【摘要】

本研究基于一些西方学者关于网络用户媒介使用行为作为一种劳动行为的研究，提出网络用户劳动参与制造了“数据商品”这一观点，并具体分析了网络用户劳动、数据商品、媒介资本价值之间的关系，这是工业时代资本主义商业逻辑在web2.0这一新型网络环境下的延续和发展，本质上是媒介资本巨头借助网络技术将劳动场所从工厂转移到社会的过程，继而将网络用户的行为、情感和社会关系数据化、商品化，从而实现价值增长，大数据技术的发展进一步印证了这一转变对媒介资本价值增长的未来意义。

【Abstract】

Based on researches of Western scholars about the behavior of network users to use media as labor, this paper augued that internet users’ labor involved in the manufacture of data commodity, and detailed analysis of the relationship between network users’ labor, data commodity, media capital value. That is a continuation and new development of the business logic of industrial capitalism in the web2.0 environment, in essence, it is a process whereby media capital giants with network technology transfered workplaces from factory to society, then through digitalization and commercialization of network user behavior, emotional and social relationship, they achieved value growth. The development of big data technology further confirms the significance of this change.

【关键词】

用户劳动、数据商品、大数据、媒介资本价值

【Keywords】

users’ labor, data commodity, big data, media capital value

网络用户不只是信息消费者、媒介使用者，也是信息劳动者。上世纪70年代，有两位学者的思想曾经预示了这种根本性的转变。一位是未来学家阿尔文?托夫勒，另一位是传播政治经济学者达拉斯?W?斯迈思。前者提出“产销者”（prosumer）思想，后者提出“受众劳动”（audience labor）思想。两个人的思想对于思考网络时代用户媒介使用行为作为一种劳动行为与媒介资本创造价值之间的关系有着重要启发。

本研究基于一些西方学者关于网络用户媒介使用行为作为一种劳动行为的研究，提出网络用户劳动参与制造了“数据商品”这一观点，并具体分析了网络用户劳动、数据商品、媒介资本价值之间的关系，这是工业时代资本主义商业逻辑在web2.0这一新型网络环境下的延续和发展，本质上是媒介资本巨头借助网络技术将劳动场所从工厂转移到社会的过程，继而将网络用户的行为、情感和社会关系数据化、商品化，从而实现价值增长，大数据技术的发展进一步印证了这一转变对媒介资本价值增长的未来意义。

一、网络用户媒介使用行为与劳动

1971年托夫勒提出“产消者”现象，他认为，被动的消费者转变为主动的产消合一者是一种“根本的变革”，这种变革使得“消费者越来越卷入生产过程中去了”，“消费者和生产者之间的界限越来越模糊”（托夫勒， 1984:363-370）。工业时代的消费者开始承担一部分企业劳动现象，诸如银行自助取款机，让许多过去由银行职员给储户服务的劳动转移到储户身上，自动化技术降低了企业的人力成本，让消费者承担了生产者的部分角色。

1977年斯迈思提出“受众劳动”现象，当时北美电视媒体蓬勃发展时期，他批判了文化研究学者过度关注资本主义文化工业塑造受众“意识形态”的功能，而忽视了其经济功能。斯迈思从商品入手，提出“受众商品论”，他说：“垄断资本下批量生产的、广告支持的传播其商品是什么？我认为，这一问题的唯物主义答案就是——观众和读者。”“大部分人口所有的非睡眠时间都是工作时间，这种工作时间被用于生产一般商品以及用于劳动力的生产及再生产。工作之余的最大块受众时间被卖给广告商”（Smythe, 1977:39-40）。“受众商品论”包含两个最有争议的思想——受众商品和受众劳动。斯迈思认为，受众劳动就是“学会购买特别品牌的商品，同时花费他们的收入。简而言之，他们（通过观看）劳动以创造广告商品的需求。与此同时，受众再生产了他们自己的劳动力”（Smythe, 1977:42）。电视媒体提供的免费节目只是一种“免费午餐”，目的是为了吸引受众以维持他们的注意力。

无论是托夫勒的“产销者”，还是斯迈思的“受众劳动者”，本质上都指向作为商品消费者的个体和作为信息消费者的受众给资本创造价值的现象，都指向生产者和消费者身份的合一带来的变化。几十年后网络的快速发展，进一步模糊了生产和消费的边界，当今网络信息生产环境“消除了生产者和消费者的边界，使所有参与者成为用户，他们同时也是信息和知识的生产者”，称之为“生产使用者”（produser）（Bruns， 2006）。作为“生产使用者”的用户，不只是被动的信息消费者、媒介使用者，也是主动的信息和知识生产者。

传统媒体（报纸、广播、电视）受众，被动地阅读、收听、观看，这些受众的媒介使用行为一直被视为信息消费行为，因为，大众传媒创造的价值主要来源于广告商的广告费，广告商创造的价值来源于受众消费购买广告商的产品，第三方测量公司则通过对各种媒介受众数据的测量创造出“收视率商品”卖给广告商或媒体创造价值。这样一来，受众表面上并没有参与大众传媒产业的劳动价值创造，是电视媒体的工作者、工业企业和广告行业工作者乃至收视率产业工作者创造了媒介资本的价值增殖。斯迈思分析了整个大众传媒的商品，他认为整个大众传媒制造了“受众商品”而不是“信息商品”，从“受众商品”入手，他直指大众传媒产业本质上同时利用了受众观看劳动创造了价值。斯迈思“受众商品论”提出后，引发了著名的“盲点之争”（blindspot debate），学者如Murdock（1978年），Meehan（1984年），Jhally和Livant（1986年），Maxwell（1991年）都参与到这场争论中。争论的焦点集中于受众是否是商品、受众是否在劳动，其劳动是否产生了价值。

的确，把受众观看电视这一消费行为视为“劳动”极富争议。然而，网络时代的快速发展使那些围绕斯迈思“受众劳动”思想引起的争议变得逐渐清晰，特别是意大利自治主义马克思主义者的非物质劳动思想使网络用户媒介使用行为与劳动行为的内在关联成为一个值得探究的问题。

女性学者Terranova第一次引入意大利自治主义者的“非物质劳动”思想分析了数字时代用户媒介使用行为，她把用户媒介使用行为称为“自由劳动”（free labor）， 网络用户自由劳动包括“建网页行为，修改软件包，阅读和参与邮件列表以及建立MUDs和MOOs虚拟空间”（Terranova， 2000），这一分析也使网络用户行为与劳动行为之间初步建立了联系。

十几年后的今天，媒介已经进化到web2.0时代，用户媒介使用行为已经不限于Terranova所描述的行为。当今网络用户媒介使用行为种类非常多，如搜索引擎的信息检索、网页信息浏览、点击、阅读、评论、论坛跟帖、转发、分享、点赞、回复、QQ聊天通讯、上传文件、下载文件、发微博、评价、举报等。Web2.0教父Tim O’REILLY从媒介资本发展的角度称，“web2.0时代要在市场占主导优势，用户对网络影响的贡献至关重要”（O'REILLY， 2007）。这里所说的用户贡献，实际上包含对媒介资本而言有价值的用户媒介使用行为，但用户的贡献不一定就创造价值，所以，网络用户媒介使用行为如果是一种劳动行为，就需要在网络用户各种媒介使用行为与媒介资本价值增长之间建立本质联系。也就是说，需要检视网络媒介资本创造的商品其价值中凝结了无差别的网络用户劳动。

本研究认为，用户劳动参与制造了“数据商品”，“数据商品”成为许多网络媒介资本价值增长的重要部分。这一思路既源于斯迈思“受众商品论”思想，也是对这一思想在网络时代的发展，避免了斯迈思“受众商品”和“受众劳动”思想的隐喻意义，更具有现实意义。

二、数据商品：用户劳动与媒介资本价值

在传统媒体时代，受众数据的价值成为广告商投放广告的决策依据。以电视产业为例，电视媒体、广告商、第三方测量公司创造价值的过程，离不开受众行为数据测量技术的发展，受众测量技术的演进过程就是“收视率商品”价值增值的过程。

20世纪20年代的美国，广播业的出现催生了电子媒介受众测量技术，最初是电话回忆和电话同步调查方法，这种方法受到电话普及范围等诸方面的局限，后来的收听调查仪（audimeter）和纸质日记法更精确，受众测量公司能节约成本。但收听调查仪比较昂贵，纸质日记法则较为低廉，故而在20世纪50年代，纸质日记法兴盛，成为测量广播受众的主要方法。电视行业沿用广播行业测量技术的同时，也引入了更加先进的“人员收视仪”（people meter），这种收视仪将受众人口统计学数据与受众收视行为数据紧密结合，使受众数据更为精确，如美国在1987年就开始用人员收视仪取代收听调查仪测量全国范围内的电视受众（南波利， 2007:50）。

就电视这类传统媒体而言，受众测量技术能把受众注意力转换成受众行为数据，但这种数据要成为商品，从而实现交换价值，还要经过受众产业测量公司的加工劳动，学者Meehan就曾修正了斯迈思受众劳动的观点，认为不是受众劳动产生了“受众商品”，而是收视率公司员工的劳动创造了“收视率商品”（rating commodity）（转引自Fuchs， 2012）。“受众数据”这种商品是不够精确的，因为要测量人类的注意力相当困难，“为了有效地进行监测，特别需要受众的允许和合作，甚至参与，以便将一些像注意力这种抽象的东西变为有形的受众数据，这些数据是可以在市场中进行购买和销售的”（南波利， 2007:4）。所以，有学者认为，受众参与收视率调查本身也是一种受众劳动（Shimpach， 2005）。但是，这类参与收视率公司调查的受众劳动简直可以忽略不计，大部分“受众数据商品”中凝结的其实主要是收视率产业工作人员的劳动。

“互联网加速了许多不需要受众允许和受众成员合作就可以监测受众行为方式的发展，比如Cookie、网络爬虫和服务器日志”（南波利， 2007:4）。但这种方法也有很大局限性，所以互联网也同时运用那些需要用户合作参与的测量方法，例如通过安装软件在用户硬盘驱动器上，然后监测用户行为。

不过，互联网的发展使用户开始主动参与“数据商品”的制造，这一转变意味着用户不仅仅是信息消费者、媒介使用者，也成为信息劳动者。

传统媒体受众是被动地接受第三方测量公司收集其媒介使用行为数据，而网络用户则是主动为网络公司制造媒介使用行为数据，无论用户是自愿还是非自愿，有意识还是无意识，这一转变，使网络用户积极参与到用户“数据商品”的制造过程中，这一过程在web2.0时代对媒介资本创造价值而言显得尤为重要。

web2.0时代，数据价值挖掘的技术公司要更加精确地收集并分析数据，最终都要基于用户媒介使用行为创造的数据信息。用户的各种行为都变成了数据信息保存在各类媒介公司的数据库中，而数据信息具有使用价值和交换价值，也成为媒介公司吸引广告商投放广告的重要依据。譬如网站的用户，每次点击网页阅读信息等行为会制造一种“流量数据”，经过加工分析后就成为可以销售的“流量商品”（traffic commodity）（Couvering， 2008:177-206），如果用户注册登录真实身份信息，还会产生更有价值的人口统计学数据，像Facebook就需要用户提供真实身份数据，这些数据产生后都属于“原材料”，这些“原材料”是后续制造“数据商品”的重要组成部分，用户通过各种媒介使用行为成为制造“数据商品”的一个生产环节，“数据商品”中既凝结着数据挖掘工作者的劳动，更凝结着网络用户的劳动，两者缺一不可。

有学者初步分析了Google公司的三种商品形式：关键词（Keywords）、点击率（ratings）、搜索结果（search results）（Lee， 2011），这三种商品都是通过谷歌用户的各种行为产生的，这些行为产生的数据经过Google公司的技术分析加工成可销售的“数据商品”，用户的搜索劳动凝结在这三种数据商品之中，成为Google获得交换价值的重要手段，其中，用户劳动和Google公司员工劳动共同创造了这三种商品形式。

网络用户的劳动行为并非只存在于Google、百度等搜索引擎类媒体中，也广泛存在于网络媒介资本创造的网络环境中。“《华尔街日报》曾对全美排名前50的网站进行测试，用户对这50家网站的访问占全美总得页面访问量的40%。分析结果令人震惊，这50家网站在用户的机器上一共安装了3180个追踪文件。”“这些追踪文件没有记录用户的名字，但是能够记录包括年龄、性别、种族、邮政编码、收入、婚姻状况、健康问题、近期消费以及所喜欢的电影、电视节目等有关用户的惊人细节信息”（郑毅，2012：116）。

用户的媒介使用行为本身对于媒介资本而言并非是最重要的，媒介资本提供各类信息、各类网络平台供用户免费消费和使用，媒介资本并非只是从用户的消费和媒介使用行为中获利，用户劳动行为制造的源源不断的数据才是媒介资本最感兴趣的。斯迈思在分析传统媒体中的电视媒介时就睿智地发现了这一媒介资本的动机，他把电视媒介提供的免费电视信息称作“免费午餐”，目的就是吸引受众，从而获取受众数据销售给广告商。网络时代延续了这种“免费午餐”模式，如免费新闻和购物网站、免费Google搜索服务、免费的Facebook社交服务等，免费网络的背后首先是吸引用户，从而为广告商建构消费者群体，其次是获取用户数据。从这一点来看，从传统媒体到网络媒体，媒介资本获利的方式有着内在的延续性，而且传统媒体资本获取利润的方式到了网络时代也有了全新的发展，用户参与制造的“数据商品”销售给广告商只是媒介资本盈利方式之一，如果将研究视野拓展到大数据领域，“数据商品”的价值有着更为广泛的用途。

单个网络用户的数据其价值是微乎其微的，最广泛的网络用户群集体性劳动制造的“大数据”才具有使用价值。大数据概念虽然没有准确的定义，但对大数据的研究却越来越受到重视。“网络大数据是指人、机、物三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据。”“网络大数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据”（王元卓， 2013）。有个词叫“数据废气”，通俗来讲，“它是用户在线交互的副产品，包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等。许多公司因此对系统进行了设计，使自己能够得到数据废气并循环利用，以改善现有的服务或开发新服务”（迈尔-舍恩伯格， 2013:146）。网络时代的用户劳动是一种集体性的知识劳动，Terranova（2000）称之为“知识的集体化和社会化生产的结果”，而凯文?凯勒在《失控》中称之为“蜂群思维”（hive mind），如亚马逊网站就通过用户制造的行为数据分析用户的购买行为，以改进生产和服务；Facebook更是搭建了一个用户集体劳动的王国，每一个用户使用Facebook都为该社交媒体数据库贡献了一份数据，用户的社交行为本身成为这些数据结构化的重要过程。“Facebook将关系数据化——社交关系在过去一直被视作信息而存在，但从未被正式界定为数据，直到Facebook‘社交图谱’的出现”（迈尔-舍恩伯格， 2013:119）。有学者就认为，“社交图谱”（social graph）这个术语描述的是“Facebook通过人们之间的连接构成结构化的信息流”（Cohen， 2008）。另外，Facebook聪明之处还在于，懂得利用用户集体自主劳动创造价值，如Facebook让用户对上传的图片等信息添加标签，这种自主分类的用户集体劳动减轻了媒介资本的劳动成本，而且用户自主创建的标签充分体现了用户的情感和喜好，这种方式在早期的网络论坛和社区中已出现，例如网络论坛就让用户依据自己的兴趣类别进行社区划分，不同兴趣的用户自动组成一个小社群。这类用户自主分类的结构化数据无论对广告商和媒体自身而言都非常有价值，这是一种用户情感的“数据化”和“商品化”。腾讯的微信平台在朋友圈投放广告的尝试已实验了一段时间，虽然腾讯能依据用户注册微信时的信息了解用户的部分情感数据，成为精准投放广告的决策依据，但这离获得用户更为精确的情感数据还有一定距离，故而，微信朋友圈广告设置了一个用户可以选择的选项，一旦用户对这则广告不感兴趣，可以点击“不感兴趣”选项屏蔽这则广告，表面上看，这是腾讯公司尊重用户个人自由选择的意愿，实际上，当用户点击“不感兴趣”屏蔽这则广告后，腾讯公司就能更真切地了解用户的情感，也能让用户情感数据更精确，价值也更高。

从以上分析可知，用户各种媒介使用行为制造了海量的数据这一“原材料”，用户是媒介资本价值链上的第一级劳动者，媒介公司和独立的数据价值挖掘公司则对这些“原材料”进行加工制作成“数据商品”，或用于改进生产服务，或销售给广告商获利，这些公司的员工则是媒介资本价值链上的第二级劳动者，前者是非职业劳动者，是没有报酬的劳动者，后者则是职业劳动者，是有报酬的劳动者，这两类劳动共同创造了媒介资本价值。

“数据商品”是信息商品的一种，信息商品有“共享性”这一特点，这使得用户参与制造的“数据商品”其使用价值能被重复挖掘，这也是信息商品不同于物质商品的一个重要特征。尤其是基于用户集体性劳动制造的“大数据”，其使用价值可谓是潜力无限，同一个媒介平台的“大数据”能被不同的公司用于不同的目的，过去的数据和当下的数据都有其各自不同的价值。对于媒介资本而言，这些数据的价值不只是用来销售给广告商获利，随着数据价值挖掘技术的发展，数据的用途就更为广泛了，包括政府公共决策、商业公司市场决策等，如谷歌公司将5000万条美国人最频繁检索的关于流感信息的特定词条进行数据分析，“在将得出的预测与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，将它们用于一个特定的数学模型后，他们的预测与官方数据的相关性高达97%”（迈尔-舍恩伯格， 2013:3）。媒介资本还可以通过强强合作一起利用用户制造的“大数据”，并加工成各类公司所需要的有价值的数据信息，共同创造更大的资本价值。当然，对于各自拥有的海量用户身份和行为数据，不同的公司开放程度不一，Facebook对自身平台用户数据具有较高的垄断性。

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