潘登

【内容摘要】全球新冠肺炎疫情报道表明大众传播媒体不再是数据传播的唯一渠道，数据也是构建话语权的重要因素，新时代中国话语权的构建不仅是官方和媒体的任务，具备专业性和学术性的机构与或个人也可以运用合理的话语转化机制和先进技术，在合适的语境中把专业性、学术性话语权转化为中国话语权构建的积极力量。

【关键词】数据信源;话语权;新冠肺炎

新冠肺炎疫情被广泛认为是第二次世界大战后人类面临的最大公共卫生危机。截至2020年4月底，疫情已波及全球212个国家与地区，①引发了全球关注度的空前高涨。权威统计数据成为媒体与民众观察与感知疫情严重程度的最直观指标之一。

疫情初期，世界卫生组织发布的每日疫情数据是媒体的主要信源。2020年1月，由美国约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）冠状病毒资源中心主办，该校系统科学与工程中心运行的全球新冠病毒扩散地图（以下简称JHU疫情统计）全面上线后，因其完全不同于世界卫生组织统计方式的“实时性”而迅速获得大量媒体引用，成为相关报道和民间讨论中的另一个重要信源。

4月上旬，JHU疫情统计网站的每日访问量超过10亿次。②4月底，笔者以两个主要统计的官方名称在谷歌中进行新闻搜索，“Johns Hopkins Covid-19 Map”有667万个结果，“WHO Covid-19 Dashboard”有657万个结果。可以说，JHU疫情统计在现实中虽然不能取代世界卫生组织的权威性，但其重要性已经在媒体实践中获得了相当程度的认可。

这也意味着在全球重大突发公共事件中，由专业机构主办，结合新技术和专业优势，突破专业性边界快速介入全球信息流的新型数据信源已经成型。其突出特点包括背景的专业性、非官方性、自发性、统计来源与结果的公开性、后台技术的先进性与前台访问的便利性等。信源的形成过程则有突出的、非传统的生成性，体现了当今全球信息流的非线性和网络的复杂性。这是此次疫情信息传播中呈现的重要趋势，有必要对其成因、挑战和启示做必要的探究。

一、新型数据信源的成因

从世界卫生组织发布的疫情应对指导原则和近现代人类抗疫的经验来看，官方权威数据的准确、及时发布和大众传播媒体对这类信息的积极传播对于抗疫救灾是至关重要的。很长一段时间，这一重要性还具备“唯一性”的内涵：数据发布的唯一可靠信源是官方权威机构;数据传播的唯一可靠渠道是大众传播媒体。但在此次疫情中，这一默认的范式受到了一定程度的冲击，主要有以下四个原因：

首先，此次疫情发生在人类信息通讯技术十分发达的时代。在技术赋能下，信息的流通速度和人们获取信息的能力都获得了空前提高。这对媒介生产效率提出了前所未有的要求。同时，面向全球的新闻信息生产本身就是24小时不停运转。JHU疫情统计的重要特征——实时性，正好满足了这些需求。

笔者选择了2020年4月29日北京时间上午10点，即世界标准时间（UTC）当日凌晨2点进行世界卫生组织和JHU数据的对比。前者报告的全球确诊病例为2959929例，死亡202733例，其统计截止时间为欧洲中部时间（CEST）4月28日凌晨2点，即世界标准时间4月27日晚上8：00。而后者的统计因其“实时性”，时间显示会根据访问者IP地址自动调整，且非常接近访问时终端的系统时间。查询时，JHU疫情统计报告全球确诊病例为3114659例，死亡216989例。其显示的截止时间为北京时间4月29日上午9：49，即世界标准时间当日凌晨1：49。后者在时间上要比世界卫生组织的数据提前24小时以上。

24小时几乎是重大突发事件中媒体动态议程更新的最长时限。同时，疫情发展至一个“百万级”关口本身就具有很高的新闻价值。因此，媒体必然要抓住这一新闻性和时效性节点。JHU疫情统计的实时性为媒体提供了可以支撑其生产以及和同业竞争的数据信源。

其次，媒介融合和全媒体的发展客观上催生了对实时性数据信源的需求。媒体机构的规程和生产流程标准化决定了其从信息采集到发布过程中的多重延迟。利用网络技术和平台则能有效填补延迟造成的时间线空白。比如，全球多家电视媒体就在其社交媒体账号上直播JHU疫情统计，并在其电视端播出中提示受众可从网络渠道获取更多实时信息。

另一方面，互联网和社交媒体用户本身也对疫情信息有巨大的需求。用户的一致需求及其导致的网络参与行为会与上述的媒体参与结合，导致流量聚集中的马太效应，生成新的高流量网络节点。可以说，JHU疫情统计的快速崛起也是网络复杂性的产物。

第三，约翰斯·霍普金斯大学在医学和卫生健康领域的全球性声誉为疫情统计提供了有力的可信度支持。根据《泰晤士报高等教育副刊》（Times Higher Education Supplement）评选，2020年该大学世界综合排名第12位。按学科来看，其临床、临床前研究与卫生专业、生命科学专业都排名世界第7。③

第四，JHU疫情统计在相关国家官方数据缺失的情况下起到了“准权威”信源的作用。由于政治制度和美国疾控中心（US CDC）职责安排的原因，美国并没有全國性的官方统一疫情发布渠道。虽然JHU疫情统计是根据美国各州发布的数据加和而成，但其一站式的便利性为媒体和受众免去了自行统计的烦恼，填补了美国全国官方数据发布的空白。从宏观层面来看，美国作为世界唯一的超级大国和世界第一大经济体，其疫情走向必然吸引持续的全球关注。JHU疫情统计的成功也是这一默认语境的受益者。

二、新型数据源的缺陷与应对

虽然JHU疫情统计这类新型数据信源的专业性、便利性和潜力，已经在实践中得到了一定程度的证明，但这并不意味着它是完美无缺的。作为非官方机构，其审核和发布过程中缺少官方机构必备的一些流程与纠错机制。一个突出的例子是4月14日，由于佛罗里达州奥卡卢萨县工作人员的失误，将1000多例的新增病例报为10万多例④，导致该统计中的全球确诊病例瞬间突破200万例，引发媒体高度关注，甚至造成民众恐慌。该错误在核实后被快速修正，但不少媒体引用此前数据进行的新闻报道已经对其自身的公信力和受众心理都造成了负面影响。

从上述例证中可以看出，此前JHU疫情统计中大概率缺乏严谨的复审机制和对相关错误的系统预判、阻拦机制，而是过于侧重对各地数据的直接抓取和实时可视化功能的运用，否则无法解释在其他相关变量基本没有突变的情况下，一个在一天之内增长了100倍的数据会瞬间被发布。与之形成鲜明对比的是世界卫生组织的统计。虽然它比新型数据信源的更新速度慢，但其权威性、严谨性和准确性是有保障的。这来源于其身份和功能的定位、与之配套的成熟的跨国沟通协作机制等。

由此可以看出，媒体在面对新型数据信源时还需更加谨慎。仅使用新型数据信源有相当大的风险。笔者认为，可行的路径有两种：第一，以官方权威机构发布的统计数据为报道的立足点和侧重点，辅以实时数据，同时说明来源于非官方机构并充分解释使用这些数据的原因，以期在时效性和媒体专业性之间取得平衡;第二，在媒体机构的主要输出渠道完全以官方和权威信息为准，在网络平台上与受众互动时适度引用实时数据。此外，新华社对疫情数据信源的处理也非常有借鉴价值。比如，在其关于疫情报道的专门版块中，头条以世界卫生组织统计数据为准。⑤在对具体国家病例数据的报道上，则采用各国官方的最新统计数据。⑥

三、启示：话语权构建的新视角

从新型数据信源的成因中可以看出，约翰斯·霍普金斯大学的学术水平和声誉是JHU疫情统计的重要保障。也可以说，该新型数据信源的成功是学术话语权的外溢效应。该校在公共卫生研究方面也充分利用了这种外溢效应。其下属的彭博公共卫生学院（Bloomberg School of Public Health）每年都发布颇具影响力的《全球卫生安全指数》（Global Health Security Index）年度报告。在最新的2019年报告中，中国的总体得分在195个国家和地区中排名第51位，在“快速应对和缓解传染病流行能力”中排名第47位。⑦可以说，其专业领域的话语权已经在一定程度上转化为对全球治理热点议题的定义权与解释权，并在媒体中塑造了相关国家在这一领域的形象。

此处需提出一个关键问题：依据这种定义权与解释权得出的结论是否与事实吻合？再以中国为例，如果根据该报告的结论，中国的公共卫生健康安全能力明显与其世界第二的经济体量不符。但截至4月29日，新冠疫情确诊病例数高于中国的9个国家中，有7个在《全球卫生安全指数》中总分排名在中国之前，只有俄罗斯和伊朗排名中国之后，分别为第63位和97位。确诊人数和死亡人数都为全球第一的美国是该指数中总分和“快速应对和缓解传染病流行能力”的双第一。仅从专业性来说，该报告结论的准确性在现实考验中暴露出诸多值得质疑之处。从此次疫情应对中可以看出，公共卫生安全考验的远不止是医疗能力，而是整个国家的政治体制、治理能力和价值观。

由此得到的第一个重要启示是：新时代中国话语权构建不仅是官方和媒体的任务，具备专业性和学术性的机构与个人可以运用合理的话语转化机制和先进技术，在合适的语境中把专业性、学术性话语权转化为中国话语权构建的积极力量。各个学科和专业领域都可以参与到这一进程中来。已有社会科学学者提出，话语权是通过对特定国家的历史文化、政治发展道路和政治现实的历史叙事而形成的哲学社会科学影响力，“话语权”是一种“软权力”。⑧这种“影响力”在现实中的突出体现，应是对重要概念和事件的定义权与解释权。

新型数据信源崛起带来的第二个启示是：数据也是构建话语权的重要因素。随着全球互联网用户的不断增加和信息通讯技术高速发展带来的万物互联可能，未来信息与数据的界限会愈发模糊，具备传播价值的信息将更多来自于有效的数据挖掘与处理。充分利用大数据技术，探索数据向有效媒介信息转换的机制是中国话语权构建的前沿领域和必由之路。毕竟，在实践中反复援引他国数据信源只能强化对方的话语权。

在这一过程中，还需纠正长期以来在媒体实践中对大数据概念的误解。大数据有四个基本特征：数据规模大（Volume），数据种类多（Variety），数据要求处理速度快（Velocity），数据价值密度低（Value），即所谓的“四V”特性。这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。⑨因此，统计结果数字的“大”并不意味着它可以被称为“大数据”。同时也应注意到，在大数据中提炼具备传播价值的信息关键不在于数据本身，而在于使用它的方法论和具体方法。因此，媒体机构必须具有足够强的能动性、科研成果与媒介实践互相转化的机制。从宏观上说，从数据到信源的转化，反映的是媒体机构所在环境或国家的综合实力。

注释：

①Coronavirus disease （COVID-19） Pandemic， https：//www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019.

②The Johns Hopkins Coronavirus Dashboard Gets 1.2 Billion Interactions a Day， https：//nymag.com/intelligencer/2020/04/jhus-coronavirus-site-gets-1-2-billion-interactions-a-day.html.

③World University Rankings 2020，https：//www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/2020/world-ranking#！/page/0/length/25/sort_by/rank/sort_order/asc/cols/stats.

④The new coronavirus has infected more than 2 million people worldwide， according to Johns Hopkins University， https：//www.businessinsider.sg/global-coronavirus-cases-spike-to-two-million-over-119000-dead-2020-4.

⑤世衛组织：《中国以外新冠确诊病例达2720458例》，新华网，http：//www.xinhuanet.com/world/2020-04/27/c_1125909449.htm，2020年4月2日。

⑥《综合消息：拉美新冠确诊病例超15万例 巴西禁止出口医疗用品》，新华网，http：//www.xinhuanet.com/world/2020-04/26/c_1125909426.htm，2020年4月26日。

⑦2019 Global Health Security Index，https：//www.ghsindex.org.

⑧杨光斌：《有必要弄清“话语权”到底是什么》，《北京日报》2018年9月10日。

⑨马建光、姜巍：《大数据的概念、特征及其应用》，《国防科技》2013年第2期。