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社交机器人
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舆论实践中的另类主体：社交机器人行为范式与人机互动路径
✍文/凡婷婷 李都
框架+逻辑（⭐）
社交机器人已从技术工具演变为媒介生态中的“拟态物种”，成为重塑舆论生态的“另类主体”。本研究以机器行为范式作为分析框架，综合分析社交机器人的技术逻辑与典型案例，揭示其在个体、集群、混合人机层面的行动路径。
观点（⭐⭐⭐⭐）
【度中心性】
度中心性（Degree Centrality）是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。社交机器人容易在混合人机行为中成为网络的中心节点，原因在于：首先，机器的行为受算法优化目标指引，而这些优化目标往往与舆论场域中的热点话题和主流意见相对应，从而使得机器倾向于围绕这些中心议题进行信息处理和传播；其次，机器的算法设计往往倾向于模仿和学习人类行为模式，这导致机器趋同于人类的主流观点，进而增强了这些观点的传播力度；最后，人类参与者在与机器交互的过程中，可能会无意识地给予某些机器更多的关注和反馈，这种选择性的互动进一步加剧了机器中某些节点的中心性。
答题语料积累（⭐⭐⭐⭐）
✒️社交机器人的行为会根据人类用户的响应和反馈不断更新升级，并形成复杂的人机交互关系。因此，还需回到社交媒体舆论生态的传播学机制中，以转发、回复、点赞、引用和提及五种常见的社交媒体传播行为，来构建人机融合的传播网络结构。借助此结构，可以发现社交机器人在舆论生态中的作用并不是以作为传播途径或直接操纵议题的方式进行的，而是更为巧妙地通过议程设置、造成“沉默的螺旋”
等方式来引导舆论。
✒️通过集群协作，社交机器人不再仅争夺现有的生态位，而是直接改造信息环境的可见性结构和意见分布态势。然而，更值得关注的是，社交机器人集群行为不局限于机器内部的交互，它们还试图与广大公众、政治组织、媒体等人类主体展开深层次互动，以机器集群的强大计算和分析能力，通过精准的内容发布、情绪引导、话题设置等方式改变传统的信息传播模式。
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