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赵曙光:促进传播学知识生产与理论创新

更新时间:2021-11-23 14:45:44
作者: 赵曙光  
为量子力学、板块构造、新生物进化论和文化相对论等理论填写脚注,推导它们的技术应用,而所有这些理论都可追溯到20世纪上半叶。然而,与1870年到1950年的发现相比,基础理论研究最近无重大进展。面对新的传播格局和传播体系,传播学学科建设要突破经典理论,既要重视跨学科的交叉融合发展,又要注重学科独立性和自主性。跨学科发展应有利于促进学科独立性,从而推进基础理论创新,促进中国传播学学科建设。

  

   超越数据的想象力:避免琐碎性陷阱

  

   研究发现,学术界的数据使用规模越来越大,基于数据研究的成果也越来越多,但数据应用规模增加和范围拓展,并未体现在学术成果突破性进展上。论文《科学和技术领域突破性的动态》指出,所有发表论文的平均突破性程度在下降,高水平论文也是同样的趋势。选取Nature、Science和PNAS顶级期刊论文分析,发现其下降趋势比普通期刊更加明显。20世纪70年代之后,PNAS和Nature的平均突破性研究占比就已在下降,似乎顶级期刊更加不愿意刊登争议性更大、但也有可能是突破性的研究成果。

   传播学研究不能过度依赖计算方法,须提升研究的想象力和反思能力。大数据、计算社会科学等所常用的方法并非近几年诞生。极限学习机和深度学习的概念也早在2006年被提出,已经发展了十余年。而其他一些概念,例如张量分解,则是在20世纪40年代就已经存在。与过去相比,现在的学术研究可以借助机器,以惊人的规模应用各种计算方法,这为传播学研究提供了一种有效的手段。但是,传播学研究不能因为数据采集与挖掘能力的提升,就过于依赖计算方法,而削弱研究的想象力和反思能力。安德鲁·阿伯特举例称,从学者们用计算方法发现柏拉图《对话录》的写作顺序到现在已经40多年了,而托马斯·阿奎那的作品被关键词索引也已经60多年了。这些“发现”都没有对学者的学术研究和对柏拉图和托马斯的反思产生丝毫影响。我们不在乎柏拉图以什么顺序写对话录,我们关心的是其中的思想,计算机不会告诉我们这些。他甚至批评这些大数据方法,当它们初次被发明时,人们很快发现它们并没有提供学者们真正相信的答案,因此其中许多方法留给了标准较低的市场研究人员。

   美国社会学家米尔斯批评基于数据的实证研究往往关注枝节性的“琐碎”,将学术研究搞得“支离破碎”。中国传播学学科建设,不应将基于数据的实证研究与想象力和反思性思考对立起来,须重视超越数据的想象力。包括三个方面:一是坚持构建具有人文情怀的传播学学科体系,而不是简单地以价值中立的立场,放弃传播学的“向善”力量。二是关注数据所蕴含的宏大结构性力量,避免只有数据而无背景与结构的研究,将数据置于历史发展和社会变迁进程中进行考察。三是将抽象数据与具体传播事实和细节融合起来,形成更鲜活的传播学研究。

   概括而言,传播学的学科建设既要发展数据计算方法,更要鼓励传播学研究者更好地把握人生、历史在社会结构中的相互交织关系。我们要支持具有宏观视野和微观基础的富有想象力的研究,像建设数据计算方法一样,支持传播学研究者以田野调查等各种深入实践的方式开展研究,将传播学学科建设与“百年未有之大变局”紧密结合起来,而不是以旁观者的姿态置身事外。


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文章来源:《中国社会科学报》
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