趋近化视角下社交媒体关于人工智能报道的话语建构研究

穆军芳,陈紫涵

(河北大学 外国语学院,河北 保定 071000)

在数字化和信息化时代,人工智能作为一种新兴现代科技受到国家重视, 《2022年国务院政府工作报告》明确提出,要推动大数据体系和5G的大规模使用,着力发展人工智能等[1]。此外,随着我国数字基础设施的不断迭代,人工智能在政治、经济、文化和民生等领域发挥显著作用。国家的重视及人工智能的广泛应用使其成为社交媒体讨论的热点话题。作为公众交流和分享观点的网络平台,社交媒体使用的话语策略在一定程度上能够反映和影响公众对事物的认知。社交媒体不仅能展现智能化的多元发展成果,而且能促进各国的资源共享和合作共赢。因此,研究社交媒体的话语建构对人工智能相关知识的传播和构建网络空间命运共同体具有重要意义。

一、理论概述

作为一种叙事策略,趋近化(Proximization)旨在研究话语空间外部指示中心(Outside Deictic Center,简称ODC)不断向话语空间内部指示中心(Inside Deictic Center,简称IDC)趋近的过程。它表明事件和事态(包括遥远的和强制的意识形态)在物理和时间维度对说话者和听众产生直接冲击和日益深刻的影响[2],以此来凸显ODC行为的迫近和IDC防御对策的合法性。趋近化理论包含三种趋近策略,即空间趋近化策略(Spatial proximization)、时间趋近化策略(Temporal proximization)和价值趋近化策略(Axiological proximization)。Levinson指出,在空间思维这样的中心认知领域,语言不仅能影响人类思维,还对记忆以及空间关系和方向的推理等行为产生作用[3],因此,空间趋近化策略与话语的关系最为紧密。不同于空间趋近化策略,时间趋近化策略往往包含具体的和特定的时间标记,通常以“现在”为中心点,从过去和未来向现在这个中心点趋近[4],强调事件可能发生在现在或者未来的任何时间,从而造成时间紧迫感,具有历时性。时间概念需要空间概念来构建,二者都是人类思想的产物,缺一不可。与上述两种策略相类似,价值趋近化策略是一个形式化的抽象系统,指二者在思想立场上的动态变化,其目的在于探究双方背后的交际动因。

趋近化理论是在交叉学科批评认知语言学中发展起来的,其基础是Chilton的话语空间理论。Chilton首先将话语空间理论运用到科索沃战争的报道中[5]。Cap在其基础上进行改进,融入二者动态变化的过程,提出了趋近化这一概念[6]。自此之后,这一理论得到了广泛的应用和发展。例如,Cap以伊拉克战争话语为研究对象,运用趋近化理论深入分析其话语建构[6];Hart将趋近化理论应用到隐喻识解方法中[2];张天伟探讨趋近化理论的话语空间对建构国家形象的作用[4]等。此外,趋近化理论在战争修辞话语、(反)移民话语、癌症话语、生态环境话语和网络威胁话语等方面发展迅速。

综上所述,趋近化理论是具有系统分析方法、支持可视化认知识解方式的理论框架,其通过空间、时间和价值三个维度阐释话语,揭示话语的内在意义。然而,目前使用趋近化理论探究社交媒体关于人工智能话语建构的分析相对较少。

二、研究回顾

社交媒体是指在互联网和移动网络的基础上,支持用户参与在线交流服务的应用,具有跨空间、跨时间和跨价值属性,社交媒体话语能够超越“此时此地”传播信息。社交媒体建构的话语空间能够影响公众的认知、行为和情感,并作用于社会现实。

许多学者致力于研究智能技术对社交媒体平台建设的有益作用,例如通过智能技术分析社交媒体中关于Covid-19的情感分析并进行分类[7];用人工智能技术为智能手机上的社交媒体提供语义检索方法,为社交媒体的应用提供动力[8];从语言方面探究人工智能技术的发展前景,提出人工智能与话语相结合的必要性[9];利用社交媒体Twitter描述公众对人工智能和放射学的看法,从而了解舆论与放射学和人工智能之间的关系[10]等。此类研究具有广泛性和领域性的特点,但缺少社交媒体话语建构的研究。

公众借助社交媒体能够在跨时空、跨价值的网络空间中进行交流,社交媒体的点赞、评论和转发等功能不断加深用户在数字环境中的临近感。针对此现象,Kowalski指出社交媒体在信息交流和评论中的趋近价值[11];Khosravinik在框架内阐释媒体话语对社会产生的影响,以揭示媒体话语的本质[12]。从三维层面来看,社交媒体话语能够动态改变其与公众之间的关系,从而影响公众对事件的客观认知,具有趋近潜力。因此,本文以社交媒体中关于人工智能的新闻报道为研究对象,建立“人工智能”新闻报道语料库,运用趋近化理论探究社交媒体中关于人工智能的话语建构,深入分析社交媒体如何建构话语空间,如何使用话语策略引导公众产生认同感,从而探索社交媒体的话语价值,积极寻求网络空间的治理策略。

三、数据收集和研究方法

自2021年开始,社交媒体关于人工智能的报道逐步增多,因此,本研究在新浪新闻中搜索“人工智能”“AI”等关键词后,选取200篇“人工智能”新闻报道作为语料来源,时间范围为2021年1月1日至2021年12月31日,自建“人工智能”报道语料库。将清洗后的语料保存到Excel文件中,并运用KH Coder分析工具进行分析,在词汇取舍方面选择“NP”和“VP”进行预处理,运行后得出字符数共计148 104。

本文采用定量和定性相结合的研究方法。其中,定量分析包括高频关键词的收集、词频图的呈现与分析,定性分析涉及语料中具体文本的趋近化策略分析。具体包括以下三步:第一步,从工具中选择词频表,将200个高频词一一分类到趋近化表格中计算出频率,随后从工具(词汇)中选择“KWIC Concordance”得出关联词频图;第二步,对生成的关联词频图进行分析;第三步,对自建的“人工智能”报道语料库文本进行质性分析。参照Cap的趋近化范畴分类,结合本研究语料库制作三个趋近化表格[13],并根据Cap的词汇语法频率[14],结合语料库进行范畴、项目和词频计算(如果词汇频率在0.3%,则说明1 000字中出现了3次,词频小于0.01%的不予统计)。

四、社交媒体关于人工智能报道的趋近化分析

通过对自建“人工智能”新闻语料库的分析,发现人工智能报道使用空间趋近化、时间趋近化和价值趋近化策略与公众建立认同感,影响公众认知。以下四部分将结合社交媒体关于人工智能的报道进行深入分析。

(一)人工智能相关报道的高频关联词分析

根据KH Coder分析软件,对自建“人工智能”新闻语料库的高频率名词和动词短语进行分析得出高频关联词频图(如图1所示)。其中,关键词节点的大小表示其在社交媒体中出现频率的高低,而关键词节点的颜色分布展现关键词之间的关联紧密度。

图1 “人工智能”语料库的高频关联词频图

根据图1,可以清晰地看到与人工智能联系密切的领域。“智能”一词出现频率最高且在关联词频图中占据中心地位。与“智能”联系最紧密的关键词有“医疗”“技术”“产业”“企业”和“教育”等。习近平总书记在党的二十大报告中提出要加快建设“数字中国”“人才强国”和“健康中国”[15]。企业与产业相联系,通过人工智能研发新事物来推动社会发展,而现代化产业体系的建设需要数字经济与实体经济深度融合。由此可见,社会各领域实现高质量发展离不开智能技术的创新与变革,社会智能化是国家发展的必经之路。此外,智能科技需要自我革命与创新,社交媒体也将焦点聚集在“网络”“计算机”和“服务”等方面。随着人工智能数据和系统的研发与升级,以及智能机器工作效率的提升,人工智能逐步成为一系列服务平台的核心,进而不断开辟新发展领域。而“时代”“核心”“合作”和“成果”等关键词表明打造国际数字产业集群势不可挡。通过对自建语料库关联词频图的分析,发现这些高频关键词在一定程度上能够反映人工智能涉及范围之广泛,影响之深远,与社会各领域联系之紧密,为深入探究社交媒体如何使用话语策略影响公众认知奠定基础。

(二)空间趋近化

空间认知思维包含诸多因素,涉及的范围最为广泛,通过分析发现,自建语料库使用的空间趋近化策略占总趋近化策略的42%。根据Cap空间趋近化的六类范畴和自建语料库的词频分布情况[13],“人工智能”新闻语料库空间趋近化具体词汇分布情况如表1所示。

表1 “人工智能”新闻语料库中空间趋近化表

根据表1,以社交媒体的主体性为划分依据,在话语空间内被识解为IDC元素的词语基本上分为两类:一类是以“人类”和“人”为代表的个体性词语,另一类是以“企业”“社会”和“国家”等为代表的整体性词语。而“智能”“技术”和“科技”等表现为人类创造出的能够对IDC产生影响的技术,被识解为ODC元素,这类词语映射为人工智能对人类、社会和国家等产生影响,或帮助社会各领域融合进步,或对社会生活具有威胁性,进一步扩大了ODC的趋近范围,从不同层面作用于IDC并影响社交媒体中公众的认知。

除了以上形式具有空间趋近化特征外,位移性动词和行为动词也可以体现社交媒体报道中ODC向IDC的空间移动轨迹,而ODC对IDC的影响预期与结果通过名词短语表现出来,报道话题主要围绕人工智能对社会各领域产生的影响展开。以下根据文本进行具体分析:

(1)“更快的芯片、大量数据、云计算以及最重要的优秀思想放在一起时,用人工智能(ODC)解决实际问题的需求和能力就会出现爆炸式增长。”

(2)“《新一代人工智能发展规划》颁布以来,人工智能(ODC)上升为国家(IDC)战略,我国人工智能进入快速发展的新阶段,并在多个领域取得重要成果,部分领域关键核心技术实现突破,已具有全球影响力。”

(3)“这并不意味着人工智能(ODC)没有威胁到个体(IDC)的工作,这种威胁是存在的,而且会持续存在。”

在例(1)中,社交媒体并没有表明IDC的存在,这能够将公众的焦点集中在ODC发展态势上,突出其重要性。除此之外,社交媒体指出人工智能综合了现代科技的优势,可以满足社会的需求,在认知和识解过程中刻意强调ODC的发展速度。其中,“增长”属于位移性动词,说明ODC对IDC的持续性空间趋近,“解决”则表示ODC的综合运用对IDC造成的影响,突出人工智能的优势是帮助人类解决实际问题。在例(2)中,《新一代人工智能发展规划》的颁布表明国家对人工智能等的重视程度,社交媒体通过位移性动词“上升”“进入”“取得”和“实现”传达人工智能在国家发展进程中迅速占领核心领域,这种正向趋近使ODC不断发展。随后,社交媒体指出ODC对IDC造成的结果为“已具有全球影响力”,证明其空间趋近程度和广泛的影响范围。在例(3)中,社交媒体使用行为动词“威胁”来突显人工智能对个体工作的影响,并指出这种负面影响会一直“持续”,建构ODC对IDC的强制性负面趋近,以此引起公众的警惕,从而使IDC对ODC的威胁采取正确的、合法化的应对措施。

通过分析发现,社交媒体在空间轴上建构了ODC的正面趋近现象,旨在证明二者可以共同发展,以达成未来向好的局面。其较多使用空间趋近化策略在认知层面建立公众认同感,不仅使用行为性和移位性动词短语展现人工智能向个人、社会和国家各领域的发展趋势,还使用名词短语突出科技的创新与融合对IDC元素产生的影响。除此之外,也有一部分负面趋近现象,人工智能对人类的生活和工作产生负面影响,如安全、伦理等问题,引起公众更多的关注。若想使用智能技术促进社会发展,就要大力提高数字化技术的先进性,规避其产生的问题。

(三)时间趋近化

时间趋近化策略在空间运动的基础上存在,帮助社交媒体在公众的时间认知上建立共识。依据Cap对时间趋近化策略进行的范畴分类[13],发现自建语料库中时间趋近化策略出现三种范畴模式,占比共计6.8%,具体词汇分布情况如表2所示。

表2 “人工智能”新闻语料库中时间趋近化表

根据表2,社交媒体通过6.8%的时间趋近化策略突出ODC的发展速度,其用完成体的语法结构在时间层面表明ODC的趋近具有历时性并且有向未来发展的趋势,在时间轴上营造一种紧迫感,使公众采取相应的措施。此外,社交媒体通过“更”“最”和“共同”等表示对比态势的词语,突出人工智能未来发展的优势,从而使公众在认知层面认同ODC的时间趋近。以下根据文本进行具体分析:

(4)“既然人工智能(ODC)可以解决黄瓜农场的问题,那么它应该可以解决几乎所有领域(IDC)的问题。这条消息目前正在迅速传播。”

(5)“我们(IDC)对于人工智能的出现抱有现实的观点:它(ODC)现在已经出现了,未来还会变得越来越普遍,不管我们每个人是否喜欢它。”

(6)“人工智能(ODC)的进步可以给社会(IDC)带来正向的效益,不应因为现在面临的安全忧虑而谈‘虎’色变。”

根据未来事件发生的可能性来进行预测和搜集证据,能够增强报道的合理性和真实性,从而建构公众的认知。在例(4)中,社交媒体使用“可以”和“应该”引导公众在认知上建立“人工智能在各领域范围内都有应用”的观念,强调人工智能的重要性。“目前正在迅速传播”表明人工智能在较短时间内实现较快发展,强调未来ODC的趋近会使IDC更具有优势。社交媒体使公众确信ODC是具有优势的,利于ODC在时间轴上进一步趋近。在例(5)中,时间趋近化策略特征比较明显,“现在”和“未来”建构了一条时间线,表示以人工智能为主的网络信息技术已渗透到人们的生活中,“我们”一词的使用能够有效拉近与公众的距离,增加报道的认可度。“越来越”表示一种平行对比关系,强调未来ODC的发展会呈现持续上升姿态,在时间轴上加重趋近效果,不仅表示人工智能不可逆转地出现在人们身边,还对未来表示期待,即智能化生活不可逆转。在例(6)中,社交媒体指出人工智能不仅有正向效益,还有随之而来的安全问题有待解决,“可以”一方面加深了公众对ODC发挥积极作用的认知,另一方面,社交媒体承认ODC存在的安全问题,提醒公众注意负面趋近的加深,使IDC尽快采取应对措施。

通过时间趋近化分析得出,社交媒体建构人工智能的时间线能够影响公众的认知,涉及两个同时发生的人工智能发展变化,一是从过去到现在的变化,包含对过去事件和行为的解释,另一个是从现在到将来的变化,包含将来ODC的趋近,二者都支持社交媒体的报道目的,即人工智能是顺应数字化、智能化时代潮流的发展趋势。除此之外,平行对比式词语的使用,不仅表达了急迫的诉求,还促使公众立即采取先发制人的行动。回顾过去,指明人工智能的趋近缘由,展望未来,预测人工智能的前景,突出人工智能在人类社会发展过程中的必要性。

(四)价值趋近化

价值趋近化策略使抽象的空间趋近演变为物理实体的趋近,是意识形态的概念化。社交媒体通过使用价值趋近化策略揭示ODC的积极价值观和消极价值观,影响公众对人工智能发展态势的认知。自建语料库中的价值趋近化占比为8%,如表3所示。

表3 “人工智能”新闻语料库中价值趋近化表

通过对自建新闻语料库进行分析,发现社交媒体通过使用7%的积极词汇建构IDC,概括性地描述了IDC在世界范围内各领域的情况:引领人才、教育和医疗等领域向好发展,并在这些领域起到主导作用,肯定了IDC的正面形象。被识解为ODC的消极价值观占比为1%,ODC在IDC各领域建构消极的趋近过程,并从侧面印证了空间趋近化和时间趋近化的作用。以下根据文本进行具体分析:

(7)“与此同时,我国人工智能(ODC)加速与各行业、各领域(IDC)融合发展,人工智能技术正从互联网应用逐渐向实体经济和民生领域渗透。”

(8)“通过进一步推进国家(IDC)新一代人工智能(ODC)开放创新平台建设等方式,充分发挥人工智能行业领军产业、研究机构的引领示范作用。”

(9)“如何防止人工智能(ODC)反叛的问题,已经困扰人类(IDC)几十年了。甚至在未来,会不会有比卡梅隆想象中更出乎意料的手腕出现,也是我们不得不提防的问题。”

社交媒体使用价值趋近化策略拉近与公众之间的距离,增加话语可信度,以此建构ODC的积极价值观。在例(7)中,社交媒体指出人工智能持续与社会各行各业融合,其技术应用也成为改善民生的新途径。根据语境可知,“融合发展”和“渗透”都是褒义词,表达人工智能的积极意义,突出人工智能发展的正面作用,以提升公众的好感度。在例(8)中,社交媒体表示人工智能技术达到领先水平,并着重进行智能社会建设,“开放”“创新”“引领”和“示范”等词与国家发展规划相吻合,此类积极词汇能够激发公众对人工智能发展的兴趣,以说明人工智能对国家基层建设的积极价值。这种报道呈现方式的背后是情感接近,能够让公众意识到人工智能对生活造成的正面影响。在例(9)中,“问题”一词出现两次,社交媒体指出在几十年中一直存在部分领域的人工智能技术规范问题,值得公众警惕。社交媒体用“卡梅隆”对人工智能的探讨以及拍摄的电影这一热点事件导入,引发公众关注智能技术存在的问题,突出ODC的负面影响。此外,社交媒体通过建立从“几十年”到“未来”的时间轴,强调人工智能在公众生活中存在的长期性,促使公众采取一定的应对措施。我国在进行智能科技探索、把握核心技术的同时还要注意ODC负面价值观念的入侵。

总体来讲,ODC与IDC的价值关系较为密切,社交媒体着重建构IDC和ODC在话语空间中的积极价值观,表明我国将智能技术的完善与创新置于重要位置,而人工智能技术的总体应用也成为国家经济发展和改善民生的有力途径,在人工智能与实体产业融合助力实体产业发展、科技的进步使国家地位稳步上升等方面展现优势,但也需增强人工智能的科技管控能力,防止其负面影响的产生。这种话语建构方式能够与公众建立共识,有利于国家人工智能发展规划“三步走”战略的实施,同时也顺应信息时代积极运用互联网的发展大势。

五、结论与启示

本研究以趋近化理论为基础,运用语料库分析工具对社交媒体中人工智能报道的词汇类别、词频及其之间的关联性进行可视化分析,发现社交媒体话语中使用大量的空间趋近化策略,以表明人工智能技术对社会进步、经济发展和产业创新等具有不可或缺的作用,并且人工智能技术还在持续与其他领域深度融合,推动人机协同发展和跨界融合。在空间趋近化策略的基础上辅以时间趋近化和价值趋近化策略,不但看出人类在人工智能领域的主体性,建立了人、企业、社会和国家的积极形象,而且利用社交媒体形成人们对人工智能的认知。此外,通过使用趋近化策略,能够将公众对于人工智能的情绪与态度充分展示出来。其中,正面词汇的大量使用说明在公众的认知及调查中,人工智能是有利于企业与社会进步发展的。同时,研究发现有一小部分报道表明人工智能存在潜在威胁,这种负面趋近化的使用促使公众采取一系列应对措施,监督人工智能的发展。

由于社交媒体呈现的事件与现实事件紧密相连,其关注的人工智能热点能够使公众意识到人工智能等新兴科技对生活产生的潜在影响。社交媒体互联互通、全球共享的属性使其话语影响公众的认知,其在建构网络空间命运共同体方面发挥着重要作用。同时,社交媒体在新闻话语生产过程中能够使用一定的话语策略对目标信息进行整合,使其内容在认知上更容易获得,在情感上也更具有吸引力。由此可见,如果社交媒体中的信息与功能越能够与公众在认知层面达成共识,社交媒体产生的信息价值就越大,就越有利于信息的传播与发展。因此,社交媒体需要传播客观、透明和符合国家发展规划的话语信息,充分体现数字化时代的鲜明特征,从而提高其在网络话语空间中的舆论引导能力,引领国际社会共建网络空间命运共同体。