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    情緒識別與共識凝聚:主流媒體在網絡公共事件中的輿論引導

    2023-05-30 15:51:47李鋼郭靜董小菲
    新聞愛好者 2023年3期
    關鍵詞:主流媒體

    李鋼 郭靜 董小菲

    【摘要】如何在社會轉型、媒介變革等多重壓力下,凝聚社會共識是新時代中國亟須關注的重要議題之一。尤其是對承擔輿論引導職責的主流媒體而言,更是重大課題?,F以“陳某某被頂替上大學事件”和“豐縣生育八孩女子事件”為實證案例,將主流媒體解構為中央媒體、市場媒體、本地媒體三類,運用內容分析法,探析不同類型主流媒體在網絡公共事件中的時機把握、策略運用等微觀操作對凝聚共識的影響,以期對政府、媒體、公眾等共識建導主體有所啟示。

    【關鍵詞】主流媒體;公共事件;共識凝聚;時機策略

    媒介技術的發(fā)展,導致了輿論場域的變化。習近平總書記用“大輿論場”概念進行了重要論述?!半S著新媒體快速發(fā)展,國際國內、線上線下、虛擬現實、體制外體制內等界限愈益模糊,構成了越來越復雜的大輿論場,更具有自發(fā)性、突發(fā)性、公開性、多元性、沖突性、匿名性、無界性、難控性等特點”。[1]

    如何在“大輿論場”中更好地凝聚社會共識,不少學者和業(yè)界專家進行了研究。丁柏銓[2]對“大輿論場”的形成、特點及在此背景下輿論引導難度陡增的緣由和應對策略進行了論述。王世雄等[3]提出,隨著媒體環(huán)境的社會化加深,多層化的結構和多樣化的交互增加了社會輿論的不確定性,可能導致社會意見不同。張林[4]在總結了算法推薦技術對信息場景的重新建構后,提出算法推薦高度仿真的“擬態(tài)環(huán)境”“泛娛樂化”的致癮機制等會引發(fā)共識難題。

    除媒體變革對凝聚共識帶來的挑戰(zhàn),學者們還進行了對策性研究。許科、龍波等[5]從共識建導的三個主體即輿論主體、媒體及政府入手,提出網絡共識再造的五點策略建議。楊龍飛[6]指出構建網絡意見共同體,提升主流媒體話語競爭力,培育成熟網絡公民,保障公民網絡利益表達等,有助于實現社會主義核心價值觀的有效認同與社會共識。黃琳城[7]從傳播學中的“擬態(tài)環(huán)境”出發(fā),通過分析重慶“打黑除惡”行動中媒體的“橋梁”作用,提出了政府利用媒體在群體輿論中建立共識機制的具體渠道、措施等。

    既往研究為后續(xù)理論研究和現實實踐奠定了學術基礎、提供了理論支撐。但是,以上研究在分析媒體的輿論引導和共識凝聚作用時,往往將媒體看作一個整體。雖然當下全國媒體都在建設新型主流媒體,但若將其視為均質,那不符合現實邏輯和發(fā)展需要。

    習近平總書記指出,“凝聚共識工作不容易做,大家要共同努力”。[8]其中,主流媒體在輿論引導、共識凝聚中承擔著不可替代的作用。習近平總書記明確要求,“中國特色社會主義進入新時代,必須把統(tǒng)一思想、凝聚力量作為宣傳思想工作的中心環(huán)節(jié)”。[9]因此,對主流媒體輿論引導與共識凝聚的深入探討,既具有學術理論價值,也具有現實指導意義。

    因此,本研究計劃選取兩個實證案例,將主流媒體解構為中央媒體、市場媒體、本地媒體三類,運用內容分析法,探析不同類型主流媒體在網絡公共事件中的時機把握、策略運用等微觀操作對輿論引導和共識凝聚的影響。

    一、研究方案

    (一)案例簡介

    本研究選取“陳某某被頂替上大學事件”和“豐縣生育八孩女子事件”為實證案例?!瓣惸衬潮豁斕嫔洗髮W事件”是指聊城市冠縣的陳某某在報名成人高考時發(fā)現自己的學籍信息被冒名頂替。2020年6月10日,經媒體報道后進入公眾視野,成為網絡公共事件,到2020年6月29日,省級調查組公布調查處理情況,該事件逐漸平息?!柏S縣生育八孩女子事件”是指徐州市豐縣一位“八孩父親”在抖音發(fā)布視頻,引起網友關注,孩子母親“鐵鏈女”形象引發(fā)爭議。2022年1月28日,經機構媒體報道后輿論暴漲,2022年2月23日,省級調查組公布調查處理通報,輿情開始減弱。之所以選取這兩個案例,是因為它們具有明顯相似性,同時又具有較大差異性。首先事件屬性上,都涉及階層差異、弱勢群體等敏感公共話題;其次,時間跨度、政府介入的次序、層級等非常相似;再次,事件都促使全國排查同類問題。然而,在兩事件中媒體介入的時機策略、政府公告的效果以及輿情走向等卻存在較大差異。

    (二)研究實施

    一是研究假設。對既定媒體和既定公共事件來說,影響其輿論引導效果的可能因素主要有媒體種類、介入時機、信息來源、報道體裁和報道形式。而網民對媒體報道的點贊、轉發(fā)、評論是其對公共事件認同度的表現,其中,尤其是評論的正負情緒更能反映認同的情況,而這同時也是輿論引導效果的呈現。因此,本研究假設媒體報道為自變量,會對網民認同產生影響。其中,自變量包括媒體報道的五個子變量,因變量包括情緒類型、情緒極值和情緒對象(見表1)。

    二是樣本采集。根據三類媒體對案例的原創(chuàng)報道情況,分別選取以下媒體——報道“陳某某被頂替上大學事件”的中央媒體:《人民日報》、新華社和央視;市場媒體:澎湃新聞、《新京報》、紅星新聞;本地媒體:《大眾日報》、閃電新聞、《齊魯晚報》。報道“豐縣生育八孩女子事件”的中央媒體:《人民日報》、新華社、央視和《中國婦女報》;市場媒體:鳳凰網、極目新聞、澎湃新聞、財新網;本地媒體:《新華日報》、荔枝新聞、《現代快報》。

    為便于數據采集提高分析精準度,本研究主要選取以上媒體在微博上的報道為研究對象。用微博自帶的按內容搜索進行采集。清洗去重后得到最終樣本,其中“陳某某被頂替上大學事件”75條有效樣本,“豐縣生育八孩女子事件”94條有效樣本。

    對網民認同度的分析主要以網民評論的情緒為參照。采用軟件爬取和人工檢查的方式,按熱門排序采集每條報道下的50條評論,不足者空缺。對數據清洗、去重,去掉無關無效者,得到“陳某某被頂替上大學事件”評論2360條,“豐縣生育八孩女子事件”評論2690條,總計5050條。其中,中央媒體報道評論2254條,市場媒體報道評論2562條,本地媒體報道評論234條。

    三是數據標注。在進行相關性分析前,需對相關變量進行標注(見表1)。其中,網民評論的情緒類型采用大連理工DUTIR詞典的七分法,同時增加一類無明顯情緒,共8類。其中,高興指喜悅、安心等;喜好指認同、信任、祝愿等;憤怒指言語表達中含有辱罵或者言辭較為激烈;悲傷表示悲哀、憂傷、憂慮、同情等;恐懼指害怕、恐慌等;厭惡指諷刺、質疑等;驚訝指驚奇、震驚等情緒。其中,高興、喜好為正面情緒,其他為負面情緒。

    情緒對象主要指網民評論情緒針對的客體。根據兩個案例的特點,將情緒對象分為事件本身、政府部門、事件中施害方、事件中受害方、媒體、社會、地域和無明確對象8類。

    情緒識別目前主要有基于情感詞典的人工標注和基于詞典的機器學習方法。[10]由于本研究需區(qū)分情緒對象,因此采取依據大連理工DUTIR詞典的人工標注方式進行。在情緒識別前,先將兩名新聞傳播專業(yè)大學生進行大連理工DUTIR詞典培訓。然后,對兩個案例分別抽取前20條微博報道,每條報道抽取前20個評論,共計40條報道和800條評論。由兩名學生進行編碼,然后利用SPSS軟件中的信度檢驗進行分析,得出的Kappa系數分別為0.92(情緒類型)、0.88(情緒對象),符合信度檢驗要求。

    二、研究結果

    (一)媒體引導與網民認同的相關分析

    一是市場媒體報道引發(fā)的網民負面情緒最多。為檢驗各自變量與因變量的關系,筆者將標注好的數據導入SPSS系統(tǒng)進行Spearman相關性分析,得出情緒類型與媒體類型的相關性系數為r=0.14,p<0.01。兩者有一定弱相關性。為進一步驗證,筆者制作了媒體類型與情緒極值交叉表,發(fā)現其中市場媒體評論的負面情緒占情緒總樣本量的比例明顯高于其他媒體類型,達41.7%。為明確這些負面情緒的對象,筆者又制作了市場媒體評論情緒對象與情緒極值交叉表,發(fā)現其主要針對事件本身、事件中施害方和政府部門,在情緒總樣本量中占比分別為13.7%、10.6%、8.7%。由此可以看出,盡管市場媒體報道引發(fā)的負面情緒較多,但其中針對政府部門的占比并非最高。

    二是媒體介入時機與情緒類型有一定相關性。情緒類型與媒體介入時機的相關性系數為r=-0.202,p<0.01;而情緒極值與介入時機的相關性系數為:r=0.308,p<0.01。兩者存在一定相關性。媒體在不同節(jié)點介入對情緒類型產生什么樣的影響有待在下文回歸分析中進一步驗證。

    三是轉發(fā)政府公告引起的網民負面情緒最多。情緒類型與信息來源的相關性系數為r=0.071,p<0.01,兩者存在一定弱相關或不相關。為進一步驗證,筆者制作了信息來源與情緒極值的交叉表,發(fā)現轉發(fā)三級政府公告引發(fā)的負面情緒最多,占其所引起總情緒量的85.1%,即其引起的網民情緒絕大部分為負面。原創(chuàng)報道引起的負面情緒雖然也很高,但其中也不乏正面情緒,約占31%。

    四是深度報道引發(fā)網民情緒中負面比例最高。情緒類型與報道體裁的相關性系數為r=-0.095,p<0.01,兩者存在弱相關或不相關。為進一步驗證,筆者制作了報道體裁與情緒極值交叉表,發(fā)現深度報道引發(fā)的情緒中負面比例最高,占82.3%。其中,負面情緒主要針對事件本身(36.3%)、施害方(32.3%)。深度報道由于采訪細致、內容充實,可以更為全面地展現事件的來龍去脈,所以更容易引起讀者的情感反應,促使網民宣泄情緒。

    五是視頻報道引發(fā)網民情緒中負面比例最高。情緒類型與報道方式的相關性系數為r=0.15,p<0.01,兩者存在一定弱相關。為進一步驗證,筆者制作了報道方式與情緒極值交叉表,發(fā)現視頻報道引發(fā)的情緒中負面比例最高,占84.4%。其中,負面情緒主要針對事件本身(34.9%)、施害方(28.8%)。視頻報道更符合當下全民刷視頻時代的信息獲取方式,相對而言,對事件的展現也更加直觀形象,因此更容易引發(fā)讀者的情感反應,促使網民情緒宣泄。

    (二)媒體報道與網民認同的回歸分析

    為分析各自變量對因變量的影響程度,尤其是各自變量對情緒極值的影響程度,筆者對在以上分析中顯示可能與情緒極值有相關性的變量進行了多元回歸分析。

    第一,事件前半程媒體介入越晚負面情緒越大。負面情緒與介入時機的多元回歸系數分別為:介入時機1:B=1.823P<0.005;介入時機2:B=1.722P<0.005;介入時機3:B=2.105P<0.005;介入時機4:B=1.422P<0.005;介入時機5:B=1.223P<0.005。這表明各個介入時機與負面情緒均正相關,即媒體的每次介入均會引起網民負面情緒的增加。其中,前三次介入的影響系數基本呈遞增趨勢。這說明在前幾個節(jié)點,媒體介入越晚網民的負面情緒越大,越不利于共識凝聚。

    第二,媒體轉發(fā)政府公告會引起負面情緒增多。負面情緒與信息來源的多元回歸分析中,信息來源3、4、5與負面情緒的相關性比較明顯,系數分別為:B=1.273P<0.005、B=1.114P<0.005、B=1.028P<0.005,這表明轉發(fā)各級政府公告對負面情緒均有正向影響,即媒體轉發(fā)政府公告會引起網民負面情緒的較明顯增加。這可能與政府回應的質量以及政府回應與網民期望存在偏差相關。

    第三,消息和深度報道都會引起負面情緒增長。負面情緒與報道體裁多元回歸分析顯示,報道體裁1、2與負面情緒的相關系數分別為:B=1.347P<0.005、B=1.813P<0.005。這表明消息和深度報道均對負面情緒有正向影響,其中,深度報道對負面情緒的增加有更大影響。

    三、結語

    以上分析表明:不同類型媒體對輿情事件的報道,媒體在時機和策略上的不同選擇,都會使網民對事件的認同度產生一定影響。習近平總書記多次強調,新聞輿論工作“關鍵是提高質量和水平”“要抓住時機、把握節(jié)奏、講究策略,從時度效著力,體現時度效要求”。[11]經過對兩個實證案例的研究,可對時機把握和策略選擇等微觀操作層面提供以下啟示。

    第一,從媒體類型上看,不同類型媒體對網絡公共輿情事件的演進具有不同影響。其中,中央媒體的介入對網民情緒引導的積極作用較為明顯,其引起的正面情緒最多,占所有情緒的15.8%。市場媒體往往是將政府干預引入網絡公共事件處置中的觸發(fā)媒體。本研究的兩個案例雖早已在網絡上發(fā)酵多時,相關政府部門甚至業(yè)已知悉,但直到市場媒體進行采訪才促其做出官方回應,正式介入。本地媒體由于事件涉及當地,受限較多,未能發(fā)揮太大作用。但其實,如果當地政府部門能很好地利用本地媒體坦誠發(fā)聲,更能贏得網民的認可,有利于網絡共識的凝聚。

    此外,單從負面情緒的引起量看,市場媒體報道引發(fā)的負面情緒最多,但這并不見得不利于網民情緒的疏導和網絡共識的凝聚。首先,這些負面情緒中針對政府部門的占比并不是最高。其次,負面情緒宣泄是媒體“減壓閥”功能的重要體現,也是媒體對網民情緒疏導、促進共識凝聚的重要體現。根據劉易斯·科塞的“社會排氣閥”概念,社會主體的一些不滿情緒,如果長期得不到釋放,使這種情緒不斷堆積,便會產生許多社會問題。[12]

    市場媒體在快速崛起的過程中曾被有關地方部門視為“不穩(wěn)定因素”,冠以“小報”“搗亂報”。[13]直到時下仍有不少部門持有這種認識,但其實在“黨管媒體”和“黨媒姓黨”的框架下,“主流化”追求已成為它們的長期發(fā)展方向。[14]而市場媒體成于讀者、成于市場的基因,使其報道更易取得讀者信任,促進共識凝聚,也更利于通過其報道提升政府公信力。

    第二,從介入時機上看,各類媒體越早介入越有利于網民情緒疏導和共識凝聚。其中,中央媒體的盡早介入效果最為突出。其效果在“陳某某被頂替上大學事件”中有比較好的體現。在各節(jié)點上,各類媒體都參與到輿論場中,比出現某類媒體缺席更有利于網民情緒的疏導。這是因為在多元輿論時代需要多元媒體表達。這也提示相關管理部門和輿情事件涉及地政府可借助各類媒體及早介入。

    第三,從具體策略上看,首先,相關政府部門通過公告這種單一和統(tǒng)一的方式向輿論場提供信息,遠不如通過多元、多渠道方式向輿論場釋放信息,那樣更有利于網民情緒的疏導。其中主要的原因有:一是公告的方式內容格式統(tǒng)一,不符合公眾對信息多元化的需求。如果相關部門在統(tǒng)一口徑的基礎上接受媒體采訪,包括接受不同類型媒體采訪,多渠道提供信息,則更有利于提升自身公信力,提升網民對政府透明度的好感。二是公告的內容有可能會存在與公眾訴求的偏差,有陷入“塔西佗陷阱”的危險。其次,在報道體裁、報道方式上,那些更符合融合時代公眾獲取信息習慣的方式更有利于網民情緒的疏導和網絡共識的凝聚。

    從以上分析可看出,在“大輿論場”中,無論是各種類型媒體,還是普通網民,多元主體參與更有利于網民情緒疏導和網絡共識凝聚。這一結論也有學者通過其他實證研究得出。例如別君華[15]通過對里約奧運會新媒體傳播的實證分析,得出應當在理論層面達成重視多元主體參與的共識。而雷英英[16]等則從風險社會理論出發(fā),同樣提出突發(fā)公共事件網絡輿論引導要發(fā)揮多元主體的協(xié)作作用。

    正如習近平總書記強調的,“形成良好網上輿論氛圍,不是說只能有一個聲音、一個調子,而是說不能搬弄是非、顛倒黑白、造謠生事、違法犯罪,不能超越了憲法法律界限”?!熬W民大多數是普通群眾,來自四面八方,各自經歷不同,觀點和想法肯定是五花八門的,不能要求他們對所有問題都看得那么準,說得那么對。對建設性意見要及時吸納,對困難要及時幫助,對不了解情況的要及時宣介,對模糊認識要及時廓清,對怨氣怨言要及時化解,對錯誤看法要及時引導和糾正”。[17]

    [本文為2021年度山東省社科規(guī)劃研究專項“大數據治理時代‘大輿論場中的共識凝聚機制研究”(編號:21CSDJ52)的階段性成果]

    參考文獻:

    [1]中共中央宣傳部.習近平新時代中國特色社會主義思想學習問答[M].北京:人民出版社,2021:325.

    [2]丁柏銓.略論“大輿論場”:對輿論格局和輿論引導的新思考[J].新聞與寫作,2020(1):64-71.

    [3]王世雄,潘旭偉,姜毅.基于線上線下互動網絡的社會共識涌現研究[J].情報雜志,2017(3):67-73.

    [4]張林.算法推薦時代凝聚價值共識的現實難題與策略選擇[J].思想理論教育,2021(1):86-92.

    [5]許科龍波,郭明飛.價值認同視角下網絡輿論場中的共識再造[J].學校黨建與思想教育,2021(1):75-78.

    [6]楊龍飛.再造共識:網絡輿論場的空間生產與關系重構[J].淮北師范大學學報(哲學社會科學版),2020(5):114-120.

    [7]黃琳城.透視政府“打黑”行動中的媒體觀:兼論有效利用媒體在群體輿論中建立共識機制[J].新聞愛好者,2010(20):10-11.

    [8]習近平.論黨的宣傳思想工作[M].北京:中央文獻出版社,2020:194-195.

    [9]習近平.論黨的宣傳思想工作[M].北京:中央文獻出版社,2020:338.

    [10]蔣盛益,黃衛(wèi)堅,蔡茂麗,王連喜.面向微博的社會情緒詞典構建及情緒分析方法研究[J].中文信息學報,2015(6):166-171.

    [11]新華通訊社課題組.習近平新聞輿論思想要論[M].北京:新華出版社,2017:141.

    [12]賈廣惠.疫情背景下新媒體的“減壓閥”功能[J].新聞知識,2020(8):31-33.

    [13]黎勇.都市報媒體屬性、功能和價值的再選擇[J].青年記者,2017(19):24-26.

    [14]王君超.都市報轉型:如何重塑影響力[J].中國報業(yè),2021(7):18-21.

    [15]別君華.粉絲參與的行動網絡建構與凝聚共識作用:以里約奧運會新媒體傳播為例[J].青年記者,2017(9):32-33.

    [16]雷英英,徐鑫鑫.風險社會視閾下突發(fā)公共事件網絡輿論引導研究[J].新聞愛好者,2021(3):43-45.

    [17]習近平.論黨的宣傳思想工作[M].北京:中央文獻出版社,2020:195-196.

    [李鋼為大眾報業(yè)集團黃三角早報總經理、主任記者;郭靜為山東女子學院傳媒學院副院長、副教授;董小菲(通訊作者)為山東女子學院傳媒學院副教授]

    編校:張紅玲

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