原文作者：Byron Reeves,Thomas Robinson &Nilam Ram
為了理解人們使用數字媒體的方式，研究人員不應只關注屏幕時間，還要深入挖掘人們在屏幕上瀏覽的內容和各種操作。
人們熱愛屏幕。在我們被屏幕上的社交信息、真假新聞、廣告、會擾亂睡眠的藍光「轟炸」的同時，我們對這種關係的焦慮也達到了頂峰。越來越多的人擔心，屏幕對身心健康、教育、人際關係，甚至是政治和民主都會造成不容忽視的影響。
圖片來源：Pixabay
就在去年，世界衛生組織發布了關於限制兒童屏幕使用時間的指導意見；美國國會調查了社交媒體對政治傾向以及選舉的影響；加州頒布了一項新的法案（272號議會法案），授權學校可以限制學生使用手機。
科學家、立法者、醫療工作者、公共衛生專家和各團體所表達的擔憂以及採取的行動都基於一種假設，即數字媒體（尤其是社交媒體）會對人類行為產生強大且絕對消極的影響。但是，到目前為止，研究人員很難通過實證研究證明這個似乎顯而易見的道理。反之亦然，他們也很難證明這種擔憂是多餘的。
過去十幾年裡，數千項研究都把目光對準了數字媒體的影響。這些研究的主要局限在於，它們分析的數據無法揭示人們在屏幕上看什麼和做什麼，尤其是涉及醫生、議員和家長最擔心的一類問題。大多數研究採用的都是自我報告的「屏幕時間」。
這種研究方法讓人們估算自己的屏幕時間，或是在「手機」、「電視」、「社交媒體」、「政治新聞」或「娛樂媒體」等平臺上花費的時間。然而，目前人們接觸內容的範疇寬泛性1、消費模式碎片化2、信息食糧異質性、體驗交互性以及設備移動化的程度均過高，不適合使用這種簡單的歸納。
政策和建議必須以對媒體使用的準確評估為參考。這就需要對人們什麼時間在屏幕上做了什麼進行實時追蹤，並對屏幕上的內容及其出現順序展開機器分析。
目前的技術已經可以詳盡記錄一個人的數字生活了。得益於數據分享規範的不斷變化，以及基因組學等領域的研究經驗和可用工具日益發展，如今的研究者可以在不違反數據安全及個人隱私相關法規的情況下採集數據了。
在此，我們呼籲開展「人類屏幕組計劃」（Human Screenome Project），共同採集並分析現代人類在屏幕上瀏覽的內容和各種操作。
屏幕時間
根據2019年的一項綜述和元分析3，過去的12年裡，有226項研究聚焦媒體使用和心理健康之間的關係。這些研究覆蓋了焦慮、抑鬱、自殺念頭等心理健康問題；還有孤獨感、生活滿意度，以及社會融入的話題。
這項元分析發現，數字媒體暴露和幸福感之間幾乎沒有系統關聯。但是，這226項研究差不多全部採用了訪談或問卷的形式，詢問受訪者過去（如前一天）使用社交媒體的情況。
這些研究者的共同預期是，如果一個人經常上Facebook，不管怎樣，這些屏幕時間裡總有一刻會影響人的幸福感。然而，「上Facebook的時間」可能是用來了解朋友動態、參加商務會議、購物、籌款、看新聞、人身攻擊，甚至是去「偷窺」別人。這些行為有著天壤之別，對身心健康和行為也有千差萬別的影響。
另一個問題是，人們對於自己在什麼時間做了什麼往往記不太住4，5。最新的研究發現，人們可能會多報或少報自己的媒體暴露時間，差異可達每天數小時6-8。在今日複雜的媒體環境下，採用調查問卷的方式詢問過去一個月，甚至是過去一天裡的情況都可以說是無效的。你記得你昨天看了幾次手機嗎？
美國國立衛生研究院（NIH）投資了3億美元開展一個神經成像和兒童發育項目，該研究預計覆蓋1萬名9-10歲的兒童，調查媒體使用是否會影響他們的大腦發育及認知發展。
為了統計屏幕使用情況，參與者只要在5個標準時長中選擇即可，再根據不同媒體類別，平時或周末進行分開報告。（這項研究的第一份報告已於去年發表。報告顯示，媒體暴露與大腦特徵或是參與者在計算機任務中的認知表現關係不大，或沒有關係9。）
數字生活
研究人員需要從非常細緻的角度觀察人們接觸的所有媒體和平臺，以及他們看到的和創造的內容。人們如何在不同平臺間以及平臺上的不同內容間切換？他們對不同類型媒體的使用是如何相互影響和演化的？換言之，研究者需要的是一張數字生活的多維地圖。
具體來說，人們每次使用電腦和手機的持續時間是10-20秒10。如果能對人們每次使用時在不同媒體間的切換進行量化，並對數字生活和真實生活的切換進行量化，就能得到更接近實際使用的模式。
一次屏幕使用從屏幕亮起開始，到屏幕變黑結束——如果是為了看時間，一次屏幕使用可能不到一秒。或者，一次屏幕使用可以從你在Facebook上回帖開始，到你一小時後點擊某篇時政文章結束。
對媒體使用的量化還必須考慮到內容的分散性。如今的設備讓過去的完整信息（如電影，新聞故事或私人談話）變得碎片化，這些碎片通常會分多次看完，有時候要幾個小時或好幾天。
我們還需要對媒體使用按內容分類（如時政新聞，社交關係，健康信息，工作生產等）。如果可以，最好將不同內容編排成只反映個人情況的序列。
為了更好地捕捉這種複雜性，一些研究者開始採用日誌軟體。日誌軟體最初是為了讓營銷商了解人們在看的網站，他們的定位，以及他們使用不同應用的時間。雖然這些數據的準確性和詳盡度比自我報告要好，但是它們不能實時反映人們瀏覽的內容和操作。
更好的方式
這種截屏的方式和其他追蹤人機互動的方法（如使用智能手錶、健身手環或日誌）不同。它不僅更為準確，還能追蹤不同平臺，並且採樣頻率更高。實際上，我們正在研發一個可以每秒採樣的軟體。
目前為止，我們已經採集了超過600人的3000多萬份截圖數據，我們把這些數據稱為「屏幕組」（ screenomes）。即使只看其中2個人的數據，也不難發現這種深度分析所能帶來的重要信息（見「微觀分析」）。
這種高解析度的分析，不僅能回答一些長期未解的問題，還能得到一些新結論。比如，幸福感可能和屏幕使用的碎片化程度有關，或者和使用者接觸的內容有關。
大腦結構的差異可能也和人們在內容生產和消費之間的切換速度有關。在認知任務上的表現差異或許和下列因素有關：在多任務操作中，內容切換（從政治切換到健康）以及應用程式切換（從社交媒體到遊戲）的佔比，以及在切換前的持續時間。
微觀分析
我們對美國加州北部某社區的兩名14歲青少年的手機使用進行了截屏記錄，結果顯示，這種深度分析可以提供不少重要信息（見「藏在細節裡」）。
量。研究人員最常問一個問題可能是，受訪者是「重度」手機使用者，還是「輕度」使用者。如果被問這個問題，兩名青少年可能都會說自己是「重度」，並報告自己「每天」使用手機的時間為「2小時或以上」；說自己每天早上起來的第一件事以及睡覺前的最後一件事都是看手機。
但是，對他們在2018年某3周裡的實際手機使用記錄卻顯示，兩人的手機使用習慣非常不同2。受訪者A在3周裡手機使用中位數是每天3.67小時；B是4.68小時，比前者多1小時（27.5%）。
模式。兩者使用手機的次數差異就更大了。平均而言，A每天使用186次（一次是指屏幕每亮起和熄滅一次的間隔）。
對A來說，每次使用的平均時間是1.19分鐘。而B的情況卻大相逕庭，B每天使用手機26次，每次2.54分鐘。可見，A使用手機的頻次是B的7倍，但每次使用時間只有後者的約三分之一。
這種模式的差異可以反映兩者心理的差異。A的日常生活更加碎片化，或許和注意力缺陷有關，又或是因為A處理信息的速度更快。
交互性。兩名青少年在消費內容之外還生產內容。他們會寫簡訊，拍攝照片和視頻，輸入搜索信息等等。如果是問卷調查，兩人可能都會說自己「有時」或「經常」發布原創內容。但是截屏數據卻能記錄下他們無法準確回憶的交互活動。
A有2.6%的屏幕時間用在內容生產上，這些時間均勻分布在一天中，且主要是在社交媒體應用上。相比之下，B有7%的屏幕時間用在內容生產上（是A的2.5倍），創作時間通常是在晚上看視頻的時候。
內容。在這3周裡，A使用了26種不同的應用，超過一半（佔53.2%）是社交媒體類應用（主要是Snapchat和Instagram）。B使用了30種不同的應用，用的最多的是YouTube（佔50.9%）。
如果我們進一步放大細看，截屏內容就能揭示更多信息。對B來說，平均每天有37%的截屏與美食有關，包括美食網站的圖片，B吃的食物的照片，別人吃東西或做飯的視頻，還有遊戲裡虛擬餐廳的食物。
如果是問卷調查，兩名青少年可能都會說自己用「很多」應用，並列舉其中一些。但是這並不能透露他們在媒體上看到了哪些內容。
Byron Reeves Thomas Robinson Nilam Ram
人類屏幕組計劃
那麼，怎麼做才能改善現狀？我們需要聯合起來，共同記錄並分析每個人在屏幕上看了什麼，做了什麼，這些操作的先後順序，以及數字設備自帶軟體和傳感器所採集的元數據（如日期，位置，甚至是點擊速度）。
對於屏幕組來說，截屏就是媒體使用的基本單位。但是，截屏信息或特徵的價值取決於研究問題，這和其他「組學」研究是一樣的。如果研究問題是行動裝置的成癮性，那就需要測量第一次屏幕接觸所引發的喚起反應（可檢測心率變化）。
如果研究問題側重於社交關係對時政新聞的影響，那麼在屏幕組序列中，「社交」和「政治」片段之間的截屏可能就是分析的重點。（比如，好友點讚的新聞可能比沒被點讚的新聞更有可信度。）
那麼，研究人員如何才能獲取這些高解析度的數據呢？他們又該怎樣從數百萬的截屏數據中提煉出有用的信息呢？
一個方法是與持有數據的公司合作。這些公司已經掌握了監控用戶數字生活的一系列方法，如谷歌、Facebook、亞馬遜、蘋果和微軟。
哈佛大學在2018年啟動的Social Science One項目，就是鼓勵這方面的產研合作12。研究者可以調取Facebook的特定匿名數據，研究社交媒體和民主的關係。
由於擔心數據洩漏，或是害怕研究結果影響業務，這類合作在研究問題的設計以及可用數據方面多有限制，而且涉及冗長且繁複的法律行政手續。此外，公司本身並無義務和學術界分享這些數據。
想要更大的自由度，研究者就必須自己採集數據。如果他們想要在幾天之內得到研究結果，比如分析恐怖襲擊、政治醜聞或金融風暴的影響，也必須自己動手收集數據。
幸運的是，屏幕組學等網站可以讓此成為可能。
根據我們的經驗，人們是願意和研究人員分享數據的。難的地方在於，搜集屏幕組數據照常理是會引發隱私及監管方面的擔憂。不過，通過數據加密，安全儲存以及匿名化，我們可以在保障個人隱私的前提下採集屏幕組數據。（我們所有項目申請都要通過大學的人類受試者保護委員會的審查。）當然，社會科學家也可以參考借鑑電子病歷13和基因組數據保護與分享的最佳做法。
屏幕組數據需要用多種手段（比如深入的定性分析以及挖掘模式和結構的算法）進行篩選。考慮到人們面對的屏幕總在快速變化，研究人員不僅要關注個體間和群體間的差異，還應當關注個人媒體使用隨時間推移的演變。
未來，研究者有望實時分析個人的身心狀態，研究人際和群體關係在幾天和幾周內的社會動力學，甚至是幾個月和幾年時間裡累積的文化和歷史變革。
一些人可以會說，屏幕組數據過於詳盡，會讓研究者一葉障目而不見青山。但我們不同意這種觀點，因為如今的數位技術就是碎片化的體驗。此外，通過我們提出的研究方法，研究人員可以從細節或整體上切入，考察最小的屏幕組數據與整體的關係。
還有人會說，即使有了更細緻的觀察，我們也發現不了什麼顯著的結果。但是，即使媒體使用和人的思想、情感以及行為之間的關係確實很弱或根本不存在，至少我們可以肯定地說，當前針對屏幕的擔憂是否多慮了。
我們提出的方法雖然複雜，但是那些評估身心狀態和行為遺傳指標的研究也簡單不到哪兒去，而其他「組學」項目多年來已經吸納了數十億美元的研究資金。
基因組學和神經科學、行星科學、粒子物理一樣，憑藉政府和私人資助者的幫助，採集到了需要的數據，並將數據向全球研究者公開。考慮到現在人們的大部分時間都在屏幕前度過，將這種策略用於研究媒體或能產生同等的價值。
參考文獻：
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原文以Time for the Human Screenome Project為標題發表在2020年1月15日的《自然》評論上
nature
Nature|doi:10.1038/d41586-020-00032-5
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