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事实核查是全球新闻业用以应对数字化浪潮冲击所尝试的新闻创新项目之一。有别于欧美国家通常由专业新闻机构或人员从事事实核查，由平台发起、用户参与的信息纠偏成为我国本土的一种核查创新。本研究通过一项三因素混合设计在线实验（N=508），检验了不同媒体来源和行动主体组合作用于真假新闻核查时，对中国社交媒体用户新闻真实性判断和转发倾向的影响。结果显示，接触事实核查能够显著降低人们对假新闻误以为真的判断，同时提升他们对真新闻的准确度感知。其中，新闻机构和专业人员完成的“识真”式事实核查具有尤为显著的正面效果；相反，两者在“辨伪”式事实核查中未显示出有别于辟谣平台和网络用户的影响效果。文章基于以上研究结果，对事实核查创新实践的可持续性，以及如何将其纳入我国当下的虚假信息治理等问题做出了讨论。 相似文献
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Chat GPT的出现启动了人工智能从分析式AI向生成式AI转变的进程，全面冲击了传统新闻事实核查模式。本文基于对智能传播领域的观察，从主体、技术、认知结构三个角度，探讨了AIGC（人工智能内容生产）对主流媒体开展事实核查的主体冲击，以及主流媒体应用AIGC进行事实核查的技术壁垒和工具局限，提出构建智能化的新型把关体系、组建专业化的事实核查队伍、完善规范化的行业自治制度，以期实现算法向善，促进事实核查和新闻传播行业整体的良性发展。 相似文献
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为探索新闻包含多模态信息对受众网络信息可信度评估的影响,本研究根据详尽可能性模型,以信息模态为自变量、详细思考程度为中介变量、信息可信度为因变量,涉入程度作为信息模态与详细思考程度之间的调节变量,建立了一个有调节的中介模型;并通过在线实验（N=429）验证。实验证明,信息多模态对信息可信度具有显著影响,文本新闻添加图片、视频,显著提高信息可信度评估;详细思考程度对信息多模态与信息可信度关系具有中介作用,对于涉入程度较高的受众,信息多模态能够显著提高详细思考程度。本研究,不仅证实信息多模态对信息可信度的影响,而且从认知机制角度解析影响的作用机制。 相似文献
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信息推荐算法个性化、迎合式的信息分配理念与模式,不可避免地减弱了公共性信息的覆盖度,极易引发内容生态失衡以及价值失序。研究发现,信息推荐算法有过度迎合青年娱乐消费的倾向,在传递价值方面表现欠佳,对主流价值内涵阐释和实践示范的影响力不足,影响青年主流价值认同水平。另外,青年“算法成瘾”问题明显,抵御算法机制诱导能力不足,潜藏价值认同风险。本文提出聚焦信息推荐算法价值承载力、提升青年算法素养、落实平台主体责任、应用新兴内容科技、构建价值监管与治理体系等五个方面的治理策略。 相似文献
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本文探讨人工智能生成内容（AIGC）在学术研究中的风险和前置审查这一学术出版可以采取的应对策略。AIGC技术飞速发展,在学术研究中的应用势不可当,但AIGC生成内容或存在严重质量问题,在学术研究中使用存在重要风险,包括来源不可溯且准确性存疑、重要事实信息可信度存疑、内容创新性存疑等。为了规避这些风险,本文首次提出了前置审查的应对策略,包括更新作者反学术不端承诺、在常规查重外使用自动化工具检查辨识AIGC、对成果中重要观点的来源进行核查、对学术成果所依据的主要事实和数据进行核查等。前置审查与学术出版常规操作相衔接,将有效规避AIGC可能带来的潜在风险,保证学术出版不因AIGC的应用而降低质量甚或造假等学术不端。 相似文献
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本研究采用在线实验方法，设计了2（纠正方式：事实核查vs.简单驳斥）×2（阴谋论心态：高vs.低）×2（话题：疫苗vs.防晒霜）组间设计，通过在线的样本服务，收集了519名参与者组成的样本。结果表明，和简单驳斥相比，事实核查新闻带来了更高的纠正方式质量感知，也带来了更高的社交媒体转发意愿。此外，事实核查新闻带来的效果，不会受到受众既有的阴谋论心态影响，也未体现出人口统计学层面的差异。这一结论总体肯定了事实核查新闻的效果，同时也为事实核查新闻实践带来了启示。 相似文献
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政治融媒体已成为中国青年获取政治信息、形塑政治态度的重要渠道。相较于过往研究，本文从政治社会化理论视角切入，以整群随机抽样法对全国31个省/直辖市/自治区62所高校的大学生开展问卷调查（N=3011），探讨政治融媒体的使用对中国青年政治信任的影响，并通过链式中介模型考察媒介可信度和国家认同的中介效应。结果表明：在控制了人口统计学变量后，融媒体使用对政治信任、媒介可信度及国家认同都有显著正向影响；媒介可信度与国家认同在融媒体使用对政治信任的影响中，发挥着独立中介及链式中介效应。研究揭示了新兴融媒体对青年政治信任的积极作用机制，对于融媒体时代如何提升我国的政治传播效果，提供了新的理论参考，也在现实层面验证了融媒体在构建主流意识形态、塑造青年人政治信任方面的巨大潜力。 相似文献
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新闻反转主要有六种类型:事实发展变化型、认知推进型、当事人或信源故意编造事实型、媒体主动造假型、媒体失误型、受众误读型。其中,前两种符合一般规律,中间两种应极力反对,后两种应努力避免。媒体失误型反转涉及媒体的专业能力,可能导致公众对媒体的强烈质疑和高度不信任,即使技术高度发达,仍应坚持传统的新闻采写基本原则,到现场去采访,加强事实核查。 相似文献
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【目的】平台社会逐渐兴起，用户-算法-平台三者的关系成为研究热点本文聚焦于大学生群体的平台使用实践，探讨其如何看待个性化推荐信息、通过改变算法推送、感知自身画像等主动打造个性化信息流，以及其主体意识的强烈程度等。【方法】采用问卷调查与深度访谈结合的方法探索其在平台使用、算法相遇实践等进行研究。【结果】用户对于个性化推荐信息的态度与其媒介素养、算法意识等因素高度相关，个性化推荐信息本质上是用户定制化内容与算法推荐机制相互融合的结果。【结论】大学生用户较其他群体有较高的媒介素养与较为丰富的平台选择。其对于个性化推荐信息的态度总体呈现发挥平台工具属性、有意识地进行算法抵抗与算法驯化，达成内容重组、信息优化排序等，最大化实现平台为“我”所用。基于用户主体驱动的平台使用行为，对算法推荐本身的茧房构建具有一定的消解。 相似文献
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本研究试图从提升媒介用户素养的视角,通过新闻媒介素养的内容与概念、媒介素养养成中存在的问题、用户媒介素养提升方法路径等方面建立分析框架,研究分析提升媒介用户素养在算法偏见治理中的作用,为算法偏见治理和提高媒介用户在新闻信息获取、新闻信息运用、新闻信息判断与认知等方面探索新路径。 相似文献
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不同的制度环境、历史阶段和媒介体制等因素均会影响事实核查的功能定位和作用发挥。在欧美主导的西方语境下，事实核查机构主要通过核查公众人物的言论来监督公共权力；而在中国，事实核查的内容更加广泛，主要目标在于通过对疑点信息和争议事件的求证来回应民众关切，化解不安因素，促进社会发展，维护国家形象。本文通过对《人民日报》深度调查性辟谣栏目“求证”的分析，发现中国主流媒体的事实核查践行了马克思主义新闻观，具有“讲求证据”“坚守立场”“注重实效”三大特点。 相似文献
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随着数字技术的发展，社交媒体平台和聚合性新闻平台崛起，传统新闻业面临垄断失效问题，虚假新闻和失实报道泛滥，事实核查新闻应运而生，成为全球新闻业界与学界关注的焦点。本文回顾了事实核查新闻的发展历程，指出事实核查新闻面临的困境和悖论，“后真相”语境下，其阻止虚假信息传播的效果受到挑战。通过拆解“前真相”时代的迷思，发现事实核查新闻的困境实际上是社会整合问题。通过对比中外事实核查，着重在中国语境下考察了事实核查作为一种“工具箱”的角色，呼吁事实核查新闻讨论中关注媒介体制、社会阶层等关键因素，以及认识真实的生产与传播受到政治经济力量的支配。 相似文献
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[目的/意义]在人工智能技术迅速发展的背景下，算法已然成为人们获取、利用信息不可或缺的“幕后伙伴”。然而，算法使用的负面效应逐渐被披露，与之对应的，人们对算法的认知、了解却十分匮乏。剖析算法感知构成及其在算法交互中的作用机制，有利于寻找算法感知培育方式，提升大众对技术环境变革的适应力。[方法/过程]本研究聚焦对数字环境具有极高适应力、与算法交互更加频繁的数字原住民，对29名在华留学生进行了访谈，采用扎根理论对访谈数据进行三级编码，发现了算法感知的构成要素及其作用机制。[结果/结论]本研究发现当前数字原住民的算法感知由概念感知、数据感知、功能感知与风险感知构成。数字原住民通过平台选择进入算法环境，实现算法交互，在交互过程中形成算法感知。算法感知是其算法态度的来源，与算法态度共同作用影响数字原住民的算法管理行为。本研究明确了算法感知的作用机制，并基于此提出了算法感知的培养策略。 相似文献
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全球事实核查运动已逐步走向制度化，目前，国际事实核查网络（IFCN）建立了事实核查的实践共同体，制订了事实核查工作方式的规范标准，同时形成了超越国家边界的跨国组织网络和价值认同。本文从报道样式和职业实践两个维度构建核查对象、推理方式、职业行为特征、跨国行为特征的四个比较方面，对12个事实核查典型案例的工作方式进行比较分析，归纳得出专业政治核查、公共信息核查、社会管理核查、战略宣传核查等四种工作模式。本文提出，在事实核查的全球新闻创新过程中，经由多元主体协商暂时性地形成了制度化结构，即“全球新闻创新共同体”。这种共同体视角表达了事实核查工作方式多元化发展的规范性愿景。 相似文献
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作为SVOD(订阅视频点播)流媒体业界龙头的Netflix（奈飞），其对于用户体验与算法的关系有着独特的理解与实践。其最核心的技术之一，就是对观众喜好进行判断和预测的算法系统，借由该系统，最终打造出高度定制化的内容推荐体系。本文以Netflix内容推荐系统闭环设计为例，探析智能流媒体时代其对“用户—算法”关系的独特思考。 相似文献
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目前，大多数搜索引擎都是用相关度或page—rank或HITS（Hyperlink—Induced Topic Search）算法对匹配的结果进行排序，然后以列表的方式呈现给用户。事实表明：其索引质量不高，对所收集的信息缺乏有效的分类处理，用户面对成千上万的搜索结果无法——查看。而真正符合需要的搜索结果常常因为排在后面而被漏检，返回的结果只有极少部分得到了用户的有效利用。文章提出运用基于K近邻的模糊C均值算法（以下简称KNN—FCM）对搜索引擎的初始结果进行自动聚类，系统再针对用户作出的适时反馈进行相应的输出调整，从而方便用户查找信息。 相似文献
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