作者:常江(深圳大学传播学院教授、深圳大学全球传播研究院研究员,本刊学术顾问)
来源:《青年记者》2024年第10期
导 读:
本文从新闻公共性价值理念出发,提出全球数字新闻生态下广泛存在黑箱效应、信息失序和舆论极化三种失范现象。
一、引言:数字时代的新闻公共性
人类新闻实践与全球新闻业态在数字化进程中经历着持续的结构震荡,这不仅提出了一系列有待回答的现实问题,而且也不可避免地导致了传统新闻伦理与规范的衰落。一方面,数字新闻的本质是一种关系,这意味着新闻生态的秩序由行动者之间的交互法则而非特定行动者的行为惯习所决定,这无疑让数字新闻实践的道德意涵变得比过去更为复杂。另一方面,新闻工作的非职业化导致开放和介入的新专业理念的形成,整个新闻生态朝多元主体并存、人机深度交互的方向演化,从而令过去那样可为全行业普遍认可与奉行的新闻规范几无存在的可能,新闻业在享受技术革命带来的源源不断的创新红利的同时,也深深地陷入了失准和无序的熵增状态。
然而,无论技术如何进步、业态如何革新,人类新闻实践的公共性价值底色不应改变——这是新闻维系自身认识论地位、历史角色和文化不可或缺性的关键所在。新闻公共性尽管在欧美与中国语境下有不尽相同的含义,但它们都不约而同地指向了对公共生活(public life)的支撑和对信息民主的倡导。因此,数字新闻学将公共性视为其规范理论的一个核心概念,是新闻实践发展的一个基础的应然维度,主张新闻实践无论何时都必须致力于描绘公共生活现状、维护特定社会制度下的一般性公共利益,并通过不断完善专业理念与行动规范追求民主的公共文化目标。[1]而我们对于数字新闻的理解,也不应仅停留在观察和解释的层面,更要保持价值维度的检视和批判。
具体而言,我们应当对全球数字新闻生态下广泛存在的三种失范现象给予密切的关注,本文将其归纳为黑箱效应、信息失序和舆论极化。这三种失范现象指向了数字新闻实践天然的反公共性倾向,为新闻伦理和新闻规范理论的发展指明了方向。
二、黑箱效应:新闻传播过程的不透明
所谓黑箱效应,指的是数字新闻传播过程的不透明性。具体来说,有两种黑箱效应最为显著:一是数据来源的不透明,二是分发原理的不透明。
数据是数字新闻行动的一种重要的触媒,数字新闻生态下大量信息、叙事和关系的形成由结构化数据库、被行动者发掘的数据以及来自用户的行为数据所驱动。如果我们将数字新闻生态视为一部不停运转的机器,那么弥散于网络空间各个角落的数据就是它的基础燃料。不过,与传统媒体时代的“信息源”由机构权威背书不同,当下新闻实践所倚赖的数据几乎没有任何“准入”门槛,是一种滤除了一切文化政治标准的、几乎纯粹意义上的“生产资料”。这其中既有来自专业社会部门、行业领袖、科学研究和完备统计方法的高质量数据,也包括大量来源不明、富含偏见、被不同操纵性力量所污染的数据。对于缺少必要技术支持的非专业类新闻行动者来说,查明不同数据的来源并对其有效性作出准确判断几乎是不可能完成的任务,整个数字新闻生态因此丧失一致的生产标准。
由于数据来源的丰富多样是新闻样态和文化创新的直接动力,因此在数字新闻实践旺盛的创造力和生命力的背后始终隐藏着深刻的真实性危机。在前数字时代,真实被视为新闻不言自明的哲学品质,围绕新闻生产形成的全部规范都基于维护新闻真实的价值目标展开。但在当下,由于整个新闻实践过程的数据化,以及数据主义成为弥漫于新闻生态的流行意识形态,[2]真实性也逐渐演变成一个“操作性概念”,因为面对高度不透明的数据环境,我们已无法在认识论意义上认定“何为真”可知,只能通过如事实核查这样循环不停的补丁式行动,来让自己相信新闻仍在努力接近真实。近年来,越来越多的新闻行动者意识到数据黑箱对新闻权威的损伤,因此呼吁以“开源”(open-source)来对抗不透明,通过提升开放性并加大数据供给的方式来稀释低质量数据、被污染的数据以及被操纵数据制造的恶劣生态。[3]这种努力即使在平台资本主义的强大压力下,也取得了一些令人瞩目的成绩。
而新闻分发原理的不透明,则主要源于支配平台信息流通的推荐算法技术。算法通过将自身内嵌于平台的用户连接与内容流通机制,逐渐成为宰制性的新闻分发架构。在形式上,算法依照用户行为数据为其生成画像,并据此向用户提供高度适切的、个性化的新闻套餐,从而显著降低了用户搜集与整合新闻的时间成本。但实际上,由于几乎所有平台的算法原理都不对外公开,因此人对新闻的接触成为不可溯源的经验——我们永远也无法确切地知道为何一个事件会变成新闻而另一个同类事件却永远不会被公众关注,我们也永远无法确切地知道每天通过各类平台App“找到”自己的新闻究竟是如何做到这一点的。有研究者用“新闻偶遇”来形容这种数字化的新闻经验模式,[4]是非常精确的。
算法原理和架构的黑箱极难被拆除,除了因为其本身的复杂和不透明外,也源于人工智能超越人类认知的进化速度。早期的算法仍可被视为嵌入平台生态的一种外接装置,虽然功能强大,却只扮演较为单一的发行角色:基于用户行为数据生成新闻推荐方案。但随着生成式人工智能的迅速成熟,算法架构迅速向“上游”拓展,与专事内容生成的内容机器人无缝衔接,建立起几乎完全无需人类参与的新闻流程。研究显示,普通读者几乎完全无法分辨算法生成的新闻、人类记者撰写的新闻和人机协同制作的新闻,这一经验事实又进一步抵消了大众尝试拆除算法黑箱的动力——既然自己所获得的新闻体验并未受到什么影响,为何要摒弃一项先进的技术呢?因此,在未来,“人类新闻”和“自动化新闻”或将因为强大且极不透明的算法架构的存在而彼此分裂,而前者将以更鲜明的反连接和介入性姿态,通过一系列旨在绕开算法系统的新闻行动,形成与后者相颉颃的亚生态。[5]
三、信息失序:新闻标准的缺位
所谓信息失序(information disorder),指的是低品质信息在新闻生态下被大量生产和广泛流通的状况。数字化进程带来了新闻制作准入门槛的降低、新闻把关机制失灵,以及由平台和高科技公司所纵容的新闻操纵的泛滥,最终导致“劣币驱逐良币”成为新闻业的常态。
在数字新闻生态下,信息失序体现为三类低品质信息的海量增值与持续扩散,分别是不实信息(misinformation)、虚假信息(disinformation)以及恶意信息(malinformation)。不实信息指的是存在事实错误但没有主观传播恶意的信息,它在很多时候是由数据污染和个体知识结构偏差所导致的,如新冠疫情时期大量真假莫辨的病毒溯源新闻。虚假信息的影响最为恶劣,它指的是既存在事实错误又被主观恶意传播的信息,在很多时候体现为刻意被炮制出来的谣言或假新闻,其目标则在于操纵大众认知以谋求特定政治经济利益。而恶意信息则指不存在事实错误却被主观恶意传播的信息,比如建立在暴露他人隐私基础上的新闻爆料等。[6]这三类信息影响力各异,且关涉行业规范、新闻伦理以及大众媒介素养等复杂议题。但从数字新闻生态的视角看,它们都指向了同一个症结,那就是新闻标准的缺位。
品质(quality)是一切文化生产部门确立自身在社会生活中的合法性与权威性的依据。在前数字时代,信息失序之所以没有大规模发生,在很大程度上就是因为新闻业在历史中形成了门槛极高、壁垒森严,甚至颇为“僵化”的品质标准。传统新闻标准由三种牢固的制度文化所维系:一是新闻专业主义与行业伦理对职业新闻人的严格约束,二是疏离且程式化的新闻文体和叙事,三是分工明确、时间节奏稳健的新闻工业体系。然而,在数字新闻生态下,上述三种制度文化纷纷破产。客观性理念让位于介入性、大众化的媒介行动主义,正在成为数字新闻专业主义的新内涵;[7]技术和工具创新培育了层出不穷的交互式乃至沉浸式新闻样态,新闻在形式上加速液化甚至充满挥发性;平台对新闻生态的强势介入破坏了传统意义上的新闻工业体系,对用户注意力的尖锐竞争令新闻实践获得了一种高度碎片化的后工业形式。尤其值得关注的是,随着生成式人工智能成为活跃的技术类新闻行动者,虚假信息和恶意信息的生产与流通成本都极大降低。基于其强大的自然语言处理和机器学习能力,人工智能可以利用个体在互联网空间留下的各种数字痕迹炮制出毫无事实依据但比真实信息更具临场感和可信度的“深度伪造”(deepfake)信息。名人、女性、弱势群体是深度伪造最主要的受害者。如此一来,信息失序不仅导致了认知混乱,更直接地纵容了网络犯罪的发生。[8]
信息失序危害巨大,是数字时代公共生活最主要的敌人之一。原有的新闻标准逐渐为数字基础设施的“连接为王”“效能至上”法则所取代,新闻也越来越难以发挥自身作为信息品质标尺的作用。在最直接的意义上,不实信息和虚假信息的泛滥会使新闻生态丧失标识现实与真相的文化政治角色,在全社会范围制造大规模的精神幻灭(mass disillusionment),对文化本真性和公共生活健康构成难以修补的伤害;而虚假信息和恶意信息的肆虐则会通过侵害个人隐私、威胁信息安全加速侵蚀本已脆弱的社会信任,在加剧群体对立、破坏社区的同时,为各种形式的网络暴力创造土壤。而在更深刻的维度上,信息失序无疑是人类文明本身在机器逻辑日盛的数字时代走向衰落的标志。构建并捍卫优质的信息环境既是宣誓效忠历史与逻辑的投名状,也是文化与政治民主理想的入场券。因此,对抗信息失序应当是新闻学义不容辞的价值使命。
四、舆论极化:新闻专业文化的羸弱
舆论极化(polarization)即极端化、两极化的舆论结构,是数字新闻生态下群体观点与意识形态的一种常态。由于交流的情感化和共识机制的缺失,由数字新闻实践所构建的舆论环境往往鼓励极端表达、放大观点冲突,并对话语暴力持宽容态度。[9]
舆论极化的形成是黑箱效应和信息失序演化的必然结果。黑箱效应意味着整个新闻生态的不透明。用户被高度茧房化的新闻套餐包裹,形成单一和偏倚的新闻经验,其原有的价值立场因此而被不断强化,持续压缩交流理性的话语空间。而信息失序则标识着劣质新闻对用户判断力的干扰乃至操纵。大众难以从常规媒介接触中获得充分、有效且“负责任”的信息,其思维方式进而逐渐背离常识和逻辑,最终陷于非黑即白的二元认知框架。在社会结构维度上,舆论极化表面上呈现为观点或态度的冲突,但实际上则折射出人群的区隔以及社会分层的板结化。藉由极化的舆论结构,数字新闻生态更多指向了一种分裂的媒介文化——它放大人与人之间原有的差异,并将这种差异政治化,传统新闻业的价值调和功能因此而走向衰落。
舆论极化不仅体现为偏激个体的极端表达的汇聚,也深刻地重塑了主流新闻业态的意识形态光谱。总部位于美国科罗拉多的媒体观察机构Ad Fontes Media从2016年开始推出年度“媒体偏见报表”(Media Bias Chart),对欧美国家主流新闻机构的意识形态偏向进行描述,而过去8年的数据显示即使是那些被认为品质上佳、姿态中立的老牌传统媒体,也日益呈现出鲜明的倾向性,甚至直接卷入党派政治。主流新闻机构主动服膺极化的逻辑,主要出于技术和经济方面的原因。在技术上,高度依赖社交媒体实现新闻分发与用户触达的新闻机构努力适应平台的架构和规则,这意味着它们必须摒弃过去那种与受众之间的疏离关系,而须与之建立更加亲密的情感关联。而在经济上,新闻机构在数字时代的生存不得不遵从整个互联网商业体系下的流量法则,而极端表达、话语冲突和意识形态争论往往是最为猛烈的流量催化剂。[10]至于那些原生于互联网环境的数字新闻机构——包括新闻网站、新闻博客、协同新闻平台等——则对传统新闻理念和价值标准并无历史认同,它们虽被视为新型、前沿的新闻行动者,但本质却是致力于将数字新闻商品化的科技初创公司。
诚然,一切新闻都有偏向性,一切舆论环境也都呈现出不同程度的内在冲突性,但数字新闻生态所塑造的极化舆论结构却是一种全新的历史状况——它最主要的危害并不在于“中立”的缺失,而在于协商空间的逼仄。千人千面的新闻套餐必然导致共同新闻经验的匮乏,从而使得建设性的公共讨论成为无本之木。[11]大家所见、所感知的事实都是彼此不同甚至截然相反的版本,又何谈就同一事实的意义形成共识呢?因此,极化的舆论结构造就了数字新闻生态下一种极为深刻的文化危机,那就是新闻的非专业化所导致的民粹主义对协商民主的持续挤压。
因此,对舆论极化进行修补乃至匡正,需要建立在新闻业始终保有某种专业文化成色的基础之上,这也就意味着新闻永远不应当成为一种完全的大众行动主义,而须始终坚持特定的品质标准。与此同时,对于多元新闻行动者和网络用户来说,如何为自己的介入式实践赋予建设性意义也至关重要——这种负责任的介入性,正是一种属于大众的、既高度开放又忠于公共性价值理想的数字新闻专业主义的文化基础。[12]
五、结语:新闻学理论想象的界限
数字新闻生态下的黑箱效应、信息失序和舆论极化,让我们意识到技术革命可能产生的失范性文化后果。数字化进程表面看上去昂扬激越,其实内部充斥着难以化解的价值悖论——更开放的参与规则与更混沌的实践过程如影随形,更多元的流通渠道跟鱼龙混杂的信息环境相伴相生,更丰富的连接却反而导致了更加孤独和愤怒的人群。这启示我们对新闻学展开理论上的想象必须要始终坚守公共性的价值界限——新闻因其与公共利益的紧密捆绑而获得历史合法性,而失去公共性底色的新闻也就不再是新闻。
在具体的理论建构工作中,对数字新闻伦理和数字新闻规范理论的探索已极为紧迫。需要强调的是,无论新的伦理法则还是新的专业规范,都应当面向包括普通用户——甚至包括机器——在内的多元行动者,而不是任何精英化的封闭职业社群。在一个理想的数字文明中,新闻应当成为所有人的基本素养,新闻实践中包孕的公共性要素也应当成为整个社会普遍遵行的价值守则。
【本文为国家社科基金重大项目“数字新闻学理论、方法与实践研究”(批准号:20&ZD318)成果】
参考文献:
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本文引用格式参考:
常江.数字新闻失范:黑箱、失序与极化[J].青年记者,2024(10):80-83.