歐陽悠悠

（中南大學，湖南 長沙 410000）

目前，流媒體在大眾媒體消費中占據(jù)了相當大的份額，包括電影、電視劇、音樂、專家推薦的課程，甚至互聯(lián)網(wǎng)上可閱讀的書籍。盡管它代表了物理介質在許多方面的改進，但同時也存在許多潛在問題，比如這種“烏托邦式”的大眾消費的政治方面很少在數(shù)字資本主義的背景下討論。斯尼切克說，“數(shù)據(jù)是主要的工作資源。當我們仔細觀察時，會發(fā)現(xiàn)許多問題：平臺所有者如何讓任何內(nèi)容在任何時間消失而不留下任何痕跡；這樣一種方式的算法是企業(yè)利益的表象，也是平臺如何塑造音樂家的創(chuàng)造性輸出?！?/p>

本文試圖分析流媒體平臺的算法構建與賦權。在分析案例選擇中，由于Spotify在音樂流媒體市場占有巨大份額的流媒體，其本身的搭建與社交媒體的動態(tài)（關注者、喜歡、播放量）也十分相似，因此筆者在眾多流媒體服務平臺中選擇這一主體進行分析和闡述。

一、流媒體的定義

在于弗利希（2011，p 11）所稱的幻境烏托邦中，曾對流媒體的誕生產(chǎn)生過描述：“幻境烏托邦是一種逃避，一種出路，一種拒絕面對技術現(xiàn)實的方式?！边@種理解與闡述也為流媒體的發(fā)展奠定基礎。

目前對于流媒體的定義有較多種不同的理解，有認為“流媒體是指將一系列的媒體數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網(wǎng)上分段發(fā)送數(shù)據(jù)”；也有觀點認為“流媒體實際指的是一種新的媒體傳送方式”。在綜合對流媒體定義后，筆者認為 Hesmodhalgh（2019）對流媒體的定義最為準確。他指出，“流媒體”一詞指的是音樂不再由消費者擁有，而是 “音樂流”暫時流向用戶。用戶訪問要么按月付費，要么在廣告支持的基礎上“免費”提供。對于流媒體的特性，Hesmodhalgh 指出，內(nèi)容在觀眾中流動，它本質上是動態(tài)的、短暫的。他認為，現(xiàn)在的事實是媒體消費不再與所有權的概念相聯(lián)系，這恰恰是流媒體現(xiàn)象最有趣的特征之一。

二、流媒體在音樂領域的發(fā)展

在音樂領域，鑒于唱片和音樂發(fā)行與物質世界（磁帶、慢速且昂貴的設備、易碎且易變質的黑膠唱片）之間的緊密關系，數(shù)字唱片的錄制與發(fā)行在這個行業(yè)中是預先配置好的。同時，生產(chǎn)者也希望能夠創(chuàng)造和傳播音樂，而不需要依賴于技術調(diào)解與物質載體。正如 Benjamin（2008,p 21）所說，每個時代都夢想著這樣一個時代：“就像插圖報紙實際上隱藏在光刻技術中一樣，有聲電影也潛藏在攝影技術中?！?/p>

此外，由于邊際效益無限接近于零，數(shù)字音樂的興起被沾上了互聯(lián)網(wǎng)初期的“免費接入意識形態(tài)”的污名：“近 20年來，互聯(lián)網(wǎng)在市場經(jīng)濟之外發(fā)展。免費的產(chǎn)品和合作是互聯(lián)網(wǎng)文化的核心，公開的市場交流與溝通甚至被禁止”（Flichy，2011，P179）。這種意識形態(tài)在加洛韋從列維的觀點中摘取的摘錄中得到了很好的體現(xiàn)：使用電腦……應該是無限和總。所有信息都應該是免費的。不信任權威——促進權力下放（Galloway,2004，第 152 頁）。也許這就是為什么流媒體在今天仍然以一種自由和平等的“烏托邦氛圍”、創(chuàng)作者和消費者之間沒有任何中介的賣點進行銷售。Spotify 宣稱，“我們的使命是釋放人類創(chuàng)造力的潛力——通過給 100 萬有創(chuàng)造力的藝術家以藝術為生的機會，以及給數(shù)十億的粉絲享受藝術并被其啟發(fā)的機會”（Spotify,2020）。

Spotify 誕生于一個非法的點對點共享系統(tǒng)，其初始業(yè)務是對私人用戶共享他們沒有許可證的音樂。Marshall（2015）認為，從非法到合法的跨越在音樂行業(yè)一直存在：首先通過損害擁有或控制版權者獲利的可能性，然后版權所有者試圖壓制這種做法卻沒有取得成功，后來以一種他們設法從中賺錢的方式加以利用。

廣告本來是為了彌補 Spotify 上“免費”提供的音樂，但事實并非如此：2015年，Spotify 公布了“有史以來最好的一年”，廣告收入僅占總收入的 10.1%，其余89.9%來自付費用戶。Spotify 仍然虧損了十多年（Eriksson、Fleischer、Johansson、Snickars、Vonderau，2019，p155）。這導致人們有理由懷疑該公司利用音樂對其用戶進行分析，并將其作為數(shù)據(jù)出售給第三方：針對特定城市活動（如“早班通勤”）和情緒（如“生活糟透”）定制的播放列表與流派偏好、年齡、性別、地理位置、語言和流媒體習慣等數(shù)據(jù)相結合，并與第三方數(shù)據(jù)提供商提供的關于更廣泛興趣、生活方式和購物行為的信息相結合。簡言之，這是一種基于技術輔助信息交換而非音樂的商業(yè)模式（Eriksson et al.，2019，p.67）。Spotify和 YouTube 一開始就以這種所謂的水平性和免費訪問為前提：用戶自己上傳個性化的內(nèi)容，公眾就可以免費訪問?？紤]到廣告動態(tài)的失?。ㄖ辽僭?Spotify的案例中是如此體現(xiàn)的），兩家公司都選擇了一種優(yōu)質（無廣告）訂閱模式，這種模式復制了舊的報紙/雜志/有線電視動態(tài)，即用戶為一項整合無廣告內(nèi)容的服務付費。

所謂“使用與滿足”理論，是指從受眾的心理動機和心理需求角度出發(fā)，結合心理學和社會學相關知識，解釋了人們使用媒介以得到滿足的行為，提出了受眾接受媒介的社會原因和心理動機。在廣播和實體媒體時代，由于音樂載體的限制，用戶并不能隨心所欲地立即獲得歌曲，他們必須等待歌曲在廣播中播放，或者等到他們有能力去購買唱片。經(jīng)過媒介的發(fā)展，人們可以通過流媒體訪問大多數(shù)可用的錄制音樂。Drott（2018）受拉康的啟發(fā)，指出了這種動態(tài)的問題，即受眾擁有完全的控制權。再加上可供選擇的內(nèi)容供過于求：如果欲望意味著對于不能滿足的事物的渴求，那么流媒體服務提供的無限和取之不盡的音樂豐富性并不能滿足欲望，甚至會抑制受眾欲望。

但與此同時，流媒體平臺通過消除直接滿足音樂需求的障礙，不經(jīng)意間將一個潛在的滿足源轉化為它的對立面。在某種程度上，流媒體服務有可能最終成為自己成功的犧牲品。這是因為流媒體平臺承諾要飽和音樂欲望，卻產(chǎn)生了扼殺音樂欲望的意外效果（Drott，2018，第 332-333 頁）。Spotify 用戶極可能因為無數(shù)“同樣好”的選擇，從而產(chǎn)生布里丹毛驢效應（即決策過程中猶豫不定、遲疑不決的現(xiàn)象。這種效應導致最后毛驢餓死）。

三、Spotify 算法的誕生與應用

由于流媒體平臺對于用戶需求的無限滿足所帶來的弊病，幾乎所有的平臺都試圖改變內(nèi)容生產(chǎn)者所提供的內(nèi)容。生產(chǎn)者試圖改變內(nèi)容呈現(xiàn)形式，根據(jù)不同的標準，從而只讓并部分用戶看到部分選項（提供個性化需求服務）。這一行為目的在于適當?shù)販p少數(shù)量，從而保證用戶對平臺長久的興趣與吸引力。而這種過濾機制（給部分受眾呈現(xiàn)部分內(nèi)容的形式）就需要依靠算法來滿足。

邏輯學家和計算機科學家 Kowalski 認為，“一個算法可以被看作是由邏輯組件和控制組件組成的，邏輯組件規(guī)定了解決問題所使用的知識，控制組件決定了解決問題的策略，并通過這些策略來使用知識?！保↘owalski，1979，p424）對于Spotify的算法，我們也可以（廣義地）講其看作為一個數(shù)學函數(shù)，或類似于一個流程圖（有因果聯(lián)系），其中每一種可能的行動都會觸發(fā)對它的適當反應：如果發(fā)生了 A，就會產(chǎn)生行為 B。在流媒體播放音樂的情況下，一個軟件為每首歌或每部電影制作概要文件，然后算法根據(jù)這些信息向用戶推薦接近該概要文件的內(nèi)容，并收到用戶行為反饋后不斷進行迭代與調(diào)試。

概要文件的內(nèi)容分為很多部分。首先，軟件是如何制作這樣的歌曲簡介的？潘多拉（Pandora）這樣的平臺讓專家用他們稱之為基因（Gene）的指針來分析每首歌，算法可以與之交互的每個軌跡的顯著特征。這里柏拉圖尼（2006）舉例說明了說唱藝術家埃米納姆的一首歌的動態(tài)。以歌曲 “Lose Yourself”為例，有一個基因可以用來描述低音是小調(diào)的還是即興演奏的，還有一個基因可以用來描述踢踏鼓的聲音是緊湊的還是洪亮的。手拍、轉臺抓痕和風琴獨奏的基因是 235 倍。

事實上，這四種音樂類型，或者說“基因組”，這些音樂分析師迄今為止已經(jīng)仔細研究過——爵士樂、嘻哈/電子音樂、搖滾/流行/鄉(xiāng)村音樂和世界音樂——總共包含大約 400 個基因。有些是特定類型的——例如，嘻哈音樂不需要爵士樂基因來計算即興薩克斯的節(jié)奏（Platoni，2006，p1）.Robert Prey 解釋了有多少基因參與其中：、搖滾和流行歌曲有 150 個基因，說唱歌曲有 350 個基因，爵士樂有大約400 個基因，而世界和古典音樂有 300 到 500 個基因。例如，由于說唱音樂是由歌詞驅動的，因此它需要歌詞類別中更多的基因子集（押韻方案、褻瀆程度等）（Prey，2018，p1089）。

這種標記內(nèi)容的新方法所尋求的是通過流行音樂、爵士樂和電子音樂等封閉的風格，生成新的關聯(lián)鏈，這樣算法就可以向聽眾呈現(xiàn)與特定流派相關的身份無關的新音樂：假設用戶對于約翰·梅耶爾（John Mayer）的現(xiàn)場專輯極其喜愛，由于在此張專輯中嵌入了“吉他獨奏”的基因，根據(jù)這個特性，帕特·梅塞尼（Pat Metheny）的歌曲可能就會出現(xiàn)在用戶的推薦列表中。

但音樂的分類并不總是有人這一行為主體參與的。Spotify、BBC、Twitter和其他平臺將分析每首歌曲的任務委托給 Echo Nest 公司：回聲巢通過一種稱為機器監(jiān)聽的技術產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)并依靠計算機提取數(shù)據(jù)。他們的軟件在幾秒鐘內(nèi)解析出整首歌，并將信號處理成數(shù)千個獨特的片段，包括音色、節(jié)拍、頻率、振幅、聲帶、音符和其他計算機可測量的特征（Morris，2015，p453）.換句話說，一首歌曲在Spotify 上的成敗取決于它所包含的數(shù)據(jù)如何被軟件處理成相關性。從內(nèi)容生產(chǎn)者角度出發(fā)，隨著算法資本主義不斷地獲得空間，內(nèi)容的創(chuàng)造者、歌手、歌曲作者或樂隊將開始創(chuàng)作（有意識或無意識地）最適合基因識別軟件的作品，或在他們的作品中強調(diào)這些基因，以在供過于求的情況下脫穎而出。例如，如果音色是軟件的相關價值，而不是押韻音節(jié)，音樂家可能不太擔心押韻，而更擔心從合成器中獲得更好的聲音。

四、結語

流媒體平臺的興起是為滿足用戶的需求，但背后的算法有著人為的壟斷與控制。對于算法霸權與壟斷，筆者認為這種情況更接近福柯（1978，p92）對權力的理解，即一個群體對另一個群體所施加的支配的一般系統(tǒng)，這個系統(tǒng)通過連續(xù)的衍生，其影響遍及整個社會體。

事實上，目前對于算法霸權還并未有解決之道。筆者認為，應通過其他推薦機制（與現(xiàn)有機制全然不同）來進行制衡，才能一定程度上限制算法的權力。同時也應完善隱私保護與算法倫理相關方面的法律法規(guī)，保護用戶的個人信息數(shù)據(jù)，營造良好的流媒體算法生態(tài)環(huán)境。