跨媒体议程演化的结构化时间依赖与预测优先性：基于中国文化传播新闻数据的整合时间序列框架研究

《Scientific Reports》：Modeling cross-media agenda interactions in the international communication of Chinese culture using multi-source news time-series data

　　

摘要

跨媒体议程演化的建模具有挑战性，因为媒体议程既涉及议题显著性的时间依赖性，又涉及议题关联之间的结构性重组。大多数现有的跨媒体议程研究依赖于同期相关性或简单的滞后比较，这些方法虽揭示了同步性，但为异质媒体系统之间的预测优先性所提供的证据有限。为解决这一局限，本研究开发了一个整合的时间序列框架，结合了基于Transformer的议程提取、网络议程表征、交叉滞后相关分析、向量自回归建模、格兰杰型预测依赖性检验以及传递熵估计。利用2021年1月至2023年12月关于中国文化传播的多源新闻时间序列数据，我们构建了渠道层面的议题显著性与结构议程密度指标，并考察了官方国际媒体、全球主流媒体以及数字原生或跨国在线媒体之间的时间依赖模式。结果表明，各类机构媒体之间存在结构化的预测优先性梯度，且围绕特定中介渠道形成了枢纽中介的议程连通性。纳入结构指标的模型比仅包含显著性指标的模型具有更高的解释力和更低的预测误差，表明网络配置提供了超出议题突出度本身的增量预测信息。总体而言，研究结果表明，跨媒体议程演化反映的是结构化的时间依赖性和定向信息关联，而非偶然的共变或确定性的因果影响。