摘要：11月5日下午，“启真求是媒介圈”第20期讲座在浙江大学中西书屋举行。本期活动邀请上海交通大学媒体与传播学院特聘教授葛岩，以及上海交通大学文化创意产业学院助理研究员赵汗青作为主讲，讲座由我院教授张子柯主持，吸引了数十名师生积极参与。

11月5日下午，“启真求是媒介圈”第20期讲座在浙江大学中西书屋举行。本期活动邀请上海交通大学媒体与传播学院特聘教授葛岩，以及上海交通大学文化创意产业学院助理研究员赵汗青作为主讲，讲座由我院教授张子柯主持，吸引了数十名师生积极参与。

葛岩是匹兹堡大学艺术考古博士，上海交通大学媒体与传播学院特聘教授、心理与行为科学研究院特聘研究员，同时也在西安交通大学新闻与新媒体学院担任访问讲座教授。作为一位长期致力于跨学科研究的学者，葛岩的研究领域涵盖艺术考古、传播学、实验法学，曾在《中国社会科学》等期刊发表《Dragon能否表示龙》《善行的边界》《认知流畅度对司法裁判的影响》等研究成果。赵汗青则是上海交通大学文化创意产业学院助理研究员，其主要研究方向为计算社会科学，尤其擅长利用模拟方法研究传播学中的复杂现象。

新大众文艺的发生和演化：

一种假说性阐释

讲座开篇，葛岩借菜场诗人、矿工小说家等社会现象引出“新大众文艺”的概念。这一概念自2024年7月《延河》杂志首次提出后，迅速引发学界广泛关注。所谓“新大众文艺”，并不是某种特定文艺形式或群体的标签，而指向一种动态的文艺生产与消费生态，其核心特征包括：确立了一种新的文艺观；底层劳动者成为创作主体，呈现身份流动的特质；高度依赖数字技术，依托短视频、网络文学、游戏等形态发展；展现出强大的产业化能力与巨大规模；以“大篮子”般的包容性，整合多元文艺现象。

然而，目前学界对“新大众文艺”的研究大多仍停留在现象描述层面。葛岩则试图进一步揭示其深层生成与演化机制。为此，他引入制度经济学理论作为分析框架，将“制度”视为影响经济活动的关键变量，并指出制度变迁的动力主要来源于四个方面：降低交易成本的需求、倾向于公平与效率的意识形态、国际规则的适应压力，以及技术与制度协同演化的推动。

回溯历史脉络，葛岩梳理了五四运动以来制度变迁的关键节点如何推动文艺生态转型。从1919年的平民文学，到1928年后的大众文学，再到1942年《在延安文艺座谈会上的讲话》后“文艺为工农大众服务”的文艺观，文艺观念的变化一直与社会政治结构的调整密不可分。改革开放以来，我国政治制度转型，确立了“以经济建设为中心”的方针，为多元文艺内容提供了更大的空间。与此同时，经济体制从计划经济向市场经济转型，文化领域的管理制度逐步市场化。

随着1993年中国接入互联网、1995年后五年间拨号上网成本骤降、用户规模激增，技术革新成为关键变量。2000年后榕树下、晋江文学城等网络文学平台的出现，彻底打破传统文艺生产的垄断性准入制度，创作主体从 “体制内作家” 扩展至普通网民，实现了 “市场准入制度的创造性破坏”。2005年国务院明确放开音像制品市场，允许私有企业参与制作与发行，进一步推动流行音乐、影视剧等领域的产业化，网络文学、短视频等新兴形态依托数字技术蓬勃生长。

从2005年至今，市场驱动下的文艺生产模式从 “计划导向” 转向 “需求导向”，“创作-—传播—消费” 的完整产业链逐渐形成：网络文学平台通过付费阅读机制实现产权激励，游戏行业依托用户数据迭代产品，文艺生产的产业化特征愈发鲜明。同时，全球化进程加速了这一生态的扩展。2001年中国加入 WTO后，文化市场开放的竞争压力与国际资本的涌入，推动中国网文、手游等内容出海，成为文化出海的典型案例，体现了“制度—技术—生产力” 协同的全球化延伸。

葛岩认为，新大众文艺是在改革开放背景下，以制度、技术、生产力的互动为演化动力，通过适应性试错探索出来的。具体过程可概括为：政治制度的调整改变了武器观化的文艺观，降低了文艺创作的政治风险；经济体制的改革激活了文化市场的活力，在技术协同中打破了垄断性的市场准入机制，优化社会资源分配；对外开放和传播技术的进步极大地丰富了文艺内容、风格、样态，提高文艺生产能力，满足大众多元化的文化娱乐需求，并创造出国际市场；互联网时代制度的结构性张力、文艺产品评价的标准差异和利润驱动下的技术操纵构成了新大众文艺的演化环境。

在讲座的结尾，葛岩总结道，新大众文艺是改革开放历史情境的产物，这种冲突和博弈的探索，可以视为中国特色的艺术形态制度创新。他认为目前的探索还是初步的、整体的探索，未来还有进一步量化分析的可能性。

社交网络中的观点共识与极化：

一个LLM增强的ABM研究

随后，赵汗青以“社会网络中的观点、共识与极化”为主题，分享了一个具体实证案例，系统地探讨大语言模型（LLM）深度参与社交网络后对舆论环境的影响。他指出，传统社交媒体时代舆论极化问题已广受关注，但 2022 年底以来 LLM 的普及带来了新的研究命题 —— 当 AI 深度介入社交互动时，舆论究竟会走向共识凝聚还是进一步极化？这一问题成为本次研究的核心出发点。

为解答这一问题，赵汗青基于经典ABM模型，构建了 NOCAP 模型（Networked Opinion Consensus And Polarization），通过模拟 50 个智能体在经济、环境、教育、医疗四个观点话题上的互动展开分析。模型设计中，研究设置了三种典型网络结构—随机网络（Random）、无标度网络（Scale-Free）、小世界网络（Small-World）和四种个体特质分布（均匀分布、正态分布、两极分化分布、低开放度分布），交叉形成共12种条件，每种条件各100步。研究设计了两个模型——Classic ABM与 LLM ABM：前者没有推理，只有概率计算；后者通过多维推理、信息整合、情景化论证和类人推理，由 LLM 生成论证内容，动态调整智能体的观点立场。数据收集的关键指标包括局部收敛度、全局极化度、观点熵和回音室指数。

通过实验模拟发现， LLM 对共识形成具有显著促进作用：在 LLM 驱动模式下，局部收敛度在 100 步内即可达到 90% 以上，且前 20 步便呈现快速收敛趋势。其次，LLM 有效降低了全局极化程度：尽管初始阶段两种模型的极化水平相近，但 30 步后 LLM 组的极化度持续下降至接近零值，而传统模型的下降趋势则明显平缓。但是LLM成为强大的共识引擎的同时，也牺牲了思想的多样性，LLM驱动下的观点熵指标下降了近80%。具体到12种条件，LLM的优势几乎是全面的：LLM在所有网络中都优于Classic ABM，在所有特质分布中都表现出更加的收敛效果。

赵汗青对此做出进一步解释，LLM的优势主要来自于认知能力的根本性提升，实现了从简单规则到复杂推理的飞跃。但他也警示到，技术中性是一种神话，我们应注意到LLM全面增强带来的潜在风险，例如观点多样性受到破坏、隐蔽的回音室效应加剧、快速形成共识的弊端等挑战。他也提及了未来研究的拓展方向，包括探究深入分析 LLM 推理质量的微观机制、引入动态网络结构、通过真实社交网络数据验证模型结论等。

从宏观到微观、从理论推理到案例实证，本场讲座为传媒与国际文化学院的师生们带来一场思想的交流，师生们受益非凡。

本文转自公众号 | 浙大传媒国际

来源：再建巴别塔