本研究诊断AI生成深伪通过选举报道进行分发的“报道介导分发（media-mediated distribution）”现象的结构性脆弱性，并分析造成这一现象的“监管孤岛（regulatory silo）”结构。研究的目的在于明确报道这一制度性路径在深伪的社会传播中作为分发路径的结构性位置，而非对新闻实践的规范性谴责。由于仅凭框架的经验模式不能捕捉监管空白的法律材料，而监管文本则无法真实反映分发的风险分布，因此采用了混合研究设计进行三角验证。对2025年总统选举和2026年地方选举预备期间的62篇深伪相关选举报道，基于恩特曼（Entman, 1993）的框架四功能进行了分类，并对5个监管体系进行了交叉分析，同时进行了与EU AI Act的比较法研究。选举报道被分类为事实核查型（24.2%）、警示型（29.0%）、政策讨论型（32.3%）和轰动性报道型（14.5%），而框架完整性与再分发风险之间呈现出结构性反比关系。这表明框架完整性指标可以作为监管设计的代理变量。尽管再分发风险最高的轰动性报道型的比例最低，但这种稳定性并不依赖于制度性安全网，而是依赖于个别媒体的非正式编辑裁量。交叉分析结果显示，四种类型均处于无监管状态，而《人工智能基本法》第5条第1款和第34条第3款的结合则在制度上使这一空白得以固定。相比之下，EU AI Act第50条第4款则未事先排除报道行为，而是显示了基于编辑控制的有条件豁免下义务和新闻自由的兼容性。由此提出了针对不同报道类型风险差异的三项政策方向——扩大《人工智能基本法》的适用对象并具体化实施条例补充适用的要求、修订广播媒体通信审查委员会的审查规则、制定新闻界自律监管指南，并对每项提案的宪法比例性进行了审查.
Yoon Kyoung Seo（周四）研究了这个问题。