數(shù)字時(shí)代網(wǎng)絡(luò)暴力信息的風(fēng)險(xiǎn)治理路徑

摘要：隨著新媒體的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)暴力事件發(fā)生的頻率和熱度日漸上升，網(wǎng)絡(luò)輿論也呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)，給社會(huì)和諧帶來(lái)諸多不利影響，“按鍵傷人”現(xiàn)象亟待解決?；诖?，本文采用模糊集定性比較分析方法 （fsQCA）梳理了近年來(lái)發(fā)生的50起網(wǎng)絡(luò)輿情事件，并通過(guò)fsQCA4.1軟件進(jìn)行量化分析，探索網(wǎng)絡(luò)暴力事件的爆發(fā)機(jī)理和關(guān)鍵影響因子。研究發(fā)現(xiàn)，單個(gè)變量并不能直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)暴力事件的發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)暴力事件通常受多個(gè)因素共同影響；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輿情伴隨謠言傳播時(shí)，極易演變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)暴力事件；女性更容易遭受網(wǎng)絡(luò)暴力的攻擊。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)暴力；治理路徑；爆發(fā)機(jī)理；實(shí)證研究；fsQCA

黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，“健全網(wǎng)絡(luò)綜合治理體系，推動(dòng)形成良好網(wǎng)絡(luò)生態(tài)”，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視網(wǎng)絡(luò)空間治理工作，持續(xù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，助力網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的發(fā)展。第54次 《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2024年6月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模近11億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)78%。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)暴力現(xiàn)象不斷增多。在巴黎奧運(yùn)會(huì)上，中國(guó)女子百米跨欄運(yùn)動(dòng)員吳艷妮卻深陷輿論旋渦，另有 “尋親少年劉學(xué)州”“粉發(fā)女孩鄭靈華”皆因不堪忍受網(wǎng)絡(luò)暴力而選擇輕生。網(wǎng)絡(luò)戾氣正在變成傷人的利器，“按鍵傷人”現(xiàn)象亟待解決。網(wǎng)絡(luò)輿論是如何一步步演進(jìn)為網(wǎng)絡(luò)暴力的？本文基于2018年至2024年的50起網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行樣本案例分析，采用模糊集定性比較分析方法進(jìn)行量化研究，探索網(wǎng)絡(luò)暴力事件的爆發(fā)機(jī)理。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)暴力現(xiàn)象，已有學(xué)者進(jìn)行深入研究，胡岑岑等對(duì)國(guó)內(nèi)社交媒體平臺(tái)進(jìn)行審計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)平臺(tái)未能清晰界定網(wǎng)絡(luò)暴力；[1]蔣紅艷等認(rèn)為，自媒體的傳播容易引起網(wǎng)民共鳴，從而觸發(fā)從眾效應(yīng)和蝴蝶效應(yīng)；[2]吳昊幀等則認(rèn)為，人工智能在提供便捷化服務(wù)的同時(shí)，也在為網(wǎng)絡(luò)暴力現(xiàn)象推波助瀾；[3]錢(qián)斯航發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)群體化現(xiàn)象具有賦能作用，智能算法加速了網(wǎng)絡(luò)暴力的形成；[4]范紅梅等認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)受眾的盲目跟風(fēng)、意見(jiàn)領(lǐng)袖的推波助瀾和主流媒體的傳播缺位，是網(wǎng)絡(luò)暴力的主要誘因；[5]王會(huì)娟分析發(fā)現(xiàn)，爭(zhēng)議事件是刺激網(wǎng)民觀(guān)點(diǎn)極化的導(dǎo)火線(xiàn)，公平是觀(guān)點(diǎn)極化的歸因，而媒體是加劇觀(guān)點(diǎn)極化的傳播動(dòng)力；[6]郭安寧等以大學(xué)生群體為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)意見(jiàn)領(lǐng)袖、網(wǎng)絡(luò)異化及個(gè)體緘默是導(dǎo)致大學(xué)生價(jià)值認(rèn)同混亂、網(wǎng)絡(luò)暴力頻發(fā)、群體圈層固化的主要誘因。[7]

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

本文采用模糊集定性比較分析方法進(jìn)行研究，該方法基于布爾代數(shù)和集合論的基礎(chǔ)，探索不同條件變量及組合條件如何影響某一結(jié)果的發(fā)生，通過(guò)分析案例中的條件變量組合，找出影響特定結(jié)果的充分條件和必要條件。根據(jù)fsQCA定性分析的理論基礎(chǔ)，多重條件并發(fā)原因的數(shù)量隨條件變量個(gè)數(shù)的增加呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，即選取k個(gè)條件變量時(shí)，將存在2k種組合路徑來(lái)解釋該結(jié)果的成因。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

基于 《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)輿論場(chǎng)發(fā)展報(bào)告》和人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)中心發(fā)布的數(shù)據(jù)，本文以微博、微信公眾號(hào)、短視頻等為檢索平臺(tái)，篩選出2018年1月至2024年8月討論較熱烈、關(guān)注度較高的50例網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行研究，所有案例事件均可溯源。

（三）變量選擇

參考李良榮等關(guān)于網(wǎng)絡(luò)群體性事件爆發(fā)機(jī)理的雙重建模研究，[8]以及古麗夏提對(duì) “事實(shí)屬性”和 “傳播屬性”的分類(lèi)，[9]本文擬定8個(gè)條件變量，即事實(shí)屬性的5個(gè)變量 （事件性質(zhì)、事件指向、公眾訴求、當(dāng)事人態(tài)度、輿情客體）和傳播屬性的3個(gè)變量 （主流媒體、意見(jiàn)領(lǐng)袖、網(wǎng)絡(luò)謠言），以及1個(gè)結(jié)果變量，即網(wǎng)絡(luò)暴力事件是否發(fā)生。

三、結(jié)果分析

本文使用fsQCA4.1軟件對(duì)50起網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)計(jì)算樣本的一致性和覆蓋率來(lái)探索條件變量和結(jié)果變量的關(guān)系。

（一）單變量必要性分析

1.事件屬性必要性分析

將事件性質(zhì) （nature）、事件指向 （direction）、公眾訴求 （goal）、當(dāng)事人態(tài)度 （attitude）、輿情客體 （identity）正反10個(gè)單變量及爆發(fā)結(jié)果 （action）導(dǎo)入軟件中計(jì)算，結(jié)果如表1所示。

結(jié)果顯示，以上事件屬性的一致性指標(biāo)均低于0.9，無(wú)法判定條件變量與結(jié)果變量的關(guān)系，因此，事件屬性中的5個(gè)變量單獨(dú)出現(xiàn)不一定會(huì)誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)暴力行為。

2.傳播屬性必要性分析

將主流媒體 （media）、意見(jiàn)領(lǐng)袖 （leader）、網(wǎng)絡(luò)謠言 （rumor）正反6個(gè)單變量及結(jié)果變量導(dǎo)入軟件中計(jì)算，結(jié)果如表2所示。

結(jié)果顯示，傳播屬性的一致性指標(biāo)也低于0.9，因此，無(wú)法判定條件變量為結(jié)果變量的充分必要條件。但是，主流媒體 （media）一致性為0.88，能夠解釋77%的事件；網(wǎng)絡(luò)謠言產(chǎn)生一致性為0.85，能夠解釋94%的事件，故而可以得出判斷：當(dāng)主流媒體對(duì)某些事件有引導(dǎo)傾向時(shí)，會(huì)引發(fā)網(wǎng)民對(duì)事件當(dāng)事人進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)暴力行為。同樣，謠言也會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)暴力行為的產(chǎn)生。

綜上所述，事實(shí)屬性和傳播屬性的必要性分析結(jié)果顯示，單個(gè)變量并不能直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)暴力事件的發(fā)生，因此，不能將網(wǎng)絡(luò)暴力的產(chǎn)生歸結(jié)于某一特定因素，有必要進(jìn)行多條件變量組合分析。

（二）多變量組合分析

將事件屬性和傳播屬性中的8個(gè)條件變量進(jìn)行組合分析，結(jié)果共得到11條路徑。如表3所示，solution coverage為0.941176，充分說(shuō)明條件組合變量能夠較為全面地覆蓋和分析網(wǎng)絡(luò)暴力事件的爆發(fā)情況。其中，事件覆蓋率較高的4種組合為：

action = direction*attitude*media*leader*rumor*nature （0.27）

action = direction*～appeal*media*leader*rumor*nature （0.18）

Action=direction*appeal*～attitude*identity*media*leader*

rumor （0.18）

action = appeal*～attitude*identity*media*leader*rumor*

nature （0.18）

四、結(jié)束語(yǔ)

（一）結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)50起網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行fsQCA分析，得出以下結(jié)論：

首先，在單變量必要性分析中，單個(gè)條件變量并不能直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)暴力事件發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)暴力事件的發(fā)生通常受多個(gè)因素共同影響，因此，應(yīng)從多個(gè)方面進(jìn)行研究；其次，在多變量組合分析中，高覆蓋率的4種組合條件均包含 “有網(wǎng)絡(luò)謠言”這一變量，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輿情事件伴有謠言產(chǎn)生時(shí)，在短時(shí)間內(nèi)極易演變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)暴力事件；最后，多條路徑均包含 “當(dāng)事人為女性”這一要素，因此，當(dāng)女性陷入輿論旋渦時(shí)，網(wǎng)民出于對(duì)女性的偏見(jiàn)、歧視和社會(huì)觀(guān)念等認(rèn)知，更容易對(duì)當(dāng)事人進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)暴力行為。

（二）治理路徑

1.以平臺(tái)為主體，構(gòu)建多方協(xié)同的全流程治理機(jī)制

網(wǎng)絡(luò)暴力信息的治理需要從事后懲治和救濟(jì)，轉(zhuǎn)向事前和事中的全流程防范與治理，以預(yù)防嚴(yán)重侵害事件的發(fā)生。對(duì)此，應(yīng)事先明確平臺(tái)的主體責(zé)任和審查機(jī)制，通過(guò)人工智能等方式，過(guò)濾顯而易見(jiàn)的違法侵權(quán)信息；對(duì)于其他較為隱蔽的侵權(quán)信息，平臺(tái)采取刪除、屏蔽、斷開(kāi)鏈接等措施。同時(shí)，各機(jī)構(gòu)間可探索跨平臺(tái)的信息共享和協(xié)同機(jī)制，對(duì)涉及網(wǎng)絡(luò)暴力信息的重點(diǎn)賬號(hào)、主體采取協(xié)同限制和治理措施，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)暴力信息的聯(lián)防聯(lián)控。

2.加強(qiáng)網(wǎng)民信息素養(yǎng)，提升信息甄別能力

實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輿情伴有謠言傳播時(shí)，極易演變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)暴力事件。因此，為促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的健康發(fā)展，減少網(wǎng)絡(luò)暴力和謠言的傳播，網(wǎng)民應(yīng)進(jìn)一步提升對(duì)信息的篩選和鑒別能力，及時(shí)關(guān)注辟謠信息和權(quán)威信息，避免被錯(cuò)誤信息誤導(dǎo)。此外，在面對(duì)激烈的討論和爭(zhēng)議時(shí)，網(wǎng)民應(yīng)保持冷靜，對(duì)信息進(jìn)行獨(dú)立思考，不盲目接受他人的觀(guān)點(diǎn)，提升個(gè)人的情緒管理能力。

3.高度關(guān)注女性群體，推動(dòng)與司法救助的有機(jī)銜接

本文通過(guò)對(duì)50起網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)其中29起案例當(dāng)事人均為女性，她們更容易受到網(wǎng)絡(luò)暴力的攻擊。首先，需要加強(qiáng)對(duì)女性群體的高度關(guān)注和心理健康教育，提高他們應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)暴力的意識(shí)和能力；其次，建立司法救助與社會(huì)救助的有機(jī)銜接，當(dāng)女性群體遭受網(wǎng)絡(luò)暴力時(shí)，她們需要一個(gè)安全可靠的途徑來(lái)舉報(bào)和投訴；最后，在網(wǎng)絡(luò)暴力發(fā)生時(shí)，及時(shí)給予受害者提供心理疏導(dǎo)，避免悲劇的發(fā)生，構(gòu)建綠色、健康與和諧的網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡岑岑，黃雅蘭.超越看門(mén)人：社交媒體平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)暴力治理比較研究[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2024，45（04）：172-180.

[2] 蔣紅艷，胡明輝.自媒體環(huán)境網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象分析[J].沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2019，21（04）：454-458.

[3] 吳昊楨，馮銳.智媒時(shí)代網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象的成因及治理[J].青年記者，2019（30）：34-35.

[4] 錢(qián)斯航.智能算法技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象的影響研究[D].西安：長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文，2021.

[5] 范紅梅，孫愈中.信息繭房、烏合之眾與輿論偏向：社會(huì)熱點(diǎn)事件中網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象動(dòng)因分析[J].新聞?wù)搲?021，35（02）：76-79.

[6] 王會(huì)娟.網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象中的框架效應(yīng)研究[D].鄭州：河南大學(xué)，2023.

[7] 郭安寧，趙月.大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象的表征、成因及策略[J].鞍山師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，25（03）：86-90.

[8] 李良榮，鄭雯，張盛.網(wǎng)絡(luò)群體性事件爆發(fā)機(jī)理：“傳播屬性”與 “事件屬性”雙重建模研究：基于195個(gè)案例的定性比較分析（QCA）[J].現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)），2013，35（02）：25-34.

[9] 古麗夏提·阿斯哈爾.網(wǎng)絡(luò)輿情事件中網(wǎng)絡(luò)暴力的成因分析：基于40例網(wǎng)絡(luò)輿情事件的定性比較分析[J].新媒體研究，2023， 9（15）：7-14.

作者簡(jiǎn)介： 鄭亞萍，女，漢族，河南新鄉(xiāng)人，碩士研究生，助教，研究方向：管理科學(xué)與工程；

王鈺茜，女，漢族，河南新鄉(xiāng)人，碩士研究生，助教，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理；

曲濤，男，漢族，河南南陽(yáng)人，本科，研究方向：信息管理與信息系統(tǒng)；

宋鑫淑，女，漢族，河南新鄉(xiāng)人，本科，研究方向：信息管理與信息系統(tǒng)。