大數據時代下“知識溝”的表現

曹晶晶

【摘 要】知識溝理論作為傳播學的理論之一，自被提出以來，明尼蘇達小組及其他學者都對其做出了完善和發展。他們在知識溝理論的基礎上，相繼提出了“信息溝”和“數字鴻溝”等概念。在當今大數據時代的背景下，筆者認為，知識溝理論主要體現在三個方面，即受眾的知識背景不同，理解力與辨識力不同；受眾的社會地位不同，知識獲取量不同；受眾的興趣不同，知識獲取的深度與廣度不同。

【關鍵詞】大數據 知識溝 理論發展

一、知識溝的提出與發展

1、知識溝理論的提出

知識溝理論是1970年美國傳播學者蒂奇納為主的“明尼蘇達小組”在一系列實證研究的基礎上，在一篇名為《大眾傳播流動和知識差別的增長》中提出的。它是指隨著大眾傳媒向社會傳播的信息日益增多，社會經濟狀況較好的人將比社會經濟狀態較差的人以更快的速度獲取這類信息。因此，這兩類人之間的知識溝將呈擴大而非縮小之勢。①他們認為媒介信息量增加之所以會出現或加劇“知溝”現象，有五個因素在起作用：第一個因素是傳播技能；第二個因素是信息儲備；第三個因素是相關的社會交往；第四個因素包括對信息的選擇性接觸、接受和記憶；第五個因素是發布信息的大眾媒介系統的性質。

2、知識溝理論的發展困境

知識溝這一理論的提出是建立在眾多的實驗調查的數據之上的，并且在其提出之后，明尼蘇達小組及其他學者都先后進行了更多的實驗來驗證及豐富這一理論。他們對影響知識溝的因素進行了更為深入的研究，更為細致地探討了知識溝日趨擴大的假設條件。同時，也有學者，如布林達·得溫，曾對知識溝假說提出批評，說該假說完全建立在傳統的信源-消息-信宿傳播模式上。②此外，他們也思考了在什么情況下這些知識鴻溝能得以彌合。一部分學者認為，由于電視的使用往往與受教育程度的關系不大，因此，電視可能在某些領域是“知識的均衡器”。那么，在如今電子科技如此發達的現代社會，新興的媒體能否代替電視具有這種均衡的功能，是一個亟待研究的問題。

二、大數據時代

1、大數據時代的來臨

早在1980年著名未來學家阿爾文·托夫勒在其《第三次浪潮》一書中已經提到“大數據”一詞。在20世紀90年代，“數據倉庫之父”比爾·伊蒙（Bill Inmon）更明確地提出了“大數據”的概念。③但大數據時代（Age of Big Data）這一說法的流行得力于全球知名咨詢公司麥肯錫的倡導，英國牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格更在其《大數據時代：生活、工作和思維的改變》中大聲疾呼，斷言一個史無前例的大數據時代已經來臨。

在《大數據時代：生活、工作和思維的改變》一書中，作者認為大數據是指不用隨機分析方法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法。將世界看作信息，看作可以理解的數據的海洋，大數據為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角，它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。

2、大數據時代的變革

IT業界通常將大數據的特征概括為四個“V”：體量（volumes）巨、類別（variety）多、速度（Velocity）快、價值（Value）大。在大數據的4V特征下，大數據時代給我們的信息獲取、信息處理等方面同樣也帶來了一些變革。在《大數據時代：生活、工作和思維的改變》一書中，作者認為，大數據時代的到來，主要給我們帶來了三點變革，即更多，更雜，更好。

如今，我們已經生活在信息時代。我們掌握的數據庫越來越全面，我們要做的就是要接受這些紛繁的數據并從中受益，而不是以高昂的代價消除所有的不確定性。這就是一種全數據模式。維克托·邁爾·舍恩伯格認為執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。雖然這一說法有一定的片面性，但是這在一定程度上也說明了我們需要承認并且接受大數據時代帶來的數據的雜亂性。

三、大數據時代下知識溝擴大的表現

進入大數據時代，新媒體蓬勃發展，向社會傳播了更為海量的信息，進一步改變了傳統的信息傳播格局，使得數據新聞這一概念出現在人們的視野中，推動了傳播事業的發展。然而筆者認為，雖然大數據時代的全面、巨大的數據信息可以縮小部分群體之間的知識溝，但知識溝并沒有真正的消除，甚至有擴大的趨勢。

1、受眾的知識背景不同，理解力與辨識力不同

現存的信息數量或先前獲得的背景知識等方面的差異是對知識溝產生影響的因素之一。受到良好教育的人可能對某個問題早有了解，也可能通過以往的媒介接觸而對此有更深入的了解。因此，相較于知識水平較低的人，知識水平高的人對大數據時代所傳播的信息有更好的理解能力與辨識能力。

正如亞里士多德所說的，整體大于部分之和。隨著大數據的出現，數據的綜合比部分更有價值。當我們將多個數據集重組在一起時，通過相關關系可以幫助我們捕捉現在和預測未來。大數據的相關關系分析法更準確、更快、而且不易受偏見的影響。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。這一點在大數據產生之初就有很清晰的體現。2009年甲型H1N1流感爆發的時候，谷歌憑借著其大數據的基礎，對海量的數據進行分析，獲得深刻的洞見。

此外，大數據時代要求窮盡一切相關樣本，搜集盡可能全面的數據，數據量的大幅度增加會造成結果的不準確性，與此同時，一些錯誤的數據也會混進數據庫。這便使得受眾所獲取的數據具有混雜性，而非精確性。不能鑒別信息真偽的受眾甚至將錯誤的信息繼續傳播給其他人，這樣，錯誤的信息不斷擴散，影響更多受眾。因此，只有受眾有較高的知識水平，才能更快地、更準確地鑒別出大數據中的不準確信息，更好地吸收海量的大數據，從而提升自己的知識儲備。

2、受眾的社會地位不同，知識獲取量不同

明尼蘇達小組認為，社會經濟狀況好的人和社會經濟狀況差的人在傳播技能上是有區別的。同時，社會經濟狀況好的人可能有更多的相關社會聯系。也就是說，這類人可能與同樣了解公共事務和科技新聞的人們有交往，并且可能與他們就此類問題展開過討論。

CNNIC發布的《第33次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，當前網民中收入多集中在2001-3000元和3001-

5000元之間，在總體網民中占比分別為17.8%和15.8%。500元以下及無收入人群占比為20.8%。在8000元以上的只占5.1%，無收入的占到9.7%。從職業上來看，學生依然是當前網民中規模最大的群體，占比25.5%，個體戶/自由職業者構成網民第二大群體，占比18.6%。企業公司中管理人員占比為2.5%，一般職員占比為11.4%，而無業（下崗或失業）人群也占10.2%的比例。由此可以看出，在上網的人群中，依然存在經濟收入、職業方面的差距，換言之，在當前中國的網民中，社會地位差距依然明顯，這在一定程度上影響著他們在大數據時代中對知識量的獲取。

娛樂新聞外、政治新聞、財經新聞等多受社會地位這一因素制約。涉及重要決定的政治、經濟類的消息大多是在小眾范圍內傳播，即在社會地位較高的人群中傳播，之后才可能傳向社會地位低的人群。社會地位高的人群總是有更便捷的途徑去掌握第一手資料，同時，也更有可能與同樣了解這些政治經濟新聞的人們有交往，并且可能與他們就此類問題展開討論。在此基礎上，在大數據時代中，即使有同樣的數據信息，社會地位較高的人還是比社會地位低的人更有可能獲取更多的知識量，從而產生知識溝，并且知識溝呈不斷擴大的趨勢。

3、受眾的興趣不同，知識獲取的深度與廣度不同

選擇性接觸、接受和記憶的機制是導致知識溝產生的因素之一。在大數據時代，受眾面對的是未經篩選或較少經過篩選的涉及范圍甚廣的海量信息。這種情況下，受眾對什么感興趣，對什么不感興趣，很大程度上決定著其接觸信息的深度與廣度。如果受眾不能找到與他們價值觀和態度相協調的涉及公共事務或科技新聞的信息，他們就可能對此類信息興味索然，從而不能獲取知識，進而與感興趣的受眾之間產生知識溝。

這一因素在2010年一項對微博用戶行為的調查中得到了較明顯的體現。這項調查對個人使用微博的目的進行排行，有超過一半的用戶微博使用率集中在記錄心情或者是娛樂休閑，“了解最新發生的信息”的使用率達到34.9%，而拓展知識面達到34.42%。④由此可見，微博用戶的使用目的主要為展示自我以及娛樂。盡管人們可以通過微博獲取大量的信息，但由于其本身碎片化、個人化的特點，微博的大數據并不能用來縮小受眾之間的知識溝，甚至在一定程度上擴大了受眾之間的知識溝。

此外，筆者認為，大數據時代下，并非所有受眾都是滿足于“是什么”的狀態。因為一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道“是什么”時，我們就會繼續向更深層次研究因果關系，找出背后的“為什么”。此時，愿意繼續向深層次挖掘“為什么”的人群與只滿足于知道“是什么”的人群之間就會產生知識溝。

馬修·方丹·莫里是一位很有前途的美國海軍軍官，也是大數據的最早實踐之一。由于一次意外受傷，他被美國海軍任命他為圖表和儀器廠的負責人。面對庫房里的航海書籍、地圖、圖表和航海日志，因為他對海洋和傳統的航海路線的好奇，他將這些數據匯總，繪制成了表格，將整個大西洋按經緯度分成了五塊，并按月份標出了溫度、風速和風向。經過整合，他著成了《關于海洋的物理地理學》一書，書中的數據為航海家們和其他受眾提供了更為有效的航海路線。筆者認為，莫里與其他人之間的知識溝在于他對航海事業的興趣。他更愿意繼續挖掘傳統航海路線行程的原因以及這些傳統航海路線是否可以做以改善，而不是滿足于已有的航海路線，僅僅拘泥于“是什么”。□

參考文獻

①張國良：《20世紀傳播學經典文本》[M].復旦大學出版社，2003

②賽佛爾、坦卡德：《傳播理論：起源、方法與運用》[M].華夏出版社，2000

③何志鈞，《理解大數據時代》[J].《新聞研究導刊》，2013（5）

④唐天奕，《微博時代的“知識溝”表現》[J].《青年記者》，2013（18）

（作者單位：中南財經政法大學新聞與文化傳播學院）

責編：姚少寶