“全球南方”視覺(jué)傳播的問(wèn)題域與展望

【內(nèi)容提要】智能媒體時(shí)代，視覺(jué)化社交媒體傳播成為主流，其中“全球南方”用戶的高占比與快速增長(zhǎng)引發(fā)外界關(guān)注，計(jì)算視覺(jué)為相關(guān)研究的開(kāi)展提供了新思路。計(jì)算視覺(jué)研究將會(huì)成為“全球南方”視覺(jué)傳播發(fā)現(xiàn)問(wèn)題與解決相關(guān)問(wèn)題的利器，一方面可以通過(guò)計(jì)算美學(xué)、標(biāo)簽監(jiān)測(cè)、人臉識(shí)別與分析等計(jì)算視覺(jué)方法，揭示西方主流媒體是如何通過(guò)視覺(jué)化傳播，隱蔽操縱”全球南方”國(guó)家議題；另一方面，利用計(jì)算視覺(jué)，將視頻內(nèi)容的深層傳播策略進(jìn)行解構(gòu)，尋找傳播策略與傳播效果之間的關(guān)系，相關(guān)結(jié)論也將更好服務(wù)于“全球南方”媒體，改進(jìn)與優(yōu)化國(guó)際傳播工作。

【關(guān)鍵詞】計(jì)算視覺(jué)研究 全球南方 視覺(jué)傳播 國(guó)際傳播

智能媒體時(shí)代，視覺(jué)化社交媒體的崛起，深刻改變了人們的閱讀習(xí)慣與消費(fèi)行為。根據(jù)德國(guó)咨詢(xún)公司Statista數(shù)據(jù)顯示，截至2024年6月，有39%的泰國(guó)受訪者從TikTok獲取新聞，占比位居全球領(lǐng)先位置。從獲取新聞的用戶分布來(lái)看，位列前10的國(guó)家均來(lái)自于“全球南方”。而在用戶數(shù)量方面，印尼已超越美國(guó)成為擁有最多TikTok用戶的國(guó)家，有接近1.6億用戶使用。①“全球南方”國(guó)家視覺(jué)化社交媒體的迅速盛行，引發(fā)學(xué)界和業(yè)界廣泛討論。

“全球南方”與“全球北方”相對(duì)應(yīng)。前者涵蓋了包括中國(guó)在內(nèi)的亞洲、非洲、南美、大洋洲大部分國(guó)家和地區(qū)，主要由發(fā)展中國(guó)家組成。后者則包括歐洲、北美、澳大利亞、以色列、日本、韓國(guó)等，以發(fā)達(dá)國(guó)家為主。②由此可見(jiàn)，“全球南方”和“全球北方”的劃分不是地理上的，它反映的是社會(huì)、政治和思想上的差異。③2004年，聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署在首個(gè)“聯(lián)合國(guó)南南合作日”發(fā)布報(bào)告《打造“全球南方”》中，首次使用了“全球南方”一詞，報(bào)告強(qiáng)調(diào)，在全球化語(yǔ)境下，南方國(guó)家要主導(dǎo)自身發(fā)展，并倡導(dǎo)南南合作。④

當(dāng)新技術(shù)迭代催生媒介生態(tài)變革，其影響通常是全球性的，可能對(duì)“全球南方”國(guó)家來(lái)說(shuō)更為明顯。當(dāng)視覺(jué)傳播時(shí)代來(lái)臨，“全球南方”媒體如何轉(zhuǎn)型升級(jí)，這一新興傳播載體會(huì)給“全球南方”社會(huì)和民眾帶來(lái)何種影響和改變，一直為外界所關(guān)心。從2022年起，中央廣播電視總臺(tái)國(guó)際視頻通訊社與與清華大學(xué)伊斯雷爾·愛(ài)潑斯坦對(duì)外傳播研究中心每年度發(fā)布《“全球南方”視頻媒體發(fā)展報(bào)告》，分析研究“全球南方”視頻媒體發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，探索“全球南方”媒體共筑“傳播共同體”。⑤如何處理與分析社交平臺(tái)的海量圖像與視頻一直是開(kāi)展視覺(jué)傳播研究的困難所在。近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)迅速發(fā)展為大規(guī)模圖像分析提供了可能。本文簡(jiǎn)要介紹計(jì)算視覺(jué)相關(guān)概念及其發(fā)展歷程，梳理和論述計(jì)算視覺(jué)在“全球南方”研究中的應(yīng)用，分析存在問(wèn)題與不足，并對(duì)前沿性議題進(jìn)行展望。

一、計(jì)算視覺(jué)發(fā)展及其研究維度

計(jì)算視覺(jué)作為一個(gè)跨學(xué)科研究領(lǐng)域，涉及如何使用計(jì)算機(jī)來(lái)詳細(xì)理解視覺(jué)數(shù)據(jù)，這與人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)處理方式相近。⑥有關(guān)研究在20世紀(jì)80年代已經(jīng)起步，但直到2010年，斯坦福大學(xué)教授李飛飛主導(dǎo)、利用ImageNet數(shù)據(jù)集啟動(dòng)了大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC），計(jì)算視覺(jué)技術(shù)才正式進(jìn)入高速發(fā)展階段。在比賽中，不斷涌現(xiàn)出的新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）結(jié)構(gòu)，將競(jìng)賽過(guò)程中ImageNet數(shù)據(jù)集圖像分類(lèi)錯(cuò)誤率降至較低水平。⑦

近年來(lái)，計(jì)算視覺(jué)逐步被運(yùn)用到社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。該類(lèi)技術(shù)為人文社會(huì)科學(xué)研究提供了獨(dú)特分析工具，在研究方法、研究問(wèn)題視域以及解題標(biāo)準(zhǔn)等方面，促進(jìn)視覺(jué)傳播與視覺(jué)文化傳播的研究范式革新。⑧具體到計(jì)算視覺(jué)技術(shù)在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用，有學(xué)者基于相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié)了與社會(huì)科學(xué)相關(guān)的圖像特征提取技術(shù)，大致包括美學(xué)特征、人像識(shí)別以及物體識(shí)別。⑨

從研究層次上區(qū)分，計(jì)算視覺(jué)研究由低到高大致可以分為美學(xué)分析、內(nèi)容分析以及交互分析。低維度的美學(xué)分析主要是通過(guò)對(duì)圖像亮度、色調(diào)、復(fù)雜度等指標(biāo)的計(jì)算，模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)和大腦測(cè)量美學(xué)的方式；⑩中等維度對(duì)圖像畫(huà)面的內(nèi)容分析主要是對(duì)物體與人像的分析。人像分析不僅可以進(jìn)行人臉識(shí)別，對(duì)圖像中人物的年齡、性別、表情等進(jìn)行事實(shí)判斷，還可以開(kāi)展顏值打分這類(lèi)具有主觀性的價(jià)值判斷；11更高維度的交互分析主要是針對(duì)集視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多模態(tài)于一身的視頻。視頻中所包含的模態(tài)并不是獨(dú)立存在的，它們彼此之間具有交互性，傳播效果是多種模態(tài)綜合作用下的結(jié)果。12

二、“全球南方”視覺(jué)傳播的問(wèn)題域

（一）中國(guó)與國(guó)際傳播

中國(guó)作為“全球南方”重要一員，在推動(dòng)“全球南方”合作與發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。自2017年“數(shù)字絲綢之路”提出以來(lái)，“一帶一路”建設(shè)開(kāi)啟新篇章，經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的跨境電商平臺(tái)，如抖音等逐漸占據(jù)海外市場(chǎng)，相關(guān)信息基建也為國(guó)際傳播中“南方轉(zhuǎn)向”夯實(shí)了物質(zhì)基礎(chǔ)。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)際傳播主導(dǎo)性敘事被美西方所把控，“西強(qiáng)我弱”格局沒(méi)有發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。“全球南方”媒體要超越西方中心的“替代性敘事”，發(fā)掘本地新聞以及重建“球土新聞”。在這其中，如何借鑒中國(guó)經(jīng)驗(yàn)、中國(guó)方案夯實(shí)“替代性敘事”，成為“全球南方”媒體人深入思考的問(wèn)題與重建“球土想象”的方式。13作為“全球南方”的引領(lǐng)者，中國(guó)國(guó)際傳播肩負(fù)了打造開(kāi)放、平等、包容的全球文明共榮社區(qū)的使命。14

在中國(guó)國(guó)際傳播能力建設(shè)過(guò)程中，有學(xué)者運(yùn)用計(jì)算視覺(jué)方法，探討如何在海外視頻社交媒體上講好中國(guó)故事，其運(yùn)用基于共現(xiàn)分析法的第三層次議程設(shè)置，對(duì)優(yōu)兔平臺(tái)與中國(guó)相關(guān)的中英文視頻研究后發(fā)現(xiàn)，相較于嚴(yán)肅性議題，中國(guó)國(guó)際傳播應(yīng)加強(qiáng)對(duì)娛樂(lè)類(lèi)內(nèi)容的關(guān)注，因?yàn)橐曨l內(nèi)容給用戶帶來(lái)的場(chǎng)景感、沉浸感以及交互要求更高，強(qiáng)調(diào)感性體驗(yàn)的娛樂(lè)議題更具有傳播優(yōu)勢(shì)。15同時(shí)，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，相關(guān)視頻創(chuàng)作策略在官方視頻制作發(fā)布上已經(jīng)得到運(yùn)用。相關(guān)研究運(yùn)用計(jì)算視覺(jué)與多模態(tài)分析法，對(duì)抖音平臺(tái)的官方視頻展開(kāi)分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)官方賬號(hào)生產(chǎn)的視頻內(nèi)容宣傳類(lèi)主題的比重較低，并且具有高明亮度、高信息熵、短時(shí)長(zhǎng)等特征，從視覺(jué)觀感上看起來(lái)更像是意見(jiàn)領(lǐng)袖或是普通用戶創(chuàng)作出的作品。16

通過(guò)計(jì)算視覺(jué)方法，分析視頻特征與傳播參與度之間的關(guān)系，其結(jié)論也有可能被境外機(jī)構(gòu)利用，這一點(diǎn)值得高度警惕。相關(guān)機(jī)構(gòu)借此操縱海外社交平臺(tái)的涉華議題，對(duì)中國(guó)形象進(jìn)行污名化。有學(xué)者利用計(jì)算美學(xué)方法，對(duì)X平臺(tái)（原推特）涉及中國(guó)形象的圖片進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，相較于真實(shí)的人類(lèi)用戶，以操縱輿論為目的的社交機(jī)器人，其美學(xué)策略與傳播效果高度耦合，并且社交機(jī)器人的幕后控制者還會(huì)對(duì)傳播效果進(jìn)行監(jiān)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)與程序，變化圖像策略。17當(dāng)社交機(jī)器人與生成式人工智能出現(xiàn)后，對(duì)社交機(jī)器人身份識(shí)別及其生成的圖像真?zhèn)闻袛嚯y度將進(jìn)一步增加。18

（二）環(huán)境與健康傳播

“全球南方”國(guó)家在發(fā)展過(guò)程中長(zhǎng)期面臨著環(huán)境保護(hù)與發(fā)展的雙重挑戰(zhàn)，資源的過(guò)度開(kāi)發(fā)、環(huán)境的污染勢(shì)必對(duì)相關(guān)地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)和可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成威脅，但由于資金匱乏、技術(shù)水平落后等客觀現(xiàn)實(shí)條件，想要走上一條綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展之路絕非易事。因此，在“全球南方”研究中，環(huán)境與健康成為各方關(guān)注的重點(diǎn)議題，而這其中，又以氣候變化問(wèn)題最為突出。“全球南方”碳排放量遠(yuǎn)低于“全球北方”，但受極端氣候變化影響較大，理應(yīng)在全球氣候變化敘事中扮演更為重要的角色。遺憾的是，氣候敘事長(zhǎng)期以來(lái)是由“全球北方”國(guó)家所主導(dǎo)，“全球南方”媒體只能被動(dòng)接受“全球北方”媒體傳遞給他們的氣候故事。19近年來(lái)，這一局面在不斷發(fā)生轉(zhuǎn)變。“全球南方”正從新聞的被動(dòng)接收者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)制_{VqHGr7o3ndZ0NkRj8HFiWQ==}造者。相較于全球重大氣候影響事件，媒體的本地化報(bào)道逐步增加，并且談?wù)摎夂蜃兓姆绞缴弦灿兴兓?。如?022年巴基斯坦洪災(zāi)期間，當(dāng)?shù)孛襟w迅速形成以人類(lèi)影響為重點(diǎn)的國(guó)內(nèi)敘事，突出流離失所、疾病傳播等話題，并主動(dòng)設(shè)置“損失與損害”等相關(guān)概念，引發(fā)全球媒體的關(guān)注。20

盡管在氣候變化議題上，“全球南方”媒體呈現(xiàn)出積極作為的一面，但需要清醒認(rèn)識(shí)到，“新殖民主義”在“全球南方”從未遠(yuǎn)離。有研究表明，在新冠疫情大流行的初期，敘述主導(dǎo)權(quán)依然被“全球北方”媒體所掌控，其將“全球南方”貼上“不文明、不衛(wèi)生、野蠻”等污名化標(biāo)簽，而這類(lèi)新聞甚至影響到“全球南方”媒體對(duì)當(dāng)?shù)匾咔榈膱?bào)道。有學(xué)者在新冠疫情暴發(fā)之初，從圖像構(gòu)圖如遠(yuǎn)近景、俯仰角度，以及飽和度、亮度等計(jì)算美學(xué)維度，對(duì)巴基斯坦本地媒體報(bào)道圖片如何描繪“全球南方”與“全球北方”進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，“全球北方”被描繪成服從命令、生活美滿、高度文明的形象，“全球南方”則被暗示為貧困、喧鬧、不遵守規(guī)則以及充斥暴力。21

（三）算法與智能傳播

智能傳播時(shí)代，ChatGPT影響社會(huì)生活的方方面面，在新聞傳播領(lǐng)域，逐漸改變新聞的生產(chǎn)、傳播以及消費(fèi)方式?！叭蚰戏健眹?guó)家如何利用相關(guān)技術(shù)彌合發(fā)展鴻溝引發(fā)學(xué)界思考。需留意的是，ChatGPT依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，但數(shù)據(jù)集本身可能存在多樣性、代表性、公正性的缺陷，進(jìn)而導(dǎo)致社會(huì)偏見(jiàn)、刻板印象等問(wèn)題。社會(huì)偏見(jiàn)在機(jī)器生產(chǎn)新聞文本過(guò)程中披著客觀性的外衣進(jìn)行再生產(chǎn)，并且在算法分發(fā)過(guò)程中通過(guò)定制化方式擴(kuò)散。22在對(duì)國(guó)外主流文生圖模型研究中，已被證實(shí)存在對(duì)種族、性別的偏見(jiàn)行為。23與此類(lèi)似，模型中暗含的偏見(jiàn)乃至歧視同樣存在于“全球南方”國(guó)家。

撒哈拉以南的非洲記者在使用ChatGPT輔助新聞寫(xiě)作后表示，每當(dāng)使用ChatGPT撰寫(xiě)關(guān)于國(guó)家的專(zhuān)題報(bào)道，最后模型生成的文本都會(huì)提到戰(zhàn)爭(zhēng)、腐敗和貧困，卻不會(huì)撰寫(xiě)任何與西方敘事相悖的內(nèi)容。24在文生圖模型中，當(dāng)關(guān)鍵詞涉及”全球南方”國(guó)家具體國(guó)名時(shí)，模型生成的圖像會(huì)將特定群體與貧窮、暴力等負(fù)面形象相聯(lián)系。例如，當(dāng)生成“恐怖分子”時(shí)，圖像中會(huì)出現(xiàn)一個(gè)中東國(guó)家男子的形象，即使限定為“白人恐怖分子”，生成的圖像仍然會(huì)留有長(zhǎng)胡須，讓受眾與中東國(guó)家相聯(lián)系。如果輸入的物品不加國(guó)籍限定，生成的物品則默認(rèn)帶有明顯的美式風(fēng)格。25這種在中立幌子下隱藏的特定視角和假設(shè)，歷來(lái)被社會(huì)學(xué)家批評(píng)，因?yàn)樗L(zhǎng)了對(duì)非默認(rèn)群體的排斥。

三、“全球南方”視覺(jué)傳播的展望

（一）拓展圖像來(lái)源：重視衛(wèi)星影像、街景等公開(kāi)數(shù)據(jù)價(jià)值

當(dāng)前，新聞傳播領(lǐng)域有關(guān)“全球南方”研究的圖像資料多是來(lái)源于電視、報(bào)紙中的媒體報(bào)道或是社交平臺(tái)用戶發(fā)布的圖像視頻，對(duì)于衛(wèi)星影像、街景等公開(kāi)數(shù)據(jù)發(fā)掘不足。相較于“全球北方”，“全球南方”國(guó)家普遍存在著可公開(kāi)數(shù)據(jù)較少或是數(shù)據(jù)搜集不全面等客觀問(wèn)題，衛(wèi)星影像、街景數(shù)據(jù)可以作為一類(lèi)經(jīng)過(guò)測(cè)量的替代指標(biāo)，幫助學(xué)者推測(cè)當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)、教育、衛(wèi)生狀況，乃至能夠反映當(dāng)?shù)孛癖姷恼螒B(tài)度。

運(yùn)用衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)替代統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)目前主要來(lái)自于經(jīng)濟(jì)學(xué)。盡管這些年來(lái)“全球南方”國(guó)家在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量上都得到了提升，但多數(shù)國(guó)家仍然缺乏衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。對(duì)于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的利用，較為常見(jiàn)的是通過(guò)衛(wèi)星圖像中的夜間亮度，來(lái)估算經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。26有研究表明，照明面積和照明頻率百分比可以預(yù)測(cè)國(guó)家及以下各級(jí)的人均GDP。27街景作為另一類(lèi)公開(kāi)數(shù)據(jù)，其圖像主要是由專(zhuān)用街景車(chē)完成拍攝。街景服務(wù)以谷歌街景為代表，目前已在全球83個(gè)國(guó)家拍攝了超過(guò)1600萬(wàn)公里的街景圖像，讓用戶能夠看到所選城市地面街道以及兩旁的景物。街景數(shù)據(jù)由于其幾乎零成本的特點(diǎn)，近年來(lái)被社會(huì)科學(xué)家廣泛用于觀察被研究社區(qū)的主要特征，這些特征包括社區(qū)的富裕程度與兒童入學(xué)率、28社區(qū)犯罪率、29社區(qū)綠化率等。30

通過(guò)上述介紹可以看出，衛(wèi)星影像和街景圖像的用途大致可以分為兩類(lèi)：一類(lèi)是用于測(cè)量，另一類(lèi)則是置于因果框架中，作為自變量或因變量存在。對(duì)于后者而言，另一類(lèi)變量的選取尤為關(guān)鍵。近年來(lái)基于增強(qiáng)技術(shù)研發(fā)的游戲，在“全球南方”玩家使用過(guò)程中可能出現(xiàn)的獨(dú)特現(xiàn)象與問(wèn)題值得關(guān)注。如基于全球定位技術(shù)開(kāi)發(fā)的游戲?qū)毧蓧?mèng)GO（Pokemon GO），該款游戲的設(shè)計(jì)初衷是促使玩家訪問(wèn)新地點(diǎn)、結(jié)識(shí)新玩家、減少久坐。而在里約熱內(nèi)盧和內(nèi)羅畢這兩大“全球南方”城市的游戲用戶表示，他們需要根據(jù)對(duì)城市的安全風(fēng)險(xiǎn)感知來(lái)改變其移動(dòng)方式，以躲避暴力和盜竊，甚至?xí)榇藗卧烊蚨ㄎ幌到y(tǒng)位置。31

（二）消除刻板印象：重視“全球南方”參與者的視角

在“全球南方”研究中，需要重視從“全球南方”參與者視角出發(fā)思考相關(guān)問(wèn)題。有學(xué)者通過(guò)對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)海外發(fā)展的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理后發(fā)現(xiàn)，超過(guò)四分之三的論文使用的是二手?jǐn)?shù)據(jù)，在使用一手?jǐn)?shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，訪談資料和文本分析資料各占三分之二和三分之一。32“全球南方”用戶在社交平臺(tái)上發(fā)布的涉華圖像與視頻，應(yīng)被充分挖掘和使用。相較于問(wèn)卷法和訪談法，對(duì)用戶在社交媒體平臺(tái)留下的海量信息進(jìn)行分析，從研究方法來(lái)看屬于典型的非介入式研究，可以更加真實(shí)反映“全球南方”用戶對(duì)華態(tài)度和想法。

在中國(guó)與“全球南方”研究中，西方社會(huì)對(duì)中國(guó)在全球南部的數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動(dòng)普遍存在著“中國(guó)團(tuán)隊(duì)”的刻板印象，即中國(guó)所有行動(dòng)者，無(wú)論是國(guó)家、企業(yè)還是其他行為體，其行動(dòng)都是為了國(guó)家發(fā)展與利益。33這種將中國(guó)數(shù)字化發(fā)展視為由中國(guó)政府決定的觀念，存在著簡(jiǎn)單化與片面化的問(wèn)題。有學(xué)者指出，在討論中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)海外影響時(shí)，主流敘事側(cè)重于中國(guó)的國(guó)家利益，可能忽視企業(yè)特別是民營(yíng)企業(yè)在其中發(fā)揮的作用。與國(guó)企不同，民營(yíng)企業(yè)對(duì)投資機(jī)遇的看法以及海外業(yè)務(wù)發(fā)展的決策除了政策驅(qū)動(dòng)外，可能更多還是來(lái)自于商業(yè)利益。34相關(guān)企業(yè)根據(jù)“全球南方”各國(guó)具體情況，采取了靈活的、量身定制的本地化策略，以適應(yīng)各國(guó)政策與市場(chǎng)參與者。如當(dāng)TikTok在阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó)運(yùn)營(yíng)時(shí)，用戶上傳的內(nèi)容應(yīng)避免冒犯上帝和伊斯蘭信仰，并尊重其他宗教。35在這其中，東道國(guó)政策制定者和當(dāng)?shù)仄髽I(yè)并不是被動(dòng)參與，而會(huì)結(jié)合自身利益，與中國(guó)以及其他國(guó)家企業(yè)和資本互動(dòng)。因此，中國(guó)在“全球南方”的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不是單向的，而是一條雙向車(chē)道，企業(yè)之間的互動(dòng)以及雙方制度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境都可能影響交易和最終結(jié)果。36

（三）強(qiáng)調(diào)社會(huì)過(guò)程：關(guān)注視覺(jué)信息的跨區(qū)域流動(dòng)

上述談到運(yùn)用計(jì)算視覺(jué)開(kāi)展的“全球南方”研究，絕大多數(shù)屬于靜態(tài)研究，即對(duì)“全球南方”媒體報(bào)道或是用戶信息中涉及到的圖像、視頻展開(kāi)分析。這類(lèi)研究具有一定價(jià)值。但要看到，無(wú)論是媒體報(bào)道，還是用戶觀點(diǎn)的形成，都是在聯(lián)系、互動(dòng)與討論過(guò)程中產(chǎn)生的。在輿論學(xué)研究中，有學(xué)者將其總結(jié)為“社會(huì)過(guò)程”式研究。37這類(lèi)研究不僅注重考察作為橫截面的意見(jiàn)分布，而且考察輿論形成的動(dòng)態(tài)過(guò)程。38開(kāi)展這類(lèi)“社會(huì)過(guò)程”式研究，重點(diǎn)是要梳理不同主體間信息流向關(guān)系。以“全球南方”媒體報(bào)道為例，可以看到信息流向是相對(duì)復(fù)雜的，在逐漸體現(xiàn)“全球南方”媒體自主性同時(shí)，又留有“全球北方”主導(dǎo)下“東方主義”烙印。如對(duì)“全球南方”媒體信息流動(dòng)研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，半島電視臺(tái)相關(guān)節(jié)目?jī)?nèi)容制作依然受到西方價(jià)值觀影響；39巴基斯坦媒體報(bào)道“全球南方”和“全球北方”新冠疫情時(shí)，在展現(xiàn)防疫成效時(shí)，其圖片報(bào)道流露出一種被殖民的心態(tài)，刻意美化“全球北方”而貶低“全球南方”。40

未來(lái)，在開(kāi)展此類(lèi)視覺(jué)信息跨區(qū)域流動(dòng)研究時(shí)，可以參考議程設(shè)置研究的做法開(kāi)展視覺(jué)議程設(shè)置研究，運(yùn)用時(shí)間序列分析等方法，對(duì)不同國(guó)家媒體間的信息流向進(jìn)行推斷。有學(xué)者在對(duì)國(guó)際新聞的信息流動(dòng)研究中發(fā)現(xiàn)，盡管?chē)?guó)際議程依然被各個(gè)經(jīng)濟(jì)、人口大國(guó)所設(shè)定，但一些相對(duì)較小的國(guó)家有潛力來(lái)決定外部世界來(lái)如何描述和討論本國(guó)。41

四、結(jié)語(yǔ)

在視覺(jué)化傳播日益成為主流的今天，如何在國(guó)際輿論場(chǎng)擺脫西方敘事，發(fā)出“全球南方”聲音，是“全球南方”視頻媒體共同需要面對(duì)的問(wèn)題。視覺(jué)圖像相較于文本信息，更容易被理解、記憶與傳播，激發(fā)受眾心理和生理反應(yīng)。長(zhǎng)期受制于西方敘事，只會(huì)讓“全球南方”國(guó)家深陷“后殖民主義”困境，認(rèn)為自己仍舊處于世界舞臺(tái)的邊緣。計(jì)算視覺(jué)研究將會(huì)成為“全球南方”視覺(jué)傳播發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題的利器，既可以通過(guò)計(jì)算美學(xué)、標(biāo)簽監(jiān)測(cè)、人臉識(shí)別與分析等計(jì)算視覺(jué)方法，揭示西方主流媒體如何通過(guò)視覺(jué)化傳播，隱蔽操縱”全球南方”國(guó)家議題。同時(shí)可以利用計(jì)算視覺(jué)，將視頻內(nèi)容的深層傳播策略進(jìn)行解構(gòu)，尋找傳播策略與傳播效果之間的關(guān)系，相關(guān)結(jié)論也將更好服務(wù)于“全球南方”媒體，改進(jìn)與優(yōu)化國(guó)際傳播工作。

本文系國(guó)家社科基金后期資助項(xiàng)目“中國(guó)視覺(jué)傳播研究”（項(xiàng)目編號(hào)：23FXWB001）、國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“智能媒體時(shí)代耦合演變中的輿論極化及其治理研究”（項(xiàng)目編號(hào)：21CXW010）的階段性研究成果。

王晗嘯系南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師；于德山系南京師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師

「注釋」

①Laura Ceci，“Countries with the most TikTok users 2024”，Statista，https：// www.statista.com/statistics/1299807/number-of-monthly-unique-tiktokusers/，2024-8-20.

②Trefzer， Annette， et al.，“ Introduction： The global south and/in the global north： Interdisciplinary investigations”， The Global South， vol. 8， no. 2 ，2014， pp.1-15.

③Odeh， Lemuel Ekedegwa，“ A comparative analysis of global north and global south economies”， Journal of Sustainable Development in Africa， vol. 12， no. 3 ，2010， pp.338-348.

④張志華：《傳播研究的“全球南方”視角》，《現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)）》2017年第12期，第16-19頁(yè)。

⑤《〈2023”全球南方”視頻媒體發(fā)展報(bào)告〉正式發(fā)布》，央視網(wǎng)，https：//news. cctv.com/2024/05/25/ARTIxSDKbUaGiJvwtl60Fs0g240525.shtml，2024年5月25日。

⑥Xu， Shuyuan， et al.，“ Computer vision techniques in construction： a critical review”， Archives of Computational Methods in Engineering， vol. 28 ，2021， pp.3383-3397.

⑦Krizhevsky， Alex， Ilya Sutskever， and Geoffrey E. Hinton，“ Imagenet classification with deep convolutional neural networks”， Advances in neural information processing systems， vol. 25 ，2012.

⑧于德山《：計(jì)算視覺(jué)傳播研究：理論體系、范式轉(zhuǎn)型與學(xué)術(shù)想象力》，《傳媒觀察》2014年第1期，第39-46頁(yè)。

⑨官璐、周葆華：《計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在新聞傳播研究中的應(yīng)用》，《當(dāng)代傳播》2022年第3期，第20-26頁(yè)。

⑩Peng， Yilang，“ Athec： A Python library for computational aesthetic analysis of visual media in social science research”， Computational Communication Research， vol. 4， no. 1 ，2022， pp.323-349.

11陳昌鳳、師文：《人臉?lè)治鏊惴▽徝烙^的規(guī)訓(xùn)與偏向：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的智能價(jià)值觀實(shí)證研究》，《國(guó)際新聞界》2022年第3期，第6-33頁(yè)。

12Lu， Yingdan， and Cuihua Shen，“ Unpacking multimodal fact-checking： Features and engagement of fact-checking videos on Chinese TikTok（Douyin）”， Social Media+ Society， vol. 9， no. 1 ，2023.

13史安斌、朱泓宇：《國(guó)際傳播敘事的“南方轉(zhuǎn)向”——基于“一帶一路”沿線國(guó)家媒體的扎根研究》，《傳媒觀察》2023年第9期，第18-27頁(yè)。

14史安斌、戴潤(rùn)韜：《全球文化新格局與國(guó)際傳播新使命：“南方轉(zhuǎn)向”的視角》，《對(duì)外傳播》2024年第4期，第4-8頁(yè)。

15張伊妍、邵逸涵：《如何在海外視頻社交媒體上講好中國(guó)故事？——2019-2021年油管（YouTube）不同類(lèi)型賬號(hào)之間的多層議程設(shè)置研究》，《國(guó)際新聞界》2024年第2期，第6-31頁(yè)。

16Lu， Yingdan， and Jennifer Pan，“ The pervasive presence of Chinese government content on Douyin trending videos” ，Computational Communication Research， vol. 4， no. 1 ，2022.

17黃陽(yáng)坤、陳昌鳳：《視覺(jué)傳播的自動(dòng)化與國(guó)家形象的美學(xué)建構(gòu)——基于Twitter社交機(jī)器人的計(jì)算美學(xué)考察》，《現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)）》2023年第8期，第96-104頁(yè)。

18Yang， Kai-Cheng， Danishjeet Singh， and Filippo Menczer，“ Characteristics and prevalence of fake social media profiles with AI-generated faces”， arXiv preprint arXiv：2401.02627，2024.

19Tietjen， Bethany，“ Loss and damage： Who is responsible when climate change harms the world’s poorest countries”， The Conversation 2，2022.

20Ejaz， Waqas， and Adil Najam，“ The Global South and climate coverage： from news taker to news maker” ，Social Media+ Society， vol. 9， no. 2 ，2023， pp.1-5.

21Bashir， Rahat， and Musarat Yasmin，“ Civilized Global North versus rebellious Global South： a socio-semiotic analysis of media visual discourse”， Semiotica， vol.256 ，2024， pp.31-54.

22史安斌、高姝睿：《人工智能在新聞傳播中的運(yùn)用：實(shí)踐探索與倫理困境》，《現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)）》2022年第19期，第92-96頁(yè)。

23Chauhan， Aadi， et al，“Identifying Race and Gender Bias in Stable Diffusion AI Image Generation” ，2024 IEEE 3rd International Conference on AI in Cybersecurity （ICAIC）. IEEE， 2024.

24Gondwe， Gregory，“ CHATGPT and the Global South： how are journalists in sub-Saharan Africa engaging with generative AI？” ，Online Media and Global Communication， vol. 2， no. 2 ，2023， pp.228-249.

25Bianchi， Federico， et al， “ Easily accessible text-to-image generation amplifies demographic stereotypes at large scale”， Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness， Accountability， and Transparency. 2023.

26Chen， Xi， and William D. Nordhaus，“ Using luminosity data as a proxy for economic statistics” ， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol. 108， no. 21 ，2011， pp.8589-8594.

27Ebener， Steeve， et al.，“ From wealth to health： modelling the distribution of income per capita at the sub-national level using night-time light imagery”， international Journal of health geographics， vol. 4，2005， pp.1-17.

28Odgers， Candice L.， et al.，“ Systematic social observation of children’s neighborhoods using Google Street View： A reliable and cost-effective method” ， Journal of Child Psychology and Psychiatry， vol. 53， no. 10 ，2012， pp.1009-1017.

29Mooney， Stephen J.， et al.，“ Use of Google Street View to assess environmental contributions to pedestrian injury” ， American journal of public health， vol. 106， no. 3 ，2016， pp.462-469.

30Lu， Yi，“ Using Google Street View to investigate the association between street greenery and physical activity”， Landscape and Urban Planning， vol.191，2019， 103435.

31de Souza e Silva， Adriana， et al.，“ Playful mobilities in the Global South： A study of Pokémon Go play in Rio de Janeiro and Nairobi”， New Media & Society， vol. 25， no. 5 ，2023， pp.963-979.

32Heeks， Richard， et al.，“ China’s digital expansion in the Global South： Systematic literature review and future research agenda”， The Information Society， vol. 40， no. 2 ，2024， pp.69-95.

33Tritto， Angela， Yujia He， and Victoria Amanda Junaedi，“ Governing the gold rush into emerging markets： a case study of Indonesia’s regulatory responses to the expansion of Chinese-backed online P2P lending”， Financial Innovation， vol. 6， no. 1 ，2020， pp.51.

34He， Yujia，“ Chinese digital platform companies’ expansion in the Belt and Road countries” ， The Information Society， vol. 40， no. 2 ，2024， pp.96-119.

35Su， Chunmeizi， and Wenjia Tang，“ Data sovereignty and platform neutrality–A comparative study on TikTok’s data policy” ， Global Media and China， vol. 8， no. 1， 2023， pp.57-41.

36He， Yujia，“ Chinese digital platform companies’ expansion in the Belt and Road countries” ， The Information Society， vol. 40， no. 2 ，2024， pp.96-119.

37周葆華：《社會(huì)化媒體時(shí)代的輿論研究：概念、議題與創(chuàng)新》，《南京社會(huì)科學(xué)》2024年第1期，第115-122頁(yè)。

38周葆華：《網(wǎng)絡(luò)輿論過(guò)程與動(dòng)態(tài)演化：基于計(jì)算傳播研究的分析》，《西北師大學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2019年第1期，第37-46頁(yè)。

39Afolabi， Ololade，“ Media Flow in the Global South： A Multi-Modal Critical Discourse Analysis of Al Jazeera’s My Nigeria” ， Journal of Broadcasting & Electronic Media， vol. 67， no. 5 ，2023， pp.733-754.

40同21。

41Guo， Lei， and Chris J. Vargo，“ Predictors of international news flow： Exploring a networked global media system”， Journal of Broadcasting & Electronic Media， vol. 64， no. 3 ，2020， pp.418-437.

責(zé)編：荊江