智能传播的逻辑起点与路径 ——兼论广告教育体系的根本性变革
2021-01-15 11:08:55   来源:中国广告    作者:余艳波 叶 荣    评论:0
摘要:智能技术的不断发展带来了广告生态环境的变化,然而建立新的广告生态环境却面临着智能工具平台和智能服务平台两大支撑障碍,据此,本文提出智能工具标准化和智能平台融通化两个解决路径。新广告生态的建立必然导致广告教育的变革,主要体现在广告教育理念的变革、智能广告教育的深度学习机制、广告人才培养和课程体系的变革三个方面。
关键词:智能传播;广告生态;广告教育;智能技术
 
 
 
 
2019 年 5 月 16 日,国家主席习近平在致国际人工智能与教育大会的贺信中指出:人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力, 正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式,推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才, 是教育的重要使命。
 

一、智能技术带来了智能传播的革命性变化
 
 
利欧数字营销总裁郑晓东认为, 技术是营销的推动力①,同时智能技术也是智能传播的核心驱动力 , 智能技术体系中各项技术的发展和突破都会给新闻传播界、广告业带来新变化、新方向。随着包括人工智能、区块链技术、云计算、大数据、物联网、5G 在内的“新基建”按下快进键, 智能技术呈现全面社会生活化,主要表现在以下三个方面:(1)生活工具智能化,如无人驾驶汽车、智能公交等交通工具的智能化,扫地机器人、空调冰箱等家用电器智能化,等等;(2)       传播工具智能化,如智能手机、智能手表、平板电脑等智能移动设备的流行;(3)传统媒介智能化, 如智能广播、智能电视的出现。
 

二、新广告生态学的建立面临两大核心障碍
 
 
智能技术、智能社会的生态变化已经驱动形成新的广告生态,依托新的广告生态建立新的广告传播学, 面临两大核心障碍:

1. 数据孤岛——智能工具平台(技术)
 
各大工具技术平台,拥有最大的社会交流、生活消费数据,而这些数据并不是可共享的,数据被割据和垄断形成一个个彼此隔绝的孤零零的数据岛屿②,数据在不同部门、不同行业、不同机构之间,相互独立存储, 独立维护。美国芝加哥洛约拉大学程红教授认为,大型企业对数据资源的垄断使其在后续的发展中实力不断增强,中小型企业则面临被淘汰的危机, 导致人工智能广告产业的竞争不平等性③。这种技术壁垒既表现在垄断数据的数据方,即因为技术差距和遗留问题等形成的数据分散与无法集中共联的现象④;又表现在用户主体方, 即同一用户的数据在不同终端设备上的数据孤立状态⑤。例如,跨屏传播技术的不完善同样影响了设备与设备之间的有效传播,不同的文件类型在App 上的呈现都受工具个体的限制, 很难实现“熔屏”。
 
由此看出,拥有了智能技术不等于拥有了智能传播。

2. 数据闭合——智能服务平台(人群)
 
 
 
 
 
智能社会由三个层级构成一个金字塔结构:庞大的智能人群构成智能金字塔的基础;集约化的智能城市构成智能金字塔的核心;智能金字塔的顶端则是国家智能战略设计。智能城市所建立起的数据体系,诸如公共安全数据、卫生医疗数据、教育数据、公共交通数据、天气预报数据、养老服务数据、旅游资源数据等等,都由各相关管理机构建立,其数据体系与数据结构各不相同,很多涉及国家机密,难以建立共享共融的城市智能信息传播的数据库。
而智能人群大数据则多掌控在各大互联网企业,数据资源成为企业的核心竞争资源,其海量数据成为一个个企业数据闭合系统,社会性数据统计分析机构不精准,不同步,不可靠,呈现碎片化特点,缺乏科学可靠的、实时互动的统计机构,统计分析工具、技术支撑系统无法做到数据全覆盖。
智能社会数据的闭合性、孤岛性特征,阻碍了智能传播数据的搜集、分享与挖掘,难以进行不同系统大数据的整合,数据的不及时、不精确、不真实,导致不能对未来技术性、消费性的热点进行具有传播价值的预判。
新广告生态的建立必须解决这两个问题:

1. 智能工具的标准化
汽车之所以成为一种大众消费产品,其主要原因之一就在于汽车零部件的全球标准化,汽车零部件的全球共享,极大降低了汽车的生产、维修以及保养成本,便利快捷,实现了资源的无限重复利用。
为了实现降低数据获取的成本、数据利益最大化这一目标,必须对智能技术本身的限制进行解锁。智能工具的标准化,意味着智能技术的便利、快捷,以及使用上的无限重复,边际成本降低。

2. 智能平台的融通化
智能平台融通化意味着社会治理数据库共享体制的建构,这一路径要求政府建立起数据库的智能融通平台,打通行业与行业之间、区域与区域之间、上级与下级之间的数据闭合。
 

三、广告教育的崭新变革
 
 
姚曦教授认为互联网和大数据技术的发展,改变了广告行业的生存模式和发展策略 , 新技术与新观念强烈冲击着广告行业,导致教育内容和人才培养方式的迅速老化,广告教育变革成为必然趋势。⑥

(一)广告教育理念的转变
传统广告教育是基于时间思维的, 依据逻辑、次序和过程而产生的经验教育,具有历时性特点,所形成的广告教育研究成果为广告理论;而智能时代的广告教育应该是基于空间思维的,依据同步、互动和场景而产生的模式教育,具有共时性特点,所形成的的广告教育研究成果为广告模式。

1. 从时间思维到空间思维
时间思维是对事物过去、现在和未来的认识;空间思维是主观思维对客观活动和空间特征及其对客观事物的空间存在,即场景的反映。从时间思维到空间思维的转变,未来的广告教育将更加注重场景的运用。广告的教育应该重视由点到面的扩散性思维培养,形成独立的知识单元和主题体系,自主创造多维链接。
在《即将到来的场景时代: 移动、传感、数据和未来隐私》一书中,罗伯特·斯考伯和谢尔·伊斯雷尔预见性地断言,未来的 25 年里互联网将迈入场景时代,场景时代的五种智能技术趋势(场景五力),即可穿戴设备、大数据、传感器、社交媒体、定位系统,必将重塑整个人类生活和商业模式⑦,也将重塑着未来的广告教育。

2. 从认知到感知
未来的广告受众常常不需要认知,只需要感知,就能轻松地获取自己想要的信息。广告教育必须强调当下的智能发展状况,打破传统的认知模式,通过直观感受,为各种现象赋予独特的消费意义。

3. 从历时性到共时性
广告的教育必须改变以时间流动的历时性教学理念,转变为同步的、互动的共时性教学形式。充分利用智能传播工具,给予学生充分的资源数据与分析能动性,完成广告教育由历时到共时的转变。

4. 从广告理论到广告模式
陈刚教授认为,广告教育必须在行业变化的基础上,经过学术研究的提炼加以调整,“产业发展形成新的模式 , 学术研究形成新的思想新的理念,基于新的理念和新的模式, 广告教育才能沿着正确的方向创新发展”。
理论是以一种系统化的方式, 将经验世界中某些被挑选的方面概念化并组织起来的一组相关的命题。模式是对某一现象的一种有意简化的图形描述,以说明任何结构或过程的主要组成部分及这些部分之间的相互关系⑧。过去的广告教育重视理念的教育,而智能时代的广告教育则需要侧重于模式的实践与操作。
 
 
(二)广告深度学习教育—— 人向机器学习
智能工具的最大特征是深度学习,这个概念源于人工神经网络的研究,是基于机器学习、人工神经网络算法的进一步深入拓展的一种革命性算法,通过组合低层特征形成更为抽象的高层表示(属性类别或特征), 以发现数据的分布式特征表示⑨。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索引擎等方面取得了非常惊人的成果,并且通过手机和互联网开始全面影响人类的工作和生活。通过这种智慧性思维建构出新的品牌符号、创建最具传播力的识别符号,这是未来广告教育的核心。基于此,本文提出广告教育的四个方法性变革:(1)网红智能化——智能头部传播平台:未来网红具有更高的智慧识别性,将网红打造成搜索引擎;(2)品牌萌宠化——重构品牌情感体系:通过深度学习,把品牌变成宠宝,从而形成消费者品牌偏好、培养情感、将品牌符号化;(3)场景游戏化——场景娱乐性、趣味性、互动性:现有的场景是依托于导航系统建立的,刻板、僵化、固化,除了实体性的信息功能以外,需要增加娱乐功能、趣味功能、消费功能,形成个性化的消费场景;(4)热点瀑布流——社会热点的预测、策划与应用: 热点传播事件的预测与分析,以及热点传播事件的广告功能运用。
 
(三)人才培养与课程体系变革美国教育传播与技术协会主席Eugene G. Kowch 教授⑩认为,随着人工智能技术的迅猛发展 , 传统的讲授式教学法不再是课堂教学的主要方式。教师应该更多地采用基于问题的学习、基于案例的学习、协作学习、探究性学习等方式,通过人工智能技术的支持提升学习效果;充分利用人工智能技术开展协作学习,把不同班级、不同学校、世界各地的学生联系在一起并组成学习共同体,共同协商解决问题,否则机器人就只是教
学机器。
面对新的广告生态,广告人才的培养也相应开辟出新道路来,即智能工具传播平台的建构,社会服务传播平台的建构以及智慧融合平台的建构。广告课程体系也将发生系统性变革,主要表现在广告教育团队层面的师资队伍建设、课程体系建设、科研系统建设三个方面的建设,以及学生层面的学生培养模式建设和实训平台建设。
 
 
参考文献:
①③何胜男 . 技术驱动创新, 智能赋能未来——第二届“智能科学与广告发展”国际学术研讨会综述[J]. 中国广告,2020(01):38-41.
②周茂君 , 潘宁 . 赋权与重构 : 区块链技术对数据孤岛的破解 [J]. 新闻与传播评论 ,2018,71(05):58-67.
④赵伟 . 封建的 BAT. 董事会 , 2014, 8:106-106.
⑤赵洁 . 2016: 秒针的新元年 . 声 屏 世 界· 广 告 人 , 2017, 2:102-102.
⑥姚曦 , 李春玲 . 互联网、大数据、营销传播结构主义视角下我国高校广告教育体系的解构与重构[J]. 新闻与传播评论, 2015 (00):163-178.
⑦ [ 美 ] 罗伯特·斯考伯、谢尔·伊斯雷尔. 即将到来的场景时代, 赵乾坤、周宝曜译 , 北京联合出版公司 ,2014
⑧许静 . 传播学概论 [M]. 清华大学出版社 ,2007,3:11
⑨孙志军 , 薛磊 , 许阳明 , 王正 . 深度学习研究综述 [J]. 计算机应用研究 ,2012,29(08):2806-2810.
⑩郑兰琴 , 张璇 , 曾海军 . 人工智能助力教与学的创新——访美国教育传播与技术协会主席 Eugene G.Kowch 教 授 [J]. 电 化 教 育 研究 ,2018,39(07):5-11.
 
(余艳波,湖北大学新闻传播学院教授;叶荣,湖北大学新闻传播学硕士研究生)
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