微博中群體極化的呈現方式及動力機制探析

摘要：2013年武漢大學櫻花節期間，“賞櫻門票漲價”一事激發了網民在微博熱議。本文以此案為例對網民的相關評論進行內容分析，探討網民在微博中探討比較溫和的社會議題時產生的群體極化現象。本研究重點關注極化過程的走勢拐點及其背后的動力機制，分析網民的具體話語表達及其折射的社會因素。研究發現，爭議性的話題和微博獨特的傳播機制為群體極化奠定了基礎，媒體的官方微博設置的議程會在很大程度上影響極化的走向。另外，在某些特殊情境下，討論中形成的群際關系和網民的社會身份意識會忽然消解或者引爆群體極化現象。

關鍵詞：群體極化；呈現方式；動力機制；新浪微博；“武大賞櫻門票漲價”事件

中圖分類號：G206 文獻標識碼：A

作者簡介：辛文娟，四川外國語大學新聞傳播學院講師，重慶400031；武漢大學新聞與傳播學院博士研究生，湖北武漢430072

目前我國仍處于社會轉型期，各種社會矛盾較為突出，群體性事件頻發，新媒體的出現增加了“群體極化”在網絡上發生的幾率。這種極化現象有可能擴散到現實生活中來，引起某些過激行為的發生，十分不利于社會的穩定和國家安寧。本研究對新浪微博中的群體極化現象進行內容分析，考察微博用戶在討論公共問題時的極化過程及呈現方式，進而探究其背后的動力機制。

一、背景與文獻：網絡——極端主義的溫床

（一）網絡群體極化的提出及存在表現

群體極化（Group Polarization）最早由美國麻省理工學院教授詹尼斯·斯托納（Janis Stoner）于1961年提出，用以描述一種群體現象：在群體決策情境中，個體的意見或決定往往會因群體間彼此相互討論的影響，從而產生群體一致性的結果，并且這些結果通常比個體的先前個別意見或決定更具冒險性。網絡空間的群體極化現象廣泛存在，且具有現實空間所不具有的特征和影響。網絡對許多人而言，正是極端主義的溫床，因為志同道合的人可以在網上輕易且頻繁地溝通，但聽不到不同的意見，導致本來沒有既定想法的人會逐漸相信某種立場，網民最后會各自走向極端，造成分裂的結果，或者鑄成大錯并帶來混亂。

（二）我國群體極化研究的現狀及不足

群體極化現象引起了我國學者的興趣，有部分學者就此進行了實證研究。學者們普遍認為那些富有爭議的社會議題易吸引網民的爆炸式參與，形成輿論一邊倒的局面，進而產生極化，這類議題的極化引爆點往往是“正義”名義下的民族主義、同情弱勢群體的心理、仇富仇官心理等。但是也有學者發現并非所有具有引爆點（如“涉日”議題）的議題都能引起群體極化。

極化產生的原因比較復雜。有學者通過實證研究發現這可能與網民們討論時所在的論壇性質密切相關。另有學者認為網絡群體自身存在的感染性、情緒化、群體認同等特性容易導致網絡群體思維弱化、群體責任分化，促進極化產生。此外，網絡傳播的特點（如：把關人缺失、協同過濾機制的影響等）都可能不斷強化網民的固有觀點而逐漸導致極化?，F有研究表明，極化過程并不同定，因具體個案而變，極化可能發現隨著時間推移而逐漸消解，或可能處于靜止狀態就被轉移了興趣點。

我國目前關于網絡群體極化的實證研究有以下不足之處：第一，研究所選的網絡平臺以論壇為主，缺少對目前民意的最強聚集地微博的研究。第二，缺乏對發生在較小群體范圍中的較為溫和的社會議題引發的極化研究。第三，對極化的弱化甚至消解現象關注得不夠。第四，缺乏對網民意見的具體分析，不利于對造成群體極化的原因做深入探討。

（三）議題選擇與方法說明

1.研究議題

2013年2月28日，武漢大學發布通告稱，由于各種客觀原因，決定將櫻花節門票票價由10元（自2002年開始）上漲至20元。此事引發了微博熱議。該議題與以往極化研究所選的議題有明顯不同之處：該議題不涉及敏感的社會問題，相對比較溫和；參與討論的網絡群體規模和范圍相對較小，主要是關注武大櫻花的網民在爭論此事。因此，此案便于筆者探討屬于較小群體的網民在討論溫和議題時產生的極化現象的具體表現形式及動力機制。

2.研究問題

（1）在這個相對比較溫和的議題下，群體極化的呈現方式如何？這一問題可以分解為兩個次問題：網民的極端態度是否明顯比非極端態度占據優勢？網民是否在討論過程中更加強化自己一開始所持的意見？

（2）承接問題1：如果本案出現了群體極化現象，那么在極化的過程中，極化趨勢是持續加強還是強弱間隔？

（3）承接問題2：造成本案群體極化過程走勢的動力機制是什么？其中，微博獨特的傳播機制和網絡群體的行為特性在其中會起到怎樣的作用？

（4）眾聲喧嘩中，網民究竟就哪些問題展開了討論？這些問題折射出了怎樣的社會現狀及公眾心態？

3.抽樣方法

2013年5月1日，筆者使用微博高級搜索工具發現，網民討論集中在2月28日（武大宣布賞櫻門票提價之日）至3月16日（賞櫻正式收門票的第四天）。因此將此時間段定為時間框。該時間框內關于“武大櫻花漲價”的微博共有148條，主要由各大媒體或機構的官方微博發布。這些微博中網民留言超過50條的微博共有16條，這16條微博后面共有相關留言5043條。然后初步分析發現，3月2日、3日、4日及16日這四天留言數量不足50條，不具有強代表性，所以排除這四天，僅對2月28日、3月1日、3月11日至15日共計7天時間的留言進行等距抽樣，抽取每日留言總量的20%，剔除其中僅有發表情無具體語言的留言。這樣，共抽取到985條留言作為研究樣本。

4.測量標準

本研究的測量綜合借鑒了國外學者Yardi和國內學者樂媛、楊伯溆及劉茜在相關研究中使用的測量方法。第一：用態度極端化百分比來測量極端態度是否出現并升溫。態度極端化百分比=（強烈支持+強烈反對）言論量/總言論量。100%，非極端態度百分比=（比較支持+中立+比較反對）言論量/總言論量*100%。第二：用群體態度傾向值來測量兩種極端態度的差異。群體態度傾向值=積極態度百分比一消極態度百分比。此值的絕對值若持續增大，則說明群體整體態度發生了較大變化。用以上兩個數據綜合判斷是否出現極化現象。