新闻因素理论视角下网民跟帖的态度倾向

周敏

摘 要：网络跟帖评论已经成为网民针对各种事件发表意见的重要平台。然而网络平台给人们提供自由表达观点的同时也成为部分网民泄愤的重要场所，网民负面、极端的言论可能进一步引发网络暴力，不利于和谐、有序和健康的网络舆论环境的建立。因此，本文从新闻因素理论视角出发，以《进城农民工居所》的新闻报道为例，探究造成网民跟帖评论态度倾向不同的原因。

关键词：新闻因素理论;跟帖评论;态度

中图分类号：G20文献标识码：A文章编号：1672-8122（2019）12-0021-03

一、引 言

随着网络媒体的迅猛发展，移动手机端的逐渐普及，越来越多的新闻媒体允许用户对其所报道的新闻发表跟帖和评论，新闻跟帖评论已经成为网民针对各种事件发表意见的重要平台。在公共领域，网络跟帖评论向广大受众传达相关的共同问题，并促进公众舆论的形成[1]，为普通用户提供了表达自己以及与他人沟通的机会。但是网络空间提供给人们自由表达观点的同时也成为部分网民泄愤的重要场所，网民的负面言论会逐步引发网络语言暴力，对于所针对群体或个人造成了极大的伤害。网络空间的意见表达，或发表主观理性看法，或消极语言暴力、言语攻击，或积极的正能量。这些不同的态度倾向对于网络虚拟社会甚至是现实社会的健康有序发展都起到了重要影响。

因此，本研究从网络新闻的跟帖评论入手，通过新闻因素理论探究新闻内容对网民跟帖评论态度倾向的影响，以回答网民为什么参与跟帖评论？网民跟帖评论的态度倾向受什么因素的影响？本研究以《进城农民工的居所》新闻为例，在新闻因素理论的框架下通过分析腾讯、网易、新浪三大网站的热门网民跟帖评论文本，探究网民跟帖评论态度倾向背后的原因。

二、新闻因素理论视角下的网络跟帖

新闻因素在整个新闻系统中运作，既是事件成为新闻的选择标准，亦是影响受众跟帖、参与新闻评论的标准。对新闻价值理论的研究表明，媒体用户在不同的新闻报道之间进行选择时应用与媒体人相似的选择标准，新闻因素影响受众的参与程度和用户之间的互动性 [2]。Galtung与Ruge[3]系统提出了12项新闻因素：频率（Frequency， 事件展开并获取意义的时间跨度及适合报纸发行周期或新闻广播时间表的程度）、门槛（Threshold）、明晰性、富有意味、一致性、不可预测性、连续性、构成以及涉及精英国家、涉及精英人物、人格化与负面性。在此研究的基础上，后继学者又提出了国际等级、经济联系、越轨和意识形态等因素[4]。

新闻因素决定了事件的新闻价值，从而决定了事件被报道的可能性。根据Eilders[5]的研究，新闻因素之所以会影响媒体的选择，主要是因为：第一解释是与进化论相关，这种解释认为人们关心对自己生活或福祉存在潜在威胁的事物;第二种解释是指人类的一般心理机制，人们关注熟悉的人物或事件。Weber[2]在此基础上，认为新闻因素影响认知资源的分配和在接收新闻期间激活现有知识。具体来讲，他认为新闻因素影响媒体的选择与受众选择有三个层面的原因。首先，假定对某些刺激的注意力和处理资源的分配在进化过程中变成自动的，因为它与适应度的相对增加有关。其次，在社会化方面，假设人们根据他们的社会认同来分配相关性，并将他们的注意力集中在对他们在社会中的角色或与集体价值观和规范相关的具有重要意义的事件上。最后，假定与用户先前的知识和经验有关的事件可以更容易地被接受。这些不同的观点有着共同的假设，即新闻因素激活了已有的认知，从而促进了对重要事件进行识别和分类的过程 [6]。如“争议性”因素，主要通过提示社会意义产生相关性。也就是说，这些因素激活了与个人在社会中的地位或他/她的共同规范和价值相关的认知。“连续性”新闻因素的消息可以更容易地处理，因为它们激活基于先前（事实）知识的方案。

从以上研究我们可以获知，新闻因素既决定了事件被报道的价值，同时也增加了用户的参与度。新闻因素也是网络时代受众参与新闻评论的重要因素。高度参与可以增加用户表达意见的意愿并反映他们的态度。因此基于以上研究，新闻因素如何以及为什么会影响用户参与跟帖评论及其态度倾向，可以归结为以下三个层面。

第一基于认同，Tajfel[7]认为人们会自动地将事物分门别类，因此在将他人分类时会自动地区分内群体和外群体。个体通过分类，往往将有利的资源分配给我方群体成员。第二基于先验知识或经验，先前的知识使得整合新信息變得更容易，并且也提高了兴趣水平，因为对象已经获得了对于主题的意义。不同的现有知识和经验与新闻因素会呈现不同的态度。第三基于社会相关性，即使事件并不直接影响作为个人的接受者，它可能对他或她在社会中的角色产生影响，或者涉及集体持有的社会规范或价值观。因此，如果社会整体可能受到影响，即使个人本身并未受到直接影响，这种相关性也会激发用户参与评论的意愿及态度倾向。

三、个案陈述：《进城农民工居所》

2016年6月15日由《山西晚报》供图的新闻：《进城农民工的居所，男女混住仅用布帘隔开》在各大网站发布，引起网友广泛关注。其中拥有网络评论区的腾讯、网易、新浪三大网站，新闻跟帖评论参与人数数十万。网易新闻有158 925人参与，跟帖4391条，热门跟帖38条;新浪新闻23 995人参与，网络评论1 154条，最热评论7条;腾讯新闻共计76 171条评论，包含跟帖、点赞和回复（对于跟帖的支持、赞成与回复）。

通过图片与文字内容的阐述，可获得以下三个层面的内容：第一，新闻人物为农民工;第二，新闻主要阐释了农民工居住环境的恶劣，但这与之前相比已经有所改善。在新闻报道中有如下阐述：有的住在简易帐篷里，有的住在改装后的集装箱或彩钢板房里，有的住在待拆迁或者未完工的房子里，虽然四面透风，但夏天还算比较凉快。与以前相比，现在农民工的居住条件好了很多。虽然二三十人的大帐篷仍随处可见，但是帐篷的质量已经有了明显的改善，在遮风、挡雨、隔热、保温等方面，大多达到了野外作业准专业级的标准;第三，这篇报道中突出了农民工居住环境中的一个重点问题——男女混住问题。新闻阐述如下：在五一路一处甘肃务工人员的大帐篷里，工友用木板和布帘将内部空间分成两节，外面住着10余名男工，里间住着6名女工。在太原五一路桥头街与府东街标段的工地上，闲置商业楼的一个角落，住着8对务工夫妻，大家用布帘子遮挡床铺，形成相对隐秘的空间。

新闻因素是网友参与新闻评论的重要因素，通过以上内容，我们可以发现此条图片新闻，相对应的新闻因素如下：新闻人物——农民工，是基于身份认同的新闻因素;居住环境——简易帐篷、集装箱、废旧房屋，涉及已有的先验知识（经验）的新闻因素;男女混住——10名男工与6名女工用木板与布帘隔开共同居住，8对务工夫妻用帘子遮挡床铺，这涉及与社会相关性的新闻因素。

四、网民跟帖的态度倾向

本研究根据新闻时效性选取网易、新浪、腾讯网络平台2016年6月15日～6月17日评论区所展示的热门评论。对于热门评论逐条识别，排除无明确内容指向（如小编评价）、无意义（如一些字符字母，哎，呵呵），受众之间无意义的讨论（如楼主脑残）共获取有效评论30条，包含评论用户的用户名、所在地（用户可设置隐藏地址）、评论内容、评论时间、评论所获点赞数，或踩或回复。

对于网民的跟帖评论进行分析，归纳出三类激发用户参与的新闻因素，分别为：社会认同，针对农民工群体指向（如基层民工真不易）;先验知识或经验，针对居住环境指向（如比我高中住校时宿舍好多了）;社会相关性，针对男女、夫妻混住指向。

通过评论内容与态度倾向分析发现，基于认同的跟帖评论内容更具主观性，当具有相同身份认同时，态度倾向积极;而当认同不一致时则出现极端消极的评论倾向。先验知识有利于网络意见表达的理性化，跟帖评论态度更具有客观性。基于社会相关性因素的跟帖评论易导致社会泄愤倾向，评论内容非理性化，评论态度偏向消极。

五、结 语

由于网络新闻跟帖评论互动性、即时性、通俗性与简洁性等特点，使其能够更好地反映民意、引导舆论，同时深刻影响着网络舆情。因此在新闻报道中，如何引导积极正能量的信息传播，则需要新闻工作者在叙事报道中激发网民的“先验”知识，从而减少网络泄愤与极端化不理性的情绪，营造健康积极的网络传播环境。

参考文献：

[1] Gerhards，J and Schfer，MS： Is the Internet a better public sphere，New Media & Society，2010（12）： 143-160.

[2] Weber， P. ：Discussions in the comments section： Factors influencing participation and interactivity in online newspapers reader comments，New Media & Society，2014（6）：941-957.

[3] Galtung ，J and Ruge， M.：The structure of foreign news， Journal of Peace Research， 1965（2）：64-91.

[4] 周翔.盖尔顿和鲁格国际新闻因素理论及其理论发展和相关研究方法的再思考[C]，新闻学论集，2008（6）：198-215.

[5] Eilders， C.： News factors and news decisions： eoretical and methodological advances in Germany，Communications， 2006（2）： 5-24.

[6] Ziegele， M.，and Quiring， O.：Conceptualizing online discussion value： A multidimensional framework for analyzing user comments on mass-media websites，Communication Yearbook，2013（37）：125-154.

[7] Tajfel H， Billig M G， and Bundy R P. ：Social categorization and intergroup behaviour.Eur.J.soc.Psychol，1971（1）： 149-178.

[責任编辑：杨楚珺]