大众传播模式vs计算传播逻辑

“在传播研究引进中国的过程中，拉斯韦尔的《社会传播的结构与功能》向来被认为是一篇重要的启蒙文本……中国的传播学教科书里不但重点介绍这篇文章中提到的传播的‘5W’模式和大众传播的社会功能，甚至大部分教材的框架还以‘传者—媒介—内容—受众—效果’这五个部分为结构。”^[1]这篇论文一问世就受到了广泛的关注和普遍的赞誉，学术界甚至毫不吝惜溢美之词地将之奉为传播学的独立宣言。这篇论文开篇第一句话所涵盖的5W传播模式深刻地影响了传播学研究的关键问题与核心价值。这一句话是：“谁？说了些什么？通过什么渠道？对谁说？有什么效果？”（Who？Says What？In Which Channel？To Whom？With What Effect？）后来的研究者将之总结为5W传播结构并在此基础之上引申出了直到今天依然占据传播学研究领域的五大经典议题，即控制分析、内容分析、媒介分析、受众分析和效果分析。

与5W传播结构密切相关的，这篇经典文献还提出了传播三功能学说，用拉斯韦尔本人的原话来说就是：“我们感兴趣的不是切分传播行为，而是将其视为与整个社会过程相关的一个整体。任何过程都可以用两个参考框架即结构与功能来考察。我们的传播分析涉及具体功能，能清楚辨析者有三：（1）守望环境；（2）协调社会各部分以回应环境；（3）使社会遗产代代相传。”^[2]尽管国内外传播学界关于三功能的提法还存在大量的探讨与争论，但任何对传播功能的研究都无法绕开拉斯韦尔及其这篇论文。“功能决定结构，这个逻辑是标准的结构功能主义，因此，在传播学上，将结构功能主义引入传播学并奠定传播研究基石的人确实非拉斯韦尔莫属，有学者甚至认为拉斯韦尔是传播学主流学派唯一的创始人。”^[3]这篇论文发表以来，无论是5W还是三功能，都深刻地影响并塑造了全球范围内的传播学研究范畴，并且随着时代的变化和科技的迭代历久弥新。

经典的学术理论就是这样，不但能够经受住时间的洗礼和众人的批判，而且能够在不同的时空与场景下不断地解构与重构自身。在算法、大数据、人工智能等核心技术驱动社会变革的当下，经典传播学的研究也在通过计算主义的思维和工具不断地完善着自身的学科体系和理论框架，并逐渐形成了计算传播学的研究新范式。新思维、新逻辑、新工具、新范式对包括拉斯韦尔5W模式在内的传播学经典的理论产生了怎样的影响？它是彻底摒弃了传统的研究框架，还是在新的技术视野中改造着过去的传播流程或重建着传播学的巴别塔呢？

从国内对于计算传播学进行研究的现存文献来看，研究者们主要是从计算传播学作为计算社会科学的一个分支学科这一视角为切入点来展开相应观点探讨和方法建构的。计算社会科学是信息技术和社会科学相互作用、相互结合所产生的一门新兴学科，“它所侧重的研究对象是比较复杂的社会现象和群体现象，更加注重的研究方法是依托于计算机技术的‘社会计算’，其研究工具更为主要的是获取大数据的计算机及大数据网络。”^[4]计算传播依赖于先进的计算机技术、传感器技术、大数据技术、物联网技术、人工智能技术、深度学习技术等本轮技术革命浪潮中已经或者正在取得突破性进展的技术集群，综合运用强大的计算能力和高效的算法模型，对各大传播要素和各个传播环节中所涉及的信息生产、内容分发、广告投放、用户分析、效果监测、舆论管理等方面进行了全新的解构与重构。今天的计算传播学在基础设施以及建立在这些基础设施之上的传播观和方法论等方面与过去的大众传播学存在着本质的差异。(www.xing528.com)

计算传播学研究和实践能够发生并快速发展的关键基础在于互联网以及因为互联网的普及所带来的爆炸式增长的大数据，“与数据打交道将会成为传媒领域的一项新技能，数据分析将会植入任何一家媒体的生存与发展基因中去，从而改变媒介产业的思维方式和实践方法。”^[5]可以说，大数据已经成为计算传播学这门分支学科的根基所在，对于方兴未艾的计算传播学而言，数据是水、是空气、是土壤、是生产要素、是基础设施。“与传统社会科学通过问卷调查形式获得的数据不同，我们可以借助种种新技术获得长时间的、连续的、大量人群的各种行为和互动的数据。这些数据为我们研究动态的人际交流、大型社会网络的演化等方面的问题提供了坚实的基础。”^[6]正是因为传播学能够运用全新的技术、全新的思维、全新的方法对海量的用户行为数据进行低成本、高效率的采集、处理、挖掘和应用，我们才得以有机会将数据主义和计算主义的思维嫁接到传播学的研究中来，升级传播学的认知层次和理论框架从而形成新的传播观和方法论，或曰传播学研究和实践的新范式。

新范式的出现为传播学领域通过数据主义和计算主义思维与方法来解构和重构传播研究的研究者和实践者们展开更加具体、深入和完善的探索，提供了未来较长一段时期内相对比较统一和稳定的理论框架或逻辑规则。其传播观和方法论的核心思路是，在社会传播从同质化的大众传播模式向异质化的智能传播模式转向的变革时代，用数据主义和计算主义的研究方法“弥补传播学研究在量化方法上过去所存在的缺陷，并进一步将含糊不清的有效传播向前推进为具化的精准传播，从而在智能传播时代实现用户、场景和内容之间的精准匹配。”^[7]作为当前传播学理论研究和实践应用的最新进展，计算传播学所开启的新范式无疑有助于帮助我们厘清并诠释当下纷繁复杂的传播现象及其内在机理。事实上，在已然开启的智能媒体时代，计算传播学对经典传播模式的认知方式和实践方法都进行了大胆而有益的突破和创新，通过对传统模式的解构与重构提升了我们理解和诠释传播事件、传播现象、传播问题和传播原理的广度与深度。