田然

摘 要 隨著“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的來(lái)臨，信息處理和應(yīng)用也同時(shí)進(jìn)入了新的發(fā)展領(lǐng)域。一個(gè)全新的理念從計(jì)算機(jī)領(lǐng)域拓展延伸到了傳播學(xué)領(lǐng)域，通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)受眾相關(guān)信息即時(shí)收集和分析，媒介可以從中以數(shù)據(jù)的形式獲得相關(guān)結(jié)論，并對(duì)下一步的傳播或其他行為、策略進(jìn)行調(diào)整。巨大的發(fā)展紅利和客觀的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益，使得對(duì)數(shù)據(jù)量化的研究越發(fā)深入，“一切皆可量化”成為了理想狀態(tài)。而在“一切皆可量化”的探索過(guò)程中，也出現(xiàn)了“量化”上的缺失和不足，對(duì)于“一切皆可量化”是否存在的爭(zhēng)議逐漸增多，而抽象概念的量化正是其中亟待解決的問(wèn)題之一。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)；量化；抽象概念

中圖分類(lèi)號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360（2018）19-0028-03

當(dāng)大數(shù)據(jù)時(shí)代蓬勃發(fā)展，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析、篩選和使用提出了更高的期望和要求。在人工智能程序不斷完善的背景下，所有的信息都被納入了大數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫(kù)”收集的范圍。在學(xué)界，尤其是計(jì)算機(jī)、人工智能領(lǐng)域，出現(xiàn)了一種觀點(diǎn)，即社會(huì)的一切事物、行為和聯(lián)系都可以被具體量化為數(shù)據(jù)?！傲炕背蔀榇髷?shù)據(jù)時(shí)代最重要的成果。

“一切皆可量化”的概念認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)化，實(shí)質(zhì)是一種把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍笜?biāo)分析的量化形式過(guò)程。通過(guò)文本的定量分析，由機(jī)器或程序閱讀這些數(shù)字化形成的數(shù)據(jù)，用于對(duì)人類(lèi)行為的預(yù)測(cè)。這樣的觀念，正在成為一種主流的思想。

1 “一切皆可量化”的爭(zhēng)議

“一切皆可量化”的特點(diǎn)是大數(shù)據(jù)，而“大”所帶來(lái)的后果是精確性的下降。它的應(yīng)用，其關(guān)鍵不在數(shù)據(jù)的收集，而在于數(shù)據(jù)的分析環(huán)節(jié)，只有分析的結(jié)果才能夠?yàn)槭鼙娝惺?，并接受相?yīng)應(yīng)用而產(chǎn)生的服務(wù)。如何對(duì)信息安全進(jìn)行有效地監(jiān)管，如何保證受眾的知情權(quán)，已經(jīng)成為巨大的挑戰(zhàn)?！耙磺薪钥闪炕敝械摹敖钥伞笔且环N技術(shù)，或者傳播學(xué)層面的可能，而并非代表著許可。如何確保受眾對(duì)于自身數(shù)據(jù)的上傳和共享得到充分的知情，享有確認(rèn)和監(jiān)管的權(quán)利，是“一切皆可量化”急需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，保障共享和被收集信息的安全，也尤為引人關(guān)注。

“一切皆可量化”是一種宏觀的概念，一方面，媒介在大眾傳播的過(guò)程中需要媒介、受眾的主觀能動(dòng)參與，受情感、人文情懷的影響與支配，而感情和具體的情感體驗(yàn)很難用數(shù)據(jù)去具體界定與衡量。另一方面，受眾參與大眾傳播，接觸信息或上傳、提供信息具有瞬時(shí)性，具有一定的空間、時(shí)間的限制和影響，數(shù)據(jù)并非恒定不變且過(guò)度依賴(lài)于設(shè)備、信息技術(shù)，在特定的環(huán)境下并不能完成數(shù)據(jù)的收集和分析。因此，如何判斷量化后是否改變了其原有屬性，量化后的傳播效果如何判斷，都是“一切皆可量化”需要解決的問(wèn)題。

對(duì)于中文而言，“一切皆可量化”還面臨著技術(shù)層面的巨大挑戰(zhàn)。不同于英文等西方語(yǔ)言體系的特點(diǎn)，中文的表達(dá)講究隱喻、修辭、借代、暗指等，往往需要結(jié)合具體的語(yǔ)境、場(chǎng)景，甚至是標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、斷句、組詞等進(jìn)行輔助表達(dá)。而“一切皆可量化”自然是無(wú)法按照人的邏輯、思維和情感判斷對(duì)這些表達(dá)進(jìn)行精細(xì)、準(zhǔn)確地量化。這也是“一切皆可量化”在特定的語(yǔ)言和文化中無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)的重要原因

之一。

2 抽象概念量化的進(jìn)展分析

在信息的傳播過(guò)程中，受眾會(huì)因?yàn)榻邮苄畔⒌拇碳ざa(chǎn)生相應(yīng)的情緒、感受、想法、思考。傳播學(xué)研究就已經(jīng)明確的定義，受眾在未接受信息刺激時(shí)，以及在選擇接受信息洪流中的某種信息刺激時(shí)，已經(jīng)持有自己的觀點(diǎn)和傾向、主張。那么，這樣的主張、傾向、感受、情緒等抽象性的“數(shù)據(jù)”，不能簡(jiǎn)單地按照大數(shù)據(jù)的收集方法，從用戶(hù)的身體指標(biāo)、行動(dòng)軌跡、搜索內(nèi)容、消費(fèi)指數(shù)等直觀數(shù)據(jù)中進(jìn)行量化，大數(shù)據(jù)應(yīng)該怎樣在沒(méi)有人類(lèi)邏輯思維判斷和“察言觀色”的基礎(chǔ)上進(jìn)行量化呢？

大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值在于“全”，而大數(shù)據(jù)分析就是通過(guò)多維度、多層次的數(shù)據(jù)，以及歷時(shí)態(tài)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，“找到問(wèn)題的癥結(jié)，直抵事實(shí)的真相”[1]。因此，大數(shù)據(jù)要做到“全”，就必須嘗試將抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的量化，并與直觀數(shù)據(jù)、形象數(shù)據(jù)納入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)及分析體系。

其中一種方式是建立結(jié)果模型，將所需要的數(shù)據(jù)以具體的傳播行為進(jìn)行量化。參照新浪微博輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，是通過(guò)對(duì)微博所體現(xiàn)的受眾觀點(diǎn)進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)和分析，從而與整體微博環(huán)境中的關(guān)注度、發(fā)布數(shù)等進(jìn)行整合，形成對(duì)于微博輿論的數(shù)據(jù)量化，同時(shí)對(duì)效果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而形成預(yù)測(cè)或參照。這樣的方法實(shí)則上是利用了一種層次分析法，將相應(yīng)的直觀數(shù)據(jù)指標(biāo)與抽象數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)合在一起，對(duì)效果和后續(xù)傾向進(jìn)行量化的數(shù)據(jù)分析。

而為了應(yīng)對(duì)中文語(yǔ)系特有的復(fù)雜性和隱喻性，規(guī)避因多義詞、異議詞帶來(lái)的意義混淆，部分學(xué)者及從業(yè)人員嘗試采取層層分解、分析的方式，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的快速運(yùn)算、海量分析的技術(shù)特點(diǎn)，對(duì)抽象畫(huà)的概念進(jìn)行判斷。即將內(nèi)涵豐富的抽象概念，分解成為能容易被量化和分析的詞語(yǔ)或判斷標(biāo)準(zhǔn)，在同一個(gè)意義框架內(nèi)進(jìn)行分解定位，根據(jù)這些分解后的數(shù)據(jù)判斷標(biāo)準(zhǔn)被觸及和涉及的程度，對(duì)抽象概念進(jìn)行相應(yīng)的量化[2]。

另一種方式，是采取邏輯學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)、哲學(xué)結(jié)合的方式，形成一種“質(zhì)化與量化研究”，將社會(huì)現(xiàn)象切割為一個(gè)個(gè)用數(shù)據(jù)表達(dá)的條塊，并賦予這些模塊在含義與表達(dá)數(shù)據(jù)上的逐一對(duì)應(yīng)關(guān)系。質(zhì)化的實(shí)質(zhì)是一種微觀的某種現(xiàn)象進(jìn)行深入觀察分析，以歸納法進(jìn)行分析形成數(shù)據(jù)。這樣的方式需要人工的參與，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行初選判斷后進(jìn)行具體研判，但仍未擺脫前大數(shù)據(jù)時(shí)代的量化分析局限，且效率和效果均大受影響。

在這樣的體系構(gòu)建中，較為直觀的就是“百度指數(shù)”。“百度指數(shù)”是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量化后傳播效果的直觀評(píng)價(jià)體系之一。它按照用戶(hù)關(guān)注程度、媒體關(guān)注程度、受眾分布等進(jìn)行直觀數(shù)據(jù)體現(xiàn)，同時(shí)結(jié)合性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷，對(duì)相應(yīng)的信息進(jìn)行指數(shù)判斷和評(píng)價(jià)。此外，它利用受眾轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、關(guān)鍵詞詞頻、評(píng)論傾向等數(shù)據(jù)，反映受眾在指數(shù)所涉及的數(shù)據(jù)中所保持的抽象性意見(jiàn)和反饋，從而體現(xiàn)了包括抽象概念在內(nèi)的量化后傳播效果。但這種反饋實(shí)際上仍舊較為簡(jiǎn)單，是一種最基本的頻次分析結(jié)果，具備的參考價(jià)值有限。

3 “一切皆可量化”中抽象概念的設(shè)想

為了應(yīng)對(duì)抽象概念的量化，真正實(shí)現(xiàn)“一切皆可量化”，運(yùn)用傳播學(xué)的理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)運(yùn)用的實(shí)際，嘗試對(duì)其提出一定的假設(shè)與設(shè)想，構(gòu)建一種具備通用性的邏輯判斷模式。

首先，發(fā)揚(yáng)和繼承原有的“量化”判斷體系。這種體系基于用戶(hù)的個(gè)人數(shù)據(jù)收集和整合，通過(guò)用受眾轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、關(guān)鍵詞詞頻、評(píng)論傾向進(jìn)行意見(jiàn)的整理和收集。

其次，與經(jīng)過(guò)用戶(hù)同意而進(jìn)行收集和整理的性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷等信息進(jìn)行對(duì)比，從而形成直觀的分布效果和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的應(yīng)用者提供參考，產(chǎn)生相應(yīng)的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。這種收集的另一個(gè)關(guān)鍵在于，對(duì)于受眾的長(zhǎng)文、長(zhǎng)句、長(zhǎng)詞進(jìn)行逐步分解，采取“意義表達(dá)”“句意加強(qiáng)或反轉(zhuǎn)”“個(gè)人態(tài)度表明”等進(jìn)行分解歸類(lèi)，從而按照相應(yīng)的組合進(jìn)行判斷，得到受眾最為準(zhǔn)確的態(tài)度和立場(chǎng)。

此外，建立關(guān)鍵詞庫(kù)，對(duì)信息關(guān)鍵詞進(jìn)行梳理、歸納匯總之后，建立一個(gè)信息關(guān)鍵詞庫(kù)，由詞庫(kù)進(jìn)行相應(yīng)的信息轉(zhuǎn)換，類(lèi)似于密碼表格的形式，按照詞庫(kù)中的內(nèi)容對(duì)應(yīng)相應(yīng)的信息，從而轉(zhuǎn)換為特定的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)符號(hào)，融入整個(gè)大數(shù)據(jù)量化的系統(tǒng)中。例如，“難道”“豈能”表示句意具有反轉(zhuǎn)的可能性，“非?！薄笆帧北硎菊Z(yǔ)氣的加強(qiáng)，從而對(duì)頻次整理進(jìn)行輔助。

同時(shí)，要將表情包、表情、修飾圖片等加入統(tǒng)計(jì)和分析的庫(kù)中。在微博、微信和QQ心情等主要表達(dá)方式中，表情包等圖片形式的存在更具有直觀性，也更容易進(jìn)行歸納、整理和統(tǒng)計(jì)、分析。

另外，在建立結(jié)果模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合智能化的質(zhì)化研究，出現(xiàn)了利用受眾在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)獲取信息時(shí)所產(chǎn)生的搜索、點(diǎn)擊、暫停、跳轉(zhuǎn)等行為，進(jìn)行相應(yīng)的態(tài)度判斷，例如跳轉(zhuǎn)代表有興趣、屏蔽代表厭惡、重播或回看代表關(guān)注、暫停代表思考等，了解受眾在獲取信息過(guò)程中的抽象情感、態(tài)度、感覺(jué)和心情，用以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)有效地編碼，將大數(shù)據(jù)變?yōu)榭煞治龅臄?shù)據(jù)，提取有價(jià)值的，更重要的是能量化的數(shù)據(jù)。

因此，抽象數(shù)據(jù)的收集和量化，繼而被分析，被賦予通用性和實(shí)用性，其方法應(yīng)是運(yùn)用事先預(yù)設(shè)的結(jié)果模型，對(duì)抽象概念進(jìn)行分解形成單一的或直觀的信息，再對(duì)信息進(jìn)行編碼排列，從關(guān)鍵詞捕捉、傾向性表達(dá)判斷、用詞頻次、使用行為等方面進(jìn)行綜合性量化，并進(jìn)行相應(yīng)的密碼配套和解碼轉(zhuǎn)化；同時(shí)在大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)化的同時(shí)，保證人工抽查和再判斷的方式，減輕錯(cuò)誤概率，并對(duì)部分極端數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)處理，增強(qiáng)大數(shù)據(jù)的預(yù)警機(jī)制。

與此同時(shí)，借鑒手機(jī)定位中的多元定位法，可以在抽象意見(jiàn)的判斷中引入相關(guān)的“場(chǎng)域”概念。即參照抽象數(shù)據(jù)的量化過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象化還原，從而判斷受眾對(duì)于量化數(shù)據(jù)的接受和反饋情況。例如，將數(shù)據(jù)按照態(tài)度、感受、心情、消費(fèi)沖動(dòng)、傾向選擇、意見(jiàn)改變等分類(lèi)劃定為一個(gè)“場(chǎng)域”，對(duì)“場(chǎng)域”進(jìn)行行為模式的定義，從而將抽象數(shù)據(jù)快速還原到一個(gè)相對(duì)大數(shù)據(jù)較小并具有共通性的區(qū)域內(nèi)，類(lèi)似于數(shù)學(xué)上的坐標(biāo)軸。這樣的坐標(biāo)軸按照相應(yīng)的“X”“Y”“Z”軸進(jìn)行隔離，按照各坐標(biāo)軸上的數(shù)字進(jìn)行多維定位，從而在立體幾何圖像中找到精確的唯一坐標(biāo)點(diǎn)。這樣的方式同樣可以應(yīng)用在大數(shù)據(jù)的抽象概念分析中，通過(guò)對(duì)用戶(hù)詞頻、語(yǔ)氣詞、助動(dòng)詞、態(tài)度附加使用等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，在“支持”“反對(duì)”“中立”結(jié)合“歡迎”“疑惑”“排斥”等抽象態(tài)度，在這樣的坐標(biāo)軸上，按照態(tài)度深淺進(jìn)行精確定位。這樣的通過(guò)多個(gè)“場(chǎng)域”的疊加，多次定位的方式，最終形成立體坐標(biāo)，在將坐標(biāo)帶入相應(yīng)的判斷表格中進(jìn)行具體判定，完成還原和效果的判斷過(guò)程。

無(wú)論是“分解—解碼”機(jī)制，還是“場(chǎng)域”概念，其實(shí)質(zhì)都是解決“一切皆可量化”過(guò)程中對(duì)于抽象概念的量化難題。無(wú)論如何，大數(shù)據(jù)仍舊是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，“一切皆可量化”也將成為關(guān)注的重要領(lǐng)域，市場(chǎng)有著迫切的需求。

因此，傳播學(xué)也應(yīng)該進(jìn)一步投入關(guān)注力度，對(duì)“一切皆可量化”分成分批解決，“一切”解決包括抽象概念在內(nèi)的內(nèi)容；“皆可”解決法律、道德層面的約束、制約；“量化”解決大數(shù)據(jù)分析、收集和應(yīng)用的技術(shù)和方法，最終使大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏利得到真正的體現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]喻國(guó)明.從精確新聞到大數(shù)據(jù)新聞——關(guān)于大數(shù)據(jù)新聞的前世今生[J].青年記者，2014（36）：43-44.

[2]喻國(guó)明.構(gòu)建社會(huì)輿情總體判斷的大數(shù)據(jù)方法——以百度海量搜索數(shù)據(jù)的處理為例[J].新聞與寫(xiě)作，2013（7）：67-69.