其一,是传统媒体技能和互联网平台技能的相互影响。一方面,从传统媒体的本位看,我们可以关注其怎样自动地或被动地采纳和吸收新兴技能,并且对新媒体技能的使用情况在从业者专业理念、新闻生产常规、组织的新闻权威等方面会有哪些大概的影响。另一方面,从平台型媒体的角度看,我们关注在此基础上,大数据结合传统回归分析方法进一步揭示出的互联网平台对传统新闻惯习的影响(dos Santos,Lycarião & de Aquino,2019)。具体来说,研究者以Facebook为例,对平台上不同新闻机构的新闻内容分享规律展开分析,指出新闻机构内容发布的规律性、视频新闻内容的数目和逐步积累的粉丝数将影响交际媒体用户对新的新闻内容的分享,能更好适应互联网新闻平台发布规律的传统新闻机构才能更好地实现新闻内容的大规模传播。研究者指出,传统新闻机构应了解不同平台上新闻内容传播的影响因素,修改和订定新的新闻生产关系,从而对病毒性新闻内容传播机制和规律作出更为具体的把握。
其二,是互联网平台技能之间的差异化竞争。随着多家互联网平台的崛起,跨平台分析逐渐为学者所重视。此中,跨平台视觉分析法聚焦于对比分析同一新闻事件在不同交际媒体平台的图片呈现的区别,用大数据挖掘的方式下载并对图片的标记、色彩、时间发布序列等加以分析,将结果通过社会网络的模式呈现,直观且多维度地呈现了不同平台互联网新闻内容的呈现特征。有研究指出不同平台基于同一新闻事件依照平台特点形成了不同的报道风格和内容倾向:Twitter上的视觉新闻风格具有较大的冲突性和争议性,Facebook则以图像记载的风格注重新闻的分享性,Reddit则更多的转载主流媒体内容,用图片呈现时间的不同发展阶段,而Instagram则更注重图片的美感,较不重视图片的信息传递功能,以具有较高美学价值的图片加强用户的体验性(Pearce et al.,2020)。雷同的,研究者基于大数据挖掘技能和时滞分析对互联网新闻生态体系中不同新闻网站间的新闻内容的分发活动有了全面、动态的掌握(Günther,Franklin & Quandt,2018)。他们指出,不同新闻网站为在竞争中占据一席之地,更多地关注于新闻事件报道的差异性和多样性,却相对忽视了新闻事件报道的完整性,从而揭示了互联网新闻业中平台竞争所带来的不足。
第三,应注重理论与实践的动态互动,通过推进开放科学等方式创建互联网时代新闻学的知识分享与修正机制。一般而言,学术理论成果的发布需要颠末漫长的理论提炼、论证和期刊发表流程,因而理论成果的实践转化有较大时滞性,学术理论在实践运用中也时常遭遇误解和误读(Nosek & Bar-Anan,2012)。而且在学术研究过程中,有个别学者人为地操控变量和选取样本都将影响研究结果,从而导致部分研究成果的合理性降低,对实践的应用性也较低,极大地浪费了科研和社会资源(Button et al.,2013;Camerer et al.,2018)。为解决理论与实践互动的不足,对开放科学进程的呼吁近年来逐步升级,2021年初,来自世界33所新闻传播院校的学者在国际传播学期刊Journal of Communication联合发布了《传播学科的开放科学议程》一文,以响应近年来学术界对开放科学的呼吁(Dienlin et al.,2021)。而2020年的国际传播学会议同样以“开放传播学”为主题探讨新时期新闻传播学的学科责任以及与相关范畴的互动关系。学者们呼吁通过全程动态地开放新闻传播理论研究过程及相关数据样本以强化理论研究监督、互助举行理论成果检验并提拔理论的普适性(Dienlin et al.,2021)。