智能生成的传播学研究新范式证明优于前沿方案

生成范式的科学性体现在衡量的环节。在实现了自身建构的解决方案和当下最为先进的解决方案（也许存在多个并列的、效果效率不分伯仲的方案）之后，两者将以控制实验的范式进行比较。即，目标问题及其场景和相应条件都维持不变，仅存在自身建构的解决方案与当下最为先进的解决方案之间的区别，而将两类解决方案分别投入应用实践。基于之前定义的衡量目标需求达成的有效和高效的度量，两类解决方案的效果被观察、测量、对比。若自身建构的解决方案能够取得满足目标需求且超过当前最先进解决方案的效果和效率，则证明基于生成范式的研究取得了成功。

在计算机科学这一工科研究领域当中，生成范式早已成为主流，而在传统传播学研究这一社会科学研究领域当中（特别是理论传播学研究中）似乎并非如此。然而，若对传统的应用传播学研究进行文献爬梳则可以发现，面对实践应用传播问题进行的研究中亦大量地采用了生成范式，特别是那些提出对策和建议的策论类研究。此类阐发真知灼见的应用传播学研究往往因为其强烈的指导性和可操作性而为业界实践所采纳。其通常会对生成范式当中的“研究需要解决什么问题？”“研究此问题有什么价值？”“解决此问题有什么难度？”“研究自身建构生成的解决方案是什么？”四大问题进行深入剖析。(www.xing528.com)

但是，这类应用传播学研究却往往在“当前最为先进的解决方案是什么？”和“如何证明研究自身建构的解决方案满足了目标问题需求且优于当前最为先进的方案？”这两大问题上语焉不详、仍待加强。这诚然有客观的原因：对于此类应用传播学研究而言，由于问题的时效性和提出问题的角度的独特性，很可能在前人研究当中无法找到现成的解决方案；而即便可以在文献中找到解决同样目标问题的、当前最为先进的解决方案，客观条件的限制也使得解决方案很难被实现和实施，这导致研究无法对自身生成建构的解决方案的绝对有效高效和相对有效高效进行科学的实证验证。为弥补这些相对不足，这类应用传播学研究往往会采用逻辑论证（即，言之成理）和案例剖析（即，论据罗列），而非严格的科学实证检验来支撑其论点。