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近年来，随着新媒体的发展相关的研究数量和质量也大为提高，学者在研究中不断采用新理论、新视角和新方法，从而大大推动了新闻传播学研究。其中新媒体治理的研究是一个跨学科综合性研究，其研究领域涉及到公共管理、情报科学、计算科学、法学伦理学等学科。通过解读下列论文，我们来看看有哪些创新。 网络空间内容失序现象泛化及网络空间复杂多样化的趋势要求治理方式的深刻变革。为了遵循工具理性原则和契合政策网络的需要，网络空间内容治理中政策工具的选择受到工具特征、政策环境、应用背景和政策网络结构的影响。对此，作者认为政策工具选择与运用的基本逻辑体现为，“工具理性”是基本原则，优化组合和高效配置是核心，政策网络结构特征是关键变量。应通过创新政策工具运用促进网络空间内容治理由政府监管向生态治理转变，构建政策网络中行动者间的良性互动模式，共同致力于网络空间治理效能的提升。这是一个社会互动理论主导下的公共管理和新媒体内容治理研究。 新媒体时代的网络舆情风险治理——以社会燃烧理论为分析框架 网络舆情风险治理既是一个新闻传播研究，也是一个公共管理研究，在这一研究中目前社会燃烧理论运用较多。在社会燃烧理论视角下，网络舆情的失序是社会因素的“燃烧物质”“助燃剂”“点火温度”共同作用的结果。新媒体改变了人们的交往方式，增大了舆情风险的触发概率，其机理表现为技术的“易可及性”“话语赋权”“放大效应”扩展了网络舆情触发的“可燃范围”、拓展了网络舆情激化的“助燃空间”、升高了网络舆情失序的“点燃温度”。传统“技术熔断”模式已难以应对新媒体时代更具突发性与规模化、隐匿性与盲目化、开放性与无中心化特征的舆情传播态势。新媒体时代的网络舆情风险治理要依托现代信息技术全面监测“可燃物”、系统治理“助燃空间”、重塑秩序避免舆情“升温点火”。 这是一个对策性研究。文章从内容、平台、用户等互联网治理对象出发，对短视频平台治理存在的问题进行分析，发现目前主要存在雷同化、垄断化和低门槛化三大发展趋势，以及事后治理、模糊规范、手段单一等治理问题。为解决相关问题，作者依据多利益攸关方治理模式，从创新治理、关系治理和依法治理三个层面对短视频平台的互联网治理提出可行性对策。 论新媒体语境下跨文化传播伦理困境与建构原则 在新媒体语境下也存在着如信息传播失衡、文化霸权、种族主义偏见、文化认同危机等诸多传播伦理困境与失范的现象。这需要我们采取措施积极应对: 建构一种以全球性道德共识为基础的跨文化传播伦理规制。为此，我们提出跨文化传播伦理建构的四条基本原则，即公正平等、自由自律、尊重互敬、宽容共存原则。这四条基本原则是跨文化传播伦理建构的核心，为建构伦理规制与指导伦理实践标明方向、奠定基石。 新媒体时代抗议性谣言传播及其善治策略研究 这是一篇博士论文，论文跳出以信息是否属实和是否经由官方发布来界定谣言的传统认知框架，试图以更加中立的视角解读谣言的传播，认为谣言是广泛传播的、含有极大的不确定性的信息。也就是说，只要社会存在不确定性的信息，就不可避免地有谣言存在的合理性。本文并不定性谣言为负面的信息，但需要治理的是负面的谣言信息，因为负面的谣言信息可能带来危害性的社会影响，这其中，尤以抗议性谣言为甚。把“抗议性谣言”作为研究对象是一个创新。研究发现，新媒体并非抗议性谣言唯一主要的发布平台，传统媒体也往往成为抗议性谣言的发源地，而抗议性谣言在具有负面社会影响的同时，也具有一定的正面社会意义，因此，需要摒弃以往对于新媒体时代的谣言“一刀切”的简单应对方法。本文在充分理解与辩证看待抗议性谣言及其传播特征的基础上，导入善治理念，并试图将抗议转为协商与对话，提出了正视和正面回应抗议性谣言传播的具体策略。 随着人工智能进入互联网，新闻算法推荐也进入了新媒体平台作为对信息超载的应对，以大数据驱动的智能算法推荐系统席卷了互联网资讯平台。新闻算法推荐系统基于用户行为的统计对信息进行筛选，巧妙地避开了理解信息内容的难题。但对新闻算法推荐系统的原理进行分析，可以发现其巧妙之处也正是其致命弱点所在——不能充分理解信息的内容，就不可能准确判断信息的质量和价值。基于统计而不是基于理解的信息选择，在提高信息获取效率的同时，也会制造和加剧信息失衡和信息歧视，成为偏见、劣质信息的传声筒和媒体负面效应的放大器。此外，新闻算法推荐系统还有可能被用来操纵信息，成为一些人谋取利益的新工具，使新闻算法推荐系统可能成为“扭曲的棱镜”，经由它呈现给公众的某些社会图景可能偏离甚至严重偏离客观现实，从而导致公众的社会认知出现不同程度的偏差。对此，文章提出不能让算法来定义社会，对新闻算法推荐系统可能产生的负面作用要高度重视，需要从政府监管、企业自律、公众网络媒体素养教育三个方面实施综合治理。 随着新媒体进入大数据和智媒时代，因此，应用人工智能技术建立智能规范模式的探索，为网络语言规范治理提供一种新的思路与手段。但当下的人工智能发展还处于初级阶段，难以应对极其复杂的内容把关，因此必须建立基于深度学习的网络语言规范智能管理模式，它包括：建立生态语言学视域下的网络语言语料库、多模态的网络语言语义语境的自动匹配、网络语言中不规范内容识别与检测等。这是一个把人工智能与把关人理论结合起来的研究。随着计算传播学的发展，人工智能将赋能新媒体治理，它也将广泛应用到新媒体治理和管理的研究中。 总的来看，新媒体治理的研究虽然较多，但主要是描述性、解读性和对策性的应用研究，学术性比较强的文章不多；研究定性为主，对新理论新方法应用不够，对新媒体规制创新理论支持不够。由此可见，对于这个交叉学科和新兴领域的研究还需要时间积淀。 |
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