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大发平台开户|大发平台下载app

来源:大发平台必赚方案2024-08-14 17:48

  

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史安斌:跨文化传播困局的破解之道******

  以网为媒“催化”人类文明共享共荣

  在世界进入21世纪第三个十年之际,百年变局和世纪疫情映射在网络信息传播领域,表现为三个相互交叠的发展趋势:首先,尽管“西强东弱”的国际传播格局仍未改变,但以中国、俄罗斯、印度等国家为代表的媒体力量在“西方缺位”的背景下日渐强大;其次,在“逆全球化”和“民粹主义思潮”的裹挟之下,不同社群和族群之间根深蒂固的矛盾和冲突不断激化,导致部分西方国家陷入“抗疫”与“抗议”的双重困境,一些西方政治人物向中国“甩锅”“追责”,国际舆论环境更为错综复杂;再次,尽管媒介泛社交化已经成为网络传播领域的新常态,但在社交媒体上,一些人为了自身利益,无视客观事实,盲目迎合受众的情绪与心理,进一步加剧了舆论极化的态势。

  我们需要结合当今时代出现的各种新挑战来理解全球网络传播的发展趋势,将人类命运共同体的理念运用于变革当中,从而在“大变局”和“大疫情”的纵横交织中寻找符合国际传播规律、实现可持续发展的有效路径。

  互联网与社交媒体的困局

  21世纪蓬勃兴起的前沿科技将人类传播带入智能媒体时代。借助手机等随身媒体,人与人之间的沟通和交流真正做到了“无时不有”“无远弗届”,媒介文化研究的奠基人麦克卢汉在半个世纪前畅想的“地球村”已然成为触手可及的现实。

  然而,当前在全球肆虐的新冠肺炎疫情以及与之相伴相生的“信息疫情”加剧了人类冲突风险。互联网和社交平台在新闻传播领域“第一落点”的定位日趋凸显,各类碎片化的虚假信息、流言蜚语、轶事绯闻呈现病毒式传播趋势。相较于主流媒体,一些网民开始依赖一个个“部落化小圈子”获得资讯、分享观点。然而,由于“圈内人”拥有相似的价值观,致使他们每天得到的讯息经由立场的过滤,与之观点相左的理念逐渐消弭于无形。更有甚者,社交媒体所具有的“回声室”“过滤气泡”等负面效应加剧共识的撕裂,形成各式各样“信者恒信、不信者恒不信”的“偏见闭环”,阻断不同社群和族群之间的有效沟通。

  各类智能媒体平台所依赖的算法推荐在为用户提供巨大便利的同时,也在一定程度上操控了其接受信息的性质、类型和范围等。研究显示,脸书、推特等社交平台的消息推送很大程度上取决于其用户的社交网络。这不仅基于其所拥有的朋友数量,更重要的是朋友之间交流的频率和类型。社交平台通过关注用户的朋友圈、兴趣爱好以及推送机制强化其社区归属感。传统主流媒体不仅思考“受众对什么感兴趣”,还会考虑“受众应该要知道什么”以及“什么样的新闻符合公共利益”。社交平台的把关机制则首要考虑的是“对用户来说什么是有趣的”。因此,算法的出现不仅仅是信息传播主体的转变,更是把关标准的转变。基于个体价值的“过滤气泡”机制则在一定程度上强化了“偏见闭环”。失去有效的跨文化对话和沟通,不同文明之间的交流互鉴就会变成无源之水、无本之木。

  跨文化传播困局的破解之道

  早在2015年第二届世界互联网大会上,习近平主席就提出“构建网络空间命运共同体”理念主张。2021年11月22日,习近平主席在致第四届世界媒体峰会的贺信中为各国媒体共同探索这条可持续发展之路指明了方向,指出“当前,世界百年未有之大变局和新冠肺炎疫情全球大流行相互交织、彼此影响,国际格局演变深刻复杂。如何正确回答时代课题,广泛凝聚世界共识,媒体肩负着重要社会责任”,应当“努力做民心相通的传播者、人文交流的促进者,为弘扬全人类共同价值、推动构建人类命运共同体作出应有贡献”。

  考虑到互联网和社交媒体的巨大影响力,我们可以采用以网为媒的思路,分析梳理互联网和社交媒体在国际传播与全球治理体系变革中所承担的社会责任和所扮演的“桥梁”及“催化剂”角色,催生建立世界各国广泛参与的文明交流互鉴机制,在“一起向未来”的美好愿景下维系人类文明的多元共生和永续和平。

  如何摆脱当前跨文化传播的困局,实现从“各美其美”“美人之美”到“美美与共”的“天下大同”?除了促使智能媒体在技术和机制上进行自我完善和修正之外,还要靠提升人类自身的跨文化传播素养和以重点新闻网站与大型社交平台为代表的新型主流媒体的国际传播能力。

  首先,无论是新闻内容生产者、新闻网站和社交平台的运营者还是受众、用户,都应当像对待自身文化那样尊重其他文化价值观,不应使用语言或符码来有意贬低“他者”,从而打破“偏见闭环”对个体和社群的桎梏。

  其次,信息传播者和内容生产者应当客观、真实地认识和再现外部世界。诚然,不同文化对“真实”的界定并不相同。所谓“真实”也是一种社会与文化建构。即便如此,在跨文化传播中,信息和内容生产主体也不能蓄意歪曲真相,误导和欺骗受众。

  最后,聚焦不同国家和文化背景下的人际沟通与组织交流,关注各种不同文化的“交集”和“共情”,最大限度地做好跨文化传播,消弭彼此之间的差异和分歧。

  上述智能媒体时代跨文化传播的建议旨在实现不同国家和地区、社群与族群之间的和平共处与交流互鉴。孔子在两千多年前提出的“己所不欲,勿施于人”“君子和而不同、小人同而不和”等观点都精辟地阐明了跨文化传播的要旨所在。正是在这种“和而不同”的思想影响之下,中华文明海纳百川、包罗万象。从这个意义来说,以人类命运共同体为代表的中国方案,为破解智能媒体时代的“偏见闭环”所造成的跨文化传播困局贡献了中国智慧,为全球传播和人类社会的进步探索出一条更加普惠公平、多元包容的发展道路,推动不同文明之间的交流互鉴、共享共荣。

  作者:史安斌系清华大学新闻与传播学院副院长、教授

  来源:《中国网信》2022年第3期

                                                                                • 提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

                                                                                    近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

                                                                                    全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

                                                                                    统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

                                                                                    相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

                                                                                    该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

                                                                                    与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

                                                                                    该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

                                                                                  学术支持

                                                                                  中国农业科学院作物科学研究所

                                                                                  记者

                                                                                  宋雅娟

                                                                                   

                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                  [责编:天天中]
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