陈世华：大数据传播研究的政治经济学批判

摘  要：大数据在体量、速度、价值等方面显示出前所未有的优势，被逐渐运用到各个领域。在传播研究中，大数据成为重要的研究对象和研究方法，出现了传播研究的大数据范式。大数据传播研究体现在研究主体、研究问题、研究视角、研究方法的大数据转型，实际上是对数据威权的臣服，带来数据殖民。从政治经济学的批判视角来看，大数据传播研究背后有着深刻的政治经济文化动因，提供维持统治的智慧，是牟利的工具，反映传播研究的焦虑，技术理性冲击着人文情感。未来的大数据传播研究应该回到马克思主义，坚持批判取向，加强过程管理，增加人文思考，思考替代性的理论范式、方法和伦理，以开放心态拓展视野和思路，在创新中发展，获得其他学科和主流评价体系的认可。

关键词：大数据范式；传播研究；政治经济学；乌托邦

在互联网时代，数据的生产、存储、传播和消费更加方便快捷，数据不断膨胀和泛滥，作为一种数据收集和分析方法的大数据应运而生。大数据以在线社交平台为载体，有助于网络舆情监测分析，从而及时地进行危机风险评估与监测。在传播研究中，大数据成为重要的研究对象和研究方法，出现了传播研究的大数据范式，有学者呼吁传播研究需要进行大数据转型，传播学界弥漫着对大数据方法的无条件乐观态度，这是值得警醒和反思的倾向。当前有大量文献探讨大数据在传播研究中的价值和运用技巧，而很少有文献对大数据传播研究进行质疑和反思。作为批判学派的分支，传播政治经济学致力于揭示传播实践和理论背后的权力关系，能够帮助我们更加深刻地认识传播研究范式转型背后的政治经济考量。本文在描述大数据传播研究范式的表征和影响的基础上，采取政治经济学的批判视野指认大数据传播研究范式背后的政治经济文化驱动力量，并指明大数据传播研究的规范路径和未来走向，以期更加深刻地认识大数据，为传播研究提供替代性的理论视野。

一、大数据传播研究的表征和后果

科学的革命往往以测量的革命为先兆。大数据方法作为一种观念和行为的测量方式，被认为是解决各种社会弊病的强大工具，给社会科学家带来了新的希望。乐观的学者认为，大数据的巨大体量、速度和丰富性让传统科学方法显得滞后，并催生了新的研究领域和方法，正在重塑研究如何开展以及什么样的研究才有价值的观念，重新框定了知识的构成、认知方法、研究程序，根本上改变了认识论和研究伦理，带来了科学研究的激烈转型。大数据被认为是科学的第四种范式，带来了数据驱动的科学新模式，会将社会科学研究带入美丽新世界。大数据蕴含的模式和关系被认为是有意义的和真实的，能够内在地生产关于复杂现象的有价值的和深刻的知识。数据本身可以摆脱理论而为自己发声，数据能说明一切，所有的主观因素被移除，人类偏见随之消失。只有数据是科学的，“无数据、不学术”，“无数据，别说话”(Nodata，Notalk)。被誉为“信息时代的精神领袖”的《连线杂志》(Wired)主编克里斯·安德森(Chris Anderson)声称大数据意味着知识生产的新时代的到来，理论走向终结，经验主义重生。

在这种社会科学研究的新实证主义指引下，数据设施的规模成为最大的(如果不是唯一的)卖点。大数据成为一种吸引眼球的经验主义认识论，被认为能够解释一个完整领域并提供完美的解决方案，而不需要预先的理论、模式和假设。大数据不言自明的意义跨越语境和特定领域的知识，可以被任何人所理解。大数据浪潮驱使一些社会科学家声称一些数据驱动而不是思维驱动的科学新领域的出现，如计算社会科学、数字人文学、数字社会学，提出了理解文化、历史、经济和社会的新范式。西方社会科学界顺势而为，美国大学日益寻求和接受政府和企业对大数据研究项目的资助和奖励。大数据迅速进入各种学术空间，成为无数学者的研究对象和出版物刊载的内容，迅速成为社会科学研究的新贵和显学。

在新闻传播领域，大数据重构新闻传播的实践和理论。大数据给新闻业带来了震荡和冲击，“机器算法取代了编辑”，更新了媒体运作的动力学，改变了新闻生产的模式和机制，相应地驱动了以新闻和信息传播为核心议题的传播研究的范式转型。大数据热潮的逐渐升温引发了传播学者对大数据的乐观态度，一些学人无比乐观地论断大数据时代已经来临，庞大的数据会彻底改变人们的生活。相应的，传统的传播理论和研究方法无法适应大数据时代的新媒体环境，传播研究应该像实务界一样，发展和运用一套全新的，以抓取、整合、分析数据为核心的传播研究方法，传播研究的主体、研究问题、研究视角、研究方法都应该进行大数据转型，传播研究需要进行大数据革命。有学者言必及大数据，文必涉定量计算，传播研究陷入了大数据乌托邦的美好想象中，定量的行政功能主义研究范式更加流行。传播学者对量化的痴迷导致他们热衷于将计算运用到社会科学中，努力发展以大数据为基础的新媒体分析法。尤其是在互联网研究中，很多研究使用大数据方法来收集和分析从社交媒体平台收集的巨量数据。新媒体研究大家列夫·曼诺维奇就强调互联网研究应该转向大规模的在线数据的计算机分析，而数学方法应该成为新媒体研究的根基，要将物理科学和计算科学融合起来研究传播学。大数据的论文频繁发表在传播学刊物上，还出现了致力于大数据研究的新的刊物，如《大数据与社会》(Big Data ＆ Society)、《社交媒体与社会》(Social Media+Society)。大数据分析变成了西方尤其是北美传播研究中一种统治性的范式，获得了大量资助和发表机会。学者从各种数字平台搜集数据，借用来自计算科学和计算语言学的算法技术，如自动内容分析、语言分析、情绪分析等开展传播研究，传播研究仿佛可以交给计算机而一劳永逸。大数据和大数据分析挑战了社会科学和人文科学的认识论，导致了跨越多学科的范式转型。

从本质上来说，大数据转型产生于传播学界对信息体量的威权的臣服。这种大数据进行知识创造的前景，无非就是已知的过去几十年里在硅谷孕育的当代技术新实证主义神话的另一个版本而已。大数据乌托邦忽视了大数据面临的重大方法论挑战，没有看到数据的规模是以降低深度为代价的，忽视了小数据可能比大数据更有价值、更有效，无视选择数据的原则和伦理。很多大数据的话语假设大数据的透明性和客观性，忽视了人的解释和传播的关键角色，将数据作为历史客体，缺乏理解数据的社会、技术和政治视野，并不能打开数据的“黑匣子”。数据收集并不是一个中立的过程，不是所有的数据都可以被收集，被包涵进来的数据享有优先权，而其他则被排除。如何选择、什么时候选择、从哪里搜集数据都是受限制的因素。大数据的复杂性不仅在于规模，还在于多义性，大数据不仅数量巨大，也是高度复杂、多角度的数据，大数据项目设计得再精致，总是需要人类来解释。数据并不能自己说话，总是需要有人替它们发言。数据不是可以免于偏见地收集和分析的客观实体，大数据也不会自己建构自己的叙事，还是要修辞地建构以便产生意义，在学术研究中如此，在商业环境下更是如此。传播研究领域必须反思大数据“喧嚣”(hype)的认识论动因和理论后果。

社会科学研究的历史证明，在社会科学体制化的过程中，如果过于强调工具主义的研究而无视反思和批判研究，社会科学的自主创新就会沦为一纸空谈。大数据转型带来的危险是计算科学殖民了社会科学，并尝试将社会科学转变为计算科学的分支领域。当然，需要计算科学家和社会科学家合作来解决社会问题，但是社会科学研究不同于计算范式，也不能将社会科学家转化为编程者，毋庸置疑，需要投入于社会理论和社会哲学。计算科学的量化逻辑威胁和毁坏了批判性社会科学，批判性地审视大数据，寻找替代性的批判性理论路径对大数据传播研究显得尤其重要。

二、大数据传播研究的政治经济学动因

如何深刻理解和反思大数据传播研究，需要政治经济学的批判视野。作为批判学派的分支，传播政治经济学不仅批判现有的传播体制和传播实践，也批判主流的传播研究及其背后的政治经济权力，体现出了独立的精神姿态和批判的理论取向。从政治经济学的批评视野来看，大数据传播研究范式是特定语境下的社会建构，是对经济基础的反映，作为一种话语生产体现了特定的权力关系。我们需要将大数据传播研究置于历史语境中，对其进行物质和文化的双重解释，揭示大数据神话背后的驱动力量，指认存在的问题，引领发展的方向。

1.政治维度:大数据传播研究是维持统治的智慧

从马克思主义政治经济学的视野来看，我们要分析大数据传播研究的物质基础及其所蕴含的不平等的社会关系，并思考反抗这种不平等关系的理论可能性。作为最初源自西方社会的方法，大数据暗含资本主义的霸权。在当今资本主义社会，政府需要大数据来提供决策，作为执政合法性的支撑，监控社会动态，理解公众态度和情绪，而大数据传播研究正好能够满足这种需求。传播研究的大数据转型试图在方法上革新，提出新的见解，实际上，是在肯定社会制度是天然正义的前提下，在承认现状合理的基础上，提高社会管理的效率，为社会统治提供知识工具。大数据传播研究得出的结论只是为统治阶级提供统治的智慧，运用大数据来扩大和加强社会的管理、控制和监视，营造无处不在的“传感器社会”(sensor society)，维持社会控制。大数据传播研究通过传感器抓取人们日常生活、行为、事务、环境和互动的节奏，元数据(metadata)(即关于数据的数据，如IP地址、合约身份、呼叫或短信的时长、地址)不断被挖掘，使政府和企业更加容易控制人们的生活。监控成为当代社会的法则，随着移动互联网的发展，出现了流动的监视(liquidsurveillance)，传感器驱动的大数据让监视自动化，并对数据进行自动化处理，社会变成了福柯所说的“全景监狱”，国家和政府试图密切盯着所有的公民，人们陷入全景分类的恐慌，个体行为被规训，公共行政被制约。数据监控(dataveillance)监视着人们和组织的行为，数据被杂乱地收集和永远储存，不会在系统中被遗忘，宽松的氛围一去不复返，带来了无处遁逃的恐惧。普通人在组织面前越来越透明，而组织越来越晦暗，民主在消亡，奥威尔所说的“1984”在重现。大数据入侵到政治传播领域，让政治党派能够更有效地开展社交媒体竞选。借助于大数据监控和交易，政治党派变成了出售产品给消费者的公司，投票者变成了消费者而非公民。数据挖掘让那些能够接触到数据和技术的人享有特权，为数据监控助纣为虐，巩固既有的权力动态学。大数据传播研究在帮助生产、维持和规范现存权力结构，看起来多产高效的传播研究实践只是在帮助统治者者更好地控制人们生活，伤害了公民自由和社会公正。

在全球范围内，诞生于自由主义社会的大数据方法被移植到世界各地的学术界，暗含着不易被发现的意识形态霸权，以更不易被察觉的隐性方式在传播研究中体现出来。大数据传播研究继承传统行政研究的精髓，不去反思传播体制和传播研究的制度根基，而是以客观、审慎、负责的形象掩饰自己，用精确的和经验性的方法来讨论现有的传播体制如何好，以及如何能使它更好。大数据传播研究披着科学的外衣，声称掌握科学根据，推进传播研究的现代化，占领了学术研究的道德最高点，大数据成为西方传播研究走向世界各地的“传教士”。大数据传播研究充斥着工具理性和科技理性，其功能在于合理化且复制资本主义，并将资本主义内部的其他支配形式一并合理化了。正如莫斯可所言:云计算不仅没有弱化统治，反而在资本与权力的合谋中生成了一种叫作“监视资本主义”，新的技术不仅没有弱化统治，而且加强了权力对社会的控制。

从学术政治和话语分析的角度来说，学术领域的权力关系无处不在，无孔不入。知识和权力永远是共生体，话语作为一种知识，其生产背后都有权力的考量。在知识客观和超然的面纱背后，总是怀有一定的政治意图。资源配置和权力关系会形塑话语实践和文本生产，文本和话语又会改变既有的权力关系，创造新的权力关系。传播研究作为学者的一种知识生产实践，本身也是一种话语表达，学者正是希望通过最新而又广受认可的方法，争夺学术霸权。大数据时代学术场的权力斗争并没有因为新的方法而减少和缓和，而是变得更加复杂和隐蔽。传播研究中权力和话语的掌握者更像是沉默的狮子，通过更具策略性的方式巩固着自身的主宰地位。大数据传播研究反映了学术领域的新的斗争模式，大数据方法的拥护者采纳广为接受的实证主义研究理念，试图利用被视为更加符合科学的逻辑和前所未有的大数据工具压制其他研究取向。大数据的拥护者以及大数据研究方法的掌握者都希望借助最新和最科学的大数据方法，创办杂志，发布成果，争夺资源，获得学界认可，与同行竞争，实际上是借助大数据工具争夺学术资源和话语权，而且借助于大数据科学性的伪装而更加隐蔽，大数据本身就是一场学术政治。

2.经济维度:大数据传播研究是牟利的工具

传播研究作为意识形态的组成部分，是经济基础的反映。经济学家和政策制定者一直关注信息技术对企业生产率和劳动力市场的影响。大数据传播研究最初源自西方资本主义社会，自然反映了资本主义的经济运作机制。牟利是资本主义经济的首要动机。而西方传播研究作为资本主义经济基础的反映也无法摆脱盈利的枷锁。

大数据的诞生与经济力量密切相关。大数据作为当前最有价值的信息资本是各方争夺的利器。大数据自动化的收集和分析工具提升了消费的体验和公司的运营效率，尤其是在广告和营销领域，大数据显示出在战略传播中的重要价值，带来广阔的商业回报前景，许多数字技术企业不断通过广告说辞和各种公关手段为大数据创作神话。大数据设备几乎都掌握在政府和私有公司的手里，如谷歌、脸书、百度，企业使用大数据神话来扩大品牌影响力，推销产品、传递理念、促进消费。大数据是信息资本主义的表征，是驱动信息资本主义的引擎。大数据使用“公共”“公众”“社区”等字眼，实际上都是一种以利益最大化为目标而运营的私人服务。

资本主义体制信奉市场这只无形的手，这在社会科学领域表现为经验的、实证的、行政的研究成果和方法成为主流，西方传播研究成果也以市场价值和受众接受作为标准。在西方学术界，研究经费是学术体系中的关键性货币资源，金钱是分配权力、地位、名誉和影响力的重要手段。在传播研究中，资助者和资助对象是不平等的，大数据由于在文化和数字工业有着巨大的商业价值，政府和基金组织总是倾向于资助大数据分析项目。大数据分析工具的配置和使用被组织当作提高运作效率、发挥潜力、赢得竞争优势、超越竞争对手的手段。在资本主义经济模式中，大数据更具说服力，可以减少成本，优化营销效率，精确制导和定位，蕴含无限商机。媒体公司需要收视率数据来与广告商谈判，企业需要消费者的数据来规划发展战略。大数据传播研究以迅速而经济的方式为数字技术企业提供了管理和营利的最佳方法，比如在线广告的测量、具体的定位技巧、地址和语境信息、个性化策略等。由于大数据方法能够为传播研究获得更多的市场资源和资金资助，招收更多的学生，获得更多的认可，因此得到越来越多学者的青睐，其背后是传播研究对商业利益的追求。大数据传播研究试图从大数据中获得可以交易的结论，传播研究沦为一种买卖，被迅速货币化。大数据化传播研究不去试图建构公众的公民身份，不去探讨公民权的问题，而是将公民改造为消费者，只去研究公众的兴趣、喜好、口味、行为，不断重复效果研究和受众行为挖掘，目的是让公众只做一件事情:消费，公众在盈利动机面前变得毫无招架之力。大数据研究方法作为一种交易手段，能够换取更多的研究项目、学术声望、经费资助和政府行政资源，自然受到追捧。而学者的学术责任和研究成果的学术价值大打折扣。随着新媒体技术的迅速发展，巨量的网民和数据为大数据传播研究带来了新的沃土，讨论盈利模式、用户体验、广告经济、受众市场成为传播研究中的显学。大数据传播研究痴迷于方法的革新，而不重视理论的再造和反思，以营销为目的的研究不去关注传播权力是否平等，不去质疑传播体制内存在的压迫和抗争，在某种程度上成为广告营销的姐妹学科。

在新自由主义浪潮下，经济上的自由主义入侵到学术领域，利润成为衡量学术研究的标准，陷入了另一种经济化约论。大数据传播研究是全球商业化意识形态的组成部分，以营销为目的的学术成为盈利的工具，学术成为商业，学者成为学术商人。与商业营销逻辑过于亲密的大数据概念和方法在传播研究中的广泛运用，使其变成了一场生意，为资本力量和商业机构做了一件学术嫁衣。

3.文化维度:大数据范式反映传播研究的焦虑

美国文艺批评家布鲁姆(Harold Bloom)在诗歌史研究中提出“影响的焦虑”理论，认为后辈诗人在创作过程中受到前辈“强者”诗人的影响，由于受前人恩惠会产生无法摆脱的负债的焦虑。为了摆脱传统影响的阴影，后辈诗人就各种方式去“误读”和“修正”来贬低前人，从而树立自己的风格与之抗衡，为自己在历史中争得一席之地。从文化心理的角度，大数据传播研究体现了传播学者对西方研究的路径依赖和试图创新突破的“影响的焦虑”。一方面，大数据转型体现了传播研究对美国传播研究的路径依赖。传播研究起源于美国，正如后辈诗人要从前辈诗人那里获取养分、为我所用一样，大数据传播研究自然会继承美国传播研究的实证主义观念和路径，为自身研究寻找合法性。传播研究深受实证主义的影响，在研究实践中注重自然科学方法和理念，重视经验资料的收集、分析，这与欧洲的人文主义和批判传统形成了显著的差异。而在互联网时代，大数据在体量、速度、多样性等方面的特色，为传播研究提供了看似最为科学高效的研究方法，并被广泛采用和吹捧。在中国，由于传播研究最初源自西方(美国)，在西学东渐的过程中，强调实证主义和经验主义的美国式传播研究自然被中国学界奉为正统，数据成了我们倚重的法宝，中国传播学无形间受其影响，走上了大数据范式之路。另一方面，大数据转型也体现了对路径依赖的影响的焦虑。各种焦虑驱使传播学者努力走出前人的阴影，质疑传统的研究范式，建立新的研究范式，成为新的强者，在历史上留下自己的印记。实际上，大数据范式试图摆脱传统研究的路径依赖，创造新的理论和方法，以大数据来反击对传播研究缺乏理论和方法的批评，将跨学科倾向的传播研究重新建制化，自立门户，创造自己的风格，树立自身的强者地位，成为传播研究场域中的知识生产的把关人，争夺布尔迪厄所说的“符号资本”。传播学者通过创新方法和工具，建立了新的理论范式，不断推动传播学科的发展。

传播研究的大数据转型代表了一种对学术乌托邦的向往和对新技术的心理依赖。大数据的方法被学者视为解决传播研究的方法缺陷的救命稻草，认为大数据会一劳永逸地解决备受批评的方法弊病，这是大数据乌托邦想象在传播学界的映射。学界和数据专家参与大数据技术神话，大数据的成功案例描绘了乌托邦式的未来，满足了人们对未来美好社会的想象，大数据神话向我们许诺超越日常生活的可能性，助长了数字乐观主义。但是这种乌托邦想象只是一种泡沫。历史证明，各种新技术的神话总是以相似的方式破灭，一切又归于平静。技术固然有着重要作用，但它总是把这个世界变得更加复杂和充满变数，而不是让这个世界变得更美好。大数据范式让传播学者陷入了对大数据的过度依赖，无数据不成文的执念使人丧失了批判意识，对数据的任何结果抱有顺从心态，反映数据思维控制下的偏执。大数据实践鼓励自动化的决策制定，降低了人的审慎思考，不受约束、不可控的数据泛滥(data deluge)最终会把我们淹死。

4.技术维度:技术理性冲击人文情感

从技术的角度来看，与西方新闻业界标榜新闻专业主义和客观性一样，主流传播研究一直声称信息和传播科技的中立性，而且对传播研究本身的中立性和客观性深信不疑。一直以来，传播研究也因为缺乏独到的研究方法而备受质疑，而采纳大数据方法后，传播研究更具方法自信，仿佛可以还击质疑，摆脱缺乏方法的刻板印象，增强自身合法性，立足学科之林。而传播政治经济学梳理了客观性、价值观和意识形态三者之间的关系，认为客观性本身就是一种价值观，是意识形态的组成部分，只是帮助资本主义维持社会秩序，应对呼吁变革的压力。传播政治经济学批评作为传播研究重要工具的民意调查实际上是意见的衡量和制造，是思想管理体系的组成部分，是一种操纵机制，民调行业受经济和政治力量所主宰，主要是一个为政治目的而设计的工具。没有对语境的充分认识，调查的数据不但是无意义的，也是危险的，是欺骗人的伎俩。意见调查用中立性和客观性的掩饰，创造出一个大众参与和自由选择的假象，就是为了掩盖资本主义社会精密的意识操纵和思想管理机器。斯麦兹就挑战了传播研究对科学主义(scientism)和控制实验的依赖，否认观察是唯一可行的研究证据，认为经验主义式的社会科学观察不是传播的法则。他主张学者自我反省传播中存在的控制和伦理问题，关心传播理论的前提和偏见，确保科学研究的完整性。

大数据拥护者将大数据方法视为一种客观中立、排除人类偏见的科学方法，主张将其广泛运用于传播研究中，推进传播研究的范式转型。从技术哲学的角度来说，技术既不好也不坏，也不是中性的。技术与社会生态的相互作用使技术发展经常产生关涉环境、社会和人类的后果，远远超出了技术设备和实践本身的直接目的。从媒介环境学的角度来说，大数据方法作为无所不在、无所不包的全数据方法，是一种芒福德(Lewis Mumford)技术哲学所说的“王者机器”或者“巨机器”“巨技术”，就是与生活技术、适用性技术、多元技术相反的一元化专制技术，其目标是权力和控制，其表现是制造整齐划一的秩序，并非促进个人的自治和社会的多元。大数据虽然在体量、多样性、价值和速度等方面有着前所未有的优势，但并未超越传统调查方法，并不是完全中立和去价值观的。现代技术建立在整个社会运转逻辑的座架之上，并与现代性社会互相建构、互相选择、互相渗透。技术是一种与现代性社会相伴随的意识形态，本身是现代国家治理逻辑的一部分，它不仅是权力与资本合谋的结果，它本身就是一种霸道的结构性权力。大数据方法并不是万能的，机器逻辑的分析不是放之四海而皆准的。技术文化控制下的霸权更注重数量的形式而非数据的内容。大数据具有与生俱来的傲慢和自负，将复杂事物简单化，神话与现实的距离仍然不可逾越。大数据传播研究将主动权交给机器，弱化人的角色，导致学者的技术依赖。大数据传播研究正在剥夺人的自主意识，人的处理和分析的重要性被大大削弱，对数据的任何结果抱有顺从心态，造成数据依赖，真正有思想的言论减少，批判意识在减弱，人的主体性在衰弱。技术理性冲击人文的情感，没有人的判断和主宰，技术逻辑在社会运转中走向紊乱。技术逻辑给传播研究带来的只是冷冰冰的结果，埋没了人文的内容和情怀，导致了霍克海默所说的人的真个性的丧失。

三、大数据传播研究的规范路径和未来走向

大数据传播研究背后有着政治的考量、经济的驱动和文化的因子，并不是传播学术自治和自觉的发展。对大数据的盲目依赖并无任何裨益，只会成为学科发展的桎梏，需要从传播政治经济学视野为大数据传播研究探索规范路径和未来走向。

1.回到马克思

大数据时代的传播研究，要质疑美国式实证主义对量化统计分析的依赖，应该追寻欧洲源流，继承马克思的思想遗产。传播政治经济学的马克思主义色彩浓厚，恰恰与中国这个世界上最大的社会主义国家的执政合法性和政治承诺不谋而合。传播研究，尤其是数字和社交媒体研究可以从马克思和其他批判理论家的传统中寻求启发，追溯所有批判研究的马克思主义的根源，开展马克思主义的大数据传播研究。在大数据传播研究中要贯彻马克思主义的概念，如辩证哲学、唯物主义、剩余价值、剥削、异化、全球化、阶级斗争、公共物品、公共领域、共产主义、实践哲学、全球危机和社会抗争等，对数据进行唯物主义的解释，关注大数据的物质性(materiality)。我们必须清楚数据并不是自然发生的或者是无中介的，而是一种社会建构，反映了特定的社会经济基础，是意识形态的重要组成部分，背后隐藏着错综复杂的权力关系。传播研究要分析大数据背后错综复杂的技术和物质根基，更要关注社会现实中的权力而不仅仅是文本背后的权力;要吸纳西方马克思主义者的视野，以德勒兹(Gilles Deleuze)的权力的“装置”(dispositif)作为概念框架，结合福柯的结构主义和诠释学，发掘资本与权力博弈的动态张力。从马克思主义的整体论和矛盾观出发，不能只关注单一的现象而忽视了社会的广阔图景，要以全面广阔的视野批判地审视大数据带来的冲击，理解和批判当下社会正在出现的新的监视和控制模式，解释大数据结构与话语权的垄断;对大数据进行语境化的分析，解释大数据在资本主义脉络下的宰制与剥削、驯化和解放的角色;研究不同媒体、文本、话语和语境之间的互相关联;不能狭隘地关注数据本身，需要跨学科的理论和方法，突出大数据传播研究的跨学科性(interdisciplinarity)。坚持马克思主义的批判立场，反对权力和资本对传播研究的收编(subsumption)。从马克思对底层民众的关怀出发，勾画普通人日常生活的大数据拓扑学。在资本主义脉络下，分析大数据的角色，大数据的测量方式，以大数据为基础的资本积累模型，大数据的商品化形式及其运作模式，大数据的剩余价值形式，使用者的大数据想象，大数据与全球化的互动，揭露、分析和批判大数据的迷思和意识形态，大数据的劳动分工和阶级斗争，大数据解放人类的潜力和限制，公共大数据的可能性、模式和形式，大数据的艺术和美学等。

2.坚持批判取向

对现状的反思和批判是马克思主义始终如一的理论姿态，传播研究回到马克思必须坚持批判的视野和取向，当前大量文献关注大数据如何产生利润，而几乎没有提供伦理和批判议题的反思，这是大数据传播研究中明显的文献缺陷。西方学术界受到新自由主义、管理主义和政治实用主义的影响，批判理论越来越边缘化。大数据传播研究应该采取批判现实主义立场，将大数据去神秘化，不要忽视、也不要迷恋大数据。批判的取向要坚持开放的胸怀，批评特定知识内在的意识形态，致力于更好地理解社会的权力矛盾，思考如何克服它们并创造一个更好的社会。传播研究应该建构一种学术公共性的品格，为社会公正所驱动，而不是推进政府和企业的利益，不要关心社会管理和盈利的效率，而是以公平和平等的传播关系为目标，着力建构新的学术秩序。

从批判的角度来看，大数据分析法是破坏性的革新，需要学术界反思和揭示大数据范式中暗含的新自由主义和后福特主义的意识形态根基，发展一个细腻的、弹性的和语境化的认识论，用批判性数字方法替代数字实证主义。大数据传播研究要借鉴社会信息学(social informatics)传统，以批判分析的本体论和认识论为基础，对大数据在社会中的角色进行批判性的质疑和反思，挑战当前过度欢庆大数据具有赋权与民主化特质的观念，关注大数据如何嵌入旧有的宰制形式，揭露子虚乌有的大数据技术乌托邦(technoeuphoria)，解释塑造、设计和运用大数据的协商过程，关注大数据权力、公平、价值观和控制权等议题，避免大数据狂热，既要看到大数据的大机会，也要看到大数据的大问题和大困境，阐明大数据背后遮蔽的结构性不平等，指认大数据的偏见和化约主义(reductionist)，抛弃以利润为纲的效率研究，坚持以公平正义为取向的价值研究，将行政、实证大数据的范式转换为批判性的大数据传播研究。

大数据传播研究需要摒弃数据中心主义的学术观，质问大数据从何而来、意味着什么，谁能够接触到什么数据，数据分析如何开展、为了什么目的，分析资本主主义如何形塑大数据，洞察大数据技术性的、政治性的、迷思性的特征，要将大数据去神秘化，视其为显示出多重矛盾倾向的抗争之地。在肯定大数据的价值和贡献之外，也要避免大数据崇拜，质疑且驳斥那些宣称大数据具有革命性的意识形态，避免大数据帝国主义，在宰制的裂缝中刻画大数据的本质。既要看到大数据的丰富，更要看到它的贫困;既要看到数据财产的贡献，也要看到它带来的新的剥削;它可以刺激变革，也会阻碍创新;既要关注数据的数量，更要关注质量;既要关注常规的数据，也要关注野生的数据(wild data);既要看到大数据带来的希望，也要重视大数据扮演的令人不安的“老大哥”角色，如侵犯隐私、减少公民自由、增加了国家和企业的控制;在欢呼大数据的积极价值同时，也要关注大数据及其产生的问题，诸如环境问题、隐私问题、就业问题、贫富差距、社会稳定问题、技术难题，处理其所面临的技术困境、美学困境、伦理困境、方法论困境、认识论困境、法律困境。大数据并不是解决所有人类问题的灵丹妙药，相反可能会导致社会分裂。大数据的传播研究应该在规范层面促进民主政治和公民参与，追求更美好的世界，提出摆脱宰制、解放人类的规范，反对实证主义的工具/技术理性，为塑造自由、公正、公平、参与、平等的社会提供知识工具。

3.加强过程管理

数据“食材”需要小心“烹饪”。大数据作为一种工具本身是无辜的，在传播研究中是有价值的，但在使用时需要有严格细致的管理规则。运用大数据来开展传播研究，主要的挑战仍然是研究过程的信度和效度，仍然要依赖传统社会科学的基本原则。不可否认，经验研究是有价值，但它不是万能的，我们必须牢记其不可避免的偏差，从数据收集到数据总结的整个过程需要加以规范，在捕获数据、集成数据、转换数据、选择分析模型、得出研究结论的过程中，都要使用合适的抽样、测量和分析程序，谨慎地应用不熟悉的工具、分析技术或方法创新，对研究过程进行严密监控，保障数据处理的规范性和科学性。传播研究要借助大数据来获得更多的素材、文献资料、原始数据，借用数据挖掘、计算机辅助内容分析，完善学术研究链条，提升数据的可信度、开放性和代表性，甄别假数据、假规律，分清封闭数据与断裂数据，避免数据失真。大数据传播研究要考虑研究伦理问题，领会《贝尔蒙报告》(Belmont Report)的精神，研究实践要坚持无伤害、尊重人权、告知同意、公正对待、隐私保护、信息的公平使用等原则。

真实世界里技术的运用是开放的，受到多重因素的影响，必须通过反复的理论参照和观察来理解。大数据传播研究需要探索新的数据算法和分析思维，对海量的非结构化、半结构化数据加以结构化并从中找出规律。社会科学的结论首先必须是福柯所说的多面向的和多维真实的(multifaceted and multitrued)，大数据传播研究要推进方法论革新，结合大数据技术和批判/质化研究方法、批判性视觉分析、批判性话语分析、质化文本/内容分析、民族志等，探索细致和可证实性的大数据分析新模型，提高数据分析的质量和解释力。

4.增加人文思考

回溯历史，进化论告诉我们，大不一定总是好的。大数据之大不一定更符合社会和人类的发展趋势。大数据方法本身仍然是一种数学工具，不能等同于社会活动本身，对大数据的总结也不是从真空中来的，它仍然要受到人类偏见和框架影响，数据并不能自己说话，数据的意义并不是显而易见的，数据本身并不能提供有价值的洞见，仍然需要有一定理解能力、具备特定专业知识的人来解释这些数据。大数据的生产、收集、分析和再利用都要在人的指引下进行，离不开理论和实践知识、经验的支撑。原始数据的真实性需要质疑，数据只能告知而不能解释，并非所有事件都能预测，需要基于更加细致的概念语言以及理论框架来发掘。我们更需要米尔斯所说的“想象力”，需要人来建立感性工具和设施以理解数据流。大数据传播研究要强化而不是弱化研究者的角色，高质量的学术研究需要研究者充分浸入研究过程，通过“大数据想象力”，解释人的世界，避免行为背后看不见人、缺失生活意义的冷冰冰的传播研究。大数据的“大”包括深度、丰富性和理论重要性，包括了非常丰富的社会、文化、经济、政治和历史的数据，为社会科学家和人文学者提供了广阔的研究空间。大数据传播研究要吸纳文化研究对于普通人生活方式的关照，饱含温情的人文主义色彩，打破线性因果技术决定论，关注人的复杂角色和体验，考察个体日常生活的数据植入，关注个体传播权益，理解个体大数据生产和使用的经验、解释、规范和价值观。大数据传播研究要以社会公平和平等的传播关系为目标，着力建构一种对现行传播秩序的质疑和挑战的理论，增加人文思考和制度规范，重新找回传播研究的个性和公共性。

四、结语

大数据已经变成了跨越自然科学和人文社会科学对话的“引爆点”，催生了大数据的乌托邦想象，出现了传播研究大数据转型的呼声。但是，大数据传播研究并未超出传统的研究框架，只是带来了旧的愿景和新的迷思，延续了古老的神话，也是一种现实和意识形态话语的乌托邦叙事。大数据为我们提供了一种反思量化方法的魅力的机会，需要我们思考替代性范式的理论(本体论)、方法论(认识论)和伦理维度。大数据传播研究应该坚持一种关乎公众利益而与盈利无涉的学术品格和立场，以开放心态拓展视野和思路，在跨学科的合作和交流中拓展传播研究的空间，同时，寻找清晰的理论核心，明确自身立足和发展的学术身份，明晰研究主体、研究对象、研究路径、研究视野、价值取向，补齐薄弱环节和短板，加强方法训练，在创新中发展，获得其他学科和主流评价体系的认可。

大数据时代才刚刚开始，声称传播研究的范式转型还为时尚早，但是似乎已经在路上。我们应该质疑大数据传播研究的假设、框架和伦理偏见，不管在什么最新的研究工具面前，我们都应该回到利维·施特劳斯的判断:“我们是自己的工具。”在当代眼花缭乱、目不暇接的大数据浪潮中，复兴英国经济学家恩斯特·舒马赫(Ernst Schumacher)所说“小就是美”(small is beautiful)不失为一条破题蹊径。

作者信息

陈世华，1982年生，博士，南昌大学新闻与传播学院教授、博士生导师。

来源

文章原载：大数据传播研究的政治经济学批判，《国外社会科学》2019年第4期。

因文章篇幅原因略去注释。

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