大数据时代下“知识沟”的表现

曹晶晶

【摘 要】知识沟理论作为传播学的理论之一，自被提出以来，明尼苏达小组及其他学者都对其做出了完善和发展。他们在知识沟理论的基础上，相继提出了“信息沟”和“数字鸿沟”等概念。在当今大数据时代的背景下，笔者认为，知识沟理论主要体现在三个方面，即受众的知识背景不同，理解力与辨识力不同；受众的社会地位不同，知识获取量不同；受众的兴趣不同，知识获取的深度与广度不同。

【关键词】大数据 知识沟 理论发展

一、知识沟的提出与发展

1、知识沟理论的提出

知识沟理论是1970年美国传播学者蒂奇纳为主的“明尼苏达小组”在一系列实证研究的基础上，在一篇名为《大众传播流动和知识差别的增长》中提出的。它是指随着大众传媒向社会传播的信息日益增多，社会经济状况较好的人将比社会经济状态较差的人以更快的速度获取这类信息。因此，这两类人之间的知识沟将呈扩大而非缩小之势。①他们认为媒介信息量增加之所以会出现或加剧“知沟”现象，有五个因素在起作用：第一个因素是传播技能；第二个因素是信息储备；第三个因素是相关的社会交往；第四个因素包括对信息的选择性接触、接受和记忆；第五个因素是发布信息的大众媒介系统的性质。

2、知识沟理论的发展困境

知识沟这一理论的提出是建立在众多的实验调查的数据之上的，并且在其提出之后，明尼苏达小组及其他学者都先后进行了更多的实验来验证及丰富这一理论。他们对影响知识沟的因素进行了更为深入的研究，更为细致地探讨了知识沟日趋扩大的假设条件。同时，也有学者，如布林达·得温，曾对知识沟假说提出批评，说该假说完全建立在传统的信源-消息-信宿传播模式上。②此外，他们也思考了在什么情况下这些知识鸿沟能得以弥合。一部分学者认为，由于电视的使用往往与受教育程度的关系不大，因此，电视可能在某些领域是“知识的均衡器”。那么，在如今电子科技如此发达的现代社会，新兴的媒体能否代替电视具有这种均衡的功能，是一个亟待研究的问题。

二、大数据时代

1、大数据时代的来临

早在1980年著名未来学家阿尔文·托夫勒在其《第三次浪潮》一书中已经提到“大数据”一词。在20世纪90年代，“数据仓库之父”比尔·伊蒙（Bill Inmon）更明确地提出了“大数据”的概念。③但大数据时代（Age of Big Data）这一说法的流行得力于全球知名咨询公司麦肯锡的倡导，英国牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格更在其《大数据时代：生活、工作和思维的改变》中大声疾呼，断言一个史无前例的大数据时代已经来临。

在《大数据时代：生活、工作和思维的改变》一书中，作者认为大数据是指不用随机分析方法这样的捷径，而采用所有数据的方法。将世界看作信息，看作可以理解的数据的海洋，大数据为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角，它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。

2、大数据时代的变革

IT业界通常将大数据的特征概括为四个“V”：体量（volumes）巨、类别（variety）多、速度（Velocity）快、价值（Value）大。在大数据的4V特征下，大数据时代给我们的信息获取、信息处理等方面同样也带来了一些变革。在《大数据时代：生活、工作和思维的改变》一书中，作者认为，大数据时代的到来，主要给我们带来了三点变革，即更多，更杂，更好。

如今，我们已经生活在信息时代。我们掌握的数据库越来越全面，我们要做的就是要接受这些纷繁的数据并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。这就是一种全数据模式。维克托·迈尔·舍恩伯格认为执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。虽然这一说法有一定的片面性，但是这在一定程度上也说明了我们需要承认并且接受大数据时代带来的数据的杂乱性。

三、大数据时代下知识沟扩大的表现

进入大数据时代，新媒体蓬勃发展，向社会传播了更为海量的信息，进一步改变了传统的信息传播格局，使得数据新闻这一概念出現在人们的视野中，推动了传播事业的发展。然而笔者认为，虽然大数据时代的全面、巨大的数据信息可以缩小部分群体之间的知识沟，但知识沟并没有真正的消除，甚至有扩大的趋势。

1、受众的知识背景不同，理解力与辨识力不同

现存的信息数量或先前获得的背景知识等方面的差异是对知识沟产生影响的因素之一。受到良好教育的人可能对某个问题早有了解，也可能通过以往的媒介接触而对此有更深入的了解。因此，相较于知识水平较低的人，知识水平高的人对大数据时代所传播的信息有更好的理解能力与辨识能力。

正如亚里士多德所说的，整体大于部分之和。随着大数据的出现，数据的综合比部分更有价值。当我们将多个数据集重组在一起时，通过相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。大数据的相关关系分析法更准确、更快、而且不易受偏见的影响。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。这一点在大数据产生之初就有很清晰的体现。2009年甲型H1N1流感爆发的时候，谷歌凭借着其大数据的基础，对海量的数据进行分析，获得深刻的洞见。

此外，大数据时代要求穷尽一切相关样本，搜集尽可能全面的数据，数据量的大幅度增加会造成结果的不准确性，与此同时，一些错误的数据也会混进数据库。这便使得受众所获取的数据具有混杂性，而非精确性。不能鉴别信息真伪的受众甚至将错误的信息继续传播给其他人，这样，错误的信息不断扩散，影响更多受众。因此，只有受众有较高的知识水平，才能更快地、更准确地鉴别出大数据中的不准确信息，更好地吸收海量的大数据，从而提升自己的知识储备。

2、受众的社会地位不同，知识获取量不同

明尼苏达小组认为，社会经济状况好的人和社会经济状况差的人在传播技能上是有区别的。同时，社会经济状况好的人可能有更多的相关社会联系。也就是说，这类人可能与同样了解公共事务和科技新闻的人们有交往，并且可能与他们就此类问题展开过讨论。

CNNIC发布的《第33次中国互联网络发展状况统计报告》显示，当前网民中收入多集中在2001-3000元和3001-

5000元之间，在总体网民中占比分别为17.8%和15.8%。500元以下及无收入人群占比为20.8%。在8000元以上的只占5.1%，无收入的占到9.7%。从职业上来看，学生依然是当前网民中规模最大的群体，占比25.5%，个体户/自由职业者构成网民第二大群体，占比18.6%。企业公司中管理人员占比为2.5%，一般职员占比为11.4%，而无业（下岗或失业）人群也占10.2%的比例。由此可以看出，在上网的人群中，依然存在经济收入、职业方面的差距，换言之，在当前中国的网民中，社会地位差距依然明显，这在一定程度上影响着他们在大数据时代中对知识量的获取。

娱乐新闻外、政治新闻、财经新闻等多受社会地位这一因素制约。涉及重要决定的政治、经济类的消息大多是在小众范围内传播，即在社会地位较高的人群中传播，之后才可能传向社会地位低的人群。社会地位高的人群总是有更便捷的途径去掌握第一手资料，同时，也更有可能与同样了解这些政治经济新闻的人们有交往，并且可能与他们就此类问题展开讨论。在此基础上，在大数据时代中，即使有同样的数据信息，社会地位较高的人还是比社会地位低的人更有可能獲取更多的知识量，从而产生知识沟，并且知识沟呈不断扩大的趋势。

3、受众的兴趣不同，知识获取的深度与广度不同

选择性接触、接受和记忆的机制是导致知识沟产生的因素之一。在大数据时代，受众面对的是未经筛选或较少经过筛选的涉及范围甚广的海量信息。这种情况下，受众对什么感兴趣，对什么不感兴趣，很大程度上决定着其接触信息的深度与广度。如果受众不能找到与他们价值观和态度相协调的涉及公共事务或科技新闻的信息，他们就可能对此类信息兴味索然，从而不能获取知识，进而与感兴趣的受众之间产生知识沟。

这一因素在2010年一项对微博用户行为的调查中得到了较明显的体现。这项调查对个人使用微博的目的进行排行，有超过一半的用户微博使用率集中在记录心情或者是娱乐休闲，“了解最新发生的信息”的使用率达到34.9%，而拓展知识面达到34.42%。④由此可见，微博用户的使用目的主要为展示自我以及娱乐。尽管人们可以通过微博获取大量的信息，但由于其本身碎片化、个人化的特点，微博的大数据并不能用来缩小受众之间的知识沟，甚至在一定程度上扩大了受众之间的知识沟。

此外，笔者认为，大数据时代下，并非所有受众都是满足于“是什么”的状态。因为一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么”时，我们就会继续向更深层次研究因果关系，找出背后的“为什么”。此时，愿意继续向深层次挖掘“为什么”的人群与只满足于知道“是什么”的人群之间就会产生知识沟。

马修·方丹·莫里是一位很有前途的美国海军军官，也是大数据的最早实践之一。由于一次意外受伤，他被美国海军任命他为图表和仪器厂的负责人。面对库房里的航海书籍、地图、图表和航海日志，因为他对海洋和传统的航海路线的好奇，他将这些数据汇总，绘制成了表格，将整个大西洋按经纬度分成了五块，并按月份标出了温度、风速和风向。经过整合，他著成了《关于海洋的物理地理学》一书，书中的数据为航海家们和其他受众提供了更为有效的航海路线。笔者认为，莫里与其他人之间的知识沟在于他对航海事业的兴趣。他更愿意继续挖掘传统航海路线行程的原因以及这些传统航海路线是否可以做以改善，而不是满足于已有的航海路线，仅仅拘泥于“是什么”。□

参考文献

①张国良：《20世纪传播学经典文本》[M].复旦大学出版社，2003

②赛佛尔、坦卡德：《传播理论：起源、方法与运用》[M].华夏出版社，2000

③何志钧，《理解大数据时代》[J].《新闻研究导刊》，2013（5）

④唐天奕，《微博时代的“知识沟”表现》[J].《青年记者》，2013（18）

（作者单位：中南财经政法大学新闻与文化传播学院）

责编：姚少宝