□馮小東 王 瑤 王 娟
[1. 中山大學 廣州 510006;2. 電子科技大學 成都 611731]
與傳統(tǒng)的交流模式相比,隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)尤其是社交媒體的廣泛興起與使用,公眾參與的門檻大大降低,政府和公眾互動的范圍和頻率得到了明顯的提升,雖然這并沒有使公眾在公共事務(wù)中建立起絕對的話語權(quán),但是其民主性使網(wǎng)絡(luò)平臺成為了政府與公眾接觸的一個合適選擇[1]。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第48次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2023年6月底,我國網(wǎng)民人數(shù)達10.79億。這其中,提供開放互動交流平臺的社交媒體越來越吸引更多用戶參與,是人們發(fā)布信息、傳播信息及建立社交關(guān)系的關(guān)鍵載體。以新浪微博為例,2022年第三季度財報顯示,新浪微博的月活躍用戶數(shù)已達5.84億,日活躍用戶達到2.53億。公眾在網(wǎng)絡(luò)社交媒體上的網(wǎng)絡(luò)參與行為,例如轉(zhuǎn)發(fā)信息、發(fā)表評論意見、點贊等方式,會進一步影響政府的決策活動過程和結(jié)果[2]。在線網(wǎng)絡(luò)意見已成為政府管理決策的重要依據(jù),如何分析研判在線民意,對其進行采納并與管理決策過程進行關(guān)聯(lián)是一個重要的研究問題。
為了在正式執(zhí)行的政策發(fā)布之前能有效評估政策可能帶來的影響,政策發(fā)布部門越來越多地通過提前釋放政策信號,即預(yù)發(fā)布公共政策,向全社會公開征求意見的方式提高政策結(jié)果的合理性和科學性。目前學術(shù)界對預(yù)發(fā)布公共政策還沒有明確的定義,本文從政策過程的具體階段定義來進一步清晰預(yù)發(fā)布政策的概念。針對政策過程,詹姆斯·E·安德森提出政策議程、政策形成、政策通過、政策實施、政策評價的五階段論[3];薛瀾將其劃分為問題界定、議程設(shè)置、方案評估、政策決策、政策執(zhí)行和政策評估等六個階段[4]。盡管學界對政策過程的階段劃分有細微差別,但可以看出在政策正式執(zhí)行前都包括問題界定和政策形成環(huán)節(jié)。本文所關(guān)注的預(yù)發(fā)布公共政策即處于問題界定和政策正式形成之間,“預(yù)”即“預(yù)先、提前”的含義,指在公共政策正式頒布之前的政策內(nèi)容。通常,政府部門會對進入政策議程的公共問題進行討論并制定方案,為廣泛集中民意將初步制定的政策預(yù)先發(fā)布于公眾以征集民主意見。常見的“征求意見稿”是預(yù)發(fā)布政策的常見表現(xiàn)形式,作為正式政策頒布前向社會大眾提前釋放的政策信號,既能獲取民意以增加正式政策民主性,也能明晰輿情方向以提升正式政策科學性。而政策決策活動必然會涉及公眾利益,從自利角度出發(fā)基于多方因素對預(yù)發(fā)布公共政策進行討論并發(fā)表意見,會引發(fā)網(wǎng)絡(luò)政策輿情現(xiàn)象,是社會輿論的一種網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)形式,表明了民眾對該政策事件的不同觀點。民眾通過網(wǎng)絡(luò)平臺對預(yù)發(fā)布公共政策有關(guān)內(nèi)容的表達和傳播帶有情感傾向性或者個性化態(tài)度的主觀看法,這種帶有情緒性的行為活動會左右輿情發(fā)展方向并對政策事件產(chǎn)生影響[5]。例如《人民日報》、人民網(wǎng)等媒體或者政府機構(gòu)利用微博平臺發(fā)布了大量的預(yù)發(fā)布公共政策的信息,引起了網(wǎng)民的廣泛在線討論與積極參與。這些意見對于預(yù)發(fā)布公共政策的內(nèi)容修改、方向調(diào)整等有重要參考價值,成為政策修改完善的重要依據(jù)。
公眾作為在線網(wǎng)絡(luò)參與的核心主體,是預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成的關(guān)鍵因素,公眾的情感態(tài)度和利益取向都會影響政策事件網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)象的生成和未來走向。公眾的行為并不是無規(guī)律可循的,通常是在受到各方面因素的刺激之后發(fā)生網(wǎng)絡(luò)參與行為,即表現(xiàn)為對預(yù)發(fā)布公共政策的意見表達行為。關(guān)于公眾在互聯(lián)網(wǎng)平臺的在線意見表達行為的影響因素,目前研究多集中于公眾滿意度[6]、公眾利益認知[7]、政策調(diào)整[8]、政府形象和政府回應(yīng)[9]、外部環(huán)境[10]等因素,但實際形成在線意見的過程是會同時受到多方因素的綜合影響。因此探索并厘清公眾在對預(yù)發(fā)布公共政策表達在線意見行為的影響因素和行為規(guī)律,系統(tǒng)地挖掘出在線意見表達的各影響因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),有助于明晰公眾在政策事件輿情形成過程中的角色與定位,有利于政策制定者引導政策事件在線意見形成過程的輿情走向,將為政府掌握政策輿論主導權(quán)、明確政策修正方向、制定符合民情民意的公共政策并提供理論支持。
因此,本文以預(yù)發(fā)布公共政策的微博在線評論為研究對象,分析影響公眾做出在線意見表達行為的關(guān)鍵因素。具體地,選取《北京將修訂積分落戶政策》《浙江省中小學生減負工作實施方案》《關(guān)于建立健全職工基本醫(yī)療保險門診共濟保障機制的指導意見》三個案例,借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲等相關(guān)技術(shù)收集評論數(shù)據(jù),采用基于扎根理論的質(zhì)性研究方法對評論文本進行三級編碼,歸納出公眾、政府、政策、媒介和環(huán)境五個關(guān)鍵影響因素,并依托社會認知理論明晰各影響因素之間的關(guān)系,建構(gòu)出預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成的影響因素模型,并總結(jié)提出在線意見引導的相關(guān)治理對策與建議。通過透析政務(wù)微博在線評論,探尋有關(guān)預(yù)發(fā)布公共政策微博中影響公眾在線評論行為的關(guān)鍵因素并提出意見表達引導策略,對引導政府未來政策方向調(diào)整、減小政策正式發(fā)布和推行的阻力及提升公眾對政府工作的滿意度具有重要的現(xiàn)實意義。
文本重點探討預(yù)發(fā)布公共政策在線意見的形成影響因素,而政務(wù)社交媒體作為當今社會聚集民意的主要平臺之一,引導用戶參與發(fā)表評論,是在線意見形成的基本前提,因此,本文將從政務(wù)社交媒體用戶參與影響機制、在線意見形成的影響因素兩方面梳理相關(guān)文獻,為探析預(yù)發(fā)布公共政策在線意見的形成機制提供理論支撐。
近年,國內(nèi)各黨政部門紛紛開始利用社交媒體平臺進行政務(wù)信息發(fā)布,開設(shè)了諸多政務(wù)微博、政務(wù)微信、政務(wù)短視頻、政務(wù)頭條等賬號。政務(wù)社交媒體平臺的開通不僅使得政務(wù)信息得以及時、有效地發(fā)布,同時還為民眾提供了一條便捷的公眾參與路徑。政務(wù)社交媒體的開通是否提高了公眾的參與意愿?政務(wù)社交媒體用戶參與的影響機制是什么?已有國內(nèi)外學者基于扎根理論、問卷調(diào)查法以及實證研究法對上述問題進行了探究??偨Y(jié)現(xiàn)有關(guān)于政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素的研究,主要有以下四類,如表1所示。
表1 政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素綜述
1. 環(huán)境因素。從宏觀的外部環(huán)境視角出發(fā),認為公眾參與政務(wù)社交媒體是特定經(jīng)濟環(huán)境、政治環(huán)境、社會文化環(huán)境的一種反映,公眾參與意愿是受到宏觀環(huán)境的影響和制約的。彭勃等[10]、湯志偉等[11]分別通過問卷調(diào)查法以及扎根理論研究得出公眾本身的教育水平及其所處社會的經(jīng)濟發(fā)展程度、法制環(huán)境、民主氛圍、規(guī)范程度會影響公眾參與政務(wù)微博的意愿。
2. 用戶自身。政務(wù)社交媒體的參與是網(wǎng)民的個體行為,作為參與主體的公眾,其個體特征的差異會影響其參與意愿。李敏之等[12]、Vicente等[13]、Guo等[14]、馮小東等[15]通過研究發(fā)現(xiàn)公眾在社會經(jīng)濟屬性、個人特征、電子技能、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、行為習慣等方面的差異使其在參與政務(wù)社交媒體時也呈現(xiàn)出個體差異性。
3. 政府因素。政府作為政務(wù)社交媒體的建設(shè)者和管理者,其對于平臺的發(fā)展和運營定位、其是否擁有通過政務(wù)社交媒體進行信息化服務(wù)和引導公眾參與的思維以及是否重視其對公眾在線提出的利益訴求的回應(yīng)速度及滿足程度,都會影響公眾參與政務(wù)社交媒體的意愿。王立華通過來自統(tǒng)計年鑒的截面數(shù)據(jù)驗證了政府信息公開對公眾參與的影響[6],彭勃等通過扎根理論及調(diào)查問卷方法發(fā)現(xiàn)政府觀念、政務(wù)微博運營對公眾參與的影響[10]。
4. 媒介因素。新興網(wǎng)絡(luò)媒體的發(fā)展和手機移動終端的普及,使公眾參與政務(wù)變得更為便捷。公眾越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取信息、傳遞信息、發(fā)表意見。因此政府門戶網(wǎng)站、政務(wù)微信、政務(wù)微博等各類政務(wù)社交媒體的頁面設(shè)計、系統(tǒng)穩(wěn)定性、平臺易操作性、平臺信息發(fā)布功能、服務(wù)質(zhì)量等都會影響公眾參與的體驗感知,進而影響到公眾參與政務(wù)社交媒體的意愿。例如,陳明紅等[16]、Juan-Gabriel等[17]、Bonsón等[18]、Hao等[19]分別發(fā)現(xiàn)平臺易用性、有用性特及平臺上的信息主題內(nèi)容及表征形式會影響公眾參與政務(wù)社交媒體的意愿。
總結(jié)現(xiàn)有研究可以發(fā)現(xiàn),關(guān)于政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素的研究已經(jīng)初具規(guī)模,運用了多樣的研究方法,并取得了許多重要的研究發(fā)現(xiàn),對現(xiàn)實實踐具有較強的指導意義。但這些研究存在兩點不足:(1)多數(shù)研究基于政府、環(huán)境、公眾及媒介角度分別分析政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素,但是少有研究對這些因素進行綜合討論,導致研究成果呈現(xiàn)碎片化趨勢。(2)多數(shù)文獻用實證研究方法來證實已有的理論和觀點,未來的相關(guān)研究仍需擴大政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素的研究視野,從不同的角度探索政務(wù)社交媒體用戶參與的影響因素。政務(wù)社交媒體已經(jīng)成為國內(nèi)各黨政機關(guān)發(fā)布政策、征集意見的主要陣地,公眾在政務(wù)社交媒體上保持較高的活躍度,積極參與政務(wù),是產(chǎn)生在線意見、在線評論的首要前提。因此,梳理政務(wù)社交媒體用戶參與影響因素的相關(guān)文獻,對開展預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成機制的研究有很大啟發(fā)。
在線意見對公共政策的影響力越來越大,公眾關(guān)于預(yù)發(fā)布公共政策所形成的在線意見是民意的集中表達,掌握在線意見的生成機理有助于完善公共決策。關(guān)于社交媒體在線意見形成影響因素的研究眾多,學者們采用不同的研究方法,從不同的視角進行探討。如成俊會[7]、湯志偉[11]、鄧春林[20]、韓璽[21]、王潤[22]、王赟芝[23]、吳荻[24]、蔣國銀[25]、汪興東[26]等學者分別利用扎根理論對在線網(wǎng)絡(luò)評論文本進行編碼,提取概念特征,歸納出在線意見形成的影響因素。也有學者如韓誠[8]、Florian[27]、安璐[28]等利用文本主題分析、文本情感分析與內(nèi)容分析方法對突發(fā)事件類、政策建言類等網(wǎng)絡(luò)在線意見文本進行分析,歸納總結(jié)出在線意見形成的影響因素。還有學者如趙澤洪[29]、安珊珊[30]、Towner[31]、黃永林[32]、陳學智[33]等利用文獻研究法、統(tǒng)計分析法研究政府、媒體議程設(shè)置與網(wǎng)絡(luò)參與渠道以及外部環(huán)境對在線意見生成的影響。統(tǒng)計分析方法驗證媒體議程設(shè)置以及網(wǎng)絡(luò)參與渠道等對在線意見生成的影響。表2為相關(guān)文獻中關(guān)于在線意見形成的影響因素的總結(jié),主要有:從公眾認知視角分析影響因素,指出個體認知、個體特征、個體經(jīng)歷、從眾心理、情感態(tài)度、利益感知、意識形態(tài)及意見表達等因素對在線意見的形成會產(chǎn)生影響;從事件本身角度,主要考察爭議性話題、事件進展、政策調(diào)整及事件歸因?qū)υ诰€意見形成的影響;從政府角度分析影響在線意見形成的因素,包括政府回應(yīng)、政府觀念、政府包容、政府制度;面向新興媒體特征,從媒體議題設(shè)置、網(wǎng)絡(luò)平臺等方面研究在線意見形成的影響因素;面向外部環(huán)境,考察價值共振、社會環(huán)境、技術(shù)環(huán)境、政治經(jīng)濟原因?qū)υ诰€意見形成的影響。
表2 在線意見形成的影響因素研究綜述
對在線意見形成的影響因素的相關(guān)文獻進行總結(jié),可以發(fā)現(xiàn):(1)大多數(shù)研究都是基于公眾、政府、媒體、事件、外部環(huán)境等角度進行闡釋,少有研究將這五種因素同時納入理論框架并系統(tǒng)地分析在線意見的生成機制,未能綜合構(gòu)建起在線意見生成機制模型。(2)現(xiàn)有文獻主要面向企業(yè)或社會熱點事件的網(wǎng)絡(luò)輿情形成進行研究,少有以公共政策在線輿情為具體研究對象,研究在線意見生成機制。因此,本研究將以三個預(yù)發(fā)布公共政策的在線意見文本為對象,基于扎根理論方法對在線評論進行編碼,全面分析在線意見的形成影響機制,并基于社會認知理論構(gòu)建預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成的影響路徑及機理,以期豐富預(yù)發(fā)布公共政策在線意見相關(guān)理論研究,為政策發(fā)布機構(gòu)掌握在線機制形成規(guī)律、引導公眾發(fā)布在線意見提供決策參考。
本文關(guān)于預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成機制的研究需探索公眾發(fā)表在線意見及其形成,以社會公眾在社交媒體上對預(yù)發(fā)布公共政策發(fā)表的不同在線意見評論作為扎根理論研究的素材。政務(wù)微博是以政民關(guān)系、政事互動交流為基礎(chǔ),進行政務(wù)信息獲取并發(fā)表意見的網(wǎng)絡(luò)新媒體平臺,聚集了大量多樣的網(wǎng)絡(luò)用戶,具有信息公開性、用戶多樣性、評論開放性等特點。社會公眾基于政務(wù)微博平臺,結(jié)合自身理解發(fā)表相關(guān)言論,提出自己對預(yù)發(fā)布公共政策的意見和建議。通過解析不同預(yù)發(fā)布公共政策的在線評論文本,有利于明確在線意見機制的形成,進一步進行理論模型的構(gòu)建和分析。采用集搜客軟件抓取新浪微博平臺上社會公眾對典型的預(yù)發(fā)布公共政策征求意見稿的評論意見,以此研究社會公眾對政策的看法和觀點。本文以官方媒體(@央視新聞、@人民網(wǎng)、@人民日報)在新浪微博平臺發(fā)布的《北京將修訂積分落戶政策》(以下簡稱“北京落戶”)《浙江省中小學生減負工作實施方案》(以下簡稱“浙江減負”)《關(guān)于建立健全職工基本醫(yī)療保險門診共濟保障機制的指導意見》(以下簡稱“醫(yī)保改革”)三個預(yù)發(fā)布公共政策的評論為研究對象,共收集到10 709條評論數(shù)據(jù),按照以下標準對數(shù)據(jù)進行篩選:刪除只包含表情、標點符號、數(shù)字等沒有實質(zhì)性內(nèi)容的評論;評論內(nèi)容無違禁和惡意信息;評論與政策內(nèi)容相關(guān)。最終篩選出2 519條原始數(shù)據(jù)用于扎根編碼分析,其中“北京落戶”案例共311條、“浙江減負”案例共1 268條、“醫(yī)保改革”案例共940條。
扎根理論是由社會學家格拉斯和斯特勞斯在1967年所提出的對已有資料自下而上進行分析以建構(gòu)實質(zhì)理論的一種實證研究方法,主要是對收集到的數(shù)據(jù)進行不斷分析并編碼[34]。扎根理論提出了一套清晰的應(yīng)用步驟,主要包括資料收集階段、三層次編碼過程和理論生成與檢驗三個步驟。已有不少學者利用扎根理論這一質(zhì)性研究方法去處理政策文本,對政策文本內(nèi)容及其產(chǎn)生的在線意見進行編碼分析,提取概念,歸納范疇。例如,蔣國銀等運用扎根理論對行業(yè)領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)治理類的政策文本以及愛彼迎與滴滴出行共享平臺的用戶評論進行逐級編碼,判別并歸納優(yōu)化要素[35];張玥等通過扎根理論方法并結(jié)合半結(jié)構(gòu)化訪談的方式, 對用戶進行訪談并據(jù)此進行編碼和分析,從用戶、環(huán)境、平臺、政策四個維度構(gòu)建用戶對于醫(yī)療問診APP隱私政策的認知影響框架模型[36];蔣國銀等以滴滴網(wǎng)約車平臺輿情事件為例,從滴滴出行APP與微博中采集大量用戶評論,采用扎根理論進行分析,探究影響平臺事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的因素[37];陳姣娥運用扎根理論,對網(wǎng)絡(luò)評論帖進行編碼分析,發(fā)現(xiàn)印象和比較心理在網(wǎng)民的政策態(tài)度形成過程中具有關(guān)鍵作用,初步歸納出網(wǎng)民政策態(tài)度形成過程模型及影響因素模型[38]。由此可見,扎根理論在處理政策文本類及其評論意見等方面得到了較為廣泛的應(yīng)用。因此,扎根理論對于本文研究預(yù)發(fā)布公共政策在線意見生成的影響因素具有一定的適用性。本文首先從微博評論中提取相關(guān)概念,然后進行歸納,得到初步的范疇,進而深度思考各范疇之間的區(qū)別和聯(lián)系,形成主范疇,并借助社會認知理論歸納核心范疇,探討相互關(guān)系。將扎根理論與社會認知理論相結(jié)合,可以精確地識別主范疇之間的關(guān)系并提升概念歸類的準確性。具體操作上,運用NVivo質(zhì)性分析軟件,從數(shù)據(jù)中抽取2 419條評論,從這些評論內(nèi)容中提取概念,再對概念進行歸納、整理,進行扎根理論的三級編碼,并利用其余100條數(shù)據(jù)進行理論飽和度檢驗,以此來探析影響預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成的因素并得出分析結(jié)果。
1. 開放式編碼
開放式編碼是將原始數(shù)據(jù)逐步進行概念化和范疇化,概念化即從每條數(shù)據(jù)中識別每個概念的屬性及其維度。編碼過程中需根據(jù)客觀評論數(shù)據(jù)進行精準提煉,避免主觀思維影響其客觀性。本文借助質(zhì)性分析軟件NVivo12,對三個預(yù)發(fā)布公共政策微博評論數(shù)據(jù)進行初步概念化,整理歸納出相關(guān)的范疇節(jié)點,最后得出概念化成果,從三個預(yù)發(fā)布公共政策的概念化成果中精準提煉出18個范疇化結(jié)果。三個案例的概念化和范疇化結(jié)果如表3所示,其中,以“浙江減負”政策為例表示整個編碼過程,如表4所示。
表3 原始數(shù)據(jù)概念化與范疇化結(jié)果(括號內(nèi)數(shù)字為對應(yīng)的范疇節(jié)點數(shù)量)
表4 《浙江省中小學生減負工作實施方案》評論數(shù)據(jù)編碼結(jié)果
2. 主軸式編碼
主軸式編碼即明晰各范疇之間的關(guān)聯(lián)性,將開放式編碼初步得到的各個獨立分散的范疇按照其內(nèi)在邏輯聯(lián)系進行進一步整合,從已有的范疇中歸納出具有概括性的主范疇[7]。在社會認知理論的指導下,在提煉出的18個范疇的基礎(chǔ)上,歸納出主觀因素—公眾因素,客觀因素—政府因素、政策因素、環(huán)境因素和媒介因素共五個主范疇結(jié)果。如表5所示,對主范疇進行內(nèi)涵闡釋,并將具體每個范疇歸到其所屬主范疇中。
表5 主軸內(nèi)涵及其對應(yīng)范疇
3. 選擇性編碼
選擇性編碼是在主軸編碼之后,進一步研究主范疇之間的內(nèi)在聯(lián)系,挖掘出核心范疇來呈現(xiàn)在線意見形成機制的內(nèi)在影響聯(lián)系,從而構(gòu)建起理論模型。經(jīng)過開放性編碼、主軸編碼及相關(guān)性分析,確定“預(yù)發(fā)布公共政策在線意見形成機制”這一核心范疇,借助社會認知理論,挖掘出公眾因素、媒介因素、政策因素、政府因素和環(huán)境因素五大核心類屬,其中,公眾因素是最直接影響在線意見的決定性因素,政府、政策、媒體和環(huán)境共同影響著預(yù)發(fā)布公共政策在線意見的形成,其關(guān)系結(jié)構(gòu)內(nèi)涵如表6所示。
表6 基于社會認知理論的主范疇關(guān)系結(jié)構(gòu)
社會認知理論描述了一個被稱為“三元交互決定論”的系統(tǒng),指個人因素、環(huán)境因素以及行為因素等三種因素之間的動態(tài)相互作用。個人因素(利益、期望、態(tài)度)、物理和環(huán)境因素(資源、行為結(jié)果、他人以及多樣環(huán)境)與行為因素(意見表達、行動以及陳述)三者之間互相影響。在這個系統(tǒng)中,個體、環(huán)境以及行為三者之間存在一定因果關(guān)系[39]。社會認知理論自提出以來被廣泛應(yīng)用于社會科學研究領(lǐng)域,隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,被逐漸應(yīng)用于信息管理領(lǐng)域,如在線信息行為[40]、在線學習行為[41]、知識共享行為[42]等,充分解釋說明受個體動機驅(qū)使及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響下個體信息行為的規(guī)律。本研究基于編碼結(jié)果,應(yīng)用社會認知理論,將具體范疇結(jié)果納入到“三元交互決定論”框架中,構(gòu)建起影響因素關(guān)系模型,如圖1所示。
圖1 在線評論行為生成機制 (《浙江省中小學生減負工作實施方案》為例,針對其他案例時,整體框架不變,只對應(yīng)替換表 3 中概念即可)
個體因素主要指公眾個人不同的個人立場、個體差異和個人需要等,是在線意見的內(nèi)因。個體可以通過對環(huán)境的認知加工來影響自己的思想和行為,研究公眾認知如何影響主體的評論行為。物理和環(huán)境因素指影響公眾做出在線意見評論行為的客觀因素,包括媒介、環(huán)境、政府和政策因素,會從多方面影響公眾對預(yù)發(fā)布公共政策的深層次認知和理解,進而刺激其在線意見評論的表達。行為因素是指公眾對預(yù)發(fā)布公共政策發(fā)表評論的行為,發(fā)表什么樣的評論和是否發(fā)表評論都是直接影響在線意見機制形成的核心因素。政府、政策、媒介和環(huán)境因素對公眾認知存在顯著影響,公眾在做出對預(yù)發(fā)布公共政策的在線意見評論時會隨著自己的認知和客觀因素的綜合影響而變化。
在線意見生成即公眾針對預(yù)發(fā)布公共政策表達個人觀點及看法的信息評論行為,而社會認知理論常被用來解釋這種用戶生成內(nèi)容(在線評論)[43],并指出用戶行為受環(huán)境因素和個人認知因素所影響。而評論行為的差異反映出個體的差異化認知,這種差異化認知來源于個體內(nèi)部心理表征被激活的不同程度[44]。例如,學者發(fā)現(xiàn)感知滿足感、感知易用性、感知互動、感知認同、感知興趣等個體感知都會影響用戶做出“信息評論行為”[15,23,45]。那么,不同個體對于相同情境和同一事件所產(chǎn)生的差異化感知必然包含了個體的不同情緒、事件看法、個人觀點,而個體為實現(xiàn)個人社會參與感或?qū)Y(jié)果充滿期望會借助在線評論行為將個人感知表露。因此,個體認知影響評論行為,究其本質(zhì)是公眾個體對預(yù)發(fā)布公共政策產(chǎn)生的不同認知差異和看法變化,而已有學者將這種在線評論看作是基于意見的交互行為[46]。因此,在線評論行為實質(zhì)上也是公眾基于預(yù)發(fā)布政策在線意見的交互行為,差異化的評論內(nèi)容共同構(gòu)成了網(wǎng)民的在線意見。因此,公眾因素作為內(nèi)驅(qū)因素直接影響著預(yù)發(fā)布公共政策在線意見的表達和形成,作用于預(yù)發(fā)布公共政策的眾多客觀環(huán)境因素會加深公眾的理解和認知深度,更好地促進對公眾在線意見的表達。
4. 理論飽和度檢驗
在上文的扎根編碼過程后,為了保證研究的可信度,本文從三個政策案例的所有評論中隨機選取100條微博評論作為檢驗數(shù)據(jù),按照同樣的方法和標準重復(fù)以上三級編碼過程并未發(fā)現(xiàn)新的概念和范疇[25],并從中抽取了5條原始評論數(shù)據(jù)來進行例證展示:
評論1:“我家孩子每天放學半個小時寫完作業(yè),我能不能申請老師多布置點”。該評論關(guān)注不同個體的差異,屬于個人立場范疇和公眾因素主范疇。
評論2:“政策怎么能頻繁調(diào)整呢?那公民的權(quán)益咋保障呢?”該評論關(guān)注政策的朝令夕改和政策調(diào)整,屬于政策變化范疇和政策因素主范疇。
評論3:“歸根結(jié)底還得人大提議減少教學大綱內(nèi)容才能真正減負?!痹撛u論關(guān)注政府管理層的執(zhí)政能力,屬于管理制度范疇和政府因素主范疇。
評論4:“新規(guī)的初衷是保障學生休息時間減輕學業(yè)負擔,然而媒體的報道來看,大多回避初衷炒話題?!痹撛u論關(guān)注媒體對政策的報道方向,模糊重點,屬于政務(wù)微博范疇和媒介因素主范疇。
評論5:“部分地區(qū)當前確實存在資源配置不均衡的問題啊……像教育資源、醫(yī)療資源。”該評論關(guān)注地區(qū)教育資源和醫(yī)療資源的分配,屬于經(jīng)濟環(huán)境范疇和環(huán)境因素主范疇。
綜上結(jié)果表明,該研究的五個主范疇因素理論上得到驗證并達到飽和狀態(tài)。
預(yù)發(fā)布公共政策本身是在線意見形成的關(guān)鍵。在開放式編碼過程中,我們發(fā)現(xiàn)公眾對于本文選取的三個預(yù)發(fā)布公共政策的相關(guān)內(nèi)容、調(diào)整幅度、延伸的其他政策問題以及政策出臺的動機具有較大爭議。首先,公共政策自上而下的突然性和幅度過大的調(diào)整容易使得公眾暫時無法接受。與此同時,由公共政策延伸出的其他政策議題也牽涉到了其他利益相關(guān)群體,從而引起更為廣泛的討論。最后,政府與公眾對于政策出臺動機的理解有時是有差異的,政府需要考慮到整個社會的良好運行以及公共利益的實現(xiàn),而公眾則通常從自身的利益出發(fā)。這種差異導致公眾對政策出臺動機的質(zhì)疑,從而引發(fā)爭議。基于此,政府有必要采取措施,減少政策本身的爭議。
首先,分析不同群體對政策的態(tài)度以及可能產(chǎn)生的影響,預(yù)判可能出現(xiàn)的輿情熱點,在權(quán)衡各方利益基礎(chǔ)上推出公共政策,并保證關(guān)鍵性內(nèi)容的嚴謹、準確,避免政策存在不確定性內(nèi)容而引發(fā)爭議。在意見征集階段,應(yīng)設(shè)置反饋信息消化機制,在公共政策預(yù)發(fā)布過程中收集公眾對政策的意見和建議,將其中合理的部分納入正在進行的政策制定當中,使正式發(fā)布的政策盡可能符合公眾期望。其次,政府部門應(yīng)該加強政策宣傳和解讀,讓公眾知曉決策者為什么要如此制定政策,其中的利害考慮是怎樣的以及公共政策在服務(wù)民眾、改善民生等方面的積極作用,爭取獲得認同。再次,對于已出現(xiàn)的政策問題,必須考慮及時給出合理的解釋,開展有針對性的政策調(diào)整,最后,對于延伸的政策話題,也應(yīng)向公眾表明會適當考慮相關(guān)議題,做議題設(shè)置。
公眾作為發(fā)表在線意見的主體,其個人立場的考量、情感態(tài)度的變化以及意識形態(tài)、認知思維方面的差異會影響公眾對政策的認知程度和態(tài)度意見的理性程度。具體而言,公眾在獲取預(yù)發(fā)布公共政策的相關(guān)信息后會產(chǎn)生一系列心理活動,包括外部刺激(即預(yù)發(fā)布公共政策和相關(guān)信息)直接引發(fā)的情緒體驗及由情緒體驗喚醒的參與動機等活動。其中情緒體驗包括對預(yù)發(fā)布公共政策與自身利益關(guān)聯(lián)程度的評估所產(chǎn)生的感知利益變化及由此引起的積極或消極情緒、個體價值觀念的共振體驗以及個體對自身興趣的喚起。在本文選取的三個預(yù)發(fā)布公共政策的在線意見中,都存在著情緒化、非理性化的負面公眾評論。因此,必須加強對公眾的道德教育力度,樹立公眾的正確價值取向,引導公眾樹立網(wǎng)絡(luò)法律和道德意識,使公眾能夠自覺地依照各種制度來規(guī)范自己在網(wǎng)絡(luò)空間中的言行,促進政策制定過程的科學性。
政府在預(yù)發(fā)布公共政策意見的生成過程中扮演著重要角色。首先,政府回應(yīng)效果顯著影響意見的形成,改變意見的發(fā)展態(tài)勢,在本文選取案例的在線意見的背后,都反映了政府回應(yīng)的滯后性、選擇性和消極回應(yīng)等問題,進而引發(fā)公眾對決策機關(guān)以及相關(guān)政策的不滿;其次,政府形象影響公眾對政府的信任感,會改變意見的走向,本文選取案例的在線意見中充斥著公眾對政府某些負面的不信任,導致公眾發(fā)表了很多情緒化的負面意見;最后,管理制度影響意見生成的法制環(huán)境,對于理性意見生成起著至關(guān)重要的作用。因此督導落實相關(guān)政策,樹立政府良好形象,提高公眾對政府的信任感,確保公眾在決策制定過程中發(fā)揮正面作用。
首先,要健全在線意見反饋機制,促進政府與公眾的溝通對話。政策發(fā)布部門需要關(guān)注微博平臺等網(wǎng)絡(luò)空間的負面情緒,及時對公眾情緒進行回應(yīng),加強與公眾互動,針對公眾關(guān)注的利益訴求,及時全面地公開與之相關(guān)的公共信息,讓公眾在第一時間掌握有效信息,減少因回應(yīng)不當引起的非理性意見。其次,加強形象引導。政府形象會影響公眾對公共政策的認可度,一般來說,政府在公眾心目中的形象越好,公眾對政策就越認可。因此,政府應(yīng)轉(zhuǎn)變執(zhí)政理念,增強服務(wù)意識,走群眾路線。再次,制定標準化的制度規(guī)范,豐富政策解釋機制。制度性內(nèi)容應(yīng)包括政策解釋的主體、傳播流程、媒體運用、內(nèi)容安排和效果評估等,使絕大部分公共政策都能按照這樣一套標準去做政策解釋。與此同時,從內(nèi)容和技巧兩個方面豐富政策解釋的形式,內(nèi)容方面應(yīng)將政策影響具體化,使公眾對政策的影響有一個細致而全面的了解;技巧方面,應(yīng)該跟緊時代趨勢,將文字、聲音、圖片以及視頻等語言元素有機結(jié)合,豐富政策解釋的形式。
網(wǎng)絡(luò)媒體作為公眾參與政務(wù)、發(fā)表意見、傳遞信息的媒介,媒體作用一旦失效,在線意見很容易偏離理性軌道。政策傳播過程中媒體平臺擁有傳播的權(quán)利,但并未落實傳播內(nèi)容質(zhì)量管理的責任與自覺意識。權(quán)利和責任的分離使得媒體平臺缺乏對消極傳播政策的處置,易引發(fā)負面意見的滋生。例如,在“醫(yī)保改革”預(yù)發(fā)布公共政策在線意見征集的過程中,許多網(wǎng)民抨擊某媒體存在著報道內(nèi)容與客觀事實不符、報道避重就輕、模糊重點等問題,滋生了大量負面意見。因此,政策制定部門有必要把握政策傳播主導權(quán)、統(tǒng)一內(nèi)容口徑、規(guī)范網(wǎng)絡(luò)媒體在預(yù)發(fā)布公共政策方面的宣傳。
首先,在宣傳部門和新聞媒體在傳播平臺占有絕對優(yōu)勢的情況下,政策制定者應(yīng)將政策的首發(fā)權(quán)牢牢掌握在自身的政務(wù)媒體上,把握政策首發(fā)的主導權(quán)。其次,相關(guān)部門應(yīng)該在政策內(nèi)容上進行關(guān)注,即在政策出臺時不僅發(fā)布政策條文,同時將政策解釋的內(nèi)容首發(fā)出來。此外,在政策問題較為重大或涉及利益面較廣時,可以向宣傳部門或新聞媒體提供傳播互動說明,指導相關(guān)方做好政策的傳播。最后,強化媒體監(jiān)督力度與效度,有效管理傳播平臺。權(quán)威官媒應(yīng)引導民眾理智文明表達自身想法,對于發(fā)布極端負面評論的賬號,微博平臺可基于相關(guān)政策進行不同程度的處置等。
公眾所處的社會環(huán)境如地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、國民收入水平及其分配機制、政治局勢以及社會文化環(huán)境、社會風氣等也會影響到公眾對于預(yù)發(fā)布公共政策的在線意見的表達。在本文選取的三個預(yù)發(fā)布公共政策在線意見生成的過程中,政務(wù)微博、電子郵箱、熱線電話等為公眾發(fā)表在線意見提供了便利的參與渠道。與此同時,現(xiàn)代民主制度不斷完善,民主意識深入人心,公眾參與政務(wù)的意愿不斷提高。公眾參與是生成在線意見的前提條件,而良好的政治參與環(huán)境能夠大大提高公眾參與政務(wù)的意愿。因此,必須加強社會經(jīng)濟文化建設(shè),營造良好的政治參與環(huán)境。
首先,大力發(fā)展經(jīng)濟,增加網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,降低公眾參與政務(wù)意愿的門檻,實現(xiàn)公共場所網(wǎng)絡(luò)接入的便捷化;其次,加強對網(wǎng)絡(luò)犯罪的管制,彌補技術(shù)、制度上的漏洞,維護社會法制環(huán)境,形成良好的社會文化,促進社會經(jīng)濟發(fā)展,形成有序的公眾在線表達、公眾在線參與的氛圍。再次,培養(yǎng)公眾信息素養(yǎng),營造電子政務(wù)文化,提高公眾參與政務(wù)、為政府建言獻策的意愿和能力。
本文以《北京將修訂積分落戶政策》《浙江省中小學生減負工作實施方案》《關(guān)于建立健全職工基本醫(yī)療保險門診共濟保障機制的指導意見》三個預(yù)發(fā)布公共政策的微博在線評論數(shù)據(jù)為研究文本,采用扎根方法對在線評論數(shù)據(jù)進行編碼分析,基于社會認知理論,總結(jié)影響預(yù)發(fā)布公共政策在線意見機制形成的五大關(guān)鍵因素,提出了在線意見的引導策略,有助于未來深度探索公眾對預(yù)發(fā)布公共政策的評論行為,對該政策的方向調(diào)整、內(nèi)容完善、順應(yīng)民情民意等具有重要意義。
本文的結(jié)論包括:(1)提出了預(yù)發(fā)布公共政策情景下公眾發(fā)表在線意見的影響因素模型,闡釋了4個主范疇對核心范疇“個體認知”的影響路徑,遵循社會認知理論“認知→行為”的路徑,并構(gòu)建在線評論行為生成機制;這一影響路徑與徐孝娟等人提出的“外在客觀因素→用戶個體認知→在線行為(評論)”基本一致,受到各種外在環(huán)境因素影響后基于個體認知卷入產(chǎn)生的觀點、態(tài)度變化都會通過外在表征行為直接表現(xiàn)出來[47]。(2)對三個不同主題領(lǐng)域和類別的預(yù)發(fā)布政策的公眾在線評論進行扎根識別,提取出公眾、政府、媒介、政策、環(huán)境五個主范疇對應(yīng)的18個子范疇,以主范疇公眾因素為例,包括個人立場、情感態(tài)度、意見反饋、意識形態(tài)、政策認知等,這體現(xiàn)了公眾的個人認知水平是影響在線評論行為的核心范疇因素。(3)個體認知是在線意見生成的主觀因素,內(nèi)在驅(qū)動評論行為產(chǎn)生,政府、媒介、政策、環(huán)境因素是外在客觀因素,各因素會對個體認知產(chǎn)生影響并共同作用于評論行為。這與已有學者提出的“個人認知與環(huán)境因素會對個人互動行為(包括評論行為)產(chǎn)生影響”[48]、“評論行為隨著主觀因素(個體認知)和客觀因素的變化而發(fā)生改變”[25]等結(jié)論相印證。綜上,預(yù)發(fā)布政策均由政府部門(政府)在互聯(lián)網(wǎng)社交媒體上(媒介)以征求意見稿(政策)的形式進行公開發(fā)布,而評論行為也是由公眾個體(公眾)結(jié)合當下情境(環(huán)境)并基于個體認知驅(qū)動所做出的。因此,雖然本文選擇的三個預(yù)發(fā)布公共政策屬于不同政策主題和領(lǐng)域,對其評論內(nèi)容的扎根總結(jié)結(jié)果仍可以保持一定的一致性,并且對于其他的預(yù)發(fā)布公共政策也能適用。即本文提出的政府、公眾、環(huán)境、媒介、政策五大主范疇影響因素和在線評論行為的影響路徑和生成機制同樣適用于其他的預(yù)發(fā)布政策,能夠為其提供參考和結(jié)論借鑒。具體地,在討論其他不同預(yù)發(fā)布公共政策時,其影響路徑和生成機制仍可基于“認知影響行為”這一路徑進行構(gòu)建,各主范疇因素保持不變,對應(yīng)子范疇會根據(jù)政策具體的內(nèi)容而有所調(diào)整。
本研究的理論和實踐貢獻包括:(1)利用社會認知理論同扎根理論相結(jié)合,設(shè)計出政府、政策、媒介、環(huán)境因素四個客觀因素和公眾這一主觀核心因素,基于這五個維度的范疇,全方位多要素認知這些因素和范疇,綜合構(gòu)建起預(yù)發(fā)布公共政策在線意見生成的機制框架。該框架也拓展豐富了社會認知理論在此領(lǐng)域的應(yīng)用并為其他相關(guān)研究提供方法論參考。(2)以系統(tǒng)全面的角度關(guān)注預(yù)發(fā)布公共政策案例,突破以往研究只關(guān)注政府與公眾聯(lián)系的局限性,提出多方客觀因素:政策本身、宣傳方式以及外部環(huán)境,這些因素各自對政民溝通互動施加影響,共同刺激公眾主體的在線意見表達。(3)此外,本研究具有一定實踐意義,公眾因素作為在線意見表達的主觀內(nèi)在因素,政府及政務(wù)平臺可以通過調(diào)整媒介、改變環(huán)境、修正政策自身等措施來刺激公眾主體理性做出有參考意義的評論意見,為有關(guān)政策正式面向社會發(fā)布前提供科學修正意見,促進政府及國家制定順應(yīng)民意、公眾滿意的公共政策,為推進建設(shè)服務(wù)型政府奠定基礎(chǔ)。
本研究仍存在一些不足之處:一是本文采用的是扎根理論的質(zhì)性研究方法,在研究信度和效度方面仍可提高,未來考慮基于在線意見大數(shù)據(jù)分析的定量方法對結(jié)果進行驗證并深化,將定性和定量方法相結(jié)合,使結(jié)論更具有說服力。二是本研究選取的案例較少,其中對于政策本身而言,未具體區(qū)分中央政策及地方政策的差異,未來可以進一步選取更多的不同類型預(yù)發(fā)布公共政策作為案例,并進行比較分析,進一步驗證本文總結(jié)出的結(jié)論,不斷完善并豐富預(yù)發(fā)布公共政策的在線意見機制形成的框架。三是微博作為一個公開網(wǎng)絡(luò)平臺,微博用戶主體的差異會對微博評論行為產(chǎn)生影響,但本文沒有考察微博用戶個人特質(zhì)對預(yù)發(fā)布公共政策在線意見的影響,僅憑微博評論信息無法有效識別出用戶身份的特質(zhì),未來可以結(jié)合微博平臺用戶個人信息數(shù)據(jù)考察公眾異質(zhì)性特質(zhì)對在線意見形成的影響。