创造新公共社区:移动互联网时代新闻生产的情感维度

移动互联网研究日益关注数字平台技术可供性对情感空间的深远影响,数字时代经由新闻生产实践的情感表达而动员、连接、认同的网络化“情感公众”所构成的“情感社区”是理解当下社会公共生活的一个可能的视角。“协作式新闻策展”作为媒介行动对于激活、维系、创造情感社区的作用,不仅仅是新闻生产实践的创新,更是数字化和移动互联网时代社会创新的形态之一,极大地凸显了个体身份和情感的展演与可见性,创造出对于当下中国社会生活尤为重要的新公共社区。后续研究除了对情感公众、情感社区进一步概念化和操作化,算法中的情感偏向同样成为移动互联网时代新闻生产研究需要面对的核心议题。

递归式协商:短视频平台用户与算法的共生与互动——以“影响者”为中心的民族志研究

在社会性层面展开的算法研究中,算法与用户的互动常常被描述为一种“算法控制-用户抵抗”的关系叙事。本研究试图超越这种简化的二元对立叙事,将用户与算法的互动视作一种递归式的协商过程,使对二者关系的描述焦点转移到复杂的共生叙事上。通过对短视频平台影响者的民族志,研究发现和阐释了递归式协商的三个典型子过程:寻求双向理解、培养亲密性与动态调整,并由此揭示递归式协商是如何构成于算法脚本化的功能及影响者的情境实践之间的。递归式协商强调了影响者面对不稳定的技术环境的持续性努力,其意义在于人与算法的互动中产生了意图和行动的协作,并在来回往复之间提供了向前发展的动力。

短视频平台上的职业可见性:以抖音为个案

有关互联网可见性的讨论中,职业可见性是其中一个维度:在线视频越来越成为人们获取可见性、展演职业身份、专业知识和职业技能的重要平台。通过对处于不同职业声望等级的十类职业共310个抖音用户作为"常规信号"的个人资料自我描述和作为"评估信号"的短视频内容的职业可见性展演的讨论,本研究发现高职业声望群体和中低职业声望群体展演职业可见性的方式有显著差异,且可区分为职业知识/技能扩散和情感共鸣两个职业可见性展演维度,它们共同指向新技术时代中国社会公共生活新的可能。

“算法的社会性知识”——短视频内容创作者的算法解释与知识的集体建构

算法已经成为当今世界的一个文化逻辑,但由于算法技术的结构性隐匿,关于算法的知识被框定为系统的纯粹技术性专业知识,忽视了对算法的社会性解释。在与用户对算法的感知研究和知识社会学的学术对话中,本研究概念化了“算法的社会性知识”,用以指涉与技术性算法知识相对的、在算法结构化的社交媒体中由用户集体建构的与算法有关的本土化问题解释。通过对短视频内容创作者进行的数码和实地民族志,本研究揭示了算法知识片段从算法-用户互动的具体日常情境中涌现的过程及其类型。这些局部的知识片段通过“私密验证”的方式进行关系性的拼贴,在松散的民间算法知识社群中被集体建构为“算法的社会性知识”。“算法的社会性知识”作为社会性的,而非认知性的实践知识,指导人们协商与算法的关系以导向应对算法的行动策略,并因此被纳入到算法的递归反馈回路之中,随不稳定的算法生态而快速变动。