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    社會情境對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風險感知和情緒演化干預研究

    2023-12-28 11:45:52傅萍婷張梓澔
    科技智囊 2023年11期
    關鍵詞:信息源公共衛(wèi)生公眾

    傅萍婷 董 平 張梓澔

    1.北京理工大學珠海學院商學院,廣東,珠海,519080;2.北京師范大學—香港浸會大學聯(lián)合國際學院,廣東,珠海,519087

    當今社會,重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控形勢越來越嚴峻復雜,從2003年的重癥急性呼吸綜合征(SARS)到2010年的禽流感(H1N1),再到2019年開始暴發(fā)的新冠肺炎疫情(COVID-19)都給各國政府和整個人類社會上了極其深刻的一課。如此“頻發(fā)”的趨勢加大了對政府應對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件職責和反應能力的考量。重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的突發(fā)性和演變的不確定性極易造成社會恐慌和連鎖反應,進而放大危機烈度,加大應對難度,甚至會導致政府在危機面前應對失誤、束手無策甚至完全失控。與此同時,焦躁、恐慌且又急劇演化的情緒使深陷危機之中的公眾更加難以容忍政府的應對失誤,因而公眾風險感知、情緒疏解是初期應對的重中之重??v觀各國政府應對SARS、H1N1 和COVID-19 的過程,往往都在兩個方面采取措施:一是及時發(fā)布信息以引導公眾行為,二是嚴密監(jiān)控輿情以捕捉公眾負面情緒。然而,這種以“傳輸+反饋”為特征的風險溝通模式正在面臨挑戰(zhàn):雖然有利于政府部門開展工作,但缺少對于公眾行為機理的掌控,僅能依據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測預警,無法實施主動干預;無法破解公眾對于信息源的信任危機,對于不確定性較強的突發(fā)公共衛(wèi)生事件更是如此。

    事實上,公眾風險感知的形成是一個循序漸進的過程,受公眾對于信息的接觸、關注、理解等因素的影響。[1]然而,現(xiàn)有的風險溝通模式,無論是主流的官方媒體,還是社會網(wǎng)絡和自媒體,都很難讓公眾走完由“接觸”到“理解”的全過程,也就很難期待公眾產(chǎn)生預期的風險感知和情緒疏解。理論研究表明,公眾一般是通過物理環(huán)境、社會情境與權威信息三種來源接觸到災害信息的,但對于重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件而言,公眾很少能從物理環(huán)境中獲得足夠信息,而社會情境和權威信息是公眾的主要信息來源。[2]因而,深入研究社會情境對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的風險感知和演化干預,為危機的初期應對提供理論、方法支持,既是必要的也是可行的。[3]

    一、研究綜述

    風險感知是指個體面對客觀風險時直觀的態(tài)度與感受,強調(diào)個體由直觀判斷和主觀感受獲得的經(jīng)驗對認知的影響。[4]學術界關于風險感知理論的研究模式分為三類[5]:一是基于心理測量范式模型的研究[6-7];二是基于社會心理學的研究[8-9];三是基于社會放大理論的研究。[10-13]整合三種研究范式,影響風險感知的因素可分為:對風險事件本身的認知、個體的客觀心理認知、與風險感知相關的社會環(huán)境。

    將特定的風險感知人群與具體的風險事件相連接,為風險治理開辟了一條路徑,推動了風險溝通的理論進步。[13]“風險溝通”這一詞始于20 世紀70年代的美國,風險溝通研究已成為西方國家風險研究的四大領域之一。[14]風險溝通作為影響個體風險感知的重要因素,引起了學者們的廣泛關注。[15-16]風險溝通會極大地影響公眾形成怎樣的風險認知、采取怎樣的風險應對措施以及風險管理的最終效果。[17]與此同時,風險感知對風險應對行為具有顯著的預測作用。Lindell 和Perry提出的保護行為決策理論模型(PADM)[18],整合了“風險溝通—風險感知—風險應對行為”的多階段決策過程,成為風險領域?qū)W者開展研究的重要理論依據(jù)。[19-20]

    對SARS[21]、甲型H1N1 流感[22]、中東呼吸綜合征(MERS)[23]、H7N9 禽流感[24]、埃博拉病毒[25]等重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對的研究,都涉及了公眾風險感知的研究。學者們大致從以下幾個方面開展研究:第一,個體因素對風險感知的影響[26];第二,社會環(huán)境因素對風險感知的影響[27-28];第三,風險感知對個體應對行為的影響[29]。中國學者更多關注SARS 和COVID-19的應對行為研究,如時勘團隊主要從心理學角度出發(fā)研究正負性信息輸入對風險認知的影響[30];謝曉非團隊結(jié)合風險溝通特征和公眾風險認知特征,提出了以公眾為中心的風險溝通方案[31]。

    現(xiàn)有學術研究表明:為了有效引導公眾合理的風險應對行為,在風險事件中準確把握公眾的風險感知非常重要。尤其是在風險溝通的理論視角下,要特別注重社會環(huán)境對公眾風險感知和情緒演化的影響,引導公眾形成適度的風險感知和進行合理的風險應對,有效維護突發(fā)事件應對中的社會秩序穩(wěn)定。對此,筆者根據(jù)以往對風險感知的學術研究,并基于實證研究方法提出本文的研究模型,如圖1 所示:

    圖1 研究模型

    二、研究設計

    根據(jù)以往不同時期內(nèi)針對公共衛(wèi)生突發(fā)事件與風險感知的研究,并基于本文的研究模型,筆者依次提出以下關于變量之間的研究假設。

    (一)信息源和風險感知

    在聯(lián)合國教科文組織出版的《文獻術語》中,信息源(Information Source)的定義是:個人為滿足其信息需要而獲得信息的來源,稱為“信息源”。[32]信息源具有客觀性、可傳遞性和可激活性的基本屬性,從信息產(chǎn)生到信息通過信息載體傳遞進入人腦進行感知、分析、聯(lián)想等過程中,信息會被激活。并且,在不斷的傳遞循環(huán)中,信息可能會被調(diào)整、補充、改編,使信息所含內(nèi)容更具針對性。本文定義的信息源是指公眾為滿足了解突發(fā)公共衛(wèi)生事件而獲得相關信息的來源?,F(xiàn)代社會人類獲取信息源的手段不局限于傳統(tǒng)媒體,還有自媒體、微信、朋友圈等平臺。官方組織和個人賬號發(fā)布的突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關信息的可信度不同,其對公眾的風險感知所產(chǎn)生的影響也不同。因此,本文提出假設:

    H1:信息源對公眾的風險感知具有正向促進作用。

    (二)信息源和社會情境

    社會情境(Social Situation)是一種微觀的社會環(huán)境,指社會環(huán)境中直接影響個體或群體心理與行為的部分。信息源數(shù)量巨大、內(nèi)容豐富、形式多樣,在傳遞的過程中,公眾自身的社交網(wǎng)絡,各類自媒體以及社區(qū)都會對信息進行分析、篩選、接受,并進行加工,形成二次信息源或者三次信息源。對此,本文提出假設:

    H2:信息源對社會情境有正向影響。

    (三)社會情境和風險感知

    社會情境與社會環(huán)境不同,社會環(huán)境不依賴人的意識而存在并發(fā)生作用,社會情境對行為的作用受人的意識的影響。并且,社會情境能直接對人的行為產(chǎn)生影響。發(fā)生突發(fā)公共衛(wèi)生事件時,社區(qū)、自媒體及社交網(wǎng)絡將會對公眾的風險感知造成影響。在此基礎上,信息源傳達的信息經(jīng)過社會環(huán)境的解碼或加工再傳遞到公眾自身時,公眾的風險感知程度可能有所增強或降低。對此,本文提出假設:

    H3:社會情境對公眾的風險感知有正向影響。

    H4:信息源通過社會情境對風險感知有正向影響,社會情境在信息源和風險感知之間起到(部分)中介作用。

    三、調(diào)查數(shù)據(jù)及結(jié)果分析

    針對上述研究設計,本文采用實證分析法對提出的假設進行相關分析及檢驗。

    (一)實證方法

    由于理論模型中的3 個變量在此前的研究中已有較為成熟的量表,本文結(jié)合前人研究的成熟量表基礎之上進行了問卷設計,每個相關變量都包含了3個測量問項,從而保證了問卷的有效性。對信息尋求的測量,對標參考了Ven-katesh 的相關研究[33];對社會情景的測量主要參考了Moore 等、Taylor 等相關研究[34];而針對壓力感知的測量,主要參考了Bhatnagar 等研究[35];問卷中的3 個變量共計有29 個度量項目,并采用了李克特五級量表進行回答,最終則形成了表1 中關于3 個變量項目的問卷。同時研究也采用了Cronbach’s Alpha系數(shù)作為衡量信度的指標?;谛哦瓤煽啃灾笜?,通常Cronbach’s Alpha 系數(shù)需大于0.5,當Cronbach’s Alpha 系數(shù)小于0.7 時代表了問卷可靠性較為一般,勉強可以做進一步分析;當Cronbach’s Alpha 系數(shù)大于0.7,其問卷的可靠性較強,其被認為有著較好的信度,可以做進一步分析。本文問卷中的整體Cronbach’s Alpha 系數(shù)為0.856,大于0.7,可靠性較強,由此可以說明本次問卷的信度較高,非常適合做下一步的研究。

    表1 實證模型中各變量的度量項目

    (二)數(shù)據(jù)收集

    在問卷發(fā)放過程中,由于問卷中的量表本身是在綜合前人研究的基礎之上獲取的,為保證問卷結(jié)果的效度,首先對問卷中的相關問題進行評估和預調(diào)研,針對發(fā)現(xiàn)的問題重新對問卷進行修正處理,從而幫助調(diào)查對象更好地理解題項,并通過互聯(lián)網(wǎng)進行問卷發(fā)放,在問卷發(fā)放完成后導出問卷結(jié)果,借用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具對問卷進行信效度檢驗,最終形成正式的問卷版本。

    在問卷定稿之后,采用了網(wǎng)絡問卷進行正式的大規(guī)模發(fā)放和回收工作。相比于傳統(tǒng)紙質(zhì)問卷發(fā)放,網(wǎng)絡問卷發(fā)放的調(diào)查范圍更加廣泛。同時,問卷的發(fā)放較為方便快捷,統(tǒng)計數(shù)據(jù)效率也較為高效,能夠有效避免遺漏題目的現(xiàn)象發(fā)生。網(wǎng)絡問卷通過問卷星制作,并運用微信等社交媒體工具進行發(fā)放。本次問卷調(diào)查題項共計56 個,共計回收問卷550 份,剔除7 份無效問卷,有效問卷為543 份,有效回收率為98.7%。根據(jù)統(tǒng)計分析的要求,其調(diào)查的樣本數(shù)量必須要大于量表題目的五倍及以上,才具有有效性。因此550 份有效問卷和56 個題項符合統(tǒng)計分析的要求,數(shù)據(jù)也同樣支持統(tǒng)計分析。

    1.信度檢驗分析

    信度分析主要用于檢驗測量相關變量是否具備可靠性和穩(wěn)定性。如表2 所示,基于Cronbach’s Alpha系數(shù)參考,其信度系數(shù)為0.856(大于0.7),充分說明數(shù)據(jù)可靠性較強,該問卷信度良好。

    表2 信度檢測分析

    2.效度檢驗分析

    KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗是從比較原始變量之間的簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)的相對大小出發(fā)來進行的檢驗。若KMO >0.8,則非常適用于進行因子分析;若0.7 <KMO <0.8 時,則是比較適用于進行因子分析;若0.6 <KMO <0.7 時,則是可以進行因子分析;若KMO <0.6 時,則是不適用于進行因子分析。同時,Bartlett 檢驗所對應的P 值若小于0.05,說明也可以做因子分析。表3 中的df 是自由度,Sig 是顯著性水平。數(shù)據(jù)顯示,本文的KMO 值為0.894(大于0.8),說明非常適合做因子分析,同時Bartlett 檢驗所對應的P值為0,小于規(guī)定的0.05,也進一步表明因子分析的可操作性。

    表3 效度檢測分析

    3.數(shù)據(jù)分析

    在表4 中,通過因子分析檢驗各變量的相關指標發(fā)現(xiàn),3 個變量的Cronbach’s Alpha 系數(shù)均大于0.7,充分說明3 個變量數(shù)據(jù)的可靠性較強,可以做進一步分析;CR(composite reliability),建構(gòu)信度(組合信度)反映了每個潛變量中所有題目是否一致性地解釋該潛變量,Composite reliability(rho_a)是將測量誤差考慮在內(nèi)的可靠性,Composite reliability(rho_c)是基于所謂的“模型無誤差”的情況來計算,即假設所有的測量項負載都是完美的,沒有任何測量誤差,當CR值高于0.7 時表示該潛變量具有較好的建構(gòu)信度。在表4 中,3 個變量的CR 值均高于0.7,因此具有較好的建構(gòu)信度;Average variance extracted(AVE)是平均方差提取值,衡量收斂效度,通常AVE 大于0.5 表示觀測變量能夠綜合起來去解釋這個潛變量足夠的變異綜合相關測量指標的。

    表4 因子分析檢驗

    運用SmartPLS,通過Bootstrapping(拔靴重抽法)測試中的PLS-SEM 算法檢驗相關變量的顯著性。通過分析表5、表6 可知,最終各變量間關系間呈現(xiàn)出的P 值均小于衡量顯著性標準值0.05,社會情景在自變量—信息尋求與因變量—壓力感知中發(fā)揮中介作用。從模型結(jié)果可知,模型整體的信效度均良好,說明在本研究中所借用量表構(gòu)建出的所有變量值均可以通過問卷測量出對應的結(jié)果且結(jié)果可信,因此本研究可通過此模型進一步分析問卷填寫結(jié)果所代表的相關含義。

    表5 各變量相關關系

    表6 中介效應檢驗

    異質(zhì)—單質(zhì)比率(HTMT)指特質(zhì)間相關與特質(zhì)內(nèi)相關的比率,當HTMT 值小于0.85 時,說明兩個因子之間具有區(qū)分效度。在表7 中,異質(zhì)—單質(zhì)比率(HTMT)小于0.8。同時,如表8 所示,本文進一步通過PLS-SEM算法得出方差膨脹系數(shù)(VIF)小于0.5,說明各變量之間不存在顯著的共線性問題。綜上所述,該研究模型具有較強的可解釋性和預測能力。

    表7 PLS-SEM 算法檢驗:異質(zhì)—單質(zhì)比率(HTMT)檢測

    表8 PLS-SEM 算法檢驗:變量間共線性統(tǒng)計量檢測

    如圖2 所示,根據(jù)模型檢驗結(jié)果,通過Bootstrapping算法成功建立了研究模型。在研究模型中,“信息尋求”與“社會情景”、“信息尋求”與“壓力感知”、“社會情景”與“壓力感知”均呈現(xiàn)出強正相關性,變量間關系顯著,且“社會情景”在“信息尋求”和“壓力感知”中發(fā)揮中介作用。

    圖2 研究模型構(gòu)建

    四、研究結(jié)論與啟示

    (一)研究結(jié)論

    第一,公眾對于信息源的尋求對公眾的風險感知具有正向促進作用。通過模型演示可以看到,相關變量的路徑系數(shù)P 值均小于0.05,假設1 成立,這充分說明,信息源的受眾在經(jīng)歷了信息處理后是與受眾自身信息的感知情況相互關聯(lián)的。

    第二,公眾對于信息源的尋求對社會情境有正向影響。根據(jù)模型展示,路徑系數(shù)P 值小于0.05,異質(zhì)—單質(zhì)比率(HTMT)小于0.8,且各變量相關關系的方差膨脹系數(shù)(VIF)小于0.5,則假設2成立,且由圖3所示,根據(jù)香農(nóng)模型,信息源在圍繞用戶形成整體的社會情境下,用戶需要對通過外界社會情景獲取的信息源進行相關反饋,本質(zhì)上由于社會環(huán)境不依賴人的意識而存在并發(fā)生作用,社會情境對人的行為的作用受人的意識的影響,并且社會情境能直接對人的行為產(chǎn)生影響。

    圖3 香農(nóng)模型

    第三,受眾所處于的社會情境對公眾的風險感知有正向影響。根據(jù)模型展示,路徑系數(shù)P值小于0.05,異質(zhì)—單質(zhì)比率(HTMT)小于0.8,且各變量相關關系的(VIF)小于0.5,則假設3 成立,這說明了在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中,信息源傳達的信息經(jīng)過社會環(huán)境的解碼或加工再傳遞到公眾自身時,公眾的風險感知程度會變化。

    第四,信息源通過社會情境對風險感知有正向影響,社會情境在信息源和風險感知之間起到(部分)中介作用,各變量間關系間呈現(xiàn)出的P 值均小于衡量顯著性標準值0.05,假設4 成立,即社會情景在自變量—信息尋求與因變量—壓力感知中發(fā)揮中介作用,這充分表明了在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中,用戶通過對于信息源的尋求后,經(jīng)過較復雜的社會情景演變對信息解碼加工,自身產(chǎn)生壓力感知會受到影響。

    (二)研究啟示

    上述研究對突發(fā)公共衛(wèi)生事件風險感知和情緒演化干預具有如下啟示:

    1.政府層面

    第一,政府各部門協(xié)同制定應急預案,明確政府和公眾的應對責任,加強協(xié)作與合作,并與學校、社區(qū)等多方面達成共識。建立官方信息發(fā)布渠道,確保及時傳遞權威、準確的信息。在發(fā)布信息時,應使用清晰易懂的語言,必要時,用本地話進行宣讀,增強公眾對事件的認知和理解,避免造成公眾困惑或恐慌。事件發(fā)生的5 小時內(nèi),政府應該搶先發(fā)布通報,明確事件等級,告知公眾正確的防范措施,避免事態(tài)升級后形成不可控的局面。設立監(jiān)測團隊,追蹤謠言和不實信息,及時發(fā)布辟謠信息。

    第二,面對日新月異的新媒體時代,政府應發(fā)揮大數(shù)據(jù)、云計算相關研究成果排名前列的高校和企業(yè)的技術優(yōu)勢和人才優(yōu)勢,積極推動突發(fā)公共衛(wèi)生事件智能網(wǎng)絡化信息集成系統(tǒng)部署工作,以便更好地協(xié)助應急決策和政府應急防控響應。政府通過媒體和社交平臺傳播正面信息,給予公眾鼓勵、希望和信心,從而實現(xiàn)科學高效傳播,創(chuàng)新傳播策略。[36]政府應該組織基層培訓,活用微信朋友圈、微信群等功能,通過較為活躍的大眾社交平臺(抖音、微博、微信朋友圈)發(fā)布事件實時信息,有效及時制止不實信息散布。同時,可以嘗試使用網(wǎng)絡流行語式表達應急信息的內(nèi)容,提高公眾接受度,與社交媒體平臺合作,推行自媒體關鍵信息審核制度,增強監(jiān)控力度。

    第三,政府需提供心理疏導服務,幫助公眾緩解焦慮和恐慌情緒。政府應利用大數(shù)據(jù)分析技術獲取輿情數(shù)據(jù),以此關注群眾的情緒變化,了解群眾訴求,組織專業(yè)的心理咨詢隊伍,以安撫群眾情緒。還應關注心理健康支持群體,促進情感交流和互助。外出低收入或失業(yè)青年、留守兒童、獨居老人等弱勢群體在面對重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件時的風險要比核心家庭所面對的風險要高,社區(qū)基層需多走訪此類弱勢群體,或者通過購買服務等形式支持其開展心理健康服務,為弱勢群體提供公益性服務。

    第四,設計綜合宣傳計劃,整合政府管理部門、社會公益組織、民營資本組織等各方資源,形成合力。建立跨部門合作機制,定期召開會議,實現(xiàn)信息共享和協(xié)同應對,確保高質(zhì)量完成宣傳任務。增強社區(qū)參與,推動基層組織與公民個人共同參與風險應對。社區(qū)可以開展相關知識培訓,激發(fā)群眾主人翁意識,提升社區(qū)居民媒介素養(yǎng),培育心理健康風險預警與干預意識。

    2.媒體層面

    媒體要明確在工具理性現(xiàn)狀下的傳播責任,關注公眾的情感訴求?,F(xiàn)代社會公眾對信息的獲取和傳播更加快速,因此社會媒體和自媒體都要意識到在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的特殊時期所承擔的新聞責任。在事件未證實之前不可隨意公布,同時,合理引導輿論,避免公眾以訛傳訛。針對各類基于重大公共衛(wèi)生事件數(shù)據(jù)的自媒體文章,要求作者應備注權威發(fā)布的信息來源或參考資料,若無備注,不予通過審核。此外,鼓勵公眾積極參與,發(fā)布正面、準確信息,抑制不良言論傳播。

    3.個體層面

    對于個體而言,個體應該具備明辨是非、獨立思考的能力,積累常識和學習相關的防范技巧,綜合提高對海量應急信息的判斷力,在獲取信息時要注重價值導向,更多關注自身的發(fā)展需求。事件發(fā)生時,應從可信度高的官方媒體獲取相關信息,盡量避開悲觀厭世、傳播恐慌情緒但未經(jīng)證實的信息。具體防范措施根據(jù)社區(qū)宣傳海報和官方媒體的指導執(zhí)行,同時將注意力放在學習、工作、生活中,有焦慮、不安等情緒,應及時求助家人、朋友或社區(qū)。

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