2018，美國一流新聞學者關注的10項前沿課題

來源：Tow Center for Digital Journalism

編譯：花花醬（實習生）

編輯：羅布君

Via：新京報傳媒研究（xjbcmyj)

近日，哥倫比亞大學新聞學院(Columbia Journalism School)的Tow數字新聞中心(Tow Center for Digital Journalism)宣布，一批由一流的學者和研究者組成的奈特新聞創新研究員(Knight News Innovation Fellows)將聚集在一起，研究新聞工具和新聞實踐中的創新。

研究共確定了10個新項目，於2018年啟動。

研究主題包括人工智慧和機器學習、數字安全、移動推送提醒、語音助理新聞、新聞編輯部多樣性、保守新聞價值觀以及地方新聞能力與可信度。該獎學金項目由約翰·S·奈特基金會和詹姆斯·l·奈特基金會資助。傳媒研究（id：xjbcmyj）對這十項研究進行了編譯。

人工智慧時代:受眾細分和預測受眾參與

本研究考察了在人工智慧和自動化新聞驅動的新聞製作和發布中，新聞受眾是如何基於所持有的信念、所採取的行為和面臨變化的制約因素來被細分的。該項目包括對美國成年人的兩次調查。為了對新聞受眾進行細分，研究者將使用潛在類別分析技術對調查數據進行分析。潛在類別分析是一種統計方法，用於根據觀察到的指標識別人群中未觀察到的亞群。

突破矛盾心理:新聞編輯室安全文化的未來

該項目研究了對監控的關注如何改變了記者的數字新聞收集工作，包括記者與他們的信源的交互，以及美國主要的新聞機構如何建立和維護安全文化。該研究將闡明，在這樣一個勞動市場不穩定、公眾對媒體失去信任以及監控無處不在的時期，新聞記者和新聞編輯室的信息安全措施將如何改變新聞文化和職業規範。

群。

智能語音助手能讓我們成為更明智的新聞消費者嗎?

隨著智能語音助手越來越普及，它作為人們獲取新聞和信息渠道的作用也越來越大。該研究項目著眼於智能語音助手的消費者行為，以及它如何影響消費者的證實性偏見、黨派偏見、對當前事件的理解和對媒體品牌的信任。這個項目也將更好地了解設備製造商和出版商會如何考慮這個產品未來的發展空間。

新聞機構如何決定在社會媒體上推廣哪些新聞？

與僅在專有新聞網站上發布的新聞報道相比，新聞機構在社交媒體上推廣的新聞報道增強了其新聞的可視性、可訪問性和公眾反響。因此，在社交媒體上發布某些新聞的編輯決策事關公眾利益。這個項目比較了知名的新聞機構在其網站上發布的全部內容和他們在社交媒體上推廣的內容，考察這兩種數字新聞載體之間的相似性和差異性。

新聞信任度的語言指標

當發現「假新聞」變得越來越流行的時候，另一個與之互補的問題卻很少被研究:是什麼讓一篇新聞文章被讀者「信任」或「不信任」？該項目旨在通過眾包、機器學習和自然語言處理技術等，自動對媒體發布的新聞進行分類，分成被信任與不信任兩類。項目將研究這兩種類型的文章特點，從而能夠可靠地將新聞報道分類到這兩種文章中。同時，研究者還將研究這兩種報道在不同的媒體消費者群體中如何發生認知上的變化。

推進新聞議程

該項目探討推送通知如何影響選民和他們對第四等級的看法（第四等級是指西方社會對新聞記者的一種稱謂，顯現了新聞媒體和記者特殊的社會地位）。該項目採用統計、社交媒體分析和實驗研究方法，目的是:(1)生成推送通知資料庫，以支持對數字新聞日益流行方面的進一步研究;(2)研究不同的問題，包括商業模式和政治如何影響信息內容、媒體極化與個性化以及欺騙性信息。

匹茲堡的種族、媒體和日常生活

從Kerner委員會認為傳統媒體通過「白人視角」向世人展示世界至今已經50年了，但是代表性的問題仍然持續存在，特別是在像賓夕法尼亞州的匹茲堡這樣的地區。研究者通過一系列對有色人種記者的訪談和焦點小組討論，試圖理解為什麼在巨大的匹茲堡媒體網路中會有這樣一個問題。

本地報道:地方新聞能力建設模式和社區信任

這一系列的案例研究了幾個試圖提高地方新聞報道能力但在很大程度上是資源不足或被邊緣化的社區的發展模式。措施中包括一些國家項目，如支持記者在地方新聞編輯室工作，也包括地方驅動項目，如利用各種策略鼓勵社區記者報道更具包容性和代表性的新聞。

了解保守的新聞價值觀和受眾參與度

保守派新聞媒體（指在內容上傾向於迎合美國政治權力的媒體）在美國政治話語中扮演著舉足輕重的角色。然而，在保守新聞領域之外工作的學者和記者對其新聞價值觀和受眾參與策略知之甚少。通過對保守派的新聞製作人的採訪，該項目將提升人們對保守新聞如何在商業網點和非盈利新聞網站進行製作的了解程度，並加強人們對傳統新聞媒體的在線報道的理解。

福克斯新聞頻道是美國知名的保守派新聞媒體

照亮2018:幫助記者在社交媒體上報道總統競選

照亮2018是一個計算性新聞項目，它幫助記者和公眾關注社交媒體上的政治競選傳播的主要趨勢。研究小組將收集和分類所有臉書和推特上關於州長競選和聯邦眾議院和參議院選舉的大選候選人的信息。該項目還包括一個互動網站，供用戶查看2018年的數據，以及2016年和2014年的檔案文件。

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