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    科學傳播視野下媒體微博對突發(fā)性事件的輿情響應研究

    2019-02-28 11:52:11王蕊
    新媒體研究 2019年24期
    關鍵詞:科學傳播網絡輿情新媒體

    王蕊

    摘? 要? 文章以“首例基因編輯嬰兒誕生”風險事件為研究案例,以新浪官方媒體微博“新京報”賬號為研究對象,在科學傳播視野下對突發(fā)性事件發(fā)展過程的輿情響應機制進行探析。通過抓取該微博賬號在輿情顯現(xiàn)后的發(fā)布內容、發(fā)布時間和發(fā)布頻次等信息后進行描述統(tǒng)計,以期進一步把握在新媒體環(huán)境下,官方媒體微博在突發(fā)性事件中的輿情響應特點及規(guī)律,并為相關突發(fā)性事件的輿論引導、科學傳播提供借鑒與思考。

    關鍵詞? 科學傳播;新媒體;網絡輿情;輿情響應

    中圖分類號? G206? ? ? 文獻標識碼? A? ? ? 文章編號? 2096-0360(2019)24-0001-05

    據人民網報道,2018年11月26日,中國科學家賀建奎在第二屆國際人類基因組編輯峰會前宣布,通過CRISPR-Cas9基因編輯技術,全球首例免疫艾滋病的基因編輯嬰兒在中國誕生,迅速造成國內外輿論高潮。而后,事件不斷出現(xiàn)新的爭議點,話題熱度持續(xù)升溫,輿情把控難度也隨之劇增。該事件具備突發(fā)事件的一般特性以及網絡輿論關注度高而形成的相對獨立、完整的輿論場,因此,本文試圖以“首例基因編輯嬰兒事件”為分析案例,在科學傳播的視野下結合官方媒體微博在輿情發(fā)酵階段的響應狀況,進而思考媒體微博針對相關突發(fā)性事件的網絡輿情應對機制。

    現(xiàn)有研究表明,媒體是民眾接觸科學議題的主要渠道,所提供的資訊和包裝方式會影響民眾對新科技的知識、態(tài)度和風險判斷[1]。相較于傳統(tǒng)媒體的渠道單一性,新媒體領域民眾接觸科學議題的途徑、傳播主體呈現(xiàn)出多元化態(tài)勢,針對科學傳播的相關研究重點也由科學知識本身向傳播模式轉化。我國的科學傳播也在經歷這樣的模式演進,越來越重視傳播策略、重視激發(fā)公眾的創(chuàng)新、重視利用新型媒體,以多樣、互動、平等的方式與公眾共同實踐科學傳播[2]。網絡已然成為科學傳播的重點渠道,諸如微博、微信等自媒體的科學傳播在給用戶帶來更加豐富多元的信息,使用戶擁有了更大的選擇權、自主權和話語權的同時,也帶來了信息源不明、真假難辨、以訛傳訛等諸多問題[3]。因此,新媒體在應對科學議題的突發(fā)性事件時,在短時間內難以形成系統(tǒng)、全面、準確的傳播體系,雜糅性信息極易催化不良網絡輿情態(tài)勢。

    網絡輿情指個人或者各種社會群體、組織,通過網絡對自己關心或與自身利益緊密相關的各種公共事務所表達的多種情緒、態(tài)度和意見的總和[4]。隨著社會化媒體的迅速發(fā)展,公眾傳播網絡形態(tài)不斷革新,網絡輿情的影響力隨之發(fā)酵。尤其在針對突發(fā)性事件中,如“首例基因編輯嬰兒誕生”,由于其中的科學性不確定問題,科學界內部的專業(yè)討論隨著倫理道德成為輿論熱點,公眾借由社交媒體對其中的不確定性信息進行溝通表達,相關繁雜信息不斷堆積公眾的焦慮和恐慌。在該情況下,網絡輿情中會大量產生負面、偏激的觀點,不斷醞釀公眾的不穩(wěn)定情緒,為科學議題的有效傳播埋下隱患。

    因此,研究該類突發(fā)性事件的輿情響應機制,對于發(fā)展輿情響應策略、優(yōu)化科學傳播途徑等環(huán)節(jié)至關重要。

    1? 樣本選取

    微博在事件發(fā)酵初期,憑借其信息源傳播零時間、信息再傳播零時間[5]等特性,以其弱連接交互屬性迅速生成海量輿情數據,呈現(xiàn)動態(tài)化發(fā)展態(tài)勢,輿情發(fā)展極具代表性,在一定程度上起到了社會輿論放大器的作用。據清博輿情顯示,在“首例基因編輯嬰兒誕生”事件爆發(fā)后,新浪微博平臺的相關輿論信息遠高于其他媒體平臺,占信息總量的76.53%(圖1)。但由于微博的數據間關聯(lián)度與復合性較為復雜,因此,在選取研究樣本時,本文以官方媒體微博為分析對象,最大程度上減弱其他無關信息對于數據采集的影響,增強本研究數據選取的獨立性與科學性。

    依托新浪輿情通與百度指數對該議題的網絡聲量進行搜索,發(fā)現(xiàn)微博用戶就該事件的討論主要集中于2018年11月26日(事件初次公布)至12月2日,在11月27日到達輿論高潮,并迅速呈現(xiàn)下降及消退趨勢(如圖2)。因此,以該時間段為研究對象,能夠較為完整地呈現(xiàn)媒體微博對于該事件的響應機制。

    在對官方媒體微博進行信源篩選過程中,統(tǒng)計具有較高話語權且認證類型為媒體的微博賬號在該事件中的發(fā)博數量,數據顯示“新京報”在事件爆發(fā)后所發(fā)布相關微博數目排名第一(表1),對事件發(fā)展的各個階段內容均有涉及?!靶戮﹫蟆币浴柏撠焾蟮酪磺小睘槔砟睿刂?018年12月2日24時共有粉絲33 443 919名,在該事件中作為主要信息源之一?;谏鲜鲈颍疚倪x取“新京報”微博為數據抓取對象進行研究。

    2? 數據采集及處理

    本文數據使用網絡爬蟲軟件對新浪微博“新京報”網頁內容進行抓取,數據采集時間區(qū)間為2018年11月26日0時至2018年12月2日24時共計7天,采集內容包括“新京報”在該時間段內原創(chuàng)及轉發(fā)的所有微博(剔除圖片、視頻、音樂),字段分為用戶名稱、發(fā)布時間、發(fā)布內容、轉發(fā)數、評論數、點贊數、頁面網址等內容,采集結果納入MicrosoftExcel數據庫。

    數據分析使用ROST CM6、SPSS軟件進行分詞及詞頻統(tǒng)計,為保證內容準確性,對所采集的微博內容去除表情、鏈接等內容后進行分詞,對分詞結果人工篩選后統(tǒng)計詞頻,而后利用BDP對詞頻進行可視化處理。

    3? “新京報”應對突發(fā)性事件的響應現(xiàn)象

    3.1? 時間響應

    “首例基因編輯嬰兒誕生”新聞首次出現(xiàn)時間為人民網2018年11月26日10時51分發(fā)布在官方網站上,“新京報”新浪微博賬號最早于11月26日15時09分發(fā)布該內容,據新聞首發(fā)已過約4小時,在信息發(fā)布時間上稍顯滯后性。受眾面對科學領域的未知信息,由于信息不對稱性,如果未能及時從具有較高可信度的信源獲取確定信息,極易在信息獲取過程中受到謠言及扭曲信息干擾,對于自身科學知識素養(yǎng)的培育而言具有較強沖擊,不利于網絡輿情發(fā)端的理性走向。

    從發(fā)布時間來看,與該事件相關的信息發(fā)布時間較為寬泛,最早為00:00,最晚為23:42。較為寬泛的發(fā)布時間之于不同受眾對該事件的實時關注打下基礎,能夠保證用戶在多個時間段均能有效獲取相關信息,提升對于信息的可獲取能力,降低負面情緒的滋生。媒體對于事態(tài)發(fā)展報道也能良性把控,進一步把握輿情動向。

    3.2? 頻次響應

    在4天內,“新京報”每天發(fā)布的相關內容占總發(fā)博數比例為39.0%、58.3%、27.5%、7.6%(圖3)。在經歷11月26日內容發(fā)酵后,27日相關討論爆發(fā),各方意見紛至沓來,“新京報”發(fā)博數目及占比均達到頂峰,隨后針對該事件討論度下降,基本符合突發(fā)性事件的信息生命周期。

    雖然在事件爆發(fā)初期時效性稍有滯后,但“新京報”隨后多次發(fā)博,相關信息數量遠超其他同類微博。在發(fā)博數量上,表現(xiàn)出其對于該事件的持續(xù)關注度。對于受眾而言,高頻次的發(fā)博行為在一定程度上會造成用戶的抵觸心理,但是針對處于陌生領域的突發(fā)性事件,通過多次發(fā)博完整展現(xiàn)事件的發(fā)展脈絡,把握關鍵事件的時間節(jié)點,更有利于受眾填補對于信息的不確定認知,從而改善由于信息不對稱造成的網絡輿情不良現(xiàn)象。

    3.3? 內容響應

    3.3.1? 高頻詞分析

    “新京報”在微博發(fā)布過程中,多采用原創(chuàng)內容進行發(fā)布,對于信息的可信度及自身媒介形象有一定提升。在應對突發(fā)性事件時,設置輿論議程是控制網絡輿情的重要手段之一。通過合理把控網絡議程設置,能夠引導網民對于該事件的正確關注點,從而引導公眾輿論的情緒走向,將不滿情緒進行合理宣泄。

    通過對于“新京報”在7天內總計51條微博進行詞頻分析,形成高頻詞圖譜(圖4)與清博輿情發(fā)布的“網民熱議關鍵詞”(圖5),對比發(fā)現(xiàn),本次網絡輿情的主要關注點在于“基因編輯嬰兒”,公眾關注領域比較分散,涉及艾滋病毒、道德倫理、國外報道、南方科技大學等信息,整體議題層次較淺,情感鮮明的指向性詞語較少出現(xiàn)?!靶戮﹫蟆钡膬热莅l(fā)布則更加深入,更多指向科學性問題,但通過詞頻統(tǒng)計圖可發(fā)現(xiàn),其中出現(xiàn)較多帶有批判情感色彩的詞語,如“譴責”“嚴重”“影響”“爭議”等。整體來看,“新京報”的議程設置與網絡輿論關注有一定契合度,但是在文本內容上更多具有負面情感色彩,對于網絡輿論情緒的把控而言稍顯不足。

    3.3.2? 高評論微博分析

    通過統(tǒng)計數據,“新京報”在七天中發(fā)布的“首例基因編輯嬰兒誕生”相關微博總計51條,平均轉發(fā)數為1 537,平均評論數為2 035,平均點贊數為7 307,信息互動程度遠高于同時期發(fā)布的其他微博數據(平均轉發(fā)數為151,平均評論數為202,平均點贊數為318),整體展現(xiàn)出較強的關注度。對轉發(fā)數、評論數、點贊數進行排序后,選取前三條微博進行分析后,可發(fā)現(xiàn)前兩名微博發(fā)布時間為26日15點和18點,第三名發(fā)布日期為27日18點,內容主要為事件公布、啟動相關調查、知情書曝光,均為事件性較強的相關信息,用戶所呈現(xiàn)的關注度相較其他科普性信息而言更高,表明了在突發(fā)性事件中用戶對于信息需求和信息行為的相關性。

    通過分析高評論微博的熱門評論,網民的評論態(tài)度多呈現(xiàn)消極、負面態(tài)度,且“新京報”并未在評論區(qū)與網民形成互動,依舊延續(xù)單發(fā)博文的模式,網民在評論中所提問題也未通過官方渠道進行回答,對于輔助把控輿情的微博互動功能有所削弱。

    此外,在高評論微博下,輿情出現(xiàn)群體極化趨勢,極端態(tài)度占據較高比例?;谶^往經歷,大量網民對轉基因等詞形成刻板印象,隨著本次基因編輯事件進入網民視域,極易引發(fā)網民情緒波動。并且伴隨媒體公布更多負面性息,由于對基因編輯技術本身缺乏了解,網民宣泄渠道明確指向道德倫理層面,因此群體中的極端化情緒迅速升溫。同時,在群體極化現(xiàn)象下,有關基因編輯技術的科普性知識被分散、淹沒,呈現(xiàn)出邊緣化傾向,對科學傳播而言極為不利。

    3.3.3? 報道傾向響應

    根據既有研究對網絡輿情演化過程的分段,結合本議題所呈現(xiàn)的具體情況,可將“基因編輯嬰兒”事件中輿情分為三個階段:預熱期(11月26日)、高潮期(11月27日)、消退期(11月28日—12月2日)。在輿情演化的不同時期,“新京報”所報道內容多帶有明顯傾向性。對該時期內事件相關微博依據報道傾向進行分類統(tǒng)計,可得到表2。

    由表2可以看出,報道傾向隨輿情演變呈現(xiàn)出明顯的變化趨勢,具體分析如下(如圖6)。

    預熱期(11月26日):在輿情預熱階段,負面報道占總體報道的31.25%,中性報道占總體62.5%,中性報道占據主導地位。其中,還出現(xiàn)一篇科普基因編輯優(yōu)勢的推文,為“新京報”整個事件報道體系中唯一一篇正面報道。由于該議題自身敏感性,報道初期未呈現(xiàn)明確情感指向,也由于時間響應等方面不足,主流媒體呈現(xiàn)了一定程度的話語缺失,在預熱期主流輿論沒有形成,輿情指向技術、倫理、監(jiān)管多個層面?;陬A熱期報道文本分析,報道整體情感指向性并不明顯,有關事件進展類報道數目上占據優(yōu)勢。

    高潮期(11月27日):隨著輿情進一步發(fā)酵,27日到達話題討論高潮。此時“新京報”針對該事件的報道有約61.9%為負面報道,內容多為各方機構對于該事件道德倫理層面的指責、強烈反對,此時報道文本具有較強的負面情緒指向。在極端報道占據主導地位的影響下,由于受眾針對該項技術的信息不對稱,關注點逐漸聚焦于道德倫理層面,輿情呈現(xiàn)出群體極化現(xiàn)象。

    消退期(11月28日—12月2日):從11月28日開始,報道數目及報道文本的極端情緒指向性也有所緩和,多為事件進展的描述性文本。同時,隨著其他社會事件介入、后續(xù)爆點事件不足,公眾注意力被逐漸分散,對該事件持續(xù)關注度也有所欠缺,輿情熱度開始劇烈下降,進入輿情消退期。

    4? 基于響應現(xiàn)象的相關探析

    基于上文對于媒體微博的響應機制分析,在應對突發(fā)性事件時,媒體微博應在確保信息真實度的前提下提升時效性。網絡輿情萌芽初期,如若受眾未能從官方媒體渠道及時了解相關信息,在此過程中極易造成謠言的傳播和大面積擴散,從而擴大網絡輿情風險。尤其在弱連接屬性的微博平臺上,專業(yè)性信息的接受門檻與受眾可接受信息不對等,大多數人缺乏科學領域的專業(yè)知識,一時難以辨別海量信息的真?zhèn)巍C鎸ν话l(fā)性事件,監(jiān)管范圍一時難以涵蓋海量生產的信息,另一方面,信息在經過大量的轉發(fā)、評論、多次傳播后內容可能會出現(xiàn)扭曲,從而進一步惡化信息的不確定性,造成輿論隱患。因此,官方媒體微博應在突發(fā)性事件初期保證內容時效性,避免謠言卷入,為科學傳播的良性展開奠定基礎。

    在應對突發(fā)性事件時,媒體微博應多層面創(chuàng)新科學傳播手段??茖W性較強的突發(fā)性事件,媒體微博在輿情應對的過程中應轉變傳統(tǒng)的科學傳播方式,摒棄一味轉述和灌輸相關理論,應運用大數據算法、可視化分析等手段對相關理論進行科普,從中立層面探討相關技術帶來的福利與風險,盡量避免出現(xiàn)情感指向性較為強烈的詞語。對于過多涉及倫理層面,現(xiàn)有信息明顯匱乏的情況,應與領域內的專家進行合作,發(fā)揮媒體的資源功用,而非多次轉述其他平臺信息,滿足受眾對于未知領域信息的需求,從根本上消除受眾對于不確定性因素的焦慮與擔憂,從而有效控制網絡輿情的發(fā)展。

    在應對突發(fā)性事件時,媒體微博應厘清道德倫理與科學技術的界限。面對科學議題,由于知識儲備不足等原因,受眾關注點易從科學技術本身向道德倫理層面轉移,從而形成群體極化現(xiàn)象,從倫理層面產生對技術的否定言論。面對此種現(xiàn)象,媒體微博應剝離二者,防止出現(xiàn)因噎廢食,保障科學技術知識在傳播過程中的完整性與理智性,最大程度上弱化群體極化現(xiàn)象。

    在應對突發(fā)性事件時,媒體微博應助力搭建優(yōu)質科學傳播環(huán)境。通過對“新京報”在突發(fā)性事件的輿情響應進行分析,媒體微博應在科學信息的傳播中搭建優(yōu)質信息傳播環(huán)境,助力科學信息進行新媒體化改造,促進科學信息能夠向可視化、低門檻發(fā)展。充分發(fā)揮公眾意見領袖意見,把握輿情的相關關鍵點,密切關注輿情反應,妥善疏導網民情緒,通過主動設置議程避免突發(fā)性事件的反復發(fā)酵,推動網絡輿情進入良性階段。

    參考文獻

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