突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成機(jī)理研究*
——基于多案例的fsQCA分析

李晚蓮 蔣 化 曾 鋒

(1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理與法學(xué)學(xué)院 長(zhǎng)沙 410128;2.中共廣東省委黨校應(yīng)急管理教研部 廣州 510053)

突發(fā)公共事件由于其突發(fā)性和強(qiáng)破壞力，往往會(huì)引發(fā)復(fù)雜且變幻莫測(cè)的網(wǎng)絡(luò)輿情。突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)一定程度上是對(duì)事件真相的還原，起著事實(shí)糾偏的作用。但高強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)容易帶動(dòng)公眾情緒的極性變化，易誘發(fā)公眾的非理性情緒，因此需警惕具有顯著危害性群體輿情的形成。同時(shí)，政府作為突發(fā)公共事件處置的重要主體，高強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)有時(shí)會(huì)直接影響公眾對(duì)政府的公信力評(píng)價(jià)和公眾的社會(huì)信任感知。研究突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成機(jī)理，有助于幫助政府理清突發(fā)公共事件高強(qiáng)度和低強(qiáng)度反轉(zhuǎn)的成因及兩者生成之間的差異，從而對(duì)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度有整體把控，最大程度減少網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)帶來的損害，提升政府的輿情引導(dǎo)能力。

1 研究基礎(chǔ)與問題提出

目前對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的研究，主要集中在：一是對(duì)于反轉(zhuǎn)成因及其影響因素的研究。從事件本身因素來看，有學(xué)者認(rèn)為相互沖突的新聞，消息的傳播影響了團(tuán)體的意見[1]，也有學(xué)者認(rèn)為事件性質(zhì)、報(bào)道傾向、報(bào)道形式、首發(fā)平臺(tái),以及事件與網(wǎng)民相關(guān)度等因素會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)過程[2]。從外部環(huán)境因素來看，公眾慣性思維、信息碎片化、平臺(tái)為博取流量虛構(gòu)新聞導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)[3]。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)因素的研究是對(duì)輿情反轉(zhuǎn)的初步認(rèn)知；二是有關(guān)輿情反轉(zhuǎn)的過程機(jī)理研究。例如Jiang等基于流行性傳播構(gòu)建了兩階段的SPNR模型來分析輿情反轉(zhuǎn)過程[4]。張曉鵬將網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)分為暗流期、沸點(diǎn)期、波動(dòng)期、消融期四個(gè)階段[5]。將輿情反轉(zhuǎn)過程細(xì)分有利于在輿情各個(gè)階段掌握其特點(diǎn)從而采取針對(duì)性措施；三是對(duì)于輿情反轉(zhuǎn)的預(yù)測(cè)研究，有學(xué)者構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)G - GERT網(wǎng)絡(luò)模型,通過多指標(biāo)識(shí)別預(yù)測(cè)出輿情反轉(zhuǎn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)[6]，王楠等人設(shè)計(jì)并改進(jìn)了SMOTE算法，建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí)的輿情逆轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)模型[7]，夏一雪等構(gòu)建了基于微分方程的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)機(jī)制模型[8]。反轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)模型一定程度上能夠預(yù)測(cè)輿情反轉(zhuǎn)的發(fā)生，在反轉(zhuǎn)發(fā)生之前采取預(yù)防措施以減少反轉(zhuǎn)帶來的損害。還有學(xué)者將定性與定量相結(jié)合，采用定性比較分析(QCA)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)現(xiàn)象進(jìn)行研究，主要是探究反轉(zhuǎn)新聞的發(fā)生機(jī)制[9]、反轉(zhuǎn)新聞的輿論生成機(jī)制[10]或反轉(zhuǎn)成功與否的組合路徑[11]。

由上述分析可知，在研究?jī)?nèi)容上，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的影響因素、反轉(zhuǎn)輿情演變已經(jīng)取得一定研究進(jìn)展，但是鮮有對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的研究、各種影響因素之間對(duì)于反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成的影響差異和路徑的研究成果。在方法選擇上，多以觀點(diǎn)陳述或單案例的定性研究，亦或以輿情反轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建輔以案例仿真的定量研究為主，以網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)機(jī)理為研究?jī)?nèi)容的定性與定量相結(jié)合方法大多是基于輿情反轉(zhuǎn)的發(fā)生或不發(fā)生，少有對(duì)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度高低的評(píng)價(jià)。在研究目的上，對(duì)于輿情反轉(zhuǎn)的研究集中在減少這一現(xiàn)象的發(fā)生，但是輿情反轉(zhuǎn)很多時(shí)候是對(duì)真相的澄清，應(yīng)用辯證的眼光去看待，避免過強(qiáng)的反轉(zhuǎn)引起負(fù)面影響。事實(shí)上，近年來發(fā)生的突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，部分事件的反轉(zhuǎn)強(qiáng)度較大，輿情熱度呈指數(shù)式上升甚至在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生多個(gè)輿情高峰，網(wǎng)民情緒在反轉(zhuǎn)前后波動(dòng)較大。而部分事件的輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度相對(duì)較小，輿情熱度變化比較平緩，網(wǎng)民的情緒波動(dòng)較小，這些不同反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的輿情因何產(chǎn)生又如何產(chǎn)生？探究構(gòu)建突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度影響因素測(cè)度的指標(biāo)體系,進(jìn)行關(guān)鍵影響因素的識(shí)別和生成機(jī)理研究，提出在突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的首發(fā)階段、發(fā)酵階段、反轉(zhuǎn)階段能夠采取的適當(dāng)治理措施，為進(jìn)一步完善突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情治理研究提供理論參考。

2 研究方法與設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

模糊集定性比較分析是基于布爾代數(shù)，將定量與定性相結(jié)合，可解決復(fù)雜因果關(guān)系中整體視角的多種合理組態(tài)的研究方法[12]。較為常見的有清晰集、模糊集、多值集3種操作方法，目前清晰集和模糊集運(yùn)用得比較廣泛。從組態(tài)視角分析突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度是如何生成的，收集15個(gè)突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)案例，結(jié)合現(xiàn)有研究觀點(diǎn)，選取7個(gè)具有代表性的前因變量，研究突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成的組態(tài)和路徑。

2.2 變量選取

PPRR理論是危機(jī)管理應(yīng)用比較廣的理論，該理論將危機(jī)管理分為危機(jī)前預(yù)防(prevention)、危機(jī)前準(zhǔn)備(preparation)、危機(jī)爆發(fā)反應(yīng)(response)和危機(jī)結(jié)束恢復(fù)(recover)4個(gè)階段[13]。網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的發(fā)展也相應(yīng)經(jīng)歷以下四個(gè)階段：首發(fā)階段、發(fā)酵階段、反轉(zhuǎn)階段與平息階段[14]。本研究將圍繞首發(fā)階段預(yù)防、發(fā)酵階段準(zhǔn)備和反轉(zhuǎn)階段反應(yīng)來進(jìn)行分析。同時(shí)，近年來社會(huì)燃燒理論被廣泛應(yīng)用于輿情傳播研究中[15]，如彭國超將“社會(huì)燃燒理論”運(yùn)用于輿情反轉(zhuǎn)研究[16]。社會(huì)燃燒理論是我國學(xué)者牛文元院士在研究社會(huì)危機(jī)中所提出的社會(huì)物理學(xué)理論。他認(rèn)為自然界中的燃燒現(xiàn)象，既有物理過程也有化學(xué)過程，燃燒需要具備的3個(gè)基本條件，也就是燃燒物質(zhì)、助燃劑、點(diǎn)火溫度(導(dǎo)火索)缺一不可。網(wǎng)絡(luò)輿情的反轉(zhuǎn)可以看作是一次“物理燃燒”過程，而反轉(zhuǎn)強(qiáng)度則是燃燒物質(zhì)、點(diǎn)火溫度、助燃劑所促成的火勢(shì)大小現(xiàn)象。結(jié)合燃燒理論與PPRR理論，本研究認(rèn)為首發(fā)階段為輿情反轉(zhuǎn)埋下種子，其中事件熱度和首發(fā)平臺(tái)為燃燒物質(zhì)，為輿情反轉(zhuǎn)奠定基礎(chǔ)；政府干預(yù)、網(wǎng)媒報(bào)道量、公眾關(guān)注度為助燃劑，發(fā)酵階段涉及到政府、媒體、網(wǎng)民三方利益主體，他們之間交互行動(dòng)的熱烈程度為輿情反轉(zhuǎn)儲(chǔ)備蓄力；反轉(zhuǎn)階段中反轉(zhuǎn)時(shí)差、反轉(zhuǎn)歸因?yàn)辄c(diǎn)火溫度，直接觸發(fā)輿情反轉(zhuǎn)并影響反轉(zhuǎn)輿情峰值的高低。燃燒物質(zhì)、助燃劑和點(diǎn)火溫度三者之間的相互作用共同決定了反轉(zhuǎn)強(qiáng)度大小，由此構(gòu)建了突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的影響因素分析框架，如圖1所示。

圖1 突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度分析框架

2.2.1條件變量選取

a.事件熱度。事件熱度作為衡量突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的重要指標(biāo),其高漲程度隨著事件發(fā)展態(tài)勢(shì)的演變而變化,反映輿情系統(tǒng)內(nèi)部各構(gòu)成要素間的協(xié)調(diào)與平衡[17]，事件的熱度越高，輿論場(chǎng)的占比越高，公眾、政府、媒體的關(guān)注度就越高，輿情高強(qiáng)度反轉(zhuǎn)的可能性越大。本研究選取“知微事見”中的事件影響力指數(shù)(將事件在自媒體和網(wǎng)絡(luò)媒體中的累積傳播效應(yīng)相加，歸一化為0～100之間的指數(shù))來衡量事件熱度[18]，采用四分均值錨點(diǎn)法分別賦值為0、0.33、0.67、1。

b.首發(fā)平臺(tái)。首發(fā)平臺(tái)為信源的第一發(fā)布平臺(tái)，分為權(quán)威平臺(tái)和非權(quán)威平臺(tái)，權(quán)威平臺(tái)主要是政府官方媒體及主流權(quán)威媒體平臺(tái)，擁有更加專業(yè)化的能力，而非權(quán)威平臺(tái)主要是網(wǎng)絡(luò)媒體和自媒體平臺(tái)，在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和社交平臺(tái)受眾不斷增長(zhǎng)的背景下，非權(quán)威平臺(tái)新聞的自由發(fā)布增加了信息的不確定性[19]。在信息快速傳播的時(shí)代，信源核查和媒體轉(zhuǎn)載具有隨意性，部分媒體為搶占首發(fā)、獲得“流量”，有可能在信源還未核查清楚的情況下便發(fā)布新聞報(bào)道，“把關(guān)人”的缺失為輿情反轉(zhuǎn)提供了契機(jī)，重視新聞速度忽視新聞質(zhì)量，為輿情反轉(zhuǎn)埋下了隱患。首發(fā)平臺(tái)權(quán)威性差異會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的反轉(zhuǎn)強(qiáng)度形成較大影響。因此本研究將事件的首發(fā)平臺(tái)為非權(quán)威主體賦值為1，為權(quán)威主體賦值為0。

c.政府干預(yù)。政府是突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情治理的主導(dǎo)力量和關(guān)鍵角色。Tinggui Chen等認(rèn)為外部干預(yù)信息的強(qiáng)度影響輿情逆轉(zhuǎn)的方向和程度[20]。政府作為突發(fā)公共事件信息披露的關(guān)鍵主體，政府對(duì)于事件的信息披露會(huì)直接影響與信息接收者的交互程度,因此政府需要維持公眾的持續(xù)關(guān)注并有效滿足公眾的信息需求,進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)輿論走向及事件信息傳播的方向[21]。在反轉(zhuǎn)過程中，政府是否直接參與突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)過程也會(huì)影響輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度，公眾對(duì)官方信息的信任度相較于其他傳播渠道更高。政府直接參與事件反轉(zhuǎn)調(diào)查和真相公布，往往會(huì)帶來更強(qiáng)烈的沖擊感，更加地直擊人心，引起高強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)。如若事件反轉(zhuǎn)信息經(jīng)由除政府等權(quán)威平臺(tái)之外的非權(quán)威主體發(fā)布，信息的可信度會(huì)遭受到公眾的質(zhì)疑，對(duì)反轉(zhuǎn)事實(shí)的接受意愿較低，反轉(zhuǎn)強(qiáng)度相對(duì)較弱。因此本研究將政府直接參與事件反轉(zhuǎn)賦值為1，政府未直接參與事件反轉(zhuǎn)賦值為0。

d.網(wǎng)媒報(bào)道量。網(wǎng)媒報(bào)道量指網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)事件的追蹤報(bào)道總量，網(wǎng)絡(luò)媒體通過對(duì)突發(fā)公共事件的報(bào)道，提升了網(wǎng)民和政府的關(guān)注度，是網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的催化劑[22]。現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展大幅提升了媒體參與意愿，媒體行為是重要的議程設(shè)置源和輿情信息源，新聞報(bào)道量、媒體參與量是推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的重要?jiǎng)恿23]。因此網(wǎng)絡(luò)媒體的參與度越高，事件的社會(huì)輻射面越廣，網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度越高。本研究采用知微事件中的重要渠道的報(bào)道數(shù)量來衡量網(wǎng)媒報(bào)道量，采用四分均值錨點(diǎn)法分別賦值0、0.33、0.67、1。

e.公眾關(guān)注度。突發(fā)公共事件的頻繁發(fā)生促使公民波及自身風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和焦慮感的形成[24]。公眾的積極參與促使信息的快速傳播和充分聚合，公眾參與度高不僅能促進(jìn)信息傳播效果,甚至能影響政府決策[25]。如果事件持續(xù)得到公眾的廣泛關(guān)注，可以更快揭曉真相[19]。大量網(wǎng)民的圍觀容易形成強(qiáng)大的輿論場(chǎng)，倒逼真相推出進(jìn)程，這時(shí)如若真相與公民的初始意見大相徑庭易引起高強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)。輿情傳播速度越快表明網(wǎng)民的參與意愿愈加強(qiáng)烈。因此本研究選取知微事見中事件持續(xù)期間的傳播速度來衡量公眾關(guān)注度這一變量，采用四分均值錨點(diǎn)法分別賦值為0、0.33、0.67、1。

f.反轉(zhuǎn)時(shí)差。突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的核心特征在于事件的戲劇性轉(zhuǎn)變，反轉(zhuǎn)時(shí)差越小，越能反映其“戲劇張力”與反轉(zhuǎn)強(qiáng)度[9]。事件反轉(zhuǎn)時(shí)差指事件初始信息發(fā)布與反轉(zhuǎn)信息發(fā)布之間的時(shí)間差，受事件特殊性影響，各事件的反轉(zhuǎn)時(shí)差長(zhǎng)短不一，有在長(zhǎng)達(dá)一年以上發(fā)生反轉(zhuǎn)的，有在事件發(fā)生一小時(shí)內(nèi)就發(fā)生反轉(zhuǎn)的。事件的反轉(zhuǎn)時(shí)差影響公眾的關(guān)注度、討論度和輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度，一方面，事件在越短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行反轉(zhuǎn)，群眾的意見愈加趨于快速聚合，與初始意見造成的強(qiáng)烈反差導(dǎo)致大幅度的輿情反轉(zhuǎn)。另一方面，公眾對(duì)事件的記憶力和熱情度有限，反轉(zhuǎn)信息發(fā)布得越晚，公眾的視線可能會(huì)被其他信息所覆蓋，當(dāng)事件反轉(zhuǎn)信息發(fā)布之后，公眾的聲量或會(huì)出現(xiàn)明顯降低。本研究認(rèn)為反轉(zhuǎn)時(shí)差越短，更容易引發(fā)突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情的高強(qiáng)度反轉(zhuǎn)。以7天為界，反轉(zhuǎn)時(shí)差大于7天賦值為0，反轉(zhuǎn)時(shí)差小于等于7天賦值為1[26]。

g.反轉(zhuǎn)歸因。反轉(zhuǎn)歸因即突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的直接誘因，有學(xué)者提出輿情發(fā)生反轉(zhuǎn)的情況有兩種，一種是事實(shí)得到澄清的真相解構(gòu)型，另一種是惡意編造散布虛假信息，最后真相被迫挖出而導(dǎo)致的輿情反轉(zhuǎn)。黃遠(yuǎn)等根據(jù)信源虛假、以偏概全、主觀臆想、意見碰撞四種反轉(zhuǎn)原因?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)事件分為單中心反轉(zhuǎn)、雙中心反轉(zhuǎn)、螺旋式反轉(zhuǎn)、次生輿情反轉(zhuǎn)四種類型[27]，不同的反轉(zhuǎn)成因?qū)е碌妮浨榉崔D(zhuǎn)強(qiáng)度和反轉(zhuǎn)效果不同。往往蓄意散布不實(shí)消息或報(bào)道失實(shí)會(huì)讓公眾有被戲謔的感覺，引發(fā)高負(fù)面情緒值，從而導(dǎo)致更高強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)。主觀臆想或意見碰撞是公眾由于主觀臆斷或冠以事件當(dāng)事人“標(biāo)簽化”先入為主，最后被事件真相“打臉”而引起的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)；或在進(jìn)行意見碰撞的過程中，一方意見倒向另一方引發(fā)的輿情反轉(zhuǎn)。在反轉(zhuǎn)后公眾自覺有失偏頗從而引發(fā)對(duì)事件更深層次的思考。因此本研究將反轉(zhuǎn)成因?yàn)樾钜獠邉?、?bào)道失實(shí)賦值為1，反轉(zhuǎn)成因?yàn)橹饔^臆測(cè)、意見碰撞賦值為0，條件變量賦值規(guī)則如表1所示。

表1 變量賦值表

2.2.2結(jié)果變量選取

本研究選取了3個(gè)指標(biāo)來衡量突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度，分別為輿情熱度差、反轉(zhuǎn)次數(shù)、公眾情緒變化差異。輿情熱度差代表首發(fā)輿情熱度值與反轉(zhuǎn)輿情熱度值之間的差值，差值越大，代表輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度越大。反轉(zhuǎn)次數(shù)代表在輿情演變過程中由于事件演變曲折引發(fā)的多次網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)，輿情反轉(zhuǎn)次數(shù)越多代表輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度越大，輿情波動(dòng)得越劇烈。公眾情緒變化差異是指網(wǎng)民情緒在反轉(zhuǎn)前后的轉(zhuǎn)變，反轉(zhuǎn)信息發(fā)布之后易引起大規(guī)模的群體性不滿和憤怒情感，公眾的負(fù)面情緒占比越大，輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度越大。

本文擬采用層次分析法來確定衡量網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)指標(biāo)的權(quán)重，主要步驟如下：

a.建立層次結(jié)構(gòu)模型。層次結(jié)構(gòu)模型主要是通過確定研究的總節(jié)點(diǎn)，然后根據(jù)總節(jié)點(diǎn)分析出與其相聯(lián)系的支節(jié)點(diǎn)從而確定影響總節(jié)點(diǎn)的因素，構(gòu)建出層次分明的模型，如圖所示：選取輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度指數(shù)(A1)為決策目標(biāo)，輿情熱度差(B1)、情緒變化(B2)、反轉(zhuǎn)次數(shù)(B3)為中間層要素，15個(gè)案例為15個(gè)備選方案。

b.構(gòu)造判斷矩陣。本研究采用由薩蒂教授提出的1～9分等級(jí)標(biāo)度法，對(duì)同一層次的各個(gè)指標(biāo)按照1、3、5、7、9分進(jìn)行兩兩打分。學(xué)者將案例進(jìn)行兩兩比較選出保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性，本研究邀請(qǐng)到突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情、危機(jī)管理方向的學(xué)者10名，其中包括4位專家教授、6位博士。

c.計(jì)算重要性排序。根據(jù)判斷矩陣，求出最大特征根對(duì)應(yīng)的特征向量w，即：

Pw=λmaxTW

(1)

所求的特征向量經(jīng)歸一化就是各評(píng)價(jià)因素的重要性排序，即權(quán)重分配。

d.一致性檢驗(yàn)。為初步判斷權(quán)重分配的合理性，還需對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)公式如下：

(2)

式中，CR為判斷矩陣的隨機(jī)一致性比率；CI為判斷矩陣的一般一致性指標(biāo)，它由以下式子得出：

(3)

RI為判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，1～9階的判斷矩陣RI值參見表2：

表2 RI值表

當(dāng)判斷矩陣P的CR<0.1時(shí)，或CI=0時(shí)，認(rèn)為P具有滿意的一致性，否則需調(diào)整P中的相關(guān)元素，來使其具有一致性。

e.指標(biāo)權(quán)重的確定。根據(jù)指標(biāo)對(duì)15個(gè)案例進(jìn)行兩兩比較進(jìn)行打分，得出每個(gè)案例的權(quán)重，3個(gè)指標(biāo)的一致性結(jié)果均小于0.1，滿足研究所需。將權(quán)重排序得到下方的權(quán)重表，如表3所示，得到的輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度指數(shù)層次結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。

表3 案例信息表

圖2 輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度指數(shù)層次結(jié)構(gòu)模型

2.2.3案例來源

本研究所采用的案例均來自于觀察網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、蟻坊軟件等門戶網(wǎng)站上2015—2020的年度反轉(zhuǎn)新聞事件匯總版塊。選取了共15件符合突發(fā)公共事件標(biāo)準(zhǔn)(如事故災(zāi)難事件、社會(huì)安全事件、公共衛(wèi)生事件、自然災(zāi)害事件)的輿情反轉(zhuǎn)案例形成本次研究的案例庫。案例信息表如表3所示。

2.2.4數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

模糊集定性比較分析在數(shù)據(jù)分析前需進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，即設(shè)定3個(gè)定性的錨點(diǎn)，包括完全隸屬點(diǎn)，交叉點(diǎn)和完全不隸屬點(diǎn)，將所有案例數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換至 0～1 之間，以判定賦值后案例的取向。按照以往研究的經(jīng)驗(yàn)，完全隸屬點(diǎn)，完全不隸屬點(diǎn)取自樣本數(shù)據(jù)的上下四分位點(diǎn)[28]，事件熱度、網(wǎng)媒報(bào)道量、公眾關(guān)注度采用四分均值錨點(diǎn)法，利用均值錨點(diǎn)將變量分成了四部分[18]。大于完全隸屬的數(shù)值賦值為1，完全隸屬-交叉點(diǎn)之間的數(shù)值賦值為0.67，交叉點(diǎn)-完全不隸屬之間的數(shù)值賦值為0.33，小于完全不隸屬的數(shù)值賦值為0。需要特殊解釋的是輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度采取的是中位數(shù)錨點(diǎn)法，大于交叉點(diǎn)的數(shù)值賦值為1，小于交叉點(diǎn)的數(shù)值賦值為0。數(shù)據(jù)校準(zhǔn)規(guī)則如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)規(guī)則

3 數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

3.1 單因素必要性分析

本研究在進(jìn)行組態(tài)分析前對(duì)影響網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的條件變量進(jìn)行必要性檢驗(yàn)，一致性(consistency)和覆蓋率(coverage)是定性比較分析中的兩項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。單變量的一致性高于0.9，可以認(rèn)為此條件變量是促進(jìn)結(jié)果變量產(chǎn)生的必要條件。一致性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，一致性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示“首發(fā)平臺(tái)”的一致性為1.0，為“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”的必要條件，換言之，當(dāng)突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情首發(fā)于非權(quán)威平臺(tái)，更容易發(fā)生高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)。其他條件變量一致性都小于0.9，皆不足以對(duì)“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”或“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”進(jìn)行完全解釋，同時(shí)也驗(yàn)證了輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成的多維特性。基于此，本研究將從組態(tài)視角對(duì)結(jié)果變量的多維度并發(fā)因果關(guān)系進(jìn)行解讀。

表5 一致性檢驗(yàn)結(jié)果表

3.2 條件組態(tài)分析

本研究以輿情反轉(zhuǎn)周期為切入點(diǎn)，指出不同時(shí)期各條件變量將共同作用于輿情反轉(zhuǎn)過程，進(jìn)而影響輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成。相較于一般回歸分析，定性比較分析設(shè)定導(dǎo)致不同結(jié)果產(chǎn)生的路徑并非線性關(guān)系，即不能由“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”的組態(tài)結(jié)果反推“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”組態(tài)結(jié)果，故本研究分別將其作為結(jié)果變量導(dǎo)入FS/QCA軟件進(jìn)行分析。FS/QCA軟件的標(biāo)準(zhǔn)化分析呈現(xiàn)出3種導(dǎo)致結(jié)果變量發(fā)生的解，即復(fù)雜解、中間解和簡(jiǎn)單解，其中復(fù)雜解拒絕“邏輯余項(xiàng)”，組合路徑較多，簡(jiǎn)單解接受“邏輯余項(xiàng)”，組合路徑較為簡(jiǎn)單，中間解考慮接受有意義的“邏輯余項(xiàng)”，組合路徑剛好介于兩者之間，分析結(jié)論的客觀性較強(qiáng)，是大多數(shù)研究者的選擇。故本文選擇以中間解對(duì)變量的組態(tài)路徑進(jìn)行討論。

a.結(jié)果變量=高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)。

將“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”視作結(jié)果變量共顯示5條組態(tài)路徑，組態(tài)結(jié)果如表6所示。總覆蓋率達(dá)0.6263，說明這5條路徑能夠覆蓋62%以上的案例，總一致性為0.9382，高于0.8的可接受閾值。路徑2的原始覆蓋率最高達(dá)0.2500，說明此路徑具有25%的解釋力。同時(shí)該路徑以最理想的條件變量鏈?zhǔn)浇M合作用于“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”?？傮w來看，可以分為以下3類。

累積蓄力型：對(duì)應(yīng)路徑1和路徑3，該類路徑以“首發(fā)平臺(tái)”“～反轉(zhuǎn)時(shí)差”和“反轉(zhuǎn)成因”的組合形式為核心變量。典型案例有鮑毓明性侵養(yǎng)女事件、英國集裝箱藏尸事件。該類型路徑表明，在事件信息首發(fā)于非權(quán)威平臺(tái)，輿情積累時(shí)間長(zhǎng)，存在被動(dòng)“歸因”情感與其他因素組合情景下，易導(dǎo)致高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)。該類型案例在反轉(zhuǎn)生成前存在著明顯的輿情蓄力狀態(tài)，雖反轉(zhuǎn)時(shí)差較長(zhǎng)，但是公眾關(guān)注度并未減弱，在真相推出之后，公眾自覺情感被消費(fèi)，引發(fā)了高情緒落差值，造成網(wǎng)絡(luò)輿情的高強(qiáng)度反轉(zhuǎn)。

高溫沖擊型：對(duì)應(yīng)路徑2，該類路徑以“公民關(guān)注度”和“反轉(zhuǎn)成因”組合形式為核心變量。對(duì)應(yīng)的案例有重慶公交車墜江事件、杭州女子離奇失蹤事件。該類型路徑指明高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)以高“關(guān)注”為前提，以被動(dòng)“歸因”為導(dǎo)向，與其他因素組合形成。此類事件事發(fā)初始便達(dá)到較高的輿情溫度，引發(fā)公眾的大量關(guān)注和討論，然而“出乎意料”的事件真相給公眾帶來強(qiáng)烈沖擊感，造成公眾情緒極化，在原有的高輿情熱度基礎(chǔ)上，公眾的聲量再次拔高，從而引發(fā)高強(qiáng)度的輿情反轉(zhuǎn)。

官方缺位型：對(duì)應(yīng)路徑4和路徑5，該類路徑以“～政府干預(yù)”和“反轉(zhuǎn)時(shí)差”組合形式為核心變量。對(duì)應(yīng)的案例為榆林產(chǎn)婦跳樓事件。該類型路徑表現(xiàn)為，在政府未直接參與反轉(zhuǎn)過程和反轉(zhuǎn)真相的公布，反轉(zhuǎn)時(shí)差短的情況下，真相不易全盤托出，事件發(fā)展跌宕起伏，短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生多個(gè)輿情高峰。在突發(fā)公共事件中，官方主體的缺位容易導(dǎo)致媒體和網(wǎng)民兩個(gè)角色占領(lǐng)輿論制高點(diǎn)，引發(fā)高強(qiáng)度的多次輿情反轉(zhuǎn)。

表6 高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)組態(tài)結(jié)果

b.結(jié)果變量=低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)。

將“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”視作結(jié)果變量共顯示5條組態(tài)路徑，組態(tài)結(jié)果如表7所示?？偢采w率達(dá)0.6686，說明5條路徑的解釋力高達(dá)66%，總一致性為1，同樣高于0.8的可接受閾值?？傮w來看，可以分為以下兩類：

表7 低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)組態(tài)結(jié)果

標(biāo)簽弱化型：對(duì)應(yīng)路徑6、路徑9和路徑10，該類型以“政府干預(yù)”和“～反轉(zhuǎn)成因”為核心變量，對(duì)應(yīng)的案例有無錫高架橋側(cè)翻事件、貨拉拉女乘客跳車墜亡事件、貴州安順公交車墜湖事件。該類型路徑指明反轉(zhuǎn)歸因于主觀臆想和對(duì)事件的“標(biāo)簽化”，政府直接參與反轉(zhuǎn)過程和反轉(zhuǎn)真相的公布。該類型路徑主要指事發(fā)時(shí)公眾會(huì)根據(jù)現(xiàn)有的一些碎片化信息或以往的固有標(biāo)簽，對(duì)事件先入為主發(fā)表定論，當(dāng)政府主體直接干預(yù)事件的調(diào)查和反轉(zhuǎn)信息的公布時(shí)，公眾之前所主觀臆想的“真相”被直接推翻，公眾自覺有失偏頗，不再延續(xù)之前的看法，對(duì)事件和當(dāng)事人的標(biāo)簽弱化，從而導(dǎo)致輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度較低。

低溫平緩型：對(duì)應(yīng)路徑7和路徑8,該路徑以“～事件熱度”和“～反轉(zhuǎn)時(shí)差”為核心變量。分別對(duì)應(yīng)的僵尸肉事件和瀏陽碧溪花炮廠爆炸事件。該類型組合路徑表明，低熱度事件在經(jīng)歷較長(zhǎng)的輿情發(fā)酵后，與其他因素組合，反轉(zhuǎn)真相沖擊感較平緩的情況下容易導(dǎo)致低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)。該類事件的輿情熱度在事發(fā)初始呈低溫狀態(tài)，在經(jīng)過較長(zhǎng)的反轉(zhuǎn)時(shí)差之后，真相給公眾帶來的沖擊感較弱，輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度相對(duì)較低。值得注意的是，該類型并未發(fā)現(xiàn)單一變量出現(xiàn)以核心變量存在。事實(shí)上，定性比較方法的出發(fā)點(diǎn)和解釋重點(diǎn)是“構(gòu)型”，核心條件僅是說明因果關(guān)系強(qiáng)于邊緣條件，即使類型組合不存在核心條件，該類型組合路徑也是導(dǎo)致低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)發(fā)生的充分條件。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

借鑒相關(guān)研究成果,通過調(diào)整數(shù)據(jù)校準(zhǔn)分位點(diǎn),進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。主要是將均值錨點(diǎn)四分法，調(diào)整為“完全不隸屬”(0.05)、“完全隸屬”(0.95),其它步驟保持不變。通過進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)組態(tài)路徑和核心條件并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，說明本研究結(jié)論具備一定的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

為探究突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成的條件組態(tài)，本研究以近幾年多起典型的突發(fā)公共網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)事件為樣本，通過選取網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)3個(gè)階段中的7個(gè)條件變量，采取定性比較分析方法，對(duì)導(dǎo)致“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”和“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”的多元路徑進(jìn)行探討，得出如下結(jié)論。

第一，網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成是一個(gè)多元共生互動(dòng)的過程。從研究結(jié)果來看，輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度大小更傾向于是多元組態(tài)影響的結(jié)果，在單變量必要性檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)除“首發(fā)平臺(tái)”變量能單獨(dú)致使“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”，其他變量都無法單獨(dú)影響“輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度”。每一個(gè)單一要素對(duì)結(jié)果的影響路徑都會(huì)受到其他要素的影響?？梢?，在后真相時(shí)代，社會(huì)結(jié)構(gòu)性矛盾之間的多元組態(tài)鏈?zhǔn)疥P(guān)系已然成為突發(fā)公共事件發(fā)生后網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)及其強(qiáng)度變化的導(dǎo)火索。

第二，輿情累積、真相反差、官方缺位容易促成突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的增大，而標(biāo)簽弱化和真相弱沖擊會(huì)使輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度降低。分析核心條件結(jié)果，各個(gè)要素之間通過相互交疊、互動(dòng)而形成不同的組合路徑。研究結(jié)果顯示輿情反轉(zhuǎn)高低強(qiáng)度生成共10條路徑歸納為5種組合類型，由于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)語境的不同，使得網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成的效果和路徑存在差異。累積蓄力型、高溫沖擊型和官方缺位型組態(tài)路徑會(huì)導(dǎo)致“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”，標(biāo)簽弱化型和低溫平緩型組態(tài)路徑會(huì)造成“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”。值得注意的是“低強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”組態(tài)路徑并非“高強(qiáng)度輿情反轉(zhuǎn)”組態(tài)路徑的反向推導(dǎo)，相同條件變量的同一表達(dá)在不同情景下可能遵循著差異化的內(nèi)在邏輯，并帶來截然不同的效果，進(jìn)一步說明輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度生成在實(shí)踐中具有較大的復(fù)雜性。

第三，網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度變化時(shí)點(diǎn)集中指向反轉(zhuǎn)期。反轉(zhuǎn)期成為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)過程的核心階段, 反轉(zhuǎn)并非一種靜態(tài)的存量，而是動(dòng)態(tài)的流量。從結(jié)果路徑來看，每一類型的各個(gè)路徑中都包含“反轉(zhuǎn)時(shí)差”變量或者“反轉(zhuǎn)成因”變量，而這兩個(gè)變量都指向反轉(zhuǎn)時(shí)期，可見相較于首發(fā)時(shí)期和發(fā)酵時(shí)期，對(duì)反轉(zhuǎn)階段時(shí)間節(jié)點(diǎn)的識(shí)別以及歸因的引導(dǎo)成為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)強(qiáng)度的關(guān)鍵。

基于此，筆者認(rèn)為突發(fā)公共事件網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)治理應(yīng)從以下3個(gè)方面著手。其一是不可忽視首發(fā)平臺(tái)的核心影響作用。在信息傳播技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代，部分非權(quán)威網(wǎng)絡(luò)媒體、自媒體等平臺(tái)的信息傳播素養(yǎng)參差不齊，故政府應(yīng)嚴(yán)格把關(guān)主流媒體的新聞質(zhì)量，提升網(wǎng)絡(luò)媒體、自媒體的必要準(zhǔn)入門檻，加強(qiáng)培養(yǎng)媒體行業(yè)的普遍責(zé)任感，提升媒體的公信力和職業(yè)素養(yǎng)，“清流如許，唯有源頭活水”，需從首發(fā)平臺(tái)這個(gè)信息源頭上減少輿情發(fā)生反轉(zhuǎn)的可能性。其二是應(yīng)及時(shí)識(shí)別輿情反轉(zhuǎn)類型，結(jié)合具體情景選擇調(diào)整應(yīng)對(duì)模式。例如在累積蓄力型的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)情景下，網(wǎng)民對(duì)事件真相表現(xiàn)為明顯的訴求，調(diào)查耗時(shí)越長(zhǎng)，公眾的負(fù)面情緒隨事態(tài)發(fā)展逐漸累積，后期輿情反轉(zhuǎn)的強(qiáng)度往往較大，因此相關(guān)部門應(yīng)加快事件調(diào)查速度，調(diào)查期間應(yīng)適當(dāng)公開調(diào)查進(jìn)度，穩(wěn)定公眾的情緒，引導(dǎo)公眾理性討論。在高溫沖擊型的網(wǎng)絡(luò)輿情反轉(zhuǎn)情景下，公眾往往在事發(fā)伊始就表現(xiàn)為明顯的“高熱情關(guān)注”，相關(guān)部門應(yīng)及時(shí)采取“降熱”措施，及時(shí)公開透明地披露事件信息，避免輿情愈演愈烈，注重對(duì)公民價(jià)值觀的正確引導(dǎo)，增強(qiáng)公眾的人文關(guān)懷意識(shí)。其三是把控反轉(zhuǎn)時(shí)間節(jié)點(diǎn)和信息節(jié)點(diǎn)。政府要建立輿情數(shù)據(jù)庫，引入新型技術(shù)手段對(duì)輿情的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)將官方組織的通報(bào)、公告、當(dāng)事人或知情人關(guān)鍵信息的爆料作為輿情反轉(zhuǎn)的關(guān)鍵信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)與核實(shí)，以便政府在網(wǎng)絡(luò)輿情即將進(jìn)入反轉(zhuǎn)期時(shí)把握輿情引導(dǎo)的主動(dòng)權(quán)和話語權(quán)，傳遞積極正確的價(jià)值觀，提升政府的公信力。