基于極化理論的社交媒體輿論情感極性形成機(jī)制研究

常樂 上海交通大學(xué)媒體與傳播學(xué)院

一、文獻(xiàn)綜述

（一）極化理論

群體極化現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)最早起源于Stoner的群體決策相關(guān)研究，其實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)作為群體出現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)對(duì)象會(huì)選擇風(fēng)險(xiǎn)更大的決策，這一現(xiàn)象被稱為群體決策的風(fēng)險(xiǎn)偏移。群體意見并不是個(gè)體成員意見的平均值，而會(huì)在其基礎(chǔ)上進(jìn)行偏離、趨向極端，這種現(xiàn)象被稱為“極化”。本文主要采用Spears&Postmes[1]對(duì)群體極化的定義，即群體極化指的是“在群體討論中群體的觀點(diǎn)比群體內(nèi)個(gè)體的平均態(tài)度更為極端（或極化）”的現(xiàn)象。

隨著互聯(lián)網(wǎng)及網(wǎng)絡(luò)媒體的誕生與發(fā)展，極化理論也隨之被移植到CMC及新近的社交媒體語(yǔ)境下。關(guān)于新媒體對(duì)極化現(xiàn)象的影響，學(xué)界主要有兩種觀點(diǎn)，第一種認(rèn)為新媒體能使用戶接觸到更多不同的聲音，從而抑制極化現(xiàn)象的發(fā)生；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為新媒體環(huán)境下的個(gè)體因?yàn)樗惴ɑ蛴脩魧?duì)信息的選擇性接觸，將接觸到更多與自身所持立場(chǎng)相似的觀點(diǎn)，從而強(qiáng)化了受眾觀點(diǎn)的極化。

（二）群體討論與極化

從最早的群體極化研究開始，群體討論就被視為群體意見極化的原因之一。Wallach和Kogan[2]的控制實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，群體討論將直接導(dǎo)致群體決策的風(fēng)險(xiǎn)性偏移。具體到本研究的語(yǔ)境中，群體討論被具體化為用戶在博文的評(píng)論區(qū)進(jìn)行的發(fā)言與互動(dòng)，由于以往研究普遍表明了群體討論對(duì)極化的促進(jìn)作用，因此本文提出以下研究假設(shè)：

研究假設(shè)H1：評(píng)論區(qū)群體意見的情感極化程度高于原博文內(nèi)容。

1.社會(huì)背書與極化

社會(huì)背書是新媒體環(huán)境下極化研究的一個(gè)重要組成部分，社會(huì)背書理論很好地詮釋了社交媒體的獨(dú)有特征，即在社交媒體中，用戶會(huì)依據(jù)自身興趣和信息的重要性對(duì)信息做出反饋，較為常見的有點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等[3]。

研究假設(shè)H2a：情感極化程度越高的博文內(nèi)容，轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊數(shù)越多。

研究假設(shè)H2b：情感極化程度越高的評(píng)論內(nèi)容，點(diǎn)贊數(shù)越多。

2.社會(huì)認(rèn)同與極化

Postmes等[4]在去個(gè)性化理論和社會(huì)認(rèn)同理論的基礎(chǔ)上提出了去個(gè)性化的社會(huì)認(rèn)同模型，該模型認(rèn)為在電腦中介傳播中，從認(rèn)知角度來看，CMC的匿名性特征使得個(gè)體的群體身份顯著，從而使得個(gè)體更容易遵從其所屬群體的規(guī)范，這一結(jié)論得到了諸多實(shí)證研究的補(bǔ)充和支持。同時(shí)，Spears和Postmes發(fā)現(xiàn)當(dāng)個(gè)體可被群體內(nèi)成員識(shí)別時(shí)，群體規(guī)范約束力增強(qiáng)，而當(dāng)個(gè)體可被群體外成員識(shí)別時(shí)，外部規(guī)范約束力增強(qiáng)，Reicher和Levine[5]的兩個(gè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)啟發(fā)并佐證了這一結(jié)論。

研究假設(shè)H3：在“肖某超話”及“227歷史時(shí)刻超話”中的博文內(nèi)容比攜帶#肖某227事件#話題標(biāo)簽的博文情感極化程度更高。

二、研究方法

研究者選出兩個(gè)社會(huì)認(rèn)同程度最高，并且帖子和閱讀數(shù)量最高的話題標(biāo)簽“我是普通人，我喜歡肖某”和超話“227歷史時(shí)刻超話”，同時(shí)，選取了一個(gè)較不能明確表現(xiàn)發(fā)言者自我歸類和社會(huì)認(rèn)同程度的話題，“肖某227事件”作為本文主要的數(shù)據(jù)來源。隨后，作者采集了五個(gè)月間的熱門微博博文內(nèi)容及轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論數(shù)及每條博文下前50條評(píng)論及每條評(píng)論的點(diǎn)贊數(shù)。最后采集到的數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)為：事件博文384條，評(píng)論251條，227博文450條，評(píng)論5610條，粉絲博文384條，評(píng)論4090條，博文總計(jì)1218條，評(píng)論總計(jì)9951條，樣本總計(jì)11169條。

本研究主要調(diào)用百度AI開放平臺(tái)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)所有博文及評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行情感極性分析，情感極性數(shù)值取值范圍為0~1，數(shù)值越接近1則正/負(fù)向情感越強(qiáng)烈。最后，研究者對(duì)各組數(shù)據(jù)的情感極性數(shù)值進(jìn)行分析，以驗(yàn)證研究假設(shè)。

（一）數(shù)據(jù)整體統(tǒng)計(jì)結(jié)果

研究者首先對(duì)各類數(shù)據(jù)中正向/負(fù)向/中立情感內(nèi)容的數(shù)量和占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，同時(shí)計(jì)算各類數(shù)據(jù)情感極性的均值，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：事件博文0.930，評(píng)論0.951，227博文0.958，評(píng)論0.979，粉絲博文0.921，評(píng)論0.937，博文總計(jì)0.943，評(píng)論總計(jì)0.949。

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)可以看出，除了粉絲博文及評(píng)論中正面情感內(nèi)容較多外，其余兩種數(shù)據(jù)（事件、227）的博文與評(píng)論中負(fù)面情感內(nèi)容占多數(shù)，而三種數(shù)據(jù)中，中性情感內(nèi)容的占比都最少。所有數(shù)據(jù)的情感極性均值（無(wú)論正/負(fù)向）都在0.9以上，博文與評(píng)論內(nèi)容整體情感較為強(qiáng)烈。

（二）群體討論與輿論情感極化

（1）227博文情感極性（均值=0.958）與227評(píng)論情感極性（均值=0.979）顯著相關(guān)（p=0.007），群體討論后輿論情感極性顯著上升（p=0.002<0.05）。

（2）粉絲博文情感極性（均值=0.921）與事件評(píng)論情感極性（均值=0.937）顯著相關(guān)（p=0.031），群體討論后輿論情感極性顯著上升（p=0.039<0.05）。

由此可見，粉絲與227話題在經(jīng)過評(píng)論區(qū)討論后，情感趨于極端，研究假設(shè)H1被部分證實(shí)，在這兩個(gè)話題中，群體討論加劇了輿論情感的極化。

（三）社會(huì)背書與輿論情感極化

（1）事件博文的情感極性與用戶的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊行為并不顯著相關(guān)（轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)均值=0.90，標(biāo)準(zhǔn)差=3.846，Pearson0.051，p=0.316；評(píng)論數(shù)均值=6.07，標(biāo)準(zhǔn)差=23.637，Pearson0.06，p=0.243；點(diǎn)贊數(shù)均值=29.66，標(biāo)準(zhǔn)差=100.814，Pearson0.059，p=0.249）；

（2）粉絲博文的情感極性與用戶的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊行為并不顯著相關(guān)（轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)均值=0.958，標(biāo)準(zhǔn)差=0.099，Pearson0.015，p=0.770；評(píng)論數(shù)均值=90.59，標(biāo)準(zhǔn)差=336.773，Pearson0.031，p=0.541；點(diǎn)贊數(shù)均值=151.429，標(biāo)準(zhǔn)差=299.089，Pearson0.038，p=0.453）；

（3）227博文的情感極性與用戶的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊行為并不顯著相關(guān)（轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)均值=0.938，標(biāo)準(zhǔn)差=0.109，Pearso0.003，p=0.952；評(píng)論數(shù)均值=404.064，標(biāo)準(zhǔn)差=1483.449，Pearson0.001，p=0.980；點(diǎn)贊數(shù)均值=113.102，標(biāo)準(zhǔn)差=248.431，Pearson0.036，p=0.445）。

可以發(fā)現(xiàn)，在所有三個(gè)話題中，博文的情感極化程度與用戶的促進(jìn)性社會(huì)背書行為（轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊）都不顯著相關(guān)，研究假設(shè)H2a被推翻。

繼續(xù)對(duì)三類數(shù)據(jù)（事件、227和粉絲）的評(píng)論情感極性與評(píng)論的點(diǎn)贊數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：1）事件評(píng)論的情感極性與用戶的點(diǎn)贊行為并不顯著相關(guān)（點(diǎn)贊數(shù)均值=0.929，標(biāo)準(zhǔn)差=0.114，Pearson0.036，p=0.570）；2）粉絲評(píng)論的情感極性與用戶的點(diǎn)贊行為顯著相關(guān)（點(diǎn)贊數(shù)均值=12.73，標(biāo)準(zhǔn)差=62.894，Pearson-0.048，p=0.002），在#我是普通人，我喜歡肖某#的話題標(biāo)簽下，評(píng)論的情感趨于極化會(huì)抑制用戶的點(diǎn)贊行為（促進(jìn)性社會(huì)背書行為）；3）227評(píng)論的情感極性與用戶的點(diǎn)贊行為顯著相關(guān)（點(diǎn)贊數(shù)均值=34.89，標(biāo)準(zhǔn)差=160.558，Pearson0.040，p=0.003），在#227歷史時(shí)刻#的超話中，評(píng)論的情感趨于極化會(huì)促進(jìn)用戶的點(diǎn)贊行為（促進(jìn)性社會(huì)背書行為）。研究假設(shè)H2b被部分證實(shí)。

（四）社會(huì)認(rèn)同與輿論情感極化

社會(huì)認(rèn)同對(duì)博文情感極性沒有顯著影響（Levene檢驗(yàn)F=0.784，p=0.376，兩總體方差相等的情況下p=0.301>0.05）。社會(huì)認(rèn)同對(duì)評(píng)論的情感極性也沒有顯著影響（Levene檢驗(yàn)F=1.729，p=0.189，兩總體方差相等的情況下p=0.619>0.05）。未能證實(shí)研究假設(shè)H3，社會(huì)認(rèn)同對(duì)博文和評(píng)論的情感極性都沒有顯著影響。

三、結(jié)語(yǔ)

本文在對(duì)“肖某粉絲舉報(bào)AO3”事件中三個(gè)具有代表性的話題標(biāo)簽和超話中的熱門博文及其評(píng)論進(jìn)行分析后，部分證實(shí)了研究假設(shè)H1與H2b，同時(shí)推翻了研究假設(shè)H2a與H3。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①情感極化現(xiàn)象在事先具有明確情感傾向的輿論場(chǎng)域中，出現(xiàn)的幾率大于在無(wú)明確情感傾向的前提下進(jìn)行討論；②只有在有明確立場(chǎng)的群體討論中，極化情感傾向才與用戶的社會(huì)背書行為相關(guān)，而用戶對(duì)輿論情感極化進(jìn)行促進(jìn)還是矯正，則可能取決于該群體的群體規(guī)范；③對(duì)特定群體的社會(huì)認(rèn)同對(duì)社交媒體發(fā)布內(nèi)容的情感極化程度并無(wú)顯著影響。