語義網(wǎng)絡(luò)分析方法在傳播學(xué)中的應(yīng)用及批判

■ 谷 羽

一、研究范式轉(zhuǎn)向:語義網(wǎng)絡(luò)分析方法引入傳播學(xué)的時(shí)代背景

在傳統(tǒng)的傳播學(xué)研究范式中普遍存在著尋求傳播效果最大化的功能主義傾向。尤其美國學(xué)者主導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)主義傳播學(xué)派,主張像實(shí)驗(yàn)科學(xué)一樣尋求傳播現(xiàn)象的因果聯(lián)系,就傳者及其傳播內(nèi)容對受眾認(rèn)知產(chǎn)生的影響得出經(jīng)驗(yàn)性的結(jié)論。隨著后現(xiàn)代主義學(xué)者們掀起對于“社會學(xué)科尋求法則式命題”的批判風(fēng)潮①,傳播學(xué)研究的范式也遭到了拷問。黃旦發(fā)出了從功能主義向建構(gòu)主義轉(zhuǎn)化的呼吁，要求傳播學(xué)研究“從社會決定論向社會互動論轉(zhuǎn)化；從抽象的因果推論向具體的事實(shí)描述轉(zhuǎn)化；從事例歸納向意義解釋轉(zhuǎn)化”②。傳播學(xué)研究不再局限于對某種傳播現(xiàn)象給予因果機(jī)制的判定,描述傳播現(xiàn)象以及描述該現(xiàn)象發(fā)生的社會情境或所在群體特征也是傳播學(xué)研究的重點(diǎn)所在③。從多元的、異質(zhì)性的傳播現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)新的研究主題,探索文本背后的意義如何建構(gòu)、為何建構(gòu),成為傳播學(xué)理論發(fā)展的新動力。

研究范式改變的大背景下,研究方法的進(jìn)階顯得迫切而必要。傳統(tǒng)傳播學(xué)研究中的實(shí)證主義方法常常使研究者有意無意地忽略研究假設(shè)之外的,更能體現(xiàn)事物多樣性的小概率現(xiàn)象。而質(zhì)化方法在運(yùn)用理論解釋現(xiàn)象或通過現(xiàn)象歸納理論的過程中,囿于落腳點(diǎn)(往往是個(gè)案)和研究者視角的個(gè)性化特征,難以展開橫向比較。更為重要的是,隨著大數(shù)據(jù)的興起,傳統(tǒng)的研究方法不適合分析碎片化的、大容量的傳播內(nèi)容,需要“引入一批如語義網(wǎng)絡(luò)分析方法、語料庫語言學(xué)等以計(jì)算機(jī)為輔助的研究方法”④。語義網(wǎng)絡(luò)分析方法由此進(jìn)入了傳播學(xué)研究者的視野。

語義網(wǎng)絡(luò)分析最早見于認(rèn)知心理學(xué)的文獻(xiàn),這一領(lǐng)域的學(xué)者認(rèn)為詞匯分層級、分類別地儲存于人類記憶中,因而我們的大腦中存在結(jié)構(gòu)化的意義系統(tǒng)⑤,呈現(xiàn)詞語間關(guān)系的空間模型代表了深層思維表意的意圖⑥。因此,可以依據(jù)詞語的詞頻、共現(xiàn)頻率以及間隔距離來探索文本中的意義。隨著計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的進(jìn)步,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法作為機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)領(lǐng)域的一個(gè)分支被廣泛應(yīng)用于人工智能技術(shù),其在傳播學(xué)研究中的應(yīng)用剛剛起步。在已有的傳播學(xué)研究個(gè)案中,語義網(wǎng)絡(luò)分析被用于解讀單個(gè)傳播主體生產(chǎn)的主題聚焦的文本,或用于處理來自多個(gè)主體的零散信息片段,呈現(xiàn)出較強(qiáng)的適用性。例如,剖析總統(tǒng)講話文稿,以理解總統(tǒng)的修辭方式和整套行政班子的政治觀點(diǎn)傾向。⑦通過對開放式的問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行編碼和歸類,檢驗(yàn)線下社交能力(外向,自信)更強(qiáng)的人在Facebook上是否更受歡迎。⑧

從長遠(yuǎn)來看,由于語義網(wǎng)絡(luò)分析方法較好地平衡了研究者的主觀判斷和文本語言邏輯的客觀性,并且結(jié)合了社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析和文本分析,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法將成為未來傳播學(xué)研究的得力工具。

二、語義網(wǎng)絡(luò)分析方法在傳播學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用情況

1.語義網(wǎng)絡(luò)分析方法在傳播學(xué)研究中的功能與應(yīng)用場景

語義網(wǎng)絡(luò)分析的基本功能在現(xiàn)有傳播學(xué)研究中均有涉及,包括高頻詞識別、詞語共現(xiàn)及其權(quán)重模式、詞語聚類和中心詞呈現(xiàn)。它既可與傳統(tǒng)的傳播學(xué)研究方法結(jié)合起來使用,也可單獨(dú)使用,具體應(yīng)用場景可分為以下三類:

一是基于語義網(wǎng)絡(luò)分析的聚類功能,對傳播學(xué)研究的主題進(jìn)行分類梳理。例如對歷年來參加國際傳播學(xué)協(xié)會(ICA)會議的論文的主題進(jìn)行梳理和呈現(xiàn),可以發(fā)現(xiàn)傳播學(xué)研究焦點(diǎn)的歷史性演變；⑨或者,比較西方國家和東方國家的傳播學(xué)研究主題的地域性差異與區(qū)域性特征。

二是用于數(shù)據(jù)挖掘的情感分析(sentiment analysis)。情感是人類傳播的重要表達(dá)方式,偵測情感可以預(yù)測傳播者的態(tài)度、行為傾向,因此被廣泛應(yīng)用于基于新聞文本的受眾反饋研究、政治立場和意識形態(tài)研究等。語義網(wǎng)絡(luò)分析方法通過有監(jiān)督的注釋可以完成對社交媒體文本的情感分類,其準(zhǔn)確率接近人工編碼的結(jié)果。韓綱等人通過收集超過269萬條癌癥相關(guān)推文建構(gòu)了關(guān)鍵詞匯分類詞庫,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了同步呈現(xiàn)構(gòu)成的語義網(wǎng)絡(luò)(semantic network),以及對癌癥的積極或消極情緒的情感網(wǎng)絡(luò)(sentiment network)的可視化分析。

另外,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法可以與人工編碼的情感分析相結(jié)合,呈現(xiàn)情感分布的細(xì)節(jié)和強(qiáng)度。例如,研究者搜集了一年內(nèi)所有與疫苗接種有關(guān)的推特鏈接文章,人工將這些文章分為正面(支持疫苗接種)、負(fù)面(反對疫苗接種)以及中立(態(tài)度模糊或平衡)三個(gè)文本集。通過呈現(xiàn)三類情感文本集的語義網(wǎng)絡(luò),研究者發(fā)現(xiàn)正面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡(luò)的聚合性強(qiáng)于負(fù)面態(tài)度文本:正面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡(luò)圍繞關(guān)鍵詞“父母”建構(gòu),聚焦于傳播接種疫苗的健康風(fēng)險(xiǎn)與好處,醫(yī)學(xué)類名詞顯著度高；而負(fù)面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡(luò)圍繞著關(guān)鍵詞“孩子”構(gòu)建,聚焦于醫(yī)院、媒體、疫苗產(chǎn)業(yè)等表示機(jī)構(gòu)組織的詞語。

三是用于傳播學(xué)理論指導(dǎo)下的文本比較。傳播學(xué)研究的文本分析主要有三個(gè)目的:一是追尋意義,二是描述結(jié)構(gòu)與功能,三是發(fā)現(xiàn)文本的前因與后果。在全球化和數(shù)字化的大背景下,跨文化、跨階層、跨性別等另類文本的比較更適宜實(shí)現(xiàn)上述研究目的,呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與傳播圖景的共變。語義網(wǎng)絡(luò)分析方法以提煉文本的顯著意義與邏輯關(guān)系實(shí)現(xiàn)了不同類別文本之間的橫向比較。例如,黃冬通過比較政府網(wǎng)站與新浪微博圍繞“中國夢”形成的語義網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)“中國夢”未在民眾輿論場(新浪微博)得到預(yù)期的解讀效果。在這一研究中,語義網(wǎng)絡(luò)分析幫助研究者直觀地呈現(xiàn)了關(guān)于“中國夢”的政府文本與民眾文本在高頻詞、詞語聯(lián)系上的差別,較好地說明了社交媒體并不遵從傳統(tǒng)媒體議程設(shè)置的規(guī)律,并引導(dǎo)研究者進(jìn)一步探求社交媒體的議程設(shè)置機(jī)制。

語義網(wǎng)絡(luò)分析不僅較為客觀地呈現(xiàn)了文本生產(chǎn)者認(rèn)知中的表意,還試圖展現(xiàn)認(rèn)知產(chǎn)生的邏輯推理過程,尤其適用于當(dāng)下社交媒體中一對多、多對一以及多對多的傳播情境。例如,語義網(wǎng)絡(luò)分析可以通過處理來自多個(gè)生產(chǎn)者的文本集,探求群體的共同認(rèn)知；或者通過處理特定生產(chǎn)者的多個(gè)文本,探求該文本生產(chǎn)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu),從而便捷地實(shí)現(xiàn)探求文本的表意、修辭方式以及社會動因的研究目的。

2.語義網(wǎng)絡(luò)分析方法在傳播學(xué)研究中的適用范疇及局限性

語義網(wǎng)絡(luò)分析也有其應(yīng)用邊界。需要認(rèn)識到,所謂的“語義邏輯”并不是本質(zhì)的事實(shí),很大程度上是研究者和作為研究對象的文本生產(chǎn)者共同建構(gòu)的產(chǎn)物。

基于經(jīng)驗(yàn)的文本研究是為了反映文本在不同情況下的類型化表現(xiàn),而不是窮盡所有文本的所有表現(xiàn)形式。語義網(wǎng)絡(luò)分析可以將文本中的語義關(guān)系精煉化與類屬化,但不適宜作為描述性的調(diào)查方式而被獨(dú)立地應(yīng)用于傳播學(xué)研究中,它需要與其他研究方法結(jié)合，在描述的基礎(chǔ)上對傳播機(jī)制加以理論化地詮釋。具體而言,研究者需要注意兩個(gè)陷阱:

首先,由于語義網(wǎng)絡(luò)分析不能實(shí)現(xiàn)與文本生產(chǎn)者的直接對話,所以語義網(wǎng)絡(luò)分析并不能就文本差異對復(fù)雜社會背景下文本生產(chǎn)的機(jī)制進(jìn)行解釋。以情感分析為例,語義網(wǎng)絡(luò)分析雖然可以區(qū)分正面情感和負(fù)面情感,但是它無法探知正面情感或負(fù)面情感產(chǎn)生的社會機(jī)理。因此,語義網(wǎng)絡(luò)分析一旦脫離傳播學(xué)研究的人文關(guān)懷,就會變成純粹的文字游戲,缺乏理論進(jìn)步的動力。從信度方面來說,由于受到獲取網(wǎng)絡(luò)文本的時(shí)間節(jié)點(diǎn)以及網(wǎng)絡(luò)文本等“自由”文本(free text)的匿名發(fā)布行為的限制,難以確信文本的情感表達(dá)真實(shí)反映了主體的意圖,因此在用語義網(wǎng)絡(luò)的文本分析結(jié)果預(yù)測文本生產(chǎn)者的現(xiàn)實(shí)行為時(shí)需要格外謹(jǐn)慎。

其次,語義網(wǎng)絡(luò)分析只對詞語共現(xiàn)關(guān)系作出判斷,不考慮文本的語法結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)清洗的過程中要去除冠詞、介詞、連接詞等不產(chǎn)生實(shí)際意義的詞語。其遵循的是喬姆斯基的形式語言學(xué)判定,即“句法具有自主性,獨(dú)立于語義之外”。因此,語義網(wǎng)絡(luò)分析更適用于處理數(shù)據(jù)容量大、碎片化程度高、語法結(jié)構(gòu)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠脩羯晌谋?User Generated Content),如社交媒體用戶的發(fā)布內(nèi)容。對于新聞報(bào)道等復(fù)雜文本,語義網(wǎng)絡(luò)無法實(shí)現(xiàn)類似《作為話語的新聞》等經(jīng)典傳播學(xué)研究的文本解讀,即通過解剖關(guān)鍵句子的語法結(jié)構(gòu)發(fā)掘文本中暗藏的權(quán)力隱喻。這或許造成了語義網(wǎng)絡(luò)分析最大的缺憾:盡管語義網(wǎng)絡(luò)分析的平面化呈現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了意義關(guān)聯(lián)(association),但將語法(syntax)的意義排除在分析之外無助于挖掘文本的意義層次,及其與社會結(jié)構(gòu)之間的互動。

三、對術(shù)的考量:語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的技術(shù)淵源及反思

鑒于語義網(wǎng)絡(luò)分析方法主要依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對文本(或語料)的詞語提取、詞語關(guān)系分析和可視化呈現(xiàn),很多傳播學(xué)者僅僅把它看作是傳統(tǒng)文本分析方法的技術(shù)更迭。不可否認(rèn),當(dāng)代人文科學(xué)的發(fā)展在很大程度上依靠技術(shù),但技術(shù)不僅是一種工具力量,也是一種文化力量。從術(shù)的意義上理解語義網(wǎng)絡(luò)分析方法,除了關(guān)注其作為技術(shù)手段本身的器具特征,也要關(guān)注它對于人文和社會學(xué)科,尤其是傳播學(xué),所帶來的文化影響。因此,本文需要從技術(shù)哲學(xué)的視角討論語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的理論起點(diǎn)、方法論問題和形而上學(xué)問題。

1.以認(rèn)知邏輯為中心的理論起點(diǎn)

典型的語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為一個(gè)樹枝型聯(lián)系圖(見圖1),反映認(rèn)知邏輯的拓?fù)潢P(guān)系。以圖1為例,“微博”“個(gè)人”“信息”構(gòu)成了該語義網(wǎng)絡(luò)中的三大中心節(jié)點(diǎn),說明它們是新浪微博用戶表述隱私時(shí)最頻繁提及的詞語。放大其中的一個(gè)細(xì)節(jié)可發(fā)現(xiàn):“保護(hù)”和“侵犯”兩詞鮮有直接的詞語聯(lián)系,說明新浪微博用戶在探討隱私問題時(shí)較少同時(shí)提及保護(hù)和侵犯,盡管兩者被提及的頻率相同。研究者據(jù)此可進(jìn)一步推斷,新浪微博用戶對于隱私權(quán)的實(shí)踐存在較大爭議。

由圖1的案例可知,在語義網(wǎng)絡(luò)圖中,任意兩個(gè)詞語間的聯(lián)系代表著一個(gè)命題。而命題反映的是文本生產(chǎn)者頭腦中事物的聯(lián)系,以及他試圖向讀者呈現(xiàn)的事實(shí)。命題告訴我們一種事態(tài),在本質(zhì)上它必定與事態(tài)有關(guān)聯(lián),即“命題是事態(tài)的邏輯圖像”。如果同樣的詞語發(fā)生聯(lián)系的方式不一樣,那么它就建立了一個(gè)新的命題,表達(dá)了關(guān)于某個(gè)事實(shí)的新的意義。從本質(zhì)上說,語義網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)受文本生產(chǎn)者認(rèn)知制約的邏輯圖譜。

因此,每一個(gè)文本(集)都是文本生產(chǎn)者做的一次命題試驗(yàn):通過變換詞語組合的邏輯來建構(gòu)關(guān)于某個(gè)事實(shí)的意義。由于語境的豐富和隨機(jī)切換,詞語組合邏輯的多樣性是客觀存在的。新聞文本的語義網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)的是記者/編輯頭腦中的事實(shí)邏輯,雖基于客觀事實(shí),卻有著再造事實(shí)的無限可能。在符號本體論的理論預(yù)設(shè)下,研究者用語義網(wǎng)絡(luò)分析方法還原文本生產(chǎn)者的意圖,是對人類認(rèn)知世界的視角進(jìn)行再認(rèn)識的“元認(rèn)知”。“元認(rèn)知”具有頂層設(shè)計(jì)的哲學(xué)意義,在語義網(wǎng)絡(luò)分析方法中體現(xiàn)為針對詞語連結(jié)展開的精確運(yùn)算。

圖1 新浪微博關(guān)于隱私的語義網(wǎng)絡(luò)(局部)

2.方法論問題:作為科學(xué)決策的數(shù)字關(guān)系設(shè)計(jì)

語義網(wǎng)絡(luò)連結(jié)建立在一系列關(guān)于詞語共現(xiàn)的條件概率命題之上。認(rèn)知心理學(xué)家特維斯基在其1977年發(fā)表的經(jīng)典論文《相似性的特征(Feature of Similarity)》中提到,兩兩事物之間的相似性是具有方向性的,因而是不對稱的。這一特征在詞語共現(xiàn)的關(guān)系中表現(xiàn)得尤為明顯。例如,我們常常會使用比喻來描述事物,但是將A比作B的概率不等于將B比作A的概率。我們會說“我對你的愛像大海一樣深”,卻不會說“大海像我對你的愛一樣深”,因?yàn)榇蠛Ｊ巧畹牡湫汀Ｒ虼?語義網(wǎng)絡(luò)中每兩個(gè)詞語發(fā)生聯(lián)系的指數(shù)是一詞的出現(xiàn)是另一詞出現(xiàn)的充分必要條件的概率,也就是說,詞A與詞B聯(lián)系的指數(shù)(概率)等于A與B同時(shí)出現(xiàn)的概率除以A出現(xiàn)的概率。用公式表達(dá)即為:

p(b|a)=p(b ∩ a)/p(a)

通過比較P值(詞匯發(fā)生聯(lián)系的方向和指數(shù))的相異之處,研究者即可發(fā)現(xiàn)文本生產(chǎn)者建構(gòu)的不同意義。仍以新聞文本為例,2010年英國石油公司(BP)位于美國墨西哥灣的鉆井平臺發(fā)生原油泄漏事故,對墨西哥灣的海洋生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。就這一事件,英美兩國媒體的新聞報(bào)道呈現(xiàn)出完全不同的語義網(wǎng)絡(luò)(見圖2)。最顯著的差別在于:美國媒體以事件(Problem Oil Spill)為核心生產(chǎn)新聞,英國媒體以后果(Consequence)為核心生產(chǎn)新聞。在評估這一事件產(chǎn)生的影響上,美國媒體認(rèn)為原油泄露事件引發(fā)后果的嚴(yán)重性遠(yuǎn)不及環(huán)保抗議和法庭裁決[p(Consequence| Problem Oil Spill) = 0.75,小于p(Consequence|Environment Protest Actors) = 0.89,p(Consequence|Court) = 0.84],從而減輕了對英國石油公司的責(zé)難。而英國媒體判斷原油泄露事件本身的后果更嚴(yán)重(p(Consequence| Problem Oil Spill) = 0.8),與環(huán)保抗議、法庭裁決等事件的嚴(yán)重性差不多[p(Consequence|Environment Protest Actors) = 0.86,p(Consequence|Court) = 0.83]。

可見,語義網(wǎng)絡(luò)中詞語的數(shù)字關(guān)系設(shè)計(jì)包含了數(shù)理審查,但創(chuàng)造力也發(fā)揮了重要作用。概率的形式傳達(dá)了語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的合理性,包含了引導(dǎo)研究者處理特定文本的操作標(biāo)準(zhǔn)；同時(shí),通過詞語兩兩之間的共現(xiàn)概率來推斷整個(gè)文本的數(shù)據(jù)特征是一種創(chuàng)造性的體現(xiàn)。前者以概率作為理性求證之解答,亦是訓(xùn)練語義網(wǎng)絡(luò)分析的計(jì)算方程的過程,它的關(guān)鍵之處在于避免信息過載或者計(jì)算不充分；而后者則是將詞語聯(lián)系等同于文本命題邏輯的數(shù)字設(shè)計(jì),這一設(shè)計(jì)是語義網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的理性水平的突破點(diǎn),其關(guān)鍵之處在于是否窮盡了對文本中詞語組合的多維向量的推理。一旦結(jié)束推理,不僅要評估語義網(wǎng)絡(luò)分析方法達(dá)到既定研究目標(biāo)的能力,還要考慮是否可以對語義網(wǎng)絡(luò)分析方法做進(jìn)一步的修改。遺憾的是,人文學(xué)者很少從這一方面反思研究的不足。

圖2 美國媒體(上)與英國媒體(下)

3.形而上學(xué)問題

語義網(wǎng)絡(luò)分析方法與21世紀(jì)以來計(jì)算機(jī)技術(shù)向人工智能轉(zhuǎn)向的意圖息息相關(guān)。作為一種指向信息處理的計(jì)算機(jī)程序,其主要應(yīng)用方向是在識別和判斷的基礎(chǔ)上模擬人際關(guān)系中的對話反饋。而在傳播學(xué)研究中,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法主要用于文本分析,常見的應(yīng)用途徑有:傳統(tǒng)的內(nèi)容分析,共享知覺(shared perception),以及詞語聯(lián)想(word association)。其中,詞語聯(lián)想結(jié)合了質(zhì)化研究(關(guān)鍵詞提取)與量化研究(詞語聯(lián)系的指數(shù)),通過指數(shù)清晰地表明詞語間的聯(lián)系,呈現(xiàn)文本顯著的意義架構(gòu),目前在傳播學(xué)研究中使用較多。

然而,對于某一種方法路徑的集中使用必然引發(fā)形而上學(xué)問題。文本分析有多種實(shí)現(xiàn)途徑,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法并不是唯一。反之,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法對不同文本亦有微妙的適用差別。如果語義網(wǎng)絡(luò)分析的路徑僅僅取自現(xiàn)有的、經(jīng)過案例證實(shí)的“菜譜”,就會導(dǎo)致研究者千篇一律,用同一種烹飪方法(語義網(wǎng)絡(luò)分析方法)重復(fù)烹制不同的食材(文本),而不考慮文本的特殊性,或不依據(jù)文本特征設(shè)計(jì)新的研究任務(wù),拓展語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的適用范疇。那么,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法即便在當(dāng)下帶來了研究便利,其理論適用度也只會越來越低,甚至達(dá)到瓶頸。

需進(jìn)一步指出,盡管傳播學(xué)科對技術(shù)手段的探討本質(zhì)上是現(xiàn)象學(xué)的,但傳播學(xué)者在應(yīng)用諸如語義網(wǎng)絡(luò)分析的研究技術(shù)時(shí),往往不會深究技術(shù)腳本是否影響了研究者對研究對象的看法。比如運(yùn)用語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的研究者有意無意地忽視了對文本潛臺詞的關(guān)注,從而無法獲得文本的全面概貌。因此,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法需要結(jié)合“道”——開發(fā)適宜傳播學(xué)研究的定制“菜譜”。只是這樣的技術(shù)開發(fā)需要金錢和效率的支持,也需要跨學(xué)科的長期合作。

四、術(shù)道相長:對語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的理論展望

如前所述,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法的技術(shù)特性是深度呈現(xiàn)特定文本,本質(zhì)上是對文本創(chuàng)作者主觀認(rèn)知的客觀再現(xiàn)。其首要目的是剖析文本中詞語聚類與連結(jié)的關(guān)系,對文本的質(zhì)量沒有特殊要求。就理論建構(gòu)而言,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法比傳統(tǒng)文本分析方法具有明顯優(yōu)勢。

首先,傳統(tǒng)的文本分析方法依賴研究者的主觀判斷來對文本進(jìn)行編碼和分類,其信度與研究者的理論素養(yǎng)水平高度正相關(guān),理論成果的可證偽性有限。而語義網(wǎng)絡(luò)分析使用計(jì)算機(jī)程序?qū)ψ匀徽Z言文本進(jìn)行處理,這些計(jì)算機(jī)程序多數(shù)是開源代碼(如:AmCAT,CATPAC)——意味著語義網(wǎng)絡(luò)分析方法經(jīng)過集體驗(yàn)證,具有較高的穩(wěn)定性和兼容性。因此,研究者可以運(yùn)用語義網(wǎng)絡(luò)分析方法重復(fù)驗(yàn)證某一研究的信度與效度,從而提高理論成果化的效率。

其次,傳統(tǒng)文本分析方法憑借研究者的釋義能力(interpretability),以第三人的視角,由外至內(nèi)解讀文本。而語義網(wǎng)絡(luò)分析方法則是從文本的自在狀態(tài)出發(fā),通過圖形對語義結(jié)構(gòu)進(jìn)行靜態(tài)呈現(xiàn),同時(shí)展示了語義變化的動態(tài)過程,研究者只需解讀語義結(jié)構(gòu)與語義變化的邏輯。其結(jié)論受研究者主觀因素的影響較小,因此解決了文本分析中的主體間性問題,避免文本分析產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差,最終淪為“關(guān)于偏見的偏見”。

當(dāng)前,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法對傳播學(xué)的理論貢獻(xiàn)主要有二:第一,語義網(wǎng)絡(luò)分析能夠處理碎片化程度高的大數(shù)據(jù)文本,明確廣泛語義空間中的類屬與邊界。繼哲學(xué)之后,傳播學(xué)亦將發(fā)生“語言學(xué)的轉(zhuǎn)向”。第二,語義網(wǎng)絡(luò)分析的研究方法與理論框架互為所長,既從文本實(shí)踐中發(fā)展語義邏輯的理論,也試圖實(shí)現(xiàn)文本分析方法的突破。現(xiàn)階段,語義網(wǎng)絡(luò)分析不能否定或完全取代傳統(tǒng)文本分析方法,其主要研究目標(biāo)是更好地探索文本的多樣性和(或)普遍性。不可否認(rèn),語義網(wǎng)絡(luò)分析也潛伏著理論危機(jī),部分語義網(wǎng)絡(luò)分析的研究成果完全脫離了具體理論的指導(dǎo),存在理論無關(guān)的困境。在語義網(wǎng)絡(luò)分析被大量應(yīng)用于商業(yè)項(xiàng)目的背景下,其科研價(jià)值的提升有待資本的大量投入。唯有如此,語義網(wǎng)絡(luò)分析方法才能實(shí)現(xiàn)術(shù)與道,即工具與理論的相輔相成,其對于傳播學(xué)研究的理論價(jià)值才可以在海量的文本訓(xùn)練中逐漸顯現(xiàn)。

注釋:

① 鮑雨、潘綏銘:《定性研究中的求異法及其理論依據(jù)》,《社會學(xué)評論》,2015年第3期。

② 黃旦:《由功能主義向建構(gòu)主義轉(zhuǎn)化》,《新聞大學(xué)》,2008年第2期。

③ 陳韜文:《數(shù)字化和全球化環(huán)境下傳播學(xué)范式的轉(zhuǎn)移？》,載謝耘耕、徐浩然主編:《傳媒領(lǐng)袖大講堂》(第3輯),社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社2013年版。

④ 喻國明:《媒介革命:互聯(lián)網(wǎng)邏輯下傳媒業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵與進(jìn)路》,人民日報(bào)出版社2015年版,第96頁。

⑤ Collins,A.M.,& Quillian,M.R.ExperimentsonSemanticNemoryandLanguageComprehension.1972.

⑥ Barnett,G.A.,& Woelfel,J.(Eds.).ReadingsintheGalileoSystem:Theory,MethodsandApplications.Kendall:Hunt.1988.

⑦ Chung,C.J.,& Park,H.W.TextualAnalysisofaPoliticalMessage:theInauguralAddressesoftwoKoreanPresidents.Social Science Information,vol.49,no.2,2010.pp.215-239.

⑧ Zywica,J.,&Danowski,J.TheFacesofFacebookers:InvestigatingSocialEnhancementandSocialCompensationHypotheses;PredictingFacebook?andOfflinePopularityFromSociabilityandSelf‐esteem,andMappingtheMeaningsofPopularityWithSemanticNetworks.Journal of Computer-Mediated Communication,vol.14,no.1,2008.pp.1-34.

⑨ Petrick,J.A.MappingResearchThemesinCommunication:SemanticNetworkAnalysisofPapersfromAnnualMeetingsoftheInternationalCommunicationAssociation.2005-2011,ProQuest Dissertations Publishing.2014.