传播的数学理论

传播的数学理论

维纳(NobertWiener)在其《控制论》(Cybernetics, 1948)一书中强调了两个重要概念:传播的统计学基础和反馈,后者是传播学中最常借用的概念之一。

维纳最先强调信号传输的统计学概念。香农和韦弗(Shannon and Weaver)的《传播的数学理论》(The Mathematical Theory of Communication, 1949)就是建立在这个概念的基础上。他们提出了促进其他传播模式和理论发展的最重要的、最具影响力的因素。在《传播的数学理论》的第二部分,韦弗提出了传播的简图(图3．1),由此产生了传播过程的许多其他模式。在这个模式中,信源(information source)从一组消息(message)中挑选一条进行传播。这条消息可以由口语、文字、音乐、图像等组成。发射器(transmitter)将消息转变为信号以适合传播渠道使用。渠道(channel)是将信号(signal)从发射器传送到接收器的中介。在谈话时,信源是大脑,发射器是制造信号(口语)的发音器官,通过空气(渠道)来传送。接收器(receiver)所做的是与发射器相反的工作,将信号重新恢复成消息。信宿(destination)是消息想要传达到的人或物。

香农和韦弗的其他主要贡献是提出了消息由熵(entropy)和冗余(redun-dancy)组成的概念,并认为,在抵消渠道中噪音的时候,熵和冗余应该保持平衡以达到有效的传播。简单说来,渠道中噪音越多,就越需要冗余,这又降低了消息的相对“熵”值(例如,在嘈杂的渠道传送无线电消息时,需要重复消息的关键部分,以确保接收)。通过冗余来克服渠道中的噪音,在特定时间内可传送的信息量就会减少。

图3．1　香农的一般传播系统简图

来源: From C. Shannon and W. Weaver, The Mathematical Theory ofCommunication(Urbana: U-niversity of Illinois Press, 1949), p．98.

信息理论的起源　香农是担任贝尔电话实验室的数学研究员及麻省理工学院科学教授时发明信号传送的数学理论的。香农的信息理论产生的直接结果就是1980年代随处可见的数字通讯技术。现在我们有录制数字化音频信号的激光唱盘和磁带(Pollack, 1990),这个技术已迅速传遍整个通信领域,包括电话、收音机和电视机。

一位作家指出,数字技术带来的不仅仅是技术上的转变,而且还有精神上的转变,原因是我们现在利用新的方式来看待和表达现象。香农的理论将我们通常的感知(例如视觉和声音)转化成数字的比特,这种语言可被电脑读懂,从而加快了处理速度(Fantel, 1989, p．28)。

这个理论是为技术领域开发的,但是它在此领域之外也有着重大而广泛的应用。韦弗当时是斯隆基金会(Sloan Foundation)的科学顾问,他总结了香农数学理论中的主要概论,并指出这种理论在社会整个通信领域的重要用途。《哲学评论》(Philosophical Review)称香农理论是“将迄今为止物理科学的各个理论分支统一起来的一个漂亮的例子,而韦弗博士则对这种统一的方向提出了重要的建议”(Burks, 1951)。

随着传播的数学理论逐渐变得广为人知,信息理论被描述为“涵盖的范围非常广、处理的问题十分基本、所达到的结果极为简洁有力”(Shannon and Weaver, 1949, p．114)。韦弗认为这个理论具有足够的普遍性,可以应用于书面语、音符、口语、音乐、图像、以及很多其他传播信号。传播(communication)这个词被用在“非常广泛的意义中,包括某人的想法影响另一人的全部过程(Weaver, 1949, p．95)。传播的目的被定义为:以广义的行为影响信宿行为的努力(p．97)。

信息理论的概念提供了新的视野,并已经被应用于大众传播的各种情境。正像提到的那样,这个理论为传播过程的很多其他模式提供了原动力。这一理论能够帮助人们去观察和理解大众传播中许多形式的关系。韦弗说,它具有极高的想象力,它涉及的是传播的核心,即存在于所有传播形式中的关系。

信息理论本质上是一种信号传送理论。最初,它可能令学习大众媒介的学生失望,因为它与“意义”无关,甚至看起来有点稀奇古怪——因为信息理论将“信息”与“不确定性”等同起来。正如我们将看到的,这两者正是这个理论中最有价值的东西,它们提供的看待传播过程的方式是全新的、富有成效的。

这个传播过程(见图3．1)开始于信源,它从所有可能的消息中选择其中的一条。这条消息的形式可以是口语、文字、音符、音乐、图像、数学符号、符号式逻辑、身体动作、面部表情或我们拥有的其他形式。发射器处理消息,将其变成适于在渠道中传送的信号。因此,消息只存在于信源与发射器之间、接收器与信宿之间。在发射器与接收器之间传送的只有信号。

当我们使用电话时,渠道就是电线,信号便是通过电线的电流,发射器(送话口)把说话的声压转换成不同的电流。在口语表达中,信源是大脑,发射器是人类的声音机制或发音系统,渠道是空气,而信号则是从一个人的发声系统传达到另一个人耳朵的不断变化的声压。发射器的功能是将消息编码,并且当它被接收时,接收器(此时,是人的耳朵)必须将该消息解码(将通过空气传送的不同声波转为神经冲动,到达信宿,即大脑)。

当然,信号有不同的形式,至于哪种形式,要视不同的传播系统来定。我们已经知道,在谈话中,信号是不断变化的声压,通过空气(渠道)传送。在广播和电视中,信号是一种电磁波。而在报纸、杂志和书籍中,信号是纸(渠道)上的印刷文字和插图。渠道是人们用来把信号从发射器传送到接收器的中介。

按照信息理论的术语,渠道容量(channel capacity)不是指一个渠道能传送的符号的数量,而是指渠道传送信息的能力,或者说,渠道传送信源产生的信息的能力(Weaver, 1949, p．106)。当然,所有的渠道,无论它们是电子的、机械的、或人类的,均有其容量的上限。例如,在一定时间内人类眼睛所能分辨并传送的信息大大多于大脑所能处理及储存的信息。后面我们会知道,所有的传播都是由系统链组成的。与其他任何链一样,它们的强度不会超过它们当中最薄弱的环节。渠道的容量还受制于新闻编辑或播音员可使用的空间和时间,以及新闻接收者用于媒介上的时间。

一旦发射器将经过渠道传送的消息编码,接收器就必须将传送来的信号重新组织,通常接收器的操作是发射器操作的反向运动;也就是说,接收器将传来的信号变回消息,并将这个消息传至信宿。在广播电视中,接收器意味着收音机和电视机。在口语中,接收器就是耳机及耳部神经系统。就印刷品而言,接收器是眼睛及眼部神经系统。

信宿是指消息所要传达的人或物。对大众媒介来说,信宿当然就是受众成员——读者、听众或观众。信宿也可以是物,调温器与冷热系统进行传播;调速机与发动机或燃料供给系统之间进行传播;电脑之间也可以通过程序相互沟通。

调温器或调速器提供反馈(feedback),使一个系统可以对自己的操作进行修正。麻省理工学院的维纳在其《控制论》一书中首先提出了反馈的概念。在大众媒介中,从信宿到信源之间有许多反馈形式,可以帮助传播者对后续的传播进行修正。读者或听众的来信和来电是一种反馈形式,人们对广告促销活动的反应、广播电视的受众视听率、报摊销量、以及订购数量的增加或减少也都是反馈。在课堂上的反馈形式有很多种,包括迷惑或厌烦的表情,这些告诉教师需要对某个知识点作进一步说明,或到了该换下一个题目的时候了。

有用信息的传递　到目前为止,你可能感到信息理论并不难理解。但是,信息理论最独特的特征和对我们理解传播过程做出的最有价值的贡献可能比较难理解。这种特征和贡献就是信息理论对待信息内容的方式。按照维纳的界定,信息(information)一词的使用方式非常特殊。最重要的是,我们不能像通常那样,将信息与意义相混淆(1949, pp．99~100)。我们每一个人都在接收到的信息中加入自己的理解,在接下来的章节中我们会看到这一点。在传播的数学理论或信息理论中,根据韦弗的说法,信息一词“与你能说什么的相关性要大于你说了什么的相关性”(1949, p．100)。信息成为对我们在选择某条消息进行传播方面的自由程度的测量。按照信息理论的说法。信息与物理科学中的熵非常相似——它是对随机度的一种测量。熵是指一种情境的不确定性或无组织性。在信息理论中,它与人们在组织某条消息时的选择自由度有关。

一条组织性很高的消息没有高度的随机性、不确定性或选择性。在这种情况下,熵或信息很低,因为在接收消息时任何丢失的那部分信息都极可能被接收者补充。例如,由于组成英语的逻辑性,熟悉该语言的接收者可以矫正大部分拼写错误。熟悉所给主题的人能够提供某段文章的缺少部分。后面我们会看到,这种方法可以用来测量文章的“易读性”。

不是熵或信息的那部分消息就叫作冗余。冗余是指由控制所用符号的规则决定的那部分消息,或者无法由发送者的自由选择决定的那部分消息。冗余的不必要性体现在,如果它被遗漏,消息仍然是基本完整的或可以补充完整的(1949, p．104)。当我们使用英语时,有一半的选择受制于语言的本质和使用它的规则。

冗余可以用来抵消传播渠道中的噪音。英语中约有50%的冗余,这使人们在通过有噪音的渠道接收消息时可以对错误进行纠正。然而,在传送过程中通常要重复消息的关键或重要部分(冗余的一种形式),以确保经过有噪音的渠道传送时这些部分能够被收到,例如“将在星期二抵达”,重复“星期二”。

冗余是一种对确定性或可预测性的测量。消息中冗余越多,它所携带的信息就越少。但是,有时增加冗余,可以增加传播系统的效力。

噪音(noise)是指任何附加在信号上而非信源有意传送的东西。噪音可以有很多种形式,最容易让人想起的是收音机中的静电干扰。按照信息理论的说法,噪音也可以是电话、收音机、电视机或电影的声音失真,或电视图像变形和变色,模糊的复制图片,或电报的传送错误。噪音还可以是说话者让人分神的说话方式,它附加到信号上,但并非信源有意传达的东西。

噪音增加了不确定性,但是,根据信息理论,噪音又增加了信息,这种说法既自相矛盾又符合实际。根据韦弗的说法(1949, p．109),信息理论中的信息可以既有好的涵义,也有坏的涵义。噪音是虚假的信息。对发送者或信源来说,高度的不确定性或自由选择性(熵)是他们所希望的。但从信宿的角度来看,他们并不希望得到由于错误或噪音所导致的不确定性。为了得到有用的信息,信宿必须从接收的消息中删去虚假的信息(噪音)。

从信宿的立场看,噪音还可以是来自渠道以外的干扰因素。明显的例子是,盖过新闻播音的低空飞行的飞机的声音、小孩的哭声、狗吠声、小孩的争吵声。噪音还可以是电影院中的窃窃私语或者某个上课经常迟到的穿着暴露的女人。这个女人显然在传播信息,但是从教师的立场来看,她所传播的信息不是传播者(教师)想要传播的信息。因此,传播者必须增加讲话中的冗余(通常是对要点的重复)以抵消某个干扰信源带来的噪音。

大众传播者通常希望在他或她自身的消息传送过程中把噪音减至最低,并预料消息被接收时会有噪音存在。如前所说,可以通过增加冗余的方式来抵消噪音。要成为一位好编辑,主要所需的就是处理好熵和冗余之间的平衡,即可预测性和不确定性之间的平衡。这反过来,又成为一种功能,编辑据此界定什么是观众想要的,什么是他们能够吸收的,以及什么是他们应该拥有的。当然,所有这些都受制于用于传播的中介。

当传送速度(rates of transmission)低于渠道容量时,通过改进对消息的编码,可以将噪音减少到想要的任何水平。但是,当信息的传送速度超过了渠道容量时,噪音就不能被减少到低于传送速度超过渠道容量时的数量。在大多数传播情境下,个体处理信息的能力是一个限制因素。如果渠道超载,错误就会大量增加。对任何一位传播者而言,在对消息进行编码时最主要的工作就是确定最适度的冗余水平。

信息理论和数字化的未来　理所当然,信息理论为现代电脑和在电子空间中的信息传输奠定了基础。著名的麻省理工学院媒介实验室的创立者尼葛洛庞帝(1995)认为,我们仍在用事物的物质价值(原子)标准而不是信息价值(比特)标准对事物进行评价。他说,数字化将导致版权法的重新修定,因为我们输送的信息远远超过我们输送的实物。按照尼葛洛庞帝的说法,这会使组织扁平化、社会全球化、控制分散化,以及人际关系和谐化。他预测,民族国家将消失,等级森严和地位观念严重的社会将瓦解,人们将针对想象力而不是地位展开竞争。将不再需要用来传播信息的大型传播公司,因为现在自己在互联网上出版已成为可能。

信息理论的应用　任何人类传播都是由相接成链的一系列系统组成的。系统是指能够以一种或多种形态存在或者能够允许一个或多个事件发生的某个信息链的任何部分(Schramm, 1955, p．132)。一个传播系统可以是电话线、空气,或人类的视觉神经。系统既包括信息渠道,也包括信源发射器、接收器和信宿。要传送信息,各种系统之间必须相互连接。任何一个系统的状态都依赖于与之相连的另一个系统的状态。如果这种连接断裂,信息就无法传递(如当学生在做阅读作业而注意力不集中的时候)。

人类传播包含了很多相互连接的系统。介于两个系统之间的接合部(coupling)或界面(interface),是某个守门人的位置。守门人决定哪些信息可以从这个链条通过以及在多大程度上重复它们。这个原则适用于记者、摄像师、编辑、评论员及其他所有从可利用的众多信息中决定哪些可以用于媒介的人。他们过滤掉的信息有多少?重点被改动的程度如何?被扭曲的程度如何?是由于偏见造成的系统性的扭曲,还是由于无知或疏忽造成的随机的扭曲?一份报纸或一家电台或电视台就是一个守门人,它们决定将哪些内容呈现给受众。守门人必须从所有可利用的地方性的、本州的、全国的和国际的新闻中进行选择。作为信宿的人(读者、观众或听众)也是守门人,根据其个人的需要来选择和解释资料。

然而,与香农所谓的结构性系统相反,人类传播系统是功能性系统(functional systems),也就是说,它们可以学习。因为人类的中枢神经系统能够学习,所以它是一个功能性系统,即它现在的状态取决于它自身过去的活动。施拉姆(Schramm, 1955)很早以前就曾指出,信息理论的数学公式是建立在可能性基础上的,而学习改变了那些可能性(p．132)。这就避免了将香农的数学理论直接应用于人类传播的生硬做法。

传播系统可能是对应的,也可能是不对应的。对应系统(corresponding systems)可以存在于相同状态下。电报发射器(按键)和电报接收器(线圈)接收并重复同一系列的点和画(减去任何进入传送过程中的噪音)。不对应系统(noncorresponding systems)不能存在于相同状态下。例如,给电报操作员的信息与传送的消息不对应,而操作员传送的消息与电线上的电流(对于无线电报来说,通过空气传送的电波)也是不对应的。

按照信息理论的说法,“由于信号沿着一条链传输,通过一个或多个不对应系统相连的两个对应系统会获得相同的状态,”这时,传播才会发生(Schramm, 1955, p．132)。在人类传播中,我们有各种很长的链条(如外国报道)。在到达美国的潜在受众之前,记者或摄像师在中东或亚洲的现场获得的资料要经过许多守门人的层层筛选。每一步,这些资料都有可能被编辑、抛弃、扭曲、重组或改变。

从投入产出比来说,大众媒介的产出相对较高;换句话说,大众媒介是高倍放大器——少数人制作供百万之众收看、收听或阅读的新闻、娱乐、广告和公关信息。这不过是工业革命的又一体现。在工业革命中,通过现代技术的应用,少数人在某个行业工作,制造供大量消费者使用的商品。大众媒介反映了利用企业和工业的经济效率来制造和分配一种叫作“信息”的商品。

大众媒介本身像任何一个群体一样,由各种人群所组成。这个群体要起作用,就必须建立与保持传播网络。传播网络在电子传播和机械传播中的作用与它在各种社会群体中的作用一样重要。施拉姆(1955)从信息理论中引用了许多方法,建议采用新方法研究小群体中的传播活动(p．143)。这些新概念包括流通(traffic),即大部分话是谁说的,以及说了多少话;封闭性(closure),即这个群体对外人以及外界观念的接受程度如何;以及一致性(congruence),即群体中的成员参与传播的机会是否均等,或是否有些人主要是传播者,而有些人则主要是接收者。

信息理论在易读性中的应用　信息理论中的熵与冗作的概念在消息内容中的直接而实际的应用,是由泰勒(Wilsonl Taylor)在1953年发展出的补漏程序(colze procedure)。这种程序为我们提供了一种方法,利用这种方法可以有效地估量某篇为特定受众所写的文章中的熵或冗余。泰勒的程序中删掉了每篇文章中的第某(数字)个字,然后要读者填上漏掉的字。根据填空处在文中出现的频率及被删除字的不同个数,可以表明对于特定受众或个体来说文章有多大的预测性。这里,信息中熵和冗余的概念被用来测量特定受众对特定内容的熟悉程度及读物对特定受众的难易水平。

佩斯利(Paisley, 1966)的研究展示了如何用测量熵的方法来确定各种文章样本的作者。他利用字母冗余度确认了许多主题、写作时间、结构和作者均不同的《圣经》和古典篇章。

在一系列研究中(Krull, Watt, and Lichty, 1977; Watt and Welch, 1982),信息理论被用来测量电视节目的复杂性与观众喜好的关系。其中的一个发现是,静态的复杂性对视觉注意力有反面影响,动态的复杂性有助于吸引注意力。

信息理论的成功应用　芬恩和罗伯茨(Finn and Roberts, 1984)认为,很少有研究者将香农的概念用在他们的研究中,因为他们无法分辨香农理论中的两个基本倾向:信源与信宿之间的关系以及传播渠道的技术特性。芬恩和罗伯茨还认为,传播研究者之所以在利用信息理论解决问题方面获得了一些成功,是因为认识到,熵是对信息可能产生的一种测量;传播要发生,信源和信宿之间必须通过一系列共享的信息联系在一起。模式中假定的线性流程模糊了香农的一个最基本的观点——传播事先假定在信号传送之前信源和信宿之间存在一系列共享的消息(pp．454- 455)。

芬恩和罗伯茨认为,香农的模式表明,传播研究——

可能需要从渠道的特点和系统中的噪音等主题转向更基本的问题,即关于信源和信宿所拥有消息的最初对应程度(p．460)。

香农的熵测量法可以用于信号传递技术以外的问题。它使得将微量类别数据作为连续数据来分析成为可能,有了连续数据,就可以运用更复杂、更强大的定量统计方法(McMillan, 1953, p．17;引自Finand Roberts, 1984, p．459)。

针对韦弗对香农的数学理论的解释以及30年来传播研究使用这一模式的方式,研究员里奇(Ritchie, 1986)提出了严肃的质疑。里奇的结论认为,可以有三种方式将香农的原理用于传播研究的理论化。第一,如果我们能将问题分解成满足香农假设的次级问题,便可以使用香农的原理。第二,如果我们的问题跟香农的传送问题相似但不能满足他的假设,那么假如我们能够利用自己的数据证实一组新的假设,就可能导出一种与香农的命题平等的理论。第三,我们可以采用香农的假设本身,并根据香农假设的假说进行研究(p．295)。