大数据时代的媒体内容生产创新基于耗散结构理论-石长顺.pdf

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1、大数据时代的媒体内容生产创新：基于耗散结构理论+一石长顺 栾颖【内容摘要】 大数据时代的一个重要特点是信息的富足和流动，这正是耗散结构理论中最重要的元素。论文试图依托互联网进程和人类演进的规律，以耗散结构理论建构媒体内容生产模式。耗散结构视角下电视内容生产创新的价值在于可以减少信息的混乱与无序程度，通过优化数据信息结构使电视内容生产创新系统更有序，熵在减少，负熵在增加，帮助媒体在内容生产创新中作出最优决策。【关键词】 大数据；耗散结构；内容生产；创新系统云计算、大数据、物联网、移动互联网等新型的、具有革命性变革的技术形态正在将人类的社会、政治、经济生活带入到一个全新的时代，信息智能化广泛应用蕴

2、含着人类行为方式的“规律性密码”，在庞大的数据中展现出背后可循的“秘密”。2013年被称为“大数据元年”，数据信息的收集整理和分发不仅会对各种类型的数字新媒体产生“数据基数”上的倍加优势，同时对以电视为代表的传统媒体也将带来质的影响。海量数据信息的输入不只会带来媒体形态和传媒竞争态势的非均衡，更会触发受众与传播者信息传播路径及内容生成流程上的进化，这是一个以信息(负熵)为场景构建起的一个媒体内容创新系统。一、大数据时代媒体节目创新的理论基础耗散结构客观世界的存在状态取决于主体的观测，我们对客观世界的观测行为本身参与了客观世界的创造过程，对事物的认知创造了新的事物。在融合生态下，任何客体的存在都

3、并非绝缘、孤立的，如何利用大数据技术改进媒体自身的生产流程、实现媒体发展的创新驱动，已经成了摆在媒体人面前一项重要的课题。1大数据下媒体内容生产的思维转向一是由重视样本转向重视整体。数据=样本，用全部数据代替抽样样本。大数据的操作理念是用全部数据分析取代样本分析。二是由重视精准转向重视混沌。不再执着于精准，而是接纳混沌繁杂的数据。数据的绝对大量就让容错标准得以降低。三是由重视因果转向重视关系。大数据技术强调的是相关性而不仅仅是因果间的必然性，它既涵盖了或然性，也涉及到必然性，相关性分析法就是为了以数据为核心预测未来的趋势和走向，减少未来的不确定性。数据信息的来源既可以从传统的机顶盒或测量仪中获

4、得，也可以来自网络视频的触发和停留行为。对传统媒体而言，机顶盒的功能已经逐步实现了升级，对用户开启、转换、锁定及增值业务使用等的操作情况能够进行精确到秒的样本回路数据(retum path data)收视研究。网络视频观众的收看偏好和点击行为依托跨媒体平台的技术优势同样可以被记忆。随着电视节目向视频节目转变，收集用户收视信息的方式将从“原子”转化为“比特”，这为创新媒体内容提供的另一种可能性的参考。而同时这种样本=整体的全局数据分析法、混沌学的奇观、关联性的转化思维都给传统媒体场域中的媒体内容生产带来了挑战。2大数据下媒体内容选择的信息流动信息的富集从三个方面改变了媒体生态。第一，众多的节目让

5、观众有了更多元的选择维度，因此选择变得愈加繁琐；第二，一批内容细分清晰的频道和节目的出现使得观众更容易看到确实想看到的节目；第三“电视屏”的变化(IPTV、互联网电视、智能电视、0 rITI等)使数据信息高度融合，改变了原来的信息选择结构，从而导致了受众拥有了大部分主动权。随着媒介技术的发展，人们很多时候不再通过电视机看电视节目，而是通过Hulu、Netflix、AppleTv、PPTv、优酷、土豆、智能手机和平板电脑等点播。不仅如此，人们通过网络看完节目之后，还会通过社交媒体如Twitter、微信、微博、Facebook进行分享和评论，进行二次人际传播，使节目的影响力得以二次扩散和核聚增。大

6、数据时代中的信息在受众选择节目中承担着重要的行动关系，而受众的情感和内容需求及心理选择变化也被分成了四个层次，这种内禀式诉求螺旋被概括为“4IR”理论，即趣味反应(Interesting Reaction)、个性决策(Individuality Res01ve)、关联互动(Interaction Relativity)、利益回报(InterestsRet曲ution)。从笔者建构的流程图中可以看出，受众在选择什么样的节目、为什么选择这样的节目、收视后如何进行反馈等过程中，形成了一个系统，而信息经历了富集、淘汰、覆盖、波动、发散、搜索，始终在系统的各部不同位置不断幻化(如图1)。+本文系国家社科

7、基金重点项目“构建和发展现代广播电视传播体系研究”(项目编号：13Axw008)的研究成果。现代传播2017年第4期总第249期) 71万方数据信息搜索趣味反应InlerestingReaction 社会位置和文化资本收视习惯+ 信息富集?性銎策IndiViduality lI一节目的熟悉程度(信息推送)Resolve磊出。似原黼删关联互动Interaction ItRelativity评论、分享信息波动图1 大数据时代下的媒体内容选择流程图信 散该模式认为，观众根据节目的信息和自己的观察而设计一种常用的选择策略。该模式中的影响元素是“社会位置和文化资本”“收视习惯”“节目熟悉程度”和“个人原

8、始信息投射”(指每个观众或家庭固定收看一类节目)。新增的元素是评论与分享(与家人或朋友分享收视体验并进行二次传播)。其中涉及到如下过程：了解信息；搜索内容并选择媒体种类；决定看什么怎么看；定期对收视选择重新评估。该模式侧重内容因素的重要性，强调媒体内容的创新对受众选择的影响，即显示了越有信息基础和信息流动，新的节目被选择的可能性就越大。这个模型中，信息是基本输出和交换单位，按照物理学的概念，信息表示的是系统内部有序、趋稳的程度，与熵对立。熵是耗散结构理论中一个重要分析参数，是系统中未知性或无序性的量度，指信息的混乱程度，系统有序程度越高，信息熵越小，信息量越大；无序程度越高，信息熵越大，信息量

9、越小。所以，信息就是负熵。耗散结构强调，当开放的系统远离平衡态，系统当中的某个参量到达非线性区，通过与外界物质、能量、信息的交换，形成熵的流动，系统就可能发生突变，形成一种时间、空间或功能上的新的稳定有序结构。这种有序状态需要运动，通过持续性地与外界交换物质和能量进行维稳，不受外界的微小扰动影响而消失。现代科学方法论中耗散理论与协同论、突变论并称为的“新三论”，它的提出源于比利时物理学家普利高津(P啦ogine)教授在20世纪70年代关于系统理论的研究。利用耗散结构理论中的模型和算法研究复杂系统的表达，耗散结构理论已经从物理学扩散到生命科学、信息科学、经济学和社会学等领域。因此，大数据时代中的

10、信息收集、处理与应用弹性正是耗散结构中的流动值，外界及组织自身的信息输入、输出的交换为构建媒体内容创新的耗散系统提供了阀值。要实现媒体内容的创新，使媒体内容不断被受众选择，就必须把它嵌入到耗散结构中去分析，以耗散结构理论的核心思想建构大数据媒体内容生产创新体系，寻求耗散结构理论下媒体内容创新的熵变机制和可行性对策，为综合研究媒体内容创新与持续发展提供新的角度和方法。二、媒体内容创新耗散结构形成的本质和条件熵变当物质流、能量流和信息流在系统自身与外部环境间发生交换时，会引起系统熵值的变化。系统有序化程度的度量可用“负熵”即信息表征，系统在变化中其内部的不可逆过程会引起正熵增加，为了维持发展和有序

11、化程度必须要从外部环境引入“负熵”(信息)以抵消正熵增加，使系统自身的熵变为负，总熵减小，才能使系统趋近稳定、合理、功能强、状态优的结构。大数据时代媒体节目创新系统内存在熵，其表现在节目创新系统中生产节目内容的创作人员，影响节目创新的政策、资金环境，享用并反馈节目创新内容的用户等，从创意、策划到执行的各流程、各环节中，都存在着内外物质、能量与信息的转化。对一个非均衡状态下的开放系统，公式ds=dis+deS，其中ds表示系统的熵的变化，是系统功能转化率的度量，总熵变(ds)包括两个部分，即dis和deS。diS代表系统内部由于不可逆过程所引起的熵的改变；des代表系统与外界交换能量、物质和信息

12、所引起的熵变。系统内部的熵在增加的同时，会同步持续地与外界环境进行交换，形成负熵流(desdiS时，即dS=diS+deS0)， l+ 、1；_I|煮箫(熵值较高) (熵值较低)图2媒体内容生产创新子系统的熵变过程从图2中可以看出，媒体内容创新活动是一项复杂工程，要将其视为一个完整的系统看待，这一系统既有内涵性也有72 现代传播2017年第4期总第249期)万方数据外延性。媒体内容创新体系的两个因素引发熵流的产生，作为系统内部，媒体内容创新涵盖着创意、策划到执行的过程，涉及目标、层次、序列等内容，其内部所产生的熵增(dis)是系统损耗中不可逆的。而大数据时代，因为数据的体量巨大、种类繁多、价值

13、密度高，使得媒体内容创新系统在与外界进行物质、能量、信息的交换中有更大的负熵(信息)输入，而这些正是融合新媒体技术的发展、大数据的应用和节目制作管理知识达成的，体现在影响创新系统的子要素如人才、知识、技术、资金、资源、设备、产品以及政策等的流动与加持。三、运用耗散结构理论进行媒体内容生产创新既然耗散结构理论与媒体内容生产创新存在着适用性，那么如何运用耗散结构理论进行媒体内容创新就成为问题的关键。耗散结构理论确定了4个系统形成新的有序结构的条件。一是系统要具开放性；二是系统要获取足够的负熵流即信息量；三是非线性相互作用即多维互动；四是涨落或称诱因、契机的引入。基于耗散结构理论与媒体内容创新之问一

14、般与特殊的关系，运用这4个条件有助于改进媒体内容的创新。1开放的系统系统耗散结构得以形成、维持、发展和有序化的前提是开放。唯有开放系统才能够与外界进行“熵”的交换。照此原则，在媒体内容生产创新活动中，要避免内容制作团队和媒体从业者自我封闭，应采用多种渠道和方式，不断从外界获取信息和资料，引导创新团队积极地与外界保持联系，了解受众的诉求和兴趣点，使自己成为一个“开放系统”。比如：打造学习型媒体团队，经常开展头脑风暴，通过团队个体与群体间的业务学习和交流，创新节目题材、思路和形式；营造宽松的人才环境，允许不同岗位的人才进行流动，加大对媒体创意人才的引进力度，以便通过人才交流使知识不断得到更新，建立

15、媒体高端创意人才资源库，设立创新媒体领军人才基金；拓宽信息沟通渠道，通过组织专家学者的理论培训提升媒体创意团队的知识视野，同时可以定期组织跨省、跨国的业务学习，通过实地考察开展节目信息交流活动，保持与外界的联系，了解先进地区好的节目经验和制作方法；建立媒体联盟，通过交互活动链接不同的媒体资源，对先进节目的模式和形态进行版本引进和版权购买，也可在不同媒体间进行资源互换。2足够的信息量耗散结构理论认为，“非平衡是有序之源”。只有在远离平衡态的条件下，系统才有可能发生突变，形成新的有序结构。当系统处于一种十分不稳定的状态时，如果此时外界对系统施加足够的影响，系统就有可能通过涨落或突变进入一个稳定状态

16、，形成新的有序结构。这就是说，获得足够量的负熵(信息)，是系统有序、合理结构得以形成的另一个条件。这个原则启示我们，在大数据时代，媒体进行内容的生产创新，应该注意获取足够的负熵即“信息流”，因为信息“可以看做熵的消除或负熵”，是耗散结构中的重要标量。即在媒体内容的生产创新活动中，应尽可能多的获取用户信息和市场信息，市场需求与市场竞争是推动创新的两大动力。比如Netflix制作的纸牌屋就是利用庞大而充分的信息来为内容服务，通过2900万用户和尼尔森的收视数据，综合分析每期节目的用户搜索、评价分值、地理位置、社交媒体分享频次、用户添加书签数据、用户登录授权数据等为每一帧的内容分析、用户收视习惯提供

17、数据支持，并结合背景、音量和画面颜色等改进下集内容。信息数据已从简单数值演变为对收视行为的描述性别、年龄、收入、地区、学历、工作性质、收视环境、心理偏好等等，通过大数据精准记录下人们收视的时间、内容和媒介，可以追踪到每位受众的收视动机、需求和时机。借助这些数据资料的掌握和分析，可以勾勒出完整的受众收视图谱，呈现受众的显性需求和隐性需求，无疑为媒体内容的创新提供新的参考。同时对于传媒媒体而言，运用多元、海量的信息可以实现数据化和规模化播出，使视频节目在手机、电脑上等新媒介平台上具有了实时互动的可能性(如图3)。，、，、，-、信息层次 1I 信息来源 1I 信息规模L 多元化、J L 多样化 、一

18、I 塑量些 薰三1固固-j图3 电视业运用大数据重构信息互动平台3非线性相互作用非线性相互作用即多维互动，是系统中具有相干性的作用机制，它不是系统内部作用关系的简单相加，而是多种作用制约、耦合、协同而成具有整体效应的全新机体，能够催生系统新质。泛信息化的大数据时代，在媒体内容生产创新活动中，应克服那种彼此孤立、互相隔离的单向度思维倾向，要充分意识到媒体创新团队中的个人与组织、波动要素与介质环境间的相干关系。精英传播向大众传播的转向已彰显出受众主体地位的迁移，受众既是媒体传播的接受者、参与者、使用者，也是二次传播者。中国逾3亿的活跃社交媒体用户群，成为全球社交媒体用户数量最多的群体，社会化媒体使

19、用时间已经超过视频和门户网站。媒体内容创新可借助互联网、社交媒体发动有关节目的热议话题和故事性传播，重新组合受众互动信息平台的链接，接近数据源头，从注重内容倾向于建构关系。通过对科技资源配置方式的优化、对先进科学技术的引进(VR虚拟现实等)，实现品和质的创新。运用全媒体、全渠道、全终端实现媒体内容的创新，实现各资源的协同放大，已经成为媒体内容产业发展的必然趋势。现代传播2017年第4期(总第249期) 73粪燮纛万方数据4诱因或契机耗散结构理论指出，系统在演化过程中会出现“涨落”。涨落是一种随时都可能发生的随机性与不可预见的事件。用常俗来理解就是“诱因”或“契机”的意思。媒体内容的创新同样需要

20、重视诱因或契机的诱发与推动。大数据时代，媒体内容的创新可以利用数据挖掘，了解多方关切，契合时代核心价值的发展，紧跟国家大政方针和价值导向，以媒体融合为契机建构现象级媒体内容生态圈，从外部引入物质、能量、信息流，说维持媒体内容创新的耗散结构。资本作为一种物质形式是媒体内容创新的一种重要“诱因”，媒体应不断拓宽资金渠道，广泛地吸取各类资金形式整合资源，引入市场机制加大创作资金的投入，可考虑采用社会资本与媒体自身节目投入相结合的形式，通过融资以及设立创新基金等手段让内容生产创新系统不断地得到进化。四、结语耗散结构的理论视角下，熵增、落后和衰亡是与有序、生命和进步相伴而生的。而大数据时代的来临恰为构建

21、丌放型的耗散结构提供了克服内部熵增的有力基础。对于数据服务公司来说，需要实时、海量数据监测技术以及具有构建大数据挖掘模型的能力和大数据的分析能力。对媒体而言，需要建立一套数据监控体系，记录信息痕迹，并以此分析优化内容、产品和服务。这对媒体内容创新中各角色的能力提出新要求：一、提高数据挖掘能力，即数据采集、数据分类、数据存储、数据传输、数据分析模型建构的能力，构建媒体用户数据库；二、增强数据应用能力，即对用户定向追踪、媒介内容优化、媒介内容定向推送、媒介价值评估、内容传播效果优化，实现数据的可视化分析，并最终让可视化的数据影响创新决策。注释：吕海媛：大数据与电视媒体的未来，视听界，2013年第4

22、期。鲍际刚等：信息熵经济学，经济科学出版社2013年版，第2页。蔡立媛、张金海：负熵：人数据时代TPwKR企业营销五阶段模型的建构以“购买的五阶段模型”为分析对象，现代传播，2016年第5期。王志勇、王春秀：基于耗散结构理论下企业产品技术创新分析与模型的建立，价值工程，2012年第9期。平恩顺：负熵驱动的突破性创新关键技术研究，河北工业大学博士学位论文，2014年，第54页。平恩顺、檀润华等：面向成熟期产品突破性创新设计模糊前端阶段过程研究，工程设计学报，2014年第4期。德虎、杨东化：负熵是什么，自然杂志，1990年第13期。连少英：电视产业多屏战略研究，中国传媒大学出版社2014年版，第7

23、5页。(作者石长顺系华中科技大学新闻与信息传播学院教授、博士生导师；栾颖系华中科技大学新闻与信息传播学院2015级博士研究生)【责任编辑：张国涛】公共议题的媒体建构与政策变迁：基于农民工媒介形象+ 曾润喜刘 琼【内容摘要】媒介形象与公共政策之间有着天然的联系。基于农民工媒介形象与农民工政策的案例，研究公共议题的媒体形塑与议题相关政策的具体关系。研究发现。媒介形象在议题形成、政策出台、实施和变迁等循环过程中具有规律性作用。媒体在政策形成之初通过报道塑造媒介形象并反映社会公共问题，推动政策议题形成；在政策实施过程中，媒体报道对其解读与宣传可以加速政策的社会认同和落实；但媒体也会因其题材选择偏向性、“滞后效应”、社会认同的“路径依赖”而导致政策滞后甚至阻碍政策实施。【关键词】 农民工；公共议题；媒介形象；政策变迁；政策传播一、问题的提出媒体塑造的公共议题的媒介形象与公共议题相关政策74的变迁有着天然的内在联系和规律。一方面，媒体带有鲜明的政治属性。媒体是政府有效实施政策的平台和工具，*本文系中央高校基本科研业务费资助项目“基于大数据的社会公共安全风险治理研究”(项目编号：106112017)的研究成果。现代传播2017年第4期(总第249期)万方数据