大數據在媒介實踐中的悖論

賈夢夢

摘 要 當前大數據在媒介實務中的應用發(fā)展如火如荼，然而，我國目前的媒介大數據實踐尚處于摸索階段，仍面臨著多方面的悖論，主要包括數據規(guī)模大與數據價值密度低的悖論、數據的全面性與真實度不確定性的悖論、數據的開放性與模糊的所有權的悖論、內容生產的便捷性與工業(yè)化傾向的悖論、預測的可能與自由意志喪失的悖論、精準的廣告服務與媒介消費主義的悖論、定向化服務與信息窄化的悖論等。

關鍵詞 大數據；媒介實務；悖論

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2017）07-0012-03

“大數據”在中國是從2009年開始，作為一個技術熱詞最先在互聯(lián)網圈內廣為流傳。在短短幾年時間內，大數據的媒體格局發(fā)生了巨大變化，被廣泛應用到媒介實踐中?！按髷祿˙ig data），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過人工或者計算機，在合理的時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的形式的信息。”[1]大數據在數據的采集、儲存、處理及應用等各方面，都與傳統(tǒng)數據有著根本性的變革。然而，我國目前的媒介大數據實踐大都尚處于摸索階段，一些關鍵性的問題尚未解決，大數據在媒介實踐中仍面臨著多方面的悖論。

1 數據規(guī)模大與數據價值密度低的悖論

數據規(guī)模龐大是大數據最基本的屬性，但是，數據量在呈幾何級量級增長時，其背后隱藏的有意義信息卻并沒有呈現相應比例的增長。類似于經濟學中“邊際遞減效應”，當數據規(guī)模很大時，也同樣面臨單位數據量“貶值”的風險。

一方面，受眾在某些方面具有高度同質性，而且隨著總體樣本的增加，垃圾數據和噪音也可能增長，真正有意義的信息比重可能很低，而有用信息的獲取和處理難度不斷加大，人力物力成本也隨之增加，數據的邊際意義遞減。例如，現在很多地方都安裝了監(jiān)控，能夠獲得連續(xù)的監(jiān)控視頻信息，這可能為有關部門提供了便利；但這些實時錄制、儲存的海量視頻數據，可能能派上用場的只有幾秒鐘，甚至可能常年都不會被用到。

另一方面，大數據多以不確定的碎片化形式存在，目前我國大多數公司對數據的挖掘和應用能力不足，距離從大數據中提取最大戰(zhàn)略價值還相距甚遠。如果借用馬斯洛的需求層次理論，將大數據戰(zhàn)略分成不同層次的金字塔，依次為：數據—信息—知識—智慧，那么大多數媒介組織對大數據的利用水平還只停留在信息和知識階段[2]。盡管企業(yè)掌握著大量數據，但將數據轉化為知識和信息，甚至是智慧，仍任重道遠。

2 數據樣本的全面性與真實度不確定性的

悖論

大數據提供了幾乎全樣本的數據，但不得不承認，其真實度和準確性都可能存在偏差。因為即使大數據的規(guī)模和處理速度都非常大，但數據本身的增長速度仍遠大于數據分析速度；在數據呈幾何量級的增長的同時，“垃圾”數據也隨之增多。因而，大數據的方法必須是有一定時效性的，其結果也只能以宏觀的模糊呈現為特點。

此外，大數據的主要采集渠道——互聯(lián)網上的數據的真實性也值得懷疑。首先，因為網絡空間的匿名性和草根性，很多時候，我們很難在浩如煙海的信息中甄別數據真實與否，更何況是純粹的技術處理過程。其次，戈夫曼的“擬劇理論”告訴我們，在日常生活中，人們會運用各種符號的選擇和運用，來控制呈現在他人面前的形象，即利用符號進行表演。社交平臺正是利用文字、圖片、視頻等符號，將我們的“后臺”生活搬到了“前臺”，出于印象管理的需要，人們很可能會故意“喬裝打扮”展示其美好的一面，而刪除或掩蓋與其理想的形象不一致的活動或事實，這個過程就產生了一些“偽數據”。大數據是全樣本數據，它包含了所有真實或者虛假的數據，但計算機進行大數據處理時，并不會自動識別，而是對收集到的所有數據加以批量處理，這種分析方式在某些方面可能會導致較大

偏差。

3 數據的開放性與模糊的所有權的悖論

毫無疑問，大數據具有巨大的經濟效益，而由于“數據”這種經濟資源具有很強的特殊性，如可能涉及個人隱私、可被輕易復制和共享等。因此，清晰的所有權歸屬是大數據共享與管理的基礎，這既是技術問題，更是法理問題。我們一旦進入網絡世界，就在產生數據，在開放的網絡空間，數據看起來也是人人生產、人人可及、人人可用的；然而目前，這些數據的所有權是屬于用戶本身，還是屬于數據儲存平臺，抑或是可被共享的公共資源，業(yè)界和學界都莫衷一是。很多數據壟斷方，如國內的百度、騰訊，國外的谷歌、Facebook等，這些互聯(lián)網巨頭掌握著各種各樣的大數據，他們是否能將這些轉賣給第三方，如廣告商？數據訪問權、使用權或數據共享機制的界線又在哪里？這些問題都尚待解決。

2014年曝光的Facebook私自對其70萬名用戶進行社交媒體情緒的實驗引起了不小的爭議，把很多數據實驗卷入社會道德討論中。這一試驗中，有兩點值得注意：其一，很多被試驗者對此毫不知情，Facebook的用戶在未被告知的情況下被當成了小白鼠，而大量的用戶數據被作為了研究對象；其二，也是更重要的，為了驗證實驗假設——用戶的情緒會受到社交網絡上帖子情緒的影響，Facebook私自修改了用戶的原始數據。這種數字實驗也許能帶來一定的價值，提高在線服務的質量，但是在面對大數據的市場推銷或研究行為與社會道德的悖論時，我們首先應該尊重當事人。

4 內容生產的便捷性與工業(yè)化傾向的悖論

大數據給媒介內容生產帶來了極大的便利，也催生了一些新的媒介生產模式和表現方式，如數據新聞。數據新聞又稱數據驅動新聞，“數據新聞是一種工作流程……通過反復抓取、篩選和重組來深度挖掘數據，聚焦專門信息以過濾數據，可視化地呈現數據并合成新聞故事?！盵3]目前我國很多媒體也開始了數據新聞的積極探索，如人民網的圖解新聞頻道、新浪的“圖解新聞”以及搜狐的“數字之道”等。然而，便捷化的數據新聞生產過程也導致了媒介產品的工業(yè)化和傳統(tǒng)新聞價值的異化，這是大數據給媒介實務帶來的又一個悖論。

首先，基于大數據技術的媒介生產，喪失了人的主體性。傳統(tǒng)的新聞生產方式把新聞現場作為第一消息源，記者、編輯是信息提供者，他們在一定的社會情境中考察新聞事件，賦予其一定的社會意義與人文關懷。但大數據把媒介生產變成一種信息集成過程，記者和受眾的角色都被重構。美國利用計算機分析撰寫報道的先例Narrative，“大約每30秒就能夠撰寫出一篇新聞報道，2011年該軟件通過收集相關信息寫出了大約40萬則關于少年棒球聯(lián)盟的新聞報道”[4]。這樣如同工業(yè)流水線的新聞制作，雖然效率驚人，但也必然是千篇一律、缺乏個性、沒有溫度和質感的模式化數據呈現。長此以往，也會使受眾產生審美疲勞，傳播效果將大打折扣。其次，大數據呈現的是數據之間的相關關系，而不能展現其背后的因果關系。也就是說，它只能告知我們某些社會現象或問題，而不能給數據賦予背景，深度解釋為何如此，放棄了對其背后原因的追問和反思，以及對社會現實的否定與批判。表現形式上，雖然數據漫畫、數據圖表等方式在有些報道中可以產生形象直觀的效果，但若只是沉溺于表面的形式，而忽視了新聞本身的深度和故事性以及語言文字的豐富性，就是舍本求末了，并與傳統(tǒng)的新聞精神相悖。

5 預測的可能與自由意志喪失的悖論

通過對龐大數據進行分析、整合，大數據技術使人們可以從歷史的發(fā)展軌跡中得到數據或事件之間的相關性，找出一定的規(guī)律，從而對未來的發(fā)展傾向作出一定的預測。例如，通過對大量經濟數據的分析，預測市場走向；通過對特定新聞事件的分析，預測可能的發(fā)展態(tài)勢；通過對受眾已采取的行為進行分析，推測其興趣及行為偏好?？梢哉f，大數據不僅幫助我們從宏觀層面對某一社會事件進行把握，也使得對特定個體的行為預測成為可能。

但這也正是大數據最可怕的地方，它不僅可以全面洞察我們的過去與現在，而且能預測我們的行為和未來；數據越大，預測的準確性也就越高，其預測行為發(fā)生的可能性也就越大。例如，當我們長期關注的對象有了新動態(tài)時，大數據知道我們會想要了解，于是將有關的信息推送給我們；比如我們定期購買的產品到了一定時間，會自動彈出相關廣告；當我們搜索某地天氣時，去往該地的機票酒店等廣告也會自動呈現……此時的大數據，已經凌駕于人的自由意志和尊嚴之上，扭曲了人類最本質的東西，即理性思維和自由選擇。由大數據而變得可預測的世界仿佛變成了一個被隨時追蹤的黑匣子，我們的生活變成了一個被安排和被設計好的“楚門的世界”，我們的每一步行為則在印證和實踐著大數據的預測結果，而忘記了對自我和世界的深入探索，這足以讓我們惶恐不安。

6 精準的廣告服務與媒介消費主義的悖論

大數據帶來了廣告模式的變革，實現了廣告的定向投放和廣告效果的合理評估。以Facebook為例，目前，Facebook在全球有9億用戶，每天可采集到約500TB碎片化、非結構化的數據。Facebook首先對這些數據進行集結和歸類，形成身份類數據（注冊的基本信息）、需求類數據（“贊”過的信息、心情狀態(tài)等）和關系類數據（與其他社交網絡用戶之間的關系）等多個數據模塊；對用戶的瀏覽行為、搜索的關鍵字等的持續(xù)分析，得出用戶的長期愛好和近期需求；通過對其朋友圈的分析，可以獲得用戶的教育、工作、收入等諸多信息，從而進行精準的廣告投放[5]。

但另一方面，精準的廣告投放也大大刺激了我們的消費欲望，廣告商通過對受眾心理的分析和商品符號意義的構建和營銷，誘導用戶進行符號消費；同時，不斷刺激消費者欲望，誘導其進行超前消費。例如，眾多的電子商務平臺會根據你的瀏覽記錄或興趣偏好，利用大數據得出你的興趣圖譜，并預測你的購買行為，再不斷向你推送“猜你喜歡”板塊。這給企業(yè)帶來了巨大的商業(yè)效益的同時，也使得原本是為受眾提供交流和信息平臺的媒介逐步淪為商家獲取數據資源的渠道，成為各方達到其目的的橋梁，成為建構媒介消費主義的一種重要力量。我們的線上生活，不斷被各種消費信息充斥，在獲得個性化產品服務的同時，也不免被眾多的廣告所打擾。精準的廣告服務與媒介消費主義盛行之間的悖論由此可見一斑。

7 定向化服務與信息窄化的悖論

媒體基于對大數據的整合和分析，可以充分洞察受眾的性格、偏好及需求，針對性地為其提供個性化的信息服務。大數據在信息的個性化訂閱和精準化推動方面，優(yōu)化了受眾的媒介體驗和信息獲取，但也同樣面臨著“信息繭房效應”的悖論。桑斯坦在著作《信息烏托邦》中提出了“信息繭房”的概念：“信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房中”[6]。通常情況下，人們更愿意選擇性注意、選擇性理解和選擇性記憶那些對自己有利的或與自身原有認知一致的信息，大數據的定向化推動更強化了這一機制。

新媒體的個性化訂閱和基于用戶興趣的信息推送，本質上就是排除一種“信息偶遇”的可能，即你獲得的信息都是你想要的。這類例子有很多：購物網站會根據你在其網站瀏覽、收藏以及購買的商品記錄，不定時的向你推薦相關商品；Facebook可以根據你的關注興趣和瀏覽記錄，向你推薦相關好友，使你很容易的找到興趣相投或觀點一致的人或網絡社區(qū)；當你瀏覽有關某一話題的網頁時，也會出現各種很多同類話題的鏈接提示?？傊髷祿ㄟ^各種方式，把你感興趣的東西和你偏向的觀點都盡可能地聚集在你面前，長此以往將在無形中使用戶接收到的信息限制某一偏向中，形成信息的“窄化”，這與桑斯坦提出的“信息繭房”概念如出一轍。而“信息繭房效應”的后果，從個人層面而言，可能阻礙個人的全方位信息獲取，強化個人偏見；對群體來說，“小世界”的意見交流可能產生群體極化現象，甚至衍生出網絡暴力；而對整個社會而言，“信息繭房”將破壞一個社會的基本共識，加劇社會的分化。

8 結束語

大數據對媒介實務的各個方面，從新聞內容生產到受眾和效果分析，再到媒介經營與管理，都產生了深遠的影響。而反過來，各種形態(tài)的媒介又反哺了大數據產業(yè)，使得大數據得以源源不斷地產生和發(fā)展。我們也必須認識到，大數據為媒介實務帶來巨大價值的同時，也存在很多的悖論，面臨多方面的困境。機遇與挑戰(zhàn)并存，我們既不能因噎廢食，否認大數據的社會價值；也不能掉以輕心，忽視大數據存在的潛在風險。只有清楚地認識問題，采取正確的態(tài)度，在社會和經濟效益與個人利益保護之間需求平衡，才不會在大數據時代的轉型道路上迷失方向。

參考文獻

[1]Dan Kusnetzky.What is “Big Data？”[EB/OL].[2010-02-16].http：//www.zdnet.com/article/what-is-big-data.

[2]Martha L. Stone， Big Data for Media， Reuters Institute for the Study of Journalism Report[R]. 2014.

[3]方潔.全球視野下的“數據新聞”：理念與實踐[J].國際新聞界，2013（6）：74.

[4]彭蘭.大數據時代：新聞業(yè)面臨的新震蕩[J].編輯之友，2013（1）：7.

[5]曾凡斌.大數據對媒體經營管理的影響及應對分析[J].出版發(fā)行研究，2013（2）：23-24.

[6]凱斯·R.桑斯坦.信息烏托邦——眾人如何生產知識[M].畢競悅，譯.北京：法律出版社，2008：15.