东西问丨何威：从本土到海外，游戏如何传播中华文化？******
中新社北京1月9日电 题：从本土到海外，游戏如何传播中华文化？
——专访北京师范大学艺术与传媒学院教授何威
中新社记者 高凯
2022年，中国自主研发的数字游戏海外市场规模已超千亿元人民币，中国游戏的影响力辐射数以亿计的海外玩家，成为数字内容“出海”传播最亮眼的风景之一。
从本土到海外，众多游戏产品开始尝试融入中国元素，向全球玩家展示中华文化。国产游戏传播传统文化的总体面貌如何？如何更好地通过数字游戏传播文化的魅力？中新社“东西问”近日专访北京师范大学艺术与传媒学院教授何威，请他就相关问题阐述自己的研究与思考。
现将访谈实录摘编如下：
中新社记者：包括《王者荣耀》《原神》等在内的不少国产游戏在海内外都较受欢迎，中国游戏在发展历程上有何特色？
何威：从1994年第一款国产游戏《神鹰突击队》面世至今已过去了28年，中国游戏从无到有，从“引进来”到“走出去”，从少人问津到为数亿国内外玩家带来快乐，走出了一条艰难而奋进的道路。国内的市场规模从零开始发展到2021年的2965亿元(人民币，下同)，近10年有大约5倍的增长。中国游戏崛起，也是国家综合实力不断强盛的结果。
游戏是技术与创意的结合，又被资本驱动与影响，最终由玩家体验、参与和评价。因此，游戏发展的历程，总是和所在国的经济、科技、商业、文化等社会语境紧密相关。
中国自古以来“玩物丧志”的理念深入人心，也影响了中国游戏业的发展。随着近年来游戏玩家超过6.5亿人，以及游戏行业未成年人保护工作初见成效，各方面都在更积极地推动游戏健康发展。
中国国际数码互动娱乐展览会(2019ChinaJoy)人气火爆。陈玉宇 摄中新社记者：近年来，国产数字游戏海外市场销售收入连续三年突破千亿元人民币规模，且增速持续高于国内销售收入增速。国产游戏能够在海外市场取得成功的主要原因是什么？
何威：中国游戏产品在海外市场取得成功有诸多原因。首先是国产游戏品质不断提升，能够满足大量海外玩家的娱乐需求。
其次，当美日韩欧等地的本土游戏企业大多还重点关注主机及PC游戏之时，中国游戏企业在海外移动游戏市场积极布局，精准定位、细分市场，沿用其在国内激烈竞争中形成的移动游戏产品盈利模式创新的方法论，深耕本地化运营，实现了“弯道超车”。
第三，部分中国游戏产品对海外玩家而言，在文化上存在异质性和新颖性，从题材、玩法、叙事、视听等维度带来了新鲜体验，因此受到欢迎。
第四，在一些新兴市场上，如南美、中东等地，中国游戏企业将国内成熟但当地稀缺的游戏类型和玩法，包装在其本地文化和故事中，从而迅速流行。
2020年王者荣耀KPL秋季赛总决赛在重庆举行。陈超 摄中新社记者：越来越多国产游戏主动应用和呈现中华传统文化相关内容。“国风”游戏产生的动因和现阶段发展状况是什么？
何威：随着中国综合实力不断提升，“国风”“国潮”“国货”在社会多个领域日渐盛行，在青少年中尤为如此。我们能观察到更为明确的文化主体意识在回应“文化自觉”“文化自信”的倡议；人们在思考和辨识什么是“我们的”“自己的”文化样式和生活方式，主动寻找文化身份认同。
在这样的大环境下，游戏企业在国产游戏中融入中华传统文化的内容，是广受玩家欢迎的举动。另一方面，很多平均年龄不到30岁的游戏主创们，自己就是“国风”“国潮”的积极消费者，也主动把对传统文化的喜好融入创作中，因此这样的游戏越来越多。
我们研究了过去十年间中国自主研发、获得版号且至今仍然较为活跃的1407款游戏，发现其中超过四成传播了中华传统文化；而头部热门手游中有八成传播了中华传统文化。
2021年王者荣耀世界冠军杯小组赛在重庆开战。陈超 摄中新社记者：数字游戏如何能更好地传播中华传统文化？
何威：效仿王国维先生曾论及的“治学三境界”，我认为游戏传播传统文化可以触达三重不同的境界：“符号境”“知识境”和“观念境”。而游戏传播文化的具体实践，则是在“人”“环境”和“行动”三个维度上展开。
“符号境”，指游戏中活用传统文化元素与形式，以视听表现、美学风格等方式呈现中华传统文化相关的符号，以符号为基础，承载文化内容和价值体系，重在唤起玩家情感。
“知识境”，指在游戏中置入并传播传统文化相关知识和信息，增进玩家的理性认知，寓教于乐。
“观念境”，指在游戏的叙事和互动中，呈现、探索和传承中华传统文化里蕴含的思想观念、气韵风骨、人文精神、道德规范和价值理念等。观念和精神既蕴含在设计细节之中，也需要玩家的参与和交流来发掘和体悟。
关于实践的三个维度，首先是人物的维度，包括改编自真实历史人物的游戏角色，也包括那些取材于神话传说、民间故事中的知名虚构形象的游戏角色。人物是游戏叙事内容的主体，也是玩家开展游戏互动的化身或对象，是产生文化认同和情感的重点。
环境的维度，是以数字技术构建的虚拟空间，玩家身处其中，时刻受到熏陶，产生体验。环境之维又可以细分为自然环境(地理山川、风景名胜等)、人造环境(与人类生活密切相关的建筑、器物等)与文化环境(神话传说、诗词歌赋、工艺美术、技术艺术等)在游戏中的重构。
行动的维度，指的是玩家能在游戏里做什么，给游戏人物和游戏环境带来怎样的影响和变化。在模拟衣、食、住、行的过程中，在各种文化创造和体验的活动中，令玩家产生并深化对传统文化的体验和理解。
2021ChinaJoy洛裳华服·新秀大赛西南赛区晋级赛。何蓬磊 摄中新社记者：应如何推动数字游戏求美向善、增进公益、承担责任，让游戏与社会更良性互动？
何威：经过多年努力，中国已在游戏领域建立了相对完善的未成年保护体系，从网游内容审核机制、网游实名制度、限制未成年人游戏时长和充值消费，到推行《网络游戏适龄提示》团体标准、企业接入实名认证平台并主动用技术手段验证、建立家长监护平台、开通未保服务专线、推出未成年人充值退款自助系统等。应当说，在全社会关注下和主管部门要求下，中国游戏行业已采取了较为全面和严格的限制措施。
游戏与社会的良性互动是不同国家、不同社会的共同期许。事实上，从影视、动画、直播、广告等内容产业，以及文保旅游、工业制造、智慧城市、自动驾驶、医疗医药等更多领域，都正在从游戏行业的科技创新和文化创新之中汲取能量。
社会整体游戏素养也在不断提升，这不仅意味着人们能更好地处理游戏令人“过于沉迷”“过度氪金”等负面效应，从中获取快乐和有益身心的元素，而且还体现在人们能在自己从事的行业中，善用现有游戏或是游戏化的手段，产生“游戏+”的积极效应。
想要实现这样的良性互动，或者说，让游戏发挥更大的社会正向价值，需要“政产学研用”的社会共同体的参与和努力。(完)
受访者简介：
何威，北京师范大学艺术与传媒学院教授，北京师范大学数字创意媒体研究中心副主任。中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会理事。研究领域包括社交媒体与网众传播、游戏研究、流行文化与文创产业等。其研究成果曾获北京市哲学社会科学优秀成果奖一等奖、教育部高等学校科学研究优秀成果奖三等奖及青年成果奖、中国高校影视学会年度学术评优专著一等奖及论文一等奖。
你的隐私，大数据怎知道****** 作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授） 在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？ 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！ 甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！ 一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。 其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。 当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！ 不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。 因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。 《光明日报》（ 2023年01月12日 16版） 快盈v地图 |
