以下文章来源于新媒体观察 ，作者张洪忠等
编者语
机器行为即面向人工智能技术参与下的信息传播活动。随着智能传播技术广泛介入互联网信息环境中，机器成为重要的信息生产者和传播者，形成“人+机器”共生的传播主体生态。基于人类中心主义建立的传播学研究范式在研究对象、理论与方法三个方面都受到了机器行为的挑战。面对人机混合传播时代出现的新现象和新问题，传播学“以人为中心”的传统研究范式如何拓展至新兴的机器行为范式？围绕这一问题，新媒体月月观将推出系列研究，探讨传播学视角下的机器行为范式。
本文摘选自《现代传播》
2023年第01期
全文参见杂志。
机器行为范式：传播学研究挑战与拓展路径
一、问题提出
2019年，“机器行为学”这一新兴研究领域被Machine Behaviour这篇文章正式引入学界。从广义上来看，机器行为是人工智能技术驱动的机器对社会进行的塑造活动。本文从狭义的传播学角度将“机器行为”定义为人工智能技术参与的信息传播活动，如个性化算法、社交机器人、AI主播等。“机器”已成为一个与“人”对等的信息传播主体，机器行为改变了由“人的行为”所建构的信息产生、传播和反馈生态。
在人类中心主义的视角下，传播（或沟通）是一种人类独有的特征，围绕人们如何与他人沟通而形成的理论范式无法充分解释当今人机之间的传播和互动行为。人机通信（HMC）领域也较少关注人工智能内在技术逻辑和行为功能发展规律对于重塑传播和社会形态的重要性。
本文将着眼于机器本身的行为逻辑，在周晓虹提出的社会学理论范式划分方法和机器行为学的研究视角启发下，分析信息传播活动中人工智能技术驱动的“机器行为”如何挑战已有的传播学研究范式，并尝试将其纳入新的传播学研究范式中。
二、传播学研究范式与社会学理论范式的对话
所谓“范式”（paradigm）指的是某一学科领域或学术共同体中的成员们所遵从和共享的理论基础、研究方法和实践规范等。周晓虹在《理论的邂逅：社会学与社会心理学的路径》一书中根据“宏观—微观”、“自然主义—人文主义”这两对互为交织的理想类型建构整合出了四种社会学理论范式：社会事实范式、社会行为范式、社会释义范式和社会批判范式。
图1 社会学理论范式
其中，宏观代表社会秩序是制约人性或人类行为的突生现实，微观则代表社会秩序是由具体的人类行为所建构起来的人性的“复述”。自然主义将社会事实或人的行为视为“物”，认为社会现象受到某种客观规律支配，并在研究方法上仿效自然科学；人文主义则认为社会现实或社会秩序是由人的有意义的行为所建构的，人将意义或价值附在其所遇到的事物之上，并在研究方法上提倡案例研究法、观察法和阶级分析法等。
传播学研究最具代表性的范式划分是波特等人在1993年提炼出的三种范式：社会科学的范式、诠释性范式和批判范式。社会科学的范式基本可以与社会行为范式和社会事实范式相对应，传播效果研究为该类范式下的代表性研究。传播学研究中的批判范式和诠释性范式可以分别对应至社会批判范式和社会释义范式。
表 1 社会学理论范式划分方法下的传播学理论与学派梳理
三、机器行为对已有传播学研究范式的挑战
“机器”作为一类具有特定行为模式和生态的行为体，已然嵌入了原本主要由人构建的传播和社会环境之中，其不但作为一个新兴变量影响着人与人、人与社会之间的关系，还构建出了“人—机器”“机器—机器”“机器—社会”等几组新的关系。具体来看，机器行为在研究对象、理论与方法三个层面对已有的传播学研究范式提出了挑战。
（一）机器行为突破了传播学的研究对象
当前，人工智能不仅在互联网传播实践中扮演着信息的传播者和接收者等主体性角色，还在日常生活中以各类智能助手的形式陪伴并与人互动。传播学研究不仅要面向“人的行为”，还要开始面向“机器行为”。
进一步看，机器的自我学习能力使研究者无法沿用对“人”的研究思维来对机器进行研究。尽管机器依赖人类操纵，但人类操纵只为机器设定了行为的边界，而未规定它具体要如何表演。
（二）机器行为拓展了传播学的理论边界
基于“人”这个主体来建构的传播学理论在面对“人+ 机器”混合主体时，其解释力会受到挑战。在社会事实范式中，以议程设置理论为例，媒介议程和公众议程是该理论体系的两个核心变量，但在有社交机器人加入的舆论场域中，这一理论模式发生了改变，出现了社交机器人议程这一新兴变量。在社会行为范式中，以说服理论为例，一项人机交互研究显示，与人类间的互动不同，机器人扮演同伴角色而非权威角色、提供奖励而非惩罚时更具说服力。
在社会释义范式中，库利的“镜中我”理论主要探讨人际互动和社会交往过程中人们如何从“他人”这面“镜子”中认识自己、进而调整和改变自己的社会行为。当虚实交织的社会中“镜子”的数量越来越多、属性越来越多元，“镜中我”理论将会在哪些新要素的影响下产生哪些新的发展和变化？这是过往传播学研究范式无法解决的新问题。对于社会批判范式，批判的对象由人拓展至机器，这在目前的技术批判相关研究中已有涉及。
（三）机器行为推动着传播学研究方法的创新
传播学研究方法以量化研究和质化研究为主，传统的问卷调查法、内容分析法、访谈法和观察法等在面对基于人工智能技术的机器行为时略显无力。这存在两个方面的原因：一方面是由于机器行为产生的大量数据超出了人类能够自行处理的能力；另一方面是研究者无法将过往针对“人”的传播现象和行为特征而建立的研究方法直接挪用至对机器行为的研究。
研究者们需要掌握计算机科学、机器人学等其他学科的相关知识，在已有的传播学研究方法基础之上进行优化和革新，并建立起一种算法方法论，让程序研究程序、让机器来分析另一个机器的行为规律。
四、传播学研究范式的拓展：机器行为范式
本文首先认为机器行为在三个层面存在拓展传播学研究范式的可能性：第一，在研究对象层面，应在原有的“人”与“社会”基础之上增添“机器”这一主体性维度；第二，在研究视角层面，应在“人—人”“人—社会”的基本传播关系上增添“人—机器”“机器—机器”“机器—社会”等多组新的连接关系，通过对不同关系的综合性考察，更全面地把握“人+机器”共建的传播和社会生态；第三，在研究方法层面，为解决人工智能深度介入传播实践带来的新研究问题，研究者需优化已有的研究方法、采取交叉学科方法，并尝试选用合适的程序来处理和分析机器行为产生的大量数据。
本文依托周晓虹原有的“宏观—微观”“自然主义—人文主义”二维坐标系分类方法，增加“人—机器”这一研究对象维度，构成一个将机器行为及机器与其他主体间关系纳入传播学研究范式中的空间直角坐标系，提出传播学研究的机器行为范式。在图2中，以“人”为研究主体的4种范式与上文划分相同。本文对传播学研究范式的拓新主要在于“宏观—自然主义—机器”“宏观—人文主义—机器”“微观—自然主义—机器”“微观—人文主义—机器”这4部分，其在研究对象上重点关注“机器”这一能动的主体。
图 2 传播学研究范式拓展的空间直角坐标系分布
（一）宏观—自然主义—机器
认为机器行为同人类行为一样都是社会结构的衍生现象。该种范式强调宏观社会结构对机器行为的促进、限制与影响作用，关注导致机器行为产生、适应、淘汰、进化的政治制度、经济环境、文化道德等方面的原因。
（二）宏观—人文主义—机器
对机器存在及其行为功能的合理性进行思考和否定，对其可能造成的后果展开批判。比如鲍德里亚、鲍曼等学者认为新技术支配的变迁速度使现实社会充满了流动性、不确定性和超现实性，使“恐惧”成为人类生存的本质。
（三）微观—自然主义—机器
机器行为构成了社会事实的一部分，从机器的特定行为层面寻求对社会行为和社会结构的客观解释。根据机器行为学划分的三个研究层次，一是可以在机器个体层次挖掘机器行为产生和表演的内外部机制；二是在机器群体层次，研究机器与机器之间如何相互影响并形成特定的机器网络、不同机器网络之间的交互和传播规律等问题；三是在混合人机行为层次，探讨机器个体和机器群体的特定行为如何影响人类的认知、心理和行为，将会导致何种社会效应。
（四）微观—人文主义—机器
立足于机器与机器、机器与人之间的微观互动过程，理解机器行为的内部生成机制如何从外部在与其他主体的沟通活动中显现出来，探讨机器在交流过程中主动扮演的角色、前台后台行为、对人类的引诱策略等问题。如有学者基于社交机器人的人格化特征对其情感劳动展开研究，得出社交机器人的情感劳动注重对人类情感的表达和理解、并没有人类的表面扮演和深度扮演之分、作为一种“社会性他者”的传播过程等结论。
五、机器行为范式下的传播学研究路径
本文从机器行为学关注的“产生机制、发展、功能和进化”等四种研究问题类型和研究对象入手，结合上述四种传播学研究的机器行为范式，提出未来传播学研究的新问题和新路径。
首先，特定机器行为的产生具有怎样的内外部机制是一个微观、静态的研究议题。其次，关注具体社会环境中机器如何获得、发展特定的行为是一个微观、动态的研究议题。再次，不同于机器行为产生的机制研究，对机器功能的研究立足于一个综合长期的视角，机器功能的固定取决于其是否具有适应环境的价值、能否为特定的人类利益服务。最后，不同于机器行为的发展，机器行为的进化也是历史发展视角下的一个更为长期、动态的研究议题。
表 2 机器行为范式下的传播学研究路径
六、结语
本文基于周晓虹提出的社会学理论范式划分方法对传播学研究范式进行了重新梳理，并尝试提出传播学研究的机器行为范式。需要注意的是，对传播学研究范式进行拓展并非否定和排除已有的研究范式，而是在此前的基础上增添新的研究面向。同时，本文提出的研究新范式和新路径也并非一味强调机器的重要性而弱化人的重要性。
版面限制，引文从略。
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作者：
张洪忠，北京师范大学新闻传播学院教授
王競一，北京师范大学新闻传播学院博士研究生
转自：“再建巴别塔”微信公众号
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