技術推進緊密連接：社會化媒體對于人的需求探索

□ 王卓青

社會化媒體平臺層出不窮，從最初論壇博客到微博、微信再到后來的抖音、小紅書等，社會化媒體的缺陷逐漸被彌補，媒體平臺不斷強化“用戶作為信息生產者”這一概念，極力滿足用戶需求。社會化媒體更多的是強調用戶的主體性，區別于大眾傳播媒介的單一性，在社會化媒體中人人都可以成為內容的生產者和傳播者，由以往的一對多傳播模式轉變為多對多的傳播模式，用戶生產的內容可以在不同的場景中進行自發傳播。

論壇打破了傳統媒體生產壟斷的傳播模式，博客使得用戶這一生產主體進入大眾視野，微博的多對多傳播模式讓人人都可以成為內容生產者，微信的普及極大降低了社會化媒體的準入門檻，抖音、小紅書的短視頻內容及網絡直播打造了沉浸式的社交活動。社會化媒體平臺逐步完善，社會化媒體的缺陷逐漸被彌補。

以大數據為支撐、人工智能為技術驅動的智能傳播時代已經到來，無論是人們的生活方式還是思維角度都會因為技術革新發生改變。社會化媒體與人工智能技術的結合也是現實和虛擬的融合，由于機器的不斷擬人化，人們不需要漫長的適應期來接受種種變化，反而會主動地接受變化、習慣變化，社會化媒體也會在雙方交互的過程中加強對于人們本質需求的探索。

技術匹配精準的用戶數據

美國技術思想家布賴恩·阿瑟提出：“要想達到人類的目的，必須通過技術來實現。”智能技術推動了智能傳播時代的發展，簡化了人和人、人和物、物和物之間的連接方式，在很大程度上提升了傳播的便利性，使得以多對多為傳播模式的社交媒體日漸興盛，也可以說，這次變革是技術驅動下的必然趨勢。[1]

社會化媒體所包含的不僅僅只是人際關系的連接和信息的交流，它更強調人和信息之間緊密的價值關聯。[2]UGC模式使得用戶產生的信息數據呈現爆炸式增長，此時的數據流通不再受到時間和空間限制，流通速度大大提高。海量用戶的涌入產生了豐富內容，所展現出來的數據也表現出多樣化趨勢，這樣一種高頻次的數據信息需要在短時間內得到處理，因此傳播技術不斷向智能化方向發展。人工智能的機器學習技術是智能傳播時代的標志性技術，人類和機器之間因此建立了強有力的連通關系。機器學習意味著機器需要依靠海量的數據積累經驗，通過不斷學習獲得最優解，自主提升程序的自身性能。而傳感器技術和物聯網技術融合的互聯互動，使得數據收集不再受到場景的限制，人類社會成為一個相互滲透、幾乎沒有隔閡的傳播場域，此為獲得海量數據的前提條件。從定義上看，人工智能是一項以大數據和算法為核心的，運用計算機模擬、拓展和延伸人類智能理論及方法的新技術，它基于海量數據進行深入分析，挖掘用戶的核心需求，幾乎應用于每一個社會化媒體平臺。人性，是融合的典型特征，也是其獨特所在。技術具有人的感性及理性認知，其最終發展目的是滿足人類的多種需求，此時技術已經不作為獨立個體存在，而是技術、機器和人三者的融合創新，形成新的人工智能技術體。

算法技術的發展是機器學習技術產生的必要條件，也是社會化媒體平臺的核心技術，它重構了信息的處理模式，推動了智能傳播時代的發展。算法技術使得社會化媒體平臺能夠形成“數據收集—信息識別——適時匹配”的完整閉環。具體來看，一個完善的智能系統具有在識別數據后立即處理語言、識別圖像、快速提取信息的高維特征，并通過強算力算法進行降維，在剔除重復信息之后對特征進行總結，進而過濾掉低質量的無用數據，接著對信息進行分類、選擇、演算、建立模型，最后對構建的模型進行填充，精確反饋數據處理結果，挖掘數據的深層價值，最終實現精準的用戶匹配。

信息篩選提升信息的處理能力

信息論之父香農指出，通過消息的傳遞使接收者從收到的消息中獲取一樣東西，獲得的這樣東西就是信息，進而得出結論：信息就是用來消除不確定的東西。智能傳播時代下，社會化媒體作為信息內容的孵化器，搭建了一個即時的信息聚合平臺，極大程度地滿足了人們對于信息在數量上的需求，傳感器和物聯網技術的運用使得任何物體都可以成為信息的收集者，信息來源愈發多元。

有利就有弊，海量數據的產生也導致信息的泛濫，虛假信息的混入使得信息的真實性無法得到保證，傳統審查機制的效率也已經無法適應新的傳播環境，信息開始變得真假難辨，后真相時代隨之而來。更嚴峻的是，為了吸引更多用戶，平臺對于某些虛假信息“睜一只眼閉一只眼”，導致用戶需要花費更多的時間來篩選信息。信息數據與傳播的關系并不是簡單的正比或者反比關系，在能被人工及算法處理的合理限度內，信息的多樣化對于整個社會的傳播進程起到了一定的推動作用，而一旦超出這個范圍，信息無法及時被處理，造成信息的大量堆積，反而會引起一系列負面反饋。在社會化媒體平臺，用戶不僅要在海量數據中辨別信息真偽，還要從真實信息中提取對自己有幫助的信息，這對于用戶而言也是不小的壓力。在這樣的背景之下，智能技術的進步就顯得尤為關鍵。傳統大眾傳播媒介的把關人往往是記者和編輯，而在智能傳播時代，受眾和算法，都可以作為把關人存在[3]。智能技術對于信息的篩選包括真實性和有用性兩個方面，人工智能及時收集把關的海量數據庫，從內容主體、數據采集以及平臺公信等方面都進行全方位檢索、篩查，盡可能排除大部分虛假信息，減少用戶對于信息的處理壓力。信息把關這一過程不僅僅是把關人的把控，也是算法機制和平臺之間的共同作用，信息處理的結果是由用戶和用戶、用戶和機器一同決定的，這也是社會化媒體互動性特征的體現之一。

區塊鏈技術廣泛運用于社會化媒體平臺中，構建出一個公開、自由、高效、平等的信息生產分享社區。云計算技術的升級也使得信息與用戶之間的匹配度得到提升，人工與技術的協調發展，大大提升了信息生產及傳播的效率，平臺中人人都可以作為信息傳播者存在。由于傳播效率得到提升，信息的再創作范圍也逐步增加，因此如何保護平臺中原創者的合法權益也成為平臺急需解決的問題。區塊鏈技術可以對平臺中任意操作流程進行溯源，控制信息修改范圍，為原創內容提供強有力的知識產權保護。

受到意識形態影響，人們看問題的角度或多或少帶有個人情感傾向，而傳感器技術的運用，則可以彌補人類自身的感官缺陷，及時、客觀地對于采集到的數據進行深度挖掘。通過對以往數據進行分析，提前掌握用戶需求，進而在獲取新數據時及時、高效地向用戶提供他們真正需要的信息，在采集信息的同時完成內容優化，減少用戶用在檢索信息、甄別信息上的時間。社會化媒體平臺會借助物聯網和人工智能技術對于用戶的檢索內容進行多維度分析，并結合當前場景，及時了解用戶需求，真正實現信息定制化服務。

連接交互滿足人們的廣泛需求

物聯網最早的概念出現于1995年比爾·蓋茨的著作《未來之路》，他把物聯網定義為“Internet of Things”。今天，一般認為物聯網就是“物物相連的互聯網”，物聯網從本質上來說還是互聯網，只不過是在傳統互聯網的基礎上進行了拓展和延伸，使得互聯網的連接范圍從人延伸到了物。物聯網依靠智能化傳感器得到了迅猛發展，而傳感器在當今社會無處不在，小至電子芯片、智能手機，大到衛星定位系統，都與傳感器息息相關。究其本質，傳感器其實是一種采集信息的方式，而智能化傳感器則是集信息檢索、處理、記憶、邏輯思維與判斷功能與一體的新型傳感器。[4]智能化傳感器技術和物聯網的合并，使得傳感器可以收集到更多人們目前無法用感官感受到的信息，信息的來源方式更加廣泛，它們會對不同媒體平臺上的信息進行綜合歸納分析，從而提升挖掘信息的深度和預估信息的準度，這樣一種連通實際上是對用戶畫像的全面描繪。在不同社交媒體平臺，用戶的數據信息也是不同的，以往各平臺之間信息相互獨立，彼此互不干涉，用戶信息分散，平臺無法對用戶進行全面了解，而如今依靠傳感器技術和物聯網，大數據和算法技術下的社會化媒體平臺可以輕而易舉地收集到用戶的全方位信息，實現人與信息、信息和信息的連通。依靠智能化傳感器描繪的用戶畫像更加精準，用戶在平臺上具有前所未有的自主性，這樣一來就更容易發現用戶隱藏在信息之后的真實需求。以“今日頭條”為例，平臺會根據注冊的社交軟件，如QQ、微信等判斷用戶的基本信息，再根據用戶近期的使用行為，如搜索記錄和點擊頻率等了解用戶興趣所在，如此便可以基本構建用戶模型框架，形成一個信息互聯的媒體平臺。用戶依靠平臺投放內容、傳遞信息，平臺又反作用于用戶，用戶和平臺之間的關系已經不是單純的內容生產者和展示平臺的關系，而是彼此依賴、彼此滿足的交互關系。

除此之外，社會化媒體平臺隨著技術的推進將會更加精準地滿足用戶的社交需求。社會化媒體的廣泛社交屬性有利有弊，其最大弊端就是給用戶帶來更多的無意義連接，任何一種社交關系都需要用時間維系，弱關系的連接浪費用戶的寶貴時間。基于互聯網技術的社交平臺，除了給用戶帶來豐富多彩的社交體驗之外，亦會增強用戶參與社交的不確定性，用戶一方面對多彩的社交網絡感到欣喜，另一方面又會為無法把控的社交狀態感到擔憂。正是由于信息需求和社交需求的不匹配導致了這一問題的產生，因此可以利用算法技術對用戶及用戶之間的興趣愛好、關系網絡、個人社交需求進行匹配，并為用戶提供社交規劃和建議。隨著技術的不斷發展，社會化媒體平臺間數據的不斷更新與融合，用戶的社交關系網絡將會更加清晰，用戶的個人社交需求也會更加明確，從而最大限度地滿足用戶的信息及社交需求。

根據馬斯洛需求層次理論，除卻信息需求及社交需求外，人的需求還包括消費需求、安全需求、自我實現需求等，馬斯洛把這幾種階段模式分為不足需求和增長需求。基于此，本文將社會化媒體平臺的用戶需求也劃分為兩大類，分別為可得需求和發展需求。可得需求是指用戶在當前環境中急需獲得的信息和服務，發展需求是指用戶在使用平臺過程中逐漸形成的需求。技術的發展可以使這兩大需求同時被滿足，平臺根據用戶的使用習慣和行為偏好向用戶提供更符合需求的智能服務。用戶在平臺上的使用習慣和活動軌跡預示著用戶的發展需求，技術的智能化演進可以幫助用戶感知自我尚未發掘的隱藏需求。根據用戶搜索內容及后臺數據，平臺可自動推薦用戶需要的信息及延伸信息內容，擴展信息范圍。現實生活和虛擬場景的融合，可以使用戶的現實需求在虛擬場景中得到滿足，也可以利用虛擬技術投射滿足用戶的現實需求。

數據融通為場景切換提供保障

用戶在不同社會化媒體平臺上產生的數據龐大且復雜，各平臺之間的數據壁壘導致的“數據孤島”問題頻發，大大降低了數據處理的效率，而實現跨平臺、跨場景的資源整合對于社會化媒體的發展有著重大意義，數據融通則是處理問題的關鍵所在。“場”的時間屬性與空間屬性以及“景”的心理屬性，使二者構筑成一個完整的生活體系。《即將到來的場景時代》一書中提出場景時代的五大要素：移動設備、社交媒體、大數據、傳感器與位置服務。這五大要素的發展離不開技術的推進，場景分析的價值體現在滿足用戶在不同場景中的不同需求。以往，用戶數據分布在各個社會化媒體平臺，它們相互之間無法進行及時的信息整合與反饋，當用戶切換到另一平臺時，信息無法隨著平臺切換而進行相應調整，而技術的發展可以使數據隨著用戶在不同場景中轉換，平臺對于用戶信息的數據采集渠道拓寬，數據融合效率得到顯著提升。通過傳感器技術、云計算等智能技術實現場景間的數據連通，及時對用戶所處的場景進行分析，推演出用戶所需的信息與服務。例如，近段時間淘寶逐步開放允許通過微信進行交易付款，用戶在百度上搜索的內容部分會在小紅書、抖音同步顯示。

用戶在不同社會化媒體平臺所展現出來的方面不盡相同。因此，各平臺需要在用戶許可的情況下盡可能多地收集數據，搭建一個實時整理用戶數據的數據庫對用戶在不同平臺上產生的信息內容進行統計分析，實現對于數據資料的深度分析，以此了解用戶行為背后蘊藏著的深層邏輯，構建完整的用戶畫像，探尋用戶的真實需求。

結語

在社會化媒體平臺上，用戶生產、創造信息，再由機器處理信息、流通數據，實現二次創造，升級成為更貼合人類需求的全新信息形態。在未來，人和人、人和物、物和物之間的連接交互會更加緊密，個人需求將會越發明確，社會化媒體平臺也將通過技術不斷深入挖掘、滿足人類的真實需求。