疫情背景下社交媒體輿論引導(dǎo)機制構(gòu)建研究

徐徐 李志剛

摘要：本文緊扣新冠肺炎疫情期間知識問答社區(qū)信息傳播的特征與內(nèi)容，收集知乎平臺中新冠病毒主題社區(qū)的精華帖等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建問答社區(qū)信息傳播網(wǎng)絡(luò)，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，通過傳播效率、路徑及控制度等指標(biāo)分析網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播力及輿論的發(fā)展趨勢。同時基于新公共服務(wù)理論、整體性治理理論、自我決定理論、輿情生命周期理論及統(tǒng)籌治理等理論，提出建立健全回應(yīng)機制、完善網(wǎng)絡(luò)輿情擴散的管控機制、建立健全用戶參與機制及突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對機制的對策建議。為正確引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論、有效降低網(wǎng)絡(luò)輿論對社會的不良影響及打贏重大疫情防控輿論戰(zhàn)提供支持，這對我國網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的穩(wěn)定和社會安全有重要的現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：社會網(wǎng)絡(luò)；知識問答社區(qū)；輿論傳播；引導(dǎo)機制

中圖分類號：C912.63 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-8883（2021）14-0073-03

基金項目：本論文為四川省社會科學(xué)“十三五”規(guī)劃2020年度重大項目“重大疫情背景下社交媒體輿論傳播網(wǎng)絡(luò)特點與引導(dǎo)機制研究”成果，項目編號：SC20YJ002

一、引言

2020年初，新冠肺炎疫情暴發(fā)，關(guān)于新冠肺炎的信息和發(fā)展?fàn)顩r在社交媒體上迅速傳播，引發(fā)了公眾的廣泛關(guān)注與討論。社交媒體在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支撐下蓬勃發(fā)展，其對于大多數(shù)人來說是極為重要的信息渠道[1]。由于疫情的特殊性，大部分公眾均是依靠社交媒體獲取關(guān)于疫情的相關(guān)信息。社交媒體搭建了一個情感宣泄和思想碰撞的對話空間，使其成為社會輿論的放大器，而輿論的走向影響著社會的穩(wěn)定性。在疫情期間，網(wǎng)絡(luò)上相關(guān)信息龐雜，公眾一時間難以分辨真假。公眾在社交媒體進(jìn)行互動和交流的過程中所產(chǎn)生的信息呈現(xiàn)出爆炸式增長的態(tài)勢，這些網(wǎng)絡(luò)言論與信息不僅極易影響公眾的行為，也強烈影響著公眾的心理與情感[2]。主流的社交媒體較多，比較常見的有：微博、微信、公眾號、抖音以及貼吧等。相比于其他社交媒體，知識問答社區(qū)的知識傳播程度較高，而知識傳播效果受到用戶關(guān)系的影響[3]。為此，以知識社區(qū)為例，探尋突發(fā)性公共衛(wèi)生事件期間這類社交媒體的信息傳播內(nèi)容及效果，為有效引導(dǎo)、控制問答社區(qū)網(wǎng)絡(luò)輿論傳播提供幫助。

二、知識問答社區(qū)網(wǎng)絡(luò)輿論傳播特征分析

（一）樣本選取

樣本來自知識問答社區(qū)——知乎。在新冠肺炎疫情初期，大眾開始對知乎內(nèi)關(guān)于新型冠狀病毒主題的社區(qū)進(jìn)行持續(xù)關(guān)注，截至2020年10月26日，關(guān)注話題人數(shù)達(dá)7072人次，話題內(nèi)問答帖數(shù)量達(dá)8498個，隨著時間的推移，關(guān)注話題人數(shù)與問題數(shù)不斷攀升。為了使樣本數(shù)據(jù)具有代表性，主要抓取了該話題的精華帖，內(nèi)容包括帖子的標(biāo)題、內(nèi)容、用戶名、贊同數(shù)以及評論數(shù)。一共抓取了1000個精華帖，去除重復(fù)、冗余以及無意義的帖子，一共獲取精華帖932個。以贊同數(shù)高于5000次、評論數(shù)1000條以上為條件對精華帖進(jìn)行篩選，一共獲得98個帖子，除去重復(fù)的發(fā)帖用戶，一共獲得83位“意見領(lǐng)袖”。利用軟件對83位“意見領(lǐng)袖”的使用信息進(jìn)行抓取，一共收集了16組用戶信息，剔除重復(fù)且無效的信息，主要獲取回答數(shù)、文章數(shù)、想法、被贊同數(shù)、被喜歡數(shù)、被收藏數(shù)、關(guān)注數(shù)量以及被關(guān)注數(shù)量，共計9個字段刻畫用戶特征。

（二）傳播效率分析

上圖是通過Gephi軟件進(jìn)行繪制的，主要是依據(jù)“意見領(lǐng)袖”之間是否進(jìn)行信息交互而繪制。圓形框代表著知識問答社區(qū)新冠肺炎疫情話題社區(qū)的83位“意見領(lǐng)袖”，形狀較大的圓形框代表具有高度度數(shù)中心性的個體，線表示尋求建議的關(guān)系紐帶。如圖可知，該網(wǎng)絡(luò)中沒有孤立節(jié)點，說明該話題社區(qū)的“意見領(lǐng)袖”存在著信息交流行為，但網(wǎng)絡(luò)的整體密度較低，為0.0611，整體聯(lián)系松散。同時，該網(wǎng)絡(luò)的傳播效率較低，其捷徑距離為3.397，意味著每個個體在該網(wǎng)絡(luò)中平均經(jīng)過4個人才可以與其他個體進(jìn)行交流。另外，網(wǎng)絡(luò)的凝聚性較低，為0.298，整體網(wǎng)絡(luò)不緊密。網(wǎng)絡(luò)的中間中心勢較高，為21.770%，表明網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點可能過于依賴某一個節(jié)點傳遞關(guān)系，部分節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中處于極其重要的地位。

（三）傳播路徑分析

傳播路徑是對網(wǎng)絡(luò)上個體處于中心地位的程度進(jìn)行定量分析，從影響深度上找出該話題傳播路徑上的關(guān)鍵節(jié)點，主要通過網(wǎng)絡(luò)中心性進(jìn)行衡量。網(wǎng)絡(luò)中心性主要包括度數(shù)中心度、中間中心度與接近中心度三類。度數(shù)中心度代表的是與其他節(jié)點連接的數(shù)量，分為點入度與點出度。在意見領(lǐng)袖信息交流網(wǎng)絡(luò)中點入度較高的是個體9、15、18、32、34、41、53、62、63，即以上個體善于接收其他用戶的信息。點出度較高的是個體3、7、21、25、62、64、70，他們愿意與其他個體積極進(jìn)行話題討論，善于表達(dá)自己的觀點。中間中心度測量的是行動者對資源控制的程度。該網(wǎng)絡(luò)的中間人就是具有較高中間中心度的個體（個體10、21、28、32、34、41、53、62），他們是該話題社區(qū)的社交達(dá)人，即網(wǎng)絡(luò)中有較多的個體需要通過他們才能與其他個體發(fā)生聯(lián)系，他們也影響著新冠肺炎疫情相關(guān)信息與知識的傳播。而分析接近中心度發(fā)現(xiàn)，個體19、21、46、58、60、61、67、70、76、77的接近中心度點出度較高，這些個體與網(wǎng)絡(luò)中的其他個體聯(lián)系較多，善于表達(dá)自己的意見，較少受到中間人信息的影響。因此，該網(wǎng)絡(luò)的信息傳播路徑不再單一，較多的“意見領(lǐng)袖”位于信息傳播網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵路徑上。

（四）傳播控制度

網(wǎng)絡(luò)的傳播控制度由該網(wǎng)絡(luò)中存在的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量進(jìn)行衡量。由于網(wǎng)絡(luò)中間中心勢數(shù)據(jù)表明網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點位于結(jié)構(gòu)洞位置。通過對有效規(guī)模、效率系數(shù)和限制度系數(shù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)個體10、21、23、28、32、53、62、70、75、80、83位于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞位置，是該網(wǎng)絡(luò)的中間人，互惠程度較高。處于這樣節(jié)點的個體可以連接兩個區(qū)域，在網(wǎng)絡(luò)中獲取非冗余信息。同時，為獲取“信息利益”和“控制”提供機會，從而比網(wǎng)絡(luò)中其他位置上的成員更具有競爭優(yōu)勢。因此，“意見領(lǐng)袖”在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行信息傳播時，受到結(jié)構(gòu)洞的影響，信息傳播受到阻礙，網(wǎng)絡(luò)的傳播控制度較高。

三、重大疫情背景下知識問答社區(qū)輿論引導(dǎo)機制構(gòu)建

通過對知識問答社區(qū)網(wǎng)絡(luò)輿論傳播特征的數(shù)據(jù)分析，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)分析[4-6]，提出重大疫情期間知識問答社區(qū)的輿論引導(dǎo)調(diào)控對策建議。

（一）建立健全回應(yīng)機制

回應(yīng)機制主要針對的是公眾在社交媒體的交流過程中所產(chǎn)生的新問題和民眾的新需求。新公共服務(wù)理論作為一種全新的管理理論范式，要求一切公共管理活動都要圍繞公共服務(wù)的使命展開，為了保證這一點，相關(guān)部門應(yīng)傾聽公眾的訴求[7]。對于網(wǎng)絡(luò)場域中的正面輿論乃至負(fù)面輿論來講，其背后都潛藏著公眾的利益訴求，如不能及時回應(yīng)公眾關(guān)切，常常使得負(fù)面因素滋生，在網(wǎng)絡(luò)空間中蔓延而產(chǎn)生后患。對于網(wǎng)絡(luò)輿論背后利益訴求的及時回應(yīng)，不僅是治理能力的重要體現(xiàn)，還是為公眾提供信息服務(wù)的重要方式。因此，健全及時回應(yīng)的機制，有效預(yù)防負(fù)面輿情的產(chǎn)生，可以提高公眾的參與度。

（二）完善網(wǎng)絡(luò)輿情擴散的管控機制

趨勢引導(dǎo)對于把控網(wǎng)絡(luò)輿情擴散有著支撐作用。網(wǎng)絡(luò)疫情擴散的管控機制是以整體性治理理論為基礎(chǔ)，即強調(diào)數(shù)字化治理，重視防患于未然，為公民提供完整化服務(wù)[8]。主要從把握輿情活躍關(guān)鍵節(jié)點、增設(shè)輿論“安全閾”以及提升新媒體素養(yǎng)三個方面入手。第一要把握輿情活躍關(guān)鍵節(jié)點，由于此次疫情信息在問答社區(qū)內(nèi)的傳播不同于以往，整個網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)信息中心化、扁平化、復(fù)雜化態(tài)勢。因此，監(jiān)管的目標(biāo)應(yīng)該由原來的某一些關(guān)鍵節(jié)點向某一特征群體過渡，監(jiān)管目標(biāo)廣泛化，主要是利用信息技術(shù)手段積極關(guān)注處于核心區(qū)域和位于結(jié)構(gòu)洞位置等這一類特征群體的發(fā)展，促使社區(qū)輿論呈現(xiàn)健康、積極趨勢。第二要增加問答社區(qū)的輿論“安全閾”功能，公眾在社交媒體上的言論具有自由、情緒化等顯著特性，在社區(qū)中的先行言論可能會導(dǎo)致其他用戶的盲目跟風(fēng)以及出現(xiàn)言論一邊倒現(xiàn)象，而在問答社區(qū)中增加輿論“安全閾”功能就可以在一定程度上降低這種現(xiàn)象的產(chǎn)生概率。當(dāng)社區(qū)中某一些用戶發(fā)表的不良言論達(dá)到一定的關(guān)注閾值時，相關(guān)部門、媒體等就要進(jìn)行及時的澄清，避免輿論不斷升級演化導(dǎo)致輿情危機加重。第三要提升新媒體素養(yǎng)。由于新媒體受眾群體廣，以及具有一定的權(quán)威性，若是因自身信息鑒別有誤，傳播了未經(jīng)證實的信息，就極易引發(fā)惡性輿論，導(dǎo)致輿論持續(xù)發(fā)酵、公眾恐慌等一系列連鎖反應(yīng)。新媒體若做不到對信息的合理鑒別篩選，會對輿情的把控起到反向作用。因此，新媒體應(yīng)該提升自身素養(yǎng)，不信謠、不傳謠，不傳播不確定的信息，為凈化社區(qū)謠言輿論助力。

（三）完善社區(qū)功能，建立健全用戶參與機制

完善的社區(qū)功能可以為用戶帶來更好的使用感，根據(jù)自我決定理論，當(dāng)用戶享受在社區(qū)中的交流過程時，或是在社區(qū)中交流能獲取一定的獎勵，他們就會有意識地增加社區(qū)的使用次數(shù)，以及交流次數(shù)。為此，知識社區(qū)內(nèi)可以增加用戶活躍指數(shù)功能，即為用戶評定活躍等級，通過在社區(qū)內(nèi)的點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為獲取等級，較高等級的用戶可以獲取一些社區(qū)使用特權(quán)等獎勵，以此增強社區(qū)的活性與信息的流動性。同時，可以適當(dāng)邀請專業(yè)人員入駐知識問答社區(qū)，具有權(quán)威性的專業(yè)人員能夠穩(wěn)定公眾情緒，及時傳播真實有效的信息，通過他們對當(dāng)前疫情的發(fā)展以及控制情況進(jìn)行說明，能打消用戶對于新冠肺炎疫情的疑慮，避免網(wǎng)絡(luò)謠言的產(chǎn)生。還可以增設(shè)科普性話題欄目，以增加科普性話題帖數(shù)量，對公眾起到答疑解惑的作用?？破招栽掝}帖的數(shù)量還能在一定程度上避免惡性輿論的持續(xù)性發(fā)酵，遏制謠言的產(chǎn)生與傳播，最大限度地避免了信息的失真。

（四）建立突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對機制

輿情生命周期理論闡述了輿論的發(fā)展總是從潛伏到加速，而后成熟，最后衰退的一個生命過程[9]。突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情不僅遵循生命周期理論，還具有傳播快、謠言信息突出以及網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化等特征。而根據(jù)信息論的原理，突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情信息的擴散主要是通過“信息管道”傳播[10]。相關(guān)部門對突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對，也存在著“信息管道”效應(yīng)，即在突發(fā)事件中，如果政府信息發(fā)布不及時、不準(zhǔn)確，未充分占據(jù)網(wǎng)上言論的主要陣地，就會導(dǎo)致謠言滋生。因此，建立健全突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對長效機制對輿論引導(dǎo)有重要作用。當(dāng)前公眾在網(wǎng)絡(luò)上的表達(dá)愈來愈便捷，這也給網(wǎng)絡(luò)謠言散布創(chuàng)造了良好的條件。同時，由于公眾的言論表達(dá)不需要額外的附加成本，追責(zé)難度大，各方面因素的影響使得在網(wǎng)絡(luò)中的造謠行為越來越猖獗。因此，制止網(wǎng)絡(luò)謠言，正確引導(dǎo)用戶網(wǎng)絡(luò)行為，必須采取一定的法律措施。首先，根據(jù)新興社交媒體設(shè)立新的信息言論準(zhǔn)則。由于社交媒體的種類進(jìn)一步豐富，出現(xiàn)了微信公眾號、微博、抖音、知識問答社區(qū)等社交媒體的新信息發(fā)布模式，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已發(fā)生了重大改變，但是原來的法律條款在用戶轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊等網(wǎng)絡(luò)行為和網(wǎng)絡(luò)污蔑誹謗等方面，均是以傳統(tǒng)社交媒體為基礎(chǔ)建立的，不能有效適用于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及社會。依據(jù)新興社交媒體和社會特征，需要重新設(shè)置符合當(dāng)下環(huán)境的新的規(guī)則和法律標(biāo)準(zhǔn)，讓司法人員有據(jù)可依，有法必依。其次，通過立法明確各個網(wǎng)絡(luò)主體的責(zé)任。也就是要將社交媒體、政府監(jiān)管部門等各個主體的相應(yīng)責(zé)任進(jìn)行劃分，最好是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實名制管理，讓公眾明白在網(wǎng)絡(luò)上造謠也會影響其正常的現(xiàn)實活動，增加散播謠言的成本；加大對那些為了追求用戶使用率，故意引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情的社交媒體的懲罰力度；加強對于秉持“流量”至上的媒體賬戶的管控，可以增加罰金、封號等手段，減少該類用戶的產(chǎn)生；加強對網(wǎng)絡(luò)誹謗、謠言的監(jiān)控，提高監(jiān)督社交網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平。再次，還需要健全應(yīng)對突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)法律法規(guī)，做到公眾信息傳播引導(dǎo)有法可依、有章可循，提升部門反應(yīng)效率，及時掌握用戶言論發(fā)展方向，正確引導(dǎo)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

四、結(jié)語

知識問答型社區(qū)作為一種交流型社交媒體，可以更好地解讀與傳達(dá)信息。分析疫情期間公眾的關(guān)注主題，可以幫助政府監(jiān)管部門及時預(yù)防不良的輿論擴散，以便正確引導(dǎo)輿論，而對社區(qū)信息傳播能力的分析則有利于監(jiān)管社區(qū)輿論的關(guān)鍵用戶。在這項研究中，我們使用爬蟲工具對知乎中新冠病毒主題社區(qū)的精華帖進(jìn)行了抓取，通過Jieba分詞處理，將用戶關(guān)注主題詞頻與分類可視化，對社區(qū)意見領(lǐng)袖信息傳播力進(jìn)行了測度，并將社會網(wǎng)絡(luò)分析與傳播效率、路徑、控制度等結(jié)合，測度該網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播能力。研究發(fā)現(xiàn)該社區(qū)的疫情信息傳播網(wǎng)絡(luò)的傳播效率較低，傳播路徑不再單一化。同時，網(wǎng)絡(luò)中存在結(jié)構(gòu)洞結(jié)構(gòu)，對網(wǎng)絡(luò)的傳播控制度較高。因此，在信息傳播過程中，位于結(jié)構(gòu)洞位置的節(jié)點呈現(xiàn)一定的信息集中趨勢，其他節(jié)點依賴于它們的影響力，進(jìn)行信息的二級傳播。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿論特征分析的結(jié)果，我們從回應(yīng)機制、管控機制、參與機制以及應(yīng)對機制四個方面對突發(fā)性公共衛(wèi)生事件下知識問答社區(qū)輿論引導(dǎo)提供建議。

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作者簡介：徐徐（1996—），女，四川成都人，碩士，研究方向：社會網(wǎng)絡(luò)、信息傳播。

李志剛（1962—），男，四川宜賓人，博士，教授，研究方向：電子政務(wù)與電子商務(wù)。