2026-07-24 文章来源： 点击数：[]
近日，我校学者刘昊撰写的《大语言模型赋能下国际传播效果评价创新路径》一文在新闻传播专业权威核心期刊《国际传播》上发表。
原文如下：
国际传播效果评估精准化和效能提升，应基于跨文化适应理论并考虑互联网时代数据特征，认知、态度、行为构成国际传播效果评价三个核心维度。大语言模型的出现，为国际传播效果评价场景提供了新的工具与路径。基于大语言模型的深度语义理解、逻辑推理、因果识别能力，可构建海量、多源异构、多模态数据的自动化整合，实现传播穿透力评价、知识图谱的认知评价、细粒度情感评价、叙事框架智能评价，乃至于传播效果评价的因果关系回溯。将大语言模型深度嵌入国际传播效果评价体系，能够有效推动国际传播效果评价的科学性、实时性、准确性，推动国际传播效果从事后评价向事前预测转型，提升传播决策的精细化与智能化，从而增强国际传播效能。
传播效果研究一直是传播学重要的领域，准确的传播效果评价可以直接指导传播资源的投入与配置，同时有效识别并规避传播中的障碍。国际传播效果研究，既涉及国际传播过程中文本、视频、符号的送达，也包含传播目标如价值、理念、认同等的达成。长期以来，国际传播的效果评估面临以下问题：在数据获取层面，跨国数据获取困难且成本巨大；在方法层面，科学评价模型相对较少；在内容层面，对传播及互动内容的深度挖掘不足；在时效层面，评估周期跨度长，对传播实践指导滞后。国际传播效果评估以往局限于对“硬指标”的测量，如内容转发量、内容点赞量、视频播放量、“粉丝”量等可量化的指标，对于受众评价、国际交往秩序、传播内容认同等“软指标”方面则难以进行定量评估。同时，随着智能技术迭代升级，国际传播中涉华虚假新闻、舆论操控的情况频繁发生，且其表现形式趋于隐蔽。为此，依托智能算法的传播内容分析和感知能力，搭建基于大语言模型的精准国际传播效果评价体系，已经势在必行。
近年来，以ChatGPT、DeepSeek、Grok等为代表的大语言模型应用出现并快速迭代，其凭借深度自然语言理解能力、信息整合和系统逻辑推理能力，在多模态信息分析处理中显示了独特的优势。大语言模型已经在文本生成、语言理解、机器翻译、知识获取等领域呈现广泛的优势，并整合图像、音频、视频等多模态内容，成为多模态应用中有价值的分析工具。基于以大语言模型为代表的人工智能技术，对国际媒体涉华报道内容和社交媒体涉华讨论语料等数据进行辅助挖掘与分析，可以有效提升中国议题国际传播效果评价的全面性、智能性和实时性。
一、国际传播效果评价的三个维度
传播效果评价，传统多基于传播主体至客体传播过程的设计，比如主体评价指标和客体评价指标。基于社交媒体数据的可得性，认知、态度、行为三个维度契合人类信息处理的常规逻辑，拆解了传播效果的复杂性，且有助于发现传播过程的断点，这三个维度作为国际传播效果评价的理论模型合理且科学。
（一）认知维度的效果
“认知”是指人获得知识或应用知识的过程，或信息加工的过程。认知反映人类对客观世界感知和体验的进程，是人与外部世界以及人与人之间互动、协调的产物，是人对外在现实和自身经历的理性认知。在传播过程中，认知是传播信息（如媒体报道或者广告内容）在受众端引起的知识或理解层面的变化。受者认知行为是传播效果产生的基础：通过认知过程，受众形成对特定主题的理解与内容意义，具体体现为，受众接收到传播内容后，知识的增加、认知结构的变化和信息解读方式的变化。认知效果的形成，源于议程设置效应和框架效应。在国际传播中，传播者通过报道内容的设置与框架内容的强调，对受众产生认知影响。认知效果可以通过曝光度、知晓度、记忆度、理解度来测量，其主要影响变量包括传播内容的到达率、跨文化的认知加工以及算法的精准推荐。
（二）态度维度的效果
态度是一种心理倾向，表现为对特定事物进行不同程度的赞成或反对评价。传播的态度效果是传者发送的传播信息抵达受众后，在受众端引发的情感、价值、立场以及信任感等产生的变化，其关注的是信息处理的情感和价值层面。认知效果关注的是让受众知道，态度效果则强调改善用户看待事物的倾向性，聚焦传播信息对激发受众响应、价值评价和偏好调整的影响。在国际传播中，态度效果主要表现为传播价值取向和立场的塑造，例如通过议题设置引导受众态度，或借助情感共鸣培养对传播对象的好感。态度效果形成的关键机制包括：诉诸情感的传播（通过共情实现效果的增量）以及诉诸说服的框架（通过对事实的选择性呈现影响受众的评价）。态度效果的影响变量一般包括：内容跨文化编码的文化折扣规避，受众个体因素（如偏见差异导致解码偏差）以及社会宏观环境（如国际关系格局）。
（三）行为维度的效果
态度并不一定会转化为预期的目标对象的行为改变。实际行动发生的变化，即行为效果，是指传播者传递的内容引发受者在认知和态度变化基础上产生的实际行动变化。一般而言，认知效果和态度效果是行为效果的前置条件。行为效果主要表现为受者对传者内容的二次传播，主动获取相关信息，以及对传播主题的实际参与，比如对公共议题的签名、投票和参与。在国际传播中，行为效果表现为对跨国议题的行动响应。当传播通过认知和态度塑造群体的规范感，或者传播信息点燃受众的情绪，往往会催化行为效果的产生。行为效果形成的过程中，意见领袖和行为的激励对效果产生有直接的示范作用。行为效果具备较直观的观测性，比如社交媒体转发量、线下行为的参与量等，其主要影响变量包括受者卷入度、文化规范、媒介素养以及信息情绪强度等。
二、大语言模型赋能的国际传播效果评价路径
大语言模型推动社会科学研究在过程、视角、方法、主体和目标等维度上重构实践和认知框架。随着大语言模型的准确率不断提升，其有潜力被应用于那些因规模、选择偏差、金钱成本、法律、道德或隐私等限制而难以在人类群体中开展实验的研究情境，如能够自动完成语义理解、关键信息抽取、数据处理与分析、文本分类、情感计算、因果分析、主题建模等复杂任务。凭借大语言模型的语义分析能力、情感分类及度量能力、多模态数据聚合能力以及机器翻译能力，可以在国际传播效果评价中对数据采集、数据清洗、数据分析、模型构建和实体识别等各个环节实现全面赋能。
中国主流媒体积极探索大语言模型与国际传播业务整合。中央广播电视总台打造“央视听媒体大模型2.0”，把大模型能力全面注入全媒体内容的策划、制作、传输、分发、呈现、评估各个环节，基于大模型构建预测分析系统，建立节目市场价值评估和收视预估模型，构建关键情节传播势能图谱，生成社交媒体热度演化模拟。《中国日报》推出了国际传播智能体平台，基于自己的专业数据集，通过大模型训练形成国际传播专属底座，并通过大模型训练，衍生出专业知识库、增强检索生成、智媒体开发等产品与服务，有效提高了新闻生产的自动化水平，优化了内容审核和管理流程，提升了新闻传播的时效性和准确性。
（一）基于自动化的海量内容测量路径
大语言模型可以有效提升国际传播认知效果评价的数据规模并降低其成本，改善认知效果评价的时效性和客观性。AI正从“会聊天”进化到“懂世界”，再到“能行动”。传播效果评价中越来越多地使用社交媒体多模态数据，因此需要建构一套科学、有效、自动化的工具对文本进行多维度度量。同时，基于网络文本国际传播跨平台评估需要对多源异构数据进行有效的整合，也是确保效果评价无偏的关键。大语言模型可以提供一套针对多个平台、不同格式、多种语言的数据一体化编码能力，实现聚焦传播效果的一体化分析，提供立体化的全面洞察。
针对社交媒体用户生成内容（比如评论、问答、帖子和弹幕），可以使用文档主题建模和实体识别，智能化地评价主题的认知热度。同时可以基于海量数据和算法逻辑，从评估认知习得的角度构建模型，实现国际传播效果的认知评价。大语言模型已经展现出惊人的能力，能够可靠地对文本进行分类、总结文档、回答问题，并在各种领域生成可解释的输出。针对语言的跨语种认知送达大语言模型检测，可以大规模评价信息跨语种送达的充分性、清晰度和准确度，而这在传统的效果研究中几乎无法实现。理解是认知的基础。基于大语言模型深度语义理解，可以对传播文本进行相似度评价，评估文本的穿透力，从而拆解并深入分析认知效果形成的过程。最后，基于海量数据，叠加大语言模型的实体和主题抽取，可绘制特定主题的知识图谱，以量化评价国际传播认知效果。
此外，大语言模型有效针对情感文本进行细粒度的类型识别与强度测量。情感分析是态度评价的基础和前提。基于海量多语种跨文化语料库训练的大语言模型，不仅能判断情感的正负倾向，还能识别跨文化反讽、比喻、调侃与幽默表达，从而显著提升态度评价的精准性和深度。
（二）基于智能的叙事框架识别路径
大语言模型技术可以赋能海量多源信息监测、整合和分析，助力国家形象全面分析和舆情事件快速定位，既可以促进国际传播的精准化和故事化，又可以有效提升国际内容供给效率和质量。叙事框架是传播效果形成一个重要环节。传统效果研究中，框架的识别较多采用内容分析法，由人工编码员完成，难以在大规模数据上应用。大语言模型为将框架分析大规模、快速地应用到传播效果评价提供了可行路径。在编码端，大语言模型能够识别传者的框架编码，并聚焦国际传播中因为文化差异和语言不同导致的传播失真问题开展效果评估。在解码端，基于受众生产的内容、二次传播及其引发的二次报道与再创作，经过框架识别、借助框架对比，可准确识别跨文化传播比较效果。基于大语言模型对内容的深度理解与逻辑推理，因循框架装置维度，分析传播要素构建因果链，进而形成立场的过程，识别叙事到态度的因果关系，提升传播效果评价的现实指导意义。大模型不仅改变了传播流程，更通过语言生成与语境调节，推动国家叙事的本地适配与情感共建。聚焦框架的国际传播效果评价，应重点关注框架在国际传播中的渗透情况，以反映认知效果。同时，关注传播过程中遇到的对抗性阻力，以反映态度效果。框架传播过程中的稳定度也是重要指标，特别需关注在翻译、转述、再创作等过程环节中保留框架稳定性及其所反映的行为效果。
（三）实现效果评价的因果回溯
大模型的强大“分布式表示”能力，为因果推断提供了“因”和“果”的表示能力，可用于理解各种因果推断问题中的语义和表示，如因果发现和回答因果等问题。效果评价的最终目标是效果提升，其中，效果评估中因果关系的识别对于传播策略的优化有重要的意义。借助大语言模型评价特定主题的演变脉络，挖掘信息关键节点与联系，识别信息传播链条，为国际传播的因果分析提供了强大的工具。借助大语言模型强大的隐含语义识别能力，甚至可以突破传统的关键词分析，实现基于文本真实意义的情感动因识别。因果关系的发现，以往需要借助专家知识和专业直觉，通过构建因果图来揭示因果模式，但其面临分析场景影响因素复杂、模型参数空间、分析个体认知局限等因素的限制，难以在大规模的数据上展开。大语言模型强大的文本生成、逻辑推理和通用问题解决能力，能够为心理学实验设计提供重要支持。基于多智能体的社会模拟实验为国际传播效果评价中基于大规模模拟实验的效果评价特别是因果关系的发现及检验提供了可行的路径。大语言模型借助强大的算力，可实现对效果评价数据语义理解和逻辑梳理，并基于解构因果框架，提升因果判断的准确性和效率。同时，借助大语言模型，可以实现对传播效果影响变量比如情感强度与类型、认知宽度与深度进行更准确、更快速的测量。例如，借助大语言模型提炼文本语义向量，基于语义向量的演化观察认知维度的效果。再比如，借助大语言模型对数据中细粒度的情感快速准确识别，在更细的粒度上实现对传播过程的观察，进而找出其中的关键效果影响因素，并发现因果形成机制。应用大语言模型对一定时间跨度国际传播议程与议题的认知、态度、行为三个维度数据全局时序分析，可以识别隐形的动态因果关系。同时，借助大语言模型的语义理解能力，把传播内容、叙事框架、议程设置、二次传播系列过程的隐形信息协商机制通过效果评估加以放大观察，可加深对传播效果评估结果的理解。
此外，传播效果评价一个重要的维度，是观察类似事件在不同传播内容和形式下的效果差异。要评价这种效果，关键在于基于反事实传播内容的构建，进而通过实验设计或者行为追踪实现科学评估。借助大语言模型对多元文化背景数据梳理与解析，可以有效揭示跨文化传播中的文化折扣、内容适配与传播效果之间的因果关系。
（四）基于共情的态度效果仿真
共情是国际传播中有效实现跨文化洞穿、跨越文化折扣的一个关键中介。跨文化共情传播在推动国家之间的交流合作、增进民间友谊、促进民心相通、助力构建人类命运共同体等方面具有独特价值，其动力源于人类的情感本能、理性引导与社交需求。传统的国际传播共情效果测量，更多是一种传播前的质的评价和传播后的定性定量融合评价；大语言模型为国际传播中的共情传播效果评价提供了新的路径。大语言模型可以实现共情因素与传播效果的关联评价，比如，认知层面传播内容的准确度，态度层面传播内容带给目标用户的好感度和认同感，行为层面驱动目标用户的参与意愿和转发行为。基于智能体的建模和仿真为社会学研究提供的强大工具，研究者可以模拟传播节点之间的相互作用机制。国际传播内容发布前，传播者可以应用大语言模型筛选高共情内容，识别幽默禁区、文化宗教敏感点，规避文化折扣风险，给出跨文化转译优化建议。在内容发布后，可以借助大语言模型实时监测传播效果，实施趋势预测，开展动态效果优化。此外，借助大语言模型还可以定期对国际传播案例聚焦共情效果开展案例复盘，基于量化效果反向提取共情特征，进而循环迭代模型，实现传播优化。
（五）基于大语言模型平台自身的传播效果评价
生成式大模型技术在国际传播中所扮演的角色正从边缘化辅助者逐步转变为叙事参与者、认知塑造者乃至语义规则的协商者。大语言模型本身已成为国际传播的重要信息场域，其在摘要与整合回答环节决定哪些事实呈现在用户面前，基于算法分配信息的顺序与重要性，形成国际传播信息平台把关机制，成为信息与知识可得性的基础设施。中国外文局当代中国与世界研究院的《2025中华文化符号国际传播指数报告》，就将AI大模型认知度作为一个维度去研究中华文化符号在全球的传播效果。国际用户基于大语言模型平台主动查询特定国家或地区信息，是国际传播认知效果的直接体现。大语言模型针对国际用户提示词的输出结果，是特定国家或地区基于大语言模型信息出口的一种可触及形象镜像，可以间接反映国际传播信息在新闻媒体、社交媒体、学术研究等大语言模型训练语料分布情况，特别是高质量语料的分布和权重情况。因此，可以使用大语言模型常用的公开语料库，如公共网络爬取语料（Common Crawl）、网络文本语料（WebText）、维基百科语料（Wikipedia）、图书语料（Books）等，提取特定国家或地区相关信息，开展认知效果评价和态度效果评价。大语言模型平台针对特定国家或地区查询提示词的输出，其内容精准度、叙事逻辑框架、情感倾向以及跨文化适配程度，构成国际传播效果的大语言模型平台镜像评价体系的重要维度。具体可依托政治、经济、科技、文化、旅游、外交、教育等维度，构建效果评价矩阵，选择多语种标准化提示词实现全覆盖提问，基于大语言模型生成截面数据，实施多模型对比校准，进而绘制特定国家或地区形象的国际传播图谱，并基于时间序列呈现国际传播的态度分布和演化。
结语
随着大语言模型在多模态能力聚合、效率以及特定行业的优化，其深度嵌入并赋能各个领域已成为必然的趋势。大语言模型在数据自动化标注、话语情感智能分析、跨文化译介准确传递，甚至传播效果的模拟生成等领域存在巨大应用空间。大语言模型赋能国际传播效果评价，必将推动该领域从经验的实证显性评价，迈入基于语义深度理解和逻辑推演完备的隐性效果洞察。未来的国际传播效果研究，既要准确评价国际舆论，又要发掘传播因果关系，更要能预测内容跨文化穿透的可能。