确定性抑或不确定性:关于信息传播一个基本问题的审思———兼论智能传播的未来发展

来源：SCI期刊网 分类：电子论文 时间：2021-12-25 10:37 热度：

　　摘 要: 确定性与不确定性博弈是哲学有关世界存在的基本命题,也是香农信息论带给信息传播研究的重要启示。 不断演进的信息技术增加信息传播过程中的确定性,也不可避免地带来一系列新的不确定性问题。 从传统大众传播到社交媒体传播、智能媒体传播,人类的信息传播环境历经封闭系统以追求绝对确定性、半开放式系统带来更多不确定性以及人机协同发展应对开放式不确定性的重要转变。 面对完全开放的复杂信息传播环境,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的全新信息传播技术将以机器理性重新构建传播环境的确定性;与此同时,也将面对信息传播活动中最重要的不确定因素———人的情感、思维和主体性问题。

　　关键词: 信息传播; 确定性; 不确定性; 智能传播

　　一、研究缘起:确定性与不确定性博弈是世界存在的本质特征

　　美国著名学者约翰·杜威在探讨知识问题时认为,只有科学才是真正的知识,它具有一种理性的、必然的和不变的形式,是确定的①。 换言之,杜威将科学知识的发展视为对“确定性的寻求”,是人类逃避危机、应对风险的重要武器。 自牛顿力学正式开启近代科学严密论证的逻辑体系,在长达几个世纪的漫长发展历程中,自然科学将稳定、静态、唯一、确定视为科学实验的终极目标。 与此相应,社会科学领域亦追求稳定、均衡、完备的社会体系,认为当社会运转偏离轨道时,人类有能力将其拉回至平衡点。 而哲学家们同样认为只要遵循确定的指导性原则,人类就可以形成确凿、真实的判断,接近并获得绝对真理②。

　　对确定性的执拗追求直到晚近时期才由数学学科的研究者们率先打破。 20 世纪初,数学研究领域中的概率论分支主张研究不确定性问题,其将确定性视为大量不确定性中的随机事件,而非唯一结果。 随后,热力学、统计物理、量子力学、系统论都开启了对不确定性问题的关注与研究。 虽然不同学科对不确定性的认知与研究方法存在差异,但总体而言,自概率论后,自然科学逐渐认识到不确定性才是事物发展的常态,与言之凿凿的确定性相反,不确定性特指随机、偶然、动态、非唯一性的事物普遍状态。 值得提出的是,哲学界对不确定问题的讨论突破了学科界限。 如比利时学者伊利亚·普利戈金认为,不可逆性现象需要一种新自然法则,它不再基于确定性,而基于概然性;未来是不确定性的,确定性已然终结③。 有鉴于人类对确定性的永恒追求,基于辩证法思想,哲学家将不确定性与确定性视为典型的博弈关系,即任何系统或客体都处于不可排除的干扰之中,但是系统或客体存在一种抗干扰的稳定机制,使得其在微小干扰下能够从不确定性状态回到相对确定状态①。

　　有关确定性与不确定性问题的哲学讨论适用于各类科学。 就新闻传播领域而言,信息技术的日新月异使得人类的信息传播生态经历了大众化、社交化和智能化的转变。 从传统大众传播到社交媒体传播、未来智能媒体传播,人类面对的不仅是信息传播环境从匮乏到丰裕、再到超载的变化,更将面临日益复杂化的信息社会带来的不确定性风险与超乎人类以往任何经验的巨大挑战。 虚假信息泛滥、传播边界消失以及技术创新带来的诸多不确定性问题需要引起研究者们的高度重视。 目前已有的关于新媒介技术和新传播环境的研究大多是基于现状并指向未来的,而本研究将追根溯源至传播现象的“信息”、“不确定性”源头,试图基于信息学与哲学领域的相关理论成果,从媒介技术演进的视角,厘清信息传播过程中的一个基本问题———信息传播的确定性和不确定性博弈,并在此基础上进一步探讨依托于智能技术的信息传播活动特征及其可能面临的全新挑战。

　　二、香农的启示:信息天然与不确定性相连,以及技术对减少信息传播不确定性的重要作用

　　信息无处不在。 美国著名的物理学家约翰·惠勒曾说过,所有物理性的东西从起源上看都是信息性的,万物皆为信息②。 美国控制论创始人诺伯特·维纳提出,信息就是我们对外界进行调节并使我们的调节为外界所了解时而与外界交换来的东西③。 换言之,信息是万事万物自我存在、维持自我生存状态以及与外界交流协调的重要方式。 谈论信息,不仅回到了人类传播活动的源头,更是追根溯源至人类自身与社会存在、发展的本质。

　　第一个从科学视角提出信息概念的是信息论的创造者克劳德·艾尔伍德·香农,他通过对工程技术中的信息传递过程进行细分式的剖析,第一次从数学的角度精确测量信息的大小、信息通道的承载量以及信息在传递过程中的损耗量。 在大量数学计算的基础上,香农提出了信息的经典概念。 这位天才数学家认为,信息是用来消除随机不确定性的东西,对信息的度量等同于信息从一个地方传递至另一地方的过程中产生的不确定性的多少。 也就是说,随着信息量的递增,系统中的不确定性将减少,信息量与系统不确定性其实是此消彼长的关系,故而也有信息是负熵的论断。 此外,信息论中还论及了信息传播的参与主体与传播模型问题。 有关信源、信道和信宿的讨论,以及信息从信源到信宿的线性传播过程,成为同时期建立的大众传播学的经典研究范式。

　　虽然信息论解释了传播学重要研究内容———信息的运动方式与传递过程,但是传播学者却忽视了信息论中有关信息运动的最核心阐释,即信息传播的不确定性问题。 从香农的信息论中,我们可以得到启示:信息天然与不确定性相连,一方面信息的存在是为了减少不确定性,另一方面信息的传播过程中存在大量不确定性。 同时,信息的传递也依赖于不确定性。 如果没有不确定性,将不会存在信息的传播活动。就香农的信息论而言,其提出的信息冗余、噪声和熵的概念及算法,都是为了阐释信息传播系统中的不确定性问题。 其中,“信息冗余”指信源与信宿之间的信息量差值,用来衡量信息接收的不确定性问题;“噪声”指信息传递过程中的干扰信号,尤指信息在信道传输中的不确定损耗;而“熵”是整个信息系统在信息传递过程中的信息耗散值,是对信息系统整体不确定性的描述。 由此可见,信息自身及其传播方式天然具有不确定属性,整个信息论其实都是围绕信息及其传播过程、结果的不确定性展开的。

　　在承认信息传播充斥不确定性的同时,香农对信息近乎偏执的精确计算可以理解为减少信息传播不确定性的尝试。 事实上,从香农给出的信息概念可以看出,虽然信息及其传播过程充满着不确定性,人类做出的系列努力特别是技术的发明与演进,却仍然是为了减少信息传播的不确定性,增加其确定性,并将不确定性概率限制在可控范围之内。 尤其需要指出的是,当信息系统处于完全确定的状态时,该系统的信息量将无限趋于零。 为了确保信息系统的正常运转,必须有足够的信息量来维持系统的活跃度。 总体而言,有关信息传播的确定性与不确定性问题,既是信息论也是传播学从建制初期即埋下的一个基本问题。

　　为了平衡信息传播的确定性与不确定性关系,香农为自己的研究设定了几个前提。 第一,信息论只研究信息的技术传播问题,他认为传播的符号问题与工程学研究无关,不建议将信息理论移植到复杂的人类传播问题研究之中。 这其实是将大量信息传播系统以外的不确定性问题排除在信息学研究之外。第二,香农信息论中的噪声仅仅产生于信道之中,这与香农著述该论文时的明确目标,即研究电话传播信号与传输能力的目的有关。 但是,事实证明,噪声不仅存在于信道内,在信源、信宿端口也同样存在着海量的不确定性。 忽略这些噪声并不代表它们不存在。 第三,香农的信息论解释的是信息匮乏、单一媒介环境下的简单信息传播现象。 虽然香农设想过信息充裕的传播环境,但是在其想象中,位于信息存储量金字塔顶端的是美国国会图书馆。 然而,现时代的信息传播量已经远远超过一个图书馆的存储量。 所以,香农的信息论研究的是限定环境下有效信息的选择性传播问题,还有大量的传播不确定性问题并不在信息论的解释范围之内。

　　所以,借用香农理论的最初论述,信息传播不确定性特指为了使信息从一个点到另一个点精准复现, 信息传播系统中各要素配合产生的概率性传播效果。 不论传播技术促使信息传播模式如何变化,传播系统始终包含信源、信道与信宿三个关键要素。 信息传播过程始终遵循从信源经信道抵达信宿的流程,故而这三个要素的确定性直接关系到信息的复现精确度。 与香农专注于信道不确定性不同,本研究认为信息传播不确定性不仅包含信息系统内部的信源、信道和信宿的不确定性,系统外部不确定性因素对信息传播各要素及整体传播效果的干扰同样需要传播学者关注。 事实上,这才是传播学研究不同于信息工程学研究的本质所在。 香农的合作研究者瓦伦·韦弗曾说,当我们讨论信息熵值的时候,我们已经接近了信息的本质和最核心的部分①。 受哲学相关理论与信息论的启发,我们研究信息传播活动,最基本的问题是要研究信息传播活动中的确定性与不确定性的博弈过程。 只有当信息的确定性与不确定性处在一个良好的平衡状态,才能保证系统的信息量与系统熵的稳定。 不确定性不能完全被消除,但是应该尽量可控。 而那些不断进步的信息传播技术,仍然是为了协助人类减少信息传播过程中的不确定性,同时,帮助人们利用确定且有效的信息以提高对世界的认知。 只不过,技术创新过程中自身的不确定性问题也应成为我们研究传播不确定性时不可回避的重要影响因素。

　　三、传统大众传播:“以相对封闭的系统来追求信息传播的绝对确定性”

　　传统大众传播遵循信息传播的技术传播逻辑。 某种程度上来说,西方传播学的主流研究范式对传播效果和传播行为的研究是完全建立在香农信息论基础之上的。 传播学中的经验研究学派在香农-韦弗数学模式的基础上增加了反馈环节,构建了经典的信息传播 5W 模式。 从数学模式中演化而来的大众传播模式,虽然继承了数学简单明了、可量化可操作的优势,但是同时也沿袭了数学模式中潜在的研究前提与不可避免的研究盲点。

　　(一)传统大众传播试图构建一个相对封闭的理想型信息传播系统

　　建立在数学模式上的大众信息传播模式决定了传统大众传播的主要特征。 具体来说,传统大众传播沿袭的是信源确定、简单线性的信息传播模式。 为了减少信息传播的不确定性,处于主导地位的信息传播者借用单向度的大众传播技术构建了一个相对封闭可控的信息传播系统。

　　对此,我们可以从信息传播系统的三要素逐一加以分析。 第一,大众传播信息系统的信源是有选择的。 传统大众传播学经典理论中有著名的把关人理论和议程设置理论,这些理论有力地论证了信息在进入信息传播系统之前,已经被组织或个人有目的地筛选和排序过的事实。 所以,传统大众信息传播系统默认信源是确定的,通过信道传递的都是有效信息。 第二,在传统大众传播中,信宿只能被动接受信息, 没有或较少拥有信息的自主选择权。 虽然大众传播理论意识到传播媒介的有限作用性,但是信息接受者与信息传播者之间的沟壑依然没有被完全抹平。 究其原因,其一是由于大众传播技术的单向度属性,大众自身并没有传播信息的技术武器;其二是大众已经被动或主动地卷入信息技术的浪潮之中,难以反抗甚至无力抵抗主流信息技术的控制力。 所以,在大众传播系统中,大众作为信息接受者往往处在被忽略的状态。 第三,大众信息传播过程遵循机械的线性传播模式。 借助信息数学传播模式的想象力,人类信息只能按部就班地被选择、置于传播渠道和被受众接受,并不会飘散至信息传播系统以外的地方。 虽然这并不符合信息传播的实际情况,但是我们仍然可以总结出大众传播系统的特征,即大众传播者试图通过对信源、信宿和信息传播过程的控制,构建一个相对封闭、追求绝对确定性的理想型信息传播系统。

　　有鉴于大众传播系统的封闭性特征,该系统的不确定性被片面地论断为主要源自信息系统内部。 即使控制了信源端的信息选择、忽略了信宿端的信息接受以及信息系统外部的信息损耗问题,香农的信息理论仍然承认信息系统内部存在着信道干扰问题。 同样,大众传播者也意识到了信息传播过程中的噪音现象。为了降低噪音量,传播者们主要采取增加信息冗余的方式抵消噪音①。 换言之,传统大众传播者秉持增加信息量的原则,尽可能地扩大信宿能够接受到的信息量来减少信息传播的耗散量。 为了增大信息冗余量, 大众传播者重视信道的传播能力,往往选择能够容纳和承载更多信息量的媒介来传播信息。 为此,不仅技术工作者加大对信息技术的研究力度,传播工作者也重视并谨慎做出媒介选择和媒介决策。 据 CTR 多年的监测数据显示,对比 2008 年至 2015 年之间电视、广播、报纸、杂志的广告投放市场,电视的广告投放量远远大于其他大众传播媒介。 这也从侧面反映了大众媒介技术的迭代是以扩大信道所能容纳的信息量为目标的,电视所传递的信息量远大于报纸和广播。 而传播者倾向于选择信息容量大的媒介为重要传播渠道,也证实了扩大信息传输过程中的冗余量是大众传播降低系统内部噪音、减少传播不确定性的主要方法。

　　(二)封闭的信息系统存在熵值增加、信息传播系统不稳定的问题

　　通过封闭信息传播系统和片面重视信道传播能力的方法来平衡信息传播的确定性与不确定性是存在问题的。 首先,从微观视角来看,通过增加信道冗余来降低噪声的方式具有局限性。 就信息系统内部而言,噪声并不仅仅存在于信道之中,信源端与信宿端同样存在着噪声现象。 虽然相较于信道噪声,信源和信宿端的噪声更为复杂,特别是信宿接受信息的能力极为个人化和多样化,但是这并不能表明传播者传送信息以及大众接受信息过程中产生的信息损耗问题可以被忽略。 很大程度上,这才是大众传播研究应该尤为关注的重要问题。 而就信息传播系统的外部环境来说,同样存在着大量噪声影响信息传播效果。 这部分噪声游离在系统外部,难以捉摸,但并不意味着可以被忽视。 他们或直接作用于信息传播系统,扰乱信息传播的准确性;或间接作用于参与信息传播的主体,影响信息传播者与接受者的判断。 所以,单纯通过增加信道的信息容量来降低信息传播系统的不确定性是不切实际的。

　　其次,从更为宏观的视角来看,信息系统越封闭,系统的熵值会增加,整个信息传播系统将处于不稳定状态。 通过封闭系统的方式来减少信息传播的不确定性实则是构建了一个伪确定性的乌托邦系统。具体而言,香农信息论中言及的“熵”是“信息熵”,是借用“熵”的不确定性含义来形容信息的不确定性。事实上,香农最初想用“不定性”来命名,是著名数学家冯·诺依曼建议采用“熵”来替代“不定性”②。 在原著中,“熵”几乎是可以与“不确定性”、“冗余”、“噪声”画等号的,我们可以将其统一理解为信息的不确定性。 而源自热力学的“熵”实则是指一个系统的不确定性或无秩序的程度③。 维纳曾说,一个系统的熵就是它的无组织程度的度量④。 据热力学的相关理论,任何系统都存在着熵,且系统熵是不可逆的。 一个系统若始终处在封闭状态,则该系统的熵会不断增加且最终走向死寂。 信息是用来减少系统不确定性的物质,所以,一个系统要始终充满活力,必须开放系统,增加信息量和信息交换活动,减少系统的无序性。举例来说,我们希望报社或电视台等信息传播组织有序化,但是高度秩序化的组织内部反而缺少信息的流通,结果这样的组织往往会被新的更具活力的组织系统颠覆和取代。 虽然我们可以创建一个封闭式的大众信息传播系统来使人类信息的传递过程得到有效控制,但是,封闭并不能杜绝信息的耗散,反而更不利于信息的有效流通。 为了平衡信息传播系统的熵值和信息量(也可以理解为信息传播系统的确定性与不确定性关系),促进信息系统的稳定和发展,必须通过新的技术手段促使大众传播系统走向开放。

　　四、社交媒体传播:半开放的信息传播系统带来更多不确定性

　　复杂性科学的奠基人、美国著名学者布莱恩·阿瑟认为,技术是对现象有目的的编程①。 技术的出现是为了协助人类驯服生产实践中的某个现象,而新技术的生产动力则源自原有技术对新现象的不断揭示以及对人类新需求的深入挖掘。 补偿性媒介理论的提出者保罗·莱文森指出,整个媒介的演化进程都可以看成是补救措施②,后出现的媒介对前一种媒介进行功能性补偿。 因此,我们可以将新技术的出现视作解决原有技术中不能处理的不确定性问题而产生的必然结果。 随着技术的不断发展,技术自身也会成为不确定性的新来源,需要新的技术弥补与改进。

　　社交媒体传播的出现印证了布莱恩·阿瑟和保罗·莱文森有关技术、媒介演进规律的基本论断。 社交媒体传播补救了大众传播系统封闭性、一味追求信道传输能力的问题。 依托于移动互联网技术的社交媒体传播具有“用户生产内容”、“参与式媒体”、“大众生产信息”的特征③。 一方面,互联网技术从信道角度极大扩充信息的承载量和容纳量,从 U 盘到云盘,人类借助技术存储信息的能力已经达到无上限;另一方面,社交媒体赋予每个个体生产信息和传播信息的技术手段与传播平台,通过信息传播者与接受者的交流互动,促进信息传播系统的开放与创新。 可是,随着数字技术的不断突破与聚合,其重新“域定”的信息传播环境也不可避免地给人类的信息传播活动带来新的不确定性问题。 这些不确定性或源自被新技术改造的新现象,或来自新技术产生的新需求,还有一些则源于新技术自身。——论文作者：赵静宜1 , 程 明2

文章名称：确定性抑或不确定性:关于信息传播一个基本问题的审思———兼论智能传播的未来发展

文章地址：http://www.sciqk.com/lwfw/dzlw/12530.html