并非所有事物都能变成电视：为什么媒体模式更加复杂

除了电视之外的一切都在变成电视这种说法之所以有力，是因为它抓住了一个真实存在的现象：视频和持续信息流在数字平台上的核心地位。Instagram 、TikTok、YouTube 和 Facebook逐渐用算法娱乐的逻辑取代了社交联系的逻辑。
信息流变成了节目，社交网络变成了个性化流媒体。这种类比固然具有启发性，但也存在简化问题的风险。因为尽管数字媒体的确在向电视模式靠拢，但它远不止于此。雷蒙德·威廉姆斯信息流”描述为一种没有开始也没有结束的流动。
而数字信​​息流虽然也遵循着同样的逻辑，却引入了一个新的元素：中断、搜索和转移的能力。

结构差异：电视是广播式的，社交媒体是互动式的。

传统电视是一种广播：一个广播中心，数百万被动观众。社交媒体，即使是最“电视化”的形式，也保留着一些本质上不同的特征：

• 互动性：点赞、评论、分享、混剪。即使是观看陌生人的视频，我们也可以做出反应、参与互动和进行创作。

• 个性化：该算法不是单一的日程安排，而是为每个用户制定不同的流程。

• 内容制作广泛：没有播出中心。任何用户都可以成为制作人，但曝光度不均等。

这些差异使得数字体验更接近于一个参与式生态系统，而非简单的电视节目。在YouTube，我可以在娱乐视频和大学讲座之间自由切换。在TikTok上，我可以发现音乐潮流并将其转化为创意内容。在Instagram，我可以在娱乐和人际关系之间自由切换。因此，信息流不仅仅是被动的信息来源，它还是档案库、研究平台和发现平台。电视包罗万象，却无法提供这种可能性。

社区层面的阻力

诚然，Instagram 上只有 7% 的时间是与朋友互动的。但这并不意味着社交维度已经消失。数字社群只是转移到了其他地方：私人群组、聊天室、 Discord 服务器、 Telegram 频道等等。电视本身并没有社群。社交媒体，即便以电视的形式呈现，仍然在创造归属感和对话的空间。这种变化并非社交的终结，而是社交的转移。

人工智能不是电视，它是一代人。

人工智能平台（如Sora和Vibes）源源不断地生产视频，看似体现了电视的逻辑。但实际上，它们的运作方式截然不同：它们不播放内容，而是生成内容。电视重复播放已有的内容，而人工智能则创造全新的内容，即便这些内容往往毫无意义或价值。这种差异至关重要——事实上也确实如此：人工智能并非电视，它正在蜕变为一台叙事机器。其风险不仅在于内容的被动性，更在于意义的饱和：过剩的内容不再具有人类的参照物。

为什么电视类比不足以说明问题

说一切都在向电视靠拢，这低估了当代媒体的复杂性。实际上，我们正在见证的是一种混合体：

• 电视：流畅性、奇观性、情感性。

• 社会性：互动、社群、归属感。

• 存储：搜索、内存、访问。

• AI生成：自动生产，饱和。

数字媒体的发展方向并非单一，而是多种形式并存、相互交融。对于从事传播、营销和出版工作的人员来说，这一点显而易见：仅仅用电视的思维模式来思考是不够的。我们必须认识到语言的多样性和实践的差异。挑战不仅在于如何吸引眼球，更在于如何在碎片化的生态系统中创造意义。

风险不在于一切都变成电视，而在于一切都变成噪音。真正的技能在于区分噪音与意义、流动与建构、娱乐与社群。因此，数字世界并非仅仅是电视。它更加复杂、更加矛盾、更加多层次。电视是一种吸引力，但并非唯一的吸引力。在一个流动、社群、档案和人工生成共存的，真正的挑战在于如何驾驭这种复杂性。最终的赢家并非那些制作最多视频的人，而是那些懂得如何在流动之外创造价值的人：创造意义的空间、关系的空间和思想的空间。

Censis传播报告指出，电视仍然是意大利人最喜爱的媒体，普及率高达94.1% ，而社交网络的普及率也达到了85.3% 。这并非替代关系，而是共存关系：电视保持着其凝聚力，而社交网络则使体验变得碎片化。这种共存表明，电视模式并未完全占据主导地位，而是与新的互动和个性化逻辑融合发展。

流动的概念及其演变

正如前文所述，雷蒙德·威廉姆斯将电视“流”定义为一种没有开始也没有结束的流动，这是广播的一个显著特征。如今，数字信号沿用了这一逻辑，但引入了新的元素：中断、搜索和切换功能。后续研究表明， 流已经演变为“交互式流媒体”，用户不再是被动的旁观者，而是过程的积极参与者。

空闲时间和社交资本

罗伯特·帕特南在其《独自打保龄球》（2000）了美国公民参与度的下降 1965年至1995年间，美国人每周增加了六个小时的空闲时间，但他们却把这些时间都花在了看电视上。

如今，历史似乎正在重演，但有一点不同：人们在社交媒体上花费的时间不再只是被动地消费，而是参与社群互动。数字社群已经转移到私人群组、聊天室、 Discord 服务器和 Telegram 频道。电视没有社群；而社交媒体，即便以电视形式呈现，仍然在不断地创造归属感空间。

算法与心理健康

近期大学研究（Padua，2024；Locatelli，2023）分析了“算法转向”：算法不仅传播内容，还塑造社会和文化实践。算法个性化加剧了Z世代和千禧一代信息茧房和焦虑。认知研究强调了青少年长期暴露于无休止的信息流所带来的神经认知脆弱性。这些数据表明，问题不在于电视，而算法逻辑。

从这个意义上讲，视觉社交媒体不能简单地类比为电视。相反，它们代表着一个本体发生的生态系统，在这个系统中，设备、图像、实践和算法相互塑造，创造出一个不仅是消费环境，也是生产、互动和文化转型环境。

技术与社会研究（STS）视角提醒我们，技术绝非中立：它既能赋能也能限制，既能提供也能否定可能性，构建出可供用户通过集体和个体实践重新诠释和改造的功能。在这个过程中，算法逻辑并非一成不变的命运，而是一个持续适应的领域，用户在其中进行实验、抵制、模仿和创新。从这个意义上讲， STS视角，其目的是理解获得被公认为科学知识的过程，同时也包括所有那些通常被认为与科学无关的因素（例如社会因素），这些因素同样有助于从实践中的科学过渡到可供应用的科学。

视觉社交媒体的意义在于其塑造当代想象力的：图像不再仅仅是再现，而是将主体与行动联系起来的表演性行为个体需求与集体需求之间的人类学路径。从这个意义上讲，平台成为意义的实验室，私人与公共、美学与政治、娱乐与知识之间的界限在这里不断被重新定义。

这种封闭只能带来挑战：如果一切似乎都朝着电视化的趋势发展，那么真正的挑战在于认识到并非所有事物最终都会变成电视。
视觉社交媒体迫使我们思考复杂性，将图像视为社会分析的核心工具集体想象的形式。

数字世界并非仅仅是电视。它更加复杂、更加矛盾、更加多层次。电视固然具有吸引力，但并非唯一吸引力。

在一个信息流、社群、档案和人工智能共存的生态系统中，媒体从业者面临的真正挑战是如何驾驭这种复杂性。最终的赢家并非那些制作视频数量最多的人，而是那些能够超越信息流本身创造价值的人：那些能够构建意义、关系、思考以及全新且先进的互动内容的空间的人。

可供深入研究的可靠资源：

• 2024年通信普查报告

• 雷蒙德·威廉姆斯， 《电视：技术与文化形式》

• 罗伯特·帕特南， 《独自打保龄球》 （2000）

• Locatelli， 《算法转向》 （2023）；帕多瓦大学，关于Z世代和算法信息流的研究

• 生成式人工智能与媒体研究（2024-2025）