IAMCR 2026 学术观察|AI、信任、平台与非西方语境:哪些议题正在长成 SSCI 论文?

参加国际会议，最重要的收获不只是“听了多少场报告”。

更重要的是：

你能不能从 programme 里读出一个学科正在往哪里走。

这次在 IAMCR 2026，我越来越明显地感受到：

传播研究正在从单一的“媒体内容研究”，转向更复杂的议题结构——

AI 如何改变人和机构的关系？

信任如何在 misinformation 时代被重新组织？

平台如何成为基础设施和治理对象？

非西方经验如何进入全球理论讨论？

如果你正在准备 SSCI 论文，这些不是会议感想，而是非常具体的选题信号。

图1｜IAMCR 2026 的核心主题是 “Peripheries and Connections”。这不是一个装饰性主题，而是在提示传播研究重新理解中心、边缘、连接与知识生产。

01 先看总主题：不是“追热点”，而是看学科怎么命名问题

IAMCR 2026 的关键词是：

Peripheries and Connections:

Media, Communication and Transformation

直译过来，是“边缘、连接、媒介、传播与转型”。

但它真正指向的不是地理意义上的边缘，而是更深层的问题：

谁在生产知识？

谁被看见，谁被排除？

哪些经验被认为具有理论价值？

技术、平台和制度如何重塑传播秩序？

这对中国学者尤其重要。

中国语境进入 SSCI，不是把“中国案例”翻译成英文，而是要回答：

这个中国案例，能不能对国际传播理论形成补充、修正，甚至挑战？

比如，不要只写：

“中国短视频平台上发生了什么。”

而要进一步问：

“平台化环境中，可见性、治理和用户能动性如何被重新组织？”

这才是 SSCI 论文更容易成立的层次。

图2｜Programme at a glance 是读懂国际会议的第一张地图。大型会议不是零散报告，而是由 plenary、special sessions、parallel sessions 和 social events 共同构成的学术网络。

02 Programme 不是时间表，而是 SSCI 选题雷达

很多人看 programme，只看自己哪天汇报。

但如果你想写论文，programme 应该这样看：

第一，看哪些词反复出现。

第二，看哪些议题进入 plenary 或 special session。

第三，看哪些 panel 把具体案例包装成理论问题。

第四，看哪些 professor、chair、discussant 与自己的研究线接近。

这次 programme 里，几个高频方向非常明显：

trust

misinformation

platform governance

digital sovereignty

visibility

infrastructure

non-Western contexts

periphery and inequality

这些词不是孤立的流行语，而是正在形成新的论文问题群。

真正值得注意的不是“AI 很热”，而是：

AI 正在和信任、劳动、新闻业、平台治理、知识生产、不平等一起被讨论。

这才是选题升级的关键。

图3｜ICA @ IAMCR partner session 将 AI 放在 “human-centred communication” 和 “uncertainty” 中讨论，说明 AI 已经不是单纯技术议题，而是社会关系、新闻实践和人的主体性问题。

03 AI 研究正在升级：从“工具影响”到“权力关系”

过去很多 AI 论文容易停留在：

AI 是否提高效率？

用户是否接受 AI？

AI 生成内容是否可信？

这些问题当然可以做，但已经不够新。

从 IAMCR 2026 的议题来看，AI 研究正在往更深处走：

AI 如何改变新闻专业权威？

AI 如何重塑组织内部的决策关系？

AI 如何改变人的判断、情感和责任归属？

AI 如何制造新的数字不平等？

AI 如何影响知识生产和学术劳动？

所以，未来更适合 SSCI 的 AI 选题，不是简单写“AI 应用”，而是写：

AI 进入制度以后，改变了什么社会关系。

例如：

生成式 AI 如何改变新闻编辑的专业判断？

AI 标识是否影响受众对新闻可信度的评估？

AI 工具在不同国家新闻机构中的采用为何不平等？

AI 图像是否改变了新闻见证和视觉证据？

这类问题比“AI 对传播有什么影响”更具体，也更容易进入国际理论对话。

图4｜Fact-checking、misinformation 和 information integrity 被放在同一个 panel 中讨论，说明相关研究正在从“真假判断”转向“信任如何被制度化”。

04 信任研究正在变化：不是只研究谣言，而是研究信任机制

Misinformation 研究已经不再只是“假新闻很多，所以要辟谣”。

更重要的问题是：

谁有资格判断真假？

公众为什么相信某些机构？

fact-checking 为什么被认可，却不一定被使用？

平台、媒体、政府、个人之间如何分配验证责任？

AI 和 deepfake 出现后，视觉证据还可靠吗？

也就是说，研究重点正在从：

false information

转向：

information integrity

再进一步转向：

trust infrastructure

这对做事实核查、新闻可信度、平台治理、AI 生成内容的研究者非常重要。

一个更有潜力的 SSCI 选题，不一定是“某平台谣言传播机制”，而可能是：

不同类型事实核查机构如何建构可信度？

AI 生成内容标识如何影响用户判断？

平台治理政策如何改变信息验证责任？

非西方语境下，透明度和权威如何被制度化？

真正的问题不是“信息是真是假”，而是：

在复杂媒介环境中，社会如何重新组织可信度。

图5｜Digital sovereignty、submarine cables、secure messaging 等议题进入同一场讨论，说明平台研究正在走向基础设施、地缘政治和治理结构。

05 平台研究正在基础设施化：不要只把平台当作“案例场景”

很多论文写平台，容易写成：

“以微博为例”

“以抖音为例”

“以小红书为例”

但国际传播研究中，平台越来越不是一个简单的研究场景，而是：

治理结构；

基础设施；

劳动组织方式；

可见性分配机制；

国家、市场与用户之间的权力接口。

这也是为什么 digital sovereignty、platform governance、algorithmic visibility、submarine cables、secure messaging 等议题会被放在一起讨论。

平台不只是 app。

平台背后有算法、数据、服务器、政策、商业模式和跨国权力关系。

所以，更适合 SSCI 的平台研究可以这样转化：

不要只写“用户如何使用平台”，而要写“平台如何组织用户行为”。

不要只写“内容如何传播”，而要写“可见性如何被分配”。

不要只写“平台治理政策”，而要写“治理责任如何在国家、平台和用户之间移动”。

不要只写“中国平台很特殊”，而要写“中国平台经验如何修正西方平台理论”。

这才是平台研究继续往前走的方向。

06 非西方语境：不要把中国写成“地方案例”，而要写成“理论压力点”

中国语境的新传论文，最大优势不是“材料多”。

真正的优势是：

中国平台生态、新闻制度、数字治理、AI 应用和用户实践，可能与既有西方理论预设并不完全一致。

这意味着，中国经验不应该只是 case。

它可以成为 theory-testing case。

也可以成为 theory-extending case。

甚至可以成为 theory-challenging case。

例如：

如果西方平台治理理论强调市场和平台自治，中国语境中的国家、平台和用户关系如何补充这一理论？

如果 misinformation 研究默认独立 fact-checking 是理想模型，那么非西方语境下的事实核查组织如何建构可信度？

如果 AI journalism 研究主要来自欧美新闻业，中国新闻机构中的 AI 采用是否呈现不同的专业逻辑？

如果 visibility 研究强调边缘群体的表达，中国短视频平台上的可见性是否同时包含赋权、规训和商业化？

这就是中国语境进入 SSCI 的关键：

不是证明“中国不同”，而是说明“中国经验为什么能推动理论问题继续往前走”。

07 如何靠近自己喜欢的 professor：不要追人，要追问题

国际会议上的 networking，不应该理解成“去认识大牛”。

更准确地说，是：

沿着自己的问题线，找到正在讨论同一组问题的人。

最自然的方式不是直接说：

“Can we collaborate?”

“Can you help me publish?”

“Can I send you my paper?”

而是先建立学术问题上的连接。

比如你听完一场 AI 与新闻业的 panel，可以问：

I am interested in how AI is not only adopted as a tool, but institutionalized as a form of authority in journalism. Do you think current AI journalism research is moving from adoption studies to questions of accountability and professional authority?

如果是事实核查和信任研究，可以问：

Do you think fact-checking research is shifting from correction effects to broader questions of institutional trust and information integrity?

如果是平台和数字主权研究，可以问：

I am thinking about how platform governance in China can be framed beyond a national case. Would it be more useful to connect it with digital sovereignty, infrastructural dependency, or visibility politics?

这样的提问，既不会显得功利，也更容易让对方记住你。

因为你不是在“找关系”，而是在进入同一条学术问题链。

08 对正在写 SSCI 的研究者：可以从这 4 个方向入手

第一，AI 不是工具，而是制度化权威。

可以写 AI 如何改变新闻业、组织传播、学术劳动、用户信任和知识生产。

第二，misinformation 不是假新闻，而是信任结构。

可以写事实核查、信息完整性、AI 标识、deepfake、透明度和可信度修复。

第三，平台不是场景，而是基础设施。

可以写算法可见性、平台依赖、数字主权、数据治理和跨国技术权力。

第四，中国不是案例，而是理论压力点。

可以写中国经验如何补充、修正或挑战既有国际传播理论。

结语：会议真正带来的，是选题判断力

一次国际会议真正有价值的地方，不只是几张照片、几场报告、一次汇报。

它更像是一张学术雷达图。

你可以从中看见：

哪些概念正在升温；

哪些问题正在被重新命名；

哪些理论正在被挑战；

哪些 professor 值得继续关注；

哪些中国经验有机会写成国际论文。

对 SSCI 写作来说，选题从来不是凭空想出来的。

它往往来自这样的现场：

你听见别人怎么提问，

看见一个领域怎么组织议题，

再回头判断自己的研究，应该进入哪条问题线。

这可能就是参加国际会议最重要的意义。

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