唯一方式?AMANTH17面板审查

拍摄者Ted Eytan.,许可CC通过SA

唯一方式?媒体与新闻的人类学在后真理时代

小组成员:Robert Samet(Union College),Naomi Schiller(Brooklyn College,纽约城市大学),Natalia Roudakova(加州大学,圣地亚哥),亚历山德拉Juhasz(布鲁克林学院,纽约城市大学),Amahl Bishara(塔夫茨大学)。讨论者:FayeGinsburg(纽约大学)

注意:提供此面板的录制通过人类学

12月1日星期五,在一个中型房间,在一个万豪酒店,我们一群人试图想到我们已经开始称之为“真理”时代的含义。这一刻的重力不会丢失在我身上。我们坐在富裕的华盛顿特区的一个富裕的社区,而我们的国会代表在街道上沿着税务改革票据落后于街道,这是之前的时间纽约时报叫一个“历史税收兴趣”。联邦通信委员会统治净中立令人遗憾的是令人遗憾的开销。截至本文,已废除净中立,这将对每个人使用互联网和在美国的文化生产中使用令人不安的后果。几周前,Gothamist和Dnainfo-A.数百名记者网络,在美国大城市的主要工作中,亿万富翁老板乔里克特斯被关闭,因为他们的纽约雇员从事集体谈判。

在这样的背景下,本次会议的与会者在评估美国媒体生产这一紧张时刻时面临着一项艰巨而深远的任务。他们令人印象深刻地回应了这个呼吁,讨论了教学、研究和民族学媒体制作的时刻,并倡导理解通过政治经济、社会技术集会和信任关系产生的真理本身。2016年大选后的几个月里,娜奥米·席勒(Naomi Schiller)和罗伯特·萨梅特(Robert Samet)反思了教授媒体人类学(席勒是视觉人类学,萨梅特是新闻人类学)的经验教训。2017年2月,席勒开始了她的课程,她用航拍照片对比了2008年巴拉克·奥巴马就职典礼上的国家广场场景和唐纳德·特朗普就职典礼上稀疏得多的人群。另一方面,Samet使用了Mark Pedelty的(1995)战争故事讨论记者叙述在沉默其他叙述时可以告诉记者叙述围绕故事的方式。Schiller和Samet共享至少有一名学生的故事,使用这些文本使媒体的不可靠性的索赔,以一种让人想起alt-over的争论,以便是可怕的引人注目的方式。那么,有什么人类学的建构主义方法,赋予了骨折,令人不安的感觉的意义的含义造成的骨折意见?我们的学科可以做些什么?

Schiller提供了近似真理的镜头作为理论和教学工具,在实践中放置了知识,并仔细检查了所产生真理的方式。SAMET,委内瑞拉的犯罪记者的研究强调了当前的美国新闻制定真理的特殊性,也建议教学学生新闻收集和媒体制作的杂乱过程和方法可能有助于抵消我们今天发现自己的情况。Natalia Roudakova,俄罗斯的工作揭示了苏联崩溃的几年内的新闻,谈到真实的真理,如怀疑和怀疑的信任所定义的真理:“当信任被完全被切断,一个社区话语和知识只是崩溃了。并不是人们再也不能同意了这一点;相反,这是分歧本身的可能性。“Roudakova定义了后真理作为在竞争索赔的争论,也是相互信任和认股权证的条件,这变得不可能。这是一个聪明而可怕的方式,谈谈在今天的美国媒体生产和大学校园中发生的多渠道孤独。如果有的话,Roudakova对信任和对话重要的概念是我从小组的外卖,我以后想知道如果我们拒绝与冲突互动,那么民间社会可能会面临什么样的后果。

Amahl Bishara回到Donna Haraway的定位知识的概念,并鼓励我们通过政治经济、技术集合和(更多的)人类能量来追踪媒体生产,这些能量允许某些人在其他人沉默的时候一起说话。她还建议,媒体人类学课程可以通过帮助提高K-12媒体素养教学大纲和制作更女权主义、更少种族主义、更具有全球见地的原创内容来进行实际干预。亚历山德拉·朱哈斯(Alexandra Juhasz)没有出席,她准备了一份手稿,我们传阅并大声朗读。她的宣言让我们所有人都卷入了假新闻和被提议的艺术,特别是诗歌的传播中,作为“他说/她说我们目前陷入的兔子洞”的解毒剂。

最后,Faye Ginsburg在小组讨论中重申了人种学电影制作作为过程和产品的价值。她为民族志媒体制作人提供了一些精心的指导,并建议我们扪心自问:“我是否一直处于一种关系中,让人们觉得我代表他们的方式包含在他们之中?”金斯伯格还提出了一个重要的观点,这使本应以新闻实践为导向的专题讨论更加丰富。引用凯茜·奥尼尔(Cathy O 'Neill, 2016)的书毁灭数学的武器,金斯伯格指出了将算法作为人种学主题和对象的紧迫性。在她说话的时候,我突然意识到,无法表达不同意见(Roudakova雄辩地谈到了这个问题)是通过社会技术关系的集合产生的。我们对真相和信任的线上和线下概念比以往任何时候都更加孤立,这在很大程度上是由于我们与Facebook等平台的互动,在这些平台上,构建我们的新闻信息流的算法可以阻止我们看到不舒服的东西。我想知道,这对不同意、信任或交谈的可能性意味着什么。我想起了凯特·克劳福德(Kate Crawford)(2016)的文章《算法是否具有竞争性?》“, which uses Chantal Mouffe’s idea that political difference—and conflict—can be generative to ask how and under what conditions algorithms become political. Can they be democratic, and what would our (media) world(s) look like if they were?

如果说数据政策是后真相等式的一端,那么媒体和信息素养必然是另一端。作为科罗拉多州一所大型公立大学的一名大学写作讲师,我感到特别激动的是,小组成员呼吁围绕媒体素养项目采取行动。科罗拉多州正在考虑改变大学写作指导方针,以可能减少媒体素养和信息素养概念的覆盖面。鉴于目前的资金和政治环境,我不确定我们将如何实施大规模、激进的媒体教育。但我希望我们在未来的几个月或几年里继续思考这个问题。我的感觉是,后真相时代是一个总体性的构想,我们必须从政策和法规的层面,一直到最细微的层面来讨论。

参考文献

克劳福德,凯特。2016。”算法能具有竞争性吗?公众生活中的十个场景。“科学,技术和人类价值观41,没有。1:77-92。

奥尼尔,凯茜。数学毁灭武器:大数据如何增加不平等并威胁民主。纽约:皇冠。

脚踏板,标记。1995年。战争故事:外国记者的文化。纽约:Routledge。