论文详情

智能媒体时代的传播学研究:元问题与方法论

关注“壹学者”微信 >>
86    
第一作者认领本论文 邀请作者认领本论文

第一作者:吴舫

作者简介:吴舫,上海交通大学媒体与设计学院;崔迪,复旦大学新闻学院。

人大复印:《新闻与传播》2018 年 06 期

原发期刊:《出版发行研究》2018 年第 20182 期 第 68-71 页

关键词: 智能媒体/ 传播学方法论/ 社会建构主义/ 科技中心主义/

摘要:智能媒体技术的发展为传播学带来了新的研究问题,智能媒体时代下的传播学研究已进入多元主义方法论时代。本文从研究理论取向和分析层级两个维度出发,将智能媒体研究议题划分为采用政治经济学范式的社会建构主义宏观研究、采用新媒体研究范式的科技中心主义宏观研究、采用认知心理学范式的科技中心主义微观研究和采用科技人类学范式的社会建构主义微观研究。本文探讨了各类研究议题的元问题与方法论,预测了智能媒体研究的发展方向。

中图分类号:G206

人工智能的发展给媒体相关的行业实践和日常社会生活带来多方面影响;传播学作为与时俱进的学科,已然投入对智能媒体现象的研究。虽然智能媒体给传播学研究者带来了新的研究情境和研究问题,但传播学作为一门社会科学学科,其根本问题和方法论是否因为新技术的到来而发生革命性的改变,仍需传播学者探讨。

一、人工智能研究概述

人工智能是指由机器展现的智能。计算机科学领域关于人工智能的研究,主要关注研发可认知和利用自身所处环境采取行动达到某种目标的智能设备。从1956年人工智能诞生至今,学术界对人工智能的目的、本质、方法论以及发展方向产生了大量富有哲学意味的争论与思考。[1]

有关人工智能研究目的的讨论,领域内形成了主张模拟人类能力的“人工智能”阵营,以及主张加强和扩展人类能力的“智能增强”阵营。[2]“人工智能”阵营认为,人工智能研究旨在实现人工智能系统的认知仿生,而“智能增强”阵营则认为,人工智能的目的仅在于创造更高级的智能,实现对人类能力的加强和扩展,而非模仿和替代。[3]虽然学界对人工智能研究目的的思考不尽相同,但是一种普遍的观点认为,人工智能的长期目标是创造和理解智能。[4]

人工智能发展至今,经历了将人类智能看成某种符号处理过程的符号主义范式,以人工神经网络为代表的联结主义范式,以及具备反馈控制模式和广义遗传算法的行为主义范式。[5]从托马斯·库恩的科学哲学历史主义视角来看,人工智能作为科学,已经经历了范式的建立、转换和替代的革命过程。然而,人工智能的新范式并未如日心说之于天体物理学一般颠覆性地取代旧范式,而是以多个范式并存的形式共同推动人工智能研究的发展。因此,作为一个开放的科学系统,人工智能的发展体现了一元主义方法论在具有复杂特征的技术倾向的新学科中的局限性。[6]人工智能的研究伴随着来自多元思想的论证和批判,并在此过程中发展和增生。

二、智能媒体时代的传播学研究

人工智能技术的发展带来了媒介环境的改变,也为传播学研究者带来了新的研究情境和研究问题。人工智能的科学技术两重性以及多元主义方法论,奠定了智能媒体研究的范式特征。

1.科学与技术的两重性

人工智能研究的本质具有科学和技术两重性。就认识和理解自然智能这一目标而言,人工智能可被视为经验科学;然而,就通过工程手段建构智能系统以达到对自然智能的模拟和理解而言,人工智能又可被视为一门技术。[7]

人工智能技术和智能终端的不断发展为传播媒介带来了革命性演化,机器学习等技术被应用于传播实践的各个领域,传媒业走进智能化发展阶段。喻国明等学者认为,智能化已成为未来传播模式创新的核心逻辑,人工智能技术将全面渗透新闻信息采集、新闻编辑制作、新闻认识体验及内容推送等新闻传播领域的各个环节。[8]

人工智能研究的科学技术两重性同样可用来看待智能媒体研究。一方面,智能媒体研究仍需注重科学研究的传统,回到媒体的本体论问题,即什么是媒体,媒体的未来在哪里,以及人工智能为媒体的发展和进化带来了什么改变。另一方面,智能媒体研究需要从技术角度出发,探讨如何通过工程手段建构智能系统,实现对媒体职能与媒体工作的模仿替代,例如探讨机器人生成新闻和基于用户大数据的个性化新闻推送的效果及社会效用。

2.多元主义方法论

现如今,人工智能研究进入了符号主义范式、联结主义范式和行为主义范式并存的时代。与人工智能研究的多元主义方法论类似,智能媒体研究也背离了托马斯·库恩提出的一元主义方法论,研究的发展不再是传统意义上的范式转换,而是多种范式并存。在智媒研究的广泛议题中,并不存在一个占据绝对的主导地位的研究范式。

三、智能媒体时代的传播学研究主题

随着智能聚合类媒体平台、机器新闻生产等现象的出现,人工智能的理念和技术已逐渐影响媒体的行业实践和公众的日常媒介使用行为。传播学研究者也已开始探索人工智能技术伦理、智能媒体产业与政策分析、人工智能技术扩散与接受、算法内容推送等多元研究议题。在科学与技术研究并重、多元范式并存的背景之下,本文试图通过理论视角和分析层级两个维度对智能媒体时代的传播学研究主题进行分类梳理(图1)。

图1 智能媒体研究主题分类

1.理论取向和分析层级

上一篇

下一篇

*非会员只能阅读30%的内容,您可以单篇购买,也可以订购全年电子版,或成为壹学者高级会员,畅用壹学者站内优质学术资源和服务。

近期0位学者阅读过本论文

回应区(0条)

确定

回应