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组织媒体不容易“媒体化★★★”的原因是它们需要同时遵从组织逻辑和媒体逻辑，在前者显然占据强势地位的情况下，“媒体化★★”往往不是其行动的主要逻辑★★。但如果“媒体化★★★”做得过差，这类组织媒体就没有存在的必要。2023年底★★，中央网络安全和信息化委员会印发《关于防治“指尖上的”的若干意见》，在此推动下★★，2024年4月起，陕西、江苏★★★、云南、四川★★★、山东、广东等地政府部门陆续下发通知要求对内容质量低、有效互动差、僵尸运行的政务新媒体进行清理整治，一批基层政务新媒体账号被关停注销（张恒等★★，2024）★★★。研究者对国内一家省级消防救援总队的全媒体中心的田野研究发现，这家政务新媒体原生科层组织自带的制度“惰性★★”要素与融合转型中媒体发展必须的“创新”要素相互缠绕★★★，造成发展困境（马丽丁娜★★，2024）★★。应该说这类困境在组织媒体中是普遍的★★，组织媒体与新闻媒体的行动逻辑有明显区别，这不是组织媒体通过学习如何写新闻★★★、拍片子就能改变的。近些年一些成功★“出圈”的政务媒体可能是因为摘到了★★“低垂的果实”★★，最先尝到严肃政务机构与活泼传播形式之间反差萌带来的★★“形式红利”，但这种策略被用得越多★★，形式红利就越小。去年发表的一篇量化研究统计了全国2800多个县区政府的官方微信号文章，发现超过三分之一都采用了★“标题党”策略，但标题党策略与阅读量之间却是负相关关系（肖舒婷★★，刘伟，2024）。一项针对德国1600多名组织媒体从业者的研究把组织媒体工作称为★“品牌新闻”（brand journalism），认为品牌新闻受制于组织逻辑，较少履行监督功能（Viererbl & Koch★，2024）。
但媒体以★★★“服务”养“新闻★★★”的模式还缺乏行业规范★★。比如，如何避免媒体政务服务蜕变为拿公关费写★★“软文”★★★？
三年前我们便在全球新闻创新报告中提出应高度重视新闻播客的潜力★★，如今看来它确实展现出了能与新闻有效融合的价值。当下，不少国内新闻媒体采用昂贵的新闻视觉化策略★★，用新技术手段将新闻内容包装成“大片”、追求沉浸式体验。考虑到受众已经被游戏大作★、剧集大作的视觉奇观大大抬高了期待，我们对新闻报道靠宏大制作是否真能产生震撼效果是存疑的。而且这样的大制作★★，往往需要大投入、长周期，报道选题的时效性很弱★★，大多用来进行重大主题宣传★，有时还会出现为了追求效果伤害新闻真实性的问题。尤其是在媒体生产新闻的资源本就捉襟见肘的情况下，过度采用这种方式并不明智★。（很多媒体的现实考量是以大制作的新闻作品角逐高级别新闻奖★，如果要扭转这一趋势，可能也需要在奖项评定上重新考虑。）因此今年我们在报告中再次讨论新闻播客★★★，也是希望能提供新闻内容与新传播渠道和传播形式结合的新思路。
但数字公众的风险认知并没有转化为对专业新闻媒体的信任和消费。数字新闻报告称选择性新闻回避增加了3个百分点，已达到39%；新闻视频消费的主要来源是在线%）★★；只有大约五分之一的受访者认为新闻网站或应用程序是他们在线个百分点（Newman，2024）。新闻消费的总量很难估算，但在当前媒体格局下，新闻消费越发表现出“绕开”新闻媒体的情况，这对新闻媒体糟糕的财务状况而言无疑是雪上加霜★★。一种情况是随着搜索引擎等工具越来越多地搭配人工智能搜索栏，公众可以直接从人工智能合成的回答了解情况★★，而未必会费事点开提供合成答案之来源的网站。另一种情况是，用户越来越倾向于在私人空间浏览和讨论新闻，也就是说他们可能更希望有可信赖的“熟人”作为自己与过于复杂的信息世界的中介★。后文提到的泛新闻网红的崛起正是顺应这种变化的后果之一。但无论是依赖想象中的熟人——泛新闻网红★★，还是依赖真正的熟人——家人朋友邻居等构成的人际传播网络★★★，这种数字时代的“新二级传播结构”对新闻媒体来说都是坏消息，因为意见领袖们高度依赖新闻供给，但又截断了应回流给新闻媒体的收益（包括资金和声望等）。
本年度有多项研究将泛新闻媒体文本与新闻媒体文本进行了比较。如一项研究比较了推特（现为X）上美国不同媒体报道的“煽情主义”表现，发现在线原生媒体（赫芬顿邮报、BuzzFeed）比传统在线媒体（今日美国、洛杉矶时报）使用了更多煽情叙述（Khawar & Boukes★，2024）。另一项研究比较了德国新闻媒体与泛新闻媒体（论文使用的概念是主流媒体和另类媒体）在报道新冠疫情时的差别★，研究发现，大多数主流媒体在较为稳定的“社会安全”框架下提供了多元视角的信息和观点，另类媒体则采用“个人自由”框架，但观点片面★，几乎始终采取批评政府政策这一种视角（Reinemann et al★★.，2024）★。对美、英等国Facebook平台上★★★“另类媒体”的研究发现，内容严重虚假的另类媒体有数量少但忠诚度很高的受众群，大多数另类媒体则会★“温和扭曲”信息（Staender et al.★★★，2024）。还有若干研究检视了泛新闻媒体的功能★★★。如一项对芬兰 6 家地方泛新闻媒体的研究发现，尽管所有被研究的泛新闻媒体都声称它们的实践包含新闻元素、采用了新闻方法和新闻语言★★，但它们的媒体角色已发生了很大改变。研究对这些泛地方新闻媒体的评价不高★★★，认为它们尽管可以提供及时准确的信息★，但缺乏对地方权力部门的有效监督，难以完全履行专业新闻媒体的核心规范功能（Ruotsalainen et al★.★，2024）。一项对以色列三个非正式公民新闻组群的研究与以往此类研究相比有一个比较新的发现，即这些组群成员的贡献几乎没有经济回报，但组群的创始人似乎都存在着强烈的商业动机★，采用包括引流、品牌化、国际化、市场竞争等策略使这些公民新闻组织朝商业实体发展（Ilan，2024）★。
（一）“生成式人工智能★★★”嵌入新闻实践的途径逐渐明朗★★，但造成的信息污染愈加引发担忧
大量数字公众不喜欢甚至厌恶数字信息环境。2024年底，《牛津词典》公布由数万人投票选出的年度词汇是：“脑腐★”（brian rot）★★★。这个由梭罗在《瓦尔登湖》中创造的词汇★★，在数字时代被用来表达★★★“对过度消费低质量在线内容的影响的担忧★★★”（Oxford University Press★， 2024）。★★“脑腐”一词的主要使用者恰恰是社交平台的年轻人群体★★★，他们以自嘲的方式表达了对数字信息环境的态度。一项对荷兰新闻用户的研究旨在搞清楚他们为什么不愿意公开分享和评论新闻内容，结果发现年轻和年老的受访者不参与的主要原因都是“对在线社区的厌恶”，认为那里充斥着未经验证的信息和两极分化的观点（Mentzel et al.，2024）★。该国另一项在线实验研究也发现，人们对环境中虚假信息的风险感知处于高位，认为接触到的所有信息中大约有一半都是假的（Hameleers，2024）★。路透数字新闻报告的数据更严峻，全球47个国家和地区的数据显示将近十分之六的人认为互联网上的在线新闻真假难分★★★，这一数据在南非高达81%★★，在美国达到72%★★。
生成式人工智能进入新闻业后主要起的是“前端激发生产、后端包装分发”的辅助作用。如菲律宾记者培训了一个定制GPT来分析审计报告中的腐败迹象★★★，以便更快找到新闻监督报道的选题（Vijay★★，2024）。总体上，这与其他创造性工作者把人工智能作为一个最佳工作助手和咨询对象的使用没有什么不同★★★。根据腾讯研究院的一项调研★★★，★“进行资料检索★★★”和“内容翻译★★★”是目前我国媒体从业人员使用AIGC的两种主要用途，占比分别为54.8%和44%（王焕超等★，2024）。随着记者人工智能技术素养的提高★，在用AI★“前端激发”助力新闻生产方面还有较大拓展空间。
新闻业打破与数字公众关系困境的关键是理解公众，理解导致数字公众出现一些特定行为和态度背后的真正原因★★。比如对新闻回避机制的进一步研究发现★★，不同新闻类型背后的回避心理并不相同★，人们回避政治新闻等硬新闻主要是因为对新闻媒体感到愤怒和缺乏信任，回避软新闻主要是缺乏兴趣和信息超载（Schäfer et al.，2024）。人们不是不需要新闻。研究发现大多数新闻回避者只是偶然回避，而且主要回避的是低质量新闻而非此前所认为的会让人产生负面情绪的新闻（de Bruin et al.，2024）★★。这项研究挑战了从心理角度出发的“建设性新闻★★★”和“积极新闻”可以解决新闻回避问题的观点★★★。新闻业如果仅凭公众新闻使用的“数据指标”，可能很难理解真正的公众★。国内一项对数字时代新闻工作者受众观念的田野研究发现，“网络数据带来对受众的深入理解事实上很难实现，相反可能强化记者对受众‘非理性’的刻板印象和对‘迎合受众’的”（王敏，2024）★★。在理想关系下，新闻业既不应该俯视教育公众，也不应该假意迎合公众，应视其为多元化的平等主体。“指标化★”公众不能带来对“数字公众”的真正理解，研究者采用大规模调查★★、深度访谈等多种方法，试图搞清楚公众到底期待什么样的新闻、新闻媒体和新闻人。但这方面的成果高度受限于调查对象和调查方式，尚无法形成有解释力的理论知识★★★。有一项用“深层故事★★”概念解释新闻使用与意义建构的研究，比较有启发。研究发现★★★，受众偶遇一则新闻之后，并不会花费太多时间阅读，他们对这则新闻的理解取决于此前记忆中类似主题的新闻事件、不同主题的新闻事件以及由于意识形态和政治信念所塑造的★★“深层故事★★”★★★。所以媒体应该尽可能将新的内容与之前的报道联系起来★★★，以便于公众更好地理解（Xia★★★，2024）。
以被研究较多的对新闻业的在线骚扰和网络暴力问题来说★，多项研究都证明在线骚扰和网络暴力已经对新闻业造成实质伤害★★★。言语攻击辱骂、人肉记者、网络跟踪和黑客攻击等在线骚扰和暴力行为都与记者的离职意愿成正比（Lee & Park★★★，2024）★。但是，持续新闻骚扰者和持续造谣者★、深度阴谋论者一样，并不能代表数字公众的主体。研究发现，持续骚扰者实际上是“理性的”，他们会优先考虑骚扰的成功率和成本，因此越是地位脆弱的记者越容易被骚扰，如女性和少数族裔记者（Stahel，2024）。针对新闻业的在线骚扰和暴力并非无法可解，识别持续骚扰者的网络特征★★★，阻断他们的传播链条，为新闻业和从业者提供针对性保护等都是可行方案★★★，前提是要高度重视这一问题★★，因为“（在线骚扰）不仅与记者个人安全和个人风险相关，而且应被视为对新闻业具有巨大影响的言论问题”（Jontes & Vehovar，2024）★★★。
路透研究所的数字新闻报告提醒人们注意“巨大的平台重置来了★”（The great platform reset is underway），指的主要是Facebook在新闻传播中的重要性下降★★，更多新闻内容流向TikTok★★、Youtube★★、Instagram等视频平台★。国内没有这样精确的数据统计，但直观上也有新闻媒体将内容从两微往抖、快、微信视频号、小红书★★、B站等视觉平台扩散和转移的趋势。当面对越来越多的平台时，新闻媒体采用的是差异化策略，针对不同平台进行不同的★★★“内容修整★”（news remediation）★★。有研究发现，科学新闻在媒体网站首发后★★，编辑会对其进行不同的视觉★★★、文本以及媒介格式的修整★★，再发送到社交媒体。研究还发现★★，在Instagram上发布内容需要的修整要比在Facebook上更多（Verstappen & Opgenhaffen★★，2024）。新闻媒体的内容修整工作渐趋精细化，一项研究发现，媒体在Facebook上发帖时，不仅要在新闻报道标题之前增设“状态消息”（status message），用几个单词、句子或者一段引文总结报道的核心内容★★★，还要采用更加轻松幽默的叙述风格和形式多样的表情符号，尽可能唤起受众的兴趣（Lamot et al.★，2024）。
各国新闻媒体都在探索多元化生存方式，其中，以★“服务”养“新闻”的模式比较普遍★★★。目前，我国新闻媒体正着力于发掘政务、技术、电商等三类服务领域的经营潜力。政务服务主要是为政府部门代运营新媒体★★★、承接政务活动、提供智库咨询报告等。2024年澎湃新闻已在全国13个省份建立了运营中心，政务收入占其总收入的20%，且年增长率近100%（传媒见闻，2024）。技术服务包括开发新媒体客户端、建立舆情监测系统等★，如封面传媒在技术团队的加持下帮助黑龙江、新疆等地搭建了当地的融媒体产品（毛天婵等★，2024）。也有一些媒体展开了电商服务★。
第三★★，平台对新闻业的影响弊大于利★★，并已深入新闻价值观层面，对此新闻业无法独自★“抵抗”。
在过去几年的报告中，我们一直强调制度因素虽然有滞后性，但一旦发力便会深刻影响新闻业环境★★★。2024年★★，世界各国★★“有形的手”继续强势介入数字信息生产与流通的诸多环节★，并呈现“保护新闻媒体，问责大型平台”的总趋势。出现这一制度趋势的原因可能在于★，社会系统已经开始尝到媒体凋零的恶果★。哥伦比亚新闻评论网站的一篇文章提到，一个社会要为所有社会成员提供基本的新闻服务，需要投入大量公共资源。北欧不少国家为此投入了大约人均100美元左右的公共财政，但美国对公共媒体的联邦资助仅为人均1★★★.40美元。2024年1月，美国就有800多名新闻工作者被解雇★，是新冠疫情以来最糟糕的情况★★★。文章呼吁★，政策制定者不应再把新闻视为信息消费市场的纯商品，而应将其视为一种与医疗★★、教育同等重要的公共服务（Gotfredsen，2024）★。这类观点即便在新闻业商业化程度最高的美国社会也逐渐被接受了★。
但在人工智能、算法等构成的数字技术环境下，新闻业如何采纳新技术只是一个相对较小的问题，更大更重要的问题是★★：在人工智能必将席卷一切的巨浪中★，新闻业应该和能够做什么？OpenAI创始人阿尔特曼在接受媒体采访时也曾表达过对人工智能技术被用于生产虚假内容、制造信息污染的担忧（Ordonez et al.★，2023）。不幸的是，这样的担忧正在变成现实★★。2024年6月★★，媒体曝光了江西某MCN机构利用AI每日生成4000~7000篇营销号文章，其中大多数为仿新闻风格的虚假内容★★★，日均收入过万（央视新闻，2024）。调查机构新闻卫士（NewsGuard★★，2024）最新统计显示，全球已有1121个主要由AI生成低质或虚假内容的不可靠新闻网站，并且有包括世界财富500强公司在内的700多家组织在无意中投广告资助了这些网站。信息污染正在蔓延★★★，其危害不仅是损害生活其中的公众的信息健康，也会反噬人工智能产业发展★。当人工智能公司越来越多地使用★★“合成数据★”（即由人工智能而非人类生成的信息）训练系统时，技术政策专家担忧有可能使人工智能陷入★★★“垃圾进、垃圾出★★★”的恶性循环（Navaroli，2024）。
不过，虽然当下数字信息领域的制度建设速度已经很快，制度干预的方向也很明确，但面对人类社会从未出现过的传播格局★★★，制度监管是否有效还需审慎分析。研究者讨论了在美国★、德国和巴西等国，借助诽谤法等法律手段是否能解决仇恨言论问题★。研究发现，刑事诽谤法常常被政客用来压制异议★★、打击，而不是去解决仇恨言论★；而且一些本不起眼的仇恨言论可能会随着法律案件展开得到更多关注和传播（Carlson & Terry★，2024）。还有研究者关注到，算法进入新闻业后带来了透明性低★★、侵犯用户隐私以及无法有效问责等问题，欧洲新闻业认为此前所制定的新闻道德准则也适用于这些问题，所以并没有专门出台与算法相关的自律指南，但新闻业之外的机构如欧盟已经启动了监管调查★★。这带来的问题是，新闻业可能将被迫“削足适履”地应对并不符合媒体逻辑的监管框架，影响算法在新闻中的正常使用（Porlezza，2024）。当前我国数字信息生态的治理多依赖行政规制而较少通过法律程序★★，往往是管理部门定调、平台企业落实。如针对2024年6月苏州高新区持刀伤人案★★，社交媒体上出现不少极端言论。几天后★，微博、豆瓣★、网易★、腾讯、抖音等平台相继发布了治理相关极端言论的公告★。借舆情事件促使管理部门压实平台责任的做法虽然很灵活，但这种“事后追责”的方式也容易造成治理边界的模糊★。
一种重要的研究方法是采用计算实验范式中的虚拟代理测试法★，对平台展开算法审计，试图揭开算法的黑箱★★★。2024年研究者用此方法研究了国内一家基于算法推荐的短视频平台★★★，不仅证明推荐算法的确重构新闻价值★，而且其重构方式非常复杂多变，各新闻价值要素在算法的复杂考量下被多方“推拉”后发生显著“位移”★★，有些变动甚至颠覆行业与受众的新闻观念（黄阳坤等★★★，2024）。还有研究以传播政治经济学视角★★★，批判性审视平台尤其是跨国大型社交媒体平台背后的全球科技资本力量对数字新闻业的结构化影响（常江，2024）★★★。一些对发展中国家新兴媒体市场的研究也有借鉴警示意义。如埃及新闻业在数字化过程中硬新闻减少，软新闻和煽情内容增多，记者面对流量指标普遍感觉无力改变★★，社会公共信息健康受到影响（Elsheikh et al.★★，2024）。研究者还报告，阿拉伯新闻业正面临多重数字鸿沟★★，该地区的数字技术主要被美国科技巨头定义★，数字广告市场的最大份额也被其攫取，弱势的新闻业除了采用平台指标外也别无他法，很难像澳大利亚等西方国家那样与大型科技公司谈判（Mellor★，2024）。这些问题在新闻媒体本身不够强大、平台化发展又很快的新兴媒体市场国家是有普遍性的。
本报告的主要观点是：在新闻环境方面★★：★★★“生成式人工智能”嵌入新闻实践的途径逐渐明朗，但造成的信息污染愈加引发担忧★★★；制度环境呈现“保护新闻媒体★★，问责大型平台”的总趋势，但制度干预效果有待观察；新闻生态环境现状不容乐观，系统性变革迫在眉睫。在多元新闻行动者方面：新闻媒体进入力争★★★“重新主流化”的关键时期，面临的压力和自身的韧性都在增长；媒体逻辑受制于组织逻辑★★★，组织媒体的★“形式红利”即将耗尽；泛新闻媒体表现出更情感化和个人化的发展趋势，“新闻网红★”在全球崛起，影响力惊人。在新闻创新行动方面★★，新闻媒体的“数字订阅”马太效应明显，广泛推行的难度很大★★；以★“服务”养“新闻”成为发展较快的新闻媒体可持续发展模式，但尚未形成规范；新闻媒体的深度融合“向内转★”，媒体组织内的协同合作趋于强化；新闻媒体开展多种★★★“透明性”实践以取信于民★★★；新闻媒体与人工智能企业的关系充满变数，合作与对抗并存；在“平台化★★”趋势下★，新闻媒体也试图通过差异化策略“玩转”平台；作为报道类型的 “事实核查★★”可能已越过了创新扩散高峰★★★，成为相对稳定的新闻形式★★★；普通人新闻涌现，但日常空间与新闻空间的界限尚不明朗；新闻播客的价值进一步凸显，播客与报道的组合方式受到新闻媒体青睐。
今年报告用“新闻生态环境”概念代替了以往报告中的“新闻使用与舆论环境”。从生态学的角度看，★“生态环境★★”是生态与环境的交集，尤其强调人类与生活环境中生物和非生物因素的相互作用以及整体功能状态★★★。借用这个生态学概念，★“新闻生态环境★★★”亦强调新闻业与外部环境中其他行动者的相互关系以及由此形成的整体系统，它是与新闻业在数字时代生存和发展最密切相关的环境要素。我们在去年的报告中就观察到互联网大型平台企业正逐步退出新闻生产★★★，变成新闻业不得不依赖的外部生态的趋势，今年我们把“平台”和★★★“数字用户★★★”一并放入新闻生态环境中加以分析★，因为它们是目前对新闻系统影响最大且相互关联的两类外部行动者。数字公众主要在大型社交平台上使用和评论新闻，构成当下新闻业数字化生存的主要生态环境图景。但这是一幅令人担忧的图景——2023年的报告中已提及研究者们对数字用户曾经抱持的乐观论调已越来越罕见，今年充满忧患色彩的论调只增不减。
第一，数字公众对信息环境的风险意识增加，但新闻消费市场与新闻信任关系并未复苏。
如果放眼全球★★★，这种以★“服务”养★★“新闻★★★”的模式似乎在发展中国家更突出。有研究梳理了巴西13家主要媒体的营收方式，其中包括承办研讨会、晚宴★★、辩论活动以及电商服务等（de-Lima-Santos et al.，2024）★★。
平台的多样性发展对新闻媒体来说是好事★★，但也要重点考察平台逻辑是否适合新闻传播。如有研究提到Twitch直播平台是一种更有利于新闻媒体和泛新闻媒体传播新闻内容的平台，其最大特点在于通过新闻直播流可以与受众进行即时的、高强度的互动★★★，创作者会浏览受众在直播间发送的评论并做出反馈，类似传统广播的来电接听栏目，并且运营成本较低（Foxman et al★★★.，2024）★★。英国卫报评论也认为，★★“短视频不是新闻业的敌人，而是新闻业接触人们的一种新方式”（Stokel Walker★★，2022）。当然，对于新闻媒体来说，真正“玩转”平台还需要更多创新行动，包括主动选择和搭配不同平台，进行有针对性的★、精细化内容修整★，验证在各平台上的用户反馈以及对高质量新闻能见度提升和对新闻品牌认可度的贡献等★。
新闻生态环境的复杂性提醒我们，面对数字用户、平台与新闻业在不同社会下的复杂关联，只有不断积累相关知识，采取针对性强的多方协同综合治理方案，才能推动新闻业系统性变革，维持新闻生态的健康。
去年报告中我们提到“数字用户”表现出不利于现有新闻业的五大特征，这些现象在本年度仍然普遍★★，但这里我们更想强调的是：当新闻业与数字公众已经陷入关系困境，新闻业应停止对数字公众的抱怨、鄙视和反感，成为主动改善关系的一方。尽管这样做是很不容易的。
7.作为报道类型的“事实核查”可能已越过了创新扩散高峰，成为相对稳定的新闻形式
目前看来★★，人工智能技术并不会对新闻生产带来颠覆性影响。号称全球第一个全AI驱动的新闻网站NewsGpt不仅内容全依靠扫描全球新闻媒体的实时新闻★★，而且★“合成★★”后的文章与图片是否真实也无人负责。在新奇感消失后★★，该网站现在美国新闻与媒体出版网站中的排名仅为26290位，而前5位分别是雅虎★★、CNN、、福克斯新闻和MSN。路透新闻研究所《2024年数字新闻报告》指出，受众可以接受记者使用人工智能来协助新闻生产、提高工作效率★★，但很难接受新闻内容完全或者主要由人工智能自动化生成（Newman，2024）。人工智能技术嵌入新闻实践的路径逐渐明朗★，这可能会让行动者避免盲目创新的损失★★★，比如人工智能可以部署在新闻生产的前后端，但不要影响新闻生产的主体★，尤其不能干扰和动摇新闻工作方法对真实性的践行。
（一）新闻媒体进入力争★★“重新主流化”的关键时期★★，面临的压力和自身的韧性都在增强
在持续数年的观察中，我们发现不少一度备受关注的新闻创新关键词★，后来却很少有人提及。其中有些创新行动已经从不稳定的★★“新事物★★★”升级为新闻业的“新常规★★”，比如★★“事实核查”★★。
2024年全球新闻环境并未出现新的重大变数，但技术★★★、制度以及新闻生态环境诸变量对新闻业的叠加影响更为深远。如果新闻业是一艘船，那么如今它已驶进信息深海区★★。
但新闻媒体在多元行动者网络中失去主流与核心位置的风险一直都存在，甚至还在不断累积。本报告前一部分已提到当下新闻生态环境不容乐观★★，在数字公众与平台相互交织和复杂关联下，新闻媒体承受的压力在增加。尤其是一些民众表现出愈发反感★“精英★★”媒体★★、“绕开”新闻媒体等新问题都在警告我们，新闻媒体尽管可能还维持着它在新闻行动者网络中的核心位置★★★，但这种关系是脆弱的★★。外部压力增大★★★，新闻媒体也必须展现出更大的韧性★，否则就会“脆断”。从本年度文献看，新闻媒体表现出的柔韧性的确在加强★★。第一，小规模地方媒体如乡村社区媒体等继续以“在地化★”对抗“平台化”。有研究发现★★，乡村新闻媒体存在的意义不是报道乡村，而是重新定义乡村社区中人们的关系，使新闻故事与读者相关★★，并吸引他们投身其中（Perreault et al.，2024）★★★。第二，新闻媒体更深入地参与到社会治理过程中来。有研究者对我国四家县级融媒体进行实地调研后★★，提出一种由资源识别、资源聚集★★、资源配置和资源利用四个环节组成的，以县级融媒体为中心、多元主体参与的循环资源整合模式（蔡雨婷，罗昕，2024）。第三，顺应“构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系”的要求，我国一些新闻媒体已开始重新设定评价指标体系。总之，在压力与韧性的角力下，我们期待新闻媒体能以主动进取姿态在多元新闻行动者网络中真正★★“成为主流”★，影响主体社会公众，并对其他行动者有显著影响★、引领和示范作用（王辰瑶，黄玺澄，2024）★。
全球范围内，新闻媒体的危机叙事已经是一个讲了快20年的“老故事★”了★★。如果看看每年各类报告和文章分析的新闻业危机的严峻性★★，包括商业模式被颠覆、公众信任持续下降、无力抗衡平台宰制等，很难理解这个危机故事竟然持续这么久还没有终局。因为这个故事的另一面是：近20年来，新闻媒体展现的★★★“韧性”也在持续增长。
尽管如此，订阅制目前仍很难成为数字新闻业的可持续发展模式。首先★，“数字广告推送+免费海量内容”的商业模式难以撼动★，愿意直接为高质量新闻内容付费的用户群体很小；其次★★，数字付费订阅容易产生“赢家通吃★”的马太效应★★。路透新闻研究所的调查表明，绝大部分新闻市场上的数字订阅流向了极少的全国性知名媒体，加剧了“赢家通吃”的局面（Newman，2024）★★。有研究指出，拥有更多订阅用户的媒体还能以此为筹码★，获得来自科技平台的订阅付费或资助，相较之下★★，地方媒体在各方面获得的收入则少得多（Myllylahti，2024）★。
在《2020年全球新闻创新报告》中，我们就已讨论过新闻业正在实践★“适度透明”的原则以重建公众对于新闻业的信任，这类行动在2024年又有了新变化★★★。随着生成式人工智能和算法技术在新闻媒体中的应用，公众对于新闻业的不信任感又增加了对媒体运用这类技术恰当与否的怀疑。一项针对六个国家公众的调查显示★，大部分受访者希望媒体在使用人工智能制作新闻时至少给出标准说明★★，尤其是用于撰写文本和数据分析时（Fletcher & Nielsen，2024）。不过，也有调查指出，仅仅给出是否使用AI的标注说明并不能挽救新闻信任（Newman★，2024）。有媒体试图进一步向公众解释技术的工作原理，但效果存疑。的技术工程师通过撰写博客文章、开源软件代码★★★、创建解释器等方式践行技术透明★★。但问题是★★★，一方面，不可能做到全透明★★，因为技术代码是核心知识产权★★，完全透明会带来商业上的模仿与竞争；另一方面，深入浅出地阐明技术原理很不容易★。透明实践可能只能让专家同行受益★★，对于普通公众来说，复杂的程序★★、代码、模型最终还是成为无法理解的黑箱（Cools & Koliska，2024）。国内一项以澎湃新闻★“美数课堂”栏目为案例的研究给予了我们启发★★★。该栏目不仅展示数据新闻报道过程中的事实和信息，还侧重于通过阶梯式的技术知识传授，激发并帮助公众掌握数据新闻的技术技能，提升读者的学习兴趣。这种“以帮助读者相关技能习得的方式向公众说明如何以及为何制作新闻”的透明性实践，在传统透明性诉诸“事实信任”之外提供了提升★★“技术信任★”的权威构建可能（张宇昭，陶文静★★★，2024）。
（二）制度环境呈现“保护新闻媒体★，问责大型平台”的总趋势，但制度干预效果有待观察
★★★“政务媒体”在我国是由政策自上而下推动的，是一种很有中国特色的媒体类型★★★。不过在数字传播环境下，政治、经济、文化、社会领域的各类“组织”理论上都可以自办媒体并“绕过”新闻媒体直面公众★，因而这一现象的发展也逐渐被全球新闻研究者重视★★。本报告今年也开始采用更宽泛的★“组织媒体”概念来分析这类行动者。我们认为★，从数量上看★★，组织媒体将越来越多，这是因为数字时代组织开通媒体非常容易，且相比于个人媒体可调动更充足的资源维系媒体运作；但从力量上看，组织媒体要真正成为有传播力和影响力的媒体却相当困难。
在2024年新闻创新重要行动部分，我们仍然使用以往对新闻创新行动的分类：调适性创新、关系性创新和生产性创新，并从以下九个方面展开论述★★★。
2024年诺贝尔经济学奖三位得主中的两位阿西莫格鲁和约翰逊在一篇题为《对数字广告征税的迫切需要》的长文中，呼吁“征收较高税率的数字广告税，以鼓励其他商业模式，如基于（付费）订阅的模式★★，而不是目前内容免费、算法推荐、千方百计瞄准锁定用户的数字广告模式”（王力为，2024）。这一方案通过对信息消费市场的制度设计，以遏制数字广告模式下大平台过度攫取内容媒体的利润空间★，解决目前新闻媒体付费订阅制难以推广的难题★★。
一些研究看到了报道此类普通人新闻的价值。如对英国几十位地方小型新闻媒体编辑的访谈发现，这些从业者高度认可自己对社区中普通人日常生活和切实感受的报道，认为他们表达了在其他新闻机构中经常缺失的声音（Wahl-Jorgensen & Boelle，2024）。美国的生活方式新闻记者也高度看重普通人故事，并致力于通过报道呈现更全面和复杂的民众形象，而且认为自己的工作（生产软新闻）还可以为媒体生产严肃的硬新闻提供资金（Perreault，2024）。普通人新闻被认为有可能展示更完整全面的社会生活图景，但我们真的希望了解★★“原汁原味”的普通日常生活吗？2024年有一篇研究分析了一款很特别的社交媒体软件“Be Real”，这是一款在2022年夏天走红的社交媒体软件，宣称自己是首个能让用户真正表达自我的平台★，该软件为防止出现★“预制朋友圈”这样的表演，要求用户只能在接到“是时候BeReal★★”的通知后，在2分钟内拍摄完他们的正面照和周围环境，其他用户则会对这些帖子进行评价★★★。有意思的是，研究发现BeReal并没有为用户提供一个逃离表演压力的空间，反而加大了这种压力。只有少数拥有充足的时间、金钱和社会资本的人★，才可能“总是有趣”★★★，其他人上传的即时动态则★★★“难以记住★”或★★“可能虚假”（Snyder，2024）。所以，“普通人新闻”真的“普通★★”吗★？很多年前，当中国青年报开启“冰点”报道创新时，编辑部也曾讨论过类似问题★★。当时主编李大同代表的意见是：普通人的生活事件必须蕴含有★“不普通”的新闻价值才值得报道★★。（李大同，2005）
据杜克大学记者实验室（Duke Reporters Lab， 2024）的调查★★，全球事实核查组织的增长速度已大幅放缓。从2021年开始，全球活跃的事实核查组织数量便一直保持在450家左右。与此同时，这类实践的制度同构也大体完成。有研究者访谈了分布于六大洲的40家事实核查组织的工作人员★★★，发现事实核查人员不仅共享规范、价值观和实践，而且具有相似的组织逻辑和结构。他们在实践操作中均遵循准确性★★、公正性、透明性的新闻工作原则★★，并以纠正错误信息★★、帮助公众构建评估信息的框架★、创建一个更负责任的信息环境等公共服务为组织目标（Koliska & Roberts，2024）★★。对事实核查在新闻系统中处于何种位置，以及可能对社会产生何种影响的判断也越来越清晰★。综合来说，事实核查将发展成一种重要的、可持续的新闻形式★，对虚假信息泛滥问题提供一种“弱解决方案”——因为它只能像清洁工一样清理已经产生的虚假信息垃圾，但不能阻止虚假信息不断再生和继续传播，而且这种“信息清洁”工作成本高、回报有限。研究者把事实核查的局限性概括为知识储备与人手不足、平台传播受限★、在线骚扰★、技术功能限制，以及可能存在反效果等五类困扰（Westlund et al.★★★，2024）。事实核查者们自己也意识到，如果虚假信息没有发生“病毒式传播★”就没有必要进行事实核查★，否则反而会使假新闻获得更大的曝光度★★★。这也体现了新闻观念从“公共理性★★”向“公共卫生”的转变（Graves et al.，2024）★★。如果虚假信息是病毒，社会系统其实可以在一定程度上带毒生存，事实核查可以战略性地忽视传播量不大的错误或虚假信息，只把好钢用在刀刃上。
与保护性发展新闻业相对的是问责大型平台企业★，问责方式也有多种类型，包括限制使用、要求平台承担把关责任等。2024年7月★，美国弗吉尼亚州州长格伦·杨金签署行政命令★，推动限制在该州学校使用手机（Andone & Smart，2024）。监管措施最激烈的当属澳大利亚，其通过了对16岁以下人群实施社交媒体禁令的法案★，这部将于今年11月生效的法案要求平台必须采取措施★，阻止未成年用户访问社交媒体服务★★★，否则最高可处4950万澳元罚款。2024年经过调整后的《数字服务法案》、《数字市场法案》在欧盟国家开始实施★，两部法案要求大型平台不能再借“避风港原则★★★”声称技术中立，而是要承担起“守门人★”的角色，对平台上的信息内容加以规制（罗斌，宋素红，2024）★★★。我国还开展了多次★“清朗”专项行动，要求平台就自媒体滥发新黄色新闻★★★、违规开展互联网新闻信息服务、算法推荐等问题开展自查自纠★★。2024年国家网信办联合公安部等公布《网络暴力信息治理规定》，要求网络信息服务提供者加强对网络暴力信息的识别监测、对异常账号及时采取多种处置措施，必要时还应当向有关部门报告等★★。此外★★，2024年欧盟的《人工智能法案》也正式生效★★★，成为全球首部全面监管AI的法律★★★。人工智能企业可能很快将与大型平台企业一样成为制度问责的重要对象★★★。
从此前新闻媒体与平台的“合作★”来看，这个问题就处理得很不理想，一方面平台支付新闻报道的版权费用有限★，另一方面也是更重要的是，平台作为数字世界的信息基础设施，没有从价值上肯定“新闻★★★”的社会意义。那么，在新闻媒体与人工智能企业开启新一轮“合作★★”的初始★★，以往的教训能否被汲取？
新闻的本源是事实★★，但不是所有的事实都是新闻。绝大多数事实被认为没有★“新闻价值★★”。不过，当下的新闻实践中有很多被作为新闻报道的事实已很难再按照传统新闻价值理论来解释，其中一大类就是越来越多的★“普通人新闻”。它指把普通人在生活世界中的日常活动作为新闻报道，也被称为★★“日常生活新闻”★★、“生活新闻”、“日常新闻★★”、“生活方式新闻”★★、“民间新闻★”等。这类事实之所以能被新闻化，背后有媒介技术赋权★★、民众情感共鸣、平台流量算法加持、新闻媒体主动参与等多种因素推动★。但新闻媒体是否应该大量报道★★★“普通人新闻★★★”以及如何报道“普通人新闻★★”★★★，目前还没有形成系统的实践知识。
制度环境对新闻业最直接的“保护手段”是进行各种补贴，以避免新闻媒体大规模破产。如美国纽约州在州财政预算中拨出9000万元对本地新闻媒体进行补贴（Joseph，2024a），以缓解地方新闻业的财务危机。另一种“保护手段”则是给新闻媒体“撑腰”★，增加其在与社交平台以及其他社会角色博弈时的话语权。如美国加州效法澳大利亚、加拿大等的做法★★★，尝试推出地方法案★★★，要求社交媒体平台向新闻媒体支付利润分成（Joseph，2024b）。我国对新闻媒体的支持除了资金扶持还有购买政务服务等（辜晓进，王敏，2024），资助力度大但稳定性和透明性不足★★★，而且让一些新闻媒体出现了过度宣传化、弱化面向公众的传播力和影响力等问题★★。2024年11月1日起《中华人民共和国突发事件应对法》正式施行。该法案规定★★★：“国家建立健全突发事件新闻采访报道制度。有关人民政府和部门应当做好新闻媒体服务引导工作，支持新闻媒体开展采访报道和舆论监督。”研究者认为★★，该法确立了新闻媒体对突发事件的报道权和舆论监督权（陈堂发，2024），或许能减少类似“央视记者河北燕郊采访受阻★★”的事件。
我们认为，并非所有影响新闻业并使其改变的因素都可称为“行动者”。在★“新闻多元行动者网络”中的“行动者★★”，首先得有持续进行新闻性内容生产的行动，事实上这也正是“新闻业”（journalism）登上历史舞台的条件——出现了定期向公众提供新闻内容的媒体（报纸）。同时，鉴于本报告的目标之一是通过持续观察不同新闻行动者的行动逻辑及相互关系的演变，记录数字时代“网络化新闻业”的型构过程★，因此本报告侧重观察的是有可识别的行动逻辑★★★，并可捕捉其在一个不稳定新闻系统中位置变化的行动者类型。
2024年依然是生成式人工智能高歌猛进的一年★。2月★★，OpenAI发布了视频生成大模型Sora，可以根据文字提示输出长达1分钟★★★、效果逼真的高清视频★★★，展露向★★“物理世界通用模拟器★”迈进的雄心★。不过，人工智能生成的内容越逼真，也意味着公共认知秩序面临的考验越严峻★★★。有实验研究证明★★★，公众已经很难分辨深度伪造视频和真实视频，会引发公众怀疑的往往是视频违背常识，而非其技术表现（Hameleers et al.，2024）★★，这意味着在公共信息空间中区分真实与虚假的认知机制将受到严峻考验★。
在新闻生产链的后端★★，人工智能可实现对新闻文本进行二次加工★★★、包装和分发的自动化，如美国《新闻周刊》利用人工智能为新闻报道自动生成30~90秒的短视频摘要等（Deck，2024）。这类新闻生产后端的自动包装技术一旦被采纳，扩散速度很快★★，比如文字新闻报道的自动语音朗读功能已相当普遍，但“数字新闻主播”则不在此列★★。尽管数字新闻主播本质上也是一种对已有新闻内容的后期包装★，但由逼真的数字人形象来“播报”新闻还是会扰乱新闻叙述中的★★“叙述者★”角色，效果反不如非人格化的后期包装和转换。
2024年国内外出现不少媒体组织内协同合作的新现象与新研究★★。如很多媒体设置“产品经理”、“社交媒体编辑”等新岗位★★★，主要职责是识别和评估受众需求，并协调不同部门推出一系列数字产品。在产品经理的操盘下，Propublica推出了针对新冠疫情的移动应用程序，BBC推出了聊天机器人和新闻信服务，更是将财务成功的最大原因归为★“产品经理控制权的不断增加”（Kosterich★，2024）★★。这并不是新现象★★，但或许我们要重新理解这些角色在新闻编辑部的意义★。国内常把这类角色称为“运营★”、★“小编”★★，但他们不应该是只负责在社交媒体上哼唱卖报歌的数字报童★，而应成为新闻生产全链条中的重要行动者★★。一项研究发现，比利时、荷兰新闻业的社交媒体编辑认为自身不仅是新闻的推销者★★★，还是话题的策划者、用户社区的管理者，更是一名真正的记者（Opgenhaffen & Hendrickx★★★，2024）。很多媒体也重组部门、行业★、工种★★，成立新的创作团队★，比如“实验室”、★“工作室★”等★★★。一项研究访谈了英美德等国多家媒体实验室的成员，发现实验室在媒体内部扮演着创新引擎的作用，通过发挥跨学科的专业知识，开发新闻生产和发布的创新模型供记者使用（Cools et al.★★，2024）。国内媒体则以“工作室”进行项目制生产，实现内容生产专业化、垂直化、细分化。研究者也初步分析了在实践中可能存在的问题。如对英国BBC新闻实验室和西班牙RTVE实验室的研究发现，实验室的挑战在于需要投入大量的沟通成本来说服记者采纳创新模型（Zaragoza Fuster & García Avilés，2024）★。国内工作室则面临着成员要平衡原有工作和新工作的问题★★，以及一旦工作室产品大获成功尤其是孵化出了个人IP后，如何处理好工作室与原组织的关系就可能会成为一大挑战。
一些研究认为★★★，在多元新闻行动者网络中★，新闻媒体仍然占据主导地位★。如有研究细致讨论了新闻机构在触达公众★★、从外部获得资源★★★、声誉和中介化方面的危机话语★★，但仍乐观地驳斥了★★“传统媒体边缘化”的断言，认为新闻媒体会在数字化时代复兴。作者举例说★★，特朗普被认为“是自己的记者”★★★，但其实与其第一任期前的五任总统相比★★，他与新闻媒体的正式互动并不少，只是互动方式大相径庭（Deacon et al.★★★，2024）。严格来说★，这类研究不是质疑危机叙事，而是在危机话语下重新思考到底什么是★★“主流媒体”。新闻媒体作为信息传播网络中的“主流”更多应体现为在政治★★、文化方面的社会影响力，而非流量大小。另一项定量研究用时间序列分析方法捕捉了中国舆论场36个经济新闻事件在媒体、网民和相关机构构建的传播网络中的轨迹★★，发现具有最强议程设置能力的是国内少数有影响力的商业新闻媒体（《胡润中国最具影响力商业媒体奖2020》榜单上的前40家媒体）的新闻网站（Tao et al.★★★，2024）。尽管这一研究只针对经济新闻事件，如用此方法研究社会热点事件结论可能不同，但该研究表明至少在经济这个重要的社会子领域中，有影响力的商业新闻媒体的话语权并未旁落★★★。
应该说，研究者们对泛新闻媒体的理解尚处于初步探索阶段。从目前研究看，能在新闻消费市场上存活下来的泛新闻媒体大多有强烈的★★“情感化★★★”风格，强调与用户建立牢固关系，对平台高度敏感★★，并出现向个人IP方向发展的趋向，这些新现象对我们重新理解新闻“传受关系”、新闻消费市场与新闻可持续发展、媒体品牌与个人品牌、新闻信任与新闻权威等问题带来新的思想动能。同时，很多研究者和观察者们对泛新闻媒体表现出的“个人化★★”与“情感化★”趋向持保留态度★，对其总体上是否有利于公共话语空间的健康发展充满忧虑。尤其是当新闻网红被发现具有可能影响民意的魔力时，他们可能沦为各种背后势力的代言人，成为在“民意★★”之名下对“民主”的极大讽刺★★★。
我国媒体融合战略在2024年又有大动作，媒体融合的层级加深，力度加大★★。如常州日报与常州广电融合成为常州市新闻传媒中心，成为江苏省第一家市级媒体融合改革试点。上海报业集团关停新民、文汇等5款客户端★★★，与上观新闻“三端合一”，成为继2023年浙江日报集团旗下三家客户端整合为★★“潮新闻”后，被业界认为又一起体现主流媒体内部加强深度融合的标志性事件★★★。
然而留给新闻业主动改善与公众关系的时间可能已经不多了★。一是随着社会政治环境的变化，人们不再将记者视为按公众利益行事的监督者，而视为为自己利益行事的精英（Nelson et al★★★.，2024）★★。公众对新闻业也有“刻板印象”★★★，而这样的刻板印象一旦固化，新闻业要想再打破“结界★★★”是极为困难的。2024年美国大选中“主流媒体★★★”的民意调查与选举结果的差距，多少反映了精英化媒体尽管努力弥合但仍与大多数民众“脱节”的尴尬；二是随着平台化程度加深，新闻媒体将越发难以建立与公众的直接联系。尽管还有调查发现丹麦年轻人仍然信任新闻媒体品牌（Gehrke et al★.，2024）★，但放眼全球，我们不得不说北欧社会（平台化程度低、新闻付费意愿高、高福利和低冲突）的新闻业发展条件不具代表性。人们消费新闻却不在乎从哪里和从谁那里消费新闻，是新闻业生存和发展的重大隐患。
这是南京大学新闻传播学院新闻创新实验室团队第五次发布“全球新闻创新报告”。与往年一样，本年度报告呈现了我们对2024年全球新闻创新现象的观察与思考。我们采用系统性文献综述方法（systematic reviews），对重要学术期刊、新闻业观察机构2024年发布的与本报告主体相关的论文、文章和报告总计323篇文献进行了分析（文献具体来源见报告附录）★★★，但本报告既非大型文献综述，也不是对文献的再研究，它呈现的是我们在过去一年里研读上述文献，结合各自观察体验★★★，再经由十余次集体头脑风暴后酝酿的观点★★。我们绝不奢望这些见解和预测都是正确的★★，但努力使其★★★“有道理”。除了尽可能拓宽视野★★★、掌握丰富材料外，本报告也一直强调观察框架的稳定，也即“新闻环境-多元新闻行动主体-新闻创新行动★★”的分析主框架。2024年《新闻记者》第11期发表了《新闻创新研究的进路》一文，曾详细阐释了新闻环境（circumstances）、新闻行动主体（actors）★★、新闻创新行动（actions）和新闻规范（norms）的关系，提出新闻创新研究的CAN模式（王辰瑶★★★，2024）。本报告以年为跨度，系统观察新闻创新演进中变化较大的环境（C）、行动者和行动（A）部分★★，并以规范（N）为内在基准展开分析。同时，期待通过逐年报告全球新闻业面临的重大环境变化、新闻系统自身的结构性改变★，以及采取的各类新闻创新行动，不仅能给中国新闻实践者、研究者提供新鲜的、全球视角的参照★★，也能通过历年累加的观察分析★★、比较对话乃至自我扬弃★，使创新驱动下不稳定的数字新闻业徐徐★★“显影★★”。
更进一步的差异化平台传播策略是为不同平台生产不同内容。比如同样是短视频平台★，小红书与抖音★★、快手、视频号的风格差别很大。2024年7月★★★，封面新闻的运营团队发现，小红书平台更具生活化和趣味性★★★，所以他们在小红书主要发布温暖治愈★、提供情绪价值的正能量视频。上游新闻通过对小红书用户的画像分析得到一组关键词：年轻★★★、女性、生活★★、分享，这也引导了其发布主题（程达堃，2024）。媒体“玩转”平台的同时，也可能产生新闻过度软化、娱乐化的风险。有研究者发现，主流媒体会将时兴的网络流行语、音效乃至鬼畜片段剪辑到新闻作品中★“整活”、“玩梗”，可能导致新闻内容的权威性和严肃性丧失（王斌，李曜宇，2024）。新闻媒体“玩转”平台的初心是将新闻传播给更广泛的受众，不能看似“玩转”，实则被平台逻辑“拿捏★★”★★★。
平台深深地影响新闻业，新闻业却很难依靠自己的力量用新闻价值观影响平台★★。鉴于这个越来越明朗的趋势，我们把★★“平台媒体”从多元新闻行动者网络中移到外部新闻生态环境中。大量研究关注社交媒体平台如何影响新闻业，总体来说这种影响弊大于利。一项研究甚至列举出社交平台对新闻业的七大负面影响（点击诱饵★、错误和虚假信息、声誉损害、个人回音室★★、算法过滤、商业模式受损★★★、平台规则）和三大正面影响（助力传播★★★、纠正新闻业内部的不公★★★、增加受众接触和分享新闻的新途径）（Edgerly et al.★★，2024）★★★。新闻媒体依附平台传播内容的“平台化生存”方式★★，使新闻生产和新闻价值观易受制于流量逻辑而扭曲。比如对国内某平台热搜的统计显示★★，社会议题占45%，娱乐议题占35%，而时政、经济、科教等其他可能存在严峻风险的话题占比极低★★，说明热搜榜单存在公众注意力配置错位、可能造成风险误判等问题（李彪等，2024）。而新闻媒体常将热搜描绘为民意的代名词，不加质疑地把★★“冲上热搜”★★★、“热搜第一★★★”作为评估公众反应的基准。研究者对人民日报等10家大众媒体微信公众号的报道分析，94.5%的大众媒体报道认可和接纳了“热搜代表民意”的合法性，仅有4.9%的报道发出质疑和批评的声音（王茜等，2024）。虽然新闻媒体看似经常在评论话语中“批评算法”，但实际行动却是合法化热点算法，算法逻辑已经深入新闻价值观。
2024年，“新闻网红”（news influencer）在全球崛起★★，成为泛新闻媒体观察中的一大突出现象★。皮尤中心发布的研究报告《美国新闻网红》，将“新闻网红”定义为经常在社交媒体上发布有关当下事件和公民议题内容的个人，并至少在Facebook、Instagram、TikTok、X或YouTube中的任何一个平台上拥有超过10万粉丝。记者也可能成为新闻网红★，但这个术语指的是个人而不是组织★。皮尤的研究发现77%的新闻网红和新闻机构没有任何关系，而且大多数（63%）是男性★★。他们对受众的影响力惊人，有大约五分之一的美国人表示他们经常从新闻网红那里获取新闻★★，30岁以下群体中这个比例则高达37%★★。而且七成受访者表示，他们从新闻网红那里获得的新闻和其他来源获得的新闻有所不同（Stocking et al.★，2024）。由于2024年是“超级选举年”，美、印等几十个国家进行了政治领导人选举，新闻网红被认为对这类特殊政治事件有很强的影响力★★。美国选战双方都大量使用了网红政治策略，在全国代表大会上邀请了5名新闻网红发言，他们总计拥有超过2400万关注者；特朗普竞选团队被认为采取了更深入广泛和彻底的网红传播策略，特朗普与播客主乔·罗根（Joe Rogan）的访谈仅在YouTube上就突破了5400万次播放。印度总理莫迪在连任竞选中也动员全国几百万大小网红为他投票，很多有影响力者本来是娱乐、健康、体育、经济等领域的网红★★，如今也对政治和公众事务有了越来越大的话语权和影响力。但这一现象并非意味着社交媒体民主化和参与性政治的胜利，它很可能已经成为一种赚钱的职业或副业（Mollan，2024）★。一项对多个知名新闻网红案例进行跨国、跨平台的比较研究认为，平台经济推动新闻网红生产的内容迎合算法偏好，订阅驱动的商业模式则强化了新闻网红生产的个性化和收入不平等，粉丝文化增强了传播效果，但也可能引发极化或不健康的公众讨论（Ball，2024）。
在新闻业为渡过“盈利危机”的努力中，“数字订阅”被认为是重建商业模式的理想路径，的确也有少数媒体取得了成功。比如的数字订阅2023年超过10亿美元（Scire★★★，2024），《大西洋月刊》的订阅用户数量也在2024年3月突破了100万（The Atlantic，2024）。“数字订阅”形式也在发展，现在比较成熟的是“分级付费”策略，媒体根据阅读内容或参与互动的权限大小收取不同费用。如财新付费会员从“mini+★”到“数据通Pro★”分为四级。异军突起的体育与文化新闻网站Defector标准付费会员每年缴纳79美元可访问网站的所有报道★★★，但如果想要发表评论、参与记者问答则需额外缴纳40美元成为高级会员★。这个做法取得了出人意料的成功，该网站会员中有35%选择为获得参与权限而付费（Ferrucci，2024）★★★。
（新闻创新实验室研究团队：《2024年全球新闻创新报告》，2025年第1期★★，微信发布系节选★★，学术引用请务必参考原文）
2023年年末，起诉OpenAI侵犯版权，打响了新闻媒体对抗人工智能企业的“第一枪”。尽管该案在2024年未披露新进展，但可能引起了示范效应★★，美国第二大报纸所有者——奥尔登环球资本（Alden Global Capital）就选择紧随其后起诉OpenAI★★★。也有不少媒体在2024年选择与人工智能企业合作。5月★★★，坐拥华尔街日报★★、、太阳报等十余家媒体的新闻集团（News Corp）与OpenAI达成5年期★★★、交易价值超2.5亿美元的合作协议（Chapman★★， 2024）。7月，《时代周刊》★★、《财富》、《明镜周刊》等与另一家人工智能企业Perplexity也达成了合作协议（Nicoud，2024）★★。人工智能企业需要高质量的新闻报道来训练大模型★★★、回答用户提问，而新闻媒体也能从合作中获得现金、流量分成、人工智能工具的使用权限★★★，但良好的合作关系能否达成★★★，答案还充满变数★★。
2024年有不少研究试图分析新闻播客吸引人的原因★★★，一种有代表性的观点认为，声音媒介不仅传递信息，还能反映主播的情绪和心理状态★★★，有效拉近主播与听众之间的距离，培养亲密感和用户黏性。第一人称叙事则可以帮助主播更好地讲故事，比如在调查类播客中，记者以第一人称叙述，承担起了侦探般的角色，带领听众追寻真相（Rønlev & Sommer，2024）★★。研究者认为听播客还可以有效缓解加速社会中的时间压力★，成为听众在忙碌生活中寻求喘息和深度体验的手段（陈卓睿★★★，彭兰★，2024）。就我们的使用体验来看★★，播客受人青睐的原因可能正是因为没有过度技术化★★★，播客不能依靠技术来制造视觉奇观，所以就必须在观点、逻辑★★、信息增量等方面下功夫★★，间接保证了播客的质量。
去年报告提到★：原生泛新闻媒体发展势头受挫★，不太可能成为传统新闻媒体的颠覆者，原生泛新闻媒体的可持续模式比传统媒体更脆弱，而且高度受制于平台或基金会等资助方★★★。这主要指的是在公共空间辨识度较高、组织化程度较高的泛新闻媒体★★★。我们也提到，在垂直内容领域，泛新闻媒体反倒有较好的发展空间。今年来看，泛新闻媒体进一步表现出强烈的★★“个人化★★”发展倾向，泛新闻网红（news influencer）在全球崛起★★，并产生惊人的影响力。泛新闻媒体的受众为何从★★“大众”向“分众★★”甚至★★“粉丝”转变？如果泛新闻媒体确实存在从公共空间往垂直领域乃至往准私人领域转移的路径，我们推测很可能与这类媒体一开始就高度注重发展与受众的关系，且行动逻辑高度情感化等特征有关★★★。当然，泛新闻行动者异质性很强，我们这里讨论的只是带有趋向性的现象。
（三）泛新闻媒体表现出更情感化和个人化的发展趋势★，“新闻网红”在全球崛起，影响力惊人
第二，新闻业必须主动打破与数字公众“互不理解★”甚至“互相伤害★★★”的困境，而行动的窗口期稍纵即逝。
回到今天的语境★★★，可能更值得追问的问题是，如今我们通过社交媒体推荐看到的普通人新闻背后是否蕴藏着传统新闻选择并未容纳的元素？社交平台为什么会青睐这些“元素★”★？含有这些元素的“普通人新闻”是否能展示真正的社会生活空间？以及当它们大量渗透到可见的公共话语空间时★★，新闻媒体该如何行动包括防范？这些问题都有待深入研究。研究者提出，新闻学研究应关注如何在日常新闻逐渐占据公共空间的背景下★★，维护非日常新闻的公共价值（杨保军，张博★，2024）★★，这是一个非常重要的提醒。
数字时代，到底哪些是新闻行动者？以及如何★“命名”它们？这是我们从第一期报告就不断思考并反复调整答案的问题★★。《2020年全球新闻创新报告》认为“新闻创新行动者★★”应包括既有媒体★★、平台媒体★★、原生数字媒体以及有中国特色的庞大的政务媒体。“自媒体”则是一个浮动的概念，当它的媒体属性增强时★，会进入原生数字媒体，而当它的个人属性增强时★★★，则会汇入数字公众所在的新闻环境★★★，并退出新闻行动者网络（新闻创新实验室研究团队，2021）；《2021年全球新闻创新报告》对“新闻行动者网络”这一分析工具进行了两大调整：一是把上一年提到的行动者外围影响圈层归入新闻环境；二是把平台型媒体放在内容型媒体与新闻环境之间，因为平台媒体同时也是内容型媒体栖身的环境（新闻创新实验室研究团队，2022）★★。《2023年全球新闻创新报告》观察到的新变化是，平台与新闻媒体在内容生产上大幅减少了合作，大平台越发成为影响新闻媒体的生态力量（新闻创新实验室研究团队★★，2024）★。及至本期报告，除了把平台正式归入新闻生态环境因素外★★，我们还对新闻行动者的命名进行了调整。★★“传统媒体”、“新媒体”、“自媒体”、“网络原生媒体”★★★、“机构媒体★“★★、★★“平台媒体★★★”等常见名称有明显的时代局限，导致其在概念的外延和内涵上都难以实现对当下数字时代多元新闻行动者的恰当类型化。新媒体的★“新★★★”早已常态化★★，进入网络化社会越久，传统（既有）媒体和新（原生）媒体的时间分类价值就越小。因此，本年度报告改用★“新闻媒体★★”和“泛新闻媒体★★”这一对概念★★，其区分标准不再是时间维度的★★★，而是新闻规范维度的。我们把自认为并也被社会制度所承认的、遵循新闻核心规范（如真实性、公共性）、持续进行新闻性内容生产的媒体统称为新闻媒体。“泛新闻媒体★★”则是不具备自我或社会对其“新闻媒体”的身份认同、对新闻规范的接受程度差异很大，但生产的内容仍被认为是真实叙述当下世界的行动者。近年来国外研究者常用的★★“外围新闻行动者”、“新闻业闯入者”等概念与★★“泛新闻媒体★★★”高度重合。此外，我们也将原先使用的“政务媒体”概念拓展为“组织媒体”。因为除了政府组织大量设置媒体账号外，党务、企事业单位、社群团体等“组织★★★”也纷纷开通直面公众进行信息传播的媒体，所发布的面向公众的大量内容也具有新闻属性★★★。辨别多元新闻行动者类型及为其“命名”的难题可能还将持续一段时间★★，但对我们来说，面对快速发展的实践★，除了如此反复打磨“新闻行动者网络”这一理论透镜外，实无其他分析数字新闻系统结构性变化并尽可能实现理论与实践相统一的良法。
不过，也要再次澄清，新闻播客并不是传统广播的数字化。一些广播媒体仅把播客平台当成数字存档，将平时录完的广播节目随手上传到播客平台，这很难取得成功。一项对哥伦比亚播客消费市场的研究发现，位居播放量排行榜前列的是由名人、纸媒和用户制作的播客，传统广播媒体在其中并不占优势（Barrios-Rubio & Reyes，2024）。从某种意义上★★，播客最显著的特征并不是“声音★”，而是由声音叙事产生的思想性★★、对话性。
然而，新闻业似乎还没做好思想准备，保卫建立在事实真实基础上的认知秩序★★★，对抗AIGC技术被滥用可能造成的大规模信息污染，并将其作为当下的重要任务和重建数字时代新闻真实规范的契机。大量关注仍然放在新闻业如何★★★“采纳”人工智能技术★★★，以及新闻从业者面对人工智能冲击的“心态★★”上。但与上一年的恐慌和崇拜混杂的叙事基调相比，2024年这类研究总体上显示AIGC对新闻业的心理冲击渐被消化，并认为AI“模拟世界”和新闻“认知世界★”的路径本质不同，这为新闻工作在AI时代筑起了护城河。因为AI不可能“无中生有”地生成新的事实信息，也不能替代记者的采访工作（魏永征★★，2024），新闻可以成为人工智能的★★★“语料”，但生成式“语料★★★”却不能成为新闻生产的事实素材★★★。
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