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    危機(jī)事件中網(wǎng)絡(luò)空間場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響研究

    2019-11-07 09:28:42陽(yáng)長(zhǎng)征
    現(xiàn)代情報(bào) 2019年10期
    關(guān)鍵詞:危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)空間

    陽(yáng)長(zhǎng)征

    摘 要:[目的/意義]為了探索危機(jī)事件中網(wǎng)絡(luò)空間場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響機(jī)制,對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間中不同情境進(jìn)行分類和定級(jí),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的差異化監(jiān)控與治理,并從場(chǎng)域情境視角強(qiáng)化正面輿論的傳播效果。[方法/過程]以情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)為自變量,輿情偏差為因變量,認(rèn)同聚斂與情感耦合為中介變量構(gòu)建研究理論模型。通過問卷調(diào)查法對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,采用結(jié)構(gòu)方程模型方法,并借助AMOS22.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。[結(jié)果/結(jié)論]其研究發(fā)現(xiàn):1)網(wǎng)絡(luò)空間中,情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)分別通過認(rèn)知聚斂及結(jié)構(gòu)異質(zhì)的中介作用,對(duì)輿情偏差產(chǎn)生顯著影響;情景關(guān)聯(lián)為正向影響,議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)為負(fù)向影響;2)其中,結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng)最大,其次為議題交互,最小為情景關(guān)聯(lián);3)場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng),在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)上存在組間及組內(nèi)顯著性差異。最后,對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行分析和討論,并指出了研究?jī)r(jià)值及未來展望。

    關(guān)鍵詞:場(chǎng)域情境;輿情偏差;網(wǎng)絡(luò)空間;危機(jī)事件

    Abstract:[Purpose/Significance]With the view to explore the influence mechanism of cyberspace field situation on opinion bias in crisis event,classify and grade differently characterized situation in the network,monitor and govern network opinion,and enhance the communication effect of positive opinion from the perspective of field situation.[Method/Process]With context relation,topic interaction and structure heterogeneity as independent variables,opinion bias as dependent variable,cognition convergence and emotion coupling as mediating variables,the paper constructed influence mechanism model of effect of cyberspace field situation on opinion bias in crisis event.[Method/Process]And the sample data was obtained through questionnaire survey.The data was analyzed using research methods SEM,and were processed through AMOS22.0.[Result/Conclusion]And it concluded that context relation,topic interaction and structure heterogeneity had significant effect on opinion bias through mediating variables cognition convergence and emotion coupling.Among these,the effect of structure heterogeneity was the most intensity,topic interaction more intensity,and context relation weakest intensity.Besides,there was differential effect of field situation on opinion bias between-and in-gender,age and education.And finally,the paper analyzed and discussed the research results,and indicated the theoretical and practical implication of the research conclusion.

    Key words:field situation;opinion bias;cyberspace;crisis event

    近年來,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的各種新媒體不斷涌現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)基本覆蓋了我們的整個(gè)生活,正以驚人的速度滲透至人類社會(huì)生產(chǎn)和生活的各個(gè)角落,已成為了當(dāng)下人們進(jìn)行信息獲取及信息傳播的主要方式。第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至2018年12月,我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.29億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到59.6%。網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的信息傳播和人際交往工具,正改變著人們的生活、行為方式,并對(duì)社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生越來越重要的影響。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,隨著網(wǎng)絡(luò)問政持續(xù)推進(jìn),民生主題輿論已日益凸顯,各類民生熱點(diǎn)備受人們關(guān)注,如物價(jià)、住房、交通、教育、醫(yī)療、腐敗等問題,這些潛在的各種危機(jī)可隨時(shí)一觸即發(fā),如長(zhǎng)春毒疫苗、霧霾空氣污染等。加之,由于網(wǎng)絡(luò)信息傳播的低門檻,危機(jī)事件發(fā)生后大量的網(wǎng)民動(dòng)輒在網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)員、集聚和發(fā)聲,對(duì)輿論的演變推波助瀾。同時(shí),由于網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖地位的凸顯,輿情在網(wǎng)絡(luò)空間中極易形成群體極化,嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)生態(tài)的有序性。因此,網(wǎng)絡(luò)空間中,各類輿情的演化成為影響社會(huì)穩(wěn)定與和諧發(fā)展的重要影響因素,并對(duì)社會(huì)關(guān)系和社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了全面沖擊,已給社會(huì)穩(wěn)定及社會(huì)治理帶來了前所未有的沖擊和挑戰(zhàn),成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代全社會(huì)高度關(guān)注的社會(huì)問題。

    然而,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論,場(chǎng)域理論強(qiáng)調(diào),場(chǎng)域并非單一的物理環(huán)境,此外它還包括他人的行為以及與此關(guān)聯(lián)的諸多因素,場(chǎng)域中的主體每一個(gè)行動(dòng)均會(huì)被所處的場(chǎng)域所影響(Koffka K[1])。而作為場(chǎng)域中的具體環(huán)境,情境則是事物發(fā)生及個(gè)體行為產(chǎn)生的重要影響因素,它是一定時(shí)間內(nèi)各種情形狀況的結(jié)合體。人則為情境的客體,在社會(huì)互動(dòng)中為情境所驅(qū)使,宏觀環(huán)境只有經(jīng)過具體情境才能對(duì)人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響。此外,在不同情境下,個(gè)體對(duì)同一行為、同一刺激會(huì)產(chǎn)生不同的心理反應(yīng),從而導(dǎo)致不同的行為和態(tài)度(張廣斌等[2])。因此,在網(wǎng)絡(luò)輿論中,輿論場(chǎng)域則為輿情形成的一個(gè)重要環(huán)境,該環(huán)境則需通過場(chǎng)域情境才能對(duì)受眾的心理及行為模式產(chǎn)生影響。

    為了深入了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情偏差的影響,學(xué)術(shù)界針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論及輿情的研究方興未艾,國(guó)內(nèi)外學(xué)者一直從不同視角不斷地進(jìn)行探索和研究。Chen X G等考慮到網(wǎng)絡(luò)輿情的不確定性和模糊性,引入信息熵的概念,提出了一種基于信息熵的網(wǎng)絡(luò)輿情相似性分析方法,能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)輿情的熱點(diǎn)和危機(jī)事件進(jìn)行聚類和識(shí)別[3]。Dong Y等為了揭示在線和離線社交網(wǎng)絡(luò)之間大量代理之間的交互機(jī)制,提出了一個(gè)在線和離線社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的輿論動(dòng)力學(xué)模型。并對(duì)模型進(jìn)行了大量的模擬,得出了輿論動(dòng)力學(xué)模型中形成共識(shí)的分析條件[4]。Chen X等為了解決網(wǎng)絡(luò)輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)問題,提出了基于協(xié)同過濾的網(wǎng)絡(luò)輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)的框架結(jié)構(gòu)[5]。劉煥提出了網(wǎng)絡(luò)輿情偏差的影響因素模型,發(fā)現(xiàn)政府部門做好頂層設(shè)計(jì)、媒體加強(qiáng)自身治理、公眾不斷提高媒介素養(yǎng)可以有效削弱公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情偏差和降低輿情偏差的負(fù)面影響[6]。周昕等將場(chǎng)內(nèi)輿情觀點(diǎn)解構(gòu)成受眾、情感立場(chǎng)、應(yīng)事實(shí)體的三元組,并總結(jié)出一個(gè)輿情觀點(diǎn)的三體化呈現(xiàn)框架[7]。李紫薇等通過信息傳播模型把突發(fā)事件輿情話題演化過程分為突發(fā)期、蔓延期和消散期,使用Gephi繪制可視化云圖,并通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析網(wǎng)絡(luò)輿情話題演進(jìn)規(guī)律[8]。夏一雪等定性分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情信息異化機(jī)理,并在此基礎(chǔ)上通過數(shù)值仿真研究政府控制信息異化的分類問題[9]。高歌等結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和傳播學(xué)的相關(guān)理論,分析了網(wǎng)絡(luò)輿情影響力,研究其形成機(jī)制和影響因素,并構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情演進(jìn)的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型[10]。喻國(guó)明闡述了在互聯(lián)網(wǎng)所構(gòu)造的新輿情生態(tài)中,政府的角色已經(jīng)不是無所不能的控制者和指揮者,而應(yīng)將自身作為融入大生態(tài)系統(tǒng)中的一分子,從“管理組織”進(jìn)化到“共建生態(tài)”的核心推動(dòng)者,實(shí)現(xiàn)容納社會(huì)多元主體的共同管理[11]。

    縱觀過去相關(guān)研究,總體而言,在研究?jī)?nèi)容上,過去研究主要集中于話題分析、輿情趨勢(shì)、影響因素、擴(kuò)散模型、應(yīng)對(duì)策略等方面。在研究方法上,則主要通過定性分析、動(dòng)力學(xué)模型、社會(huì)仿真、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等方法探討輿論研究問題及構(gòu)建傳播模型。雖然這些研究已取得諸多成果,但仍存在可提升之處。一方面,就研究?jī)?nèi)容而言,過去研究關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情或輿論的研究雖然較多,但對(duì)輿情偏差的研究很少,且從輿論場(chǎng)域情境視角對(duì)輿情偏差影響的相關(guān)研究依然缺乏,這給本研究理論框架的構(gòu)建留下了研究空間。根據(jù)場(chǎng)域理論及信息使用情境理論,在網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程中,輿論場(chǎng)域情境會(huì)對(duì)人們的心理及行為模式產(chǎn)生重要影響。尤其在當(dāng)下,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展也使得用戶社會(huì)心理在很大程度上受到了信息環(huán)境的影響,存在較強(qiáng)的情境效應(yīng)。因此,欲對(duì)輿情偏差影響機(jī)制得以全面、深入地認(rèn)識(shí),更需要基于場(chǎng)域情境視角對(duì)輿情偏差進(jìn)行探索研究。另一方面,就研究方法而言,定性研究主要集中于問題的分析及對(duì)策提出;定量研究主要采用動(dòng)力學(xué)、信息學(xué)、社會(huì)仿真進(jìn)行研究,模型中涉及的變量多為學(xué)術(shù)性變量,得出的研究結(jié)論難以落實(shí)到具體實(shí)踐操作上,與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的有效對(duì)接存在一定難度。因此,在此背景下,為了解決過去研究中存在的問題,本文將結(jié)合心理學(xué)、行為學(xué)及傳播學(xué),對(duì)輿情偏差進(jìn)行探索研究。本文將探索如下問題:1)網(wǎng)絡(luò)空間中場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響路徑及作用機(jī)制如何?2)網(wǎng)絡(luò)空間中場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng)在不同性別、年齡及學(xué)歷用戶群體中是否存在差異?若存在,則差異性如何?

    基于上述研究問題,本研究的結(jié)構(gòu)安排如下:第一部分根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求和文獻(xiàn)分析提出研究問題,第二部分基于相關(guān)理論基礎(chǔ)提出研究假設(shè)并構(gòu)建研究理論模型,第三部分進(jìn)行研究方案設(shè)計(jì)并收集樣本數(shù)據(jù),第四部分進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并實(shí)現(xiàn)模型驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析,第五部分對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行分析、總結(jié)和討論。

    1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

    場(chǎng)域理論強(qiáng)調(diào),場(chǎng)域并非單一的物理環(huán)境,此外它還包括他人的行為以及與此關(guān)聯(lián)的諸多因素,場(chǎng)域中的主體每一個(gè)行動(dòng)均會(huì)被所處的場(chǎng)域所影響。針對(duì)信息傳播中的場(chǎng)域,F(xiàn)isher K E等提出了信息場(chǎng)理論,認(rèn)為人們?yōu)榱藢?shí)現(xiàn)某種目的而聚集在一起的特定場(chǎng)所,該場(chǎng)所卻能營(yíng)造出一種氛圍能夠促使人們自發(fā)地進(jìn)行信息交流和信息分享等行為,其影響因素主要包括個(gè)體、場(chǎng)所及信息等三大因素。在信息場(chǎng)中,人們可以采用任何形式獲取信息,且信息的獲得將對(duì)個(gè)體的生理、認(rèn)知、情感以及社會(huì)等方面產(chǎn)生積極影響[12]。

    情境社會(huì)理論指出,人為情境的客體,在社會(huì)互動(dòng)中為情境所驅(qū)使,而宏觀環(huán)境只有經(jīng)過具體情境才能對(duì)人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響。在不同情境下,個(gè)體對(duì)同一行為、同一刺激會(huì)產(chǎn)生不同的心理反應(yīng),從而導(dǎo)致不同的行為和態(tài)度。其中,情境主要包含行為主體、文化特質(zhì)、特殊意義與人之間的關(guān)系、個(gè)人及群體的社會(huì)互動(dòng)、特殊的時(shí)間、特殊場(chǎng)合和地點(diǎn)等六要素。因此,在網(wǎng)絡(luò)空間中,輿論場(chǎng)域則為輿情產(chǎn)生的一個(gè)重要環(huán)境,它需通過場(chǎng)域情境才能對(duì)受眾的心理及行為模式產(chǎn)生影響(王晴鋒[13])。同時(shí),根據(jù)情境的構(gòu)成要素,可將網(wǎng)絡(luò)空間中的輿論場(chǎng)域情境因素歸納為情景關(guān)聯(lián)性、議題交互性及結(jié)構(gòu)異質(zhì)性三方面。

    1.1 情景關(guān)聯(lián)與情感認(rèn)知

    情景是指主體所處狀態(tài)以及周圍環(huán)境變化的所有信息的集合,是用以對(duì)事物、實(shí)體以及用戶等所處的狀態(tài)、發(fā)展趨勢(shì)及環(huán)境特征的相關(guān)信息進(jìn)行描述,且環(huán)境中的每一主體均對(duì)應(yīng)著一組相應(yīng)的情景信息。對(duì)于個(gè)體的心理、認(rèn)知和情感并非獨(dú)立存在,它們的形成過程及所處狀態(tài)總是受情景和環(huán)境連續(xù)作用的結(jié)果。人們的視域中總存在著復(fù)雜而豐富的場(chǎng)景和情景結(jié)構(gòu),一旦某事物發(fā)生了變化,從而也會(huì)對(duì)其它相關(guān)事物產(chǎn)生重要影響(Dey A K[14])。用戶在信息閱讀過程中會(huì)在腦海中形成淺層表征、基礎(chǔ)表征及情景表征3種理解形式。其中,情景表征是用戶為了對(duì)文本信息形成全局性和連貫性的認(rèn)識(shí),并根據(jù)自身經(jīng)歷及背景知識(shí)對(duì)信息情景進(jìn)行整合,它是人們對(duì)信息加工和情感幻想的最高層次。在信息接收時(shí),受眾會(huì)受到該場(chǎng)域內(nèi)相關(guān)情景的影響,從而促使某種認(rèn)知或情感的形成(Kintsch W等[15])。

    針對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間輿論場(chǎng),當(dāng)情景與危機(jī)事件的話題關(guān)聯(lián)度越大時(shí),情景則會(huì)具有較強(qiáng)的主題提示作用,使得輿論主題更集中于特定話題,使用戶的群體性思維易于集中于同一方向,從而在特定主體上形成共同認(rèn)識(shí)。同時(shí),用戶情感體驗(yàn)也更聚焦于特定事物上,從而使用戶群體的情感易于形成聚合并產(chǎn)生增力效應(yīng)?;诖?,可以提出如下假設(shè):

    H1a:網(wǎng)絡(luò)空間中,情景關(guān)聯(lián)對(duì)用戶認(rèn)知聚斂存在顯著正向影響。

    H2a:網(wǎng)絡(luò)空間中,情景關(guān)聯(lián)對(duì)用戶情感耦合存在顯著正向影響。

    1.2 議題交互與情感認(rèn)知

    議程設(shè)置理論指出,媒介雖然難以改變受眾對(duì)某一事件或意見的具體看法,但可以通過信息的結(jié)構(gòu)設(shè)置及議題的安排來有效地左右受眾關(guān)注特定信息點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)議程設(shè)置認(rèn)為,受眾在認(rèn)知過程中是根據(jù)要素間的關(guān)系特征來構(gòu)建事件或?qū)傩缘木W(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)圖景,主要聚焦于大眾議程和媒介議程中的事件或?qū)傩灾g的關(guān)聯(lián),最核心的邏輯是關(guān)聯(lián)性。影響公眾的不是單個(gè)的議題或者屬性,而是一系列議題所組成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。新聞媒體不僅告訴受眾想什么或者怎么想,同時(shí)還決定了我們?nèi)绾螌⒉煌男畔⑺槠?lián)系起來,從而構(gòu)建出對(duì)于社會(huì)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知和判斷(Vu H T等[16])。由此可見,議題的交互屬性則會(huì)對(duì)傳播效果產(chǎn)生重要影響。

    通過議程設(shè)置,傳播媒介賦予各種議題不同程度的顯著度,從而影響公眾關(guān)注的焦點(diǎn)及對(duì)社會(huì)環(huán)境的認(rèn)知結(jié)構(gòu),以及影響人們對(duì)相關(guān)事物及其重要性的判斷。議程設(shè)置主要通過認(rèn)知、態(tài)度和行動(dòng)3個(gè)層面對(duì)受眾傳播效果產(chǎn)生影響,其中認(rèn)知層面上的效果則是議程設(shè)置的重要著眼點(diǎn),而態(tài)度層面的效果則包含對(duì)受眾情感方面的影響(McCombs M E等[17])。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間,當(dāng)場(chǎng)域議題與危機(jī)事件的議題交互性越強(qiáng)時(shí),互動(dòng)的議題則會(huì)分散用戶對(duì)危機(jī)輿論的集中性,使得輿論難以集中于特定的話題之上,用戶的思維更易形成在不同輿論主題上的游離狀態(tài),從而用戶群體的認(rèn)知?jiǎng)t難以聚斂。同時(shí),用戶的情感體驗(yàn)也難以聚焦于特定事物上,難以形成用戶群體的情感聚合并產(chǎn)生增力效應(yīng)?;诖?,可以提出如下假設(shè):

    H2a:網(wǎng)絡(luò)空間中,議題交互對(duì)用戶認(rèn)知聚斂存在顯著負(fù)向影響。

    H2b:網(wǎng)絡(luò)空間中,議題交互對(duì)用戶情感耦合存在顯著負(fù)向影響。

    1.3 結(jié)構(gòu)異質(zhì)與情感認(rèn)知

    關(guān)系強(qiáng)度理論指出,弱關(guān)系是指人們由于交流和接觸較少、聯(lián)系較弱的人際關(guān)聯(lián)狀態(tài)。由于弱關(guān)系分布范圍較廣,因此相對(duì)于強(qiáng)關(guān)系更能充當(dāng)跨越社會(huì)界限,從而獲得新的信息和其他資源的橋梁,可將其他群體的重要信息帶給不屬于該群體的個(gè)體成員,進(jìn)而創(chuàng)造出更多的社會(huì)流動(dòng)機(jī)會(huì)(Granovetter M S[18])。個(gè)體間一旦建立起強(qiáng)關(guān)系,便意味著群體內(nèi)部相似性較高,其朋友圈子的重疊程度較大,群體內(nèi)部個(gè)體所了解的事物的相似程度就較大。因此,通過強(qiáng)關(guān)系所產(chǎn)生的訊息通常存在重復(fù)性,易于形成封閉的系統(tǒng)。同時(shí),強(qiáng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的成員由于具有相似的態(tài)度、高度的互動(dòng)頻率,則會(huì)強(qiáng)化原本認(rèn)知和態(tài)度,從而降低了與其它觀點(diǎn)和態(tài)度的融合。

    然而,人們?cè)讷@取信息和形成認(rèn)知的過程中其認(rèn)知結(jié)構(gòu)并非線性,而是接近于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個(gè)結(jié)構(gòu)中不同節(jié)點(diǎn)相互連接共同構(gòu)成了認(rèn)知的圖譜。在網(wǎng)絡(luò)空間中,用戶結(jié)構(gòu)同質(zhì)化較高,他們所獲取的信息主要是經(jīng)過篩選與過濾后的相同論調(diào),難以獲取不一致的信息(Burke M等[19])。而單一化的信息接收自然會(huì)強(qiáng)化他們自己原有的觀點(diǎn),進(jìn)而在情感上易于走向聯(lián)動(dòng)聚合。相反,在網(wǎng)絡(luò)輿論中,場(chǎng)域用戶結(jié)構(gòu)異質(zhì)化程度較高時(shí),用戶間的關(guān)聯(lián)程度越低,互動(dòng)的頻率也較低,從而難以形成群體聚合性認(rèn)知,在情感上也難以形成聚合聯(lián)動(dòng)效應(yīng)?;诖?,可以提出如下假設(shè):

    H3a:網(wǎng)絡(luò)空間中,結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)用戶認(rèn)知聚斂存在顯著負(fù)向影響。

    H3b:網(wǎng)絡(luò)空間中,結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)用戶情感耦合存在顯著負(fù)向影響。

    1.4 情感認(rèn)知與輿情偏差

    輿情,是指在一定的社會(huì)空間內(nèi),圍繞中介性社會(huì)事件的發(fā)生、發(fā)展和變化,作為主體的民眾對(duì)作為客體的社會(huì)管理者、企業(yè)、個(gè)人及其他各類組織,在其政治、社會(huì)、道德等方面的取向產(chǎn)生和持有的社會(huì)態(tài)度。它是較多群眾關(guān)于社會(huì)各類現(xiàn)象、問題所表達(dá)的信念、態(tài)度、意見和情緒等方面的總和。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,輿情要素主要包含網(wǎng)絡(luò)、事件、網(wǎng)民、情感、互動(dòng)、影響力等方面(王晰巍等[20])。在網(wǎng)絡(luò)輿情的演化過程中,由于受到多種因素的影響,會(huì)導(dǎo)致某些網(wǎng)絡(luò)言論缺乏理性,表現(xiàn)出感性化和情緒化,甚至某些用戶、群體將互聯(lián)網(wǎng)作為情緒宣泄的場(chǎng)所,通過相互情緒感染,致使公眾的認(rèn)知結(jié)構(gòu)與客觀真實(shí)出現(xiàn)偏差。

    在網(wǎng)絡(luò)輿論中,用戶的認(rèn)知過程是人們接受外界輸入的信息,經(jīng)過頭腦的加工處理,轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動(dòng),進(jìn)而支配用戶行為的過程。當(dāng)人們的認(rèn)知聚斂(Convergence)時(shí),用戶群體則專注于單一的事物,思維集中于同一方向。在眾多的現(xiàn)象、線索、信息中,以某個(gè)認(rèn)知對(duì)象為中心,盡可能運(yùn)用已有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),將各種信息進(jìn)行重新組織,從不同的方面和角度,將思維集中指向該中心點(diǎn),從而達(dá)到解決問題的目的(Webb M E等[21])。群體認(rèn)知聚斂的出現(xiàn),一方面,部分受眾由于所獲取信息的不對(duì)稱,則會(huì)跟隨多數(shù)受眾的信息行為進(jìn)行信息行為決策;另一方面,由于個(gè)體害怕與群體存在不同意見而被孤立,從而刻意保持與群體相一致的行為。從而,用戶個(gè)體則會(huì)出現(xiàn)與大多數(shù)用戶心理或行為保持一致的傾向,產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)輿論的從眾現(xiàn)象,導(dǎo)致用戶群體在認(rèn)知上形成強(qiáng)大的聚合效應(yīng),使輿情走向偏差。基于此,可以提出如下假設(shè):

    H4:網(wǎng)絡(luò)輿論中,用戶認(rèn)知聚斂對(duì)輿情偏差存在顯著正向影響。

    情感是一種態(tài)度在生理上復(fù)雜而又穩(wěn)定的生理評(píng)價(jià),是個(gè)體對(duì)客觀事物是否滿足自己的需要而產(chǎn)生的態(tài)度體驗(yàn)。它具有傾向性,可使個(gè)體情感在特定事物上存在正向或負(fù)向傾向。而耦合(Coupling Induction),則是指人們把群體中2個(gè)或2個(gè)以上的個(gè)體通過相互作用而彼此影響,從而聯(lián)合起來產(chǎn)生增力的現(xiàn)象。人際間耦合效應(yīng)的出現(xiàn),會(huì)使個(gè)體相互產(chǎn)生情感上的聯(lián)動(dòng),耦合程度越大,情感聯(lián)動(dòng)作用就越大(趙熙[22])。針對(duì)危機(jī)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情,人們的輿論主要指向事件的負(fù)面影響而展開,輿論場(chǎng)域中聚集的主要為負(fù)面情緒,產(chǎn)生的情感耦合也主要呈現(xiàn)負(fù)面傾向。因此,當(dāng)用戶間的情感耦合程度越大,群體的信息決策更易產(chǎn)生極端行為,傾向于冒險(xiǎn)一端。同時(shí),隨著群體成員持續(xù)地互動(dòng),群體情感則朝著極端方向繼續(xù)移動(dòng),形成群體極化,最終導(dǎo)致輿情偏差?;诖耍梢蕴岢鋈缦录僭O(shè):

    H5:網(wǎng)絡(luò)輿論中,用戶情感耦合對(duì)輿情偏差存在顯著正向影響。

    1.5 理論框架

    該研究以網(wǎng)絡(luò)空間中的場(chǎng)域情景關(guān)聯(lián)、議題交互和結(jié)構(gòu)異質(zhì)為自變量,輿情偏差為因變量,認(rèn)知聚斂及情感耦合為中介變量,構(gòu)建理論模型來研究場(chǎng)域情境如何對(duì)用輿情偏差產(chǎn)生影響。其理論結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

    2 量表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

    2.1 量表設(shè)計(jì)

    該研究中所使用的量表及問卷的主要變量和題

    項(xiàng)設(shè)計(jì)如下:

    因變量:輿情偏差,是由于受主客觀因素的影響,致使公眾的認(rèn)知及網(wǎng)絡(luò)輿論出現(xiàn)偏離客觀真實(shí)的現(xiàn)象。主要根據(jù)Broockman D E等的研究成果[23],針對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間,以事件為核心,從廣大網(wǎng)民情感、態(tài)度、意見、觀點(diǎn)的表達(dá)與客觀事實(shí)的偏差方面進(jìn)行題項(xiàng)的設(shè)置,共設(shè)6個(gè)測(cè)項(xiàng)。

    自變量:情景關(guān)聯(lián),是指主體所處狀態(tài)以及周圍環(huán)境的所有信息與危機(jī)事件話題的相關(guān)程度。主要參考李楓林等的研究成果[24],以信息用戶所處的狀態(tài)、發(fā)展趨勢(shì)及環(huán)境特征與事件話題的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置,共設(shè)3個(gè)題項(xiàng)。議題交互,是指網(wǎng)絡(luò)中危機(jī)事件輿論的話題內(nèi)容、中心、主題與其它議題產(chǎn)生的交叉及互動(dòng)的狀態(tài)和程度。主要參考張軍芳的研究成果[25],以事件輿論的內(nèi)容、中心、主題與其它議題產(chǎn)生交叉及互動(dòng)的程度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置,共設(shè)3個(gè)測(cè)項(xiàng)。結(jié)構(gòu)異質(zhì),是指場(chǎng)域中用戶群體在重要人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量及其它特征上的構(gòu)成差異程度。主要參考高俊峰等的研究成果[26],主要從輿論場(chǎng)域中的用戶職業(yè)、學(xué)歷、年齡等維度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置,共設(shè)3個(gè)測(cè)項(xiàng)。

    中介變量:認(rèn)知聚斂,是指用戶群體專注于單一的事物,思維集中于同一方向,在眾多的現(xiàn)象、線索、信息中,向著事物的同一維度進(jìn)行思考。主要參考Cropley A等的研究成果[27],從用戶對(duì)輿論事件的感覺、知覺、記憶、思維及想像等方面的相似程度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置,共設(shè)計(jì)4個(gè)題項(xiàng)。情感耦合,是指網(wǎng)絡(luò)用戶群體中個(gè)體情感通過相互作用而彼此影響,從而形成情感聯(lián)動(dòng)并產(chǎn)生增力的現(xiàn)象。主要參考Fox J R E等的研究成果[28],主要從用戶群體對(duì)危機(jī)事件的憤怒、悲傷、恐懼、厭惡等方面的情感聯(lián)合互動(dòng)程度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置,共設(shè)3個(gè)題項(xiàng)。

    以上變量的測(cè)量均采用李克特五點(diǎn)量表法,采用1~5之間的整數(shù)來表示對(duì)問題的同意程度。其中,1表示“非常不同意”,2表示“不同意”、3表示“不確定”、4表示“同意”、5表示“非常同意”。

    2.2 數(shù)據(jù)收集

    本研究使用的數(shù)據(jù)來自2018年6月進(jìn)行的“危機(jī)事件中網(wǎng)絡(luò)空間場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響研究”的網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查。為了提高調(diào)查信息的質(zhì)量和信度,在問卷中插入了一些過濾性問題的題項(xiàng),主要在調(diào)查問卷中設(shè)置了受訪者是否曾經(jīng)關(guān)注過危機(jī)事件在網(wǎng)絡(luò)中的傳播及輿論行為,通過對(duì)回收的問卷在此題項(xiàng)上的篩選,選擇在該題項(xiàng)上回答為“是”的用戶作為最終樣本,以確定曾關(guān)注過危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)傳播及輿論行為的用戶數(shù)據(jù)作為本研究樣本。為了確保調(diào)查時(shí)問卷的信度和效度,在進(jìn)行正式調(diào)查之前,先在廣西南寧市內(nèi)隨機(jī)發(fā)放了問卷150份進(jìn)行預(yù)調(diào)查,其中回收了124份,剔除回收中不合格的問卷18份,最后有效回收率為70.67%。對(duì)此進(jìn)行信度和效度分析,其統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,預(yù)調(diào)查問卷的KMO值為0.81,Bartletts球形檢驗(yàn)的p值均小于0.01,累積方差解釋度為79.04%,Cronbachs α值均大于0.70。而在進(jìn)行CITC分析中,其中Q11的CITC指數(shù)為0.36,其余項(xiàng)均大于0.50,因此需要?jiǎng)h除問卷中的Q11題項(xiàng),其余題項(xiàng)均保留。刪除Q11題項(xiàng)后,再次對(duì)分量表及總體量表進(jìn)行信度分析,結(jié)果顯示原來Q11題項(xiàng)所屬構(gòu)念的分量表Cronbachs α值存在顯著提升,而其余各分量表Cronbachs α值均大于0.70,總體量表Cronbachs α值也大于0.70,表明刪除題項(xiàng)Q11后的問卷結(jié)構(gòu)優(yōu)度得以提高,說明該題項(xiàng)的刪除具有合理性。

    正式調(diào)查時(shí),主要采用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查系統(tǒng)、QQ、微信以及其它各種網(wǎng)絡(luò)通訊工具相結(jié)合。同時(shí),為了提高調(diào)查結(jié)果的準(zhǔn)確性及問卷的回收率,則在每次調(diào)查前,預(yù)先告知參與本調(diào)查的每位受訪者在本次調(diào)查完成后將獲得一定額度的報(bào)酬,主要通過手機(jī)話費(fèi)充值、微信紅包、Q幣、支付寶以及其它在線支付等方式完成支付。本研究數(shù)據(jù)收集過程歷時(shí)3個(gè)月,發(fā)放問卷1 500份,回收問卷數(shù)為1 058份,剔除其中不合格問卷83份,則有效問卷共975份,問卷有效率為65%。其中,有效樣本數(shù)據(jù)的人口統(tǒng)計(jì)變量分布特征如表1所示。

    由表1的人口統(tǒng)計(jì)變量分布特征可見,該樣本數(shù)據(jù)涵蓋了不同性別、年齡、學(xué)歷和職業(yè)的用戶群體,且各統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的樣本分布不存在極端或奇異情況,該樣本數(shù)據(jù)可用于研究分析。

    3 數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

    3.1 信度與效度分析

    量表信度。對(duì)問卷各題項(xiàng)內(nèi)部一致性進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)問卷數(shù)據(jù)處理,其結(jié)果如表2所示,其中,情景關(guān)聯(lián)、議題交互、結(jié)構(gòu)異質(zhì)、認(rèn)知聚斂、情感耦合、輿情誤差各分量表的Cronbachs α分別為0.90、0.89、0.91、0.86、0.94、0.92,整個(gè)問卷的總Cronbachs α為0.89,所有α值均大于0.70的標(biāo)準(zhǔn),說明該問卷各分量表和整體問卷設(shè)計(jì)信度較佳。

    結(jié)構(gòu)效度。對(duì)量表中的各變量進(jìn)行探索性因子分析,其結(jié)果如表2所示,當(dāng)共提取6個(gè)因子來表達(dá)該量表的所有題型時(shí),所能解釋的累積方差為81.07%。同時(shí),測(cè)項(xiàng)Q17的因子負(fù)荷為0.43,其余題項(xiàng)在對(duì)應(yīng)的維度上的因子負(fù)荷均大于0.50標(biāo)準(zhǔn)值,因此需要?jiǎng)h除題項(xiàng)Q17,其余項(xiàng)均保留。該結(jié)果表明說明量表在整體設(shè)計(jì)上的結(jié)構(gòu)效度良好。

    內(nèi)斂及判別效度。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析(CFA),其結(jié)果如表2所示,各測(cè)量題項(xiàng)與所度量的潛在變量間的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷系數(shù)均大于0.70,其對(duì)應(yīng)的t值均大于1.96(p=0.05)的臨界值。同時(shí)各變量AVE值均大于0.50,復(fù)合信度(CR)均大于0.70,表明觀測(cè)變量能有效反映對(duì)應(yīng)潛變量的特質(zhì),各組觀測(cè)指標(biāo)間均存在較好的一致性,說明數(shù)據(jù)的收斂性良好。對(duì)所有潛變量進(jìn)行相關(guān)系數(shù)及AVE平方根計(jì)算(參見表3),所有潛變量的AVE值的平方根值均大于對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值,表明各潛變量間的判別效度較佳。

    3.2 路徑分析及假設(shè)檢驗(yàn)

    3.2.1 直接效應(yīng)

    由于情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差路徑模型的成立,須以情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差具有顯著性影響為分析基礎(chǔ)。因此,在對(duì)情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差路徑模型分析前,需對(duì)潛在外生變量與潛在內(nèi)生變量間因果關(guān)系的顯著性進(jìn)行回歸分析。

    圖4擬合結(jié)果顯示,回歸方程的F檢驗(yàn)值19.08達(dá)到0.01顯著水平,說明回歸模型的解釋變量聯(lián)合效應(yīng)對(duì)被解釋變量具有顯著影響,表明模型的設(shè)置合理。同時(shí),調(diào)整R2值為0.85,大于0.70的解釋水平,說明情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)可以解釋輿情偏差85%的變異值,即變量的選取和組合與實(shí)際相符。且各回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)值在0.01水平下均顯著,表明情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差具有顯著影響。

    3.2.2 路徑分析

    對(duì)理論模型使用AMOS進(jìn)行估計(jì),其輸出的p(χ2)值為0.000,小于0.05的顯著水平,拒絕原假設(shè),表明理論模型與觀察數(shù)據(jù)無法適配,需要對(duì)初始模型進(jìn)行修正,根據(jù)輸出結(jié)果中的修正指標(biāo)(MI),需要在觀察變量Q9與Q16的誤差項(xiàng)間建立共變關(guān)系,從而至少可以減少卡方值21.05。在對(duì)模型進(jìn)行修正后,其相應(yīng)的各擬合度指標(biāo)分別為:p(χ2)為0.34,同時(shí)χ2/df、NFI值、GFI值、AGFI值、CN值、RMSE值均達(dá)到模型可適配標(biāo)準(zhǔn),且修正指標(biāo)輸出結(jié)果中未有任何需要修正的參數(shù),這表明修正后的模型為可接受模型,標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)參見圖2。

    根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)圖2可知,所有路徑系數(shù)值絕對(duì)值均介于0~1之間,且除假設(shè)H2b對(duì)應(yīng)的t檢驗(yàn)未達(dá)到0.05顯著水平外,其余各假設(shè)對(duì)應(yīng)的t檢驗(yàn)均達(dá)到0.05的顯著水平。根據(jù)各標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)的正負(fù)性及系數(shù)的t檢驗(yàn),表明除假設(shè)H2b未獲得支持外,其余7個(gè)假設(shè)均獲得實(shí)證支持。同時(shí),根據(jù)各路徑系數(shù)大小,情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)認(rèn)知聚斂(路徑系數(shù)分別為0.36、-0.78、-0.65)較之于對(duì)情感耦合(路徑系數(shù)分別為0.32、系數(shù)不顯著則為0、-0.47)產(chǎn)生較大影響。情感耦合較之于認(rèn)知聚斂對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大影響(路徑系數(shù)分別為0.76、0.71)。

    3.2.3 中介效應(yīng)

    根據(jù)Zhao X等提出的中介效應(yīng)分析程序[29],結(jié)合Hayes等提出的Bootstrap方法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)[30]。以輿情偏差為因變量,以情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)為自變量,以認(rèn)知聚斂及情感耦合為中介變量進(jìn)行模型的結(jié)構(gòu)設(shè)置。選用Process程序中的模型1,進(jìn)行1 000次重復(fù)樣本抽取,并以95%為顯著性置信區(qū)間進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。其檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

    表5計(jì)算結(jié)果中,如果置信區(qū)間的下限(LLCI)和上限(ULCI)之間不包含0值,則說明中介效應(yīng)顯著;否則,則說明中介效應(yīng)不顯著。表5計(jì)算結(jié)果顯示,在所檢驗(yàn)的中介路徑中,除了路徑“議題交互→情感耦合→輿情偏差”95%的置信水平上限與下限之間包含0值外,其余路徑95%的置信水平上限與下限之間均不包含0值,即表明除了路徑“議題交互→情感耦合→輿情偏差”中介效應(yīng)不顯著外,其余路徑的中介效應(yīng)均顯著。

    根據(jù)中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果,情景關(guān)聯(lián)、議題交互、結(jié)構(gòu)異質(zhì)通過認(rèn)知聚斂及情感耦合兩個(gè)中介變量對(duì)輿情偏差產(chǎn)生影響的總效用分別為:-0.1298、-0.1354、-0.1619。其中,情景關(guān)聯(lián)通過認(rèn)知聚斂中介變量(中介效應(yīng)系數(shù)為-0.0657)較之于通過情感耦合中介變量(中介效應(yīng)系數(shù)為-0.0643)對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大影響;議題交互通過認(rèn)知聚斂中介變量(中介效應(yīng)系數(shù)為-0.1354)較之于通過情感耦合中介變量(中介效應(yīng)不顯著,其系數(shù)為0.000)對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大影響;結(jié)構(gòu)異質(zhì)通過認(rèn)知聚斂中介變量(中介效應(yīng)系數(shù)為-0.0862)較之于通過情感耦合中介變量(中介效應(yīng)系數(shù)為-0.0757)對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大影響。

    3.2.4 檢驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果,其假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

    3.3 群組分析

    信息環(huán)境使用理論指出,用戶的不同職業(yè)和社會(huì)角色會(huì)對(duì)人們的信息行為產(chǎn)生重要影響,這些因素在某種程度上培育了用戶信息行為的不同特征。因此,要對(duì)用戶社會(huì)認(rèn)同群組間差異有更深入地了解,需在上述理論框架驗(yàn)證的基礎(chǔ)上對(duì)不同性別、年齡及學(xué)歷的用戶群組差異作進(jìn)一步地比較和分析。

    在進(jìn)行群組模型估計(jì)時(shí),性別組除RMR值(0.16)、年齡GFI值(0.81)未達(dá)適配標(biāo)準(zhǔn)外,其余各適配度指標(biāo)均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)值,這表明性別、年齡及學(xué)歷的群組數(shù)據(jù)整體上能較好地與理論模型相適配。各標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)均介于0~1范圍內(nèi),且各對(duì)應(yīng)系數(shù)的t檢驗(yàn)均達(dá)到0.05的顯著水平,這表明假設(shè)的理論模型在性別和年齡群組上均具有跨組效度。其分析結(jié)果如表7所示。

    由圖7可知,對(duì)于性別群組,各路徑效應(yīng)的大小順序依次均為:男性、女性。對(duì)于年齡段群組,各路徑效應(yīng)的大小順序依次均為:“30歲以下”、“30~50歲”、“50歲及以上”。對(duì)于學(xué)歷群組,各路徑效應(yīng)的大小順序依次均為:“小學(xué)及以下”、“初中~高中”、“大學(xué)及以上”。

    4 結(jié)論與討論

    4.1 結(jié) 論

    通過研究假設(shè)的提出及理論模型的構(gòu)建,采用問卷調(diào)查法收集用戶在網(wǎng)絡(luò)輿論中的心理及行為數(shù)據(jù),探索了網(wǎng)絡(luò)空間中場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響。其中,量表設(shè)計(jì)及所獲數(shù)據(jù)均具有較佳的信度和效度,在此基礎(chǔ)上,通過結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)預(yù)設(shè)的理論模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析,得出如下研究結(jié)論:

    首先,網(wǎng)絡(luò)輿論中,情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)分別通過認(rèn)知聚斂及情感耦合的中介作用,對(duì)輿情偏差產(chǎn)生顯著影響。其中,情景關(guān)聯(lián)產(chǎn)生正向影響,議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)產(chǎn)生負(fù)向影響。情景關(guān)聯(lián)對(duì)認(rèn)知聚斂及情感耦合具有顯著正向影響,議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)認(rèn)知聚斂存在顯著負(fù)向影響,結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)情感耦合存在顯著負(fù)向影響,而議題交互對(duì)情感耦合的影響效應(yīng)不顯著。

    其次,網(wǎng)絡(luò)輿論中,結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng)最大,其次為議題交互,最小為情景關(guān)聯(lián)。情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)通過認(rèn)知聚斂中介變量,較之于通過情感耦合中介變量對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大影響。其中,情感耦合較之于認(rèn)知聚斂對(duì)輿情偏差產(chǎn)生較大的正向影響。表明在輿情演化過程中,情感因素較之于認(rèn)知因素對(duì)輿情偏差產(chǎn)生更大地影響。

    再次,場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng),在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)上存在顯著性差異。在性別上,各路徑系數(shù)男性大于女性;在年齡上,各路徑系數(shù)大小順序依次為:30歲以下最大、30~50歲較大、50歲以上最小;在學(xué)歷上,各路徑系數(shù)大小順序依次為:小學(xué)及以下最大、初中~高中較大、大學(xué)及以上最小。

    4.2 討 論

    針對(duì)所有研究假設(shè),其中H2b未獲支持,即場(chǎng)域情境中議題交互對(duì)用戶情感耦合的影響不顯著。同時(shí),議題交互對(duì)用戶認(rèn)知聚斂的影響顯著,且影響效應(yīng)較大。出現(xiàn)該情況可能的原因在于,在屬性議程設(shè)置中,議題的構(gòu)建是媒體、公眾和政府三方相互競(jìng)合的結(jié)果,并力圖通過社會(huì)組織中介消除不同個(gè)體與社群之間的分歧,以實(shí)現(xiàn)社會(huì)整合的目的(Ragas M W等[31])。網(wǎng)絡(luò)議程設(shè)置理論指出,影響公眾的不是單一議題或者屬性,而是由一系列議題所組成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。通過議程設(shè)置,新聞媒體不僅可以告訴我們想什么或者怎么想,還決定了如何將不同的信息碎片聯(lián)系起來,從而構(gòu)建出對(duì)社會(huì)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知和判斷。因此,在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,輿論影響因素不再是單一的議題或?qū)傩?,而是包含了議題與屬性在內(nèi)的一系列要素交互形成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)(Guo L等[32])。議程設(shè)置雖然能通過認(rèn)知、態(tài)度和行動(dòng)3個(gè)層面對(duì)受眾傳播效果產(chǎn)生影響,但其中對(duì)用戶認(rèn)知層面的影響則是議程設(shè)置展現(xiàn)的主要功能和作用。因此,在議程設(shè)置中,議題的交互設(shè)置,雖然能對(duì)受眾態(tài)度層面的情感成分產(chǎn)生一定影響,但對(duì)情感的影響并非議題屬性功能的主要方面。相對(duì)于情感的耦合作用,議題交互對(duì)受眾認(rèn)知的影響效應(yīng)則表現(xiàn)得更大、更顯著。

    在用戶群組分析中,情景關(guān)聯(lián)、議題交互及結(jié)構(gòu)異質(zhì)對(duì)輿情偏差的影響效應(yīng)存在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的差異性,產(chǎn)生該情況的主要原因可能是由于不同群體的社會(huì)特征及社會(huì)角色的差異性所導(dǎo)致。一般性信息行為理論指出,用戶的不同職業(yè)和社會(huì)角色會(huì)對(duì)人們的信息行為產(chǎn)生重要影響,這些因素在某種程度上培育了用戶信息行為的不同特征。同時(shí),用戶在獲取信息和利用信息中,存在多種中介變量對(duì)信息行為及動(dòng)力機(jī)制產(chǎn)生重要影響,其中主要包括心理特征、人口統(tǒng)計(jì)特征、社會(huì)角色等(Khoo C S G[33])。針對(duì)本研究結(jié)論,在性別上,兩性除了受到生理差異的影響外,更大程度上受到社會(huì)文化性別差異的影響。由于男性與女性在社會(huì)地位、社會(huì)角色上的差異,以及社會(huì)對(duì)不同性別也具有不同的角色期待和評(píng)價(jià),在總體上表現(xiàn)出了一系列行為規(guī)范、性別分層等方面的差異特征。因此,群體在性別上的生理差異經(jīng)由社會(huì)規(guī)范以及社會(huì)制度力量的作用,以及歷代積淀的性別文化潛移默化的影響,從而形成了男女兩性在信息加工模式和信息行為上的差異性(Oakley A[34])。其次,在用戶年齡方面,年齡的大小通常與一個(gè)人的生理發(fā)育和智力發(fā)展密切相關(guān),也代表著他們社會(huì)閱歷的豐富程度,體現(xiàn)了他們?cè)谒季S成熟度的差異。同時(shí),也受到社會(huì)規(guī)范、社會(huì)文化以及風(fēng)俗習(xí)慣的影響,不同年齡階段的群體則扮演著不同的社會(huì)角色,承擔(dān)著不同的社會(huì)責(zé)任,從而對(duì)不同年齡段個(gè)體的信息思維模式、認(rèn)知方式以及行為特征產(chǎn)生重要影響。最后,在用戶文化程度方面,由于教育學(xué)習(xí)是人們通過后天努力來改變和重塑自己思維和認(rèn)知方式的重要途徑,學(xué)歷的高低反映了一個(gè)人在社會(huì)中接受教育程度的差異,高學(xué)歷者通過對(duì)更多科學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)和更多正式的訓(xùn)練從而提高自己對(duì)事物的認(rèn)知和態(tài)度,相對(duì)于低學(xué)歷者他們對(duì)事物有著更審慎、更科學(xué)的思考和認(rèn)知,從而使得不同學(xué)歷的個(gè)體在對(duì)事物的認(rèn)知、態(tài)度以及行為上通常具有不同程度的差異性(Carret等[35])。

    關(guān)于網(wǎng)絡(luò)空間中場(chǎng)域情境通過認(rèn)知聚斂與情感耦合的中介作用對(duì)輿情偏差產(chǎn)生顯著影響,雖然過去尚未有與該研究結(jié)論完全一致的研究文獻(xiàn),但該研究結(jié)論與過去相關(guān)研究的推演結(jié)果相吻合。邢彥輝(2012)針對(duì)場(chǎng)域的影響效應(yīng),指出構(gòu)成輿論場(chǎng)主要有三要素,即“同一空間的人群密度與交往頻率”、“輿論場(chǎng)的開放度”和“輿論場(chǎng)的渲染物和渲染氣氛”。同一空間的個(gè)體相鄰密度與交往頻率越高、空間的開放度越大、空間的感染力越強(qiáng),則該空間中的輿論場(chǎng)域的影響效應(yīng)則越大。在場(chǎng)力作用下,經(jīng)過多方的交流、協(xié)調(diào)、組合、揚(yáng)棄,輿情則比在一般環(huán)境下形成的速度更快,并呈現(xiàn)加速蔓延的趨勢(shì)[36]。而關(guān)于情境對(duì)輿情偏差的影響,信息使用環(huán)境理論指出,信息使用環(huán)境可促使用戶形成信息需求,并驅(qū)動(dòng)他們積極地進(jìn)行信息搜索、查詢及利用等行為。信息在用戶間的流動(dòng)、傳遞和利用均受到信息使用環(huán)境的影響,用戶以此可對(duì)信息的有用性及價(jià)值大小進(jìn)行判斷。信息用戶能夠感知所處環(huán)境的變化,并對(duì)此進(jìn)行評(píng)估及做出實(shí)時(shí)反應(yīng),并不斷調(diào)整自身行為以保持與信息資源的互動(dòng)和協(xié)同(Browne G J等[37])。因此,在信息情境作用下,用戶個(gè)體的心理及行為會(huì)受到影響,用戶群體則會(huì)傾向于產(chǎn)生互動(dòng)和協(xié)同行為,從而導(dǎo)致對(duì)事件輿情的演化過程產(chǎn)生重要作用。

    本研究結(jié)論,在理論上,可為今后人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)場(chǎng)域?qū)浨橛绊懛矫娴倪M(jìn)一步探索及理論構(gòu)建提供一定的參考和借鑒,也可為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的輿情演化理論、輿論場(chǎng)理論及信息情境理論的進(jìn)一步深化和發(fā)展添磚加瓦。在實(shí)踐上,相關(guān)部門或機(jī)構(gòu)可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空間中場(chǎng)域情境對(duì)輿情偏差的影響機(jī)制,從場(chǎng)域的情景關(guān)聯(lián)性調(diào)整、議題多元交互設(shè)置及結(jié)構(gòu)異質(zhì)化構(gòu)建,提出相應(yīng)的輿論引導(dǎo)方案及輿情應(yīng)對(duì)策略。通過該研究結(jié)論的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用,一方面,積極影響用戶在場(chǎng)域中形成正確的認(rèn)知和態(tài)度,促使在正確的輿論方向上產(chǎn)生群體認(rèn)知聚斂及情感耦合,最終對(duì)輿情起到較好的疏通和引導(dǎo)作用。另一方面,針對(duì)輿情偏差的影響因素,阻斷偏差出現(xiàn)的情境條件,預(yù)防受眾群體在錯(cuò)誤的輿論方向上形成負(fù)面認(rèn)知聚斂及情感耦合,最終實(shí)現(xiàn)輿情演化過程中正本清源的輿論治理。

    本研究雖然已盡量做到使研究設(shè)計(jì)完善,但由于客觀條件限制,仍存在一定局限性。在數(shù)據(jù)采集上,雖已盡量完善抽樣設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)采集的各個(gè)流程和細(xì)節(jié),也已最大可能地?cái)U(kuò)展數(shù)據(jù)獲取的范圍,但因數(shù)據(jù)采集需要耗費(fèi)大量的人力和物力,然后由于課題組人力、物力的限制,使得本研究仍存在有待提升之處。在網(wǎng)絡(luò)抽樣調(diào)查過程中,受訪者存在擔(dān)心調(diào)查者可能是出于某種惡意或探測(cè)自己隱私而致使受訪率低。因此,在后續(xù)的相關(guān)研究中,可以考慮在現(xiàn)實(shí)人群中進(jìn)行抽樣調(diào)查,以提高問卷的回收率和合格率。

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