廖圣清:科学推进中国传播学学术体系建设

选择字号:   本文共阅读 44 次 更新时间:2021-09-14 20:27:19

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廖圣清  

   信息传播技术高速发展催生了新的传播格局和传播体系,如何基于中国社会现实探索传播学规律,这是对中国传播学学术体系建设提出的迫切问题。

  

  

   加强受众与效果研究

  

   作为传播学研究的核心,受众与效果研究的重要性更加凸显,中国传播学亟须加强受众与效果研究。

  

   第一,受众研究是传播学研究的关键环节。受众是传播的重要环节,没有受众就没有传播。在传统媒体时代,媒介垄断社会信息的传播,无须过多在意受众的存在。然而,在新媒体时代,社会信息传播的速度更快、覆盖面更广,受众从被动接受信息变成主动选择、生产、发布信息,媒介垄断信息传播的局面已然改变。受众的变化,决定传播的机制和话语的变化,只有传播的机制和话语能够适应受众的需求,被受众选择、接受的传播,才是有效的传播。受众真正成为决定传播及其效果的最重要因素。

  

   新媒介技术的变迁,带来传播格局的变化。互联网的发展,经历了从Web1.0到Web2.0的迭代更新,社会传播日渐移动化、互动化和智能化,这些变化,进一步凸显了受众在信息传播中的作用及其重要性。此外,受众与媒介相互勾连,媒介的发展,通过优化自身功能,不断适应受众需求,提升传播效果。媒介融合是传统媒介的数字化转型。媒介融合,由外源性因素和内生性动因共同推动;前者主要是国家行政力量,后者主要是技术创新和受众需求。媒介融合,旨在建立新型主流媒体,提升媒介的传播力、引导力、影响力和公信力,推进国家治理体系和治理能力现代化。这些都与受众密切相关,需要优化媒介、政府与受众的连接。

  

   受众是社会的主要组成部分。理解受众,是理解传播、理解社会的重要基础。没有受众研究,传播研究就无法连接媒介与社会。传播学者丹尼斯·麦奎尔认为:“只要‘大众媒介’依然存在,关于受众的传统含义和传统现实,也将继续存在并且仍然适宜。”当下媒介融合的进程中,受众使用媒介的目的、行为、传受模式等,都将得以丰富和发展。这说明,受众的内涵需要新的诠释和表达,受众的构成、特征与行为需要继续深入研究,受众研究应是当代传播学研究中至关重要的内容。

  

   第二,效果研究是传播学合法化的重要基础。目前,传播格局不断变化,为了推进社会发展,建设更好的传播秩序,从舆论引导、议程设置等方面出发,我们需要加强效果研究。效果研究自传播学诞生以来,就一直伴随着传播学的成长,也是其关键问题之一。效果研究的主导范式是经验性研究,主要方法是定量研究。在效果研究发展过程中,经历了从“魔弹论”到“有限效果论”再到“回归强大效果论”等的转变,从传者中心转向受者中心、从个体影响转向文化规范等。

  

   伴随传播学学科的发展和传播效果研究的深入,批判主义学派与经验主义学派逐渐从对立转变为取长补短、相互借鉴,传播效果范式逐渐由政治学、社会学、心理学等转向传播学。如今,微博、微信等社交媒体的出现,促使传播领域发生了深刻变革,这也成为传播学规范理论范式、完善学科基础的新动力。因此,加强传播效果研究,对当代传播学的发展具有一定的积极作用。

  

   纵观传播学发展历史,效果研究是传播学诞生的合法性基础。在新媒介环境下,开展效果研究是必然的。自新闻传播学由二级学科变成一级学科以来,新闻传播学学科急速发展,进而逐渐壮大,对社会经济文化的发展起着引领导向作用。近年来,国内外传播学研究都存在着相似的问题,即鲜有新的理论诞生,较多研究者对已有理论进行重复验证,研究方法缺乏规范及创新性。传播学的发展史,基本上是效果研究的发展史,效果研究贡献了传播学研究的核心研究问题,构成了传播学相对独立的知识体系。由此可见,效果研究对传播体系建构与功能优化起着重要作用,若在效果研究上没有突破和创新,传播学发展也会陷入困境。因此,如何从效果研究中获取经验,构建中国传播学的学术体系,是中国传播学发展的动力源泉,其中,中国的社会问题是传播学独立发展的前提和基础。

  

   第三,新形势下受众与传播效果研究亟待展开。对于受众和效果研究,从传播学引入开始,已被中国学者重视,但中国学者对于这方面的研究还有较大提升空间。定性和定量研究是传播学研究的两种基本方法,也是受众和效果研究的重要路径。主流的受众和效果研究多采用定量分析研究方法,传统的定量研究主要采用调查方法、实验法、内容分析法,进行较为有限的受众和效果研究,即收集一定量的结构化数据,在统计分析基础上得出结论。在大数据时代,信息数量大幅提升,小样本数据已经无法满足当下信息环境的需求,社交媒体产生大量的非结构化数据,对于这类数据的挖掘与分析,已成为当下受众与效果研究的重点。

  

   从对已有传播学研究的研究方法梳理中发现,中国传播学中关于受众和效果研究的方法薄弱,规范性不足,甚至阻碍学科发展。具体而言,研究方法薄弱造成了学科内部难以形成深入持久的学术对话,导致传播学学科与其他学科之间、同西方传播学学科之间存在学术对话障碍。中国传播学的实证研究在数量上偏少,主要是对单个西方媒介效果研究的整体梳理和系统检验,研究方法上多为模仿借鉴西方学者的实证研究,缺乏整体反思和批判精神。当代传播学学科已初步完成了构建其学科合法性、独立性的过程,但是对其研究方法的使用亟待提升。

  

   当下,信息传播技术突飞猛进,对于传播学研究来说,更为根本的问题在于,新技术、新媒介的变化是否带来人和社会的变化,以及带来哪些方面的变化。因此,不大力开展受众与传播效果的科学研究,中国传播学将无法回应媒介融合等重大问题的现实需求和理论需求,也难以从传播学的理论角度和实践角度,满足人民对美好生活的需要,更难以提升传播学学科的学术水平,也就难以构建中国特色传播学学术体系。

  

   注重研究的科学性

  

   非科学研究的不可证伪性、非累积性阻碍了中国传播学的发展,中国传播学亟须加强概念的测量研究并注重研究的科学性。

  

   第一,科学构建传播学知识体系。从学科发展历史角度来说,科学研究对传播学研究具有重要的价值和意义。20世纪20—40年代是“魔弹论”的盛行时期。传播学者拉斯韦尔认为宣传是现代社会最强有力的工具之一,是基于施拉姆“宣传具有‘魔弹’的效果”的论调。但实际上,“魔弹论”建立在有限的证据上,是对媒介现象的有限归纳。20世纪40年代初至60年代,以拉扎斯菲尔德和霍夫兰为首的传播学者,开创了测量传播效果的方法,即科学的调查研究方法、实验法,最终得出了与“魔弹论”相反的实验结果。

  

   传播学的经典理论是在科学研究基础上构建的。没有科学研究,就没有传播学的科学理论,也就没有传播学知识体系。科学研究的核心作用,是能够对研究假设进行验证,进而构建知识体系。没有科学研究,传播学研究不会呈现出相对确定的知识,难以构建出具有明确边界的学术领域,也就无法形成相对独立的知识体系。由此可见,科学研究对于整个传播学的建立和发展,是重要的维度之一,理论和方法需紧密结合。

  

   第二,非科学研究的不可证伪性、非累积性阻碍中国传播学发展。就国内传播学研究而言,科学研究方法的使用,还有较大提升空间。当下中国传播学研究以批判研究、诠释研究为主,作为国际传播学主流范式的实证研究尚未得到充分发展。一定比例的非科学研究,对丰富关于传播的理解是有益的,然而,过高比例的非科学研究,正严重阻碍着传播学的理论创新乃至学科发展。

  

   非科学研究的研究结果,不具有可证伪性。可证伪性,是科学研究的基本特征。非科学研究的不可证伪性,带来的一个问题是,难以形成相对确定的知识和理论创新。例如,研究媒介融合如何发展,非科学研究会梳理目前媒介融合现状及问题,提出几点意见或建议,但不会进行证伪,未确定其提出的意见或建议是否正确;媒体在融合过程中,采纳该意见或建议进行操作,有可能造成负面影响。

  

   非科学研究的不可证伪性,导致研究形成非累积性的特点,即现有研究和已有研究未形成有效的学术对话,导致自说自话。这种现象会带来严重的内卷化,低水平的研究成果越来越多,重复性的研究议题与结论充斥着传播学研究,研究难以进一步发展,更难以触及理论的创新。长此以往,非科学研究必然导致传播学研究停滞不前、无法回应现实问题,传播学知识体系陈旧,对传播学学科的合法性造成冲击。现有的中国传播学,亟须解决非科学研究问题,减少该类研究的产生,加强科学研究。

  

   第三,大数据时代传播学科学研究面临挑战与机遇。早期,拉扎斯菲尔德在传统媒体环境下,挖掘信息传播的过程,面临了一些困难,例如需要自我报告。也有学者认为,多年来传播学研究未曾解决传播效果是怎样的、如何产生传播效果等问题,仅仅证明了媒介确实存在传播效果。就效果研究理论创新而言,“第三人效果”理论也已是20世纪80年代的产物。互联网时代,关于网络传播的研究没有形成特定的理论范式,已有研究多是对诸如“议程设置理论”或“意见领袖”等主流观点的反复验证与修补。

  

   大数据时代,公众号文章的点读,微博的评论、转发,网页的浏览,都会在网络中有迹可循。人类大量的言行举止,不再是传统媒体时代的转瞬即逝,而是转化为数据储存下来,使大数据分析成为可能。大数据时代,技术以云计算、区块链等为核心,大数据分析以全样本分析为优势,有别于传统媒体时代的部分样本分析。社交媒体、智能媒体等新媒体的发展,给传统传播学的科学研究带来巨大挑战。一是如何应对大规模的数据。传统科学研究方法一般只能处理小规模的数据。当数据量多达百万级、千万级、亿级时,传统科学研究方法就会难以胜任。二是如何找寻因果关系。传统科学研究方法只能探究变量之间的统计关联,难以获得因果关系。三是如何处理关系数据。传统科学研究方法主要处理的是受众个体的属性数据和媒体的文本数据,然而,社交媒体和智能媒体中,充斥着大量的关系数据(人与人的关系、文本与文本的关系),传统科学研究方法很难处理此类数据。

  

   新媒介技术的发展,也将给传播学科学研究带来重要机遇。大数据技术的发展,使得大规模的数据处理成为可能。研究者可以爬取海量的社交媒体文本、图像和视频等数据,并基于分布式计算平台对大规模数据进行清洗、处理和建模。特别是文本挖掘技术的成熟,使得研究者有能力分析海量文本数据。人工智能技术逐渐发展到能够进行因果推断的阶段,随着贝叶斯网络等网络推断技术的发展,社会科学中的因果推理不再遥不可及。随着社会网络分析和复杂网络建模技术的发展,传播学研究中的关系数据也得以充分运用,并正在贡献理论创见,推动传播学科学研究的发展。

  

  

   开展传播内在机制研究

  

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:中国社会科学网-中国社会科学报

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