算法推薦機制下的評論區(qū)群體極化現(xiàn)象及治理

汪儀　莫朝文　楊一唯

【摘? ?要】網(wǎng)絡(luò)平臺給用戶提供可視化信息、便捷互動的同時，也帶來群體從眾、算法推薦個性化、情緒意識激活等各類影響，而抖音評論區(qū)作為信息的補充區(qū)、情緒的宣泄區(qū)、用戶的主要互動區(qū)，是非理性群體極化現(xiàn)象的主要集中地。文章通過對平臺評論區(qū)群體極化現(xiàn)象的分析，對群體極化問題是如何產(chǎn)生的、如何緩解極化現(xiàn)象進(jìn)行思考，并為營造良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提出建議。

【關(guān)鍵詞】群體極化；算法推薦；網(wǎng)絡(luò)平臺；評論區(qū)

一、研究背景及意義

（一）社會發(fā)展背景

互聯(lián)網(wǎng)時代來臨，網(wǎng)絡(luò)群體日漸壯大，據(jù)2023年8月中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的第52次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2023年6月我國網(wǎng)絡(luò)視頻用戶總規(guī)模為10.44億人，占整體網(wǎng)民的96.8%；其中，短視頻用戶規(guī)模為10.26億人，占整體網(wǎng)民的95.2%。由此可見，短視頻作為我國重要的信息傳播手段，以其獨有的“短、頻、快”傳播方式占據(jù)著廣大網(wǎng)民的碎片化時間。而就視頻平臺本身而言，以抖音為主的短視頻平臺更是以其優(yōu)越的互動可視化、傳播碎片化等特點成為視頻類的頭部平臺，其日活躍用戶可達(dá)6億以上。

（二）評論區(qū)及其發(fā)展現(xiàn)狀

有人將評論區(qū)定義為網(wǎng)絡(luò)論壇的前身，是指在互聯(lián)網(wǎng)時代依靠信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)功能所建立起來的網(wǎng)絡(luò)信息討論系統(tǒng)和多元主題話語空間，也就是在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)平臺下受眾自由表達(dá)的場域。人們打破時間和空間的區(qū)隔，針對當(dāng)時網(wǎng)絡(luò)討論的主題發(fā)表自己的意見和建議。1999年之后，以QQ聊天軟件和購物軟件為代表的各種功能性軟件相繼出現(xiàn)，評論區(qū)在這個時候才開始發(fā)展起來。在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)的推動下，當(dāng)今的評論區(qū)不再是單向的不可互動的或者是雙向的只能和作者互動的評論區(qū)，而是發(fā)展為多向的，可以和任何人互動交流產(chǎn)生想法碰撞的場域。[1]不僅是抖音等視頻類平臺，現(xiàn)在各類平臺大都在其內(nèi)部設(shè)立評論區(qū)空間，甚至有專業(yè)的平臺或主題社群吸引大眾參與討論。而評論區(qū)在當(dāng)下數(shù)據(jù)社會中也并不是自由散漫地?zé)o序發(fā)展，大數(shù)據(jù)算法在其中起著舉足輕重的作用。大數(shù)據(jù)通過算法等技術(shù)控制平臺內(nèi)容推送，進(jìn)行用戶靜態(tài)如基礎(chǔ)信息、動態(tài)如行為信息的數(shù)據(jù)畫像。[2]

（三）評論區(qū)現(xiàn)象及從群體極化角度研究的意義

在當(dāng)下以UGC模式為基礎(chǔ)的抖音平臺上，用戶在有關(guān)男女吵架的評論區(qū)發(fā)現(xiàn)了男女評論區(qū)內(nèi)容以及排序不一樣的問題，在同期與“信息繭房”相關(guān)詞匯沖上了熱搜，在各類群體對比的結(jié)果中：男女性別、地區(qū)定位、職業(yè)經(jīng)驗等各種差異都決定著評論區(qū)內(nèi)容的呈現(xiàn)和排序。有關(guān)平臺內(nèi)容定制的差異第一次在互聯(lián)網(wǎng)上被用戶發(fā)現(xiàn)，各平臺的黑箱算法也是第一次被曝光在大家眼前。如在抖音評論區(qū)中，并不是以熱度或者是事實為主的排序方式呈現(xiàn)內(nèi)容，而是以男女性別、地區(qū)推薦以及職業(yè)等靜態(tài)數(shù)據(jù)的差異，或平臺活躍動態(tài)數(shù)據(jù)下的行為差異進(jìn)行分析推薦。正如麥克爾·舒德遜所說：“媒介的力量不僅僅在于它提供的內(nèi)容，更在于它提供內(nèi)容的形式”。用戶在虛擬數(shù)字空間進(jìn)行互動，更容易趨同也更容易極化，虛擬數(shù)字空間的差異化內(nèi)容提供就是群體意見極端化的主要影響方面。

從群體極化角度研究評論區(qū)現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)為：首先，評論區(qū)模仿、擴大著大眾的生活。大眾在生活中有著自己的個人身份和群體身份，而在評論區(qū)中群體身份的立場尤為顯著，由此受眾在評論區(qū)通過從眾互動形成群體心理趨同下非理性的沉默的螺旋現(xiàn)象；其次，評論區(qū)補充著大眾的生活，互聯(lián)網(wǎng)時代下每時每刻的信息意見產(chǎn)生過于繁瑣且碎片化。信息熵的過高導(dǎo)致大眾站在狹隘的負(fù)面視角審視事件，從而使受眾在大量不實信息中發(fā)表評論使輿情逐漸走向極化；最后，網(wǎng)絡(luò)的匿名性更是讓大眾將情緒作為中介因素對網(wǎng)絡(luò)評論區(qū)內(nèi)容展開道德討論，情緒熵所帶來的情緒感染比信息本身有更高的喚醒程度。[3]

二、相關(guān)理論與研究現(xiàn)狀

“群體極化”（Group Polarization）概念是于1961年美國社會心理學(xué)家詹姆斯·斯托納（Stoner）在進(jìn)行關(guān)于群體決策發(fā)現(xiàn)于群體之中、群體討論中所蘊含的極端現(xiàn)象等相關(guān)研究中首次提出的。[4]該理論首先起源于心理學(xué)領(lǐng)域，主要關(guān)心問題是小群體的決策方向，但更為主要的研究問題和關(guān)心方向是有關(guān)個人風(fēng)險的承擔(dān)以及面對風(fēng)險所保持謹(jǐn)慎的判斷。詹姆斯·斯托納于1961年發(fā)表了論文《個人與群體關(guān)于風(fēng)險性決策的對比》，該論文被大眾普遍認(rèn)為是群體極化相關(guān)概念研究的起點，在此之后戴維·邁爾斯和赫爾穆特·拉姆于1976年對該概念研究的相關(guān)歷史文獻(xiàn)進(jìn)行了全面梳理工作，在梳理與整合的基礎(chǔ)上第一次正式定義了“群體極化”概念。群體極化是指“在觀點指向同一態(tài)度與方向的時候，群體成員的個體經(jīng)過群體討論之后形成了統(tǒng)一的群體態(tài)度，這些統(tǒng)一的群體態(tài)度往往比討論之前的群體成員個人態(tài)度平均值更趨向極端化”的現(xiàn)象。[5]也就是說，群體中的個體經(jīng)過討論之后往往會形成相對統(tǒng)一的群體態(tài)度，而群體中持有不同態(tài)度的個體看到其他的群體成員與統(tǒng)一的群體態(tài)度有著高度相似后，其觀點也會改變偏向群體態(tài)度，這些群體成員態(tài)度的一致驅(qū)使群體意見的壯大，大勢的群體意見往往更為極端，由此往復(fù)形成了群體極化現(xiàn)象。[6]

20世紀(jì)70年代的群體極化研究從先前的個人心理方向逐漸走向了大眾政治心理方向，開始探討群體對當(dāng)時政治或社會觀點的影響，這個時候的群體極化理論主要服務(wù)的是政務(wù)等方面。20世紀(jì)70年代后期群體極化理論形成了學(xué)界普遍公認(rèn)的兩種解釋理論：分別是社會比較理論和有力論據(jù)理論。在往后的社會心理學(xué)相關(guān)研究與豐富中，學(xué)者普遍認(rèn)為群體極化的原因存在著三個主要經(jīng)驗理論：即社會比較理論（Social Comparison Theory）、信息影響理論（Informational Influence Theory）和自我分類理論（Self-Categorization Theory）。[7]進(jìn)入21世紀(jì)后，群體極化理論有了政治學(xué)的介入，群體極化的研究視野從個人這樣的小群體擴展到生活中的普羅大眾。同時21世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)興起，互聯(lián)網(wǎng)信息熵的提升和新媒體網(wǎng)絡(luò)平臺的壯大讓群體極化研究從政治方向逐漸延伸到新聞傳播方向。國內(nèi)的群體極化研究開始較晚，主要集中在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展后，國內(nèi)學(xué)者大多是從社會心理、網(wǎng)絡(luò)心理以及網(wǎng)絡(luò)發(fā)展下數(shù)字互動特性的角度分析網(wǎng)絡(luò)群體極化的成因，從我國國情和社交媒體屬性來分析網(wǎng)絡(luò)群體極化。在本文研究探討中，“群體極化”和“網(wǎng)絡(luò)群體極化”為同一概念。

三、算法推薦機制下評論區(qū)群體極化的現(xiàn)實表征

（一）群體身份下沉默的螺旋推動群體極化

社會建構(gòu)主義認(rèn)為，身份認(rèn)同是一個由社會環(huán)境形成并被其不斷影響的過程，外界社會是身份認(rèn)同的主要影響因素。[8]而自我構(gòu)建主義認(rèn)為，身份認(rèn)同本質(zhì)是心靈意義上的歸屬，自身的心理與精神是身份認(rèn)同的主要影響因素。[9]在《創(chuàng)意傳播管理》這本書中，作者將網(wǎng)絡(luò)數(shù)字空間定義為現(xiàn)實空間的虛擬與擴大，大眾在現(xiàn)實生活中扮演著自己本人的個體身份，同時承擔(dān)著類似于女性、母親、當(dāng)代青年等群體社會身份?，F(xiàn)實生活如此，在網(wǎng)絡(luò)空間中亦然。勒龐在《烏合之眾：大眾心理學(xué)研究》中提到：“以電腦為媒介的網(wǎng)絡(luò)傳播僅僅是給人提供了一種更加方便的交流媒介，隱藏在人內(nèi)心深處的群體歸屬感不會因此而轉(zhuǎn)變”。大眾不論是在現(xiàn)實中還是虛擬的網(wǎng)絡(luò)社會中都有著相對應(yīng)的個人標(biāo)簽與社會標(biāo)簽，社會標(biāo)簽是對群體身份特征的具象化，而為了避免群體孤立恐懼、鞏固群體地位、加強身份認(rèn)同，持有群體身份的個人看見相關(guān)群體言論會先保留自己的見解默默關(guān)注群體方向的觀點，在不知情的情況下主動從眾附和群體的觀點。這樣，一方個體觀點便逐漸削弱，另一方群體觀點在個體的趨附下逐漸強大，也就是在這樣不停的循環(huán)過程中，群體身份下沉默的螺旋效應(yīng)便開始發(fā)揮作用。在抖音評論區(qū)沉默的螺旋效應(yīng)層出不窮，例如大量母親群體在談?wù)摵⒆诱{(diào)皮如何教育的評論區(qū)主導(dǎo)嚴(yán)厲強制教育手段：“我們當(dāng)年都是打過來的”“棍棒底下出孝子”等評論，使得秉持慈母論教育觀點的母親或個體對自身教育手段產(chǎn)生懷疑，并在評論區(qū)保持沉默或改變想法傾向從眾。評論區(qū)是態(tài)度的展示中心，主流群體態(tài)度在沉默的螺旋下吸引個體觀點趨于同步但這是極端化非理性的過程。相關(guān)研究表明，群體觀點在被不斷復(fù)制與強調(diào)的情況下，大眾在潛移默化中就被相關(guān)群體觀點影響，從而形成大眾觀點被迫極端化的普遍現(xiàn)象，人們傾向于通過改變自身立場與群體重視的立場相一致，由此誘發(fā)群體極化。[10]

（二）算法推薦機制下狹隘的視角推動群體極化

進(jìn)入數(shù)字時代，大數(shù)據(jù)算法貫穿在平臺監(jiān)測與管理的始終，技術(shù)給媒介發(fā)展帶來便利也帶來挑戰(zhàn)。正如劉易斯·芒福德在《技術(shù)與文明》中所說：“技術(shù)只是人類社會中的一個元素，他發(fā)揮作用的好壞取決于利用它的主體”。 平臺通過大數(shù)據(jù)信息篩選將大眾的靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)匹配相應(yīng)推薦，通過內(nèi)部算法實現(xiàn)個性內(nèi)容，使受眾在碎片化的時間中接收由算法匹配的定制信息。各類短視頻平臺依據(jù)短視頻“短、頻、快”的特點充分占據(jù)了大眾碎片時間，以抖音為主的短視頻平臺只是推送相關(guān)的畫面、視頻、文字，但是平臺本身并不對完整事情的原委進(jìn)行實時檢驗，再加上受眾一方面是自發(fā)有選擇性地接觸自己喜好信息，另一方面受眾所看見的碎片信息是算法推薦機制下的定制內(nèi)容，受眾的認(rèn)知與態(tài)度都被算法切割為碎片并再次組合起來，是一種狹隘的定制視角。評論區(qū)可以算是信息的補充區(qū)與受眾認(rèn)知的表達(dá)區(qū)，評論區(qū)因其特有的互動性和補充性深受大眾喜歡，但受眾不僅在評論區(qū)互動中產(chǎn)生視角分歧，甚至因評論區(qū)的內(nèi)容排序而產(chǎn)生態(tài)度極化。就男女吵架雙方評論區(qū)內(nèi)容呈現(xiàn)不一樣的情況來看，狹隘的男性或女性視角對吵架這件事分別作出解讀，并在評論區(qū)形成了女權(quán)主義視角和男權(quán)主義視角，該條評論區(qū)內(nèi)容的曝光直接促使男女群體在評論區(qū)和網(wǎng)絡(luò)平臺中發(fā)現(xiàn)對方群體一些貶低、辱罵等話語，在性別對立的基礎(chǔ)上推進(jìn)了群體輿論的極化。除此以外，喜好相似的用戶在算法推薦機制下形成“偏見共同體”，[11]以其偏激的視角非理性的共同影響真實事件的呈現(xiàn)與走向，群體決策比成員個體更加極端。[12]

（三）情緒傳播下匿名的互動推動群體極化

在復(fù)雜的社交環(huán)境下產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)的“新陌生社會”，它是陌生人相互社交的一種產(chǎn)物，與熟人社會中關(guān)系信任的強關(guān)系交往模式相比，陌生人社會的弱交往關(guān)系讓信息傳播的無邊性擴大化，匿名性是陌生人社會中主要的特點，匿名性弱化了表達(dá)和傳播言論所帶來的自身身份壓力，也使個體轉(zhuǎn)變社會角色變得更加容易。[13]評論區(qū)作為受眾互動的輿論場，更多的感性與理性分離，個體無法從理性的角度思考問題而是更多的傾向感性意識、觀點趨同，由情緒作為中介影響受眾互動。勒龐在《烏合之眾：大眾心理學(xué)研究》中提到：“群體是匿名的，因而無需承擔(dān)責(zé)任，于是約束著個人理性的責(zé)任感往往會消失的無影無蹤”。在互聯(lián)網(wǎng)短視頻平臺的媒介場域中，平臺的匿名性使許多人在場的狀態(tài)下卻扮演著缺席的角色，在各大平臺社交區(qū)或者是評論區(qū)暢所欲言，發(fā)表一些情緒化或極端化的言論，在與受眾互動帶來的情緒感染中不分黑白地發(fā)泄自己的情緒，或者是在受眾互動中對相關(guān)身份群體進(jìn)行情緒激活，創(chuàng)造屬于群體非理性的意見氣候產(chǎn)生群體極化。[14]有部分非理性群眾更是為了掀起輿論風(fēng)潮在評論區(qū)大肆宣揚負(fù)面情緒，或者是利用道德標(biāo)準(zhǔn)綁架群體身份相似的人，例如“中國人這能忍？”“還是不是個男人”類似挑釁言語。有研究表明，負(fù)向情緒和正向情緒相比，負(fù)面情緒因其爆發(fā)性強且態(tài)度尖銳更容易引起網(wǎng)絡(luò)群體極化；相比于悲傷和焦慮等這樣的緩和性內(nèi)向負(fù)面情緒，憤怒情緒更容易引起網(wǎng)絡(luò)群體極化。[15]情緒需要感性和理性的平衡，過度感性造成的群體極化將會使網(wǎng)絡(luò)社會走向錯誤的方向。

四、算法推薦機制下評論區(qū)群體極化的治理策略

（一）提高個體的判斷能力，加強媒介素養(yǎng)

群體身份是社會中的重要角色，個人應(yīng)當(dāng)正確的使用和對待媒介中的相關(guān)身份，正確的認(rèn)識和使用媒介，在面對群體壓力時保持清醒的頭腦不被“群體意識綁架”。在與群體意識相悖的情況下敢于提出自己的疑問與想法，通過理性認(rèn)知的探討形成文明和諧的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

（二）提升監(jiān)管力度，加大輿情監(jiān)測

國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室為了規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)跟帖評論服務(wù)，根據(jù)《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)用戶賬號信息管理規(guī)定》 等法律法規(guī)，于2022年制定 《互聯(lián)網(wǎng)跟帖評論服務(wù)管理規(guī)定》，對跟帖行為進(jìn)行規(guī)范引導(dǎo)，各平臺評論區(qū)或相關(guān)的社交互動區(qū)可以借鑒相關(guān)法規(guī)更好地規(guī)范平臺與用戶行為。國家相關(guān)部門在治理同時要加大對輿論的監(jiān)控和理性地引導(dǎo)，用主流價值導(dǎo)向駕馭算法。[16]

（三）提倡網(wǎng)絡(luò)用戶的責(zé)任意識，維護(hù)良好互動

用戶是平臺的內(nèi)容生產(chǎn)者也是內(nèi)容使用者，用戶應(yīng)當(dāng)具備社會責(zé)任意識，能夠平衡理性與感性的情緒，在匿名化的網(wǎng)絡(luò)平臺也依舊堅持冷靜的態(tài)度和理性的認(rèn)知，不跟風(fēng)隨大流也不惡意煽動情緒，維護(hù)良好互動，倡導(dǎo)社會文明風(fēng)尚。

五、結(jié)語

在網(wǎng)絡(luò)平臺迅猛發(fā)展的數(shù)據(jù)時代，各類平臺所表現(xiàn)的不合理、非理性現(xiàn)象大都是因為平臺管理不到位與大眾媒介素養(yǎng)欠缺。在評論區(qū)現(xiàn)象背后蘊含著群體之間對立極化問題、平臺算法統(tǒng)籌對群體極化現(xiàn)象的影響問題、群體身份下的輿論極化引導(dǎo)問題等。希望通過對此現(xiàn)象的分析解讀引起平臺及大眾的關(guān)注，以營造良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

注釋：

[1]吳蒙恩.用戶評論區(qū)的作用分析——以抖音等新媒體平臺為例[J].西部廣播電視，2023，44（06）：62-64.

[2]單曉紅，張曉月，劉曉燕.基于在線評論的用戶畫像研究——以攜程酒店為例[J].情報理論與實踐，2018，41（04）：99-104+149.

[3]廖圣清，程俊超，于建娉.網(wǎng)絡(luò)新聞回帖中的受眾互動與群體極化：以情緒為中介變量[J].國際新聞界，2023，45（09）：91-117.

[4]Stoner James Arthur Finch. A Comparison of Individual and Group Decisions Involving Risk，Doctoral Dissertation，Massachusetts Institute of Technology，University of Cambridge. Cambridge，1961.

[5]黃河，康寧.移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下群體極化的特征和生發(fā)機制——基于“江歌案”移動端媒體文本和網(wǎng)民評論的內(nèi)容分析[J].國際新聞界，2019，41（02）：38-61.

[6]張良馴，趙丹丹.網(wǎng)絡(luò)群體極化效應(yīng)對青年生育焦慮的影響研究[J].中國青年社會科學(xué)，2022，41（06）：17-29.

[7]Marcus Arvan. The Dark Side of Morality：Group Polarization and Moral Epistemology，Philosophical Forum，2019，（1）.

[8]Lawler，S.（2014）.Identity：Sociological Perspectives.Malden：Polity Press.

[9]張淑華，李海瑩，劉芳.身份認(rèn)同研究綜述[J].心理研究，2012（01）：21-27.

[10]Fromkin，H.L.（1970）.Effects of experimentally aroused feelings of undistinctiveness upon valuation of scarce and novel experiences.Journal of Personality and Social Psychology，16（3），521.

[11]尹寒，楊軍.試論自媒體時代網(wǎng)絡(luò)輿論群體極化及其引導(dǎo)機制[J].湖北社會科學(xué)，2023（02）：163-168.

[12]夏倩芳，原永濤.從群體極化到公眾極化：極化研究的進(jìn)路與轉(zhuǎn)向[J].新聞與傳播研究，2017，24（06）：5-32+126.

[13]趙貞，張偉偉，胡靜月.“陌生人社會”下信息傳播機制及治理研究——以新冠肺炎期間信息傳播為分析對象[J].山東青年政治學(xué)院學(xué)報，2020，36（06）：88-96.

[14]劉露.網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化現(xiàn)象的現(xiàn)狀研究[J].科學(xué)咨詢（科技·管理），2021（01）：86-87.

[15]龔艷萍，馬艷玲.不同情緒對網(wǎng)絡(luò)群體極化影響的實證研究——基于VAR模型[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（24）：39-41.

[16]倪萬，孫靜茹.推薦算法驅(qū)動下“被動”群體極化現(xiàn)象及消解[J].青年記者，2019（31）：43-45.

（作者：汪儀，廣西藝術(shù)學(xué)院影視與傳媒學(xué)院2023級新聞與傳播研究生；莫朝文，廣西藝術(shù)學(xué)院影視與傳媒學(xué)院2022級新聞與傳播研究生；楊一唯，廣西藝術(shù)學(xué)院影視與傳媒學(xué)院2023級新聞與傳播研究生）

責(zé)編：周蕾