传媒平台经济:内涵、特征与规制〔*〕

肖叶飞

(安徽师范大学 新闻与传播学院, 安徽 芜湖 241002)

平台经济是国家经济发展动能转换的新引擎,是构建国家竞争新优势的载体,是数字经济的核心,反映的是一个国家科技竞争的实力。平台是真实或虚拟的交易场所,是市场的具化,是连接多元市场主体的中介,具有市场与企业的二重性。平台经济以互联网与信息技术为基础,吸引平台的两边或多边用户,辐射平台的上下游企业,通过平台聚合相关市场主体,促进数字经济发展与消费升级。

平台经济的出现被称为第四次工业革命的重要特征,回眸历史,可知第一次工业革命是机械化革命,第二次工业革命是电气化革命,第三次工业革命是信息化革命,第四次工业革命是智能化革命。〔1〕互联网诞生以来,不同领域的平台不断涌现,例如社交电商平台、金融保险平台、在线教育平台、直播平台、物流平台、支付平台、信息资讯平台、社交娱乐平台、知识付费平台、文化传媒平台等。平台经济是新的经济形态,也是经济转型发展的新动能。平台重构了商业生态,提高了资源配置效率,具有准公共基础设施的特征,容易形成垄断,因此也成为政府监管的对象。国家对于平台治理,应该把握“加油门”与“踩刹车”的政策平衡,促进平台经济健康发展,同时实施综合治理。

一、传媒平台经济的内涵

互联网出现以来平台经济经历了三个阶段。一是Web1.0时代的平台经济,诞生于20世纪90年代,以信息交互为主,受众通过互联网平台看新闻、查资讯。二是Web2.0时代的平台经济,以电子商务为主。三是Web3.0时代的平台经济,以知识、信息、能力与价值交易为主,具有更加垂直化、行业化、多元化的特征,平台经济进入纵深发展阶段。随着物联网与信息技术的发展,网络平台从消费互联网平台向产业互联网平台演进,其产业平台包括工业互联网平台与农业互联网平台。消费互联网平台的连接对象是人,产业互联网平台连接的是人、企业和机器,特点是人物互联、物物互联、万物互联。

(一)传媒平台经济的概念

互联网平台是一种新的组织形式,广泛应用于商业经济与产业经济,可以赋能制造业转型升级,拓展“互联网+”的消费场景,培育消费新的增长点。平台对传统产业进行优化赋能与重组改造,促进经济转型升级与智能化发展。首先,平台有效整合了产业资源与市场资源,吸引不同的主体与资源到平台中来,每个平台主体提供特色服务与产品,满足用户的个性化需求。作为跨区域分工与协作平台,提升产业专业化生产水平;作为跨区域营销与贸易平台,促进跨区域企业之间的竞争,缓解生产要素市场的扭曲,对金融资源错配与技术资源错配有显著改善作用。〔2〕其次,平台优化产业链上下游的资源配置,降低资源与数据的信息不对称以及提升供求双方的相互信任度。平台的连接功能形成企业集群、产业集群、品牌集群等,它们共享产业资源与供应链,促进产业链上下游协同发展。再次,平台经济高效匹配零散的供给与需求,实现有效需求与有效供给的对接。平台拥有最新的数据,实现信息互换与资源优化配置,重构“人货场”,促进消费升级。从此,平台发挥交易的撮合、内容的传输、流程的管理等功能。平台能够降低生产成本,扩大交易规模。〔3〕最后,平台是连接企业与组织的纽带,通过平台的聚集、协同、重组与交互作用,促进资源共享,形成有价值的网络。平台形成一种特殊的网络交互状态,提升了用户价值与网络价值。

传媒平台经济是以互联网为主要载体,以网络信息基础设施为重要支撑,以数据为关键生产要素,以信息技术为驱动力,提供新闻资讯、知识信息与休闲娱乐等内容和服务的新型经济形态。传媒平台是新闻信息和知识娱乐等内容的分享与传播中介,是吸引商家、用户、粉丝、受众等各方主体进行交易的场所与空间。根据内容分类,传媒平台包括新闻资讯平台、音视频平台、娱乐直播平台、社交网络平台、网络文学平台、知识付费平台等类型。传媒平台的出现使传者与受者的界限逐渐消失,人与人、人与物之间形成立体网状连接,改变了人们生产与传播信息的方式。传媒平台是基于数字驱动、平台支撑、网络协同的新的经济系统,重构了传媒的商业生态,促进了商业模式变革,提高了传媒资源的社会配置效率,重塑了传媒产业运行体系,推动传媒产业向数字化、信息化与智能化方向发展。

传媒平台经济与传统媒体经济具有不同的特点:传统媒体经济是双重单边市场结构,具有交叉负外部性。交叉负外部性就是:一个市场营业收入的增加对另外一个市场营业收入起到负面抑制作用,即一个市场的表现反作用于另外一个市场。传统媒体的受众市场与广告市场之间具有交叉负外部性。通常来说受众是广告厌恶型,广告市场的表现反作用于媒体受众市场,因为广告过多造成消费者的反感。广告的增加反而限制了受众增加,造成传统媒体的受众规模与广告收入的增长受限,这也称为负反馈机制。由于传统媒体的渠道垄断的消失,其封闭式平台难以满足用户的需求。虽然传统媒体创建了网站与客户端,增加了传播渠道,但是没有形成开放式的平台经济效应。而传媒平台没有广告规模的限制,受众规模越大,广告收入越多,用户的增加吸引了大量的广告,出现了正反馈机制。在传媒平台,平台对信息与内容的定价采取低价策略,成本定价甚至采取免费策略,这是其市场的“重要因素”,而广告商那边是利润市场,平台通过会员费或广告收入覆盖内容生产的成本。

传媒平台经济对传统的媒体经济是一种革新,在生产、流通、销售、生态等方面形成新的特点。如表1所示,平台经济生产方式从传统的中心化的专业生产转变为平台的去中心化、众包式生产;传媒组织从规模受限转变为规模无限,传统媒体的受众与广告规模容易出现“天花板”,传媒平台企业则是规模无限;经济范式从规模经济向范围经济转变,传媒平台企业通常经营多项业务,具有范围经济效应;流通方式从以产定销转变为供需协同;商业模式从二重出售转变为广告、打赏、会员制、电商等多元模式;发展优势从要素禀赋向要素汇聚转变,传统媒体主要依靠媒体的级别以及受众的覆盖范围,传媒平台的发展取决于商家与用户的聚集力度,平台链能够打通内容生态的产品链、供应链与价值链;〔4〕产业链从传统媒体的链条式单向结构演进到立体式网状结构;文化特征从专业生产时代的精英文化转变为“众包”生产时代的大众文化;产业组织的形态从产业链上下游的相关联企业演变为基于平台的产业生态圈;竞争方式从线性的竞争主导型变为非线性的协同合作与价值共享型;信息状态从传统媒体的信息不对称变为传媒平台的信息对称,传统媒体的受众画像不清晰,而平台掌握用户信息、价格信息、消费信息,能够对不同的用户进行精准画像与智能推荐。

表1 传统媒体经济与传媒平台经济的比较

(二)传媒平台经济的类型

平台经济是一种生产机制的创新,也是一种生产模式的迭代。平台经济具有网络化、集群化、协同化的生产特点,多方主体通过网络实现高效的连接与交互,价值创造分布于节点,是一种“去中心化”的节点式生产模式。

传媒平台包括信息资讯类平台与社交娱乐类平台两种类型。信息资讯类平台包括视听资讯类、搜索引擎类、信息聚合类、新闻机构类、知识付费类等不同类型平台,社交娱乐类平台包括社交媒体类、视频直播类、音视频类、文学创作类、游戏休闲类等不同类型平台。

传媒平台是一个开放性与聚合性的平台,向内容与服务提供者开放,协调多方主体的内容生产、流通与消费,不断突破地域、领域、技术的界限,拓展资源配置的边界,降低交易成本。例如,在自媒体平台中,存有平台、广告商、商家与受众等四方的关系,平台处于中心位置,平台提供内容编辑、内容推送与宣传服务,推送内容及广告给用户,提供内容的点赞、转发与评论功能;同时为广告商提供广告发布服务,广告商支付广告费给平台,并从平台获取广告的效果反馈。短视频平台实行“去中心化”的生产模式,根据算法机制推荐内容给用户,一方面,对用户的特征进行识别,根据用户观看视频的类型与时间长短,判断用户的兴趣爱好;另一方面,对视频的特征进行识别,提取视频的内容与文案并进行标识,匹配给有相关兴趣的人群。平台商家根据视频的观看时长、播放量、互动率、内容质量等获取收益。中央级主流媒体打造的客户端,为国内媒体提供融合发展新平台,各级媒体均可入驻,具有社交属性与短视频属性,是主流媒体打造的平台媒体。报业集团创建的平台,聚合新闻资讯,具有社交性与开放性,用户生产内容可以获取收益。

(三)传媒平台经济的基本架构

传媒平台包括基础层、平台层、应用层、用户层等不同层次,这是传媒组织形态的根本性变革。媒体、政府、各种组织以及用户等通过平台相互连接,参与信息发布、知识生产、服务供给等环节。基础层包括电信、软硬件服务等,平台层包括基础服务与增值服务,应用层包括各种应用服务,用户层指各类用户。

基础层,指平台得以运行的各种技术与设施,是平台经济运行的先决条件,包括电信服务商、中介服务商以及各种硬件软件提供商。平台经济的基础层被称为“新基建”,因为网络信息基础设施是数据运行的“大动脉”,连接媒体、受众、政府与企业等多元主体。“新基建”是相对于“旧基建”而言的,传统的基础设施包括公路、铁路、机场与水利设施等,适用于工业经济,产品在物理空间流通。“新基建”主要指“云网端”等数字基础设施,具有公益性与商业性的双重属性。平台涉及很多民生问题,具有准公共属性,适用于数字经济。

平台层,代表着平台集成生产、分配、交换与消费等环节的层次。平台企业承担平台的建设、运行与监管等职能,负责提供虚拟交易空间以及基础服务与增值服务,“算力+数据+算法”构成平台经济的技术底座。平台为产品与服务的跨地域与跨类型交易提供数字场所,具有高速泛在、云网融合、安全可控、绿色低碳等特点。例如,直播平台连接主播与粉丝,知识付费平台连接知识生产者与知识消费者。平台经济运行的核心是平台组织,平台组织的商业模式大致分为三类:一是平台组织提供搜索引擎与社交服务,依靠广告位获取广告收入。二是提供物质技术基础,出租网络软件与硬件,收取租金。三是平台促进商品与服务的流通,平台从卖方收取中介费或抽取一定的佣金。〔5〕基于平台的增值服务创造出多种商业模式,包括企业与企业(B2B)、企业与消费者(B2C)、消费者与消费者(C2C)、线上与线下(O2O)等不同类型。

应用层,直接为媒体、商家与消费者提供各种产品与服务。传媒平台的应用层业务包括新闻资讯、音视频、直播娱乐、知识付费、社交休闲等不同产品与服务。按照应用功能划分,传媒平台包括内容生产型平台、用户服务型平台与渠道聚合型平台等类型。在内容生产型平台里,媒体平台对优质内容的提供者进行资助,促进用户创新创业。在用户服务型平台里,以线上线下服务将用户聚集到平台上,发挥政务、媒体、产业、旅游、餐饮等综合服务功能,通过大数据有效连接、精准推送。在渠道聚合型平台里,形成强关联、强支持、强服务的协同化聚合型平台。例如,很多省级媒体建立跨省市县的媒体云服务平台,具有新闻资讯服务、政务服务、公共服务以及商业服务等职能,各级政府部门、媒体以及企事业单位均可入驻。

用户层,即各类用户的集合,包括个体消费者与企业用户。用户是消费者,也是生产者与创作者。用户生产内容是传媒平台的基础,平台将信息发布权下放,而以广告、电商与信息收费为主要盈利模式。用户之间的连接功能与社交属性,增强了用户的黏性。平台根据原创数量、内容质量、播放数量、信息的互动量、粉丝数量、粉丝画像、粉丝活跃度等指标对用户内容进行管理。

二、传媒平台经济的特征

与传统媒体经济相比,传媒平台经济从封闭转化为开放,从单项经济向多项经济与立体经济演变,不同平台主体由竞争转变为合作,实现传媒产业命运共同体。传媒平台具有双边市场性、垄断性、倍增性与准公共性的特点。在平台经济语境下,网络平台的产品与服务在数字空间与物理空间之间交互与流通,使平台重构了产业发展范式,优化了产业运行体系。

(一)传媒平台经济的外部性:基于双边市场或多边市场的交叉外部性

平台经济是新的分工模式与组织结构。平台企业向双边用户提供产品与服务,双边用户通过平台达成交易,这种平台企业连接的两边市场是“双边市场”。互联网平台成为最新的经济组织模式,利用大数据实现快速的双方交易,用较低的内部协调费用替代高额的外部交易费用,在平台机制的作用下,双边用户在合理价格下达成交易最大化,“打车平台”便是典型的双边市场。平台具有交叉外部性,平台上一种用户的规模影响另外一种用户使用平台的效用与价值,或者说平台一方提供服务与商品的收益水平受另外一方的用户数量的影响。平台双边用户相互促进、相互依存,平台的策略是留住优质的经营者,吸引消费者。双边市场不同于单边市场,平台采取一定的策略,补贴或吸引市场一边的用户,当一边的用户规模达到一定程度的时候,将吸引市场另一边的用户加入市场,解决平台早期的“鸡蛋相生”问题。

传统的报纸与广播电视市场不属于双边市场。〔6〕传统媒体的受众与广告商不具有交叉外部性,媒体、广告主、受众之间是线性关系,没有建立网络连接,传统媒体经济是单边市场结构。广告商是补贴一方,而受众是被补贴一方,补贴一方获取受众的注意力资源,通过广告促进商品销售获取利润。传统媒体的广告版面与时间都是有限的,广告的增加反而造成受众规模的减少,导致传统媒体的盈利模式存在风险,产品服务区域与受众规模受到限制。

传媒平台经济具有多边市场的网络外部性。内容生产者、商家与用户等主体之间一损俱损、一荣俱荣,同向变动,彼此规模无限扩张,具有交叉正外部性。用户、广告商家、内容生产者的关系是一种互动的三角关系。有的传媒平台实行会员费制度,对成为会员的用户而言没有广告,这造就了内容提供商与用户之间直接的交易,消除了广告对用户的负面影响,形成了典型的双边市场。平台需要根据用户需求优化价格策略,实施内容差异化定位,合理选择内容生产模式,提高服务水平,从而发挥网络外部性效应,在平台竞争中形成优势。〔7〕传统的媒体经济是以内容服务为主的卖方市场,传媒平台经济是内容生产者、用户与商家共同主导的多边市场,形成以网络节点为内核的网络经济,网络效应无限扩张。

(二)传媒平台经济的效应:具有规模经济、范围经济与长尾经济特征

传媒平台经济具有规模经济效应。传统媒体达到一定的规模以后,受众与广告数量增加受限,表现为交叉负外部性,扩大生产后边际成本递增,边际收益递减,具有规模不经济效应。传媒平台上受众越多,广告商就越注重这个平台,受众增加对提高广告收入具有正面效应,即规模越大效益越好。网络平台经济表现为边际成本递减,边际收益递增。传媒平台以庞大的数据采集与传输能力、强大的数据处理能力、先进的算力为基础,随着用户增加,初始投入的不变成本逐渐摊薄,平均成本下降,表现为规模经济。规模经济具有“两面性”:一面是降低商家与用户的交易成本,提高生产效率;但是,另一面是,随着市场集中度的提高,平台凭借数据、营销与技术等方面的优势形成垄断,造成不正当竞争。平台不断扩张以后,由于用户数量庞大,自身就成了公益性的基础设施,再通过对低成本积累的数据的占有,形成竞争壁垒。

传媒平台经济具有范围经济效应。平台跨界经营带来范围经济效应,平台聚集与共享产业链资源,成为多主体整合的中介。不同经营主体通过与平台的连接共享新技术、新工艺与新方法,这种共享资源降低了生产成本,形成范围经济效应。传媒平台的产品与服务具有多元化与多样性的特征,平台引流可开展其他的业务,跨界的业务形成范围经济。例如,主流媒体建立自己的平台,创建“新闻+政务服务商务”经营模式,通过多元化业务提高生产效率。短视频平台通过开展广告、电商、网红经济等不同业务,降低了生产成本,形成范围经济。

传媒平台经济具有长尾经济效应。传统经济通常具有“二八定律”,即企业80%的利润由20%的业务创造。平台聚集了众多消费者、商家与合作伙伴,并且重视中小市场与散户的需求,众多大中小型企业在平台交易,形成叠加与倍增效应。平台初期对用户生产内容进行鼓励、资助,吸引更多的用户进入平台,当用户越多,大量的广告商通过代理公司或者直接向平台购买广告或营销服务。平台价值与连接用户数量的平方成正比,信息的效用随着消费者的增加而提高,当平台商家与日活跃用户达到一定规模的时候,平台就形成了长尾经济效应。

(三)传媒平台经济的资源配置:以数据为核心生产要素进行全社会配置

生产要素是指在社会生产经营活动中使用的各种社会资源,土地、资金、劳动力与技术是传统四大生产要素。数据作为生产要素,能够加速资源流动,优化资源配置,降低决策成本,减少交易成本,提升产品与用户的匹配度。数据是信息化时代的关键生产要素,大数据通过“效率提升—产业结构升级—商业模式创新”的机理促进经济高质量发展。〔8〕数据与技术、资本、劳动力生产要素相结合,产生乘数效应,促进平台经济的发展。数据生产要素对企业决策、生产效率、流通领域的影响较大。在决策领域,大数据的挖掘、使用可以提高决策效率与成功率。在生产领域,数据生产要素提高生产效率,缩短劳动时间,从而实现更多的价值。在流通领域,使用大数据可以缩短流通时间,降低流通成本。数据生产要素在相同生产成本的情况下创造更多的价值,而不是直接创造价值。〔9〕平台是数据生产要素的提炼者与加工者,数据作为重要的生产要素,成为市场化交易的重要对象,数据参与收入的分配,分配按照生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制进行。

大数据作为生产要素具有如下的特点:非竞争性,可以同时应用到各种场合,打破时空限制,产生价值倍增效应;虚拟性,不具有物质性,可无限复制,复制的边际成本为零;排他性,可不让其他企业分享,容易形成数据垄断;〔10〕正外部性,通过数据的反馈,提高生产效率,降低决策成本;可以减少信息不对称,防止出现欺诈行为,减少决策失误;对大数据的分析有利于用户的画像绘制与预测,大数据的使用有助于提供个性化服务。例如,新闻舆情大数据、社交媒体大数据、传媒产业大数据,可以分析网络舆情、社会思潮、产业绩效等,为政府与企业决策提供数据支撑。

平台打破了企业的边界、领域、地域限制,拓展了资源与资产的边界,实现了资源在全社会范围内的配置。基于大数据的平台生态成为产业竞争的制高点,再加上平台不同主体之间具有协同与耦合关系,就形成了网络协同效应。对于传统的媒体经济,资源只能在企业内部进行配置,不同企业之间的生产要素无法打通使用,产业链与价值链无法交叉融合,资源无法在全社会配置。例如,传统报业、广播电视产业都出现了受众数量与广告收入的“天花板”,受众规模有限。对于传媒平台经济来说,数据是核心生产要素与战略资源,数据流带动资金流、物资流、人才流与技术流,数据的采集、传输、分析与应用是平台运营的重要支撑。

(四)传媒平台经济的竞争:基于数据资源与算力算法的竞争

平台类型的演进实质是算法技术的演进,算法是平台“竞争必备工具”的理念已成为共识。〔11〕从技术角度来看,平台竞争主要是“大数据+AI能力”的竞争。大数据减少信息不对称,体现为:通过数据的采集与应用,以及精准的客户画像,能够提供定制化服务与产品,吸引海量用户,重构产业运行体系。基于大数据的算法能够实现精准传播,例如,个性化的定向广告,搜索引擎在线内容排序,短视频平台内容推送,等等,均是对数据生产要素进行加工的结果。广告企业、平台公司和数据经纪人利用数据分析能力,能对大量数据进行筛选、分类和审问,并采用新的自动化技术来识别模式,预测用户行为。〔12〕

算法是加工与处理海量数据的技术,算法能够促进大数据价值的实现。算法包括个性化推荐类、排序精选类、检索过滤类、生成合成类、调度决策类等不同类型,算法优劣与是否适用场景需要从数据、算法与算力等因素综合评估。算法技术与大数据相融合,使信息分发出现根本改变,算法技术通过自主挖掘、自动匹配与定点分发,实现从“人找信息”到“信息找人”。算法推荐有基于内容推荐、关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐、协同过滤推荐等不同路径与类型。智能算法具有促进竞争与妨碍竞争的双重属性。算法技术本身是中立的,但是使用算法技术的人与组织是有价值倾向的。算法使用不当将降低工具理性,如算法歧视消费者,妨碍竞争,影响传播秩序、社会秩序与市场秩序等,故需要加强算法治理。

三、传媒平台经济的问题

平台经济促进传统经济转型升级,但是也出现一些问题,包括平台的垄断与不正当竞争问题,平台的数据风险与安全风险,平台的算法歧视与算法风险,平台对数字劳工的规训、隐性剥削与不规范用工等问题。平台经济需要坚持发展与监管并重的原则进行规制,一方面尊重平台经济发展的客观规律,另一方面建立健全相关的法律制度,优化平台经济的发展环境。

(一)传媒平台的垄断问题

平台聚集了大量的用户、资源与资本,容易出现垄断行为。平台基于用户规模、数据与资金优势实施垄断行为,这将给相关企业、用户与市场带来危害,抑制创新。平台垄断表现为:算法控制、价格操控、合谋协议、客户挟持、过度并购等不正当竞争行为。〔13〕例如,平台利用“大数据杀熟”与“二选一”等行为损害消费者。平台拥有较大的用户规模,利用规模优势采取低价倾销、用户补贴策略,形成“赢者通吃”,阻碍市场竞争,扭曲市场价格。大平台企业的垄断阻碍其他企业的发展,而中小平台企业很难与大平台竞争,阻碍创新生态的形成。平台通过数据竞争获取数据租金,这些租金来自用户收入与数字劳工创造的超额剩余价值。平台利用市场支配地位,与产业链上下游商家签署违法的纵向垄断协议。

(二)传媒平台的数据安全问题

数据安全包括公民个人、社会、经济以及国家等领域的信息安全,主要是公民个人的信息安全。个人信息风险表现为:个人信息使用的知情权风险,即在不知情的情况下被收集与使用;信息的“安宁权”风险,即未经同意推送信息与服务,侵犯个人隐私;信息的“处分权”风险,即未经同意被共享与交易,导致个人信息数据的被动泄露风险。从个人权利角度来看,平台对用户个人信息的数据化收集和加工,侵害了用户个人的隐私权,并使个人数据成为平台资本的盈利工具。〔14〕大数据具有来源多、容量大、动态更新的特点,兼具人格权与财产权的特征。数据资源日益成为核心资源,对个人信息的收集、整合与分析成为平台的核心能力。随着平台的数据挖掘、计算存储与整合分析能力的增强,用户信息隐私的泄露可能性增加,大数据的发布、存储、分析和使用等阶段均可能侵犯隐私。从社会生产的角度来看,收集和加工用户信息不仅是一种对隐私的侵犯,而且是一种社会生产的控制模式,使用户成为被平台资本利用和消费的生产资源。

平台具有经济基础的公共性与私营性的双重属性。个人信息是十分重要的数据资源,平台从中提取包括个人资料、浏览历史、消费记录等数据。平台加工各种数据,基于大数据做好用户画像与预测,为平台经济提供连接、计算与储存服务。平台是数据交易的多边市场,大数据则用来驱动搜索引擎、定向广告和新闻资讯等业务的发展,平台根据市场价值与供求关系来确定数据的价格。平台作为数据的法定管理者,需要配合有关部门的监管,做好平台数据安全的协同治理。

(三)传媒平台的算法歧视问题

算法是一种解决问题的方式,它的运算机理是用数学语言建构数字模型来描述实际现象。〔15〕算法权力无限扩张对市场经济秩序、社会公平正义、消费者利益以及公民权利的平等造成了负面影响。以算法和大数据驱动的算法自动化决策渗透到媒体的经营管理后,出现了算法在为传媒做决策时的区别对待,这种区别对待具有不合理性,这就产生了传媒算法歧视。传媒算法歧视类型多样,包括年龄歧视、种族歧视、性别歧视、消费歧视与弱势群体歧视等等。算法歧视形成的原因可分为四类:一是设计者偏见型算法歧视,设计者将自己的偏见与价值取向融入程序设计。由于这种程序是无法辨别的“算法黑箱”,人们只能看到结果,看不到决策的过程。二是数据瑕疵型算法歧视。三是技术缺陷型算法歧视。四是经济利益驱动型算法歧视。例如,计算出客户愿意支付的最高价格,通过“大数据杀熟”,实行差异化定价,对价格敏感度较低的客户收取高价格。

算法歧视对国家网络安全、市场公平竞争与用户合法权益有严重危害,需要加强算法服务异化的多维度治理。算法歧视与算法滥用嵌入信息系统,对网络数据安全造成风险。算法歧视与大数据相结合损害市场公平,例如,在某搜索引擎的竞价排名中,商家付出的广告费多少与排名靠前程度呈正相关关系即是算法偏见,这对支付广告费用少但商品质量好的商家可能就造成歧视。〔16〕算法为消费者提供定制化服务,诱导消费者把消费决策权交给平台或提供歧视性价格,损害用户合法权益。

(四)传媒平台的数字劳工问题

数字劳工是数字化内容生产的劳动主体,包括生产型劳工与消费型劳工。平台将分散、多元、众多的劳动力聚集在数字空间,激励他们进行“众包”内容生产。20世纪70年代传播政治经济学学者斯迈兹曾提出“受众商品论”。阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中提出“产消合一”的概念,认为生产者与消费者的边界日益模糊,消费者也加入到生产部门中来。〔17〕“数字劳动”概念最早出现在2000年,由意大利学者蒂齐亚纳·泰拉诺瓦在Free Labor:Producing Culture for the Digital Economy中提出,他将互联网用户无偿、自愿的网络行为所提供的“免费劳动”定义为“数字劳动”。〔18〕2014年,英国学者福克斯又提出了“数字劳工”(Digital Labor)概念,〔19〕指那些在互联网中进行内容生产的用户,他把他们的工作描述为繁琐而又卑微。数字劳工“高度依赖于媒介技术,并受雇于数字资本”,涵盖社交平台和信息平台的内容生产者、消费者及依附者,而媒介变迁是导致这类新型劳动实践的重要原因。〔20〕

劳动成为一种网络交往与情感互动,而用户很少意识到平台对精神产品的占有与商业化利用。数字劳工的被剥离显得隐性化,用户有选择创作的自由,也有选择不创作的自由,工作与生活的边界模糊,平台对数字劳工的劳动时间、劳动意识与劳资关系形成隐性控制。戈夫曼提出“拟剧理论”,即人们把平台作为舞台,借此分享生活、展示自我,无形中成为数字劳工。平台提供各种产品与服务,促进平台的资本生产与资本增值,在娱乐化糖衣的裹挟下完成对用户的剥削,就如刷视频是用户的时间与注意力资源的付出,而平台则实现流量变现。用户的生产与消费行为构成了资本增值的组成部分,用户创作的信息成为平台流量变现的工具。数字劳动具有新的特点:劳动对象数字化,包括文字图像与数字产品;劳动工具现代化,包括云、网、端等新型基础设施。例如,以微博为代表的社交媒体在内容生产机制、广告投放机制以及用户等级体系等方面激励用户进行内容创作。

算法对平台的数字劳工进行时间规训与空间操控。资本主义条件下平台经济难以摆脱资本原始积累的矛盾,即数字时代文化工业对用户的宰制与规训。数字劳工的劳动形式包括弹性雇佣、情感劳动与游戏体验等。平台发布新闻内容时采取众包形式,形成弹性雇佣,吸纳并聚集了大量闲置的、廉价的劳动力。用户生产内容,耗费自己时间与精力,成为平台内容生产者,用户的自愿劳动是被遮蔽的劳动,是商业资本规训的对象。Hochschild和Russell认为,情感劳动指劳动者通过对自身情绪进行管理,从而创建正面积极的面部、肢体表征。〔21〕平台或显或隐控制着用户的情感表达,情感作为生产要素纳入资本增值的过程。在游戏体验过程中,游戏玩家作为“产消者”嵌入游戏产业链中,成为自觉的劳动者,也被称为“玩工”。平台采取内容与流量补贴计划,成为用户内容生产的驱动力,例如,平台可以根据原创数量与内容的分享阅读量给予用户补贴。平台对推荐机制进行说明,针对优质内容生产进行培训,将用户收益渠道的开通与用户账号等级进行绑定。平台的技术理性管理人的情感,通过算法推荐、信用评分,实现数字劳动的高效化。

四、传媒平台经济的规制

平台经济是新的经济形态,针对平台的野蛮生长与平台资本的无序扩张,需要在不正当竞争、数据安全、算法歧视、数字劳工的权益保护等方面加强规制,巩固对平台的主体治理、行为治理以及空间治理,保持平台企业之间的有序竞争,维护平台与平台企业之间平等的共生关系,完善平台与用户之间良好的消费保护关系,优化平台与监管者之间的协同治理关系。

(一)传媒平台的反垄断规制:创建公平公正的竞争环境

国务院反垄断委员会关于平台经济的反垄断指导思想是:在规范中发展、繁荣与壮大,坚持包容审慎、开放透明、灵活有序的规制原则,最大限度保护创新,有效保护消费者,建立反垄断规制体系。平台的垄断行为包括“二选一”行为、垄断协议认定、算法驱动的共谋协议、掠夺性定价、先发制人的并购与集中、跨界垄断等。

反垄断规制需要充分考虑平台经济与数字经济的特点,从数据垄断与市场垄断等角度注重对领导型平台的经济分析,采取包容审慎的态度,更新规制理念,鼓励超级平台建立开放的生态系统,培育平台的自治能力。不同类型的传媒市场具有不同的市场结构,大型互联网平台在行业中处于绝对垄断地位,市场结构相对比较稳定,需要监管其垄断行为;中小型互联网平台的市场具有高度流动性,竞争性较强。平台反垄断监管很难把市场规模作为衡量垄断的主要标准,同时,平台在多边市场界定、市场集中度测量、算法共谋的规制等方面的监管方法与重点发生了变化,但在维护市场公平竞争、保护消费者利益、提升产业竞争力、保障社会公共利益等方面的监管逻辑与目标没有变化。平台垄断的治理主要看平台的可竞争性,从需求与供给的可替代性分析,从数据、算法、流量等角度考虑市场支配地位,分析进入该行业的门槛是不是很高。2020年,国家市场监督管理总局颁布《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》,修订了反垄断的分析框架,要求反垄断保持执法谦抑的理念,强调规制数据市场与鼓励数字平台做大做强同等重要,维护社会整体利益。〔22〕网络平台在技术、商业与资本方面具有独特性,易于无限扩张。平台经济具有虚拟性与高速互联特点,以传统的产品市场与地域市场来确定反垄断不合时宜。反垄断规制需要考虑新的因素,如网络效应、动态创新、大数据等。〔23〕

欧盟在反垄断领域采取比较苛刻的规制措施,保护中小企业与市场竞争者的利益。〔24〕欧盟认定滥用市场行为分为三种:掠夺消费者行为,如价格歧视;损害消费者的选择权,如“二选一”行为;消灭竞争关系的行为。〔25〕美国总体上采取包容、审慎的态度,主要保护创新动力与消费者权益。美国司法部门界定是否滥用市场地位时采取行为主义立场,一是强调市场支配地位的合法性,顺其自然的自保行为不受影响,二是利用市场优势地位损害竞争将受到反垄断法惩罚。〔26〕

(二)传媒平台的数据安全规制:建立以法律规制为主的规制体系

平台经济需要加强数据安全的规制,建立健全平台企业数据、算法、流量等领域数据安全的认定标准。数据是平台经济的基础设施,数据涉及平台经济的多边市场,平台是数据的提取与加工者。数据安全既要考虑个人信息的保护、信息基础设施的安全,保护数据主体的人格权、隐私权,也要考虑数据生产要素的流动,促进数据多边市场的繁荣。数据在生成、传输、共享、使用等方面均存在安全隐患,都应引起重视:数据的生成阶段注重数据风险的事先防范,数据的传输阶段注重加密,数据的共享阶段注重合法交换,数据的使用阶段注重在遵守“告知—同意”规则前提下使用个人的信息,数据的清除阶段注重有效删除。从数据安全保护的视角分类,数据安全保护模式包括个人信息安全的保护模式、财产权保护模式、人格权保护模式和平台保护模式。〔27〕平台要对数据进行适当分类,分为隐私数据和普通数据,涉及姓名、职业、住址、联系方式等隐私数据谨慎使用,禁止储存流转,普通数据尽一般注意义务。政府治理方面,加强对用户权益、信息安全与数据的保护,建立平台企业的数据分类分级的合规体系。立法方面,利用《数据安全法》《网络安全法》《信息安全法》《电子商务法》与《民法典》等法律共同构成数据安全的保护体系。

(三)传媒平台的算法规制:从技术中立到算法向善与价值嵌入

传媒平台的算法歧视要从伦理维度、技术维度、问责维度、法律维度等多角度进行规制。歧视与平等相对立,歧视是对平等权的侵犯,算法管理者需要具有人文主义精神,不能带有偏见。算法以效率与效益为价值取向,算法歧视发生在读取、收集与分析数据的整个过程中。

从伦理维度来看,应该坚持算法透明原则,让算法设计者公布设计意图与运行规则,接受监督,将机会均等原则纳入算法的设计当中。建立算法从业人员的伦理规范,从源头上遏制算法歧视,将人类的价值、道德与法律嵌入算法系统。科技巨头尤其需要加强算法伦理自律,防止侵犯隐私与算法歧视等,这类歧视也被称作自动化歧视(Automated Discrimination),亦即数据分析导致的对特定群体的不公正对待。〔28〕西方国家对于平台算法治理坚持FATE理念,即公平性(Fairness)、可问责性(Accountability)、透明性(Transparency)和可解释性(Explainability)的理念,这对我国算法歧视监管有借鉴价值。

从技术层面来看,为了确保算法的公正、透明与可问责,科学家已经在探寻规制算法歧视的技术路径,主要包括“反歧视意识的数据挖掘技术”(Discrimination-Aware Data Mining,简称“DADM”)和“公正、负责及透明机器学习”(Fairness,Accountability and Transparency in Machine Learning,FATML)。〔29〕

从问责维度看,应该强化算法歧视问责制度的落实,明确责任主体是算法开发者还是算法的使用者,建立算法歧视的公益投诉机制,对算法歧视造成的危害进行法律救济。

从法律层面来看,应该加强算法立法,改进算法的透明度、可解释性与算法审计等。运用《反垄断法》《消费者权益保护法》《民法典》等法律对算法歧视综合规制。欧盟采取的是以数据保护为中心的算法规制,美国采取的是以算法责任为中心的算法规制。2018年5月25日,欧洲议会和欧盟理事会通过了《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation),该条例用于规制算法歧视的首要原则总结为“数据清洁”(Data Sanitisation),即在数据自动化决策中移除特定种类的个人数据,以防止基于敏感数据(Sensitive Data)对数据主体产生的歧视。〔30〕这些敏感数据包括民族与种族起源、政治观念、基因信息、宗教信仰、性取向、个人健康状况等。2019年,美国国会议员提出《算法责任法案》(Algorithmic Accountability Act),要求企业在使用、储存、分享个人信息时,作出自动化决策系统及数据保护影响评估,降低自动化决策系统对消费者作出不公正、有歧视性的决策的风险。若发现歧视或偏见行为,视为《联邦贸易委员会法》规定的“不公平或欺诈性行为”。该法授权美国联邦贸易委员会加大对影响交易公平的算法的监督,赋予算法使用者或算法设计者披露算法信息的义务。

(四)传媒平台的数字劳动规制:保障数字劳工的合法权益

平台经济提升了用户的创新创业热情,数字劳工快乐地被剥削,具有较弱的抗争意识。平台的数字劳动具有如下特征:劳动过程具有能动性、自主性、独立性与互动性;劳动形式是生产性与消费性的统一,非物质性与情感性的结合;劳动时间是生产与休闲边界融合,外包的劳动拓展了用工的时空边界;数字劳工缺乏与平台企业议价的能力与机会;数字劳动变为资本与技术控制下的劳动,“唯资本是瞻”;生产资料的供给“去中心化”,劳工对平台组织的从属性弱化,无需面试与培训,自带技能,拓展了“零工经济”;劳动的物质从属性弱化,数据从属性强化,学术界将弱从属性的网约工与平台关系确定为非典型劳动关系。例如,在网络文学平台,平台作家与平台读者被纳入生产环节。在直播打榜平台,粉丝群体在竞争与社交压力下被迫劳动,平台借传播与娱乐之名实现商业目标。

传媒平台利用物质的诱惑,弹性的雇佣关系,对数字劳动隐性利用与剥削,榨取更多的劳动时间。数字资本对数字劳工的时空与价值进行占有,过度劳动现象不断出现。例如,“种草经济”名义下的用户生产内容,促成平台资本的空间扩张与劳动控制,造就平台与劳工之间的不平等。数字版权、注意力资源、社会关系等都成为平台获利的来源。过度劳动、版权难以确认、隐私的泄露等成为数字劳工的隐患。传媒平台需要加强规制,维护数字劳工的合法权益,完善相关制度,增强平台的责任意识,完善政府、工会、平台、消费者协同共治的社会保障体系,推动平台协会与工会制定行业性、区域性网约用工规范并开展集体协商。〔31〕从数字劳工角度来说,应该采取积极的集体行动保护自身权益;从政策制定者角度来说,必须积极与多方沟通,完善相关法律,建立新型社会保障体系,在加班费、赔偿金、最低时薪等方面设计合同标准;从利益相关者角度来说,行业协会需要定期对劳工进行业务指导与法律援助,平台方与第三方保险公司合作,解决意外工伤与账户安全等风险问题。〔32〕

五、结 论

随着传媒平台经济的发展,新闻资讯类、音视频类、知识付费类、休闲娱乐类等各类传媒平台不断涌现,由于用户、商家、内容生产者等多方主体具有正的交叉外部性,平台的用户与广告收入不断增加,如一些传媒平台的用户规模达到亿级,广告收入超过千亿元,这也反过来造成了主流媒体的用户与广告的双重流失。在平台经济的语境下,传统媒体在商业模式、体制机制、评价体系等方面的设计显得不够灵活,受众规模与广告收入具有交叉负外部性,广告投放的时间与空间有限,无法实现规模的突破,继而造成媒体影响力式微与舆论阵地失守。

传统媒体的平台化经营是其与新媒体深度融合的重要方向,有三条路径:一是建立拥有自主品牌的媒体平台,以原创内容为主,注重新闻资讯的质量,重视舆情引导与价值引领,但是没有形成用户内容生产的商业模式与激励机制。这种模式难以实现市场规模的突破,用户与广告商没有形成有效连接,流量受限。二是建立内容聚合类的平台,以新闻聚合与用户生产内容为主,原创内容为辅,这类平台机制灵活,充满活力,但是新闻资讯质量较低,没有核心竞争力,难以保持主流媒体的宣传功能与舆论引导的主导权。三是建立媒体原创内容与用户生产内容协同生产的平台,提升算力算法与智能推荐能力,建立用户内容生产的盈利模式,加强用户与广告商的连接,以大数据为基础加强资源的配置,但是这需要主流媒体的体制机制与管理模式创新。

注释:

〔1〕宁朝山:《工业革命演进与新旧动能转换——基于历史与逻辑视角的分析》,《宏观经济管理》2019年第11期。

〔2〕余文涛、吴士炜:《互联网平台经济与正在缓解的市场扭曲》,《财贸经济》2020年第5期。

〔3〕孙晋:《数字平台的反垄断监管》,《中国社会科学》2021年第5期。

〔4〕胡正荣、王天瑞:《平台链:打通内容生态的产品链、供应链与价值链》,《中国广播电视学刊》2022年第1期。

〔5〕谢富胜、吴越、王生升:《平台经济全球化的政治经济学分析》,《中国社会科学》2019年第12期。

〔6〕张辉锋:《交叉网络外部性还是单向网络外部性?——传媒业内的双边市场辨析》,《国际新闻界》2012年第3期。

〔7〕陈斐然、朱道立:《自媒体平台的双边市场特征及竞争策略研究》,《管理现代化》2019年第4期。

〔8〕李辉:《大数据推动我国经济高质量发展的理论机理、实践基础与政策选择》,《经济学家》2019年第3期。

〔9〕王胜利、樊悦:《论数据生产要素对经济增长的贡献》,《上海经济研究》2020年第7期。

〔10〕徐翔、厉克奥博、田晓轩:《数据生产要素研究进展》,《经济学动态》2021年第4期。

〔11〕Matthew Hindman,The Internet Trap:How the Digital Economy Builds Monopolies and Undermines Democracy,Princeton University Press 2018,p.43.

〔12〕张凌寒:《数据生产论下的平台数据安全保障义务》,《法学论坛》2021年第2期。

〔13〕尹振涛、陈媛先、徐建军:《平台经济的典型特征、垄断分析与反垄断监管》,《南开管理评论》2022年第3期。

〔14〕De Hingh,A．,“Some Reflections on Dignity as an Alternative Legal Concept in Data Protection Regulation”,German Law Journal,2018,19(5),pp.1269-1290.

〔15〕姜野:《算法的规训与规训的算法:人工智能时代算法的法律规制》,《河北法学》2018年第12期。

〔16〕陶乾:《论竞价排名服务提供者注意义务的边界》,《法学杂志》2020年第5期。

〔17〕〔美〕阿尔文·托夫勒:《第三次浪潮》,黄明坚译,北京:中信出版社,2006年,第170-185页。

〔18〕Terranova T.,“Free Labor:Producing Culture for the Digital Economy”,Social Text,2000,18(2),pp.33-58.

〔19〕Fuchs C.,Digital Labor and Karl Marx,New York:Routledge,2014,pp.34-36.

〔20〕吴鼎铭、胡骞:《数字劳动的时间规训:论互联网平台的资本运作逻辑》,《福建师范大学学报(哲学社会科学版)》2021年第1期。

〔21〕Hochschild,Arlie Russell,The Managed Heart:Commercialization of Human Feeling,California:University of California Press,2003.

〔22〕杨东、臧俊恒:《数字平台的反垄断规制》,《武汉大学学报(哲学社会科学版)》2021年第2期。该征求意见稿发布后的第二年,国务院又颁布了《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》,其指导思想与该征求意见稿基本一致。

〔23〕曾雄:《平台“二选一”反垄断规制的挑战与应对》,《经济学家》2021年第11期。

〔24〕熊鸿儒:《数字经济时代反垄断规制的主要挑战与国际经验》,《经济纵横》2019年第7期。

〔25〕谭家超、李芳:《互联网平台经济领域的反垄断:国际经验与对策建议》,《改革》2021年第3期。

〔26〕吴汉洪、王申:《数字经济的反垄断:近期美国反垄断领域争论的启示》,《教学与研究》2020年第2期。

〔27〕安柯颖:《个人数据安全的法律保护模式——从数据确权的视角切入》,《法学论坛》2021年第2期。

〔28〕Laura Carmichael,Sophie Stalla,Steffen Staab,“Data Mining and Automated Discrimination:A Mixed Legal / Technical Perspective”,IEEE Intelligent Systems,Vol.31,No.6,2016,pp.51-55.

〔29〕Michael Veale,Reuben Binns,“Fairer Machine Learning in the Real World:Mitigating Discrimination without Collecting Sensitive Data”,Big Data &Society,Vol.4,No.2,2017,pp.1-17.

〔30〕Bryce Goodman,“Discrimination,Data Sanitisation and Auditing in the European Union’s General Data Protection Regulation”,European Data Protection Law Review,Vol.2,No.4,2016,pp.493-605.

〔31〕胡磊:《平台经济下劳动过程控制权和劳动从属性的演化与制度因应》,《经济纵横》2020年第2期。

〔32〕姚建华:《零工经济中数字劳工的困境与对策》,《当代传播》2018年第3期。