算法技术的盲区与智媒时代的数据伦理困境

The Blind-spot of Computational Analysis:The Dispute of Big Data Research Methods in the Era of Intelligent Media

在智能媒体时代,数据正成为新闻内容生产与内容研究的重心,大数据正在成为重要的社会资源。在大数据研究和算法技术的研究中,机器学习手段的出现给传播学以及相关学科的研究者以及新闻业从业者带来新的方法,但同时也给传统的内容分析法带来新的挑战。基于算法分析的计算型数据分析法迎合了大数据时代的挑战,快速便捷且分析量大,然而会丢失很多媒介语境中深层的含义,也无法挖掘语言和文字中的丰富性、复杂性以及内涵的微妙之处,对于媒介内容的研究仅仅依赖大数据计算分析会产生偏差。因此大数据与智能媒体时代依然需要计算机自动分析与传统人工的内容分析法相结合的研究方法。本文以大数据为背景,以媒介内容分析为例,讨论如何根据研究需要,利用数据抓取技术与计算机编程,辅助人工混合交叉进行数据分析,通过一系列案例探索算法技术的不足与盲区,并讨论了智能时代的数据伦理以及困境。

The emergence of big data and new technology has brought new research methods to communication scholars.However,massive data sets of communication are challenging the traditional,human-driven approaches to content analysis.Computational methods help scholars tackle the big data base more efficiently and accurately,however,the computer is unable to understand the subtleness and richness of human language.The solution is to combine the computational methods with the manual methods.With a detail case study of the news twitter analysis,the research shows the strength of combing two different content research methods in communication research in the era of big data.The ethics in big data analysis is also discussed in the study.