与冬奥相关的推文都由机器人生产;机器人用户倾向于关注冬奥相关的负面话题,多持反对冬奥的态度;人类与机器人的议程网络显著相关,存在网络议程设置效果,说明社交机器人可能已经具备操纵舆论的能力。     

国家安全视域下社交机器人涉华议题操纵行为探析

在国际传播活动中,社交媒体上机器人的信息操纵正影响着国际舆论环境及国家形象塑造。以社交媒体涉华新冠病毒议题为例,通过对比社交机器人和人类用户在发文趋势、策略和主题上的特征,探究社交机器人在涉华议题上的操纵行为,发现国际舆论中16.5%由社交机器人操纵,社交机器人更倾向于在行为上通过潜伏和模仿,利用多元路径发布更具煽动性的争议话题,涉华议题操纵活动明显。未来,我国的国际传播研究要提升跨学科研究中的问题意识,重视计算宣传操纵对意识形态安全的影响,以总体国家安全观为指导,构建具有鲜明中国特色的战略传播体系。     

社交平台的话语争夺:中英文语境下政治机器人涉华议题舆论干预比较研究CSSCI

在推特等境外社交平台,政治机器人频繁操纵涉华议题,给我国国家形象建构带来挑战。本研究综合运用社会网络分析、内容分析及时间序列分析,从交互关系、主题分布以及议程引导这三个方面,对中英文语境下政治机器人涉华议题舆论干预进行比较。研究发现,传播策略上,不同语境下政治机器人信息会进行差异化投放,在中文语境下政治机器人发布更多有关中国政府的负面信息;传播效果上,受“网络民族主义”“粉丝民族主义”等因素影响,中文语境下的人类用户注重自身态度的表达,更加倾向于和人类用户之间互动,议程更少被政治机器人引导。本文从宏观层面对两种语境下政治机器人涉华议题干预进行探索,以期为今后国际传播能力建设工作提供参考。     

从社会传染到社会扩散：社交机器人的社会扩散传播机制研究

本文基于网络结构功能主义视角下的社会传染理论,对社交机器人驱动社会扩散的机制进行探究揭示:社交机器人是通过按需高效地改变社交网络的动态结构,来相应控制社会扩散的范围和速率。即:通过不同社会传染类型建构社交网络动态结构,以不同信息传输方式改变社交网络动态结构,依托双层覆盖网络驱动社交网络动态结构,以及集群化与智能化,从而共同构成了从社会传染到社会扩散的高效驱动传播机制。并基于这一原理机制的新阐释、新解构,初步探讨揭示在智能传播时代下对社交机器人相关治理的原则思路。     

娱乐信息与公共信息的扩散竞争：网络结构和传播主体视角

娱乐是网络信息的重要内容,也是公众信息消费的主要对象。新媒体的娱乐化导向一直被认为是消解媒介公共性的要素之一,在公众注意力有限的信息时代,娱乐化事件可能争夺人们对公共事件的注意力、侵蚀公共领域有限的话语空间。然而,目前还鲜有经验研究对娱乐和公共信息的传播规律进行量化比较,以验证它们之间是否存在这种竞争机制。通过将相对娱乐偏好与选择性分享概念相结合,以新浪微博平台为数据来源,研究发现微博中娱乐信息不仅传播规模更大、广度更宽、速度更快,同时也更具备广播与病毒性传播特质。由此表明在社交媒体这一公共场域中,娱乐信息的扩散效果更强。研究进一步对两类信息中不同类型的参与主体进行了比较,发现娱乐信息的原创帖更多由普通用户提供,而公共信息中的原创帖则更多来自精英用户。而无论在娱乐还是公共信息传播过程中,早期参与者与信息扩散者中普通用户都占据绝大多数比例。这表明,虽然精英用户发起了更多公共议题的讨论,但两类事件的舆论潮流都更多地来自于普通用户的参与。研究还对社交机器人账号进行了识别,发现社交机器人并没有对两类信息的扩散效果差异带来显著影响。     

议程设置中的时间变化：基于社交机器人、媒体和公众时间滞后分析

社交媒体是一个复杂的媒介系统,其中社交机器人、媒体、公众等传播主体混合交融形成了最终的社交媒体议程。本研究基于新冠疫情早期Twitter数据,综合运用图形观察、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析等方法探讨了社交机器人、媒体和公众之间的关系和时间滞后。研究发现社交机器人和媒体都对公众议程产生正向影响,且随着时间的推移,媒体对公众议程的贡献度逐渐上升,而社交机器人的贡献度则呈现波动和整体下降趋势。其次,社交机器人引起公众响应的最佳时间滞后为1小时,影响持续时间是9小时;媒体则需要更长的时间来设置公众议程,最佳时间滞后为12小时,影响持续时间也更长,为24小时。最后,针对不同性质次级议题分析发现,社交机器人主要是在“具体的议题”引起其他议程响应,最佳时间滞后和影响持续时间均较短,而媒体主要是在“抽象的议题”产生议程设置,最佳时间滞后和影响持续时间相对较长。     

新闻专业危机与“元新闻”信息伦理抗争:对美国大选社交媒体图景的观察

本文探讨了社交媒体时代选举中的信息危机的组成、技术原因、政治后果与专业影响,并以美国2020年总统选举为例,揭示其背后信息与权力的复杂关系,讨论社交媒体在"元新闻"领域引发的焦虑,寻求应对信息危机的政策与行动路径。社交媒体带来的信息危机,导致错误信息、虚假信息和不良信息的泛滥。在美国,广泛使用的用户分析和定向分发算法技术,正在有力地影响选民的意见和选举决定,泛滥的虚假新闻正在危及民主进程。信息危机已然正在造成不信任、恐惧和分裂,也造成了"信息道德恐慌"。究其原因,虚假新闻与数字媒体的发展密切相关,技术平台使得政治选举中虚假新闻得以更大规模地生产、传播和放大。虚假新闻是复杂社会关系、权力博弈的折射,是嵌入选举的复杂关系中的一种信息现象,也是使假新闻成为可能的社会技术条件和赋予其意义的解释性话语。监管与平台自律存在自由与治理的多重矛盾,需要多利益攸关方采取联合行动,共同应对信息危机、治理社交平台。     

社交媒体：虚假新闻的麻烦制造者

根据中国新媒体发展报告(2015)显示接近60%的虚假新闻首发于微博,同时只有54.5%的中国网民对互联网的信息表示信任,可见数字技术与商业营销双重逻辑推演下,虚假新闻的在社交媒体平台泛滥已经严重损害了网民对网络信息的信任度。本文分为四个部分。第一部分讲述了假新闻在中国社交媒体环境中的泛滥现状;第二部分以中国国情为基础从技术、心理、经济和政治这四个角度分析假新闻在社交媒体平台上泛滥的原因;第三部分援引把关人理论和福柯的规训理论讨论治理假新闻方法;第四部分试图分析中国社交媒体环境下新闻业的未来挑战,以抑制假新闻的泛滥,推动社交媒体信息的健康传播。     

社交媒体虚假新闻传播的狂欢与规训治理——以新冠肺炎疫情期间虚假消息为例

数字技术的发展赋予了受众更大的话语权,而传播主体的泛化,在使每个人都可以在网络上"自由"言说、评论、转发的同时,也容易滋生虚假新闻。以新型冠状病毒肺炎疫情期间的虚假新闻为例,认为社交媒体中的虚假新闻表现出传播数量多、速度快、内容广、影响大等巴赫金式的狂欢表征。虚假新闻的滋生主要受媒体工作者素养缺失、受众认知心理影响、社交媒体监管缺失、虚假新闻迷惑性、社交媒体开放性、政府信息管控不严等原因。为此,需要借鉴福柯的规训理论并从层级监视、规范化裁决、检查三个方面加以细化或延伸,以推动社交媒体信息的健康传播。     

社交媒体用户虚假信息从众传播行为影响模型实证研究

[目的/意义]社交媒体环境中容易出现虚假信息从众传播的现象,从而造成网络舆情,带来严重的社会危害。文章旨在探讨社交媒体用户虚假信息从众传播行为的影响因素与作用路径,并构建影响模型。这一研究可为减少社交媒体用户的盲目从众行为、确定社交媒体平台的管控方向提供帮助。[方法/过程]以从众理论为基础,从群体因素、个体因素、情境因素3个方面构建社交媒体用户虚假信息从众传播行为影响模型,并设计具体的测量量表。基于362份有效问卷,运用SPSS23.0和AMOS26.0分别进行数据分析和模型验证。[结果/结论]群体因素对虚假信息从众传播行为的影响作用最大,远高于个体因素和情境因素,且群体凝聚力是关键核心影响因素;个体因素中,用户卷入度和相关知识经验正向显著影响个体声誉,进而正向显著影响虚假信息从众传播行为,且用户卷入度的影响作用更大;情境因素中,信息热度正向显著影响情境模糊性,进而负向影响用户从众传播行为,影响作用最小,说明社交媒体用户对待不确定信息的理性态度。根据以上结论,文章提出了营造良好群体氛围、加强对认证账号的管理与引导、重点关注与公众生活息息相关的事件信息、加大虚假信息传播的处罚力度、加强信...     

论社交媒体时代新型舆论空间构建

互联网技术深入发展推动了社交媒体的出现与繁荣.舆论传播入口从"固态化"演变为"液态化",推动民间舆论场日趋中心化.在社交媒体时代,官方媒体的舆论影响力正在被社交媒体所影响,舆论话语权正在被社交媒体分流.迫切需要官方主流媒体改变信息传播的表达方式,做大做强主流舆论,全面提升主流舆论的影响力,从而重塑社会主流价值.在实践过...     

社交媒体时代网络舆论场新变化

随着移动社交媒体时代的到来,网络舆论场发生了新变化,呈现出新特点。网络舆论从边缘步入中心,社交媒体平台成为舆论传播的主场;传播主体多员化,传统媒体主导的话语权转移到社交媒体;意见领袖影响力下降,网络社群力量开始兴起,并影响舆论形成;社交媒体信息把关能力的短板,导致舆情反转现象频现;不同移动互联网世代之间存在刻板印象和不通约的现象,给舆论引导带来新的挑战。     

社交机器人在Twitter参与中美贸易谈判议题的行为分析

本研究探讨社交机器人在Twitter空间参与中美贸易谈判议题的行为,通过网络爬虫技术获取2019年5月1日至2019年5月31日讨论最高峰期间相关数据共计211088条。研究发现:在有关中美贸易谈判议题讨论中,社交机器人占比13%,发布内容占比接近20%;社交机器人的粉丝数量与正在关注数量呈强相关关系;参与中美贸易谈判话题的社交机器人策略主要是消息推送,没有发现意见领袖等;从话题倾向性上看,社交机器人中反对贸易谈判的占了多数(55%),大部分内容跟美国农民有关。     

Twitter社交机器人在涉华议题中的社会传染机制——以2022年北京冬奥会为例

在各大社交媒体平台中，Twitter以其高达4.36亿的用户数量排在前列，其月度活跃用户达2.11亿，而这其中有4800万的账号是社交机器人。随着Twitter上社交机器人数量的增多，社交媒体中的交往主体和社会传染主体结构也发生了变化，那么社交媒体用户呈现出怎样的交往特征？社交机器人的传染策略是什么？社交机器人的社会传染机制是什么？这是当前社交机器人参与交往带来的三个问题。基于此，以2022北京冬奥会为例，利用Python对Twitter上相关推文进行爬取，通过对社交机器人账号和推文的可视化分析，可以发现社交机器人按照特定的目的，针对不同的传染类型建构动态社交网络结构，从而实现其信息扩散和社会传染。