《新媒体导论》（第二版）课件 -第7、8章 新媒体的数据化应用：数据驱动下的内容生产、新媒体的智能化：智能时代的新传播与人机关系

第七章新媒体的数据化应用：数据驱动下的内容生产新媒体导论（第二版）网络与新媒体专业系列教材第一节新媒体时代数据应用的发展及对内容产业的影响一、数据应用技术的不断升级二、数据应用技术发展对内容产业的影响目录第二节用户的数据化分析一、用户画像描绘二、用户位置测量第三节数据新闻生产与信息图表制作一、数据新闻、信息可视化、信息图表二、数据新闻的生产要点三、如何进行新闻可视化四、信息图表的制作要点第四节数据风险与数据素养一、数据假象：数据应用中的重要风险二、数据时代个体权利让渡风险三、数据素养的内涵及目标定义：通俗地说，今天的算法可以看作是用计算机程序实现的、基于数据分析、面向特定目标的一套指令或方案。算法以数据为基础，也是数据应用的一个重要方向。算法应用普及的更大背景是人工智能的发展。大数据技术（图源网络）第一节

新媒体时代数据应用的发展及对内容产业的影响一、数据应用技术的不断升级大数据技术算法定义：一般认为，大数据是基于相当大量级的数据进行数据收集、分析、挖掘与应用的技术。大数据是各种技术的综合产物，也会因各种技术的发展而不断演进。来源：互联网是最主要的数据来源之一。特点：四个“V”，即多样性（Variety）、体量（Volume）、速度（Velocity）和价值（Value）/真实性（Veracity）“大数据”时代意味着数据的处理、分享、挖掘、分析等能力将得到前所未有的提升。第一节

新媒体时代数据应用的发展及对内容产业的影响二、数据应用技术发展对内容产业的影响数据应用新技术提升用户分析水平数据应用催生新产品、新服务、新营利模式数据应用驱动新闻业务变化数据应用介入内容生产决策数据应用改变广告模式数据应用改变内容产业链条数据技术的应用（图源网络）个体用户的数据化画像主要依赖以下几类数据：其一是用户在各种平台提供的相关个人信息。其二是用户在社交平台公开分享的内容。其三是用户在各种平台的行为数据。群体用户的数据化画像涉及：人口统计方面的特征成员的共同兴趣行为特征文化属性关系纽带群体关系模式......整体用户的数据化画像主要包括以下几方面：用户的构成结构用户在网络中的分布模式用户使用产品的共性化场景用户对产品的使用习惯或模式分析一、用户画像描绘第二节用户的数据化分析用户的物理位置测量测量：主要可以通过移动终端的定位系统来完成。核心问题：如何理解地理位置与内容、社交、服务之间的关联，如何实现内容、社交、服务与特定空间需求的匹配，这才是需要解决的核心问题。用户的社会位置测量社会位置：指的是用户在其社会关系中的位置及这一位置中蕴含的资源。测量：社会网络分析方法已经提供了一些思路与方法，但要更广泛而精确地对每个用户进行社会位置的测量，还依赖未来的新方法与新技术。用户的服务位置的测量服务位置用户的“需求方位”用户能够提供的“资源方位”测量：需要通过用户行为数据、用户主动生产的内容以及可穿戴设备、传感器等几者共同完成。二、用户位置测量第二节用户的数据化分析（一）数据新闻第三节数据新闻生产与信息图表制作一、数据新闻、信息可视化、信息图表定义数据新闻，也可以称为数据驱动的新闻。本书定义：通过数据的采集和加工来发现新闻、呈现新闻要素、解释新闻的手段和形式。作为一种驱动和叙事手段，数据的优势在于：其一，它可以刻画事物的某些特征，也可以展现一个事物的动态变化过程，它也便于进行相关事物的对比。其二，它可以帮助人们更好地了解事物的整体面貌或深层表现。其三，它可以帮助人们理解事物之间的内在联系。其四，数据可以揭示某些事件发生的原因，或提供相关证据。其五，借助数据，我们有可能触及某些现象或事物的内在模式或规律。其六，在预测某些事物的趋势与走向方面，数据具有独特的力量。（二）信息可视化与数据可视化第三节数据新闻生产与信息图表制作一、数据新闻、信息可视化、信息图表信息可视化指的是用图形、图像、视频等视觉符号方式来进行数据、知识、新闻或其他抽象信息的传达。一般信息图表中的形象化呈现，并不一定都要以数据的分析与加工为前提。数据可视化（DataVisualization）：信息可视化中的一种。数据可视化需要具备两个要素，一是可以被用于分析的数据，二是其形象化的呈现。数据可视化既强调“可视化”，更强调这种可视化的基础是“数据”。信息图表（informationgraphic，简写为infographic），是信息可视化的结果。信息图表指将数据、知识、信息等形象化、可视化的手段。信息图表可以是静态的图片，也可以具有互动效果。信息图表与融合报道的关联：信息图表可以是融合报道的一个构成部分，也可以成为一个融合性报道的完整载体。（三）信息图表（一）数据新闻生产的一般流程第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点数据新闻与其他类型的新闻生产，有些地方类似，但也有其独特之处。数据新闻也需要进行选题策划。判断新闻选题的价值判断选题能否找到适合的数据以及适合用数据表现的角度在确定选题的基础上，需要寻找与获得与主题相关的可靠数据，并对数据进行有效清洗、加工，最后找到最有表现力的形式。数据新闻的倒金字塔结构（保罗·布拉德肖）数据的收集（Compile）数据清洗（Clean）了解数据的背景（Context）数据的结合（Combine）（二）如何用数据来讲新闻第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点1.用数据描绘新闻对象的主要状态2.用数据强调新闻的某个典型侧面或主要特征3.通过数据揭示内在冲突或戏剧性4.用数据呈现事物异常或变动5.在数据分析中梳理内在规律与模式6.用数据刻画事物之间的关系、关联7.在数据分析中探究原因或背景8.基于数据预测变化趋势（三）数据新闻的数据来源于哪里第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点1.来源于新闻或媒体2.来源于政府机构、组织或企业3.来源于专业类网站（客户端）或数据库5.来源于物联网6.众包化数据采集7.其他数据来源4.来源于用户（四）如何采集所需数据第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点1.需要编程的工具（如python）2.傻瓜式工具（如WebScraper、八爪鱼采集器）3.软件中内置的工具（如Excel中的“自网站”操作）八爪鱼采集器（图源网络）（五）如何让数据变得更“干净”第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点1．数据可用性判断可用性的鉴别目标主要包括：其一，判断数据的真实性、权威性等。其二，了解与分析数据产生的背景。其三，分析数据质量。其四，判断数据在特定主题下的价值。一是数据对特定主题或观点的支持能力。二是在此主题下数据的完备性。2．数据的“清洗”具体工作主要包括：（1）去除数据中的杂质（“脏数据”）不完整的数据、重复的数据、错误的数据、相互冲突的数据（2）规整数据格式数据清洗需要借助一些工具。较为简单好用的数据清洗工具包括OpenRefine、Excel等。（六）如何避免数据分析中的误区第三节数据新闻生产与信息图表制作二、数据新闻的生产要点1.用局部数据代表全局数据2.绝对值滥用3.平均数误用4.概念的错误使用6.将“相关关系”错误地解释为“因果关系”7.虚假的“相关性”8.“辛普森悖论”9.小样本或样本偏差注意数据应用与分析中常见的陷阱：5.“幸存者偏差”误区新闻可视化的主要任务包括以下几方面第三节数据新闻生产与信息图表制作三、如何进行新闻可视化1.提示要点2.揭示关系3.图解过程4.梳理进程6.解释原理7.阐释观点8.揭示规律9.实时交互5.展现情状10.个性化服务（一）信息图表的逻辑结构第三节数据新闻生产与信息图表制作四、信息图表的制作要点1.基于“展示”的逻辑结构2.基于“叙事”或“论证”的逻辑结构3.基于“比较”的逻辑结构4.基于“演变”的逻辑结构5.基于“关联”的逻辑结构ABANDONEDATSEA：THEDESPERATEJOURNEYSOFROHINGYAREFUGEES——ProducedbyKontinentalist&联合国难民署（UNHCR）（二）信息图表的构成要素第三节数据新闻生产与信息图表制作四、信息图表的制作要点1．信息图表的视觉符号（1）基于数据的可视化图形的选择常见的可视化图形：饼图、圆环图、条形图、柱状图、折线图、堆栈图（面积图）散点图、树图、雷达图、地图、网络图（关系图）、词云图（2）与数据无关的图形符号选择更为自由，但总体原则是直观、简洁2．信息图表的标题3．信息图表中的文字4．信息图表中的图例5．信息图表中的注释图标获取网站（三）信息图表中的视觉设计版面布局：一方面需要考虑美观的因素另一方面也需要考虑内在逻辑的因素需要遵循以下几个原则：明晰好看高效有节制的互动（四）信息图表的用户体验第三节数据新闻生产与信息图表制作四、信息图表的制作要点澎湃美数课（五）信息图表的制作工具1.数据可视化工具2.图形、图像处理工具3.交互式效果制作工具1．数据应用与分析中的误区特别注意准确性、合理性需要反复考量自己拥有的数据究竟能说明什么问题在用文字进行数据及其关系进行解释时，也要防止“过度解读”2．表现形式中的误区（1）图形选择失当（2）坐标轴单位或起点失当（六）信息图表制作与传播中的常见误区第三节数据新闻生产与信息图表制作四、信息图表的制作要点3．应用中的误区（1）滥用信息图表（2）传播平台选择失当网易“数读”栏目第四节

数据风险与数据素养一、数据假象：数据应用中的重要风险（一）数据样本偏差带来的“以偏概全”（二）“脏数据”带来的污染（三）数据分析模型偏差带来的方向性错误（四）数据挖掘能力有限带来的“浅尝辄止”（五）数据解读的偏差大数据时代（图源网络）（一）隐私权风险：以隐私换便利属于自己的数据，保存权却不在用户，用户本身也无法限制其使用范围，这是数字时代对隐私权的一个巨大挑战。相关事件：棱镜门事件Facebook数据门事件2018年，李彦宏在中国发展高层论坛上的讲话相关思考：在某些时候，以隐私换便利是用户的一种不得已的选择。用户应该有权利知道出让的是哪些隐私数据，能获取哪些便利，以便他们做出权衡。用户数据使用权限的边界用户是否应该拥有一种隐身能力？在个体被随时随地“数字化”映射的情况下，隐身，也是保护隐私的一个重要方面。二、数据时代个体权利让渡风险第四节

数据风险与数据素养（二）被遗忘权风险：“遗忘”变成例外维克托·迈尔-舍恩伯格《删除：大数据时代的取舍之道》一个不可回避的问题：今天这个时代，遗忘变成例外，记忆成为常态，人类住进了数字化圆形监狱。相关法律：欧盟2012年出台的《一般数据保护条例》（建议稿）：被遗忘权概念被官方首次提出我国2013年2月起实施的《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》2017年6月起实行的《中华人民共和国网络安全法》：正式确认了个人对其网上个人信息的“删除权”被遗忘权执行中存在的难题：言论与公私领域：对被遗忘权的讨论，常常会涉及它与言论自由、国家安全的关系。法律层面：如被遗忘权的效力（包括内容效力、范围效力等）、被遗忘权的权利主体范围（这一权力对公共人物、罪犯与恐怖分子是否适用）、被遗忘权的义务主体范围等。技术层面：网络信息复制、扩散的便捷，也意味着“删除”未必是能“一键实现”的。大多数普通人并不知道被遗忘权的存在。二、数据时代个体权利让渡风险第四节

数据风险与数据素养数据素养的内涵所谓数据素养（dataliteracy），是指人们有效且正当地发现、评估和使用信息和数据的一种意识和能力。通常，数据素养概念包含数据意识、数据获取能力、分析和理解数据的能力、运用数据进行决策的能力以及对数据作用的批评和反思精神。——金兼斌数据素养目标数据伦理的教育应逐步纳入公众的数据素养体系中。在今天这个时代，当个体用户自身拥有并产生无限的数据时，数据素养还应包括对自我数据的风险意识，如个人数据的保护意识、隐私意识等。第四节

移动场传播与场景三、数据素养的内涵及目标本章思考题1．你认为数据应用技术的发展对传媒业产生了哪些影响？2．今天的数据技术可以在哪些方面提升“用户画像”能力？3．数据新闻与信息图表是何关系？4．结合实例分析如何用数据讲新闻？5．数据新闻的生产过程中可能存在哪些风险和陷阱？6．如何评价一个信息图表的好坏？7．你认为数据应用存在哪些风险？８．你认为应该在哪些方面提升数据素养？第八章新媒体的智能化：智能时代的新传播与人机关系新媒体导论（第二版）网络与新媒体专业系列教材第一节智能时代与“智媒”变革一、内容生产的变革二、内容分发的变革三、人机关系中的“主”与“从”目录第二节智能时代与算法社会一、算法对人的生存的影响二、算法对认知、决策的影响三、算法对关系的影响四、算法权力及其约束五、算法社会的算法素养目录第三节智能时代的人一、智能趋势与赛博格、后人类主义二、智能设备推动的赛博格化与虚拟实体化三、可分离、重组与永生的人的“数字化元件”四、虚拟空间中并没消失的“具身性”五、作为数字化表演手段的“数字化身”第四节智能时代的人机传播一、人机传播中人的多重需求二、人机传播外化的自我传播三、人机传播构建的新信息系统第五节智能时代与人机文明一、人机文明下不确定的“后人类”二、人机文明下机器“拟人度”的提升及其不确定性（一）内容生产全环节的智能化变革第一节

智能时代与“智媒”变革一、内容生产的变革1.人力+物力、现实+虚拟：信息采集的人机协同2.技术甄别+专业把关：信息审核的人机协同3.批量处理+精深加工+风格化表达：内容创作的人机协同4.实时+个性+生理层面反馈：传播反馈的变革5.优化：一个新生产元素的诞生央视新闻AI手语主播（图源网络）（二）智能化内容生产中人与机器的不同偏向第一节

智能时代与“智媒”变革一、内容生产的变革1.对事物的反映方式：机器的客观呈现与人的主观观察、描述2.内容产出优势：机器的信息加工与人的观点表达3.信息增值方向：机器的知识生产与人的意义创造4.内容生产中的决策依据：机器的精准性与人的经验、直觉判断5.创作本质：机器的“计算性”创作与人的内驱性表达6.传播中的互动：机器的程式化互动与人的共情性交流（图源网络）（一）个性、关系、场景：算法分发的三重依据1.算法中个性分析的拓展2.算法中的关系分析及其应用二、内容分发的变革目前的算法：主要是分析用户当下的需求未来的拓展：一是可以预测需求的自然转化方向。二是人工激发新需求。3.算法中的场景分析未来算法需要充分考虑用户所处的多重“关系”：不仅意味着将关系作为内容推送的参考依据，更意味着通过内容来实现人的关系连接与整合。重点关注三种关系：社交关系、群体归属、社会归属从综合性的场景看，家庭、办公、交通（开车、坐车）、休闲娱乐等，都是未来值得重视的场景。第一节

智能时代与“智媒”变革无论是什么思路，智能化算法分发主要解决的是人与内容的适配问题，适配依据包括用户个性、所处关系以及场景等三种主要维度。（二）机器分发+社交分发+专业分发：内容分发的进一步变革机器分发社交分发二、内容分发的变革社交机器人（聊天机器人）传感器等智能设备集中性的平台与更个性化的”智能管家“专业分发社交平台上的人际关系网络注意：人的感性因素的影响；信息茧房问题或“回声室效应”的加重专业媒体以专业眼光进行的信息筛选与推送仍是不可取代的第一节

智能时代与“智媒”变革聊天机器人（图源网络）（一）机器是否具有主体性地位伦理领域法学领域三、人机关系中的“主”与“从”即使机器具有“拟主体性”，人始终是伦理方向的主导者。今天的机器伦理学领域存在着“自上而下”与“自下而上”两种构建方式。哲学领域典型讨论：人工智能创作的作品是否具有著作权。未来的强人工智能需要获得法律上的主体性地位，而赋予人工智能主体地位，不等于承认人是客体。（徐昭曦，2019）关注人工智能是否具有自主意识。第一节

智能时代与“智媒”变革人工智能机器是否具备主体性地位的问题，在伦理、法律、哲学等领域，已经被广泛讨论。（二）人的价值判断与机器的价值判断孰主孰从算法开发者与专业内容生产者的价值判断博弈内容生产者与用户的价值判断博弈三、人机关系中的“主”与“从”平台运营者、投资者、管理者等的意志与价值观也会对算法形成影响第一节

智能时代与“智媒”变革虽然看上去内容产业中机器的价值判断与人的价值判断会出现越来越多的博弈，但在其背后，还是人与人的价值观的博弈。（三）人文精神与机器效率如何平衡三、人机关系中的“主”与“从”第一节

智能时代与“智媒”变革对于内容产业来说，在机器提供了高效率的前提下，我们更需要从人类生活、人性的目标来衡量机器效率的意义。机器的效率的提高需要收集与利用更多的个人隐私数据，而从人文关怀的角度，我们需要更好地保护个人的隐私。要把握技术的发展方向，就需要时时将技术置于人文精神的坐标上进行审视与反思，始终保持对人类生存的意义和价值的关怀。算法在越来越多地左右着人们的消费。算法推动了新经济模式的发展。算法在对人们的劳动产生控制。一、算法对人的生存的影响第二节智能时代与算法社会（一）算法对日常生活的渗透外卖/跑腿平台（图源网络）数据化生存带来了一种数字化的“人格”。个体的数据化也意味着生命的“档案化”。在商业领域，算法也在加剧对个体数据的利用与控制。一、算法对人的生存的影响第二节智能时代与算法社会（二）算法推动的个体的数据化、标签化个体数据化的批判性审视：因为设备问题或数据采集、处理方法的不当，虚拟实体与实体之间会出现偏差甚至冲突。劳动或工作过程及其评估的数据化，已成为对劳动者进行控制的一种重要手段。虽然数据化成为算法社会个体生存的基本形态，但并非所有人都能顺利地实现数据化。数据化在帮助个体获得服务、利益的同时，又导致了个人权益被侵犯、占用。人们并不完全拥有对自身的数据的自主权，无论是采集、保存还是扩散。个体数据化：个体标签化：一个后续结果用户的标签化，也来源于用户给自己打的标签。标签可能是算法的依据，也可能是算法的计算结果。人们也开始更多用标签化方式来看待自己算法用于个体的社会评价未来的进一步深化一、算法对人的生存的影响第二节智能时代与算法社会（三）社会治理的算法化、智能化两种情形：个体对个体的评分，机构或组织对个体的评分意义：个体间的评分，是互联网空间中关系建立的重要基础。网络中个体间的评分，打破了过去单一的组织评价机制。机构基于算法对个体的评分结果不仅是对人的状态、信用、能力的评定，也是权利、利益分配的基础。可能带来的问题：算法下的评分制会在一定程度上固化人们的社会位置。可能导致在评分上造假、作弊以及对评分权力的争夺与垄断。可能导致机构权力的滥用，以及个体间相互监督权的滥用。算法将全面进入社会治理体系。未来，随着物联网等技术的发展，数据采集维度更为多元，基于数据和相关算法进行的社会管理、社会控制也必将进一步深化，形成所谓的智慧社会。推荐算法机器通过算法自动创作的内容社交机器人二、算法对认知、决策的影响第二节智能时代与算法社会（一）作为“界面”的算法对人的认知的影响从认识角度看，算法将世界的各种对象映射为一定的数据及模型，也就是在人与这些对象之间，提供了一个数据化的“界面”。算法对世界的界面化重构会影响人们的认知。“界面”的一些类型：可能存在的问题：对算法界面的依赖意味着人的思维的数据化。算法和机器带来的数据化界面可能出现失真。如果人们任何时候都要透过这层界面去认识和反映世界，那么，人与万物之间的直接关系将被弱化，世界的很多维度会被削弱因而变得“扁平”。人的主观观察、认知与描绘世界的能力就会下降。算法是各种对象的关系中介。匹配、调节、控制是主要的关系模式。三、算法对关系的影响第二节智能时代与算法社会算法进行的匹配，也就是筛选、计算出适合的关系并进行连接。作为中介的算法也会通过一定的机制调节与控制着各种对象及其相互关系。在内容平台，算法调节着生产者—内容—消费者几者之间的关系。在劳动平台，算法的调节、控制也很常见。算法还建构着群体关系，它对共同体的形成与维系的影响日益受到关注。例子：健康码与共同体的建构健康码绿码（图源网络）算法偏见或歧视算法控制算法侵权四、算法权力及其约束第二节智能时代与算法社会（一）作为“界面”的算法对人的认知的影响算法权力：算法本身的权力和数据的权力（陈鹏，2019）今天的算法权力更多地掌握在那些拥有技术和数据的机构或个人手里。今天最受关注的算法权力过度或失范问题主要包括：算法黑箱算法的可解释性算法公开加强算法的伦理审查算法权力的约束：五、算法社会的算法素养第二节智能时代与算法社会（一）算法开发者的算法素养（二）算法使用者的算法素养新的技术理性、算法伦理的倡导与培养倡导价值理性与工具理性、技术思维与人文精神的融合，而不是将算法推向工具理性的极端。在此基础上，充分探讨算法伦理的目标、原则与实现路径，并使之成为算法开发者的制衡。目标：1.面向新思维培养的算法素养直面数据思维、计算思维等算法社会带来的思维挑战倡导科学与人文兼容的新思维2.面向风险教育的算法素养算法带来的重要风险个体全面数据化后的隐私、安全风险对人的“囚禁”第三节智能时代的人一、智能趋势与赛博格、后人类主义赛博格赛博格意味着人类与动物、有机体（人类与动物）与机器、身体与非身体之间的界限的模糊。（哈拉维，2016）赛博格的出发点是技术对人的增强。超人类主义“NBIC”（纳米、生物、信息、认知）四大技术共同开启了对人的体能、智力、情感、道德等进行增强的被称之为“超人类主义”的浩大工程。超人类主义只是后人类叙事大潮中的一个支流。后人类主义总括性的术语沿袭了赛博格这一方向的思考，后人类主义大多也强调边界的消失。但在一部分研究者看来，后人类意味着人的合法性和中心地位的动摇。有学者总结了后人类主义研究的三种主要取向（孙绍谊，2018）：第一种取向坚信人类理性的可完美性与人类在星球上的中心地位；第二种取向则强调人与人之间、人与非人环境之间的相互依赖，强调人类主体与技术器物之间的亲密关系，并认同，正如人有主体性一样，智能器物同样能发展出主体性；第三种取向则是“批判性后人类主义”，即把后人类主义情境看成是颠覆资本主义既有秩序、建构迥异于启蒙理性所定义的人的观念的绝好机缘。第三节智能时代的人二、智能设备推动的赛博格化与虚拟实体化赛博格化→虚拟实体化赛博格化改变了人的数字化生存形态。当越来越多的智能物体（如智能手机、可穿戴设备等）使人的身体、位置、行为、心理等人的物理实体的各维度状态被映射为数据时，人的实体就被数据重构出一种“虚拟实体”。数字孪生技术来自制造业指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法。它可以构建一个数字孪生体，即与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型，实时模拟自身在现实环境中的行为和性能。（庄存波等，2017）人的虚拟实体化的意义人的虚拟实体化，在一定意义上会推进某些时候人在虚拟与现实两重空间的同一化。智能设备对人体的映射，使得人类向海勒所说的作为物质-信息混合物的后人类主体更近了一步。传感器等智能化物体，成为另一种自我传播的中介。人的虚拟实体化，还意味着身体在数字空间中的意义得到强化。人的赛博格化，在某些方面意味着人的能力的增强。但这种增强也会伴随着另一层面的削弱。第三节智能时代的人三、可分离、重组与永生的人的“数字化元件”可分离与重组在数字化世界里，每一个人不再是一个不可分割的整体，而是变成了很多数字化的元件或元素，这些元件、元素可以从个体身上被分离，与其他对象结合。当各种生物特质开始以数字化方式脱离人体，被转移到电脑或别人身上时，过去我们认为始终与人这一物质存在不能分离的大脑内的思维，也开始出现脱离人体的可能。永生当某个个体的肉身消失后，智能技术有可能依据他的数字化痕迹、数字化特征对他进行模拟或复原，使人以数字化方式实现永生，甚至可以将这些数字化个体载入到某些躯壳中。带来的问题个体是否可以由自己的意愿来控制其数字化永生？他的家人或朋友又是否有权为了他们自己的情感需要而决定让他以数字化的方式永生？——要回答这样的问题，涉及的不仅是法律上的某种权利，更需要对人的本质进行探寻。第三节智能时代的人四、虚拟空间中并没消失的“具身性”具身性自20世纪80年代以来已经成为认知科学所有领域的重要概念。（胡万生、叶浩生，2013）身体梅洛-庞蒂：两种身体——客观的身体、现象的身体唐伊德：三种“身体”——肉身意义上的身体、社会文化意义上的身体、技术意义上的身体身体不仅仅是“肉身”，也包括人的意识以及它背后的个人经验及社会、文化、技术等因素或长期或即时的影响。赛博空间研究的两种取向关注“虚拟身体”的“离身性”后人类的研究：从一种跨越了原有身体边界的新身体的角度来研究具身具身认知与“空间感”身体与认知的关系随着技术的发展，对具身认知具有重要意义的现实中的“空间感”也会在虚拟空间中越来越多地回归。主要源于VR/AR等技术身体与社交：未来的全息互动；肉身在虚拟空间里会有更多回归（人机交互）第三节智能时代的人五、作为数字化表演手段的“数字化身”化身与数字化身在游戏中，“化身”（avatar）指的是以数字的方式呈现的感知形象，也可以说是人为自己所选择的一种数字化的形象。与上文提到的数字化映射的虚拟实体不同的是，数字化身是人可以选择、控制的，是人在虚拟空间中生存、表演、互动手段与策略的具体体现。化身、虚拟自我与真实自我游戏化身：化身在很大程度上与人们的个体属性、自我认知相关联，而化身的设定也会反过来影响到人们在游戏中的表现。化身是一种虚拟的自我。类似地，人们在网络互动空间中基于个人账号所进行的活动也是在构建虚拟自我。虽然这种虚拟自我与游戏中的化身相比，不一定具有持续维持的具体形象，但它们也都是人的自我认知与形象整饰的体现。同样，它们既可以表达人们对于理想自我的设定，也可能是现实自我的延伸，更多时候是理想自我与现实自我的交融。未来在VR/AR技术日趋成熟的前景下，基于三维空间的社交平台可能会兴起。在这样的新的社交空间里，虚拟化身也会成为人们常见的存在状态。人与手机尽管多数时候手机主要是被作为传播的中介性工具，但一些研究者也认为，个体在利用手机维系亲密关系的同时，也会对手机本身产生情感联结。人与社交机器人的互动核心需求：情感需要人与社交机器人的情感交流，不仅仅是符号互动，有时也是身体的互动主要基于：情境性、补偿性、定向性等交流的需要人机互动的局限/问题社交机器人处理的情感是被计算出来的人与机器建立的亲密关系带来人的孤独（雪莉·特克尔，2014）社交机器人与人的互动，实质上仍是以人为中心的将机器作为道德感受对象的做法，也引起了伦理与道德上的质疑人被“对象化”（物化）护理机器人带来的隐私风险、社会孤立和其他心理问题伴侣机器人对家庭、性伦理等的挑战第四节智能时代的人机传播一、人机传播中人的多重需求人机传播中的机器主要包括三类：与人进行互动的虚拟社交机器人或智能助理可以与人进行互动、实现对人的辅助的实体社交机器人各类智能设备（包括手机、可穿戴设备及传感器等）社交机器人社交机器人，是具有拟人化的特征，模拟人类的情感表达方式，与人类进行情感互动的机器人。反身性运动“反身性就是一种运动，经由这种运动，曾经被用来生成某个系统的东西，从一个变换的角度，被变成它所激发的那个系统的一部分。”（海勒，2017）物与人的反身性运动当个体利用传感器了解自身的状态时，个体既是被观察者也是观察者。传感器的作用，是将过去人很难量化的一些状态量化了，这使人对自身的认识达到一个新的层面。这种自我观察也并非完全是个人化的“反身运动”，某些时候，它会被公开并成为个体自我表演的一种手段。物带来的约束虽然看上去物的数据是人的状态的自然反映，但是，当这些数据成为自我或他人的一种评价指标时，人们会为了获得更“漂亮”的数据而反过来改变自己的行为。