APP下载

大数据环境下社会信息异化现象成因分析

2018-11-21韩家宝

创新科技 2018年7期
关键词:异化大众现象

韩家宝

摘 要:大数据环境下,信息在社会生活中的传播渠道和方式都发生了改变,在为大众搜集、获取信息带来便利的同时,也产生了一些负面效应,出现了诸多社会信息异化现象。了解这些现象产生的原因有助于维持大众在海量信息面前的主体性,有效规避一些无价值、虚假的信息。

关键词:大数据;信息异化;成因

中图分类号:G201 文献标识码:A 文章编号:1671-0037(2018)7-90-4

DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.07.024

Abstract: The communication channels and modes of social information have evolved in the background of big data. It brings public convenience to collect and obtain information, but also produces some negative effects, such as various social information alienation. We should know the causes of those phenomena, which is meaningful for the public to keep subjectivity and avoid some worthless or false information in the mass information.

Key words: big data; information alienation; causing factor

日新月异的信息技术以及与日俱增的信息发布平台,不仅拓宽了信息的传播途径,而且也使得大众自身成了信息的发布源。大数据环境下产生的信息,虽然具有数量庞大、传播速度快、更新周期极短的优点,但也存在价值密度降低、真实性下降及非理性等问题,导致诸多信息异化现象的产生,削弱了大众对社会信息的甄别能力。

1 国内外研究现状

本文选取中国知网《中国学术期刊网络出版总库》《中国博士学位论文全文数据库》及《中国优秀硕士学位论文全文数据库》为统计源,以“主题”为检索项,选取“信息异化”为检索词,并在“全文”字段中匹配“精确”,选择时间范围为2003—2018年,对有关信息异化的文章进行全面检索,共检索出相关的文献134篇。对这134篇文章设置节点为6过滤后进行统计分析,了解我国关于信息异化的研究现状。本文对信息异化的研究主题进行简略分类,归纳整理得到表1。

关键词统计分析表明目前国内信息异化文献研究内容主要集中在4个方面:信息异化的特性、信息异化的原因、信息异化的表现形式及信息异化的控制。以“大数据”和“信息异化”这两个关键词为检索条件,却并未检索到有关文献,换为“自媒体”“微时代”“互联网”等相关的词进行重新检索,也仅搜索到7篇文献。这说明关于大数据背景下信息异化现象的研究仍需丰富和完善。

以Web of science作为检索系统,以“information alienation”为检索词,篇名作为检索项,时间选择为2003—2018年,共检出8篇文献。其中,只有两篇涉及互联网及社交媒体,说明国外就信息异化现象与大数据相关的研究也比较少。

2 信息异化的定义

2.1 信息与社会信息

信息与社会信息在概念上并不是等同的。随着信息技术的不断发展进步,信息开始具有“现实物质性”的特质,实现了从信息到社会信息的飞跃。社会信息简单地说是指人们创造的信息,主要以语言、文字、数字、图表等为表达形式。

大眾所处的人类生活中,信息传播实际上就是社会信息的传播,主要强调传播是人与人关系中赖以成立和发展的机制——它包括一切精神象征及其在空间中得到传递、在时间上得到保护的手段[1]。作为人类特有的传播活动,社会信息的来源主要有两大方面:①人们对自然界现象观察研究所得到的信息;②人们构成社会时,由于沟通以及反映和交流人们的感情、意识的需要所产生的信息。文中提到的信息指的都是社会信息。

2.2 大数据环境下信息异化的定义

麦肯锡在2011年10月指出,大数据可以来源于社交媒体网站、智能手机,以及包括个人电脑和笔记本电脑在内的消费设备[2]。这些数据来源使得大数据环境下的社会信息异化现象产生了新的特点。

信息异化是哲学领域中的异化理论思想和信息科学本身的特点结合而成的一个综合概念[3]。目前,学者对信息异化的定义有多种解释,其中主要观点是:信息异化是指人们创造的信息在生产、传播和利用等过程中,由于受到各种因素干扰,在信息生产与信息消费之间产生了矛盾,使主体丧失了控制信息的能力,导致信息丧失原有的内涵并反客为主地演变成外在的异己力量,即变为支配、制约和控制人的力量[4]。人本是信息的生产者、创造者,是信息的主体,但是由于人们对信息的过分依赖,反而使人们在信息面前丧失了主体性,即丧失了控制信息的能力,被创造的社会信息所影响。信息异化根据其特征和影响方式的不同有如下分类。

①数量异化。在获得较少信息数量的情况下定论或偏重某一方面的信息,而对其他方面的情况没有认知。

②质量异化。获取信息的途径及渠道不正规,导致接受的信息、数据、资料不准确,甚至错误。

③主观异化。受教育背景、经验经历等因素的影响,根据个人兴趣爱好捕捉所要关注的信息并进行主观臆测,不去了解真相,并且主观增添不合理的内容。

④传递异化。社会信息传播中的信息链过长,信息在传递过程中,会遭受损耗、失真等,遗漏了原始信息的某些内容。

⑤认识异化。在信息表达中,一词多义及一句话在不同的断句会出现不同的语义等情况,使受众对信息源的理解不准确,甚至产生误解,以致终端不能正确表达原信息源的信号。

3 大数据环境下的社会信息异化现象

3.1 海量的虚假信息现象

微信、微博及直播平台已然成为信息获取和传播的重要途径,并且产生了大量的信息。这些信息没有经过严格的筛选,内容的准确性及真实性没有得到确认,有些虚假信息一经发布,很多用户便会跟风转发,甚至发表不正当言论。

信息效果在很大程度上取决于媒介的报道。大众媒介在信息传播过程中扮演着相当重要的角色,它有时会不厌其烦地重复话题,有时强调重点,有时轻描淡写[5]。新闻的关注度、浏览度都取决于这些行为,当某一信息经过海量转发后,大众则会将这一信息划分为真实的信息,也正因为如此,很多被大量转发的虚假信息最后以假乱真。

3.2 人为化的信息偶遇现象

信息偶遇这一概念是由Sanda Erdelez在1995年正式提出的,指在未预期的情景中,个体意外获得有兴趣或可用的、以解决问题的信息现象[6]。这种非主动的信息获取方式,使得大众总会接收到各种社交网络平台推送的信息,或者在搜寻信息时,链接到某些营销号人为化传播的相关话题。

大数据环境与传统环境相比,其丰富的信息资源和碎片化的信息传播模式为信息偶遇提供了更有利的条件。当今是信息大爆炸的时代,网络平台上每秒钟都在产生大量的信息,信息更新速度令人叹为观止。大数据环境下,大众在没有目标、随意浏览时,更容易产生信息偶遇现象[7]。很多商家及一些营销号也利用此机会,向受众推送信息,例如在微博平台中,可以发现不同的用户总会较为容易地接收到某一类信息,信息偶遇现象已人为化。

3.3 加剧的“信息快餐”现象

大数据环境下,大众的阅读方式发生了深刻的变化,如今动动手指,大量的文字、图片、音频、视频就会呈现在眼前,阅读方式变得简便快捷。面对网络平台上数量大、种类繁多的信息,用户大多会选择“快餐式”阅读,短时间地去获取一些东西,只看事物的表面,排斥思考。这种“快餐式”阅读习惯使大众获取的信息浅薄化、表面化、功利化,浅阅读代替了深度阅读,浏览阅读代替了精读,热点阅读代替了目的性阅读。

大众也逐渐融入这种信息获取方式中,因此,诸多APP、网页等信息发布平台也根据这种快速阅读方式,推送以通俗娱乐为主的信息。信息的发布方和获取方从之前的信息传递、阐释关系转变为商品的生产与消费关系,信息的阅读行为转变成商品的消费行为。消费过程既体现着商品的交换价值和使用价值,也体现着商品的社会生命和文化生命的形成、运动、转换和消解的过程。这种“信息快餐”现象一定程度上造成了发布的信息商品化,也使得传播的信息失去了社会生命和文化生命。

4 成因分析

4.1 自媒体产生大量的非理性数据

媒体的发展先后经历了传统媒体、新媒体以及自媒体3个不同的时代。当今时代的“自媒体”概念最初是在2002年由美国的信息技术专栏作家丹·吉尔莫提出的,他认为“自媒体”最大的特点是“草根”,即具有私人、平民、普泛、自主等特征的普通传播者,其本质是“we”。这意味着普通大众只要借助于科技手段,也可以自由地生产并传播信息。正是因为其“草根”这一特点,个体网民成为舆论生产的主体,他们所表达的意见带有浓厚的主观性、随意性、情绪性,并非基于事实、真相、理性。一旦有事件触碰到他们深层次的意识和心理,大众就会根据自己的喜恶对个人、群体、事件做出非理性的判断,不去追溯真相而仅仅倾向于宣泄个人情感。

维纳和申农在信息控制论中描述信息冗余问题时指出,在信息传播速度日益加快,对信息数量的要求越来越高之时,很多信息开始被重复出现和转载。自媒体环境下,信息发布过程中的筛选、剔除、重新编辑等处理措施被弱化,冗余信息被大量复制传播,无形中强化了非理性信息。

4.2 大数据技术的产生

预测是大数据技术的核心价值,它利用云计算、NLP、Hadoop、No SQL等大数据技术对海量数据进行提纯,使得分析者能够对用户进行精准的行为预测。大数据环境下,通过手机、网络以及传感器等数字化系统,包括偏好在内的几乎所有的东西都可以被数字化测量,人、物、环境构成一个互联互通的系统,形成了前所未有的巨大数字资源。在这些大数据技术的驱动下,文化生产呈现出明显的商业化控制和选择的特点。受经济利益驱动,大多数的文化生产商利用大数据相关技术来分析、预测文化消费者的需求和爱好等行为习惯,生产出大量迎合大众口味的、具有市场针对性的文化产品,从而提供娱乐和消遣服务。商业化的信息生产日益加剧,大众所面对的信息生态环境日益嘈杂。

4.3 大众面对大数据的主体意识弱化

在物理学领域,“自然界里是没有真空的”,这个观点同样也可以运用于人类心理。人类在主观上都有认识和理解周围环境的需求。当发现自己处在一种新的情境下时,即處在一个认知的真空中时,人们就会有一种不安的感觉。大众在大数据环境下,对大多数信息的真实度都是无法判断的,从信息经济学的角度来说,面对信息不对称时,大众对该新闻相关信息的知识和事实性都无从考证,所以大众只能选择无条件地去接受该信息。这种被动接受让大众所获取的信息价值大打折扣。

在大数据环境中,人们总怕错失有价值的信息,大众多数人会强迫自己大量阅读和浏览信息来安抚大数据带来的这种不确定感和不安感,也因此导致了音讯的增加。音讯的倍增从根本上损害了大脑对信息与噪音进行辨别的能力。这种现象也导致大量的信息在进入大脑的过程中不能经过系统化的处理,大脑会难以承受接收到的信息,从而导致大众在大数据面前丧失了主体性。

5 结语

由于大数据环境下自媒体的诞生、大数据技术的发展以及大数据环境下大众获取信息和阅读方式的改变等原因,社会信息异化现象呈现出了新的特点,海量的“虚假信息”、人为化的“信息偶遇”、加剧的“信息快餐”等现象,让大众处在一个信息价值难以甄辨的信息生态环境中,甚至会引起诸多信息犯罪事件。在海量信息簇拥的时代,大众应该有意识地规避这些社会信息异化现象,才能获得自己所需的有价值信息,在信息爆炸的时代保持自己的主体性。

参考文献:

[1] 杨文祥.论信息管理学的概念与概念体系[J].情报科学,2000(3):275-280.

[2] Big data:The next frontier for innovation,competition and productive[EB/OL].(2011-05-01)[2018-05-12].https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation.

[3] 刘涛.对信息概念的哲学思考[J].情报理论与实践,2002(6):408-409,440.

[4] 孙瑞英.信息异化问题的理性思考[J].情报科学,2007(3):340-344.

[5] 马克斯韦尔·麦库姆斯.议程设置[M].北京:北京大学出版社,2008.

[6] 杨敏,谢阳群,谢笑.社交媒体软件的信息偶遇研究[J].图书馆学研究,2016(6):65-68,9.

[7] 阳玉堃,黄椰曼.社交网络环境下用户信息偶遇行为影响因素研究[J].数字图书馆论坛,2017(6):65-72.

猜你喜欢

异化大众现象
拒绝异化的人性之光
大众偶像
一汽-大众ID.6CROZZ
上汽大众ID.3
对《1844年经济学哲学手稿》中“异化劳动”的探析
第四章光现象
你能解释下面的现象吗
猜谜语
奇异现象传真
大众科技