摘 要 大数据技术背景下的传播是利用数据和算法缔造的一种组织化传播，在其一系列转型的背后蕴藏着深层次的异化风险。首先，传播本体的数据化和智能化导致人在传播中的主体性原则被消解，产生主体焦虑。其次，传播方法整体发生量化转型，算法传播产生三大异化风险，分别是算法歧视、算法透明度问题和传播“仿真”问题。再次，大数据传播价值观向商业价值观的转变，带来的异化风险表现为大数据资本操纵传播，创造数据资本的传播劳动亦产生异化。
关键词 大数据技术；传播；算法；异化；风险
中图分类号 G203 文献标识码 A 文章编号 1001-8263(2018)06-0118-07
DOI:10.15937/j.cnki.issn 1001-8263.2018.06.017
作者简介 全燕，广东外语外贸大学教授、博士，云山青年学者 广州 510006
大数据技术的应用使传播呈现出一种全新的格局，在这一技术背景下的传播是一种由专业组织机构在网络场域中进行专业操作的传播活动。基于人类使用互联网信息的挖掘与分析，组织机构对网络公共事件、网络文本特征或人群网络行为进行数据描述、实现数据可视化。而真正意义上的大数据传播，是组织机构依据获得的资讯和对人群网络行为特征的描述和把握，实施精准的靶向信息投送，实现大众传播难以实现的精准传播效果。因此，从总体上说，依靠大数据进行的传播，本质上是一种组织化的传播。然而大数据传播绝非仅仅是一个技术性事实，受大数据带来的科学范式与实践范式的革命性转变，传播不仅产生实践的变革，也发生哲学意义上的转向。加拿大学者布拉德·彼得斯（Brad Peters）曾在《福布斯》杂志上断言，“大数据改变了社会契约形式”。①诚如斯言，创造了工业革命辉煌的机械论自然哲学，遵从自然状态下人的自由平等，曾是近代社会契约论的哲学基础。但当人类进入信息时代后，机械认识论受到巨大挑战，信息论成为新的重要方法论。在以信息论为科学基础的大数据思维中，人性与自然性悄然剥离，数据开始塑造个体，塑造社会，使自然人（组织）之间基于实践理性的契约关系，逐渐变成了可计算方法下的契约关系。法国哲学家布鲁诺·拉图尔（Bruno Latour）在本世纪初的预言正在实现，那就是数字时代对量化的痴迷，最终将浸渍每个公共领域和私人领域，以及当代文化本身。②同样，大数据带给传播的不仅仅是计算传播的实践更迭，更对经典传播研究的本体、方法、价值等方面带来转型，并隐含了一系列社会变革的因素。
传播转型带来了许多意想不到的问题，最为突出的是传播发生异化的风险问题，它往往是大数据驱动社会的价值取向与传播的意义取向，以及与现实利益格局博弈的结果。我们看到，大数据算法在以新型传播与服务的形式，为互联网广泛的商业和社会利益诉求提供巨大机遇的同时，也在硬币的反面显现着严重的风险。例如个人隐私和数据所有权的道德和法律边界；例如数字鸿沟、数据污染；例如数据监控的政治风险、数字记忆的伦理风险等等。然而在变化多端的各种与大数据传播相关的情境中，什么才是应该面对的传播风险问题，尚缺乏一个范式性框架。当下，人们常常回归到新闻伦理、媒介伦理的框架内探讨，但就如何揭开大数据传播的普遍性风险问题，至今还鲜有触及。这需要我们回到传播的本源，看看大数据到底“强加”了什么？与此同时，大数据传播带来的红利，也必须通过分析其不确定性后果带来的风险加以批判性识别。
一、大数据技术背景下传播本体转型与主体不确定性
有学者认为，“数据从事物的表征符号逐渐成为世界的本质特征，大千世界也可能变成一个由数据构成并为人类所认知和掌控的透明世界”。③这一大数据的本体论预设表明，数据成了时代的核心，成为重要的生产因素，数据从工具变成了资源，也被视为一种介于真实世界现象与基于数据的知识发现之间的媒介性存在。在这个以“艾字节”和“泽字节”计算数据量的时代，据预测，到2025年，互联网上的数据量将超过整个地球上全部人类脑容量的总和。人类传播史从未经历过如此绝对意义上的大体量、多种类、高流转速率的信息产出和推送。因大数据之大，被赋予“全部事实”的内涵，因此大数据传播则成为局域性的“全部事实的传播”。它一方面从物理世界输入大量可表征信息，另一方面又以可计算与可视化的形态输出这些信息，通过传感器、智能手机等人机交互的合作方式析出新的传播方式，使真实世界与网络化的大数据世界之间的界限变得非常模糊。因此，传播未来的进路是实现基于智能算法的万物互联与意义互联。
在“万物皆数”的大数据本体假设下，传播的本体亦发生转变。不妨回顾机械和电子时代，借助美国传播学者理查德·韦斯特和林恩·H.特纳（Richard West & Lynn H Turner）为传播下的定义，传播首先是一个社会过程，这意味着传播是两个人以上的互动；其次传播的内容是各种事物、现象及其关系的符号化讯息；再次传播的目的是共享意义，这意义往往是文化的后果；另外，传播的发生应在具体或有中介的情境和语境中。④但大数据时代对传播的本体和范畴展开了重构。在大数据条件下，传播不仅是一连串我们认为或是自然或是社会现象的象征符号的编码解码过程，更是对无穷关联的数据化表象的搜索和互联；数据化的范围也从文字、空间、人际网络等的数据化，发展到对一切事物的数据化。因此，大数据时代的传播，是一个从人与人的互动，拓展到人与物、物与物之间信息的物化与物的信息化的循环，传播的内容来源于对任何人类状态、行为、情感、态度等可量化数据的全天候搜集和计算的结果；传播的目的不再是记录、共享意义的创造，而是为个体行动、社会感知与商业决策提供可测量的知识来源；传播的环境也从具体或有中介的语境当中抽离出来，进入大数据绘制的“世界图谱”，通过计算进行协同，形成洞见、预测未来。大数据传播的效度和信度取决于获取与处理数据的方式，传播的知识发现来源于算法的抽象，同时，大数据相关关系基础上的创构也使传播的边际成本迅速递减。一言以蔽之，只要拥有足够多的数据和足够聪明的算法，就可以传播。传播演变成一种机构与用户之间的博弈攻防战，而传播者在经历一个世纪的职业化过程之后变成了数字工程师。
传播本体发生变化还体现在传播的智能化进程中。在数据主义的蓝图中，一旦智能问题转变为数据问题的奇点（singularity）来临，借助三大定律和触觉大脑假说，人工智能将拥有自我意识，即由超大规模数据和超强计算能力结合而成的外部力量将成为世界的主宰。那么在大数据创导的机器智能世界里，究竟是谁在决定传播？归根结底是否是通过全世界的软件与数据聚集起来，在你做任何事情的时候都会给你建议的“全球脑”（global brain）在控制着传播？除去技术的奇点，人类心理和精神的奇点也会随之而来，在全球共享记忆的今天，在极度依赖大数据的“全球脑”的支配下，人的自由意志是否将被“世界意识”（worldwide mind）统领？在此背景下，传播的奇点必然也会出现，即用数据和算法缔造的传播价值将取决于数据的价值和算法的进化；依赖机械工程设计和机器深度学习的智能传播，将取代具有人类认知能动性的信息传播。“互联网批评家叶夫根尼·莫罗佐夫（Yevgeny Morozov）把这种现象称为‘算法说服’（Algorithmic Nudging）”，⑤即让算法说服人们该做什么决策。但很多时候算法扮演了“奸臣”的角色，引诱人们去选择更多能带来短期满足的东西。从这个角度来看，大数据传播本体的智能化转变，亦是从根本上失去了对传播终极意义的寻求。
从传播的本体意义来看，无论是以威尔伯·施拉姆（Wilbur Schramm）为代表的“共享说”，⑥还是以戴维·伯罗（David Berlo）等为代表的“劝服说”，⑦均将传播视为人类经验的核心，是个体、群体、组织之间共同创造并共享意义的过程，但大数据主导的传播是去意义化的过程，是自动化程序直接参与人类认知的过程。作用于人类情绪的计算和推理代替了复杂的意义协调和过程管理，受众沦为算法的用户对象，成为商业精准投放的目标。曾经“人是万物的尺度”（普罗泰戈拉）、“人为自然立法”（康德）这种基于人的价值和地位的统一的朴素观念始终代表着人和人类的尊严，但这种古老的信念在大数据传播的今天正面临巨大挑战。
与传播本体的转变相对应的是传播主体的变化。数据的强相关性使人类在物理意义上成为传播网络的一部分，与此同时，无须借助任何额外的物理连接，人们的行动也能直接成为传播网络的一部分。在这个跃迁的过程中，传播网络的进化与人自身的进化高度融合，导致传播的边界变得非常模糊，传播的主体更无法界定。从作为传播客体存在意义的决定者角度来看，大数据传播的主体性行为是利用数据挖掘和数据驱动，将用户网域实践的踪迹以我们无法控制的途径关联在一起，并以永存的形式创造了传播之流。这使得传播语境中的自我不再是自我，群体不再是群体，媒介不再是媒介，而是统统以各种各样数据形式栖居其中，传播主体逐渐成为一个自组织的智能系统。庞大的数据流深度影响包括自我传播、人际传播、群体传播、组织传播、公众传播、大众传播等现代传播的各种类型。作为一个单一集体思想的时空流转运动，大数据技术背景下的传播主体远远超出个体、组织、媒介或人工物所可能具有的能力和范围，进而生成为一种数据的集体无意识。如果说荣格（Carl Gustav Jung）的集体无意识是一种时空之外的抽象精神形态，那么大数据传播的集体无意识就是超越任何个体和组织，引导并控制人类思想、知识和情感的高智能原型，它重构了传播经验。一方面，当大数据传播成为独立于人类的智能体运动时，人在传播中的主体性原则被消解。传播主体以组织化数目字的存在，通过不断分析与拟合出新的算法，运用语言分析与心理学结合进行用户情绪推理、预测分析，并施行靶向传播，取代了通用传播中人在传播活动中认知主体的地位。人们甚至不能独立运作或思考，并将非常依赖大数据传播的集体无意识。而所有传播的决策和规则都是数据选择与进化的产物，这便是“大数据动力的残酷逻辑”。⑧它正在决定人类传播知识的抽象结构，决定人类传播文化和传播心理的精细模式，它使得传播活动从追求意义的共享与互动，降低到只需对传播行为进行数据捕捉。另一方面，大数据传播远非一个统一且自洽的解释框架，它的进化必定和其背后组织的主观偏向纠缠在一起。大数据本身不会产生自我意识和价值体系，但如果大数据操盘手赋予算法以一个不正确的价值体系，仅仅以传播效率和准确率为准则，而忽视判断是非真假的能力，那么在信息超载背景下，真相将变得越来越难以确定，处在不确定性环境中的用户主体必然会产生焦虑。例如各种虚无主义趣味的信息内容，被精准投放到特定微信群，就可能引发人们对历史真相的困惑和怀疑。而离开了人类学意义上的传播，其本体的转变和主体的不确定都是存在巨大的异化风险的。
二、大数据技术背景下传播方法转型及其异化风险
如果说对传播本体和主体的反思是先验的、非可操控性的，是在传播经验之前就发挥作用的，那么对传播方法转型的思考所得出的结论就是一般性的、可操控的、有趋向性的理念。我们知道，传播方法的问题聚焦于我们在获得和扩展有关传播现象的知识时搜集和分析信息的特殊方法。当传播进入大数据时代，传播现象的解释、传播规律的寻找，都可以通过对海量数据的分析统计方法实现。大数据既可突破局部抽样的样本限制，也能够大幅提高观察性研究的数据采集频率，如此一来，始于经验的实证范式和语言学倾向的阐释范式统统可以被数据化，也就实现了经验论和唯理论的统一量化方法的转型。方法论的转向直接导致传播方法的转型，研究者不再需要构建精巧的研究设计来模拟现实，而是可以直接获取人类行为和互动的基本信息，借助算法技术，研究用户心理，设计变量模型，寻找最佳效果。在传播内容的选择和目标投放上，规则、经验也不再起着决定作用，而完全可以利用数据挖掘相关性的结果。在传播方法发生整体量化转型的背景下，基于图灵（Alan Turing）可计算概念的“认知可计算主义”为大数据技术背景下算法传播的到来埋下了草蛇灰线。当下各种智能算法、深度学习在大数据传播实践中备受推崇，就是源于算法技术可以从海量数据中进行特征的自动提取，并从训练数据中很快学习得到新的有效的特征表示。传播学者哈罗德·拉斯韦尔（Harold Lasswell）曾将传播过程中的“技术”（technique）定义为通过可以利用的资源实现价值的整套方法。因此我们也应该看到，算法既表述为一种技术应用，也存在有潜藏在方法表面之下暗含的价值成分，算法传播的异化风险也由此产生。
算法传播的第一个异化风险就是算法歧视。在算法主宰的搜索引擎的世界里，算法无法提交不受价值观影响的搜索结果。这些搜索结果代表用户对信息是否有用进行不间断判断，通常会进一步加强对某些问题的“既有看法”，而对那些与人们现有观点格格不入的问题，则会运用“过滤气泡”（filter bubble）的剔除功能，排除所谓噪音。然而算法的这个过程很难确定是属于个性定制的有益范例，还是隐晦性歧视行为的例证。阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在《第三次浪潮》一书中曾将根据性格类型区别对待用户视为数字世界的歧视，在大数据算法背景下，歧视行为已经不再是集体主义性质，权力也不再只存在于固定机构中，而是成为一种没有范围限制的通则，进而演化为算法传播的异化风险。更深一步来看，为了便于算法分拣，人们必须接受分解程序的处理，被拆解成一个个便于分析的成分，“自我”的概念主要依赖算法的结果。每个人不再是不可分割的个体，而是成为法国后现代主义哲学家吉尔·德勒兹（Gilles Deleuze）定义的“分格”（dividuals），即可以利用算法等工具无限细分、最终变成可用数据表示的物理形态的人。算法传播形成了一个管控社会（society of control），人们如同置身于一个巨型筛子之上，筛孔错落有致地排列着，每个人都有自己的算法身份。算法赋予我们身份的具体数据是否“真实”可能不重要，正如精神分析学家雅克·拉康（Jaques Lacan）所言，对真相的解读并不一定取决于它是否真实，而在于“把它看作真实”。⑨俘获自由的工具（识别用户的算法）与实现自由的工具（用户消费的各种算法服务）交织在一起，几乎无法区分。然而面对推特的热门话题算法，今日头条的个性化推荐，我们显然该问一个问题：对相关性无限放大和对个性化新闻价值的吹捧，到底是信息解放还是信息歧视？大规模碎片化定制是否威胁了传播的公共性价值？当每一个人沉浸在唾手可得的增强现实中，沦为算法程序处理的对象时，要保持独立的人性已远非易事。
算法传播的第二个异化风险是算法的透明度问题。雅虎公司总裁兼首席执行官玛丽莎·梅耶尔（Marissa Mayer）在谈到谷歌公司的算法时说：“我们认为这是最合理的做法。我们的用户不需要理解复杂的技术，以及技术背后复杂的发展过程。他们只要知道在搜索框中输入希望搜索的内容，然后就可以得到答案。”⑩很显然，算法解决方案就像一个黑盒子，它并不是一种客观的度量，而是一种社会建构的概念，往往代表的只是制定算法的人的偏见。而依赖算法做决策的人难以确保他们做出的决定是否正确，制定的政策是否客观公正，有没有歪曲事实。算法中很多自动化系统都是不透明的，这个特点意味着算法专家可以规避审查。当算法被普遍用于网络意见以及社交媒体监测，并成为政府、企业和各种组织操控舆论，进行定制宣传的工具时，算法的设计者并不会公开源代码。在这个算法可以从本质上了解你，而你无须了解算法的世界中，公众无法看清其背后的意识形态规则，无法了解算法编写过程中可能植入的各种臆断和偏见，无法辨别真伪，也不能参与决策过程，只能接受算法的操控。算法不仅仅是在预测，还在控制用户的行为，并正在试图改变当今社会公共舆论的进程。从这个角度来看，算法时代也是一种后意识形态社会，它不再聚焦于某个集团或某个人提出的某个精英理论，而是在人类集体智慧的作用下形成信息与社会的组织方式。经过算法清洗的人类社会，摆脱了假设、表征、近似与因果关系构成的现实世界，进入了人工智能定义的增强现实世界。然而这个世界也正如斯拉沃热·齐泽克（Slavoj Zizek）在《自由的深渊》中描述的，在所有问题均可轻松解决的世界里，人本身就沉入了无意识的黑夜，也陷入了“被现象学视为更加脏乱、原始的世界”。［11］
算法传播的第三个异化风险表现为对经典传播观关于“真实”的“理想性内核”的解构。大数据的世界既是一个被增强技术冲击甚至改变了的事实世界，更是一个被智能算法重新建构起的“仿真”世界，这个世界是真实世界在二进制世界中的投影，但反过来，这些由算法和仿真技术构成的情景化现实，又在重构着真实世界，以至于无法分辨这个世界是现实的真实，还是只是人们想要的真实。“仿真”是算法传播中意识形态内容最为丰富的概念之一，算法传播意义上的“仿真”是对真实、真相的仿拟，并大量出现在有着政治话语权争夺的场域，用以推进特定的政治议程。美国社会学家威廉·托马斯（William Isaac Thomas）在20世纪初叶假设，“如果人们把某种情境定义为真实的，那么它们在结果上也就是真实的”。［12］假设我们将这一情境的社会定义放置在后真相时代算法文化的背景下，就会发现这也是算法传播“仿真”设计的一个注脚。可以试想，如果“占领华尔街”这样的社会运动没有经过推特热门话题算法的千锤百炼，我们是否该怀疑真的发生过这次运动呢？从经典传播观的传播求“真”变为算法传播下的传播“仿真”，由此生产出“仿真”民意、“仿真”舆论等种种奇观，其对真实世界的民意和舆论的巨大解构力，也在客观上造成了有关真实性的伦理危机。
一方面，智能算法精通个人用户的情绪推理和语言识别，通过算法聚集的无数个体感知集合的“仿真”民意，往往建立在人们更为本能的情绪立场上，这也使得它与公共话语的很多内容渐行渐远。而“仿真”民意、“仿真”舆论带来的后果则是人们被各种非理性的情绪和情感所控制，无法根据眼前的情况考虑全局问题，更无法预测到情绪化决策所导致的必然后果。由于算法的遮蔽，致使人们无法看清他们所选择或抵制的内容的真实面貌，难以留意道德问题，也更难判断所谓的数据天然正义是否符合真相的伦理标准。而在另一方面，未来虚拟世界中，人们置身的舆论环境也许一个真人也没有，所谓的民意只是成千上万掌握了自动化互动策略的机器人水军和虚拟账号“仿真”的结果。机器人水军服务于强大的政治团体、咨询公司、利益集团或个人，利用个性互动算法进入真人组建的网络社群，运用暗贴准确定向个人，精准契合宣传对象的世界观，随机应变施加情绪影响力，按需进行自动化的用户操控，以达到最终改变用户行为的目标。美国网站Geek.com的一篇文章就曾披露，在美国总统大选期间，特朗普竞选团队采用了微软开发的语音识别技术，先把语音信号转换成文字，然后将完整的文本提交给匹配算法。匹配算法梳理竞争对手所说的“事实”，并与数据库中收录的已经证明的事实进行对比，然后以煽动的语气、高度智能的靶向传播方式，告诉人们其竞争对手正在撒谎，并通过推特向社交媒体用户广泛散布，放大极端情绪，制造“仿真”舆论。然而当“仿真”大行其道的时候，也是民主政治灾难降临的风险到来的时刻。
三、大数据技术背景下传播价值转向及其异化风险
当下，无论我们将大数据技术背景下的传播看作是一种技术形态的革命，还是一种传播形态的变化，归根结底都要回答其与价值观的关系问题。大数据传播的价值转向也是继对大数据传播的本体、方法的转变思考之后，需要正视的另一个哲学命题。大数据传播存在的许多矛盾和争论，最终都可归结为价值观上的矛盾和争论。不同的价值思维和价值取向对传播实践产生巨大影响，而传播价值又是通过传播实践实现的。透过大数据传播实践，我们可以看到传统传播价值体系的转向，这一转向表现为对精英主义传播价值观的祛魅。与精英主义传播追求终极意义、追求内容价值最大化所不同的是，大数据传播致力于为用户提供他们想要的内容，传播的内容价值必须与用户价值高度匹配。在算法时代，用户价值蕴藏着无限商机，跨网站与服务器追踪用户的能力推动大量数据分析公司孜孜不倦地收集海量个人信息，运用专业算法分析这些数据所代表的意义，不间断地为用户提供情景化、智能化、个性化的信息服务，并致力于以快速与用户形成身临其境的信息协同为目标的工作。这意味着大数据背景下的传播行为日渐成为生产行为，内容价值让渡给了商业价值，并更深、更彻底地介入个人日常生活。
由于传播价值观呈现出向商业价值观的转变，用户价值变成了制定传播规则的上帝，资本成为操纵大数据传播的决定性力量，也成为导致价值观发生异化的始作俑者。众所周知，谷歌、百度等寡头互联网公司积累利润的策略是为粉丝或消费者提供免费的服务和平台，允许他们生产内容，同时搜集海量数据作为商品销售给第三方广告商，这种垄断控制是大数据技术应用在信息资本市场中的普遍特征。大数据传播为数据寡头公司创造价值，通过为人们提供个性化服务，以实现人们某种形式的数字自由来达到对使用者的控制。美国学者亚历山大·加洛韦（Alexander Galloway）认为，网络社会下福柯（Michel Foucault）眼中的规训（discipline）已经被控制（control）取代，这种控制不再是封闭和训练，而是进阶到一种“恋物控制”（fetishise control）。［13］大数据传播通过不断膨胀和繁殖人们在数字世界行使权力的能力，扩大人们特定自由的范围，形成新的数字“自我”。但这些由数字痕迹组成的“自我”，是由购买和搜索等在线行为构成的，他们不是精神分析深层次的“自我”，有的只是英国社会学家尼古拉斯·罗斯（Nikolas Rose）描述的“被夷平”和分散的基因。［14］虽然网络用户在大数据世界里的移动是自由免费的，但却是有结构的。各种算法和代码充当了意识形态工具，以预先确定的结构鼓励用户自觉接受“大数据资本主义”的控制。“大数据资本主义”指的是大数据的主要驱动力不是技术，而是提高效率和利润的资本承诺。［15］其通过收集、整理和分析用户大数据，从而生成一幅由搜索和在线购买构成的人类主体的图像，使人类行为更易于控制、管理和预测。“大数据资本主义”的控制行为随着对用户价值的无限追逐而变本加厉，研究者将其视为一种当代新生物政治学（bio-politics）的形式。所谓新生物政治学形式，即生命本身不再是被捕捉的唯一对象，人们的大脑正在被捕捉和调节心理的技术所控制。［16］我们也发现与早前阿多诺、霍克海默等第一代法兰克福学派思想家的批判相类似，新生物政治学控制下的“大数据资本主义”利用大数据资本与个体心理互动以产生新的自我，使个人价值观与商业功能之间产生了更加紧密的联系，也更容易受资本的诱惑。
在“大数据资本主义”的框架下，人们的在线数字劳动是积累元数据的绝对来源，也是创造数据资本的源泉，这其中隐含的传播劳动的异化现象也是大数据传播价值异化的另一个重要面向。大数据技术背景下，劳动力市场从线下的工厂转移到了在线的社交平台，每一个人参与其中，通过搜索、购买、点赞、转发、评论，不知不觉提供了自己的劳动力。用户将生活中的每一个瞬间转化为有价值的数据，将自己的个性和主观意识转化为可量化的数据，人们的信息互动协作和集体智慧成为数字化经济的组成部分。从中我们也发现，马克思的劳动价值论正在经历着从资本主义工业化时代到大数据信息化时代的转变，并呈现新的理论批判模式。大数据背景下的数字（传播）劳动是一种从现代性的围场中解放出来的劳动形式，是一种受使用与满足的诱惑驱动而非工资驱动的劳动。与马克思主义研究的“劳动者”的概念相比，大数据传播中的劳动者是无薪的“数字劳动者”，而这一新概念已经成为互联网政治经济领域的重要基础。［17］“数字劳动者”不是经济上从属的劳动者，它与吉尔·德勒兹提出的“非物质劳动者”类似，［18］作为大数据时代社会主体的一般生产力，数字劳动者通过“一般智力”（general intellect）生产集体的、聚合的数据，产生剩余价值。与此同时，与现代化生产劳动的纪律管理和标准化劳动分工截然不同的是，数字劳动者的劳动创造不再依赖狭义的工作时间，而是与数字劳动者的生命时间重合，通过建立数字劳动者的身份认同和归属感，在自由的状态下将个人灵活、分离和独立的线上表达的价值内化。而拥有、控制和操纵用户数据的权力，以及从大数据中提取意义和金钱的权力，构成了“大数据资本主义”的产生条件，用户生成内容成为大数据商业交换价值的新来源，这些也构成了数字劳动发生异化的根源。
我们还需要清醒地看到，所谓大数据的公共性、服务性与分享文化，实际上是“大数据资本主义”的营销理念，是一种新意识形态，它引发了无偿的并产生剩余价值的数字劳动，数字劳动也被嵌入到全球大数据商业价值的创造链中。［19］与此同时，与马克思劳动异化理论中明确指出的人与自己的劳动产品相异化所不同，Web 2.0时代的传播和全球娱乐产业的力量已经模糊了数据生产者和数据产品的消费者之间的界限，数字形式的劳动对用户来说是不可见的，因为生产商品本身就代表着消费者的自由，并隐匿了社会劳动关系。然而正是这种隐匿性影响着我们的批判能力和风险意识，我们沉浸在大数据资本所有者创造的网络乌托邦中，享受舒适、便捷、游戏和娱乐带给我们的福利，殊不知当我们自愿从事无偿的数字劳动时，我们已经不知不觉为大数据资本积累的最终过程创造了价值，为劝服、预测和控制用户的算法技术的日臻完善提供了免费的实验源。并且这个劳动的过程远非伦理的完善和道德的升华，而是在获取劳动尊严和人类自由的反面道路上越行越远。
四、结语
每一个新技术时代的来临都带来了传播新的神话。大数据为传播开辟了新的时代，大数据之于传播，有着与所有含动态技术特征的领域一样的基本目标，就是优化传播行为，增益传播效果。但技术对社会带来的影响往往表现得相当诡异，人类从未面临过今天大数据所赋予的如此巨大的传播智能革命，与此同时，也从未遭遇过今天大数据所带来的如此迫切的传播异化风险。就洞悉大数据传播转向的哲学议题及其伦理批判而言，本文的探讨还很初步。然而正如美国前国务卿的创新科技顾问亚历克·罗斯（Alec Ross）所言，“我们对如何管理数据的选择，将与在农业时代和工业时代管理行业的决策一样重要”。［20］无论如何，大数据传播的未来图景，应确保始终是一种人文主义的努力，能够使人们在“肯定自己为人，并尊重他人为人”的“法的命令”下获得真正的和现实的自由。［21］为着这目标，我们只能在一个别无选择的境遇中边前进、边探索。
注：
①Peter, B., http://www.forbes.com/sites/bradpeters/2012/07/12/the-age-of-bit-data/
②Latour, B.,“Tarde’s idea of quantification”, en The Social after Gabriel Tarde: Debates and Assessments. London: ed. M. Candea, Routledge, 2009, pp. 145-162.
③黄欣荣：《大数据的本体假设及其客观本质》，《科学技术哲学研究》2016年第2期。
④West, R & Turner, L. H., Introducing Communication Theory: Analysis & Application. New York: McGraw-Hill Companies, 2004, p.65.
⑤王天一：《人工智能革命》，北京时代华文书局2016年版，第176—177页。
⑥Schramm, W. L., Men Messages and Media， New York: Harper & Row, 1973, p.45.
⑦Berlo, D., The Process of Communication， New York: Holt, Rinehart &Winstonm， 1960, p.72.
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⑨马元龙：《雅克·拉康：语言维度的精神分析》，东方出版社2006年版，第198页。
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〔责任编辑：御 风〕
Communication Transformation and Its Risk
of Alienation in the Context of Big Data Technology
Quan Yan
Abstract：Communication in the context of big data technology is a sort of organized communication which is promoted by data and algorithms. This article finds that there are different level risks of alienation implied in the transformation. First, with the digitized and intelligentized of communication ontology, the main body loses its principle of subjectivity, and cause the main body’s anxiety. Second, the method of communication has a digitized transformation with three major risks of alienation when algorithm used：Algorithmic discrimination, untransparent algorithm and “simulating” communication. Third, the values of big data communication are being replaced by business values which lead to risks of alienation embody that the capital manipulate the communication, therefore the communication is getting to be alienate from the before.
Key words：context of big data technology；communication；algorithm；alienation；risk
苏公网安备 32010202010947号
