鄭勇華，何 美

(貴州民族大學(xué)傳媒學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)

引言

當(dāng)前數(shù)字技術(shù)正在改變傳統(tǒng)媒體產(chǎn)品的基本形態(tài)和運(yùn)營(yíng)模式，正在顛覆普通大眾新聞獲取方式和生活方式，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新的增長(zhǎng)極[1]?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃國(guó)發(fā)〔2021〕29號(hào)》(草案)強(qiáng)調(diào)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，且國(guó)家發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)媒體深度融合發(fā)展的意見》(2020)中明確要求加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)在傳媒行業(yè)的前瞻性研究應(yīng)用?？梢?，數(shù)字技術(shù)已成為傳媒行業(yè)加快深度融合的關(guān)鍵性技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。通常說(shuō)，數(shù)字技術(shù)主要是指大數(shù)據(jù)(BD)、物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、區(qū)塊鏈技術(shù)(BT)和5G等新一代信息技術(shù)[2]。而中國(guó)作為世界互聯(lián)網(wǎng)用戶最多的國(guó)家，數(shù)字技術(shù)在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛并發(fā)展迅猛，涌現(xiàn)出抖音、微信、快手等智能型平臺(tái)[3]，也出現(xiàn)媒體大腦、央小廣、人民日?qǐng)?bào)AI合成主播[4]、騰訊新聞寫作機(jī)器人等智能化采編播的媒體設(shè)備[5]。

與實(shí)踐相比，有關(guān)新聞業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用研究稍顯滯后，目前中國(guó)關(guān)于該領(lǐng)域的研究剛剛起步[6]。相關(guān)的綜述文獻(xiàn)寥寥，如清華大學(xué)張夢(mèng)、陳昌風(fēng)[7]團(tuán)隊(duì)用文獻(xiàn)精讀的方法研究國(guó)內(nèi)外人工智能在新聞業(yè)中應(yīng)用熱點(diǎn)和倫理問題，但該研究在文獻(xiàn)選取和研究方法的科學(xué)性上值得商榷，且研究只關(guān)注人工智能技術(shù)，未關(guān)注到其他數(shù)字技術(shù)。因此，十分有必要對(duì)新聞業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用這一領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量進(jìn)行系統(tǒng)梳理，促進(jìn)國(guó)內(nèi)媒體研究者了解新聞業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的研究熱點(diǎn)、演變邏輯和未來(lái)研究方向，以期更多中國(guó)學(xué)者關(guān)注和開展新聞業(yè)數(shù)字技術(shù)的相關(guān)研究，為新聞業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展貢獻(xiàn)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

(一)數(shù)據(jù)搜集

本研究選擇CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中的CSSCI作為數(shù)據(jù)來(lái)源類別，以“智能媒體”“智慧媒體”“智媒體”“人工智能+媒體”“5G+媒體”“區(qū)塊鏈+媒體”“機(jī)器學(xué)習(xí)+媒體”“傳感器+媒體”為主題進(jìn)行精確檢索，檢索時(shí)間跨度為2003—2020年，檢索時(shí)間為2021年1月31日，共檢索到532條結(jié)果，去掉會(huì)議、書評(píng)、會(huì)議報(bào)道等無(wú)關(guān)文獻(xiàn)，經(jīng)篩選后共獲得有效文獻(xiàn)總量500篇。

(二)研究方法

1.文獻(xiàn)計(jì)量法是一種綜述研究中常用的信息統(tǒng)計(jì)方法，按照研究文獻(xiàn)分為發(fā)文時(shí)間、發(fā)文量、發(fā)文期刊、發(fā)文作者進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量，并結(jié)合NoteExpress進(jìn)行文件格式轉(zhuǎn)換，用Excel進(jìn)行二維可視化的呈現(xiàn)。

2.知識(shí)圖譜的可視化工具較多，本文選擇美籍華裔學(xué)者陳超美教授研發(fā)的CiteSpace5.7.R1文獻(xiàn)可視化軟件[8]，目前該軟件廣泛應(yīng)用于挖掘?qū)W科熱點(diǎn)和捕捉學(xué)術(shù)前沿的研究。本文將500篇文獻(xiàn)按要求格式導(dǎo)出，并進(jìn)行計(jì)量分析。

二、智能媒體研究主題的文獻(xiàn)計(jì)量分析

在CNKI檢索結(jié)果中導(dǎo)出NoteExpress格式的文件，之后把文件導(dǎo)入NoteExpress軟件并導(dǎo)出Excel格式的文件，再用Excel進(jìn)行發(fā)文作者、發(fā)文機(jī)構(gòu)、發(fā)文期刊的計(jì)量分析。

(一)發(fā)文作者

由表1可知，高校新聞與傳播學(xué)院學(xué)者是該領(lǐng)域研究的主要研究者，北京的高校和研究機(jī)構(gòu)人員占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。國(guó)內(nèi)智媒體研究領(lǐng)域首次發(fā)文時(shí)間最早和發(fā)文量最多均是喻國(guó)明教授。彭蘭教授共發(fā)表22篇與智媒體相關(guān)的論文，包括大數(shù)據(jù)、人機(jī)關(guān)系、新聞算法與倫理、新聞生產(chǎn)、信息繭房等，單篇論文最高引用次數(shù)高達(dá)445次。喻國(guó)明教授共發(fā)表38篇與智媒體相關(guān)的論文，包括智能化轉(zhuǎn)型、信息繭房、內(nèi)容生產(chǎn)、算法與倫理、傳播模式、平臺(tái)媒體等，單篇引用率最高達(dá)到163次。其他發(fā)文量超過(guò)5篇的作者有陳昌鳳、黃楚新、胡正榮、郭全中、王丹、段鵬、張志安、李鵬等。

表1 發(fā)文量前十作者一覽表

表2 智媒體研究發(fā)文量前十研究機(jī)構(gòu)

根據(jù)普賴斯原理[9-10]，該領(lǐng)域發(fā)文量最多為喻國(guó)明的38篇，即Npmax=38，求得Mp值為5，即發(fā)表文獻(xiàn)5篇以上的作者可視為該領(lǐng)域的核心作者。由此，可見智能媒體研究領(lǐng)域核心作者共21位，核心作者共發(fā)表文獻(xiàn)178篇，僅占相關(guān)文獻(xiàn)總量的35.6%，遠(yuǎn)未達(dá)到普賴斯提出的核心作者發(fā)表數(shù)量之和占總文獻(xiàn)數(shù)量50%的指標(biāo)。可見，國(guó)內(nèi)智能媒體領(lǐng)域雖然形成了較為明顯的作者合作集群，但核心作者群尚未形成。

(二)發(fā)文機(jī)構(gòu)

由表2可知，中國(guó)傳媒大學(xué)發(fā)文量最多，達(dá)到62篇，其次中國(guó)人民大學(xué)達(dá)到45篇，前10家機(jī)構(gòu)共發(fā)文266篇，占總量的53.2%，基本涵蓋國(guó)內(nèi)重點(diǎn)高校和社科院。根據(jù)普賴斯定理該研究領(lǐng)域存在核心研究機(jī)構(gòu)。

從論文研究?jī)?nèi)容來(lái)看，這10家單位均利用自身的優(yōu)勢(shì)和專長(zhǎng)來(lái)開展相關(guān)研究，如中國(guó)傳媒大學(xué)，自2019年起與新浪AI媒體研究院聯(lián)合啟動(dòng)了中國(guó)智能媒體發(fā)展研究系列課題，每年發(fā)布《中國(guó)智能媒體發(fā)展報(bào)告》成果，已形成智媒體產(chǎn)業(yè)研究團(tuán)隊(duì)；北京師范大學(xué)在喻國(guó)明教授帶領(lǐng)下形成計(jì)算傳播研究團(tuán)隊(duì)；清華大學(xué)形成算法與大數(shù)據(jù)輿情的研究團(tuán)隊(duì)。

(三)發(fā)文期刊

根據(jù)檢索結(jié)果統(tǒng)計(jì)該主題的研究共有77個(gè)期刊發(fā)文，總體而言，期刊分布相對(duì)比較分散，并沒有集中于某幾個(gè)期刊，由此反映該主題研究涉及學(xué)科相對(duì)廣泛。由表3可知，發(fā)文量最多的是《傳媒》，達(dá)到71篇；其次是《新聞與寫作》，達(dá)到70次；其他大于15篇期刊按照數(shù)量從大到小依次有：《現(xiàn)代傳播》《出版廣角》《電視研究》《中國(guó)編輯》《編輯之友》《當(dāng)代傳播》《中國(guó)出版》《新聞愛好者》。而該領(lǐng)域發(fā)文最早是《當(dāng)代傳播》，在2008年發(fā)表《從“地球村”到“地球腦”——智能媒體對(duì)生命的融合》一文，該文是最早從學(xué)術(shù)上涉及智能媒體，但只是把智能媒體作為背景[11]。真正開始研究智能媒體是在2015年之后，刊文量前十的期刊累計(jì)發(fā)文328篇，占發(fā)文總量的65.9%，反映出該領(lǐng)域的研究還是以新聞傳媒類與出版類期刊為主。

表3 智媒體研究載文量前十發(fā)文期刊

三、智能媒體研究高頻詞與研究熱點(diǎn)

(一)智能媒體研究高頻詞分布

關(guān)鍵詞是對(duì)整篇論文研究重點(diǎn)的高度概括和提煉，也是作者對(duì)研究發(fā)現(xiàn)重要體現(xiàn)[9]。本文用CiteSpace5.7.R1軟件計(jì)算高頻關(guān)鍵詞及中心性，并結(jié)合普賴斯原理來(lái)確定核心關(guān)鍵詞，計(jì)算得到關(guān)鍵詞的閾值為9.67，因此選取頻數(shù)大于10的關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞，并將中心性在0.03以上高頻關(guān)鍵詞作為研究對(duì)象，如表4所示。

表4 前十高頻關(guān)鍵詞與中心性統(tǒng)計(jì)表

由表4可知，新聞行業(yè)中“人工智能”“智能媒體”“媒體融合”“5G”“大數(shù)據(jù)”“算法”等新一代信息技術(shù)是研究熱點(diǎn)。

(二)智能媒體研究熱點(diǎn)

為了進(jìn)一步厘清研究熱點(diǎn)的聚類情況，筆者將關(guān)鍵詞出現(xiàn)最小頻次設(shè)置為6，并選取主題和關(guān)鍵詞選項(xiàng)進(jìn)行關(guān)鍵詞的聚類分析運(yùn)算，經(jīng)過(guò)CiteSpace5.7.R1進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚類分析，最終得到如圖1所示關(guān)鍵詞聚類圖譜。筆者結(jié)合高頻關(guān)鍵分析結(jié)果和文獻(xiàn)精讀情況，將關(guān)鍵詞聚類圖譜分為三大類研究熱點(diǎn)。

圖1 關(guān)鍵詞聚類圖譜

第一類：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用發(fā)展。圖1可知，這一主題包含#0智能媒體、#1人工智能、#3信息傳播、#5媒介融合、#65G、#9新媒體、#10智能傳播等聚類關(guān)鍵詞。從宏觀層面來(lái)看，彭蘭(2019)從新聞產(chǎn)業(yè)視角提出數(shù)字技術(shù)不僅重塑了整個(gè)新聞行業(yè)的業(yè)態(tài)面貌[12]，也在微觀上重塑了傳媒產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)鏈[13]；胡正榮(2017)也認(rèn)同數(shù)字技術(shù)為加快傳統(tǒng)媒體深度融合提供重要?jiǎng)恿14]。從中觀層面來(lái)看，喻國(guó)明(2017)從組織視角提出信息技術(shù)改善傳統(tǒng)媒體組織部門自成體系、各自為戰(zhàn)、相對(duì)獨(dú)立、相互割離的問題，促進(jìn)部門之間融合發(fā)展，提升組織管理效率[15]。從微觀層面來(lái)看，許向東、郭萌萌通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)加快新聞生成的速度和總量，拓展新聞報(bào)道的范圍，提高新聞稿件的質(zhì)量，媒體行業(yè)出現(xiàn)大量的新興崗位[16]。當(dāng)前大量研究重點(diǎn)關(guān)注人工智能技術(shù)對(duì)新聞選題[17]、新聞策劃[18]、新聞寫作[19]、新聞推送[20]等采寫編評(píng)播環(huán)節(jié)等方面的研究，也有零散研究關(guān)注5G新形態(tài)[21][22]、區(qū)塊鏈+新聞[23]、VR新聞[24]。

由此可見，既有的研究更多從新聞業(yè)務(wù)方面展開，重點(diǎn)探討新聞智能分發(fā)機(jī)制局限(低俗化、信息窄化、意見極化)，但實(shí)踐中數(shù)字技術(shù)被廣泛運(yùn)用到新聞傳播領(lǐng)域中的內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容分發(fā)、人機(jī)交互和用戶管理等生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，其推動(dòng)新聞行業(yè)從光電時(shí)代走向智能時(shí)代，即內(nèi)容生產(chǎn)從單一(專業(yè)生產(chǎn))走向多元化(專業(yè)生產(chǎn)+用戶生產(chǎn)+機(jī)器生產(chǎn))，傳播方式由粗放走向精準(zhǔn)，運(yùn)營(yíng)模式從單一走向全產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)作[25]。可見，既有理論研究落后于實(shí)踐，究其原因，一方面是數(shù)字技術(shù)在新聞業(yè)應(yīng)用研究時(shí)間較短，另一方面是容易將該研究歸結(jié)為數(shù)字技術(shù)在新聞業(yè)的應(yīng)用。實(shí)際上，與其他行業(yè)相比，新聞行業(yè)具有政治和服務(wù)的雙重屬性，顯然有必要對(duì)其數(shù)字技術(shù)在新聞行業(yè)的相關(guān)理論進(jìn)行深入研究，尤其是新聞業(yè)與區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)、VR、5G等技術(shù)融合的相關(guān)研究還相對(duì)缺乏。

第二類：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用反思。圖1可知，這一主題包含#4智能媒體、#8人工智能、#11等聚類關(guān)鍵詞。技術(shù)是一把雙刃劍，數(shù)字技術(shù)在給新聞業(yè)帶來(lái)巨大變革的同時(shí)，也帶來(lái)很多新的新聞倫理失范的問題[26]，因此，如何規(guī)避這些技術(shù)帶來(lái)的新問題，成為數(shù)字時(shí)代必須面對(duì)的問題。根據(jù)聚類關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)精讀發(fā)現(xiàn)主要有“信息繭房”“隱私安全”和“人文價(jià)值”等三類問題。一是信息繭房概念是由美國(guó)學(xué)者Cass R(2002)在《信息烏托邦———眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》一書中提出，即用戶只選擇自己感興趣和喜歡的內(nèi)容，進(jìn)而形成一種知識(shí)窄化和同質(zhì)化，易導(dǎo)致“回聲室”效應(yīng)和形成“群體極化”等社會(huì)問題[27]。彭蘭(2020)的研究認(rèn)為信息繭房的形成與個(gè)人因素、社交網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、算法等因素相關(guān)[28]。而喻國(guó)明、方可人(2020)從媒介多樣性和信源信任視角運(yùn)用實(shí)證研究的方法發(fā)現(xiàn)，算法并不是導(dǎo)致用戶信息繭房的原因，并發(fā)現(xiàn)收入和學(xué)歷等社會(huì)差別容易到信息鴻溝產(chǎn)生[29]?？梢?，信息繭房效應(yīng)的存在導(dǎo)致形成兩種不同觀點(diǎn)，還有待以后用科學(xué)研究方法進(jìn)一步深入研究。二是隱私安全是指用戶數(shù)據(jù)存在被泄露和被亂用的風(fēng)險(xiǎn)[30]。當(dāng)前數(shù)據(jù)隱私泄露和用戶信息被平臺(tái)過(guò)渡獲取是當(dāng)前數(shù)字時(shí)代的一個(gè)嚴(yán)重問題，張靜認(rèn)為這種情況會(huì)導(dǎo)致新聞算法倫理失范、版權(quán)侵犯、算法偏見、新聞失真甚至假新聞[31]。曾振華(2017)也發(fā)現(xiàn)數(shù)字時(shí)代個(gè)人隱私被侵犯或信息泄露具有很強(qiáng)的隱秘性[32]，甚至?xí)纬伤惴ò詸?quán)。為此，如何保護(hù)用戶的隱私安全成為學(xué)界研究熱點(diǎn)，如盛小平和焦鳳枝從法律視角[33]、張春艷和郭巖峰從技術(shù)[34]的視角展開相關(guān)研究。三是人文價(jià)值是指數(shù)字技術(shù)融入新聞怎么具備人思維和情感，怎么用技術(shù)實(shí)現(xiàn)具備人類真實(shí)情感和思維的報(bào)道，甚至關(guān)照到人內(nèi)心世界，走出機(jī)器人僵化和模板為報(bào)道方式。孟育耀從技術(shù)依賴、數(shù)據(jù)權(quán)利蔓延、人本層面三個(gè)視角研究人工智能技術(shù)新聞缺乏人文價(jià)值的主要原因[35]，周葆華和駱陶陶(2018)從人機(jī)協(xié)同的角度來(lái)看，人機(jī)要做明確邊界，利用人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，規(guī)避其情感缺點(diǎn)，即實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同才能實(shí)現(xiàn)更好的新聞業(yè)局面[36]。

由此可知，數(shù)字技術(shù)對(duì)新聞業(yè)來(lái)說(shuō)是把雙刃劍，數(shù)字技術(shù)已改變甚至顛覆傳統(tǒng)新聞行業(yè)，既有研究多用純理論和實(shí)踐視角展開對(duì)新聞生產(chǎn)、用戶、傳播的新形態(tài)來(lái)開展研究。如信息繭房到底存不存在，但缺乏權(quán)威的系統(tǒng)研究去證實(shí)。整體上，現(xiàn)階段研究多屬于提出問題，但缺乏相應(yīng)解決問題的研究，目前還沒有一個(gè)系統(tǒng)微觀模型來(lái)刻畫數(shù)字技術(shù)引發(fā)的新聞負(fù)面影響內(nèi)在機(jī)制。

第三類：全媒體人才培養(yǎng)。由圖1可知，這一主題包含#2人才培養(yǎng)。數(shù)字時(shí)代如何培養(yǎng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的全媒體人才引起諸多學(xué)者的關(guān)注[37-38]，主要有三種人才培養(yǎng)模式。第一種是業(yè)界培養(yǎng)：加強(qiáng)實(shí)踐能力的訓(xùn)練，如通過(guò)任務(wù)導(dǎo)向來(lái)提升業(yè)務(wù)能力，全媒體人才必須具備全媒體思維、社會(huì)責(zé)任能力、核心業(yè)務(wù)能力、情境內(nèi)涵的認(rèn)知能力[39]；第二種是學(xué)校培養(yǎng)：提倡多學(xué)科多領(lǐng)域交叉線融合[40]，高校走多學(xué)科融合的新文科、新工科和新藝科的發(fā)展道路[41]，探索建立與數(shù)字時(shí)代相適應(yīng)的數(shù)字化傳媒教育范式，并有學(xué)者提出全媒體人才既要有人工智能本專業(yè)的人才，也要有跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的交叉型、高層次人才[40]，與此同時(shí)，高校應(yīng)著重培養(yǎng)碩士生適應(yīng)智媒時(shí)代的業(yè)務(wù)實(shí)踐能力、多學(xué)科理論視野，以及數(shù)據(jù)和研究方法素養(yǎng)，例如在教學(xué)方式上可考慮智能媒體平臺(tái)化教學(xué)、合作項(xiàng)目式教學(xué)等新模式；第三種是學(xué)界與業(yè)界聯(lián)合培養(yǎng)：同時(shí)鞏固增強(qiáng)理論和實(shí)踐，結(jié)合校內(nèi)、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)界相關(guān)資源，制定融合媒體人才教育策略[42]。媒體和高?？稍谝欢ǖ恼咧С窒聦?shí)現(xiàn)對(duì)口定點(diǎn)合作，共建新媒體實(shí)驗(yàn)室教學(xué)和實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等[43]。

由此可知，學(xué)者們主要聚焦智媒體時(shí)代下全媒體人才培養(yǎng)模式和渠道問題，以及人才培養(yǎng)過(guò)程中關(guān)鍵性問題，但現(xiàn)有研究沒有從微觀的視角分析全媒體人才可分為哪些類別，如生產(chǎn)制作類、運(yùn)營(yíng)維護(hù)類、決策統(tǒng)籌類、創(chuàng)意創(chuàng)造類，每一類別具備什么特征，以及影響全媒體人才培養(yǎng)的內(nèi)外部因素是什么。

四、智能媒體研究主題的演化路徑與前沿

(一)智能媒體研究主題的演化路徑

演化主題、演化路徑研究通常用關(guān)鍵詞詞頻隨時(shí)間突變態(tài)勢(shì)來(lái)進(jìn)行研判[9]。在CiteSpace5.7.R1使用時(shí)間圖譜(Timezone)來(lái)進(jìn)行分析，首次出現(xiàn)時(shí)間相同關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)聚合在同一時(shí)間段，時(shí)間分割為1年，按照時(shí)間從2003—2020年進(jìn)行排列，具體情況見圖2。由圖2可知，該主題的研究中最大節(jié)點(diǎn)是“人工智能”，其次是“媒體融合”“大數(shù)據(jù)”“智能媒體”“算法”等關(guān)鍵詞，通過(guò)這些關(guān)鍵詞及關(guān)聯(lián)文獻(xiàn)的研讀進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵詞時(shí)間跨度大、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)比較復(fù)雜。牽涉因素包括政策、環(huán)境、新一代信息技術(shù)、社會(huì)治理等，表明智媒體研究?jī)?nèi)容呈現(xiàn)多元化。綜合時(shí)間圖譜和當(dāng)前智媒體發(fā)文態(tài)勢(shì)，可將該領(lǐng)域的研究演化過(guò)程劃分為三個(gè)階段：

圖2 智能媒體研究熱點(diǎn)時(shí)區(qū)圖

第一階段(2003—2015年)智能媒體研究的起步階段。這一階段時(shí)間跨度超過(guò)10年，但總發(fā)文量只有12篇，僅占總量的2.4%。表明該主題的研究尚未引起學(xué)界大量的關(guān)注。這一時(shí)期研究大多關(guān)注是“大數(shù)據(jù)”“算法治理”，只有個(gè)別學(xué)者專門對(duì)智媒體展開研究。張雷最早論述智能媒體對(duì)生活的積極影響，并指出智能媒體是未來(lái)社會(huì)媒體主要形式[11]；彭蘭對(duì)數(shù)字媒體、網(wǎng)絡(luò)媒體、新媒體進(jìn)行系列研究[43]?？傊?，第一階段出現(xiàn)這些關(guān)鍵詞對(duì)智媒體研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，并奠定智媒體研究的理論基礎(chǔ)，起到拋磚引玉的作用。

第二階段(2016—2018年)智媒體研究的發(fā)展階段。期間，隨著2016年國(guó)務(wù)院編制的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》中提出要“重點(diǎn)突破新興領(lǐng)域人工智能技術(shù)”，國(guó)家發(fā)改委發(fā)布的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》中提出要培育人工智能新興產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新，提升終端產(chǎn)品智能化水平。2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了“三步走”的戰(zhàn)略目標(biāo)，宣布舉全國(guó)之力在2030年搶占人工智能全球制高點(diǎn)。2018年3月5日，“人工智能”繼2017年后第二次被寫入政府工作報(bào)告，這些政策的出臺(tái)體現(xiàn)了人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的趨勢(shì)，智能媒體的發(fā)展根據(jù)政府政策的指導(dǎo)，順應(yīng)了AI的落地走向。智能媒體體系建設(shè)得到有力推動(dòng)，促進(jìn)了相關(guān)領(lǐng)域的理論研究發(fā)展。該階段文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量總體上多于第一階段，增長(zhǎng)趨勢(shì)較為明朗。這一階段時(shí)間跨度占總體時(shí)長(zhǎng)的27.3%，文獻(xiàn)數(shù)量為117篇，占總文獻(xiàn)數(shù)的23.4%。

第三階段(2019—2020年)智媒體研究縱深發(fā)展，國(guó)內(nèi)智能媒體相關(guān)研究處于快速發(fā)展階段。在國(guó)家大力扶持人工智能產(chǎn)業(yè)等多項(xiàng)背景下，智能媒體領(lǐng)域文獻(xiàn)數(shù)量實(shí)現(xiàn)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，并且未來(lái)也會(huì)處于持續(xù)上升趨勢(shì)，說(shuō)明未來(lái)智能媒體依然有極高的研究?jī)r(jià)值，依舊會(huì)是研究的重點(diǎn)。這一階段時(shí)間跨度雖不長(zhǎng)，但文獻(xiàn)數(shù)量占總文獻(xiàn)數(shù)的74.2%?？傮w而言，在過(guò)去近20年中，我國(guó)智能媒體研究歷經(jīng)起步、發(fā)展、縱深發(fā)展三個(gè)階段，CSSCI期刊中的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量明顯增加，未來(lái)也會(huì)持續(xù)成為研究熱點(diǎn)。

(二)智媒體研究前沿

研究前沿通常表示一個(gè)領(lǐng)域最新的研究動(dòng)態(tài)，一般隨時(shí)間變化而不斷更新。知識(shí)圖譜獲取研究前沿主要通過(guò)測(cè)量關(guān)鍵詞或者關(guān)鍵詞使用頻率的變化幅度確定。基于此，筆者運(yùn)用CiteSpace5.7.R1軟件進(jìn)行“burstness”關(guān)鍵詞突現(xiàn)度計(jì)算，運(yùn)算結(jié)果如表5所示。分析得出智能媒體領(lǐng)域熱門突發(fā)詞如圖2所示，其中根據(jù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)度從大到小的依次有：大數(shù)據(jù)、算法向善、算法治理、治理能力、社會(huì)治理、算法倫理、算法新聞、媒體融合、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能。從這些關(guān)鍵詞本身蘊(yùn)含的意義以及出現(xiàn)的時(shí)間來(lái)分析，主要分為兩個(gè)階段。

表5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)度分析

第一個(gè)階段(2003—2014年)，突發(fā)詞較多，在新一代信息技術(shù)應(yīng)用到媒體的大背景下，大多數(shù)研究圍繞大數(shù)據(jù)、算法、算法治理、算法倫理展開。在此階段對(duì)智能媒體的研究還處于算法初始階段，這些關(guān)鍵詞充分說(shuō)明媒體受到信息技術(shù)影響較大，具有非常強(qiáng)的技術(shù)特征和技術(shù)導(dǎo)向。

第二階段(2015—2018年)，此階段的突發(fā)詞為媒體融合、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能。從這些關(guān)鍵詞出現(xiàn)的時(shí)間和含義來(lái)分析，媒體融合的主題研究緊跟國(guó)家政策實(shí)施，具有典型的政策導(dǎo)向性。如《關(guān)于推動(dòng)傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》(2014)、《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》(2015)、《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》(2017)。這些政策建議的出臺(tái)，催生人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等新一代信息技術(shù)在媒體行業(yè)的深度應(yīng)用及相關(guān)問題(智媒體產(chǎn)品、智媒體生態(tài)、媒體智能化轉(zhuǎn)型)的結(jié)合成為學(xué)者們的研究前沿。

五、研究結(jié)論與展望

(一)研究結(jié)論

本文以智媒體為研究主題，以中國(guó)知網(wǎng)2003—2020年的關(guān)于智媒體的核心期刊和CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)為研究對(duì)象，使用CiteSpace5.7.R1文獻(xiàn)可視化軟件并結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量軟件進(jìn)行計(jì)量分析，較深入分析智媒體的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)、演化路徑和研究前沿。

結(jié)論一：自2003年起，智能媒體研究呈現(xiàn)逐年增多趨勢(shì)，2018起發(fā)文量呈現(xiàn)倍增態(tài)勢(shì)，成為現(xiàn)階段新聞傳播學(xué)科研究熱點(diǎn)之一；發(fā)文作者跨單位之間合作較為稀少，大多數(shù)都是本單位之間小范圍合作，合作關(guān)系不明顯，尚未形成穩(wěn)定的研究團(tuán)隊(duì)；研究人員和研究單位都集中在北京高校和科研院所，并根據(jù)所在單位優(yōu)勢(shì)和研究專長(zhǎng)來(lái)開展研究，形成一定研究特色。其中，中國(guó)傳媒大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)的發(fā)文量位居前兩位，中心性強(qiáng)，喻國(guó)明和彭蘭兩位學(xué)者貢獻(xiàn)較大；智媒體研究的刊文期刊部分比較分散，反映這一主題研究呈現(xiàn)多元化態(tài)勢(shì)。

結(jié)論二：智能媒體研究主題出現(xiàn)多樣化特征，并具有明顯的政策導(dǎo)向和技術(shù)應(yīng)用特征。根據(jù)高頻和中心性發(fā)現(xiàn)，核心研究熱點(diǎn)包括：算法、媒體融合、5G、大數(shù)據(jù)、新聞生產(chǎn)、新聞推送、媒體治理等。進(jìn)一步進(jìn)行高頻詞和背后相關(guān)文獻(xiàn)研讀，智媒體研究的熱點(diǎn)可分為三個(gè)方面：(1)新一代信息技術(shù)對(duì)媒體組織和媒體業(yè)務(wù)的影響，包括“人工智能”“信息傳播”“5G技術(shù)”“傳統(tǒng)媒體”“新媒體”“智能傳播”等；(2)新一代信息技術(shù)對(duì)媒體的負(fù)面影響，包括“信息繭房”“算法倫理”“社會(huì)治理”“媒體治理”等；(3)全媒體人才培養(yǎng)，包括“人才培養(yǎng)”“人機(jī)協(xié)同”等。

結(jié)論三：智媒體研究的演化過(guò)程可分為3個(gè)階段，即起步階段、發(fā)展階段和縱深階段。起步階段主要停留在智媒體本體的研究，雖其相關(guān)研究較少涉及，但該階段奠定了該領(lǐng)域研究基礎(chǔ)；發(fā)展階段多從微觀視角進(jìn)行研究，主要集中在新一代信息與新聞生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，如信息采集、智能編輯、新聞推送等。通過(guò)分析關(guān)鍵詞中心度和突現(xiàn)強(qiáng)度發(fā)現(xiàn)，人工智能處于研究前沿位置；縱深階段側(cè)重于深入研究新一代智媒體，同時(shí)結(jié)合新的政策導(dǎo)向和輿論引領(lǐng)的要求，算法向善、人機(jī)協(xié)同、新型主流媒體、智媒體高質(zhì)量發(fā)展等將成為研究前沿。

(二)研究展望

首先，從研究整體現(xiàn)狀而言，研究機(jī)構(gòu)以高校為主力軍，媒體機(jī)構(gòu)研究成果較少，未來(lái)學(xué)界與業(yè)界的深度合作值得期待；其次，從研究領(lǐng)域和主題來(lái)看，研究范圍相對(duì)較窄、深度不夠，缺乏創(chuàng)新理論和交叉學(xué)科研究；最后，從研究方法來(lái)看，現(xiàn)階段思辨型研究較多，規(guī)范化的研究是未來(lái)研究趨勢(shì)。目前該領(lǐng)域的研究已走過(guò)啟蒙階段進(jìn)入發(fā)展階段，越來(lái)越多業(yè)界和學(xué)界人士開始關(guān)注，預(yù)計(jì)未來(lái)的研究將進(jìn)入快車道。一方面，可以把握數(shù)字技術(shù)賦能新聞業(yè)深度融合發(fā)展的現(xiàn)實(shí)意義，進(jìn)一步拓展研究主題，深度挖掘新聞業(yè)務(wù)鏈各環(huán)節(jié)與數(shù)字技術(shù)融合的問題，如機(jī)器新聞與用戶閱讀行為、虛假新聞治理、數(shù)據(jù)污染與新聞治理、智能技術(shù)應(yīng)用與員工工作滿意度等。另一方面，積極推進(jìn)具有中國(guó)特色的新聞理論研究與智慧媒體實(shí)踐研究的緊密結(jié)合，特別是在一些新理念、新做法和新業(yè)態(tài)的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步提高理論研究的水平，堅(jiān)持科學(xué)精神對(duì)話經(jīng)典理論，重視規(guī)范化的研究。