微博中群体极化的呈现方式及动力机制探析

摘要：2013年武汉大学樱花节期间，“赏樱门票涨价”一事激发了网民在微博热议。本文以此案为例对网民的相关评论进行内容分析，探讨网民在微博中探讨比较温和的社会议题时产生的群体极化现象。本研究重点关注极化过程的走势拐点及其背后的动力机制，分析网民的具体话语表达及其折射的社会因素。研究发现，争议性的话题和微博独特的传播机制为群体极化奠定了基础，媒体的官方微博设置的议程会在很大程度上影响极化的走向。另外，在某些特殊情境下，讨论中形成的群际关系和网民的社会身份意识会忽然消解或者引爆群体极化现象。

关键词：群体极化；呈现方式；动力机制；新浪微博；“武大赏樱门票涨价”事件

中图分类号：G206 文献标识码：A

作者简介：辛文娟，四川外国语大学新闻传播学院讲师，重庆400031；武汉大学新闻与传播学院博士研究生，湖北武汉430072

目前我国仍处于社会转型期，各种社会矛盾较为突出，群体性事件频发，新媒体的出现增加了“群体极化”在网络上发生的几率。这种极化现象有可能扩散到现实生活中来，引起某些过激行为的发生，十分不利于社会的稳定和国家安宁。本研究对新浪微博中的群体极化现象进行内容分析，考察微博用户在讨论公共问题时的极化过程及呈现方式，进而探究其背后的动力机制。

一、背景与文献：网络——极端主义的温床

（一）网络群体极化的提出及存在表现

群体极化（Group Polarization）最早由美国麻省理工学院教授詹尼斯·斯托纳（Janis Stoner）于1961年提出，用以描述一种群体现象：在群体决策情境中，个体的意见或决定往往会因群体间彼此相互讨论的影响，从而产生群体一致性的结果，并且这些结果通常比个体的先前个别意见或决定更具冒险性。网络空间的群体极化现象广泛存在，且具有现实空间所不具有的特征和影响。网络对许多人而言，正是极端主义的温床，因为志同道合的人可以在网上轻易且频繁地沟通，但听不到不同的意见，导致本来没有既定想法的人会逐渐相信某种立场，网民最后会各自走向极端，造成分裂的结果，或者铸成大错并带来混乱。

（二）我国群体极化研究的现状及不足

群体极化现象引起了我国学者的兴趣，有部分学者就此进行了实证研究。学者们普遍认为那些富有争议的社会议题易吸引网民的爆炸式参与，形成舆论一边倒的局面，进而产生极化，这类议题的极化引爆点往往是“正义”名义下的民族主义、同情弱势群体的心理、仇富仇官心理等。但是也有学者发现并非所有具有引爆点（如“涉日”议题）的议题都能引起群体极化。

极化产生的原因比较复杂。有学者通过实证研究发现这可能与网民们讨论时所在的论坛性质密切相关。另有学者认为网络群体自身存在的感染性、情绪化、群体认同等特性容易导致网络群体思维弱化、群体责任分化，促进极化产生。此外，网络传播的特点（如：把关人缺失、协同过滤机制的影响等）都可能不断强化网民的固有观点而逐渐导致极化。现有研究表明，极化过程并不同定，因具体个案而变，极化可能发现随着时间推移而逐渐消解，或可能处于静止状态就被转移了兴趣点。

我国目前关于网络群体极化的实证研究有以下不足之处：第一，研究所选的网络平台以论坛为主，缺少对目前民意的最强聚集地微博的研究。第二，缺乏对发生在较小群体范围中的较为温和的社会议题引发的极化研究。第三，对极化的弱化甚至消解现象关注得不够。第四，缺乏对网民意见的具体分析，不利于对造成群体极化的原因做深入探讨。

（三）议题选择与方法说明

1.研究议题

2013年2月28日，武汉大学发布通告称，由于各种客观原因，决定将樱花节门票票价由10元（自2002年开始）上涨至20元。此事引发了微博热议。该议题与以往极化研究所选的议题有明显不同之处：该议题不涉及敏感的社会问题，相对比较温和；参与讨论的网络群体规模和范围相对较小，主要是关注武大樱花的网民在争论此事。因此，此案便于笔者探讨属于较小群体的网民在讨论温和议题时产生的极化现象的具体表现形式及动力机制。

2.研究问题

（1）在这个相对比较温和的议题下，群体极化的呈现方式如何？这一问题可以分解为两个次问题：网民的极端态度是否明显比非极端态度占据优势？网民是否在讨论过程中更加强化自己一开始所持的意见？

（2）承接问题1：如果本案出现了群体极化现象，那么在极化的过程中，极化趋势是持续加强还是强弱间隔？

（3）承接问题2：造成本案群体极化过程走势的动力机制是什么？其中，微博独特的传播机制和网络群体的行为特性在其中会起到怎样的作用？

（4）众声喧哗中，网民究竟就哪些问题展开了讨论？这些问题折射出了怎样的社会现状及公众心态？

3.抽样方法

2013年5月1日，笔者使用微博高级搜索工具发现，网民讨论集中在2月28日（武大宣布赏樱门票提价之日）至3月16日（赏樱正式收门票的第四天）。因此将此时间段定为时间框。该时间框内关于“武大樱花涨价”的微博共有148条，主要由各大媒体或机构的官方微博发布。这些微博中网民留言超过50条的微博共有16条，这16条微博后面共有相关留言5043条。然后初步分析发现，3月2日、3日、4日及16日这四天留言数量不足50条，不具有强代表性，所以排除这四天，仅对2月28日、3月1日、3月11日至15日共计7天时间的留言进行等距抽样，抽取每日留言总量的20%，剔除其中仅有发表情无具体语言的留言。这样，共抽取到985条留言作为研究样本。

4.测量标准

本研究的测量综合借鉴了国外学者Yardi和国内学者乐媛、杨伯溆及刘茜在相关研究中使用的测量方法。第一：用态度极端化百分比来测量极端态度是否出现并升温。态度极端化百分比=（强烈支持+强烈反对）言论量/总言论量。100%，非极端态度百分比=（比较支持+中立+比较反对）言论量/总言论量*100%。第二：用群体态度倾向值来测量两种极端态度的差异。群体态度倾向值=积极态度百分比一消极态度百分比。此值的绝对值若持续增大，则说明群体整体态度发生了较大变化。用以上两个数据综合判断是否出现极化现象。