没有目的地的地图？：从描述信息流到衡量数字影响力的影响

没有目的地的地图？ 从描述信息流到衡量数字影响力 让·L-博 & 保罗·J·昂洛瓦勒·安尼 斯凯马公共 SKEMA Publika是SKEMA商学院的国际智库。它分析重大的社会、经济、技术和地缘政治变化，以供公共和私人决策参考。该智库依托学院的研究成果以及经过科学验证的外部贡献，推动公共辩论，并向国家和国际决策者发布建议。 SKEMA Publika采取跨学科和国际化的方法，得益于SKEMA遍布全球的校区以及由学术界和业界的专家组成的网络。这种国际维度不仅仅是一个网络，更是一种思维方式。因此，SKEMA Publika将地方动态与全球变革相连接，以提供一种去中心化、多极化的视角来审视我们这个时代的重大挑战，而非以单一国家的视角为中心。 本文所表达的观点仅代表作者个人意见。 ©版权所有，SKEMA商学院，2026 封面：一个显示多种类型电视屏幕的巨大屏幕。王垚。2023。Unsplash.com 斯凯玛公共事业SKEMA商学院，大巴黎校区5 Quai Marcel Dassault – CS 90067 92156 Suresnes Cedex, 法国 Tel.: +33 (0)1 71 13 39 32Email:publika@skema.eduWebsite:www.publika.skema.edu 不确定性集合 探索地缘政治、数字技术和全球风险的灰色地带。 《不确定性》系列出版物分析了全球的紧张局势、新兴风险和不稳定动态。 编辑们 弗雷德里克·维达尔是SKEMA Publika的发展总监，也是SKEMA商学院的战略与科学影响总监。她是生物学正教授，2012年至2017年担任尼斯索菲亚安提波利斯大学校长，随后在2017年至2022年菲利普和卡斯特政府中担任高等教育、科研与创新部长。她曾担任EFMD总统特别顾问，目前也是摩纳哥公国常驻联合国环境规划署和捕鲸委员会代表。 斯科尔（Sean Scull）是智库项目主管，同时也是保罗·瓦莱里-蒙彼利埃第三大学信息与传播科学专业的博士候选人。他拥有哥德堡大学的政治学学士学位，专业方向为国际关系，以及图卢兹大学的国际政治硕士学位，研究重点为英语国家政治。斯科尔曾在瑞典和美国生活和工作。 作者 让·朗格卢瓦-贝泰洛在坎农实验室工作，专注于模拟、决策智能和技术评估在战略环境中的应用。他目前是巴勒莫大学高级研究中心的客座教授，并正在参与作为“猎户座26”军事演习一部分进行的实验。 保罗·让尼翁是法国陆军的一名高级军官，专攻认知科学、影响力和认知战。作为陆军高级军事科学与技术教育计划的一部分，他被指派分析这些领域涉及的科学与学术制度生态系统，并开展实地调研、分析与该领域领先机构的交流。他曾在法国原子能与替代能源委员会巴黎萨克雷中心工作，与参与国防创新局和武器总局认知战与影响力相关资助项目的科学家进行联络。他曾在《国防评论》、《综合理工学院洞察》和ISTE OpenScience等期刊上发表文章。 摘要 数字影响力已成为网络领域的一个核心议题。它体现在网络影响力作战的军事条令中，体现在应对信息操纵的公共政策中，体现在数字平台的研究中，体现在围绕生成式人工智能的辩论中，也体现在关于民主韧性的讨论中。这种核心地位并非偶然：当代行动不再能清晰地将技术攻击、信息作战和社会动荡区分开来。 这一观察使作者们提出了以下研究问题：在衡量影响行动的实际效果方面，信息监控工具有哪些局限性？换句话说，我们如何才能从描述信息流动转向衡量效果？此处提出的论点很简单：数字影响力只能通过与反事实情景下的行为变化进行严格衡量来评估。叙事、网络、认知偏差、社会中介和平台指标是有用的，但属于中间变量。只有当它们有助于估计在干预措施缺失的情况下实际发生了什么变化时，它们才具有意义。 目录 摘要 ......................................................................................................i 引言 数字影响力已成为网络领域的一个核心议题。它体现在网络影响力作战的军事条令中，体现在应对信息操纵的公共政策中，体现在数字平台的研究中，体现在围绕生成式人工智能的辩论中，也体现在关于民主韧性的讨论中。这种核心地位并非偶然：当代行动不再能清晰地将技术攻击、信息作战和社会动荡区分开来。 数据泄露可能被用来造成声誉损害，网络攻击可能伴随着抹黑运动，象征性的破坏行为可能通过社交媒体被放大，而人工智能生成的内容则可能在准确性甚至无法核实之前就加速信息过载。因此，网络空间不再仅仅是入侵、妥协或技术防御的空间，它也已成为产生认知、社会和政治效应的空间。 这种演变有助于解释监控、检测和分析工具的普及。如今，组织机构能够监控大量信息、检测协调行为、绘制网络图谱、追踪话题标签、比较叙事内容、识别中介机构、衡量互动情况并生成数据看板。法国于2026年2月11日由国防与国家安全总秘书处（SGDSN）发布的《2026-2030年反外国信息操纵国家战略》正式确立了这一关切。1 然而，这些工具的日益广泛部署并未解决其核心科学问题，反而可能使其更加模糊不清。 这引出了以下研究问题：在衡量影响行动的实际效果方面，信息监控工具有哪些局限性？换句话说，我们如何才能从描述信息流动转向衡量效果？目前可用的指标（曝光量、互动率、叙事重复次数、账户数量、传播速度和叙事覆盖范围）描述了信息环境，但它们并不能直接衡量其效果。 一个操作。它们表明内容已被看到、分享、评论或放大，但它们并未揭示一个群体是否已改变其行为、一个坚定的意图、一个决定、一种合作形式、一项动员工作、弃权、一项购买决定、制度信任或一项安全实践。 此处提出的论点如下：数字影响力只能通过衡量行为变化并与反事实情景进行对比来严格评估。叙事、网络、认知偏差、社会中介和平台指标是有用的，但属于中间变量。只有当它们有助于估算实际变化与干预措施可能未发生时本会发生的情况之间的差异时，它们才具有意义。 I.测量影响力行动的影响：区分可见性与效果 此问题早在2018年AID（援助国际）和高等研究实践学院（EPHE-PSL）的人与人工智能认知实验室联合发布的研究成果展示中就被识别为一种运营挑战：影响分析系统很大程度上依赖于易于获取的变量，因为这些变量是可观察的，然而这些变量不足以建立行为影响。因此，当前问题的表述并无根本性的新意。相反，它证实了一个长期存在的发现：该领域在描述信号方面越来越擅长，但在估计效果方面仍然面临困难。这种区别在网络领域尤为重要，因为在网络领域，决策是在时间压力、基于不完整数据以及存在放大风险的情况下做出的。对敌对叙事反应过快可能会使其失效，但也可能赋予其原本无法获得的影响力。反之，保持沉默在战略上可能是明智的，但也可能允许叙事得以蔓延。因此，问题不应该是：“叙事是否在传播？”而应该是：“与不采取行动和其他可供选择的其他方案相比，哪种行动方案能产生最大的净行为效果？” 科学文献有助于解释为何这个问题如此困难。自20世纪40年代以来，关于影响力的研究逐步探讨了问题的多个维度，但从未完全解决衡量因果效应的挑战。第一阶段是大众传播研究。1948年，哈罗德·拉斯韦尔提出了如今已成为经典的问题：谁通过什么渠道对谁说了什么，以及产生了什么效果？这一表述的优点在于将效果置于问题的核心，但它并未提供一种可靠的估计方法。它只是框定了问题，而非解决了问题。 第二阶段主要出现在1944年至1955年间，由保罗·拉扎斯菲尔德、伯纳德·伯尔森、黑兹尔·高德特以及后来的埃利胡·卡茨的研究工作所开启。1944年出版的《人民的选择》以及1955年出版的著作，改变了分析的重点。影响并非直接从媒介传递给个人，而是通过中介、意见领袖、初级群体以及其他形式的社会中介传递。这就是后来被称为“两步流模型”的概念：信息的效果取决于其传播的社会结构。这一发现在网络领域仍然具有基础性意义，因为它解释了为什么高度可见的信息可能社会影响不大，而传播范围较广的内容，如果通过可信的中介或紧密联系的社群传播，则可能产生强大的效果。 这一关系模型得到了后续关于网络研究的进一步支持。邓肯·瓦茨的研究工作，尤其是在21世纪初，证明了扩散依赖于网络拓扑结构、采纳阈值以及连接的局部属性。在20世纪90年代和21世纪初，曼纽尔·卡斯特将网络社会概念化为当代社会的决定性结构。在21世纪10年代，西inan·阿瑞尔随后考察了网络信息传播及其内容传播的条件。网络空间是这个传统的直接继承者：数字环境并非暴露个体的简单聚合，而是一个由关系、渠道、社区、平台和中介构成的系统。 由邦德等人于2012年在《自然》杂志上发表的研究提供了一个重要的实证参考基准。5 该研究考察了2010年美国大选期间6100万Facebook用户，证明社交信息能够影响政治表达、信息寻求行为以及实际投票决策。然而，该研究的主要贡献并不仅仅在于实验的规模。它的关键在于证明了社会关系的作用： 效果并非源于抽象的接触，而是源于特定社会情境下的接触，特别是通过朋友及朋友的熟人。对于网络领域而言，这意味着简单的触达指标是不够的。重要的是接触程度、中介的可信度、网络中的位置以及目标的行为邻近性。 第三阶段重大科学研究聚焦于认知心理学与决策。在20世纪70年代和80年代，丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基证明，个体并非像理性计算机一样处理信息。他们依赖启发式方法，并易受锚定效应、可得性启发、框架效应和损失厌恶偏差的影响。因此，信息的冲击力不仅源于其内容，还源于其如何激活认知捷径。1986年，理查德·佩蒂和约翰·卡西奥波提出了精细加工可能性模型（Elaboration Likelihood Model），区分了涉及深度处理的中心说服路径和依赖情境线索（影响：情境线索心理学）的外围说服路径。1984年，在题为《说服》（Persuasion）的书中，罗伯特·西奥迪尼识别出一系列稳固的原则，包括社会认同、权威、稀缺性、承诺和互惠，这些原则至今仍在支撑说服性沟通。 这项研究解决了一个基本问题：影响与接触并不相同。个人可能看到信息而未经处理，处理信息而未予相信，相信信息而未付诸行动，而网络环境则加剧了这种分离。用户接触到大量且往往相互矛盾的信息流，同时其注意力又变得分散。信息过载、短内容形式、传播速度以及流行信号都改变了信息被处理的环境。这使得观看次数成为一个非常弱的指标。它衡量的是接触刺激的潜在机会，而非其转化为决策。 第四个主要阶段考察了话语框架和叙事。这是厄文·戈夫曼于1974年发表的《框架分析》的研究。在20世纪80年代和90年代，乔治·拉考夫发展了关于概念隐喻和政治框架的研究。特恩·范·迪克通过将语言结构、社会认知和权力关系联系起来，进一步推动了批判性话语分析。这一系列研究早已证明，语言不仅仅是一个表层结构。它塑造认知，激活解释框架，分配责任，排序威胁，并稳定道德对立。因此，当代以叙事为中心的方法并非完全开创了新的领域。相反，它们是将一个早已确立的见解应用于数字环境：信息并非作为孤立单元发挥作用，而是作为叙事和解释性配置。 这次提醒对法国辩论很重要。近期强调叙事、话语序列模式或叙事结构的方法为信息环境分析做出了宝贵贡献。它们能够更有效地追踪连续性、重复性、反复出现的主题、集体行动者、指控模式以及受害化或合法化过程的序列。它们有助于理解正在传播的内容，但并未解决衡量效果的问题。连贯的叙事未必有影响力，可见的叙事也未必能导致行为改变。一个边缘化的叙事如果触达了接近行动阈值的行动者，也可能产生效果。反之，一个广泛传播的叙事可能永远只是背景噪音。 第五阶段主要关注实证测量效果，其结论远不如人们通常所假设的那样令人鼓舞。Joshua Kalla和David Broockman于2018年在《政治科学评论》上发表的元分析研究了竞选接触和政治广告对选举选择的影响。他们的结论很明确：在美国的总统大选中，对候选人选择的平均说服效果的最佳估计值接近于零。他们的综