作者：腾讯研究院
出版社：浙江出版集团数字传媒有限公司
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T调查2017失衡的天平科技产品与中国人的日常生活试读：
引言
这是一份测量信息科技产品“温度”的报告。
2005年，我们进入社交网络时代
2013年，移动支付、O2O兴起
2015年，共享经济如火如荼
2016年，人工智能再度爆发
2017年，小视频广泛流行......
渐渐地，信息科技大幅度进入大众生活，推动人类社会不断向前。
然而，2017下半年，鼎沸之中的一些新景象开始浮现：
技术让人们高度连通，人心却未必紧密相连；
信息的丰盛，带来真伪难辨，良莠不齐；
以及，技术跑得太快，一部分人落在了后面……
技术会走向何处？
我们发现，仅仅以衡量技术的尺度：更快、更新、更强，已经无法为这些问题作解。技术作为当下一切事物中最大的变量，它能否直接带来个人与社会的良性发展？
人是技术的尺度，是我们发起Tech for Social Good（科技向善）项目的缘由。希望能够搭建一个多方共建的研究、对话与行动平台，邀请政府、企业界、学术界、大众与媒体一起，对新技术带来的一切变化保持清醒与警觉，直面各种负面效应与重大问题，共同思考、对话、寻求最大范围内的共识与解决方案。我们认为，对于技术演进带来的社会影响，所有人都应该拥有话语权与参与度。
T调查就是Tech for Social Good项目的起点：
我们想测量大众对当下科技产品的真实感知：一手关注信息科技产品的演进，一手关注人们的日常生活与社会变迁。通过描摹对科技产品的态度图景，把脉大众对科技的评价尺度；通过聚焦科技相关的重大问题，寻求解决问题和进步之道。
本次报告是对T调查结果的首次呈现，涵盖三个部分：
• 主体报告。
通过测量大众对科技产品的态度、对科技相关问题的关注度、对科技发展的期待与恐惧，把脉中国人对科技产品的真实感知。
• 案例研究。
从各类社会问题中，聚焦到“社交过载”这一当下尤为显性的现象，进行案例研究。剖析社交过载的社会与技术根源，阐释其可能的影响。
• “大家说”。
收录数位学者专家之声，开放地呈现其对T调查及相关技术和问题的解读。或破或立，作为本次探索性调查的补充，以提供多元的理解视角。
这份报告也是T调查的一个起点。希望能作为一支温度计，在每年的岁末年初，以人为尺度，去测度科技产品的体温；勾勒出当下时代里，技术在社会图谱中的潮涨潮落。
主体报告| 失衡的天平
【楔子】
如何做一支科技的“温度计”？
为了测量全民的“科技体温”， 把脉中国人对科技产品的真实感知，T调查的第一项任务就是测量大众对科技的“态度”。
大众对科技的感知、评价不仅取材于日常的使用感受，也与一些与科技相关的社会问题息息相关，比如老年人打车难的问题，比如手机依赖的问题，所以T调查的第二项任务是测量大众对与科技相关的社会问题的关注度。
我们需要敏感、准确地把握个体的科技感知，并以个体幸福、社会进步的目标去追踪、敦促新科技的发展。于是，每一个微小个体的期待与恐惧在科技的演进中扮演着至关重要的角色，所以T调查的第三项任务是测量大众对科技发展的期待与恐惧。
基于这三项任务，本研究进一步厘清了三项研究问题：
Q1 人们对科技的态度如何？
Q2 大众关注哪些与科技相关的社会问题？
Q3 人们对科技发展有什么期待与恐惧？
然而上述研究问题仍然不够明确与清晰。需要辨析、阐明的主要有三点：
1) 调查“科技”，首先需要区别“科学”与“技术”，科学更偏向于解决理论问题，技术则偏向于解决实际问题，科学是建立理论把事实与现象联系起来；技术则是把科学的成果应用到实际问题中。本研究更关心与大众连接最为紧密的技术，而非科学。
2) 调查“科技”，其次还需要区别“技术”和“产品”。以人工智能技术为例，人们对人工智能技术应用于无人驾驶领域和安全监控领域的态度不尽相同，因此不可一概而论。需要明确的是，本研究中态度调查的对象是信息科技领域的“产品”，而非技术。
3) 但是，互联网“产品”，诸如微信、淘宝、摩拜单车等，产品数量众多，形态不一，直接作为态度测量的对象不甚恰当。本研究将承担相同或相似功能的 “产品”进行归类。信息科技领域的“产品的类型”，是本研究态度调查的对象，如移动支付类、社交网络类等。
此份T调查的主体报告分为上、下两个篇章。
上篇聚焦于“科技×社会”的共性温度，分为对科技的态度、对与科技相关的社会问题的关注度、对科技发展的期待与恐惧三个部分；下篇聚焦于社会局部的特性温度，包括科技×中老年、科技×少年、科技×小城乡三项局部分析。
八大发现
一发现一览
发现一|失衡的天平：大众对大部分信息科技产品（网络游戏除外）的实用感都高于愉悦感。这意味着目前的信息科技产品让大众觉得有用，却未必喜爱。
发现二|期待而不安：对科技充满期待的人，越是恐惧于科技会带来恶与不公。大众对信息科技的期待中夹杂着显著的不安全感。
发现三|被低估的中老年认可：50岁及以上的人群相比其他年龄人群，对信息科技产品表现出更高的认同，认为它们对生活有用、有价值。
发现四|中老年的三大痛点：相比其他年龄人群，信息科技产品的发展让中老年人面临着与手机争夺孩子、与单车争夺广场、与软件争夺出租车的三座大山。
发现五|提前抵达未来的少年：00后对智能机器人、无人驾驶汽车的期待高于其他人群，他们也比其他人更关心人工智能或将导致人口失业的潜在风险。
发现六|小城乡的爱，在大娱乐时代：相比其他地区，三线及以下城市、农村地区的人群对网游、直播、小视频有着更高程度的使用与热爱。
发现七|小城乡的哀，不在手机依赖：相比一二线城市人群，三线及以下城市、农村地区人群，并不觉得手机重度使用挤占了他们的线下互动，或者影响了亲友关系。
发现八|小城乡的车，与世界同往来：对于网络用车与共享单车两类产品，一二三四线城市及农村地区的人群表现出了十分一致的认同。
二核心概念
(一) 信息科技产品的类型
信息科技产品类型繁多，这就需要选择部分的信息科技产品类型作为本研究态度调查的对象。本研究设置了两条选择的标准，第一条是与个人生活关系密切，第二条是对社会产生重要（潜在）的影响。
根据这两条标准，本研究通过两步走的形式来完成。第一步是根据多个平台对信息科技产品的下载量排名初拟列表；第二步使用列表设计问卷进行专家访问与打分，对初拟列表进行纠偏（专家打分表详见附录A-1）。
根据专家根据上述标准的打分，排名靠前的，被选定为本研究态度测量对象的有：
• 社交网络（如微信、微博等）
• 新闻资讯（如今日头条、腾讯新闻等）
• 网络游戏（如王者荣耀、英雄联盟等）
• 网络直播/小视频（如火山、快手等）
• 网络购物（如淘宝、京东等）
• 移动支付（如支付宝、微信支付等）
• 网络约车（如滴滴打车、优步等）
• 共享单车（如摩拜单车、ofo小黄车等）
• 网络外卖（如美团外卖、饿了么等）
• 自动驾驶汽车
• 智能机器人
(二) 信息科技产品相关的社会问题/现象
面对众多与信息科技相关的社会问题与现象，我们通过以下四步最终确定本研究关注度调查的对象:
第一步：通过数次焦点小组让被访者展开广泛讨论，尽可能挖掘人们关注的与信息科技产品相关的社会现象与问题。
第二步：通过大数据的方法挖掘信息科技产品类型相关的社会问题。得到各个信息产品类目下的关键词，见表A1-3。
第三步：基于第一、第二步所得的问题与关键词，对专家进行访问，进行纠偏。访谈表详见附录A-2，纠偏过程详见附录A-3。
第四步：研究者根据前面的步骤，重新调整本研究重点关心的与信息科技产品相关的新的社会现象与问题，并最终确认本研究关注度测量的对象如下：
• 老年人难以利用许多互联网服务（如打车、挂号、通信等），造成生活不便。
• 社交软件使时间碎片化，让人难以专注和深度思考。
• 共享单车的随意停放占用公共空间（如人行道、盲道等）。
• 重度手机使用挤占了线下互动，对家人、朋友关系产生负面影响。
• 互联网用户数据的搜集，加剧了隐私泄露的风险。
• 网络为虚假新闻（如健康类、社会类等）的传播提供了便利。
• 物流（如快递、外卖等）的大量使用和过度包装加剧了环境破坏。
• 个性化推荐内容（如新闻等资讯）使人接触到的信息更加局限。
• 网络购物更容易刺激人们的非理性消费。
• 网络游戏沉迷影响青少年健康成长。
• 直播、小视频助长了猎奇、消费女性等社会风气。
• 网络讨论缺乏理性，网络暴力（如言语攻击、人肉搜索）频繁发生。
• 人工智能可能导致大量人口失业。
(三) 态度测量
本研究中通过两种方法来测量大众对信息科技产品类型的态度。第一种是传统的问卷调查，第二种是基于大数据的文本分析。
在传统问卷中，态度被区分为情感性态度——即愉悦感（认为XXX让我愉快）和工具性态度——即实用感（认为XXX对生活很有用）。
在基于大数据的文本分析中，通过文本切词——词库匹配——文字联想&关系建立——机器学习训练——评估大众对某一信息科技产品类型的态度。
(四) 潜在的影响因素
结合前人研究成果，本研究将探讨地域、性别、年龄、职业、学历、收入，以及不同信息科技产品使用程度，对数据结果的不同影响。量化研究并不能完全阐释影响因素，我们还将采用深度访谈的方法，尽可能挖掘数据背后的原因、影响和差异性。
三研究方法
（1）基于大数据的文本分析
本次研究的数据源主要包括新浪微博和今日头条，并以微信公众号作为补充，监测时间段为2016年11月1日-2017年10月31日，收集数据一级空间大小为8,422,195条。
本研究中基于大数据的文本分析的主要思路是：通过数据处理和自然语言分析技术，将中文的语句切成各个有意义的词组，再与词库匹配寻找词组的含义。然后通过文字联想&关系建立——机器学习训练——评估，进行态度分析与词义聚类。
（2）传统问卷调查
本次问卷调查通过电话访问与网络调查相结合的方式形式进行，共发放网络问卷3000份，经系统甄别和人工审核后，共回收有效问卷2051份，问卷有效回收率为68%。
（3）焦点小组与深度访谈：
本研究在两个阶段采用了深度访谈，第一阶段，在问卷制定阶段，通过对9人预访谈，和焦点小组为问卷的初稿提供意见；第二阶段，基于对年龄、性别、学历和居住地（城市/村镇）的初步配额，选择了16人进行深度访谈，为量化结果提供一定程度的阐释。
（4）专家评估:
本次研究在问卷设计阶段采用专家评估法对态度与关注度测量的对象进行修正。
【上篇】
本研究尝试为科技定制一支“温度计”，用它测量大众对科技的真实感知。上篇将集中探讨这支“温度计”的三条刻度线,分别是大众对科技的态度、大众对与科技相关的社会问题的关注度、大众对科技发展的期待和恐惧。
一冷VS热：大众对科技的态度
测量大众对不同类型的科技产品态度的“冷与热”，把脉中国人对科技产品的真实感知，这是这支“体温计”的第一项目标。
（1）测温态度 ：大众对科技态度Top排行
本研究通过问卷调查法和基于大数据的文本分析法来测量人们对不同类型的信息科技产品的态度。本研究的问卷调研时将大众对科技产品的态度划分为愉悦感（认为使用XXX让我感到愉快）和实用感（认为使用XXX对生活很有用）。由于大众对于同一产品类型的愉悦感与实用感评价大多存在显著差异（sig<.001，详见表A1-4），所以本研究将两种态度评价分述而列，见表A1-1。愉悦感排行实用感排行
注： 1）本调研采用李克特量表测量大众对科技产品类型的愉悦感与实用感，非常同意计5分、同意计4分、中立计3分、不同意计2分、非常不同意计1分；除自动驾驶汽车与智能机器人，未使用过相关产品的不计分。2）对于自动驾驶汽车与智能机器人，这两种尚未进入大众日常生活的科技产品，本研究在测量时加以前缀“如果我能使用的话”。3）n=2051
本研究进一步采用问卷得到的愉悦感与实用感的排名绘制二维象限图，见图A1-1图A1-1 科技×社会问题的愉悦感与实用感分布图
注： 1）图A3-1采用本研究中问卷调查得到的数据（详见表A1-1），问卷以李克特量表测量大众对科技产品类型的愉悦感与实用感，非常同意计5分、同意计4分、中立计3分、不同意计2分、非常不同意计1分；除自动驾驶汽车与智能机器人，未使用过相关产品的不计分。2）图A3-1以问卷所得的愉悦感建立纵坐标，以实用感建立横坐标，并以愉悦感和实用感的均值为原点建立坐标轴，所以该坐标轴的原点=（4.01, 3.96）。
本研究还采用大数据的方法（基于大众在公开平台上的讨论）调查大众对信息科技产品的态度，见表A1-2。表A1-2 大众对科技产品总体/愉悦感/实用感排行表
注：1 ) 大数据挖掘的大众对以上信息科技产品的态度负面对于正面，其中可能的原因是大众在公开平台上的讨论收到新闻热点的影响，而新闻热点又常常涉及负面问题。
2）计算单位和计算公式说明：
计算公式：正面态度占比 = （大众正面提及数）/ （大众讨论总帖子数）*100%
计算公式：负面态度占比 = （大众负面提及数）/ （大众讨论总帖子数）*100%
计算公式：大众喜好度（PSR）=（大众正面态度）/（大众正面态度+大众负面态度）*100%
计算单位：帖子数
3）举例说明：
大众发帖：“方便确实方便（①），但是不规范，自行车乱停乱放影响市容（②），尤其最近未成年骑自行车死亡事件，青岛的共享单车都被城管收走了”。在这一条大众帖子中，包含1个正面态度（①）和1个负面态度（②），所以正面和负面各计一次，即正负面计算是互相独立的。
4） 本次研究的数据源主要包括用户可以充分发表态度和看法的微博和今日头条，微信公众号作为补充；
5）数据监测时间段： 2016年11月1日-2017年10月31日；
6）收集数据一级空间大小：8,422,195条
从大数据和问卷调查的共性上看，自动驾驶汽车、网络外卖、社交网络和智能机器人这四种信息科技产品的类型都位列大众态度评价的前五名，而网络游戏和网络直播/小视频的态度评价都较低。
为了进一步挖掘大众对不同产品的态度指向，本研究还采用的大数据的方法做更深入的分析——挖掘大众在公开平台的讨论中对科技产品的正负态度的主要关键词，下表节选出了提及频率相对较高的词语，见表A1-3。表A1-3 信息科技产品相关讨论的主要关键词（节选）信息一级科技关键二级关键词三级关键词产品词类型青少影响青少年、抢劫、身网络年沉猝死、失明、绑架勒心健康、盗窃、沉迷手游戏迷、索、命案、暴力机、血腥成瘾沉迷直播、敛财、打网络低社会风气、诈骗、炒赏直播/俗、作、骗局、轻生、打赏、挪用公款、尺度小视土豪纠纷、审丑、未成年妈大、色情、伪慈善、频打赏妈乱象假陷阱、维权、虚假交网络诈骗、安全、信息泄货、易、打假、差评骚扰电购物露刷单话、不理性消费移动安全泄露、乞讨二维码求被盗、诈骗支付问题扫、歧视老年人网络打车账户安全、垄断、老人打车难用车贵打车难国民素质、影响交共享乱停通、影响市容、堆成倒闭、被破坏交通放山、押金难退忽知识 悠、抄袭分享骗局浪费社交时诈骗、时间碎片化网络霸凌网络间、沉迷网络食品送员偷吃、违规餐厅、 外卖安全影响交通新闻真假假新闻、浪费时间、流量绑架、是非难辨资讯难辨算法绑架失自动业、 驾驶道德汽车问题智能 机器失业伦理问题人导游VR/失 AR设业、备影响视力
注：1）关键词根据消大众讨论热度进行分类：一级关键词为热度最高，二级关键词为中等热度，三级关键词热度较低；划分标准及各关键词热度见附录B-4
2）本次研究的数据源主要包括用户可以充分发表态度和看法的微博和今日头条，微信公众号作为补充
3）数据监测时间段： 2016年11月1日-2017年10月31日；
4）收集数据一级空间大小：8,422,195条
5）根据相关法律法规和政策，关键字“撸啊撸”无法在网络进行搜索和研究
6）大众原话(UGC)占总讨论量的比例大于99%,媒体类少于1%。
（2）失衡的天平: 实用>愉悦
如上文所述，笼统地测量大众对上述信息科技产品的态度不够精确，本研究发现，对于本研究涉及的大部分信息科技产品，大众的愉悦感与实用感评价有显著的差异，这就需要将这两种属性的态度拆分来看。
通过表A1-4可以更直观地看到“态度的天平”指向的方向。除了网络直播/小视频以外，大众对本研究所测量的所有信息科技产品的愉悦感与实用感均显示出显著的差异，并且除了网络游戏之外，态度的天平都指向了“实用感>愉悦感”，见表A1-4。表A1-4 大众对科技产品愉悦感和实用感差异愉悦感实用感愉悦感与实用感是否有 显著差异（均值）（均值）***社交网络4.144.36实用感>愉悦感***新闻资讯3.994.25实用感>愉悦感***网络游戏3.723.65愉悦感>实用感网络直播/小3.813.83无差异视频***4.004.16网络购物实用感>愉悦感***移动支付4.074.37实用感>愉悦感***网络用车3.894.16实用感>愉悦感***3.894.10共享单车实用感>愉悦感***网络外卖3.984.26实用感>愉悦感自动驾驶汽***4.074.18实用感>愉悦感车***智能机器人4.204.35实用感>愉悦感
注：1）本调研采用李克特量表测量大众对科技产品类型的愉悦感与实用感，非常同意计5分、同意计4分、中立计3分、不同意计2分、非常不同意计1分；除自动驾驶汽车与智能机器人，未使用过相关产品的不计分；2）对于自动驾驶汽车与智能机器人，这两种尚未进入大众日常生活的科技产品，本研究在测量时加以前缀“如果我能使用的话”；3）本研究对同一类型的信息科技产品的愉悦感与实用感进行配对样本T检验；4）*p<.05, **p<.01, *** p<.001；5) n=2051
形成这种情况的原因可能是多样的。在深度访谈中，我们了解到了其中两种原因：
第一，实用感普遍偏高于愉悦感，与部分产品本身的“工具属性”相关，比如移动支付、共享单车，产品本身的定位即为基础服务工具，使用中可能不产生太多愉悦与非愉悦之感；这也在“网络游戏”、“网络直播/小视频”这两类产品数据的反差中得到体现：这类产品更侧重“内容属性”，数据显示，大众对网络游戏的愉悦感显著高于实用感，对网络直播/小视频的愉悦感与实用感没有差异。
第二，部分被访者表示，某类信息科技产品对现实生活的改变非常重大与深远，显著地改善了他们的生活，因此认为其非常有用；但在使用的过程中，产品设计层面的某类瑕疵可能会影响其使用的愉悦感。
但是有一点需要提醒：本研究通过问卷调查的方法请被访者对不同信息科技产品的愉悦感（是否带来愉悦）与实用感（是否有用）进行打分，这要求被访者区分这两种态度的差异，但是这两种态度从理论上并不是非此即彼的，愉悦本身可能也是有用性的体现，这一点在深度访谈中也被受访者的自述证实。
二轻VS重：大众对科技×社会问题的关注度
大众对科技的感知、评价不仅取材于日常的使用感受，也与一些与科技相关的社会问题息息相关，比如老年人打车难的问题，比如手机依赖的问题。T调查要测量大众对科技的态度就必须要关注大众对这些与科技相关的社会问题/现象的关注度，就像医生诊脉一样了解病症的“轻与重”，这也是本次T调查第二项目标。
（1）重点与热点
本研究通过问卷调查法测量人们对下述与信息科技相关的社会问题的关注度。问卷得到相关数据结论，见表A2-1表A2-1对科技×社会问题的关注程度
1.网络为虚假新闻（如健康类、社会类等）的传播提供了便利
2.老年人难以利用网络服务（如打车、挂号等），造成生活不便
3.重度手机使用挤占了线下互动，对家人、朋友关系产生负面影响
4.物流（如快递、外卖等）的大量使用和过度包装加剧了环境破坏
5.网络讨论缺乏理性，网络暴力（如人肉搜索）频繁发生
6.互联网用户数据的搜集，加剧了隐私泄露的风险
7.网络游戏沉迷影响青少年健康成长
8.共享单车的随意停放占用公共空间（如人行道、盲道等）
9.直播、小视频助长了猎奇、消费女性等社会风气
10.个性化推荐内容（如新闻等资讯）使人接触到的信息更加局限
11.社交软件使时间碎片化，让人难以专注和深度思考
12.网络购物更容易刺激人们的非理性消费
13.人工智能可能导致大量人口失业
注：1) n=2051; 2)此题为多选题
本研究还采用大数据的方法调查大众在公开平台对下述科技×社会问题的讨论热度,见表A2-2。表A2-2大众对科技×社会问题的讨论热度
1.直播、小视频助长了猎奇、消费女性等社会风气。
2.网络游戏沉迷影响青少年健康成长。
3.网络购物更容易刺激人们的非理性消费。
4.网络讨论缺乏理性，网络暴力（如言语攻击、人肉搜索）频繁发生。
5.共享单车的随意停放占用公共空间（如人行道、盲道等）。
6.老年人难以利用网络服务（如打车、挂号等），造成生活不便。
7.个性化推荐内容（如新闻等资讯）使人接触到的信息更加局限。
8.物流（如快递、外卖等）的大量使用和过度包装加剧了环境破坏。
9.网络为虚假新闻（如健康类、社会类等）的传播提供了便利。
10.人工智能可能导致大量人口失业。
11.社交软件使时间碎片化，让人难以专注和深度思考。
12.重度手机使用挤占了线下互动，对家人、朋友关系产生负面影响。
13.互联网用户数据的搜集，加剧了隐私泄露的风险。
注：1）讨论热度=提及该社会问题的帖子数量以及每个帖子下面的评论数量的总和
2）本次研究的数据源主要包括用户可以充分发表态度和看法的微博和今日头条，微信公众号作为补充；
3）数据监测时间段： 2016年11月1日-2017年10月31日；
4）收集数据一级空间大小：8,422,195条
为了进一步对热点问题进行挖掘，了解大众在谈论热点社会问题时在讨论什么，本研究对大众的讨论角度进行话语聚类分析，希望能进一步阐释大众在热点问题上的指向（节选），见表A2-3。
表A2-3大众对科技×社会问题的讨论角度（节选）
1.老年人难利用互联网服务（如打车、挂号），造成不便。
科技的发展要照顾老年人的需要 46.6%
老人也要与时俱进，活到老学到老 19.7%
2.社交软件使时间碎片化，让人难以专注和深度思考。
社交软件浪费了时间 62.0%
微博微信等社交软件让时间碎片化 21.7%
3.共享单车的随意停放占用公共空间（如人行道、盲道等）。
对国民素质不满 40.4%
抱怨共享单车随意停放的问题 25.3%
4.重度手机使用挤占了线下互动，对亲密关系产生负面影响。
手机让人际关系疏远 50.9%
手机拉近了和亲人的距离，语音视频更方便 15.2%
5.互联网用户数据的搜集，加剧了隐私泄露的风险。
个人信息遭到泄露，对信息安全不满 51.3%
信息泄露后收到诈骗电话或信息 22.9%
6.网络为虚假新闻（如健康类、社会类）的传播提供了便利。
面对谣言，需要理智的判断 68.1%
营造一个健康安全的网络环境，我们责无旁贷 11.1%
7.物流（如快递外卖）的大量使用和过度包装加剧了环境破坏。
环境问题应该得到重视 35.2%
国民的环保意识不足 24.0%
8.个性化推荐内容（如新闻资讯）使人接触到信息更局限
推荐的内容质量低 54.7%
被推荐低俗的内容 22.2%
9.网络购物更容易刺激人们的非理性消费。
大众认为应该理性消费，购买能力范围内的东西 40.3%
疯狂购物是心理疾病，需要看心理医生 34.9%
10.网络游戏沉迷影响青少年健康成长。
游戏对青少年有害 48.1%
游戏没有错，就算没有游戏也可能沉迷其他东西 22.0%
11.直播、小视频助长了猎奇、消费女性等社会风气。
直播低俗的现象需要治理 43.8%
直播会扭曲年轻人的价值观 20.7%
12.网络讨论缺乏理性，网络暴力频繁发生。
网络暴力很可怕，使人受到内心伤害 38.3%
应该善待尊重他人 34.6%
13.人工智能可能导致大量人口失业。
人工智能会淘汰人类劳动力，尤其是底层劳动力，产生大量无业人员 35.5%
注：1）本次研究的数据源主要包括用户可以充分发表态度和看法的微博和今日头条，微信公众号作为补充
2）数据监测时间段： 2016年11月1日-2017年10月31日；
3）收集数据一级空间大小：8,422,195条
4）上述比例根据语义聚类显著的话语总体进行计算，仍有部分网民言论无法通过大数据技术进行聚类，这部分话语占比大约在30%-40%之间。
5）完整表格见附录B-3
从表A2-1和表A2-2可知，大数据得到的结论与传统问卷结论有较大的差异，这种也差异值得注意。首先，在网络上公开发声的人群与根据CNNIC配比的问卷被访者人群结构相差较大，前者的年龄偏低，所以本研究中大数据的研究发现也更接近年轻人的情况。
其次，研究者认为在问卷上做选择，更接近选择“哪些问题更重要”；而在公开平台上讨论更接近于该问题的热点度。
所以，本研究认为，大众对上述社会问题重要性的排序靠前的是:
上述社会问题讨论的热点度排序靠前的是:
本研究根据问卷调查得到的“重要性程度”与大数据得到的“热点程度”绘制二维象限表，见图A2-1：图A2-1 科技×社会问题的重要性与热门性分布图
注：1）图A2-1采用本研究中问卷调查与大数据挖掘得到的数据（详见表A2-1和表A2-2）。2）图A2-1以问卷所得关注人数为纵坐标，以大数据挖掘所得的讨论热度为横坐标，并以两者的均值为原点建立坐标轴，所以该坐标轴的原点=（38171, 738.5）。
可以分多维度对图A2-1 进行理解和阐释，本研究认为一种或许可供读者的理解视角是：
第一象限：大众认为相对重要，且讨论较热烈
第二象限：大众认为相对重要，但讨论较少
第三象限：大众认为相对不重要，讨论也较少
第四象限：大众认为相对不重要，但讨论较热烈
第一象限包含青少年网游成瘾、网络暴力、共享单车挤占公共空间，这三项大都是过去一年里的热点事件，而且大众认为相对重要；
第二象限包括隐私数据泄露、手机依赖、虚假新闻、包装过度、老年人打车难，这五项社会问题在公开平台上的讨论相对较少，虽然它们没有成为在微博、新闻评论区的热点，但是大众认为这些问题相对重要。对这一象限的问题值得加大关注，它们或将成为科技与社会交叉领域的潜在风险点。
第三象限包括社交软件使时间碎片化、个性化推荐导致信息局限、AI导致人口失业，这三项问题暂为进入最广泛的大众视野，而且前两项都与自我反思相关，意识门槛较高，所以在公开平台上讨论较为平淡，且大众较少意识到重要性。
第四象限包括非理性网购与直播/小视频恶俗化，2017年是小视频与直播产品风起云涌的一年，网络购物、直播与小视频等产品因为某些舆论事件始终走在大众讨论的风口浪尖，但是大众对这两个问题的重要性评价却相对比较低。
（2）共性与特性
本研究通过问卷询问了答题者年龄、性别、职业、学历、收入、生活地区与不同产品的使用程度，并用这些变量与大众对科技×社会问题的关注行为进行交叉分析。研究发现下述与信息科技相关的社会问题中有一部分与年龄、地区等因素密切相关，但也有一些社会问题在各个维度上没有呈现出显著的特性差异，即它们更可能是一些全民性、普遍性的问题，分别是：
1.社交软件使时间碎片化，让人难以专注和深度思考。
2.互联网用户数据的搜集，加剧了隐私泄露的风险。
3.网络为虚假新闻（如健康类、社会类等）的传播提供了便利。
4.物流（如快递、外卖等）的大量使用和过度包装加剧了环境破坏。
5.个性化推荐内容（如新闻等资讯）使人接触到的信息更加局限。
6.网络购物更容易刺激人们的非理性消费。
7.网络游戏沉迷影响青少年健康成长。
8.直播、小视频助长了猎奇、消费女性等社会风气。
9.网络讨论缺乏理性，网络暴力（如言语攻击、人肉搜索）频繁发生。
然而，还有一些问题在年龄、地域、职业上呈现出显著的差异性，具有十分鲜明的特点，见表A2-4，这些特性在下篇中详细展开。表A2-4具有特性的科技×社会问题科技×社会问题特性1.老年人难以利用许多互联网服务（如打***中老年人更关注车、挂号等），造成生活不便。2.共享单车的随意停放占用公共空间（如***中老年人更关注人行道、盲道等）。***中老年人更关注3.重度手机使用挤占了线下互动，对家人、朋友关系产生负面影响。一二线城市人更关注******00后更关注4.人工智能可能导致大量人口失业。***学生更关注
注：1）以上表格中呈现的结论在控制了其他变量的情况下，依据年龄、地域、职业为分组进行Anova检验或T检验；2）*p<.05, **p<.01, *** p<.001；3）上表中的中老年人指50岁及以上人群，00后指2000年及之后出生的人群。
三爱VS怕：大众对科技发展的期待与恐惧
我们需要敏感又准确地把握每一个个体对新科技的感知，并以个体幸福、社会进步的目标去追踪、敦促新技术的发展。于是，每一个微小个体的期盼与恐惧在技术的演进中扮演着至关重要的角色，测量大众对科技发展的“爱与怕”，是这支“体温计”的第三个使命。
（1）测温未来：期待与恐惧Top排行
本研究通过传统问卷调查人们对科技发展的期待与恐惧，得到相关结果见表A3-1和A3-2。表A3-1 大众对科技发展的期待
注：1）n=2051；2）此问题为多选题表A3-2 大众对科技发展的恐惧注：1）n=2051；2）此问题为多选题
（2）期待而不安
若更仔细地推敲大众对科技发展的期待与恐惧，不难发现一个有趣的现象，那就是大众对科技发展的“爱与怕”往往是科技发展的一体两面。举例来说大众期待科技发展可以“促进交流与理解，让人们更紧密地联系在一起”，但也担心如果发展“过度/失控”，会导致“使人沉迷于技术产品中，缺乏真正情感交流与理解”。这种一体两面性可以在表A3-3更清晰地看到。表A3-3 爱与怕的一体两面期待恐惧扩平等缩小不同人群之间的大扩大社会阶层、不同人群（缩小财富、文化差距分之间的财富、文化差距分化）化加让不同社会经济地位技术产品/服务区别对待剧的人群，更公平地享公平不同经济地位的人，使社不受产品/服务会不公加剧公缺促进交流与理解，让连接乏沉迷于技术产品中，使人人们更紧密地联系在（促进交缺乏真正情感交流与理解一起交流）流
本研究对同一面向上的期待与恐惧进行卡方检验，去探析对同一面向的期待与恐惧之间的关系。举例来说，对“期待促进公平”与“恐惧加剧不公”做卡方检验，以见表A3-4。表A3-4 促进公平VS加剧不公的卡方检验恐惧科技加剧不公 不恐惧恐惧实际期望实际期望 值值值值期待科技促进公不期待663634.6410438.4平期待550578.4428399.6卡方检验（渐进Sig.双尾）0.011注：n=2051
通过卡方检验可知，促进公平的期待与加剧不公的恐惧两者之间有相互影响关系（sig<.05）。进一步对比实际值与期望值可以发现，对“科技发展与社会公平之间的关系”持期待态度的人也更有可能对这一问题持恐惧态度，即越期待“科技促进公平”的人群也就越恐惧“科技加剧不公”。
这一发现在“缩小分化/扩大分化”（sig<.01）和“促进交流/缺乏交流” （sig<.001）上同样适用（见附录B-1和附录B-2），换言之，期待科技为善者，也就越恐惧科技为恶。大众对信息科技的期待中夹杂着显著的不安全感，这一发现值得注意与反思。
四小结（上）
限于抽样偏差与依旧不够大的“大数据”文本挖掘， T调查或许不是一支足够精准的“温度计”，但是它可以成为理解大众与科技之间关系的一种新视角。
在看似无所不能的科技面前，人们远没有看上去那样被动与平静，在风起云涌的科技变革里，大众既在方寸屏幕间用拇指投票，但更多的是心里建立了一本专属于个人体验的科技“生死簿”。新科技往往诞生于用户痛点，但用户在对其有用性的认可与愉悦性的评价却并不相等，用则用已，想爱却难。
新科技从来都是历史的宠儿，甚至于每一年都常被冠名于某种新技术的元年，但是新旧科技交替的速度往往领先于社会认知与大众的行为惯性，各种与科技相关的社会问题层出不穷，这些问题有共性的一面，但也有特性的凸显，不同社会模块的“科技体温”是不均衡的。
大众爱科技，期待科技能让社会更加公平、连接、高效、有趣、平等；大众也怕科技，恐惧科技使人与人缺乏理解、自甘堕落、威胁生存、加剧不公、扩大阶层分化。但是期待与恐惧就如同一对孪生兄弟，它们反应的恰恰就是科技与社会发展的一体两面。大众期待科技赋能社会，而这种期待中却始终夹杂着沉重的不安。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]