趨近化視角下社交媒體關于人工智能報道的話語建構研究

穆軍芳,陳紫涵

(河北大學 外國語學院,河北 保定 071000)

在數字化和信息化時代,人工智能作為一種新興現代科技受到國家重視, 《2022年國務院政府工作報告》明確提出,要推動大數據體系和5G的大規模使用,著力發展人工智能等[1]。此外,隨著我國數字基礎設施的不斷迭代,人工智能在政治、經濟、文化和民生等領域發揮顯著作用。國家的重視及人工智能的廣泛應用使其成為社交媒體討論的熱點話題。作為公眾交流和分享觀點的網絡平臺,社交媒體使用的話語策略在一定程度上能夠反映和影響公眾對事物的認知。社交媒體不僅能展現智能化的多元發展成果,而且能促進各國的資源共享和合作共贏。因此,研究社交媒體的話語建構對人工智能相關知識的傳播和構建網絡空間命運共同體具有重要意義。

一、理論概述

作為一種敘事策略,趨近化(Proximization)旨在研究話語空間外部指示中心(Outside Deictic Center,簡稱ODC)不斷向話語空間內部指示中心(Inside Deictic Center,簡稱IDC)趨近的過程。它表明事件和事態(包括遙遠的和強制的意識形態)在物理和時間維度對說話者和聽眾產生直接沖擊和日益深刻的影響[2],以此來凸顯ODC行為的迫近和IDC防御對策的合法性。趨近化理論包含三種趨近策略,即空間趨近化策略(Spatial proximization)、時間趨近化策略(Temporal proximization)和價值趨近化策略(Axiological proximization)。Levinson指出,在空間思維這樣的中心認知領域,語言不僅能影響人類思維,還對記憶以及空間關系和方向的推理等行為產生作用[3],因此,空間趨近化策略與話語的關系最為緊密。不同于空間趨近化策略,時間趨近化策略往往包含具體的和特定的時間標記,通常以“現在”為中心點,從過去和未來向現在這個中心點趨近[4],強調事件可能發生在現在或者未來的任何時間,從而造成時間緊迫感,具有歷時性。時間概念需要空間概念來構建,二者都是人類思想的產物,缺一不可。與上述兩種策略相類似,價值趨近化策略是一個形式化的抽象系統,指二者在思想立場上的動態變化,其目的在于探究雙方背后的交際動因。

趨近化理論是在交叉學科批評認知語言學中發展起來的,其基礎是Chilton的話語空間理論。Chilton首先將話語空間理論運用到科索沃戰爭的報道中[5]。Cap在其基礎上進行改進,融入二者動態變化的過程,提出了趨近化這一概念[6]。自此之后,這一理論得到了廣泛的應用和發展。例如,Cap以伊拉克戰爭話語為研究對象,運用趨近化理論深入分析其話語建構[6];Hart將趨近化理論應用到隱喻識解方法中[2];張天偉探討趨近化理論的話語空間對建構國家形象的作用[4]等。此外,趨近化理論在戰爭修辭話語、(反)移民話語、癌癥話語、生態環境話語和網絡威脅話語等方面發展迅速。

綜上所述,趨近化理論是具有系統分析方法、支持可視化認知識解方式的理論框架,其通過空間、時間和價值三個維度闡釋話語,揭示話語的內在意義。然而,目前使用趨近化理論探究社交媒體關于人工智能話語建構的分析相對較少。

二、研究回顧

社交媒體是指在互聯網和移動網絡的基礎上,支持用戶參與在線交流服務的應用,具有跨空間、跨時間和跨價值屬性,社交媒體話語能夠超越“此時此地”傳播信息。社交媒體建構的話語空間能夠影響公眾的認知、行為和情感,并作用于社會現實。

許多學者致力于研究智能技術對社交媒體平臺建設的有益作用,例如通過智能技術分析社交媒體中關于Covid-19的情感分析并進行分類[7];用人工智能技術為智能手機上的社交媒體提供語義檢索方法,為社交媒體的應用提供動力[8];從語言方面探究人工智能技術的發展前景,提出人工智能與話語相結合的必要性[9];利用社交媒體Twitter描述公眾對人工智能和放射學的看法,從而了解輿論與放射學和人工智能之間的關系[10]等。此類研究具有廣泛性和領域性的特點,但缺少社交媒體話語建構的研究。

公眾借助社交媒體能夠在跨時空、跨價值的網絡空間中進行交流,社交媒體的點贊、評論和轉發等功能不斷加深用戶在數字環境中的臨近感。針對此現象,Kowalski指出社交媒體在信息交流和評論中的趨近價值[11];Khosravinik在框架內闡釋媒體話語對社會產生的影響,以揭示媒體話語的本質[12]。從三維層面來看,社交媒體話語能夠動態改變其與公眾之間的關系,從而影響公眾對事件的客觀認知,具有趨近潛力。因此,本文以社交媒體中關于人工智能的新聞報道為研究對象,建立“人工智能”新聞報道語料庫,運用趨近化理論探究社交媒體中關于人工智能的話語建構,深入分析社交媒體如何建構話語空間,如何使用話語策略引導公眾產生認同感,從而探索社交媒體的話語價值,積極尋求網絡空間的治理策略。

三、數據收集和研究方法

自2021年開始,社交媒體關于人工智能的報道逐步增多,因此,本研究在新浪新聞中搜索“人工智能”“AI”等關鍵詞后,選取200篇“人工智能”新聞報道作為語料來源,時間范圍為2021年1月1日至2021年12月31日,自建“人工智能”報道語料庫。將清洗后的語料保存到Excel文件中,并運用KH Coder分析工具進行分析,在詞匯取舍方面選擇“NP”和“VP”進行預處理,運行后得出字符數共計148 104。

本文采用定量和定性相結合的研究方法。其中,定量分析包括高頻關鍵詞的收集、詞頻圖的呈現與分析,定性分析涉及語料中具體文本的趨近化策略分析。具體包括以下三步:第一步,從工具中選擇詞頻表,將200個高頻詞一一分類到趨近化表格中計算出頻率,隨后從工具(詞匯)中選擇“KWIC Concordance”得出關聯詞頻圖;第二步,對生成的關聯詞頻圖進行分析;第三步,對自建的“人工智能”報道語料庫文本進行質性分析。參照Cap的趨近化范疇分類,結合本研究語料庫制作三個趨近化表格[13],并根據Cap的詞匯語法頻率[14],結合語料庫進行范疇、項目和詞頻計算(如果詞匯頻率在0.3%,則說明1 000字中出現了3次,詞頻小于0.01%的不予統計)。

四、社交媒體關于人工智能報道的趨近化分析

通過對自建“人工智能”新聞語料庫的分析,發現人工智能報道使用空間趨近化、時間趨近化和價值趨近化策略與公眾建立認同感,影響公眾認知。以下四部分將結合社交媒體關于人工智能的報道進行深入分析。

(一)人工智能相關報道的高頻關聯詞分析

根據KH Coder分析軟件,對自建“人工智能”新聞語料庫的高頻率名詞和動詞短語進行分析得出高頻關聯詞頻圖(如圖1所示)。其中,關鍵詞節點的大小表示其在社交媒體中出現頻率的高低,而關鍵詞節點的顏色分布展現關鍵詞之間的關聯緊密度。

圖1 “人工智能”語料庫的高頻關聯詞頻圖

根據圖1,可以清晰地看到與人工智能聯系密切的領域?！爸悄堋币辉~出現頻率最高且在關聯詞頻圖中占據中心地位。與“智能”聯系最緊密的關鍵詞有“醫療”“技術”“產業”“企業”和“教育”等。習近平總書記在黨的二十大報告中提出要加快建設“數字中國”“人才強國”和“健康中國”[15]。企業與產業相聯系,通過人工智能研發新事物來推動社會發展,而現代化產業體系的建設需要數字經濟與實體經濟深度融合。由此可見,社會各領域實現高質量發展離不開智能技術的創新與變革,社會智能化是國家發展的必經之路。此外,智能科技需要自我革命與創新,社交媒體也將焦點聚集在“網絡”“計算機”和“服務”等方面。隨著人工智能數據和系統的研發與升級,以及智能機器工作效率的提升,人工智能逐步成為一系列服務平臺的核心,進而不斷開辟新發展領域。而“時代”“核心”“合作”和“成果”等關鍵詞表明打造國際數字產業集群勢不可擋。通過對自建語料庫關聯詞頻圖的分析,發現這些高頻關鍵詞在一定程度上能夠反映人工智能涉及范圍之廣泛,影響之深遠,與社會各領域聯系之緊密,為深入探究社交媒體如何使用話語策略影響公眾認知奠定基礎。

(二)空間趨近化

空間認知思維包含諸多因素,涉及的范圍最為廣泛,通過分析發現,自建語料庫使用的空間趨近化策略占總趨近化策略的42%。根據Cap空間趨近化的六類范疇和自建語料庫的詞頻分布情況[13],“人工智能”新聞語料庫空間趨近化具體詞匯分布情況如表1所示。

表1 “人工智能”新聞語料庫中空間趨近化表

根據表1,以社交媒體的主體性為劃分依據,在話語空間內被識解為IDC元素的詞語基本上分為兩類:一類是以“人類”和“人”為代表的個體性詞語,另一類是以“企業”“社會”和“國家”等為代表的整體性詞語。而“智能”“技術”和“科技”等表現為人類創造出的能夠對IDC產生影響的技術,被識解為ODC元素,這類詞語映射為人工智能對人類、社會和國家等產生影響,或幫助社會各領域融合進步,或對社會生活具有威脅性,進一步擴大了ODC的趨近范圍,從不同層面作用于IDC并影響社交媒體中公眾的認知。

除了以上形式具有空間趨近化特征外,位移性動詞和行為動詞也可以體現社交媒體報道中ODC向IDC的空間移動軌跡,而ODC對IDC的影響預期與結果通過名詞短語表現出來,報道話題主要圍繞人工智能對社會各領域產生的影響展開。以下根據文本進行具體分析:

(1)“更快的芯片、大量數據、云計算以及最重要的優秀思想放在一起時,用人工智能(ODC)解決實際問題的需求和能力就會出現爆炸式增長?！?/p>

(2)“《新一代人工智能發展規劃》頒布以來,人工智能(ODC)上升為國家(IDC)戰略,我國人工智能進入快速發展的新階段,并在多個領域取得重要成果,部分領域關鍵核心技術實現突破,已具有全球影響力?！?/p>

(3)“這并不意味著人工智能(ODC)沒有威脅到個體(IDC)的工作,這種威脅是存在的,而且會持續存在?！?/p>

在例(1)中,社交媒體并沒有表明IDC的存在,這能夠將公眾的焦點集中在ODC發展態勢上,突出其重要性。除此之外,社交媒體指出人工智能綜合了現代科技的優勢,可以滿足社會的需求,在認知和識解過程中刻意強調ODC的發展速度。其中,“增長”屬于位移性動詞,說明ODC對IDC的持續性空間趨近,“解決”則表示ODC的綜合運用對IDC造成的影響,突出人工智能的優勢是幫助人類解決實際問題。在例(2)中,《新一代人工智能發展規劃》的頒布表明國家對人工智能等的重視程度,社交媒體通過位移性動詞“上升”“進入”“取得”和“實現”傳達人工智能在國家發展進程中迅速占領核心領域,這種正向趨近使ODC不斷發展。隨后,社交媒體指出ODC對IDC造成的結果為“已具有全球影響力”,證明其空間趨近程度和廣泛的影響范圍。在例(3)中,社交媒體使用行為動詞“威脅”來突顯人工智能對個體工作的影響,并指出這種負面影響會一直“持續”,建構ODC對IDC的強制性負面趨近,以此引起公眾的警惕,從而使IDC對ODC的威脅采取正確的、合法化的應對措施。

通過分析發現,社交媒體在空間軸上建構了ODC的正面趨近現象,旨在證明二者可以共同發展,以達成未來向好的局面。其較多使用空間趨近化策略在認知層面建立公眾認同感,不僅使用行為性和移位性動詞短語展現人工智能向個人、社會和國家各領域的發展趨勢,還使用名詞短語突出科技的創新與融合對IDC元素產生的影響。除此之外,也有一部分負面趨近現象,人工智能對人類的生活和工作產生負面影響,如安全、倫理等問題,引起公眾更多的關注。若想使用智能技術促進社會發展,就要大力提高數字化技術的先進性,規避其產生的問題。

(三)時間趨近化

時間趨近化策略在空間運動的基礎上存在,幫助社交媒體在公眾的時間認知上建立共識。依據Cap對時間趨近化策略進行的范疇分類[13],發現自建語料庫中時間趨近化策略出現三種范疇模式,占比共計6.8%,具體詞匯分布情況如表2所示。

表2 “人工智能”新聞語料庫中時間趨近化表

根據表2,社交媒體通過6.8%的時間趨近化策略突出ODC的發展速度,其用完成體的語法結構在時間層面表明ODC的趨近具有歷時性并且有向未來發展的趨勢,在時間軸上營造一種緊迫感,使公眾采取相應的措施。此外,社交媒體通過“更”“最”和“共同”等表示對比態勢的詞語,突出人工智能未來發展的優勢,從而使公眾在認知層面認同ODC的時間趨近。以下根據文本進行具體分析:

(4)“既然人工智能(ODC)可以解決黃瓜農場的問題,那么它應該可以解決幾乎所有領域(IDC)的問題。這條消息目前正在迅速傳播?！?/p>

(5)“我們(IDC)對于人工智能的出現抱有現實的觀點:它(ODC)現在已經出現了,未來還會變得越來越普遍,不管我們每個人是否喜歡它?！?/p>

(6)“人工智能(ODC)的進步可以給社會(IDC)帶來正向的效益,不應因為現在面臨的安全憂慮而談‘虎’色變?！?/p>

根據未來事件發生的可能性來進行預測和搜集證據,能夠增強報道的合理性和真實性,從而建構公眾的認知。在例(4)中,社交媒體使用“可以”和“應該”引導公眾在認知上建立“人工智能在各領域范圍內都有應用”的觀念,強調人工智能的重要性?！澳壳罢谘杆賯鞑ァ北砻魅斯ぶ悄茉谳^短時間內實現較快發展,強調未來ODC的趨近會使IDC更具有優勢。社交媒體使公眾確信ODC是具有優勢的,利于ODC在時間軸上進一步趨近。在例(5)中,時間趨近化策略特征比較明顯,“現在”和“未來”建構了一條時間線,表示以人工智能為主的網絡信息技術已滲透到人們的生活中,“我們”一詞的使用能夠有效拉近與公眾的距離,增加報道的認可度?！霸絹碓健北硎疽环N平行對比關系,強調未來ODC的發展會呈現持續上升姿態,在時間軸上加重趨近效果,不僅表示人工智能不可逆轉地出現在人們身邊,還對未來表示期待,即智能化生活不可逆轉。在例(6)中,社交媒體指出人工智能不僅有正向效益,還有隨之而來的安全問題有待解決,“可以”一方面加深了公眾對ODC發揮積極作用的認知,另一方面,社交媒體承認ODC存在的安全問題,提醒公眾注意負面趨近的加深,使IDC盡快采取應對措施。

通過時間趨近化分析得出,社交媒體建構人工智能的時間線能夠影響公眾的認知,涉及兩個同時發生的人工智能發展變化,一是從過去到現在的變化,包含對過去事件和行為的解釋,另一個是從現在到將來的變化,包含將來ODC的趨近,二者都支持社交媒體的報道目的,即人工智能是順應數字化、智能化時代潮流的發展趨勢。除此之外,平行對比式詞語的使用,不僅表達了急迫的訴求,還促使公眾立即采取先發制人的行動?；仡欉^去,指明人工智能的趨近緣由,展望未來,預測人工智能的前景,突出人工智能在人類社會發展過程中的必要性。

(四)價值趨近化

價值趨近化策略使抽象的空間趨近演變為物理實體的趨近,是意識形態的概念化。社交媒體通過使用價值趨近化策略揭示ODC的積極價值觀和消極價值觀,影響公眾對人工智能發展態勢的認知。自建語料庫中的價值趨近化占比為8%,如表3所示。

表3 “人工智能”新聞語料庫中價值趨近化表

通過對自建新聞語料庫進行分析,發現社交媒體通過使用7%的積極詞匯建構IDC,概括性地描述了IDC在世界范圍內各領域的情況:引領人才、教育和醫療等領域向好發展,并在這些領域起到主導作用,肯定了IDC的正面形象。被識解為ODC的消極價值觀占比為1%,ODC在IDC各領域建構消極的趨近過程,并從側面印證了空間趨近化和時間趨近化的作用。以下根據文本進行具體分析:

(7)“與此同時,我國人工智能(ODC)加速與各行業、各領域(IDC)融合發展,人工智能技術正從互聯網應用逐漸向實體經濟和民生領域滲透?！?/p>

(8)“通過進一步推進國家(IDC)新一代人工智能(ODC)開放創新平臺建設等方式,充分發揮人工智能行業領軍產業、研究機構的引領示范作用?！?/p>

(9)“如何防止人工智能(ODC)反叛的問題,已經困擾人類(IDC)幾十年了。甚至在未來,會不會有比卡梅隆想象中更出乎意料的手腕出現,也是我們不得不提防的問題?！?/p>

社交媒體使用價值趨近化策略拉近與公眾之間的距離,增加話語可信度,以此建構ODC的積極價值觀。在例(7)中,社交媒體指出人工智能持續與社會各行各業融合,其技術應用也成為改善民生的新途徑。根據語境可知,“融合發展”和“滲透”都是褒義詞,表達人工智能的積極意義,突出人工智能發展的正面作用,以提升公眾的好感度。在例(8)中,社交媒體表示人工智能技術達到領先水平,并著重進行智能社會建設,“開放”“創新”“引領”和“示范”等詞與國家發展規劃相吻合,此類積極詞匯能夠激發公眾對人工智能發展的興趣,以說明人工智能對國家基層建設的積極價值。這種報道呈現方式的背后是情感接近,能夠讓公眾意識到人工智能對生活造成的正面影響。在例(9)中,“問題”一詞出現兩次,社交媒體指出在幾十年中一直存在部分領域的人工智能技術規范問題,值得公眾警惕。社交媒體用“卡梅隆”對人工智能的探討以及拍攝的電影這一熱點事件導入,引發公眾關注智能技術存在的問題,突出ODC的負面影響。此外,社交媒體通過建立從“幾十年”到“未來”的時間軸,強調人工智能在公眾生活中存在的長期性,促使公眾采取一定的應對措施。我國在進行智能科技探索、把握核心技術的同時還要注意ODC負面價值觀念的入侵。

總體來講,ODC與IDC的價值關系較為密切,社交媒體著重建構IDC和ODC在話語空間中的積極價值觀,表明我國將智能技術的完善與創新置于重要位置,而人工智能技術的總體應用也成為國家經濟發展和改善民生的有力途徑,在人工智能與實體產業融合助力實體產業發展、科技的進步使國家地位穩步上升等方面展現優勢,但也需增強人工智能的科技管控能力,防止其負面影響的產生。這種話語建構方式能夠與公眾建立共識,有利于國家人工智能發展規劃“三步走”戰略的實施,同時也順應信息時代積極運用互聯網的發展大勢。

五、結論與啟示

本研究以趨近化理論為基礎,運用語料庫分析工具對社交媒體中人工智能報道的詞匯類別、詞頻及其之間的關聯性進行可視化分析,發現社交媒體話語中使用大量的空間趨近化策略,以表明人工智能技術對社會進步、經濟發展和產業創新等具有不可或缺的作用,并且人工智能技術還在持續與其他領域深度融合,推動人機協同發展和跨界融合。在空間趨近化策略的基礎上輔以時間趨近化和價值趨近化策略,不但看出人類在人工智能領域的主體性,建立了人、企業、社會和國家的積極形象,而且利用社交媒體形成人們對人工智能的認知。此外,通過使用趨近化策略,能夠將公眾對于人工智能的情緒與態度充分展示出來。其中,正面詞匯的大量使用說明在公眾的認知及調查中,人工智能是有利于企業與社會進步發展的。同時,研究發現有一小部分報道表明人工智能存在潛在威脅,這種負面趨近化的使用促使公眾采取一系列應對措施,監督人工智能的發展。

由于社交媒體呈現的事件與現實事件緊密相連,其關注的人工智能熱點能夠使公眾意識到人工智能等新興科技對生活產生的潛在影響。社交媒體互聯互通、全球共享的屬性使其話語影響公眾的認知,其在建構網絡空間命運共同體方面發揮著重要作用。同時,社交媒體在新聞話語生產過程中能夠使用一定的話語策略對目標信息進行整合,使其內容在認知上更容易獲得,在情感上也更具有吸引力。由此可見,如果社交媒體中的信息與功能越能夠與公眾在認知層面達成共識,社交媒體產生的信息價值就越大,就越有利于信息的傳播與發展。因此,社交媒體需要傳播客觀、透明和符合國家發展規劃的話語信息,充分體現數字化時代的鮮明特征,從而提高其在網絡話語空間中的輿論引導能力,引領國際社會共建網絡空間命運共同體。