传播学视角下计算文本分析可供性探究：一项范围性回顾

Exploring the Affordances of Computational Text Analysis in Communication Studies： A Scoping Review

摘要

计算文本分析已成为传播学研究的重要工具，但由于其跨学科特性及技术复杂性，关于其可供性的理解仍较为有限。通过范围性回顾，系统分析了2020—2024年间在社会科学引文索引（SSCI）传播学期刊上发表的相关文献，聚焦计算文本分析的技术可供性，分别考察了文本分类、主题建模、语义空间化和多模态分析在传播学中的应用。研究发现，传播学者普遍关注所采用技术与研究目的、情境和数据的适配性。针对四个研究方向，建议从准确性、可解释性、叙事性和可用性四个维度深化对技术可供性的认识。最后探讨了大模型时代计算文本分析在传播学中的应用趋势。

Abstract

The advent of the big data era has established computational text analysis as a core methodological tool in computational communication research. However， the rapid evolution and increasing complexity of natural language processing （NLP） technologies present significant challenges for communication scholars in selecting appropriate tools and adapting to technological changes. Adopting a communication-centric perspective， this study systematically investigates the technical affordances of computational text analysis， examines the interplay between computational methods， communication scholars， and research contexts， and assesses their collective impact on communication research. The aim is to move beyond “technological determinism” and emphasize the dynamic interaction between researcher agency and research environments.Using a scoping review， the study analyzed 180 relevant articles published in SSCI-indexed communication journals between January 2020 and May 2024. It first conceptualizes the theoretical dimensions of computational text analysis affordances， highlighting their relational， perceptual， and contextual attributes. Through manual coding， the literature was categorized into four methodological domains： text classification， topic modeling， semantic spatialization， and multimodal analysis. These categories were analyzed based on technology type， application context， model selection， and performance evaluation.The findings reveal that communication scholars consistently prioritize the alignment of technical approaches with research objectives， contexts， and data characteristics. In text classification， deep learning models are widely adopted due to their superior accuracy， yet traditional methods remain valuable in specific contexts. Model selection must balance task type， accuracy， and applicability. In topic modeling， traditional approaches such as LDA and STM remain prevalent； however， deep learning-based models like BERTopic demonstrate notable advantages in handling short texts and capturing semantics. Notably， model interpretability and integration with theoretical frameworks have become critical concerns. For semantic spatialization， semantic networks are favored for their visualization and narrative capabilities， whereas semantic vectors offer nuanced semantic distinctions but face interpretability issues. Multimodal analysis has emerged as a growing research focus， particularly in facial expression and meme studies. Although researchers often rely on commercial APIs， they encounter challenges such as tool specificity， inconsistent analysis quality， and ethical concerns. The emergence of large language models （LLMs） represents a significant trend， offering promise in multimodal processing， complex context understanding， and quantitative research support. Nevertheless， questions about their reliability and empirical validity remain.

Graphical abstract

关键词

计算传播 / 文本分析 / 技术可供性 / 多模态 / 大型语言模型

Key words

computational propagation / text analysis / technology affordance / multimodality / large-scale language model

当今社会，互联网、社交媒体、科学文献等各种渠道产生了海量文本，这些文本既可以作为量化研究的数据来源，也可以作为计算叙事的分散元素。而手动分析海量文本的成本无疑是巨大的，因此借助自然语言处理（natural language processing，NLP）实现文本的自动化分析被寄予厚望。一方面，传播学者通过掌握R、Python和其他编程语言的开源NLP库分析海量文本；另一方面，信息技术企业也在努力开发满足传播学者需求的低技术门槛产品。双方的相向而行，极大促进了近年来计算传播学的快速发展。

在计算文本分析发展的早期，虽然实现自动化并达到了量的飞跃，但是自动化分析的质远不如人类。许多传播学者，尤其是政治传播领域的学者较早对此进行了探索。Grimmer等^［1］列出了计算文本分析的四条原则：所有的语言模型都是错的，但其中一些是有用的；自动化分析增强人类而非取代人类；不存在十全十美的计算文本分析方法；必须对自动化分析结果进行验证。这是因为早期的语言模型大都基于词袋（bag-of-words）模型，对于语境复杂的文本，其准确性不尽如人意。

随着深度学习的发展，NLP分析结果的质也不断突破，在许多任务中表现出近乎或超越人类的水准。即便如此，Baden等^［2］指出，计算文本分析在社会科学领域仍面临三大挑战：一是过分依赖技术而忽视验证的重要性；二是过于专注于特定任务而缺乏通用性；三是对英语的过度关注而忽视其他语言。这些挑战部分归因于目前广泛使用的基于变换器（transformer）的双向编码器表示（BERT）的NLP模型主要面向单一任务设计，在应用广度和多语言处理能力方面存在固有局限。然而，随着大型语言模型的兴起，如今计算文本分析逐步克服这些挑战，这为计算传播研究带来了前所未有的潜力和广阔的应用前景。

虽然计算文本分析迎来了“量质齐飞”的发展，但是选择适合自己研究的技术路线仍然是困扰许多计算传播学者的一个问题。伴随量质提升的是其背后复杂的技术原理，这对传播学者理解其技术可供性提出了挑战。基于此，本文对近年来传播学领域涉及计算文本分析的文章进行了范围性回顾，分别从文本分类、主题建模、语义空间化、多模态分析四类应用方向论述了计算文本分析如何赋能传播学研究，此外还探讨了大型语言模型在文本分析领域的应用和发展趋势。

一 理论视角

本文从可供性理论视角分析上述研究问题。可供性这一术语最早由Gibson^［3］提出，用于解释环境和物体如何提供不同的行动机会给个体。之后，Norman^［4］在人机交互研究中推广了该理论，认为物体的性质决定了应如何使用它。然而后续研究指出，可供性可以通过与技术的直接交互显现，并且通常伴随实验和适应过程，从而影响技术使用行为^［5］。综合来看，这两种观点皆同意可供性展示了一种“关系”，即技术的物质性会影响但不决定用户的行为，单靠物质性或建构主义观点都不足以解释技术的使用，并提倡关注人与技术之间的关系行为^［6-7］。

作为社会科学中的一个概念，可供性具有模糊性，常与其他概念（如技术特征、用途或行动）混淆。Evans等^［8］提出了可供性的三个门槛标准：不作为技术的特征呈现、不作为技术使用的结果呈现以及具有可变性。Ronzhyn等^［9］进一步将可供性总结为关系性、感知性、情境性、行动潜力、限制作用和离散性几个方面。从传播学视角对计算文本分析可供性下定义需要包含上述所有属性。因此，计算文本分析可供性指的是计算文本分析实际或想象的属性，这些属性通过计算方法、传播学者和研究情境的关系而显现，进而能够促进或限制传播学研究。

采用可供性视角的主要目的是避免陷入当前计算传播研究中存在的技术决定论或“计算至上”误区。结合技术使用的背景和个体属性，可供性视角承认并强调人类在使用技术方面的作用和能动性，即计算文本分析的使用受到传播学者及其研究背景的影响。

二 计算文本分析应用的核心方向

（一） 文本分类

文本分类旨在将文本数据自动地分配到预定义的类别或标签中。这个过程通常依赖机器学习，特别是NLP技术。通过大量学习，机器已经能够按照人类专家定义的规则对新的文本进行分类。文本分类发展经历了“词典—机器学习—深度学习”三个阶段。就像人类的话语认知是语言知识、世界知识和语境知识的交互理解，计算机对文字的理解亦是如此：基于词典的方法只关注简单的语言知识；基于机器学习的方法关注语言知识和世界知识；基于深度学习的方法同时关注这三种知识。所以通常情况下，计算机从自然语言中获取到的信息量也是深度学习大于机器学习再大于词典。语言知识和世界知识会预先存储在NLP模型之中，随着知识量的增加，模型的规模也随之增长。

随着传播学计算性质的不断增长，数据驱动和预测取向的研究逐渐引起重视。文本分类在处理大规模文本数据方面发挥着不可或缺的作用。自动化技术的运用可以对大量新闻文章或社交媒体帖子进行快速分类，如情感分析、主题识别等，以揭示公众舆论和传播趋势^［10］。最新的基于深度学习的文本分类模型不仅高效，还提供对文本内容的深入理解，获得媲美人类专家的编码信度，为传播学量化研究提供更好支撑^［11］。需要注意的是，文本分类存在基准真相，准确性是评估分类任务的重要指标^［12］，而不同分类任务、不同技术路线、不同语言模型在准确性上存在一定差异。因此，本文提出以下研究问题：

RQ1：传播学研究中的常见文本分类任务有哪些？分别采用哪些技术路线和模型？其分类任务的准确性如何？

（二） 主题模型

主题模型主要用于发现语料库中的系统模式，其由以聚类分析为核心的一系列算法完成，本质是发掘文本语料中高信息量、高关联性的词簇。虽然传播学研究中主题模型主要用于识别文本语料中讨论的议题，但词簇也可以被解释为事件或修辞风格。由于主题很难在理论上被定义，所以提取的主题主要是一种对文本语料的实证评估。

对传播学研究来说，主题的可解释性至关重要。主题分析任务不存在基准真相，所以对主题模型的评价不是准确率，而是分析结果的可解释性。优秀的主题模型、同一主题下的主题词应该在语义上更紧密或相似，能清晰表达一个特定的概念或话题。同时，模型还应该能捕捉到更广泛和不同的主题，而不是重复或过分相似的主题。这也是主题模型评价指标的连贯性和多样性。需要注意的是，连贯性和多样性在主题模型中通常需要平衡，过分强调多样性可能会降低主题的连贯性，使得每个主题内的词汇关联性变差；而过分强调连贯性则可能导致主题之间的区分度下降，从而影响模型对数据的全面表达能力。因此，在实际应用中需要根据具体的需求和数据特性，适当调整主题模型的参数，以达到连贯性和多样性之间的最佳平衡。因此，本文提出以下研究问题：

RQ2：如何解释主题模型中的主题？不同技术路线的主题模型在不同场景中的适用性是什么？

（三） 语义空间化

语义网络和语义向量均为语义的空间化表征。语义网络分析旨在将文档或语料中频繁共现的词或概念映射为网络，其中节点代表词或概念，边表示它们之间的联系。语义网络描述词语之间的关联或人们对共同对象的认知解释^［13］。例如，新闻文章中围绕主题的关键词构成一个语义网络，观众对不同新闻媒体构建同一新闻故事的认知图也是语义网络的实例。语义向量亦称词嵌入（embeddings），是深度学习NLP中广泛应用的技术。它将词语转换为高维空间中的向量，以数学方式捕捉词语含义。在此向量空间中，每个维度编码某种语义属性，语义相似的词语被映射到彼此接近的位置，而不相似的词语则相距较远。这种映射依赖于大规模语料库的训练过程，因此词嵌入与训练数据中蕴含的世界知识密切相关。

语义网络和语义向量都提供了强有力的语义分析工具，能够深入理解和解释媒介内容、受众反应和社会互动中的深层意义和情境，帮助研究者揭示隐藏的观点、情感态度、文化价值观和社会结构，从而为理解媒介传播的效果、受众解读和社会影响提供更为丰富和准确的视角。二者的不同之处在于前者通过图形结构（二维空间）表达词语之间的关系，更适合可视化展示；后者通过高维空间中的位置和距离来表达词汇之间的语义相似性，更适合捕捉语义的细微差异。因此，本文提出如下研究问题：

RQ3：语义空间化在传播学研究中有哪些应用？其可供性体现在哪些方面？

（四） 多模态数据分析

对图像、视频等多模态数据的自动化分析变得像文本一样容易。深度学习对图像和文本的理解有许多相似之处，都需要大量数据进行训练，旨在学习有效的数据表示（即嵌入），这些表示能够捕捉数据的关键特征和内在结构。不同之处在于图像可以容纳的信息量远超文字，而视频的本质其实是一帧帧连续展示的图像。所以，计算机视觉（computer vision，CV）面临的挑战也更复杂。近年来，CV和NLP融合发展的趋势愈发明显，因而本文将对多模态数据的分析也归类为计算文本分析。

在移动互联网和高速网络的推动下，视觉内容在当前社交媒体传播中扮演着不可或缺的角色。实际上，在传播学研究中，文本对象不仅包括文字，还涵盖图像、符号、视频、音频等多种形式的记录材料^［14-15］。由于许多NLP工具的易用性和对算力的较低要求，针对文字材料的自动化分析较早在传播学者中得到推广^［16］。然而，随着图像和视频等非文字内容在传播内容中的比重日益上升，加之越来越多科技企业推出即用型的CV工具，多模态数据分析在传播学研究中的应用日益广泛^［17］。相较于NLP，涉及视觉内容分析的任务更加多样，包括从基本的图像处理到复杂的视觉理解，其技术可供性的内涵也更丰富。因此，本文提出如下研究问题：

RQ4：在传播学研究中，常见的视觉内容分析任务有哪些？这些任务分别采用何种工具？这些工具的功能可供性应如何被理解和评价？

三 文献采样和分析

（一） 回顾方法与文献采样

范围性回顾（scoping review）是一种系统的文献综述方法，主要用于探索、整理和解释一个特定研究领域的广泛内容，尤其在该领域概念界定不清或研究证据不充分的情况下^［18］。与系统性回顾或元分析不同，范围性回顾的目标不是评估研究质量或进行效应大小的计算，而是提供一个领域的全面概述，帮助识别主要概念、研究类型、数据来源和知识空白^［19］。本研究采用范围性回顾方法进行文献综述，具体采样步骤如图1所示。

范围性回顾被认为对高度异质且发展迅速的研究领域特别有用。传播学视角下的计算文本分析涉及的问题相对广泛，尚未在文献中明确定义，同时也是迅速发展的计算传播研究领域的一部分^［20］。因此，对该研究领域的文献检索尚无成熟的关键词词典。对此，本文的文献检索过程分为三步。首先，选取连续5年位于社会科学引文索引（SSCI）传播学分类 Q1区的6本期刊，经过人工逐篇筛选，得到涉及计算文本分析的文献52篇，并通过对这些文献的系统性分析，确定一组检索关键词。然后，使用这些关键词分别在谷歌学术（限定文献源为传播学 JCR 2023 Q1区）和Web of Science进行全文检索，按相关性排名，各取前100篇。最后，合并检索结果并去除重复文献，得到209篇文献，人工剔除其中29篇非计算文本分析研究的文献（Cohen kappa系数0.89），最终得到180篇文献作为研究对象。这些文献均在2024年6月进行检索，并限制出版日期为2020年1月至2024年5月。

（二） 文献分析

本研究对用于最终分析的180篇文献进行人工标注，将其分为四个主要方向：文本分类、主题模型、语义空间化以及多模态分析。需要注意的是，一篇文章可能属于多个类别，因此使用Krippendorff’s Alpha评估信度^［21］。三位研究者的标注结果如表1所示。

文本分类。针对涉及文本分类的文献，本文重点分析以下方面：一是任务类别，即文本分类在传播学研究中的具体应用场景；二是技术路线，具体包括采用词典方法、机器学习方法或深度学习方法；三是模型分类，主要考察所使用的模型是开箱即用型还是自行训练的模型；四是评估指标，关注这些文献是否报告了分类的准确率或F1-score等性能指标。

主题建模。针对涉及主题建模的文献，重点关注以下方面：一是分析作者如何描述主题或话题所表达的内涵以及这些描述与传播学研究的契合点；二是探讨文献中采用的主题模型的技术路线；三是考察作者选择该技术路线的原因，包括技术指标、方法的先进性以及语料库的适用性等因素。

语义空间化。针对涉及语义空间化的文献，重点概述其在传播学研究中的具体应用，鉴于绝大多数相关研究将语义空间化与计算叙事相结合，进一步重点分析语义空间化在呈现叙事性方面的表现。通过考察这些文献，旨在探讨语义空间化如何增强传播学研究中的叙事分析及其在揭示文本内在结构和意义构建过程中的作用。

多模态分析。对涉及多模态分析的文献进行全面概述，旨在识别其主要概念、研究类型、数据来源及知识空白。具体而言，包括文献中常见的视觉内容分析任务、所采用的分析工具以及作者对这些工具功能可供性的理解与评价。通过系统梳理相关文献，揭示多模态分析在传播学中的应用现状，评估现有方法的有效性，并指出未来研究的潜在方向。

四 研究结果

（一） 文本分类在传播学研究中的应用及分析

对涉及文本分类的文献进行元数据提取，结果如表2所示1

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。按照任务目标，文本分类可以分为常见任务和非常见任务。常见任务如新闻主题分类、情感分析、情绪分析等，许多即用型模型可以满足常见分类任务，包括从TextBlob2

2 一种基于词典的情感分析Python库。

和SnowNLP3

3 一种基于朴素贝叶斯的情感分析Python库。

到Hugging Face4

4 一个数据集和预训练模型共享社区。

库的各种微调（fine-tuned）模型。非常见分类任务如再媒介化风格等，研究者通常需要自行训练模型。自训练模型能更好地适应特定的研究需求，同时对数据标注、模型优化和算力资源提出更高要求。本研究发现，凡是使用自训练模型的文章皆报告了模型的准确率或F1-score。

此外，研究者倾向于采用更为先进的技术。如图2所示，近年来采用深度学习的文献数量迅速增加，这主要归因于深度学习在准确性方面的显著优势。然而，基于词典和机器学习的文本分类技术路线在传播学研究中的应用仍然持续存在。这表明，技术的先进性并非传播学者选择技术路线的唯一标准，研究者还可能受到对技术的理解或认知、易用性、计算能力限制等多方面因素的影响。当然，较低的准确率亦能满足某些特定研究需求。这说明，计算文本分析在传播学研究中的应用除了依赖技术本身，还受到传播学者及其研究背景的多重影响。

因此，传播学者需要从准确性、易用性和适用性三个维度理解文本分类技术的可供性。虽然从准确性角度考虑首选更先进的技术，如BERT或GPT，因为先进技术通常代表更高的准确性，而高准确性通常意味着模型能够较好地捕捉文本中的核心特征，但是这并不能一概而论。准确性的评估是建立在模型的训练文本和测试文本在语言、修辞、文化等方面保持一致的基础上的^［35］。对于大模型而言，由于其训练文本涵盖了广泛的语言和文化背景，可以忽略这种一致性要求。但是对于较小的模型，当且仅当具备这种一致性时，才不需要在自己的研究论文中报告分类结果的准确性，或者可以直接引用模型作者报告的准确性，此外，皆需要由论文作者评估并报告分类结果的准确性。从易用性角度考虑，常见场景首选即用型模型，如开源的BERT微调模型或OpenAI应用程序接口（API）5

5 OpenAI公司提供的一种接口服务，它允许研究人员访问OpenAI所开发的AI模型（如ChatGPT）。

。采用即用型模型的一个好处是通常只需较低的算力资源和少量的编程工作即可完成任务。对于非常见场景，或者说没有合适的即用型模型时，需要研究者自己训练模型。若研究者掌握的算力资源有限，一种合适的技术方案是在较小的预训练模型上进行微调。需要注意的是，越复杂的任务、越大的模型需要越多的人工标注数据进行微调。为提高标注效率，可以考虑采用众包策略。研究者使用自训练模型除了要遵循先进性和一致性原则外，还要注意报告人工标注数据的权威性和分类结果的准确性。

（二） 主题模型在传播学研究中的应用及分析

通过对76篇涉及主题模型的文献进行分析，本文发现绝大多数研究采用了潜在狄利克雷分布（latent dirichlet allocation，LDA）或结构主题模型（structural topic model，STM），如图3所示。LDA自2003年提出以来，因其广泛的适用性和良好的解释性，在众多学科领域备受欢迎。在传播学研究中，LDA主要用于政治或社会议题的比较研究，尤其是在不同时间段、群体或媒体中的主题分布分析^［36］，部分学者也将LDA应用于框架分析。然而，LDA通常会输出大量相互独立的主题，无法有效分析主题之间或元主题与子主题之间的相关性，这导致框架的界定与解释变得困难。Roberts等^［37］在LDA的基础上提出了STM。STM结合文档的元数据（如作者、发布时间、地点等）分析主题，既增加了分析的深度和复杂性，也可用于探索主题如何随时间演变或与其他外部变量相关联，使得STM更适用于框架分析。Roberts等^［38］将STM的R实现开源后，近年来采用STM的传播学研究数量迅速上升。

传播学者对主题模型可供性的认知主要受知名学者或权威期刊的影响。除了发表在如Communication Methods and Measures此类期刊上的方法类文章外，极少有涉及主题模型的研究对其分析结果进行验证或评估，因为熟练运用主题模型对大多数传播学者而言仍是一项挑战。表3从功能性视角比较了近年来传播学研究中具有代表性的三种主题模型：LDA、STM以及最近比较热门的BERTopic。其中，LDA和STM基于词袋模型，需依赖充足的词频信息，适用于处理长文本（如新闻文章、学术论文），但在短文本（如推文、评论）上的表现可能欠佳。相比之下，BERTopic基于预训练深度学习语言模型，能够更好地理解和捕捉文本中的复杂语义与上下文关系，尤其在短文本处理中表现优异6

6 GROOTENDORST M. BERTopic: neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure[J]. arXiv: 2203.05794, 2022.

，其支持动态主题模型、主题分层缩减及主题模型合并等功能，并可根据文本数据集的语言、修辞、文化等特性切换不同的预训练模型，从而实现更佳的分析效果。因此，BERTopic在可解释性、应用场景广泛性和配置灵活性方面优于传统主题模型。还需注意，主题模型本质上基于词汇共现模式，而框架分析关注叙事结构、价值观和隐含立场^［39］，二者在概念上存在差异，直接将主题模型生成的主题等同于框架可能导致分析结果偏差。

（三） 语义空间化在传播学研究中的应用及分析

对40篇涉及语义空间化的文献进行分析发现，38篇文献集中于二维空间，即语义网络。根据不同的数据来源和研究目的，语义网络的构建与应用方式呈现出广泛的多样性。例如，在网络评论的文本分析中，研究者通过词汇共现关系构建语义网络，将视频评论中的词作为节点，词的共现频率作为边，从而揭示在线互动和受众反馈中的主题结构^［40］。节点选择既可涵盖所有词汇，也可聚焦话题标签等关键词汇，如O’Neil等^［41］通过构建话题标签的共现网络，探讨澳大利亚健康专业人士在新冠病毒感染疫情期间对不同可信度话题的参与模式。类似于主题模型，语义网络也可用于识别文本中的话题或框架，Walter等^［42］结合LDA与语义网络提出ANTMN方法，通过主题词共现构建网络并识别社区作为框架。

语义空间化不仅是文本分析工具，结合可视化手段，还可展现出强大的叙事能力。有研究认为，媒体的力量并非来自“事实”的传递，而是源于叙事及其形式的发展，即通过重建、整理和呈现行动或事件序列的惯例^［43］。“叙事性”属性可以基于任何符号对象，只要这些符号对象能够在观众心中唤起叙事脚本，“具有叙事性”则意味着能够引发这样的脚本。如图4所示，结合LDA与语义网络，通过调整节点的布局、大小、颜色，能够直观呈现如何将碎片化的主题重新组织为框架，并且传递出这是基于文本语料的实证评估，排除了人为偏见和主观性的潜在信息。

语义向量能够通过分析人类语言的发展变化，反映政治、社会和文化的变迁。Rodman^［44］在一个涵盖161年报纸报道的语料库上测试了时间敏感词嵌入，发现其在匹配人类对美国“平等”概念公共话语变化的评估能力上表现优异，展示了词嵌入技术在分析语义变化方面的精细能力。尽管语义向量为计算机理解语义细微差异提供了一种有效的编码方式，其结果却难以被人类直观理解，这与社会科学研究对可解释性的需求相悖。对此，Dobbrick等^［45］提出了一种结合词典与词嵌入的“玻璃盒”文本分析方法。研究表明，该方法不仅在性能上与传统机器学习方法相当，还提供了额外的可解释性优势，为理论发展提供了宝贵的信息。

（四） 多模态在传播学研究中的应用及分析

在多模态分析的相关文献中，大多数研究依赖大型科技公司提供的图像识别工具，研究对象主要集中于面部识别和迷因（meme）领域，如表4所示7

7 篇幅所限，此部分为节选，完整版留存备索。

。类似于文本分类，人物图像的情绪分类已实现基于专家预定义规则的自动化。例如，Boussalis等^［46］利用微软Face API对共和党总统辩论视频进行自动分析，发现表达愤怒情绪能积极影响观众实时评价，而表达快乐情绪在吸引观众反应方面效果较弱。然而，人物图像传递的信息不仅限于情绪。Haim等^［47］在比较欧洲议员在新闻媒体与社交媒体上的自我呈现时，除了分析情绪外，还考察了图像中的人数、拍摄角度及人脸占比等信息，这些数据均通过旷视科技的Face++获得。Face++还提供群体性、面部主导性和愤怒性等多种图像描述功能，应用于关于不同性别政客自我呈现的比较研究中^［48］。此外，亚马逊的Rekognition也是传播学者常用的面部识别与分析工具。Bossetta等^［49］在其政客自我呈现的跨平台比较研究中使用了Rekognition的人脸识别和情绪分类功能。Yang等^［50］在识别Facebook假消息的研究中，借助亚马逊云和Rekognition，从海量图像中识别特定公众人物。

迷因作为社交媒体时代的文化现象，其研究在多模态分析领域迅速发展。许多迷因图包含文字内容，Al-Rawi等^［51］利用光学字符识别技术分析了涉及CNN和福克斯新闻的迷因，发现对新闻频道的恶意攻击加剧了政治极化。对迷因的深层分析需依赖CV技术，实现对图像或视频的语义理解，如识别图像中的对象（人、车辆、建筑等）、属性（颜色、大小、形状等）、空间关系及整体场景意义。例如，Caliandro等^［52］使用谷歌图像理解工具分析了Instagram上与6个全球品牌相关的76万条迷因帖子，揭示文化相关性和社区参与对品牌在社交媒体上的成功构建具有重要意义。由于迷因在大规模传播过程中不断演化，面对海量数据和动态变化，识别及追踪迷因谱系和传播模式成为一大挑战。Courtois等^［53］从计算机科学视角探讨了图像特征匹配技术在追踪互联网迷因谱系和演化中的应用潜力，为理解迷因的传播、演化及文化影响提供了有力工具。

公众人物通过新闻媒体或社交网络发布高质量摄影作品进行自我呈现，推动了在线视觉传播的专业化，并显著促进了多模态数据分析在传播学中的应用。然而，这一领域仍面临若干挑战。首先，诸如Face++和Amazon Rekognition等即用的多模态分析工具虽功能强大，但主要针对特定的CV任务，如情绪分类、面部分析和名人识别。其次，尽管科技巨头如谷歌通过在线API提供服务，使传播学者在有限的算力和编程知识条件下能够执行图像理解任务，但这些工具的分析质量仅在某些特定领域和任务（如图像分类、物体检测、面部识别）中超越人类。最后，部分学者对利用面部分析进行情绪识别的技术提出批评，认为这种技术不仅可能侵犯个人隐私，而且缺乏坚实证据支持面部特定动作能可靠地表达特定情绪^［54］。这些批评呼吁重新评估这些技术的基本假设，并关注其对个人隐私、自主权和社会控制的潜在影响。

五 讨论和总结

近年来，随着计算传播的发展，计算文本分析在传播学研究中得到广泛应用。为了深入探讨其在传播学中的应用广度与多样性，本文采用范围性回顾方法分析了计算文本分析的可供性。研究表明，2020—2024年间，计算文本分析在传播学中的应用日益深化，显著提升了学者处理和分析大规模文本数据的能力。然而，作为一项跨学科研究，尤其是在NPL和深度学习技术日益复杂的背景下，掌握计算文本分析对传播学者提出了更高的要求。这些挑战主要包括技术选择与应用、数据多样性与质量以及结果的可解释性与验证等方面。理解技术的可供性比掌握技术本身更为重要。对可供性的深入理解能够帮助研究者在选择技术路径时更好地与研究目标对接，并在使用先进技术时充分考虑其技术原理和局限性。随着大模型时代的到来，回顾计算文本分析的可供性有助于传播学者有效把握大模型带来的机遇与挑战。

（一） 计算文本分析赋能传播学研究

在传播学研究实践中，传统计算文本分析主要集中于文本分类、主题建模及语义空间化三个核心方向。其中，文本分类作为一种高效的编码过程，广泛应用于传播学的量化研究中。通过自动将文本分配到预定义类别，研究者能够迅速获取关于特定主题、情感倾向及话题分布的量化信息，这些信息可用于统计分析、变量关系探索或研究假设验证。主题建模旨在从文本语料中挖掘高度信息性和相关性的词簇，如议题、事件或修辞风格等。因此，主题作为对文本语料的实证评估，需与框架理论或政治与社会议题的比较研究相结合。语义空间化则利用空间概念表征语义，主要包括语义网络和语义向量两种形式。这两种方法均能帮助研究者深入理解和解释媒介内容，特别适用于传播学的质性研究。其中，语义网络结合可视化技术有助于发掘新的洞见；而语义向量在捕捉语义细微差异方面具有优势，但其可解释性较弱。本文对这三个方向的技术可供性进行了探讨，并提出关于技术路径选择的若干参考建议。

随着计算机视觉与NPL技术的融合发展，多模态数据分析与传统文本分析方法在可供性方面逐渐趋于一致。尽管多模态数据分析相比纯文本分析能够处理更丰富的信息类型，其核心目标仍然围绕分类、语义理解和结构描述三个主要方向展开。然而，多模态数据分析在算力和技术要求上更加复杂，导致市场上的即用型工具相对较少，而自主训练模型的门槛较高。最新一代大模型如ChatGPT-4和Gemini 1.5 Pro引入多模态数据分析技术，成为跨越文本、图像至视频的全面分析工具。这表明大模型有望成为传播学者青睐的低门槛、高效能、多模态计算文本分析工具，从而推动传播学研究进一步发展。

（二） 大型语言模型与计算文本分析

自ChatGPT问世以来，大型语言模型在新闻传播学界引发了广泛关注。大模型如何赋能传播学者进行文本分析，无疑成为一个重要的讨论话题。通过恰当的指令提示（prompt），大模型能够执行情感分析、新闻分类、话题分析乃至生成语义网络等常见的文本分析任务。研究表明，GPT-4、DeepSeek在部分文本分析任务上的表现可与最新的BERT模型媲美，且在大规模文本标注的准确性上优于众包工作者。然而，大模型应用于文本分析仍面临若干挑战。首先，大模型产生的结果本质上是概率分布的表现，文本分析结果的连贯性与一致性尚需进一步评估。其次，文本分析质量高度依赖指令提示，对于存在基准真相的任务，研究者应报告结果的准确性；对于缺乏基准真相的任务，则需公布所用指令及模型版本。

此外，大型语言模型在文本分析中的潜力还体现在其作为编码专家的能力。与传统计算文本分析相比，大模型文本分析其实并未在质或者量方面显示出明显优势，其真正的强项在于对复杂语境和长文本的深入理解能力。硬新闻指数、角色多样性以及语境崩塌等特定编码任务要求更高的专业知识和对社会文化背景的深入理解，其文本分类或编码的准确率通常较低，因此常需依赖人工专家编码。尽管人工编码在准确性上可能优于机器，但在一致性和连贯性方面较弱，且成本高昂、效率低下。类似ChatGPT、DeepSeek的大模型允许研究者上传编码所需的语境资料，并结合专家经验，通过调试复杂的指令提示，实现与人类专家相媲美的编码准确性。因此，利用大模型进行自动化编码不仅可能达到与人类专家相当的准确性，还能在一致性和连贯性方面提供优势。此外，编码过程中使用的指令提示可作为附属成果与研究论文一并发布，推动传播学的量化研究向可验证性和开放性发展。

（三） 研究不足和未来展望

本研究的范围性回顾结果仅仅反映了所选文献样本呈现的可供性。尽管笔者总结了计算文本分析的检索关键词列表，但这些关键词无法涵盖所有涉及计算文本分析的文献。此外，相关研究的整体情况尚不明确，数据库可能存在系统性错误，且研究人员对数据库内容的访问可能受限。因此，即使采用范围性回顾方法，也存在不可避免的局限性，未能在所有研究、期刊和学科中得到同等体现。为了在语言相关的内容分析中处理大量样本，本研究仅纳入了英语出版物。

推动计算传播学的发展，需要进一步加强跨学科合作。NLP、多模态分析以及大型语言模型等前沿技术为传播学研究带来了前所未有的机遇。为了充分挖掘这些技术在传播学中的应用潜力，研究者需深入理解其可供性、优势与局限。未来研究应进一步探索适用于传播学的计算方法和技术路径，不仅要提升分析的质量与数量，增加分析过程的透明度和结果的可解释性，还需关注这些技术可能引发的伦理和社会问题，跨学科合作将在这一探索过程中发挥至关重要的作用。

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基金资助

教育部人文社会科学研究项目(22XJC860002)