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　　j9九游会真人游戏第一品牌常江等 重申新闻多样性：2024年度全球新闻学研究综述本文借助自动化内容分析方法，对2024 年全球新闻学研究的前沿成果进行系统性回顾，尝试据此归纳当前新闻学学术发展的核心议题和趋势。文章采用LDA 主题模型对样本中771篇研究论文进行主题识别和文献关联，经归纳发现：新闻多样性是当前全球新闻学研究的焦点议题，学科的知识生产呈现了一种周期性阶段的日常化趋势以及对多元主义新闻文化的重申；数字新闻学在理论概念发散、角色表现转换、样态另类创新、跨媒介叙事、行动者多元化等观念取向上全面展现出广泛性和差异性；新旧范式交替、共存的历史性结构和动态过程展示出历史与逻辑的张力。

　　本文沿用过去三年综述工作确立的技术路线年度全球新闻学的研究图谱进行系统回顾和摹画。以2024年公布的最新版《期刊引证报告》（2023版）（Journal Citation Reports，JCR）为抽样框，课题组从传播学大类228本SSCI期刊中选取影响因子排名前五的新闻学期刊作为文献来源，通过科学网（Wos）进行期刊检索以获得本年度的论文发表的全量数据，检索时间为2024年11月18日。经过数据去重并剔除书评、专题介绍等非研究性文章后，共获得771篇学术论文，分别来自Digital Journalism（106篇）、Journalism & Mass Communication Quarterly（79篇）、Journalism Studies（114篇）、Journalism（246篇） 和Journalism Practice（226篇）。

　　本文基于论文标题和摘要文本，使用LDA主题模型对过去一年新闻学研究进行文档聚类，并根据关键词分布规律进行主题命名。在考虑主题的内部一致性和可解释性基础上，对主题进行剔除或合并处理，最终获得21个子主题，并将其概括为“新闻理论研究”“新闻产业研究”“新闻组织研究”“新闻用户研究”“新闻内容研究”“新闻类型研究”“新闻生态研究”七大研究板块。具体而言：（1）“新闻理论研究”主要涉及新闻信任和新闻角色表现两个子议题；（2）“新闻产业研究”包括新闻业的数字化转型、新闻业的平台化生存和本地新闻与新闻荒漠化三个子议题；（3）“新闻组织研究”包括数字新闻生产、新闻职场危机和AI驱动的新闻生产创新三个子议题；（4）“新闻用户研究”包括新闻定义的用户维度、用户的新闻参与、新闻疲劳与用户回避三个子议题；（5）“新闻内容研究”包括新闻的性别差异、新闻中的冲突与暴力框架以及新闻报道中的气候变化三个子议题；（6）“新闻类型研究”包括科学新闻、数据新闻、沉浸式新闻三个子议题；（7）“新闻生态”包括不文明的在线新闻评论、新闻与环境以及虚假信息的智能治理。

　　新闻信任（news trust）一向被认为是新闻业得以在社会和市场经济存续的基石，对于全球新闻业普遍存在的“信任危机”，本年度的新闻研究者继续关注着这一核心议题，并显示出更鲜明的建构主义色彩——不再仅对新闻信任进行操作化测量和检验，而是回到记者与受众的张力关系中对新闻信任进行重新概念化，以期更新对这一经典新闻理念的理解。传统上，学界对新闻信任的理论探讨通常基于规范性的需求。Amy Arguedas等人对这一功能主义取向的新闻信任进行反思，并借由詹姆斯·凯瑞（James Carey）“作为仪式的传播”透镜，从受众角度观看新闻信任的意义。通过在四个国家开展的焦点小组访谈，研究者发现习惯、情感与身份构成了受众理解新闻信任的三个关键维度，并主张从社会文化层面思考新闻信任重建的机制与策略，以超越专业中心主义的实践路径 。

　　近年来，民间理论（folk theories）被引入新闻学的研究领域内，成为解释人们为何以及如何以特定方式理解新闻和新闻业的文化工具。Hazel Kwon等人借鉴新闻民间理论考察了美国亚裔移民这一边缘化群体如何看待新闻媒体，通过对22名亚裔移民的访谈发现了四种典型的民间观念：（1）新闻媒体是可信的且具有宣传性的；（2）新闻具有偏见而非虚假信息；（3）新闻易于获取却有距离感；（4）新闻提供的归属感比可验证性更重要，研究还揭示了亚裔移民对美国新闻信任的矛盾心理，并据此呼吁关注新闻信任研究中的受众多元化问题。在竞争日益激烈的数字媒体环境中，新闻媒体比以往更迫切地想要与受众建立联系，Jacob  Nelson等人的民间理论研究却显示，这充其量是媒体吸引受众注意力从而获利的手段，新闻业对财务收益和利润的过度追求，消解了媒体客观性与公正性原则，进而降低受众对其新闻内容的信任 。

　　面对新闻信任度持续下降的事实，一部分学者呼吁将信任研究的视角转向新闻生产者的话语空间，以了解新闻阐释性社群对“信任危机”的认识。Bernadette Uth从“新闻机构如何赢回受众并增强对其工作的信任”问题出发，对29名德国记者进行了深度访谈，总结出品质导向、受众参与和透明性三种信任建立策略，而不同策略的优先级则反映记者对其新闻角色（journalistic role）的认知与定位。其中，品质导向策略倾向于坚持传统新闻业的专业标准，而另两类策略则指向更加迎合受众的新闻报道方式和职业认同 。过程性视角成为Diego Garusi理解新闻信任的出发点，他将其概念化为新闻制作全流程的核心组件，提出了信任过程中的三个关键步骤：感知信任度（perceived trustworthiness）、信任决策（decision to trust）与信任落实（enactment of trust）；并以建设性新闻为例，对奥地利新闻记者进行半结构化访谈，指出提升受众新闻信任感的策略贯穿于整个新闻制作过程，倡导学界积极转向解困式（solution-oriented）的新闻媒体信任范式研究。

　　“守门人”“喉舌”“灯塔”……，这些常见于新闻话语中的隐喻概念，不仅体现了公众对新闻业及其从业者的期望，更承载了新闻对社会的承诺。新闻角色表现（journalistic role performance）研究试图超越此类规范化、理想化的角色想象，构建一个实证框架以探讨专业实践中个体、组织和结构性因素如何塑造记者的角色表现。过去一年，学界在理论、方法和实践等不同面向展开对新闻角色表现的研究。

　　其一，新闻角色表现的认识论和方创新。在认识层面，David Ryfe指出先前研究只反映静态新闻角色的缺陷，主张引入当代文化理论，特别是文化认知理论和场域理论，将新闻角色理解为一种文化“图式”（schemas）而非固定的“脚本”，强调角色在文化、社会和物质环境中的嵌入性与动态性。在方方面，Alexandra Schwinges提出“重建访谈”（reconstruction interviews）的方法以弥补原有研究方法的不足，要求记者回忆和描述特定新闻作品从构思到完成的生产过程，旨在揭示新闻角色的实践过程及其背后的影响因素，以捕捉新闻角色表现的多层次影响。

　　其二，新闻角色表现认知对象的“受众转向”。Morten Skovsgaard从受众期待角度探索疫情期间记者角色表现的动态过程，发现受众对监督新闻类型的偏好及其角色的认知因受众个体特征和社会境遇的不同而发生变化：在危机初期，受众更关注政府信息披露，对批评性监督需求降低；而在危机稳定后，对新闻监督角色的需求明显上升 。Cornelia Mothes的研究则聚焦于新闻编辑室内部的受众数据分析工具，发现这些数字技术的使用与媒体的监督者和公民角色表现呈负相关，却显著促进了信息娱乐和干预主义角色的表现。

　　其三，新闻角色表现的跨国及跨媒体比较。Michal Tkaczyk在一项纵向内容分析中，考察了四家捷克主流报纸如何随时间推移平衡不同的（信息的、服务的和公民的）角色表现，发现报纸的不同新闻角色整体变化相对较小，角色的差异更多与报纸所有权制度相关，而与经济环境无明显关联。Claudia Mellado等学者对37个国家365个媒体的14.8万篇新闻报道进行内容分析，研究结果验证了结构对记者角色表现的显著影响：自由程度较高的国家倾向于更积极的守门人和公民角色。而经济结构的影响较为复杂，市场导向仅在个别角色表现中发挥作用 。

　　其四，角色表现的跨新闻类型分析。例如，Claudia Mellado等人的分析验证了监督者、公民和服务角色在硬新闻中表现更突出，而软新闻则更多关联干预性、娱乐化和忠诚推动者角色；公共服务媒体对功能角色有积极影响，而平台逻辑则推动娱乐化和干预性角色在软新闻中的表现 。在科技新闻领域，Xiaolu Ji等人揭示出中国新闻媒体同时扮演着监督者和忠诚促进者的角色，在强调平台及其算法带来风险的同时，将国家视为技术发展的保护者和负责任的管理者 。

　　新闻业的数字化转型作为一个持续不断的过程，在本年度继续受到新闻学者的热议。为了建立理解新闻业数字化的认知框架及关键指标，Marju Himma等人将新闻业态从传统编辑室到数字编辑室的转变视作一个复杂的多阶段过程，由技术、产品、人力资本和受众数据的相互作用共同驱动。其中，技术在数字化进程的初期发挥主导作用，但关键要素始终是人力资本，即引领和实施变革的人最终决定数字化转型的成功与否 。例如，Daniel O’Brien通过对德国数字新闻企业家的49次访谈收集的数据，采用定性比较分析法（QCA）确定创业成功或失败的先决条件的必要性/充分性，发现数字新闻媒体创始人的经验以及公司组织运作能力是其创业成功的核心要素，同时缺乏外部环境或政府支持，反而可能因提升了企业的韧性而使其收获成功 。

　　“数字优先”（digital first）是新闻业在进行数字化转型中最常见到的编辑方针与话语理念。其中，受众指标（audience metrics）作为一种数字化手段渗透到新闻编辑室的日常运作中。Laura Ahva等学者探讨了受众数据在“数据型新闻组织”（data-informed news organizations）中的管理作用，即提升个人能力和绩效、简化工作流程、优化新闻产品以及吸引和控制受众，并要求在确保受众数据的可预测性、公平性和实用性的基础上，实现新闻组织的“软”治理，即通过预期管理来塑造编辑室的决策方向和行动目标。

　　这种数据化（datafication）趋势植根于文化、经济和权力结构中，从而加剧新闻和社会的不平等。Nadja Schaetz基于对国际新闻媒体从业者的31次访谈，将受众数据概念化为一种文化、经济和的商品，认为受众数据从分配不公（maldistribution）、认知错误（misrecognition）和代表性不足（misrepresentation）三个维度塑造了社会不平等 。在更加依赖资源分配的本地化新闻环境中，Alissa de Koning等聚焦荷兰超本地新闻，发现新闻编辑和媒体管理者在议程设置决策时严重依赖诸如点击量、浏览量和最佳阅读故事等指标，这些指标嵌入一体化的编辑系统中成为新闻工作惯例而被固定下来，但对“点击优先”逻辑的依赖有可能会损害本地新闻媒体的监督功能 。同时，Sherine Conyers基于澳大利亚数字新闻编辑室的民族志，进一步揭示了“指标确认”新闻（为满足指标而制作的新闻）如何冲击着传统“发现性”新闻的原创生产，受众指标涌入编辑室可能模糊更重要的新闻价值，折射出新闻机构在依赖平台逻辑和维护新闻标准之间的挣扎 。

　　伴随着平台资本在全球范围内的全面扩张，社交媒体已然成为嵌入人们日常生活的数字基础设施。当前新闻业的发展转型进入“平台化”（platformization）阶段，研究者将平台作为一个关键变量以考察新闻业态的新变化和新概念。在社交媒体逻辑思维下，Ewa Nowak-Teter等人关注新闻内容在社交媒体平台上被用户分享的可能性即“可分享力（shareability power）”，通过对2.9万条脸书（Facebook）帖文的分析，发现视觉内容成为社交媒体新闻的主要形式，社交新闻编辑有效融合了传统新闻要素与可分享性，形成有吸引力的文本和视觉化产品 。Kenza Lamot和Steve Paulussen提出“推广力度”（promotion pressure）概念以描述新闻编辑为了提高新闻报道的曝光度和可见性（visibility）所投入的努力程度，并将其操作化为跨平台的战略性发布、主页置顶和延长内容生命周期等三项测量指标；实证数据显示，关于重大社会事务的新闻具有较高的推广力度，这些新闻展现出冲突、人格化等新闻价值，并且更可能使用诱导点击的标题。

　　在数字分发时代，部分传统新闻媒体依附于社交媒体平台，逐渐失去内容分发的主动权而沦为内容的提供方。因此，如何平衡社交媒体平台逻辑与传统媒体价值观念引发了新一轮的探讨。有学者认为，新闻媒体与社交媒体之间呈现出“亦敌亦友”的矛盾关系，社交媒体新闻生产倾向于将传统新闻因素与社交媒体因素结合以实现用户参与最大化，然而这种逻辑融合却削弱了新闻的独立性 。Lambrini Papadopoulou等人发现希腊的大多数媒体机构没有制定明确的社交媒体战略，仅简单依靠自身的算法民间理论，其后果是新闻媒体陷入对失去受众和收入的持续恐惧之中，造成对平台及其规则逻辑的高度依赖，从而抑制其对这种不对等关系的批判性思考 。

　　然而，平台对新闻生产的影响在不同文化语境和技术可供性条件下存在明显差异。Young Eun Moon等学者比较美韩两国的新闻记者的社交媒体实践，发现在强调个体性和独特性的美国新闻业中，新闻记者倾向于使用社交媒体打造个人品牌和追求独家新闻；而在崇尚集体文化的韩国，记者将平台视为共享信息的数字工作空间，更加注重新闻来源和信息的公平分发 。由于不同平台的技术可供性偏向各异，新闻媒体需要调整其表达方式和目标策略以适应特定平台的运作逻辑。例如，Jonathan Hendrickx等人发现，图片社交类应用照片墙（Instagram）通常被媒体用于发布新闻图片画廊以及视觉滤镜内容，而海外版抖音（TikTok）更倾向于呈现出镜记者在绿幕背景下采用表情符号和贴纸等方式解释时事内容 。

　　长期以来，本地新闻（local news）为公民的社会参与提供交流空间，在地方网络建设、社区维系、地方感和归属感培养等方面发挥积极作用。然而，过去二十年间，数字技术变革对地方新闻业的经济基础形成前所未有的冲击，导致不少地方新闻机构缩减规模甚至关闭，越来越多的地区正在成为所谓的“新闻荒漠”（news deserts）。

　　为了探究哪些地方更容易成为“新闻荒漠”，Youran Qin结合2004年和2018年的美国本地新闻数据、人口普查和选举数据，采用空间面板回归分析法探讨县级（county-level）属性与本地新闻存续之间的因果关系。研究揭示了地方新闻媒体“逐利”的本质，即趋向于进入大型的资本市场，而远离那些以种族多样性、人口持续增长为特征但却更需要它们的地区 。除了经济的影响，社会资本也与新闻荒漠的发生紧密关联。有研究者基于美国社区调查的数据分析发现，传统非裔美国社区拥有本地新闻媒体的比例正不断下降，呈现出潜在的“新闻鸿沟”，并提出本地新闻与社会资本的良性循环模型——地方拥有更多的报纸可以显著增加社区成员之间的经济联系、凝聚力和公民参与 。

　　技术环境的变迁是导致本地新闻衰落的主要原因之一。一项对捷克共和国33名当地报社工作者的访谈研究发现，许多记者在对“黄金时代”传统新闻模式怀念的情感基础上，认为数字化转型威胁传统纸媒的生存而持消极和抗拒的态度。这种对本地媒体的情绪还反映在新闻机构的告别叙事中。Nisha Sridharan和Rian Bosse对大流行期间的67家本地新闻机构的停刊声明进行批判性话语分析，文本展示了以社区为中心的新闻“神话”，通过强调报纸在当地社区的角色及停刊后的不利影响来强化新闻权威的主导结构，但同时也使停刊媒体错失了对市场失败的理性思考和反省机会 。此外，还有学者对十年间西班牙198家印刷媒体和69家数字媒体进行动态面板数据分析，发现数字化的竞争优势最为明显，尽管地方新闻市场的数字转型难以实现规模化，但为本地媒体提供了更多盈利的机会。

　　数字技术环境的变化和新型行动者的闯入让传统新闻报道的常规与策略失去了它原有的效用j9九游会真人游戏第一品牌。新闻机构积极与其他媒体组织、独立记者、学术机构、技术专家和民间社会开展广泛合作，通过资源分享、信息交流和跨界协作来应对经济和专业挑战。新闻协作（journalistic collaboration）成为本年度最受学界关注的新闻创新方式。Patrick Walters通过对两个媒体协作项目的田野调查与文本分析，发现了新闻协作中影响传统新闻生产观念的三个核心变量：协作伙伴的身份、整合程度以及承诺水平。通过邀请新的参与者加入他们的工作，记者可以赋予他们力量，帮助重新塑造新闻流程和新闻内容的形式 。这种类型学的划分为更细致地研究新闻协作如何促进实践和价值观的改变提供了理论抓手。

　　“物联新闻”（journalism of things）被认为是一种数字新闻协作的新范式，即记者与公民、科学家和设计师通过共同创造的传感器技术，为解决社区共同关心的问题提供基于数据和社区协作的新方法。Andrea Hamm聚焦德国的三个物联新闻项目，通过对访谈资料和文本内容的扎根分析，将物联新闻项目划分为四个阶段：策划、数据工作、呈现与衍生。物联新闻中的技术对象重新配置了新闻业的协作安排，要求记者投入更多时间、遵循新惯例、学习新知识，在遵守新闻、科学和设计准则的同时独立报道更具有价值和建设性的新闻 。

　　此外，新的技术平台也丰富了新闻协作的方式与空间。Tomás Dodds等学者分析来自不同国家140家新闻机构在开源项目托管平台GitHub上的8,686个代码库，认为平台作为“交易区”促进了跨学科协作，尤其是在整合开发者、数据科学家和记者的专业技能方面，但这种协作主要集中在资源丰富的新闻机构内部，而跨组织和跨地域的合作较为有限。同时，欧美国家的新闻机构主导了协作新闻项目的开发，而发展中国家的新闻机构更多是这些资源的消费者。也就是说，开源平台有助于提升新闻透明性和资源共享，但也可能进一步加剧资源不平等，强化协作网络对头部机构的依赖 。

　　在全球范围内，反媒体民粹主义的盛行和经营困境所带来的工作压力使新闻记者面临的不确定性与职业风险不断攀升，加剧新闻生产的脆弱性。其中，数字媒体批评与在线骚扰成为过去一年新闻组织研究的热点。Na Yeon Lee和Ahran Park将针对记者的在线骚扰划分为侮辱、威胁、隐私侵犯、性骚扰和黑客攻击五种类型，这些骚扰造成了记者过度的自我审查、公众参与度降低以及新闻不信任加剧等不良后果，而性别在其中发挥着调节作用，女性记者受到的影响会显著大于男性记者 。不同性别的记者所遭遇的骚扰方式也不尽相同，女性记者可能遭受更多关于身份和外貌的侮辱，而男性则经历更多的面对面威胁和实际暴力 。

　　尽管学界与国际组织呼吁采取措施保护记者免遭社交媒体上的恐吓与威胁，但总体上收效甚微。Tomás Dodds等人对两个智利新闻编辑部进行民族志田野调查，发现受访记者对其组织改善网络暴力与骚扰的情况缺乏信心，甚至担忧其所在媒体组织可能从中获利，因为这些对记者的激进言论可能带来可观的受众参与度和指标数据 。一项面向404名韩国记者进行的调查显示，在线骚扰的频率正向影响着记者的心理创伤水平，进而增加离职意愿。有趣的是，在女性记者群体中，心理创伤水平在骚扰频率与离职意愿之间发挥显著的中介作用，而男性记者群体却没有发现中介作用的存在。不过，媒体仇恨者对记者的影响不完全是负面的，有的记者将仇恨遭遇转化为自身新闻工作表现的指标，用以赢得同行的尊重并建立声誉，这种象征资本使记者得以与自己的消息源建立更好的联系并积累社会资本。

　　新闻编辑室的人力资源流失促使学界更加关注记者职业倦怠与满意度的影响因素。有学者基于劳动社会学的“劳动过程理论”（Labour Process Theory）探讨作为一种特殊劳动形式的数字新闻工作如何受到组织控制——管理者通过“数字优先”战略和技术工具最大化记者的劳动生产力，例如利用数字流量数据监控和分析以激励竞争，优先设置高关注度的新闻以提升生产效率，并通过即时通讯工具实时跟进记者工作进度 。劳动过程理论的另一个关注点是劳动分工，讨论工作构想如何与实际执行分离，强调工人的可替代性本质上是为了剥夺工人的权力。Carey Higgins-Dobney发现记者在新闻工作中所发挥的创造力能够有效抑制职业倦怠，但新闻组织对效率与工作量的追求，往往无法为记者进行创造性生产提供实质性的支持，降低了记者的工作参与意愿，加速了新闻行业的人才流失 。

　　以ChatGPT为代表的生成式人工智能（GenAI）技术横空出世并扩散至新闻行业，为新闻生产创新提供了巨大的潜能，同时也对新闻规范与价值观念、新闻工作者的生存空间形成新的威胁。GenAI的强大文本生成能力如何改变新闻组织和生产方式成为学界关注的焦点之一。Hannes Cools和Nicholas Diakopoulos对记者群体进行调查发现，记者普遍承认GenAI在新闻编辑室的应用有助于简化新闻制作流程，提高效率和数据处理能力，但也对技术创新的副作用——新闻准确性和可信度受损、算法黑箱中的偏见，以及工作岗位削减等风险表示担忧，因此有必要提升记者的算法素养和教育机会以掌握GenAI工具辅助新闻生产，并确保能够对GenAI生成的内容进行严格审查 。

　　由于开发自有AI系统的成本巨大，大多数新闻组织只能依赖于拥有强大技术资本和经济实力的平台公司所提供的AI服务。经过对美英德三个国家121名新闻从业者的访谈，Felix Simon发现AI技术的出现加剧了新闻组织在分发环节对平台的依赖，并在生产层面引入了新的依赖关系，使平台公司对新闻机构拥有更大的影响力和控制力，即所谓的“基础设施捕获”（infrastructure capture）。在制度理论（Institutional Theory）的视角下，该研究表明新闻机构倾向于在对平台公司依赖的基础上，模仿同行的成功案例以缓解AI技术带来的创新压力，从而形塑为一种“强制”与“模仿”的制度同构性（institutional isomorphism），导致新闻机构自主性被结构性弱化 。

　　在编辑室外部，研究者从受众角度观照新闻媒体对AI创新应用的效果。Mengru Sun等人曾开展了一项关于中国公众对AI在新闻与媒体领域应用的认知和态度调查，研究发现，公众对AI在新闻领域的应用普遍较为熟悉，对AI虚拟主播的情感偏向积极，认为AI更多改善了新闻形式而非内容；此外，公众普遍支持AI与传统模式互补融合的新闻形式，但在涉及隐私安全、新闻专业性和人文关怀等问题上仍有疑虑 。为进一步探讨AI所具有的技术客观性能否改善人们的信任感知，Joo-Wha Hong等结合敌意媒介理论（Hostile Media Theory）开展了一项2（记者身份：AI和人类）×3（媒体立场：保守派、自由派和中立派）的在线实验，结果证明相较于AI记者，人们对人类记者撰写的新闻表现出更积极的态度和信任；但当新闻故事带有AI来源提示时，机器生成的内容被认为带有较少偏见，即通过机器启发式（machine heuristic）评估有可能降低人们的敌对媒体偏见 。

　　数字新闻业的崛起强化了用户在新闻中的主动性，对传统新闻话语权产生了深刻的影响。这导致新闻定义和传统理念如“客观性”“新闻价值”受到质疑和挑战。为此，新闻学界不得不严肃对待用户，从新闻消费端出发重新理解新闻知识，这一研究取向称为数字新闻学的“用户转向”。

　　Pascal Schneiders将传统新闻学对“新闻”的定义概括为五个要素：（1）新闻由专业记者发起；（2）内容具有时效性、社会相关性和独特性；（3）风格简洁明了且基于事实；（4）通过大众媒体传播；（5）功能在于提供可靠信息并促进公众参与。通过访谈26名新闻用户发现，用户对新闻生产者和渠道的理解存在差异，但对新闻内容和风格的认知仍然受到传统新闻规范的影响，表明机构性定义的新闻未能完全覆盖人们实际接触中的新闻形式 。Joëlle Swart等人认为，年轻用户接触某些数字内容（如对话、软文或网络言论）并不符合传统新闻定义，但仍倾向于将情感上相关的、信息量大的或更重要的信息理解为“新闻”，据此说明用户通过分离、同质化或重新概念化的方式来协商或挑战权威定义，以缓解他们在新闻认知与新闻感知之间的紧张关系 。

　　用户与记者对于新闻理解的认知鸿沟依然存在并且可能持续扩大。Claudia Mellado等人发现，新闻工作者与用户之间的新闻感知的差距体现在，前者更珍视客观性、独立性等传统新闻职业价值观，后者则优先考虑具有人情味的情感因素，更看重平易近人、同理心和情感沟通能力等新闻品质。这反映出当前新闻业存在的两种价值维度，即强调传统价值观、技术熟练度的专业维度，以及强调人性化和关系联结的情感维度 。

　　关注用户如何看待新闻还远远不够，现有研究亟待深入用户“如何建构新闻的意义”的层面发展新闻学知识。从现象学的“生活世界”（lifeword）理论切入，Yiping Xia认为新闻意义并非单一层次的，而是经由时间性互动的多层次过程生成，即用户通过动态整合自传时间、新闻事件时间和新闻内在时间来获得对新闻的整体性认识。时间性建构有助于用户评估新闻的真实性并形成长期信任，从而产生持续新闻消费的行为 。上述研究或多或少地启迪着新闻学者应该在未来更多考察数字新闻与用户日常生活之间的情感连接和动态关系。

　　在社交媒体时代，用户可以通过点赞、评论、转发、分享等多种方式更加直接地与新闻互动，由此产生的数字痕迹对改善新闻媒体工作有着重要的影响。一方面，用户数据以指标形式转化为经济资本，可以为媒体带来广告收入；另一方面，用户行为特征能够为媒体提供洞察，有助于提高用户的新闻参与程度。Su Jung Kim将新闻分享行为划分为三种类型：（1）信息型分享，直接分享用户在平台上接触的新闻；（2）关系型分享，通过社交关系分享用户在平台上接触的新闻;（3）表达型分享，即添加用户评论到正在分享的新闻故事。不同类型的新闻分享行为反映了各自独特的信息功能和参与动机，并受到个体特征和情境性因素的差异性影响。其中，用户的信息型分享更多由个人兴趣和新闻价值驱动，关系型分享主要受到意识形态和社交互动语境的影响，而表达型分享则与表达个人身份和解读新闻的动机密切相关。

　　那么，如何有效地促进用户新闻参与？在一项覆盖17个国家的跨国调查中j9九游会真人游戏第一品牌，研究者发现多平台的社交新闻使用会促进人们的新闻参与，尤其当用户对假新闻的担忧增加时这一效应更加明显，用户采用选择性过滤策略来捍卫他们既有的观点，包括清除不相关或错误的信息，隐藏或屏蔽对立信息的账户，以及选择与自身观点一致的新闻推送 。Salman Khawar等人发现，在社交媒体X（即推特）上，耸人听闻的新闻更能吸引用户的点赞和转发行为，展示了在线新闻媒体使用“点击诱饵”策略（click baits）刺激用户短期参与的有效性，但其长期影响可能会损害新闻媒体的声誉和在线信息的整体质量 。

　　相对于新闻参与，学界对用户为何不参与在线新闻的行为动机关注较少。Nadia Mentzel 等人对荷兰的中青年群体进行了深度访谈，发现阻碍其参与新闻的普遍原因在于他们对网络社区的厌恶，不参与动机包括谨慎和对被取消（be cancelled，即被排斥或被取消关注）的担忧——担心表达观点后遭到网络上的负面反馈或社会惩罚，而选择不参与新闻讨论和互动。其中，年轻用户通常因为自认为缺乏专业知识而避免参与，而年长用户则更担忧新闻互动可能影响他们的职业形象 。

　　新闻被认为在社会的运行中发挥着关键作用，在此前提下，新闻回避现象的频发令新闻研究者倍感担忧，并试图从个体、群体和社会层面解释和解决这一复杂现象。在个体特征和动机方面，研究者关注用户产生新闻回避行为的心理因素。其中，新闻疲劳（news fatigue）是导致个体回避新闻最常见的动因。比如，Ariel Hasell等人收集了2020年美国大选期间收集的三波面板数据，发现人们越是感到网络信息混乱（如虚假消息），越会产生新闻疲劳的感觉，进而选择主动回避新闻 。更进一步地，Michael Chan等人基于大规模的个人和国家层次调查数据发现，对虚假新闻的关注并不能直接导致新闻回避，但新闻疲劳的程度正向调节虚假新闻关注对新闻回避的影响，即高的新闻疲劳强化二者之间的联系，反之则减弱这种关系 。

　　不同类型的用户对不同主题新闻的回避原因也存在差异性。例如，Kiki de Bruin等人基于个人的动机、价值观和性格特征对新闻回避的用户进行类型学分析，并确定七种类型：（1）兴趣型偶尔回避者；（2）情绪型偶尔回避者；（3）批评型偶尔回避者；（4）身份型偶尔回避者；（5）怀疑型频繁回避者；（6）坚定型频繁回避者；（7）新闻局外人。对于特定类型的用户而言，消极新闻所引发的情感负荷并不是导致用户逃避阅读新闻的主要原因，而对新闻质量的评估却可以显著预测新闻回避 。在新闻类型上，议题疲劳是用户避开疫情新闻的主要动机，愤怒和缺乏信任是其回避新闻的原因，而缺乏兴趣和信息过载则会导致对软新闻的回避 。这些研究结论启发新闻媒体可以制定针对性的生产策略以吸引不同类型的用户。

　　此外，研究者还探讨社会情境和结构性因素对用户新闻消费的影响。以家庭为分析单位，有研究者发现夫妻关系中的信息分工可以影响其新闻接触，配偶一方通过另一方来获取信息，使得新闻回避成为一种缓解压力和信息过载的有意识的选择行为 。由此可见，新闻回避是一种与沟通环境紧密相关的行为后果，这种结构性的影响在不同的社会文化和历史语境中也呈现出多样化的图景。例如，Chan在前述研究中通过跨国调查的方式探讨不同国家媒体系统中新闻回避的差异，发现在公共服务广播为主的国家，用户新闻回避发生的程度越低；而在平行性较高的国家，用户的新闻疲劳与新闻回避之间的正相关性更显著。Erik Espeland的研究考察了回避新闻现象在不同代际之间的变化，基于1986年至2021年在瑞典进行的年度调查数据，研究者追踪到回避新闻的公众比例随着时间的推移而增加的趋势，这种趋势尤其反映在年轻人和兴趣低下的群体之中。

　　自1992年被称为选举的“女性年”以来，新闻传播学者试图衡量媒体对女性候选人报道的平等性和客观性。虽然性别平等在媒体报道的数量和内容上都取得了长足进展，但在现如今的报道中性别差异和偏见仍然持续存在。例如，Ho-Chun Chang等人使用8.4万篇报纸文章进行主题建模和网络分析，考察了美国选举期间媒体报道中性别偏见的存在，以及这种偏见如何通过不同的话题关注和政策显著性影响选民对女性候选人的看法。该研究显示，男性候选人经常被新闻媒体进行比较，而关于女性候选人的报道则更多关注其提出的社会政策；男性候选人之间相互的报道产生了持久的影响，推动了传统上由男性主导的话题讨论，并进一步挤占了女性强调的政策议题（如医疗保健和教育）。

　　Aliya Andrich等人追踪2010 年至 2020 年之间约1,095 名美国家的新闻报道变化及其潜在性别偏见问题。研究者通过LDA主题模型确定媒体报道中与政策相关的主题，分析发现高层职位中的女性比男性同行获得的媒体报道更少；在影响力较低的职位上的女性所获得的报道数量和类型上与同级别男性并无显著差异。然而，由于女性在领导职位中的代表性不足，美国媒体可能会无意中反映并强化社会中现存的性别偏见，更多地关注那些知名的而且主要是男性的人物。

　　以往的研究已经表明，男性不仅主导了而且主导了新闻媒体上如何书写。Nichole Bauer通过对2007年至2020年间《纽约时报》发布的近3000篇新闻报道进行研究，发现女性记者在美国国内新闻的署名中出现的可能性高于外交事务新闻，尤其在吉尔·阿布拉姆森（Jill Abramson）担任执行编辑期间，伴随美国国会中女性比例的上升，女性记者署名撰写新闻故事的数量亦有所增加。尽管如今从事新闻生产的女性比过去更多，但大多数新闻故事仍由男性记者书写。整体上，新闻记者的性别多样性在缓慢而稳步地改善。

　　国际和地区之间的战争冲突频发、暴力事件层出不穷，让整个世界局势变得越来越动荡和。新闻报道作为社会的镜像和框架对冲突事件的报道呈现，影响着公众看待复杂社会现象和问题的角度和倾向性。Michael Ofori考察了不同国家的代表性媒体在乌克兰危机中的立场和观点，通过对230篇相关新闻报道进行内容分析，检验这些媒体消息来源的普遍性，以及消息来源在乌克兰危机高峰期如何影响新闻报道的客观性。研究指出，新闻报道中官方消息来源的普遍性高于非官方消息来源；媒体较少选择亲俄消息来源，这一趋势在英美国家媒体中尤为明显；而亲乌克兰消息来源在这些媒体上占据的优势地位，可能会扭曲媒体所呈现的整体观点。

　　西方新闻媒体报道中呈现的国内冲突和暴力框架反映了其日益加剧的社会分化和群体隔阂。Afrooz Mosallaei考察了2022年由玛莎·阿米尼谋杀案引发的伊朗民间动荡，通过细致剖析两段活动的视频，并依托哲学家关于暴力的理论框架，比较其中的国家暴力和非国家暴力行为。该研究挑战了以往媒体中呈现者暴力形象的负面价值观，并探讨如何通过公民记者的视角，揭示和传播那些可能被国家审查机制隐藏的，以及如何提升报道的影响力和引发广泛共鸣的实践策略。

　　在社会犯罪议题上，如果新闻报道披露了犯罪嫌疑人或肇事者的种族或民族血统，可能会强化公众固有的刻板印象，从而对公共政策产生消极后果。Christoph Klimmt等人探讨了在受到民粹主义影响后，新闻报道中对犯罪者种族或国籍信息披露的变化趋势。研究者对2013—2021年间10家德国报纸发布的将近1.1万篇犯罪报告进行内容分析，发现新闻报道中提及涉事人员种族或国籍的显性或隐性线年有所下降。这种变化被解释为民粹主义反媒体煽动的时间依赖效应，这种效应在2015年和2016年德国大规模移民潮之后出现，其影响力在COVID-19大流行期间逐渐减弱。该研究对新闻报道如何平衡透明性与避免群体刻板印象之间的关系具有重要启示 。

　　作为全球性危机的气候变化亟需各国通力协作去应对与治理，然而国家利益与策略的差异致使不同国家对待这一问题时出现分歧与博弈。随之，各国媒体在报道气候变化相关议题时也显露特定的意识形态立场与叙事倾向，借此在国内外争夺话语权。例如，Ming Liu等人对《中国日报》和《纽约时报》的气候变化报道中涉及的责任框架进行了语料库辅助话语分析，重点探讨二者如何构建人类和非人类的因果责任框架。研究结果表明，《中国日报》倾向于对气候变化的人为原因寻求共识，强调发达国家在其中的历史性因果责任，并敦促发达国家承担更多的治理责任；而《纽约时报》则倾向于问题化人类对气候影响的原因，强调发展中国家的当代因果责任及其共享责任。可见，国际气候报道与国家利益保持一致，并体现在媒体的框架选择以及特定话语策略和语言技巧上。

　　国际新闻公众受到既定立场的影响，面对气候报道时也表现出不同的认知、情感和态度。Weili Wang等人通过在线实验法对国内公众进行调查，探讨了战略框架（strategy framing）对政府信任、民族主义情绪和气候行动意图的影响。在实验中，被试者随机进入战略框架组和议题框架组，分别阅读基于不同框架报道的中美气候合作新闻内容并测量其相关态度和意图，结果证明战略框架不仅通过激发民族主义情绪促进气候行动，还可能通过焦虑情绪影响政府信任。

　　作为话语的气候变化如何在国家之间扩散流通也是一个值得关注的问题。Shujun Liu等人以来自六个国家的不同媒体对热浪的报道（2010—2022年）为研究对象，借助内容分析和自然语言处理方法量化热浪相关报道的数量及其与气候变化的关联，考察全球媒体行动者如何将环境科学纳入新闻叙事。研究发现，在公共领域的气候变化报道存在三种类型的传播，即时间扩散、地理扩散和扩散，分别指向新闻跨时间、空间和意识形态的流动过程。随着时间的推移，媒体对热浪的关注不断升级，热浪与人为气候变化之间的联系越来越紧密，从全球北方扩散到全球南方，以及从左翼媒体扩展到更广泛的意识形态领域。

　　科学新闻（science news）是“一种主要报道科学、医学和技术等问题的特殊新闻形式”，该新闻类型起源于自然科学研究，旨在向公众解释科学信息，报告科学研究的最新进展和未来趋势，揭示科学研究中潜在的问题或利益冲突。然而，由于大多数科学新闻报道的记者并未经历充分的科学研究培训，当面对复杂、不熟悉的问题时，他们会表现出对专家信源极高的信任度，从而进入一种被动的新闻制作模式。Suzannah Comfort等人通过对大量新闻稿材料和新闻媒体文章相似度计算，追踪科学知识被纳入新闻叙事的过程，并发现高达65%的科学新闻中的句子与新闻通稿之间具有高度相似性，这种做法可能会危及公众和记者对科学的信任基础。

　　在社交媒体时代，具有新闻价值的科学事件（如论文的发表），在大多数情况下依然首先在主流媒体上进行发布，然后经由社交媒体的分享达到广泛的受众。科学知识经过新闻官员、记者和社交媒体编辑的层层“把关”，最终可能扭曲知识信息的含义。为此，Marie Verstappen编制了一个独特的语料库，将109 篇科学新闻报道来源的比利时传统报纸、新闻网站和社交媒体账号之间建立一对一的映射关系。研究者追踪了这些新闻报道的传播流程，并识别了相应的新闻改编类型，为社交媒体中的科学新闻的流通特征和限制提供了理论和实践的洞见。同样地，Sisanda Nkoala分析了南非三家科学新闻机构的社交媒体动态内容，探讨南非的科学新闻机构如何利用X平台的多模态特性和受众所喜欢的方式传播全球科学议题。基于社交媒体推文的科学新闻可以使用多种语言进行转译和传播，使得科学记者能够将科学内容以南非最广泛使用的语言（祖鲁语）呈现给特定公众；同时，通过使用简单的可视化图形，社交媒体推文还可以简化原本复杂的科学知识。

　　此外，考察受众在科学新闻消费时如何认知并与新闻进行情感互动，有助于理解科学新闻的效果机制进而提升科学知识生产的影响力。Asheley Landrum等人与专业科学记者协作进行了一项全国性在线调查，旨在了解读者在面对科学新闻报道时产生的敬畏感（a sense of awe），以及科学好奇心如何调节这种心理反应。研究发现更强的科学好奇心能引起更大的敬畏反应，但科学好奇心并未调节新闻文章类型与敬畏反应之间的关系，由此说明观众可以通过阅读科学新闻报道体验到敬畏之情 。

　　随着社会的数字化程度越来越高，人类可获得的用以发现问题、分析问题和解决问题的数据比以往任何一个历史时期都要多，由此促进了数据新闻（data journalism）的诞生。数据新闻的特点是使用数据集作为数据来源j9九游会真人游戏第一品牌，处理和分析数据，以及创建数据可视化来解释、发现社会现象，寻求社会问题的解决。

　　数据新闻作为一种新闻创新形式，也被定位为一个专业实践，要求记者具备必要的数据素养和信息处理技能来制作基于数据收集、分析和可视化的新闻产品。Gerry Lanosga等人对来自68个国家的记者进行调查以期构建一个基于工作惯例和条件的数据记者类型学框架，并比较全球南北方国家记者之间的异同。研究发现，数据记者之间并没有形成统一的专业或认识论范式，而是倾向于采用广泛的实践，不同工作环境下使用特殊方法的程度亦有所不同。例如，相较于全球北方，全球南方的记者更有可能在数据新闻中引用非专家的信息来源。总体而言，数据新闻逐渐成为一个成熟的领域，得益于全球调查新闻网络（GIJN）等国际组织对记者的培训，标准化实践正在全球范围内广泛传播 。

　　数据记者借助编程语言进行数据采集、分析和可视化，可是作为数据新闻重要组成部分的代码在以往的研究中并不多见。Aman Abhishek等人基于234个公开发表的新闻故事的GitHub开源项目样本，使用批判性代码分析（Critical Code Studies）方法考察定量数据和计算分析在数据驱动报道中的角色。研究者对每个故事的三个独立元素（代码、数据和新闻文本）进行内容分析，利用层次聚类方法对这些特征进行细致测量、分组识别和定性审查。在数据和计算方法的驱动下，数据新闻报道拥有从简单统计报告到大规模调查的丰富层次，研究者还强调了数据新闻对政府数据的持续依赖，以及抓取网络数据所涉及的劳动力，并讨论如何使用复杂的逆向工程方法来审查科技公司 。

　　聚焦于数据新闻的消费方式和场景，Shadi Abu-Ayyash等人在新闻消费和驯化理论视角下，调查巴勒斯坦大学生与社交媒体传播的数据新闻之间的互动方式，探讨数据新闻消费背后的动机，以及新媒体技术如何用以诱发其消费行为。研究结果显示，用户对数据新闻故事的参与主要源于他们对新闻主题的兴趣，其中社会和人文故事等主题最受欢迎；而数据新闻故事消费的其他诱因包括视觉效果、与新闻主题的接近性以及对信源的熟悉程度 。

　　近年来，新闻编辑室开始使用更多数字技术来探索身临其境的新闻样态和叙事形式，包括使用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）和360°视频等技术制作新闻故事，这类实践和产品被称为“沉浸式新闻”（immersive journalism）。与传统新闻类型及其新闻理念相比，沉浸式新闻作为一种新闻编辑室内部的颠覆性创新形式，已然深刻改变新闻实践的面貌和消费场景，并重新定义了新闻生产的边界与价值标准。

　　在生产层面，研究者密切关注沉浸式新闻如何影响我们对新闻准则和价值观念的评估与反思。例如，Joshua Fisher等人开发了一个操作化并实证评估规范性新闻原则的跨媒体技术工具即“媒体新闻原则评估”（AJPM），研究者可以使用AJPM量表评估不同类型的沉浸式新闻作品及其新闻原则的表现程度，有助于探索沉浸式技术如何影响受众对新闻原则的感知，如真实感、可信度、参与度等。Shangyuan Wu分析了5家西方主流媒体的200个沉浸式新闻，在“边界工作”（boundary work）视角下讨论这种新的新闻形式在多大程度上坚持了传统的新闻价值观、规范、角色和惯例。研究发现，沉浸式新闻叙事同样追求时效性，并且强调新奇性或人情味等新闻价值，但新闻缺乏消息来源和过程的透明性，以及娱乐化程度偏高都可能消解其在展示客观性上的优势 。

　　从消费端来看，研究者试图解答如何平衡沉浸式新闻用户的沉浸体验与产品本身的新闻性的“两难”问题。Hannah Greber等人选取了两个荷兰媒体的沉浸式新闻案例，要求受访者在观看任意一个案例后记录他们的评价和体验，基于对受访者想法的层次梳理和定性内容分析，研究者发现受众在接触沉浸式新闻产生了预期的效果，如临场感和强烈的情感体验，但可能未必能完全将其视为一种新闻类型，而且他们可能对沉浸式新闻的接受程度有限。Rayco González等人选择《纽约时报》“每日360度”（Daily 360）项目进行案例研究，以说明《纽约时报》在使用360°视频技术进行新闻报道时，采取了一种折中策略来平衡沉浸式体验与传统新闻伦理之间的张力。项目通过使用一些减少沉浸感的元素（比如记者旁白、音乐、文字说明等），来营造一种“去沉浸”（deimmersion）的效果，这样做的目的在于保持观众对于新闻故事的适当距离，以维护新闻报道的客观性和批判性 。

　　移动互联网和社交媒体已成为公众获取和消费新闻的重要渠道，平台为用户提供阅读、评论和参与新闻的结构性机会，反过来也塑造了人们数字化生存的交流空间和信息生态环境。在线新闻评论区一度被视为现代公共领域的缩影，但是评论区频发的不文明现象（如网络暴力、恶意攻击、挑衅与煽动等），严重损害了公共讨论的质量，并滋长群体和社会的风险。因此，研究者有必要对在线不文明评论进行准确识别、分析和积极应对。Susana Salgado等人提出了基于人工标注和机器学习等的方法来评估不文明言论的流行程度并确定其预测因素。经过对来自6个国家12家报纸网站上关于移民和失业线多万条新闻评论的分析，发现在线新闻评论中普遍存在不文明行为，当评论涉及移民话题、右翼倾向、民粹主义言论、虚假信息时情况变得更为糟糕。研究者还强调了在不同的和媒体背景下，这些因素可能持续影响网络空间中的公共话语和交流的质量 。

　　为了揭示不文明评论出现的原因和社会背景，Lea Hellmueller等人研究了西班牙语和英语媒体的社交媒体帖子如何影响 2020 年美国初选辩论期间用户评论中的不文明行为。研究者借助机器学习方法分析主办辩论的新闻机构的脸书（Facebook）帖文及相关的评论。研究发现，新闻报道的风格（解释性报道和事实报道）以及社交媒体上的情感表达，显著影响用户评论中的不文明行为；英语媒体的解释性报道与较低的不文明评论相关，而西班牙语媒体的事实报道与较低的不文明评论相关。此外，社交媒体上的情感结构，尤其是视觉内容中的情感表达，也会影响用户在线评论的情绪和不文明程度。

　　然而，有的媒体机构刻意默许或诱使用户评论发生矛盾或争辩，制造日渐分化和激烈对抗的在线新闻社区，旨在吸引更多的新闻关注和受众注意力。Joseba Bonaut等人比较了 2019年至 2020年期间西班牙读者人数最多的两家体育报纸的新闻风格，发现记者使用主观的、情感化和口语化的报道风格，不仅消解了自身的新闻专业性，还为非理性和不文明对话的滋生提供了温床；值得注意的是，不文明言论和仇恨表达具有地域性，例如，西班牙民族主义与加泰罗尼亚分离主义在足球世界中相互对抗，显示出体育与国家的依赖关系。

　　新闻媒体常常被视为自由国家的基石，承担着向公民提供当前事务可靠信息和施行监督权力的责任。尽管也有人质疑这一说法，指出新闻会在高度商业化的环境中失灵，但不可否认的是新闻的生产、流通和消费与环境是密不可分的。首先，新闻生产会受到整个国际局势的环境的影响。Tales Tomaz的研究深入探讨了2010—2020年欧洲新闻媒体在数字化浪潮中的表现及其对角色的影响。研究发现，尽管欧洲主要新闻媒体在职能上的整体表现保持稳定甚至略有提升，但数字新闻的发展在吸引年轻受众和地方新闻报道方面存在挑战；不同国家新闻媒体表现不均衡，这强调了媒体所有权模式、监管结构和文化实践等非技术因素在新闻媒体履行职能中的重要性 。

　　除了国际生态的结构性影响之外，国家内部的变革更直接地塑造了新闻的制度化生产。Madhavi Ravikumar等人探讨了新闻媒体在、经济和社会环境中的角色和限制以理解印度媒体的他律（heteronomy）和自律（autonomy）问题。研究者以框架分析为理论框架考察媒体如何构建和呈现特定事件，从而揭示印度主流媒体中多样化表现的证据，并作为意识形态竞争和专业规范坚持的空间而存在。尽管经济和精英对媒体产生重要影响，但印度的新闻场域并非完全受外部力量支配，仍有部分媒体表现出有限的自主性。

　　因素如国家的模式影响着新闻媒体的组织形式，也改变了其新闻报道的叙事逻辑。然而，这种结构条件与新闻报道中内容元素呈现之间的关系仍未得到充分探讨。为此，Erkan Ergün等人比较了英国（多数国家）和荷兰（共识国家）在2000—2020年之间新闻报道中媒体逻辑（media logic）与内容表达（如新闻框架、商业主义、个人化、戏剧化、视觉化等）的差异。研究者通过对1,463篇报纸文章的逻辑回归分析表明，媒体逻辑内容表达在多数主义政府下出现的频率高于共识性政府，并且政府的包容性越高，这些媒体逻辑内容在新闻报道中出现的频率越低。此外，研究还指出，与国家模式的静态变量相比，国家政府的格局为说明新闻报道行为本身提供了更精确的解释。

　　在“后”时代，虚假信息的泛滥对社会构成了严峻挑战。这种信息生态的恶化不仅增加了媒体和公共话语中的失实和误导性内容，而且提高了公民对错误信息和假新闻的感知，对个体和社会均构成了巨大威胁。因此，探索AI驱动的虚假信息生态治理的行动策略和技术路径变得尤为迫切。首先，治理虚假信息的关键步骤是精准识别疑似错误信息。Noëlle Lebernegg等人开发了一个自动识别和检测失实或误导性新闻内容的机器学习算法，提取了131个语言和文本特征（包括情感语言、非正式语言、可验证信息、词汇多样性和可读性等），并使用XGBoost算法对虚假信息进行识别和预测。结果显示，模型在区分真实和虚假新闻方面表现出色，F1分数分别达到0.83和0.86。此外，研究者还评估了各个特征对模型预测的贡献，发现文章标题长度、过去时态动词使用、大写字母使用、正文长度和感叹号使用等是区分真假新闻的关键特征。

　　近年来，越来越多媒体开始探索使用AI技术实现事实核查工作特定环节的自动化，以期在错误信息大规模传播时能够更有效地进行纠正。其中，事实核查机器人（fact-checking bots）是被专门设计用来自动化地识别和验证新闻中或社交媒体上的虚假信息的工具，Lena Frischlich等人通过定性访谈收集了德国即时通讯用户对于使用事实核查机器人应对假新闻问题的态度。研究结论表明，用户对于事实核查机器人的接受程度取决于他们对机器人的感知有用性、是否增加信息过载的负担，以及是否重视用户隐私和安全的需求；用户对信息提供者的信任程度也是决定他们是否愿意使用事实核查机器人的关键因素。

　　Thales Lelo基于30份由记者及其技术合作伙伴发布的官方声明，对5个网站的7名代表进行的半结构化访谈，探讨在巴西的事实核查与AI技术结合如何形塑新闻出版商的话语和实践。结果显示，尽管AI技术在巴西事实核查中的应用呈现出增长趋势，并且得到了科技行业的支持，但在实践过程中仍面临诸多挑战，包括工作量增加、工作流程不熟悉以及与社交媒体平台规则冲突等问题。研究指出，在新闻业中引入AI时应考虑权威和伦理问题，可以借由一个话语-实践框架来调整技术乐观预期与实际工作困境之间的紧张关系。

　　沿循2024年全球新闻学研究的学术脉络和知识地图，我们清晰地看到了一种历史性阶段的日常化趋势和对多元主义新闻文化的重申。概而言之，当前时期的新闻学研究焦点可以归纳为：新闻多样性。日益成为成熟范式的数字新闻学，在理论概念发散、角色表现转换、样态另类创新、跨媒介叙事、行动者多元化等观念取向上全面展现出广泛性和差异性特征。在世界各地，处于不同、文化背景和社会语境的新闻学者开始审视和反思媒介技术演进、逆全球化和民粹主义兴起等结构性变化对新闻本质和知识内核的根本性影响。全球新闻市场焦点及个体的专业实践在一种多样性文化的“庇护”和“促逼”下，从传统新闻编辑室内部转移至边界更加模糊的数字媒体空间；以专业控制和机构性生产为核心的认知权威，在新闻边界协商、争辩和抵抗下逐渐让步于不断涌进的人类/非人类行动者（如普通用户、公民记者、平台/算法、社交机器人等）。现如今新闻生产和流通渠道的数字化、平台化和基础设施化趋势，既培育了以信任、平等、共享、透明和建设性为规范基础和价值准绳的新闻理想，但同时也制造了平台依赖、职业倦怠、新闻回避、仇恨言论和错误信息等新闻生态污染和网络信息失序的困境。

　　在认识论的意义上，新闻多样性指的是，新闻学认知对象即不同的新闻主体（包括个人、组织、内容和技术等）与外部环境（如、经济、社会-技术等）相互作用下形成的生态系统混合体，以及与此相关的各种新闻生产、流通和消费过程的总和，包括主体内、主体间及其所嵌入的生态系统的丰富程度和差异性。过去一年里，研究者对于新闻多样性的观察、知识主张和理论化尝试，折射出新闻学在新旧范式交替、共存的历史性结构和动态过程中充满了历史与逻辑的张力。

　　一方面，随着作为关键事件的全球大流行的影响正在减弱，新闻编辑室的工作惯例以及新闻“无形学院”的认知实践逐渐恢复往日容貌，过度中心化的风险议题让位于技术环境和规范性传统下越来越差异化和均衡性的理论话语实践，使得新闻学研究在连续的知识谱系中总是竭力回应那些维系其自身合法性的基本“承诺”，并期望在技术更迭和科学范式转换的“断裂”处自然生长出“理论之树”，为建构新闻学的知识体系注入强大的生命之源。

　　另一方面，新技术尤其是人工智能的全面渗透正在改变新闻业及其知识生产的方式，社交媒体平台和社会-技术的可供性为新闻样态创新（如数据新闻、沉浸式新闻、协作式新闻和AI生成新闻等）和用户积极/消极参与新闻（如分享新闻、情感互动、新闻疲劳或不文明评论等）提供了结构性机会；同时，技术也对数字新闻业的传播秩序和伦理体系构成新的挑战，使得我们对技术驱动的新闻生产和消费的实际观察难以实现与规范逻辑的辩证统一，有可能进一步削弱新闻学本已脆弱的学科自主性和价值根基。

　　总而言之，以2024年为起点，全球新闻学研究逐步进入一个平稳发展的周期，并在议题、研究取向和知识结构等方面展示了新闻主体、内容和价值观的多样性。在经验层面，生成式AI、沉浸式技术、协作式生产等新闻创新实践策略在新闻编辑室的应用，将引发新一轮的新闻类型学研究以及对技术准则和伦理的审计评估；在理论化层面，新闻学的认知范式从媒体逻辑向平台逻辑过渡，从聚焦新闻机构生产的专业主义转向新闻流通、消费领域的多元主义，经由多种方法的混合研究进路，反复审查跨越国家、媒介和群体边界的新闻行动者话语和叙事网络，以期构建兼具全球视野和在地经验的数字新闻学的基础知识和理论体系。

　　作者：常江，深圳大学传播学院教授、深圳大学媒体融合与国际传播研究中心研究员，广东深圳 518060；胡特，深圳大学传播学院硕士研究生，广东深圳 518060；黄林宇，深圳大学传播学院硕士研究生，广东深圳 518060；黄文森，深圳大学传播学院助理教授、深圳大学全球传播研究院研究员，广东深圳 518060