周 敏 李加枝

【摘要】本文聚焦2025年我国风险传播领域的研究动态，系统梳理了数智技术驱动下的风险类型变革、多元场景生态、公众与个体的风险认知机制以及风险治理范式转型等议题，当前研究在风险认知、技术批判与治理路径等方面取得显著进展，风险传播研究正从问题识别走向体系化建构，未来研究可拓展风险研究的国际视野，在实践研究中探索治理路径的可行性，丰富与深化风险传播研究成果。

【关键词】风险传播；风险感知；人工智能；风险治理

风险传播作为传播学的重要分支，在全球化、数字化与技术革新的背景下日益凸显其理论价值与实践意义。2025 年，我国传播学界围绕风险传播展开了多维度深入探索，本文基于国内 CSSCI 期刊有关风险研究的文献，主题涵盖信息、技术、意识形态等多元风险类型，聚焦新兴技术、风险感知机制与治理策略创新等维度，系统梳理 2025 年度风险传播研究的核心议题、变革转型与实证发现，反映中国语境下风险传播研究的前沿动态。

一、理论创新：本体论转向与本土化建构

本体论视角重新界定的“风险本体”，不是客观事实的再现，而是在传播实践中被动态生成的“集体性认知状态”。“风险本体”研究受到实在论与建构论两种风险认识论的影响，呈现出一种动态性的“风险状态”，即经由特定实践被建构为一种普遍的社会问题。姜洪伟创新性地从修辞学研究范式嵌入风险本体，发现修辞动机使个体风险经验被公共化，修辞情景与语法共构风险的“情感化感知”，隐喻系统的演化催生次级风险，从而推动风险的“脱域化—情感化—社会化”演变。修辞实践不仅建构了风险认知的闭环，也成为风险社会中的“认知基础设施”，表明风险本体是在修辞行动中被不断生成、再生产的社会存在。2025 年的研究显著强化了风险传播理论的本土化建构，学者们批判性地发掘风险传播中的本土特征，立足中国文化与社会结构，陈梁等人发现中国传统文化要素，如中庸思想、宿命论等，深刻影响公众风险认知与行为；而在突发公共健康风险事件中，爱国主义情感等集体表达是公众风险表达的突出特征。

聚焦于中国本土化的社会风险事件，不同的学者基于典型社会风险表征展开了具体研究。马文婷与钟瑛将社交媒体使用划分为“生育信息浏览”与 “生育社交互动”两类行为，引入“生育风险感知” 与“生育价值感知”作为中介变量，并发现在中国青年群体中，信息浏览负向影响生育意愿，而社交互动则具有正向影响；两者均通过风险感知与价值感知发挥部分中介作用。该研究不仅拓展了风险感知理论在中国生育议题中的应用，也揭示了社交媒体在塑造青年风险认知与价值判断中的双重角色，为理解当代低生育意愿的形成机制提供了微观层面的解释路径。此外，在面临网络热点事件时，青年群体基于对社会公平正义的朴素追求，常因“道德震撼”而迅速集结，然而这种参与方式也伴随着理性缺失、认知偏差、道德低俗化及网络暴力等风险。在“后真相”情绪驱动下，青年易受情感裹挟、算法操控与圈群压力影响，导致判断失真、价值观偏移，甚至演变为群体性语言暴力。因此，亟须从青年素养、平台治理、媒体引导与制度规范等多维度构建协同治理体系，以防范网络道德审判异化为社会风险，促进青年理性参与和网络生态的健康发展。

总体来看，2025 年的风险传播理论研究呈现出从“西方范式移植”向“中国语境重构”的趋势，学者们在本体论、修辞学与文化心理等维度上进行了本土化创新，聚焦中国典型社会风险事件，呈现出从风险“客体认知”到“社会建构”的研究转向。

二、技术变革：人工智能驱动风险新变革

AIGC 以算法、算力与数据为核心驱动，实现了由人机协同向“算法主导”的转变。然而，技术快速迭代也带来了失衡风险，包括算法权力失控、虚假内容泛滥、价值同质化、文化失真、隐私安全受侵等问题，在技术理性与社会伦理之间出现张力。相较于传统传播风险，生成式人工智能引发的传播风险呈现出更隐蔽、更复杂、难预测与强涌现的新特征。

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek-R1 推理模型发布，带来了人工智能在成本与开源方面的重大变革，然而“智能失控”的风险随之而生。AI 风险的核心在于技术扩散超速与社会治理滞后的结构性失衡，方兴东等人认为 AI 融合了计算机与互联网两大通用技术，形成具备自我演化能力的“超级能动”复合体，其风险从工具性、系统性走向文明性风险，表现为社会结构重构、认知操控与存在性威胁。

许多学者基于不同视角对人工智能技术驱动的风险进行分类总结。景奎等人将人工智能引发的风险归纳为意识形态风险、网络安全风险和信息失序风险三大核心类型。意识形态风险包括知识产权侵犯、透明度不足、公正性缺失、算法偏差、结果不可靠以及内容毒性等伦理风险，还包括主流意识形态边缘化、价值认同失落和思想防线失守等内容；网络安全风险包括使网络舆情安全风险呈现多样态的智能攻击和数据隐私泄露等内容；信息失序风险包括信息准确性、可信度受损和信息操纵等内容。李本乾等人则从系统论视角出发，将风险高度概括为三大类。一是模型技术要素系统风险，包括数据污染与欺诈、算法“黑箱”与偏见、算力安全等问题，这些是技术基础层面的固有风险；二是技术滥用系统风险，主要表现为 AIGC 被用于制造和传播虚假信息，甚至认证工具自身被利用来包装虚假内容，严重威胁公共信任与国际局势；三是个人隐私与版权保护系统风险，涉及用户数据被非法利用、生成不道德内容以及使用未经授权作品训练模型等。从主流媒体文化生产的角度，人工智能技术实现了主流文化内容的价值约束生成、持续再生产与多模态协同，其背后存在着三种潜在的价值对抗与风险。首先是信息风险，主要指向不可控生成与算法黑箱损害文化真实性与权威性；其次是交往风险，指的是技术主体介入导致文化传播“理性化”，弱化情感共鸣与人文价值；最后是结构风险，强调文化生产权力向技术资本偏移，削弱主流媒体主导权.....(本文为文章截选，完整版请搜索公众号：“教育传媒研究杂志社”)