[摘要]“大数据热”成为时下中国独特的社会现象。本文借助“风险社会理论”，通过内容分析和框架论述分析，研究2012年至2015年《人民日报》、《光明日报》中大数据主题的报道。研究发现，正面影响、宏观层面和权威论述是新闻报道重点。“进步/开发/转型”是最主要的新闻框架，与“经济愿景”框架互为表里，反映了中国现代化转型时期的社会心态。“潘多拉盒子”框架虽提及大数据的风险，但有明显的“弱化”表征。“政府主导”框架强化了“自上而下”的国家战略引导作用。“数据主义”框架同时存在于政府、记者和专家学者的论述中，表现为“大数据/传统数据”的二元对立。此外，应当关注大数据报道与新闻伦理、历史面向、风险社会的关系，避免“有组织的不负责任”。

[关键词]大数据；风险社会；框架分析；传统主流媒体

Absense of Risk Communication Perspective:A Content Analysis of Big Data Reports by People’s Daily and Guangming Daily from 2012 to 2015

Abstract：this article conducted both content analysis and framing analysis of 212 big data news stories on mainstream print media People’s Daily and Guangming Daily from January 2012 to December 2015. Results show that positive effects, macro-level, and authorized discourse are the salient themes. Process, development or transformation that framed as dominance and interacted with economic prospect, revealed psychosocial situation of China’s modernization. Paradox’s box was obviously weakened regardless of risks concerning big data it talked about. Government-dominated emphasized on leading role of state strategy. Dataism existed in discourse of governors, journalists and experts, reflecting binary opposition of big data/traditional data. Additionally, far more attention should be paid on the relationship between big data reports and news ethics, history orientation, risk society, avoiding forms of organized irresponsibility.

Key Words:big data,risk society,framing analysis,mainstream print media

一、研究缘起

近几年，“大数据”成为一个热门概念，因其不同于传统数据收集、处理的架构，通过海量信息的挖掘，探索规律以及预测未来趋势，对经济、政治、社会、文化等诸多领域产生了变革性的影响。国内外研究者对大数据进行了广泛而丰富的论述，中文语境下对大数据的褒扬观点，无论是数量还是质量，都堪称可观。

然而，对大数据潜藏的风险和危机，相关的批判性思考相当匮乏。2013年，斯诺登曝出美国国家安全局（NAS）的“棱镜”项目，揭露大数据的隐私安全和国家机密泄露风险，引起了国际社会的警惕。今年，诸如此类的大数据泄密事件层出不穷，暴露出新兴技术高歌猛进身后的种种隐患。从关注信息安全开始，学界逐渐注意到大数据神话掩盖了诸如社会控制、权力划分、市场导向、公众信任等可能引发的社会问题。

那么，从风险传播视角出发，大众媒体在大数据这一新兴科技知识的传播上扮演什么角色，如何呈现科技进步与风险之张力？

本文旨在探讨中国传统主流媒体对于“大数据”这一热门话题的核心话语建构。新媒体蓬勃发展的态势，给传统主流媒体带来强烈冲击，而“数据新闻”产业的兴起，一方面点燃了传统纸媒转型的希望，另一方面也意味着更激烈的竞争和挑战。中国传统主流媒体面对大数据时代的来临，频频探讨大数据相关领域的最新议题，以追赶新闻业数字化转型的浪潮，由此延伸出“大数据/传统数据”、“新/旧”的二元对立话语体系，以及“数据主义”迷思，经过历史、当下、未来多重时空语境的糅合，形成传统媒体转型阶段颇具特色的一个现象。

二、文献回顾及述评

（一）大数据与权力批判

何谓大数据？目前学界和业界没有统一的定义。早在2001年，META集团的分析师道格·莱尼（Doug Laney）就从行业角度提出了数据增长的三维式机遇和挑战：数量大（Volume）、速度快（Velocity）和形态多（Variety）。这个说法（3Vs）在往后近十年为微软、IBM等国际科技公司沿用。2011年，经由在大数据分析行业举足轻重的互联网数据公司IDC演绎，增加了“价值大”（Value）这一项，构成4Vs，得到普遍认可。按照美国国家标准和技术研究院（NIST）的定义,“大数据”是由大量的数据集组成，主要是在数量、种类、速度或变异性的特点中，需要一个可扩展的体系结构来进行高效的存储、处理和分析的数据。[1]

对于大数据的批判性反思，目前国内外学术界著墨不多，主要集中于大数据时代的社会形态、新型监控与隐私安全、认识论与新范式等。

1.监视社会与传感器社会

元数据（metadata）的理念和实践使得人们的日常生活完全暴露在数据监控之下。所谓“元数据”，指的是通过网络、手机、芯片等技术设备收集到的人们日常活动的原始数据。数据的传播不仅使得这些装置得以运转，而且大量的电子软件被用来记录用户的信息和行为。[2]Wood & Ball（2006）描述了未来人们将生活在“监视社会”（The Surveillance Society）之下的图景，初衷是基于考虑安全、福利、健康等积极因素的监视不断衍生出风险和威胁，它加剧了阶层、性别、地域分化，并且逐步入侵人们的日常生活决策。监视社会具有以下特征：技术高度发达、数据流动无弗远届、覆盖全面、社会分类极化、依赖技术锁定。[3]Andrejevic & Burdon（2014）提出“传感器社会”（Sensor Society）的概念，指出无论是智能手机、汽车、网页内容、购买记录，都充当了社会的传感器，加剧了隐私监控和社会分化。[4]当代社会被交互设备和应用作为无处不在的传感器所控制，传感器脱离初始的交互功能，演变为信息获取途径。这种大范围的数据收集导致数据爆炸和“元数据化”，在大量的数据面前，自动数据分析成为必然。数据挖掘往往不是为了科学验证，而是为了发掘潜藏于大数据之中的人类行为规律，以便运用于政治、商业等领域，成为服务于权力和利益的工具。

2.新型“圆形监狱”

法国思想家福柯（Foucault，1979）对权力的运作机制进行了深入剖析，发现“圆形监狱”的设计是典型的权力规训方式。犯人即便对监视塔内的情形不得而知，却始终保持自我约束。“圆形监狱”不仅成为全能注视（omnipresent gaze），而且可以自从运转，并具备衍生权力，使犯人自掘地监察自己。

大数据时代的社会形态呈现出监控无处不在的特征，人们的隐私无以遮掩。这种新社会形态下由传感器驱动（sensor-driven）的信息收集，不同于传统有目标的信息收集，它促使人们更加关注数据加工的技术或物质性基础设备，以掌握数据主导权和控制权。Mark Coté（2014）运用傅柯关于社会“机制”（dispositif）的概念阐释了大数据的物质性基础。为了共同的经济管理，群体的生命逻辑特征具有密不可分的关系，因此有必要组织他们形成社会机制，以保证他们的驯服和持续利用。他认为社交大数据所搜集的数据，与既往的结构化数据相差甚远，大部分属非结构或半结构性数据，需要大型运算系统和广泛的网络连接作为后盾。这意味着数据采集机构必须极大限度地挖掘数据价值以支撑巨额成本，这就是大数据的物质性基础。人们使用免费的社交媒体服务，并以数据信息此类“非物质的劳动”为交易条件。这种交易，反映的是通过数据分析和诊断进行社会分类的不平等关系。因此，人们从生命权力中丢失的，是身体和媒介化技术的内部关联，这是由于数据自动力（motility）特征所造成的难题。[5]

David Lydon（2014）严厉批判大数据在新型监控上扮演的角色。首先，大数据通过扩大相互关联的数据集和分析工具极大增强了监控力量。其次，大数据运用的未来导向（future-orientation）服务于监控，从挖掘历史、记忆演变为决定谁将拥有数据主控权。接着，现代性对于隐私的定义背离了监控的初衷，落入一个数据为上的虚无意象中，主体的能动性被湮灭。[6]

3.数据中心主义的科学范式

Web2.0的到来以及社交网站的普及，使得社会生活的各个面向被编码成量化形式，催生了新的科学范式，但这些范式在本体论、认识论、目的论、方法论上瑜不掩瑕。

第一种范式被称为“数据化”（datafication）。即通过数字化媒体记录人们社交关系和行为，通过计算机程序转变为数据。大数据时代，社交网络覆盖了现代生活的方方面面，社交媒体设计者以搜集用户的“元数据”作为交易条件，出售给他们沟通服务和保障。换言之，“元数据”已经成为一种常规货币，镶嵌于人们日常生活的舒适区域。大多数人对于这种“交易”习以为常。于是，在科学和社会领域，产生了一种理解社交和人类行为的新范式——数据化。Van Dijck（2014）认为，虽然这种新范式已经被广为接纳，但它在本体论上掩盖了主体的能动性：大多数用户并不知道使用免费服务是以元数据的交易作为代价。由此，大量用户信息作为商品出售给相关利益者，也被研究者想当然地作为中立、客观的分析资料。鉴于此，作者认为，这种尊崇数据主义（dataism）的新范式在认识论上有明显缺陷。一是该范式传达出一种信念，即通过线上媒介技术追踪，人们的社交行为不仅可以被数据化，而且接近客观标准。实际上，由于社交媒体自身的算法在不断变化，以及各种社交功能设计的诱导性，使得客观性的基础都无法立足。二是元数据被视为一种原材料，可用于未来趋势的预测。而在实际数据分析的过程中，研究某一具体问题，需要根据分析目的建立概念模型，基于不同的目的所建立的模型可能大相径庭。[7]

第二种范式被称为“始于数据”（born from the data）。数据库研究专家Jim Gray（2007）总结了科学发现的“四种范式”。他指出，有别于之前的实验科学、理论科学和计算科学范式，人类社会进入了一个新的科学范式：探索科学（Exploratory science）。[8]这种科学范式的典型特征是“数据驱动”（data-driven），即从大量积累数据中以归纳法形成假设，再借演绎法展开探索。这区别于过去依赖于某一学科的主控知识，由研究者提出问题、建构框架、检验假设的“知识驱动”（Knowledge-driven）路径。Rob Kinchin（2014）指出，这种范式对于科学界而言比较容易，但对于人文和社会学科，鉴于其哲学基础的复杂统的小数据研究。此外，他深刻驳斥了这一范式引发的“理论终结论”（the end of theory），即认为依据巨大的数据体量，大数据可以分析出“统计相关性”，取代事物间的因果联系，摆脱理论为自己发声。他坦言，这是一种行政和市场导向观点，不过是新形式的经验主义，在方法论上，依旧扎根于归纳法，并无创新。[9]

无论大数据诞生出何种新范式，都会同时带来机遇和挑战。一方面要运用小规模数据进行静态的内容分析或样本分析，另一方面也要兼顾动态的数据挖掘和社交网络分析，把微观和宏观两种方法论结合起来。[10]由此观之，大数据神话的另一面，是社会形态朝监控无处不在的方向演变，数据将成为权力争夺的物质基础，科学范式的衍生也问题重重。

(二)风险社会与媒体定位

德国社会学家乌尔里希·贝克（Ulrich Beck，1986）提出的“风险社会”理论为我们思考传媒在风险传播、分配中扮演的角色提供了理论支撑。

20世纪50年代起，针对频发的风险事件，西方社会开始关注现代社会的风险议题。从政府官员、专家层面控制社会风险的讨论逐步过渡到公众主动参与风险议题的探讨。20世纪80年代至今，“风险社会”已经成为全球不可避免的难题。

贝克认为风险贯穿人类社会始终，而工业化和全球化加剧了风险的蔓延。风险与反思现代性紧密相连。从这种角度来看，风险可以界定为系统地处理现代化自身引致的危险和不安全感的方式。[11]显然，贝克认为风险社会的到来源于现代科学知识的滥用，应对的解决之道就是开展对现代性的反思。延续这一讨论，吉登斯（Anthony Giddens）从制度性省思观点出发，认为“专家系统”（expert system）嵌入到人们日常生活中，使得大部分风险都由专家来评估，但科技知识的发展存在过多不确定性，可能造成权力的垄断与偏见。[12]

然而，贝克仅提出大众传媒对风险社会建构和界定的作用，并没有深入探讨其在风险社会中具体扮演的角色。进入新闻传播领域，学界对媒体的风险报道框架进行了大量的研究。

既往研究对大众传媒在风险社会沟通中的角色持不同意见。一部分学者认为媒介在风险传播过程中具有告知和教育公众的功能，如Njenga & Kigamwa（2004）研究1988年美国驻内罗毕大使馆恐怖袭击事件，发现新闻报道有效地减轻了社会恐慌，平缓了社会舆论压力。[13]另一部分学者则表示，新闻自身特性不适合解决复杂多元的政治和科学议题，多数时候反而落入煽情、误导的圈套（Wilkins & Patterson, 1987）。[14]如有学者对坠机事故的新闻报道进行分析，发现大量的报道加剧了公众恐惧和焦虑情绪的蔓延（Vasterman,Yzermans & Dirkzwager，2005）。[15]因此，更多学者倾向于认为，媒体在风险沟通中的角色，不能一概而论，应视媒体与政府、专家、民众在特定社会情境中的互动来评估（Schuster et al，2001；Pfefferbaum et al，2002）。[16]

国内学者对风险社会的研究，大致上是从2003年SARS开始，近些年出现了大量对环境议题、群体性事件等议题的研究成果，对大数据这一热门话题的批判思考，相对鲜见。信息科技、情报学领域出现一些对隐私安全的讨论，新闻传播学界则呈现一片赞扬大数据时代的革命性角色的景象。刘建明（2013）直言“大数据时代”本身就是“迷思”，指出大数据只是一种决策的量化手段，应以遵循人文精神为前提。此外，新闻媒体使用大数据工具要做真理性判断，以及坚持独立思考。[17]大数据的发展，是新闻伦理“客观性”和“真实性”的基本准则在不断偏失与纠正之间，标准得以重新设定、意义得以重新诠释的过程。[18]

值得注意的是，实证研究发现，微博语境下有超过半数的网友对大数据持支持态度，批判和中立各占两成。大数据的神话流行，是多种利益主体共同建构的结果，包括商界、媒体、专家以及广大民众。[19]

三、研究问题

新闻媒体一直被视为信息生产的专业化机构，认为其主要目的是提供客观、中立的新闻资讯。然而，传播批判理论学者如霍尔（Hall，1974）、吉特林（Gitlin，1980）、塔克曼（Tuchman，1974）都表示，新闻专业伦理如公正、客观、中立、平衡都向既有主控阶级权力靠近，巩固现有秩序和合法性。事实上，媒体的新闻来源也大多来自政府、警察局等权力机关，或者专家学者等权威人士。所谓一手资料，也是经由信源根据自身立场加以阐释的历史稿件。因此，新闻媒体对事件的解释，天然地倾斜于霸权意识形态。[20]

准此，新闻媒体对大数据这一新兴科技知识的传播是否能够多方呈现科技进步与风险之间的张力，值得深究。综合上述，本文试图从风险社会理论出发，探讨传统主流媒体在大数据科技知识的传播当中扮演何种角色，呈现哪些新闻框架，并剖析其中存在的问题。主要研究问题如下：

第一，传统主流媒体大数据报道的议题分布如何？

第二，传统主流媒体大数据报道的新闻来源如何？

第三，传统主流媒体大数据报道的报道态度如何？

第三，传统主流媒体大数据报道的的关键词如何？

第四，传统主流媒体大数据报道的框架运用如何？

四、研究设计

本研究采取内容分析法与框架分析两种路径，力图客观、系统地展现传统主流媒体在大数据议题上的变化趋势和框架运用。

内容分析方面的关键变量为“报道议题”、“新闻来源”、“报道态度”、“关键词”。

框架分析方面，受 Gamson & Modigliani（1989）和Durant, Bauer, & Gaskell（1998）启发，Nisbet & Lewenstein（2002）对生物科技新闻的框架分类：进步、经济发展、道德伦理、潘朵拉盒子（Pandora’s Box）、失控、自然/环境、公共责任、全球化。[21]因本研究目的在于检视传统主流媒体是否客观呈现大数据主题，是否从风险社会视角讨论大数据知识，所以本文借鉴上述框架。结合大数据议题的报道特点，一是大数据议题处在探索阶段，关于如何具体运用、实现新旧转型的报道较多，故在“进步”框架之中添加“开发/转型”。二是鉴于尚未出现因大数据产生的“灾难”型报道，没有出现“失控”框架的报道，相反，由于大数据上升到国家战略层面，出现大量“政府主导”框架，故以替换。三是去除“自然/环境”一项，考虑有报道称大数据可以量化一切，代替因果关系，故增加“数据主义”框架。四是“公共责任”替换为“公共参与”，契合当中呼吁群众关注大数据发展的报道。具体分类及含义如下：

（一）样本选择

鉴于《人民日报》、《光明日报》是中国官方主流媒体中极具权威和公信力的新闻报纸，在关于社会趋势、国家战略层面上的议题尤其起到奠定基调的作用。另外，这两份报纸作为传统纸媒，在新旧媒体转型之际，发挥了先导、示范效应。更重要的是，在大数据兴起之时，二者均展开了大量的相关报道，相对于商业报纸，其报道数量和话题呈现出多角度、涉及多领域的特点，比较全面地反映了近几年大数据的报道趋势。因此，本文以两份报纸作为研究对象，较具代表性。

此外，本研究选择大数据作为研究对象，一方面是由于当前无论业界还是学界对大数据的过分推崇导致了“数据主义”的迷思；另一方面，“棱镜门”事件暴露出大数据背后的政治角力、隐私风险问题理应成为社会各界探讨的重要课题，然而没有引起足够的重视。

对新闻报道的选取，本文运用“中国重要报纸全文数据库”的文献资源，以“大数据”为主题进行搜索。考虑到国内关于大数据的新闻报道从2012年出现明显增长趋势，故将时间跨度设定为2012年1月1日至2015年12月31日，共3年时间。以此为标准，删除不相关或相关性较小的文章，最后得到212篇。其中，《人民日报》115篇，《光明日报》97篇。

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