乔姆斯基之后：主流媒体理论的时代更新
本文旨在回顾诺姆·乔姆斯基对于美国主流媒体的批判理论，并在近三十年传播技术剧变的背景下，重新探讨“主流性”如何被建构、操控、解构与重塑。
思想起点：乔姆斯基对美国主流媒体的制度性批判
1997年，诺姆·乔姆斯基在“What Makes Mainstream Media Mainstream”中，系统阐述了媒体在意识形态生产中的角色。他并未把媒体视为中立传声筒，而是通过制度结构分析新闻生产的前提条件与意识形态机制。这是一种典型的结构主义批判方法（structural critique），强调在资本、权力、机构之间的动态关系中，理解媒体如何“制造共识”。
乔姆斯基与赫尔曼在《制造共识》中提出的“五重过滤机制”，揭示了媒体如何在新闻报道中选择性输出、内化权力立场：
- 企业所有权与营利动机；
- 广告商影响力；
- 官方与大机构作为新闻来源；
- 来自上层的惩罚机制；
- 意识形态过滤器。
这些机制交织运行，使主流媒体成为一种“意识形态机器”，用新闻报道构建“可接受的现实”。
主流性何以构成？——乔姆斯基的三重逻辑
1. 结构嵌入逻辑
西方媒体不是一个“外部批评者”，而是“制度内部的节点”。西方主流媒体依赖广告生存、获取权威新闻源，并受雇于大公司或跨国资本，是权力结构内在运作的一部分。
2. 职业社会化逻辑
从记者培训到编辑升迁，整个制度培养的是“配合型个体”而非“结构性批判者”。
3. 议程设定逻辑
西方发达国家精英媒体如《纽约时报》、BBC等，虽然报道面向公众，但真正受众是“制定政策的人”。他们决定“什么是新闻”，其他地方报纸与地方广播只是“重复器”。
时代转向：主流媒体理论面临的三大挑战
挑战一：算法比编辑更能设定议程
- 数字平台（以社交媒体为主）已经取代传统媒体成为议程设置的“超级节点”：
- 议题由“平台热门”决定，而非“新闻判断”；
- “猜你喜欢”机制打造信息茧房；
- 意识形态转为算法驱动的隐形过滤。
挑战二：内容生成权正在“去专业化”
AI新闻写作工具、视频生成器、AI主播与AI配音的普及，模糊了“谁是媒体”。主流媒体的专业性受到普通创作者与机器挑战：
- “信息权威”转向“算法信任”；
- “新闻值”由点击量定义，而非社会意义；
- 平台更重推荐逻辑，弱化议题责任。
挑战三：主流性本身正在“多极化”
过去，“主流”是由少数精英机构设定的统一叙事系统；而如今，“主流”被重新定义为多个社群中的“局部共识”：
- 美式两极分化媒体生态；
- 舆论中不同背景与立场认知冲突；
- 全球平台中“地区主流”与“全球流行”并存。
主流性，不再是共识，而是“部落共识的总和”。
更新方向：乔姆斯基之后的五种思路
| 新理论方向 | 核心关注 | 理论关键词 |
|---|---|---|
| 平台治理理论 | 数字平台如何设定传播边界 | platformization、平台权力 |
| 算法意识形态批判 | 技术中立神话的瓦解 | algorithmic bias、技术治理 |
| 信息资本主义批判 | 注意力经济如何主导媒体逻辑 | attention economy、情绪投喂 |
| 数据殖民批判 | 全球南方的数据从属地位 | data colonialism、算法不平等 |
| 生成内容伦理 | AI生成如何冲击“真相”本体 | synthetic media、现实幻象 |
这些路径表明：主流性不再是一种静态的媒体属性，而是一种不断被争夺、重组、变化和再创造的认知结构。
从乔姆斯基的制度批判到智能时代的媒介复杂性研究
诺姆·乔姆斯基为传播学研究树立了一种典范，但面对数字化、智能化与平台化浪潮，传统范式面临拓展的必要。
今天重新思考主流媒体理论，意味着要进行研究范式转型，具体体现在以下三方面：
1. 从“媒介结构批判”转向“技术权力机制”的追踪研究
- 不只是“谁控制媒体”，而是“谁控制推荐逻辑”；
- 不只是“谁影响记者”，而是“谁编码可见性边界”；
- 研究对象从组织结构转向平台架构与技术协议。
这需要结合传播学、平台研究、算法批判、数据伦理等领域，发展交叉方法论。
2. 从“意识形态再生产”转向“认知分化机制”系统分析
- 多元回音室替代统一叙事中心；
- 情绪传播机制替代传统说服模型；
- 信息“可信性”标准滑向感知效率。
研究范式需引入认知科学、语义网络分析与AI语料追踪等方法，对认知结构本身进行建模。
3. 从“制度过滤模型”转向“生成生态系统”的动态建模
- 信息生成不再是“选择发布”，而是“自动化制造”；
- AI模型成为主动新闻参与者；
- “新闻”与“拟像”边界趋于瓦解。
研究者需构建“媒体生成系统”视角，整合传播链条中AI的嵌入角色、训练机制与受众感知路径。
乔姆斯基之后的主流媒体研究，不仅需要延续其结构性批判精神，更需要面向数字与智能时代的发展，构建一种能够洞察平台逻辑、理解认知分化、解构生成机制的复合型研究范式。
