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大数据与西方主流媒体涉华报道议程设置

高金萍 · 2014-12-08 · 来源:湖南大学学报
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  【简介】高金萍(1970—),女,山东莱芜人,北京语言大学新闻系教授,博士,研究方向:新闻理论,比较新闻学。

  【内容提要】大数据正在催生技术变革,重构新一代互联网。新一代互联网不再以信息共享、交流互动为主旨,取而代之的是数据收集、分析和整合。西方主流媒体涉华报道中长期存在议程设置,导致涉华报道中真实与偏见的共存,大数据对此提出了新的挑战。媒体在数据信息的处理和分析方面,具有无上的强势。这种强势,不仅来自于媒体长期积累的人才优势,而且来自于媒体对各类话题的稔知。中国媒体在国际社会中争夺话语权的一个重要方式,就是以大数据分析为依据,反制西方媒体的倾向性报道。

  【关 键 词】大数据;西方主流媒体;议程设置

  [中图分类号]G210  [文献标识码]A [文章编号]1008—1763(2014)02—0131—04

  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中,大数据(Big Data)是指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。①目前一般认为,大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”20世纪以来,大数据正在催生技术变革,重新构造新一代互联网。新一代互联网不再以信息共享、交流互动为主旨,取而代之的是数据收集、分析和整合。数据的竞争,将成为推动社会民主、引领社会变革、加速媒体创新的利器。正如美国管理学家爱德华·戴明所言:“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”②

  长期以来,西方主流媒体涉华报道中,因袭刻板成见,侧重中国的负面消息以及与西方意识形态相左的社会制度,丑化、矮化中国国家形象。大数据将对西方主流媒体议程设置产生何种影响?中国对外宣传将如何应对大数据背景下的西方媒体涉华报道?

  一 涉华报道议程设置的突显:真实与偏见

  1972年,麦库姆斯(McCombs)和肖(Shaw)在《公众舆论季刊》上发表了《大众传媒的议程设置功能》一文,证实了此前科恩(Cohen)等人提出的议程设置猜想。③议程设置理论认为:大众媒介加大对某些问题的报道量或突出报道某些问题,能影响受众对这些问题重要性的认知。在随后30年中,作为大众传播学经验主义研究的一个重要命题,这一理论得到了很大的发展。随着研究的深入,麦库姆斯等议程设置理论研究者开始转向思考:究竟是谁影响了媒介议程的设置?④这一关注重心的转移,把这一理论放到了社会大环境中,超越了经验主义研究的方法范畴。

  伴随着中国成为世界第二大经济体,西方主流媒体涉华报道也开始发生微妙的变化。2001年中国加入世界贸易组织(WTO)以前,西方主流媒体涉华报道的重点是政治问题、人权问题、新闻自由问题,其次才是经济发展。总的来看,加入世贸之前,涉华报道的倾向是负面为主的。

  2001年以后,经济贸易开始攀升至涉华报道的首位,涉华报道中开始出现正面与负面报道交相并陈的态势。负面报道开始转向中国频繁爆发的各类灾害和危机事件,如藏人自焚、环境污染、食品安全、国人素质问题等等。近年来正面和客观报道逐年缓慢增长,博大精深的中国传统文化、北京奥运和上海世博等国际性事件,赢得了西方主流媒体的赞誉;中国在自然科学领域的进展(天河一号巨型计算机等)、人文艺术领域的成就,也获得了西方媒体的认可。

  在国际报道中,“利益关系第一,意识形态第二”是颠扑不破的原则,左右着涉华报道的选题确定、事实筛选、报道角度和报道倾向。

  西方主流媒体涉华报道中,真实与偏见共存,正面与负面并举。究其原因,西方新闻专业主义追求“客观的报道、中立的立场”。这里的客观报道强调的是一种报道手法,而立场中立则强调价值判断。这是西方媒体报道认可中国社会进步、发展成就的内在原因。然而,价值判断总是主观意识的产物,报道者的意识形态、媒体的商业追求、媒体文化的差异、西方“他塑”呈现,干扰着报道者的客观报道倾向,由此导致了涉华报道中的偏见。

  社会主义与资本主义的制度差异和文化价值观的差异,集中体现为意识形态差异。中西方意识形态的一个根本差异在于前者强调唯物史观,而后者秉持唯心史观。西方文化具有一种普世情结,认为西方的传统、思想、制度和信念是普遍有效的,是人类实现自我肯定、实现现代化的唯一历史范式。现代社会的发展具有最终的同质性,无论是东方还是西方,发达国家和第三世界国家,随着社会历史的发展,都会先后进入现代的人类文明社会。非西方社会为了进步、为了走进现代化社会,必须无条件接受西方先有的制度与思想,无条件地模仿、移植欧美发达国家的所谓先进做法,彻底去本土化。基于这些认识,西方国家的政治制度、经济模式、价值观念、社会结构是评价现代化与否的唯一尺度与标准。凡是与西方相异的政治制度、经济模式、价值观念,只要非“我”族类,必是谬种。坚持这样一种判断标准,中国自然成为西方媒体眼中“一个在全球浪荡的年轻的街头小混混,想要砸碎他没有参与建设过的一切国际秩序”。⑤

  西方国家的媒体大多是商业化体制,把迎合受众需求作为首选,以牟利为第一追求。工业革命后发端的西方媒体商业化浪潮,已经培养了媒体的非政党化意识,媒体对于中国共产党主导下的媒体国有化体制感到畏惧,甚至恐惧。西方媒体认为,中共的媒体缺乏为民服务的意识,只有为党发声的思维。从这个角度出发,西方媒体乐意引用中国新华社、中央电视台的批评性报道,配以中国民众的采访,就成为一篇篇活色生香、真实可靠的负面报道。

  西方主流媒体文化有两个特征:其一是追求反常,强调“坏消息就是好新闻”,注重对负面新闻的挖掘和报道;其二是坚持西方文明中心论,对中国进行“他塑”呈现。一些西方媒体,尤其是美国媒体,将自己定位为社会的“监督者”和“批评者”;将中国视为“他者”,从而担起“救赎者”的角色,立意传播美国的价值观、世界观,实现世界文化一统。

  由此可见,西方主流媒体报道者对中国的偏见,既包括社会性偏见——来自政治、文化机制的媒介偏见;也包括个人性偏见——来自报道者的个体体验。报道者的偏见局限了他对华报道的议题选择和报道角度、报道倾向,深刻影响着西方媒体的议程设置。

  二 大数据对涉华报道议程设置的影响

  大数据是2010年以来逐渐形成的一种历史现象,旅美学者涂子沛认为,它“是指随着信息存储量的增多,人类在实践中逐渐认识到,通过数据的开放、整合和分析,能发现新的知识、创造新的价值,从而为社会带来‘大科技’、‘大利润’、‘大智能’和‘大发展’等新的机遇”。⑥大数据是一个基于多元异构、跨领域关联的数据运用,这种对数据的深入分析和运用,将带来我们生活各个方面的变化,也将带来新型政府和国家核心战略的变化。

  大数据对媒体的影响,首先体现在运营模式的变革。媒体运营模式的变化不是一蹴而就的,本质上是其商业模式智能服务的一个延展。在大数据1.0时代,利用更深入的数据分析和计算机算法,对受众接受媒体信息的行为进行更为深入的分析,并不断优化数据,优化之后将产生更多数据,形成一个正向循环,直接服务于新闻App。在大数据2.0时代,优化后的数据不仅用于对受众进行更加精准的信息推送,而且用于解决新闻业务以外的其他问题,比如向广告客户提供受众对媒介产品某个特性的关注情况,预测媒介产品售卖的价格和趋势,决定媒介广告的投放方式等等。

  其次体现在媒体报道的变革。这种变革表现在两个方面:一是理念层面——共享,在大数据的分析和整合中发现信息“富矿”。过去,媒体之间的独家新闻竞争,使得媒体缺乏共享意识。大数据时代,媒体报道需要在数据共享的基础上来实现价值的重构。对于媒体而言,一如政府,无论从横向或者纵向来看,数据积累的滚雪球作用,一般都需要几年时间才能积累起来。数据积累也不是一家媒体可以单独完成的,往往需要多个领域、多个数据中心的相互协作和共享。目前,美国与欧洲多个国家已建立数据共享的平台,向社会组织和个人提供大数据服务。这些数据共享的平台,将成为新闻媒体发掘信息的重要来源,媒体并不需要自己去建立数据中心,这意味着高昂不可负担的成本;媒体仅需要建设自己的大数据管理与应用平台,培养自己的数据挖掘和分析团队,就可以利用外部数据为自己找寻到丰富的信息“富矿”。二是报道层面——对数据进行有效管理和可视化处理,提升报道的说服力和可读性。数据的魅力在于以客观平实的方式展示媒体的观点;通过创新方式使用海量数据,可以发现数据背后隐藏的观点,对数据的分析本身是无限制的。数据本身没有稀缺性、独立性,数据必须流动起来,才能创造新的价值。

  大数据时代,受众陷于信息海洋的包围之中。如何在数据中发现高价值度的信息,如何将信息转化为知识创新,对于一个个孤独的受众来说,这是难以完成的重任。相反,媒体在数据信息的处理和分析方面,具有无上的强势。这种强势,不仅来自于媒体长期积累的人才优势,而且来自于媒体对各类话题的稔知。大数据时代,谁掌握了数据传播和控制的主动权和主导权,谁就赢得了议程设置的主动权。多元数据的混合,将解决很多重要问题。谁能够依靠大数据分析进行信息的判断和价值的筛选,谁就掌握了媒体报道的话语权。

  三 大数据时代涉华报道中议程设置的应对之策

  数据是信息的载体、知识的源泉。全球著名的管理咨询公司麦肯锡公司预测,数据将和企业的固定资产和人力资源一样,成为生产过程中的基本要素。未来媒体的竞争,也将是基于数据的竞争。中国媒体在国家形象塑造中,首当其要是在国际社会中获得话语权。基于长期以来西方主流媒体和通讯社占据国际舆论主阵地的现实,中国媒体谋求突破的一个重要途径,就是以大数据整理和分析为依据,反制西方媒体的倾向性报道和议程设置。

  其一,基于大数据分析的新闻报道,不再侧重于个体的感受,更注重全方位的信息提供,大大拓展了新闻信息的广度,更具有说服力。大数据之前,对社会发展趋势和社会群体的报道,往往是通过一家媒体的采访调查、收据收集来完成的。用人力去捕捉社会的变化并记录社会的变迁,往往局限于个体感受的角度,对社会发展趋势的表现形象化有余、说服性不足,个体的感受很难全方位地展现整个社会的发展和趋势。借力大数据,通过软件可以实现对数量庞大的个体的小数据的自动化收集和追踪,通过精心设计的算法对数据进行修正和提炼,从而获得对整个社会群体的趋势分析。

  其二,大数据的处理分析结果,很多时候可以用于精准的政治广告投放和国家形象塑造战略设计。大数据很多时候被运用在广告投放的目标客户分析中。大数据可以从目标客户以往的阅读习惯,发现客户的阅读喜好、阅读重点。通过大数据可以精准地洞察某一类客户的政治倾向、政治信息的需求分析,进而确定媒体政治广告投放的精准度,提升政治广告投放的效率。依据对受众信息的需求分析,来确定国家形象塑造战略,从文化、政治、习俗等多个层面提供丰富的信息,塑造立体、多元、富有亲和力的中国国家形象。

  以西方主流媒体热衷报道的中国议题为例:

  就中国的环境保护议题而言,西方媒体经常从横向比较的角度,批评中国环境污染,2012年纽约时报多次报道,美国驻华使馆的PM2.5表爆表。事实上,北京政府已经着手制定并实施多种政策进行空气污染防治,由于地理位置及长期工业机构等问题,北京空气污染问题在短期内难以得到根本改变。2013年秋冬季中国多个城市的雾霾,似乎印证了西方媒体对华空气污染报道的客观、准确。面对这种舆论格局,中国媒体应主动收集北京市政府近年来用于防治空气污染的经费开支,空气监测指数的变化,空气监测强化的指标等多类型数据,以数据信息的整理和分析证明北京政府积极防治空气污染的行动、政府出台措施的效果。换而言之,中国媒体需要利用大数据,从纵向角度来说明北京空气污染治理的进步,彰显中国政府的决断力和行动力。

  就西藏新疆等少数民族问题而言,这些是西方国家批评中国人权状况的一个主要方面,它主要针对的是西藏新疆人民反对中国政府的管制。中国媒体需要利用大数据分析,积极主动地提供西藏新疆建设的成就、社会的变化;可以使用各类图表生动呈现普通人近5年、10年、15年的生活变化,突显中国改革开放的成就。

  就当代中国人的生存现状议题而言,很多西方人对中国的认识还停留在上世纪70年代,对中国的计划生育政策、城乡居民的生活水平很不了解,甚至不愿意了解。抓住数据对西方人的亲和力和说服力狠下工夫,是疗救西方人对中国认知模糊的良方。中国媒体应及早动手,梳理分析计划生育政策实施30多年来,给中国带来的各方面便利和实惠,这一基本国策深刻地影响了中国的教育水平、经济发展、人均收入等等。以开放的姿态,正视计划生育政策的利弊得失;以数据的开放,展现中国社会的进步,才能显示中国政府的制度自信和道路自信。

  中国媒体使用大数据的宗旨,在于向世界分享对于国际事务的多元化解读、对于国内建设的多角度呈现。使用大数据的原则,在于掌握信息发布主动,转换对外传播的功能定位,中国媒体不仅是中国政府的代言人,而且是西方社会的“监督者”和“批评者”。

  大数据的意义,远远不止于通过数据挖掘、实现媒体的精准营销。数据挖掘的深层次价值在于,它标志着人类社会从信息时代经由知识时代,向智能时代的迈进。数据是对客观世界的记录;对数据的提炼和抽离,可以发现新的知识;当计算机、互联网利用知识进行自动识别并进而为人类提供服务时,机器智能就出现了。

  从中国对外传播的国家战略角度来看,我们亟须沿着循序渐进的道路,通过数据来为中国“说话”,在数据“洪流”中展现当代中国人在改革开放中获得的发展机遇、分享的幸福,改变过去陈腐的“宣传调”,让数据冲刷西方意识形态和媒体文化对中国社会的遮蔽。

  【注释】:

  ①[英]维克托·迈尔-舍尔维恩、肯尼斯·库克耶著,盛杨燕、周涛译:《大数据时代》,浙江人民出版社2013年版,第39页。

  ②涂子沛:《大数据》,广西师大出版社2013年版,第13页。

  ③Maxwell McCombs and Donald Shaw,"The agenda-setting function of mass media", Public Opinion Quarterly, 36(1972), pp. 176-187.

  ④[美]马克斯韦尔·麦库姆斯著,郭镇之、徐培喜译:《议程设置:大众媒介与舆论》,北京大学出版社2008年版,第14页。

  ⑤A superb choice for the peace prize that China can't ignore. http://www.theguardian.com/commentisfree/2010/oct/10/observer-editorial-nobel-peace-prize. Oct. 11, 2010.

  ⑥涂子沛:《大数据》,广西师大出版社2013年版,第346页。

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