信息穷人与信息富人：个人层次的信息不平等测度述评*

于良芝 周文杰

（1.南开大学商学院信息资源管理系 天津 300071）

（2.西北师范大学商学院信息管理系 甘肃兰州 730070）

1 引言

20世纪 70年代以来，“信息穷人”(the information poor)与“信息富人”(the information rich)已经成为学界及公共政策的常用概念，与“信息社会”、“知识经济社会”、“后工业社会”等揭示当代社会形态的概念相呼应。这组相互关联的概念共同表明：信息社会是以信息为战略资源的社会，人们对信息资源的占有在很大程度上反映和决定了他们在社会结构中的地位；正因为如此，“信息穷人”与“信息富人”概念与社会经济意义的阶层概念一样，可以用来反映当代社会结构、揭示社会不平等关系。

从逻辑上说，如同社会经济阶层的划分基于受教育水平、收入、职业等社会经济尺度，信息穷人与信息富人的划分也应基于某种“信息尺度”。然而，与社会经济尺度相比，“信息尺度”似乎天生就飘忽不定，难以把握。这是因为这一尺度涉及的很多核心概念——信息、信息拥有、信息富有与贫困——几乎全都缺乏确定的含义。目前学术界存在的信息定义不仅千差万别，而且涉及“信息究竟是客观的还是主观的”、“信息与知识的关系”等根本分歧。“信息拥有”的含义不仅受到信息概念歧义的影响，而且受到信息媒介复杂性的影响。例如，一个人可以拥有电视，但不一定拥有特定电视频道；即使拥有特定频道，也不一定收看该频道；即使收看该频道，也不一定从中获取信息。究竟哪种“拥有”可以算作“信息拥有”并非一目了然。“信息富有”和“信息贫困”概念不仅受到上述各种模糊性的影响，还经常遭遇可比性困难。例如，一个拥有丰富的水稻种植经验的农民与一位年轻的学者相比，究竟算信息贫困还是富有？所有这一切都预示，“信息尺度”对于理解信息社会的问题虽然至关重要，却很难把握。

面对上述复杂性，学术研究和公共政策中的信息穷人和富人是如何确定的？其区分采用了怎样的尺度？这些尺度是否确实区分了信息贫富？是否对社会经济尺度形成了补充？本文以回答上述问题为目标，以不同时期有关信息不平等的综述性文献为线索，梳理了其收录文献所采用的信息贫富测度指标。通过这样的研究，本文希望推动学界完善现有“信息尺度”，增强其对“社会经济尺度”的补充价值。

2 信息穷人与信息富人的界定及描述

如前所述，“信息穷人”、“信息富人”概念自20世纪70年代以后被广泛使用。用“信息穷人”（information poor）作为关键词搜索相关文献并将该术语出现的语段进行汇集，可以发现，很少有文献明确定义它的含义，但比较这些语段可以发现，它在现有文献中有四种指代(referents)：一是非确指的弱势人群。 例如，Marjorie Ledonne在讨论图书馆的信息和导引服务（information and referral services）时，认为这种服务可以更有效地帮助信息穷人；Trezza在介绍美国20世纪70年代新出现的图书馆服务时，认为这些服务可以成为面向信息穷人的服务的样板；Soedjatmoko在谈到通讯技术的影响时认为现代通讯技术可以缩小信息穷人与信息富人之间的差距。至于这些论断中的“信息穷人”包括哪些人，作者并未说明。二是确指的社会经济意义的弱势人群。例如，Childers1975年综述的文献大都锁定美国社会的弱势或边缘人群为研究对象，Childers也依据这些文献把以下人群归为美国社会的信息穷人：墨西哥裔美国人、波多黎各和其他说西班牙语的人群、印第安人、爱斯基摩人、贫穷的黑人和白人、阿巴拉契亚人、贫穷的农业人口、移民工人、老人、监狱犯人、视听障残人群；20 世纪 90年代，南非学者 Kagan将以下人群界定为世界范围的信息穷人：发展中国家的人口、农村人口、社会和文化的边缘人群、少数民族人群和宗教信仰上的少数派、身体残疾者。三是非确指的某种意义的信息弱势人群，例如，Katzman在分析信息技术的影响时指出，随着人们采用新的通讯技术，那些本来就拥有更多信息和信息能力的人会比信息及信息能力少的人更多获益，从而扩大信息穷人与信息富人之间的差距。但由于不清楚“信息”和“信息能力”究竟涵盖什么，因而很难判断哪些人“拥有更多或更少的信息和信息能力”。四是确指的特定意义的信息弱势人群。例如，1973年Edwin Parker；在使用这对概念时将信息穷人定义为：“ 不了解图书馆等传统信息源，信息需求无法从这些信息源得到满足的人”；20世纪90年代中期以后，随着数字鸿沟得到广泛关注，很多人也把数字鸿沟中的落伍者表述为“信息穷人”。

上述第一和第三组文献因缺乏确指的观察和描述对象，因而很少配以可量化的指标。现有大部分量化指标都来自第二和第四组文献。其中，第二组文献先把信息穷人锁定为社会经济意义的穷人，然后从一个或多个信息方面（如信息获取渠道的利用）测度其特征或状态；美国学者Spink和Cole对非洲裔社区信息获取方式的考察是这类文献的典型代表；第四组文献先把某种信息劣势（如缺乏互联网联接）作为信息穷人的标志，然后用这一指标描述不同的社会经济群体；考察一个社会内部数字不平等状况的研究是这类文献的典型代表。

从理论上说，一项研究采用哪些指标取决于它要测度的概念，而概念通常蕴含在特定的理论模型之中，但在信息贫富及不平等的实际研究过程中，缺乏理论基础的测度指标也很常见。表1列出了20世纪70年代以来有关信息不平等研究中出现的主要测度指标、概念及理论模型（如果有的话）。按被测度的概念的性质，可以将这些指标归纳为以下类别：信息源和信息获取渠道的接入或利用测度、信息接受或吸收测度、信息素养测度、ICT接入测度、ICT利用测度、ICT技能测度、ICT综合指数等。

3 信息源、信息获取渠道的接入或利用测度

如前所述，自20世纪六七十年代开始，随着“信息社会”概念日益凸显信息资源的价值，信息资源在社会结构中的非均衡分布开始受到若干学科的关注。最早被用来揭示这种非均衡分布状况的测度方法就是各类信息源和信息获取渠道的接入或利用测度。

在传播学领域，媒介拥有（Media ownership）和媒介接触（Media exposure）是较早和较常使用的相关指标。其中媒介拥有指“是否拥有给定媒介”（电视、报纸、杂志、互联网等）；媒介接触则指“在给定的时间里（如过去一个月或每周）使用特定媒介的频率和/或时间”。关注媒介拥有和媒介接触的主要理论依据在于，研究发现，媒介接触与公民的视野开阔度、政治知识知晓度、政治参与度等正向相关。正因为如此，以此为指标的相关研究大都特别关注低收入人群、农村人口、少数民族人口等弱势群体与一般人口的差距。例如，Dervin等在20世纪70年代开展的一系列研究都发现，低收入人群在更大程度上利用电视而不是印刷资源、低收入人群使用电视的时间大大高于普通人群、每天都使用报纸的低收入人群的比例大大低于普通人群。

在图书馆与情报学领域，与媒介接触相似的测度指标是信息源和信息获取渠道的选择倾向和利用，其中“选择倾向”指个人对各类信息源和信息获取渠道的重要性/偏好程度判断；“利用”指是否利用给定信息源和信息获取渠道。但由于这些指标的设定常常基于经验而非理论模型，因而不同研究对信息源和信息获取渠道的定义和分类很少一致，因而不仅信息源和信息获取渠道两个概念的内涵外延含糊不清（一项研究中的信息源往往会成为另外一项研究的信息获取渠道），而且无论是信息源还是信息获取渠道，其类别划分都存在很多版本。例如，20世纪70年底，Childers指出，普通美国公众在其日常生活中有意无意接触的信息源包括：电视、报纸、杂志、电影、图书、各类信息服务机构、朋友、亲戚、邻居等人际关系。本世纪初，Spink和Cole在考察美国南部一黑人社区的信息行为时，则采用了以下信息源区分：家庭、学校、电视、报纸、收录机、朋友、邻居、其他。

图书馆与情报学研究对上述指标的高度关注，在很大程度上是因为这个领域相信，不同的信息源和信息获取渠道本身存在“信息贫富差异”，可以给利用者带来不同程度的信息优势。图书馆被认为是保障公众个人发展和民主参与的最重要的信息获取渠道之一；自愿放弃或客观上不能利用图书馆的人经常被认为处于明显的信息劣势，美国学者Sweetland甚至把不利用图书馆作为信息贫困的标志之一。因此，图书馆与情报学特别关注社会不同阶层对图书馆（特别是公共图书馆）的利用差距。

4 信息吸收测度

个人对于社会传播的信息（特别是大众媒介传播的信息）的吸收程度差距是知识沟研究的核心问题。“知识沟”（knowledge gap）概念是由美国传播学者Tichenor的课题组于1971年在其著名的“知识沟假说”中提出的。该假说指出：“当大众传媒信息在一个社会系统中的流通不断增加时,社会经济地位高的人将比社会经济地位低的人以更快的速度接受信息,因此,这两类人之间的知沟将呈扩大而非缩小之势”

表1 针对个人信息贫困/富有及信息不平等的主要测度指标

这一假说的提出激发了大量相关研究，测度个人对特定信息的吸收程度也成为此类研究的必需环节。绝大多数研究都采用了测试题的测度方式，即：针对大众传媒报道的特定内容，设定一个或多个问答题或选项题请被调查者回答，按特定标准对他们的答案打分，然后比较不同人群的得分差距。 例如，在 Ettema 等在 1983年的研究中，考察了处于相同传播过程的不同受众对心血管疾病知识的吸收差距。其中个人对心血管疾病知识的吸收就是通过让受众回答10项提问而测度的。

在采用客观测试题的同时，也有少数研究采用主观自评方式。 例如，O’Leary 和 Gaziano在比较受众对育儿知识的吸收程度时，就采用了客观测试与主观自评相结合的方法。其中主观自评题以里克特量表的方式让调研对象评估自己对育儿知识的了解（里克特量表的选项如下：您认为此时此刻您对生育过程及新生儿发育知识了解多少？1表示一无所知，5表示几乎无所不知）。

5 信息素养测度

根据美国图书馆协会（ALA）的定义，信息素养指个体在需要信息时能够确认这一需求并具有定位、评价和有效使用所需信息的能力。具备信息素养的人可以快速且有成效地获取信息，批判性且合理地评价信息、准确而创造性地使用信息。由于各类教育机构是信息素养培训的主要倡导者，因此，现有信息素养研究主要服务于正规教育，已有信息素养测度工具也主要针对学生人群。

国外报道的信息素养测度方法，一般都按初等教育和高等教育分别设计，前者主要参照美国学校图书馆员协会（AASL）和教育通讯与技术协会（AECT）1998年出台的“信息力量：建设学习伙伴”（Information Power:Building Partnerships for Learning）设计；后者则参照美国学院和研究图书馆协会（ACRL)的“高等教育信息素养能力标准（Information Literacy Competency Standards for Higher Education）和国际教育技术学会（ISTE)的全国教育技术标准（NationalEducationalTechnologyStandards，NETS)设计。

由此形成的具体测度方法有很多，包括：测试题法、参考文献分析法（bibliographic analysis）、网格标准法（rubrics）、个人作业资料夹法（portfolios）、问卷调研法。其中测试法是比较常用的方法，目前已有一些标准化测试工具可以采用，例如，美国肯特州立大学和研究图书馆协会开发的“信息素养技能标准化评估”（SAILS）、美国加利福尼亚“ 湾区社区学院信息胜任力测验”(BACC)。

20世纪70年代以来，越来越多的人相信信息素养影响个人的社会参与能力，信息素养差距因而构成了信息不平等的组成部分。然而，目前大多数信息素养测度方法都是作为学业表现的测试方法而设计的，主要应用于正规教育领域。如何将信息素养的概念和测度方法推广到普通人群，还是一个有待解决的问题。

6 ICT相关测度：数字鸿沟和数字不平等测度

20世纪90年代中期，在现代信息技术（ICT）日益影响社会生活的背景下，美国国家通信和信息管理局(NTIA)率先开始调研美国社会的ICT接入差距，并在其1998年的调研报告即《在网络中落伍》系列报告Ⅱ中将其表达为“数字鸿沟”。进入本世纪后，很多学者和组织也开始关注ICT接入之外的其他差距。2001年，经济合作与发展组织（OECD）将数字鸿沟的含义扩展为ICT接入与利用两方面的差距，随后，DiMaggio、van Dijk、Warschauer、Modarres等将之扩大到更多的方面，例如，van Dijk 将数字鸿沟定义为四维差距，涉物质、动机、技能和利用，并将其中的“差距”理解为连续的程度差别而非“有无”两极差距；DiMaggio 和 Hargittai 将其定义为五维差距，涉技术手段、利用自主性、利用模式、社会支持网络、技能。有些学者（如DiMaggio和Hargittai）还将这种多维差距表述为数字不平等，以区别于以接入差距为内涵的早期数字鸿沟概念。与定义的复杂化相适应，数字不平等的测度方法也变得更为复杂，除了测度ICT接入差距，相关研究也开始测度 ICT 技能差距、利用差距、表达差距、成效差距以及综合差距。 近年来，很多数字鸿沟研究都将其测度指标建立在三个阶段的ICT扩散模型之上（即准备阶段、强化阶段、影响阶段），强调同时采用接入测度、能力测度与利用测度揭示处于不同阶段的人群之间的 ICT 差距。

6.1 ICT接入测度

ICT接入指标旨在测度社会成员是否拥有使用各类ICT（计算机、互联网、移动通讯设施等）的机会。从表面上看，机会的有无相对容易判断，因而相对容易测度；事实上，即使是机会的有无，也存在不同限定。有些研究将“有接入”限定为在家里接入，有些限定为在家里或工作场所接入，而有些则没有任何限定。限定方式不同，得出的测度结果也会不同。

为NTIA报告提供数据的美国“当前人口调查”（Current Population Surveys，CPS)同时测度了上述所有“ 接入”情况，但借用该数据的后续研究经常采用不同限定，例如，Agarwal等人采用其“ 是否在家里使用互联网”的接入数据，分析了社会交往对互联网扩散的影响；Martin和 Robinson利用其“ 是否使用互联网（不分场所）”的接入数据，考察了收入对ICT扩散的影响。

如上所述，个人层次的ICT接入测度主要用于考察社会系统内部不同成员的ICT接入机会，但也为计算不同地区或国家的ICT渗透率或扩散率（即全国人口中采用ICT的人口比例）提供基础数据。目前绝大多数以国家或地区为测度单位的指标体系（DAI,ISI,Orbicom,DOI）都把ICT渗透率作为一个国家数字化水平的指标之一，因而都需要依赖个人层次的ICT接入数据。

6.2 互联网利用测度

这是一组与互联网利用相关的指标，旨在揭示互联网的接入者实际利用互联网的程度与方式，主要包括：使用互联网的场所、使用互联网的频率、花费在互联网上的时间、使用互联网的目的、利用互联网开展的活动、访问的互联网站类型等。其中“互联网使用场所”在这里作为独立的互联网利用指标（而非“接入”指标的限定条件），被用来测度“互联网利用过程中的自主度（autonomy）”这一概念，其前提假定是：在家里和工作场所利用互联网的人比依赖公共机构的人具有更大的自主度；使用互联网的频率及花费在互联网上的时间共同测度“互联网利用的密集度（intensity of Internet use）”这一概念；使用互联网的目的、利用互联网开展的活动或访问的互联网站类型主要测度互联网的利用范围，有时也间接地测度互联网的利用成效（解决哪些生活任务）。

如前所述，本世纪以来，随着互联网渗透率（即人口中网民的比例）不断提高，人们在互联网利用方面的差距已经成为数字不平等研究的焦点。不仅以个人为测度单位的相关研究纷纷采用互联网利用测度，以国家或族群为测度单位的指标体系（如 Core ICT Indicators，ICT Development Index）也经常利用个人测度的结果计算集合数据（如在家里使用互联网的人占网民总数或人口总数的比例；利用互联网从事特定活动的人占网民总数或人口总数的比例）。

6.3 数字技能/ICT素养测度

数字技能 (digital skills)、数字素养（digital literacy）、ICT素养（ICT literacy）是一组意义相近的术语，都关乎个人驾驭和使用ICT的能力。其中ICT素养曾被美国教育考试服务机构（Educational Testing Service,ETS）明确定义为“正确使用数字技术、通讯工具和（或）网络解决信息问题，以便在信息社会中行使职责的能力”,包括运用技术探索、组织、评价和交流信息的能力，以及对信息伦理/法律问题的基本理解。ETS信息素养评估专家Katz等进一步将这一定义诠释为：ICT素养=信息素养+数字环境。

由于能力的测度更加复杂，现有测度大都依赖测试法，即事先设定若干任务，然后观察被测试者利用ICT完成任务的情况，据此判断他们数字技能的高低。例如，Hargittai设定了一组信息检索任务，以此测试54位随机抽样的美国互联网用户的数字技能；任务涉及的信息类型包括：当地文化活动（如电影、表演、音乐）的预告信息、可以在线收听的音乐、有关总统候选人对待流产问题的观点的网站、纳税表、儿童创作的艺术作品。北欧学者van Deursen和van Dijk共同设计的数字技能测度方法也是基于在线任务测试。与Hargittai不同的是，这组测试基于更宽泛的数字技能定义，涵盖与数字媒介和内容相关的两种技能。与数字媒介相关的技能包括操作浏览器和搜索引擎的技能、填写在线表格的技能、利用各类链接（文本或图像或菜单）浏览网站的技能；与内容相关的技能包括检索和评价信息的能力、利用信息完成工作或生活目标的能力。2007年作者针对这些技能，设计了9项测试题，在109位随机取样的丹麦公民中进行了测试。测试成绩由任务完成情况及完成时间决定。

由美国教育考试服务机构开发的iSkills，可谓面向正规教育的最有影响的测度工具。这是一种以网络为平台、以解决问题为内容的交互式测试工具。测试题由基于真实生活情境的问题或任务构成，历时两个小时，主要测度学生在以下7个方面的表现：定义、获取、管理、整合、评价、创造、交流信息。其中“定义”指理解和清晰表述信息问题的范围，以便通过电子手段进行信息搜索；“获取”指在数字环境中收集和/或检索信息；“评估”指评价信息的权威性、及时性、相关性等方面，判断所获信息是否有助于问题的解决；“管理”指组织信息以帮助自己或他人完成相关任务；“整合”指解释或表述信息；“创造”指在数字环境中改编、应用、设计或构建信息；“交流”指以有效的数字化形式面向特定受众定制传播信息。

6.4 ICT综合测度

ICT综合测度就是在同时考虑ICT接入、技能或素养、利用等方面的基础上，形成从整体上测度个人ICT优势/劣势的综合指数。这种指数在形式上类似于以国家或族群为测度单元的数字化综合指数（如国际电信联盟的ICT发展指数、香港大学提出的数字包容指数），但以个人为测度单元。韩国数字机会促进署（KADO）提出的“个人信息化指数”（Personal Informatization Index，PII） 和 Jung 等学者提出的“互联网联接指数”(The Internet Connectedness Index，ICI)就是这样的综合测度。其中PII指数包括三个方面：ICT接入、ICT能力和ICT利用。每个方面又包括若干因素，每个因素又被赋予不同权重，个人得分就是根据他们在这些因素上的值及其权重计算得出。与智商（IQ）或自尊等个体测度相类似，PII不仅可以计算每位被调查者的得分，还可根据个人得分计算特定群体的平均分，并进行群体间的比较，也可以计算信息不平等的基尼系数。

ICI也是这样的测度指标。该指数的第一版量表形成于2001年，包括9个项目：拥有家用电脑的年数、利用互联网完成的任务数量、接入互联网的场所数量、驱动互联网利用的目的数量、在线期间开展的活动数量、参与在线交互的频率、互联网对个人生活的影响评价、个人对电脑的依存度、个人对互联网的依存度。ICI的计算方法为：把每个变量的值乘以N（N是使该变量的满分值达到12的数字，例如家用电脑历史是一个四级变量，这个变量的值被乘以3；目的变量是一个二元变量，这个变量的值被乘以6）。 ICI值是所有变量值的平均数，区间为 1～12。 2008年的修订版包括五个变量：互联网活动的广度、互联网活动的密度、花费在互联网上的时间、电脑依存度、互联网依存度。其中互联网活动的广度按被调查者实际开展的活动种数取值，花费在互联网上的时间按实际花费的小时数重新编码取值（编码为1～5级），其他三个变量值则由被调查者按 1～10分主观评估取得。

7 结语

20世纪六七十年代以来，随着信息成为当代社会的战略资源，学术界和政策制定者都试图根据个人的信息优势和劣势观察与理解社会结构，以补充按社会经济地位划分的结构。信息穷人与信息富人概念的提出与流行，就代表了这种尝试。它要求我们运用合适的“信息尺度”对社会成员进行测度，然后依据他们在该尺度上的位置确认其贫富。

然而，本研究显示，截至目前，尽管世界各国的相关研究已经提出了众多零散指标，但尚没有形成综合性的信息尺度，因而无法从整体上反映个人的信息优势与劣势。ICT综合指数虽然朝这个方向迈进了一步，但其适用范围仅限于数字环境。由于不存在划分信息穷人与富人的整体测度，一旦研究者、政策制定者、信息服务者需要锁定信息穷人进行研究或帮扶，他们就倾向于把社会经济意义上的弱势人群定义为信息穷人。通常的做法是先按社会经济地位将低收入人群、残疾人、少数民族人群等确定为信息穷人，然后采用本研究所综述的某种指标，考察他们与总人口的差距。

对于信息不平等问题的理论创新和政策制定而言，这种区分和观察存在若干缺陷：（1）它把经历不同、认知不同、阅读习惯不同的各类社会经济穷人标识为信息穷人，并按同样方式标识信息富人，人为地制造了这两个人群内部的“信息同质化”。这极有可能导致我们忽略信息相对富有的经济穷人（如贫弱社区的意见领袖、社会变革时期来自底层的改革推动者、处在向上的社会流动中的个人）或在某些领域具有专长的经济穷人（如民间非物质文化遗产的传承者、乡土知识的拥有者），错失对他们经验的研究和总结；或忽略经济富人中的信息贫困者，错失对他们的教训的考察。（3）它假定了社会经济条件与信息贫困之间必然而唯一的因果关系，导致因其他因素而产生的信息贫困现象得不到关注，如约束思维的教育模式、过度的信息控制等。（4）把社会经济意义的穷人直接等同于信息穷人，而后将其信息获取等表现界定为信息贫困，这在逻辑上是一种循环定义，会扭曲社会经济贫困与信息贫困之间的相关关系，限制二者之间关系的考察。

正因为如此，本研究认为，如果我们要真正理解信息穷人及信息贫困现象，切实从信息角度观察当代社会结构，理解信息不平等与社会经济不平等之间的关联，我们就需要赋予信息穷人、信息富人及其分化以独立的内涵，赋予信息不平等以独立的尺度，而不是把信息穷人简单等同于社会经济意义上的弱势人群，把信息不平等看成是社会经济分化的“克隆”。如前言部分所述，由于截至目前，信息和信息拥有等基础概念的含义依然模糊且充满争议，上述任务无疑会异常复杂；然而，意识到现有信息不平等测度的局限，我们除了直面这种复杂性，似乎别无选择。

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