基于结构方程模型的网络群体性事件诱发因素的实证研究
2012-11-13汤志伟
汤志伟 陈 萌
基于结构方程模型的网络群体性事件诱发因素的实证研究
汤志伟 陈 萌
本文根据斯梅尔塞的价值累加理论模型提出了理论假设,采用问卷调查和结构方程模型的方法,对网络群体性事件的诱发因素及其内部之间的相互关系进行了研究,构建了网络群体性事件诱发因素模型。我们运用SPSS15.0和AMOS7.0处理数据,构建结构方程模型,进一步证明价值累加理论中的六个因素对网络群体性事件的发生具有显著影响,并提出相关建议。结果表明,在网络群体性事件中,结构性诱因、结构性紧张与怨恨、普遍情绪和共同信念、触发因素、行动动员和社会控制能力对网络群体性事件的发生均具有显著影响,这六个因素之间也具有显著相关性。
网络群体性事件;诱发因素;价值累加理论;结构方程模型
在我国改革日趋深化的背景下,社会结构变得更加复杂和多元化,利益格局的调整及人们思想观念的变化,由此产生了各种社会矛盾与社会摩擦,随之而来的是转型时期我国群体性事件的高发趋势。
随着网络的普及和网络技术的快速发展,我国网民的规模逐步增长扩大。根据第27次中国互联网络发展状况统计报告显示,2010年我国网民总数达到4.57亿,互联网普及率攀升至34.3%,〔1〕超过全球平均水平,网络已经成为重要的信息传递渠道和舆论媒介。网络社会的出现和发展使得这些已发生的群体性事件中,有一部分是依托网络进行策划、组织而发生或迅速扩大的, 即网络群体性事件。网络群体性事件的诱发因素十分复杂,既涉及政治、经济、法制、社会等方面,又包括网络的普及、网络技术的发展以及网络信息传播的特点等因素,为群体性事件的发生提供了新的渠道。因此,正确认识和深入探讨网络群体性事件的诱发因素,有利于政府应对网络群体性事件,采取相关措施预防网络群体性事件的发生,维护社会稳定。
一、研究假设与模型构建
斯梅尔塞认为,集体行为、集体行动、社会运动和革命的产生,都是由六个因素共同决定的:结构性诱因,结构性紧张和怨恨,普遍情绪与共同信念,触发因素或事件,行为动员,社会控制能力的下降。这六个因素一般逐步形成,发生集体行为的可能性也在逐渐增加。一旦全部具备了六个因素,集体行为就必然发生。〔2〕
结构性诱因,依斯梅尔塞的观点,是指特定的集群行为的一种许可,即指有利于产生集群行为的社会结构或周围环境。〔3〕我国正处于社会转型期,社会结构急剧变化,原有的利益格局被打破,加之网络的普及和网络技术的发展,我们进入了互联网时代。网络的最大特点在于其拥有极大的信息量和快速自由的信息交流通道,一些对社会不满的情绪以匿名的方式在网络环境下进行传播,这就为网络群体性事件的发生提供了酝酿环境。
此外社会冲突理论认为,无论集体行为、集体行动,还是社会运动和革命都是社会冲突的表现形式。社会冲突理论的代表科塞认为,冲突是有关价值、对稀有地位的要求和权力与资源的斗争,在这种斗争中,对立双方的目的是要求破坏以至于伤害对方。达伦多夫与科塞有着相似的观点,他认为,冲突起源于对权力和权威等稀缺资源的争夺,社会秩序是通过各种组织群体在社会权力关系体系中处于一定位置来维持的,各组织群体都要为权力与权威这一稀缺资源而展开竞争与搏斗,从而造成社会冲突与变迁;权威和其他报酬的分配越是相互关联,冲突强度就越大;冲突越激烈,结构变迁和重组的比率越大。〔4〕由此,本研究假设:
H1:在网络群体性事件中,结构性诱因对网络群体性事件的发生具有显著影响。
人们会因社会结构调整而产生相应的结构性怨恨和相对剥夺感。西方社会学的崩溃理论认为,由于社会系统出现了结构性的变化,个体会感知到挫折感、被剥夺感等社会危机,使得不同的利益群体之间由于社会结构的飞速发展与政策制度的变化而产生各种不满,进而引发群体性的矛盾和冲突。〔5〕因此,本研究提出以下假设:
H2:在网络群体性事件中,结构性紧张与怨恨对网络群体性事件的发生具有显著影响。
仅有结构性诱因和结构性紧张和怨恨不足以产生群体行为。在群体行为发生前,人们的结构性怨恨必须转化为某种一般化信念,即人们对某个特定问题产生的症结及其解决途径产生一个共同的认识。芝加哥大学社会学系终身教授赵鼎新指出,在斯梅尔塞眼里,这种普遍情绪和共同信念的形成,可能是出于愚昧无知而产生的神话,但是对一个集体行为的发生来说,重要的已经不再是真实而是认知,这种一般化的共同信念,从某种意义上说是再造了、深化了甚至夸大了人民的怨恨、剥夺感和压迫感,达到这种状态,集体行为或社会运动的发生就不远了。〔6〕因此,本研究假设:
H3:在网络群体性事件中,普遍情绪和共同信念对网络群体性事件的发生具有显著影响。
集体行为的导火索往往是一些偶然引发的事件或传言为集体行为提供了具体的刺激,使普遍的情绪向现实的行动转化。其触发因素的作用是肯定了人们中间已经存在的怀疑、不安或对化解困境的某种出路的信任。由此,本研究假设:
H4:在网络群体性事件中,触发因素对网络群体性事件的发生具有显著影响。
普遍情绪和共同信念不会自动轻易地转化为集群行为。斯梅尔塞认为,即使在触发作用的事件已经发生时,如果有关的人没有采取行动而组织动员起来,集群行为也不会发生。他指出,在行动动员的过程中,领袖是及其重要的,他们在其中动员、组织、指导和规范参与者的目的和行为,从而使群体性事件有预谋、有计划和有步骤地进行。〔7〕因此,本研究假设:
H5:在网络群体性事件中,行动动员对网络群体性事件的发生具有显著影响。
社会控制是指社会组织体系运用社会规范以及与之相适应的手段和方式,对社会成员(包括社会个体、社会群体及社会组织)的社会行为及价值观进行指导和约束,对各类社会关系进行调解和制约的过程。〔8〕社会控制力的强弱对群体行为是否发生起到关键性的决定作用。如果社会控制能力能够有效及时地发挥作用,不管之前的五个条件是否全部具备,都可以积极有效地阻止化解非理性的集体行为的发生。因此,本研究假设:
H6:在网络群体性事件中,社会控制对网络群体性事件的发生具有显著影响。
除此之外,斯梅尔塞“价值累加理论”中的六个因素在网络群体性事件中由上而下逐渐形成,并且相互联系、相互作用。由此,本研究假设:
H7:在网络群体性事件中,结构性诱因、结构性紧张与怨恨、普遍情绪和共同信念、触发因素、行动动员和社会控制能力六个因素相互影响。
基于以上假设,本研究构建了网络群体性事件的诱发因素模型,如图1所示:
图1 网络群体性事件的诱发因素模型
二﹑研究方法
1.变量测量与问卷编制
为了更好地获取真实有效的数据,本研究将结构性诱因、结构性紧张与怨恨、普遍情绪和共同信念、触发因素、行动动员和社会控制能力各个子因素散列在问卷中。问卷采用Likert五点量表的方式将各个因素对诱发网络群体性事件的影响程度划分为影响极大、影响较大、一般、影响较小和没有影响。
根据已有的相关理论和研究,对结构性诱因的测量分为两个核心维度,即社会环境和网络环境;结构性紧张与怨恨的测量分为两个维度,即公正失衡感和相对剥夺感;普遍情绪和共同信念分为两个维度测量,即仇官与仇富;触发因素从利益冲突、干群矛盾、领导干部工作能力、地方黑恶势力四个方面测量;行动动员从领导者的权威、有效的测量和快速的信息通道两个维度进行测量;社会控制能力则从法律控制和道德控制两个方面进行测量。
2.数据来源及统计方法
本研究通过问卷调查的方式收集数据,样本包括公务员、公众、媒体工作者,采用随机抽样的方式,共发放问卷400份,其中回收了384份,排除不完整问卷和不符合使用的,其中有效问卷356份,有效率为89%。在有效样本中,公务员132人,公众145人,媒体工作者79人,男女比例为57.3:42.7。
本研究采用结构方程模型分析软件AMOS7.0进行假设检验,并用SPSS15.0进行辅助分析。
三、模型检验及实证研究
1.信度和效度分析
本研究首先对问卷进行信度和效度的检验。信度检验采用Cronbach’sα系数法来检验问卷中的各个项目的内部一致性。一般认为,一份信度系数良好的量表或问卷最好在0.80以上,0.70-0.80之间还算是可以接受的范围;分量表最好在0.70以上;0.60-0.70之间可以接受。〔9〕在本研究中,Cronbach’sα值全部都超过了0.80,说明问卷的编制的内在信度是比较理想的。同时进行问卷的效度分析,采用KMO统计量比较各变量之间的简单关系和偏相关的大小,取值范围在0-1之间。一般认为KMO大于0.9时效果最佳,0.7以上效果尚可。〔10〕结果表明,KOM值均大于0.7,进行最大方差旋转后提取特征值大于1的因子,解释方差比均超过了70%,说明问卷的测试项目能较好地测量出对应的潜在变量。信度和效度的分析结果如表1所示:
表1 信度和效度分析
2.模型检验及修正
本研究运用AMOS7.0对假设模型进行检验,适配度指标(goodness-of-fit indices)是评价假设的路径分析模型图与搜集的数据是否相互适配的重要指标。对于模型的适配度指标有很多种,参照公认标准,本研究采用卡方值(χ2)、卡方自由度比值(χ2/df)、近似误差均方根(RMSEA)、比较拟合指数(CFI)等指标对模型进行评价。在AMOS报表中,当χ2值为0时,表示假设模型与观察数据十分匹配,也就是说,χ2越小观测数据与假设模型拟合得越好。χ2/df若小于1表示模型过度适配,大于3表示模型适配度不佳,若其值介于1~3之间表示模型适配良好。一般而言,当RMSEA的数值高于0.10以上时,则模型的适配度欠佳;其数值在0.08至0.10之间则是模型尚可,具有普通适配;在0.05至0.08之间表示模型良好,即有合理适配;而如果其数值小于0.05,表示模型适配度非常好。CFI值介于0-1之间,越接近于1表示模型适配度越佳,越小表示模型契合度越差。〔11〕
经过适配检验,发现假设模型不能与观察数据适配,表示假设模型还需进一步修正。根据Amos计算的修正指标数据,显示e2和e12,e3和e7,e3和e8有共变关系,将这三对测量误差变量释放,可以分别减少卡方值9.116,5.020,5.546,如表2所示。因此修正模型增加e2和e12,e3和e7,e3和e8的相关路径,并在此进行适配检验,检验结果如图2和表3所示。从图2可以看出,各因素负荷量均介于0.500-0.900之间,表明各测量项目对变量的解释度较好。从表3的模型拟合结果可以看出,RMSEA =0.076lt;0.08,GFI=0.912gt;0.09,AGFI=0.903gt;0.09,CFI=0.910gt;0.9,IFI=0.906gt;0.9。因此,修正模型达到了模型适配标准。研究假设检验结果如表4所示。
表2 Covariances: (Group number 1 - Default model)
表3 模型拟合结果
表4 研究假设检验结果
假设H7:在网络群体性事件中,结构性诱因、结构性紧张与怨恨、普遍情绪和共同信念、触发因素、行动动员和社会控制能力六个因素相互影响。该假设参数估计值达到显著水平,接受原假设。
由路径系数的统计分析结果可知,假设H1、H2、H3、H4、H5、H6、H7均通过了检验,结果如表4所示。
四、讨论与启示
1.结果讨论
H1、H2、H3、H4、H5、H6通过了假设检验,证明了斯梅尔塞的观念,当具备了有利于产生集群行为的社会结构或周围环境,集群行为就容易发生。在现代社会,计算机网络的飞速发展,为群体性事件的发生提供了一个“温床”。因此,在网络环境下,结构性诱因与现实社会的结构性紧张和怨恨相结合,人们极易产生公正失衡感和相对剥夺感,长期潜在的利益矛盾、人们对现实的怀疑和不满积聚心中。一旦现实里存在的矛盾突发事件,为人们提供了一个真实敏感的刺激,点燃了长期潜伏与人们心中的怒火怨恨。同时,网络的开放、互动以及信息的充分交流,网络领袖人物的出现鼓励并组织大家采取行动进行抗争。除此之外,由于我国在网络方面相关法律制度的欠缺、政府应对网络突发事件能力不足,就会导致网络群体性事件的发生。
H7通过了假设检验,也验证了斯梅尔塞的观点,他把造成集群行为的各个因素排成一个序列,具有固定顺序,它们之间是不断积累的充分必要条件。
综上所述,首先结构性诱因、结构性紧张和怨恨、普遍情绪和共同信念、触发因素、行为动员和社会控制能力的下降对网络群体性事件的发生具有显著影响; 其次,价值累加理论中的六个因素在网络群体性事件中是相互作用、相互影响的。
2.研究启示
网络群体性事件是政府在网络社会经常会遇到的危机,尤其是近年来我国进入了网络群体性事件的高发阶段,网络群体性事件的多发趋势严重影响了我国社会的稳定,如果处置不当,将引发一系列的社会问题。合理有效处理网络群体性事件,要从源头抓起,充分了解网络群体性事件的诱发因素,有助于我们预防该类事件的发生,在网络群体性事件发生初期将其扼杀,从而维护社会稳定。
研究表明,斯梅尔塞的价值累加理论对网络群体性事件的发生有比较好的解释性,这六个因素都是网络群体性事件发生的必要条件,一旦具备这六个因素,网络群体性事件必然发生,深入研究这六个因素对我们有效应对和处理网络群体性事件有较好参考和借鉴意义。
第一,结构性诱因、结构性紧张和怨恨,这是网络群体性事件发生的源头。在社会转型这样一个大环境下,社会结构的调整是不可避免的,只能尽可能使社会转型过程中带给人们的感知是平缓和谐的,政府应该完善各项政治制度,尤其是社会保障制度,合理界定政府职能,提高领导干部的工作能力,树立为民服务的理念,地方各级领导干部应具备高度的政治责任感,正确处理和群众的关系,切实承担起维护群众利益的职责,维护社会稳定和社会和谐。
第二,普遍情绪和共同信念、触发因素、行动动员是网络群体性事件得以形成的前提条件。一方面,政府做任何涉及人民的重大利益的决策时,应该协调各个阶层、地区之间的利益关系,及时、准确地公布相关信息,提高信息透明度,重视政府与群众的双向沟通,让人民通过正确的渠道、合法的方式表达自己的意愿。面对网络群体性事件时,政府应该在第一时间站出来,采取有效行动直接和群体对话,披露事实真相,以诚相待,稳定群众情绪。另一方面,需要对人们的心理进行正确疏导,提高人们理性思考的能力。
第三,社会控制能力的强弱对网络群体性事件的发生起着关键性的作用。在网络群体性事件发生的临界点,如果社会控制能力能及时有效地发挥作用,也许能阻止网络群体性事件的发生。这就要求政府应该完善法律运行机制,加强立法工作,强化法制教育提高法治意识,进行普法宣传。加强网络的立法工作,做好网络舆情的控制,加强网络信息的引导,建立健全有效的网络应急管理机制,提高政府的网络执政能力。建立完善的预警制度,制定应急管理措施,配置应急救援设施,普及应急知识。同时,注重与媒体的双向沟通,发挥媒体的积极作用,有效控制谣言的传播。此外,还必须加强人们的思想道德建设,帮助人们树立正确的价值观,约束和规定社会成员的道德观念和社会行为。
图2 修正模型分析结果
〔1〕 第27次中国互联网络发展状况统计报告〔EB/OL〕.2011-01-19.
〔2〕 〔5〕 〔8〕 曾庆香,李蔚.群体性事件:信息传播与政府应对〔M〕.北京:中国书籍出版社,2010.
〔3〕 〔7〕 宛恬伊.虚拟社会的集群行为:基于四个网络事件的分析〔J〕.青年研究,2010,(4).
〔4〕 刘涛雄.社会冲突与经济增长——一个理论框架〔M〕. 北京:清华大学出版社,2008.
〔6〕 刘勇.利益差异效能累加:群体冲突的触发根源——以斯梅尔塞的“价值累加理论”为诠释框架〔J〕.福建论坛,(人文社会科学版),2011,(1).
〔9〕 刘大海,李宁,晁阳.SPSS15.0统计分析——从入门到精通〔M〕.北京:清华大学出版社,2008.5.
〔10〕 卢纹岱.SPSS for Windows 统计分析〔M〕.北京:电子工业出版社,2006.6.
〔11〕 吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用〔M〕.重庆大学出版社,2009.37-68.
〔责任编辑:正 惠〕
D632.5
A
1008-9187-(2012)02-0079-05
国家社会科学基金项目“公共危机情境下网络空间的群体行为规律及政府治理研究”(10GBL083)
汤志伟,电子科技大学公共管理学院教授,博士,硕士生导师;
陈 萌,电子科技大学公共管理学院硕士研究生,四川 成都 610054。