摘要：　　2019年7月12日，美国联邦贸易委员会（FTC）批准与脸书（Facebook）公司达成了一项50亿美元的和解协议，起因是后者因涉嫌泄露用户数据遭

　　2019年7月12日，美国联邦贸易委员会（FTC）批准与脸书（Facebook）公司达成了一项50亿美元的和解协议，起因是后者因涉嫌泄露用户数据遭美国政府调查。虽然这笔钱仅相当于脸书两三个月的收入，但已是FTC迄今为止对科技公司开出的最高罚款。由此，曾经风光无限的硅谷巨头及其衍生出的平台媒体的“罪与罚”成为全球舆论热议的话题。

　　2018年3月，《纽约时报》等媒体爆料,自2014年起,“剑桥分析公司”（Cambridge Analytica）涉嫌窃用约5000万脸书用户的私人信息，并被指控以此分析用户线上行为数据，对其精准推送广告信息，影响其认知决策，进而涉嫌“操纵”2016年美国大选及英国“脱欧”公投。同年9月，脸书代码漏洞再遭黑客攻击，数千万账号疑被入侵，进一步加深了全球公众对于“数据泄露”的担忧。其后，世界各国政府、组织、机构纷纷介入调查，脸书创始人马克·扎克伯格被多国议会传唤，公司市值大为缩水，多年经营的“技术进步”“创业典范”“硅谷精英”的“人设”顷刻崩塌，公信力、美誉度亦大幅“跳水”。相关数据显示，“数据泄露”丑闻后，仅有22%的美国用户仍信任脸书的数据安全性，54%的用户调整了其隐私设定，42%的用户停用脸书，更有26%的用户则干脆选择卸载①，一时间，可谓“山雨欲来风满楼”。

　　从宏观的哲学、历史视阈看，这一危机不仅仅是脸书的危机，更在一定程度上映射了新媒体、新闻业、新科技的发展与人类道德规范、伦理诉求间的广泛冲突与矛盾，也是“技术进步”如何与“社会发展”“人类生存”相调适这一哲学“元问题”在数字时代的重现。当下，前沿科技迭代迅猛，并与各类新闻传播活动深度融合，日趋成为传媒转向的“关键变量”。可以说，在“词”（媒介话语）与“物”（媒介技术）这对辩证关系中，后者的重要性显然超越了前者，成为当下新闻传播学界、业界的核心关切。②且因媒介建构了人们感知信息的主要通道，掌握赋予地位、社会规范等莫大权利，其也势必需承担更大的公共道德责任，而其落于新媒体语境，则要求以媒介技术助力人类发展，而非致以危害或异化，这也构成了本文研究的起点。

　　近年来，脸书大力进军新闻业，以智能算法攫取大众传播话语权、把关权，从一家互联网初创企业迅速发展成拥有近30亿用户的“全球第一媒体”。在此扩张进程中，一些有识之士便对其“数据泄露”“算法垄断”等伦理风险提出质疑③。很长一段时间里，囿于学界对于新媒体过分乐观的“规范性预设”——较有代表性的如“互联网自由”“网络公共领域”等理论，加之脸书对于其媒体属性的一贯拒斥与否认，这一新闻、技术伦理交织的复杂议题一直未得到应有之检视。直至2016年特朗普“爆冷”当选，脸书被指责助力其推送“后真相”（Post Truth），关涉其数据、算法等技术伦理议题才开始成为人们关切的焦点。④“数据泄露门”爆发后，许多人则将矛头指向脸书“伦理失范”“监管薄弱”等问题上，但这些讨论也未触及问题之根本。本质上看，技术、道德与伦理失范仅是表象，其根本原因是脸书的商业模式与新闻的公共性追求并不相容，也就是脸书的“商业伦理”与“传媒伦理”之间难以调和的结构性矛盾所致。就此，本文即以传播政治经济学为路径，挖掘脸书在资本结构、运营模式等方面与生俱来的“数据原罪”，为学界、业界提供批判镜鉴。

　　身份错位与数据逐利

　　从新闻传播学的视角看，脸书早已从只能提供“点对点、点对多”人际传播的社交网络（SNS），转变为大规模筛选和推送信息的“类大众传播机构”。然而，即使身份变换如斯，脸书的自我定位却始终如一，即矢口否认其所具有的媒体属性，而坚称“科技公司”的身份认同。其始终秉“去价值化”论调，认为其仅是“平台”“信道”或“工具”，并不具备内容生产和把关的权责，这些言论常常见诸扎克伯格近年在各种场合的表态中，由此足见脸书对自体定位的模糊认知。而正是这种身份认知的错位，致使平台媒体在理念、机制、行为等方面大大相异于以公共性为诉求的“机构媒体”，也是其一切矛盾、冲突源发之滥觞。

　　马克思主义哲学、政治经济学认为，社会存在决定社会意识，经济基础决定上层建筑。各类传播媒体的理念、机制和模式作为社会意识和上层建筑的一部分，势必都是其生产力和生产关系的反映，也必然为其所决定制约。“直接的物质的生活资料的生产……便构成基础，人们的国家设施、法的观点、艺术以至宗教观念，就是从这个基础上发展起来，也必须由这个基础来解释”。⑤这一理论也为我们从本源上发掘“数据之恶”指明了思辨路径。作为一家商业公司，脸书的首要目标是获取利润，并通过资本增殖以扩大“再生产”，实现资本滚动与“无限逐利”。与传统企业依靠剥削劳动获取利润的机制不同，脸书则通过使用以“数据-算法”机制为核心的前沿科技，在成本、营收两端共同发力，从而在短时间内创造了资本积累的奇迹。

　　脸书在前端依托自动化算法处理业务，减少了雇佣和管理人工的巨额成本。它并不向用户收取使用费，大部分营收则来源于广告，其发展壮大至今，广告仍占到总营收的98%。⑥虽然脸书的经济效益颇佳，但其收入来源很单一，且因其并无其他替代性营收手段，故这种广告主导的资本结构也是极其脆弱的。因此，脸书若要维系生存，就必须想尽一切方式“取悦”广告商。也就是说，广告商不仅是其最重要的“忠诚归属”，而且左右着脸书的每一项举措，而其媒体属性所要求的公共性和道德诉求在其“利润最大化”的考量面前，都被彻底边缘化。

　　对广告商而言，投放互联网广告有两个核心衡量指标：其一，在广度上，即要求网站或平台需要具有更多的用户“数量”或“流量”（Traffic），愈大量之用户，往往意味着愈加广泛的广告覆盖；其二，在深度上，即要求用户有着足够的“活跃度”和“黏性”，扩大广告被公众认知的概率和时间，并尽可能了解用户的实际背景，以实现精准推送，促成广告“变现”（Monetization）。而这两方面，脸书均能满足广告商需求，其不仅拥有巨量用户，还涵具技术优势，助力数据分析，且因二者在本质上皆为资本主体，故在“商业利益”诉求上便形成高度一致：具体而言，广告商希望通过脸书，使广告实现更大范围的投放以及更精准地个性推送；脸书则也期冀广告商能为其牟取更多的利润，进之为其推广、创新而服务，两方都在为实现自身的“利润最大化”（Profit Maximization）而努力，如此“利益链条”可谓一拍即合、皆大欢喜。

　　广告变酷与数据变现

　　在以扎克伯格为原型创作的奥斯卡获奖影片《社交网络》中有段经典台词：“因为脸书很酷，要是我们开始弹小广告，它就不酷了。”对脸书而言，数据是其推动利润累加和利益流转的关键要素，也是其吸引广告商、扩大营收的比较优势。从这个意义上看，脸书开创的平台媒体之所以获得成功，就在于其将“广告变酷”和“数据变现”有机融为一体，实现了广告商与自身发展的“双赢”：

　　首先，脸书借助数据改善用户使用体验，拓展用户广度和黏性。广告是拉动平台媒体经济增长的引擎，而广告商最关注的又是其用户数量以及平台黏度。因此，与传统的机构媒体不同，平台媒体采用了以用户为中心的整体战略，将用户体验视作自身发展的首要关切。2006年9月，脸书应用“动态信息”（News Feed）机制，先前需进入他人主页才能获知的消息会自动推送到用户界面，更为便捷，但其筛选机制基于脸书工程师的评判，因此也被广为诟病。其后，脸书开发“优势排行”(Edge Rank）算法，并将其目光转向受众，更在2009年推出“点赞”（Like）功能，赋予用户决定信息价值的权利。2011年，脸书进一步改良算法，使之直接服务于用户中心的“个性化定制”（Customization），而这套“数据-算法”机制基于的就是对用户背景及其线上行为数据的细致记录与综合分析（如点击、点赞、分享等）⑦，脸书甚至可凭此计算、权衡各种变量，评估用户遇见某类消息时的行为可能，并进行评分排序，优先推送高分信息，从而有选择地规避与受众使用习惯不符的“逆反信息”，以更好地刺激情感、取悦用户，提升用户对脸书的认可度，引导他们带动身边人使用，并使自身愈发依赖平台，以此达成广告商对于用户广度、深度的双重需求，进而吸纳更多广告商投资入驻，进一步扩大作为自体经济基础的广告营收。

　　这套机制的高明之处在于：其明面上打着“优化体验”的旗号，却在暗地里同时进行隐秘的个人信息搜集与行为数据追踪，并通过话语建构绑定了“数据抓取”和“优化体验”这对在道德伦理上相互冲突的行为取向，巧妙构造出二者的因果关联。具体而言，“数据抓取”行为有了“用户体验”的加持庇护，进而被“自然化”“正当化”。用户为了获得更好的体验服务，只能选择透露更多隐私。即使很多人对此所带来的风险心知肚明，但由于平台的不可替代性，往往也只能“睁一只眼闭一只眼”。由此来看，这一“数据-算法”的技术机制成功“绑架”了全球近30亿用户，从而实现了将“广告变酷”和“数据变现”的双重目标。

　　其次，脸书可以“数据-算法”机制精准定位细分受众群体，助力广告推送。前文已经指出，脸书围绕广告商对于用户广度和黏性的需求，以“数据”为中心建立了一套“数据-算法”的个性化定制机制。此机制使脸书能精确跟踪、记录用户在平台上留下的个人信息和行为数据，使之更加“了解”用户，展开精准的信息推送。与此同时，脸书借以大数据分析，能够精准把握用户的信息偏好和个性特点，以潜移默化的方式加深了其与广告商之间的深度联结，大大提升了广告推送的影响力。对于广告商而言，绘制细致精准的“用户画像”（User Demographics）亦是决定其成效的关键指标。脸书可将其搜取的有关受众“背景”“特性”“好恶”的线上数据与广告商分享，后者则基于此向特定受众推送其最感兴趣、最为需要的信息，此般垂直化、细分化、精准化的投放推送，能够显著提升广告“变现”的概率。从这个意义上看，平台媒体与广告商围绕“数据”形成了直接和间接的双重“利益螺旋”，二者的供求关系和依存机制也愈发牢固。

　　研究表明，用户在线上产生的各类数据能够用于性格分析和行为预测。一般而言，平台只要搜集某位用户300个以上的“点赞”数据，其对于用户的了解程度就会超过伴侣、家人等，并且能够较为精准地推测出用户的年龄、性别、民族、宗教信仰、政治立场、个性特点，乃至于智力水平和幸福指数⑧。这就为平台媒体进行信息营销带来了独特的竞争优势。比如，“点赞”等行为数据背后所蕴藏的丰富意义，就使脸书能够实现“微目标定位”（Micro-targeting），借此深入挖掘用户的背景、行为和兴趣，并定制“个性化”营销策略，以此“趋奉”用户，逐步培育其对平台的依赖。

　　目前，在全球范围内，脸书已经覆盖了168个国家，月活跃用户达23.2亿，相当于46.7%的全球网民每日都在使用它，这个数字甚至超过了全球基督徒的数量。日渐庞大的用户数量和始终如一的“忠诚归属”，将脸书推向了人类传播史上“头号媒体”的巅峰，创造出一种前所未见的“数字拜物教”，无怪乎将“广告变酷”和“数据变现”有机统一的“脸书模式”已经成为各类平台媒体竞相效尤的“范本”。

　　数据泄露与隐私风险

　　在这个数据就是“新石油”的时代，脸书通过海量数据所进行的信息传播更像是一场神秘的“地下交易”。脸书的商业模式很大程度上有赖于对用户网上行为的分析，而在当下，此类行为数据的性质却较难定义，特别是有关于其究竟能否被界定为“隐私”一直未有定论。这样一来，脸书便可自由行走于此法律和监管的“灰色地带”，往往没有征得用户同意，便将数据用于分析变现。而且用户也不会意识到，点赞等日常行为会被用作破译个人隐私的“密码”。由于这一模式涉及“商业机密”，任何资本主体都不会将其放在台面上进行展示。这种“隐私换服务”的运营模式本身就蕴含着巨大风险，“数据泄露门”便是这一风险的直接表现。

　　研究显示，近95%的手机用户开放了App的信息访问权，更没有认识到自己在网上存贮的信息会被平台利用。且原本就基于“关系社交”的平台媒体一旦发生信息泄露，便会产生“骨牌效应”。平台不仅会记录单个用户的信息数据，也会留存用户与朋友的聊天记录，甚至连群聊的信息也会保存。用户只需借助数据导出软件，就能够轻易获取其在讨论组里所有的聊天记录，甚至每条信息发布者的昵称，信息发送时间甚至信息类型都能在结果中有明显标记，这就意味着平台媒体的用户数据一旦泄露，就会发生“连环撞车惨剧”。“剑桥分析公司”涉嫌干预美国大选和英国脱欧公投所依赖的5000万条数据，并非源自5000万脸书用户，而是以27万脸书用户为样本，从中进行二度挖掘而搜集获取⑨。

　　虽然用户数据导出如此简单，但脸书对用户隐私的保护一直闭口不谈，甚至还主动公开和开放买卖。2006年，脸书创建仅两年，其就在网站上推出新闻源，列出了用户互动情况的数据，2007年，网站用户数达到1亿，脸书即推出了可以让用户分享购买数据的功能。但在用户保护隐私的抗议下，其做法有所收敛，例如采用应用程序编程接口（API）来限制第三方的数据挖掘行为，并对那些未经同意，私自在脸书平台上收集用户数据的第三方进行控诉。然而在限制数据接口以保护用户隐私的同时，脸书却在私下仍把后台掌握的用户数据与那些能够为自己带来滚滚财源的“第三方”分享。

　　2007年至2014年间，脸书大量吸纳“外部开发者”在其平台进行新闻、游戏、娱乐等内容的生产与传播。作为回报，脸书极为慷慨地把数据接入权免费赠予这些外部开发者⑩。这些与脸书合作的第三方不仅能了解到其用户的教育经历、喜爱书籍和电影，甚至包括了政治取向、宗教信仰等“敏感”信息。调查显示，该用户“好友”的信息也能够通过同样的手段被轻易获知。比如，“剑桥分析公司”所获得的超过5000万脸书用户的信息数据，就正是源自其2014年在脸书平台上开发的一款名为“这就是你的数字生活”（thisisyourdigitallife）的App。

　　2015年，脸书启动了线上广告“合作伙伴类别”的计划，标志着其“数据买卖”业务的“公开化”。脸书与第三方数据经纪商（如Axiom、Epsilon等）进行合作，允许其存取用户数据，并向其提供匿名资料，以供第三方测试线上广告效益。这些经纪商本身就拥有大量从政府公共档案、经销商及消费者日常生活中取得的消费者数据。他们通过与脸书合作，能够进一步结合从平台上获得的海量个人信息，进而为其广告客户量身定制营销方案，大幅提升其线上广告影响力。

　　“数据泄露门”爆发后，迫于强大的舆论压力，脸书在2018年3月宣布逐步解除与第三方数据经纪商的合作，同时也强化了个人网页的隐私保护功能。但是，“覆水难收”的海量用户数据仍存储在脸书的后台，对其数据使用和隐私保护的机制至今仍以“商业机密”为由尚未公开，“数据之恶”的隐忧并未彻底解除。

　　数据之恶与平台原罪

　　“数据泄露门”的出现，既有其技术层面之偶然性，但更大程度上，是源于其经济结构的必然性。从脸书将用户数据作为自身商业运营基础的那天起，就已埋下现今数据泄露的风险祸根。在“数据—算法—资本”的运营模式下，脸书在十年间，缔造起世界上最庞大的“社交媒体帝国”。随着脸书规模的迅速扩张，其影响也深入到人类社会和生活的方方面面，因此，“脸书吞噬世界”并非一句夸大其辞的预言。然而，“脸书模式”的隐患也恰恰在于数据，因其涉及个人隐私，只要稍微处理不慎，加之法律规制严重滞后，引发的便是灾难性的道德失范和伦理危机，可谓“成也数据，败也数据”。简言之，数据即是脸书这类平台媒体与生俱来且洗脱不掉的“原罪”。

　　以脸书为代表的平台媒体在其诞生之初，顺应了传播“去中心化”“去机构化”的发展趋势，给人们带来了“传播民主化”的美好期待。平台为普罗大众“赋权（能）”，对传统媒体长期垄断的“把关”角色造成冲击，从而使媒介环境更接近约翰·弥尔顿（John Milton）所宣扬的“观点自由市场”。但在此表象的蒙蔽下，很多人就自然相信，在新媒体引领下，人类传播得到了真正的“解放”，步入了永续和谐的“伊甸园”。脸书等平台媒体恰好就是在此技术乐观主义一统天下的语境下发展壮大起来的。然而，平台媒体没能按照“解放”和“赋权（能）”的逻辑发展，反而无形间又形塑了一批新型的“控制”与“监视”机制，这些机制更加隐蔽，危险却更胜于往。用户数据记录及其连带的算法分析便是其中最值得警惕的“隐形机制”之一。

　　大数据时代，多数个体的社会行为都被数字化。用户的网上浏览、消费、通信都会在“暗网”当中被计算机自动记录。这些数据虽然琐碎零散，若一旦串连贯通，也足以勾画出一个人的社会活动图像。不仅如此，通过这些图像还能对其个人心理和行为特征进行深入分析，以对其未来决策和行动进行有效把握与预测。脸书在数据与算法支撑下具备的强大的监控和预测力，使人们不免产生置身米歇尔·福柯（Michel Foucault）所述的“全景监狱”中的恐惧。平台媒体的兴盛并未带来“共享经济”的繁荣，反而将“自由资本主义”演变为其所反对的“监控资本主义”。

　　2013年爱德华·斯诺登（Edward Snowden）曝光“棱镜门”（Prism）加剧了人们对政府滥用新媒体和新科技的疑虑和恐惧。而脸书的“数据泄露门”更是把这种情绪转移到更为微观且看似无害的社会实体，特别是一贯被大众认为是“独立”“进步”“创新”典范的互联网企业上。这不禁警示人们，硅谷巨头对个人数据的商业化运用及其对用户隐私的侵害，其严重程度与美国政府相比也不遑多让——被奉为“时代骄子”的硅谷巨头们也并非全为推动人类社会进步的“阶梯”，反倒会成为导致人类社会大踏步后退的“滑梯”。

　　当数据渗透到人类生活的方方面面，坐拥近30亿用户数据并通过算法对其进行影响甚至操控的脸书无疑是一个比霸权帝国更可怖的“数字利维坦”，其基于用户数据，从而设计、施为的动作往往对全球社会、文化和政治造成强烈冲击，甚至左右、影响全球发展的方向和进程。据《纽约时报》爆料，“剑桥分析”在收集到脸书用户数据后，便收到了特朗普竞选团队的600万美元注资，以传播与特定选民群体相关的广告。亦如培根所言，人类对客观世界的认知往往夹带自身情感偏好，更愿接受那些“自己信以为真的事物”。脸书将此人类的认知本能加以商业化、技术化，在用户脑海中营造“美丽新世界”般的“后真相”，以此巩固现实中的数据生意和利益链条。在商业利益驱动下，脸书不仅丧失了平台媒体的社会责任，也违背了提供信息内容以促进“更有意义的社会交流”的初衷，其所形成的“过滤气泡”“信息茧房”泛滥成灾，导致了民粹主义盛行，把“互联网”变成了“分裂网”，“合众国”变成了“分裂国”。扎克伯格个人私欲的无限膨胀也把脸书引向了一条“不归路”。曾任其战略顾问的麦克纳米发明了“扎化”（zucked）一词，来形容脸书所陷入的难以自拔的困境。

　　本质上看，无论是数据、算法还是社交媒体，都是科技发展的副产品。虽然媒介技术能如马歇尔·麦克卢汉（Marshall Mcluhan）所言，可延伸人类的“感知阈”，并赋予其更强的处理现实问题的能力，但也如拉潘姆所述，媒介在“延伸”人类能力的同时，往往也在某种意义上“瘫痪”了被延伸的肢体。如应用不当，增益就变成了截除，导致的往往是压制、迷乱乃至麻木。这也构成了包括媒介在内的科技发展的永恒悖论：我们原本期望借助新媒体、新科技来更好地认知世界、改造世界，却在无形之中又伤害了我们自身。落于本文语境下，以脸书为代表的平台媒体虽然通过数据和算法等技术的不断革新，能够更好地服务于用户不断提升的信息需求。但是，平台媒体也在这个过程中受到了资本的“异化”，被建构为了新型的“监视”和“控制”主体，陷入“数据原罪”而难实现自我救赎，必然招致历史和现实的惩罚。如何从根本上破解平台媒体的“罪与罚”，业已成为全球新闻传播学界和业界亟待解决的课题。

　　注释：

　　①https://www.pewresearch.org/fact-tank/2019/05/16/facts-about-americans-and-facebook/

　　②Pablo J. Boczkowski.etc, Words and Things From Remaking the News: Essays on the Future of Journalism Scholarship in the Digital Age. The MIT Press, 2016, pp.1-13

　　③Emily Bell.etc,The platform press:How Silicon Valley Reengineered Journalism, Tow Center for Digital Journalism

　　④https://www.buzzfeed.com/craigsilverman/partisan-fb-pages-analysis?utm_term

　　⑤[德]恩格斯:《在马克思墓前的讲话》，《马克思恩格斯选集》（第3卷），人民出版社，1972年版，第575页

　　⑥https://finance.yahoo.com/news/facebook-reports-fourth-quarter-full-210500385.html

　　⑦https://theconversation.com/we-need-to-talk-about-the-data-we-give-freely-of-ourselves-online-and-why-its-useful-93734

　　⑧Kosinski M.etc,Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior[J]. Pnas, 2013, 110(15):5802-5805

　　⑨https://theconversation.com/your-online-privacy-depends-as-much-on-your-friends-data-habits-as-your-own-93860

　　⑩https://theconversation.com/its-time-for-third-party-data-brokers-to-emerge-from-the-shadows-94298

　　（史安斌：清华大学新闻与传播学院副院长、教授，本刊学术顾问；张耀钟：清华大学新闻与传播学院博士研究生）