摘要：是当代传播学领域的重要理论框架，用于分析数字技术、数据化和算法系统如何深刻影响社会关系、文化实践和权力结构。它在传统媒介化理论的基础上，针对数字媒介的普及与嵌入，探讨其带来的深层社会变革。
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深度媒介化理论
Deep Mediatization Theory
是当代传播学领域的重要理论框架，用于分析数字技术、数据化和算法系统如何深刻影响社会关系、文化实践和权力结构。它在传统媒介化理论的基础上，针对数字媒介的普及与嵌入，探讨其带来的深层社会变革。
01 产生背景
1 媒介化理论的演进
媒介化理论（Mediatization Theory）最早出现于20世纪末，旨在描述媒介如何逐步渗透并重塑社会生活的各个领域。早期研究者如Hjarvard（2008）指出，媒介通过其独特的逻辑（如叙事框架和传播规则）对政治、宗教、教育等社会机构产生结构性影响，逐渐取代传统社会逻辑。然而，随着数字技术的发展，尤其是互联网、社交媒体和移动设备的普及，传统媒介化理论在解释新兴现象时显现出局限性。数字时代的媒介化不再局限于宏观机构，而是深入到个体日常生活和微观实践，促使理论的进一步发展。
2 数字技术的挑战
21世纪初，数字技术的迅速发展催生了一系列新的社会现象，推动了深度媒介化理论的形成：
• 数据化：社会活动被转化为可量化的数据流，数据成为理解和操控社会现实的核心资源。
• 平台化：谷歌、脸书等科技巨头通过平台控制信息传播和用户行为，形成了新的权力结构。
• 算法化：算法系统通过自动化决策影响社会生活的方方面面，从内容推荐到信用评分无所不包。
这些现象超出了传统媒介化理论的解释范围，迫使学者重新审视媒介与社会的关系。传统理论更关注媒介的外部影响，而数字技术则展现出一种“内嵌式”的重塑能力，成为社会结构不可分割的一部分。
3 理论的提出
深度媒介化理论于2010年代正式成型，由德国学者安德烈亚斯·赫普（Andreas Hepp）和英国学者尼克·库尔德利（Nick Couldry）等人推动。他们在2017年所著的The Mediated Construction of Reality（2023年由复旦大学出版社在国内出版发行，中文译名为《现实的中介化建构》）中，对该理论进行了系统性的阐述。深度媒介化理论认为，数字媒介不仅改变了社会沟通方式，更从根本上重塑了社会运作逻辑。其“深度”体现在媒介技术嵌入社会生活的微观层面，成为社会互动和认知的基础设施。与传统媒介化聚焦宏观机构不同，深度媒介化更关注个体、群体和组织在数字环境中的日常实践。
02 主要内容
01 核心概念
深度媒介化理论的核心在于“深度”嵌入，具体包括以下几个关键特征：
• 媒介的无所不在：智能手机、物联网和网络技术使数字媒介渗透到生活的每一个角落，成为社会互动的常态。
• 数据化生活：日常行为被持续记录为数据，数据分析成为社会认知和决策的基础。
• 算法治理：算法系统通过自动化决策影响资源分配、社会分类和个体行为。
• 社会关系的再配置：数字平台重塑了社交网络、信任机制和权力关系，推动社会结构的深刻变革。
这些特征共同构成了深度媒介化的理论内核，强调数字技术不仅是工具，更是社会现实的建构者。
02 理论框架
深度媒介化理论通过以下几个维度展开分析：
• 社会建构主义：借鉴伯格与卢克曼的社会建构理论，认为社会现实通过互动和意义赋予而形成，而数字媒介在这一过程中扮演了关键角色。
• 媒介逻辑的扩展：传统媒介逻辑（如新闻报道的叙事结构）被数据逻辑和算法逻辑所补充和重塑，形成新的社会运作规则。
• 社会领域的重叠：数字技术模糊了公共与私人、线上与线下、工作与休闲的界限，创造了新的社会空间和互动模式。
03 关键命题
深度媒介化理论提出了几个核心命题：
• 媒介化不是线性过程：与传统观点不同，深度媒介化认为媒介化是一个动态、递归的过程，社会与技术相互形塑。
• 数据化重构社会认知：数据不仅记录现实，还通过分类、预测和分析重构社会认知，影响个体的自我认同和社会关系。
• 算法权力：算法作为“非人行动者”参与社会治理，带来了新的权力动态和伦理挑战，例如隐私侵蚀和决策透明性问题。
这些命题共同揭示了数字媒介对社会结构的深层影响，超越了传统媒介化的表面分析。
03 应用领域
深度媒介化理论在多个领域展现出强大的解释力和实践价值，以下是其主要应用场景：
1、数字劳动与平台经济
• 研究议题：数字平台如何通过数据监控和算法管理重塑劳动关系，催生零工经济等新型工作形态。
• 理论贡献：深度媒介化揭示了平台经济中劳动的“媒介化”特征，强调数据和算法对劳动者的控制与剥削。
2、社交媒体与身份认同
• 研究议题：社交媒体如何影响个体的自我呈现和社会认同建构。
• 理论贡献：深度媒介化提出了“数据化自我”的概念，分析个体如何通过数据痕迹在平台上构建身份，媒介成为身份认同的“基础设施”。
3、 智能城市与治理
• 研究议题：智能城市中数据驱动的治理如何影响公民权利和社会公平。
• 理论贡献：深度媒介化批判了“数据专制”的风险，关注算法治理对公共空间和隐私的侵蚀。
4、 教育与学习
• 研究议题：在线教育平台如何重塑知识生产和学习体验。
• 理论贡献：深度媒介化探讨了教育技术的媒介化效应，分析数据化评估对学习过程和学生行为的影响。
5、 健康与医疗
• 研究议题：数字健康技术（如可穿戴设备和健康应用）如何改变医疗实践和患者体验。
• 理论贡献：深度媒介化关注健康数据的“商品化”趋势，以及算法诊断带来的伦理和隐私挑战。
深度媒介化理论为理解数字时代的社会变革提供了强有力的分析框架。它超越了传统媒介化理论的宏观视角，聚焦于数字技术对社会微观结构的深层影响。通过剖析数据化、平台化和算法化的社会后果，该理论揭示了媒介技术与社会结构之间的复杂互动。未来，随着人工智能、元宇宙和区块链等新兴技术的发展，深度媒介化理论有望在更多领域发挥作用，帮助学者和实践者探索技术与社会的共生关系。
相关文献：
[1]Hepp, A., & Krotz, F. (Eds.). (2014). Mediatized Worlds: Culture and Society in a Media Age. Palgrave Macmillan.
[2]Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019). Data Colonialism: Rethinking Big Data’s Relation to the Contemporary Subject. Television & New Media, 20(4), 336-349.
[3]Bucher, T. (2018). If...Then: Algorithmic Power and Politics. Oxford University Press.
[4]Gillespie, T. (2018). Custodians of the Internet: Platforms, Content Moderation, and the Hidden Decisions That Shape Social Media. Yale University Press.
[5]Srnicek, N. (2017). PlatformCapitalism. Polity Press.
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来源：再建巴别塔