楊 正

引言

人臉識(shí)別(Face Recognition Technology, FRT)是指能夠識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中主體身份的數(shù)字技術(shù)[1]。近年來(lái),隨著以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息通信技術(shù)的普及應(yīng)用,人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為最為常見(jiàn)且應(yīng)用最為廣泛的生物識(shí)別方法之一[2]。這一技術(shù)的使用,一方面確實(shí)讓人們的身份識(shí)別更為便利及更具安全保障;另一方面也暴露了各種潛在的和現(xiàn)實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)[3]。且隨著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步推廣,應(yīng)用人臉識(shí)別而引發(fā)的隱私安全等相關(guān)問(wèn)題進(jìn)一步凸顯,公眾對(duì)其應(yīng)用的擔(dān)憂也進(jìn)一步加劇[3]。2021年7月,中華人民共和國(guó)最高人民法院頒布了《關(guān)于審理使用人臉識(shí)別技術(shù)處理個(gè)人信息相關(guān)民事案件適用法律若干問(wèn)題的規(guī)定》的司法解釋,進(jìn)一步將人臉識(shí)別的公共應(yīng)用推向公共輿論的熱點(diǎn)。感知其利益,但擔(dān)憂其風(fēng)險(xiǎn)成了當(dāng)下公眾面對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的復(fù)雜情緒狀態(tài)。公眾對(duì)待人臉識(shí)別這一爭(zhēng)議性科技的具體態(tài)度與情感,目前學(xué)界尚未出現(xiàn)全面而深入的探討。部分研究通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式對(duì)影響公眾人臉識(shí)別態(tài)度的可能因素進(jìn)行了探究與分析[2,4],但在全面展現(xiàn)我國(guó)公眾人臉識(shí)別技術(shù)的情感與態(tài)度,以及展現(xiàn)其正負(fù)面情感的相關(guān)維度方面的研究尚顯不足。在此背景下,深入描繪并探討中國(guó)公眾人臉識(shí)別的態(tài)度認(rèn)識(shí)與情感偏向?qū)?duì)進(jìn)一步合理推廣與應(yīng)用該技術(shù)具有重要意義。對(duì)此,本文以微博大數(shù)據(jù)為資料,采用情感分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析以及LDA主題模型分析的方法,以技術(shù)的具身體用及離身認(rèn)知為切入點(diǎn)對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行分析,以期探討我國(guó)公眾對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的態(tài)度認(rèn)知產(chǎn)生路徑及其原因。

一、人臉識(shí)別的公眾態(tài)度及認(rèn)知研究

基于人臉信息以及人臉識(shí)別技術(shù)的相關(guān)法律背景,目前國(guó)內(nèi)對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究對(duì)象主要分為數(shù)據(jù)提供者、數(shù)據(jù)控制者、數(shù)據(jù)使用者與監(jiān)管者[5]。過(guò)往國(guó)內(nèi)的研究大多是從“數(shù)據(jù)控制者”視角出發(fā),強(qiáng)調(diào)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與技術(shù)優(yōu)化來(lái)提升人臉識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品的合規(guī)性以及其服務(wù)的透明性,例如不斷更新人臉識(shí)別背后的算法模型以及持續(xù)關(guān)注該技術(shù)識(shí)別過(guò)程中個(gè)人信息的整合與計(jì)算方式等[1,6];或是以“監(jiān)管者”視角,強(qiáng)調(diào)調(diào)整更新人臉識(shí)別技術(shù)的諸多使用規(guī)則的兼容性與動(dòng)態(tài)性,以此提升人臉識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)入場(chǎng)景的適配性[2,7,8]。上述視角均是以技術(shù)優(yōu)化為核心導(dǎo)向的人臉識(shí)別技術(shù)治理方案,試圖以規(guī)范技術(shù)及其使用場(chǎng)景來(lái)不斷提升人臉識(shí)別技術(shù)的規(guī)范應(yīng)用與合理發(fā)展,而從數(shù)據(jù)提供者,即公眾主體角度出發(fā)的人臉識(shí)別技術(shù)治理的相關(guān)研究則略顯不足。Ada Lovelace Institute(2019)[9]指出:其實(shí)很少有公眾對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)有深入或知情的了解,很少有受訪者知道面部識(shí)別技術(shù)被用于警務(wù)和機(jī)場(chǎng)之外的場(chǎng)景,僅15%的受訪者了解面部識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于一些工作場(chǎng)所、商店和商業(yè)場(chǎng)所。公眾作為信息數(shù)據(jù)的提供者,以及技術(shù)最直接的使用者和感受者,技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)直接作用于公眾,那么公眾對(duì)技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用也應(yīng)該有直接的發(fā)言權(quán)[10],但在探索相應(yīng)技術(shù)發(fā)展與治理的路徑時(shí)卻很少將公眾對(duì)于該技術(shù)的真實(shí)感受與態(tài)度認(rèn)知納作參考因素。

公眾對(duì)待技術(shù)的態(tài)度對(duì)于技術(shù)的應(yīng)用、發(fā)展與治理具有重要意義,且這些態(tài)度在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代更加容易被表達(dá)與激化。在國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)境中,公眾會(huì)更多地去評(píng)議與自身生活、經(jīng)驗(yàn)息息相關(guān)的事件,以其自身個(gè)人化的表達(dá)參與相對(duì)宏大的議題與政策的討論之中[11]。社交媒體更是為公眾參與提供了更加廣泛的討論空間,并進(jìn)一步建構(gòu)出中國(guó)公眾關(guān)于爭(zhēng)議性科技議題的公共話語(yǔ)空間[12,13]。而從社交媒體的信息內(nèi)容來(lái)看,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及以及網(wǎng)民數(shù)量的增加,諸多爭(zhēng)議性的話題在技術(shù)迭代發(fā)展的催化下被進(jìn)一步“社會(huì)化”與“極端化”[14],從而呈現(xiàn)出更為復(fù)雜且多元的表征。例如,當(dāng)轉(zhuǎn)基因技術(shù)越來(lái)越受到社會(huì)關(guān)注時(shí),微博中關(guān)于轉(zhuǎn)基因的討論會(huì)充斥大量的比較、猜測(cè)乃至陰謀論,其爭(zhēng)論的社會(huì)意義甚至已然超越其技術(shù)意義[15]。因此,把握社交媒體環(huán)境下公眾對(duì)于特定技術(shù),尤其是爭(zhēng)議性技術(shù)的話語(yǔ)表征與情感傾向不僅有助于我們了解公眾對(duì)該技術(shù)的認(rèn)知與態(tài)度以及進(jìn)一步推動(dòng)該技術(shù)的社會(huì)治理與發(fā)展,還有利于我們就相應(yīng)技術(shù)建立更加健康與合理的公眾輿論空間提供豐富的證據(jù)資料。在這一研究方向上,已有不少學(xué)者在相應(yīng)的爭(zhēng)議性科技領(lǐng)域,以建立能夠與公眾對(duì)話并能實(shí)現(xiàn)公眾參與的治理模式為目的,將公眾的技術(shù)態(tài)度作為主要的關(guān)注點(diǎn)展開具體研究,例如轉(zhuǎn)基因、核能等,并發(fā)現(xiàn)若意圖提升技術(shù)普及的速度,擴(kuò)大技術(shù)應(yīng)用的廣度,則將公眾接受度作為評(píng)判決策優(yōu)劣的重要標(biāo)尺十分必要[16]。

回歸到人臉識(shí)別技術(shù),其作為搭載互聯(lián)網(wǎng)與人工智能的標(biāo)桿性技術(shù),由于具有生物信息獲取、識(shí)別以及利用等技術(shù)特征而飽受爭(zhēng)議。信息技術(shù)的接受度和信任度一直是信息系統(tǒng)研究和實(shí)踐的優(yōu)先問(wèn)題之一,終端用戶的感知和行為反應(yīng)同樣是相關(guān)技術(shù)優(yōu)化的重要考慮因素[17]。因此,早期的研究多是以公眾態(tài)度作為直接研究對(duì)象來(lái)調(diào)查人臉識(shí)別技術(shù)的公眾使用意愿。如A. Krupp等采用問(wèn)卷調(diào)查對(duì)德國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別的接受度進(jìn)行代表性調(diào)查,發(fā)現(xiàn)僅有不到三分之一的人認(rèn)可人臉識(shí)別技術(shù),于是呼吁加強(qiáng)德國(guó)公眾關(guān)于人臉識(shí)別知識(shí)的普及[18]。隨著人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用場(chǎng)景不斷深化,后續(xù)的態(tài)度研究多以建立公眾感知、使用情境等因素與技術(shù)使用行為之間的關(guān)聯(lián)為主。在公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的基本態(tài)度與使用意愿及進(jìn)一步的公眾感知的影響因素的研究中,學(xué)者們發(fā)現(xiàn)公眾對(duì)待人臉識(shí)別的態(tài)度與情感是高度情景化且具有人口統(tǒng)計(jì)學(xué)偏向的,例如相較于其他國(guó)家,中國(guó)公民對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的接受程度是最高的[4,19],且公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的支持態(tài)度在很大程度上來(lái)自對(duì)于該技術(shù)用途認(rèn)知及具體使用或政府信任[20]。

然而無(wú)論是對(duì)于公眾人臉識(shí)別態(tài)度的直接調(diào)查還是間接的影響因素分析,所有的研究都指向一個(gè)方向,即在當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)公眾生活的滲透已經(jīng)到了不得不考慮公眾意見(jiàn)的態(tài)勢(shì)下[18],將“公眾聲音”納入實(shí)時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的監(jiān)管決策與場(chǎng)景應(yīng)用是具有重要意義的[21]。國(guó)外對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)公眾態(tài)度的研究已經(jīng)從基本的公眾態(tài)度調(diào)查過(guò)渡到技術(shù)使用場(chǎng)景的態(tài)度預(yù)測(cè),如此的研究轉(zhuǎn)向能夠更好地實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展決策中的公眾參與。但以中國(guó)公眾作為研究對(duì)象的態(tài)度研究并不多見(jiàn),且大多停留在基本態(tài)度的描述上,缺乏更為全面且深入的描繪與分析[2,4,22]。普及技術(shù)并確保技術(shù)的使用長(zhǎng)期處于可控的風(fēng)險(xiǎn)范圍之內(nèi),有必要了解公眾對(duì)于技術(shù)的實(shí)際感知與意愿,提升公共決策空間的開放性。但在人臉識(shí)別領(lǐng)域內(nèi),公眾態(tài)度及認(rèn)知方向并未得到相應(yīng)的重視,更未在技術(shù)治理與發(fā)展的重大決策中納入公眾態(tài)度這一影響因素。因此,有必要就此問(wèn)題展開更為全面且深入的研究與分析。

二、技術(shù)烏托邦與具身體認(rèn):爭(zhēng)議性技術(shù)的公眾態(tài)度與情感

公眾對(duì)于新技術(shù),尤其是AI、人臉識(shí)別等具有一定爭(zhēng)議性的技術(shù)的態(tài)度總是被發(fā)現(xiàn)具有明顯的兩極分化[23]。不同的技術(shù)態(tài)度對(duì)于其技術(shù)的最終接受與社會(huì)使用有著明顯的差異性影響。其中,影響公眾技術(shù)態(tài)度的因素被發(fā)現(xiàn)是極其多元的,包括公眾的教育水平、科學(xué)素養(yǎng)、生活經(jīng)驗(yàn)、信息接觸、媒體引導(dǎo)、社會(huì)文化背景、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等[16,24]。其中,對(duì)于技術(shù)的“使用”被發(fā)現(xiàn)是其中一個(gè)重要的維度。

自20世紀(jì)80年代以來(lái),隨著第二代認(rèn)知科學(xué)——具身認(rèn)知(embodied cognition)科學(xué)的興起,“思維來(lái)源于身體經(jīng)驗(yàn)”的認(rèn)知逐漸被證實(shí)[25,26]。學(xué)者們認(rèn)為人的身體是在世界上獨(dú)立存在的媒介物,人們對(duì)于世界的認(rèn)識(shí)并非世界的鏡像,而是身體構(gòu)造和身體感覺(jué)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)塑造出來(lái)的[27]。因此,對(duì)于技術(shù)的“使用”或身體介入被認(rèn)為是塑造公眾技術(shù)認(rèn)知的重要維度。對(duì)技術(shù)的認(rèn)知與身體體認(rèn)之間被認(rèn)為存在不可割裂的關(guān)系[28]。這進(jìn)一步被總結(jié)為對(duì)待技術(shù)的“體驗(yàn)認(rèn)知”[27]或“認(rèn)知的涉身性”?？傊?“使用”場(chǎng)景下的具身體認(rèn)被認(rèn)為會(huì)顯著影響公眾對(duì)待所體認(rèn)的技術(shù)的態(tài)度。

但身體介入或具身體認(rèn)對(duì)于公眾技術(shù)態(tài)度的影響目前尚未有定論。部分學(xué)者認(rèn)為技術(shù)的發(fā)展讓我們的肉身器官在對(duì)技術(shù)的使用中產(chǎn)生器官功能的轉(zhuǎn)換與異化,從而產(chǎn)生對(duì)于技術(shù)的使用恐懼。尤其是肉身器官的原有功能被技術(shù)遮蔽,而又在另一維度去蔽的情況下[29]?；貧w到人臉識(shí)別技術(shù),人臉作為人原本的感覺(jué)識(shí)別器官在技術(shù)作用下轉(zhuǎn)換、異化為被識(shí)別的對(duì)象,在識(shí)別與被識(shí)別的對(duì)象轉(zhuǎn)換中實(shí)現(xiàn)了技術(shù)身體的去蔽與遮蔽,從而導(dǎo)致了公眾具身體認(rèn)中的不安與恐懼。但也有研究指出,對(duì)于具有爭(zhēng)議性的技術(shù)而言,身體介入或具身體認(rèn)是消弭其技術(shù)恐懼的靈丹妙藥[30]。在具體使用的過(guò)程中,公眾可以獲取關(guān)于技術(shù)的確定性感知,從而消除其對(duì)于特定技術(shù)的不安感[31]。例如,就轉(zhuǎn)基因技術(shù)而言,試吃轉(zhuǎn)基因食品、參與轉(zhuǎn)基因生產(chǎn),以身體介入轉(zhuǎn)基因技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化被認(rèn)為是轉(zhuǎn)變公眾關(guān)于轉(zhuǎn)基因態(tài)度的重要渠道[32]。但身體介入到底在何種程度上影響公眾對(duì)特定爭(zhēng)議性技術(shù)的態(tài)度,目前依舊尚未存在統(tǒng)一的回答。

除了具身化的體認(rèn)外,對(duì)待技術(shù),尤其是爭(zhēng)議性技術(shù)的態(tài)度被認(rèn)為還受到公眾對(duì)待技術(shù)控制與社會(huì)賦權(quán)的想象與期待的影響[33]。而這種想象與期待在社會(huì)中集中表現(xiàn)為一種崇拜技術(shù)力量的技術(shù)烏托邦主義(techno-utopianism)[34]。這種技術(shù)烏托邦主義幻想技術(shù)可以幫助人類構(gòu)建未來(lái)烏托邦式的美好社會(huì),且呈現(xiàn)出明顯的社會(huì)集體性[35]。研究指出,中國(guó)社會(huì)常常對(duì)一系列高新技術(shù),如5G技術(shù)、人工智能等抱有集體性積極技術(shù)想象[36];且這樣的一種集體性的積極想象往往會(huì)與對(duì)國(guó)家的身份想象相糾合,進(jìn)一步成為對(duì)民族或國(guó)家驕傲的想象來(lái)源[13]。這樣一種集體性的積極想象同時(shí)被認(rèn)為是一種基于對(duì)技術(shù)的非個(gè)體性身體介入的遠(yuǎn)程幻想[36]。公眾以集體性的身份被引入關(guān)于這些技術(shù)的宏大敘事中,從而在非具身的體認(rèn)下被建構(gòu)出對(duì)于特定技術(shù)的積極認(rèn)知。例如,Zeng等人(2022)指出,中國(guó)媒體對(duì)于AI技術(shù)的敘事及中國(guó)公眾對(duì)于AI技術(shù)的認(rèn)知與基于技術(shù)的“中國(guó)夢(mèng)”的宏大政治敘事緊密相關(guān),頻繁接觸此類宏大敘事的公眾更易于產(chǎn)生對(duì)于AI技術(shù)的集體性積極想象[36]。全球的調(diào)研結(jié)果也指出,中國(guó)公眾在“對(duì)待科學(xué)技術(shù)使得人民生活更加健康、簡(jiǎn)易和舒適”的認(rèn)可上在49個(gè)受訪國(guó)家中排第二名;即便中國(guó)公眾對(duì)于相關(guān)技術(shù)的知識(shí)、素養(yǎng)排名靠后[37]。這類框架與技術(shù)烏托邦的積極幻想被發(fā)現(xiàn)也同樣存在于中國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的認(rèn)知中:中國(guó)公眾在集體性身份下普遍期待著人臉識(shí)別技術(shù)可以給社會(huì)帶來(lái)更加穩(wěn)定與安全的保障[11],即便他們認(rèn)為自己并沒(méi)有主動(dòng)使用或介入過(guò)此類技術(shù)。

身體的介入或遠(yuǎn)離對(duì)于公眾技術(shù)態(tài)度的影響目前仍處于不甚明朗的狀態(tài)。身體經(jīng)驗(yàn)與認(rèn)知程序之間的范式、路徑方面也缺乏統(tǒng)一的回答[28]。身體的介入到底是更容易帶來(lái)主體性回歸基礎(chǔ)上的技術(shù)恐懼還是體用后的風(fēng)險(xiǎn)消弭?身體的疏離是會(huì)帶來(lái)遠(yuǎn)程烏托邦式的集體關(guān)照還是缺乏使用的技術(shù)陌生?這些問(wèn)題尚未得到充分回答。加之身體介入本身就是高度情景化的[26],對(duì)于不同技術(shù)的具身體認(rèn)及其認(rèn)知影響必定有所不同。因此,在面對(duì)精細(xì)度不斷發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景不斷深化、公眾討論日益高漲的人臉識(shí)別技術(shù),我們當(dāng)前還沒(méi)有相應(yīng)準(zhǔn)確的回答。但可以肯定的一點(diǎn)是,“具身”或“離身”對(duì)于公眾技術(shù)態(tài)度的影響是巨大的。因此,結(jié)合前文所探討的公眾態(tài)度對(duì)于技術(shù)推廣與治理的重要影響,我們提出了如下核心研究問(wèn)題:

RQ1:中國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別的態(tài)度及情感如何?

RQ2:中國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別的正負(fù)面情感分別圍繞哪些維度展開?

RQ3:具身或離身在中國(guó)公眾人臉識(shí)別態(tài)度與情感建構(gòu)中發(fā)揮著怎樣的作用?

三、研究方法

(一)研究數(shù)據(jù)采集與描述

目前,微博已經(jīng)成為中國(guó)公眾參與社會(huì)性事務(wù)的重要平臺(tái)。相關(guān)研究也已指出微博平臺(tái)已然建構(gòu)出了中國(guó)公眾面對(duì)一系列爭(zhēng)議性科技議題時(shí)的公共話語(yǔ)空間[11];大量的有關(guān)爭(zhēng)議性科技議題公眾態(tài)度的研究也以微博數(shù)據(jù)為資料進(jìn)行分析與探究[38,39]。因此,本文也選取了微博平臺(tái)作為中國(guó)公眾人臉識(shí)別技術(shù)的態(tài)度與情感分析的數(shù)據(jù)來(lái)源平臺(tái),并以“人臉識(shí)別”為搜索關(guān)鍵詞,通過(guò)GooSeeker大數(shù)據(jù)采集工具爬取了2021年1月1日到2022年10月31日這22個(gè)月期間有關(guān)人臉識(shí)別的相關(guān)微博數(shù)據(jù)。在進(jìn)行去重及數(shù)據(jù)過(guò)濾后,最終得到168 570條有效微博文本數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)總量與Guan &Chen(2023)研究中所采集的數(shù)據(jù)總量較為匹配(2020年11月1日至2021年4月30日,6個(gè)月共45 768條)[11]。這些數(shù)據(jù)將成為后續(xù)研究的分析對(duì)象。

(二)情感分析

針對(duì)研究問(wèn)題1與研究問(wèn)題2中的情感問(wèn)題,本文主要采用了基于大數(shù)據(jù)的情感分析方法。情感分析(sentiment analysis)又被稱為情感或觀點(diǎn)挖掘(emotion/opinion mining),是指使用自然語(yǔ)言處理、文本分析、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等方法對(duì)帶有情感色彩的文本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、歸納、處理的研究方法[40]。隨著社交媒體的發(fā)展,目前已有大量研究開始著手于推特或中文微博的情感分析問(wèn)題[41]。通過(guò)將文本中的詞匯定義為積極、消極或中性,情感分析可以有效地幫助我們衡量社交媒體用戶對(duì)于某一特定事件的態(tài)度。這一研究也被大量應(yīng)用在探討公眾對(duì)于某一特定爭(zhēng)議性科技議題的態(tài)度認(rèn)知與情感偏向的分析上,如轉(zhuǎn)基因[42]、氣候變化[43]等。

本文通過(guò)使用ROST-CM6.0軟件中的中文語(yǔ)言情感分析功能,分析每條微博中的正負(fù)面情感情況。該軟件基于情感詞典匹配與加權(quán)計(jì)算的方法得出每一條微博最后的情感得分情況,并對(duì)其從-100至100進(jìn)行賦值。分值越高則表明情緒越傾向于正面,反之則表明更傾向于負(fù)面。通過(guò)對(duì)所收集的168 570條有效文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,可以初步得出中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的基本態(tài)度傾向。此外,我們還進(jìn)一步以每10天為一個(gè)單位,統(tǒng)計(jì)該時(shí)間單位內(nèi)具有正負(fù)面情感微博的占比情況,并進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行歷時(shí)性分析,以期窺探在近2年的時(shí)間內(nèi),中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的變化態(tài)勢(shì)。

(三)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析與LDA主題模型分析

針對(duì)研究問(wèn)題2的后半部分與研究問(wèn)題3,我們主要采用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析方法。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析(semantic network analysis)是指用網(wǎng)絡(luò)化形式來(lái)定義詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系的分析方法,其在1973年由美國(guó)學(xué)者司馬賀所提出。其基本原理是以句子為基本單位,以句子中的詞的概念為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),以溝通節(jié)點(diǎn)之間的有向弧來(lái)表示概念與概念之間的語(yǔ)義關(guān)系,并最終構(gòu)成一個(gè)彼此相連的網(wǎng)絡(luò),以理解文本的語(yǔ)義[44]。這種方法目前被廣泛地應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、情報(bào)分析、文本理解等領(lǐng)域?！皬男g(shù)的角度來(lái)說(shuō),語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)現(xiàn)了傳播學(xué)研究探求文本的表意、修辭與社會(huì)動(dòng)因的研究目的。”[45]尤其是在面對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的超出傳統(tǒng)人工編碼能力范疇的語(yǔ)義理解與分析時(shí),“語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析不僅可以客觀地呈現(xiàn)文本生產(chǎn)者認(rèn)知中的表意,還可以幫助展現(xiàn)認(rèn)知產(chǎn)生的邏輯推理過(guò)程”[45],因此可以幫助我們更好地理解中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別的態(tài)度是如何展開的。他們對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的正負(fù)面情緒又是聚焦于哪些方面?針對(duì)后一個(gè)問(wèn)題我們結(jié)合情感分析的結(jié)果,分別對(duì)所得到的正面情感文本與負(fù)面情感文本進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析。

在具體操作步驟上,本文采用python語(yǔ)言中的Jieba包的中文分詞功能進(jìn)行處理,并在剔除標(biāo)點(diǎn)以及emoji等符號(hào)后,通過(guò)Excel中的分列功能自動(dòng)將分詞后的文本設(shè)置成語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析所需的以句為單位,以詞為節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)形式。通過(guò)導(dǎo)入Gephi0.92并使用ForceAtlas2的布局(layout)功能,最終生成中國(guó)公眾人臉識(shí)別技術(shù)討論正負(fù)面情感的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。最終,在刪除網(wǎng)絡(luò)中虛詞、助詞等無(wú)實(shí)在意義的節(jié)點(diǎn)后,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)中心度排名前100的詞將會(huì)被顯示標(biāo)簽與統(tǒng)計(jì)。但僅僅使用Gephi的節(jié)點(diǎn)中心度計(jì)算難以有效度量文本中的主題呈現(xiàn)情況,對(duì)此,我們進(jìn)一步引入了LDA主題模型分析方法。

LDA作為非監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,是通過(guò)一系列主題以服從多項(xiàng)式分布的形式生成每個(gè)文本,再?gòu)倪@些主題中同樣以服從多項(xiàng)式分布的方式抽樣出每個(gè)單詞,由此構(gòu)成該模型圍繞主題生成文本的過(guò)程。其在具體的分析過(guò)程中使用詞袋模型進(jìn)行文檔的主題分布推測(cè),從而可以集中每篇文檔的主題,并以概率分布的形式給出主題聚類分布結(jié)果。本文在使用Jieba進(jìn)行分詞后,通過(guò)IF-IDF算法對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,獲得更為精確的主題詞進(jìn)行LDA詞袋模型構(gòu)建,最終通過(guò)Pysql庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,并使用Gensim庫(kù)進(jìn)行話題模型建構(gòu)[46]。

四、數(shù)據(jù)分析

(一)穩(wěn)定的態(tài)度與更為積極的假象

整體穩(wěn)定而正面的態(tài)度傾向表明兩個(gè)主要結(jié)論。第一,從整體而言,公眾態(tài)度的穩(wěn)定與缺乏面向積極或消極的歷時(shí)性變化,表明目前尚未存在有力的外部干預(yù)力量改變中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別的整體態(tài)度,如政策介入或科普介入。雖然大量研究與政策文本均強(qiáng)調(diào)“要加強(qiáng)人臉識(shí)別技術(shù)的科普和宣傳力度,打消公眾不必要的顧慮”,以期通過(guò)科普介入的手段提高公眾對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的接受度與積極情感。但就微博的歷時(shí)性數(shù)據(jù)而言,公眾態(tài)度在近兩年的時(shí)間內(nèi)并沒(méi)得到有效改善。第二,雖然微博數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出積極情緒高于消極情緒的結(jié)果,但由于微博自身的審核機(jī)制、刪除機(jī)制以及政府、企業(yè)等所主導(dǎo)的大量宣傳、軟文類文本數(shù)據(jù)的介入,微博場(chǎng)域中文本的情感較之公眾真實(shí)的情感容易呈現(xiàn)偏向正面或積極的誤區(qū)。因此,雖然情感分析的結(jié)果表明中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別的態(tài)度可能呈現(xiàn)出更為積極的態(tài)勢(shì),但這一結(jié)果的準(zhǔn)確性并不適宜高估。不過(guò),穩(wěn)定的態(tài)度表征表明公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的關(guān)注點(diǎn)可能存在較為一致的連續(xù)性,可以為我們后續(xù)進(jìn)行基于積極情緒和消極情緒的分類主題研究提供更為穩(wěn)健的數(shù)據(jù)來(lái)源。

(二)不同的情緒表達(dá),不同的主題關(guān)切

為了回應(yīng)研究問(wèn)題2:中國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別的正負(fù)面情感分別圍繞哪些維度展開?我們將所有文本數(shù)據(jù)中積極情緒數(shù)據(jù)(87 355條)和消極情緒數(shù)據(jù)(37 092條)從總文本中提取出來(lái),并對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析及LDA主題模型分析,以期更為全面地探究中國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別的正負(fù)面情感的關(guān)注點(diǎn)。

在去除一系列無(wú)意義虛詞、連詞、數(shù)量詞等停用詞后,我們通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析的節(jié)點(diǎn)中心度計(jì)算方法,統(tǒng)計(jì)出積極語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與消極語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)中心度最高的30個(gè)關(guān)鍵詞(見(jiàn)表1)。從關(guān)鍵詞表中可以發(fā)現(xiàn),除了一系列相同的基本主題詞,如“人臉識(shí)別”“手機(jī)”外,關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極語(yǔ)義與消極語(yǔ)義呈現(xiàn)了顯著不同的主題關(guān)切。具體而言,在積極語(yǔ)義中,大量高頻關(guān)鍵詞如“華為”“手機(jī)”“智能”“蘋果”“系統(tǒng)”“微博”“智慧”“科技”等,大多是圍繞人臉識(shí)別技術(shù)本身及其軟硬件載體展開;而在消極語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的大量高頻關(guān)鍵詞,如“今天”“最近”“現(xiàn)在”“每次”“剛剛”“昨天”“早上”等,則大多圍繞人臉識(shí)別技術(shù)在日常生活中的應(yīng)用場(chǎng)景展開。據(jù)此,我們可以推斷公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極態(tài)度大多建立在一種脫離日常生活的技術(shù)感知上,關(guān)注點(diǎn)大多聚焦于技術(shù)知識(shí)與軟硬件載體上;而對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的消極或擔(dān)憂情緒則更多建立在個(gè)人日常生活與人臉識(shí)別技術(shù)的碰撞上,是技術(shù)落地于具體生活中而造成的影響。正如以下積極與消極微博的案例:

表1 微博公眾人臉識(shí)別技術(shù)積極情緒與消極情緒語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞

積極情緒案例:“2021年的愿望:希望能出一款能讓百姓說(shuō)實(shí)話,不會(huì)被封號(hào)(的)視頻APP,讓上面的領(lǐng)導(dǎo)能更直接的了解底層百姓的真實(shí)情況。(登陸APP需真實(shí)信息,實(shí)名認(rèn)證,人臉識(shí)別,以免有人捏造事實(shí),無(wú)法查找)”

消極情緒案例:“前段時(shí)間小區(qū)物業(yè)突然在樓下貼了張告示通知要裝人臉識(shí)別門禁”(小區(qū)居民開始質(zhì)疑詢問(wèn))“有沒(méi)有更加安全的方法使我們進(jìn)門?”“沒(méi)?！薄半[私問(wèn)題怎么解決?”“可選,非強(qiáng)制。”“就你事多。”……

為了進(jìn)一步驗(yàn)證與補(bǔ)充語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果,我們進(jìn)一步通過(guò)LDA主題模型方法對(duì)積極情緒文本與消極情緒文本分別進(jìn)行了處理。根據(jù)Perplexity主題數(shù)量確定方法,發(fā)現(xiàn)積極情緒文本與消極情緒文本的最佳主題數(shù)量分別為3個(gè)與2個(gè)(見(jiàn)圖1)。但為了保證兩種情緒文本主題的比較準(zhǔn)確性,在此向下取2個(gè)主題單位,并依照2個(gè)主題單位數(shù)量對(duì)兩種情緒文本進(jìn)行LDA主題模型分析,最后得出表2的數(shù)據(jù)結(jié)果。根據(jù)LDA主題模型自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出的每一主題的30個(gè)核心關(guān)鍵詞,可以將得到的4個(gè)主題歸納為:積極情緒主題1:技術(shù)載體與宣傳,主要圍繞人臉識(shí)別技術(shù)的軟硬件載體及相關(guān)商業(yè)宣傳展開;積極情緒主題2:元技術(shù)認(rèn)可,主要圍繞人臉識(shí)別技術(shù)本身、應(yīng)用原理及相關(guān)功能展開;消極情緒主題1:應(yīng)用場(chǎng)景恐懼,主要圍繞銀行、學(xué)校、游戲等具體的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景及其應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)展開;消極情緒主題2:負(fù)面新聞感知,主要圍繞一系列有關(guān)人臉識(shí)別的負(fù)面新聞報(bào)道展開,例如“sky光遇黑市”“男子遠(yuǎn)程刷臉轉(zhuǎn)走238萬(wàn)”等。

圖1 微博公眾人臉識(shí)別態(tài)度積極情緒(左)與消極情緒(右)主題模型數(shù)量

表2 微博公眾人臉識(shí)別態(tài)度積極情緒與消極情緒主題及關(guān)鍵詞

LDA主題模型分析與語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析呈現(xiàn)了較為一致的結(jié)果,即在微博場(chǎng)域下我國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極情緒認(rèn)知大多圍繞遠(yuǎn)離日常生活場(chǎng)景的技術(shù)知識(shí)、功能及相關(guān)軟硬件載體方面展開?！爸悄堋薄爸腔邸薄翱萍肌背蔀槠涓兄⒎Q贊人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用及相關(guān)宣傳的核心落腳點(diǎn)。但落實(shí)到具體的生活場(chǎng)景則相對(duì)較為缺乏,且僅集中呈現(xiàn)在微觀“門鎖”與宏觀“疫情”兩個(gè)主題上。而反觀消極情緒的展開,則更多圍繞著個(gè)人的日常消費(fèi)及娛樂(lè)生活的場(chǎng)景與行為,如“身份證”“客服”“銀行”“學(xué)校”“小區(qū)”“游戲”“物業(yè)”“認(rèn)證”“微信”“QQ”等。即使是關(guān)于負(fù)面新聞的感知,也大多圍繞社會(huì)生活類新聞?wù)归_,而非積極情緒中的“技術(shù)突破類”新聞或“商業(yè)宣傳類”新聞,如“人臉識(shí)別技術(shù)助力‘智慧戰(zhàn)疫’”“德施曼鎖定迪麗熱巴每一面”等。因此,就技術(shù)-生活關(guān)系而言,中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的積極情緒較之消極情緒呈現(xiàn)更為遙遠(yuǎn)、離身的特征,而消極情緒則呈現(xiàn)一種更為生活場(chǎng)景導(dǎo)向的、具身化感知的特征。

對(duì)此,回歸本研究提出的三個(gè)研究問(wèn)題,目前我們已經(jīng)初步得出相關(guān)回答:在微博這一公共場(chǎng)域中,中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別的態(tài)度可能偏向于積極且較為穩(wěn)定的態(tài)勢(shì),但這一積極情緒的準(zhǔn)確性不宜高估。中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的正負(fù)面態(tài)度分別圍繞不同的主題展開,具體而言,正面情緒更多圍繞技術(shù)本身、技術(shù)功能及其軟硬件載體展開,同時(shí)附帶一定的商業(yè)化宣傳;而消極情緒則更多圍繞有關(guān)人臉識(shí)別的生活應(yīng)用場(chǎng)景與使用體驗(yàn),以及相關(guān)的負(fù)面新聞?wù)归_。在積極情緒與消極情緒主題建構(gòu)的差異中,具身與離身分別發(fā)揮著十分重要的作用,即呈現(xiàn)出中國(guó)公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)的遠(yuǎn)離生活應(yīng)用場(chǎng)景的“離身認(rèn)可”與以生活化場(chǎng)景應(yīng)用為導(dǎo)向的“具身恐懼”之間的區(qū)隔。

五、討論:爭(zhēng)議性技術(shù)的離身認(rèn)可、具身恐懼及身份想象

情感分析和主題模型分析的結(jié)果表明,在感知爭(zhēng)議性技術(shù),并對(duì)其生成相應(yīng)情感時(shí),公眾對(duì)于技術(shù)的身體介入或遠(yuǎn)離,切實(shí)地產(chǎn)生著顯著且深刻的影響。具體就人臉識(shí)別技術(shù)而言,具身的技術(shù)使用與體感正如學(xué)者所言,會(huì)將人臉作為人原本的感覺(jué)識(shí)別器官在技術(shù)作用下轉(zhuǎn)換、異化為被識(shí)別的對(duì)象,從而在技術(shù)身體的去蔽與遮蔽之中,導(dǎo)致了公眾的不安與恐懼[29]。這種“越使用、越恐懼”的心態(tài)也被發(fā)現(xiàn)普遍存在于公眾對(duì)于一些具有倫理缺陷或使用黑箱的技術(shù)態(tài)度上,例如武器[47]、基因生物技術(shù)[48]等。倫理道德上的不完滿及對(duì)技術(shù)內(nèi)嵌邏輯的不了解,都使得公眾在使用或體感這些技術(shù)時(shí)傾向于同時(shí)產(chǎn)生對(duì)于技術(shù)本身現(xiàn)實(shí)效用的驚嘆及可能濫用的恐懼[48]。放置在人臉識(shí)別技術(shù)上就著重體現(xiàn)于公眾在生活應(yīng)用場(chǎng)景中具身體感該技術(shù)的便利時(shí),會(huì)進(jìn)一步誘發(fā)其對(duì)于這種“便利”應(yīng)用在自身上的恐懼及技術(shù)一旦出現(xiàn)漏洞的擔(dān)憂。而相反,當(dāng)這種技術(shù)處于某種遙遠(yuǎn)的時(shí)空時(shí),公眾對(duì)其的認(rèn)知?jiǎng)t更多來(lái)自相應(yīng)的知識(shí)普及與技術(shù)宣傳。而無(wú)論是知識(shí)普及還是技術(shù)宣傳,其技術(shù)本位都是基于一種贊揚(yáng)的基調(diào)?！案玫乇Ｕ习踩薄案行У刈坟?zé)犯罪”都是人臉識(shí)別技術(shù)獲取公眾認(rèn)可時(shí)使用的口號(hào)。但這種宣傳大多是以一種集體性的幻想,建構(gòu)一種崇拜技術(shù)力量的技術(shù)烏托邦主義(techno-utopianism)的形式出現(xiàn)的[34]。在這種烏托邦主義中,個(gè)體無(wú)需知曉或具身體感這種技術(shù)的細(xì)節(jié),只需沉浸于關(guān)于這種技術(shù)的宏大敘事中,建構(gòu)關(guān)于這種技術(shù)可能帶來(lái)美好生活的遠(yuǎn)程幻想。而“安全”“犯罪”,乃至“智能”“科技”以及“科學(xué)技術(shù)使得人民生活更加健康、簡(jiǎn)易和舒適”到底與其具體的生活之間可能存在什么具體的勾連,這種非個(gè)體性身體介入的遠(yuǎn)程幻想并沒(méi)有給出具體答案。但事實(shí)情況就是,公眾是容易陷入這種基于宏大敘事的遠(yuǎn)程幻想中的。這種技術(shù)烏托邦主義的敘事也確實(shí)能夠有效挑起公眾對(duì)該技術(shù)的積極想象與情緒。尤其是面對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)時(shí),“用科技的力量服務(wù)生活”多次出現(xiàn)在人們對(duì)于該技術(shù)的積極想象中,雖然如何使用,如何服務(wù)的路徑公眾似乎并沒(méi)有進(jìn)行細(xì)致討論。

這也就導(dǎo)致了其實(shí)公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的情感生成機(jī)制是存在差異,乃至是割裂的。我們對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極情緒與消極情緒是沿著兩條完全不同的路徑生成的(見(jiàn)圖2)。也即,我們無(wú)法通過(guò)提升積極情緒來(lái)消弭消極情緒。公眾對(duì)于人臉識(shí)別,乃至其他爭(zhēng)議性技術(shù)的技術(shù)烏托邦幻想以及具身使用恐懼可能是同時(shí)發(fā)生與存在的。我們可能會(huì)贊揚(yáng)“人臉識(shí)別技術(shù)推動(dòng)國(guó)家防疫政策的實(shí)施”,但同時(shí)也擔(dān)憂或拒絕“人臉識(shí)別應(yīng)用在我自己的小區(qū)里”。其實(shí)這種情緒的割裂背后進(jìn)一步透露出了公眾在面對(duì)相應(yīng)技術(shù)時(shí)的“身份想象(identity imagination)”。赫茲伯格(Hertzberg)在《想象與身份認(rèn)同》(ImaginationandtheSenseofIdentity)一文中指出,關(guān)于身份的想象就是個(gè)體在面對(duì)外界信息輸入時(shí)關(guān)于“我是誰(shuí)”這一問(wèn)題的想象與回答,而這種想象是存在不對(duì)稱性的(asymmetries)[49]。我們?cè)诿鎸?duì)同一認(rèn)知客體時(shí),可能會(huì)因?yàn)檩斎氲男畔⒉煌?而對(duì)該客體產(chǎn)生不同的自我身份想象。例如,在面對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)時(shí),當(dāng)我們被輸入的信息是基于技術(shù)烏托邦主義的知識(shí)普及或技術(shù)宣傳時(shí),我們其實(shí)就已經(jīng)被賦予了一種無(wú)差別的“公眾”身份。在這種身份想象下,個(gè)體的身體介入變得無(wú)關(guān)緊要。由技術(shù)民族主義催生的去個(gè)體化的認(rèn)知確實(shí)如學(xué)者所言,會(huì)帶給公眾更為普遍的對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)會(huì)帶來(lái)更加穩(wěn)定與安全的保障的期待[17],從而呈現(xiàn)出更為積極的情感表征。而當(dāng)人臉識(shí)別技術(shù)具體出現(xiàn)在我們的生活場(chǎng)景中,需要我們以身體介入去體認(rèn)時(shí),我們關(guān)于自我身份的想象就從宏大的“我們”具體到了個(gè)體的“我”。拉琳娜(Larina)等人總結(jié)了“我文化(I-culture)”和“我們文化(we-culture)”之間的區(qū)別,并指出當(dāng)個(gè)體以“我(I)”的身份思考時(shí),他們會(huì)遵循一種更加謹(jǐn)慎、深思熟慮乃至消極的思維模式;而當(dāng)以“我們(we)”身份思考時(shí)則容易陷入一種極端乃至狂熱的集體主義思緒[50]。當(dāng)我們不得不以身體介入的方式、個(gè)體化地接觸并使用人臉識(shí)別技術(shù)時(shí),“我(I)”的身份想象就會(huì)壓倒來(lái)自技術(shù)宣傳或知識(shí)普及所建構(gòu)的“我們(we)”的身份想象,從而敦促我們以一種更加審慎乃至消極的視角看待人臉識(shí)別技術(shù)。當(dāng)這種技術(shù)存在倫理缺陷及操作黑箱時(shí),則更可能帶來(lái)偏于負(fù)面的消極情緒。

圖2 公眾人臉識(shí)別技術(shù)態(tài)度情緒生成路徑

基于這種技術(shù)/知識(shí)性認(rèn)知和生活應(yīng)用性體感在公眾人臉識(shí)別技術(shù)態(tài)度生成中的功能割裂,我們可以推斷傳統(tǒng)基于技術(shù)科普與宏觀宣傳的方法在改善公眾人臉識(shí)別態(tài)度上的作用可能是有限的。這一結(jié)論也與我們情感分析推斷出的結(jié)論相匹配。具體而言,當(dāng)人臉識(shí)別這一爭(zhēng)議性技術(shù)被置于較宏觀的宣傳體系之中時(shí),公眾的關(guān)注點(diǎn)多聚焦于技術(shù)知識(shí)與軟件載體等落腳于技術(shù)本身的內(nèi)容上,并通過(guò)知識(shí)性和技術(shù)性的特征構(gòu)建起公眾對(duì)于人臉識(shí)別的技術(shù)積極圖景的想象。而在相關(guān)情感生成機(jī)制的差異性,乃至割裂性的背景下,這種想象只能在積極層面放大公眾對(duì)于人臉識(shí)別的贊揚(yáng),而并不能有效消弭公眾對(duì)待人臉識(shí)別技術(shù)態(tài)度的使用恐懼。而真正阻礙公眾對(duì)于爭(zhēng)議性技術(shù)接納的核心要素,其實(shí)并不在對(duì)技術(shù)的贊美,而在于對(duì)技術(shù)的恐懼。傳統(tǒng)認(rèn)知頻繁指出的基于離身知識(shí)普及的“越了解,越不恐懼(the more you learn, the less you fear)”或許在人臉識(shí)別等爭(zhēng)議性科技議題的公眾接受中并不十分有效。這樣一種內(nèi)嵌著科普“缺失模型(deficit model)”的,認(rèn)為公眾只要獲取足夠多遠(yuǎn)程的科學(xué)技術(shù)知識(shí)與信息就自然而然可以消弭其對(duì)技術(shù)恐懼的認(rèn)知極大忽略了公眾的技術(shù)情感生成的割裂路徑。其實(shí),這一觀點(diǎn)的缺陷在多年轉(zhuǎn)基因科普的公眾勸服“失敗”中已經(jīng)得到了總結(jié)。我們?cè)诖罅哭D(zhuǎn)基因技術(shù)科普與宣傳的努力下,已然傾向于做出認(rèn)可轉(zhuǎn)基因技術(shù)對(duì)于國(guó)家農(nóng)業(yè)食品安全、對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的積極圖景想象,并在相關(guān)量表中做出“支持轉(zhuǎn)基因技術(shù)”的自我表達(dá),但這種積極想象與技術(shù)支持并不妨礙我們?cè)诰呱眢w感中拒絕購(gòu)買及食用轉(zhuǎn)基因食品[51]。因此,在技術(shù)情感生成機(jī)制的差異性背景下,想要真正降低或消弭公眾對(duì)于人臉識(shí)別等爭(zhēng)議性科技的恐懼及其他負(fù)面情緒,真正的身體介入、試用與使用或許是更加有效的途徑。改變?cè)械摹霸搅私?越不恐懼(the more you learn, the less you fear)”的技術(shù)宣傳策略,向“越使用,越不恐懼(the more you use/try, the less you fear)”的體用策略轉(zhuǎn)向,或可為爭(zhēng)議性技術(shù)的公眾接受提供新的發(fā)展路徑。當(dāng)然,具身與離身對(duì)于人臉識(shí)別以及其他人工智能技術(shù)的態(tài)度生成,可能存在更為復(fù)雜、多元且交互的機(jī)制。簡(jiǎn)單的“割裂”并不能全面地覆蓋所有的機(jī)制特征。更為“黑箱化”的情感運(yùn)作還需要后續(xù)更為深入且多樣的研究予以補(bǔ)充。

結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)微博公眾討論大數(shù)據(jù)的情感分析及主題分析,發(fā)現(xiàn)了我國(guó)公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)認(rèn)知情感影響因素的割裂性,其具體表現(xiàn)在公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極情緒與消極情緒是沿著兩條完全不同的路徑生成的。公眾對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的積極情緒更多源自集體性技術(shù)烏托邦主義的對(duì)于技術(shù)本身及其社會(huì)功能的離身想象;而其對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的消極情緒則更多源自生活化場(chǎng)景中的具身使用體驗(yàn)。這種情緒生成機(jī)制的割裂進(jìn)一步透露出公眾在面對(duì)相應(yīng)技術(shù)時(shí)關(guān)于“我”和“我們”的不同身份想象。這一結(jié)論首先表明了“身體介入”對(duì)于公眾技術(shù)情感生成的重要影響,并進(jìn)一步提醒我們?cè)谶M(jìn)行相應(yīng)爭(zhēng)議性技術(shù)的公眾推廣時(shí),傳統(tǒng)基于家國(guó)敘事或技術(shù)知識(shí)普及的方法或許只能進(jìn)一步放大公眾的積極情緒,而不能有效地消弭公眾的使用恐懼。想要有效降低公眾的技術(shù)恐懼或其他負(fù)面情緒,強(qiáng)調(diào)身體介入的試用與使用或許更為有效。

這一研究依舊存在一定的缺陷:微博平臺(tái)雖然為我們研究公眾的技術(shù)態(tài)度提供了絕佳的空間環(huán)境,但由于使用者的人群偏向,相關(guān)結(jié)論上升到真正權(quán)威的“公眾態(tài)度”層面依舊存在一定的漏洞;在數(shù)據(jù)范圍上,本研究只涉及了人臉識(shí)別較為火爆的近兩年數(shù)據(jù),缺乏更為宏觀、歷時(shí)的數(shù)據(jù)集;相關(guān)結(jié)論也缺乏跟其他爭(zhēng)議性技術(shù)公眾態(tài)度研究的深入對(duì)話。這些不足將在后續(xù)的研究中予以考慮及探究。

(蘇州大學(xué)傳媒學(xué)院碩士研究生黃淵渟對(duì)本文亦有貢獻(xiàn))