2、中心性

中心性是探究一个节点在语义网络中居于什么样的中心位置，本文测量点度中心度、中间中心度和接近中心度。点度中心度指的是与一个节点有直接关系的其他节点的数目，如果一个点与许多点直接相连，这个点具有较高的度数中心度；中间中心度测量的是行动者对资源的控制程度，如果一个点处于许多其它点对的最短的途径上，则说该点具有较高的中间中心度；接近中心度测量的是一个点与网络中所有其他点的距离，如果一个点到其他各点的距离都很短，则该点具有较高的整体中心度（刘军，2009）。

通过UCINET软件对多种中心度（Centrality）进行同时计算，得出两家媒体语义网络三种中心度数值。由于本研究涉及的子议题数目较多，因此仅对三种中心度计算结果排名靠前的六大子议题进行列举，详见表2。结果显示，《人民日报》语义网的中心子议题包括技术支撑、未来前景、公众心理、政策规划、成果应用、国际地位，此外技术风险和人民生活的中间中心度也比较高；《纽约时报》语义网的中心子议题包括成果应用、公众心理、技术突破、未来前景、技术支撑和伦理道德，此外政策规划中间中心度也比较高。两家媒体报道的中心子议题均包括技术支撑、未来前景、公众心理、成果应用，凸显了对人工智能这一新技术的来源、应用、未来和社会反应的关注。

3、群集分析

通过UCINET软件对两家媒体子议题共现矩阵的群集分别进行测算，按最少三个子议题为一个群集，得出《人民日报》有31个聚类子群，《纽约时报》有33个聚类子群，以可视化的方式呈现如下。基于群集结果，《人民日报》语义网可进一步归纳为技术研发、效果形态、政策规划三大宏观议题圈，《纽约时报》语义网可进一步归纳为风险控制、成果效应、战略竞争三大宏观议题圈，这些宏观议题构成了报道的内生框架。

五、 结论与讨论

新闻话语是掺杂着多重利益色彩并经过整合的有机文本，不同背景的新闻媒体巧妙或者不自觉地将意图与价值观灌输于文本之中，对受众产生影响（赵如涵、罗晨，2016）。这种影响的产生机制就是制造新闻框架，新闻框架不仅是报道文本的具体呈现方式，例如报道体裁、所在报纸版面、信息来源和态度倾向，而且是文本内在的语义逻辑与共现组合方式。

本文在回顾新闻报道框架研究时发现，大多数研究采用对文本进行类目建构的方法，单一地将框架界定为主题、体裁、版面、信源、调性等，主题划分也大多基于以往研究，或根据研究对象可能涉及的主题进行描述性统计，致使新闻框架并不能良好地反映研究对象本身。本文在对文本进行类目建构的基础上，辅助语义网分析方法，对中美主流媒体——《人民日报》和《纽约时报》人工智能相关报道中的新闻框架进行了由表及里、自下而上的全面呈现。

根据福柯、布迪厄的媒介话语作为象征性权力的命题推定，分属不同阵营的媒体拥有不同的组织规则，在其新闻作品中必然呈现不同的框架与话语特征，影射着多种力量的交织与博弈（曾繁旭、戴佳，2013）。本研究证实，《人民日报》与《纽约时报》对人工智能这一新兴科技议题的框架建构存在明显差异。

从报道版面来看，《人民日报》人工智能相关报道主要分布在国际版、科技版和经济版三大版面，而《纽约时报》的报道主要分布在技术、经济、区域、科学四大版块。究其原因，人工智能技术在美国兴起，美国本土主流媒体的报道会以技术追踪及其成果转化、经济效益为主，而中国在接受新一轮科技浪潮席卷后，会对世界主要科技大国的人工智能研究成果展开观察追踪，这在报道的版面设置上得以体现。报道体裁方面，《人民日报》以通讯和评论为主，《纽约时报》的报道体裁较为多元，分布更为均匀，包括通讯、特稿、评论和消息，其中特稿占比23%，体现了《纽约时报》这家主流媒体善于挖掘消息背后故事的媒体惯习。同时，两家媒体的评论写作，都涉及到人工智能的技术风险与伦理道德、机器智能是否会超越人类智能、亟需进行规则制定等问题。媒介议程反映公众议程，这体现了现代社会人们对于新技术所带来风险的担忧。

信源既是议题的论述方，又是知识生产的主体，“谁在说话？”折射出媒体框架的独特“选择”，媒体在信源选择之上进行架构从而烘托出框架的完形（赵如涵、罗晨，2016）。研究发现，两家媒体最主要的信源均为科研人员和产业界，这说明在中美两国，人工智能话题框架的主要定义者集中在技术研发和应用两大领域，这与以往科技报道框架研究的信源统计结果类似。经比较发现，《纽约时报》的信源更加多元，囊括了公众的声音，体现了报道的人性化框架。两家媒体对人工智能的态度同样呈现差异，《人民日报》报道文本的态度倾向以正面为主，《纽约时报》则大体上保持中立，由于人工智能新技术带来的不确定性，两家媒体的报道也均表现出质疑，或没有直接表露态度。

本研究通过语义网分析发现，《人民日报》共涉及26个子议题，《纽约时报》共涉及24个子议题，这些子议题就是报道的内生框架。子议题共现矩阵生成的语义网显示，《人民日报》的子议题语义网相比《纽约时报》的语义网密度更高，议题之间相互关联程度更高。其中，《人民日报》语义网的中心子议题包括技术支撑、政策规划、成果应用、未来前景和公众心理，此外还探讨了国际地位、技术突破；《纽约时报》语义网的中心子议题包括成果应用、公众心理、技术突破、未来前景和技术支撑，此外市场竞争议题与其它各节点连线较多，联系紧密。由此可以看出，两家媒体在人工智能报道方面的中心子议题存在交叉，关注点各有侧重。在宏观框架层面，《人民日报》语义网生成了技术研发、效果形态、政策规划三大宏观议题，《纽约时报》语义网生成了风险控制、成果效应、战略竞争三大宏观议题。这一差异与两家媒体的性质与两国人工智能技术的发展水平有关。《人民日报》作为中共中央机关报，其报道框架不可避免地涉及政策规划，为这一新兴科技的产生与应用定调，而且我国当前正在积极布局人工智能产业，媒体议程多与研发与效果有关。《纽约时报》作为美国主流市场化媒体，更加关注发展迅猛的人工智能领域内几家科技巨头的角力，以及科研成果在现实社会中的应用，此外美国暂时处于技术领先地位，相关研发更为成熟，媒体探讨的多为风险伦理、市场竞争和美国政府的军事用图。这些现实因素都通过语义网分析得出的报道内生框架得到了展现。

本研究认为，语义网络中浮现的子议题与各子议题间的相互勾连情况即为新闻文本的内生框架，子议题共现中呈现的中心子议题，和各子议题通过聚类形成的宏观议题，共同构成了报道的议题框架。基于以上分析得出，在探讨人工智能话题时，《人民日报》的文本内置了技术研发、效果形态和政策规划三大框架，《纽约时报》文本则内置了风险伦理、成果效应和战略竞争三大框架，呈现出不同的媒体图景。本研究首次将人工智能报道作为研究对象，除类目构建外，创新使用了语义网分析方法，得出报道文本的内生框架。然而，框架界定过程中难以避免一定程度的主观色彩，在语义网构建过程中也未进行进一步的信度效度检验，对于生成出的两大语义网络，除进行密度、中心度和群集差异化分析以外，没有进行网络的相似性检验，这是本研究的局限与缺憾所在，未来在相关话题的研究方面将会尝试改进。 

分享让更多人看到