中美主流媒体人工智能报道的框架建构――一种语义网络分析的视角
摘要
2016年迎来人工智能爆发的元年。这一新兴科技逐渐渗透并改造着人类社会生活的方方面面，业已成为一个具有重大社会意义的公众议题。然而，目前学术界尚未开展对“人工智能媒介呈现与议题建构”的研究，这一新兴科技话题的媒体图景尚不清晰。本研究以框架理论为指导，在内容分析的基础上，采用语义网分析方法，对《人民日报》和《纽约时报》两家媒体2016年一年间人工智能相关报道进行自下而上的框架分析。研究发现，《人民日报》的相关报道集中分布在国际、科技和经济三大版面，报道体裁以通讯和评论为主，主要持正面态度，《纽约时报》的报道集中分布在技术、经济、区域、科学四大版块，报道体裁更多元，持客观中立态度，两家媒体的主要信源均为科研人员和产业界。子议题语义网层面，《人民日报》报道内置了技术研发、效果形态、政策规划三大宏观框架，《纽约时报》报道内置了风险控制、成果效应、战略竞争三大宏观框架。宏观议题和中心子议题的勾连反映了文本的内在逻辑关系，构成了人工智能报道文本的内生框架。
关键词人工智能框架理论语义网络科技传播
一、研究背景
科学技术是第一生产力，它赋予了人类改造世界的能力。科学研究的推进与随之而来的技术革命，正在从根本上改变着社会的形态与人类的生活方式。与此同时，媒体扮演着信息生产与传播的角色，人们通过阅读媒体生产的信息而产生对科技的感知与认识。由此，媒体对于科技议题的建构、界定与呈现，影响着社会公众整体的认知角度与模式。
近几年来，自然语言处理、深度学习、大数据等技术的进步，使人工智能在历经将近60年的沉浮后再次异军突起。2016年迎来了人工智能大爆发的元年，谷歌开发的围棋程序AlphaGo击败世界冠军李世石，包括谷歌在内的世界科技巨头例如IBM、微软等纷纷进军人工智能领域，抢占科技浪潮的风口，一些社交网络巨头例如Facebook也相继推出人工智能平台与相关程序应用。在我国，无人驾驶、无人机等发展迅速，百度、腾讯等公司也将人工智能纳入发展战略。今年两会期间，国务院总理李克强作2017政府工作报告，其中指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业。
在万物逐渐智能的时代，全世界范围内的媒体也纷纷展开对人工智能这一新兴科技话题的议程设置与框架建构。本研究以科技传播为切口，对中美主流媒体关于人工智能报道的文本进行框架分析，并借用语义网络分析的视角，试图通过探究文本中框架生成机制与相互勾连情况，对这一热门科技的媒体图景进行描摹。
二、文献综述
（一）新闻框架：概念、作用与机制
众所周知，受众接触到的新闻并不是社会现实“镜子”式的反映，而是媒介组织借助一定新闻框架建构呈现的事实。“框架”一词最早见于法国人类学家Bateson的论文中，他提出“元传播”概念，称框架是传受双方相互约定的诠释规则（Bateson，1972）。后来Goffman在著作《框架分析》（1974）中发展了这一概念，定义框架为“人们用来认识和阐释外在客观世界的认知结构”，形成诠释的基模（schemataofinterpretation），令我们分辨、觉察、确认和命名似乎无限多的具体事实。20世纪80年代后，发端于心理学和社会学两大源头的框架理论进入新闻传播学研究领域。
Gitlin是第一个研究框架概念的学者，他总结了媒体在报道美国学生新左派运动时的方法，指出框架是“关于存在、发生和意义这些问题上进行持续不断的选择、强调和表现时所使用的准则”（Gitlin，1980）。Entman（1993）则认为框架是一个“分散的概念”，称框架分析是“破碎的范式”，他指出，“人们选择感知到的现实的某部分，将它们凸显在传播的文本当中，以此宣导关于被描述现象的某种问题定义、因果解释、道德评价以及解决方案”。
新闻框架在心理学、社会学理论基础上添加了新的要素。臧国仁（1999）将新闻框架分为高中低三个层次：高层次经常以一些特定形式出现，如标题、导言、或直接引句；中层次主要是由主要事件、先前事件、历史、结果、影响、归因、评估等组成；低层次是指框架通过语言或符号的表现。潘忠党（2006）基于对多位学者论述的总结，提出意义在传播或交往过程中得到建构，传播活动是使用表达载体的社会行动，构成一个社会的符号生产领域，但是它发生在由物质生产构成的实体场域，因此受到规划该场域的公共利益原则以及政治与经济的逻辑之间的张力制约，位于特定历史、经济和政治坐标点的社会个体或团体达成其特定理解或意义所遵循的认知和话语的组织原则，就是他们的框架。
（二）框架分析：类目建构与界定
建立并使用框架（frame）的过程被称为架构（framing），新闻架构分析关注的是人们在公共生活中如何建构意义，可以分为三大范畴，即话语、话语的建构以及话语的接收，迄今为止还没有完整的分类体系（潘忠党，2006）。常见的研究是通过内容分析来搜寻抽取新闻文本中的框架，具体操作方法为类目构建，包括报道议题、时间分布、体裁、版面分布、态度、关涉主体及表现、叙述方式等。
框架理论在科学传播实证研究中被广泛应用。对于相关话题的框架研究，同样主要着眼于设定框架的具体类目与构成要素，基于此对报道呈现的信息进行统计，最后归纳出媒体进行议题建构的特征或策略。
Nisbet和Lewenstei（2002）选取了美国两家媒体《纽约时报》和《新闻周刊》1970-1999年间的生物技术报道作研究对象，对报道中的信源、政治的行动者、报道基调、报道主题和报道框架进行了测量，发现报道采用的是“进步框架”和“经济前景框架”。李敏（2007）对《人民日报》1995年－2006年对转基因食品与作物的报道进行了框架、主题和主要行动者的梳理，得出《人民日报》以科技进步、经济前景为主要框架。
吴佳坤（2012）以《人民日报》和《纽约时报》对诺贝尔自然科学奖报道为例展开框架分析，设定了宏观、中观和微观三个层面，在宏观层面建构了版面、数量、主题以及体裁框架，在中观层面建构了新闻叙事和消息来源的研究，在微观层面分析了文本的标题、科学术语、以及倾向性的使用框架。
刘彦君、王井等（2014）基于Entman提出的框架效果，将框架类型划分为发现问题框架、确认问题成因框架、道德判断框架和解决方案框架。该研究以2014年西非埃博拉病毒事件中的专题报道为例，考察科学网博客和Scienceblog对重大事件科技传播方面的差异及原因。在操作层面，将发现问题框架定义为博文表现形式、类型以及主要议题内容；确认问题成因框架划分为政府和体制、医疗卫生条件、环境、人类活动、病毒特征、动物、国际援助、媒体报道和其他；道德判断框架分为正面（积极、乐观、赞美、肯定等）、中立或混合和负面（批评、谴责、歧视等）三种情感倾向；解决方案框架考察的是报道中的行为主体，包括政府及相关官员、医护人员及研究人员、感染者本人及亲属、国际卫生组织工作人员、记者与媒体和其他。
框架界定方面，大多数学者采用自行界定的方法。汤书昆、谢起慧（2015）选择了《人民日报》、《光明日报》、《科技日报》三份报纸及其社交媒体媒介平台作为比较对象，从报道数量、报道议题、报道学科、报道信息源等方面进行了定量研究。该研究将科技伦理的新闻框架定义为科学家视角和公众视角两大类一级框架，科学家视角是从“科学家和工程师对科技成果可能产生社会负面影响的意识和具有的解决这种影响的能力”角度来构建，根据定义分为“社会风险”和“负面防治”两个二级框架；而公众视角从“社会和公众用来评价科技行为对错的标准和原则”来构建，议题呈现框架包括“公众评价”、“法律法规”、“学术研究”以及“领导讲话”四个议题，组成六个新闻框架中的纬度对样本进行分析。
还有学者将框架与话语分析联系起来，意在探究文本深处隐藏的权力关系。例如，赵如涵、罗晨（2016）对2013-2014年两年间《人民日报》、《新京报》、《中国科学报》对转基因技术的相关报道进行框架解读与话语分析，对报道中的信源与意指概念的修辞进行统计，发现虽然各媒体基于自身属性的话语建构有异，但体现出公众话语结构性缺失、媒体间话语同质化的共性，以及不同属性媒体间的话语争辩姿态。
（三）语义网络：内生框架与议题勾连
上文文献回顾表明，大多数针对报道文本的框架研究，都是在进行类目建构。研究者根据以往研究使用的或自行定义的类目，被理解为文本的框架。这些框架受既定问题限制，适用性有限，此外大多数研究没有区分报道的议题属性，以统一的标准和范式进行类目建构，最终得出性质趋同的框架结论。不少学者已经注意到框架分析的这一局限性，转而关注文本自身的框架生成机制，即语义网络。
语义网络是一个由几个节点通过双边关系连接起来而组成的网络，这些节点代表了概念或从句，它们通过不止一种双边关系而相互连接在一起，内容分析语义网络路径的目的，是发现那些不包含在文本主体的字面上却隐含在其中的问题的答案（周翔，2014）。目前学术界对于语义网或社会网的应用主要集中在社交媒体和网络文本领域。例如，GuoLei和ChrisVargo（2015）创新使用网络议程设置模型，借助大数据分析手段，对2012美国总统大选期间twitter上诸多意见文本进行语义网络分析，以探究社交媒体平台上的议题设置权分化与争夺。QinJie（2015）对twitter和传统新闻如何建构斯诺登进行研究，研究将框架定义为“词语选择”和“词语凸显”，以twitter自带的标签hashtag和搜索引擎作为框架基准，采用滚雪球的方式进行样本获取。KimJangHyun等（2017）采用语义网的方法，对科学网数据库中所有研究物联网的论文的摘要内容进行分析，考察词语的频率、共现和距离。
本研究将以中美主流媒体“人工智能”相关报道为研究对象，在传统框架分析方法即进行类目建构的基础上，自下而上归纳出报道的子议题，并借用语义网分析方法，探究得出报道的核心子议题与各议题相互关联情况，进而对报道的内生框架进行界定。
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人工智能对新闻采编的影响研究
徐丽文周珂
摘要：随着人工智能理论与技术的发展，人工智能开始应用于新闻生产的各个环节，这在推动新闻生产发展的同时，也产生了一些问题。这些问题主要体现在：缺乏人文关怀、新闻写作缺乏新意、新闻工作者压力增大、存在版权问题等。面对这些问题，政府部门要完善相关法规;新闻工作者要不断提升自身素质，积极适应新事物，做到与人工智能协同发展，使新闻采编在人工智能背景下得到更好的发展。
关键词：人工智能;新闻生产
“人工智能”一词最早出现在1956年，是主要以工业制造、算法编程、数据综合、信息分析、深度学习、自然语言交互、行为判定、自主决策为主的信息管理系统[1]。于二十一世纪初应用于新闻采编。人工智能应用于新闻采编后，大量的采编工作被交由智能机器人来完成。在人工智能技术的加持下，新闻采编的效率相对于从前有了很大的提升，新闻的时效性得到了很好地体现。目前业内已经逐渐适应人工智能技术参与新闻采编，但由于人工智能技术的不成熟以及机器固有的局限性，人们依然对人工智能充满着担忧，同时人工智能的应用也为新闻从业者带来了压力与挑战。
一、人工智能技术在新闻采编中的应用
人工智能技术自从应用于新闻行业，便体现在了新闻行业的各个环节，推动着新闻行业的变革与发展。其在新闻采编上的应用主要体现在新闻采集和新闻写作上。
（一）在信息采集上的应用
在人工智能技术应用到新闻采编之前，传统的信息采集工作主要由记者的采访来完成，天气和地理都会成为工作过程中的阻碍，新闻的时效性在很多时候难以保证。人工智能在很大程度上能够避免这些问题。
人工智能与传统的信息采集方式不同，它获取信息的来源主要是其自身的数据库和网络。机器相比人的一大优势便是不会遗忘，它能够将人类输入的信息，以及自己使用过的素材一直存储着，形成自身的数据库，此外当机器联网时便会自动拥有一个巨大的网络素材库。当需要完成稿件时，人工智能能够依据关键词，通过算法在数据库中快速地找到新闻写作所需要的信息，然后根据要求快速地完成一篇新闻稿。例如今日头条研发的机器人“张小明”，它曾在里约奥运会期间对接奥组委的数据库，6天共生成超200篇资讯和简讯。
（二）在新闻写作上的应用
人工智能在新闻写作上的应用主要体现在新闻写作机器人上。人工智能应用到新闻采编后，大量的新闻写作机器人开始被研发出来并投入使用。例如：新华社的“快笔小新”、今日头条的“张小明”以及我国首个科学新闻写作机器人“小柯”。这些写作机器人在问世之初便被业内广泛关注，并在外界产生巨大反响。这些写作机器人能够能够将搜集到的素材套用在写作模板上，快速地完成一篇新闻稿件。且相较于人类新闻工作者，写作机器人能够很大程度上避免数据和格式错误。新闻写作机器人的应用大大降低了新闻工作者的工作压力，使新闻工作者能够有更多的精力去研究新闻写作的内容。
二、人工智能对新闻采编的影响
人工智能应用到新闻采编后，对新闻采编产生了一些影响，其中包含了积极影响和消极影响。它的积极影响主要有新闻采编的效率提高和解放新闻劳动者。消极影响则体现在以下四个方面：一、缺乏人文关怀;二、新闻写作缺乏新意;三、新闻工作者压力增大;四、存在版权问题。
（一）人工智能对新闻采编的积极影响
人工智能应用到新闻采编后的一大积极作用便是提高了新闻采编的效率。人工智能在采集素材时，可以在网络上搜索关键词，或者是直接对接相关事件的素材库，根据线上的搜集的信息生成稿件，不需要像记者一样长途跋涉前往现场进行采访或者是手动查找资料，这就节省了大量的时间，且人工智能可以不眠不休的进行工作，大大提高了对时间的利用率。比较典型的便是对地震等突发事件稿件的撰写，例如四川省阿坝州九寨沟县发生地震，机器人仅用时25秒就撰写了《四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震》的新闻稿[2]，且内容面面俱到。
人工智能还在某种程度上解放了新闻劳动者。人工智能在应用到新闻采编后便开始接手一些新闻写作的工作，尤其是体育类新闻和财经类新闻这些偏向数据的新闻写作。机器新闻的出现看似抢了记者编辑的饭碗，但实际上只是对人力资源的一种优化[3]，使得新闻工作者能够从繁重的新闻写作工作中解放出来，利用更多的时间去研究深度新闻报道和其它及其难以完成的工作。
（二）人工智能对新闻采编的消极影响
人工智能技术的应用给新闻行业带来了机遇的同时，也带来了很多消极影响，这些消极影响主要体现在以下四个方面。
1.缺乏人文关怀
机器与人很大的不同便是人拥有情感，但机器没有。人类会和人类的遭遇产生共情，并让自身的情感在稿件中体现出来，但机器人写新闻大都只是将搜集到的数据整合到固定的写作模板中，这样虽然能够提高写作的效率，可稿件内容却是冰冷的。
2.写作内容缺乏新意
人工智能技术应用到新闻采编后，大量的写作模板开始投入使用。这些模板的来源主要有：一、人工智能从其它已经完成的稿件中将模板提取出来;二、技术人员将设定好的模板存进机器里。这些模板都有着固定的模式和格式要求。人工智能只要将大数据搜集到的信息整合进模板中便能够生成一篇新闻稿件。
模板的使用使得新闻采编的效率大大提高，但机器没有自己的思想，它不能够结合具体事例做出新的改变。这也就使得由人工智能完成的新闻稿件过度的依赖写作模板，所写出的新闻只有数据不同，在写作的结构安排上大同小异，就如同古代的“八股文”一般毫无新意。大量的相似的稿件的发表很容易使受众产生审美疲劳，当受众对大同小异的内容失去兴趣时，这些稿件也就失去了存在的价值。
3.新闻工作者压力增大
随着技术的发展，新闻工作者已经开始慢慢接受人工智能参与新闻采编，同时也时常担心自己会被机器所取代。因为机器相较于人类优势显著。机器可以不吃不喝的参与工作，能够很大程度的减少时间的浪费，且工作单位并不需要向机器支付工资，这使得新闻采编的成本大大降低。
4.存在版权问题
因为人工智能在进行新闻采编时，会在网络上采集素材，但有些素材是有版权的。可机器不会思考，也没有版权意识，它并不会有意识的将有无版权的素材区分开来，这就使得人工智能完成的新闻稿件中的内容有可能存在版权纠纷。这些版权纠纷会给出版社及人工智能所属单位带来名誉损失，也会使其他人的作品難以得到版权保障。
三、对策与反思
面对着人工智能给新闻采编带来的影响，新闻工作者与机器要做到协同发展，以及政府要完善相关法律。
（一）新闻工作者与人工智能协同发展
对于新闻记者来说，机器人的应用带来的不仅是挑战，更是对提升自身能力的机遇[4]。在人工智能时代，新闻工作者要不断增强自身的专业素养，做到人机协作，探索新闻采编的新道路。机器写作作为一种全新的写作方式，对于新闻事件以及人物的情感感知能力比较弱，对于信息的判断以及意见的提出存在一定的困难。因此，新闻工作者应发挥自身的专业素养对新闻事件进行观察分析，将更多的事实性信息交付给机器写作，并在完成后进行专业的把关，实现整个新闻采编过程的“人机合一”。
（二）政府完善相关法规
因为人工智能技术还处于发展阶段，在应用到新闻采编的过程中有很多地方还不完善，尤其是在面对版权问题上。政府部门应积极完善相关法规，明确人工智能在新闻采编中出现侵权行为的责任归属。不能因为是机器犯错便放之任之，也不还能把因为存在问题就直接否定人工智能对新闻采编的积极影响。而是要在法律层面上为机器所属单位施加压力，使大家对存在的问题加以重视，并加强对执法力度的监管，为解决问题提供法律保障。
参考文献
[1]洪琳，古然.浅析人工智能与新闻采编的融合与创新[J].新闻研究导刊，2017，8（22）.
[2]王晴晴.“弯道超车”：5G时代主持传播的人性化回归探析[J].视听，2020，（01）.
[3]蔡秋芃.人工智能与机器新闻：传媒发展新趋势[J].科技经济导刊[J].2017，（09）.
[4]柴剑.“机器人新闻写作”对新闻采编的机遇和挑战[J].传播力研究，2018，（07）.
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