原文标题： Counting on Diversity: Approaches to Tracking Sources in U.S. News Organizations
一、研究对象与核心研究问题
本文的研究对象是美国新闻机构中日益兴起的一种实践，即通过系统性追踪新闻报道中引用或特写的消息来源的多样性，以应对新闻编辑室和报道中长期存在的不平等问题。核心研究问题是：美国新闻机构在进行消息来源追踪时，主要采用了哪些不同的方法？这些方法在理论和实践中各有哪些关键的权衡与特征？本研究旨在发展一个关于消息来源追踪方法的分类学，为学界和业界评估此类举措提供一个一致性的框架，并探讨这些实践如何影响新闻生产惯例。
二、研究背景
在美国，越来越多的新闻机构实施了多样性、公平性和包容性（DEI）倡议，旨在提升报道的代表性并改善对少数族裔社区的回应性。尤其是在乔治·弗洛伊德事件及随后的种族正义抗议之后，此趋势加速。这类倡议往往聚焦于“消息来源”问题，因为谁能在新闻中代表特定社群发言至关重要，它直接影响新闻内容和公众对新闻的看法。然而，长期研究表明，新闻报道中的来源多样性很少是公平的或能反映其服务社区的真实情况。作为应对，新闻机构开始通过审计或追踪报道中具名来源的方式来量化和改善来源多样性，其潜在假设是：提供关于消息来源的更一致指标将导致其多样性的改善。尽管这一做法的效果仍是未解问题，但本研究旨在首先清晰理解这些新兴新闻编辑室实践的理论形态及其在实施中的现实权衡，评估它们是否能够缩小编辑部实际采编实践与多样性目标之间的差距。
三、理论背景
本文的理论框架建立在三个核心文献领域之上：
- 新闻消息来源实践研究：文献回顾指出，来源是新闻的“首要定义者”，对构建社会现实至关重要。记者倾向于依赖易于接触、权威且官方的消息来源（如官员、公关稿），这种偏好被制度化并形成惯例，导致精英和官方来源在新闻报道中占据主导地位。这种“惯例化”导致记者反复使用相同的消息来源网络（“黄金通讯录”），这不仅固化了结构性不平等，也与记者自身表达的多元化偏好相矛盾。学者将来源多样性定义为不同类型社会行动者、声音和观点的存在，这对民主至关重要，因为象征性代表会影响公众对新闻价值和相关性的认知。
- 新闻业中的DEI倡议研究：长期存在的新闻编辑室种族多样性不足是导致来源偏见的一个常见解释。2020年后的DEI倡议试图从内部（如员工多样性）和外部（如报道覆盖面和来源选择）解决不平等问题。然而，学界对这些倡议的有效性和持久性存疑，认为需要配套的问责基础设施和更为彻底的新闻教育改革，否则难以成功。
- 有组织的来源追踪努力：在此背景下，多家知名新闻机构开始系统性地追踪和量化消息来源的多样性，并将其与具体的报道目标挂钩。虽然来源审计并非全新实践（可追溯至20世纪80年代），但近年来的努力更系统、更受重视。本研究将所有这类系统性识别和量化来源差异的努力统称为“来源追踪”。
四、研究设计
本研究是一项描述性研究，旨在对美国新闻机构的消息来源追踪实践进行系统梳理和分类，从而构建一个分类学模型。研究方法主要包括：
- 广泛的文献和公开资料研究：系统地查阅了学术文献（搜索关键词如“source diversity”、“source audit”等）和行业报道，覆盖了23家新闻机构的公开声明和16篇来自《哥伦比亚新闻评论》、尼曼新闻实验室等行业刊物的文章。
- 从业者通讯与便利抽样访谈：与明尼苏达公共广播新闻、LAist的参与者以及美国报业协会（负责Source Matters工具）的工作人员进行了八次直接对话，以获取公开报道之外的深度信息。
- 归纳性文本分析：研究人员通过分析收集到的新闻机构公开声明、行业文章以及对话笔记，进行迭代讨论，最终提炼出三种核心方法的分类，并明确了区分这些方法的四个关键维度：数据收集和数据分析的时间点及方式。
五、主要发现
本文提出了美国新闻编辑室进行消息来源追踪的三种主要方法的分类学：
- 回溯性来源审计（Retroactive Source Auditing）：在新闻报道发表后，通过抽样选取特定时间段或话题的内容，由第三方或内部团队手动识别并编码来源的人口统计学特征（如种族、性别）。该方法常作为一次性项目，能提供来源多样性的基线数据，但与日常新闻工作流程脱节，可能难以产生持续性改变。
- 实时来源追踪（Real-time Source Tracking）：在报道过程中，由记者本人向消息来源收集人口统计学数据，并将其录入到自建或现成的追踪系统（如Source Matters）中，数据通常在报道完成后进行汇总分析。此方法更紧密地融入新闻工作流程，能鼓励记者反思，但高度依赖记者的合规性和额外劳动，易导致数据缺失和系统性偏差。
- 自动化来源监测（Automated Source Monitoring）：利用自然语言处理等计算技术自动识别新闻内容中的消息来源，并推测其人口特征，有时还能与内容管理系统（CMS）整合，提供实时反馈。这是最少的方法，但代表了发展方向。它能高效处理数据一致性问题，但仍可能在特征识别上存在误差，且部分仍需人工干预。
围绕这三种方法，研究提出了四个关键的权衡维度：
- 可追踪的源类型特征：不同方法对不同类型特征的追踪能力和灵活性不同。回溯法更灵活，但受限于事后信息；自动法受限于技术能识别的特征，且容易出错。
- 与新闻工作流程的整合度：整合度越高，越能促进记者反思，但也可能因增加工作负担而遭遇抵制，导致数据质量低下。
- 数据可靠性与缺失数据处理：回溯性审计常面临信息不准确或缺失的问题；实时追踪最头疼的是记者的选择性遵从导致的系统性数据缺失；自动化监测能提供更全面的情况，但当其依赖人工录入属性时，同样面临实时追踪的局限。
- 促进新闻编辑室内部“闭环”的能力：即能否将数据有效地分析、反馈并融入采编实践。自动化系统能提供更即时、定期的反馈，而手动方法虽可能更具定制性，但反馈往往是阶段性的、快照式的。
六、研究结论与讨论
本文的结论是，美国新闻机构当前的来源追踪实践可归纳为回溯性审计、实时追踪和自动化监测三种方法，每种方法在可追踪特征、工作流程整合、数据可靠性和“闭环”能力上各有显著权衡。这些差异决定了不同方法在促使记者反思并采取行动改变常规性偏见方面的潜在成功程度。
论文的学术贡献在于：
- 概念澄清与分类：作为一个开创性的描述性研究，它为“来源追踪”这一新兴新闻实践提供了首个系统性的分类学框架，为后续的效应评估和比较研究奠定了概念基础。
- 揭示实践与目标的张力：通过剖析各方法的权衡，论文揭示了新闻机构“追踪多样性”的实践与其背后的DEI目标之间可能存在的深刻断裂，指出仅仅追踪来源并不能自动改变记者的采编惯例。
- 提出关键研究议程：文章强调了未来研究的诸多方向，如评估不同方法对记者认知和行为的实际影响、分析受众对来源多样性努力的回应，以及探讨来源数据收集中的隐私、伦理和法律问题。它呼吁将来源追踪视为审视偏见的大战略的一部分，而非最终解决方案。