编者按： 浙江大学传媒与国际文化学院博士研究生吕澄欣，浙江大学传媒与国际文化学院教授、博士生导师吴飞在《传媒观察》2025年第6期发文，提出一个新闻从业者算法技术使用意愿影响因素的框架模型，采用一项对579名新闻从业者的问卷调查，结合信息生态理论和技术接受模型，从信息人（算法素养、新闻职业认知）、信息（感知有用性、感知易用性）和信息环境（算法文化氛围、政策激励）探讨新闻从业者算法使用意愿影响因素。研究发现，算法素养、感知有用性、算法文化氛围和政策激励直接增强了新闻从业者算法使用意愿，而新闻职业认知和感知易用性与使用意愿没有显著关系。感知有用性正向中介了算法文化氛围、政策激励与算法使用意愿之间的关系，感知易用性正向中介了算法文化氛围与算法使用意愿之间的关系。本研究协同人-技术-环境框架，构建更贴近新闻从业者日常算法使用影响因素的解释模型，对于理解数字时代算法实践具有一定的理论贡献和现实意义。

数字时代，算法技术向新闻业渗透已成定势，新闻媒体中日益增加的算法实践形塑新闻生产，重新定义记者核心技能，并对新闻真实性、新闻公共性和新闻价值等面向产生作用，深刻影响着对未来新闻业的基本理解，关注算法是数字时代新闻学研究的题中应有之义。

本研究采用分层便利抽样，调查覆盖浙江省多家地市报业集团和县区媒体的记者、编辑和其他三类岗位，保证样本在地区上和岗位上的代表性。数据来自2023年10月至2024年4月对新闻从业者的问卷调查，通过问卷星平台设计和定向发放，回收后剔除答题时长过短（不超过2分钟）和未通过注意力测试的问卷，共收集579份有效问卷。报告者56.7%为男性，43.3%为女性。年收入5万元到10万元之间居多，为193人，占比33.3%；其次是10万元到15万元、15万元到20万元和20万元以上，分别是126人、109人和106人，占比21.8%、18.8%和18.3%；5万元以下最少，为45人，占比7.8%。教育水平本科及大专学历最多，445人，占比76.9%，其次是专科66人，占比11.7%；而高中及以下和硕士及以上分别是23人和45人，占比4.0%和7.8%。岗位大部分都是记者和编辑相关的工作，其他岗位共34人，各占比5.9%。以上各项比例与《中国新闻事业发展报告（2022年发布）》、《2017年中国新闻出版研究院课题组的调查报告》和《2016中国记者职业生存状态与工作习惯调查报告》公布的性别比例、年收入水平和教育水平基本一致，具有一定的合理性和推广性。

本研究将TAM的感知有用性和感知易用性维度与信息生态变量相结合，系统检验了信息（感知有用性、感知易用性）、信息人（新闻职业认知、算法素养）和信息环境（算法文化氛围、政策激励）对于新闻从业者算法使用的直接与间接效果。研究发现，总体上感知有用性对使用意愿的影响最为显著，算法文化氛围、算法素养和政策激励对算法使用起着一定作用，而感知易用性与新闻职业认知并没有显著影响。感知有用性部分中介了信息环境（算法文化氛围、政策激励）和算法使用意愿之间的关系，感知易用性部分中介了信息环境（算法文化氛围）和算法使用意愿之间的关系，本研究从实证层面对于新闻从业者算法使用意愿进行了验证并得到了支持，也对信息生态理论和技术接受模型理论进行了创新与发展。

一、直接效果

我们观察到感知有用性、算法素养、算法文化氛围和政策激励对新闻从业者算法使用意愿具有正向影响。特别是感知有用性与算法使用意愿之间的关系较为显著，相比之下，算法素养、算法文化氛围和政策激励影响较弱。值得注意的是，与以往技术使用意愿影响因素不同，感知易用性和新闻从业者职业认知对新闻从业者算法使用意愿并没有显著影响。

（一）信息人：算法素养对算法使用意愿有显著影响，但新闻职业认知对其并没有显著影响

算法素养是主体对算法技术识别、了解和判断的相关能力，与算法意识、知识和批判性思维紧密相关。作为勃兴的新技术算法，算法素养有利于帮助新闻从业者评估和了解如何使用算法，倡导他们带着更负责任的态度使用算法，算法素养高的新闻从业者更有可能认识到算法优势和潜在风险，从而更明智地使用算法技术。算法素养的提高促进个体更准确评估算法准确性和可靠性，更愿意依赖算法进行新闻内容的获取和筛选，进而增加使用算法的意愿。与以往技术采纳研究发现不同，新闻职业认知观念对算法使用意愿的关系并不显著。一方面，算法在新闻中的应用往往被视为一种技术革新，而非传统新闻职业认知观念内容的延伸，新闻职业认知更多与传统的新闻真实性、客观性和公共性等规范相关，因此，即使新闻从业者具备较强的新闻职业认知观念，也不一定能够直接影响其对算法的使用意愿。换言之，现阶段新闻从业者并未将算法技术与新闻职业认知关联起来，对其认知更多停留在技术工具层面；另一方面，算法使用可能更多受到技术本身可行性、受众端市场需求和用户体验等因素的影响，而这些因素与新闻从业者本身的职业认知观念并不直接相关。

（二）信息环境：算法文化氛围和政策激励对算法使用意愿有显著影响，算法文化氛围影响更大

信息环境主要包括算法文化氛围和政策激励两个方面，两者都显著影响算法使用意愿，相较而言，算法文化氛围影响表现出了较大影响力。当新闻从业者身处积极倡导算法应用和技术创新的文化氛围环境中，他们更容易形成对算法的正面认知，帮助他们理解算法在新闻生产和分发等方面的价值，从而增加使用算法的意愿。同时，算法文化氛围浓厚的环境会鼓励新闻从业者不断学习和探索算法技术，通过培训、研讨会等活动，交流经验和分享算法应用的成功案例，从而进一步激发使用算法的兴趣和动力。长此以往在内部逐渐形成一种价值观，即算法是提升新闻生产效率和传播效果的重要手段，此类普遍认同的理念可以带来潜移默化和长远的影响。相较而言，政策激励通常包括政策制定和奖金绩效等方面，这些激励措施可能无法全面覆盖新闻从业者的需求和期望，奖金绩效可能只针对某些特定的算法应用成果进行奖励，而无法激励新闻从业者在日常工作中广泛使用算法。除此之外，如何确保新闻媒体严格执行相关政策，并有效促进新闻从业者的算法使用情况，是一个复杂且需要投入大量资源的问题，这可能导致政策激励在实际操作中效果大打折扣。

（三）信息：感知有用性对算法使用意愿有显著影响，但感知易用性对其并没有显著影响

现阶段算法对于新闻从业者工具属性影响更为显著，算法技术相对于传统生产工具具有独特优势，能够自动化处理数据，生成报道或推荐内容，从而减轻工作负担，提高工作效率。同时，算法还可以帮助新闻从业者挖掘新闻线索、预测新闻趋势，为新闻报道提供更多有价值的素材。因此，当新闻从业者感知到算法能够带来这些实际效益时，他们更愿意使用算法技术来辅助自己的工作，这也是现阶段影响新闻从业者算法使用最重要的因素。然而，感知易用性对算法使用意愿的影响并不显著，算法技术应用仍然需要一定的技术门槛，新闻从业者需要具备一定技术知识和操作能力才能有效地使用它，即使算法技术本身易于使用，但新闻从业者可能因为传统观念和技术门槛限制而对其持保留态度。除此之外，学习如何使用新的算法技术需要投入一定时间和精力，新闻从业者可能更愿意将时间投入到新闻采访、写作和编辑等核心工作中；同时相较于算法技术，他们长期使用的传统工具使用更容易和便捷。

二、间接效果

本研究还检验了感知有用性和感知易用性对新闻职业认知、算法素养、算法文化氛围、政策激励与算法使用意愿之间的中介关系，研究发现感知有用性部分正向中介了算法文化氛围、政策激励和算法使用意愿之间的关系，感知易用性部分正向中介了算法文化氛围和算法使用意愿之间的关系。感知有用性直接关系到新闻从业者是否认为算法能够带来实际工作效益。如果他们认为算法能提高工作效率、优化新闻生产流程，则更愿意使用这一技术，算法文化氛围和政策激励通过强调算法的实用价值和现实应用，增强了新闻从业者的感知有用性，从而提高了他们的使用意愿。感知易用性减少了使用算法的复杂性和操作难度，算法文化氛围的推广和培训使得新闻从业者提高相关技能，感知到算法易于使用，从而增加了他们的使用意愿。总体来看，感知有用性通过提高算法价值感知和实用效益影响新闻从业者的使用意愿，而感知易用性通过降低算法使用心理和操作成本提高其使用意愿，两者分别在不同的路径上正向中介了算法文化氛围、政策激励与新闻从业者算法使用意愿之间的关系。

三、实践启示

本研究对于了解新闻从业者的算法使用意愿、算法技术在新闻媒体中的应用和数字新闻实践具有重要启示意义。研究结果显示，感知有用性与算法使用意愿关系最为显著，并发挥着部分中介作用，这表明当前阶段算法技术对新闻媒体更多是工具属性，新闻从业者在清晰看到“算法能帮我什么”的前提下，才可能更主动采纳，因此要加强算法价值的可视化与可验证性。新闻媒体在推动算法技术落地时，通过具体业务场景正向反馈，使新闻从业者在实际工作中体会到算法对工作效率、新闻质量及用户反馈的正向提升。为持续强化感知有用性，新闻媒体可以制定具体成功案例或实践指南，展示算法在不同新闻任务如线索抓取、数据分析、编辑排版和新闻推送等应用效果，帮助从业者看到算法能解决哪些实际问题，鼓励新闻从业者参与算法的反馈与改进，形成迭代优化的良性循环，确保算法能够更好地适应新闻工作需求，从而进一步增强从业者对算法的感知有用性。

算法文化氛围与使用意愿也具有显著关系，文化土壤较大程度上影响算法技术的落地。新闻媒体不应仅将算法作为工具看待，更应从组织内部结构与价值导向上推动算法文化的形成。新闻媒体可以长期投入到算法文化建设中，营造创新、开放和包容的算法文化氛围，积极宣传和普及算法知识，使新闻从业者在浓厚的技术文化氛围环境中探索算法使用。新闻媒体可以在内部设立可持续的知识支持机制，如搭建算法知识库、设置算法问答通道或算法使用交流群等，让技术支持和知识共享常态化。新闻媒体还可以鼓励内部形成技术反思与伦理探讨的氛围，引导从业者不仅使用算法，更要反思和讨论算法，在实践中开展关于算法偏见、推荐机制透明度和隐私保护等议题的内部研讨，建立起使用算法亦思辨算法的内部氛围，让新闻从业者以更加成熟和专业态度参与算法技术应用和实践。

算法素养是影响算法使用意愿的核心个体变量，提高新闻从业者算法素养，不仅可以增强其算法意识，帮助更好理解和使用算法，还能批判和评估算法的潜在风险和优势，从而促进更科学合理地使用算法。新闻媒体可以嵌入培训机制，设立算法实训模块，结合实际业务场景进行案例教学，如新闻选题预测、用户行为分析和内容个性化推荐等具体能力提升。培养“技术-编辑”复合型人才，鼓励新闻从业者跨界学习编程、数据分析等技能，形成“懂业务、会工具”的新型记者和编辑群体。更重要的是，新闻媒体鼓励新闻从业者不仅要理解和使用算法，还要学会批判分析和评估算法，识别算法可能带来的偏见或不公平性以及其潜在社会影响，通过案例分析、伦理讨论等方式，帮助新闻从业者增强识别算法可能带来的伦理风险和隐私问题的意识，以便在新闻实践中更科学合理使用算法。

虽然政策激励的直接影响略低于文化氛围，但其在资源提供与方向引导方面的作用不能忽视。在技术转型初期，明确的政策导向和实际资源投入是打破“转型犹豫”的关键。新闻媒体内部可以构建机制化的政策激励体系，将算法应用纳入组织发展战略与人力资源政策之中，提供必要的资金支持、奖励机制以及技术培训资源，尤其是在新闻行业的技术创新和算法研发方面提供例如专项创新资金、税收优惠或奖项等帮助，激励更多新闻媒体采用算法技术优化新闻生产过程。新闻媒体可主动对接行业政策资源与政府支持路径，获取外部扶持，积极与互联网公司、专业技术公司和高校研究机构深度合作，引入先进算法解决方案，提升整体技术供给水平。

尽管感知易用性本身不会直接影响算法使用意愿，但它通过正向中介作用在算法文化氛围与算法使用之间发挥了重要作用。新闻媒体在营造积极的算法文化氛围的同时，也要注重优化算法工具的易用性，增强从业者信任感和操作信心。实际上，早期很多新闻从业者由于技术焦虑或不良使用体验对算法产生排斥，新闻媒体内部可以引导产品开发团队注重界面友好和操作直觉化，配备初学者使用手册和入门引导，提供良好的用户体验。新闻媒体内部可以在每个业务部门设立技术支持者，随时协助解决使用过程中的困难，还可以建立“技术需求-反馈-优化”的闭环机制，通过数字化平台收集从业者使用痛点，定期推动工具迭代升级。

新闻媒体在推动算法应用的过程中，需从新闻从业者（算法素养）、组织氛围（算法文化）、机制（政策激励）、认知（感知有用性）与工具（感知易用性）多个层面，帮助新闻从业者从“知道算法”“了解算法”到“理解算法”“信任算法”“反思算法”再到“创造性使用算法”，促进算法技术与新闻实践有机融合和科学合理应用。

【作者简介】吕澄欣，浙江大学传媒与国际文化学院博士研究生

吴飞，浙江大学传媒与国际文化学院教授，博士生导师

（载《传媒观察》2025年第6期，原文约15000字，标题为《技术何以应用：新闻从业者算法使用意愿研究》，此为研究结论节选，注释从略，学术引用请参考原文。“传媒观察杂志”公号全文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/38E-xa8pyP2UE9HZOSeYCw。）