高校回应网络群体极化能力提升研究

文鸿莹 李艺全

(1.福州大学马克思主义学院；2.福州大学经济与管理学院，福建福州350108)

一、引言

1961年，美国学者詹姆斯·斯托纳最早对“群体极化”现象进行了研究，但直到1969年，“群体极化”(group polarization)的概念才首次被Moscovici和Zavalloni提出［1］。随后，凯斯·桑斯坦［2］对其进行定义，认为“群体极化”是团体成员最初存在某些偏向，经商议后团员朝偏向的方向不断移动，最后形成极端的观点或行为。互联网的出现也吸引了不少学者研究互联网对“群体极化”的影响。美国学者Sarita和 Danah［3］在 2010 年对 Twitter上近 30000 条有关George Tiller医生的相关信息分析，证实了群体极化现象在互联网中同样存在。Sia等［4］学者通过实验分析，发现朋友圈和网络欺凌是互联网中非常典型的群体极化现象。由此可知，互联网的迅猛发展和普及，给予了“群体极化”新的活力，极大地拓宽了群体极化事件在网络中的传播路径，并表现出相较于传统形式传播范围更广、影响作用更强的特点。在网络群体极化形成过程中，人们基于认同心理，对某一观点会以更激进或更保守的方式进行决策，甚至走向极端，背离最佳决策。

万物互联的时代催生了微博、微信、网络社区等新兴网络媒体的快速应用和发展，使得任何突发事件都可能几秒或几分钟内被传播上百万甚至上千万次，给政府等相关管理部门快速有效应对“网络群体极化”事件带来了巨大的挑战。高校大学生作为使用网络的主力军，也是网络群体极化事件的积极参与者，面对当前高校网络群体极化事件的高发态势，如何正确引导学生认识网络群体极化事件，有效提升高校回应该类事件的能力具有重要意义。

目前，已有不少国内外学者对“网络群体极化”进行了研究，如Toscani［5］针对网络舆情中群体极化事件的出现，建立抽象度比较高的舆情传播模型，探究其形成原因；Kim［6］分析得出，公众的选择性接触行为与群体极化事件的发生有关；Suhay［7］研究认为公众情绪和对不确定性信息的反应通常会产生群体极化效应；张爱军和梁赛［8］从心理学和传播技术的角度，从形成机理、作用机制、负面影响和规避措施四个方面对网络群体极化现象进行了深入剖析和研究；何杨等［9］以内容智能分发平台为例，分析了网络群体极化事件形成的原因，并在此基础上，总结了该类事件形成的动力与阻力，最终构建了网络群体极化事件形成的动力机理模型；徐瑾［10］针对网络群体极化倾向，提出了学校可进行网络信息“质疑训练”、建立网络信息过滤机制和学生权利文化建设的三种应对措施；龚艳萍等［11］利用python抓取数据，研究了网络群体中不同情绪对群体极化的影响。另外，国内不少学者［12］-［14］均针对具体的网络群体极化事件进行分析，并提出应对策略与措施。

综上所述，国内外学者针对“网络群体极化”事件在概念、形成机制、影响因素等方面已开展了一系列研究，但研究成果仍相对匮乏，特别是针对特定主体行为的研究成果更少，而且现有研究主要从心理学或情绪角度定性分析了网络群体极化事件，定量分析或定性与定量相结合的研究成果相对较少。网络群体极化往往是多方参与主体反复沟通、互动的结果，多主体行为之间是相互影响、相互制约的。鉴于此，本文拟利用系统动力学方法研究大学生、高校、网络媒体与政府四大参与主体行为决策对“网络群体极化”事件的影响，以期为高校和政府构建和谐稳定的校园秩序和社会环境提供一定的决策依据。

二、网络群体极化产生的原因及影响因素分析

（一）系统动力学方法简述

系统动力学，简称SD—system dynamics，是最早由美国麻省理工学院(MIT)的福瑞斯特(J.W.Forrester)教授于1956年提出的一种系统仿真方法，它是一门分析研究信息反馈系统、认识系统问题和解决系统问题，并综合利用自然科学和社会科学的交叉学科。

系统动力学主要是采用系统的思想，将整体分成若干，明确各个子系统内部及相互的变量关系，建立因果回路图，并以此为基础建立存量流量图，再用Vensim PLE对模型进行仿真检验，进而提出相应的对策［15］。系统动力学很好地结合了定性与定量的优点，让两种方法融合，有效地解决复杂、动态的问题，提高了研究的科学性与可靠性，本文借助系统动力学的思想，以定性和定量相结合的方式分析和研究影响网络群体极化事件的因素，以期为高校应对网络群体极化事件提供决策依据。

（二）网络群体极化的发生机理

从群体性事件的发展过程来看，大致遵循如下的逻辑：冲突源产生→利益受到损害→维权意识增强→不满情绪出现→反抗性行为产生。网络群体事件的发展过程类似于群体性事件，在事件爆发后，网络往往起着扩音器和放大器的作用，使现实社会矛盾在网络环境中聚焦、扭曲。事件在诸多影响因素的共同作用下会持续获得网民的关注，并在其相应的行动中逐步达成一致。此时，网络群体事件就容易形成网络群体极化。

社会燃烧理论能较好地解释网络群体极化事件的发生机理，它是由中国科学院牛文元教授于2001年提出的，其核心思想是社会稳定受到“社会燃烧物质”“社会助燃剂”和“社会点火温度”三者共同作用的影响，在社会燃烧理论的基础上可以形成网络燃烧理论，如下图1所示：

根据社会燃烧和网络燃烧理论，我们可以将高校网络群体极化事件的舆情发展路径概括为：客观存在的社会燃烧物质，如三观、信仰、贫富等方面的差异，因突发某一有违公正、平等的具体事件，借助网络新媒体的快捷传播功能，成为可能引发高校网络群体极化事件的导火索，使燃烧物质达到了点火温度，同时在小道消息、媒体不实报道、政府不作为或高校处理不当等因素的助燃下，网络舆情进一步蔓延。在实际过程中，社会燃烧和网络燃烧相辅相成，相互融合，由此产生的社会舆论和网络舆论也会相互渗透，彼此支撑，形成强大的舆论流。

（三）网络群体极化的成因

网络群体极化现象产生的原因比较复杂,秦程节［16］认为，互联网技术、社会转型引发的社会矛盾和空间转移、网络“道德泛化”以及网民个体特性是导致网络群体极化行为的主要因素；张爱军等［17］认为影响网络群体极化行为的因素有主观因素（个体认知、盲从等）和客观因素（社会矛盾、群体压力、新媒介技术等）两种；袁慧等［18］分别从国家、社会、政府监督以及民众四个层面，指出社会转型引发的社会矛盾、传统道德失序、互联网监管机制缺乏以及个体非理性、去个性化是影响网络群体极化的重要影响因素。诱发网络群体极化发生的具体原因是非常复杂的，从互联网视角分析，凯斯·桑斯坦认为群体极化是“在网络和新的传播技术的领域里，志同道合的团体会彼此进行沟通讨论，到最后他们的想法和原先一样，只是形式上变得更极端了”［19］。由此可见，互联网技术的出现和普及加深了群体极化的程度,新媒介技术是网络群体极化形成和发展的核心因素；从社会矛盾的转变和深化的角度分析,当前中国社会正处在转型时期，民众的心理结构失衡、社会阶层日益分化、矛盾和浮躁等社会情绪与日俱增，网络群体极化现象是对‘社会病’的一种病态反应；从网络“道德泛化”的角度分析，在现实社会中，传统道德失序导致社会行为失范，现实中难以实现的公平与正义被网民们在互联网上试图建构，网络成了广大网民“实现正义”的场所。当网民以道德的名义进行伦理审判时，这种正义的愤怒情绪迅速感染广大网民，使其丧失在现实中的冷静和客观，群体情绪迅速极化。

（四）网络群体极化的影响因素分析

本节通过分析网络媒体、大学生、高校和政府等主体行为之间相互作用、相互制约的关系，探究影响网络群体极化行为的影响因素，为了更清晰地展示各主体对网络群体极化的影响，我们绘制了简图，如图2所示。

除事件本身外，政府、大学生、高校、网络媒体是高校网络群体极化事件中的四大主体，其相互推动或抑制网络群体极化的演化发展。在一个网络群体极化事件中，事件本身就是能影响整个网络群体极化走向的因素，它的发生使媒体、大学生有了信息源，并最终可能推动网络群体极化行为的发生；从政府方面看，政府在大多数网络事件中都处于核心地位，其信息处理能力和公信力都对事件的发展和网络群体极化行为起到举足轻重的作用；从大学生方面看，作为网络群体极化行为的主体，他们是最活跃的影响因素，这个群体心智还不成熟、社会经验缺乏，极易受蛊惑，且情绪极易相互感染，从而诱发网络群体极化行为的发生；从高校看，其作为网络舆情的主导一方，其处理方式的好坏可能遏制群体极化行为的演化趋势，也可能使群体极化朝着不可控制的方向发展，直接导致了群体极化行为的发生，增加了事件解决的难度；从网络媒体方面看，网络媒体拥有巨大的影响力，很容易让网络事件迅速传播，在利益的驱动下，也给网络群体极化行为的发生提供了可能。

事件、政府、大学生、高校、网络媒体只是影响网络群体极化行为的总概括，通过对事件和四大主体进行细分，可以更清晰地了解他们之间是如何相互作用的。结合前人研究成果和本文研究实际，我们可以将影响网络群体极化的因素进一步细分，事件可以分为事件影响力和事件危害程度，并细分出了主题敏感程度、当事人影响力，网民满意程度等；政府可以细分出对高校的监管、对网络媒体的监管以及对事件的关注度等；高校可分为高校关注度、高校回应度、高校应急处理能力、高校公信力等；网民可分成网络行为和意见领袖影响两大方面；网络媒体则可分为媒体影响力、媒体关注度和报道质量等。网络群体极化的发展走向受以上影响因素制约，如果能较好地调整它们之间的关系，可以改变网络群体极化的程度，最终达到引导和控制其发展的目标。

三、网络群体极化影响因素的动态模拟

在以上分析的基础上，我们绘制了网络群体极化影响因素的系统流图，然后构建其系统动力学模型，通过改变因素初值的方法进行敏感性分析，得出各个影响因素对高校回应行为、网络媒体行为、大学生行为三个方面以及网络群体极化事件的影响程度大小，通过比较找出影响最大的因素。

（一）系统流图

根据对以上影响因素的分析及其因果关系，通过去除多余的中间变量，我们进一步对变量进行简化，利用Vensim软件绘制了网络群体极化因素的系统流图，如图3所示。

（二）敏感性分析

本文以“南京大学梁莹学术不端”事件为例，通过数据抓取平台获得所需的基础数据，时间跨度为2018年10月24日—2019年9月2日，具体如下所示：“南京大学梁莹学术不端”事件最初由《中国青年报》于2018年10月24日首次报道。2018年12月12日，南京大学召开警示教育大会，通报了学校对教师梁莹学术不端等违规违纪行为的处理情况。2018年12月30日，教育部撤销梁莹的“青年长江学者”称号。

1.信息及时性分析

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图4中的曲线2，事件发生后的第一时间迅速极化，随着高校回应和事件的明朗，开始慢慢消除极化现象。在保持其余因素不变的情况下，将信息及时性因素分别增加80%与减少80%，如图4中的曲线3与曲线1所示。由图可知信息及时性能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，高校有效提高信息及时获取能力可以在一定程度上降低极化效应的程度，反之则会加深极化效应。因此，当网络舆情事件发生时，高校应及时在大量的信息中快速地提取有效的信息，为决策提供支持，只有这样高校才能从容不迫地回应各个方面的关切，最大程度降低网络群体极化效应带来的危害。

2.信息发布透明度

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图5中曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将信息透明度因素分别增加80%与减少80%，如图5中的曲线3与曲线1所示。由图可知信息透明度能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，高校在增加信息透明度后，极化效应有了一定程度的减弱，演化速度也比原先快，当信息透明度下降时，演化速度也随之下降。这就要求高校在应对网络舆情事件时，需要尽可能地公开相关调查过程和信息，而不是在出现事件后直接采取删除、封锁、不回应等方式，这样不仅不能有效解决事件，反而会造成更严重的网络群体极化效应。高校要时刻谨记学生或网民自身特质，一根小火柴也可以点亮整个世界。

3.高校应急预案

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图6中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将高校应急预案有效性因素分别增加80%与减少80%，如图6中的曲线3与曲线1所示。由图可知高校应急预案的有效与否能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，高校应急预案越有效，网络群体极化效应越弱，但应急预案效果不明显或者没有，则会导致网络群体极化效应的上升。这就要求高校要定期召开应急管理会议或成立专门的应急管理委员会，广泛听取高校师生的意见，同时也要吸取社会上的其他防护经验，提前制定有效的应急预案。此外，应急预案也要与时俱进，不断更新完善，并组织高校师生进行实地演练以检验其有效性和合理性。一旦发生突发网络舆情事件，预案制度可以有章可循，减轻高校师生的恐慌心理，能在一定程度上降低网络群体极化效应。

4.政府监管

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图7中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将政府监管有效性因素分别增加80%与减少80%，如图7中的曲线3与曲线1所示。由图可知政府监管的有效与否能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，政府监管措施越有效及时，网络群体极化效应越小。这是因为如果政府能在初期就对事件进行干预，事件的影响则较小，很快就能消退；如果在高峰期才干预事件，事件可能演变成网络群体极化，造成比较大的影响。因此政府在发生网络突发事件后，要迅速收集、整合相关网络事件的信息，实时公布事件的前因后果，并监管涉事主体，积极帮扶涉事人员解决困难。同时，对于态度恶劣、刻意回避、不承担责任的主体（如高校），政府要强制执行（如撤销其高校负责人的行政职务，严重的给予行政处罚），以此防止高校的不良回应行为导致网络群体极化效应扩大化。

5.大学生理性程度

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图8中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将大学生理性程度因素分别增加80%与减少80%，如图8中的曲线3与曲线1所示。由图可知大学生的理性程度能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，大学生的理性程度与网络群体极化效应成反比关系，理性程度越高，极化效应就越小，而大学生的不理性则会导致更加严重的网络群体极化效应，所以政府、高校和网络媒体等需要对大学生进行正确引导，同时高校要开设相应的课程提升大学生的网络媒体素养，提升其理性程度。

6.事件主题敏感度

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图9中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将主题敏感程度因素分别增加80%与减少80%，如图9中的曲线3与曲线1所示。由此可知主题敏感程度能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，主题的敏感程度与网络群体极化效应之间是正相关的，越敏感的主题，燃烧时间越长，越容易成为热点话题。主题敏感程度主要是由于其涉事主体（如明星、政府高官、知名学者等）具有较高的地位、声誉等，一旦牵涉事件，就容易受到社会各界的高度关注。政府相关部门和高校可以实行“清单”制度，对于具有高影响力的人列入自设的“清单”，并在相关舆情平台设立关键词，实时监控其动态。

7.网络媒体影响力

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图10中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将网络媒体影响力因素分别增加80%与减少80%，如图10中的曲线3与曲线1所示。由图可知网络媒体影响力能非常明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，网络媒体影响力可以在很大程度上影响网络群体极化，媒体影响力越大，极化效应越高。网络媒体往往拥有庞大的粉丝量，且其自身的权威性在网络舆情事件中起到重要的传播、引导作用。因其特性，可知一旦网络媒体持续关注某一事件并持续报道，就说明该事件已进入备选热点，再持续发酵，会成为热点事件，网民参与数量会急剧增加。此外，网络媒体也会为了利益而发布断章取义、颠倒是非的信息，危害社会和谐稳定。因此，涉事高校应积极主动加强与网络媒体的沟通，同时政府相关部门应规范网络媒体的行为，让它们尽量做到公正，少些吸引眼球的“标题党”，以降低网络群体极化效应。

8.群体领袖活跃度

在系统保持初始状态时，网络群体极化效应的变化趋势如图11中的曲线2。在保持其余因素不变的情况下，将群体领袖活跃度因素分别增加80%与减少80%，如图11中的曲线3与曲线1所示。由图可知群体领袖活跃度能明显地影响网络群体极化效应。

仿真结果表明，当意见领袖的活跃度降低时，网络群体极化效应也随之降低。

意见领袖被认为是能够在事件中代表公众发声的一类群体，属于特殊的网民，其在事件中的影响力也远远大于普通网民。当某些意见领袖在一起网络舆情事件中积极发言、讨论，在网络上表现得特别活跃，很容易引起其粉丝与网民的关注，使得大批网民加入讨论，增大网络群体极化效应。

四、对策建议

通过对高校、政府、网络媒体、大学生主体行为进行分析并以“梁莹学术不端”事件进行仿真实验发现，影响高校网络群体极化效应的因素主要有政府监管、高校应急预案、群体领袖活跃度、网络媒体影响力和主题敏感度等，事件是否最终会演化成网络群体极化事件主要在于事件本身和高校、政府、网络媒体、意见领袖等干预主体在事件发展过程中的关注度和采取的措施。为此我们可以从以下方面提出对策，提升高校回应网络群体极化的能力。

（一）增加信息发布的及时性和透明度

疑惑人群和谣言数量的减少可以降低网络群体极化效应，相关高校在事件发生后，要做到不捂、不瞒、不搞封锁消息，不发媒体禁令，不漠然视之、任其发酵，而是要加强与政府相关主管部门和网络媒体的沟通，做到在第一时间因势利导，运用新媒体手段全面呈现事件的来龙去脉，让大学生网民既了解事件真相，也了解事件背景，消除舆论的“盲人摸象”效应；同时及时发布权威信息回应媒体和网民关注的焦点性问题，尽量做到公开透明，增加信息透明度，提高广大网民的信任感。通过这一系列措施让网民特别是大学生网民减少疑惑和不胡乱猜测，避免因负面舆论或谣言放大及粗暴应对而产生难以挽回的影响，最大程度降低事件的网络群体极化效应。

（二）完善应急机制和预案

高校要放弃传统的“事后”处置的观念，在日常工作中要建立以预防为主的应急机制和方案，形成系统的网络舆情应对体系。一是多引进一些专业网络技术人才，建立高校特有的舆情监测系统和重点监控事件清单制度，提高对突发事件的识别和应对能力；二是利用区块链、大数据、云计算等新信息技术，通过抓取、挖掘和分析高校突发事件的海量数据，从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点，形成对网络舆情动态的全面分析，评估突发事件网络舆情的类型和危害程度，划分等级，并设置相应的应急预案；三是在网络群体极化效应消退之后，对整个事件进行梳理，建立案例库，并将有效的应对策略记录在案，完善应急预案措施。

（三）注重识别和培养意见领袖

意见领袖在舆情事件的传播过程中，在信息传递和人际互动上担当着重要角色。高校除自身第一时间公布权威信息，充当网络“意见领袖”，对舆论加以正确引导外,还可以在网络群体事件发生的初期识别出意见领袖，并通过一定的规则和精度对意见领袖进行排序，与事件中活跃的“意见领袖”加强信息交流和沟通，让他们更客观地看待问题，这样往往会事半功倍，降低网络群体极化效应。此外，高校也可以在大学生中培养一些“意见领袖”，当发生突发事件时，这些“意见领袖”就会在第一时间发挥出正面、积极的作用，对网络群体极化事件进行疏导和引导，使舆论走向朝有利于高校的方向发展，减轻网络群体极化效应。

（四）用好新媒体这把“双刃剑”

目前我国关于网络媒体的法律法规仍不完善，对于网络媒体行为的约束机制仍不健全，网络媒体的信息发布往往会存在断章取义或本身对事件了解不够的情况，容易造成负面舆论。为此，高校应加强与主流网络媒体的沟通，发挥主流媒体如新华网、人民网等的公信力，对高校舆情事件进行客观报道，提高原创新闻和报道的数量和质量，增强消息来源的可靠性，避免不实消息的传播，使之成为网民获取准确信息、了解事件进展的可靠渠道，引导网络舆情朝着理性的方向发展。另外,高校可以与主流媒体合作，通过报道将网民的注意力从当事人身份与主题上转移至事件本身的发展，避免因为敏感的主题和当事人的身份而导致网民对事件的主观臆想，最终造成群体极化效应。

（五）提升大学生新媒介素养

高校应通过宣传、课程、讲座、座谈会等多种方式，提升大学生的新媒介素养，引导学生以积极的态度应对网络群体极化事件。一是强化高校主流思想舆论，以社会主义核心价值观为核心，培育高校主流思想舆论，传播正面的思想和情绪，营造和谐校园氛围；二是将真实的网络群体极化事件作为大学生思想政治教育的重要内容，提升大学生对网络群体极化事件的辨别能力；三是开设相关网络舆情理论课程；四是加强专业化师资队伍建设，建立大学生诉求表达机制和加强与大学生间的沟通，通过正确地引导和解答，使学生不易被舆情所左右，增强其独立思考问题的能力。