概述

本周，数字文化产业领域的核心动态聚焦于 “科技赋能” 与 “出海实践” 两大主题。从深圳、海南到北京中关村，多场高规格产业与学术会议密集举行，共同指向了产业边界重塑、AI深度融合与全球化传播的新趋势。同时，地方性文化产业支持政策接连出台，通过“真金白银”的具体措施为产业升级注入动力。

一、 重要学术会议与产业、政策动态

1.IFACCA 年度回顾

2025 年 12 月 11 日，国际艺术理事会与文化机构联合会（IFACCA）发布年度报告 Culture is our compass。报告指出，文化正从“支持性领域”转变为引导经济增长、数字治理与气候行动的“方向盘”。多国将文化和创意产业纳入国家发展与投资优先序列，同时将生成式 AI、数据主权与文化数字治理视为结构性议题。报告特别强调文化劳动者的工作条件与收入保障，呼吁通过制度化政策应对平台化与不稳定就业风险。在气候领域，文化被正式纳入全球气候治理议程，被视为提升社区韧性与可持续转型的重要力量。总体而言，IFACCA 将 2025 年界定为“文化政策全面转向治理核心”的关键节点。

2. 核心产业会议与共识

本周产业界活动频繁，多地举办重磅会议，集中探讨了科技驱动下文化产业的新边界与全球化路径。

• 中国文化产业投资（深圳）年会（12月8日）：会议明确指出，文化产业的边界正从“以内容生产为中心的线性体系”转向涵盖内容、科技、产品、消费方式的 “全链条价值网络”。投资逻辑的核心也从单一内容转向 “技术能力+应用场景”的组合价值。微短剧、沉浸式体验、游戏等被普遍视为关键增量赛道。

• 第七届海南岛国际电影节——微短剧出海研讨会（12月8日）：会议聚焦微短剧作为文化出海新载体的实践与未来。会上发布了《繁星指数·2025微短剧出海洞察》及系列研究案例，并揭牌了西安交通大学文化创意产业研究院学生实训基地与“繁星指数”陵水工作室，旨在推动产学研用深度融合。同时，国内首部气候变化题材的全模态IP “绿绿星球” 及旨在扶持优质创作的 “海风计划” 正式启动。

• 中关村文化科技融合产业峰会（12月12日）：峰会围绕 “数智融生 文创新篇” 展开。北京市海淀区正式解读了其支持 “人工智能+文化” 发展的 “1+2”政策体系（即一个牵总政策，配套游戏电竞、微短剧两大专项政策）。学界与业界代表就AI如何焕活文化体验进行了深度对话，并分享了AI在短剧创作、影视制作等领域的应用案例。

3. 地方产业政策更新

多地出台或更新文化产业支持政策，资金支持力度加大，方向更为聚焦。

4. 产业创新实践

• 文化金融创新：12月14日，海南国际文化版权发行服务平台首款产品 “创世模因” 宣布即将挂牌交易。该产品将百部精品微短剧的海外发行权益进行资产化封装，并利用区块链技术确权，验证了海南 “版权服务+资产交易”双轨协同机制，探索解决文化版权“出海难”等问题。

二、 核心研究主题与理论突破

本周的学术研究与产业讨论，共同凸显了以下几个核心主题：

1.文化产业的边界重构与范式转型：研究普遍认为，在AI、XR等技术的驱动下，文化产业已进入 “系统性创新” 阶段。其内涵正从传统的文化内容生产，拓展为与文化科技、智能装备、新型消费场景深度融合的 “开放价值网络” 。产业发展范式面临从“技术应用”向 “创新引领” 的转型。

2.人工智能作为核心生产变量：AI不再是辅助工具，而是深度参与并重塑文化创作（如剧本生成、智能建模）、传播（个性化分发）与体验（沉浸式互动）全流程的核心变量。研究同时强调，在这一过程中需平衡技术赋能与人的主体性、创意及审美价值。

3.数字文化出海的路径深化：研究焦点从“能否出海”转向 “如何高质量、可持续出海” 。微短剧成为重点研究对象，其出海路径被概括为：从“规模出海”转向 “精品出海”，并通过 “叙事共情” 和 “本土化” 实现价值突围。文化版权与金融工具的融合（如“创世模因”产品），为出海提供了新的标准化与资本化解决方案。

三、 重点论文与项目成果

重点论文精读

《Artificial intelligence in digital media, humanities, and information science: a multidimensional analysis of research trends and user perceptions》

作者：Bo Peng，Du Li

一、研究问题

本文旨在解决一个关键的研究空白：尽管人工智能已广泛应用于商业数字媒体和社交媒体，但其在学术图书馆、数字知识库和学术出版等核心知识基础设施中的潜力、研究轨迹及用户感知尚未得到充分探索。具体而言，研究试图回答：

1.趋势演变：过去三十年间，AI在图书馆与信息科学、数字人文及学术传播领域的研究热点与主题是如何演变的？

2.地理与合作：该领域的研究产出在全球范围内如何分布？主要的国际合作网络有哪些？

3.实践者视角：学者、图书馆员和信息专业人员对AI在其专业领域（如知识管理、学术传播）中的应用持有怎样的态度和情感倾向？

4.理论与实践差距：基于文献计量分析的“学术研究焦点”与基于网络讨论的“实践领域关注点”之间存在哪些异同？

二、研究方法

本研究创新性地采用混合方法，结合定量与定性分析，以提供更全面的图景。

1.文献计量分析：

• 数据来源：从Web of Science核心合集中检索1995年至2024年8月的文献。

• 筛选流程：通过严格的关键词（如“artificial intelligence” AND “media” AND “information”）和筛选标准（如文献类型、语言），从初始1477篇文献中最终确定460篇核心文献构成分析数据集。

• 分析工具：使用VOSviewer和Scimago Graphica软件，对出版物趋势、关键词共现、国家/地区合作、机构及作者网络进行可视化和分析。

2.网络文本与情感分析：

• 数据来源：为补充学术文献的静态视角，研究爬取了中文知识平台知乎和开发者社区CSDN上关于“AI与数字信息科学”的30篇相关讨论文本。

• 分析方法：

• 主题分析：使用Python的NLTK和jieba库进行文本预处理、分词和词频统计，生成词云以识别实践讨论中的核心议题。

• 情感分析：采用VADER情感分析工具，对310条讨论句子进行情感打分（-1至1），并归类为极端积极、中度积极、中性、中度消极和极端消极五类，以量化社区态度。

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三、研究结论及贡献

主要发现：

1.研究趋势的三阶段演化：

• 第一阶段（1995-2009）：缓慢探索期。研究聚焦于“虚拟现实”、“交互式叙事”等概念，AI应用处于理论构想阶段。

• 第二阶段（2010-2014）：兴趣增长期。关键词转向“数据挖掘”、“分类”、“隐私”，标志着AI开始在数字图书馆检索、知识组织等实际场景中应用。

• 第三阶段（2015-2024）：快速扩张与成熟期。“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”成为绝对核心。研究重点转向生成式AI、算法、聊天机器人在学术索引、自动推荐、研究影响力评估中的深度应用。

2.全球研究格局：

• 产出领先：中国以143篇出版物（占总量的31.09%）位居全球第一，显示出强大的研究投入。

• 合作网络中心：美国（76篇）虽在数量上次之，但其与英国、韩国、印度等国的合作网络最为广泛和紧密，处于国际学术合作的核心枢纽位置。

• 主要集群：形成了以中-加-英-澳、德-奥-日-荷、美-印-波为代表的三大国际合作集群。

3.用户感知与情感倾向：

• 网络讨论的情感分析显示，社区对AI在LIS中的应用整体持积极态度（积极情感合计占比**67.1%**），认为其能极大提升知识管理效率。

• 然而，仍有约11% 的讨论表达了中度至极端消极情绪。这些担忧集中在AI伦理（如算法偏见、数据隐私）、学术透明性，以及自动化可能带来的职业冲击。

4.学术研究与行业关注的异同：

• 共同焦点：两者都高度重视“AI”、“数字知识”、“机器学习”等核心概念。

• 差异揭示：文献计量分析更关注“算法”、“模型”等技术本身；而网络文本分析则高频出现“发展”、“未来”、“挑战”、“就业”、“毕业生”等词。这表明实践者更关心AI带来的行业变革、技能需求变化及职业前景，这一视角在传统学术文献中体现不足。

核心学术贡献：

1.方法论创新：成功将静态的文献计量分析与动态的网络文本情感分析相结合，为观察技术融合领域提供了“学术前沿”与“实践生态”的双重视角，弥补了单一方法的局限。

2.提供了清晰的演进图谱：首次系统勾勒出近三十年来AI在数字知识管理领域从“概念萌芽”到“深度融合”的完整发展阶段和主题迁移路径。

3.揭示了关键矛盾：明确指出当前AI在学术领域的发展正处在 “效率提升的乐观预期” 与 “伦理治理及职业转型的深层担忧” 并存的关键节点。这为制定负责任的AI整合政策提供了实证依据。

四、研究局限

作者在文中明确指出本研究存在以下局限性，未来研究可据此深化：

1.语言与地域偏差：研究仅收录了英文学术文献，可能遗漏了其他语言（如中文、西班牙语等）发表的重要研究成果，导致分析结论存在一定的文化或地域局限性。

2.数据源的局限性：网络文本分析仅选取了知乎和CSDN两个中文平台，样本量和平台代表性可能无法全面反映全球，特别是非中文语境下专业人士的多元观点。

3.主观筛选偏差：尽管有系统协议，但文献的最终筛选仍涉及人工判断，可能存在主观性，影响样本的精确性。

4.“滞后性”差异：文献计量基于已发表的成熟研究，而网络文本反映即时但可能未经验证的讨论。两者之间的“时差”本身也是研究发现的组成部分，但需在解读时注意。

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本篇论文是数字文化产业，特别是“人工智能+学术信息”交叉领域一项及时且扎实的研究。它不仅系统梳理了历史脉络，更通过情感分析触及了技术浪潮中“人”的关切。其结论对于数字内容资产管理、智慧图书馆建设、学术出版数字化转型等文化产业细分领域具有直接的参考价值，尤其提示产业在追逐技术效率的同时，必须同步考量伦理框架与人才结构的适配。

四、内容产品与场景创新：技术激活文化遗产与叙事

上周，数字技术在产品与场景层面的应用，突出体现在对文化遗产的沉浸式重构和叙事创新上。

表：上周代表性数字文化产品/项目动态

“京师万象图”沉浸式数字体验展亮相798艺术区

五、趋势前瞻

基于上周动态，数字文化产业的近期发展呈现以下清晰趋势：

1.科技融合深化：AI、XR、区块链等技术将从“赋能”角色更深入地转变为定义新产品、新业态、新模式的 “核心构建者”。

2.出海路径系统化：文化出海从零散的产品输出，转向依托产学研联动、金融工具创新和本土化叙事策略的 体系化、精品化探索。

3.资产化与价值重估：文化创意知识产权（IP）的资产化、金融化通路正在被探索，这将深刻改变文化产业的估值模型与商业模式。

4.政策与资本协同：各级政策正通过更精准的要素支持引导产业发展，而国有资本与社会资本的“共投体系”将更关注具有科技属性与文化价值的长期赛道。

数据来源：

https://www.cnr.cn/ah/ahtt/20251216/t20251216_527461149.shtml

https://www.nmgsme.cn/Policy/policyDetail/14963

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1849217825671074572&wfr=spider&for=pc

https://api.app.anhuinews.com/pc/content/8975481.html

Peng B, Li D. Artificial intelligence in digital media, humanities, and information science: a multidimensional analysis of research trends and user perceptions[J]. Humanities and Social Sciences Communications, 2025.

https://ifacca.org/news/2025/12/11/2025-end-year-review-culture-our-compass/?utm_source=chatgpt.com

https://www.jiemian.com/article/13746482.html

https://www.chinanews.com.cn/cul/2025/12-14/9710199.shtml

https://static.nfnews.com/content/202511/03/c11876813.html?colID=null&appversion=13000&firstColID=21216&enterColumnId=0

https://www.bjnews.com.cn/detail/1765691934129199.html

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