演進與動向：人工智能在傳媒領域的應用

任瑞娟 王保超 趙雅倩

“人工智能”的概念自提出之后經過60多年的演變，在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會強烈需求的共同驅動下，人工智能呈現深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，科技界稱之為“新一代人工智能”。2012年Google提出知識圖譜(Knowledge Graph)概念后，人工智能相關的學科進入更高一層面的歷史機遇期。

本研究通過對國內外有關人工智能技術在傳媒領域應用的研究成果的梳理，對比分析國內外研究成果的異同，為我國未來人工智能技術在傳媒領域的研究提供借鑒。

一、數據來源和研究工具

(一)數據來源

本文數據來源于中文和外文研究成果兩部分，其主題字段為“人工智能在傳媒業的應用研究”，檢索式擴展設計為：(新聞傳播+融媒體+媒介融合+傳播生態+新媒體)*(人工智能+AI+5G+網絡空間安全+知識圖譜+場景+數據中臺)的檢索。國內成果選擇CNKI數據庫，檢索到相關文獻1270篇，篩選后得到493篇論文；國外成果選擇WOS數據庫，文章類型為Article，檢索到相關文獻321篇，篩選后得到127篇。中英文最終檢索時間分別為：2019年10月3號，2019年10月5號。

(二)研究工具

Citespace是基于Java語言開發的文獻計量與知識組織領域的應用軟件，其通過可視化手段來呈現某領域的知識結構、規律和分布情況，又被稱為“科學知識圖譜”。[1]本文通過對該領域CNKI和WOS平臺的研究成果采集、清洗、篩選和整理，利用Citespace軟件對主題、關鍵詞多種聚類視圖呈現該領域在一定時期研究熱點聚類，并用LLR、Time-line算法視圖呈現其發展趨勢與動向，梳理出該領域研究的多維演進歷程。

二、中外研究成果概述

(一)中外發文量對比

由圖1可知，國外成果中有關人工智能在傳媒行業的應用研究明顯早于國內。2006年3月，美國信息供應商湯姆森金融公司利用機器人在0.35秒內就整合了一篇像模像樣的財經報道。隨后，西北大學在2009年也開發出Stats Monkes(統計猴)軟件，在12秒內生成了一篇關于大學棒球比賽的新聞報道。近年來人工智能呈現深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，對新聞生產模式和新聞編輯室產生了重大的影響。新聞自動化(Automated News)[2]、數據新聞業(Data Journalism)[3]、人機傳播(HMC)[4]等模式的興起使得該領域研究受到國外學者的廣泛關注。

圖1 該領域的發文量對比

國內成果最早出現于2013年，2017年該領域的研究呈現出爆發式的增長態勢。國家層面上，2017年我國首次將人工智能寫進政府工作報告，《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》將人工智能作為經濟發展的動力與引擎。在新聞編輯室內部，2017年兩會智能機器人“小融”進駐人民日報“中央廚房”，“小融”是人民日報社為推動融合發展，在人工智能領域的新嘗試；新華社2017年推出媒體人工智能平臺“媒體大腦”，為媒體提供包括線索、策劃、采訪、生產、分發、反饋等在內的全新聞鏈路的服務。目前，國內學者更加重視人工智能技術對傳媒業在宏觀業態面貌和微觀業務鏈上的重塑。[5]

(二)研究機構對比

通過對中外發文量較高的前十所科研機構對比發現(表1)：國外各機構在人工智能應用于新聞傳播領域方面的研究以及合作都非常少，沒有發文量突出的機構，也沒有成形明顯的合作網絡。在國內，對這一領域關注度較高的機構有中國人民大學、中國傳媒大學和北京師范大學等，主要以老牌新聞傳播學強勢院校為主。

(三)關鍵詞共現及重疊部分分析

國內該領域關于“機器人”“新聞倫理”“新聞學教育”等的研究要早于國外，且相關研究范圍輻射新媒體行業、媒體產業技術支撐等多個領域；國外成果對“算法”(Algorithm)、“社交網絡”(social network)等方面的研究要明顯早于國內。其中，算法和自動化新聞作為人工智能技術的關鍵支撐和突出表現形式，在國外該領域的研究中占據較為重要的地位。

圖2為相關研究的可視化關鍵詞共現對比分析。圖中的數字代表與核心內容中心度的關聯程度以及內容的出現頻次，圓圈大小代表關鍵詞頻的高低，圓的邊緣厚度代表中心性大小；節點之間的連線表示關鍵詞之間的關聯程度，相互之間的關聯性也隨著連線的密度增加而增大。

表1 中外該領域研究的核心機構排名

圖2 該領域關鍵詞共現圖對比

在關鍵詞共現可視化的基礎上，可以發現中外成果在該領域研究中存在重疊部分。如“算法”“大數據”“機器人”“新媒體”“新聞倫理”“社交媒體”“新聞學教育”等內容在國內外均有出現。“算法”最早于2018年同時出現在國內外研究中；“大數據”(big data)屬于國內外該領域中共有的高頻關鍵詞；“機器人”(robot)在國內研究中出現的時間較早，與“機器人寫作”“機器人新聞”等關鍵詞連接性較為緊密；“新聞倫理”“社交媒體”在國內外該領域的研究中也屬于高頻重疊部分。

三、研究內容的關鍵詞聚類對比

Citespace的LLR(LogLikelihoodRitio test)算法，其中Modularity Q簡稱Q值，Q取值范圍[0，1]，Q>0.3顯著；Mean Silhouette，簡稱S值，S>0.5合理，S>0.7令人信服。本文對該領域進行關鍵詞共現分析，引入LLR算法的聚類結果，如圖3。其中國外成果的Modularity Q=0.645，Mean Silhouette=0.567；國內成果的Modularity Q=0.517，Mean Silhouette=0.720。本研究的聚類模塊度良好，平均輪廓值令人信服。

圖3 國內外該領域研究的關鍵詞聚類對比

分類整理后發現國內在該領域的研究明顯比國外該領域的研究更加集中，我國更加重視人工智能技術在傳媒領域應用的宏觀把握，缺乏對人工智能技術在傳媒領域應用的微觀解構。

(一)國外研究成果內容分析

從國外該領域研究的聚類信息中，排在前五位的分別是：AI(人工智能)、persona(人物角色)、ethics(倫理)、new media(新媒體)、digital technologies(數字技術)等五個方面。從聚類大小及平均輪廓中可見，這五類研究內容已經初步形成了研究范疇。

該領域外文被引分析中，被引率最高的是康奈爾大學塔爾頓(Tarleton)等的MediaTechnologies：EssaysonCommunication，Materiality，andSociety(《媒體技術：關于傳播、物質和社會》)一書。作者將科學技術的方法和理論與傳播和媒體結合起來，提出了媒體技術是復雜的社會物質性現象的觀點。[6]得克薩斯大學奧斯汀分校的馬克·柯丁頓(Coddington)的ClarifyingJournalism'sQuantitativeTurn(《闡明新聞業量化轉向》)一文，定義并比較了三種定量新聞形式——計算機輔助報道、數據新聞和計算新聞——考察了它們的新聞價值和實踐之間的重疊和分歧之處。[7]

綜合國外研究的關鍵詞和被引分析，該領域研究主要集中在人工智能技術在傳媒領域內的技術應用，人工智能技術對傳媒行業的內部機構、流程等影響以及人工智能技術在傳媒領域應用產生的倫理問題。

1.該領域的技術應用

Natale以約瑟夫·魏澤堡(Joseph Weizenbaum)的伊莉莎(ELIZA，被廣泛認為是有史以來的第一個聊天機器人)為例，以“媒體變遷史”(biographies of media)概念為基礎的理論框架，闡明軟件話語生命的作用方式和暗含影響。[8]人工智能技術是新聞行業在算法上進行重組的一種方式，人工智能技術作為一種新介質，重新定義了人類的交流方式，拓寬了新聞傳播的速度與廣度。(1)Guzman基于傳播學理論下提供了傳媒行業一個新的框架——HMC(human-machine communication，人機傳播)。這一新的傳播模式不僅改寫了新聞編輯室的新聞生產模式，同時也提供了一套傳播介質和受眾之間傳播的新模式。[4]機器人作為算法技術的一種形式，在現代新聞編輯室中占據了一席之地，人工智能的發展推動了新聞行業越來越多的機器自主實驗。[9]新聞媒體機器人作為數字媒體領域的一種新現象，Zamkov指出其智能系統的核心是自然人類智能和知識的計算模型。[10]因此，未來新聞業技術的發展需要在數字媒體、人工智能和認知科學的跨學科研究方面共同努力。

2.人工智能技術對新聞編輯室的內部影響

人工智能技術引入新聞行業，打破了原有的傳播格局，使“人”與“智能機器人”的交流成為可能，傳統以“人”為主導的新聞編輯室轉變成了“人”與“人工智能”(AI)共存的新聞編輯室。在新聞編輯室內部，人工智能技術對新聞編輯室的工作模式產生重構，加強社會網絡作為新的傳播基礎和與受眾接觸的新平臺，形成一種雙向對稱關系模式。當前，人工智能技術引入現代新聞是一種流行現象，人工智能技術項目在引入新聞編輯室內部過程中，對新聞編輯和記者產生了極其重要的影響。[11]人工智能在精簡新聞編輯室的工作流程、剔除新聞編輯和記者繁雜的工作、處理更多的數據中具有重要作用，人工智能改變了數字媒體與消費者溝通和互動的方式，增強公共事務記者對數據進行分類和識別調查性敘事機會能力，使得新聞數據更加豐富，報道更加引人注目。

3.人工智能技術在傳媒領域應用產生的倫理問題

當然，人工智能技術并不是萬能的。在調查性新聞領域，與社會政治密切相關的新聞很難用計算機編碼，人工智能技術的應用只能表現在數據準備工作中。[12]因此，人工智能的技術突破對當代媒體(傳統媒體、社會媒體)和信息生態系統提出了重大挑戰。有學者通過研究人工智能和機器人在新聞業的顯著社會影響，指出這些新技術的優缺點，從而提出一種基于直接的人機協作的新聞工作的新方法。[13]隨著自動化技術和大數據技術的發展，人工智能開始占據一個傳統上由人為因素主導的領域，新聞業正經歷一個特別動蕩的時期。[14]

(二)國內研究成果內容分析

國內成果的聚類信息中，該領域的相關研究主要是以新聞編輯室內部的變革為中心，探索媒體業態的重構，包括對互聯網產業、互聯網治理、媒介融合三方面展開研究，智能化技術滲透于媒體內容采集、生產、分發、接收與反饋的各個環節，智媒體成為媒體融合的重要方向。算法新聞、機器新聞寫作等人工智能技術改變了新聞傳播的全環節，加深了新聞傳播的深度報道。同時，5G將促使傳播的內容主體與傳播生態重構。

綜合中文的關鍵詞頻和聚類分析，國內成果在該領域的研究主要集中在人工智能技術對傳統媒體及新媒體的影響，人工智能技術在新聞編輯室內部的運作范式以及人工智能帶來的新聞倫理問題。

1.人工智能技術對傳統媒體及新媒體的影響

隨著人工智能等新技術的不斷完善，媒體已經進入一個全新的智媒時代，媒體智能化正在重塑傳媒業的原有生態。人工智能可以幫助寫作者對傳播效果進行預判，以便更好地決定選題，或選擇最佳表達形式。[15]算法推薦和人工智能運用，在新聞價值或把關標準、行業競爭格局和意識形態三個層面影響著中國信息傳播業。[16]人工智能技術的加盟為傳播領域的信息超載提供了新的技術解決范式，人類智能與人工智能應當在人機對話的機制中實現功能互補和價值匹配，傳媒機構在使用人工智能進行寫作、傳送和資訊配置時必須承擔起相應的責任。[17]

2.人工智能技術在新聞編輯部內部的運作范式

人工智能時代，受眾“看新聞”和從業者“寫新聞”的方式都將產生劇烈變化。5G時代的到來更加促進了媒體向智能化、信息化、數字化融合發展，中央廣播電視總臺5G+4K+AI媒體應用實驗室已落戶上海國際傳媒港。[18]國內部分學者提到人工智能將深度影響新聞業：一方面，機器人的快速寫作特點迫使新聞從業者更加逼近真相進行深度報道；另一方面，人工智能在大數據信息的抓取、分析和解讀方面的優勢能夠更加智能和快速地滿足用戶的需求。[19]隨著大數據、人工智能技術和5G技術的不斷成熟，傳統新聞業對新技術的應用也會越來越廣泛。用戶群生態、媒體形態也將會發生相應變化，技術融合、媒介融合是當前新聞業發展的主要趨勢。我國傳統媒體的格局也將會在技術帶動下，智能編輯室、全媒體工作室將會成為媒體發展的標配，編輯更加側重于選題和內容策劃，技術人才的引進和培養也將越來越受到重視。

3.人工智能帶來的新聞倫理問題

人工智能在給傳媒業帶來變革同時，也帶來了更多的矛盾與困擾，持此類負面觀點者不少。人工智能輔助生產新聞的數量相對有限，經由人工智能技術推送的新聞將更加偏向軟性化和娛樂化，平臺媒體依托算法等人工智能技術，將使傳統主流媒體面臨邊緣化和影響力弱化的風險。[20]再者，機器人新聞本身存在人性關懷缺失、新聞生產內容同質化問題，報道內容個性化并不凸顯，過分依賴人工智能技術生產新聞內容，冰冷數據與人性關懷、新聞同質與獨家報道、自動生成與議題設置、精準推送與信息繭房、崗位退場與陣地堅守等之間的矛盾和糾葛也會愈加明顯。

四、研究發展與趨勢

TimeLine算法是通過對該領域研究成果中共詞詞頻較高的關鍵詞進行分類整理，可以發現該領域的國內外研究中的一些規律(圖4)。選取國內外該領域研究中的共詞詞頻前20%的關鍵詞，分析人工智能技術在該領域演變特征與發展趨勢(表2、表3)。

圖4 中外在該領域的時間趨勢對比

表2 國內成果在該領域的高頻關鍵詞(Top>20%)

表3 國外成果在該領域的高頻關鍵詞(Top>20%)

(一)國內研究發展與趨勢

由于2015年以前國內該領域研究成果極少(2013年2篇，2014年2篇)，構不成該項內容學科演進的起始點，故國內該領域研究是從2015年正式開始的。

第一階段：2015—2016，新聞業的量化轉向已經初現苗頭。谷歌推出了一款基于大數據的預測系統——Google Alert，美聯社放棄原有的“基于算法自動生成的新聞需經人工審查”的制度要求，新聞機器人的文本能直接上線發布。基于這一背景，在我國，新媒體技術(包括人工智能技術、算法技術、大數據技術)引導下的實踐發展，是最近10余年來傳媒業發展的一個突出特征，機器新聞寫作將會引發傳媒新變局。[21]隨著人工智能時代的到來，智能技術與內容融合將會為傳媒業提供新的“增長點”。這一階段，學者已經意識到人工智能技術推動新聞業的發展已不再停留在暢想階段，智媒時代的媒體形態和輿論格局正在發生深刻變革，新聞傳播業處于一個“重要的歷史分界點”。這一階段總體來說還是基于人工智能技術這一新技術對傳媒業未來格局變化以及走向的現象分析。

第二階段：2017—2018，我國傳媒行業已經普遍開始應用人工智能技術。2017年，人工智能技術作為一種交叉學科受到了新聞傳播學者的廣泛關注；2018年，新聞行業的元數據標準開始實施。目光敏銳的學者意識到人工智能技術可能成為重構新聞業態的驅動力：人與機器在新聞生產中表現出來的關系上，人與機器的互動結構已經形成；人工智能對新聞業的價值內涵、發展模式都產生了重塑作用。[22]在此基礎之上，有學者提供了“勞動—知識—權威”的三級分析框架。[23]這一階段，學者主要探索人工智能技術在新聞行業應用過程中的新聞生產方式和流程變革(如智能生產、智能分發、智能反饋等)，更加注重“人”在技術變革時期對新聞業的影響以及“本體性”特征。

第三階段：2019—。人工智能技術的應用也切入到知識圖譜新聞在新聞傳媒業的落地結合點的探索，這也是人工智能技術落地深耕的表現。國家層面上，從政策高度將該領域作為確保講好中國故事的路徑。新技術的深耕也牽引著從業者與研究者看到了人工智能技術可能引發的振動，不僅是方式與流程等現象層面的變化，隨著新聞倫理構建、新聞版權保護、新聞人才2.0培養等諸多內容被關注，逐漸形成了多維學科發展趨勢。這一階段，人工智能技術的發展對新聞傳媒業產生的影響也迫使新聞傳媒人才的變革和新聞行業內部產生調整。

當前，國內學者基于人工智能技術在傳媒業的應用的多場景適用性的探索，還是處于人工智能技術在傳媒行業應用的宏觀解構，包括早期在微觀應用場景與傳媒機構落地實施的聯合探索，從媒體技術之間的關聯性以及新興技術產生新現象的分析向相關行業擴展，并引申到時代變遷、倫理問題與人才培養等。

(二)國外研究發展與趨勢

通過對2003年以來人工智能在傳媒行業應用研究文獻中共詞詞頻前20%的關鍵詞(圖5)進行統計發現，國外有關人工智能技術在傳媒行業應用研究的文獻明顯早于國內，但因前期發展相對滯后，與我國關注度和關注時間呈現出相同趨勢。

由于外文研究成果相對較少，在2009年以前并沒有構成相應的學科演進點，故國外相關研究應該從2009年算起。

第一階段：2009—2016，技術進步始終推動著新聞業的發展。麥克盧漢闡述了自動化技術的發展極其存在的可能性。[24]彼得斯從人類、機器和動物之間對信息的反饋與接受，提供了人類與機器交流的可能性。[25]20世紀50年代，伴隨著圖靈測試，人工智能技術的深度學習(ML)和編程語言技術，開啟了人工智能的進步性和與傳媒業存在鏈接點的可能性。在傳媒業界，2008年11月谷歌借助人工智能對社交媒體數據進行抓取、分析，成功預測了流感爆發；2009年，美國西北大學開發“Stats Monkey”是首個寫出簡訊的人工智能機器。從媒介變遷的角度而言，技術進步始終是推動傳媒行業發展的內生動力，人工智能技術這種新的浪潮在傳媒業上提供了多種融合可能性。

第二階段：2017—2018，由于自動化技術的迅速發展，新聞業探索如何將其用于新聞制作和發行。新聞自動化是將人工智能應用于新聞生產的一種方法。自動化技術為定制或個性化方式創建內容提供了機會，被稱為“機器人”“自動化”和“算法新聞學”的一部分。[26]人工智能技術在傳媒行業應用研究迅速成為該領域的研究熱點，數據新聞、自動化新聞、大數據技術推動了人工智能技術在新聞業中的發展，人工智能技術開始運用于整理、分析、創建、編輯或可視化，作為一種新興的交叉學科開始和其他學科融合發展。這一階段，人機交互、社交網絡中對于人工智能技術的應用研究較為集中，更進一步體現為國外研究者更加關注人工智能技術賦能對傳媒行業帶來的變革。

第三階段：2019—。新聞機器人提高了新聞生產效率，節約了記者時間，在面臨預算削減的公共服務編輯室中引起共鳴，但是新聞編輯室文化向個性化方向的轉變，對受眾的不斷測量和跟蹤、新聞事實的核查引起了國外學者的擔憂。2017年Facebook的一組研究人員被迫終止了一項人工智能實驗，因為他們設計的對話機器人開始使用偏離日常英語的代碼詞與其他機器人交換信息。[27]這一問題引起媒體的關注并與反烏托邦的前景聯系在一起，即機器聚集起來接管人類。新技術在傳媒行業的應用，在一定程度上為專業生產新聞的記者減負，另一方面專業記者卻不得不面對新興技術帶來的考驗，技術引入對傳媒行業的影響進一步顯現。

國外有關該領域的研究多是聚焦具體問題或技術本身，由具體問題切入揭示該領域研究可能存在的問題；較少從宏觀問題或從整個行業入手作為研究對象，但是人工智能技術在該領域的推動力是不可忽視的。可以預見，國際上對于人工智能技術和學理層面的探索，如算法、人機傳播模式等，必然帶來對復雜網絡和數據語義化的追蹤與深入，媒體智能化的探索和研究將會進一步發展。

五、結語

第一，從研究的熱點預測來看，國內學者注重對人工智能技術引入傳媒領域的宏觀性把握，國內將研究的重點立足于人工智能技術對新聞行業的重構以及因此所引發的新聞行業內部的變革與發展。國外學者更注重從微觀出發，用“媒介變遷史(biographies of media)”或者實證的方式試圖理解人工智能技術在新聞編輯室中的具體操作形式，從新聞編輯室的新聞制作流程、呈現方式的變化，進一步提供了催生編輯室內部交流機制與信息流向的變化。隨著人工智能技術運用的進一步深入，數據中臺或平臺中樞等成為人工智能技術下新聞生產的必要支撐環節，更好地承接智慧新聞落地實踐。部分學者已經意識到人-機傳播模式已經成為新聞編輯室內的信息互動與傳播的方式與手段，自動化、大數據和5G技術的發展為人工智能技術在新聞編輯室內部和信息傳播過程中提供了廣泛的驅動力。在該領域未來研究過程中，精準傳播、輿論引導、新聞編輯室智能化等場景服務，必然建立在智慧傳播的新語義框架下，成為未來學者探討的前沿熱點話題。

第二，從研究的時間演進規律而言，國外學者有關人工智能技術在傳媒行業應用研究起點較早，但大規模研究才剛剛起步，這可能是由于國外傳媒業的私有屬性所制約。當前，國外已有較多的研究者關注了人工智能技術與傳媒業的落地結合應用，注重從人工智能技術的發展演變的視角去審視當前人工智能技術對傳媒領域的深度影響。國內研究更加注重人工智能技術對新聞傳播行業內部的影響，從現象上分析影響因素及可能引發的變革，多角度精細地探討人工智能技術在傳媒業所產生的影響，并且有逐漸理論化和學科范疇化的趨勢。但是，我國該領域的研究中并未明顯地看到由現象深入人工智能技術本質的研究動向，按照一般的學術研究時間演進規律，未來國內深入到傳媒領域現象背后的學理本質探討或將是一個井噴迸發的熱點趨勢。

第三，從研究的空間演進趨勢看，國內該領域熱點關鍵詞與傳媒行業的新技術和熱點現象的發展聯系較為緊密，而國外多聚焦到具體媒介問題或人工智能技術本身。相對而言，國內研究內容比國外更宏觀更寬泛一些。國內的傳媒產業中熱點現象和新技術應用層出不窮，必然映射人工智能這一新技術與傳媒行業聯系的交叉學術研究域，其中的研究譜系又組成了學術空間域。而國外成果多由人工智能技術應用具體問題或技術本身發展為研究對象，如從媒介變遷的角度去分析Chatbot(聊天機器人)的發展歷程，從控制論的角度去理解自動化技術的發展帶來新媒體編輯室的變化，其結果同樣是揭示了人工智能技術在傳媒行業內的推動力，其目的同樣是落腳在該領域研究中形成的新的學術空間域。由此，隨著人工智能技術在傳媒領域的深入，必然帶來對復雜網絡和數據語義化的追蹤與深入，這些需要元數據、新聞元話語等理論的支撐，才能支持闡述智能生產與智能傳播的實踐，繼而催生該領域研究理論和方法的更新。

第四，從研究的熱點消長演進趨勢看，記者、編輯等角色變化可能是該領域研究深入的一個較好的切入點。國外將該部分的研究作為該領域研究的重要組成部分和前沿內容。而國內研究者在該部分研究中興趣切換非常快，這是由于沒有深入探索其背后規律或本質特征現象；研究熱點的迅速切換是該領域研究學術深度不夠的體現。隨著交叉學科門類的設置，該領域研究的融合趨勢會不斷加強，一旦該領域研究的邊界被打破，其他學科的研究者與原有該領域研究者形成有機融合，交叉學科影響力將會逐漸凸顯，人工智能技術背景下學科影響力由“技術-媒介-傳媒現象-隱喻”等熱點的此消彼長和快速切換，演變為技術影響下該領域研究的多點爆發，以內容的智能表征、連接的智能呈現、行為的智能疏導等為主要方向，以探究人工智能視域下技術邏輯機理及其背后理論、方法與范式等為深入的研究方向。即：從人工智能技術驅動下的媒介生態現象描述深入到其形成動力、成因、模式，再到行業轉型、社會影響等的探究，而這也必然指向技術生態理論對傳媒業的影響研究。