喷雾干燥机互动过程模式

依 ２．３　信息的本质、特征和传播 ·３５·照这一模式，整个传播过程中所有的信息都始终与外界保持着密切 的联系，可见人类传播 是 具有开放性的系统，而传播也是对纷繁复杂的事件、信息加以选择和传送的选择 性、多变 的 过程。该模式只是对单向线性模式的改进，仍然缺乏对传播活动中 反馈和 双向性的描述，这 是其不足之处。 （５）德弗勒的喷雾干燥机互动过程模式（如图 ２．１２）。德弗勒（ＤｅＦｌｅｕｒ）互动模式的基本观点是：大 众传播是构成社会系统的一个有机组成部分。德弗勒是从社会 学角度 切入对大众传播体 系 进行整体观察，并采用系统科学 的方法进行分析 后得出这一 模式的。该模式最为明 显的 优 点是突出了整体与部分、部分与 部分 之间的有机 联系。

就传播来说，社会 是整体，而 传播 组 织、政府机构、文化环境、利益团体等是部 分，作为一个组 成部分，传播组 织的 活动必 然要 受 到社会整体及其他各部分的影响。 图 ２．１２　德弗勒的互动过程模式 从这一观点出发，组成社会系统 的政 治、经 济、文化 等各部 分都 必然 会成 为影响 大众 传 播过程的因素，大众传播过程是 作为一个多变量 的系统而存 在。德弗勒的这一模式 主要 的 描述目标是美国的大众传播系统，其目的是要揭示大众传播与社会系统各组成部分 之间 的 联系。大众传播必然会受到社会中此消彼长的各种力量的影响，这些力量之间对比 平衡 的 保持或打破，都会对大众传播构成影响。 这一模式并不完全适用于那些直接受到国家、政府或政党的控制和指导的大众传播。 （６）赖利夫妇的系统模式（如图 ２．１３）。美国社会学家赖利（Ｌａｉｌｙ）夫妇于 １９５９年从 社 会学的角度提出，大众传播是各 种系统中的一个 系统。把传播过 程放到整个社会系 统中 进 行考察，确实是赖利夫妇的一大创举。 赖利夫妇将传播过程看做是庞杂的社会 系统的一个 子系统，同时对 传播 系统与 社会 系 统之间的互动关系也进行了考察。他们的这种模式将大众传播研究带入了一个新的时代。 ·３６· 第２章　信息知识与信息处理图 ２．１３　赖利夫妇的系统模式 该模式的基本观点是：传播过程是处于社会系统中并受其影响 的一个 子系统，所有的 传 播过程都可以看做是一个系统的 活动。传播系统既与社会中其他系统相联系，又具 有自 身 相对的独立性。 从这样的角度看来，传播过程中 传授 双方都是具 有个人内传 播的个 体系 统。

这 些个 体 系统之间相互影响，构成人际传 播。个体 系统又不是独立存在，而是从属 于各自 的群 体，这 样，群体系统之间又形成群体传播，而个体、群体又都是社会的组成 部分，他们总是在社会 中 运行，因而又与总的社会系统有着互动关系。 赖利夫妇这一模式的提出意义极为深远。对于 以前 的直线 模式 和循 环模式 来说，它 们 探讨的都是传播过程系统内部的微观环节和要素，而赖利夫妇的系统模式则开始着 眼于 传 播过程的宏观环境，并更多地对社会系统的整体环境加以研究，将传播 过程放到整个社会 系 统运行的大框架中去把握。因此，这一模式开启了大众传播研究的新面貌。 （７）马来兹克模式（如图 ２．１４）。在赖利夫妇模式的基础上，德国学者马来 兹克于 １９６３ 年在《大众传播心理学》一书中提出了一个新的系统模式。 这一模式同样从社会心理学角度切入，将社 会系 统与传 播系 统中各 因素 及其间 的关 系 进一步细化，在一个包含了社会心理因素的各 种社 会作用 力相 互集结、相互作 用的“场”中， 对那些可能对传播各环节构成影响的因素进行了考察。这些因素既 包括个人 性格、心理、社 会环境等制约传播者与受传者的 因 素，也包 括内 容加工、受众 选择等 制 约媒介 与信息的 因 素。这种模式既包括各种显在的社会影响力因素，也包括潜在的社 会心理 因素，这些因素 相 互交织、相互集结，构成了复杂的社会传播系统。 马来兹克的这一模式说明传播是一种复 杂的社会行 为，是一 个变量 众多 的社会 互动 过 程，这种互动并不仅仅是有形的变量———社会作用力之间的互动，而且也是 无形的变量——— 社会心理因素之间的互动，这样的视角无疑使社会传播系统研究得到了进一步的拓展。 ２．３　信息的本质、特征和传播 ·３７·图 ２．１４　马来兹克模式 ２．４　信 息处 理的 方法 信息获取与处理的各种知识、方法与技能，是信息技术（软 技术：与 硬件技术相 对应）的 一个主要的组成部分，包括语言文字技术、数据统计分析技术、规划 决策技 术、计算机软件 技 术等，因此，信息处理知识的教授便构成了信息技术教育的一个重要 组成部分。现在初中 和 高中的研究性学习课程中都将数据统计纳入了学习 内容之中，要求学生利用数据统 计方 法 进行主题研究，例如，叶平主编的《研究性学习》高中下册中的主 题研习 “学习 影响因 素的 统 计分析”以及初中下册“怎样看 待盗 版现象”等 就是 关于如何进 行数 据统 计的，由此 可见 数 据统计分析教育在信息技术教育中的重要性。 本节就来学习数据统计分析的相关知识，但是由于统计分析的 内容非 常复杂，需要在 专 门的统计课程中深入学习，因此本节只对其做简要介绍。

２．４．１　数据统计分析概述 在对社会、经济、技术系统等的认识和研究过程中，通过观察、访 问、现 场调查、实验等 方 法获得一系列的数据，这类原始数据集合往往由于样本数量巨大，用于 刻画事物特征的指 标 变量众多，并且带有动态特性，而形成规模宏大、复杂难辨的数据海 洋，因此可以利用统计 学 和数学方法，对复杂数据集合进行科学分析。 统计分析是根据研究的目的，应用加工整理的统计资料和分析 方法，对客观事物进行 判 断和推理的过程，即进行去粗取精，去伪存真，由此及彼，由表及里的 过程。统计分析的目 的 就是为了“认识事物，揭露矛盾，找出规律，提出建议”，其最终目的是为了更好地指导实践。 ·３８· 第２章　信息知识与信息处理１．数据统计分析的四个阶段 广义地说，数据统计分析的过程可以划分为四个阶段。 （１）对事物的描述性分析，它 是运用所 掌握 的信息，对系 统进行 尽 可能充 分和全面 的 认识；（２）对事物进行解析性分析，它往往通 过建 立数学 模型，识辨和 刻 画出一 定的解析 结 构，确定事物中各元素的内在联系； （３）预演性研究，其目的是掌握系统运行和动态变化的规律，得出分析的结论； （４）根据分析结果进行决策，所谓决策，就是指对事物状况进行充分 的观察 和认 识，对 系统构造及其要素的内在联系进行识辨和深入的分 析，并且在对事物的未来做出正 确判 断 的基础上，在多种可行的方案中进行优选。 以上四个过程是递进的，而作为决策基础的认识、分析和预 测性研 究都属于数据分析 的 范畴。２．统计分析的方法 现代统计分析方法从研究问题的角度大致可以分为四大类：分 类分析 方法、结构简化 方 法、相关分析方法、预测决策方法。上述四类及其对应的具体方法如表 ２．２所示。 表 ２．２　统计分析方法 类别 分类分析方法 结构简化方法 相关分析方法 预测决策方法 具体方法 聚类分析 判别分析 定性资料分析 回归选元方法 主成分分析 因子分析 对应分析 定性资料分析 回归分析 典型相关分析 主成分分析 因子分析 对应分析 回归分析 判别分析 定性资料分析 聚类分析 （１）聚类分析是研究“物以类聚”的一种 方法，国 内有人 称之 为群 分析、点群 分析、簇 群 分析等。

聚类分析的目的在于辨别在某些特性上相似的事物，并 按这些特性将样本 划分 成 若干类（群），使在同一类内的事物具有高度的同质性，而不同类的事物则有高度的异质性。 （２）判别分析能够依据样本的某些特性，以判别样本所属类型。与聚 类分析不同的是， 判别分析是在已知研究对象可用某种方法分成若干类的前提下，建 立判别 函数，用以判定 未 知对象属于已知分类中的哪一类。 （３）主成分分析是利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标的多元 统计 方 法。主成分分析的目的是要对多变量数据表进行最佳综合简化。 （４）因子分析是主成分分析的推广，其基本目的就是用少数几个因子去描述许 多指 标 或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一 类变量就成为一个 因 ２．４　信息处理的方法 ·３９·子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即 不是 具体的 变量 ），以 较少 的几个 因子 反 映原始资料的大部分信息。 （５）在研究变量的相关分析时，把其中的一些因素作为所控制 的变量，而另一些随机 变 量作为它们的因变量，确定这种关系的数理方法就称为回归分析。 在回归 模型中，若变量 之 间的关系是线性关系的模型，都称之为线性回归模型；否则，就称之为非线性回归模型。 （６）对应分析通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭 示变量间的联系，可 以揭 示 同一变量的各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。