技术驱动下中国传媒经济研究的知识图谱（2013—2017年）<br/>——基于文献计量的方法

技术驱动下中国传媒经济研究的知识图谱（2013—2017年）
——基于文献计量的方法

2018-06-02战令琦

新闻与传播评论 2018年2期

程明战令琦

新兴技术的更新迭代对传媒经济的发展产生了巨大的推动作用。2013年被称之为“大数据元年”，在此之前关于“大数据”“云计算”“互联网＋”“虚拟现实”“人工智能”等方面的研究文献数量极少。近年来，在技术力量的驱动下，传媒经济的发展产生了翻天覆地的变化。

中国传媒经济的概念源自西方的英文单词“Media Economics”，被广泛使用的词汇有“传媒经济”“媒介经济”“传媒经营管理”和“媒介经营管理”等。在西方，传媒经济学是研究传媒业如何运用稀有资源制造产品，并在社会中进行分配以满足消费者不同的需求和需要。[1]传媒经济学研究从传播学、媒介形态学、传媒经济学三种不同的路径来研究传播的问题、媒介形态的问题和传媒经济的问题。[2]它既包括宏观经济学的研究，也包含中观经济学和微观经济学的研究。因此说，中国的传媒经济学属于新闻传播学与经济学的交叉学科，是一门经验科学，更偏向社会科学，更注重规范评价和实证分析。[3]而在中国的传播学研究中，从技术领域针对传媒经济研究的深度与广度还不够，系统性不强。

一、研究方法与数据来源

文献计量学是一种采用数学与统计的方法对论文的标题、作者、关键词、参考文献和出版年份等做出描述、评价和预测，是关于某研究领域的现状与发展趋势的研究方法。本文运用了文献计量学中的词频分析法、共现分析法、多维尺度分析法和聚类分析法，对所采集到的数据样本进行期刊分布与栏目分析、作者数量与机构分析、高频关键词的词频统计与聚类分析。在统计的过程中，运用SPSS 20.0和UCINET 6等多种软件，力求把握我国传媒经济研究的现状和热点，呈现我国传媒经济研究的知识图谱，探寻我国传媒经济发展的一般规律。

在新闻传播学研究领域里，《新闻与传播研究》《国际新闻界》《新闻大学》《现代传播》《编辑之友》《当代传播》和《新闻界》上发表的研究成果具有较高学术价值和参考意义。因此，笔者通过对2013—2017年在中国知网（CNKI）数据库中上述7本期刊上发表的论文作为样本框取样，以“传媒”“媒介”和“经济”为关键词进行检索，再将这些研究文献清洗和梳理（见表1）。从年份上来看，这7本期刊上2013年共发表传媒经济论文53篇，2014年共发表61篇，2015年共发表66篇，2016年共发表67篇，2017年共发表72篇，整体上呈现平稳上升的趋势。

表1 传媒经济文献数量统计表

从期刊的种类来看，在《新闻与传播研究》上发表的论文有22篇，占比6.9%；《国际新闻界》上发表的论文有13篇，占比4.1%；《新闻大学》上发表的论文有20篇，占比6.3%；《现代传播》上发表的论文有96篇，占比30.1%；《编辑之友》上发表的论文有74篇，占比23.2%；《当代传播》上发表的论文有59篇，占比18.5%；《新闻界》上发表的论文有35篇，占比10.9%。其中，仅《现代传播》《编辑之友》和《当代传播》这3本期刊上的论文数量之和就接近总数的3/4，篇数上呈现明显的差异（见图 1）。

图1 传媒经济研究的文献数量分布图（2013—2017年）

二、研究内容与数据分析

（一）期刊栏目分析

为探究在不同期刊上的论文数量有如此巨大差异的原因，针对每本期刊进行栏目分析。

《新闻与传播研究》的栏目有马克思主义新闻学、新闻史论、传播学研究、媒介制度研究、媒介法规研究、媒介政策研究、媒介伦理研究、媒介文化研究、传媒经济研究、受众研究、媒介社会学研究、媒介政治学研究、新媒介及媒介技术发展研究、大众传播研究、国际传播研究、跨文化传播研究等。每期的栏目不定，“传媒经济研究”不属于常设栏目，刊登的文献数量极少。

《国际新闻界》的栏目有本期话题、传播学研究、新闻学研究、广播电视传播研究、新闻传播史研究、百草园等，没有传媒经济类的专设栏目。

《新闻大学》的栏目有特稿、新闻业务、新闻史、传播学、新媒体研究、广告与公共关系、媒介经营管理等，有关传媒经济类设有“媒介经营管理”一栏。

《现代传播》的栏目有传媒观察、传播文化、新闻学与传播学、新媒体研究、媒介经营与管理、传媒艺术、学术动态、来稿摘登、纪录片研究、传媒教育、繁荣哲学社会科学前沿等。其中，“媒介经营与管理”专门刊登有关传媒经济研究的文章。

《编辑之友》的栏目有特稿、书业、刊界、学研、营销、传媒、数字、实务、版权、装帧、史料、域外共12个。“营销”和“传媒”两栏都有较多关于传媒经济的研究。

《当代传播》的栏目设有新闻与传播研究、环球视野、传媒产业、传媒观察、新媒体、新闻教育研究、应用研究等。其中，“传媒产业”一栏专门刊登传媒经济类的论文。

《新闻界》的栏目有马克思主义新闻观、博士生新论、传播学研究、实务探讨、新闻学研究、新闻伦理、全球实务访谈、出版与编辑、媒介研究、媒介与社会、新闻业前沿、传播政治经济学、全球视野、广电专栏、年度观察等。没有专门刊登传媒经济的栏目。

总体来看，《现代传播》《编辑之友》和《当代传播》均设有媒介经营管理类的专栏，因此，有关媒介经济的研究文章发表的数量明显比其他刊物的数量多。虽说《新闻与传播研究》和《新闻大学》也分别设有“传媒经济研究”和“媒介经营管理”栏目，但因总篇数不多，所以从总量上看关于传媒经济研究的文献较少。而《国际新闻界》和《新闻界》的定位与侧重点更偏向于新闻学领域的研究，故没有专设传媒经济类的栏目，刊登传媒经济类的论文数量也较少。以上可以解释图1中传媒经济类文献在不同期刊的数量存在差异的现象。

（二）作者分析

美国学者洛特卡（A.J.Lotka）提出的洛特卡定律，通过描述科学工作者的人数与其所著论文数量之间的关系，进而发现高科学生产率的核心作者。依据这一定律，本论文对全部样本的文献进行作者统计，共有411位作者（见表2）。其中，发表1篇论文的作者人数为353人，占作者总数的86%；发文2篇的作者数量为38人，占作者总数的9%；发表论文有3篇及其以上的作者为20人，占作者总数的5%。

依据洛特卡定律，发文1篇的作者数量约占作者总量的60%，而本样本中为86%，高出26个百分点；发文2篇至 n篇的作者数量为发文 1篇作者数量的 1/22和1/n2，应依次为 1/4、1/9、1/16……在样本中发现，科研工作者人数与其所著论文数量之间的关系与洛特卡定律提出的比例相差甚远。发表1篇论文的作者数量过多，发表2篇的作者数量略少，尤其是发文3篇以上的作者数量过少。

接着，笔者对作者所在的研究机构进行统计，结果显示（见图2）:中国人民大学37篇，占比11.6%；中国传媒大学37篇，占比11.6%；武汉大学24篇，占比7.5%；复旦大学14篇，占比4.4%；暨南大学11篇，占比3.4%；华中科技大学11篇，占比3.4%；北京师范大学11篇，占比3.4%；清华大学8篇，占比2.5%；中国社会科学院8篇，占比2.5%；安徽师范大学7篇，占比2.2%；中南民族大学7篇，占比2.2%；南京大学6篇，占比1.9%；华东师范大学6篇，占比1.9%；湖南师范大学5篇，占比1.6%；其他机构的127篇，占39.8%。

表2 作者数量与发文量统计表

图2 作者所在机构分布图

（三）高频关键词分析

论文的关键词能够体现出该领域研究的对象、视角、方法和结论。文献计量学通过对关键词的词频分析考察特定研究领域的核心知识，运用词频的共现分析法来描述研究领域的内部联系情况。其中，高频关键词能够反映出特定学科领域的主要议题和研究热点。

词频反映的是关键词在该学科领域的研究中受关注的程度和研究的力度。因此，本文对样本中的关键词进行处理之后再来统计关键词的词频。具体而言，将词意相近的关键词进行合并，如将“媒介融合”与“媒体融合”合并；“传媒产业”“媒介产业”与“传媒业”合并；“新媒体”与“新兴媒体”合并；“传媒经济学”与“传媒经济”合并；“互联网＋”“互联网”与“移动互联网”合并。按照关键词出现的频次大小排序，取阈值n＞5的关键词，将其确定为高频关键词，从而得到排名前16的关键词（见表3）。在张金海教授的《中国传媒经济研究20年回顾与反思》一文中，对1993—2012年的传媒经济学研究的关键词进行词频分析，其中高频关键词排名靠前的有“产业”“媒体”“发展”“市场”“融合”“竞争”“广告”“电视”“文化”“技术”“创新”“广播”“结构”和“影响”等，并没有出现“大数据”“新媒体”“互联网＋”“人工智能”和“互动”等以技术为核心的关键词。由此可见，自2013年起传媒经济学的研究领域掀起了一场以“互联网”“大数据”“人工智能”等技术变革带来新媒体互动的潮流。

表3 高频关键词（频度＞5）

但是，仅靠关键词的频数分析并不能明确地展现传媒经济学的研究框架。因此，笔者还按照文献计量学的方法，进一步对高频关键词进行聚类分析，以此来呈现不同的思考路径。共词分析法是统计高频关键词在同一篇文献中两两共同出现次数多少的方法。共词次数表示该词与其他词之间的关系及其研究的深度。本文对高频关键词的共词次数进行统计，建立了共词矩阵。使用UCINET 6软件绘制出高频关键词共现关系的网络图谱，进行社会网络分析（见图3）。关键词由结点表示，结点大小表示中介中心性的大小，结点越大表示与别的结点之间的联系度越高，结点之间的线条表示二者的关联度，线条的长短表示两者关系的强度，线段越短表示两者的关系越强。分析发现，这些论文主要是围绕“媒介融合”“传媒产业”“互联网”和“大数据”等关键词展开的研究。

图3 高频关键词社会网络分析图

由于共词矩阵中较多出现的0可能影响分析结果，故用1减去共词矩阵中的值得到相异矩阵（见表4）。计算公式如下:

其中，Nij表示关键词i和关键词j共同出现的频次，Ni表示关键词i出现的频次，Nj表示关键词j出现的频次。

表4 相异矩阵（部分）

为了更清晰明确地呈现高频关键词的聚类情况，使用统计软件SPSS 20.0对相异矩阵的高频关键词进行分层聚类分析和多维尺度分析。通过分层聚类分析得到树状图（见图4），将关联度高的关键词聚合成类，在图中距离越近的两个关键词之间的关联度越高。根据不同的层次，可以将关键词归纳合并。

图4 高频关键词聚类分析图

为了能够更加简化直观地反映高频关键词的聚类情况，通过多维尺度分析将高频关键词分布在四个象限，着眼于度量对象在二维平面上的相互距离。该分析技术确定对象间平面距离越近意味着对象的联系越紧密，先将多维数据转化为二维数据，为每一个对象给出一个二维平面位置，划分出不同对象的群落。依据多维尺度分析图（见图5），不同团块中距离密集的子团块和语义突出的高频关键词可以聚合成为三个团块。第一类是“大数据”和“人工智能”等技术的更新带动“传统媒体”在“商业模式”上增加了“互动”；第二类是探索“互联网”技术对“广告产业”推动以及“广播”和“报业”等媒体的“数字化”转型；第三类是探讨以“电视”与“新媒体”的“媒介融合”与“创新”。

图5 高频关键词多维尺度分析图

三、研究的主要议题

（一）传统媒体在新技术推动下的艰难转型与融合创新

如果按照马歇尔·麦克卢汉的“后视镜”思维认为新媒介只是旧媒介的延伸和扩展，是十分荒谬的。新兴媒体主要是网络媒体，它生于互联网，始于新技术。新兴媒体是以新技术为基础的新应用新服务，以新传播为基础的新经济新业态。[4]在大众传播时代，传统媒体拥有绝对的控制权和不容置疑的权威性。而今，新技术的发展撬动了传统媒体的根基。新媒体的崛起加速了传统媒体的变革，成为推动传统媒体发展的助动力。[5]传统媒体不得不被动地开始转型，其形态从多媒介向跨平台整合，越来越多的媒介集成了电视、通信、计算机联网、资讯服务、商务、娱乐、智能家居、支付系统等多种功能，媒体形态正在从信息传播工具向功能更为多样化的用户终端平台演变。

1.报业的数字化转型与体制创新

传统媒体在媒体形式和内容传播等方面的技术特征集中表现为数字化和网络化，数字化和网络化是媒介融合的初级阶段。数字化为打通传媒产业链，实现传媒产业的跨媒体、跨行业、跨地域的融合发展提供了条件。中国报业组织结构的变革滞后于报业数字化转型战略的推进，无法为报业的发展提供现代化组织架构和数字化产业链支撑。[6]而报业的数字化转型已经迫在眉睫。对于报业媒体而言，优势在于提供优质内容，需要在自身产品和服务方面加强创新，增加能够体现报业自身核心价值的新闻资讯产品与服务，保持和发展传统内容的生产优势，积极适应媒介形态和新闻呈现方式的演化与变革。报业的整体结构转型应该以精简整合为核心实现结构优化，以体制改革为核心实现全媒体转型，以重新定位为核心实现内容转型。[7]

报业的数字化只是处理媒体自身内部的资源，在内容投入方面存在结构性不足的问题，[8]可以创造很高的社会价值，却未必能创造出很好的商业价值。对于传媒经济而言，但凭数字化的技术还不足以完全解决报业发展中遇到的瓶颈，还需要在盈利模式上进行改变，来帮助报业走出困境。因此，在“中央厨房”的实践探索中，需要借助大数据技术，重塑内容生产机制，打造个性化场景平台，实现精准分发策略和精准营销策略。[9]在营销策略和商业模式方面实现创新，实现流量变现，获取利润。

2.广播的移动化传播与内容创新

广播的发展存在节目同质化严重、创收来源单一的问题，缺乏具有核心竞争力的商业模式，而其优势在于移动性和伴随性。首先，在传播渠道方面，传统的广播媒体借助于移动互联网技术与智能手机等移动终端不断融合，打造各类有声音频电台，实现移动广播的互动性、社会性、便携性和低成本，丰富了广播媒体在时间维度上的表现力，满足了听众的移动收听和参与节目互动的需求，移动广播媒体迅速崛起。其次，在广播潜在听众的挖掘和收听习惯的培养方面，应该充分利用大数据技术，注重划分听众的层次，[10]运用互动手段积累用户、培育社群、激活关系资源，适应用户收听场景的转换，融合移动传播的社交化、个性化、社群化[11]。最后，在广播节目内容的制作与创新方面，广播媒体需要完善节目体系，创新节目形式，打造栏目品牌，强调广播产品的质量和效能，借助新媒体技术经营广播节目，以云端化作为节目的存储平台，以垂直化作为内容整合的方式，[12]充分挖掘音频资源的价值，将音频资源产品化、互动化、个性化[13]，借助用户思维创新节目内容。

3.电视的跨平台互动与机制创新

大数据技术加速了电视转型的进程，个性化定制、用户画像和社交化营销改变了电视台与价值链构成环节之间的关系。[14]传媒产业的边界逐渐被打破，不同产业之间出现相互渗透和相互融合的局面。智能电视产业以视频拓展了传统电视产业的服务内容，实现传统电视产业与社会资源的水平合作，改变了传媒产业的生存环境。国家加大对智能电视产业的扶植力度，形成了全新的融合型电视产业，体现在网络、内容和终端三个方面。网络融合实现了传输渠道的互联互通与资源共享；内容融合实现了信息的跨平台与跨媒体使用，催生多层次与多类型的信息产品；而终端融合使得单一设备具有多种功能，或多个设备实现一种功能。[15]

电视媒体拥有社会资本（公信力、权威性和品牌），但长期以来电视媒体的变现能力弱，其根源在于没有找到恰当的聚合平台和转换场景。在智能场景的技术支持下，电视产业的创新运用电视跨屏互动场景化营销，通过优质内容及产品吸引和沉淀用户，提升电视媒体的影响力和商业价值。具体而言，通过摇电视、移动直播与双屏互动等模式，依托云平台和大数据对电视节目进行分析和升级。[16]电视媒体借助原有的社会资本，通过技术创新与内容创意，打造多种创意互动场景吸引用户参与，与移动终端的结合曝光品牌广告、释放跨屏营销商业价值，以手机实现支付购买形成完整的营销闭环。与此同时，电视媒体还不断地以用户的情感需求和注意力转移为核心，借助智能硬件创新，网络直播、实时共享、IP内容运用等方式，让电视场景不断地建构与观众之间情感交换的互动链条，为电视内容产业的业务流程和组织提供新的发展机会。

（二）大数据、互联网、人工智能等新技术成为传媒产业融合发展的核心驱动力

新技术不是洪水猛兽，而是时代发展的必然。评判新技术是否会对传统媒体的权威性和控制权构成威胁，需要考量新技术的运作过程与传媒产业之间的融合程度。[17]技术因素成为推动传媒产业发展的核心要素和第一助推力。传媒产业由传统媒体、网络媒体和移动媒体三部分组成，技术的变革不断地改变传媒产业的格局，成为传媒产业不断进化的强大驱动力，重构传媒产业的生态版图。互联网、移动互联网、物联网、大数据、云计算、虚拟现实、增强现实、人工智能、机器写作、量子通信等技术和设施，带给传媒业革命性的变化，推动传媒产业生态的融合、重构与创新，开启了全新的媒介传播范式。基于大数据和智能化技术实现个性化、分众化的市场拓张，在创新价值上坚持“以人为本”的发展观念。[18]

1.大数据打破传统广告运作体系，改变广告产业未来蓝图

大数据的发展被划分为数据发现时代、数据整合时代和数据引领时代，媒体所搭建的数据分析平台对海量数据进行深度挖掘，意味着数据的处理、分享、挖掘、分析能力得到前所未有的提升，使数据成为广告产业经营活动的核心。[19]大数据技术通过分析用户习惯和兴趣偏好寻找新的突破口，带来营销方式和广告形式的变化，出现了精准化广告、实时竞价广告和沉浸式广告，使媒介内容的生产过程更加智能化、更加符合用户需求。第一，大数据构建起以精准化广告投放为核心的新型运作模式，精准化广告是精准营销实践与大数据技术融合发展的产物，广告媒介渠道设计由粗放型转向精准化，[20]广告投放走向可预测和个性化的新阶段[21]。第二，实时竞价广告是大数据技术和广告营销体系变革共同作用的产物，彻底颠覆了广告营销体系的关系营销、品牌和创意元素。[22]第三，沉浸式广告重新定义了广告的产品形态、传播时空、传播过程、用户关系，基于大数据技术推广信息，建构出流动的、无时不在、无处不在的广告形态。[23]此外，大数据技术的发展实现从数字化到数据化的突破，使传媒产业步入信息化时代。大数据与云计算、人工智能等技术的结合，是传媒产业在数据化的基础上迈向自动化。[24]但需要警觉的是，基于大数据而制定的个性化算法推送的新闻资讯与广告信息，同一主题或相似主题的内容重复出现在用户眼前多次，带来的后果是有效信息减少，使用户的眼界变得更狭隘，加剧用户的审美疲劳。

2.互联网技术加速传媒产业的发展，注重互动与创新

在互联网时代，改变社会的主导力量是信息的生产和传播。互联网、移动互联网、物联网等科技增强了人与人、人与物、人与服务、人与环境之间关系的黏合度，形成了万物互联、人机合作和平台联结的新局面。首先，互联网是技术与信息的集成、知识与思想的集成、社交与创意的集成，已经成为深化媒体融合的核心驱动力，重构产业与社会的重要力量。其次，移动互联网极大地激活了个体及其嵌入的关系网络资源，从社会的底部改变赋权的模式与权力的格局。[25]最后，无数网络节点所产生的规模庞大的数据依托物联网流动，作为基础设施的物联网以其强大的生命力不断地渗透和扩散到传媒产业的每一个角落，影响着传媒产业的生产方式、传播方式、消费方式、产品形态、商业模式和产业生态。[26]随着技术发展，新一代互联网平台正在生成，融合大数据、人工智能、虚拟现实、量子通信等技术在广域化和智能化两个维度不断演化，[27]使传媒产业发生翻天覆地的变革。

3.智能化成为媒体未来发展的新趋势，将产生颠覆性变化

人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段，包括视频和文字等复杂信息的识别技术、虚拟现实技术、机器学习技术、情绪感知技术、动态定价技术和心灵感应技术等。随着互联网和数字化技术的出现与发展，计算机性能越来越好，人工智能技术在未来的新闻文本输出和辅助新闻写作方面将会起到较大作用。[28]媒体的智能化倾向愈加明显，具体表现为机器新闻报道、智能传感器、虚拟现实和增强现实技术的应用。其一，机器学习技术将逐步替代格式化的新闻撰写工作以及分析性、研究性和解释性的新闻报道写作，[29]加快了新闻生产的速度，避免人为的技术差错，减少生产成本。其二，无所不在的传感器拓展了获取信息的渠道，增加了信息采集的维度，可以第一时间转化成数据通过算法进行信息的传输。其三，虚拟现实、增强现实和混合现实技术生产的沉浸式新闻，提供了身临其境的在场感，提升了用户的场景体验，增强了用户的黏性。可穿戴设备构建起双向的人肉终端；智能家居重构家庭信息系统；智能汽车重新定义移动媒体；机器、数据、云将彻底改变未来的新闻生产系统，[30]重塑人们的信息消费模式。但导致人们产生疑虑与恐惧的是，未来人与机器之间关系的处理。从表面上来看，人机交互界面的设计与应用直接影响着人对机器的信任关系的建立。从深层次来看，人们会担心未来机器的智慧是否会超越人类?机器的力量逐渐变得强大之后，是否会超出人类的控制?甚至更严峻的是，机器是否会反过来控制人类，统治人类，让人类为机器服务，成为机器的奴仆?

四、结论与思考

中国传媒经济学的发展时间尚短，但随着时代的变迁、环境的改变和技术的更迭，传媒经济学所面临的问题和境遇也在不断变化，机遇与挑战并存。纵观经济发展史，每一次重大变迁都是由于科学技术革命带来的全新通用技术体系的变化所导致而成，在此基础上出现了技术经济范式转换的理论。[31]每种技术都有自己的议程，就像是等待被揭示的隐喻。技术和媒介的关系就像是大脑和思想一样，一旦技术使用了某种特殊的象征符号，在社会环境中找到自己的位置融入经济和政治领域中，就会变成媒介。[32]

一方面，传媒经济的发展出现了技术偏向。在技术逻辑下，传媒经济的研究向数据、算法、统计、计量等方面转向。未来就像数学之于理科、哲学之于人文学科那样，以计算机为基础的运算会成为未来各个学科的基础。近年来，在传媒经济学的研究中有关大数据和互联网技术的成果颇丰，大数据、云计算、互联网等技术的革新成为传媒产业内在发展的核心驱动，甚至改变了传媒产业的生态和格局。人工智能、虚拟现实、机器写作、无人机等科技的进步，为传媒的发展带来更多的可能。新兴媒体、智能媒体、人工智能将成为未来传媒产业的主流趋势。传媒产业需要加快建设云平台，形成海量信息分类、精编、检索和深加工；借助大数据处理平台进行数据挖掘和分析，实现对用户个性化需求的把握和定位；采用下一代超链接技术实现信息服务与用户需求之间的智能匹配与推送，有方便快捷的支付方式和经营模式予以保障，最终形成多层次聚合、分发、覆盖的智能化传播服务体系。

另一方面，传媒经济的发展需要理性地对待技术，警惕避免陷入技术陷阱，减轻对数据和技术的过度依赖，回归对人性本真的追问。技术只是工具而已，如若不是被人类的思想所驱动，就是无用之物。任何技术的产生与发展在给人们带来便利和自由的同时，也让人们付出相应的代价。传播带给人类自由，也带来更多的监视与控制。其一，数据分析所依赖的基础信息是静态的历史数据，处于过去式，而消费者和市场是动态的，是不断变化的，需要不断地更新数据库，时刻保持更新的活力和动态博弈的意识。个性化推送容易使用户沉溺于大量的、重复的信息组成片面化的景象世界中无法自拔，成为算法推送工具的奴隶。其二，创意才是传媒产业的核心价值所在，是传媒经济发展的灵魂。当人们过度依赖数据平台时，可能会束缚从业人员的创新与创意，使传媒人成为信息时代的数字劳工，使传媒产品成为标准化的工业产品，丧失灵性与美感。其三，网络技术的泛在化与媒体的智能化逐渐渗入人们工作、学习和生活的方方面面，个人的教育、医疗、消费、动态等各项数据被上传至云平台，人们在机器面前更像是“透明人”。曾经的隐私信息被随意地窥视与复制，甚至被贩卖与利用，人们却还一无所知地被蒙在鼓里。即便知道技术侵犯了自己的隐私，也只能乖乖束手就擒，毫无还手之力。

[1] 爱伦·B.艾尔巴兰等.全球传媒经济.王越译.北京:中国传媒大学出版社，2007:2.

[2] 张金海，秦祖智.中国传媒经济学理论体系的建构思路.当代传播，2015，3:4.

[3] 赵曙光.媒介经济学.北京:清华大学出版社，2007:17.

[4] 谭天.媒介平台论——新兴媒体的组织形态研究.北京:中国人民大学出版社，2016:7.

[5] 姚政邑，何洁.重估新媒体时代传统媒体的广告价值.编辑之友，2015，11:56.

[6] 陈薇，吕尚彬.媒介融合背景下中国报业组织结构的创新路径.当代传播，2014，4:60.

[7] 成文胜，荣翌.省会城市报业集团转型的困境与出路——以合肥地区两大报业集团为例.当代传播，2015，4:79.

[8] 支庭荣.互联网环境下报业“二次售卖”赢利模式再审视.现代传播，2015，5:116-117.

[9] 杨勇，董紫薇，周长城.大数据引领媒体融合未来.现代传播，2017，12:168.

[10] 何翔.移动互联网时代广播媒体的发展.编辑之友，2016，6:64-66.

[11] 张建敏，张芳芳.媒介融合时代中国广播的创新发展之路.现代传播，2017，1:156-157.

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