AI 新闻主播的社交线索研究：迈向人本智能媒体传播

李倩 曾雨禾 肖婉婷

doi:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.09.003

AI 新闻主播的社交线索研究：迈向人本智能媒体传播

doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.09.003

李倩曾雨禾肖婉婷

北京师范大学新闻传播学院

基金项目:

本文系北京市科委中央引导地方专项《生成式人工智能内容安全与伦理风险检测关键技术研究及示范应用》（项目编号：Z231100007423015）阶段性成果。

详细信息

作者简介:
李倩曾雨禾肖婉婷：李倩（1988—），女，四川宜宾人，讲师，北京师范大学新闻传播学院，研究方向智能传播与国际传播；曾雨禾（2004—），女，福建泉州人，北京师范大学新闻传播学院研究助理，研究方向为智能传播与国际传播；肖婉婷（2004—），女，福建泉州人，北京师范大学新闻传播学院研究助理，研究方向为智能传播与国际传播

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出版历程
- 网络出版日期: 2025-10-17

摘要

摘要: 【目的】在 AI 新闻主播广泛应用的背景下，社交线索作为影响用户认知与接受的关键因素，日益引发学术与实践关注。为厘清该领域研究进展与问题，本文围绕 AI 新闻主播中的社交线索展开系统性文献综述，探讨其分类维度、作用机制及未来发展路径。【方法】本文采用系统性文献综述方法，按照“识别—筛选—纳入”三阶段流程，从 CNKI 与 Web of Science 核心数据库共检索得到 91 篇中英文文献，结合内容分析法提炼研究主题与理论脉络。【结果】本文将 AI 新闻主播的社交线索划分为两类：一是本体属性线索，如视觉呈现、语音风格与个性设定；二是传播环境线索，包括文化背景、交互情境与伦理规范等外部条件。【结论】通过对比分析发现，当前研究主要集中于本体属性线索，尚缺乏对环境线索的系统探讨。未来研究应构建“主体 + 环境”双重分析视角，融合多模态分析、跨文化比较与真实场景验证，推动 AI 主播研究向更具生态效度与理论深度的方向发展。
- AI 新闻主播 /
- 人工智能 /
- 社交线索 /
- 传播环境 /
- 多模态分析

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