【摘 要】本研究聚焦于我国平台影视剧生产的数据化逻辑★★，尤其在平台与传统行业关系的视角下，探索数据化逻辑如何改变传统影视产业的市场规则。通过对从业者的深度访谈，本研究发现数据化主要通过IP打分制、观看量★★、团队前期作品数据等机制成为贯穿影视剧生产全程的量化标准★，尤其在一次次的“过会”制度中成为关系项目存亡的命脉所在★★★。在这一过程中，影视剧数据也逐渐成为从业者声誉★、平台制作能力的重要依据，让影视人才的市场流通、平台的横向竞争有了固定标准，客观上激发了市场活力★★★。然而，数据化却并不意味着传统行业逻辑的消亡，对数据的追求甚至强化了传统依靠人情、圈子的封闭合作模式，反而成为市场活力的束缚者★★，而这也是目前平台影视行业创新能力不足的主要原因★★★。

　　【摘 要】约翰·汤普森是剑桥大学社会学系媒介与文化研究领域的创始人，他认为激发社会学★、社会理论和媒体研究之间的辩论和对话非常重要。首先，他认为媒介形塑现代社会★，并提出★★“媒介化互动理论”★★，关注传播如何涉及各种行动和互动，以及这些行动和互动如何被媒体的使用所影响和塑造；其次，他认为数字革命是现代社会的一次根本性转型，互联网是这一过程的核心组成部分，并对现代社会产生广泛而深刻的影响，公众须对此保持警惕；最后，他认为传统媒体在塑造公共辩论中仍然发挥着重要作用，在线和离线媒体交织的复杂信息空间中，不同形式的媒体相互融合并相互影响。媒介素养可帮助人们批判性地思考★★、理解数字化社会的过程★、机制如何塑造和影响媒体和传播。

　　★★“中介”抑或★“中轴★★”★★★：算法可见性场景对小红书草根博主的内容生产与算法想象的影响机制研究

　　【摘 要】人工智能（AI）在历史照片修复中展现了先进性，可帮助历史照片恢复往日的视觉辉煌。本研究从公众对于AI介入修复历史照片的切身感知出发★，通过系列实验探究其对公众文化认同感的影响。结果显示，AI介入修复历史照片会降低公众的感知真实性，并折损照片承载的历史记忆所唤起的文化认同感★，但人为补充措施可通过提升感知真实性和心理意象两种路径弥补该负面影响。本研究揭示了AI修复技术介入对历史记忆传承和认同的潜在影响，明晰了AI在文史领域应用的裨益与风险★，为未来历史文化的数智化传承提供了思路。

　　【摘 要】本文从一个白族村落中松茸流通背后展现出的经济、文化和社会关系网络入手，重点关注数字化背景下松茸在村落社会中的流变、媒介形态不断扩展的过程，提出石龙松茸具有生计物和关系物、可被言说的对象物、数字时代媒介物等形态。村落社会中物的媒介化流转过程是人们运用媒介技术实现文化范畴“跨码”的探索，这种探索有可能带来村落景观和文化空间的重塑★★★，也会促成村落内部社会关系★★★、生活方式的重组★。松茸作为物的独特性，在当下的传递和展示高度依赖于信息★★★、技术和媒介编织而成的网络，因此能为村落社会发展与数字化变革提供新的理解★★，同时也为传统路径关于物的研究注入传播学的新视角。本文采用微观叙事的方式，将物的不同形态融入村落日常生活、村民日志文本、数字化展演等环节和过程中，力求在乡村传播研究中探索一种新的书写范式。

　　记忆再现还是幻影重重：人工智能历史照片修复中的公众文化认同偏差与路径再造

　　【摘 要】1931年10月，《时事新报》报馆当局以“经济支绌”为由分两次辞退编辑部人员共19人，随后又有7人因不满馆方胁迫而主动辞职。随着双方对立的升级，以上海新闻记者联合会为首的多个新闻界团体纷纷介入调解★★★，使得报馆当局不得不同意赔偿退职金并复职部分人员★★★。其实，《时事新报》编辑部人员被裁既非无故也非报社经营不佳，而是与宁粤双方在对峙之中争夺话语权的斗争密切相关。这是补充与拓展报刊史与近代政治研究的重要线索。

　　【摘 要】人工智能开发商或媒体机构在利用人工智能进行新闻生产的实践中★★，往往未经许可对他人作品进行内部训练，由此引发了训练数据的著作权定性纷争。传统著作权理论和制度无法对此提供合理解释，非表达性使用理论可以成为解决这一新型问题的关键。非表达性使用理论的内涵与正当性主要包括两点★★★：一是依据接受美学论，作品的价值主要来源于读者所感知的审美意义的外在表达。二是依据作品交流论，著作权法旨在保障作品作为交流行为的完整性★。人工智能训练数据应被视为非表达性合理使用的一种类型★★。我国在立法当中应新设专门的非表达性合理使用条款★★，并将训练数据等文本与数据挖掘（TDM）作为其中的一个类型予以明确。

　　寻找意义是人类生命的主要动机之一，创造性活动是获得意义感的一大重要来源，而生成式人工智能技术对人类创造性活动的广泛介入带来了对意义的挑战。本研究结合分布式认知理论，通过实验法探索生成式人工智能对人类创造性工作中意义感的影响及其机制，以期进一步认识人与生成式人工智能间的人机交互关系。研究发现★★，使用生成式人工智能会降低个体在创造性工作中所获得的意义感。具体表现为：任务意义感可由个体努力直接正向预测★★★，也可通过感知自我有效性作为中介正向预测★；但当生成式人工智能存在而未被使用时★★，中介效应失效；当生成式人工智能被使用时★★，直接效应失效，且感知生成式人工智能有效性在其中并未起到调节作用。研究揭示出人与机器间的“分别心★★★”加剧了意义感知的威胁，建议在分布式认知理念的指导下将引导人机认知协同融合发展作为人机关系的破局点。

　　【摘 要】数字时代的“可见性威胁★★”已转变为★★★“不可见的威胁”。本研究采用数码民族志方法★★★，以小红书草根博主为研究样本★★，探讨他们是如何围绕算法权力展开可见性争夺的。研究发现★★★，小红书草根博主基于自身对算法逻辑感知的差异而发展出了中心化★★★、边缘化、偏离化等差异化的算法想象方式★，在算法的驯化机制的结构下不断★★★“复颂”着“真诚展演★★”的消费主义文化★★★“迷因”★★★。这种算法想象方式在算法可见性场景的持续召唤★★、递归与进化中不断流动、循环与变迁★★★，为算法主导下的消费主义文化书写提供了源源不断的流量支撑。