摘要：本专题旨在帮助大家掌握核心课本知识、重要专题等以外的“小众”知识“盲点”，故建议大家在学习的过程中主要以理解、熟知为主，无需逐字逐句背诵（学习时间紧张或目标院校不常考课外知识的同学，了解即可），也不必为之前不了解这些知识点而感到焦虑~
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「考前扫盲」专栏
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主要瞄准近年各大新传刊物中
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争取帮助大家扫除一切“盲点”
快来一起“扫盲”吧~
本专题旨在帮助大家掌握核心课本知识、重要专题等以外的“小众”知识“盲点”，故建议大家在学习的过程中主要以理解、熟知为主，无需逐字逐句背诵（学习时间紧张或目标院校不常考课外知识的同学，了解即可），也不必为之前不了解这些知识点而感到焦虑~
本期目录
01 / AI化记忆
02 / 新闻生态
03 / 情感社会
04 / 数据化睡眠
05 / 回应权
06 / 错误信息与纠正信息
07 / 拟人化
08 / 情感治理
09 / 阐释社群
10 / 关系型新闻阐释
AI化记忆是人工智能技术对个人网络留存数据的再生产，它既是人工智能汇聚和加工个体记忆的技术形态，又是基于算法产生的媒介记忆。目前AI化记忆已经渗透到各种日常生活场景，涉及各类媒介技术产品，其形态包括数字、文字、图片、视频等，如智能手表的身体监测数据推送、音乐APP的年度报告推送、支付平台的消费账单推送、智能手机相册的精选照片推送等。在技术逻辑上，AI化记忆以用户与人工智能的交互数据构建推荐算法，以此输出个性化的整合型记忆数据，从而超越了数字记忆的技术形态。在建构方式上，不同于以往媒介记忆的宏大叙事，AI化记忆更聚焦个体记忆，从而被赋予更多私人化的内涵。
AI 化记忆不是对数据的简单存储，而是一种算法机制的选择性呈现。AI 化记忆以个体网络数据为素材，以人工智能算法为构建规则，对人类主体的情境记忆、程序记忆、工作记忆等进行了全面渗透。AI化记忆通过点亮记忆微光，脱离了宏大叙事的生成框架；通过记忆偏差的修复，赋予个体更多能动性；通过构建平行记忆，使个体在现实世界与虚拟世界之间穿梭自如。
在新闻学研究领域，学者克里斯·安德森较为系统地论述了“新闻生态（系统）”（news ecosystem）的理论内涵，该理论视新闻实践为一种“环境”，认为新闻生态是个体、机构、技术形成的混沌、非线性的异质聚合体，侧重以环境与行动者的互动关系切入开展学理性研究。学者彭兰指出，数字时代的新闻生态构成要素既包括职业新闻生产者，其发挥着新闻业所肩负的社会守望功能，又包含无数个体、组织乃至机器，上述诸要素共同构成一种泛在的新闻生态系统，表现为有序与无序的混杂、专业与业余的并存状态。新闻生态的三个基本理论内涵表现为：以网络和关系为基本分析单位；为人、技术和机器赋予平等的认识论地位；秉持生态主义的进步性假设。
从理论旅行的路径来看，生态这一概念在新闻学研究领域的出现肇始自媒介环境学派对媒介的认识和论断，学者常江等将新闻生态理论的发展阶段总结为：（1）本世纪初，以媒介生态为中心将新闻业的变化视为整个媒介环境受数字技术发展所经历的变动的一个面向；（2）2010年前后，“新闻生态系统”概念正式被提出并引入数字新闻学研究领域；（3）2020年前后，“平台化新闻生态”强调“基础设施转向”和“行动者网络理论”结合。新闻生态理论具备开放性与动态性等数字新闻实践的特质，其为研究处于变动中、液态化的数字新闻业提供了较为适恰的研究进路。新闻生态因而也被认为是新闻学研究范式的一种创新观念，在安德森看来，新闻生态为新闻业的核心问题提供了一种“根块的”思维方式和讨论策略。
情感社会指的是一种以情感为视角观察人类社会的研究进路，尤其是将个体感受纳入中观、宏观社会科学研究的研究趋势。由于情感现象和人类个体的日常生活密不可分，因此情感从来就是社会研究的基本组成部分。无论是探讨人际交流中的情感逻辑，还是发掘微型社区中的情理规则，都在社会科学研究中占据着一席之地。
但伴随着数字媒体平台的普及化，个体的社会交往被全面转换至线上空间，围绕着社会分层、移民群体、性别差异等议题，中观、宏观维度上的组织过程和群体交往也日益显现出情感化趋势。因此，学者们尝试将情感这一概念由日常生活拓展至社会研究领域内，以更准确地解释人类社会普遍的情感化趋势。这种理论努力主要包括两个方面：第一，将个体在社交媒体平台上的情感表达视作一种日常的公共参与行为。第二，将个体的情感反思性（emotional reflexivity）应用于对公共参与行为的分析。
上述理论努力得以成立的前提是，情感不仅是私人的、内在的、主观的体验要素，它也能够作为一种公共性要素发挥动员和团结的作用。情感社会研究的一个基本趋势是反思并破除情感与理性二元对立的假设，使用一种互相纠缠、互相依存的理论模型来描述这两者之间的关系。情感社会研究主张立足于用户的日常生活经验来探析个体情感的复杂性和真实状态，进而分析当代社会群体的团结方式、文化规则与伦理问题。
随着睡眠监测平台的兴起，数据化睡眠成为数字社会的生活日常，闲暇生活中最稳固的自然睡眠也已被数字资本所捕获——各类便捷的监测设备记录着用户的睡眠时长、睡眠质量，形成以周、月、年为单位的长期睡眠趋势分析，为用户提供可参考的睡眠建议、风险预警及健康指导等，形成了“数据化睡眠”这样一种数字生活体验。
从本质上说，数据化睡眠是一种资本逻辑的量化自我实践——数字资本通过社交媒体为睡眠监测赋魅，革新了身体的自然需要；在资本营造的“自主”幻象中，睡眠监测者落入人机断连陷阱，形成机器感知下的“数据依存症”；以健康为名的技术承诺里，隐伏着平台对用户隐私的“合理化”侵占，从被动榨取到主动让渡，睡眠数据成为数字资本全域时间剥削的利器。在睡眠数据化的进程中，无间歇、无极限的生产观念被认为合理，甚至日常化，然而当数字资本的利益砝码愈发增重，量化自我实践的平衡也终将崩塌。
所谓回应权，是指在面对不实报道时，被报道对象享有在报道媒体上进行回应的权利。从世界范围来看，大多国家都通过立法、判例或媒体自律公约等形式确认了针对媒介的回应权。就立法实效而言，回应权制度的设立与完善不仅保证了不同媒介时代被报道公众应对不实信息的自救途径，亦通过被报道者对传媒的回应权主张使得无数的误传信息得以及时纠正，从而有效减少了新闻媒体与社会公众之间的司法诉讼。
相较于世界其他国家回应权制度紧随媒介技术变迁的调适，我国回应权制度仍停留在纸质媒体时代，涉及回应权制度的法律法规主要集中于规制报纸、期刊等纸质媒体。我国在广播、电视及网络媒体领域尚未有相关法律法规涉及回应权制度，这就造成了在当前更为主流的数字媒体领域中，我国社会公众反而缺少了能够对抗媒体的“平等武器”。当前，为进一步推进和落实国家尊重和保障人权的思想理念，我国《民法典》创造性地将人格权独立成编，完善我国回应权制度的迫切需求同《民法典》重视人格尊严的编纂理念不谋而合，《民法典》中有关规范的设定也为我国完善和细化回应权制度提供了法律空间。
相比无意传播的虚假或不准确的狭义错误信息，广义的错误信息不区分传播者的意图，指社交媒体中传播的所有虚假或不准确的信息，包含虚假信息、假新闻、内容虚假的流言等。研究发现，错误信息即使经过明确纠正，仍会对人们的认知和推断过程产生持久影响，这种现象被称为错误信息持续影响效应。并且，纠正错误信息的效果越差，错误信息持续影响效应越大。
肯德欧等在2014年提出知识修正理论，从知识更正的角度解释了错误信息持续影响效应。该理论的五个关键原则（编码、被动激活、共激活、整合激活、竞争激活）表明，错误信息和纠正信息一旦出现，都会被编码、整合到用户的记忆中，持续影响效应是否发生取决于错误信息和纠正信息的竞争结果。错误信息促使用户产生错误信念，而纠正信息能够转变用户的错误信念。一种信息的激活比例增加，另一种信息的干扰就会减少甚至消失。因此，错误信息的纠正效果既要考虑纠正信息的影响又要考虑错误信息自身的影响。
在人机互动中，拟人化，即向非人类实体注入人类特征，是增强机器现实相似性的有效手段。因为社交互动是人类的基本内在需求，拟人化有助于满足这种需求。而人类中心主义，即人们倾向于认为自己是宇宙的中心与最重要的存在，这一信念会促使用户合理化具有拟人化倾向的非人类实体的行为。同时，拟人化还能营造出机器拥有人工智慧的幻觉。
基于所包含的社交可供性线索的不同，拟人化可被分为形式拟人化与行为拟人化两种类别。前者指采用似人的视觉线索（如人类面孔与身体形态等）改变机器的外表来实现形式上的拟人化；后者指非人类实体表现出了似人的行为线索（如类似人类的对话与语言方式、动作、表情等），同时这些行为能恰当回应当前互动情景。
拟人化赋予了机器社交现实感，进而也具备了形成初始的社交吸引力的可能性。研究发现，用户对具备了形式拟人化的人工智能实体感知到了更近的心理距离，更高的社交临场感，与更强的联结感。行为拟人化对提高社交吸引力同样具有积极效果。研究者发现社交聊天机器人向用户进行自我披露行为对用户的情感、关系与心理维度上都产生了积极效果。同时，人与机器进行自我表露互动还能显著消除用户的自利性偏差（即人们倾向于将更多的成功归功于自己，将失败推责于他人），这说明人机互动也可以具备类似人际传播中的互惠性。
需要注意的是，人机互动中的拟人化与社交吸引力并非线性正相关，当拟人化达到一定程度后很有可能会对社交吸引力产生负面影响。1970年，日本机器人学家森政弘提出“恐怖谷”理论，认为机器人的外观和行为的拟人化程度达到某个临界点后，人对它的感受会从喜爱突变为阴森。只有当拟人化继续增强时，喜爱感才会重新回归。早期的恐怖谷主要体现在机器的外貌上，而伴随着技术的发展，除了早期的外貌恐怖谷外，“心智恐怖谷”也逐渐产生。心智恐怖谷尤其会出现在当机器展示出体验能力，即能感觉和感受的能力，而不是展示出代理能力（即行动能力）时。此外，当机器人同时具有形式与行为拟人化特征时，恐怖谷效应造成的负面效果会比不具备行为特征的机器人更强。这一理论告诉我们，为了增强人机互动的用户体验，我们不仅需要考虑拟人化的强度是否恰当，而且还要考虑形式与行为拟人化是否协调一致。森政弘认为，与其一味追求高水平的拟人化，不如避免将机器人设计的太像人类以避免恐怖谷效应的产生。
现代社会生活中政治逻辑与生活逻辑出现冲突，人的主体性地位被忽视，甚至出现信任缺失、社会关系异化、乡村与国家联系断裂等风险。而情感治理可以起到弥合政治逻辑和生活逻辑的分裂，平衡治理效果和主观体验等作用，彰显人的主体性地位，回应人本思想的召唤。
学者罗宜虹、陈帆认为情感治理指的是在基层的社会治理中所运用的一整套既以情感为治理对象，也以情感为治理手段的柔性治理技艺，目的在于用情感的柔性层面解决基层社会问题和社会矛盾，积极回应公众的情感需求，通过营造情感氛围，加强互动沟通，推动人与人之间关系的亲密化，促进社会团结，达到社会和谐，进而促进国家治理目标的达成。
对社会治理中情感因素的研究最早可追溯到古希腊，彼时哲学家将情感视为一种夹杂着欲望的非理性因素。柏拉图认为个体只有驾驭“激情”和“欲望”这两匹马，才能过上节制和美好的生活，此处的“情感”与“欲望”已经具有情感意味的雏形。这种情感治理的范式被称为“自我技术范式”，强调情感和个体的联系。亚里士多德认为情感和理性都是人类灵魂的重要组成部分，驯服情感可以推动政治发展。这种治理范式被称为“国家技术范式”，强调情感和政治的联系，统治者运用情感策略为政治服务。
国内虽没有直接提出“情感治理”这一概念，但将“情感”作为治理方式的理念却贯穿了整个中国政治的发展历程，情感治理在中国拥有深刻的文化基因和丰富的实践内涵。
现代治理实践中经常出现情感治理的身影，基层开展的“送温暖”“驻村帮扶”等活动就显现出基层治理实践中嵌入的情感因素，情感因素在连接基层与国家的过程中起着重要的中介和推动作用。但是情感治理在现代治理实践中也面临诸多困境：如情感“异化”，可能会将情感服务机械化、表面化，偏离真正的情感服务；也可能因过于重视情感而导致规则作用弱化、办事效率低下。所以，不能将情感治理的逻辑取代工具主义的理性治理，情感治理不是理性治理的对立面，相反，两者是一对具有极强互补意义的治理方式组合。此外，道德教育也对社会治理起着重要的作用。
新闻生态下各类行动者之间的互动关系是新闻学研究的一个重要议题。鉴于这种关系的复杂与微妙，一些研究者尝试跳出功能主义认知框架，以文化研究为方法论对其加以解读。其中，芭比·泽利泽提出的“阐释社群”是最具影响力和解释力的理论成果之一。阐释社群理论强调，作为整体的新闻记者是共享专业新闻理念与话语的分散个体，其行动基于特定的价值观念而非特定的组织机构。
从泽利泽的阐释社群概念出发，可知新闻记者与公众的差别并非简单的“专业人士”与“非专业人士”之间的差别，而是某一共享各类职业规范、信念与例程（routine）的社群与社群外人员的分别。在泽利泽看来，共享的经历与观念推动着新闻记者奉行一致的专业意识形态和报道的一般程式，并以文化权威的身份与公众进行结构化的、严格限定的、在很多时候是不平等的对话。因此，新闻权威源于记者群体基于其共享经验的专业化阐释实践，其中最重要的源头是对新闻生产的垄断。随着新闻阐释活动的语境和共享规则的日渐改变，学者们开展了一系列针对“阐释社群”及其所占据的“新闻权威”的反思与拓展工作。有学者尝试从边界工作的视角出发，描摹新闻业的阐释社群如何通过驱逐越轨者来持续维系自身的文化权威；还有学者认为，阐释社群的边界极不稳定，因为记者既是社群成员，又是有高度能动的个体，他们对自身的形象、角色定位和职业规范都有着清晰的自我认知，这让阐释社群本身呈现出“被建构与被想象”的色彩。
长期以来，对新闻业的边界工作的讨论普遍以记者的专业主义阐释活动为中心，而较为忽略“边界之外” 的普通新闻用户议题分散且碎片化的新闻阐释活动。这一倾向在数字时代显然亟须得到修正。已有不少学者强调，以用户为生产和阐释主体的新闻意义流通机制已获得某种“主流性”。即使这些主要由用户构成的群组可能与真正意义上的公共社区相去甚远，但却在凝聚共识、激励行动等方面具有突出的效用。其阐释活动大多由社群成员通过调用、配置各种文化符号的方式式来完成的，因而一种微观的、互动的分析方式对于我们理解阐释社群的运作规律极有裨益。
基于即时通讯群组的新闻阐释活动是一种以专家与普通用户为参与者、以附着于传统新闻职业的知识权威为核心话语体系的会话实践，这种实践兼有专业性、日常性、情感亲密性等特征，是一种正在实现“常规化”的微观信息交往实践。学者田浩将这种实践概念化为“关系型新闻阐释”。可以从三个方面理解关系型新闻阐释。
第一，专家与普通用户之间的亲密关系是关系型新闻阐释社群赖以良性运转的基础，也是新闻阐释的实践目标。第二，即时通讯群组中的日常会话是关系型新闻阐释的主要实践模式。第三，“断联” 是关系型新闻阐释启动失败的主要表现，也折射出关系型新闻阐释这一概念的解释边界。
从理论发展的角度看，关系型新闻阐释机制的存在表明数字新闻业正在通过与公众建立更加亲密的关系这一方式来重新锚定与呈现自身的权威性。新闻从业者需更加重视微观语境下新的新闻解释与理念宣介的实践策略，在日常生活层面拓展数字时代新闻业的影响力与吸引力。
关系型新闻阐释的直接产物就是建立在日常交往结构上的“关系型新闻权威”。
大家可以跟着小田心的这个专栏一起“扫盲”，尤其是报考川大等考查课外知识较多的院校的同学。希望大家能够最大限度地扫除盲点，自信满满地参加最后的考试，稳稳上岸。另外，小田心再次提醒大家，目前时间已经很紧张啦，扫盲专题中介绍的知识点又较为新颖或“偏门”，因此在补充学习这些拓展知识时不要焦虑地去死记硬背，要根据自己所报考院校的出题风格进行选择性学习，并把学习重心放在理解上哦~
今天的“扫盲”行动到此结束，在线征集其他“盲点”，欢迎以写「留言」的方式告诉小田心哦，一起加油！
参考文献：
[1] 谢宜璋，张弛.数字媒介时代我国回应权制度的构建与完善
[2] 杨奇光.重访“新闻生态”：数字新闻中的概念弱隐喻及其理论化省思
[3] 田浩.重估“情感公众”：用户行动与数字新闻研究的链路拓展
[4] 刘瑀钒，薛梦珂.数据化睡眠:数字资本主义语境下的量化自我实践
[5] 周莉，陈沐恩.邂逅 “算法时光机”：AI 化记忆的技术嵌合与主体逃逸
[6] 田浩.基于即时通讯群组的关系型新闻阐释: 权威、会话机制与响应失败
[7] 董庆兴，王雪宁，熊思玥.纠正是否有效? ——纠正方式和错误健康信息启发式线索的影响研究
[8] 罗宜虹，陈帆.乡村广播的情感治理：可能空间、运行逻辑与社会实践
[9] 牟怡，吴宇恒.从准社会关系到人机关系：基于原真性与互动性的双维度归类模型
来源：田心新传考研