大数据时代:使用与满足理论
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摘 要：使用与满足理论是传播研究领域的一个重要转折点，最为突出的贡献在于在以“传者本位”研究为重心的大局势下，开辟了以“受众本位”研究为重点的新道路。当对受众消费媒介的行为进入信息爆炸时代起，传统的使用与满足理论一直备受实证主义的质疑。尤其进入针对网络应运而生的大数据时代之后，使用与满足理论无论存亡关系都成了话题。
关键词：使用与满足理论；大数据；关系；冲突
中图分类号：G203.6 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2015）14-0281-01
使用与满足理论是在网络媒体出现之前的理论，而大数据则是针对互联网产生的新鲜事物。网络媒体出现之后，无论是传者还是受众都产生了根本变化。虽然大数据为使用与满足理论的存在提供了技术支持，与此同时也为其能否继续适应大数据社会发展提出了质疑。
一、社会催生下的新满足
传统的调查研究放到当今媒体时代暴露出的最大弊端就是对受众定位的局限性上。随着各种新兴媒体不断出现，互动性更强、更加智能化成为新兴媒体有别于传统媒介的重要特征。受众也不再只是安静的从媒介中单方向的获取信息，强大的互动性使得越来越多的受众在媒介中发声。自媒体时代，每一个个体都含有传者和受众的双重身份，当个体在信息的时候就成为传播者，成为大数据统计下的传播者，当接受信息的时候又成为受众。也就是说，个体在使用电子设备信息的过程其实就已经使用了媒介，通过信息得到与他人互动、抒感等不同程度的满足。使用媒介信息这个使用媒介的过程成为一种新的满足。
传统的使用与满足理论在对受众使用媒介行为的调查是消极被动的，受众转型使用媒介的行为更加的积极主动、更加灵活多变。受众究竟是使用媒介这种行为本身获得满足还是使用媒介获取信息后得到满足等，都成为如何进行受众调查研究的一个难题。
二、“使用”与“满足”消失的“界限”
不少媒介经营者们也发现了众多社会小媒体出现背后的商机，利用所拥有的大数据分析技术对这部分人群的媒介使用行为进行分析预测成为影视剧制作投资的新手段。在使用网络的过程中，各个网站都会有不同形式的评分、留言等功能，受众在使用网络的时候往往不以为然随手一填。其实，这正是经营者运用大数据技术来分析受众行为最常见的一种形式，媒介经营着通过对受众反馈信息分析处理，对自己的运作查缺补漏，从而制作出更加迎合受众口味的电影、电视剧等，这就是大数据技术催生下的“定制剧”。当受众在收看网络视频的时候，在电子设备上进行的每一步骤都被大数据全盘接受，甚至是一个暂停、一个快进。之后大数据将受众行为结合大量的评分、留言评论对受众的喜好进行。当媒介经营者掌握了大数据分析的这部分数据，制作出完全迎合受众的胃口的“定制剧”，去年热播的美国定制剧《纸牌屋》正是很好地例子。定制剧的不断出现褒贬不一，有人认为这种行为违背了影视剧创作的本身、没有创作原则的迎合观众口味是投机取巧；有人认为这是大数据迅速发展下在传媒领域的表现，是形势所趋。
使用与满足理论之所以是一个突破性的理论正是因为它有别于其他研究传播者的理论，而是将重点放在了受传者的身上。它强调的是，传播的信息和内容就放在那，受众按照自己的需要取用。但是，大数据出现之后，经营者们大大限制了放置在那里的那一部分内容，极大地限制了手中的意愿。作为使用与满足理论的研究来说，无论是对受众还是对媒介经营者，这无非就是现有使用过程还是现有满足？更何况在某些情况下使用过程媒介本身都成为一种新的满足。大数据技术的出现对使用与满足理论的研究来说究竟是解决数据麻烦的发动机，还是将研究困在行为领域的跳板？
三、结语
大数据的出现以及在传媒领域的出现是一股不可阻挡的趋势、潮流，时代是在对过去不断否定中发展起来的。大数据的提出将传统的使用与满足理论的数据统计、数据分析不适应现在发展的弊病暴露出来，与此同时也为这个问题的解决提出了未来的可能性。大数据技术作为一种新兴的技术解决“使用与满足理论”的海量数据以及数据分类细化的问题，将“预测”的功能发挥的淋漓尽致，精准营销更能满足受众需求的媒介消费品。大数据的这种预测功能让受众相信在一串串的代码和海量数据库背后切实存在对人们行为模式以及潜意识的心理活动的披露。
那么，大数据的出现是不是百利而无一害的呢？答案是否定的。单就使用与满足理论而言，究竟是先有使用还是先有满足都成为问题。也就是说，某些情况下大数据精准预测颠倒了两者的顺序，那么使用与满足理论也就无法成立。使用与满足理论究竟能够继续适应这个时代的发展仍旧是个未知，因为大数据本身的发展仍旧是未知。
参考文献：
[1]城田真琴（日），周自恒（译）.大数据的冲击[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[2]周志懿.大传媒时代[M].北京：中国书籍出版社，2013.
[3]FranksB，黄海（译）.驾驭大数据[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[4]丹尼斯麦奎尔，刘燕南（译）.受众分析[M].北京：人民大学出版社，2006.
[5]斯坦利・巴兰，丹尼斯・戴维斯，曹书乐（译）.大众传播理论[M].北京：清华大学出版社，2004.
[6]沃纳赛佛林，小詹姆斯沃卡德，郭镇之（译）.传播理论[M].北京：华夏出版社，2004.