“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向.pdf
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1、“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向史安斌 杨晨晞摘 要 随着智能传播技术的发展,西方政治传播领域出现了一种新的类型 计算宣传。计算宣传是一种有组织地利用算法技术在社交媒体平台传播虚假信息的行为。本文从宣传的概念入手,探讨了计算宣传的概念演进运行机制和呈现特征,从“算法认知战”的视角结合具体案例分析了西方计算宣传在实践中的前沿动态。关键词 计算宣传 政治传播 算法认知战 舆论Computational Propaganda in the Lens ofAlgorithmic Cognitive Warfare:Conceptual
2、 Evolution andPractical TrendShi Anbin,Yang Chenxi Abstract With the development of communication technology representedby algorithms,a new type of propaganda-computational propaganda-has emergedin the field of Western political communication.Computational propaganda is thetype of communication beha
3、vior that organically exploits algorithms to spread mis-information and disinformation on social media.Starting from the concept of prop-aganda,this research explores the conceptual evolution,operational mechanismand practical characteristics of computational propaganda.Then the frontier ofcomputati
4、onal propaganda in practice from the perspective of“algorithmic cogni-3新媒体与社会(第三十一辑)tive warfare”is discussed with several cases in point.Keywords Computational Propaganda;Political Communication;Algo-rithm Cognitive Warfare;Public Opinion当下全球进入了“乌卡时代”(VUCA)(主要特征为流动性、不确定性、复杂性和模糊性),“逆全球化”和“去全球化”浪潮席卷全
5、球。1基于客观事实和理性分析的公共讨论让位于诉诸情感宣泄和立场表达的“怒怼”与“骂战”。这种“后真相”的泛滥与社交媒体平台的兴盛和社交平台依赖的算法推荐有直接关系。2自 2016 年英国脱欧(Brexit)公投、特朗普当选美国总统等一系列“黑天鹅”事件起,到 2020 年初逐渐肆虐全球的新冠疫情,再到 2022 年爆发的俄乌冲突等,这些影响全球公共卫生安全和地缘政治格局的诸多重大事件背后,无一不乏计算宣传的身影。计算宣传(Computational Propaganda)的概念来源于计算社会科学,是在大数据、人工智能等技术加持下,通过算法、机器人、自动化、网络喷子等各种形式,为达到目的进行的传
6、递虚假或错误信息、制造信息污染、攻击政治对手等一系列破坏网络信息生态和传播环境的行为。早在2010 年 1 月美国马萨诸塞州的参议员选举中,就首次使用了计算宣传的手段。经过 2016 年美国大选后,计算宣传成为全球媒体和学术界普遍关注的现象。根据牛津大学互联网研究院(Oxford Internet Institute,OII)发布的研究报告,截至 2020 年底,已经在 81 个国家和地区发现了有组织地使用社交平台进行计算宣传和传播虚假信息的证据,并呈现逐年增长的趋势。3从国际传播的角度看,计算宣传已经不再仅仅是局限于某一国国内的“同室操戈”,而成为全球舆论场上的“明争暗斗”。自俄乌冲突爆发以
7、来,各国之间的“媒体战”“舆论战”由以往大众媒体主导的“图文信息战”迭代成为由社交媒体主导的“算法认知战”,而计算宣传则在其中发挥着关键作用。4本文将从“算法认知战”的视角出发,首先梳理宣传这一概念的迭代和计算宣传概念的内涵,其次阐释计算宣传的运行机制、呈现特征和社会影响,最后从载体、渠道和形式三个维度结合最新案例分析计算宣传在全球传播中的实践新动向。4“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向一 从“宣传”到“计算宣传”的概念演进(一)宣传的概念迭代传播学中对宣传(Propaganda)的定义是“为实现宣传者所期望的反应而系统地塑造感知、操纵认知和指导行为”。5根据宣传的透明度和宣传
8、源的可识别性程度从高到低,宣传可以分为白色宣传、灰色宣传和黑色宣传三类。英文中的宣传“Propaganda”一词的拉丁文本义是“农业中的播种和繁殖”。根据现存可考的记录,该词最早出现于 1622 年,使用场景是罗马教皇针对宗教改革传播天主教教义。这一概念到近代才从宗教领域转移到政治领域,在第一次世界大战中现代国家大规模的宣传活动首次出现。第二次世界大战后,西方语境下的“宣传”一词被打上了浓厚的意识形态色彩标签,西方国家多用对内的公共事务(Public Affairs)、公共关系(Public Relations)和对外的公共外交(Public Diplomacy)等词语来描述影响民众的劝服性活
9、动,尽管更换了不同的术语,但用来进行传播的方法和工具却几乎相同。有关宣传的内容和效果的学术研究始于 1927 年,传播学的奠基人之一哈罗德拉斯韦尔(Harold D.Lasswell)以“一战”中的宣传为主题,写成 世界大战中的宣传技巧 这部经典著作。在该书中,拉斯韦尔将宣传定义为“通过重要的符号,或者更具体但不是那么准确地说,就是通过故事、谣言、报道、图片以及社会传播的其他形式,来控制意见”。他将宣传的形式和目的作为定义焦点,却未能充分考虑宣传主体与对象,随着研究深入,他对宣传的定义日渐变化,最终将其纳入了大众传播体系中。61937 年美国成立了“宣传分析研究所”等机构,表明宣传通过控制情感
10、、绕开理性思考来进行运作。尽管“二战”后“宣传”一词带有了浓厚的意识形态色彩,但它一直都是传播学研究的重要话题。长期以来,“宣传”一直被美国主流传播学界“妖魔化”。但美国学者赫尔曼与乔姆斯基合著的 制造共识 大众传媒的政治经济学 一书中提出了美国大众传播机制中根深蒂固的“宣传模型”。他们通过大量案例分析指出,通过大众传媒的规模、所有权分配和利益取向,广告的监管,5新媒体与社会(第三十一辑)大众媒体的新闻获取渠道,新闻评论和媒体批评的影响,意识形态等五层“过滤网”机制,美国的大众传媒所体现的“自由民意”不过是“被制造出来的共识”。7随着互联网和社交媒体的兴盛,上述宣传的五层“过滤网”机制相较于传
11、统媒体主导时期出现了一些新变化,学界将其迭代为“宣传 2.0”模型。8首先,互联网和社交媒体平台的市场规模相较于传统媒体更加庞大和高度中心化,少数几家硅谷互联网巨头将大量用户“绑定”在社交平台上,并使用算法控制哪些新闻和搜索结果能够呈现在他们面前。其次,社交平台上的广告能够实现实时和跨越国界投送,广告也与新闻和其他类别内容的界限相互混淆,广告商从传统媒体流向社交平台也使社交平台拥有更大的话语权。再次,尽管传统媒体也在社交平台上拥有机构账号,但社交平台上的去政治化和娱乐化倾向明显,用户注意力已经成了可供购买的明码标价的“商品”,这就使传统主流媒体的生存空间和影响力被进一步压缩,社交媒体上的信息环
12、境趋向恶化。复次,社交平台更加助长了仇恨言论的产生和传播,成为极端右翼和民粹势力的“武器”。最后,互联网催生了“用户生成的意识形态”(User-generated Ideology),意识形态的产生不再由专业人士和机构进行“把关”,而能由“网红”等个人来主导,同时借由算法进一步放大其影响力。从上述对宣传 2.0 模型的分析可以看出,社交平台中的算法已经深度介入政治传播的过程中,通过升级版的五层“过滤网”机制重构了 30年前的以传统媒体为主导的宣传 1.0 模型。在数字生态中,政治传播的权力和结构得以颠覆和重构,传统的“宣传”也过渡到“计算宣传”的新阶段。(二)“计算宣传”的概念内涵计算宣传概念
13、的兴起与近年来兴起的计算社会科学及其下属的计算传播学有关。2009 年,由雷泽和彭旦德(Lazer&Pendand)等人在美国 科学 杂志上发表的题为 计算社会科学 的论文标志着“计算社会科学”(Computational Social Science)这一新兴学科的诞生。计算传播学(Compu-tational Communication)是计算社会科学的分支,也是传播学领域数据驱动的研究取向。其主要基于人类传播行为的“数字足迹”,采用文本挖掘、6“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向情感分析、社会网络分析等带有显著计算特征的数据分析方法进行研究,来探究人类传播行为的表现模式和内
14、在逻辑。9从学理层面来溯源,“计算宣传”的概念由美国学者伍利和英国学者霍华德在 2016 年正式提出,指的是使用算法、自动化和人工策划管理进行的有目的的在社交媒体上管理、操控和散播错误信息的行为。10与传统的“宣传”概念对比,“算法”和“计算”是其中的关键变量。“算法”本质上是计算机软件利用代码实现的计算,形式上表现为准确高效地完成一项任务的流程。目前,社交媒体平台上的算法都被公司视为商业机密和核心竞争力,因此难以被外界获取。另外,人工智能技术的发明也使算法的运行并不完全受开发者控制,机器本身能够进行深度学习并不断进化,由此算法在传播过程中扮演的角色变成了一个难以知其全貌的“黑箱”。算法运行的
15、核心本质就是对数据进行计算,就目前已经发现的证据来看,计算宣传对算法计算的使用已经渗透到了传播过程中的各个领域,可分为以下三个环节。一是数据收集环节的计算。要想实现有效的传播,必须拥有足够多的数据作为支撑。以往各类数据的获取基本依靠人力完成,成本很高而且代表性有限。算法的出现和不断优化拓宽了获取数据的渠道,同时数据的广度、深度、真实性都有了很大程度的提升。以社交媒体平台为例,社交媒体平台如今已经拥有了海量用户,而算法能够收集到社交媒体平台上的各类数据,如发布的文字、图片、视频等,也可以挖掘隐性数据,如年龄、地点、性格、职业等。再与许多组织机构的数据做比对,通过多平台联合获取数据甚至能够精确地为
16、一类用户提供较为完整的画像。二是信息生产环节的计算。随着算法在机器学习、自然语言处理等领域的进展,信息不再只能被用户所生产,而可以由算法自动生成。算法可以分析处理收集到的数据,结合给定的需求能够自动化、大规模地生产信息。而语义理解技术和情感计算框架的出现和发展,更是给了算法虚拟沟通和对话的能力。三是信息分发环节的计算,在数据收集环节的基础上,信息分发能够使用算法分析用户的使用习惯和阅读偏好,挖掘用户的兴趣点,从而达到个性化推荐的效果。在宣传的传播路径上能够通过大数据分析和建模等方法,模拟议题的传播方式从而达到最佳的效果。7新媒体与社会(第三十一辑)二 计算宣传的机制、特征和影响(一)运行机制通
17、过对近年来诸多计算宣传案例的分析,可以归纳出算法在宣传过程中在营造环境、生产载体和提供工具三个方面形成了组合联动的运行机制。首先,社交媒体算法能够在网络空间创造“回音室”。社交媒体上有着浩如烟海且杂乱无章的信息,而用户能接收到哪些和优先接收到哪些信息,算法都在其中发挥了不可或缺的作用。社交媒体依靠算法来确定信息的传播方式,这一过程包括两个方面。一方面,在信息呈现上,包括 Face-book(脸书)的“新闻流”(News Feed)、Twitter(推特)的“趋势话题”(Trending Topics)等投送服务,都是通过复杂的算法进行选择和排序,以达到最大限度地吸引用户和引发用户讨论互动的效果
18、;另一方面,在信息分发上,算法还能基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等算法完成精准的信息分发。由此,社交媒体算法在网络空间创造了“回音室”(Echo Chambers)或“信息茧房”(Information Cocoons)。其中,用户被动地只能关注自己或相似人群感兴趣的内容,而由于个人的“选择性接触”心理效应的存在,也使人很难去主动接触不感兴趣或观点不同的信息。正常的畅通信息交流方式由此被孤立,用户接触到的信息环境遭到污染,特别是其原有的偏见日益被固化,长此以往,其立场和观点则会偏向“极化”。其次,算法助长了虚假信息的批量生产。目前,虚假信息可分为以下三类:“无心快语”式的“误讯”
19、(Misinformation),即无意造成伤害的谣言等错误信息;蕴藏不良动机的“谬讯”(Disinformation),例如在大选等政治活动中通过高科技手段散播的旨在影响选情的各类“阴谋论”和“后真相”;充满敌意与煽动对立的“恶讯”(Malinformation),例如散播种族仇恨言论和恶意泄露个人隐私等。11美国国土安全部下设的打击虚假信息的 MDM 工作组即以此三个类别的英文缩写而得名。算法能够通过适应分发规律和精准定位用户心理,批量生产“垃圾新闻”(Junk News)。研究显示,后者要满足专业度(Professionalism)、风格(Style)、可信度(Credibility)、
20、偏向(Bias)和伪装性(Counterfeit)这五8“算法认知战”视域下的计算宣传:概念演进与实践动向个维度中的至少三个。在判定过程中通过以上维度的各项具体指标进行量化考察,才能决定其是否为“垃圾新闻”。而算法尤其擅长生产和分发这类质量低下、充满“噱头”的“垃圾新闻”。最后,算法通过社交机器人控制政治信息相关舆论。社交机器人(So-cial Bots)是部分或全部由算法和计算机过程控制的社交媒体账号,可以自动生产内容并与社交媒体上的其他人互动。这意味着账号背后的操纵主体并不是活生生的“真人”,而是由程序员编写的算法构成的计算机过程控制的“人工智能”。同时执行自动化任务的社交机器人占据各个节
21、点构成的“僵尸网络”(Botnet),也就是我们常说的“水军”。综上所述,我们可以描绘出计算宣传机制运作的模式:个性化推荐算法带来的信息茧房形成了一个过滤气泡式的传播环境,其中适应用户需求的“垃圾新闻”和亲用户信息大行其道,而朋友分享的与用户观点相悖或用户不感兴趣的信息多数被过滤到了气泡外。“垃圾新闻”成为计算宣传中的重要载体,是改变用户观点和态度的主力军。社交机器人作为重要工具,传播了“垃圾新闻”和其他亲用户的信息。值得注意的是,社交机器人在传播环境中的数量虽然并没有“真人”账户多,但是因为其发布的信息数量更多和针对性更强,因而能够在整个生态中发出更大的“声量”。(二)呈现特征通过计算宣传的
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