放眼当下，数据都在涌入我们的生活，其触角无所不在，我们几乎所有的电子产品都在生产、传递、分享、使用数据，我们的生活也越来越离不开数据。数据正在日渐取代石油、煤炭等传统物质资源，变成社会发展的新引擎和新动力。数据成为支撑信息化社会持续发展的重要动力，也成为当下第四次科技革命的重要战场。为什么数据变成了数字时代的“新能源”？它的出现为什么与当下中国社会的平台化密切相关？这样的资源模式转变对于社会的传播机制产生了何种影响？这些问题值得我们探讨。

　　数据变身“新能源”

　　在阐释数据为何变得重要之前，首先要了解什么是数据。结合信息论创始人克劳德·香农（Claude Shannon）对于传播的定义，数据指的是单元信息的组合体。此处的单元信息指的是对于某个物体或某种现象的个体单位记录。数据形态的发展伴随着媒体介质的不断演化，当代数字化的进程使得大规模的数据得以脱离结构性的、不可延展的具身载体而独立于人脑之外，并通过数字化的存储以更多样和多变的形态存在。如果数据样本持续增大并呈现出聚合效应，也就出现了我们今天所见的“大数据”。

　　如果从数据的历史发展来看，数据的形态正在由多样介质变为单一介质，数量正在经历由少到多的指数增长，更新时间正在由长变短。与石油不同，这种新时期的新能源并没有“稀缺”的属性，相反，海量、加速、扩容却成为定义数据的常用词语。那么数据为什么被称为“新能源”？数据又有多重要？其实，数据成为当今社会的“新能源”无可厚非，但这一“新能源”并不总是重要的。换句话说，数据既有重要的一面，也有不重要的一面。

　　数据重要，是因为从企业发展和社会治理的角度看，数据其实是现代社会人的行为信息聚合，有效的数据不但可以呈现人类历史发展的诸多脉络图谱，更可以帮助当下政府、社会组织和企业更好地制定策略。综合来看，大数据具有时间性、全面性、预测性三个重要特点。时间性指的是数据可以实现全时段、长时段的数据积累；全面性指数据收集的范围广，可触及面大；预测性指的是对未来预期和行动的指导作用。从这个角度看，数据的价值主要体现在它的聚合和预判上。例如近些年，随着电动汽车的消费日益普及，国家工信部建立了新能源汽车国家监管平台，可实现对160万辆汽车的同步监控和管理，并可以实时开展安全监管、动态预测、车辆管理和补贴核算等工作。

　　与此同时，数据其实也不重要。数据就像“原油”，是未经提炼和加工的社会能源，原始的数据可能是粗糙、碎片、无序或者胡乱堆积的。单单凭借原始数据来告知用户行为体验基本不太可能。数据想要转变为具有分析预测型的资源，必须经过适当的采集、挖掘、分析。这也是为什么在近些年，数据可视化、数据解读、数据分析成为热门产业。巨量的原始书籍堆砌出来的是无用之物，在这个逻辑下，大数据的“大”和“数据”都不重要，重要的是如何能将这些数据进行提炼和驾驭，并转变为社会生产力。

　　数据驱动与平台经济

　　随着近些年平台经济和大量平台互联网企业的崛起，平台已成为“数据新能源”主要的竞技场。这里的平台是指基于数字技术所实现的虚拟或真实的交易场。它其实是一种市场的具化。随着我国制造业服务化、工业信息化、企业数字化，平台经济已成为中国数字经济发展的主流趋势，并将在很大程度上影响民众的经济社会生活走向。大到腾讯、阿里、京东、百度，小到各行各业的中小微型平台企业，中国当下的平台经济可谓五彩斑斓、琳琅满目。

　　走向数字化的各式平台一般带有极强的聚合效应，通过受众市场的细分和精准传递，平台会聚集大量的使用者和使用痕迹。而这些用户生成内容可以在很大程度上成为平台可持续发展的再生资源。最具代表性的例子应该是电子商务平台。客户在电商平台上会浏览、挑选、购买、分享商品，形成个体消费画像。平台通过对这些数据痕迹的保存和分析，可以有效掌握用户的购买路径、偏好、反馈甚至消费心态。因此，集成型的数字平台数据可以成为预测消费和引导用户行为的重要依据。

　　当这些数据积累到一定程度，算法模型也不断升级，机器学习能力进一步提升，平台的数据化就开始朝着“智能化”方向发展。虽然现阶段的平台智能化仅处于“弱智能”阶段，即无法像人脑一样产生基于社会情境的互动互联，但是一系列的市场预测机制，如“猜你喜欢”“算法推送新闻”“可能你会买”等交互商品推送已经被诸多电商平台投入使用。这样的一个转变，预示了智能传播和人机传播将会成为未来社会经济发展的重要推动力。而这动力背后的助推，就是日益丰富并不断拓展的“数据新能源”发挥了作用。

　　平台化不断发展的过程，其实也是数字资源不断累积的过程。从政治经济学的视角切入，平台化过程中最重要的三项数据累积是生产、流通、消费三个环节。动态过程和长线时间的数据记载，可以有效地预测市场的供给与需求、消费力的变化以及物流的时空差别补给。

　　传播新机制

　　毫无疑问，“数据新能源”正在打破传统的“个人—媒介”传播机制并重构社会的传播生态。媒体传播的发展经历了“单向传播”“双向传播”“网络传播”三个过程。这里所讲述的传播新机制，是在延续这一发展脉络的基础上，探究基于“数据”的传播如何影响并作用于信息社会的传播景观。

　　第一，数据成为传播策略的守门人和制定者。从新闻生产的角度讲，数据在媒体机构制定选题和传播策略中的作用日益重要。“数据新闻”“数字新闻”“可视化媒体”“全息讯息”等数字化生产形式的产生都在很大程度上依赖于数据的累积。媒体传播的策略是广撒网还是精准传播，多样传播还是专业至上，内容原创还是搬运合成？如此种种的传播策略都可以在数据反馈中找到决策依据。数据变身成为新闻生产参照系，正在广泛地介入社会传播的生产环节。与此同时，标准化和量化的“参照系统”会生成“准入标准”，决定相关话题是否可以变成传播议题。

　　第二，传播的意涵由信息传播向价值传播转变。人类近代的发展历经三次工业革命，这三次工业革命以蒸汽机、电和互联网作为生产的介质和标志，产生了以物质、能量、信息为核心的多种传播形态。而到了数据智能化时代，传播的意义将在很大程度上由信息传播转变为价值和意义的传播。深度学习和数据的有效累积在长远来看已不仅是信息的集合，更可能是一个机构的价值观念和意识的体现。当人机传播和智能传播成为未来社会沟通机制的主流渠道时，理性与工具化的传播将不再构成技术和策略障碍。相反，与人的社会化和机器的智能化更相关的情感、价值、文化将会成为传播研究的主要议题。

　　第三，传播全球化下的“再部落化”生态形成。如果从互联网发展的历史脉络出发，世界互联网产业的发展历经从开放到封闭、从全球化到地方化的转变，形成了现在“分众割据”的场面。其中很重要的一个原因就是，平台化和平台集团日渐形成了“数据割据”的生产格局。由于每个平台都在争夺并增强用户黏性，人口红利日渐转化为数据红利。而当数据变为一种可再生和可利用的新能源时，出于争夺数据和保存自我竞争力的需要，互联网平台会形成竞争关系。尤其是大型数字平台，会通过市场拓展与合并形成自我的“数据生态”和传播机制，这也进一步加剧了全球传播生态下的“再部落化”格局。探究人类如何在“再部落化”的时代形成新的传播特征和社会特征，将是未来智能传播学研究的重要议题。

　　（作者单位：中国社会科学院新闻与传播研究所）