Changes in Government Attention to AI Topics in the Perspective of Framing Theory—Taking the Report of AI-related Articles in People's Daily Online as an Example
Notice bibliographique
Résumé
This study explores changes in government attention to the topic of AI from a framing theory perspective, using AI-related reports from China People's Daily Online as an example. The study collected about 16,343 articles including from March 2021 to February 2024, and explored the changes in the framing of the reports in the two periods through a combination of qualitative and quantitative research methods, and found that during the period of March 2021 to November 2022, the reports mainly focused on the application and development of AI technology in various fields, presenting a positive propaganda attitude; whereas during the period of December 2022 to February 2024 period, the reports gradually shifted to reflections and critiques of potential risks of AI, showing more diversity and depth. Overall, the government's attitude toward AI technology shows rationality and balance, and in the future, it can continue to pay attention to its role in national security, social governance, and economic development, promote the healthy development of AI technology, and strengthen cooperation with industry, academia, and all sectors of society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».