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党的二十届三中全会强调，推进新闻宣传和网络舆论一体化管理。这是当前健全网络综合治理体系的重要方向。在这一背景下，“一体化”理念凸显了舆论引导主体间的协同合作、话语体系的整合以及舆论场域的融合，要求主流媒体以全局视角和系统化思维开展新闻宣传工作。在新时代背景下，人工智能作为科技革命的核心驱动力，正深刻影响着政治、经济和社会发展的方方面面。
新闻宣传与网络舆论引导一体化管理的推进并非坦途。首先，舆论主体的多元化使信息传播环境日益开放且复杂。互联网技术降低了信息传播门槛，个人和非专业机构得以在公共议程设置中占有一席之地，公共议题与私人议题混杂缠绕，在舆论场中相互激荡。同时，算法推荐技术虽提升了信息分发的效率，却也可能导致“信息茧房”现象的出现，限制多元观点的接触，为舆论引导增添难度。此外，把关监管的重心逐渐从专业媒体机构向互联网平台转移，平台媒体依托算法推荐技术实现对海量信息的快速筛选与分发，无形中控制了议题的可见性和话题议程的走向，进一步加剧了舆论引导的复杂性。
其次，网络话语的转化、错位与情绪性特征日益显著。社交媒体平台的即时性和碎片化传播，使得突发事件能迅速引发公众的关注并形成话题议程。然而，话语的生成、议题的转化以及讨论的偏离都呈现出加速度特征，而官方和主流媒体的回应往往面临时间差和空间错位的问题。这种错位不仅体现在时间上，如调查真相需要进行充分取证和多方调研，耗时较长，官方回应往往滞后于议题讨论最热的阶段；在空间维度上，热点事件的议题散发和多元观点的圈层化传播，使主流话语往往被隔绝在群体之外，难以与多元观点进行有效对话。此外，情感表达成为网络话语的优势策略，过度的情绪宣泄可能加剧社会分裂，主流媒体在承担事实核查任务的同时，还需肩负起促进深入对话、疏导公众情绪的重要职责。
再次，跨媒介传播与全球舆论场的叠加，使得舆情事件的发展更为复杂多变。跨媒介传播作为信息在不同媒介间流布与互动的重要方式，已成为舆情事件发展的常规路径。热点事件往往先在某个平台首次曝光，随后便迅速跨越不同的媒介，形成广泛的社会关注和讨论，并在跨媒介传播过程中形成多元化的观点碰撞。然而，值得注意的是，跨媒介舆论场的形成并不总是能推动公众达成共识。在这一叠加场域中，不同观点和立场的交锋变得尤为激烈，特别是在涉及国家利益、文化冲突和社会矛盾等问题上，舆论的对抗性和冲突性更为明显。如何及时把握舆情发展的过程，准确识别舆论场的迁移，精准捕捉境内外舆论关注的差异，成为主流媒体应对复杂局面、提升舆论引导力的前置问题。
在此背景下，人工智能技术的广泛应用为新闻宣传与网络舆论引导提供了新机遇。生成式人工智能凭借强大的自然语言处理能力，能够深度嵌入新闻生产的全流程，从内容创作到分发反馈，全方位提升主流媒体在网络舆论引导方面的能力。这一技术的引入，不仅有助于主流媒体在海量信息中快速筛选出有价值的内容，还能通过精准推送和个性化服务，增强与受众的互动和黏性，从而更有效地引导网络舆论走向积极健康的方向。
嵌入新闻宣传与舆论引导的场景建构。随着平台媒体的崛起，智能算法深刻重塑了信息传播和观点聚合的模式，构建了一个去中心化的传播网络。在此背景下，主流媒体凭借其链接多方信源、获取信息准确权威的优势，占据了舆论引导的有利地位。借助人工智能技术，媒体机构能够敏锐捕捉舆论焦点，利用信息优势对公众关心的议题进行及时响应。生成式人工智能不仅能够提高内容生产效率，还可以通过分析用户行为和偏好，实现个性化新闻推荐。权威信息与精准发布的结合，使主流媒体有机会在事件初期构建对话语境，设定讨论基调，从而掌握舆论引导的主动权。
依托自然语言处理和图像识别技术，媒体机构能够精确识别并清理虚假信息、低俗内容和谣言，降低负面信息对主流价值观的冲击，营造清朗的网络舆论环境。国际合作与交流也是主流媒体在新时代背景下的重要任务。通过借鉴全球优秀的媒体实践和技术创新，主流媒体可以不断提升自身的传播力和影响力。同时，加强与国际媒体的合作，共同应对全球舆论环境中的挑战，推动构建更加公正、透明和多元的国际信息传播秩序。将人工智能技术引入新闻宣传与舆论引导的场景搭建，要求媒体机构能够将自身的信息渠道优势转化为资源聚合优势，搭建平台而非单打独斗，重新整合新闻报道的生产流程，提高报道的时效性，增强宣传话语的凝聚力，更灵活地调整引导策略。
嵌入话语生态的重建体系。在数字时代，文本生产已不仅仅局限于内容质量的竞争，更围绕注意力和影响力展开了激烈的角逐。情感要素，这一长期被专业主义所忽视的因素，正逐渐成为主流媒体进行语态革新和重建话语生态的重要突破口。智能技术能够对实时产生的海量数据进行快速处理和分析，精准识别文本中的情感词汇、语法结构以及情感演化，为媒体机构把握民众情感倾向与变化，进行有针对性的回复提供支撑。
通过对大量情感数据和语料库的深度学习，人工智能技术能够模拟出富有感染力的情感话语，帮助新闻媒体在报道宣传中巧妙运用共情策略，提升话语的感染力和引导力，使主流价值观深入人心。未来的媒体可以更多地利用AI工具增强用户的参与感，通过创建互动式内容和实时反馈机制，与受众建立更紧密的联系。例如，利用AI生成的互动问答、民意调查和话题讨论等，媒体能够更系统地了解受众需求，及时调整报道方向，以增强舆论引导的有效性。在国际传播领域，生成式人工智能还可以进行跨语言沟通，理解和表达不同文化中的情感和观念，生成符合特定文化背景和语境的文本内容，助力主流媒体在对外传播中打破文化藩篱，提升国际传播的影响力。
嵌入舆情识别和舆论引导的全流程。AI能够自动扫描包括社交媒体、新闻网站在内的多元信息源，实时收集数据并进行情感分析，从而快速识别出重要议题和潜在危机。这种能力使媒体能够在事件初期即介入期中，进行有效的信息传播与舆论引导。通过文本挖掘与分析，媒体能够准确捕捉舆情事件的核心议题，为新闻选题和策划提供科学依据。引入自动化新闻写作后，媒体能够迅速回应民众关切，显著提升新闻报道的生产效率。生成式人工智能的应用不仅限于文本内容的生成，还能处理图像、视频和音频等多种媒介形式。这使媒体在报道中能够采用多模态的内容创作方式和丰富的信息呈现方式，吸引更多受众关注。
例如，通过AI生成的视频摘要和图表，媒体能够更直观地展示复杂信息，提升传播效果。借助情感识别与分析，媒体还能够更准确地把握议题倾向，有效疏解公众情绪。在舆情识别过程中，AI不仅能够识别热点话题，还能预测舆情的演变趋势。通过对历史数据和当前舆情的综合分析，媒体可以提前预判舆情走向，制定相应的策略，避免舆论危机的升级。AI技术还可以帮助媒体进行舆情分级管理，针对不同级别的舆情采取差异化的处理措施，确保舆情引导的精准性和有效性。
总体而言，人工智能技术在新闻宣传领域的应用，从技术层面为媒体的角色转型、语态革新以及流程再造提供了有力支撑。然而，我们也应意识到，人工智能技术的应用同样可能带来内容的同质化倾向和路径依赖等潜在问题，制约媒体的创新与发展。随着AI技术的普及，媒体在利用生成式人工智能时也面临技术伦理和透明度的挑战。如何在使用AI技术的同时保持信息传播的真实性和公信力，是未来主流媒体需要高度重视的问题。
作者系中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员
来源：中国社会科学报
责任编辑：刘娟
新媒体编辑：张雨楠
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