摘要 全球新闻业在平台政治经济动能与人工智能技术革命的双重驱动下，正加速“深度视觉化”发展，这不仅是新闻呈现形式的技术变迁，更意味着传播权力结构与生产关系的系统性重构。本文从传播政治经济学的批判性、综合性视角出发，从平台、数据、网络三个关键维度，揭示了新闻深度视觉化进程中所蕴含的资本运行逻辑与复杂权力博弈。当前，深度视觉化的新闻业已成为数字平台争夺市场入口、垄断数据资源、重构传播网络的关键场域：首先，作为“平台入口”，视觉新闻是注意力经济中可见性的商品化核心载体；其次，作为“数据原料”，视觉新闻构成了AI计算权力生成与垄断的基础，而各类生成式视觉内容的涌现和算法内嵌的偏见正从根本上引发对可见性的重塑与争夺；再次，在新闻深度视觉化的过程中，视觉新闻从业者的构成结构及其影响力关系发生显著调整，催生了以“流量型意见领袖”为代表的新网络权力节点，重塑着信息流动的路径与权威结构。因此，数字平台与人工智能主导时代的新闻“可见性”已非单纯的技术呈现问题，而是深度视觉化背景下一种多维度的权力互动过程，是平台资本、数据权力与国家传播战略共同作用下的产物。理解这一复杂建构过程，对于审视新闻业的未来、平台治理的路径以及全球新闻秩序的重塑，具有至关重要的理论与现实意义。
关键词 深度视觉化；视觉新闻；传播政治经济学；可见性；数字平台；流量型意见领袖
引言
在以生成式人工智能（GAI）为代表的智能技术革命推动下，在商业数字平台反向围猎的系统性危机中，全球新闻业从以文字、图片为主的叙事方式向短视频、直播、AI生成视听内容为主的多模态、深度视觉化发展。这里的“深度”既指向人类历史空前的新闻业的视觉化水平，也指向数字平台与人工智能深度绑定所构建的视觉新闻及其链接的更大的社会信息系统。牛津大学路透新闻研究院发布的《2025年度数字新闻业报告》显示，社交媒体和视频平台已首次超越新闻网站和App，成为全球主流新闻来源（54% vs 51%）。伴随影像社会的崛起和“视频化社会”的来临，视觉正成为这个时代最通用、最强势的新闻语言：全球新闻市场中，短视频报道、数据可视化、虚拟主播已成为新闻机构常用报道手段；社交平台将视频流置于信息分发的顶端；普通用户能够通过手机镜头直接参与新闻事件的记录与传播。至少在修辞意义上，数据、算法和平台驱动的视觉化传播已经成为新闻业的重要基础设施，对可见性内容的生产和控制也成为新闻能否产生传播力与影响力的关键权力资源。
近年来，学界对新闻视觉化的研究主要从以下几个方面展开：一是技术演进视角，关注从数据可视化到VR、AIGC等技术如何驱动新闻形态革新；二是行动主义视角，探讨视觉内容如何动员公众情感、介入公共议程，形成“视觉联结资本”；三是文化政治批判视角，审视视觉技术背后的意识形态与“形象霸权”问题。然而，在以上视觉化所引发的新闻实践、文化表征或媒介效果相关探讨外，亦有着更为深刻的基础性和生态性的权力格局转型问题，需要传播政治经济学等批判视角来提供宏观且深度的分析。为此，基于数字平台和人工智能的新闻内容与服务的深度视觉化进程由何种经济动力驱动？它如何被结构性地组织起来服务于特定的利益关系？谁在控制这场转向的进程与规则？进而重构了怎样的新闻权力格局？
为更精准地捕捉不同权力主体在新闻深度视觉化进程中的运作机制和互动关系，本文引用“可见性”（visibility）概念作为分析工具，以管窥数字平台与人工智能时代技术资本驱动的深度视觉化为新闻业带来的生态性变革及其背后的政治经济学意义。关于“可见性”的概念，齐美尔（Georg Simmel）较早关注到“凝视”所生成的互视可见性及其在特定条件下的瓦解。汤普森（John B. Thompson）进一步将“可见”定义为“被看见”的可能，“不可见”则为被隐匿，并指出现代化的媒介技术彻底改变了可见性的生产和分配方式。面对新媒体带来的公共空间变迁，戴扬（Daniel Dayan）进一步细化了“可见性”的概念，将其视为数字时代公民的三项权利：即被看见的权利、以自身方式被看见的权利，以及赋予他者可见性的权利。在社交媒体与技术可供性研究中，特里姆（Jeffrey W. Treem）等人将用户的可见性管理纳入可供性分析，并将“可见性”定义为“被他人看到和感知的状态”。进入数字平台时代，算法取代个体成为可见性的主要分配者，结构化地重塑着主体的可见性。“可见性”并非自然赋予，而是经由平台架构、算法逻辑、用户实践与社会规范共同建构的。换言之，“可见性”是一个多维建构或生成性过程，也存在着众多不可见的权力主体和运作机制。在各种计算控制工具不断被发明、应用和迭代的数智时代，注意力稀缺的现实使可见性日益成为需争夺的社会资源，拥有“可见性”，即意味着拥有注意力、影响力乃至权力。因此，“可见性”理论为连接宏观政治经济结构与微观新闻可视化实践提供了富有张力的分析框架：新闻的深度视觉化在本质上成为一场关于“可见性”生产、分配与控制的竞赛。
基于对过往文献的梳理和对当下新闻业转型的观察，本文从平台、数据、网络三个角度入手，分析深度视觉化进程如何重构新闻“可见性”的生产与分配：一是作为“平台入口”的视觉新闻成为技术资本争夺用户注意力、实现可见性商品化的核心目标；二是作为“数据原料”的视觉新闻滋养AI计算权力，引发关于真实性垄断与伦理失序危机；三是以“节点传播”为特征的视觉新闻催生新信源、重构传播网络，并引发可见性分配的社会分化。本文认为，深度视觉化的新闻“可见性”并非一种自然生成的技术效应，而是平台资本、算法权力与数据垄断三重力量共同编织的“受控生成”机制——生成什么内容、什么能被看见、以何种方式进入公共视野，已深度嵌入平台技术资本主导的生产关系与积累逻辑重构。
一、作为“平台入口”的视觉新闻：可见性的商品化与入口争夺战
当下，图片、视频等可视化信息作为“可观看的叙事元素”，已成为新闻意义建构中重要的组成部分，也成功地被平台主导的深度视觉化进程所捕获。众所周知，商业互联网平台并非被动的传播渠道，而是主动建构传播生态，提取经济价值的数字基础设施。在这一新的传播生态和权力关系中，视觉新闻作为平台的“战略入口”“核心商品”和能够导流数据与用户到其他数据服务上去的“中介产品”，其生产与分发逻辑深刻体现了“可见性”的商品化与资本化。
在商业大众传播体系中，真正被生产和销售的商品不是节目内容，而是受众的注意力及时间。延续这一马克思主义的批判逻辑，在关键注意力相对稀缺的数字经济中，商业平台的核心目标是用户停留时长与互动数据的最大化，“受众商品”升级成为“数据商品”和“生成能力商品”。短视频、动图、沉浸式场景图、直播等视觉内容，天然具备吸引和锁定用户注意力的形态优势。神经科学研究也表明，情绪性（尤其高唤醒度）的视觉刺激更易引发记忆留存。由近年来的发展趋势可见，各大网络平台已纷纷将算法推荐系统的权重向视觉内容倾斜：抖音、快手等短视频平台以全屏流媒体重新定义了信息消费习惯；Instagram、小红书将精美图像作为“社交货币”，甚至原本以文字为主的脸书、微博、X等平台也大力提升视频内容占比，并将其置于信息流配置的显要位置。
在全球范围内，深度视觉化进程深刻影响着受众的新闻媒介消费习惯的变化。正如美国皮尤研究中心（Pew Research Center）、英国通信管理局（Ofcom）等机构调查显示，与Facebook等社交平台的新闻流量下降形成对比，Tik Tok成为年轻用户增长最快的新闻来源之一，这标志着用户的新闻消费习惯正在向以智能生成和圈层交互为特征的短视频平台迁移。这种视觉流量霸权和视觉平台依附迫使传统新闻机构不得不进行适应性转型。为了在平台创造的信息流中争夺可见性，媒体不得不将复杂的新闻事件压缩为几十秒的短视频，提炼最具瞬间冲击力的画面和文字，采用快节奏剪辑和情绪化的标题音乐，以在第一时间锁定用户高速流动且碎片化的注意力资源，即所谓内容生产的平台化，或更准确地说，被视频平台所驯化。例如，英国广播公司（BBC）、美国有线电视新闻网（CNN）均在Tik Tok上开设账号，以符合平台调性的短平快方式报道新闻。这一做法进一步加速了新闻呈现逻辑从“事实-背景-意义”的深度阐释转向“注意力争夺-情绪刺激-情感共鸣”式的即时冲击。新闻的可见性不再必然与事件的重要性、真实性或报道的深度挂钩，而是愈发取决于其在平台算法逻辑里能否触发更高的完播率、点赞率与分享率。可见性被简化为可量化的互动数据，并直接与平台的广告收益以及后续的收益分配相连。尤其对超级平台及其超级应用而言，集成式的新闻服务（包括提供大量的视觉化新闻），并非简单的功能补充或者内容补给，而是具有深远战略意义的生态布局。这超越了单纯的内容聚合逻辑，成为平台将其触角深入信息消费和公共生活核心区域，巩固其作为消费场景下的数字基础设施地位并实现多重价值增值的关键手段之一。
首先，视觉新闻日益成为平台维系用户日常依赖关系、塑造其信息基础设施的权威性、提升平台公共性认知的重要抓手，特别是突发与公共性硬新闻，具有极高的实时关注度和极强的社会动员力。在以搜索引擎增强型、对话式聚合型、媒体赋能型为代表的三种AI新闻聚合典型模式的推动下，平台正在逐步将自身塑造为视觉消费社会的信息枢纽。例如，微信通过公众号和视频号构建媒体生态，支付宝嵌入新闻信息流，其深层逻辑都在于增加用户打开频次和使用场景，将新闻视觉消费这一高频、刚需行为转化为提升平台日常打开率、激活沉默用户、拓展使用场景的核心抓手。这实质上是平台深度基础设施化的过程，旨在成为公众数字生活中不可替代的入口，从而积累无形的权威资本与公共信任。
其次，视觉新闻是平台构建“内容-社交-商业”闭环的关键连接点。相较于文字和图片，短视频、直播等视觉形式在注意力捕获、情感唤起与信息传递效率上更具优势。平台算法借此将新闻流量精准导向规模庞大且多元的商业消费场景。例如，抖音上的热点新闻短视频常无缝嵌入电商直播间或品牌挑战赛；YouTube的新闻解析视频下方则智能推荐相关书籍、课程或赞助商品。这一过程实现了“可见性”的隐秘转化：新闻作为初始的公共性注意力入口，其引发的用户兴趣与情感投入（如对某社会议题的关注、对某科技进展的好奇），被即时地引导至消费行为。新闻的公共价值在此被巧妙地“编码”与“接入”平台的商业逻辑，完成从公共注意力到私有化商业价值的转化。
再次，视觉新闻形态的扩张也重构了平台技术资本主导下的新闻价值和生产流程。新闻的深度视觉化使得曾经以告知、监督、引导乃至干预等公共属性为核心的新闻价值在平台生态中被重新定义。商业平台在将视觉新闻作为“流量锚点”维持其内容创新活力与公共形象的同时，又将其内容和用户互动数据转化为训练算法、优化广告匹配、绘制用户画像的资源，不断将可见性的竞争转化为不可见的数据垄断。最终，新闻的视觉消费作为一种社会公共行为，被深度整合进平台的数据积累、算法增强、用户关系维护和多边商业模式闭环中，成为驱动平台资本积累的关键一环。这一过程不仅加深了平台对传播权力的掌控，导致传统新闻机构的持续式微，而且深刻改变了新闻本身的生产逻辑、分发路径与价值兑现方式，也使得新闻的边界变得愈加模糊。
一方面，新闻的深度视觉化让曾经占据公共注意力垄断位置的传统新闻机构不得不“下场”，参与以视觉消费为本质的一般可见性市场竞争，由此也进一步减少了传统新闻渠道的接触面和影响力，逐渐让渡出新闻价值的定义权；另一方面，在“技术锁”效应下，传统新闻机构也不得不在技术基础设施建设上更深地嵌入平台生态，更加剧了新闻生产方式和分发可见性对平台渠道与算法机制的依赖。在智能技术的赋能下，平台通过给包括传统新闻机构在内的用户提供轻便可操作的服务接口，推动视觉新闻生产工具深度嵌入新闻生产链条，不断生成和重塑新闻的标准化审美与生产范式。这些工具在降低专业门槛的同时，也使得新闻生产流程更加空心化，新闻视觉风格趋于同质化，新闻价值边界日益模糊化，并非常“自然”地与平台针对整体内容生态的分发逻辑兼容。平台由此不仅控制了分发渠道，更开始定义生产工具、生产流程与美学标准，从而实现对新闻深度视觉化全流程的潜在控制。由此，“可见性”与技术所有权的垄断紧密捆绑，进而形成一种可见性的“受控生成”（controlled generation）机制。然而，这一现实的受控生成逻辑往往与社会公众持有的关于新闻业的专业想象存在巨大鸿沟，从而引发了有关真实与虚假、公共与个人、专业与业余的旷日持久的争论。“平台化”（platformization）虽然已是“旧闻”，但其对包括视觉新闻在内的内容和服务形态的捕获仍在继续。
二、作为“数据原料”的视觉新闻：计算权力的垄断与可见性的重塑
视觉新闻不仅是一种内容或中介服务入口，还是一种重要的数据原料。当新闻内容从模拟时代的原子形态转化为数字时代的比特流，其作为数据资源或生产资料的属性便凸显出来。以图片、视频产品为主要元素的视觉新闻构成了计算机视觉和GAI模型训练所必需的“数据原料”。由此，新闻的深度视觉化便进入了更隐蔽也更具支配性的权力维度——数据权力与计算权力，这也为“真相崩塌”危机蒙上了一层不可逆的未来主义面纱，从“创造”和“阐释”两个层面重塑着新闻内容的“可见性”。
在GAI的数据化和计算化流程中，新闻照片、监控录像、现场视频不只是意义载体，更是可以被标注、分析、重组和再生的数据点。平台和科技公司通过用户协议收集、存储和使用这些视觉数据，并将它们清洗和标注后，用于训练图像识别算法（如自动识别新闻场景中的人物、物体、情绪）、内容推荐算法（理解视频内容以进行精准匹配）以及GAI模型。例如，文生视频模型的训练需要“投喂”天文数字级的视频数据，相较而言，新闻机构的专业视频资料因其清晰度、叙事性和场景多样性而具有重要价值。在这个过程中，视觉新闻完成了其“生产资料化”的蜕变，作为原始数据被投入AI的“生产机器”，进一步提升了GAI模型的分析能力和生成能力。然而，这种生产资料的所有权和收益权分配却极不平衡。新闻机构通常仅获得内容传播的有限流量或版权费用，而科技公司通过数据“喂养”出来的强大AI模型，获得了定义未来视觉内容生产标准的“计算权力”。
大模型的爆发性发展，将这种数据权力推向了极致。DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等可以依据文本描述生成高度逼真的图片，Sora、Seedance等则能生成逻辑连贯且高质量的短视频，给新闻业带来了双重的真实性危机，导致新闻产消的深度后真相特征渐浓。
一方面是“创造真实”的权力转移。图像不再是语言的附属品，而是具有自身逻辑和效力的独立表意系统。摄影图像凭借对物理指涉物的视觉再现传递真实感，即便其本身具有建构性，仍能作为现实的充分证据与见证。写实主义手法有助于维持观众的沉浸体验，而现场直播技术则会强化其传播内容的原始和“未经编辑”之感。视觉新闻自其专业化之初起，就被赋予了“呈现”与“解释”现实的双重角色。AI时代以前，新闻影像的真实性基于其索引性（indexicality），即影像与物理现实之间的因果联系。然而，AIGC彻底切断了这层联系——尽管智能图像在视觉层面唤起了人们对图像及其表现物的身体反应和记忆，但这种智能生成图像“事实上是‘一种统计’，而非对现实事件的记录和再现”。尤其当AIGC的虚假信息（包括因技术特质固有的“幻觉”所导致的谣言与深度伪造）与真实信息相混合时，AI自动且轻易生成的并不存在的“战争废墟照片”“政治人物会面视频”等伪造新闻内容的成本急剧降低，同时令事实核查的难度指数级上升，从根本上动摇了传统新闻生产的成本模式和认知根基。在”生成对抗网络“算法设计的反复训练下，这些AI生成式视觉内容的高保真度和鉴伪难度不断攀升，在现阶段已对视觉虚假信息的识别带来全新的挑战。这背后是一种新型的有关“可见性”的重塑：当技术主体开始主导信息生产的秩序和舆论的热度，算法和算力上的差异将引发对于更令人信服的视觉“现实”的定义权争夺，深度干扰公众认知，乃至引发从线上到线下的社会骚乱。
另一方面是“阐释真实”的权力竞争。记者和新闻机构的文化权威本身源于其“真相仲裁者”角色，然而，生成式视觉AI或正在消解这一权威。AI不仅用于伪造，也开始被权威媒体用于制作新闻插图、数据可视化乃至模拟难以拍摄的场景（如历史事件复原、科学过程演示）。路透社、美联社等新闻机构早已开始使用AI辅助生成新闻图表，《纽约时报》等媒体也开始在新闻报道中采用AI生成图像。这引发了关于新闻专业边界的新讨论：当AI生成的“模拟影像”与真实拍摄的“记录影像”在新闻页面中同时呈现时，公众如何区分？新闻机构如何建立使用AIGC的伦理规范？这实质上关乎视觉层面，即谁拥有对现实进行“合法可视化”的权力。传统的新闻摄影伦理在AI时代面临巨大挑战：由于GAI模型的底层数据集和训练方式不对外开放，不管是个人数据的合规使用，还是模型可能夹带的意识形态、地域或经济偏见，都无从查证。这种黑箱状态，让AI对内容创作的真实影响变得难以捉摸。然而，新规则的话语权很大程度上掌握在拥有领先AI技术的少数科技巨头手中。与此同时，新闻机构与商业平台围绕AI展开的技术合作亦打破了曾经泾渭分明的专业边界，带来将新闻作为可见性商品进行合作生产的伦理风险。对任何一个新闻机构或新闻从业者而言，这几乎是一个难以被放弃，甚至关乎生存的选择。在这个信息无限生成的时代，当“真实”从专业标准转入日常生活，话语的主导权早就不再独属于新闻机构，而是属于那些在信息需求与公共表达的第一入口盘踞的科技巨头们。
三、作为“节点传播”的视觉新闻：网络重塑与可见性的流动政治
可见性的生成还与新闻深度视觉化进程中的网络化传播有密切关系，尤其受具有节点把关效应的传播主体的影响。朗西埃（Jacques Rancière）曾提出，任何社会秩序都建立在一种对“可感知”的分配之上，预先规定着什么可以被看见，什么可以被听见，什么可以被说出，以及谁有能力去看、去说。通过将一些人纳入公共视野，这一分配体系将另一些人排斥在感官感知的边界之外，这一框架定义着社会的“可见性”与“不可见性”。进入“视频化社会”，大众从全然被动的观看者转变为生产的主动参与者，生产具有公共关注度视觉内容的门槛极大降低，新闻的深度视觉化进程更是令普通民众、专家学者或特定领域的爱好者成为新闻事件的记录者、评论者甚至议程设置者，这些个体或小团体构成了以流量型意见领袖或视觉新闻记者为代表的传播网络中的新关键节点。纵观国内外，在平台化的新闻信息生态中，公共叙事权不再专属于传统媒体机构，在B站、YouTube、抖音等平台上，涌现出大量以深度解读新闻事件、可视化分析国际局势或社会现象见长的自媒体博主，运用动画、信息图表、现场影像混剪等视觉手段，提供不同于传统媒体的叙事视角。在微博、抖音上，拥有百万及以上粉丝量的“大V”通过短视频直播点评甚或以未经事实核查的自创视觉影像“制造”新闻热点，其广泛影响力和公众参与度常常超过一些地方媒体。在冲突地区，普通民众用手机直播的现场画面，甚至成为国际通讯社引用的唯一信源。
新闻的深度视觉化进程不仅重塑着生产主体和生产力要素，也深刻重构了传播的社会网络结构。当流量型意见领袖等新的信源或解读节点凭借视觉传播能力快速崛起，传统新闻媒体的中心地位再一次被动衰减，这不仅反映了平台算法、青年文化与注意力经济共同作用下的消费习惯变迁，也进一步推动着传统新闻信源结构的重塑、传统新闻人的替代转型、新闻权威的稀释与新闻专业性边界的模糊化。2024年，皮尤研究中心的一则调查显示，30岁以下的年轻群体中，有近四成将社交媒体上的此类产销节点作为获取时事政治信息的主要渠道，然而这些拥有广泛影响力的社交媒体影响者中，却有近八成毫无任何传统新闻机构的职业背景或隶属关系，亦未曾受雇于专业新闻编辑部或接受过系统的新闻职业训练。伴随这一趋势的，是传统新闻机构的被迫转型。牛津大学路透新闻研究院的调研则显示，有四分之三媒体机构计划在2026年推动其记者转型成为“内容创作者”，聚焦内容创作，以此应对流量下滑的挑战。
传统新闻机构与这些流量和传播节点在可见性上的争夺凸显了一个核心矛盾：一方面，年轻受众在信息获取上正大规模转向更具人格化、互动性与算法亲和力的具有“网红”特质的信源，即便很多并不是真正的信源；另一方面，这些新兴的信源或内容生产者大多处于传统新闻业的专业规制与伦理框架之外。这一脱节的积极面在于丰富了叙述视角与话语多样性，但同时也潜藏着信息质量参差不齐、事实核查机制缺失以及观点导向优先于事实呈现等风险，更深刻地指向新闻专业性边界模糊、机构媒体权威稀释以及数字公共领域话语权重组等重大议题。
特里姆等人提出，数字网络中的“可见性”是关系性的，依赖于个体或组织在连接网络中的位置。作为传播新节点，流量型意见领袖之所以能获得巨大可见性，一方面源于其内容更易推送至特定兴趣用户社群，相较主流报道传播模式更加垂直和精准；另一方面，因算法偏好塑造的网络的信息生态更加倾向于推荐能引发高互动的个人化、故事化内容，尤其是能够快速引爆和激发受众情绪和情感共鸣的视觉内容。史安斌等认为，与传统媒体及其从业者相比，此类网络节点式行动者对政治体系的依赖较低，其生存与发展更深刻地嵌入平台经济体系，高度依赖视频广告、粉丝打赏和品牌合作等流量机制与商业模式。这意味着可见性的获取在这一动态网络中的流动遵循着新的平台经济逻辑和政治考虑：平台内嵌的算法推荐系统作为数字网络中的“看门人”左右着新闻可见性的分配，但这种分配并非中立，而是基于一套以平台利益（用户留存、广告效果）为优先的复杂计算逻辑，其结果是形成了一种“算法驱动的可见性分层”，而流量型意见领袖就是这一分层过程中崛起的关键节点。
节点传播的崛起一方面拓展了新闻深度视觉化发展进程的复杂性和叙事方法的多样性，另一方面也带来了新的“看”与“被看”的视觉文化、权力斗争与力量重构。秦红雨等认为，网红形象作为“技术性观视”下的视觉景观生产，经由算法推荐、滤镜美颜、平台规则等技术中介所建构，谁有资格被看见、以何种方式被看见，是网红经济的核心问题。在其动力机制下驱动的视觉新闻的可见性会逐步向已经拥有大量粉丝和互动数据的“超级节点”集中，而流量较弱的新闻生产者，将因初始流量不足而愈发难以进入推荐池，严肃、复杂、需要深度背景知识的新闻报道愈发在“可见性”的争夺中处于劣势。此外，算法推荐除制造过滤气泡和回音室使得不同社群看到的是截然不同的“视觉现实”之外，还在技术赋能人人成为新闻创造者或讲述者的过程中，进一步将个人意志、情感与价值观融入计算过程，从而牵引信息文本与环境发生改变。在此过程中，技术主体与个人主体相互激荡，持续削弱人的价值理性。在“所见即所得”的语境催化下，虚构信息可能在新的传播节点的多元助推下以更低的成本不断污染与侵占基本事实。当人们基于不同乃至并非基于事实的“可见性”集合进行讨论，社会将更易出现观点极化，使得就基本事实与讨论规则达成共识更难实现，甚至会对社会信任带来几乎难以预估的影响。
四、结论：迈向多维可见性的新闻政治经济学
传播政治经济学者文森特·莫斯可（Vincent Mosco）曾强调，政治经济学区别于主流经济学之处在于其对权力、历史、社会总体性与实践的深层关切，它关注的是权力如何塑造资源的生产、交换与消费方式。从这一角度来说，人工智能时代的新闻深度视觉化趋势远非一次单纯的技术演进或形式创新，而是一场深刻的传播权力重构运动。在这场运动中，“可见性”成为权力博弈的焦点场域和核心资源，呈现出商品化、计算化和网络化三重特征。
首先，可见性是商品化的。在平台主导的技术资本逻辑下，生成式或AI辅助式视觉新闻内容及其交互数据（点赞、分享、阅读量）被转化为可度量、可定价的吸引和货币化用户注意力的高效商品，平台的架构、算法和商业模式共同将新闻的可见性转化为可测量、可优化的流量数据，使其服务于平台的市场入口争夺与资本积累。新闻的公共价值在此过程中面临被流量逻辑侵蚀的风险。其次，可见性是计算化的。视觉新闻作为数据燃料，驱动着AI的计算权力。这种权力既表现为科技巨头对高质量视觉数据及生成技术的垄断，又表现为通过AIGC（包括深度伪造）重新定义甚至颠覆“视觉真实”的能力。真实性从一种基于记录的客观属性，转变为一种由技术能力和治理规则共同建构的竞争性场域。这套计算逻辑将复杂的新闻价值与社会意义，压缩为可优化的数据指标，从而实现了对视觉生态标准化、精细化、可预测的掌控。计算力由此转化为一种新型的“视觉统治权”。最后，可见性是网络化的。深度视觉化的进程催生了“流量型意见领袖”等新信源和阐释节点，重塑了传播网络结构，产生了多点式、圈层性的再中心化趋势。然而，节点间的可见性分配并非平等和透明，而是由算法逻辑所分层和导流。通过其推荐系统和内容治理政策，平台扮演着数字网络中可见性的“总调度者”角色，深刻影响着公共议程的设置与社会共识的形成。传播节点为获得可见性，或主动或被动地调整自身内容以适应平台的偏好，从而被越发深入地整合进平台的体系之中。
商品化、计算化和网络化三个维度环环相扣、相互建构、动态强化，构成平台资本主义视角下的新闻视觉生态的基本运行逻辑：基于商品化的设计规则，平台为AI的应用和流量的吸引提供场景与动力，进而为数据掠夺和传播网络关系的商业化提供持续的经济动能和资本积累；AI生成的内容和数据分析能力，丰富了平台的视觉生态并强化了其控制力，以算法塑造网络生态，从而激励节点生产更符合平台逻辑的数据与内容；网络中新节点的活动，则源源不断地生产着新的视觉数据作为可商品化的数据资本和注意力资源。在新闻深度视觉化发展进程中，生产、流通和消费行动同时接受着平台-算法体系的筛选与规训，进一步巩固和强化着平台的垄断地位。
新闻的深度视觉化正将我们带入一个充满悖论的“一切皆可视，却非一切皆可见”的复杂时代。AI技术的普及和广泛应用赋能个体，使生动丰富的视觉内容的生成空前容易和“可视”。这种“可视”只是一种技术上的可能性，而非一种社会意义上“可见”的现实，因为决定何种视觉内容能被广泛“看见”，以何种叙事框架“呈现”，最终被解读和阐释为何种“意义”的仍是一套由平台架构、算法逻辑、资本动力与政治规制共同构筑的复杂筛选机制。因此，对于可见性的争夺是对意义的争夺、现实的争夺，远不止于眼球与流量的竞赛，而归根结底是权力的争夺——是对意义阐释权之争，是对社会现实定义权之争，是对塑造共识与未来的权力之争。
基于以上讨论，本文认为，以数字平台和GAI为驱动的新闻深度视觉化一定程度上也是“可见性的受控生成”过程。这种“受控生成”体现在以下三个递进的层次。首先，视觉新闻内容的生成与涌现的前提是平台对生成基础设施的垄断。GAI所依赖的算力、大模型训练数据与分发渠道高度集中于少数科技巨头手中，这意味着“谁有资格生成视觉内容”，“何种视觉内容能够被生成并可见”在起点上便受制于平台的技术所有权与经济利益。其次，这一生成过程在很大程度上受控于算法筛选，并非单纯的技术的自由生长。视觉新闻的生产已被整合入平台的算法生产和治理体系中——何种视觉元素更易触发互动、何种叙事更符合平台逻辑、何种内容优先进入推荐池，均由算法裁决。再次，这一过程会加剧公共价值的私有化。当生成的视觉新闻内容加速涌现并被纳入平台商业变现的逻辑时，新闻的公共性便愈发让位于平台的资本积累逻辑——生成什么、由谁生成、被谁看见，均不断被整合进平台资本主导的多边市场与网络效应的价值链条之中。
无论技术如何发展，只有将技术可供性背后的政治经济结构进行批判性分析，才能理解数字新闻生态的权力本质。这意味着我们需要不断追问：可见性的生产与分配服务于何种所有权结构的经济利益？其筛选过程体现了何种行为体对生产流程与规则的控制权？最终，这套体系又在重塑何种社会关系网络，是巩固不平等，还是孕育新的公共性？只有将经济所有权、生产控制权与社会关系网络这三个维度纳入统一而动态的分析框架，我们才能超越简单的“技术决定论”，真正理解在新闻的深度视觉化发展进程中，权力如何被隐匿、被行使，又可能如何被反思与重构。
