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现有关于人工智能媒体报道的研究大多集中在文本分析上，对新闻中呈现的视觉因素缺乏关注。此外，视觉框架的研究通常依赖于一小部分手动标记的图像样本，因此生态有效性较低。本研究使用从AItopics获得的图像数据，通过Resnet50深度学习模型和Kmeans++对图像进行聚类。基于10个聚类结果，通过开放编码识别出三个主要的视觉框架：心理距离、辩证关系和感觉主义。研究结果表明，通过展示更逼真、更物质化的人工智能形象，新闻可能会缩短读者与人工智能之间的心理距离；通过将两个相反的实体并置，新闻可能会加强人类和人工智能之间的辩证关系；通过使用颜色和符号，新闻可能会变得耸人听闻，并引发读者的情感反应。本研究为分析有关人工智能的媒体视觉效果提供了一个新的框架，并强调了媒体报道在选择图像以传达类似主题时需要更加全面、平衡和客观。
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