突发公共事件在主流媒体微博空间传播机制研究

[复旦大学 上海 200433]

一、研究背景

随着公众参与意识的攀升，社交媒体已然成为公民参与公众讨论和社会治理的重要渠道。新浪微博作为新型的公共领域，已经成为当今中国的舆论策源地、信息的动力源、危机的发酵池[1]。可以说，微博在突发公共事件传播中发挥了传播信息和及时辟谣的功能，重构了我国网络空间公共领域的既定格局[2]。在突发公共事件中，微博在信息传播上的速度、广度以及蒲公英式的“辐射性”传播结构等因素，使其成为网络空间主要舆论场域。在这种情况下，传统媒体对信息的垄断权被打破，政府、媒体任何一方引导和处置稍有不慎，随时可能触碰公众的敏感神经，甚至引发次生舆情与危机。基于此，突发公共事件在主流媒体微博空间传播呈现哪些特征和规律，对舆情引导与危机治理具有重要的现实意义。

目前，对突发公共事件在微博空间传播的研究多从影响因素、传播模型或形态、情绪传递等视角出发。关于微博空间信息传播的影响因素，何音等认为，在突发公共事件的情境下，用户特征、文本特征和内容特征等都会影响微博传播结果[3]。王国华等认为，突发公共事件微博传播呈现极值的特点和阶段性特征[4]。谢耘耕和荣婷认为少数关键节点决定着信息传播的流量和流向[5]。丁晓蔚等研究发现微博舆论动员存在“多阵营”的对垒和博弈现象[6]。靖鸣和王勇兵认为“净网”后“大V”在态度立场上更加专业理性、在角色转化上变成了化解危机的助推器[7]。关于微博谣言传播的影响因素，翁士洪和顾佩丽发现公众心理、信息性质、事件本身所受的关注度、政府信息公开的透明度是影响谣言生成与传播的主要因素[8]。苗丰认为信息的模糊性和不对称性、“羊群效应”、微博“打赏”功能等都容易滋生微博谣言生成的空间[9]。何椿研究发现辟谣信息在微博空间的传播存在地域和行为上的差异[10]。王理则研究发现网络谣言与突发公共事件本身存在互动，一方面突发事件诱发谣言传播，另一方面谣言导致突发事件且对提升媒体和网民关注度而言作用较大[11]。关于微博空间传播形态，王洪亮和周海炜提出微博舆情蔓延SIR模型及其改进模型[12]。吴腾飞提出“蒲公英式”传播形态[13]，于洪和杨显给出了3种元模式[14]，袁毅提出了单条微博4种传播类型[15]，刘淑华等提到“波纹式”形状、“蒲公英”形状、“拖尾”现象及“长尾”效应[16]。微博空间情绪传递集中在对负面情绪及治理的研究，刘丛等研究发现，负面情绪越强评论和转发的数量越多，且情绪强度对微博被评论和转发次数的影响超越微博用户粉丝数的影响[17]。周云倩和胡丽娟研究发现，网民愤怒情绪的唤醒、演化与公共危机事件的刺激因素正相关[18]。鲁艳霞等认为微博用户的情绪易受到集群效应影响[19]。综上所述，目前关于突发公共事件在微博空间传播机制的研究大多集中在传播特点、影响因素、社会网络分析、情绪传递等某个单一视角，针对某个事件从多个维度、基于数据分析视角、对传播机制进行整体考量的实证研究还不多。

本文聚焦天津港“8·12”爆炸事故在人民日报法人微博空间的信息传播，从内容特征、用户行为特征、社会网络属性、转发内容情绪传递4个维度，以数据分析视角呈现突发公共事件在主流媒体微博空间信息传播机制，以期为突发公共事件微博空间危机治理提供参考。

二、研究设计

本文选取天津港“8·12”爆炸事故在新浪微博人民日报法人微博中的122条原创微博为研究对象。

为分析微博内容发布特征，本文对122条原创微博进行类别划分（表1）和编码及信度分析，并以事故发生时间为原点，选定3个时间窗口，对122条微博样本进行考量。

表1 人民日报法人微博关于事故122条原创微博内容分类

本文基于爬虫技术，挖掘出122条微博样本中108条包含30项的数据特征的3263万个数据（14条涉及敏感词未有效挖掘）。在此基础上，以转发微博账号为节点，以传播过程中任意两个微博账号之间转发所形成的连接为关系，构建基于转发关系的社会网络模型，并借鉴信息提供者、传播放大器、传播转接桥梁评价指标[16]，进行关键节点分析。

考虑到微博只有被转发才能形成信息传播和情绪传递，本文选取人民日报法人微博发布的事故首条微博，采取“立意抽样”方式进行文本分析样本选取。随后，按照情绪类别、情绪程度、情绪客体等变量（表2），对微博文本进行编码及信度分析。

表2 情绪传达编码内容

本文提出突发公共事件在主流媒体微博空间传播的4点假设：

H1：基于微博内容特征视角，不同类型的微博内容在信息传播不同阶段呈现不同的传播特征。

H2：基于用户行为特征视角，转发行为主导用户行为，微博传播力和传播路径具有显著特征和规律，用户特征正向影响用户行为及信息传播力。

H3：基于社会网络属性视角，信息传播符合“小世界效应”，社会网络属性正向影响用户行为，关键节点主导着信息传播的进化和演变。

H4：基于转发情绪传递视角，情绪传递呈现阶段性差异，“大V”、意见领袖等用户对情绪传递起到了积极作用，用户行为和特征属性正向影响情绪传递。

三、研究发现

（一）信息传播不同阶段呈现不同的传播特点

1.事发24小时进入信息爆发期

自2015年8月12日22时51分事故发生，24小时内人民日报法人微博发布21条原创微博（图1）。其中，“事故发布”类微博11条，通过对事故信息的权威发布，满足社会公众在突发事件发生后对事故信息的需求；“倡议公益”类原创微博5条，第一时间进行议程设置引导社会公众行为。此外，发布“悼念祈福”“实用信息”“英雄事迹”类原创微博，疏导公众情绪。

2.事发一周步入舆情发酵期

事故发生一周内，发布事故原创微博81条（图2），占事故所有原创微博的66%。第二天开始的一周时间内，先后发布7条“打谣辟谣”类原创微博，间接说明事故发生后有谣言出现，且在24～48小时、72～96小时呈蔓延趋势。虽然发布了大量“事故发布”类信息，但是针对公众质疑的“回应质疑”类微博在第7天才发布。在事故发生后第三天开始，密集发布国家领导人重要批示、赶赴现场等“高层指示”类原创微博，以及10条“英雄事迹”类原创微博，“头七”前日发布数条“悼念祈福”类原创微博，对安抚社会公众情绪起到了积极作用。

图1 微博内容发布阶段性特征分析（事发24小时内）

3.事发一周后进入信息衰退期

事故发生一周后，发布事故相关原创微博41条。在事故发生一周后、一个月内的35条原创微博中，20条为“事故发布”类原创微博（图3），大多是更新事故遇难人数。其他“事故点评”“悼念祈福”“英雄事迹”类零星原创微博，大多为悼念帖、事迹弘扬帖。突发公共事件发生引发微博场域高潮之后，关注度持续走低，直至2016年发布事故调查结果的原创微博，标志该事件在微博场域生命终结。

图2 微博内容发布阶段性特征分析（事发一周内）

图3 微博内容发布阶段性特征分析（事发一周后的一个月内）

上述研究验证了假设H1：在事故发生后的不同阶段，微博内容发布呈现出阶段性特征：在信息爆发期，侧重发布事故信息满足公众知情权，并第一时间进行公众呼吁等议程设置；在舆情发酵期，及时发布实用信息并开始打谣辟谣，主动回应公众质疑，同时发布国家领导人对事故的重要指示等信息，辅助以正能量信息传播，有效稳定社会公众情绪；在事故发生一周后，事件热度逐渐降低，信息传播进入衰退期。

（二）用户行为主导信息传播且受用户特征属性制约

1.转发行为主导信息传播，粉丝量是信息传播决定性因素

对122条微博样本按照时间序列进行累计百分比分析发现（图4），用户的转发行为最先发生，评论和点赞行为有所交织，但整体而言评论行为发生时间早于点赞行为，转发行为主导着整个微博信息的传播。就转发、点赞、评论量用户行为相关性而言，三者具有高度的一致性。所以，在微博空间，转发行为是唯一能够量化其影响力的方式[20]，转发是微博裂变式传播效果的根本推手。

图4 微博用户行为累计百分比

此外，本文对108条微博样本用户行为基于用户特征属性进行相关性分析后发现，三大用户行为与微博作者的粉丝量强相关。换言之，拥有粉丝多的用户所发布或转发的帖子更易被转发、点赞或评论。可见，粉丝量决定着信息在微博空间的传播力，在微博传播域“得粉丝者得天下”。

2.不同类型微博传播力呈现差异性特征

借鉴微博信息传播的广度和深度[21]概念，区分不同类型微博分析突发公共事件在微博空间的传播力（表3）。

“高层指示”“英雄事迹”“实用信息”“事故点评”4类微博信息传播“趋中心化”明显，“一占比”接近或超过60%，此类微博具有无争议性特征，各层级粉丝直接参与转发，信息传播的广度较强。“事故发布”“回应质疑”“悼念祈福”3类微博的“一占比”“二占比”较为均衡，此类微博具有一定的话题性，引发第二层级广泛传播，但会随着层级的增加逐步衰减。“倡议公益”类微博“一占比”仅为26.89%、“二占比”高达39.72%，此类微博的传播主要依靠第二层转发行为，第一层转发的传播节点影响力相对较大。“倡议公益”“打谣辟谣”类微博由于其话题性和争议性，在第五层级及以上转发数占总体转发数的比例高达11.67%，层级衰减速度较慢，信息传播的深度具有优势。

3.传播路径具有典型模式

基于对108条原创微博样本的信息传播可视化分析，本文提出突发公共事件在微博空间较为典型的4种传播路径。

单中心涟漪式传播路径（图5）由原创节点将信息向外扩散，如同水面的涟漪向外蔓延，且随着传播边际增长递减。尽管在传播过程中也有节点以传者身份参与传播，但是原创节点的直接转发对该条微博传播占据绝对优势，形成以原创节点为单中心的涟漪式传播路径。

表3 不同微博内容信息传播广度和深度比较

图5 单中心涟漪式传播路径

多中心链条式传播路径（图6）由原创节点将信息发布后，在第一层级转发过程中接连遇到强势节点转发，形成了“强强相连”的多中心链条式传播路径。该情况下大都为原创节点多次转发，造成多中心传播的表象，实际仍为主流媒体微博数次进行议程设置。该类信息传播完全由强势节点主导，一旦强制节点中断，信息无法有效传播，容易产生信息传播的“依赖效应”。

多中心环绕式传播路径（图7）由原创节点将信息发布后，在第一层级转发过程中先后遇到多个强势节点在该层级转发，多个强势节点具有自身的传播“子群”，形成了“强强环绕”的多中心环绕式信息传播路径。多中心环绕式传播子群之间尚未形成互通，如果单一子群上有重要信息，则无法有效到达其他子群，容易产生信息传播的“孤岛效应”。

组合式传播路径（图8）是单中心涟漪式、多中心链条式、多中心环绕式传播路径的多元组合，具备各个元传播路径的相关特征，形成了多中心共同主导的信息传播形态，兼具传播的广度和深度，信息传播力较强。

图6 多中心链条式传播路径

图7 多中心环绕式传播路径

图8 组合式传播路径

上述结论验证了理论假设H2：突发公共事件在微博空间传播，用户行为正向影响其在微博空间的传播，其中转发行为最先出现，主导着用户行为；不同类型的微博信息传播具有层级性差异，信息传播的广度和深度因发布的内容不同而呈现不同的特点；用户属性正向影响其在微博空间的传播，粉丝量构成了微博空间信息传播的绝对性因素；突发公共事件在微博传播呈现4种典型模式。

（三）社会网视角下从“内容为王”到“关系取胜”转变

1.“小世界效应”下的“多社区”

借助复杂网络分析软件Gephi，进行社会网络整体特征分析（表4），微博样本中构成的信息传播社会网络中，“网络直径”为5～17不等，“平均路径长度”均在1～2之间。由此可见，突发公共事件在微博空间传播符合“小世界效应”。引入转发、点赞和评论用户行为变量分析后发现，用户行为与“社区数”“特征向量中心度”两个指标强相关。

根据基于用户行为的社会网络指标相关性分析（表5）可见，用户行为与连出度、散播者强相关，与连入度负相关；与离心度、亲密中心度、调和亲密中心度、中介中心度等指标在0.01水平上显著相关。此外，不同微博对社会网络分析指标的相关性存在差异，同一微博样本中，不同用户行为与社会网络分析指标的相关性存在个体差异。

表4 微博样本社会网络分析整体特征概述（部分）

表5 基于用户行为的社会网络指标相关性分析（部分）

2.关键少数信息扩散和弥漫效应明显

以2015年8月13日12时35分发布的微博样本（样本1）为例，该样本中信息提供者关键节点721个、传播放大器关键节点831个、传播转接桥梁关键节点766个，三大关键节点占所有节点1.46%，是突发公共事件在微博空间信息传播的“关键少数”。样本中，“张杰”“谢娜”“李晨”等信息资料提供者尽管提供的信息相对简单，但是却依靠粉丝力量对信息进行广泛传播。传播放大器关键节点中，“唐嫣”“王丽坤”“Well_Lee李炜”等无实质内容对微博进行转发，完全依靠粉丝数量进行大范围传播。传播转接桥梁关键节点中，“张杰”“谢娜”“唐嫣”等关键节点中介中心度排名靠前，成为信息媒介传播的“桥”。可见，在微博空间舆情治理中，掌握关键节点即可掌握舆情控制和治理主动权。

本文对信息传播过程中三大子群进行累计频率分布（图9）发现，在突发公共事件微博传播空间中，三大子群都在较短时间达到较高累计频率，其中“传播放大器”子群最先发力，推动突发公共事件在微博空间的传播；“传播放大器”子群衰减速度最慢且生命线最长。可见，“传播放大器”在媒体议程设置信息传播中起主导作用。

图9 三大子群转发时间间隔累计频率分布

3.关键节点社会网络特征显著

选取样本1、样本2、样本3中排名前5的关键节点，根据其点出度、中介中心性、集合者、散播者的标准分数（z-score）对比（图10）。

对传播放大器子群而言，样本2和样本3呈现一致性，也即中介中心性偏高，而样本1却例外，主要是样本1“唐嫣”“王丽坤”等娱乐明星参与转发，特别是“唐嫣”的微博获直接转发1.6万次，中介中心性则被高位的连出度掩盖。样本2、样本3中没有娱乐明星直接参与转发，相对而言分析更契合实际。对信息资料提供者子群而言，关键节点本身在信息传播过程中掌握了信息流的“话语权”，作为媒介者的能力相对较强，再叠加上中介中心性指标较高的特征，对微博空间的舆情引导和治理起着重要作用。

上述结论部分验证了假设H3：突发公共事件在微博空间的传播关键节点呈现以下特征：平均路径长度较小、子群社区较多，符合“小世界效应”，用户行为与“社区数”“特征向量中心度”强相关；三大关键节点主导信息传播，成为信息传播的“关键少数”，但其出现的时间先后与事件本身、社会网络等多因素有关；关键节点中，中介中心性指标较高的节点对信息传播影响至关重要，成为关键节点的关键要素。

（四）情绪传递下草根阶层参政意识觉醒

1.主流情绪下负面情绪暗流涌动

选取人民日报法人微博就事故首次发声的原创微博为研究样本，根据立意抽样选取1 398条微博文本编码分析后发现，“祈祷”占74.0%，“恐惧”占9.7%，“担心”占8.7%，“质疑”占3.4%。可见，“祈祷”类情绪是该微博样本情绪的主流，但“恐惧”“担心”“质疑”等负面情绪仍不同程度在微博空间弥散，特别是在事发24小时、以及“头七”前一两天，负面情绪蔓延（图11）。

消极情绪是突发公共事件微博舆情治理的关注点，本文侧重对消极情绪进行分析。该样本中，89.6%的“恐惧”来自于事故本身，71.3%“担忧”亲朋好友，46.8%“质疑”事故本身，27.7%“质疑”政府，14.9%“质疑”其他，6.4%“质疑”媒体。对质疑内容进行指向性分析后发现：质疑“事故本身”占46.81%，主要是希望事故情况有官方肯定的回答；质疑“政府”占27.66%，包括政府和有关部门为什么不重视等；质疑“其他”占14.9%，主要是对某企业微博关于“这威力能赶上核弹了么”的质疑；质疑“媒体”占6.38%，主要是对“天津发布”等当地媒体不作为的质疑。

2.情绪传递“大V”效应式微

图10 多样本关键节点的标准化中心性对比

图11 时间序列下微博空间情绪程度

在样本中“无明显情绪的信息陈述”的27条转发微博以相对理性的情绪对事故信息进行了传播。根据此类微博样本主体分析（表6）发现，媒体用户对微博空间情绪传递起到了“稳定器”作用；普通用户对于情绪传递的稳定与中高级达人平分秋色，在微博空间草根影响力突起；名人用户对情绪稳定的贡献值没有想象中的大；政府、企业微博用户社会责任感有待提升。

在此基础上，对情绪传递进行双侧相关性分析后发现：就情绪类别变量而言，微博作者的微博数和粉丝数会正向影响微博情绪类别，微博情绪类别也会正向影响微博的转发数和评论数；在微博传播空间，情绪类别与该用户是否是大V、意见领袖没有直接关联。就情绪程度变量而言，微博作者的微博数、粉丝数越高，则情绪强度越低，微博空间信息传递更加趋于理性；情绪程度越低的微博更容易被转发和评论，情绪程度与用户类型没有相关性。

表6 “无明显情绪的信息陈述”样本主体分析

3.草根阶层参政意识日渐觉醒

样本中“提出建议”的117条微博文本中，普通用户占55.6%，名人用户占14.5%，企业用户占8.5%，中高级达人占7.7%，媒体用户占3.4%，政府用户仅占0.9%。可见，草根网民在突发公共事件微博空间信息传递过程中，已经能够利用各自领域知识和优势，形成提出建议的主流。名人用户、企业用户也积极发挥作用。政府部门用户提出建议的比例仅为0.9%，出乎研究预料。本文尝试对“提出建议”与否与微博用户特征和用户行为进行相关性分析，暂且不论意见建议是否科学，是否提出意见建议与用户类型呈负相关。

上述研究部分验证了假设H4：突发公共事件在微博空间情绪传递呈现阶段性差异，消极情绪客观存在；媒体用户起到了“稳定器”作用，提出意见建议的主力是“草根”用户，政府部门用户作用缺失；情绪传递与微博数、粉丝数、转发和评论数显著相关；是否提出建议与用户类型显著负相关。部分结论与假设H4不符：情绪稳定方面“大V”效应不明显，普通“草根”在提出建议、情绪稳定方面发挥了积极作用；微博情绪传递与用户属性特征、行为特征部分相关。

四、对策建议

（一）公共政策层面重构微博空间治理秩序

首先，理性认识微博公共空间。微博空间信息传播被“绝对少数”的关键节点主导，且关键节点中娱乐圈明星占据很大比例，微博空间与哈贝马斯的公共空间存在天壤之别[22]。在突发公共事件微博传播过程中，除了核心节点外，并未形成权威的信息发布点，也没有真正意义上的“意见领袖”，草根阶层参政意识有所崛起但影响力还不够。所以，微博公共空间仍要规范有序引导。其次，建议前置微博等自媒体监控机制。建立平台、用户等多方连带责任制度，特别是针对突发公共事件，要将监控机制前移，确保微博空间平台运行、信息发布、议题设置、话题讨论在法律框架下规范运行。第三，注重微博空间“关键少数”多元治理和培育。强化“传播放大器”“信息提供者”“传播转接桥梁”三大子群公共传播品性，鼓励“关键少数”参与突发公共事件后的微博空间治理。要引导主流媒体广泛发声，特别是事发所在地的地方媒体微博、利益相关方媒体微博，形成舆论主导合力。

（二）微博平台要继续发挥“把关人”角色

首先，理性认识微博空间“把关人”重要意义。突发公共事件传播具有极强的“自我繁殖”功能，负面情绪弥漫，网民极易受到集群效应影响。社交媒体平台仍要发挥“把关人”“平衡器”等专业化功能，通过即时追踪和深度解读，以及策略报道和议程设置，促进舆情正向发展。其次，完善微博空间预警机制。实时掌握不同“门区”信息流动过程中舆情诉求，对“高粉丝量”“高连出度”“高中介中心性”用户有序引导，对“高点赞”“高评论”微博及时监控，及早发现和化解危机。加强微博传播中消极情绪的分析监控，及时疏导负面情绪给微博空间不确定、恐惧性的外部干扰。加强对微博空间信息的筛查与监管，发挥微博空间“自洁”机制，使得符合群体规范和“把关人”价值标准的信息进入传播渠道。第三，为社会提供公众参与的平台。探索分层级引流，既要注重培养权威性领域的公众人士，形成微博空间“意见领袖”，为各个不同领域的专业人士畅通意见渠道；又要为普通网民提供情绪表达平台，注重草根阶层公众参与意识的培育。关于微博空间舆情治理，可以借助行业协会等非政府组织力量，政府制定规则保证整体利益及相对公平，从而在公权力与公民社会之间打造一个基于网络的公共领域空间。

（三）主流媒体官微要主导微博传播场域

首先，在信息传播不同阶段针对性“发声”。结合信息爆发期、舆情发酵期、信息衰退期各阶段信息传播特征，按照“4-2-1-1-0.5”黄金4小时信息发布机制[23]，针对性、有侧重地进行不同类型的微博内容发布，主动进行议程设置。其次，发挥主流媒体官微舆论主导作用。主流媒体官微仍要发挥专业化、职业化的主动把关式辅助角色，在微博平台进行新闻跟进和深度分析，及时、准确地将突发公共事件呈现在社会公众眼前，对于重要的议程设置和信息发布仍要在原创节点，避免影响传播范围和效力。第三，注重不同微博主体间互动。强化政务微博、主流媒体微博、“意见领袖”等微博主体之间的互动，关注微博空间舆论导向，追踪“意见领袖”，灵活运用媒体议程、政策议程设置等手段，将公众在突发公共事件后信息不对称与灾后救治、灾后重建同步推动，推动治理体系和治理能力现代化。

以史为鉴，可以知兴替。天津港“8·12”爆炸事故已经过去五年。本文以数据分析视角，动态呈现天津港“8·12”爆炸事故在人民日报法人微博的信息传播机制，以期为突发公共事件在微博空间的舆情引导与危机治理提供借鉴。诚然，本文在社会网络模型构建、文本和数据的深度挖掘、微博主体及样本选取方面还存在一定的局限性。随着微博越来越成为公民意愿表现的开放平台，也值得研究者作进一步的探索和发现。