本刊特稿
搜索引擎图片中的职业性别刻板印象
——基于跨平台算法审计的研究
周葆华 罗 沛
【摘 要】人们通常将某一类性别占主导的职业与该性别联系在一起。在算法得到广泛应用的今天，这种刻板印象从社会数据进入算法，并在算法与用户交互的界面被呈现为偏见。本文关注中国本土的搜索引擎，通过搜索获取搜索引擎中不同排序的图片，将搜索引擎图片与人口普查数据中的职业性别比例进行对比，展开算法审计。研究发现，两个主要搜索引擎的图片搜索结果中都存在符合职业性别刻板印象的性别比例夸大现象，且这种夸大现象在女性占比较低的职业中更加明显；同时，二者都存在职业女性整体占比偏低的情况。在搜索结果排序中，有的搜索引擎靠前图片中刻板印象的比例夸张更严重。搜索算法吸收着职业性别刻板印象且直观地呈现在图片搜索结果中，并可能在算法和用户的认知循环之间进一步加深。
【关键词】搜索引擎；职业性别；刻板印象；算法偏见；算法审计
智能算法如何重构新闻价值？
——基于智能推荐平台算法审计的研究
黄阳坤 师 文 陈昌凤
【摘 要】有关推荐算法重构新闻价值的讨论已在学术界兴起，但这种影响是否真实存在？如存在，有哪些影响？相关问题迄今鲜有实证研究。本研究采用计算实验范式中的虚拟代理测试法，对国内一款头部算法短视频平台展开算法审计，针对不同情境下新闻类视频的新闻价值展开测量与比较。研究发现，在不同的实验场景中，时新性、新颖性、接近性、显著性、重要性，以及情绪极性与强度等要素均产生显著的变化，这些价值要素在算法中介、用户偏好的作用下时强时弱，表现出弹性。结果表明，各类新闻价值要素在承受了技术、专业机构、用户等多方“推拉”后发生显著“位移”，这种“位移”展现出一定本土特色，部分价值要素的变动或将挑战甚至颠覆行业与受众的新闻观念。本研究为算法语境下的新闻价值研究提供了一套切实可行的新方法，也为观察当今哪些主体参与新闻价值之重塑、各新闻价值要素如何排列等问题提供了实证窗口。
【关键词】新闻价值；推荐算法；算法审计；虚拟代理测试；计算传播
算法协作：平台劳动中“技术—组织”的嵌入与常规化实践
束开荣
【摘 要】本研究试图在主流平台劳动研究所遵从的“技术—控制”路径之外，探索算法得以嵌入本地平台劳动秩序的常规化过程，以此呈现“技术—组织”视角下的另类劳动景观。研究以“送外卖”为个案，揭示算法如何嵌入外卖站点对平台劳动的时空管理机制、组织绩效逻辑以及骑手社群，进而常规化平台劳动的在地秩序。研究发现，作为技术行动者的算法经由中介劳动组织的管理机制、自动调度与人工干预的关系平衡，以及劳工社群对平台算法的认知调节，生成了一种不同于算法规训的“算法协作”过程，由此为平台劳动中的算法神话祛魅。
【关键词】平台劳动；算法协作；算法规训；技术—组织
理解生成式AI：融通机器智能与人类智能的算法媒介
刘彧晗 喻国明
【摘 要】以媒介视角考察生成式AI是本文探讨的核心问题。研究尝试从媒介形态与特性、媒介化机制与路径方面为这一媒介技术提供较全面的价值阐释。研究认为，生成式AI具有独特的“微调”可供性，并赋予了“居”于机器智能与人类智能之“间”、连接机器智能要素与人类智能要素的媒介特性。生成式AI的媒介化力量，是借助机器的参数解构力和人类的标注牵引力实现的社会强媒介化过程，机器智能发挥解构社会秩序和执行生产过程的功能，人类智能则担任牵引社会方向和“赋魂”智力创新的角色。展望未来发展，生成式AI短期需解决数据契合度问题，完善模型；中期需解决使用契合度问题，培训提示工程；长期需解决社会契合度问题，适应政策市场。由此，生成式AI方可发挥最大的媒介化效应，迈向人机协同新文明。
【关键词】生成式AI；媒介特性；媒介化；复杂性范式；社会系统论
传播学
媒介使用对社会信心多元影响因素研究
——以综合社会调查（CGSS2021）数据为例
姚舜扬 席 涛 张国良
【摘 要】本研究以社会信心为因变量，以19省（市、区）为研究对象，基于定性比较分析方法（QCA）中的模糊集分析法（fsQCA），以中国综合社会调查（CGSS2021）数据为样本，探究作为条件变量的诸多因素对社会信心的影响，并探究各类影响因素的不同作用，以及各类影响因素可能的多元组合与社会信心之间的因果关联。研究发现，传统媒介使用和新媒体使用对社会信心的影响有明显差异，新媒体使用是影响中国公众社会信心偏向的基础性因素，而地区人均收入因素的作用并不明显。总体而言，没有任何单一因素能够影响社会信心的感知。本研究得出形成社会信心感知的组合方案和影响社会信心感知的基本模式，从而拓展了媒介使用与社会信心研究的视角，为媒介使用与社会关系研究提供了新的实证分析结果。
【关键词】社会信心；媒介使用；人际信任；模糊集定性比较分析法（fsQCA）
新媒体研究
认知突围还是直觉引力：健康风险经验视频中的说服线索与受众共情效果研究
刘嘉琪 刘 峰
【摘 要】突发公共卫生事件中，自媒体创作的个人经验视频广受关注，频频引发受众共情。本文运用共情理论与HSM理论，从共情双路径视角建构“启发式—系统式”线索框架，以B站968个健康风险经验视频和152,789条评论为研究对象，采用融合XGBoost与SHAP算法的可解释性机器学习技术，对内容信息量、信源多样性、视频主情绪、人格魅力、拟态氛围维度下27个说服线索的重要性及作用方向进行探索。研究揭示了显著影响受众共情程度的10个促进线索（如面部对称性、尽责性人格等）和4个抑制线索（如惊讶、图像熵等）。研究发现丰富了学界对公众经验视频传播的规律性认识，也为自媒体平台、政府部门、权威机构的共情引导实践提供了理论参考。
【关键词】健康风险；共情传播；计算传播；HSM；多模态认知计算
新闻史
劳动节的媒介话语实践与意义博弈（1919—1929）
彭志翔
【摘 要】1919—1929年，劳动节在中国兴起并逐步被问题化，成为各方力量实践理念、进行话语动员的场域。本研究聚焦于劳动节的媒介话语实践，分析政治报刊和商业报刊如何生产与争夺节日意义。研究发现：劳动节最初是一场报刊中的文化运动，承载着诸多进步观念，具有动员工人、抵抗北洋军阀的意涵；而后报刊成为多元节日话语表达与协商的舞台，政治报刊中的新观念借助商业报刊的“生意”沟通社会各界，实现社会动员；1927年后，国民党对报刊的管理消解了劳动节的多元话语与社会参与，节日仅具象征意义。
【关键词】劳动节；报刊；话语实践；社会动员
广告与公共关系
社交媒体广告信息呈现策略对分享意愿的作用机制研究
曾秀芹 陈 敏 刘旭阳
【摘 要】本研究探索信息框架（正面 vs. 负面）和效益目标（自己 vs. 他人）对社交媒体广告转发意愿的作用机制。实验结果表明：当信息框架为负面或效益目标为他人时，受众产生第三人效果（TPE）；而当信息框架为正面或效益目标为自己时，受众则产生相反的认知，即第一人效果（FPE）。在此影响过程中，TPE/FPE在信息呈现方式与分享意愿之间扮演着中介角色，而参照群体（目标受众 vs. 非目标受众）对效益目标与分享意愿之间起着调节作用。
【关键词】社交媒体广告；信息框架；效益目标；分享意愿
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