摘要：人工智能的发展革新了新闻的生产方式。西方一些新闻机构如美联社早已开始在算法的帮助下生成新闻内容，称作新闻自动化，由具有高结构化数据源的算法生成。许多研究对自动化新闻和人工生产的新闻做了对比，但研究的文本是传统文字新闻，针对视频新闻的研究很少见。而现在，像Wibbitz和WSC体育这样的在线平台正在越来越密集地提供此类服务。因此，我们决定深入研究自动化视频新闻，旨在了解用户对半自动视频新闻和人工视频新闻可信度的用户体验。研究发现，是否知晓作者对结果有一定的影响，当受访者不知道新闻作者是记者还是机器时，他们对人工视频新闻和半自动视频的可信度认知没有显着差异。

关键词：自动化新闻，用户体验，视频新闻，可信度，调查研究

1 引言

新闻自动化是近年来新闻业内容生产的新趋势，许多西方媒体巨头如美联社、福布斯、纽约时报和洛杉矶时报早已开始新闻内容的自动化生产 。自动化新闻，又名机器人新闻 ，是指由计算机算法生成的新闻内容。这一新趋势不仅在传媒行业得以快速推广，IT等其他行业也看到了它的潜在利益。去年，IT巨头谷歌宣布正在资助机器人新闻生产项目。美国新闻协会（PA）也将获得财政支持，每月为当地媒体生产30000篇自动化新闻稿件 。

尽管自动化新闻已经在市场上广泛出现，但其中的技术水平还远有待进步。在算法的协助下，新闻工作者可以更迅速、更廉价、更准确地生成新闻内容，但目前自动化新闻涉及的主题仍然十分局限。其原因在于它的生产方式。自动化新闻内容的基本生成方法是从数据库中检索出一些数据，并在可重复使用的模板中使用它们 。另一种方法更为复杂，即算法通过在庞大数据集中提供关键词来搜索和分析相同的模式，然后生成有含义的内容 。这两种方法都要求高度结构化的数据，因为如此可以简化算法中的自然语言生成（NLG）的过程。因此，毫无疑问，自动化新闻应用最广的两个主题是金融和体育，因为其中的第一手信息由大量统计数据组成，为算法提供了元数据 。

与人工撰写的新闻相比，观众对计算机生成的新闻持有不同的看法。从记者的角度来看，一些研究表明，记者更加关注技术本身，他们认为由于依赖结构化数据源，自动化新闻生产仍处于相对初期的发展阶段 。从用户的角度来看，一些研究发现，用户认为计算机生成的新闻比同等的人工新闻更加可信、可靠，此外计算机生成的新闻阅读体验也较差 。

如今随着技术进步，除了文章的自动化，其他媒介形式的产品也纳入了自动化生产范畴。媒介融合时代，制作自动视频的视频内容平台开始占领市场。例如，WSC Sports采用人工智能来分析直播体育节目，并为用户创建出定制的短片视频内容 。然而与自动化文本新闻的研究相比，有关自动视频新闻的相关研究目前几乎未见。因此，本研究将关注用户对半自动视频新闻和人工视频新闻的用户体验，集中收集用户对两种形式视频新闻可信度的评估，因为可信度是新闻的核心要素之一。本研究开展了一项线上调查，受访者为西方国家以英语为母语的新闻受众，在调查中给受访者观看一组关于美国政治的新闻视频（人工视频和相同内容的半自动视频各一），并要求受访者回答有关视频材料的专业度、可信度和偏好等问题。

2 文献综述

2.1自动化新闻

现有的自动化新闻研究将其定义为“量化新闻”，也称作“算法新闻”或“机器人新闻” ，即机器自动化生成的内容。虽然描述这个术语的方式多种多样，但内涵基本相同，即强调“基于数据”，“以自然语言生成”和“无人为干预”的要素。

早期研究侧重于自动化新闻对传统新闻生产流程、新闻片制作、新闻记者专业主义的影响等，强调自动化新闻与传统新闻之间的关系。但是我们注意到，早期研究只关注了这两种生产方式的对比本身，而不是将自动化新闻视为独立的研究对象。其中，Terry Flew，Christina Spurgeon，Anna Daniel和Adam Swift认为，计算机可以完全独立获取和解释数据，并且不会遗漏任何潜在的新闻价值，能够使原始调查报告既生动又有意义 。因此也能够做到维持并吸引更多用户。然而，在与挪威六大媒体机构进行深入访谈后，Joakim Karlsen和Eirik Stavelin得出了相反的结论 。他们认为，尽管计算机新闻使数据更能得到全方位的利用，但没有证据表明自动化新闻可以提高新闻制作的效率。2013年，Philip M. Napoli将新闻算法概念化为一种将人与技术相结合的媒体，利用制度理论分析算法在媒体消费和媒体制作中所起的作用 。他提出，算法的机制和媒体运作在很多方面是平行的。新闻算法已经具有了以往许多学者认为只有传统新闻才持有的特征，例如“守门人”的内容决策角色和内容制作功能。

尽管学术界存在各种担忧，但自动化新闻在新闻机构中已经得到了普及。这是因为新闻机构在巨大的经济压力下需要采取可持续发展的商业模式，而采用自动化技术可以提高新闻机构的生产力 。随着自动化在新闻甚至现场报道中的使用越来越广泛，数据分析、编程和可视化等特定技术的重要性日益增强 。此外，由于抓取数据变得越来越简单，新闻算法也将能覆盖人工新闻当前未涵盖的领域 。

虽然许多西方媒体机构，包括美联社、福布斯和纽约客等已经开始了自动化新闻制作，但大多数自动化新闻产品都集中在由于新闻编辑室资源减少而导致数据高度结构化的领域 。例如天气预报、财经新闻和体育新闻。早期研究表明，虽然软件尚未发展到足以完全解释或描述事实的发达程度 ，但它可以满足新闻生产的一些核心要求，如准确性和速度 。2014年发表的另外两篇论文使用了问卷调查来从读者的角度研究机器生成的新闻文本的质量。 Hille van der Kaa和Emiel Krahmer致力于比较专业人士和普通大众对人工新闻和自动化新闻的不同评估 。Christer Clerwall向自己的学生分发了调查问卷来调查他们是否能够区分算法或记者撰写的新闻，以及他们如何看待机器新闻作品的质量 。

2017年，Neil Thurman，Konstantin D?rr和Jessica Kunert的联合研究指出了自动化新闻的六个缺点，包括难以审查数据，以及在模式化生产过程中创造性地处理数据的难度 。这可能导致新闻风格的局限性以及事实准确性的降低。准确性对于新闻而言是至关重要的;它指的既是基本事实的准确，以及该事实是否以准确表达其含义的方式得以呈现 。但尽管如此，记者和学者还是普遍认为，自动化新闻的普及势无可挡，来增加新闻和信息的深度，范围，特异性和即时性 。

未来，对自动化新闻的研究不应仅仅聚焦于自动化文本与人工文本的比较之上 ，还应当关注记者和媒体机构如何对结构化的数据进行建模，与算法合作提升新闻专业主义 。

2.2在线新闻视频

近年来，随着网络和智能移动端的普及，网络视频新闻呈现快速增长态势。路透社2016年互联网新闻视频专题报告显示，虽然文章仍然是网络新闻的主流形式，但观众更愿意在发生突发事件或紧急新闻后收看视频 。例如，根据BBC在报道中的统计数据，巴黎恐怖袭击事件发生后不久，视频新闻的访问量从常规的每日约10%翻了一番，达到22%。网络视频新闻在“讲好新闻故事”方面具有一定的优势。同时，非现场的视频新闻也在快速发展，社交媒体的贡献功不可没。路透社的研究报告发现，最受欢迎的网络视频新闻通常很短（不到一分钟），带有字幕并具有强烈的情绪渲染力。报告中还指出，79%的新媒体高层管理者表示，他们将在2017年进一步扩大网络视频新闻板块，相应资金投入也将上涨。

网络视频新闻是未来新闻媒体的重要趋势，也是用户对新闻门户的重要期待之一。新闻机构对网络视频新闻的重视程度和发展目标直接影响了用户对相关板块的评价与态度。但是相关研究尚不多见。因此，本研究结合了自动化新闻机制和网络视频新闻视频的形式，研究并讨论受众对于人工制作和自动生成的网络视频新闻的可信度的用户体验，因为可信度是新闻最重要的元素之一。

3研究问题

根据文献综述，一些研究表明，受众对自动生成的新闻内容的信任程度高于记者撰写的新闻内容，但在这些研究的实验中，文本的作者并未隐去 。也就是说受访者对新闻内容可信度的评估有可能受到作者身份先入为主的影响。而且，有的研究将作者对调，为受访者提供了假的作者信息，然而结果反而是假的机器新闻——即实际上由人工撰写的新闻评价更高了。所以更有理由提出这个怀疑，受访者对于新闻作品的评估是否具有内在偏见或受到期望值的影响？因为对于新闻作品而言，人们普遍认为算法更准确、公平、可信。然而我们忽略的是，虽然人工智能在处理大数据时的错误率要低得多，但作为人类的创造物，它仍然和人一样无法达到完美，也存在缺陷。例如，它很难自我检验，更不能自我监督。在另一项针对记者的采访调查中，一名CNN记者质疑计算机程序不如记者是因为无法“测试信息是否属实”。路透社的一名电视记者也称，由于数据是有可能被人为故意损坏的，因此新闻算法仍然离不开用于检测故障的人工作业 。

对于新闻来说，可信度是评估新闻价值的核心和关键因素。通常而言，它指的是指信息接收者对该信息的认知或态度 。van der Kaa的研究中指出，基于新闻的专业性，可信度可被视为一般消息源（个人或组织）的普遍特征 。在实际操作层面上，可信度包含准确性、公平性、客观性等几个维度，可以通过新闻中的信息本身、信源和媒介形式来衡量 。消息可信度越高，信源质量越高。消息的专业程度取决于专业知识，经验和能力。受众对新闻可信度的认知影响了他们对信息源的筛选和对媒介机构的选择。当受众认为信息源不值得信任、不准确、有偏见或缺乏深度时，他们将降低对该信息源的依赖。

本研究基于可信度在保持受众对新闻产品的兴趣和信任方面的关键作用提出了研究问题，目的是在隐藏作者身份的前提下，测量受众分别对于半自动视频新闻和人工视频新闻的可信度的认知和评估，使结果尽可能不偏不倚。我们想知道，和机器新闻相比，人类记者是否真的能够提供更有价值和更加客观的信息？抑或的确是算法更胜一筹？

基于以上讨论，我们提出以下研究问题：

研究问题一：把作者身份隐去后，被调查者对同一主题（美国政治）的半自动化视频新闻和人为生成视频新闻的可信度的评估有何区别？

研究问题二：视频的可信度认知对视频整体质量评估有何影响？

研究问题三：评估结果的差异性或相似性受到了哪些因素影响？

4研究方法：调查法

4.1内容预分析

首先，根据不同的分类标准，视频新闻可以被进行多种划分。很简单，从内容角度可以分成金融、科技、政治、文化和民生等。从视频材料的类型出发，视频新闻又包括基于同期声和画外音、动画等不同种类。

为了确定哪种类型的视频新闻符合本次研究，我们进行了内容的预分析。通过技术手段基于用于分析在线视频内容的Limor Peer和Thomas B. Ksiazek的代码本 ，我们分析了上述两个视频平台（Wibbitz和the Press Association）上的一些视频。Wibbitz是一个使用算法辅助制作的半自动化视频的网站，在Wibbitz上，我们主要浏览了来自“热门新闻”板块的视频。对于the Press Association（以下简称“PA”）的在线门户网站，我们考察了新闻协会记者发布的人工视频。

根据代码本 ，我们将分析对象分为两类：生产要素和内容要素。生产要素主要涉及视频的视听效果，内容元素指的是主题、作者的态度和视频素材的质量。我们发现，Wibbitz中的视频主要依托字幕配合视频特效传播信息，很少运用自然声。尽管Wibbitz为其用户提供了不同的视频主题，例如政治、娱乐、科技、体育等，但美国政治似乎在这个平台中占据主导地位。相比之下，PA的视频中特效比较少见，自然声的运用更多，主题更加广泛和均衡。

4.2研究文本

通过内容预分析，我们决定从PA下载记者制作的人工视频，并用Wibbitz的算法帮我们自行生成对应内容的半自动化视频，而不是从Wibbitz的“头条新闻”中下载现成的半自动作品。因为我们不知道标明“半自动”的现成视频中有多少人为干预。在Wibbitz中生成视频最直接的方法是输入文本，Wibbitz将自动搜索与文字匹配的图像和视频片段并自动选择背景音乐和特效来生成视频。在我们的操作中，制作每个视频向Wibbitz输入的文本都与某个PA视频的字幕完全相同，通过这种方式来尽可能地控制变量。在正式制作实验文本前，我们进行了很多尝试，最终确定选用美国政治主题的视频，因为Wibbitz的数据库中相应的材料是最庞大的。换句话说，与其他主题相比，Wibbitz制作的关于美国政治的半自动视频与人共视频相比最有竞争力。此外，为了确保我们能够在Wibbitz平台上根据PA的视频制作尽可能等效的视频，我们决定仅从PA上下载仅基于字幕的视频（也就是说没有任何同期采访），并在Wibbitz中生成相对应视频。因为Wibbitz很难根据采访中提取的口语化文字信息找到匹配的材料。

因此，我们的研究文本——视频组的下载和生成过程是：

1.人工视频：从PA平台上下载时长少于90秒的新闻视频（受访者有可能因为视频太长而放弃观看），主题为美国政治。

2.半自动化视频：从PA提取每个视频的标题和字幕，并将其作为文本输入到Wibbitz的视频创作界面。然后Wibbitz将根据文本找到相关的图像或视频材料来创建视频。此外，Wibbitz提供了一个“美国政治”主题的选项，勾选后将为视频提供一些合适这一主题的视觉特效。此外，我们允许Wibbitz从音乐库中随机选择每个视频的背景音乐。

最后，我们生成了九对无任何水印的等效视频作为我们研究的文本。

4.3受访者

我们的调查对象是母语为英语的人，特别是美国人，确保对视频内容的认知不会因为语言和文化背景而产生不必要的偏差。我们共招募到了103名受访者，其中一人不是以英语为母语的人，五人未通过我们在调查问卷中设定的完成度检查（重复回答两个相同的问题）。因此，最终有97名有效的受访者。其中95人经常消费新闻（每天或每周几次），其中92人经常消费美国政治新闻（每天或每周几次）。换句话说，我们的大多数受访者对于视频主题美国政治都有或多或少的知识背景。

4.4调查设计

经过反复测试，我们确保我们的在线调查问卷界面能同时适配电脑、平板和手机等智能端。并且问卷开头特别强调受访者确保他们使用的设备可以正常播放视频和声音。

问卷分为三部分。首先是对于受访者的媒体消费习惯以及阅读或观看美国政治新闻的习惯调查，以及他们对新闻媒体的整体信任度的描述。这一部分后，受访者观看了九个PA视频中系统随机选择的一个，并被要求用1-3个术语描述对视频的整体印象。然后是关于此视频可信度、专业度和个人偏好的13个问题，每个问题都是五级量表式。最后，他们要用1-5分的分值对此视频进行一般性评估。调查的最后一部分的形式和问题内容完全一致，只是受访者观看的是我们在Wibbitz平台上制作的具有相同内容和字幕的半自动化视频。在调查问卷的最后，受访者还要猜测视频的作者身份，即哪个视频是由人工制作的，哪个是半自动化生产的。

5调查结果

5.1研究问题一：“把作者身份隐去后，被调查者对同一主题（美国政治）的半自动化视频新闻和人为生成视频新闻的可信度的评估有何区别？”和研究问题二：“视频的可信度认知对视频整体质量评估有何影响？

本次调查共发放问卷103份，回收有效问卷为97份，有效回复率为94%。一个母语非英语的样本和五个未通过完成度检查的样本被视为无效。由于样本容量相对较小，本次调查的代表性依然有限，仅针对被访者群体做分析与结论。我们从客观性、信息量、信息的具体程度以及视频可信度这四个维度测量受访者对文本的认知。结果显示，虽然总体而言受访者对两个平台的视频信任程度，视频的客观性以及视频的详细程度的评估比较相似，但是在视频信息量和专业程度上还是存在值得研究讨论的根本差异，这些异同点共同导致了受访者对两种新闻视频不同的认知。

图表4：PA与Wibbitz视频“可信度”测量得分表

如图4所示，如果将“完全信任”和“比较信任”都视为对视频信任度的积极态度，那么受访者认为来自PA和Wibbitz视频的可信度大致相同，分别为58.76%（中位数=4）和59.79%（中位数=4），接近60%。因此，可以认为，受访者对两个平台上的视频的可信度都是倾向于认可的。与此同时，对于这两个平台而言，“信任态度中立”，“不信任”和“完全不信任”的比例几乎相同，特别是对于PA视频，持“完全信任”的受访者多6%。因此，PA视频的整体可信度稍好一些。

图表5：PA与Wibbitz视频“客观性”测量得分表

从图5可以看出，由于视频的内容相同，PA和Wibbitz视频的客观性评估的总体结果几乎相同，平均得分分别为3.35（中位数=4）和3.34（中位数=4）。同样数量的受访者为这两个平台的视频选择了“非常客观”和“比较客观”。然而不同之处在于，在那些对客观性抱有积极态度的受访者当中，对PA视频选择“非常客观”的受访者数量比Wibbitz多8个。并且，在对PA视频的客观性不持积极态度的受访者中，持消极态度的多于中立者。这意味着虽然两个平台的视频在客观性上整体得分非常接近，但受访者对PA视频的态度略显两极化一些。

受访者也对两个视频的信息具体化、详细化程度进行了评估，因为视频的文字信息完全相同，该维度的评估也可被视为调查完成度检查的一部分。从图6中可以看出，超过一半的受访者认为视频中的信息非常详细或比较详细，但认为“非常详细”的只占20%。只有3%的受访者认为视频中的信息根本没有细节，四分之一的受访者认为信息不是那么详细具体。因此，受访者对视频信息中细节化的总体评估也是积极的，尽管不是特别显著。

图表6：PA与Wibbitz视频“信息具体化程度”测量得分表

比较有趣的是对两个平台视频信息量水平的调查结果，如图7所示。评估结果的整体结构比较类似，占比最高的受访者（约50%）对两个平台的视频持“信息量比较大”的态度，仔细考察，有13.4%的受访者认为PA视频信息更丰富。相应的，认为PA视频“信息量不太大”或“根本没有信息量”的受访者比Wibbitz的对应选项少10%。与其他方面的统计数据相比，这已经算一个显著差距。正因为每个受访者观看的是文字字幕完全相同的视频，这一点才值得注意——相同内容的视频呈现在PA上时，受访者认为总体信息量更高。这一结果可能受到了视频显示顺序或者视频中视觉特效的影响。另外值得注意的是，对于Wibbitz视频，四个受访者选择了“根本没有信息量”，而PA视频则没有人选择这一项。

图表7：PA与Wibbitz视频“信息量”测量得分表

两个平台视频视听元素匹配性的调查结果也有很大差异，如图8所示。61.86%的受访者认为PA视频的视听元素匹配得“非常好”或“比较好”，然而对Wibbitz视频也持这两种态度的占到48.45%，不足一半。认为PA视频的视听元素“不太匹配”或“完全不匹配”的受访者只有7.22%，但对于Wibbitz视频，这一比例达到了31.96%。因此，Wibbitz的视频是通过将图像、动画与文本智能匹配而生成的，但机器匹配效果不如人工选取。在调查问卷的最后，受访者被要求为他们看到的PA视频和Wibbitz视频分别给出整体分数。满分为5分，PA视频的平均得分为3.46（中位数= 4），而Wibbitz视频的平均得分为2.98（中位数= 3）。这相当于百分之下PA视频得分低于70而Wibbitz视频不足60。四分之三的受访者为PA视频打出了3分或4分，给Wibbitz视频打出2至4分的受访者各占近30%。

图表8：PA与Wibbitz视频“声画匹配度”测量得分表

图表9：PA与Wibbitz视频总体得分表

图1中的四个维度表明，两个平台的视频在客观性、一般信任态度、信息细致水平和信息量方面没有显着差异。因此，我们认为，受众在不知道视频作者的情况下，对人工视频可信度的评价稍高于半自动化视频，但整体上区别并不明显。

图表1：两个平台视频客观性、信任度、信息具体程度、信息量四个维度的平均得分

5.2研究问题3：“评估结果的差异性或相似性受到了哪些因素影响？”

虽然差异并不显著，但在信息量、声画匹配度方面我们还是找到了一些值得注意的评估结果。为了进一步研究导致这些差异的原因，我们提取了五种不同信任态度的选择路径——也就是说，对视频分别持有“完全不信任”、“不太信任”、“中立”、“比较信任”和“完全信任”的受访者，其他的相关答案是如何回答的，以及这些答案的分布与他们的信任态度有什么相关性。在每张图中，最左侧的纵轴是信任的态度。从左二到最右的其他八个纵轴是被访者的身份编号（从1至97）和调查问卷中的四个维度。

对于这两个平台，均有三名受访者选择了“完全不信任”他们观看的视频，由于样本量太小，该结果不具有研究说服力。但从图14和图19中仍然可以看出一些潜在的相关性。比如，在持有“完全不信任”态度的六位受访者中，除了一个人认为视频“不是很客观”之外，另外五人认为这些视频“根本不客观”。因此可以猜测，当受访者否定视频的客观性时，他们对视频的信任也是极端负面的。

图表14：对PA视频“完全不信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

图表19：对Wibbitz视频“完全不信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

从图12和图17可以看出，相同点在于，“不是很信任”这两个的视频的受访者都倾向于认为两个视频都“不是很客观”，并且所包含的信息都“不是很详细”。所以他们选择的答案在态度上是统一而且正相关的。但是，视频中的信息量大小与他们的信任态度没有明显的关系。此外，对于PA视频，“不是很信任”它的受访者还是肯定了视频的声画匹配度，而对于Wibbitz视频，“不是很信任”的态度却与他们对声画匹配度的评价没有关系。

图表12：对PA视频“不是很信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

图表17：对Wibbitz视频“不是很信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

对视频持中立信任态度受访者比例不高，平均为21.65%。然而，从图13和图18仍然可以看出，这种态度的建立与视频中的信息量和声画匹配度没有显着关系。与此同时，这些受访者还认为视频的客观性是中立的。我们注意到影响这种态度的因素只有一个明显的区别。对于PA视频，中立信任的受访者仍然认为视频中的信息比较详细。但是，对于Wibbitz视频相同观点的受访者，信息是否详细，对于做出中立信任的决策没有任何明显的影响。

图表13：对PA视频“信任态度中立”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

图表18：对Wibbitz视频“信任态度中立”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

对视频选择“比较信任”的受访者的百分比大约占总数的40%，分别为PA平台38.14%，和Wibbitz平台45.36%。与其他结果相比，此态度的选择路径分布比较均匀，如图10和图15所示。首先，大约70%的受访者倾向于认为视频“比较客观”，而其他30 %认为视频“非常客观”。其次，他们倾向于认为视频中的信息量相对较大，而且对信息的详细程度也比较认可。至于视听素材的一致性，持该信态度的受访者同时也都肯定了PA视频的声画匹配度，但Wibbitz视频中却有受访者选择了声画匹配度“不太好”。

图表10：对PA视频“比较信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

图表15：对Wibbitz视频“比较信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

21.65%的受访者对PA视频选择了“非常信任”，而Wibbitz视频的这一比例为14.43%，两者都不高的情况下PA略优一筹。观察图11和图16可以发现，首先，视频中信息的细节程度与此结果无关，信息量和客观性时与这一结果正相关。不同之处依然在于视听素材的一致性。“完全信任”PA视频的受访者认为视频中的声画材料非常匹配，而对于Wibbitz平台，评估的结果是分散的，并未观察到明确的相关性。

图表11：对PA视频“完全信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

图表16：对Wibbitz视频“完全信任”的受访者关于

视频客观性、信息量、专业性、信息具体程度的选项路径图

6 结论

6.1结论

这项研究调查了97位美国政治新闻的英语母语受众对人工视频新闻和半自动化视频新闻的可信度的态度。根据调查结果，将结论简单归纳为以下四点：

1.一般来说，视频的可信度与受访者对视频客观性的看法正相关，客观性与否是衡量新闻可信度的重要标尺；

2.视频的可信度基本上与受访者所观察到的信息的细致水平有关；

3.视频的信息量越大，越容易带来正面的信任态度，调查中发现，完全信任或比较信任视频的受访者倾向于认为视频中的信息量比较大或者非常大。对于那些不信任视频或中立态度的人，视频中的信息量不会显著影响他们的态度。

4.视频的可信度与视频的声画一致性整体上没有明显关系，但这一结论在两个平台上的呈现结果有所不同。首先，比较信任视频的受访者倾向于认为视频的声画匹配是比较好的，这是信任态度和声画匹配度方面唯一观察到的有相关性的结果。除此之外，对于PA视频，选择“完全信任”的受访者认为视听材料也匹配得非常好，并给予统一的高度评价；然而，对Wibbitz视频抱有同样态度的受访者在这方面的评价很分散。

另一点有趣的发现是，虽然我们的受访者认为Wibbitz更具视觉观赏性，他们仍然给了人工视频更高的分数。因此，我们可以推断，即使有类似或者更好的视觉和音频效果，人们目前还是更喜欢人工视频。

6.2局限性

本研究仍有一些局限性。首先，结果的前提是基于一个相当小的样本——97个有效的受访者。换句话说，如果招募更多的受访者，完全可能产生不同的结果。

其次，在研究结论中，我们发现受访者对来自PA的视频评分（3.46）高于Wibbitz视频（2.98）。由于技术限制，我们只能使每位受访者先观看PA的人工视频，再观看Wibbitz的半自动化视频。所以以上结论可能与受访者观看视频的顺序有关。然而，根据另一研究小组在同一时间进行的相似主题的尚未发表的研究，我们看到或许观看材料的顺序对受访者对视频的认知的影响比我们想象的要小。因为他们在研究中采用了类似的方法，主要的区别在于颠倒了材料展示的顺序，受访者先看Wibbitz视频，再看PA对应的人工视频。而结果显示受访者依然给人工视频的评价跟高。这可能表明了评估结果不一定收到视频播放顺序的影响。

6.3建议

正如文献综述中提到的，社交媒体是在线视频新闻最重要的传播途径，因此也决定了大多数在线新闻视频的风格是轻松、简短、娱乐化的。因此，未来的同类型研究可以考虑专注于其他的主题，比如体育、娱乐等，这将为在线视频新闻发展提供更切实有效的建议和参考。

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