--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "数字社会学" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787208177284" library_document_id: "dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8" source_sha256: "c800b65078178004d165ce0edf2a14bb942ad1c443ba76b946c119f8f9df300f" pdf_physical_page_count: 298 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 80 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8?start=80&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8.md?start=80&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8.md?start=70&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8.md?start=90&limit=10" --- # 数字社会学 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=80 | PRINTED_PAGE=60 新兴数字视觉技术以各种方式发挥作用，对社会生活、社会制度和社会关系产生了不可或缺的深远影响。它们参与到个人社会空间的管理和创造，组成和实现人类、空间和客体之间的联系(Graham et al.，2011)。数字媒体技术在线上形成了新型视觉产品和产品的受众，涵盖了从高度隐私到高度公开的范围。智能手机和平板电脑等移动和可穿戴设备，以及诸如Flickr、YouTube、脸书和推特等平台，推动了个体对生活进行持续视觉记录，并向全球观众分享这些材料。以谷歌地球为例的基于位置和空间的制图技术（如GeoMedia技术）和数字游戏，都依赖于复杂的图像，而数字编辑软件支持各种图像的创建和操作（Lapenta，2011）。这些“构成关于空间、场所和信息的新认识论”的工具（Lapenta，2011：2)，为社会学家使用充足的视觉图像进行民族志和参与式观察研究提供了丰富机会。正如莱斯·贝克(Les Back)所说，它们的运用与其说是“属于”(of）社会学，不如说是“伴随”（with）社会学（Back，2012：33)。 追踪和绘图设备已被用作艺术作品的一部分，以创造新的城市形象。2002年，在阿姆斯特丹实时项目（Amsterdam Real-Timeproject)中，60名志愿者在一周的时间中携带一个全球定位系统设备在城市中四处走动。他们的数据被用来绘制他们和其他志愿者的个体移动轨迹，以产出一个他们与阿姆斯特丹空间的日常接触的视觉地图。这些人的移动轨迹生产了一个新型城市地图，展示了空间的日常使用。因此，GPS设备使艺术和想象的表达成为可能，能够在视觉上展示日常实践和空间利用，并将其作为日常生活和人际关系的一部分，生产出城市等空间的“个人画像”(Pinder，2013)。 民族志挖掘（ethno-mining）实践将定量数字数据与为数据提供社会文化语境的丰富的情境性民族志研究相结合（Aipperspach etal.，2006；Anderson et al.，2009；Boase，2013)。这种方法是从基于传感器的技术发展而来的，它可以自动追踪人们的移动轨迹，成为人机交互领域研究的项目之一。自此以后，人类学家开始采用这种方法进行民族志研究，从传感器和其他技术中获得数字数据和信息。在人类学家为英特尔（Intel）公司开展的关于计算机使用和时间性问题的一系列项目中，参与者在数字设备上花费的时间以及从他们的移动手机中获得的地理位置数据，都运用了数字绘图工具来进行跟踪和可视化。研究人员向合作的参与者展示了这些可视化图形，以对数据所显示出的数字设备使用习惯作出解释(Anderson etal., 2009)。 数字社会学 60 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=81 | PRINTED_PAGE=61 在另一项民族志挖掘研究中，四个家庭的参与者和他们的笔记本电脑都被贴上了位置跟踪标签，每台电脑也都被安装了记录键盘和鼠标活动、应用程序使用和电源状态的软件。定性数据是通过采访和观察参与者在家中的行为来收集的，两者都聚焦于人们在这个空间中使用笔记本电脑的时间；定量数据是通过算法来收集的，该算法是根据研究者对参与者的民族志观察和访谈开发的；同时，传感器和自动记录技术生成的数据也为民族志数据提供了有力的见解。研究人员绘制了形象的地图，显示了参与者在家中使用笔记本电脑的习惯性移动轨迹，并再次使用可视化工具，来推动和参与者的进一步讨论（Aipperspach et al.，2006)。 在巴克关于有活力的社会学的文章中，他强调了研究者在空间中移动的重要性。这样，研究者就不仅记录了人们对自身经历和思想的看法，还记录了他们生活环境的物质维度：这些环境和经历所产生的感觉和情绪(Back，2012；Back and Puwar，2012)。他的有活力的社会学项目训练研究者使用数字技术，包括使用这些技术来收集、分析、归档、策划、展示民族志的社会研究。研究参与者作为合作者参与了这些过程，以促进社会学观点的多样性。研究受训者被要求带着数码相机和录音机四处走动，对当地现象进行听力实验(Back，2012)。目前，巴克的项目之一是“每一天的每一分钟”(Every Minute of Every Day，2013)，这是一项实时的民族志实验，它使用数字技术记录声音、图像以及书面文本，以记录当地社区及位于该社区的收容所的关系。作为研究合作者的当地居民，使用这些技术创建他们自己的数据，以作为对项目的贡献。 第三章 数字时代研究的再概念化 61 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=82 | PRINTED_PAGE=62 艺术家、设计师和社会学家可以一起从事创造性的社会研究，处理数字技术的使用问题或使用数字设备，来研究社会生活的其他方面。在一个有趣且具有启发性的社会研究案例中，一个由设计师组成的研究团队，使用他们称之为“家庭探测器”(Domestic Probes)的工具，来探索技术在家庭住宅中产生新作用的可能性(Boehner etal.，2012)。研究的参与者收到了装有以下实验器材的包裹： · 一台“梦记录器”，即一台改变外观的数字记事本，允许参与者在10秒内记录一个梦中的细节； ● 一个“倾听杯”，即一个表面附有说明的水杯，要求参与者用它来放大他们在家里注意到的有趣声音，然后在其上面写下他们听到的内容； • 一本“浴室记事本”，即一本纸质记事本，大约20页，每一页都有一则简短的新闻条目，邀请参与者在页面上以书面形式回复； • 一台一次性相机，供参与者在家中拍摄照片，并附有一份说明清单； • 一张带有网格图案的纸，供参与者绘制他们家的楼层平 数字社会学 62 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=83 | PRINTED_PAGE=54 / 63 · 一张“亲友地图”，要求参与者在这张纸上画出他们最亲密的社会关系地图； • 一些纸张，要求参与者写下他们家庭中的规则； ● 一大张带有说明的相纸，用于将家用物品置放于其上，并要求参与者把它们的形状拼成一幅画； ● 一个针孔摄像头，用于拍摄家中“有趣视野”的图像； ● 一本印有各种问题的电话笔记本，供参与者用文字或图画回答； ● 一本为拜访者提供空间的访客留言簿，以供他们记录关于此次访问的评论。 参与者被要求在家中将这些物品保存一段时间，并在他们想要的时候给这些物品一些回应。大概一个月后，研究者回到参与者的家中，收集实验器材。他们利用参与者的反应，来开发新型家用物品的原型，并以不同的方式思考技术在家庭住宅中的使用。设计师们认为，这些活动的目的，不是要验证现有的实践结论或结果，也不是要开展标准的社会研究，而是要激发参与者和设计师以意想不到的和具有创造性的方式思考。 这个项目是关于技术的(从设计新技术而言)，并使用了各种形式的设备和技术，但它并不是专门针对数字技术的。尽管如此，这种创新的方式依然可以被社会学家用来研究与数字媒体技术相关的有活力的社会学。这个项目的研究人员建议使用这些探测器来开展对话，并激发传统的社会研究方法（诸如问卷或访谈等）的生命力。 这种方法的另一个富有潜力的例子是一项由上述项目设计师之一威廉·盖弗与社会学家迈克·迈克尔所主导的研究(Michael， 54 第三章 数字时代研究的再概念化 面图； 63 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=84 | PRINTED_PAGE=64 2012；Michael and Gaver，2009)。这个项目同样是在家庭住宅的背景下，将数字技术作为“门槛设备”(threshold devices)，这些设备被设计用来“观察”家庭环境，探索家庭住宅及其与外部间界限等概念的工具。其中的一种设备是“视频窗”，它能够显示家庭外部视角下的景象，而这种景象通常不能通过使用数码摄像机的窗口和它所描绘的壁挂式图像获取。这些技术被用于广泛调查家庭住宅与其自然文化环境的复杂关系，更具体地说是技术如何调节家庭以外的世界并采取相应的行动来构建家庭。 使用原生数字数据客体 上述方法本质上是使用新兴数字技术生成社会研究数据的变体。然而，据我观察，数字技术本身在运作的过程中，会生成并归档数据。作为“观察和关注行动”以及“追踪行动主体”的设备(Ruppert et al.，2013：34，35)，它们构建了原生数字数据客体。原生数字数据客体通常已经被收集它们的公司或政府机构清洗、排序和配置好了，以便达到自己的研究目的。但是，在某种程度上，学术研究者、市场研究者、政策智库和其他商业企业，都可以通过各种方式将数据重新配置。如今，这类研究者经常通过“获取”(harvesting)、“挖掘”(mining)或“抓取”(scraping)网络内容来获取这些数据。 无论免费与否，来自各种职业或具有不同政治动机的个体，都可以使用数字数据分析工具访问大数据，并按照自己的目的使用这些数据。商业公司经常使用“文本挖掘”或“情感分析”工具，尤其是在社交媒体内容相关领域或对用户评论事件时使用的语句片段，使用自然语言处理软件等方法进行分析。他们会分析社交媒体文本中的语言结构和内容之间的联系，更简单地说，他们通过软件分析计算词汇出现的频率（Andrejevic，2013；Breur，2011)。 数字社会学 55 64 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=85 | PRINTED_PAGE=65 任何互联网用户都可以免费使用各种开源工具，利用数字数据进行各种形式的社会研究。这些都涉及网页抓取的某种形式。一旦收集到数据，这些工具就提供了分析或可视化所收集数据的机会。许多这些数字研究工具，以及由理查德·罗杰斯(Richard Rogers)领导的数字倡议小组成员开发的一些工具，都被列入它的数字方法倡议网站(Digital Methods Initiative website)。这个网站是一个无价之宝，它提供了五种数字抓取工具的详细信息和超链接：媒体分析、数据处理、原生数字、设备中心和球面分析。这些工具能够执行多种分析，包括监控在线媒体输出，抓取并分析社交媒体内容（如推文)，识别网站的时间戳(或上次修改时间)，检查网址是否受到审查，以及从iTunes、维基百科、推特、脸书和亚马逊中获取元数据和内容。 许多工具都能够可视化地展示数字数据，包括图表、社会网和词云可视化。以Topsy为代表的工具，为任何人提供了一个在社交媒体平台上搜索关键词或主题的机会。Topsy列出了这些关键词、主题以及它们的链接，并提供了它们的词频、情感得分的数据和图表。它还可以比较关键词或主题，并以图表的方式展示每一个关键词与其他关键词相比的词频。 谷歌提供了几种免费的网页抓取工具，其中包括谷歌趋势(Google Trends) 和谷歌图书词频统计器(Google Books NgramViewer)，前者分析了在谷歌搜索引擎上的搜索关键词的受欢迎程度，后者收录了自16世纪至2008年间出版的数百万本图书的语料库，这些书籍都已被谷歌数字化。因此，我可以非常简便地使用谷歌趋势生成一个图表，显示与“数字人类学”和“数字文化学”相比，“数字社会学”一词作为搜索关键词被输入谷歌的频率，以了解这些主题间的相关性。作为一个数字社会学的倡导者，由此产生的图表告诉了我，谷歌搜索引擎的用户何时开始使用“数字社会学”这个术语(根据记录是2009年5月），以及数字社会学与其他主题相比的热度值。使用Topsy社交媒体分析工具，我可以看到这些关键词在限定的时间段内出现的频率，并跟踪每个关键词在互联网上的提及情况，从而可以对这些在社交媒体上讨论的主题进行更详细的分析。 第三章 数字时代研究的再概念化 65 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=86 | PRINTED_PAGE=66 谷歌图书词频统计器已经被用来进行语言学研究，跟踪几个世纪以来关键词或术语的使用和意义的变迁。例如，一个计算语言学研究团体，包括几个参与开发词频统计器项目的成员(Michel et al.,2011)，分析了语法的演变，并比较了自1800年至2000年英语不规则动词（如 burned/burnt，strived/strove，dwell/dwelt）的使用是如何变化的，以及与美国相比，这些单词在英国的使用情况。有人认为，用这一方法分析在线新闻可以识别材料中的基调变化，预测政治动荡和经济事件。一项研究使用了一个数字化的全球新闻档案，检验了三十年中的“全球新闻基调”变化。研究者超越了标准分析，试图确定被使用关键词的地理位置和潜在基调，并量化新闻文本的这些维度。通过这一分析，研究者能够预测埃及、突尼斯和利比亚的革命等事件(Leetaru，2011)。 为了亲自尝试谷歌图书词频统计器，我搜索了“赛博空间”和“赛博格”这两个术语，以检验我的论点，即自21世纪初以来，这些术语已经失去了一些流行性。当我选择在1980年至2008年间搜索这些术语时，我发现情况的确如此，至少谷歌数字化语料库中的关键词出现频率证实了这一点。这两个关键词直到1988年才出现在谷歌图书数据库中，随后它们的出现频率不断增加，“赛博空间”在2000年达到顶峰，“赛博格”在2002年达到峰值，此后它们的使用频率便逐年下降。“赛博空间”比“赛博格”更常用，尽管两个术语的使用轨迹图很相似。不幸的是，由于谷歌图书词频统计器在我搜索时只包括2009年之前出版的书籍，我无法跟踪近几年的使用频率，不过，我可以预测在这一时期两个术语的使用频率会更低。 数字社会学 57 66 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=87 | PRINTED_PAGE=58 / 67 一些数字社会研究者对追踪互联网网站的历史很感兴趣，包括这些网站因时间推移而产生的文化变迁。识别搜索引擎上的搜索历史，能提供与知识政治相关的“故事”：在搜索引擎中，内容是如何被操纵的，一些观点是如何被优先考虑的，而另一些观点又是如何被排斥的。在这里，搜索引擎被理解为是建构特定故事或观点的“创作工具”(authoring device)(Rogers，2013)。比如说，罗杰斯(Rogers，2013)和他的同事收集了多年来的伊拉克网站，以确定伊拉克社会中可获取的、不同于政府官方描述的信息类型。他们还比较了维基百科上用荷兰语、塞尔维亚语和波斯尼亚语撰写的关于斯雷布雷尼察陷落、斯雷布雷尼察大屠杀和种族灭绝的文章，考察了六年来的编辑历史和资料来源，以追溯该网站上知识生产和操纵的政治性质。这些网站的系谱是追踪和识别议题的出现方式、发声者、失声者或审查等问题的重要途径。这种类型的研究能够洞察知识的在线生成和协商方式，以及这一过程中存在的差异与鸿沟。 大数字数据集提供的数据量，使它们能够进行图形可视化，从而轻松地识别数据中的模式(Bruns，2012)。图形可视化工具可以用来分析社交网络，并研究社交媒体的使用是如何与社会和文化背景相关联的。有几种免费工具可以用来进行社交媒体网络分析，Gephi就是其中之一，它是一个用于网络和复杂系统的、免费开源的交互式可视化和探索平台。布伦斯（Bruns，2012）就使用了Gephi，以图形方 58 第三章 数字时代研究的再概念化 67 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=88 | PRINTED_PAGE=68 式可视化了围绕特定主题标签和个体用户互动的推特活动数据，以分析用户之间建立的网络。这一分析使他能够确定主题标签网络的变化，包括贡献者参与的变化和整个主题标签社区对新事物的反应，例如新参与者加入和新信息生成时的状态。这项研究聚焦于推特是如何成为特定话题的对话空间(话题由关键词前的主题标签指定)。 对于那些对自身使用社交媒体生产的元数据类型感兴趣的人来说，有很多工具能够允许他们从自己的电子邮件、脸书或领英账户中抓取自己的数据，并产生统计数据、图表和其他数据可视化，以此来展示他们与谁相关联、这些人如何在各种网络中相关联以及某一个体与他人的交互频率的数据。为此，我使用了领英地图(LinkedIn Maps)工具，来查看它生成了什么数据。该工具使用了我在领英上的通讯录，生成了一个多彩的网络集群图像，显示了我的联系人之间是如何关联的。这是一次有趣的实践，它展示了我的联系人中谁认识谁，以及集群是如何区分和重叠的。不足为奇，这些集群主要是围绕地理特征和研究领域建构的。例如，英国社会学家紧密聚集在一起，我的澳大利亚学术同行和我的大学同事也是如此。在集群分布图中，我还发现了几个我不知道有什么联系的人。 在一个更复杂的涉及视觉图像使用的项目中，霍克曼和曼诺维奇（Hochman and Manovich，2013）分析了上传到照片共享社交媒体平台Instagram中的图像。在他们的“视觉大数据”研究中，他们利用来自全球 13 个城市的 230 万张 Instagram 图像，识别出这些城市的“视觉标志”。他们的研究旨在分析 Instagram的使用模式，以利用元数据的技术和真实图像的视觉内容，来揭示当地的社会和文化事件。他们将这种方法称为“数据民族志”(data ethnography)，因为他们能够在针对成千上万幅图像的大规模分析以及揭示个体用户模式的细致分析间转换自如。例如，他们分析了用户在飓风“桑迪” 数字社会学 59 68 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=89 | PRINTED_PAGE=69 (Hurricane Sandy) 袭击纽约市布鲁克林区时在 Instagram 上共享的照片，以及以色列特拉维夫的用户在阵亡将士纪念日拍摄的照片。他们认为，这种新兴范式能够通过关系、转换和序列来分析数字媒体的个人用户，而不是通过等级和类别。他们的网站Phototrails作为这个研究项目的一部分，提供了许多数据可视化的例子。 很少有社会学家在他们的研究实践中使用技术在网络中获取数据。大卫·比尔（Beer，2012c）是一个例外，他尝试使用社交媒体数据聚合器 Insightlytics 来比较“社会学”(sociology）和“名人”(celebrity)这两个术语在推特上的使用方式。他考察了这些关键词在限定时间段内出现的频率、推文的地理来源、关键词之间的组合、使用这些关键词的资深评论者、关键词所带的情感以及个体推文使用这些关键词的所涉方面。正如比尔所说，这种粗略的分析有很大的局限性。虽然它能够在识别大量数据中的基本模式发挥重要作用，但是这种技术只应被视为社会分析的起点。数字交易数据和用于将它们归类的算法，并不是为服务社会研究者而创建的。因此，对于研究人员来说，它们通常效率低下、不方便使用，并且不能回答他们特定的研究问题。这可能会产生利用数据来塑造研究问题的现象，而不是相反(Beer and Taylor，2013)。 另外两位社会学家努尔杰·马尔(Noortje Marres)和埃丝特·韦尔特弗雷德(Esther Weltevrede）也用网络抓取工具进行了实验，并反思了这些技术作为社会物质客体形塑社会研究实践以及定义“社会”范畴的方式。他们认为“网络抓取工具扰乱了社会研究的‘内部’和外部’之间的区别”(Marres and Weltevede，2013：315)。网络抓取工具及其实践，往往在不同于社会学术研究中的条件和假设下运行。作为一种原生数字数据客体，这种策略所获取的数据已经逐渐格式化。网络抓取工具充当了“分析机器”，它们根据嵌入在软件中的特定编程规范，对其所抓取的数据进行定义、排序，从而预格式化(Marres and Weltevrede，2013：326)。就像比尔、马尔和韦尔特弗雷德所指出的那样，学术研究者在使用网页抓取工具时是有局限的，因为他们必须接受数据生成平台的规范和结构。然而，他们扩展了这一观察结果，认为处理这种格式化的方式可以成为社会学研究的焦点。网络抓取既是一个所使用的软件生成的自动过程，也是一个社会过程，它取决于那些程序员的决策，取决于由此产生的数据共享，并取决于工具使用者讨论出的最佳抉择。社会研究者既可以使用该工具，也可以分析该工具如何作为网络认识论的一种形式运作(Rogers，2013)，这种认识论塑造了可获取的知识的内容、形式和类别。 第三章 数字时代研究的再概念化 69 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/dc63b13d-e064-4d2f-83fb-aa8d3b8c79f8.md?start=90&limit=10)