叶宁

【摘要】大数据是数字、数据的融合，是一个社会、文化和科技的现象，从中体现出的是分析技术、数据驱动以及数据操作后果影响等一系列新型议题。当学者们开始对大数据在媒体和公共生活的大框架下进行理论概括和深入研究时，对于新闻业的研究又有哪些值得注意和可供扩展的方面？通过结合相关文献，拟从认识论、经济学和伦理学的视角，探讨大数据对于新闻业的专业逻辑和产业生产的意义，以及在此基础上对新闻业未来研究方向的拓展。

【关键词】大数据；认识论；专业性；伦理

大数据不仅仅是数字科技的重大进步，它也在重新定义我们的生活、工作和思考方式。“数据的爆炸将改变我们的行为模式。每一个互动，每一次信息交流，每一个触点都会产生数字的附带碎片———可供分析和掌控的数据块”。不断增加的事实表明数据的本质正在发生重大变化，主要体现在数据表现的量和种类不断增加，数据的搜集方式、类型扩大以及对社会、文化和金融价值所能产生的巨大潜力，并由此带来的有关隐私、准确性和道德的问题。由无处不在的移动设备、传感器、智能机器以及数字数码追踪装置、数据库和由点击、推特、GPS坐标、时间标记等所产生的社会、自然行为的碎片，都对大数据的研究提出了前所未有的挑战。这种“大数据行为不仅仅只是数据泛滥的技术转变，更是一个社会技术现象，有着文化的、经济的和政治的起源和含义，既是一门科学、一种行业，也是一个神话”。[1]

“相对于传统数据来说，大数据时代在数字科技变革的支撑下实现了数据规模、变量、数据分析结构、数据分析能力等各个方面的突破性发展”[2]。大数据现象也对新闻媒体提出了一系列问题，例如对知识和真相的概念主张，职业状态的协调和对新的专业化发展的技术配置以及效率、资源、创新和价值生产、收益机会方面的潜在挑战等。这些发展和问题对引导人们的决定生成、科技系统的规范和价值都提出了挑战。

从社会学角度看，大数据处于社会、文化和科技三种动力的相互作用中，进一步说，大数据提供的是更高形式的智慧和知识。这主要体现在计算能力的最大化和搜集、分析、联结，较大数据块算法的准确性上面。以数据块辨析模式而产生的经济的、社会的、科技的以及法律的相关问题正逐渐成为学界关注的焦点。

大数据引发的是对规范评价和作为一种职业操作的新闻业的重新定义，它也是一种有组织的生产———包括从知识生产、经济原理到实际操作，利用算法和定量衍生价值。因此，大数据包含着纷繁复杂的内容。对于新闻业来说，大数据体现着数据丛、算法和计算方法及相关过程中信息工程范例的量化行为及规范等。

一、新闻和媒体行业的大数据

在对新闻业的大数据研究中，媒体行业必须面对的首要问题是如何使用数据。当然，新闻业从诞生之日起就一直與数据打交道，早期计算机辅助报道（computer-assisted reporting）（CAR）之时，或者更早的新闻视觉化的形式中，数据库就已经是新闻生产的主体。如今的信息数字化的大幅转向，对于新闻业意味着电脑和数据科学扮演着更重要的角色，其中包括编程、算法到机器学习和概率模式，以及开放资源的软件发展的回馈和数据集合的透明化和交互性。因此，“问题并不是数据、计算机和算法是否能够被新闻从业者应用于公众利益上，而是何时何地如何使用，为什么使用和被谁使用”[3]。

在目前已有的研究文献中，有关大数据概念发展和研究展望主要集中在“计算机化的新闻业”或“对新闻业的计算机化研究”。与之形成对比的是，在媒体和传播研究的文献中，学者们的研究方向已包括如以大数据为目标的市场化和媒体生产的议题，对于大数据的使用者，如手机用户的研究、大数据隐喻性框架以及大数据的传媒研究方法等。

新闻业是最有影响力的现代知识生产机构之一，具有其独特的认识论意义，它勾勒出“规范、惯例和在一个社会环境中机构化的程序，并且决定其知识生产的形式以及其知识主张的表达或者指称”[4]。简单来说，就是新闻从业者对于知识操作的重要性及他们从事的何种知识生产的认识。在大数据时代，新闻工作中不同技术的引进已经对科技的特定工作形式及相关的知识价值提出了问题。

在新闻传播方面，大数据与正在出现的数字新闻业的展现方式密切相关，如信息图形，可视化交互数据以及可定制概率模型等。“数据新闻以数据为核心，通过文字、图片、音频、视频、链接等多种内容整合成新闻主体，既加强了新闻信息数据的整合能力，也增强了新闻信息传播的生动性和影响力，给用户带来更具有视觉感染力的新闻阅读体验”[5]。这些新的产品反过来也包含了一系列认识论假设，比如观众如何获取知识，如何鼓励用户去“玩转”数据以理解某一个新闻叙述的特别版本。

在大数据背景下，新闻传送和观众参与的过程也展示了关于知识的合法性和数据驱动的参与问题。艾克斯多姆在他对电视新闻的分析中将新闻认识论概念化为三个部分：知识的形式，知识的生产以及对知识的受众研究。每一个视角指向着未来研究中可拓展的方向，如：特定形式的大数据新闻如何与特定类型的知识需求结合起来？社会行为人用以指导以数据为依托的知识需求的生产机构化的惯例是什么？以及这些惯例如何制定以保证这些需求的合法合理性？观众如何从大数据新闻产品中知识习得，什么类型的条件能够满足以确保公众接受这样的知识需求？

二、专业性与经济学方面

瑞奇（Reich）认为记者可以被理解为是一种交互的专家：他们的专业知识存在于他们与其他不同类型专业者的共同工作的能力上，因为他们能够将其他专业知识合成和翻译为非专业人士能够理解的内容。他进一步提出，记者生产的是交互专业知识的两极内容，因为他们一方面接触的是各种专业知识，而另一方面必须与普通读者互动，因此就形成了一个双重参与的过程，这个过程构成了他们自己种类的专业技能。

因此，在新闻业和其他社科领域，科学技能或者其他技能被认为是专业区别的主要基准点。这些框架，无论本质上是建设性的还是规范性的，都为在大数据时代新闻记者专业知识的概念化提供了有用的准入点。这些可以被描述为社会交互、网络交互、技能组合。

瑞奇将新闻业描绘为双极互动知识专业，因为不同类型新闻工作者的工作内容并不完全相同。有的新闻工作者也许首要的是信息来源交互的专业知识和技能（如长时间快节奏工作的记者），有些也许首要的是与读者观众交互的技能（如倾听读者声音的编辑），有些可能是两者都有（如专栏作家和评论家）。那么，大数据的社会、文化和科技特质如何在这些与消息源和观众的互动中产生影响就成为研究的一个方面。

越来越多的大新闻机构开始聘用数据科学家和其他科技专家来处理和理解数据，其中包括新闻故事来源材料的数据和为了商业发展的受众数据。记者在什么样的程度上能与“数据语言”交谈，他访问数据时能否获取足够多的来源数据？专业知识的社会—科技互动出现在记者（作为行为人）与机器（作为行为体）的交互中。安德森认为，在新闻业中越来越多的算法和自动化的运用可能会催生新的“互联网专业知识”，从而改变我们的思考方式。大数据作为一个现象和方法优先体现于某些实践技能中，比如数据分析，计算机编程和视觉化，这些都源于一些基础学科如计算机科学、数学和统计学。

在经济学方面，媒体经济被定义为“研究媒体机构如何运用有限的资源来产生传播于一个社会中不同需求的消费者所需的内容”[6]。这样的定义为媒体管理、媒体经济研究和媒体创新提出了管理策略和战术的问题。越来越多的媒体机构面临着不断减少的广告来源，不断碎片化的读者以及来自移动媒体、社交媒体和数字媒体日益激烈的竞争等问题。

在众多创新的呼声中，大数据代表了一个通过业务过程以及产品和服务更新带来的价值生产的机会。大数据与收益有着密切联系，随着个人化的数字媒体的发展，媒体机构能够更好地理解和定位观众和广告方向。从最基本的意义上来讲，大数据通过“更少成本，更多观察”提高经济效益。

大数据与增值的关联不是简单地通过对新闻工作的科技替代人工劳动来实现，而是体现在搜集、组织和分析散乱的信息流的功能方面的特点。利用大数据来报道和展示新闻的方式将记者从传统的故事讲述模式中解放出来，不仅能在新的读者类型中产生价值，也能形成与市场上的相似商品之间的差异。这种转变被称为“方法新闻学”。它将涵盖的范围（如标题、节奏或者感兴趣的定位）转移到对方法的聚焦上。主动以数据为重点可能是产生区别的主要形式，而这些差异正是成功的关键点。无论从吸引读者来说还是通过提供数据库资源而产生的认购和咨询服务所能产生的利益方面来说，大多数新闻媒体机构还未完全意识到数据作为业务模式的潜在战略价值。大数据为新闻媒体减少开支、创造价值提供了一个重要的途径，但在这方面的探讨还远远不够。大数据经济学对媒体创新是一个挑战。所有的发展都为理论和研究提出了问题，其中很多问题还是互相重叠的。对于新闻业研究来说，大数据的处理在什么程度上可以增强编辑和市场运作人员之间的关系？又会有什么样的新闻价值判断？收益和利润又是怎样的？对于价值创造的定位导向又会如何影响新闻作品生产的操作？

三、道德伦理方面

道德行为和道德论证一直以来都是传媒和新闻业的关注点。道德标准是道德规范和价值的基础，体现在真实性、精确性、透明度和公共服务等方面。媒体生产行为的转变，引导规范和价值的哲学转变。而同时大数据现象本身背负着自己的一套道德窘境：比如使用者的隱私、信息的安全性和数据的操控安全，这些都反映了创新与协调的问题，值得细究。

开放性是新闻业和大数据的交叉规范，是新闻记者的职业准则。同时大数据的资源开放原则也是记者与科技工作者共同努力的目标，既包括完整的数据集合以及开放给公众检测的程序编码，也包括使用者的贡献和合作。当然，无论是由政府或者政治机构提供给新闻机构或是由新闻机构通过众包、数据碎片或者其他方式搜集的公共数据，通常也会存在问题，比如说，像由百万个推特对于某一特定事件积累起来的大数据通常被认为具有代表性，但同时也反映了深刻的结构性的“标志性问题”，忽视了其他类型群体的反映。

大数据信息源的开放将会使很多隐私信息与公共数据混杂在一块，从而暴露权力主体的信息。再加上个性化推送，对于用户数据的挖掘与分析，使得隐私问题日益严重。

其次是社会科学研究道德规范。“社会学家们正在经历一个深刻的道德建构转变，这个道德建构定义了使用技术的道德伦理规范，并且要重新考虑如何去保护个体不受伤害，并在一个包括了千百万人的大数据研究方法上达成共识。[7]当大数据带来新闻业大规模的、科技引领的转向时，当科技行为体的算法被嵌入假设、规范和价值这些因素时，对于人类的定义又会发生什么样的变化？当机器在新闻判断中起着越来越重要的作用，新闻种类的选择和消费是否以否定他种为导向？机器又如何被“教”出有道德的行为？有没有一个算法的伦理道德？[8]如果有这样一个道德，需解锁什么样的选择、诠释和预期因素，以揭示算法如何构造我们关注的重点？

对于未来在大数据与新闻业交叉点的道德方面的研究还有很多问题需要解决。以数据为中心的道德如何在跨国、跨社会文化和科技的背景中建构和合理化？假设道德建构随着大数据现象的展开而改变，那么这种改变又有什么特点，对于新闻业又意味着什么？每一个研究都代表了与认识论、专业性和经济学有关的独特的理解。

四、结语

将新闻业的大数据定义为一个社会、文化和科技现象，有助于我们从认识论、专业性、经济学和伦理道德等视角去系统地理解大数据。对于这些突出且互相联系的视角的讨论可以显示出在这个算法、计算机化和量化的时代，新闻业如何去理解大数据？它的职业逻辑和产业生产又会出现怎样的新含义，以及总体行为对价值的衍生会产生怎样的影响和后果？这些视角的整体互动对于我们了解大数据为新闻业、媒体和社会带来的机遇和挑战提供了起始点，也为学界对大数据与新闻业的研究提供了方向参考。

参考文献：

[1]达娜·伯埃德，凯特·克劳福德.大数据中的关键问题：一个文化、科技及学术的现象[J].信息交流与社会，2012，15（5）：662—679.

[2]杨茗.大数据时代社会学研究的机遇和挑战[J].新闻爱好者，2019（9）.

[3]亚历山大·霍华德.数据驱动新闻业的艺术和科学[M].纽约：哥伦比亚大学出版社数据新闻业特尔中心，2014：4.

[4]马兹·艾克斯多姆.电视新闻学的认识论：理论框架[J].新闻学，2002，3（3）：259—282.

[5]邓洪燕.大数据时代对新闻传播领域的影响：评《新闻传播的大数据时代》[J].新闻爱好者，2019（9）.

[6]阿兰·艾尔巴仑.媒体经济：理解市场、产业和概念[M].英国：布莱克威尔出版社，2002：5.

[7]乔希华·费尔菲尔德，汉娜·施泰因.大数据，大问题：有关数据科学和新闻学道德的一些问题[J].大众传媒道德杂志，2014，29（1）：38—51.

[8]费莱斯塔斯·克里莫，基斯·冯·欧丰菲尔德，马丁·彼德森.算法有道德吗？[J].道德与信息科技，2011，13（3）：251—260.

（作者为华东师范大学外语学院博士生，讲师）

编校：郑艳