2024年1月13日下午,《2023中国大学、央企、城市海外网络传播力建设系列报告》在北京师范大学发布,并于2024年7月由经济管理出版社正式出版专著《2023中国海外网络传播力建设报告》。
《2023中国海外网络传播力建设报告》出版之际,北京师范大学新闻传播学院张洪忠教授为本书作序,全文如下。
我们团队在2013年尝试测量我国媒体的海外网络传播力,2014年开始正式发布我国大学海外网络传播力报告,分别在2017年、2018年将模型延展到我国中央企业和城市海外网络传播力分析。从此,形成了固定的大学、中央企业、城市海外网络传播力年度报告的发布,并从2018年开始将报告结集为书籍出版。其间,也有过一些主题年度报告发布,如在2016年发布了中央媒体海外网络传播力报告,在2021年和中国电影博物馆联合发布了《中国电影海外网络传播力报告(2018-2020)》等。
10年的海外网络传播力报告研究工作,我们一直在分析模型的稳定与变化之间摸索。
最初,海外网络传播力分析模型的数据采集来自Google、Twitter、Facebook 和 Wikipedia 四个网络平台,分析我国大学在这些网络平台的英文新闻报道数量、英文账号建设情况(英文账号建设的具体指标包括是否有账号/词条、粉丝数量、发布内容数量、得到的点赞数等),这些指标着重考察我国大学在海外网络空间自己建设了多少数量的“在场”情况。这四个网络平台和“在场”指标在10年的报告生产模型中一直都保留。
随着研究的扩展,10年中分析模型在两个方面发生变化。首先是数据采集平台的增加,逐渐增加了Youtube、Insgram、TikTok三个网络平台,形成七个网络平台的数据采集,在2023年更是增加了ChatGPT 网络平台。作为AI大模型应用代表的ChatGPT 在2022年11月30日发布后三个月注册用户就超过1亿,成为一个有规模影响的新网络平台,海外网络传播力报告及时跟进,将ChatGPT数据纳入考察模型。2023年是全球AI大模型快速走向应用的第一年,Claude、BERT、LLaMA、Gemini等大模型的应用都有规模不等的用户。后续研究中团队会密切关注,及时将海外有规模影响的大模型应用数据纳入分析模型中。
在2023年报告中我们继续加大“关注”“认同”的指标权重。我们将“海外网络传播力”理解为四个层次,依次分别是在场、关注、承认、认同。从第一层次的“在场”到第三、第四层次的“承认”“认同”,不仅仅是考察主体有多少海外社交媒体账号、发了多少内容,更需要考察引起多少话题,得到多少关注与评价,得到多少承认甚至认同。我们在10年中将指标逐渐从第一层次的“在场”向第二层次的“关注”和第三层次的“承认”转移。2023年继续加大力度,如在大学海外网络传播力报告中,降低YouTube自有账号建设中“订阅数量”的权重(由5%变为2%)和“一年内发布的内容数量”权重(由5%变为2%),而增加“最高点赞量”,“最高评论量”等;中央企业海外网络传播力的X(Twitter)与Facbook中的“平台传播量”改为其他人是否传播的“他建数据”传播数量等。
还有一个问题需要交代一下:最近几年总有朋友问,为什么我国内地的大学海外网络传播力只有141所大学,不是全部的我国内地大学考察?为什么只有97家国务院国有资产监督管理委员会下属的中央企业海外网络传播力,没有其他中央企业的考察?
在2014年开展第一次研究工作时,限于可行性,只选择了我国的211大学进行考察。在后来的研究工作中补充了“双一流”大学,一共是141所,还选取41所入选QS亚洲200强的中国港澳台大学作为考察对象。通过这些大学的考察,希望能在一定程度上代表我国大学的海外网络传播力状况。同时,我们越来越认识到,我国内地还有一些有国际影响力的大学没有纳入进来,这是不完整的,在后续研究中我们会根据研究工作的可行性,适当考虑扩大我国内地大学的考察范围。同样限于可行性,我们主要聚焦国有资产监督管理委员会下属的97家中央企业,没有把文化类、金融类中央企业纳入考察。每一年的大学、中央企业、城市海外网络传播力的数据挖掘、整理、分析、报告撰写等都是一个大工程,我们将其定位为一个完全学术公益的中立研究报告,也就几乎没有外来资源投入,主要依赖我们自己的其他课题经费来做支持,人力物力非常有限,只能在保证科学性的前提下,在全面性和可行性之间寻找平衡点。
每年的9月我们开始组建研究团队,以硕士一年级的新生为主,一些本科生也参与团队工作。博士后苏世兰10年来一直承担数据建模和算法实现工作,从数学硕士、复杂系统博士,一直到传播学博士后,全程参与了这份报告的工作。10年来,通过这份报告我们培养了一届又一届研究生和本科生的研究能力。可以说,这份报告既是我国国际传播能力建设其中一个方面的评估,也是培养学生国际传播的数据处理能力、观察能力和分析能力的教学模式探索。
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