算法新闻感知可信度及其影响因素研究
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发布时间：2024-01-12
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【摘要】当代信息技术革命正推动媒体产业朝着智能化方向发展，人工智能被运用在新闻采集、生产、分发以及反馈等流程中。在新闻生产流程中采用算法代替人力，是避免了主观偏颇抑或放大了主观偏颇？面对算法新闻的时候，受众所感知的新闻可信度是更高还是更低？本研究针对中国某高校的大学生（N=604）进行了问卷实验，探究受众算法素养对新闻可信度的影响，与此同时还验证了前人关于受众对算法新闻与记者写作新闻的感知可信度差异。研究发现：受众对新闻可信度的评价与其算法素养显著相关，算法素养高的受众对新闻可信度评价低，反之算法素养低的受众对新闻可信度评价高。实验还证实了之前的研究结果，即算法署名新闻被感知到的可信度高于记者署名新闻
2023年，在深度学习迈进迅速发展的第十年之际，生成式预训练自然语言大模型（ChatGPT）成为了举世关注的焦点。相应地，人工智能生成内容（AIGC）随之成为了继专业生产内容（PGC）和用户生产内容（UGC）之后的主要内容生成模式。既有研究围绕算法新闻的可信度及其影响因素、评价维度等方面进行了有益探索。本文采用2（署名作者：智能算法，记者）乘2（新闻主题：体育新闻、社会新闻）混合设计方差分析探求受众对算法新闻的可信度感知。本研究旨在为算法如何影响新闻可信度的研究进行前期探索，并为人机协同条件下如何改善智能媒体公信力提供借鉴。
一、研究问题的提出
（一）算法素养对算法新闻可信度影响研究
有学者从人际传播角度出发，提出可信度研究的关键是受众与信源、媒介、信息本身之间的关系。[1]Miriam等研究指出，人口学特征、媒介使用情况、媒介素养等受众特征是网络媒体时代新闻可信度相关研究的重要方向。[2]从受试者媒介素养角度而言，研究者将受试者分为传媒从业者和普通人两类进行研究。如Van〓der〓Kaa通过量表测量发现，相较于普通人，传媒从业者对算法新闻具有更高的专业性感知，但可信度感知较低。[3]
随着互联网和媒介技术的更迭，算法素养这一概念在媒介素养的基础上得以发展。然而，算法素养对算法
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