由5163银河线路检测中心副教授翟羽佳(第一作者)和其课题组研究生等共同撰写的论文“The thousand faces of images in AI news: psychological distance, dialectical relationships and sensationalism”在Information, Communication & Society发表。该论文得到国家社会科学基金项目(22BXW045)的资助支持。
现有关于人工智能媒体报道的研究大多集中在文本分析上,对新闻中呈现的视觉因素缺乏关注。此外,视觉框架的研究通常依赖于一小部分手动标记的图像样本,因此生态有效性较低。本研究使用从AItopics获得的图像数据,通过Resnet50深度学习模型和Kmeans++对图像进行聚类。基于10个聚类结果,通过开放编码识别出三个主要的视觉框架:心理距离、辩证关系和感觉主义。研究结果表明,通过展示更逼真、更物质化的人工智能形象,新闻可能会缩短读者与人工智能之间的心理距离;通过将两个相反的实体并置,新闻可能会加强人类和人工智能之间的辩证关系;通过使用颜色和符号,新闻可能会变得耸人听闻,并引发读者的情感反应。本研究为分析有关人工智能的媒体视觉效果提供了一个新的框架,并强调了媒体报道在选择图像以传达类似主题时需要更加全面、平衡和客观。
文章链接:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2024.2406811