李華? 吳曄? 原鳳妍? 王琪方

【內容摘要】本研究從傳播學 Q1 區英文期刊和新聞與傳播學 CSSCI 中文期刊中篩選出 227 篇計算傳播學的相關論文，對 2024 年的研究進展進行了系統梳理與分析，以揭示計算傳播學的最新發展態勢。研究顯示，2024 年計算傳播學呈現出理論與實踐雙重融合、研究議題多樣化以及方法論持續創新的顯著特征。未來，計算傳播學將在整合傳統傳播理論與現代計算方法方面繼續深化，為解決復雜的傳播問題提供更具前瞻性的研究路徑。

【關鍵詞】計算視覺傳播；生成式人工智能；社交機器人實驗；方法創新

計算傳播學作為融合計算方法與傳播學理論的跨學科研究方向，已經逐漸發展成為理解現代信息傳播和社交互動的重要工具。2024 年的研究特別關注了大模型、算法與人工智能對信息傳播影響、計算傳播方法創新與應用等議題，涵蓋了從理論創新到實證應用的廣泛主題。

一、數據采集與篩選

本文的研究數據來自傳播學 Q1 區英文期刊和新聞與傳播學 CSSCI 中文期刊，從中篩選出 227 篇與計算傳播學相關的論文，它們代表不同主題的最新成果。通過對這些論文的內容進行歸納和分析，本文總結了 2024 年計算傳播學研究中的 11 個核心主題，這些主題涵蓋了從數據采集方法的創新、社交機器人在實驗中的應用，到計算內容分析的突破性進展，反映了計算傳播學的多樣化發展和學科體系的逐步成熟。

二、關鍵研究議題

（一）大模型：認知能力、輿情研判與內容生產

ChatGPT 類大語言模型在各類應用場景中逐漸展現出強大的潛力和影響力，依舊成為重要的研究熱點。

虞鑫和王金鵬評估了大語言模型的認知能力和潛在偏見，通過采用“圖靈實驗”方法，讓大語言模型模擬人類的態度與行為，在針對中、美、德三國的 3000 名受訪者開展的新聞真實性判定的調查實驗（政治新聞組 / 非政治新聞組），并利用GPT-3.5 生成了相應的 3000 份“硅樣本”以進行對比分析。結果顯示，ChatGPT 在新聞真實性判定任務上具有優勢，尤其在政治新聞和真實新聞的判斷上表現優于人類，但在非政治新聞和虛假新聞的判斷上遜于人類。此外，ChatGPT 存在一定的代際和語言偏見。

在輿論關注層面，任吳炯、張洪忠和燕東祺選取推特（X）和微博兩個平臺進行對比，分析了大模型在不同文化背景下的角色期望。結果顯示，微博平臺的期望更傾向于實用性產業的發展與應用，而 X 平臺則更側重于信息傳播技術的發展。與此同時，丁曉蔚等人關注到 ChatGPT 類大模型在輿情精準研判中的理論和應用，提出了一種基于“大數據、大模型、大計算”范式的輿情精準研判理論框架，并從學理層面探討了 ChatGPT 在文本分析、情緒識別、輿情預測和預警中扮演的角色。他們的實證研究表明，ChatGPT 對輿情研判具有較高的預測精度。

同時，周葆華和張悅采用算法審計方法考察了生成式 AI 在內容生產中的“標題黨”特征傾向，通過實證分析 ChatGLM3 和 GPT-4 兩個大模型對 973篇微信公眾號文章的標題生成的 48650 條標題內容，研究發現，在無額外提示的情況下，大模型生成的標題具有一定的“標題黨”特征傾向，其中 GPT-4 的傾向比 ChatGLM3 更為明顯，但它們的傾向均不及人類顯著。此外，提示對模型生成的“標題黨”特征傾向有顯著影響。

程蕭瀟和吳櫟騫則進一步探討了生成式 AI 在內容分析中的應用，通過實證分析中英文社交媒體上關于氣候變化的文本數據，考察了 GPT 在認知、情感和立場編碼上的效度差異和潛在的效度折扣問題。

這些研究展示了大語言模型在多個領域中的廣泛應用及其挑戰，從輿情研判到內容生成，再到跨文化的輿論關注，大模型的優勢和局限性也逐步顯現，未來的研究可關注其偏見、文化適配性以及效度等問題。

（二）算法與人工智能對信息傳播與社會關系的影響

在智能媒介與算法控制日益互嵌的現代數字社會，算法與人工智能技術正越來越多地影響著人們如何互動和獲取信息。它們不僅影響著信息的傳播路徑和受眾的接觸范圍，更深刻地影響著信息的內容生產、價值判斷和社會意義的建構。

2024 年國內外學者在計算傳播領域更加側重討論技術對人的影響，或者人機互動的體驗。算法的個性化推薦對社會聯系影響一直以來廣受學界關注，為了研究“孤獨算法問題”，Taylor 和 Chen 開發了感知算法響應度（PAR）和感知算法不敏感度（PAI）量表。他們發現，算法可以通過迎合用戶的身份需求來促進其社交聯結感。這意味著算法個性化對社交聯系的影響并非完全負面，關鍵在于用戶對算法的感知......(本文為文章截選，完整版請見《教育傳媒研究》2025年第1期，本刊已入中國知網、萬方、維普等相關學術數據庫）

本文系中央高?；究蒲袠I務費專項基金資助項目“精準國際傳播的理論與應用研究”“交叉學科視域下的人類元認知前沿問題研究”（項目批準號：1233300003）的階段性成果。