公众“放大站”下突发事件风险放大效应研究

2020-09-06 13:48徐文琪陈嘉奇廖凯潼
新媒体研究 2020年11期
关键词:公众

徐文琪 陈嘉奇 廖凯潼

摘  要  文章以“2·18武昌火车站杀人事件”为例,基于风险的社会放大理论框架,从公众“放大站”的视角出发,通过对公众言论编码、计算权重并制作词云,来观察公众情感态度和社会话题的特征,从而分析事件风险放大效应。研究发现,风险放大所呈现的样貌特征为:杀人者的“精神病”身份成为讨论的热点;公众情感主要表现为:恶>惧>哀;话题主要集中在“法律改进”“精神病污名化”等。公众负面情绪扩散至超出事件本身的社会话题层面,形成了污名认知。

关键词  风险的社会放大;公众;放大站;污名化

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360(2020)11-0018-05

在中国现代化进程中,风险成为越发重要的社会问题。但随着网络技术飞速发展,信息传播和互动的速度提高,使得不实风险信息也常大行其道,蛊惑人心。风险信息病毒式的传播,会不经意导致更混乱的社会舆论和严重的焦虑情绪。

社交媒体的广泛应用使公众作为独立个体在发表观点和把控议题上掌握了更多的主动权。原本的“风险”议题从政府、媒体把控逐渐变为公众不自觉的引导。公众态度越发影响风险传播,逐渐决定着风险被放大后的样貌特征。公众态度、情感不仅影响媒体对报道议题的考量,更影响政府对突发事件的处理及风险评级。甚至会在事件的发展过程中形成统一的“经验”,作为以后处理类似事件的参考。由此提出问题:突发事件在传播过程中,其风险是否会被公众放大?呈现特征如何?对社会造成什么影响,是否会伤及与事件相关更广泛的社会群体?实际上,在风险社会的背景下,突发事件的社会风险会被放大,甚至波及其他社会层面,从而牵连无辜的社会群体。因此,有必要展开对风险放大后具体后果的可视化探究,使社会正确认识突发事件的实际风险,了解风险的放大程度,分析舆情演变的社会效应,加深对公众情感态度、社会话题关注点演变规律的认识;使政府等相关部门的风险管控工作更有针对性;让媒体正确引导风险舆情,报道内容更加客观、真实。

1  文献综述与理论框架

1.1  文献综述

1.1.1  风险的社会放大

我们的社会是个充满风险的社会,对社会风险的研究是社会科学领域的重要议题。风险总是会在传播中被“放大或缩小”。由此,Kasperson提出了风险的社会放大框架,该框架描述了风险信号在传播和社会响应过程中是如何被放大的,并提出四种“扩大”风险的机制:风险感知和价值观、社会群体关系、信号值、污名化。

风险的扩大是指风险事件相关信息从信息源经由中间传递者到最终接收者的过程中出现风险信号被强化的现象,它起点是风险事件的发生。风险事件发生后,人们通过各种信息沟通渠道,将风险信息传播给他人,公众接收信息后可能会采取相应抗争性行为。因此,信息传播和沟通的过程尤为重要,它决定了风险信息在公众中的解读效果[1]。而对信息传播和沟通效果起决定作用的,是风险信号的“放大站”。“放大站”分为社交放大站和个人放大站,它们发送、接收、解释和传输风险信号,并通过两类机制来达成对风险的放大:一类是风险信息的传播机制,人们如果对风险事件缺乏直接了解,容易受传播者观点的影响;另一类是风险放大的反应機制,这一阶段,人们会阐释风险信息,并基于社会、制度和文化的背景采取相关的风险行为[2]。在风险放大的过程中,由于渠道有限和信息不对称,风险信息的传播机制往往比社会放大的反应机制作用更大。但随着公众话语权上升,反应机制在风险放大的过程中作用增强,即风险放大后的具体表现受反应机制的影响,公众在事件所涉及的社会话题上有明显反应。

1.1.2  风险社会的公众“放大站”

如今公众话语权在网络空间里大大提升,风险信息的传播主权已从媒体逐渐转向公众。掌握着传播主权的公众对风险事件的认识更大程度上影响风险的社会放大。朱清[3]借鉴Kasperson关于“信息流充当风险放大主要原动力角色”的研究,从信息流的轰炸、争议、极化、关联四方面解剖风险放大的信息机制,提出在认知风险放大机制和情感风险放大机制作用下,公众对风险认知上趋于负面,情感上趋向愤怒。目前有很多学者提及公众心理机制在风险放大过程中的重要影响。如刘冰[4]提出了社会风险放大中包含自媒体信息加工、情绪传染等的社会机制和包含情感启发式、锚定效应等心理机制。冯周卓[5]描述了意识形态如何影响受众对信息的解读和情绪变化,进而形成风险综合放大效应。

风险放大框架分为感知、言论、行动和影响四个层次,感知环节的公众情绪是心理放大机制和社会放大机制交互作用的关键因素。因此,情绪能够通过影响风险感知形成风险放大效应[1]。戴洁[6]通过分析网络舆情,提出风险心理抑制能有效缩小风险。宋艳等[7]研究核电项目中信任、信息和情绪因素对风险感知的影响,验证了担忧等负面情绪对风险感知水平的正向影响。

综上,公众对风险事件的认识一定程度影响风险的社会放大。该认识受公众情绪和态度影响。因此,可认为公众的情绪波动是风险被放大的具体表现之一。

1.2  理论框架与假设

根据上述内容,目前学界对风险“放大站”研究的重点正从“媒体”放大站逐渐转向更充满不确定性的“公众”放大站。由此本文提出,在突发事件风险放大中,公众作为风险放大的主要放大站,其行为会受突发事件的社会问题和公众情绪影响,这一影响突出表现在公众对当事人的“污名化”上,并通过“污名”言论表现出来。

由此提出本文的理论框架(图1)和假设:发生突发事件后,事件风险会被公众“放大站”所扩大,具体表现为“污名化”的负面效应。

2  研究设计

2.1  案例选取

事件概述:2017年2月18日,湖北武汉的武昌火车站附近发生了一起恶性刑事案件。罪犯胡某因口角纠纷,手持菜刀将面馆业主姚某头颅砍下扔进了垃圾桶,被民警当场抓获。事后,司法鉴定胡某系精神残疾二级,为限制刑事责任能力。2018年6月27日,此案一审宣判死缓,并赔偿2.5万元。

综合考虑事件轰动性、事件性质及言论摘取等方面,该案件属于严重恶性社会事件,事发背景、原因贴近公众生活,事件经过血腥恐怖,极具风险特征。此外,事件涵盖一定的社会敏感话题,公众心理的“放大效应”较显著,易于观察被扭曲的风险样貌。

2.2  文本获取

收集公众言论,根据言论的情感态度和所涉及的社会话题对其进行甄别、归纳整理,并计算言论的情感强度。通过情感和话题的变化趋势跟踪公众心理变化,观察该变化所导致风险放大的过程。言论文本主要来自目前最热门的社交媒体微博、知乎和新闻App,搜索“武汉火车站砍头”“面馆砍头”“武汉砍头”,用八爪鱼爬虫和Gooseeker软件摘取言论词条,过滤得到有效言论2 061条。

2.3  编码表的设计

参照大连理工大学林教授率队整理的中文情感词汇本体库,并结合本案例,修改情感编码体系,在原基础上增加4个情绪点:“观望、冷漠、怜/同情、调侃/嘲笑”,见表1。

为探究被放大的风险样貌特征及其造成的社会影响,需对公众言论的话题内容进行编码。根据文本高频词分布与组合,设计出社会话题编码表,见表2。

事件的网络评论调侃性强、较碎片化、流行语言多样,经过对情感分析软件反复试用,发现仅从文本分词和情感词典出发,计算机难以判断言论的实际情感态度与话题。所以本文采取人工分析,结合事件内容和网络语言特点,对公众言论所涉话题分类汇总。

2.4  文本处理

爬取文本信息后,根据情感编码表和社会话题编码表进行编码。编码完成后,采取tfidf权重法计算文本中所有关键词的权重。Tfidf权重法因其具有较强的普适性,且操作相对简单,是文本分类特征赋权方法中最重要的计算方法之一[8]。计算公式如下:

式(1)中,表示词语出现在事件待分析语料数据集合()中的总次数。表示待分析语料数据集合中全部词语个数。

式(2)中,表示事件待分析语料数据的言论总条数。表示该事件待分析语料数据集中包含了词语的言论条数。

计算词语在待分析预料数据tfidf值的公式为:

采用Gooseeker软件的分词功能对原始文本进行去噪处理,过滤停用词,筛选出语料数据中有效词语并统计词语个数,将所需数据带入公式,计算得到结果。

计算出言论文本的关键词权重后,将关键词权重表录入ROST CM6.0软件中,绘制词云。ROST CM6.0为武汉大学团队研发的一款软件,具有分词、中英文词频分析、社会网络与语义网络分析、词云绘制等多种功能,在有关游客评论文本分析的研究中被多次使用[9]。

最后,根据结果分析事件风险是否被放大。

3  研究发现

3.1  公众对事件关注点偏颇

根据词云分析结果,言论中“精神病、杀人、社会、老板、法律、精神、死刑”等词语最为突出。可见,此事件中最热门的话题不是场面血腥暴力、杀人举动多么吓人,反而杀人者患有“精神病”是公众最为热议的焦点。主关键词权重排序为:精神病>杀人>法律,并且精神病的重要程度远高于其他词语。这说明该恶性事件的舆论焦点不仅仅是事件本身呈现的恐怖画面,它已扩散至“精神病”的社会话题甚至社会人群,可见该突发事件的风险被放大,舆论焦点直指“精神病”。

3.2  公众产生负面情绪并形成污名认知

对社会话题梳理后得出,公众言论主要集中于法律改进(38%)、精神病污名化(31%)、生活压力(14%)、社会管理(13%)这四个话题。主要原因是精神障碍患者违法几乎不用负完全法律责任,这仿佛成了一块“免死金牌”和“杀人证”,令人恐惧。

接着,对言论情感计算得出结果如图2所示。

整体而言,公众的情感集中体现为“恶、惧、哀”,恶>惧>哀,皆为负面情绪。结合图3关键词特征词云,公众普遍表达了对法律改进的诉求,不满“死缓”这一判决结果,“贬责”的情绪占上风;其次是怀疑社会、法律,质疑社会公正,对精神病杀人不用受同等惩罚这种法律“包庇”感到失望、无力。由此延伸出“惧”尤其是“恐惧”的情绪,关键词能体现出对精神障碍群体的恐惧,多次提到“放出来”“精神病院”,不知道“下一个”攻击的会是谁,“出门”如果“遇到”“精神病”“怎么办”等。

该事件经过公众“放大站”,其负面情绪扩散至超出事件本身的社会话题层面,并广泛作用于同类群体身上。公众对与精神病有关的风险知识形成了经验,风险放大的反应机制之一(污名化)由此产生效力。公众对精神障碍群体形成负面看法,使这类人群被“污名”。

综上,本文假设得到验证。

4  结论与建议

研究发现事件风险被放大,言论呈现的样貌特征为:公众对事件及广泛同类群体的“污名化”,随着事件的推进形成层层“涟漪”,发展成为公众心中的污名认知,变成贴在群体身上一个新的标签。为减弱这种污名化,让公众得到更加真实和客观的认识,本文提出以下建议:

1)增强公众的风险认知,加强公众对事件当事人及其所代表群体的了解。公众对事件的风险缺乏了解和客观认识使事件风险被放大,因此,引导公众关注、了解和接触该类群体是消除潜在误会的可行方法。同时还需要定期进行科普、宣传工作,向公众普及事件群体的相关知识和风险认知,澄清淡化公众的错误认知,消除刻板印象。

2)建立健全完善的网络社交平台的舆论引导制度。面对突发事件,媒体和政府需要有比公众更快的反应和动作,及时发布相关官方消息,坚定立场,通力合作,做好突发事件的议程设置,从而防止公众跟随缺乏客观性且充满争议的主流观点,引导公众从发泄负面情绪转向理性思考问题。

3)增强公众的社会道德和社会责任心。突发事件的发展过程中,往往会存在部分有一定号召力和权威性的公众或意见领袖发布有偏颇的、煽动情绪的观点,从而使公众不假思索便接受他们的观点,却忽略更加可信的官方信息,形成了错误认知。因此,需要增强公众的社会责任意识,唤醒其道德,减少造谣传谣,降低风险被放大的可能性。

参考文献

[1]许振宇,何蕾,郭雪松,等.基于公众情绪视角的食药类事件风险放大机理研究[J].风险灾害危机研究,2019(1):215-235.

[2]刘碧玉.突发事件的网络舆情演化机制——基于风险社会放大框架的分析[J].现代盐化工,2019(3):111-112.

[3]朱清.社交媒体环境下食药安全事件的风险放大机制及反思[D].南昌:江西师范大学,2017.

[4]刘冰.疫苗事件中风险放大的心理机制和社会机制及其交互作用[J].北京师范大学学报(社会科学版),2016(6):120-131.

[5]冯周卓,黄震.论意识形态在风险的社会放大信息传导过程中的作用[J].北京师范大学学报(社会科学版),2017(1):144-150.

[6]戴洁.抑制网络舆情事件信息风险放大策略分析[J].科技传播,2019,11(18):120-121.

[7]宋艳,孫典,苏子逢.核电站项目公众风险感知的影响因素[J].中国科技论坛,2017(7):143-152.

[8]施聪莺,徐朝军,杨晓江.tfidf算法研究综述[J].计算机应用,2009,29(b6):167-170.

[9]程珊珊,夏赞才.基于网络文本的文化主题景区旅游形象感知对比研究——以深圳、长沙世界之窗为例[J].旅游论坛,2018,11(5):111-123.

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