计算传播学：重新解读信息分享

其次我们需要重新反思什么是传播。过去的传播经常会停留在新闻报道、舆论宣传、产品推广、广告轰炸等具体形式上面，它所采用的模式也是一对多的广播模式或者有计划有步骤的网络传播逻辑。但无论是大众传播还是网络传播，其本质都是人找信息。试想一下，我们去报刊亭购买一份《中国经营报》，是不是人找信息？我们拿着电视机的遥控器从频道1开始按键一直按到最后一个频道再跳回到频道1，是不是人找信息？还有，我们通过百度、谷歌搜索某一条新闻资讯，我们通过京东、天猫搜索某一件商品，是不是人找信息？都是。

事实上，传播学这些年来一直都在研究的问题就是怎样进行有效地传播信息，我们来看传播的定义：传播是指两个相互独立的系统之间，利用一定的媒介和途径所进行的、有目的的信息传递活动。信息传播过程是一种信息分享过程，双方都能在传递、交流、反馈等一系列过程中分享信息，在双方的信息沟通基础上取得理解，达成共识。在这个意义上，我们会发现传播本身具有目的性、互动性和分享性，而实现传播的目的、互动和分享的方式大致有两种：一种是我们前面所说的搜索，也就是人找信息；另一种是与之相反的思路——过滤，也就是信息找人。(www.xing528.com)

在信息找人这个方面，我们使用最多的两个应用程序在朝着两种不同的过滤方向演进，它们分别是微信的朋友圈和今日头条的推荐。朋友圈是一种基于社交关系的信息过滤，它的基本假设是，你的朋友喜欢的信息通常你也有可能会喜欢，因此，朋友圈中展现在我们眼前的信息流都是我们的朋友生产、分享或转发的信息。今日头条的算法推荐是基于大数据和人工智能技术的一种信息过滤，它的基本假设是，阅读量高的信息应该被推荐给更多的具有某种特征或打了某一标签的用户，而你的阅读历史记录则是系统向你推荐具体内容的重要数据参考，因此它为你量身定制的推荐频道中几乎都是与你经常点击的内容高度相似或相关的内容。从人找信息到信息找人的传播逻辑变化，并不只是人与信息在传播公式中位置的简单变化，更重要的是这种变化反映了基于智能媒体的信息生产方式、内容消费方式和用户娱乐方式的本质变化。