大数据算法时代的“公共领域”的理论困境

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1、大数据算法时代的“公共领域”的理论困境摘要：哈贝马斯的“公共领域”理论主要内容是资产阶级诞生并认识到公共权力对资本主义社会有着直接作用以后，在传统大众传媒支撑下形成的独立公众政治空间，它与公共权力相互对立，并在这种对立中影响国家事物议程。在今日大数据算法时代之下，媒体的形式产生了巨大变化，这一理论也应当与时俱进地在新时代的语境下得以研究解读。本文从“公共领域”的参与主体出发，分别以主体自主选择带来的“群体极化”、“消费循环加速”以及“合理化剥夺”三个理论困境进行探讨与解析。关键词：大数据算法；公共领域；

2、群体极化；消费循环；合理化剥夺按照哈贝马斯的“公共领域”理论，公众以及公共权力机关二者为参与到“公共领域”当中发生联系、进行公共舆大数据算法时代的“公共领域”的理论困境摘要：哈贝马斯的“公共领域”理论主要内容是资产阶级诞生并认识到公共权力对资本主义社会有着直接作用以后，在传统大众传媒支撑下形成的独立公众政治空间，它与公共权力相互对立，并在这种对立中影响国家事物议程。在今日大数据算法时代之下，媒体的形式产生了巨大变化，这一理论也应当与时俱进地在新时代的语境下得以研究解读。本文从“公共领域”的参与主体出发，

3、分别以主体自主选择带来的“群体极化”、“消费循环加速”以及“合理化剥夺”三个理论困境进行探讨与解析。关键词：大数据算法；公共领域；群体极化；消费循环；合理化剥夺按照哈贝马斯的“公共领域”理论，公众以及公共权力机关二者为参与到“公共领域”当中发生联系、进行公共舆大数据算法时代的“公共领域”的理论困境摘要：哈贝马斯的“公共领域”理论主要内容是资产阶级诞生并认识到公共权力对资本主义社会有着直接作用以后，在传统大众传媒支撑下形成的独立公众政治空间，它与公共权力相互对立，并在这种对立中影响国家事物议程。在今日大数

4、据算法时代之下，媒体的形式产生了巨大变化，这一理论也应当与时俱进地在新时代的语境下得以研究解读。本文从“公共领域”的参与主体出发，分别以主体自主选择带来的“群体极化”、“消费循环加速”以及“合理化剥夺”三个理论困境进行探讨与解析。关键词：大数据算法；公共领域；群体极化；消费循环；合理化剥夺按照哈贝马斯的“公共领域”理论，公众以及公共权力机关二者为参与到“公共领域”当中发生联系、进行公共舆论讨论的两个主体。大数据时代的新媒体相较传统大众媒体的显著特点之一，即作为参与主体的公众，对于信息的筛选以及信息的收发

5、之具体地位等方面都获取了自由度极高的“自主选择”的权力。毫无疑问，在当下，“因为一些团体成员在参与更大团体的讨论中，往往显得特别安静。让那些原本被忽视、被压抑的议题，有一个重见天日的机会。种“自主选择”为重构“公共领域”提供了重要条件。一、群体极化“自主选择”有可能带来的第一个负面影响就是“群体极化(grouppolarization)”。“群体极化”意为“当处于一群体之中时，相较于群体成员们个人的最初意愿，该群体作为一个整体倾向于做出更加极端的选择与决定。”相似地，由“群?w极化”可以引申出一个被称为

6、“态度极化(attitudepolarization)”的概念，意为“当一个群体就某个特定议题进行探讨时，相较于群体成员们个人的最初态度，该群体作为一个整体对该议题所表现出来的态度会更加强烈并且偏激。”由于人们在社会心理上往往倾向于在自己己知信息、或是已有的认知结构基础之上来产生新的认知，所以新媒体的参与者在做出自主选择时，也趋于用以自己现有的思维定式、偏好习惯等方面对承载信息进行个性化地做出筛选过滤。同时，由于在年龄分层、取向偏好、教育程度、宗教信仰乃至社会阶级等背景相似的人们趋向于对信息内容做出相近

7、的筛选。同时，大量互联网时代新兴媒体信息来源采取协同过滤(collaborativefiltering)的方式，通过大数据算法进行受众筛选，利用志趣相投、享有近似共同经验的群体的对资讯选择相似这一点，诱导接收者在消费信息的同时进入到一种合作的机制当中，给予内容本身一定程度的回应，如评分、评价等，并由信息提供者予以记载，以便于其他信息接收大众对媒体信息进行快速筛选。与此同时，新媒体本身所具有的强社交属性,最后会使得筛选结果近似的人群，出于自己的“自主选捋',坐到一个类似“同好社交圈”的虚拟“公共领域”当中

8、。由于参与到这样的公共领域的成员实质上也是自我筛选的，这使得在于新媒体语境下任意一个特定的小规模“公共领域”的参与成员的意见都会在一定程度上相近。而在这样的环境当中进行讨论，意见会进一步被筛选，而由于社会瀑流(socialcascades)效应，这一群体当中的异见持有者因为缺少更多的其他异见持有的同伴将会盲从而被同化，从而发生“群体极化”以及“态度极化”的现象。由此而导致的公共领域中产生的公众的意见趋于极端，与公共领域要求参与者理性探讨的原