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議題背景:
路透新聞學研究所於2025年6月17日發表《2025年數位新聞報告》,探討受眾分佈在不同平台與形式(新聞Podcast和AI聊天機器人)的時代中,新聞媒體應如何因應並維持受眾的信任。路透新聞研究所於2025年1月中旬至2月委託YouGov調查,涵蓋48個市場、超過全球一半人口的大規模研究,首次納入AI平台和聊天機器人對新聞生態的影響評估,成為該機構歷來規模最大的調查報告。
研究發現,全球傳統新聞媒體正經歷參與度下降、信任度低落、數位訂閱成長停滯的三重困境。民眾加速轉向社群媒體和影音平台獲取新聞,削弱主流新聞機構的影響力。碎片化的另類媒體生態興起,Podcaster、YouTuber和TikToker等內容創作者成為新興資訊來源,而全球民粹主義政治人物越來越常繞過傳統媒體,選擇親近的立場媒體、意見領袖及網紅發聲。
報告原文:Reuters Institute for the Study of Journalism. (2025).Digital News Report 2025. Reuters Institute for the Study of Journalism.
SMC摘要:路透《2025年數位新聞報告》重點摘要
台灣科技媒體中心邀請專家提供觀點,解析這份報告對於臺灣媒體環境的重要性。
2025年06月22日
國立中正大學傳播學系教授/公廣集團董事長 胡元輝
Q1 報告指出,台灣新聞信任度(30%)低於全球平均(40%),您認為可能的原因為何?
媒體信任度調查係詢問受訪者,對所有媒體或特定媒體的主觀信任程度,如果調查得當,可以有效反映該地區整體閱聽眾,對某個媒體或全部媒體的主觀信任程度。必須理解的是,此為閱聽眾主觀看法的顯示,未必能客觀反映特定媒體或全部媒體產製新聞的嚴謹度與正確性(本調查在方法論中即聲明,調查結果乃反映公眾意見,而非客觀現實)。特別是在極化的社會,民眾的主觀媒體信任度往往高度反映該社會的立場分化狀態。
就此而言,台灣整體新聞信任度(30%)低於全球平均(40%),一方面反映台灣整體閱聽眾對於媒體的主觀信任度頗低(尚非歷年調查的最低點),原因可能包括對媒體立場掛帥、忽視查證等現象的不滿,值得媒體深切警惕,並以具體行動尋求改善。另方面亦可能反映台灣社會的嚴重立場分化現象,以致閱聽眾雖然對與自身立場相同的媒體感到信任,卻對立場相異的媒體抱持反感,以致影響自己對整體媒體的信任度。
此種現象可從其他國家的調查結果得到印證。例如同為亞洲國家的新加坡,其整體的媒體信任度高達45%,但其新聞自由度在多項調查中皆遠低於台灣,顯示受調查地區的社會狀態足以影響民眾的媒體認知。
Q2 年輕族群逐漸使用AI聊天機器人等新技術的新聞消費行為,您認為這對新聞產製、查證及倫理會帶來哪些機會與隱憂?
媒體健全與否攸關民主品質的良窳。面對整體媒體信任度的低落,台灣媒體乃至整個社會,以及當今成為重要資訊傳播管道的數位平台,都有不可推拖的責任。特別是這份全球性年度研究首度針對AI平台的調查顯示,如同其他許多國家的趨勢,台灣有高達83%的民眾以網路為新聞來源(電視為56%,報紙為54%),其中以AI聊天機器人為新聞來源者已有6%(全球每週使用它來獲取新聞者為7%)。
可以預見,年輕世代乃至其他年齡層的民眾將愈來愈倚重生成式AI來獲取資訊,在這項科技存在諸多負面作用的今天(例如資料庫的系統性偏誤、錯假訊息的推播等),顯然如同其它數位科技一般,我們必須以AI倫理來駕馭AI科技,否則勢將遭到它的反噬。
臺灣的新聞媒體市場是一個相當特別的市場,戒嚴時期高度壓縮管控,解嚴後又瞬間自由開放解壓縮,在這個爆發的階段,有些基本的價值並沒有時間被好好發展。雖然讀者未必認同,但嚴肅的新聞產業是個高度自律的行業,例如公開出資者與擁有者、有明確的行為規範與倫理準則、內容要經過內部審查、聘請外部監察員(Ombudsman)監督、提供申訴管道、內容更正機制等等。若我們以這個標準來檢驗臺灣的新聞媒體,可能很多都無法過關,更不要說以「自媒體」型態出現的各種政府、政治人物或商業頻道。
最理想的情況,是一個社會的新聞高度自由、並且擁有一些符合上述條件的優質媒體,可以讓閱聽人有所選擇。臺灣目前雖然號稱新聞高度自由,但也有很多媒體享受了自由,卻缺乏各種外部監督與內部管控制度。閱聽人的媒體消費是一種體驗與信任的行為,在閱讀新聞的當下很難得知內容真確與否,只能靠信任;但閱聽人會長期接受來自同樣媒體的內容,自然可以體驗媒體是否具備可信度。臺灣媒體過去十幾年來在市場高度開放、缺乏合理收入下,自然會走向低度自律方向來換取流量,與路透長年來的調查方向吻合,流量與信任度大致上成反比。
台灣並非沒有高信任度的媒體,例如公共電視品牌信任比率為53%,可是不論傳統或線上媒介,觀看人數都偏低,「相信、但不看」,不是所有受眾都偏好經過高度自律、高品質的內容。
我們在討論新聞付費時,經常會把消費者均質化,但實際認知到媒體價值的並願意付費的讀者可能只佔社會中的一小部份。這群人除了為自己觀看的內容付錢外,或許也願意幫其他搭便車者付錢,也就是差別定價。這種差別定價除了可以出現在非營利媒體中,營利媒體也可以思考鼓勵願意讓社會更好的閱聽人或企業多負擔一部份的費用。
生成式人工智慧如 Perplexity ,是新聞媒體在聚合入口、社群媒體之後,又一個新的挑戰。這些模型對於事實查核、消息權威性的判斷能力不一定好,這會讓懂得操作者,有更大機會影響生成模型的產出,特別是低信任的媒體也通常是高產製的媒體,使用者若缺乏相關知識,未來更容易受到影響。
利益聲明:同時擔任中央社董事、報導者監察人
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