人们之所以需要信息，就是因为存在着认知不确定性。
——坤鹏论
一、讯息和信息就是消除认知不确定性
香农说，信息是消除不确定性的东西。
坤鹏论曾掰饬过“不确定性”是谁的不确定性。
对的，就是接收者的不确定性。
在信息论中，接收者是一个被标准化的客观存在物。
如果把视野从信息论扩大出来，比如囊括了传播学。
那么我们可以说，不管是讯息，还是信息，它们的目的都是为了消除人们认知中的不确定性。
将讯息纳到一起说的原因在于，它是信息的容器，没有它，信息无法传递，如果飞机，不乘坐它，乘客无法到达另一地。
而人们之所以需要信息，就是因为存在着认知不确定性。
确定性和不确定性不是物质的存在问题，而是人们对物质存在的认知问题。
同时，认知的确定性与不确定性也不是与事实是否相符的真假问题，而是一个认知的选择问题，也就是概率问题。
所以，前面坤鹏论所说的将“信息”中的“息”视为“消息”，也不准确。
这也是信息和讯息的本质区别。
讯息是编码后的消息，它是物质的。
但是，信息却是非物质的东西。
维纳曾特别强调过，“信息就是信息， 不是物质也不是能量。不承认这一点的唯物论，在今天就不能存在下去。”
传播学家埃弗雷特·罗杰斯也特别说明：“‘信息’被定义为一种有别于物质-能源的东西。”
可以说，信息不是物质性的存在，也不是物质的运动形式。
信息是人们对存在的一种认知形式和状态。
这种认知的形式和状态，用香农的表述就是——确定性。
正是在认知的维度上，维纳和香农分别从两个角度对信息进行了解释。
如果把它们合成在一起，就可以得出一个比较清晰的答案。
维纳认为：“信息这个名称的内容就是，我们对外界进行调节，并使我们的调节为外界所了解时，而与外界交换来的东西。”
维纳说的 “交换”，是人与物或人与人之间都会给对方它存在着或它在场的一种讯号，让彼此感知到对方的存在。
比如：夏天，我们坐在办公室里，开着空调，温度一直很舒适，某个时间你突然感到室内变得越来越冷，冷到鸡皮疙瘩都起来了。
冷，是某种存在发出来的讯号。
这个讯号本身只是一种物质性的存在。
它不是人与外界交换来的东西。
人与外界交换来的东西是通过讯号产生的认知。
你会四处查看，看是不是空调调得太低，并会去看外面天气的变化。
最终你知道了，冷，是因为外面突然狂风暴雨下冰雹。
天气突变这个原因是通过我们感到的冷交换来的东西。
交换的过程是一种认知过程，交换来的东西就是人的认知。
所以，认知是信息的根本属性，离开认知讨论信息是没有意义的。
从认知的角度让我们再看香农的信息熵公式。
它揭示的就是一条讯息中，对于接收者来说，每个符号（认知）不确定性的加权平均值。
那么，信息就是，接收者消除一条讯息中所有符号（认知）不确定性的加权平均值。
在信息论中，信息之所以存在，就是因为所有现实中的符号系统都存在着使接收者在认知上的不确定性。
在现实中，信息之所以存在，就是因为世界太大，社会太复杂，人们对许多事物的认知存在着不确定性。
正是有了认知的不确定性，人类才会不断地探寻、追问、追究，获得讯息，提炼信息，从而使得认知不断升级。
不夸张地说，人类几乎所有行为都是为了消除不确定性，学习是，科研是，工作也是，吃喝拉撒睡同样是。
正如薛定谔所说：生命以负熵为食。
负熵（当然叫-熵或减熵更恰当）其实就是消除不确定性。
二、什么是传播学？
通过前面对讯息和信息这两个概念的讲解，我们就能从根本上理解和把握传播学的基本原理了。
不管是增广见闻，还是借此温故——信息，知新——传播学，坤鹏论认为都有必要将这个学科介绍一下。
1.传播学的起源
人类就是信息生物，人类因信息而行动。
那么，我们对信息的研究就不应该只是局限于通讯等少数几个领域。
而且，如果将传播定义为信息的传递，那么从原始社会开始，人类交流传播这个过程就一直在不停地进行着。
归根结底，传播的意义则在于，通过信息的传播减少和消除受众对某种存在的认知不确定性。
无论新闻传播、广告传播、影视传播以及其他各种形式的传播活动。
它们的意义都在于能够减少人们对某一事件或某一事物认知的不确定性。
传播成为一专门学科，是从二十世纪的美国开始的。
一战后，对于宣传研究的兴起，使得各国的人们和政府意识到了宣传的力量。
恰好此时广播公司的兴起，使得市场研究开始注重于受众的喜好。
二战时，众多社会科学领域跨学科的学者，包括实验心理学家卡尔·霍夫兰、社会学家保罗·拉扎斯菲尔德、被誉为“行为科学的达尔文”的哈罗德·拉斯韦尔、哲学家、社会学家、音乐理论家西奥多·阿多诺等，被美国政府聚集在华盛顿，进行了几种类型的传播研究。
比如：霍夫兰等人从事电影说服的研究；拉斯韦尔等人专注宣传内容的研究等。
二战后，一些曾为传播学做出贡献的学者回到了原先领域，而威尔伯·施拉姆则萌生了创立一个新学科的想法。
1947年，他在伊利诺大学创造了世界第一个传播学研究机构和传播学院系，并编撰了第一本传播学教科书——《现代社会的传播》；授予了第一个传播学博士学位；同时，他也是世界第一个具有传播学教授头衔的人。
人们称他为“传播学鼻祖”、“传播学之父”。
施拉姆创立传播学的标志是，1949年由他编撰的第一本权威性的传播学著作——《大众传播学》的出版。
二十世纪中开始，不少大学开始纷纷成立新闻传播学院。
下图是传播学的五位主要奠基人。
从左向右数，分别为拉斯韦尔、卢因、拉扎斯菲尔德、霍夫兰，第五位就是集大成者施拉姆。
2.什么是传播学？
传播学又称传学、传意学等。
传播学研究的是，人类一切传播行为和传播过程发生、发展的规律以及传播与人和社会的关系的学问。
传播学研究的是，社会信息系统及其运行规律。
传播学研究的是，如何用讯息传递信息的问题。
传播学研究的是，人类如何运用符号进行社会信息交流。
传播学的最大特点是跨学科研究。
因为，传播是人的一种基本社会功能。
那么，只要是研究人与人之间的关系的科学，如政治学、经济学、人类学、社会学、心理学、哲学、语言学、语义学、精神病学等，都和传播学相关。
所以，传播学通过汇集以上提到的各学科的理论观点和方法论来研究各种传播活动的本质和概念。
可见，传播学和其他社会学科都有着密切的联系。
各种社会学科的理论是传播学理论的一部分。
同时，它又有着自身的理论，这是其他社会科学无法替代的。
除了社会科学，传播学还会借鉴自然科学中的信息论、控制论、系统论等。
人们称它为交叉学科，处在多种学科的十字路口的学科。
特别是，传播学与信息论研究的都是信息的传输，一个是通信系统中的传输，一个是人与人之间的传输。
所以，它们背后的道理是相通的。
信息论的传输模型为：
信源→编码→信道→解码→信宿
传播学著名的拉斯韦尔5W模式则为：
传者/发讯者（Source/Sender）→讯息（Message）→渠道（Channel）→受众/受传者（Receiver）→效果（Effect）
为什么叫5W？
who→say what→ in which channel→to whom→with what effect
简而言之，是发讯者将讯息以语言、文字或其他方式编码（Encode），再通过沟通渠道传递到接受者，由接受者自己解码（Decode）出发讯者的讯息。
以电台为例，电台的员工（发讯者）将资讯（如新闻）以声音加密，通过大气电波（大众传播媒介）这渠道，传送到听众（接受者），听众（受众）在脑海中解读声音，从而得到资讯。
但是，以上两种模式的共同点是把讯息的传递看成单向的过程，这在互联网时代前，基本没有问题。
互联网给人们带来的最大变化之一，就是受众不再只是接收者，他们同样也可以是发送者，一是向发送者进行讯息反馈，二是向其他接收者发送讯息。
所以，传播学又出现了两种循环模式：
第一，奥斯古德和施拉姆的模式中，每个传播者既是加工讯息的人，也是解释和翻译讯息的人，他们既传出讯息又编辑讯息，同时作出理解。
第二，徳弗勒的互动模式在香农的基础上而来，不再是单项的传播，将编码和解码换成了发射器和接收器，增加了噪音对传播中每一环节的影响。
相对来说，徳弗勒的互动模式更具有普适性，而且考虑到了噪音，非常符合实际情况。
3.实践：理解传播和新闻传播
根据上面对信息和讯息定义的区分，我们可以从三个角度对传播进行简化理解：
从传播过程讲，传播就是如何用讯息传播信息的过程；
从传播效果上说，传播就是如何使接收者能够充分理解和接收讯息中的信息；
从传播的互动上讲，传播就是一个如何用讯息传播信息的系统控制。
为了验证知识掌握程度，让我们再通过新闻传播琢磨一下讯息和信息。
不确定性＝混乱＝无序；
确定性＝秩序＝有序。
所以新闻的本质就是，帮助人们对外部事件的认知从不确定性到确定性。
那么，只有存在人们认知不确定的事件才有新闻性。
新闻性的大小与受众对事件的认知不确定程度相关。
简而言之，我们同样也可以直接用信息熵来衡量——事件（人物）的信息熵越大，可以报道的越多，信息量越大。
新闻学有一句名言：狗咬人不是新闻，人咬狗才是新闻。
因为狗咬人是人们认知的确定性，而人咬狗则是无序的，是人们认知的不确定性。
所有与受众原有认知不相合的存在，都是无序的存在，都可以成为有价值的信息。
这就是在新闻界中常说的“新闻点”。
另外，要注意的是，要做好新闻，不能光靠事件（人物）的认知不确定性大小来评判。
其中还有受众的限制，也就是要充分考虑到接收者，要预判受众是否愿意消除认知的不确定性。
就像在一家晚报上刊登一篇数学论文，它对于很多人来说，认知不确定性非常强，但最重要的是，大多数并不想清除这个认知不确定性。
所以，互联网的大数据普遍应用之前，图书报刊等媒体都要有选题会，都要有编辑选稿，这其实就是以主编、总编、编辑的经验来猜要做的新闻和文章，是不是受众愿意消除的认知不确定性。
随着大数据的不断应用，从淘宝开始的千人千面尝试，到各新闻网站和APP的个性化推荐，其实就是利用程序自动追踪用户搜索、购买、阅读习惯来猜测他们最想清除的认知不确定性，从而形成规则，然后根据规则筛选出合适的新闻、商品、文章等定向推送，并且，在这个过程中继续保持追踪与分析，不断修正判断，从而使得未来的推荐越来越符合用户期望消除的认知不确定性。
想想看，在这个概率的世界里面，我们每天都生活在各种可能性的选择中，而这一切的一切，最终都是在为消除不确定性。
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