1、32022/112022/113本刊特稿智能技术驱动的社交媒体平台“用户中心”特征兼论经典传播理论的延伸 吴 静【摘 要】本文考察了社交媒体平台的信息传播活动，从传播主体转变、把关人多样化和用户活动具有“商品性”等方面阐述其“用户中心”的基本特征，并从媒介技术的角度提出平台信息传播的技术驱动力来自三个方面：大数据使用户居于平台运作的重要环节；智能算法使用户成为被精准定位的信息“产消者”；深度合成实现用户身份的“产消合一”。社交媒体平台的传播活动强调用户的中心地位，既给传播研究带来挑战，也为学科理论发展指出方向：一是完善经典传播理论，把握研究机遇；二是为传统研究领域拓展新发力空间；三是批判性地反
2、思用户与技术、资本的复杂关系。【关键词】智能技术；社交媒体平台；用户；数字劳动；传播理论【作者简介】吴 静，香港恒生大学，传播学院，助理教授，博士。随着智能技术高速发展，植根于互联网的社交媒体平台对人类传播活动产生革命性的影响。这些平台吸引大量用户使用，记录和拓展用户的私人社交网络，还为用户提供信息生产和发布的虚拟空间。知识型社交平台知乎2021年第三季度的平均月活跃用户突破1亿，而短视频社交平台抖音2021年的平均日活跃用户超过6亿。这些依托社交媒体平台的海量用户不仅是信息接收者，还是内容生产者和传播者，他们的身份转变颠覆了以大众传媒为中心的传播流程，催生出以用户为中心的信息传播机制。社交媒
3、体平台的信息传播不仅仅揭示了受众对传者的反馈，更是智能技术发展的产物，与商业资本密切关联。那么，这种社交媒体平台的信息传播机制具有哪些重要特征？它在智能技术背景下如何运作？对传播理论带来哪些影响和启示？基于上述问题，本文试图以“数字劳动”为背景，从智能技术剖析社交媒体平台的信息传播活动，从而反思“传”“受”关系变化带来的传播理论重构与发展的问题。一、以用户为中心的信息传播与“数字劳动”的兴起伴随当下智能技术的发展和移动网络的普及，微信、抖音、知乎等媒体平台已成为人们社交活动和信息传播的主流方式。平台上的传播主42022/112022/114本刊特稿体不再限于专业的大众传媒，用户成为信息生产和发
4、布主体，信息把关权被分享给平台和用户，具有商品性质的用户活动为平台运作提供源源不断的信息生产力。“用户中心”是社交媒体平台信息传播的主要特征，也是平台创造商业利益的基本逻辑。（一）传播主体从大众传媒到用户的转变社交媒体平台的信息传播对传统传播模式的“传”“受”关系提出挑战，并逐步确认用户在网络传播中的重要地位。在经典传播理论中，大众传播系统是一种单向、线性的信息传递模式，大众传媒是以工业化生产方式向公众提供大量信息的传播主体，受众起初被看作缺乏传播权利和能力的信息接收者。但网络传播具有开放性和交互性的特点，这使传者与受者之间形成超越时空限制又相互连接的网络关系，专业媒体机构的信息生产和发布功能
5、被弱化。社交媒体平台的开放性和互动性使受众成为传播的中心。个人和组织都可以在社交媒体注册成用户，任何用户都能凭借先进的传播工具生产、传播和接收信息，成为集生产者、传播者和接收者于一身的传播主体。而且，用户间的互动联系与媒体机构的内容生产交叉渗透，使互联网保持着动态和复杂的内在结构。这种“传”“受”关系的深刻变化已被许多学者论证过，从经典大众传播模式到新媒体范式的重大转变，“用户成为传播过程的轴心”是其重要体现。1（二）把关人多样化把关是信息传播的构成要素，社交媒体平台的兴起迫使大众传媒将把关权分享给平台和用户。经典把关理论认为，新闻信息传播和控制的核心是报刊、广播、电视及其内部的从业者，他们对
6、信息进行甄别处理，并建构出大众头脑中的社会现实。但是，网络世界给了没有接受过专业训练的个人发言机会，社交媒体允许用户根据各自的标准来选择和管理信息，加之算法服务的补充，越来越多的用户和平台扮演着把关人的角色，信息把关和传播流程由此发生改变。一方面，社交媒体平台通过制定和执行一系列内容生产和发布规则，直接参与信息把关过程。帕梅拉休梅克把微信、Facebook、YouTube等平台称为“超级把关人”：“（它们）立足高于其他传播者的分析层面，搜选大众媒介信息、社交媒介帖子及个人博客内容，或任何它们在互联网上想要的东西，对其进行内容整合、重塑与再现，使之改头换面。这些蜂拥而入的媒体新闻源呈现出不断随时
7、间而变动的社会现实。”2 另一方面，用户作为活动主体，既主动选择信息，又在平台规定的框架下自主生产、发布内容，成为内容的实质把关人。学术界普遍把这种个人把关称为“二次把关”或“受众把关人”。3 因此，社交媒体平台的把关人不再囿于大众传媒，平台和用户在信息生产和传播的不同阶段，都实质性地参与了把关过程，分享了大众传媒的把关权。（三）商品经济逻辑下的用户活动社交媒体平台的用户既是信息接收者，也是生产者和发布者。从传播政治经济学看，用户具有消费者和生产者的双重属性，他们的活动是具有商品性质的“数字劳动”，这也是理解社交媒体平台信息传播的关键。有关受众劳动的政治经济学解读起源于西方马克西主义。1977
8、年，达拉斯斯麦兹在传播：西方马克思主义盲点中考察了垄断资本主义下的电视和受众，首次提出“受众商品”论，认为商业媒介生产的新闻娱乐节目是以吸引观众的注意力为目的，再把这些注意力出售给广告主，受众和受众的视听行为成为被出售的商品。4 21世纪以来，全球数字媒介发展和生产体系变革共同催生了一种新的劳动形态数字劳动。克里斯蒂安福克斯在数字劳动与卡尔马克思中阐述了该理论，其广义内涵包括整个数字文化产业价值链上的各种劳动，包括数字媒介技术与信息生产、流通和使用过程中涉及的脑力与体力劳动。5 狭义的“数字劳动”是指52022/112022/115本刊特稿社交媒体用户的无报酬劳动，如看视频和上传视频、发朋友圈
9、、玩电子游戏等行为。6针对社交媒体平台，数字劳动的发生场所是以数字技术为基础的互联网，劳动主体是平台用户，劳动对象是主体的认知、经历和情感等，劳动产品是主体在平台上生成的各种内容，而卷入劳动的所有人都被视为“数字劳工”。1980年，阿尔文托夫勒提出“产消合一”的概念，预言在第三次浪潮中生产者与消费者的边界将越来越模糊。7 随着微信、知乎、抖音等新型社交媒体兴起，用户在网络空间接收信息，生产和输出内容并制造出大量数据。这种受智能技术驱动的“产消合一”的用户活动与商业利益相结合，在媒体平台资本运作的逻辑下具有了过去一般网络互动行为所不具备的变现能力。二、智能技术驱动平台信息传播从“受众”到“用户”
10、再到“数字劳工”，既是社会变迁的表征，又是科技影响力不断扩大的结果，媒介技术越来越成为推动传播实践革新的重要驱动力。在社交媒体平台中，大数据、算法推送和深度合成等智能技术直接参与用户的内容生产与价值生成，促使用户成为平台信息传播的中心和信息“产消者”，推进社交媒体平台的商业运作。（一）大数据：以用户活动为核心大数据技术由云计算、非结构化数据、数据可视化等技术发展而来，具有规模大、类型多、流转快、价值高等特征，被广泛应用于网络平台和移动应用。社交媒体平台凭借大数据技术，将用户的特征、活动、情绪乃至社会关系等信息数据化，利用精密的处理模式对大数据进行分析和售卖，使用户及其活动成为平台运作的核心环节
11、。在用户活动的商品化过程中，技术是媒介与用户达成劳动共识的关键，用户活动产生的大量数据是具有强大洞察力和决策力的信息资产。福克斯提出，网络媒体公司的利润主要来源于广告，其资本积累策略是收集、整理用户在互联网上制造的信息，并将其作为商品出售给广告商，这与斯迈兹提出的“受众商品论”类似。8 在网络世界，社交媒体平台、用户及第三方合作方是活动主体，平台活动往往以吸引用户“注意力”为目的，围绕搜集信息、数据分析、配对分发、向第三方售卖数据展开，而这个生态系统的运作离不开大数据的支撑。媒体平台以大数据记录用户的浏览和使用痕迹，通过智能算法在浩如烟海的信息和内容中进行分析组合，最终为第三方合作企业提供个性
12、化产品推送服务。社交媒体平台的用户信息资产已成为平台公司和各国政府关注的焦点。目前，网络世界的资本竞争往往集中在几个超大型媒体平台之间，这些平台掌握着海量用户信息，并以公开或隐蔽的方式把这些用户数据出售给某些机构以获取利益。2018年，美国知名社交媒体Facebook五千万用户数据被泄露，并被出售给剑桥分析公司用于赢得政治选票。9 可见，大数据技术支撑下的数据挖掘与共享，已成为媒体平台获取商业利益的重要手段，也受到各国政府高度重视。美国和欧洲许多国家已提出加强媒体平台监管的建设性方案，以确保用户隐私数据不被滥用。2021年，中国先后实施数据安全法和个人信息保护法，其目的正是保护个人信息安全、加
13、强数据安全治理，以及推动大数据技术和实体经济的深度融合，为中国的数字经济腾飞保驾护航。（二）算法推送：被精准定位的“产消者”智能算法技术实现了用户定制信息的精准推送，促使用户直接参与平台内容生产，催生了以用户为中心的平台信息传播。“人将自己的主动权更多交给了算法，而算法则可以和资本结合创造出更快的发展速度，这使技术成为新媒体最重要的促进因素之一。”10社交媒体平台通过智能算法和流量控制赋予用户生产力，用户在浏览信息的同时完成内容生产劳动，这与李文特和杰哈利提出的“观看即劳62022/112022/116本刊特稿动”11 如出一辙。流量是社交媒体平台生产“爆款”内容的关键，它是用户被商品化了的“
14、注意力”，常体现为用户对文章或视频的阅读、观看行为。以知乎为例，智能算法把用户在平台上的“浏览”行为转化成具有生产性和商品性的流量，用户在不知不觉间卷入“爆款”内容的生产过程。知乎设有“热榜”专栏，每日浏览量最高的贴文会被作为精选文章推荐给已被算法定位的读者，浏览量、点赞数和评论数越多的贴文越容易被推送，用户的阅读行为直接参与“热榜”文章的生产。用户浏览这些贴文后会被链接引入相关话题的讨论圈，他们的活动数据通过算法加工再转移到第三方合作方，就能帮助广告实现精准投放并演变成购买行为，从而产生新的价值。在社交媒体平台，用户的注册资料和活动痕迹会以数据形式被记录下来，由算法进行标签、筛选和过滤，再与
15、信息进行配对，实现信息精准推送。例如，知乎每天产生的新提问数以万计，如此海量的问题怎样有针对性地推送给有能力回答的答题者呢？知乎通过算法解决了这个问题。据资料显示，知乎平台算法会从用户人口特征、兴趣和行为、问题特征等方面定位潜在答题者，再将用户和问题进行配对，从而精准定位答题人。平台精准配对问答者不仅提高了问题的回答率，还制造出吸引眼球的“爆款”内容，帮助平台通过售卖用户“注意力”实现盈利。（三）深度合成：赋予用户内容生产工具深度合成等智能技术提升了社交媒体平台的传播效能，使用户不仅可以获取大量定制信息，还能实现内容的自主生产与传播，体现了“传”“受”关系的深刻转变。一方面，对用户非常友善的各
16、种新技术，使媒体平台成为海量内容生产的发动机。在传统媒体机构，记者必须经过严格的职业训练，通过层层审核才能制作和发布内容。而在社交媒体，信息生产技术门槛降低，发布流程缩短，时空和把关等要素发生改变，用户创作、分发内容一般只需通过媒体平台的技术审核就能完成，海量内容由此从各大平台涌向网络世界。例如，今日头条等新锐媒体通过自制内容（PGC）和用户生产内容（UGC），培植出丰富的内容板块，2020年发布内容6.5亿条，累计获赞430亿次。可见，智能技术简化了内容生产和发布流程，受众被赋予内容生产工具，轻而易举地转向信息生产者和传播者，成为平台信息传播的中心。另一方面，媒介技术发展使用户生产的内容呈现出多样化形态，吸引更多用户承担“产消者”角色。传统媒体的内容形态以文字、图片、视频、音频等单一模式为主，而社交媒体平台在技术、资本等驱动下推出大量新形态产品，用户可以实现内容剪辑、优化等诸多功能。深度合成是近两年受到科技界广泛关注的新技术，利用深度学习技术在相同的图像、声音或视频数据集上进行反复“识别”，通过合并、组合、替换或叠加图像生成高仿真的声画产品，换脸视频就是最典型的应用。12 从2017
