国际学术观点

　　刘沫潇（北京外国语大学国际新闻与传播学院副教授、北京中外文化交流研究基地特聘研究员）；田香凝（中国传媒大学电视学院副教授、中国特色新闻传播学研究中心研究员）

　　“国际学术观点”栏目每月摘编来自国际权威学术期刊的最新观点。本期摘编的6篇文章包含生成式人工智能治理、“社交媒体中年危机”、“平行真相”、流媒体新闻叙事、工业生产的媒介叙事、游戏直播聊天中的语言实践等多主题。

　　在生成式人工智能快速发展的当下，缺乏评估其监管机制有效性的基准，已成为研究与政策制定的一大难题。治理生成式人工智能的结构性条件应有哪些？发表在2025年第5期《新媒体与社会》（New Media & Society）的一篇文章对这个问题进行了回应。

　　文章将生成式人工智能界定为“监管客体”——即可被规制的物质性对象，而非抽象的技术黑箱。基于这一理论立场，研究以欧盟《人工智能法案》为切入点，提出治理生成式人工智能的三项结构性条件，即产业可观测性（industrial observability）、公共可检查性（public inspectability）、技术可修改性（technical modifiability）。

　　产业可观测性维度提出的意义在于，欲使生成式人工智能系统得以作为物质实体纳入监管视野，必须厘清其构成要素及其在更广阔产业格局中的位置，能够实现全产业链的动态追踪。倘若缺乏对生成式人工智能系统各个层级——例如基础模型和面向消费者的应用——如何嵌入平台生态，又如何与平台企业等基础设施提供方相互关联的经验考察，我们便无法将其界定为可被规制的治理对象。

　　公共可检查性的核心问题在于生成式人工智能系统应向外部监管开放到何种程度。“公共”一词意味着这些模型应当被视为传播公共知识和实现资源共享的工具。“可检查性”要求生成式人工智能必须在最细颗粒度层面——包括保存的网络参数与机器开始学习过程前设置的超参数——向监管机构深度敞开。由此，公共可检查性将生成式人工智能系统中不同层级的信息数据置于两种力量的博弈之中：是如部分开源倡导者所主张的“全开源”，还是如产权方所坚称的“全封闭”。

　　技术可修改性的关键在于谁应当拥有修改生成式人工智能系统属性的权力，以及此种权力应服务于何种目的。因此，可修改性本身不是目的，而是为达致更高层级目标的手段，即明确不同层级的修改权归属与操作路径，以确保系统符合监管机制的要求。比如模型开发者在预训练阶段可以对基础模型的训练数据集进行修改，以减少AI输出中的偏见或有害内容，落实相关数据保护法规；而开发者和用户均可对系统的神经网络架构进行修改，以控制模型规模、训练时间与能耗。

　　研究总结，只有当上述三个条件协同作用时，生成式人工智能才能从“神秘力量”转变为可协商、可共治的公共对象。

　　新闻报道常常用人类的生命周期来形容社交媒体，反映其从“新兴”到“成熟”再到“衰退”的叙事框架。2025年第6期的《社交媒体+社会》（Social Media + Society）发表了一篇文章，探讨了新闻报道如何建构社交媒体平台的未来。文章提出了“社交媒体中年危机”（Social Media’s Midlife Crisis）的概念，将这种危机界定为公众对社交媒体未来发展的不确定感、对现有平台的不满以及对新兴平台的期待与怀旧情绪。

　　论文采用定性文本分析方法，收集了全球英语新闻媒体中关于TikTok（短视频）、BeReal（即时照片分享）和Threads（微博客）三个平台的报道，时间跨度为各平台首次被提及后的12—18个月，通过多轮编码和主题分析，识别出关键主题和叙事框架。

　　研究发现，社交媒体被描述为正处于一个类似人类中年危机的阶段，充满了不确定性和焦虑。文章提出了“怀旧式期待”（nostalgic anticipation）的概念，指出新闻报道通过怀旧情绪来理解和构建社交媒体平台，并形成了不同叙事框架，包括：TikTok的“怀旧表达”框架，新闻报道将其描述为“早期互联网的创意乐园”，强调其用户生成内容的古怪和无拘无束；BeReal的“怀旧可供性”框架，新闻报道认为，它通过功能设计被塑造成“反Instagram”的“线年代社交媒体原始体验的怀念；Threads的“怀旧成功”框架，新闻报道指出，Meta想通过Threads复制Facebook的崛起神话，报道将Threads的增长与Twitter的衰落对比，以重塑扎克伯格作为科技天才的形象。

　　研究指出，媒体叙事不仅是对新兴技术的描述，还具有意识形态功能，它们通过构建特定的叙事框架，影响公众对社交媒体的看法和接受度。在媒体的建构下，如今的社交媒体不再被视为一种全新的技术，而是与过去有着紧密联系的媒介，新兴平台被描述为能够恢复早期互联网“纯真”和“创造力”的存在。但论文同时指出，人们需要批判性地看待这种怀旧叙事，这种怀旧话语过多地将平台问题归因于生命周期使然，却掩盖了平台资本主义的数据剥削和垄断等问题。

　　当前数字媒体生态中，另类叙事与阴谋论传播迅猛，这削弱了新闻业的合法性，加剧了社会的极化分裂。在此过程中，主流媒体与另类媒体对真相的不同建构方式很可能起到了重要的助推作用。在此背景下，发表在2025年第6期《传播学研究》（Communication Research）的一篇文章通过对美国、荷兰两国的主流媒体与另类媒体的话语比较，系统探究了“平行真相”（parallel truths）如何在不同媒介场域中被建构与合法化。文章通过实证研究检验了“后事实相对主义”（post-factual relativism）和“另类真相”（alternative truths）的假设，即另类媒体与主流媒体究竟在何种程度上、以何种方式建构了彼此不可调和的真相版本。

　　研究发现，无论是主流媒体还是另类媒体，皆策略性地援引专家知识与经验证据，以服务于其面向特定受众的真相合法性建构。相较之下，主流媒体通过详述细节、呈现不确定性并嵌入语境以增强信息可信度；而另类媒体则倾向通过引入与主流媒体不同的替代性专家、泛化专家身份、使用剥离原初语境的证据等方式，强化其对抗性立场，以“反建制”框架对抗官方叙事，质疑主流真相的合法性。

　　尽管研究证实另类媒体普遍以对既有秩序及主流媒体的对抗为核心特征，但研究也发现它们并未系统性地背离体现新闻专业质量的实践范式。即便是支持构建缺乏科学证据和事实依据的“反知识”（counter-knowledge）以及看重常识和第一手经验的“认识论民粹主义”（epistemic populism），另类媒体仍会援引专家观点与证据以主张真相。它们通过选择性引用、去语境化与模糊性叙述等策略，将既有证据转化为质疑、削弱建制派知识权威的叙事资源，形成“认识论倒转”（epistemic inversion）：在另类叙事与反主流真相主张被合法化的过程中，谬误被重构为真理，而针对主流知识的批判性话语则将已经验证的知识与经验证据贬斥为虚假。

　　研究还提出，可将另类媒体与主流真相的关系置于三大维度构成的连续谱系加以定位：一是其对主流真相的支持程度；二是其对建制派误导、欺骗或图谋操控民众意图严重性的指控强度；三是用以合法化另类真相主张的修辞工具的民粹化程度。

　　研究认为，当政治分歧不再基于“共享现实”（shared reality）时，代议制民主可能遭受严重损害，并极易受到旨在破坏真实性的虚假话语的侵蚀。在事实与真相日益相对化、政治化与党派化的语境中，该篇论文的理论成果有望为未来跨语境、跨平台、跨议题地探讨真相政治提供可操作的分析路径。

　　流媒体时代下，传统电视新闻面临严峻挑战，需与娱乐内容争夺受众有限的注意力。鉴于此，2025年第9期《新闻学研究》（Journalism Studies）刊登的一篇文章引入了一种名为“蝙蝠侠情感结构”（Batman Affective Structure, 以下简称“BAS模型”）的情感叙事策略来优化流媒体新闻的传播效能。BAS模型基于情感心理学与传播学的有关研究提出，旨在通过优化信息传递过程中的情绪唤醒结构，提升用户在网络环境中的参与度。

　　传统新闻叙事情感结构的典型特征在于采用一种公式化的开场—结束模式，即通常由演播室内的新闻主播以中立、冷静、基于事实的播报风格引入并收尾新闻故事。而BAS模型的区别和特点在于：在新闻故事的开头和结尾，通过运用特定的内容要素与形式要素，策略性地增强受众的情感唤起，维持其注意力。能唤醒受众情绪的内容要素包括：与受众动机相关的视觉刺激，或是受新闻所报道问题影响而情绪化的当事人案例。摄像机的移动、与场景的距离或角度、音乐、突然的噪音或音效的运用等形式要素也会影响受众对图片和视频的情绪反应。其他具有类似情感触发效果的形式要素还包括更快的视频叙事节奏和镜头剪辑速率。

　　在BAS模型中，将此类具有情绪唤醒性的内容要素和形式要素置于新闻故事的开端和结尾，最终形成的整体结构形状酷似著名超级英雄蝙蝠侠面具上的双耳，这也是用“蝙蝠侠情感结构”来命名此种新型情感叙事结构的原因。

　　为了验证BAS模型的有效性，研究选取丹麦主流媒体的六条真实新闻视频，交由专业人士按照BAS模型进行重新剪辑。通过测量被试者对传统线性叙事版本与BAS版本的皮电反应，并结合自评量表获取其唤醒度、注意力及对新闻的主观评价。

　　实验结果显示：BAS剪辑版本在生理唤起层面显著优于传统结构，且其唤醒模式呈现出预期的双峰形态，即“U型”唤起轨迹；而传统线性叙事新闻则呈现出意料之外的“S型”曲线模式：在信息起始处出现一个唤醒度峰值，在信息后半段又出现另一个峰值，最终以低唤醒度结尾。此外，媒介使用习惯起到调节作用：BAS模型在流媒体使用频率高但新闻兴趣度低的群体中表现最佳，可显著提升其对新闻的欣赏度与继续观看意愿，表明该群体对新闻媒体来说具有重要转化潜力。

　　本研究凸显了BAS模型助力新闻业适应流媒体时代挑战的应用前景，其通过优化新闻叙事的情感结构，契合了流媒体平台的内容竞争逻辑，为新闻机构在算法驱动的环境中提升新闻可见度与受众参与度提供了可行路径。

　　近年来，“手工”和“工匠”概念被广泛用于工业化产品的推广中。在2025年第6期的《传播学刊》（Journal of Communication）中，有论文聚焦于澳大利亚制造运动（Australian Made Campaign，以下简称“AMC”），探讨它是如何利用手工制作的浪漫化意象来推广本土工业制造产品。

　　AMC是澳大利亚政府开展的一场长期营销活动，旨在帮助消费者识别并购买澳大利亚本土制造的产品。作者选取了AMC近两年发表在脸书上的帖子，并对文字、图片和视觉内容进行编码分析。研究发现，AMC的社交媒体内容主要呈现三大主题：第一，手工制作，强调产品的“手工”或“工匠”属性，即便是大规模工业化生产的产品也不例外；第二，用爱制作，通过情感化语言和亲密画面（如工人温柔触摸产品）来传递制造过程的温情；第三，家庭化工作场所，将企业描绘为“家庭”，无论是小型家族企业还是大型跨国公司，均强调员工间的亲密关系。

　　研究认为，通过上述媒介建构策略，AMC将澳大利亚的工业化生产描绘为手工制作的“放大版”，这有助于软化工业制造的冰冷形象，也在一定程度上强化了消费者对本土产品的认同。然而，这种策略也可能导致手工制作的独特性被稀释，小型手工企业难以在市场中突出自身优势。同时，工业制造的复杂性和规模性被简化，掩盖了其真实的生产条件和环境影响，促生了中产阶级的消费意识形态。

　　通过批判性的分析，论文呼吁探索更多元化的工业生产叙事，避免过度依赖“手工”意象。同时提醒本土营销研究，要警惕术语建构的模糊性和意识形态负载。

　　Twitch是一个以直播游戏为主的平台，观众可以通过聊天功能实时互动。这种互动不仅包括观众与主播间的交流，还包括观众之间的社交互动，是直播体验的重要组成部分。然而，由于直播聊天的快速性和匿名性，如何在这种复杂的环境中实现共同关注和社区感的构建是一个值得研究的问题。2025年第6期的《话语，语境与媒介》（Discourse, Context & Media）中，有学者对这个话题展开研究。

　　作者选取了3名游戏主播作为对象，从每位主播的直播中随机抽取一个存档的直播样本，提取直播的聊天记录和视频。作者对聊天信息进行内容分析，采用立场理论（stance theory）作为分析框架，重点关注消息的主题和功能（如对游戏内容的反应、向主播提问、与其他观众互动等）和消息中的语言形式（如感叹词、表情符号、完整短语、缩写等）。

　　研究发现，观众通过快速、明确的情感立场表达，聚焦于直播中的共享对象（如游戏事件或主播行为），从而实现共同关注。观众还会通过使用社区特有的语言资源（如表情符号、新词和游戏术语）展示对社区规范的掌握，从而将自己定位为社区成员。通过上述语言实践，观众不仅表达了对游戏和主播的反应，还通过情感上的同步和对社区规范的遵循来加强社区感。这种社区感是通过观众的联合行动和独特的语言发展而“谈”出来的。此外，研究还指出，尽管Twitch社区提供了高度的社交性，但这种社交性更多是观众与整个社区之间的互动，而不是个体之间的深度联系。

　　这一研究为理解大型匿名在线群体中的社区构建提供了新的视角，揭示了语言创新和立场表达在实现共同注意力和社交中的重要作用。