基于12例微博維權(quán)事件的情感動(dòng)員定性比較分析

龔芳敏,劉海孟,孫皖湘

(吉首大學(xué) 文學(xué)與新聞傳播學(xué)院，湖南 吉首 416000)

隨著媒介技術(shù)的發(fā)展，我國公民越來越傾向于通過網(wǎng)絡(luò)媒體來維護(hù)個(gè)人權(quán)益，其中微博又最為突出和典型。據(jù)中國消費(fèi)者協(xié)會(huì)發(fā)布的2020年《“十一”消費(fèi)維權(quán)輿情分析報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示：“單就‘消費(fèi)維權(quán)’這一類維權(quán)類型，‘中秋國慶’期間‘消費(fèi)維權(quán)’類信息傳播渠道中微博信息量最高，占比高達(dá)51.82%?！盵1]微博作為社交網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)，一方面，在設(shè)置“公共議題”的功能上遠(yuǎn)超其他社交媒體，已經(jīng)成為公眾發(fā)聲、引發(fā)輿論、博取關(guān)注以維護(hù)自身權(quán)益的首要選擇。另一方面，微博也存在情緒先行、事實(shí)在后進(jìn)而導(dǎo)致維權(quán)輿情走偏，謠言與流言無法控制的局面。更有甚者，維權(quán)主體為達(dá)到維權(quán)目的發(fā)布不實(shí)信息，惡意引導(dǎo)網(wǎng)民發(fā)表非理性言論，甚至做出“人肉搜索”之類的網(wǎng)絡(luò)暴力行為，以維權(quán)之名侵害了他人的隱私權(quán)和名譽(yù)權(quán)，嚴(yán)重影響了社會(huì)的和諧穩(wěn)定?；诖耍疚倪x取2019年4月18日至2020年10月31日間的12個(gè)微博維權(quán)案例，通過定性比較分析方法(Qualitative Comparative Analysis，以下簡稱QCA)，研究微博維權(quán)事件中不同的條件路徑組合產(chǎn)生的社會(huì)效應(yīng)，分析微博維權(quán)輿情的情感動(dòng)員機(jī)制，揭示網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生的內(nèi)在規(guī)律。與此同時(shí)，為規(guī)避惡意炒作和非理性維權(quán)，引導(dǎo)網(wǎng)民營造一個(gè)健康、規(guī)范和諧的網(wǎng)絡(luò)維權(quán)環(huán)境，促成微博維權(quán)事件中的情感動(dòng)員發(fā)揮更多的社會(huì)正效應(yīng)。

一、文獻(xiàn)綜述

微博維權(quán)事件屬于網(wǎng)絡(luò)群體性事件，國內(nèi)學(xué)者杜駿飛認(rèn)為，“網(wǎng)絡(luò)群體事件的本質(zhì)是網(wǎng)民群體圍繞某一主題、基于不同目的，以網(wǎng)絡(luò)聚集的方式制造社會(huì)輿論、促發(fā)社會(huì)行動(dòng)的傳播過程?！盵2]網(wǎng)絡(luò)群體性事件主要包括：“各類網(wǎng)絡(luò)維權(quán)、網(wǎng)上簽名、網(wǎng)上反腐和網(wǎng)絡(luò)民間救助，以及眾多的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和博客作者所發(fā)起的大大小小的集體行動(dòng)。”[3]其中，微博維權(quán)指維權(quán)主體將微博作為重要維權(quán)平臺(tái)，借助平臺(tái)講述自己被侵權(quán)的遭遇，從而吸引網(wǎng)民的關(guān)注，形成線上輿論以此助推線下維權(quán)，實(shí)現(xiàn)維權(quán)成功的行為。目前，有關(guān)研究主要集中在以下兩個(gè)方面：

(一)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的定性比較分析

定性比較分析(QCA)是上世紀(jì)“在社科領(lǐng)域興起的一種針對(duì)中小樣本案例研究的方法，基于布爾代數(shù)基本原理，借助集合論思想來考察社會(huì)現(xiàn)象的原因組合路徑，以達(dá)到處理這些社會(huì)現(xiàn)象中普遍存在的因果復(fù)雜問題的目的?！盵4]近年來，學(xué)界運(yùn)用定性比較分析方法分析探討網(wǎng)絡(luò)群體性事件，取得了一系列研究成果。李良榮等人(2013)聚焦2010年至2011年發(fā)生的195個(gè)網(wǎng)絡(luò)群體性事件，運(yùn)用QCA揭示了其爆發(fā)機(jī)理。朱雅琳(2015)通過分析2014年85起有影響力的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，揭露了其中輿論動(dòng)員的新形態(tài)和新效用。曹亞輝(2018)運(yùn)用QCA探討了2013年至2016年發(fā)生的35起輿論反轉(zhuǎn)事件的內(nèi)在機(jī)理。李明、曹海軍(2020)通過QCA比較分析40起突發(fā)事件，據(jù)此得出三個(gè)有效的條件構(gòu)型。隋巖、談和(2020)運(yùn)用QCA對(duì)網(wǎng)絡(luò)群體傳播背景下信息擴(kuò)散的特征和機(jī)制進(jìn)行了探索。另外，在環(huán)境維權(quán)方面，樊攀、郎勁松(2019)以2007年至2016年間26起環(huán)境維權(quán)事件為研究對(duì)象，采用QCA揭示了環(huán)境維權(quán)事件在媒介化視閾下的傳播邏輯。

(二)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的情感動(dòng)員研究

動(dòng)員“泛指發(fā)動(dòng)人們參加某項(xiàng)活動(dòng)，傳統(tǒng)社會(huì)運(yùn)動(dòng)中的動(dòng)員模式能夠號(hào)召大量社會(huì)成員為達(dá)到一定目標(biāo)而進(jìn)行集體行動(dòng)。”[5]勒龐較早注意到情感在群體動(dòng)員中的作用，認(rèn)為“在某種狂暴的感情——譬如因?yàn)閲掖笫隆挠绊懴?，成千上萬孤立的個(gè)人也會(huì)獲得一個(gè)心理群體的特征，……從而獲得群體行為特有的屬性?！盵6]一般認(rèn)為，情感動(dòng)員，即“在互動(dòng)中，個(gè)體或群體通過情感運(yùn)作，以喚起、激發(fā)或者改變?nèi)藗儗?duì)事物的認(rèn)知、態(tài)度和評(píng)價(jià)的過程?！盵7]隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，社會(huì)運(yùn)動(dòng)的發(fā)生場域不再局限于傳統(tǒng)媒體，而是轉(zhuǎn)移到社交媒體甚至“獨(dú)立于傳統(tǒng)媒體報(bào)道而獲得關(guān)注?！盵8]楊國斌認(rèn)為，“網(wǎng)絡(luò)事件的核心是話語，沒有話語就沒有網(wǎng)絡(luò)事件，而網(wǎng)絡(luò)事件的話語力量正是來自情感的表達(dá)。如何揭示網(wǎng)絡(luò)事件中情感表達(dá)的邏輯，是揭示網(wǎng)絡(luò)事件動(dòng)因的關(guān)鍵所在。”[9]郭小安、王木君(2016)通過2002年至2015年191個(gè)“網(wǎng)絡(luò)民粹事件”的分析，發(fā)現(xiàn)情感動(dòng)員策略與行為結(jié)果之間具有顯著的相關(guān)性。劉小龍(2017)通過分析網(wǎng)絡(luò)民粹主義動(dòng)員案例和進(jìn)行跟蹤研究，對(duì)其境況和特點(diǎn)嘗試做出了理論概括。鐘麗娟(2018)采用文獻(xiàn)分析、文本分析等方法，分析了網(wǎng)絡(luò)群體性事件中的情感動(dòng)員策略、影響因素和現(xiàn)實(shí)影響。孫衛(wèi)華、咸玉柱(2020)從情感認(rèn)同、程序缺陷以及原型情感等三個(gè)方面分析了網(wǎng)絡(luò)維權(quán)行動(dòng)的情感動(dòng)因。

通過文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)運(yùn)用定性比較分析方法，在突發(fā)群體性事件的網(wǎng)絡(luò)輿論生成、擴(kuò)散方面已經(jīng)取得了豐富的成果。在網(wǎng)絡(luò)維權(quán)輿情方面，除少量的環(huán)境維權(quán)輿情研究外，鮮有關(guān)注微博維權(quán)這一特殊現(xiàn)象，且對(duì)微博維權(quán)輿情中情感因素是如何影響網(wǎng)民的心理和態(tài)度未作深入分析，在變量選擇與對(duì)策建議上基本按照傳統(tǒng)的線性傳播5W模式?；诖?，考慮微博維權(quán)事件中網(wǎng)絡(luò)輿論的廣泛傳播與輿論發(fā)酵呈現(xiàn)出“多因素復(fù)雜并發(fā)”的明顯特征，且情感因素是其中不可忽視的重要?jiǎng)右?。因此，本研究以情感?dòng)員為核心，選取具有QCA分析微博維權(quán)輿情中情感動(dòng)員路徑與機(jī)制，并嘗試回答以下問題：

Q1：哪些條件因素中的情感動(dòng)因促使絕大部分維權(quán)事件在微博平臺(tái)上進(jìn)行廣泛傳播、發(fā)酵和引起大眾關(guān)注？最關(guān)鍵的核心因素是什么？Q2：這些條件的不同組合運(yùn)用是否會(huì)影響、推動(dòng)微博維權(quán)事件的廣泛傳播與輿論發(fā)酵，以此獲得大眾的關(guān)注，進(jìn)而推動(dòng)維權(quán)事件的解決？有哪些不同的條件組合路徑會(huì)促成維權(quán)事件的解決并帶來社會(huì)正效應(yīng)？Q3：在微博維權(quán)事件中情感是通過什么機(jī)制來動(dòng)員社會(huì)大眾，引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿論？

二、研究設(shè)計(jì)

(一)研究案例

本文選取2019年4月18日至2020年10月31日通過微博維權(quán)的12個(gè)案例作為分析樣本，選取理由主要有以下四點(diǎn)：首先，維權(quán)主體將微博作為維權(quán)的主要陣地，維權(quán)事件在微博上有相關(guān)話題討論，話題指數(shù)上討論破億、關(guān)注數(shù)、原創(chuàng)人數(shù)和閱讀量都比較高；其次，盡可能覆蓋不同的維權(quán)類型，案例樣本中包含“正面結(jié)果”和“負(fù)面結(jié)果”的傳播效應(yīng)，盡可能覆蓋到其他條件變量的不同類型；再次，案例要符合“多因并發(fā)的復(fù)雜性”的條件結(jié)構(gòu)；最后，研究者對(duì)上述所有案例了解熟悉并能順利獲取相關(guān)資料。具體案例信息如表1所示：

表1 研究案例的基本信息

(二)變量設(shè)置

“QCA一般不提供變量選擇的具體指南，要求研究者根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)選擇解釋條件變量和結(jié)果變量”，[10]其中清晰集定性比較分析一般采用4-8個(gè)條件變量。在微博維權(quán)事件中，悲情、憤怒、戲謔等不同的情感對(duì)事件的發(fā)展起著不同的作用。因此，對(duì)于變量的設(shè)置，本研究從情感動(dòng)員的視角出發(fā)，參照網(wǎng)絡(luò)輿論輿情指標(biāo)體系、[11]網(wǎng)絡(luò)輿論生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)[12]的研究，將事件類型、維權(quán)主體、維權(quán)內(nèi)容、圍觀網(wǎng)民和反應(yīng)態(tài)度等5個(gè)作為條件變量，傳播效應(yīng)作為結(jié)果變量。設(shè)置完變量，QCA需對(duì)所有變量進(jìn)行二分賦值，權(quán)重低賦值為0，權(quán)重高賦值為 1。條件變量及結(jié)果變量的設(shè)置如表2所示：

表2 條件變量及結(jié)果變量的設(shè)置

1.條件變量：蘊(yùn)含多維度的情感狀態(tài)

(1)事件類型：以人身安全類為主，喚醒大眾情感認(rèn)同

通過分析維權(quán)事件和既有研究，本研究將微博維權(quán)事件分為以下五種類型：人身安全類、服務(wù)消費(fèi)類、勞務(wù)糾紛類、版權(quán)糾紛類和維護(hù)名譽(yù)類?！叭后w情感動(dòng)員取決于公共事件所涉及主題的情感類型，不同的情感類型有不同的情感動(dòng)員邏輯”。[13]從所選案例在微博上所附帶的話題來看，人身安全類的維權(quán)事件在話題閱讀數(shù)、討論數(shù)和原創(chuàng)人數(shù)上最高，而版權(quán)糾紛類的相關(guān)數(shù)據(jù)最低，關(guān)注、點(diǎn)贊、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)量也較低。微博維權(quán)的事件類型對(duì)于調(diào)動(dòng)網(wǎng)民情緒、形成情緒動(dòng)員，是否選擇關(guān)注、討論和轉(zhuǎn)發(fā)起到較大的影響，如人身安全類的維權(quán)事件中主要以家暴、性侵和性騷擾為主，該類事件中維權(quán)主體的弱勢身份、維權(quán)內(nèi)容的恐懼訴求都容易喚起網(wǎng)民的同情、憤怒等情感的生成和發(fā)泄。本文案例中，人身安全類維權(quán)事件占比42%，大于其他四種維權(quán)類型的比例，前者賦值為1，后者賦值為0。

(2)維權(quán)主體：以弱勢群體為主，形成弱勢“情感共同體”

“新媒介改變了憤怒表達(dá)的情感規(guī)則和權(quán)力關(guān)系，社會(huì)弱勢群體和普通網(wǎng)民成為憤怒表達(dá)的主體”，[14]微博維權(quán)事件中維權(quán)主體以弱勢群體和普通民眾為主。維權(quán)主體是否屬于弱勢群體會(huì)影響到網(wǎng)絡(luò)輿論的形成與擴(kuò)散。維權(quán)主體向社會(huì)大眾營造、渲染、展示自己的弱勢身份，以爭得同樣屬于弱勢群體的一般大眾的共情與支持。維權(quán)主體在圍觀網(wǎng)民的力量加持下共同形成一個(gè)弱勢“情感共同體”，助推輿論輿情的發(fā)酵。本文案例中，維權(quán)主體屬于弱勢群體的占比58%，大于非弱勢群體，前者賦值為1，后者賦值為0。

(3)維權(quán)內(nèi)容：以悲情敘事為主，激發(fā)大眾情感共鳴

為保證研究結(jié)果的客觀性與公正性，本研究對(duì)所有案例維權(quán)內(nèi)容的分類與賦值都以維權(quán)主體的第一條維權(quán)微博內(nèi)容作為判斷依據(jù)。已有研究表明：“情緒可能在社交媒體傳播中產(chǎn)生病毒效應(yīng)?！盵15]維權(quán)主體對(duì)于維權(quán)內(nèi)容的情感表達(dá)會(huì)影響到網(wǎng)民的情感態(tài)度與轉(zhuǎn)向。本研究所挑選的案例樣本中，維權(quán)主體的維權(quán)內(nèi)容一般以悲情敘事為主，即“維權(quán)者借助悲情的敘事框架使維權(quán)行動(dòng)本身承攜著更多的情感力量”，[16]進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更多的社會(huì)關(guān)注與輿論支持；非悲情敘事指維權(quán)主體在訴求內(nèi)容的呈現(xiàn)上較為理性，無明顯的情感偏向表達(dá)，多為客觀陳述維權(quán)事實(shí)。本文案例中，屬于悲情敘事的占比58%，大于非悲情敘事，前者賦值為1，后者賦值為0。

(4)圍觀網(wǎng)民：以憤怒情緒為主，促進(jìn)群體對(duì)抗性行為

網(wǎng)民情緒指受眾基于自身心理與身份階層，在微博這一社交媒介場域里對(duì)該維權(quán)事件產(chǎn)生的同情、憤怒和厭惡等非理性情緒。網(wǎng)民情緒的生發(fā)、傳播會(huì)助推網(wǎng)絡(luò)輿情的快速擴(kuò)散與發(fā)酵。社交媒體平臺(tái)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)空間為社會(huì)大眾提供了情感宣泄與社交需求的機(jī)會(huì)，“個(gè)體情緒表達(dá)的潛在呼吁并不是孤零零地自言自語，而是期待有同類群體存在并回應(yīng)，本質(zhì)是個(gè)體與群體的社交”，[17]網(wǎng)民個(gè)體的憤怒情緒通過微博的互動(dòng)社交屬性迅速傳染、激發(fā)出其他個(gè)體的憤怒情感，促進(jìn)了群體性對(duì)抗情緒行為規(guī)模的生長與擴(kuò)大，憤怒情緒在微博維權(quán)事件中實(shí)現(xiàn)了社會(huì)群體的情感共通，對(duì)輿論的導(dǎo)向與發(fā)展產(chǎn)生較大的影響。網(wǎng)民在同一維權(quán)事件可能會(huì)表現(xiàn)不同的情緒成分，本文挑選首條維權(quán)微博下的點(diǎn)贊量最高的前10條評(píng)論，作為該維權(quán)事件中網(wǎng)民情緒的劃分依據(jù)。本文案例中，網(wǎng)民情緒屬于憤怒的占比92%，大于戲謔，前者賦值為1，后者賦值為0。

(5)反應(yīng)態(tài)度：以消極應(yīng)對(duì)為主，積累大眾負(fù)面情緒

反應(yīng)態(tài)度是指維權(quán)主體針對(duì)的“侵權(quán)主體”在被指控“侵權(quán)”后所作出的應(yīng)對(duì)情況。維權(quán)事件的被指向人如政府、企業(yè)或個(gè)人若無法對(duì)侵權(quán)指控作出積極回應(yīng)與應(yīng)對(duì)措施，大眾的悲憤、煽情、戲謔等非理性情緒會(huì)不斷的堆積擴(kuò)散，負(fù)面情緒的長期積累最終會(huì)給網(wǎng)絡(luò)輿論的正面引導(dǎo)與治理帶來困難，也不利于維權(quán)事件的解決。在“侵權(quán)主體”的消極應(yīng)對(duì)下，網(wǎng)民往往會(huì)憑借豐富的想象力作出一系列非客觀性、非合理性的推測，并在點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論中肆意宣泄個(gè)人非理性情緒和主觀情感，引起大眾恐慌。本文案例中，反應(yīng)態(tài)度屬于消極應(yīng)對(duì)的占比58%，大于積極應(yīng)對(duì)，前者賦值為1，后者賦值為0。

2.結(jié)果變量：依托情感動(dòng)員進(jìn)行維權(quán)的正傳播效應(yīng)較高

本研究將微博維權(quán)事件的傳播效應(yīng)作為結(jié)果變量，正效應(yīng)與負(fù)效應(yīng)分別包括兩個(gè)層面。正效應(yīng)包括兩個(gè)層面：維權(quán)者的利益訴求得到回應(yīng)、解決或相應(yīng)賠償；對(duì)社會(huì)的制度、相關(guān)法律的發(fā)展與完善和社會(huì)正能量傳播等起到正向推動(dòng)作用。負(fù)效應(yīng)包括兩個(gè)層面：維權(quán)內(nèi)容真實(shí)性不可靠，維權(quán)事件出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，被反維權(quán)，對(duì)其他公民造成人身傷害，刻板化某類人群等；維權(quán)事件后續(xù)被曝出仍未得到解決，或問題再次發(fā)生，均為負(fù)效應(yīng)。從所選案例的傳播效應(yīng)來看，在網(wǎng)絡(luò)維權(quán)事件中通過情感達(dá)到動(dòng)員目的，形成輿論確實(shí)成為大眾維權(quán)的一種有效手段，但也要對(duì)維權(quán)主體對(duì)情感資源的不當(dāng)利用作出反思，使情感動(dòng)員在微博維權(quán)事件發(fā)揮正向作用。本文案例中，傳播效應(yīng)屬于正效應(yīng)的占比83%，大于負(fù)效應(yīng)，前者賦值為1，后者賦值為0。

(三)構(gòu)建真值表

真值表是通過二分制“考察結(jié)果現(xiàn)象發(fā)生或不發(fā)生時(shí)多種條件的具體狀態(tài)，進(jìn)而得出這些組合條件是如何導(dǎo)致，以及在多大程度上決定了結(jié)果現(xiàn)象的發(fā)生或不發(fā)生”。[18]本研究選取了事件類型(TYPE)、維權(quán)主體(BODY)、維權(quán)內(nèi)容(CONTENT)、圍觀網(wǎng)民(EMOTION)和反應(yīng)態(tài)度(ATTITUDE)為條件變量，傳播效應(yīng)(OUTCOME)作為結(jié)果變量，建立的真值表如表3所示：

表3 真值表

三、結(jié)果分析

(一)條件變量的必要性分析

為了回答問題Q1：哪些條件因素中的情感動(dòng)因促使絕大部分維權(quán)事件在微博平臺(tái)上進(jìn)行廣泛傳播、發(fā)酵和引起大眾關(guān)注？最關(guān)鍵的核心因素是什么？本文通過運(yùn)用fsQCA3.0軟件對(duì)條件變量的一致性與必要性進(jìn)行檢測，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在定性比較分析中，一致性指標(biāo)測量條件變量X對(duì)結(jié)果變量Y的一致性，當(dāng)一致性大于0.8時(shí)，則條件變量為結(jié)果變量的充分條件；當(dāng)一致性大于0.9時(shí)，則條件變量為結(jié)果變量的必要條件。

由表4可以看到，5個(gè)變量中圍觀網(wǎng)民的一致性程度為0.9，其他條件變量的一致性都小于0.8，有且僅有圍觀網(wǎng)民達(dá)到充分且必要條件，這說明圍觀網(wǎng)民的情感態(tài)度在助推網(wǎng)絡(luò)維權(quán)輿情上起主要作用。達(dá)到必要條件的圍觀網(wǎng)民覆蓋率(0.82)也較高，說明圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒或者由圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒與其他變量組成的條件組合能夠解釋82%的案例樣本。此外，維權(quán)主體的覆蓋率(86%)和維權(quán)內(nèi)容的覆蓋率(86%)相對(duì)于事件屬性和反應(yīng)態(tài)度的覆蓋率也更高，說明維權(quán)主體的弱勢群體身份和維權(quán)內(nèi)容的悲情敘事方式，在一定程度上成為影響維權(quán)效應(yīng)的關(guān)鍵因素，其中圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒是最關(guān)鍵的核心要素，以上討論回答了前文提出的第一個(gè)問題。微博維權(quán)事件中情感動(dòng)員機(jī)制如何引導(dǎo)輿論、助推輿論是一個(gè)多因素綜合作用的結(jié)果，并且表4中的數(shù)據(jù)說明，這5個(gè)條件變量都不能單一促成微博維權(quán)事件網(wǎng)絡(luò)輿論的正負(fù)傳播效應(yīng)，因此需要繼續(xù)分析不同條件變量的組合路徑。

表4 條件變量的一致性與覆蓋率

(二)條件組合分析

為了回答問題Q2：這些條件的不同組合運(yùn)用是否會(huì)影響、推動(dòng)微博維權(quán)事件的廣泛傳播與輿論發(fā)酵，以此獲得大眾的關(guān)注，進(jìn)而推動(dòng)維權(quán)事件的解決？有哪些不同的條件組合路徑會(huì)促成維權(quán)事件的解決并帶來社會(huì)正效應(yīng)？本文通過采用TOSMANA軟件對(duì)真值表進(jìn)行布爾運(yùn)算，生成韋恩圖。布爾最小化指“對(duì)一些由于復(fù)雜或繁多因素共同作用而產(chǎn)生的案例結(jié)果，QCA需要不斷簡化各個(gè)復(fù)雜條件組合，排除冗余變量和矛盾組合，找到解釋結(jié)果變量發(fā)生的最典型和最關(guān)鍵的原因組合路徑，建立相關(guān)的解釋模型?！盵19]如圖1所示，矛盾組態(tài) C未出現(xiàn)在韋恩圖中，因此直接進(jìn)行布爾最小化運(yùn)算。

圖1 12個(gè)案例真值表韋恩圖注：0表示負(fù)面?zhèn)鞑バ?yīng)；1表示正面?zhèn)鞑バ?yīng)；R表示未考慮到的情況；C表示矛盾組態(tài)，未出現(xiàn)不予考慮。

1.最小化[1]組態(tài)分析

由圖1可知[1]組態(tài)表達(dá)式，經(jīng)過簡化后的最小化公式為：～TYPE*～BODY*～CONTENT*EMOTION+TYPE*BODY*CONTENT*EMOTION+～TYPE*BODY*CONTENT→OUTCOME，即非人身安全類(～TYPE)、非弱勢群體(～BODY)、非悲情的維權(quán)內(nèi)容(～CONTENT)、憤怒的圍觀網(wǎng)民(AUDIENCE)，或人身安全類(TYPE)、弱勢群體(BODY)、悲情的維權(quán)內(nèi)容(CONTENT)、憤怒的圍觀網(wǎng)民(EMOTION)，或非人身安全類(～TYPE)、弱勢群體(BODY)、悲情的維權(quán)內(nèi)容(EMOTION)，容易引起正面?zhèn)鞑バ?yīng)。

由[1]組態(tài)可知，在非人身安全類的微博維權(quán)事件中，盡管是由非弱勢群體所發(fā)布的非悲情維權(quán)內(nèi)容，但若關(guān)鍵核心條件為該事件能夠引起圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒，就能促成維權(quán)問題得到重視且能夠較快解決，帶來社會(huì)正效應(yīng)。如“鄭愷火鍋店陷抄襲風(fēng)波 吼堂老火鍋微博維權(quán)：請(qǐng)尊重原創(chuàng)”和“周杰倫投資KTV被告300首歌侵權(quán)”等案例，網(wǎng)民對(duì)版權(quán)侵犯類維權(quán)事件持有理性態(tài)度，并未因?yàn)槭菉蕵啡宋锏姆劢z或是受到粉絲群體的攻擊而輕易改變觀點(diǎn)看法。同樣在這類事件中，弱勢群體發(fā)布的悲情維權(quán)內(nèi)容更能引起正面?zhèn)鞑バ?yīng)，如“浴室玻璃門割傷手，自爆還是操作不當(dāng)？”和“周震南父親開發(fā)小區(qū)多處現(xiàn)質(zhì)量問題”等案例，都屬于服務(wù)消費(fèi)類維權(quán)，維權(quán)主體都屬于弱勢群體，更能激起網(wǎng)民的同情和憤怒的情緒。維權(quán)主體所發(fā)布的圖片、文字和視頻在敘事風(fēng)格與內(nèi)容呈現(xiàn)上屬于悲情訴求，“在網(wǎng)絡(luò)情感動(dòng)員中悲情敘事的情感張力成為網(wǎng)民意見匯集與流通的中介”，[20]激起圍觀網(wǎng)民的同情共意，形成情感共同體以達(dá)到維權(quán)目的。

在人身安全類維權(quán)中，由弱勢群體發(fā)布的悲情維權(quán)內(nèi)容更容易觸發(fā)網(wǎng)民的憤怒情緒，但不一定導(dǎo)向正效應(yīng)，這種情況往往出現(xiàn)在反轉(zhuǎn)維權(quán)事件中。如“廣州一母親稱6歲女兒被體罰后哮喘發(fā)作留下嚴(yán)重后遺癥”這一案例中，維權(quán)主體通過發(fā)布大量帶血、病歷的照片迅速在微博上引起熱議，這些圖像引發(fā)大部分網(wǎng)民在不知實(shí)情的情況下大量轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論。面對(duì)圖像文本，網(wǎng)民“對(duì)景象的觀照既不單純地出自知覺或概念的功能，又不單純地出自感覺，而是出自知覺和想象力的自由構(gòu)建”，[21]進(jìn)而引發(fā)負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情的快速發(fā)酵。但該案例中，被維權(quán)對(duì)象學(xué)校和廣州白云警方快速做出反應(yīng)，如廣州白云公安經(jīng)過調(diào)查后發(fā)布警情通報(bào)：“該發(fā)帖人承認(rèn)其女兒因遭體罰吐血、凌晨2時(shí)被老師威脅毆打、送老師6萬元等情節(jié)，系其為擴(kuò)大影響而故意編造的謊言”。[22]隨后，事情馬上出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，最初選擇站在維權(quán)方的網(wǎng)民在大量的事實(shí)證據(jù)面前轉(zhuǎn)向了正義方，這說明被指向人的反應(yīng)態(tài)度與速度在很大程度上決定了微博維權(quán)事件的走向，回應(yīng)態(tài)度誠懇、快速能減少負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)酵。

2.最小化[0]組態(tài)分析

由圖 1 可知[0]組態(tài)表達(dá)式，經(jīng)過簡化后的最小化公式為：TYPE*BODY*～CONTENT*EMOTION*ATTITUDE+TYPE*～BODY*CONTENT*EMOTION*ATTITUDE→outcome,即人身安全類(TYPE)、弱勢群體(BODY)、非悲情的維權(quán)內(nèi)容(～CONTENT)、憤怒的圍觀網(wǎng)民(EMOTION)、消極的反應(yīng)態(tài)度(ATTITUDE)，或人身安全類(TYPE)、非弱勢群體(～BODY)、悲情的維權(quán)內(nèi)容(CONTENT)、憤怒的圍觀網(wǎng)民(AUDIENCE)、消極的反應(yīng)態(tài)度(ATTITUDE)，容易引起負(fù)面?zhèn)鞑バ?yīng)。

由[0]組態(tài)可知，在人身安全類的微博維權(quán)事件中，導(dǎo)致負(fù)面?zhèn)鞑バ?yīng)的存在兩條組合路徑。一是當(dāng)弱勢群體發(fā)布的非悲情的維權(quán)內(nèi)容會(huì)觸發(fā)網(wǎng)民的憤怒情緒，但維權(quán)對(duì)象消極的反應(yīng)態(tài)度會(huì)給輿情發(fā)酵留下充足時(shí)間，導(dǎo)致負(fù)面?zhèn)鞑バ?yīng)的產(chǎn)生。如“羅冠軍與梁穎事件”，在梁穎發(fā)布維權(quán)微博后，羅冠軍姐姐盡管及時(shí)作出了回應(yīng)，但是效度、力度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及當(dāng)事人羅冠軍的正面回應(yīng)，等到羅冠軍形成完整事實(shí)依據(jù)后再進(jìn)行反維權(quán)時(shí)，事情已經(jīng)失控。在該事件最終大反轉(zhuǎn)后，其實(shí)并沒有多少網(wǎng)民去關(guān)注事件的真相，這給當(dāng)事人造成了很大的負(fù)面影響。二是盡管非弱勢維權(quán)主體在訴求內(nèi)容上不以悲情敘事來進(jìn)行維權(quán)，客觀呈現(xiàn)被侵權(quán)的證據(jù)時(shí)，但由于證據(jù)不足、可信度低和其他因素的影響，網(wǎng)民往往存在質(zhì)疑的態(tài)度容易采取不明確的觀望態(tài)度，并隨著時(shí)間的推移和事件被深挖出來的各種背后原因會(huì)降低網(wǎng)民對(duì)事件的關(guān)注，導(dǎo)致傳播負(fù)效應(yīng)。

通過分析可知，維權(quán)事件導(dǎo)向正面?zhèn)鞑バ?yīng)有三個(gè)條件組合路徑，維權(quán)內(nèi)容上的悲情敘事方式更容易激起圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒，無論該事件是否為人身安全類或非人身安全類、維權(quán)內(nèi)容是否由弱勢群體或非弱勢群體發(fā)布，都不會(huì)影響該維權(quán)事件引起圍觀網(wǎng)民的共情心理與情感共鳴，并形成普遍民意“倒逼”被指向人快速處理與解決該事件。情感作為微博維權(quán)事件中的重要資源，始終貫穿在輿論的發(fā)生與擴(kuò)散環(huán)節(jié)，成為維權(quán)主體維護(hù)權(quán)益、搶占輿論制高點(diǎn)的有效手段。結(jié)合所選案例來看，新媒介技術(shù)為弱勢群體、普通民眾拓寬了發(fā)聲渠道，他們通過微博進(jìn)行維權(quán)，通過情感動(dòng)員形成輿論壓力助推維權(quán)事件的解決。此外，引起社會(huì)大眾關(guān)注的維權(quán)事件，其中暴露的現(xiàn)實(shí)問題與網(wǎng)民利益一般都息息相關(guān)，圍觀網(wǎng)民參與到維權(quán)事件中是主動(dòng)參與輿論監(jiān)督，直接或間接推動(dòng)解決社會(huì)問題，有助于社會(huì)和諧穩(wěn)定發(fā)展。

(三)微博維權(quán)事件中的情感動(dòng)員機(jī)制分析

為了回答問題Q3：在微博維權(quán)事件中情感是通過什么機(jī)制來動(dòng)員社會(huì)大眾，引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿論？歷史地看，“情感的表達(dá)是網(wǎng)絡(luò)話語力量的來源，網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生就是一個(gè)情感動(dòng)員的過程。”[23]這種情感動(dòng)員機(jī)制是社會(huì)建構(gòu)的產(chǎn)物，既具有受眾心理的普遍性，也具有個(gè)案事件的特殊性。基于此，本文將微博維權(quán)過程中的事件類型、維權(quán)主體、維權(quán)內(nèi)容、圍觀網(wǎng)民、反應(yīng)態(tài)度等條件因素考慮進(jìn)來，在普遍性維度，微博維權(quán)輿情演變中形成了情感喚起、情感擴(kuò)散和情感爆發(fā)相遞進(jìn)的情感動(dòng)員機(jī)制，最終實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)民的同情與共意。

1.情感喚起：建構(gòu)悲情身份與悲慘情境

在上述案例中，情感動(dòng)員的首要步驟是悲情動(dòng)員，“就是通過悲情泣訴和悲情演繹等方式，來喚醒激發(fā)人們對(duì)事件的同情與關(guān)注?！盵24]維權(quán)主體在訴求內(nèi)容的表達(dá)上以弱者身份為抗?fàn)幬淦?，?gòu)建自己的悲情身份和悲慘情境，以達(dá)到喚醒網(wǎng)民同情共意的目的。首先，維權(quán)主體的弱勢地位喚起了網(wǎng)民的共情心理，個(gè)體網(wǎng)民主動(dòng)通過點(diǎn)贊、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)參與到維權(quán)事件中，網(wǎng)民的觀點(diǎn)、意見與情感匯集到微博這一公共空間，輿情開始顯現(xiàn)。其次，通過具有視覺沖擊力的圖像符號(hào)或者視頻符號(hào)傳遞與表達(dá)情感，直接動(dòng)員網(wǎng)民深度參與事件的討論，引發(fā)網(wǎng)民的持續(xù)關(guān)注。從研究結(jié)果來看，圖文結(jié)合的傳播形式更能吸引社會(huì)大眾的關(guān)注，喚起網(wǎng)民的同情、悲憫和善良情感。這說明訴求內(nèi)容能否喚起情感共鳴并不拘泥于傳播形式，而是受限于內(nèi)容所呈現(xiàn)的悲情身份和悲慘情境。

2.情感擴(kuò)散：引發(fā)群體認(rèn)同與群體情緒

當(dāng)維權(quán)主體在微博上發(fā)布訴求內(nèi)容后，圍觀網(wǎng)民潛存的社會(huì)正義感被激活，并在微博空間里圍繞維權(quán)事件發(fā)表具有個(gè)人情感傾向的觀點(diǎn)與看法，網(wǎng)絡(luò)輿論在微博聚集?！扒楦袉酒馂橛脩艏禾峁┝嘶A(chǔ)，而情緒渲染則起著促使用戶群體結(jié)盟的作用”，[25]微博場域里網(wǎng)民通過在交換意見的信息互動(dòng)中建構(gòu)自己的群體身份認(rèn)同，其中個(gè)體的情緒通過情緒共情、情感感染和社會(huì)認(rèn)同等一系列社會(huì)化過程后，個(gè)體的情感會(huì)擴(kuò)散到群體，群體情感的累積最終推動(dòng)情感動(dòng)員的深化?！霸诰W(wǎng)絡(luò)輿情中，情感擴(kuò)散的效果之強(qiáng)尤以怨恨、憤怒、質(zhì)疑等負(fù)性情感為甚?！盵26]本研究中，圍觀網(wǎng)民的憤怒情緒是使維權(quán)事件導(dǎo)向正傳播效應(yīng)的核心因素，也從側(cè)面印證了情感擴(kuò)散階段憤怒的情緒狀態(tài)，更能引發(fā)群體認(rèn)同和群體情緒，“群體認(rèn)同可以通過作用于群體憤怒從而影響個(gè)體參與集群行為的意愿，群體憤怒可能在群體認(rèn)同對(duì)網(wǎng)絡(luò)集群行為中也起著中介的作用?！盵27]

3.情感爆發(fā)：觸發(fā)共意動(dòng)員與集體行為

在微博維權(quán)事件中，群體情緒累積達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)時(shí)會(huì)促使網(wǎng)民群體情感爆發(fā)，觸發(fā)線上、線下的共意動(dòng)員與集體行為。線上的情感爆發(fā)表現(xiàn)為圍觀網(wǎng)民對(duì)該維權(quán)事件的持續(xù)關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊與評(píng)論等，“情感動(dòng)員對(duì)群體性事件的發(fā)展尤其是線下行動(dòng)也有一定的助燃作用”。[28]新媒介技術(shù)的發(fā)展為網(wǎng)民提供了表達(dá)觀點(diǎn)和情緒的機(jī)會(huì)與權(quán)利，網(wǎng)民通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一維權(quán)事件暴露出的現(xiàn)實(shí)社會(huì)問題發(fā)聲抗?fàn)?，在參與討論網(wǎng)絡(luò)維權(quán)事件中獲得情感認(rèn)同。微博維權(quán)事件中，首次的情感爆發(fā)緣于圍觀網(wǎng)民對(duì)事件本身的同情與憤怒情緒，若維權(quán)事件得不到迅速回應(yīng)與解決處理，又會(huì)引起第二次、第三次甚至更多的情感爆發(fā)，其針對(duì)對(duì)象會(huì)轉(zhuǎn)移到被指向人如“侵權(quán)”當(dāng)事人、政府部門和社交媒體平臺(tái)等，會(huì)導(dǎo)致該維權(quán)事件發(fā)展到更復(fù)雜更嚴(yán)峻的狀態(tài)。因此，政府部門、被指向侵權(quán)對(duì)象和媒體平臺(tái)等反應(yīng)態(tài)度至關(guān)重要，通過積極回應(yīng)網(wǎng)民關(guān)切，推動(dòng)侵權(quán)事件中存在的現(xiàn)實(shí)問題的解決，才能平息維權(quán)事件因情感爆發(fā)而引發(fā)的輿情。

綜上，情感動(dòng)員在微博維權(quán)事件中是一把雙刃劍。一方面，維權(quán)主體運(yùn)用情感化抗?fàn)幨侄尉S權(quán)，拓寬了維權(quán)渠道、降低了維權(quán)成本，民意的參與推動(dòng)了侵權(quán)問題的回應(yīng)與解決，對(duì)社會(huì)的發(fā)展有正面積極作用。另一方面，在后真相時(shí)代，部分維權(quán)主體為滿足個(gè)人不正當(dāng)利益訴求而編纂事實(shí)、顛倒黑白，利用自己的弱勢群體身份在維權(quán)訴求中夸大自己的“悲慘遭遇”，通過煽動(dòng)民意，甚至惡意綁架和利用網(wǎng)民的情緒沖動(dòng)，造成負(fù)面情緒與不實(shí)信息的擴(kuò)散傳播，引發(fā)更多的矛盾與沖突。更有甚者，維權(quán)主體和圍觀網(wǎng)民為達(dá)到目的試圖以網(wǎng)絡(luò)輿論干涉司法公正，嚴(yán)重影響了社會(huì)的和諧與穩(wěn)定。在微博維權(quán)事件中，維權(quán)主體如何科學(xué)合理地進(jìn)行情感動(dòng)員，圍觀網(wǎng)民如何理性地參與微博維權(quán)，被維權(quán)主體如何積極應(yīng)對(duì)微博維權(quán)，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門如何引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的情感動(dòng)能在“正軌”中運(yùn)行，限于篇幅，我們將另文討論。此外，需要進(jìn)一步說明的是，為保證研究結(jié)果的客觀性，本研究挑選的是更具多樣性與豐富性的12個(gè)案例樣本，但還是不能覆蓋到全部的可能情況。在設(shè)置和賦值條件變量和結(jié)果變量上，不可避免地受到了研究者的主觀性和有限性的影響。本文的研究發(fā)現(xiàn)與結(jié)論是基于所選案例和相關(guān)變量推導(dǎo)出的條件構(gòu)型作出的，無法考慮到各個(gè)具體案例的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，因此還不能對(duì)案例一一覆蓋。