瓦叔带你读论文81｜彭兰《智能传播中的人类行动者》（节选）
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教育
2024-10-11 18:53
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彭兰四连击最后一篇，今天这篇文章讲的是智能媒体环境下受众研究的变迁。在智能媒体环境下，用户发生了哪些变化？又增加了哪些新的研究领域到受众研究之中呢？来读读《智能传播中的人类行动者》，你就知道了！社交媒体的发展，已经使普通个体成为了传播网络中的基础单元，或者说传播网络的节点，而智能时代的个体，其传播能力与方式还会进一步演变，伴随着这种演变，人与机器的关系发生本质变化：人与机器融为一体的同时，人也与机器进行着协同与对话；在这个过程中，人成为了机器的学习模板与训练者。赛博格（cyborg）一词起源于20世纪60年代，它是“cybernetic”（控制论的）和“organism”（有机体）两个词的合成。两位来自美国航天系统的医学科学家提出，为了解决人类在未来星际旅行中面临的呼吸、新陈代谢、失重以及辐射效应等问题，需要向人类身体移植辅助的神经控制装置以增强人类适应外部空间的生存能力，由此产生了赛博格这个新的概念。对于智能传播而言，赛博格化意味着人的身体成为了传播的终端或节点，这个终端或节点所产生的数据，也成为整个传播网络的内容或内容生产的资源。通过与身体捆绑的智能设备，人也获得了增强的信息获取能力，甚至可以形成“第六感”，手机、耳机等在一定程度上改变了现实交流中的场景与人们的“在场”状态。正在发展中的脑机接口技术，甚至可以使人的思维部分转换成数据。目前这样的技术开发主要是面向身体机能受损的病人，未来它是否会推广到普通人群，还不得而知。如果普通人应用这一技术，人的自我传播与人际传播、公共传播之间的互动与纠缠将进一步深化。作为赛博格化的人，未来还会拥有多重数字分身（精确复制人的外形的数字人）、数字化身（具有丰富多变的外形的数字人），它们也会成为传播的主体，参与到智能传播活动中。新技术对人类的增强也体现在内容生产方面。社会化媒体的兴起已经为普通人提供了参与内容生产、传播的可能，但不同阶段的生产技术门槛仍然限制着人们生产内容的类型。在早期互联网中，人们主要参与的是文字内容生产，而智能手机的普及、移动传播平台的发展，使用户广泛参与到图片、视频等视觉化的内容生产中，但人们拍摄的照片、短视频，基本上仍是基于现实客观世界，完全虚构的内容少见。AIGC（人工智能生成内容）技术的普及，再一次增强了普通用户的生产能力，尤其是虚构性内容生产能力。用户生产这些内容有这样一些原因：其一是为了掩饰真实自我的某些元素，避免暴露短板，或者带来隐私风险。在这样的动因下，未来人们会越来越多地以化身的方式进行交流，化身在很大程度将是虚构性的外貌或身体。其二是为了更好的自我展现。智能技术将带来图像加工技术的升级，使人们全方位地对自己进行美化，包括声音、形体动作等。智能技术也可以将人们的声音元素与各种不同的语言表达结合，使人们可以流利地“讲”各种自己并不熟悉的外语。这也会在某些方面打破交流的障碍。其三是为了呈现与释放自己的想象力，特别是将那些头脑中的幻像转变成可以直接感知的视觉对象。今天，一些用户已经试着利用AIGC技术将自己的梦境描绘出来，未来人们会通过这些技术描绘更多超出现实的梦幻内容。其四是为了批量化或精确化的内容生产。那些试图通过内容生产赢利的自媒体，尤其需要机器具备这方面的能力，但这也会带来虚假内容的进一步漫延。杜骏飞认为，ChatGPT的出现宣告数字交往2.0时代的开启，其特征是人与人、人与非人之间的AI辅助交往，其本质的变革则是发生于人的生命与人工生命之间的联结——一种跨生命的交往。可以预期的是，智能技术的进一步发展将推动这种跨物种交往的深化，也意味着在人们的社交互动中，人机交流将成为重要的方式。未来的大模型是面向多模态的，或者说是多媒体的，同样，人类生成的图片、音频、视频是机器学习的对象。因此，机器生成的内容的水准，在很大程度上取决于人类生产的语料的质量。机器生成内容的风格也基本反映着人类语料的某些风格。今天机器的风格是对平均水平的映射，是中规中矩的，未来的机器风格或许会更犀利、极致，但也不会完全脱离人类的风格轨道。除了语料外，机器的行为、机器的道德与伦理标准等，也在很大程度上来自人类“模板”，这既包括技术开发者给机器直接灌输的模板，也包括与机器交流的普通人对机器的潜移默化的影响。用户对各种智能技术的应用过程，也是对机器的再训练过程，人在使用行为中的反馈，是机器学习的新数据，这些数据对机器的未来行为起着重要作用。在推荐算法应用中，也是如此。人们在面对算法时采用的态度或方式，决定着算法进一步推荐的内容。有研究者认为，用户可能与算法形成合作或反抗关系，这背后是他们对信息技术认同态度的影响，而感知可解释性、感知公平、感知回应、算法自我效能正向影响短视频用户对算法的信息技术认同，感知平台监视负向影响短视频用户对算法的信息技术认同，感知自由威胁负向影响短视频用户对算法的信息技术认同。如果人们不断接受算法推荐的内容，也就是采用合作方式，那么算法得到的反馈便是，目前的推荐思路是被用户认可的，因此，它会继续强化当前的推荐模式。而如果用户用反抗方式表示了对算法的不满，例如，跳过了算法推荐的内容，或通过平台提供的操作进行了否定性反馈，那么算法就可能会对推荐内容做出调整。智能传播中的个人也拥有了新的个人权利、权益，个人数据权益、生物识别信息的相关权利是目前最突出的两个方面。在学界个人数据权益有时也表述为个人信息权益，但也有人将两者视为有差异的两种权益。有学者指出，凡是单独可以识别出特定自然人的数据或者与其他数据结合后能够识别出自然人的数据，都是个人数据。法律需要保护的个人的数据利益具体表现为三项：其一，知悉个人数据被收集、被基于何种目的而加以收集以及使用的目的、方式、范围并基于此加以同意的利益；其二，知悉个人数据被转让并在未经同意拒绝转让时的利益；其三，查询个人数据并在个人数据出现错误或遗漏、缺失时有权要求删除、更正或补充的利益。彭兰老师这篇文章可能让大家看了，觉得很难懂，甚至会觉得这跟我们传播学关系大吗？其实我换一个表述你就知道了，这篇文章其实是一个轮廓，也就是在赛博格或者智能传播环境下的受众研究的轮廓。怎么会呢？第一、人机一体的赛博格和第二，增强的内容生产者，你看起来好像和受众研究和用户研究不搭界。但是你仔细分析：人的传播能力增强，人成为数据的节点，其实这是跟我们说到受众研究中用户的主动性越来越强，尤其是内容生产能力不断增强是有关系的。最早的受众只能获取信息，后来发现舆论领袖可以转述信息，这叫媒体环境下，用户可以参与内容生产，但这种生产是受限能力，往往是局部的。而现在由于赛博格，用户拥有了人工智能赋予的生产能力，他们生产的内容不仅变得更加优质，而且还可以融入到宏大的内容生产网络中去。一个真正全民参与的信息生产网络正在逐渐出现。相应的受众的主动性也在这一刻得到了空前的提升。而且反过来由于有了人工智能，我们也会发现现在的信息传播变得极其精准，从最早的大众传播到后期的分众传播到了早期算法的，精准个人传播到现在的可以针对个人需求直接定制化内容，信息传播和受众理论也发生了新的变革。媒体的受众观念自然也就发生了巨大的变化。第三人机交流的主导者、第四机器的学习对象、第五机器的训练者，说的是在智能传播环境下的人机传播。人际传播其实很有意思，你可以说它是一种人际传播因为人在跟比如生成式人工智能交流的时候，它很像人际传播的一对一结构。但是另外一方面它有可能会造成比大众传播更大的影响，因为人在跟机器交流的时候，它还在影响机器，而机器也会影响我们所说的整个社会的大传播环境。这种情况将有可能使得人机传播成为未来智能媒体受众研究的一个非常关键的领域。从这个领域出发又可以延伸出比如受众心理的研究。第六新型权利的拥有者，这部分就很明显了，就是受众权利在用户传播的新发展。其实这部分从考试的角度是考的比较多的。我国也有《个人信息保护法》《网络安全法》建议同学们在彭兰老师论文基础上也可以对近年来受众的权利变迁做一个系统的回顾。链接: https://pan.baidu.com/s/1_nHcG39xTNPTGvwkQFfpzg?pwd=h6hn 提取码: h6hn ![]()
