异类还是共生：社交媒体中的社交机器人研究路径探讨

　　内容提要：

　　在Twitter、Facebook、Reddit、QQ、微博等平台中，社交机器人生成的内容比比皆是，社交媒体正在变为“人+社交机器人”共生的生态。对社交机器人两个主要研究领域的文献回顾发现：计算机学科主要关注社交机器人背后的技术问题；社会学科主要将社交机器人视为异类，从文化批判、人机关系、传播效果、政策法规等角度进行探讨。本文通过对社交机器人含义的探讨，认为“人+社交机器人”正成为传播学的一个新研究领域，对于建立在“真人”研究基础上的传播学来说，亟需引入新的研究范式。

　　关键词：

　　社交媒体/人工智能/社交机器人/传播学

　　作者简介：

　　张洪忠，北京师范大学新闻传播学院教授，北京 100875；段泽宁，北京师范大学新闻传播学院硕士研究生，北京 100875；韩秀，北京师范大学新闻传播学院博士研究生，北京 100875

　　一、问题提出

　　阿兰·图灵于1950年提出“图灵测试(Turing Test)”的设想：一个与人类进行对话的机器人，如果能让测验者无法判定其真实身份的概率达到30%以上，该机器人便被视为通过图灵测试，并达到一定程度的人工智能。在此后的半个世纪里，机器人技术进入了漫长而曲折的发展阶段。直到2014年，俄罗斯团队研发的人工智能设备“尤金·古兹曼”通过扮演一名13岁的乌克兰男孩，成功“欺骗”33%的评委专家，顺利通过了图灵测试，这标志着第一个具有类似人类思考能力的人工智能设备诞生。

　　随着应用场景的延伸，机器人技术在社交媒体中得到广泛应用。社交媒体中的早期人工智能机器人(以下简称“社交机器人”)功能单一，与垃圾邮件系统相似，仅支持自动化的内容发表。①近几年，随着云计算、自然语言处理等信息存取与分析技术的发展与普及，大量用户行为数据的产生为算法的仿真和训练提供真值(ground truth)，帮助社交机器人愈发纯熟地对真实用户的在线行为进行模仿。

　　在Twitter、Facebook、Reddit、QQ、微博和微信等社交媒体平台中，社交机器人账号和经由社交机器人生成的内容比比皆是。早在2009年，市场咨询服务公司Sysomos的一份报告就指出，有大约24%的推文内容由社交机器人生成。其他研究者或研究机构给出的数据比例大抵相近②，亚利桑那州立大学的Morstatter和Carley与卡耐基梅隆大学的Liu等研究者在2015年度共同指出，Twitter中至少有7%的社交机器人账号③。Munson通过比对Facebook的官方数据指出，5%-11%的脸书账号是假的，账号背后并非真实的人类用户。④

　　社交媒体中的社交机器人多样且影响广泛。它们既能批量生产内容，也能自动化建构社交网络，执行特定内容扩散，甚至还有一定的情绪表达。诸多案例表明，活跃于社交媒体中的社交机器人对政治、经济、社会等产生明显影响。2013年4月23日，叙利亚电子军队控制美国白宫的Twitter账号，发布“白宫发生爆炸事件，总统奥巴马受伤”的谣言，在社交机器人账户推波助澜之下，该谣言大肆传播，最终重创股市。在一些西方国家的政治选举中，社交媒体中的社交机器人身影也频繁出现。Schafer等学者认为，安倍能在2014年日本首相选举中胜出，得益于Twitter中大量的网络机器人军队(cyber army of bots)助其在网络空间中快速建立了国家主义议程框架(nationalist agenda)。⑤也有学者指出，2016年美国大选之时，有将近19%的与大选相关推文是由社交机器人账号发出的。⑥

　　学者们认为，社交媒体中的社交机器人是改变公共话语和舆论议程重要且神秘的因素，不仅是社交媒体，它们在广义的互联网媒体中也发挥着重要作用。人们普遍相信社交机器人影响着宣传信息的扩散，更是左右当今政治选举结果的重要影响因素⑦，学界也由此提出了计算宣传(computational propaganda)这一概念。

　　总之，社交机器人的出现将社交媒体生态由“人”完全主导变为了“人+社交机器人”的共生生态，随着时间推移和技术迭代，社交机器人对社交媒体生态改变程度会继续加深。

　　就此，本文将探讨以下问题：

　　1.社交机器人的内涵和外延是什么？

　　2.计算机学科是如何研究社交机器人的？

　　3.社会学科是如何研究社交机器人的？

　　4.传播学科应该如何看待社交媒体中的社交机器人？

　　二、社交机器人的含义

　　机器人(bots)一词常常与机械(robots)、自动化(automation)和算法(algorithms)联系紧密⑧，有学者则将它直接视为某种“自动化的软件代理”⑨。而对于社交机器人(social bots)，Morstatter等学者认为，社交机器人的本质是在线社交媒体中的计算机算法。⑩Woolley和Howard进一步提出，社交机器人是通过整合代码的方式来模拟真实的用户并生产内容，作用是“操纵公共舆论并瓦解组织化的传播”。(11)社交机器人的主要特质是能与真人用户进行互动。(12)

　　Marechal从功能角度将当前的社交机器人分为四类：一是恶意僵尸网络(malicious botnets)，支持远程操控的机器人网络，如分布式拒绝服务攻击(DDoS attack)等；二是调研机器人(research bots)，可爬取网络空间中的数据和信息；三是编辑机器人(editing bots)，如维基百科所采用的机器人算法等；四是聊天机器人(chat bots)，可对用户的基础请求予以回应。(13)Morstatter等学者从人机关系角度将社交机器人分为两类(14)：第一类是机器辅助人类(bot-assisted humans)，即为真实用户提供服务的机器人，如BBC的气象预报机器人以及微软的虚拟伴侣机器人小冰等；第二类是人类辅助机器(human-assisted bots)，即在人的协同下开展行动的机器人，多数是扮演负面功能，比如大规模、高度组织化的“机器人军队”、网络水军等。Clark等学者按社交机器人带来的社会效益将其更为直接地划分为“好(benevolent)”与“坏(malevolent)”两大类(15)。那些为人们提供气象预报、咨询协助或事件警告等服务的社交机器人，被视为前者的典型代表，后者则指向那些在社交媒体中生产垃圾讯息、商业广告和带有种族歧视等内容的社交机器人。

　　本文从传播学角度认为，社交机器人是在社交网络中扮演人的身份、拥有不同程度人格属性、且与人进行互动的虚拟AI形象。从这个角度看，并非所有的网络空间机器人都具有社交属性，如维基百科所采用的编辑机器人Pywikibot，它帮助用户自动化删除文本中的版面空格以及无效重复；魔兽世界等大型MMORPG游戏中的NPCbots，它替代玩家执行一些不需决策的冗长虚拟任务；再如一些爬虫机器人，协助用户高效地获得、存储和分析数据等。本文从传播学视角出发，提出社交机器人是在社交媒体中扮演人的身份，拥有不同程度人格属性，且与人进行互动的虚拟AI形象。

　　本文将社交媒体中的社交机器人分为两类。第一类是聊天机器人(chat bot)。它是“可以与人类用户通过自然语言互动和聊天的软件系统”(16)。自1990年起，美国发明家休·罗布纳设立罗布纳奖竞赛(Loebner Prize Competition)，以鼓励研发与人类行为最相似的机器人算法，聊天机器人便在这样的时代背景下发展至今。随着社交媒体应用的普及，聊天机器人以人格化形象参与到虚拟的社会网络中，微软小冰是其中的典型代表。

　　第二类是垃圾机器人(spam bots)。相比于聊天机器人“一对一”式的传播，垃圾机器人的设计初衷是让内容尽可能抵达更多的社交媒体用户，在社交媒体上以虚拟的人格化形象大量连接用户账号，发送信息。比如，政治机器人(political bots)通过在社交媒体上使用算法和自动化技术来扩散特定信息、发布广告来影响公众意见。(17)