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        數據側寫:一種面向信息化的媒體新技術初探

        2019-11-15 05:48:14趙延琦
        新聞前哨 2019年10期
        關鍵詞:信息化信息

        ◎趙延琦

        自20世紀60年代以來,媒體領域經歷了劇烈的變化。無數新技術、新理念紛至沓來,一次次重塑我們對于媒體的認識。

        1967年,新媒體(New media)概念由美國哥倫比亞廣播電視網(CBS)技術研究所所長戈爾德馬克率先提出,一種有別于報紙、廣播、電視的新形態(tài)媒體由此逐步發(fā)展壯大;1969年,美軍首次利用ARPA(阿帕網,美國國防部研究計劃署)制定的協(xié)定,將美國西部加利福尼亞大學洛杉磯分校、斯坦福大學研究學院、加利福尼亞大學和猶他州大學的四臺計算機連接起來,這是半個世紀后的今天,影響全人類生活的互聯網的開端。

        自此之后,由以上兩項重大標志性理論及技術進步導致的媒體領域迭代式發(fā)展,以超過所有人想象力的速度和力度,深刻地改造著社會生活的方方面面。不僅僅是傳統(tǒng)媒體人驚嘆著日新月異的變化,其實作為新媒體先行者的那群開拓者(以門戶網站為代表的WEB1.0)也被快速變化的后來者(以社交媒體為代表的WEB2.0)迅速超越。這種猝不及防的顛覆式變革,讓所有昨天的主流都可能變?yōu)椤靶”姟?,我們似乎還來不及在一片全新的領域建立基礎,就又不得不面向以更快速度撲面而來的未來。

        一、媒體發(fā)展的終極目標是全面信息化

        以傳統(tǒng)媒體工作者為例,在短短二十年中,發(fā)生了太多的變化。從主要依賴紙和筆、話筒和攝像機,到學會上網、熟悉使用社交媒體、精通修圖和視頻直播。從只熟悉傳播理論,到需要了解流媒體、云計算、大數據、人工智能。我們甚至構造了很多新的概念和詞匯來試圖描繪這種層出不窮的變化。

        這種變化本身是值得肯定的,但是限于微觀層面的變化本身,則不利于我們對于未來發(fā)展的展望。從宏觀層面來看,這半個世紀發(fā)生的重大變化,其實是整個全人類社會正在以各種初始狀態(tài)、前進速度步入信息化社會,這種變化本身就是信息化。

        什么是信息化?這不是一個中文的原生概念,對應的英文是“Informatization”或“Informatisation”。此概念最早產生于日本。1963年,日本學者梅倬忠夫在《信息產業(yè)論》一書中描繪了“信息革命”和“信息化社會”的前景,預見到信息科學技術的發(fā)展和應用將會引起一場全面的社會變革,并將人類社會推入“信息化社會”。1967年,日本政府的一個科學、技術、經濟研究小組在研究經濟發(fā)展問題時,依照“工業(yè)化”概念,正式提出了“信息化”概念,并從經濟學角度下了一個定義:信息化是向信息產業(yè)高度發(fā)達且在產業(yè)結構中占優(yōu)勢地位的社會——信息社會前進的動態(tài)過程,它反映了由可觸摸的物質產品起主導作用向難以捉摸的信息產品起主導作用的根本性轉變。

        雖然在全社會領域,對于我們正處在信息化過程中這一事實沒有異議,但是學界對于“信息化”卻有諸多不同的定義。由于本文所論述核心問題不在于此,因此對于“信息化”主要參考的定義是2006年5月,由國務院辦公廳印發(fā)的《2006-2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》中的一段定義:“信息化是充分利用信息技術,開發(fā)利用信息資源,促進信息交流和知識共享,提高經濟增長質量,推動經濟社會發(fā)展轉型的歷史進程?!?/p>

        綜合以上兩個定義,對于信息化是推動社會發(fā)展進步的歷史進程這個定位是毋庸置疑的。那么將視角縮小到媒體這個特定發(fā)展領域,近五十年的發(fā)展歷程,其實質是媒體快速信息化的過程。期間發(fā)生的種種技術創(chuàng)新、范式創(chuàng)新、理念創(chuàng)新,無非都是面向信息化的階段性進步。我們從認識上,要把握變化表象下的不變的核心,從行動上,要厘清最終發(fā)展目標是促進媒體的全面信息化,而不是某一種作為中間狀態(tài)的技術本身。

        因此,對于媒體自身的改造,特別是傳統(tǒng)媒體的自我進步,不僅僅要借鑒信息科學(計算機技術、網絡技術)的發(fā)展成果,更需要將目標錨定在全面信息化這個終極方向之上。在此前提下,本文試圖探討的,不僅僅是構成“數字側寫”技術背后的大數據、云計算、人工智能技術,更希望是建構在促進媒體全面信息化視角下,“數字側寫”技術作為媒體綜合技術的一種可能性。

        二、數據測寫的概念與媒體應用

        “數據側寫”是一個處于探索階段的全新概念,它來源于“側寫”(Profile)這個行為心理學概念,作為一種信息化升級,我們將數據側寫用英文表述為:Digital Profile。

        “側寫”原意是換位思考,側寫作為一種心理學方法,最廣為人知的是被使用于犯罪偵破領域,1978年,美國FBI正式將犯罪心理側寫推廣應用于辦案過程中。側寫方法跟普通的精神分析的方法正好相反,普通的方式是根據罪犯的心理特征預測他未來的行動,側寫則是根據罪犯的行為方式推斷出他的心理狀態(tài),從而分析出他的性格,生活環(huán)境,職業(yè),成長背景等等。

        作為一種心理學方法,“側寫”技術的發(fā)展稱得上一種新興的前沿技術。其理論和實踐都處在探索和發(fā)展中,甚至其被探討和使用都是限定在極其小眾的圈子里,那么為何會在此提出信息化升級的“數字側寫”概念?

        因為作為一種技術本身,側寫天然就是應該發(fā)端于信息化基礎上的,它唯有在海量信息支撐的前提下,才能發(fā)揮其重要作用。

        從本質上來看,犯罪心理側寫這項工作本身,是建立在對對象未知,而僅僅通過拼湊心理蹤跡來構建對對象的全面認識。其中發(fā)揮關鍵作用的因素是歷史信息(類比案件)和間接信息(犯罪者遺留的心理蹤跡)的多寡。當占有的信息越多,就越能在不實際接觸對象的前提下,對于對象的心理狀態(tài)和決策做出較高準確率的預判。總體來說,這是一種用極少數已知信息推導大量未知信息的技術。

        當我們換一個思考維度,將問題域放置在信息化高度發(fā)展的網絡社會中,在大數據、云計算、人工智能等技術的加持下,我們已經收集并實時跟蹤了海量的個人心理軌跡信息(個體傳統(tǒng)意義上的事實數據不重要,所做的每個行為決策背后的心理軌跡非常重要),并試圖通過種種方法去了解甚至去影響這海量數據背后的每一個人。這種境況與側寫技術需要解決的問題,從本質上何其一致?更加有利的是,在網絡社會這個領域,可利用的信息是海量且不斷更新的。

        將問題域更加縮小,當下媒體,特別是新媒體在實踐中重大難題就在于:當掌握了大量受眾數據,以及具備多樣的信息傳遞渠道及方法的前提下,如何有效地認識并影響每個受眾個體?

        如此重大的問題,如此有巨大潛在價值的方向,是否以及有了相應的思考與探索?

        答案是有的,有別于“數字側寫”技術,目前比較廣為流傳的方法是發(fā)端于商業(yè)領域的 “用戶畫像”(PERSONA)技術。此概念的提出者是被稱之為交互設計之父的Alan Cooper,他指出,用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。

        這種方法目前大量運用于互聯網運營領域,同時潛移默化地滲透在方方面面的相關實踐中,比如在輿情監(jiān)控領域,其核心算法就建構在這種技術之上。

        從本質上來說,這種技術是偏頗且落后的。它建構的依據是一種主觀的分類法,依賴于項目負責人或者理論建構者個人的認識水平和能力,通過主觀臆測用一系列“標簽”對海量對象進行簡約化“細分”。其認識水平還停留在前信息時代的“人以群分”的抽樣認知模式上。

        當信息化逐步全面鋪開的當下,當互聯網、物聯網、大數據、云計算全面介入社會生活的如今。我們在事實上需要面對的是“全數據”時代,這種前提是中性的,如果使用得當,將促進社會的全面發(fā)展。而落后于這個社會現實,則由于網絡的放大效應,將任何細小的錯誤都會無限地放大。

        “數據側寫”技術不是對人群進行主觀的標簽化分類,而是通過換位思考對建構在心理蹤跡基礎上的數字化人群進行心理學重構。在網絡社會的視閾下,你是誰不重要,你想如何很重要。在傳統(tǒng)社會,將裙子不主動賣給男性是因為性別的自然分類;在信息社會,將有個性的裙子推薦給部分男性是因為他們想要。

        結語

        綜上不難看出,“數據側寫”技術,是一種面向信息化的符合媒體發(fā)展需要的潛在技術。雖然從本質上來說,“數據側寫”是融合心理學、社會學、哲學、倫理學等學科的綜合學科方案,從技術上需要大數據、云計算、人工智能等技術手段的強力支持。但是它又不是這些技術和理論在媒體領域的簡單應用而已。關于以上理論和技術在媒體領域的應用和融合,早已涌現諸多成熟的解決方案?!皵祿葘憽奔夹g的不同之處,就在于它是原生適配信息化進程中諸多特性的解決方案。在充分吸取各學科和技術的優(yōu)勢前提下,進行的一種數字化解構和重構。

        依托于“數據側寫”技術,將有可能解決一直阻礙媒體發(fā)展中遇到的傳播有效性和效率性的問題。從傳統(tǒng)的主觀到可傳達的客觀,媒體除了需要對不可辯駁的事實本身予以傳達。更多的時候是對于一種可能性的判斷(決策)進行引導和干預。這一切的基礎,就是對于數字背后海量的群體有著精確的認知和定位。

        大數據解決了認識的可能性,云計算與人工智能解決了細致了解單個個體的效率性,而數字側寫是在認識論的角度上統(tǒng)合兩項技術的優(yōu)勢,給予一種可操作的解決方案。

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