計算傳播學(xué)的創(chuàng)新路徑：理論框架、研究方法與應(yīng)用實踐的系統(tǒng)分析

【內(nèi)容摘要】本研究從傳播學(xué)Q1區(qū)英文期刊和新聞與傳播學(xué)CSSCI中文期刊中篩選出227篇計算傳播學(xué)的相關(guān)論文，對2024年的研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)梳理與分析，以揭示計算傳播學(xué)的最新發(fā)展態(tài)勢。研究顯示，2024年計算傳播學(xué)呈現(xiàn)出理論與實踐雙重融合、研究議題多樣化以及方法論持續(xù)創(chuàng)新的顯著特征。未來，計算傳播學(xué)將在整合傳統(tǒng)傳播理論與現(xiàn)代計算方法方面繼續(xù)深化，為解決復(fù)雜的傳播問題提供更具前瞻性的研究路徑。

【關(guān)鍵詞】計算視覺傳播；生成式人工智能；社交機(jī)器人實驗；方法創(chuàng)新

計算傳播學(xué)作為融合計算方法與傳播學(xué)理論的跨學(xué)科研究方向，已經(jīng)逐漸發(fā)展成為理解現(xiàn)代信息傳播和社交互動的重要工具。2024年的研究特別關(guān)注了大模型、算法與人工智能對信息傳播影響、計算傳播方法創(chuàng)新與應(yīng)用等議題，涵蓋了從理論創(chuàng)新到實證應(yīng)用的廣泛主題。

一、數(shù)據(jù)采集與篩選

本文的研究數(shù)據(jù)來自傳播學(xué)Q1區(qū)英文期刊和新聞與傳播學(xué)CSSCI中文期刊，從中篩選出227篇與計算傳播學(xué)相關(guān)的論文，它們代表不同主題的最新成果。通過對這些論文的內(nèi)容進(jìn)行歸納和分析，本文總結(jié)了2024年計算傳播學(xué)研究中的11個核心主題，這些主題涵蓋了從數(shù)據(jù)采集方法的創(chuàng)新、社交機(jī)器人在實驗中的應(yīng)用，到計算內(nèi)容分析的突破性進(jìn)展，反映了計算傳播學(xué)的多樣化發(fā)展和學(xué)科體系的逐步成熟。

二、關(guān)鍵研究議題

（一）大模型：認(rèn)知能力、輿情研判與內(nèi)容生產(chǎn)

ChatGPT類大語言模型在各類應(yīng)用場景中逐漸展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力和影響力，依舊成為重要的研究熱點。

虞鑫和王金鵬①評估了大語言模型的認(rèn)知能力和潛在偏見，通過采用“圖靈實驗”方法，讓大語言模型模擬人類的態(tài)度與行為，在針對中、美、德三國的3000名受訪者開展的新聞?wù)鎸嵭耘卸ǖ恼{(diào)查實驗（政治新聞組/非政治新聞組），并利用GPT-3.5生成了相應(yīng)的3000份“硅樣本”以進(jìn)行對比分析。結(jié)果顯示，ChatGPT在新聞?wù)鎸嵭耘卸ㄈ蝿?wù)上具有優(yōu)勢，尤其在政治新聞和真實新聞的判斷上表現(xiàn)優(yōu)于人類，但在非政治新聞和虛假新聞的判斷上遜于人類。此外，ChatGPT存在一定的代際和語言偏見。

在輿論關(guān)注層面，任吳炯、張洪忠和燕東祺②選取推特（X）和微博兩個平臺進(jìn)行對比，分析了大模型在不同文化背景下的角色期望。結(jié)果顯示，微博平臺的期望更傾向于實用性產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用，而X平臺則更側(cè)重于信息傳播技術(shù)的發(fā)展。與此同時，丁曉蔚等人③關(guān)注到ChatGPT類大模型在輿情精準(zhǔn)研判中的理論和應(yīng)用，提出了一種基于“大數(shù)據(jù)、大模型、大計算”范式的輿情精準(zhǔn)研判理論框架，并從學(xué)理層面探討了ChatGPT在文本分析、情緒識別、輿情預(yù)測和預(yù)警中扮演的角色。他們的實證研究表明，ChatGPT對輿情研判具有較高的預(yù)測精度。

同時，周葆華和張悅④采用算法審計方法考察了生成式AI在內(nèi)容生產(chǎn)中的“標(biāo)題黨”特征傾向，通過實證分析ChatGLM3和GPT-4兩個大模型對973篇微信公眾號文章的標(biāo)題生成的48650條標(biāo)題內(nèi)容，研究發(fā)現(xiàn)，在無額外提示的情況下，大模型生成的標(biāo)題具有一定的“標(biāo)題黨”特征傾向，其中GPT-4的傾向比ChatGLM3更為明顯，但它們的傾向均不及人類顯著。此外，提示對模型生成的“標(biāo)題黨”特征傾向有顯著影響。

程蕭瀟和吳櫟騫⑤則進(jìn)一步探討了生成式AI在內(nèi)容分析中的應(yīng)用，通過實證分析中英文社交媒體上關(guān)于氣候變化的文本數(shù)據(jù)，考察了GPT 在認(rèn)知、情感和立場編碼上的效度差異和潛在的效度折扣問題。

這些研究展示了大語言模型在多個領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用及其挑戰(zhàn)，從輿情研判到內(nèi)容生成，再到跨文化的輿論關(guān)注，大模型的優(yōu)勢和局限性也逐步顯現(xiàn)，未來的研究可關(guān)注其偏見、文化適配性以及效度等問題。

（二）算法與人工智能對信息傳播與社會關(guān)系的影響

在智能媒介與算法控制日益互嵌的現(xiàn)代數(shù)字社會，算法與人工智能技術(shù)正越來越多地影響著人們?nèi)绾位雍瞳@取信息。它們不僅影響著信息的傳播路徑和受眾的接觸范圍，更深刻地影響著信息的內(nèi)容生產(chǎn)、價值判斷和社會意義的建構(gòu)。

2024年國內(nèi)外學(xué)者在計算傳播領(lǐng)域更加側(cè)重討論技術(shù)對人的影響，或者人機(jī)互動的體驗。算法的個性化推薦對社會聯(lián)系影響一直以來廣受學(xué)界關(guān)注，為了研究“孤獨(dú)算法問題”，Taylor和Chen⑥開發(fā)了感知算法響應(yīng)度（PAR）和感知算法不敏感度（PAI）量表。他們發(fā)現(xiàn)，算法可以通過迎合用戶的身份需求來促進(jìn)其社交聯(lián)結(jié)感。這意味著算法個性化對社交聯(lián)系的影響并非完全負(fù)面，關(guān)鍵在于用戶對算法的感知。

算法審計是計算傳播學(xué)領(lǐng)域一種重要的研究方法，它通過模擬用戶行為或分析平臺數(shù)據(jù)來揭示算法運(yùn)作機(jī)制及其社會影響。Li和Shi⑦創(chuàng)新性地將基于代理的測試（ABT）方法應(yīng)用到移動設(shè)備，并精確控制了地理位置數(shù)據(jù)，從而能夠更真實地模擬用戶行為。他們研究發(fā)現(xiàn)來，自欠發(fā)達(dá)地區(qū)的TikTok用戶接觸專業(yè)健康相關(guān)視頻的比例較低，即使他們的偏好與發(fā)達(dá)地區(qū)用戶的偏好相同。這說明算法可能會根據(jù)地域?qū)傩詫τ脩暨M(jìn)行分類，從而延續(xù)現(xiàn)有的健康信息獲取不平等，進(jìn)一步拉大區(qū)域間的數(shù)字鴻溝。而算法偏見還體現(xiàn)在刻板印象層面，基于搜索引擎的圖片內(nèi)容分析，研究發(fā)現(xiàn)算法對移民群體的形象具有強(qiáng)烈的污名化色彩，⑧并且算法還存在著反映職業(yè)性別刻板印象的比例夸大情況。⑨此外，算法推薦常被認(rèn)為是網(wǎng)絡(luò)意見極化的重要影響因素，基于意見可見性視角的算法多層次分析發(fā)現(xiàn)，熱點算法、基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法和基于用戶的協(xié)同過濾算法塑造的不同類型的意見氛圍，通過影響個體對意見氣候的感知和意見表達(dá)，最終促成輿論極化。⑩

理解人機(jī)交互中的人類情感體驗是計算傳播學(xué)的一個新興研究領(lǐng)域。Li和Zhang以人工智能聊天機(jī)器人Replika為研究對象，結(jié)合多種計算方法分析人機(jī)交互中的情感動態(tài)。他們的研究結(jié)果表明，親密行為是人機(jī)交互中最突出的主題，但愛和悲傷這兩種截然不同的情緒常常矛盾地混合在一起。此外，他們發(fā)現(xiàn)當(dāng)Replika在自我表露或參與有害行為表現(xiàn)出類似人類的思想時，恐懼情緒會加劇，這與“恐怖谷”效應(yīng)相一致。

（三）廣告營銷中的創(chuàng)新應(yīng)用：生成式技術(shù)與消費(fèi)者行為洞察

在廣告營銷領(lǐng)域，計算方法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了對廣告?zhèn)鞑バЧ⑹鼙娦袨榧皬V告內(nèi)容影響的研究效能。計算傳播學(xué)方法為廣告營銷研究提供了新的視角和工具，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，能夠更有效地洞察消費(fèi)者行為、評估廣告效果、優(yōu)化營銷策略，進(jìn)而推動廣告營銷領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。此外，生成式技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用引發(fā)了計算傳播學(xué)的深入討論，提出了多種新的研究方法和思路。

從贊助商與用戶態(tài)度的相關(guān)性角度出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)與銀行贊助相比，賭博贊助會降低受眾對贊助商的道德適宜性評價，進(jìn)而對非問題賭博者產(chǎn)生抑制影響，降低他們的賭博意愿、品牌態(tài)度和賽事參與度。在存在可持續(xù)品類的情境下，具體的可持續(xù)標(biāo)簽相比于籠統(tǒng)的可持續(xù)標(biāo)簽，更能降低消費(fèi)者的認(rèn)知模糊性，同時提升其對產(chǎn)品社會效益的感知、對零售商的信任度及購買意愿。但用戶自身因素也在廣告營銷中發(fā)揮著重要作用，對于高度依戀品牌的消費(fèi)者，即使面對廣告重復(fù)，其評價仍保持穩(wěn)定，且傾向于主動產(chǎn)生更多積極想法來抵消可能的負(fù)面情緒。品牌植入與游戲機(jī)制結(jié)合的創(chuàng)新研究探討了屬性關(guān)聯(lián)對品牌態(tài)度的影響。研究發(fā)現(xiàn)，與品牌相關(guān)的屬性（如健康或速度）在游戲中的呈現(xiàn)方式會影響玩家對品牌的感知與評價。

在計算方法的應(yīng)用方面，Barari等人探討了計算內(nèi)容分析在廣告研究中的應(yīng)用，介紹了目標(biāo)檢測、主題建模、情感分析等方法，并列舉了其具體應(yīng)用場景。作者還強(qiáng)調(diào)了在使用計算內(nèi)容分析時應(yīng)關(guān)注效度問題，并提供了相關(guān)解決方案，為研究者的計算內(nèi)容分析在廣告研究中的應(yīng)用提供了方法論指導(dǎo)。一個具體例子是NIMA模型在美學(xué)評估中的應(yīng)用，該模型代表了審美評估領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變，使研究者能夠通過與人類感知一致性的角度來量化廣告圖像的視覺吸引力。作者還補(bǔ)充了計算機(jī)視覺模型與傳統(tǒng)定性方法的互補(bǔ)性，建議研究者將二者結(jié)合，以實現(xiàn)更全面、深入的分析。此外，van Berlo等人提出了MADE框架，這是一個利用生成式人工智能創(chuàng)建有效實驗刺激材料的最佳實踐框架，包括四個步驟：映射、組裝、演示和執(zhí)行。研究者以香水廣告為例闡述了如何借助Midjourney等人工智能工具創(chuàng)建實驗材料，并指出在使用人工智能工具時應(yīng)進(jìn)行預(yù)測試，以確保材料的質(zhì)量和有效性。

（四）自然災(zāi)害與難民議題的傳播模式

近年來，區(qū)域性和全球性自然災(zāi)害頻發(fā)，學(xué)界逐漸關(guān)注災(zāi)害事件發(fā)生時在地場域與線上公眾傳播之間的動態(tài)聯(lián)系。2024年，應(yīng)用計算傳播學(xué)方法關(guān)于自然災(zāi)害與難民議題的研究顯著增加。在自然災(zāi)害和人為災(zāi)難事件發(fā)生時，計算傳播方法能夠有效揭示公眾通過線上傳播渠道進(jìn)行信息共享與情感共鳴的行為模式。

整體而言，學(xué)者側(cè)重借助數(shù)據(jù)分析描述災(zāi)害事件期間及難民議題的線上公眾傳播模式。數(shù)據(jù)分析的核心維度涵蓋主題、情緒、報道框架等多個要素。在災(zāi)害議題的傳播中，直接涉及災(zāi)害的議題更易引發(fā)公眾關(guān)注，并促使熱度升溫。在敘事策略方面，相比新聞媒體或其他來源，災(zāi)害幸存者親自講述的故事更能激發(fā)公眾的同情和悲傷情緒。在災(zāi)害報道中，記者的線上角色呈現(xiàn)出監(jiān)測、公民參與和協(xié)作等多樣化形態(tài)，而記者的角色行為也反映了其在災(zāi)害報道中的不同立場和視角。

在難民議題的傳播研究中，Kenix和Gibbins通過跨國網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)，與難民群體直接相關(guān)的各國主流媒體在難民報道上普遍傾向于負(fù)面呈現(xiàn)。類似的負(fù)面屬性在不同國家的報道中普遍存在。媒體報道框架的這種同質(zhì)性可能會加劇對難民的污名化，并削弱公眾對移民政策的支持。而公眾對難民問題的具體主題也呈現(xiàn)著不同的態(tài)度，Ahammad等人通過情感基調(diào)分析發(fā)現(xiàn)，公眾對難民援助和國際支持的討論普遍呈積極態(tài)度。此外，專業(yè)媒體和社交媒體在話語上也存在差異，de Keulenaar等人利用Word2vec和自動語音識別（ASR）技術(shù)，分析了電視廣播與社交媒體關(guān)于“難民危機(jī)”的話語差異，發(fā)現(xiàn)社交媒體用戶更傾向于使用“入侵”等爭議性框架，而電視廣播則更注重客觀性與描述性報道。這種差異反映了社交媒體在塑造公眾輿論方面的獨(dú)特影響力，以及不同媒體在影響公眾對社會問題理解中的角色作用。

（五）性別平等與女性表現(xiàn)：從政治參與到學(xué)術(shù)成就的多維探索

近年來，爭議性話題如性別主義得到了越來越多學(xué)者的關(guān)注。研究者通過定性和定量內(nèi)容分析等研究方法，在多個平臺開展相關(guān)研究。

在政治選舉舞臺上，“女性發(fā)聲”是實現(xiàn)性別平等的重要途徑。在2021年印度西孟加拉邦的選舉研究中，研究者看到女性候選人積極利用社交媒體進(jìn)行視覺形象構(gòu)建，通過各種視覺線索展示自己，努力在傳統(tǒng)與現(xiàn)代之間找到平衡，以打破文化規(guī)范和社會影響對女性形象的固有期待，從而爭取更多的關(guān)注與支持。而在肯尼亞，女性議員則面臨在媒體報道中獲得更多曝光的困境。Ireri和Ochieng的研究表明，在媒體作為政治現(xiàn)實的鏡子的背景下，盡管這些女性議員在政治舞臺上有著積極表現(xiàn)，但只有參與評論腐敗、批評國家政府和資歷等負(fù)面政治議題時，才更有可能被媒體關(guān)注。而在2020年美國大選后的實證研究中，學(xué)者通過將線上Twitter數(shù)據(jù)與選民記錄相結(jié)合，追蹤政治競選支持者的在線活動，則發(fā)現(xiàn)政治失敗對女性支持者的政治表達(dá)產(chǎn)生了抑制作用，尤其是那些在社交媒體上明確表達(dá)性別身份的女性，這進(jìn)一步凸顯了女性在政治領(lǐng)域發(fā)聲和保持可見性的困難。她們在政治失敗后更容易受到影響，推文數(shù)量減少，在網(wǎng)絡(luò)政治空間中的表達(dá)變得更為謹(jǐn)慎。

在學(xué)術(shù)研究方面，女性被低估的現(xiàn)象得到了更多實證研究結(jié)果的支持。在開源軟件領(lǐng)域，女性參與者比例極低。研究者基于從GitHub收集符合特定條件的1728個Python項目，分析發(fā)現(xiàn)代碼結(jié)構(gòu)上存在顯著的性別差異，但在代碼質(zhì)量方面沒有性別差異。這意味著不能用編程能力差異解釋女性在開源軟件中的低參與度。Song等人選用了16個著名的傳播學(xué)期刊，收集其2012—2022年的研究文章及相關(guān)元數(shù)據(jù)，測量涵蓋研究績效、合作網(wǎng)絡(luò)、學(xué)術(shù)流動和在線知名度等方面的指標(biāo)。結(jié)果表明，盡管女性學(xué)者數(shù)量有所增加，但在研究績效、在線知名度等方面仍落后于男性學(xué)者。

（六）政治傳播的多維探索：數(shù)字競選、新聞報道與組織行為

在當(dāng)今的政治傳播研究中，學(xué)者從多角度探討了社交媒體、組織行為和新聞媒體在政治信息傳播中的影響。

Gibson等人通過對2017年英國大選中的推特競選活動進(jìn)行分析，研究了數(shù)字競選的實際影響及其背后的運(yùn)作機(jī)制。為此，他們開發(fā)了一個“聯(lián)合”模型，發(fā)現(xiàn)通過推特互動吸引更多選民的候選人獲得了更大的選舉成功，并證實了網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)在數(shù)字競選中的重要性，這一效應(yīng)遠(yuǎn)比傳統(tǒng)的廣播效應(yīng)更為顯著。

不僅候選人互動與成功之間的關(guān)系受到關(guān)注，Jeffrey等人還探討了政治信息傳播的推動因素。他們研究了140多萬條國會議員推文，發(fā)現(xiàn)包含政治攻擊的消息更易被轉(zhuǎn)發(fā)，而即便在控制語氣因素后，關(guān)于“文化戰(zhàn)爭”議題或唐納德·特朗普的推文依然獲得更多分享，表明消極性和特定政策內(nèi)容在信息傳播中的重要性。

與此同時，Smith和Haenschen的研究聚焦于不同政治傾向媒體在報道#BlackLivesMatter（BLM）運(yùn)動時的表現(xiàn)差異，揭示出黨派偏見在新聞報道中的顯著影響。他們發(fā)現(xiàn)，右翼媒體更傾向于對抗議者進(jìn)行貶損性敘述，而中間和左翼媒體的報道則相對中立。這種媒體的黨派偏見在公共輿論中塑造了對BLM運(yùn)動的不同認(rèn)知。

Dahlke和Zhang通過將候選人支持者的推特數(shù)據(jù)與選民檔案配對，研究了政治失敗對社交媒體上政治表達(dá)的影響，特別關(guān)注性別在這一過程中的差異。研究結(jié)果表明，只有特朗普的女性支持者在其2020年美國大選中失利后發(fā)布的推文數(shù)量急劇下降，而他的男性支持者則沒有受到影響。研究發(fā)現(xiàn)加深了對社交媒體和政治失敗如何共同導(dǎo)致性別表達(dá)差距及其與政治失敗后線下政治行為關(guān)系的理解。

除了個體與媒體的政治傳播，組織的政治行為也成為關(guān)注點。You等人通過對主要政治組織捐贈者發(fā)布的174118份新聞稿進(jìn)行計算分析，研究了通過政治捐款來衡量組織的政治意識形態(tài)，并調(diào)查其如何通過新聞稿影響組織關(guān)系的構(gòu)建。結(jié)果顯示，組織的政治意識形態(tài)影響其被提及的頻次（即入度），而CEO的政治意識形態(tài)則影響其對其他組織的提及頻次（即出度）。研究還發(fā)現(xiàn)，互惠性和傳遞性在政治活躍組織之間的連接模式中起著關(guān)鍵作用。

（七）網(wǎng)絡(luò)心理健康：從青少年社交焦慮到網(wǎng)紅粉絲心理

網(wǎng)絡(luò)心理健康議題持續(xù)占據(jù)今年研究領(lǐng)域的熱門關(guān)注點，其研究焦點呈現(xiàn)出更為精細(xì)化的趨勢。尤為引人注目的是，青少年心理健康問題贏得了公眾的廣泛矚目。針對這一群體，眾多研究深入探討了諸如社交焦慮、問題性網(wǎng)絡(luò)使用等一系列心理問題。

社交焦慮這一心理現(xiàn)象長久以來一直是傳播學(xué)者的關(guān)注焦點。王藝和黃格格通過對微博文本進(jìn)行計算扎根研究，分析青少年網(wǎng)絡(luò)社交焦慮的情感映射與涌現(xiàn)路徑，發(fā)現(xiàn)社交文本與焦慮存在密切關(guān)聯(lián)，且焦慮類型與情感場景高度匹配，其場景、行為和應(yīng)對形成內(nèi)在閉環(huán)。而Nan等人則通過元分析整合了27項研究成果，發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與社交焦慮顯著正相關(guān)。與之相似的還有抑郁現(xiàn)象。研究者則以微博中無人管理的在線抑郁社區(qū)（unmanaged online depression communities，ODGs）——“走飯”為例，運(yùn)用敘事分析和小樣本研究范式，剖析社區(qū)成員抑郁自評話語中的主題簇（“懲罰”“剝奪”“失敗”）和視角，揭示了這些成員的心理狀態(tài)和認(rèn)知模式，為了解網(wǎng)絡(luò)平臺上抑郁群體心理健康狀況提供了詳細(xì)案例和深入分析，有助于深入探究網(wǎng)絡(luò)社區(qū)對抑郁情緒的影響及傳播機(jī)制。

還有研究者將視線投向網(wǎng)紅與博主的粉絲群體，并對他們進(jìn)行了深入細(xì)致的觀察研究。Cooper等人關(guān)注到健康網(wǎng)紅博主的粉絲的生活方式與心理健康，發(fā)現(xiàn)雖然粉絲表現(xiàn)出更健康的行為習(xí)慣，但仍存在更高的心理困擾，尤其是關(guān)注食物或飲食相關(guān)健康網(wǎng)紅的粉絲。該研究揭示了網(wǎng)紅文化對粉絲心理健康的復(fù)雜影響，表明社交媒體上的健康信息傳播可能帶來意想不到的心理壓力，為網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)時代關(guān)注受眾心理健康提供了新視角。

此外，眾多學(xué)者還關(guān)注到短視頻對人們心理健康的潛在影響。例如，Jiong和Ma的研究采用雙加工理論來探討TikTok用戶觀看短視頻時用戶的心理機(jī)制。具體而言，一是觀看短視頻時，用戶的分析性思維較少；二是滑動交互的刷視頻模式對用戶的分析性思維產(chǎn)生了負(fù)面影響，而且積極情緒在其中起中介作用。

（八）數(shù)字媒體生態(tài)中的用戶行為與新聞信任

在社交媒體和新聞消費(fèi)日益多元化的今天，如何平衡用戶體驗、信息質(zhì)量和新聞可信度，以實現(xiàn)信息傳播的有效性與社會價值，已成為眾多學(xué)者的研究目標(biāo)。這一部分探討了平臺如何影響用戶的內(nèi)容分享和參與行為，分析了新聞推薦算法、內(nèi)容多樣性與用戶信任之間的關(guān)系，同時考察了人們選擇性規(guī)避特定新聞主題的動因與后果。

在平臺行為與用戶參與方面，研究者聚焦于YouTube內(nèi)容創(chuàng)作者在 Twitter 上的“機(jī)器人化”（bot-like）行為及其與平臺權(quán)力的關(guān)系，尤其在疫情期間，發(fā)現(xiàn)以“不真實”（inauthentic）方式分享YouTube視頻有所增加，部分創(chuàng)作者為提升頻道知名度和實現(xiàn)商業(yè)化采用此類策略。也有學(xué)者研究了健康類非營利組織在Facebook上使用的禮貌策略如何影響用戶互動，發(fā)現(xiàn)視覺和語言上的禮貌策略可以顯著增加用戶參與度。通過分析在不同平臺（Twitter和Facebook）用戶如何應(yīng)對平臺權(quán)力或使用禮貌策略，研究揭示了平臺規(guī)則和用戶策略之間的互動如何影響用戶參與度和內(nèi)容傳播。

在新聞信任和用戶感知方面，Blassnig等人開展了涵蓋英國、美國、波蘭、荷蘭和瑞士五國的在線調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括用戶對新聞推薦系統(tǒng)（有用性、準(zhǔn)確性、多樣性、透明度）的感知、對媒體信任的程度、新聞消費(fèi)習(xí)慣（頻率、來源、類型）。他們發(fā)現(xiàn)新聞推薦系統(tǒng)（News Recommender Systems， NRS）的使用與新聞信任度之間存在關(guān)聯(lián)，透明化、責(zé)任化的推薦系統(tǒng)有助于維護(hù)用戶的信任。類似地，Zerback和Schneiders從觀點多樣性入手，發(fā)現(xiàn)多樣化的觀點能夠提高新聞的可信度和讀者滿意度。

新聞回避也成為學(xué)者的研究焦點。Sch?fer等人研究了個體對特定新聞主題的選擇性規(guī)避，發(fā)現(xiàn)疫情、政治等新聞話題因為情緒疲憊和興趣缺乏而被規(guī)避。與之相似，Betakova等人的研究指出，不同類型的新聞回避行為（選擇性回避和全面回避）可能存在不同的動機(jī)和影響因素。他們結(jié)合在線調(diào)查和深度訪談，調(diào)查了用戶新聞回避類型、頻率、原因、對新聞來源的態(tài)度、政治興趣和信息獲取渠道等。結(jié)果表明，選擇性新聞回避比全面新聞回避更為普遍，不同類型回避行為動機(jī)各異，人口統(tǒng)計學(xué)特征對新聞回避行為有一定影響，新聞回避行為對個體在信息獲取、政治參與和社會認(rèn)知方面產(chǎn)生負(fù)面影響，媒體和社會應(yīng)采取措施應(yīng)對新聞回避現(xiàn)象。

總體而言，這些研究揭示了在數(shù)字媒體生態(tài)系統(tǒng)中，平臺設(shè)計、用戶行為、新聞內(nèi)容和社會信任之間的多維度關(guān)聯(lián)。

（九）視頻平臺上的文化傳播與中國形象

隨著短視頻平臺的興起，B站和抖音成為國內(nèi)學(xué)者的重要研究對象，而在國外，研究者則更多地選擇以YouTube為研究平臺。

廖秉宜和狄鶴仙通過對抖音平臺上高贊短視頻的119823條用戶評論進(jìn)行情感分析和主題提取，深入探討了中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化短視頻“出圈”的敘事策略和美學(xué)表達(dá)。與此同時，劉鳴箏和梅凱聚焦中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的青年傳播實踐，他們利用計算傳播方法分析了B站的視頻和彈幕，發(fā)現(xiàn)青年群體既作為生產(chǎn)者，積極推動中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化與二次元等青年亞文化之間的對話交流，又作為消費(fèi)者，基于自身文化特性廣泛開展對傳統(tǒng)文化的表達(dá)與情感實踐。

同樣以B站為研究對象的還有黃駿和陳雪薇，他們旨在探討以報刊亭為代表的“附近”的消失。具體而言，該研究以《報刊亭》視頻中1.3萬多條評論作為數(shù)據(jù)樣本，通過詞頻分析和LDA主題模型分析等方法，借以揭示用戶報刊亭數(shù)字懷舊的群像圖像，同時通過文本分析進(jìn)一步闡釋用戶“記憶中的附近”。

在國際傳播領(lǐng)域，研究者更多地關(guān)注YouTube平臺。王媛和劉心怡探討了“中國話語”國際傳播闡釋共同體的多元類型及差異化協(xié)同，以YouTube平臺上發(fā)布的“中國鄉(xiāng)村振興”主題視頻的宣介型與經(jīng)驗型闡釋共同體為例，結(jié)合主題分析、多模態(tài)話語分析及情感分析等方法對199條視頻樣本進(jìn)行比較。研究表明，多元闡釋共同體在議題偏好和視聽語言風(fēng)格上呈現(xiàn)出顯著差異，但也具備一些共性。

此外，張伊妍和邵逸涵考察了海外視頻社交媒體上的中國形象。他們基于國際傳播理論和議程設(shè)置理論，對2019年至2021年在YouTube上發(fā)布的387730條中國相關(guān)視頻進(jìn)行了主題和網(wǎng)絡(luò)分析。研究發(fā)現(xiàn)，YouTube上與中國相關(guān)的子議題主要集中在娛樂內(nèi)容和中國的對外關(guān)系上，這些議程隨時間發(fā)生顯著變化。不同語言的賬號呈現(xiàn)出截然不同的中國形象。此外，傳統(tǒng)媒體賬號在視頻社交媒體上非常活躍，但與其他類型賬號的議程之間缺乏顯著聯(lián)系。

國內(nèi)外學(xué)者通過對不同視頻平臺的研究，揭示了視頻在文化傳播、社會記憶和國際形象塑造等方面的作用。這些研究體現(xiàn)了平臺選擇、文化背景和受眾特性的多樣性，為理解視頻時代的傳播提供了重要的學(xué)術(shù)視角。

（十）計算視覺傳播：理論拓展與多模態(tài)未來

近年來，伴隨各類圖像與視頻等視覺信息的大量涌現(xiàn)，視覺傳播逐漸成為計算傳播研究領(lǐng)域的新興熱點，二者呈現(xiàn)出融合趨勢，形成了計算視覺傳播的新領(lǐng)域。有鑒于此，巢乃鵬指出，計算視覺傳播（Computational Visual Communication）旨在運(yùn)用計算機(jī)視覺技術(shù)與方法，從微觀、中觀、宏觀入手，對當(dāng)下視覺傳播的熱點現(xiàn)象與難點問題展開研究，以總結(jié)其傳播模型與規(guī)律。

計算機(jī)視覺傳播的研究涵蓋多個方面。在新聞信息傳播方面，吳曄和劉禹希融合了視覺框架理論和計算機(jī)視覺技術(shù)，深入探究了新聞海報在外延層次和風(fēng)格層次上視覺框架的分布特性，以及這些特性如何影響傳播。通過對《人民日報》2022年度1111張新聞海報進(jìn)行詳細(xì)分析，揭示了外延層次和風(fēng)格層次框架在整體上對受眾認(rèn)同度和傳播互動性具有顯著的影響。具體而言，那些融入人物元素、以暖色調(diào)為主的新聞海報，在提升傳播效果方面展現(xiàn)了積極的促進(jìn)作用。

在品牌傳播方面，海外研究者招募數(shù)千名參與者，要求他們對七組品牌圖片進(jìn)行評分。研究結(jié)果顯示，顏色和視覺特征的復(fù)雜程度對于品牌個性有著顯著的預(yù)測作用。

此外，周葆華等人呼吁未來可以進(jìn)一步探索多模態(tài)計算傳播研究。他們通過Web of Science平臺的SSCI和Aamp;HCI數(shù)據(jù)庫，以“多模態(tài)內(nèi)容”和“使用計算方法”為關(guān)鍵詞檢索了近年來多模態(tài)相關(guān)的31篇計算傳播研究。分析結(jié)果表明，目前的計算傳播研究主要由文本向視覺轉(zhuǎn)向，仍局限于單一模態(tài)，視覺分析也集中于圖片，缺乏對動態(tài)圖像或視頻的分析，亦缺乏對更多模態(tài)的研究。

（十一）計算傳播方法創(chuàng)新與應(yīng)用：實驗、模擬與數(shù)據(jù)實證

2024年，計算傳播學(xué)的方法論實現(xiàn)了創(chuàng)新與突破，逐漸形成了體系化的兩種趨勢：一種是在實驗環(huán)境中基于數(shù)據(jù)模擬進(jìn)行預(yù)測和分析，另一種是基于現(xiàn)實中已有數(shù)據(jù)進(jìn)行量化研究。多元創(chuàng)新的研究方法和研究工具，為理解當(dāng)今復(fù)雜多變的媒體環(huán)境和傳播現(xiàn)象提供了借鑒。

通過建立數(shù)學(xué)模型，可以模擬傳播現(xiàn)象，探索其背后的機(jī)制和預(yù)測其未來發(fā)展趨勢。趙汗青等人通過MAP計算實驗?zāi)Ｐ脱芯堪l(fā)現(xiàn)，疫情信息自身能夠影響疫情結(jié)果，但其影響力有限。并且疫情信息對疫情結(jié)果的影響高度依賴于系統(tǒng)情境，包括病毒狀態(tài)、封控規(guī)模和資源供應(yīng)水平。

社交機(jī)器人田野實驗是一種新興的計算模擬方法，通過社交機(jī)器人模擬人類用戶在社交媒體平臺上的行為，可以研究算法、平臺和社群的影響。吳曄等人認(rèn)為這種方法可以幫助研究者在碎片化和高選擇性的媒體環(huán)境中更客觀地測量媒體曝光，并且可以用來驗證和擴(kuò)展議程設(shè)置理論、社團(tuán)形成機(jī)制以及選擇性接觸等經(jīng)典傳播學(xué)理論。他們利用這一方法在Google News平臺上進(jìn)行了一項社交機(jī)器人隨機(jī)閱讀實驗，發(fā)現(xiàn)即使社交機(jī)器人采取隨機(jī)點擊的方式閱讀新聞，也可能陷入過濾氣泡之中。

在數(shù)據(jù)實證分析層面，學(xué)者對內(nèi)容分析開展了諸多研究。計算內(nèi)容分析利用計算方法對大量的文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識別其中的模式和趨勢。Shah等人將計算與話語結(jié)合，利用ICCN多模態(tài)分類器分析了美國總統(tǒng)辯論中的攻擊性政治辯論風(fēng)格，發(fā)現(xiàn)2016年和2020年的總統(tǒng)辯論中攻擊性言論明顯增加。消息刪除是社交平臺的一種審計手段，Buehling研究了Telegram平臺上的消息刪除現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)消息刪除會影響數(shù)據(jù)類型和后續(xù)的計算分析結(jié)果。在研究方法創(chuàng)新方面，TeBlunthuis等人指出當(dāng)前自動內(nèi)容分析中的誤分類會導(dǎo)致回歸分析中的偏差，并提出了一種新的誤差校正方法MLA。同時，聊天機(jī)器人憑借其網(wǎng)絡(luò)檢索和數(shù)據(jù)分析的特性，或許可以作為一種新的數(shù)據(jù)收集工具，用于縱向研究。Zarouali等人比較了聊天機(jī)器人和在線調(diào)查在數(shù)據(jù)收集方面的差異，發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人的回復(fù)率與在線調(diào)查無顯著差異。聊天機(jī)器人的回復(fù)時間更長，但開放式問題的答案更短。聊天機(jī)器人調(diào)查的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，參與者對其評價也更好。

計算方法研究為計算傳播學(xué)提供了新的思路、工具和模型，使研究者能夠更深入地理解和預(yù)測傳播現(xiàn)象。未來研究可以進(jìn)一步完善計算方法，并將其與傳統(tǒng)的傳播學(xué)研究方法和經(jīng)典傳播學(xué)理論相結(jié)合，以更好地應(yīng)對當(dāng)今復(fù)雜多變的傳播環(huán)境帶來的挑戰(zhàn)。

三、總結(jié)

2024年，計算傳播學(xué)在理論、主題和方法等方面取得了顯著進(jìn)展，展示了這一領(lǐng)域不斷拓展與深化的特征與趨勢。

第一，理論層面：計算視覺傳播的提出與多學(xué)科理論融合。從某種意義上而言，計算傳播學(xué)在學(xué)理上實現(xiàn)了新的延展，提出了“計算視覺傳播”這一新概念，為研究視覺媒介的傳播機(jī)制和受眾反應(yīng)提供了新的指引。計算視覺傳播結(jié)合了計算機(jī)視覺技術(shù)與傳播學(xué)理論，嘗試性揭示了視覺傳播中的模式和傳播路徑。

第二，研究主題：多元化發(fā)展與社會議題的響應(yīng)。研究主題展現(xiàn)出多元化發(fā)展的趨勢，涵蓋了生成式人工智能、社交媒體、平臺經(jīng)濟(jì)中的信息傳播等多個領(lǐng)域。這種多元化不僅體現(xiàn)了計算傳播學(xué)對當(dāng)前社會議題的敏銳反應(yīng)，也鞏固了其在理論、方法創(chuàng)新方面的優(yōu)勢。社交機(jī)器人田野實驗等新興研究進(jìn)一步拓展了研究主題，通過模擬社交媒體用戶行為，有助于研究社群形成和信息過濾等現(xiàn)象，或?qū)⒂行炞C并擴(kuò)展議程設(shè)置理論和選擇性接觸理論等經(jīng)典傳播學(xué)理論。

第三，方法創(chuàng)新：實驗?zāi)M與數(shù)據(jù)實證的多樣化融合。在方法層面，計算傳播學(xué)展現(xiàn)出顯著的多樣化和創(chuàng)新性，尤其是實驗?zāi)M與實證數(shù)據(jù)相結(jié)合的趨勢，推動了研究方法的革新。研究者通過數(shù)學(xué)模型、計算實驗和社交機(jī)器人實驗等多種方法，探索信息傳播背后的復(fù)雜機(jī)制及未來發(fā)展趨勢。在生成式技術(shù)與工具的引入方面，生成式人工智能的應(yīng)用成為今年的重要趨勢之一。數(shù)據(jù)采集工具也迎來了創(chuàng)新，聊天機(jī)器人作為一種數(shù)據(jù)收集工具被引入到計算傳播學(xué)的研究中，表現(xiàn)出與在線調(diào)查相似甚至更高的數(shù)據(jù)質(zhì)量，特別是在用戶反饋和數(shù)據(jù)可靠性方面。此外，跨學(xué)科合作和工具融合也成為研究的重要特征，通過結(jié)合計算機(jī)科學(xué)、社會學(xué)和心理學(xué)等多個學(xué)科的理論與方法，研究者在多模態(tài)傳播環(huán)境中取得了更全面的分析結(jié)果。這種跨學(xué)科的融合，提升了對傳播現(xiàn)象的理解深度，體現(xiàn)了計算傳播學(xué)在復(fù)雜信息社會中的獨(dú)特優(yōu)勢。

第四，未來展望：完善方法與經(jīng)典理論的結(jié)合。展望未來，計算傳播學(xué)的研究需要進(jìn)一步完善計算方法并與傳統(tǒng)傳播學(xué)理論相結(jié)合，以更好地解釋和預(yù)測現(xiàn)代復(fù)雜傳播現(xiàn)象。例如，如何在計算模型中更好地融入人類認(rèn)知與情感因素，如何利用生成式AI進(jìn)行有效的傳播實驗等，都是未來可能深入研究的方向。此外，通過進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)來源、提高模型的靈活性和可解釋性，計算傳播學(xué)將在更多應(yīng)用場景中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

總的來看，2024年的計算傳播學(xué)研究不僅在理論上有了新的延展，也在方法和應(yīng)用上展現(xiàn)了多樣化和創(chuàng)新性的發(fā)展。隨著計算方法的不斷完善和跨學(xué)科融合的深入，計算傳播學(xué)將在未來繼續(xù)為理解和解釋復(fù)雜傳播現(xiàn)象提供強(qiáng)有力的支持和工具。

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（作者李華系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、北京師范大學(xué)計算傳播學(xué)研究中心講師；吳曄系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、北京師范大學(xué)計算傳播學(xué)研究中心教授；原鳳妍系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、北京師范大學(xué)計算傳播學(xué)研究中心博士研究生；王琪方系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、北京師范大學(xué)計算傳播學(xué)研究中心碩士研究生）

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