基于內(nèi)容分析法的網(wǎng)絡信息污染演變研究

劉雪艷 王在宇 袁野

〔摘 要〕網(wǎng)絡信息污染成為網(wǎng)絡社會一個不容回避的問題，但目前研究中對這一問題的定性描述，難以讓公眾形成正確的認知。為了解信息污染的分布和變化趨勢，本研究基于內(nèi)容分析法，以12321互聯(lián)網(wǎng)不良與垃圾信息舉報中心9年間發(fā)布的70份報告為分析樣本，從網(wǎng)絡信息污染的來源、類型和變化趨勢等方面進行了比較分析和統(tǒng)計檢驗。研究結果顯示，來自移動終端的惡意手機APP已經(jīng)成為網(wǎng)絡信息污染中的突出矛盾。在此基礎上，提出信息污染治理的工作重心應當向移動互聯(lián)網(wǎng)傾斜等政策建議。

〔關鍵詞〕網(wǎng)絡信息污染；內(nèi)容分析法；方差檢驗；12321舉報中心

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.07.009

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）07-0045-06

網(wǎng)絡信息技術在帶來便利的同時也引發(fā)了一系列的負面影響，使得人們在信息消費的過程中也遭受著信息污染的危害。垃圾短信、騷擾電話、垃圾郵件、不良網(wǎng)站、惡意手機應用橫行，個人信息泄露事件發(fā)生得越來越頻繁。12321舉報中心發(fā)布的《2015年中國網(wǎng)民權益保護調(diào)查報告》顯示：近一年，我國649億網(wǎng)民因為垃圾信息、個人信息泄露或網(wǎng)絡詐騙等現(xiàn)象，導致平均遭受的經(jīng)濟和時間上的損失分別達到124元和254小時。日益惡劣的信息環(huán)境已經(jīng)在干擾我國居民的正常信息消費活動。

追溯相關文獻發(fā)現(xiàn)，信息污染一詞是隨著信息生態(tài)學的研究發(fā)展而來[1]。信息污染這一概念最早是由德國學者拉斐爾普羅在其1989年發(fā)表的論文《信息生態(tài)學進展》中首次提出[2]。在隨后的研究進程中，國內(nèi)外學者對信息污染這一研究主題的理解存在一定差異。

國外學者主要研究信息生態(tài)環(huán)境中的信息過載問題。例如，著名咨詢公司的Jakob Nielson博士[3]（2003）認為，信息污染是信息過載帶來的極端表現(xiàn)，他認為在需要我們決策的事情以外，任何吸引我們注意力的東西都可以稱為信息污染。過量的信息如工作環(huán)境中的電子郵件、電子通知、即時消息、Tweets、Facebook等推送信息，只會分散人們的精力，導致無法管理信息[4]，這已經(jīng)成為現(xiàn)代社會普遍存在的問題，社交媒體和微博平臺上的信息正以超過用戶認知能力的速度源源不斷地出現(xiàn)。一項針對英國Facebook，Linkedln和Twitter用戶的在線調(diào)查[5]結果表明，2/3的Twitter用戶都覺得自己收到了太多的貼子，超過一半的微博用戶認為自己需要一個工具來過濾無關的帖子。在充滿信息污染的網(wǎng)絡環(huán)境中，人們的注意力變得碎片化，造成時間的浪費，這不僅會使得我們不快，甚至會扼殺我們的創(chuàng)造力[6]。國外學者認為信息過載導致人們決策困難。Rodrigue M.& Gummadi K[7]（2014）評估了過量的信息對社交媒體網(wǎng)站Twitter的負面影響。Van VL.，Beaujean D J.et al[8]（2013）指出應用程序的超載使得醫(yī)療人士和公民很難找到合適的健康管理和醫(yī)療保健應用，信息和功能過于分散的應用程序，限制了這些應用程序的推廣。Kristof C.& Michael A[9]（2015）認為在線購物網(wǎng)站上由用戶反饋的大量正面或負面信息，已經(jīng)令營銷人員束手無策。

與國外學者的關注重點不同，我國學者一般認為信息污染是指媒介信息中混入的有害、有毒，具有欺騙性和誤導性，甚至超過公眾道德底線的信息，其危害表現(xiàn)在會對人類精神文明的傳播造成破壞和不良影響[10-14]，概念范圍相較國外學者更廣。除對信息污染的定義的理解外，國內(nèi)學者認為信息污染產(chǎn)生的原因包括[11，15-16]：①信息源的可偽性和發(fā)散性；②信息媒介及從業(yè)人員的行業(yè)自律不良；③信息消費者自身的素質(zhì)高低不齊。信息污染的表現(xiàn)形式可以分為以下幾類[17-19]：①有害和有毒信息，如色情、暴力信息；②冗余和非主動請求信息；③虛假和偽劣信息，如垃圾短信、騷擾電話、惡意APP等。信息污染對社會有其負面影響，曾劍秋等[20]對“端口”類垃圾短信進行分析后，發(fā)現(xiàn)廣告類垃圾短信數(shù)量占比最大，而詐騙、色情等違法短信社會危害最大。

研讀已有文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻大多從定性的角度分析信息污染的概念、成因以及危害，鮮有關于信息污染的來源分布的定量研究，公眾因此對信息污染缺乏正確的認知。本文基于內(nèi)容分析法，對12321互聯(lián)網(wǎng)舉報中心發(fā)布2008年5月至2016年2月的70份統(tǒng)計報告進行分析，探析我國網(wǎng)絡信息污染的來源、類型和變化規(guī)律。

1 研究設計

內(nèi)容分析法產(chǎn)生于第二次世界大戰(zhàn)期間，美國情報人員用這種方法從報紙上獲取了德國納粹的大量情報資料[21]。此后，美國學者貝雷爾森等人將這一方法系統(tǒng)化[22]，現(xiàn)在已經(jīng)成為社會科學研究領域被廣泛使用的一種方法。

內(nèi)容分析法可以用于研究任何文獻或有記錄的交流傳播事件，如某個特定話題、焦點事件、某份特定報紙或一系列報紙[23]，這一方法為信息分析工作提供了一套可靠的方法和工具。內(nèi)容分析法一般需遵循以下幾個步驟[24]：（1）提出研究問題或假設；（2）抽取研究樣本；（3）選擇分析單元；（4）建立分析類目；（5）定量處理與計算。本研究基于12321每月舉報受理播報，采用EXCEL和R語言開放平臺（312版本）作為數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析工具。

11 提出研究問題

在一定程度上，網(wǎng)絡信息環(huán)境中的信息污染問題是隨著信息技術的發(fā)展而產(chǎn)生的。近年來，信息技術發(fā)展十分迅速，信息環(huán)境不斷變化。針對信息污染等新問題，相關部門也采取了必要的監(jiān)管措施。但信息污染的變化呈現(xiàn)何種規(guī)律，監(jiān)管工作有沒有取得顯著的效果，這些問題都是需要我們思考的。筆者以“不良與垃圾信息”為研究對象，探討如何采用內(nèi)容分析法對其進行客觀、系統(tǒng)的研究，以期引導公眾對信息污染問題產(chǎn)生正確認識，共同創(chuàng)建良好的信息消費環(huán)境。

12 研究樣本

12321網(wǎng)絡不良與垃圾信息舉報受理中心是中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會受工業(yè)和信息化部委托設立的舉報受理機構，主要負責互聯(lián)網(wǎng)、移動電話網(wǎng)、固定電話網(wǎng)各種形式信息通信網(wǎng)絡及電信業(yè)務中不良與垃圾信息內(nèi)容的舉報受理、調(diào)查分析以及查處工作，其網(wǎng)站上公布的受理范圍和舉報方式等信息。

網(wǎng)站顯示，該舉報平臺目前進行了以下幾個方面的受理情況播報：①《反垃圾郵件報告》，從2005開始，至2014年第四季度為止，每季度發(fā)布，但2009年以前的報告均無法下載；②《手機短信狀況報告》，從2009年開始至2014年，每年進行兩次調(diào)查，2010年底開始改為每半年進行一次；③《網(wǎng)絡不良與垃圾信息舉報受理情況播報》，從2008年5月開始，每月公布垃圾郵件舉報受理情況，至本文寫作之日已更新至2016年2月版本；④《網(wǎng)民權益報告》，現(xiàn)已發(fā)布2014年版和2015年版。網(wǎng)站上可以獲取到的各類資料情況如表1所示：

考慮時間跨度、更新頻率和內(nèi)容覆蓋等因素，本研究以《網(wǎng)絡不良與垃圾信息舉報受理情況播報》（以下簡稱《月報》）為分析樣本，共收集到樣本70份，以期對近幾年我國信息污染情況進行客觀、系統(tǒng)、定量的研究。需要說明的是，2012年1月和2月、2015年3月和4月以及2015年6月和7月的樣本是合并在一起的，2012年7月至2014年1月間以及2014年5月、2015年12月的樣本缺失。

《月報》樣本共分為“受理方式”、“本月舉報受理情況總結”、“本月處理情況”和“網(wǎng)絡不良與垃圾信息舉報受理中心舉報”等幾大部分。其中2008年5月至2012年6月的樣本中，“本月處理情況和網(wǎng)絡不良與垃圾”部分設置“互聯(lián)網(wǎng)”、“移動電話網(wǎng)”、“固定電話網(wǎng)”三大不良與垃圾信息來源，如表1所示，樣本容量為49；而2014年2月至2016年的樣本對該部分作了調(diào)整，分為“垃圾郵件”、“不良網(wǎng)站”、“垃圾類短信”、“涉嫌違法類短信”“垃圾彩信”、“騷擾電話”和“手機應用安全問題（APP）”7個子類，即將來自移動電話網(wǎng)和固定電話網(wǎng)的騷擾電話舉報進行合并統(tǒng)計，將不良與垃圾短信細分為垃圾類短信和涉嫌違法類短信。同時，新增手機APP安全問題舉報類目，取消對互聯(lián)網(wǎng)惡意軟件的統(tǒng)計。

根據(jù)樣本特征，本研究將70份樣本劃分為兩組，即將2008年5月至2012年6月的樣本劃分為第一組，2014年2月至2016年2月的樣本劃分第二組，樣本容量分別為49和21。

13 選擇分析單元和類目

為了解各種不良與垃圾信息的分布，本研究選取“本月舉報受理情況”分析單元，在該分析單元下，選擇各污染信息來源作為進一步分析類目，第一組樣本分析類目如表2所示：

IVR：語音增值業(yè)務，與固定電話聲訊臺類似，提供語音交友、語音點歌等服務。

第二組樣本分析類目如表3所示：

按照以上規(guī)則，對樣本進行分析，統(tǒng)計各類受舉報的信息污染來源數(shù)量，保證了研究過程的可重復性，也不會使研究者產(chǎn)生歧義。

14 結果信度分析

由于12321不良與垃圾信息舉報受理范圍并不是完全一致的，內(nèi)容分析方法中，需要研究者按照相同的維度對樣本進行分析和記錄。為了使數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果更加準確，需要開展信度分析，以判斷兩個以上的研究者評判的一致性，一致性越高表明研究者對分析單元和類目的認識越統(tǒng)一，研究的可信度也越高。信度分析的計算公式[25]：

R=nK1+（n-1）K

其中，R為信度；K為研究者間的平均認同度；n為研究人員數(shù)目。研究者間的平均認同度K可由以下公式計算得出：

K=2MN1+N2

其中，N1、N2為兩個研究人員獨立分析的類目數(shù)，M為一致認同的類目數(shù)。若有兩名以上人員參與研究，研究信度可取兩兩研究人員間的信度均值。信度檢驗是科學研究中的重要環(huán)節(jié)，一般認為信度值在07以上才可被接受[26]。本研究由一名研究人員時隔一周分兩次進行，分別分析的類目數(shù)N1=N2=18，M=17，經(jīng)計算得到R=K=09444，滿足信度要求。

2 數(shù)據(jù)分析與結果

21 第一組樣本數(shù)據(jù)分析

將該組樣本按信息污染來源進行統(tǒng)計，橫軸num代表樣本編號，縱軸value代表舉報數(shù)量，結果如圖1所示。

圖1 2008年5月-2012年6月不同信息污染來源統(tǒng)計

從圖上可以看出，在第一個樣本中，來自移動電話網(wǎng)的污染信息有一個異常值，達到近40萬起不良信息舉報，遠遠高于其他時間段內(nèi)的污染信息舉報數(shù)。查閱2008年5月的《月報資料》顯示，這是由于2008年“512”汶川大地震后，不法分子趁機散布虛假消費，騙取錢財。經(jīng)公眾舉報后，12321舉報中心和公安機關的努力，不法分子得到相應的處罰，移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)上的污染信息得到了一定程度的控制；在春節(jié)前1個月會出現(xiàn)峰值，而在正月卻下降，一是由于節(jié)日期間有關部門加大了監(jiān)管力度；二是人們將注意力放在過節(jié)上，降低了舉報頻率。固定電話網(wǎng)上的污染信息相對較小。

為判斷3種信息污染來源差異是否顯著，需要進一步作方差檢驗，檢驗步驟如下：

Step 1：bartlett檢驗，考察方差齊次性：

p-value<22e-16，方差齊次性條件滿足。

Step 2：方差檢驗：

由方差檢驗結果p-value=943e-13，接近于0，說明3種信息污染來源數(shù)量差異顯著。

Step 3：多重比較：

多重比較結果顯示P值均小于001，3種信息污染來源間均存在非常顯著的差異。

Step 4：計算均值

即3種信息污染來源中，來自移動電話網(wǎng)（mean=573482653）的信息污染最多；其次是互聯(lián)網(wǎng)（mean=347518980）；再次是固定電話網(wǎng)（mean=9672449）。

22 第二組樣本數(shù)據(jù)分析

如圖2所示，惡意手機APP舉報數(shù)量在這一階段迅速下降。這是由于在未將其納入監(jiān)測范圍之前已經(jīng)肆意橫行，將其納入監(jiān)測范圍后采取措施才得以控制。隨著移動智能終端的應用普及，來自移動互聯(lián)網(wǎng)的信息污染問題也開始突出。從2014年2月開始，12321舉報中心與網(wǎng)秦、騰訊、金山毒霸等安全引擎合作，以加強對污染信息的監(jiān)控，在此之前對引發(fā)手機安全問題的APP并沒有納入監(jiān)管范圍。舉報受理中心據(jù)此，要求各應用商店對惡意APP進行強制下架等處理方式，有效地控制了此類信息污染的持續(xù)增長。

圖2 2014年2月至2016年2月不同信息污染分類統(tǒng)計

經(jīng)統(tǒng)計檢驗，惡意APP與其他6種污染類型的數(shù)量具有顯著差異，其均值為mean=1586867143，遠高于其余6種污染類型。

23 兩組樣本合并分析

由于兩組樣本在統(tǒng)計上存在一定差異，為了能夠將兩組樣本進行進一步比較，需要統(tǒng)一口徑。本研究選擇將第二組樣本中的垃圾短信（B3）和違法短信（B4）合并，將第一組樣本中的來自移動電話網(wǎng)（A22）和固定電話網(wǎng)（A31）的騷擾電話進行合并，同時保留兩個樣本中相同的變量，即惡意網(wǎng)站、垃圾郵件，合并后的數(shù)據(jù)表格如圖3所示：

圖3 2008年5月-2016年2月信息污染源分類統(tǒng)計

從兩組樣本合并后的情況來看，2008年“512”地震后來自移動電話網(wǎng)上出現(xiàn)的大量信息污染主要是不良與垃圾短信。

經(jīng)方差檢驗，不良與垃圾短信與其余3種類型的污染信息之間差別顯著，且不良與垃圾短信的數(shù)量（mean=4590149）顯著大于其他3種類型的信息污染。

24 網(wǎng)絡信息污染變化趨勢分析

由于將兩組樣本合并后分析時，以兩組樣本共有類目為基礎，并沒有對惡意手機APP和不良與垃圾短信的比較。為判斷2014年2月至2016年2月間，惡意手機APP和不良與垃圾短信數(shù)量之間是否存在顯著差異，需要進一步將第二組中的“垃圾短信（B3）”和“違法短信（B4）”進行合并后與惡意手機APP（B7）進行對比分析。經(jīng)統(tǒng)計檢驗，惡意手機APP舉報數(shù)量（mean=15868671）顯著高于不良與垃圾短信數(shù)量（mean=2173357）（p-value=174e-05 ），如圖4所示。

圖4 2014年2月-2016年2月惡意手機APP和不良與垃圾短信統(tǒng)計

3 結論及建議

本研究基于內(nèi)容分析法，以12321互聯(lián)網(wǎng)不良與垃圾信息舉報中心發(fā)布的《網(wǎng)絡不良與垃圾信息受理情況月報》共計70份樣本進行了分析，并根據(jù)樣本特征將所有樣本分為兩組，主要得出以下結論：

（1）第一組樣本統(tǒng)計了來自互聯(lián)網(wǎng)、移動電話網(wǎng)和固定電話網(wǎng)3種不同來源的污染信息，統(tǒng)計結果顯示，來自移動電話網(wǎng)的污染信息數(shù)量最多，來自固定電話網(wǎng)的污染信息最少，來自互聯(lián)網(wǎng)的居其間；

（2）對第二組樣本統(tǒng)計了7種不同類型的污染信息之間的差異，結果顯示2014年2月以來，被舉報的手機惡意APP數(shù)量顯著高于其他類型的污染信息；

（3）經(jīng)兩組樣本共有類目對比分析，結果顯示來自移動電話網(wǎng)的不良與垃圾信息數(shù)量顯著高于其余幾類污染信息的數(shù)量；

（4）將惡意手機APP舉報數(shù)量和不良與垃圾信息數(shù)量對比，2014年2月至2016年2月，惡意手機APP數(shù)量顯著超過不良與垃圾短信數(shù)量，已經(jīng)成為網(wǎng)絡信息污染中突出問題。

據(jù)此，提出以下政策建議：一是加大對移動電話網(wǎng)中信息污染源的監(jiān)測力度。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，手機已經(jīng)成為新時代公民的標配，信息成為一種重要的資源，但信息的質(zhì)量卻也因為信息過載等信息污染問題而大打折扣。監(jiān)管部門有義務規(guī)范信息消費市場，為公眾營造一個良好的信息消費環(huán)境，可以嘗試建立曝光制度，以威懾不良行為主體。二是加強信息污染防治全民宣傳工作，提升公眾信息素養(yǎng)。12321舉報受理中心現(xiàn)已開通電話、微博、微信和安卓手機客戶端等舉報方式，卻鮮為人知。建議通過招募志愿者加強此類宣傳工作，同時引導公眾養(yǎng)成良好的消費習慣，不傳謠不信謠。三是建議12321舉報中心在受理不良與垃圾信息舉報時，增加危害評級，以方便對此類案件的分類治理。現(xiàn)有資料顯示中心僅在2014和2015兩年分別做過一次《網(wǎng)民權益調(diào)查》，如果只是每年調(diào)查一次還遠遠不夠。由于污染信息的數(shù)量和因此而造成的損失不一定成正比，某些污染信息可能舉報數(shù)量少但給公眾造成的危害大。如不法分子通過電話騙取農(nóng)村空巢老人等案件，社會負面影響大，但受騙當事人并不懂得如何舉報，會導致此類案件的舉報偏少。如果單從數(shù)量來看的話，可能給不法分子提供可趁之機。

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（本文責任編輯：郭沫含）