国内“后真相”研究脉络梳理及综述

2021-09-10夏语冰

新闻研究导刊 2021年3期

摘要：国内对“后真相”的研究起步较晚，本文借助陈超美博士开发的文献可视化分析软件对我国“后真相”研究进行知识分析，并对国内目前的研究进行总结，从共词、聚类、时间线等角度，描绘国内“后真相”研究的地图，同时，运用一定的质性研究思维，对描绘的地图进行解析。

关键词：“后真相”；可视化分析；共词分析；聚类分析

中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）03-0078-04

“后真相”这一概念源自并盛行于西方的政治传播，原本用来形容一种畸形的舆论生态——相对于情感及个人信念所产生的“强大影响”而言，客观事实对民意的形成只能产生“有限影响”[1]。此后，随着互联网和社交媒体的崛起，这一概念受到新闻传播学界的广泛关注。2016年，“后真相”被《牛津英语词典》选为年度词汇[2]。数据显示，在欧美，2017年社交平台媒体已经取代传统主流媒体成为选民主要的新闻来源[3]；中国社会科学院新闻与传播研究所及社会科学文献出版社共同发布的新媒体蓝皮书《中国新媒体发展报告No.11（2020）》[4]也显示，新媒体已经成为我国网民获取新闻信息的主要渠道。“人人都是发声筒”的网络媒介环境使“情感对舆论的影响力超过事实”，由此产生了大量所谓的“后真相”事件或反转新闻。

随着新一轮技术革命而来的现代社会的种种症候，如技术赋权导致的“回音室效应”、私欲至上的道德相对主义、流量为王的职业标准……似乎暗示着网络媒介技术的革新必然指向“后真相”。2020年初暴发的新冠肺炎疫情波及全球，对世界各国均产生了巨大的影响。美国外交协会会长哈斯认为“‘后新冠病毒世界’不会是一个无法辨识的世界，大瘟疫往往加速或延迟了原来的历史趋势，而不是重新塑造世界秩序”[5]。從新闻传播视角来看，有学者认为，社交媒体和智能传播的普及正在将“流行病”演化为“信息瘟疫”，从而使疫情在真实的生活空间和虚拟的赛博空间同步扩散并相互交织[6-7]。不可否认，疫情期间非常态的信息传播加剧了“后真相”事件的产生，但疫情更像一剂催化剂，突如其来的人身隔离和迫切的信息需求让人们提前进入了赛博格生活，提前感受到未来更为严峻的“后真相”时代。

种种事实表明，“后真相”避无可避，因此建立“后真相”时代的媒介新秩序迫在眉睫。目前国内学者已针对“后真相”展开了相关研究，如谈仕鑫通过对“后真相”研究现状的综述，指出了现有研究的不足并提出相关展望及对策[8]；亦有研究者运用陈超美博士开发的文献可视化分析软件对我国“后真相”研究进行知识分析，但仅仅作了简单的作者、关键词、机构分析[9]。截至目前，国内学界对这一领域的研究远未深耕至尽，疫情给“后真相”研究提供了新的视角、环境和文本。本文立足于疫情这一特殊背景，借助统计工具和量化方法对国内目前的研究进行总结，从共词、聚类、时间线等角度，描绘国内“后真相”研究的地图，旨在对国内的“后真相”研究进行梳理，同时，运用一定的质性研究思维对描绘的地图进行解析，在这一领域为后来者的研究提供借鉴。

一、研究方法

（一）研究样本

笔者在中国知网学术总库（CNKI），从以“后真相”为主题的863篇文献中获取样本，检索时间跨度为1995—2020年，但2016年之前的文献属于误判，与“后真相”主题实际上无关，因此时间范围缩小到2016—2020年，剔除会议报告、评论性报道等非学术文章，最后得到有效样本776篇。

（二）分析方法

将776篇样本导入Drexel大学陈超美博士开发的可视化分析软件，绘制出主题共现、聚类矩阵、作者与机构共现等图谱，同时结合知网计量可视化分析软件进行分析。图谱对整体研究的可视化呈现，有助于研究者对整体研究进行多维度的全景式回顾，在本研究中亦然。

二、多维度可视化分析

（一）总体趋势分析

以中国知网学术总库中的“后真相”研究为样本，简单看该领域研究的历史起伏，国内“后真相”研究始于2016年末，11月15日《牛津词典》收录该词，使该领域开始受到关注，而11月30日国内微信公众号平台爆发的“罗一笑事件”为“后真相”提供了大范围传播的事实范本。2016年12月，王义、董晨宇等分别从政治传播和舆情分析的角度分析了“情感先于事实”这一时代症候，他们几乎同时开启了国内真正意义上的“后真相”研究[10-11]。2016年以来，中国知网学术总库中以“后真相”为主题的文献数量分布如图1所示。由图可见，2016年后，我国的“后真相”研究发展曲线呈现明显的上扬趋势，发文量逐年递增，说明该研究正处于探索发展期。

（二）关键词共现分析

关键词是一篇论文核心内容的浓缩和提炼，对某一研究领域内相关文献的关键词进行共现分析，可以把握该研究领域的主要关注点，并形成关键词相连的共词网络。其中，出现次数越多的关键词在共词网络图中的字体越大。对本研究的研究样本进行关键词共现分析后，得到国内“后真相”研究领域的关键词共词网络，如图2所示。

关键词出现的频次代表该研究领域的热度，而关键词的中介中心性值代表与该关键词相关的研究的发展潜力，中介性值越大表示发展潜力越强。结合研究需要，从数据中导出频次前10的关键词与中介中心性值前10的关键词，如表1、表2所示。

“社交媒体”“反转新闻/舆情反转/新闻反转/新闻反转剧”“舆论”等关键词的出现频次和中介中心性值排名靠前，证明与社交媒体、反转新闻、舆论相关的研究在任意时间维度上都是研究重点。

与社交媒体相关的“后真相”研究主要分三类。第一类与政治传播相关，主要聚焦欧美，受英国脱欧与美国大选两例“后真相”政治事件启发而产生，借他山之石警醒网络民粹主义和后现代性导致的“后真相”对现代政治文明的消解[12]。第二类聚焦于相关媒介伦理与法规问题，即当新闻真实性与时效性的冲突在缺乏事实核查机制与“算法”横行的社交媒介中爆发时，旧有的种种法规甚至媒介伦理本身都遭遇挑战。张烈、陶梦頔曾提及“阅后即焚”snapchat（色拉布）与众不同的众包模式，在审核UGC（用户原创内容）上大量投入，并借助用户关系网和团队审核后的“我们的故事（Our story）”来代替算法推荐[13]。第三类关注“后真相”时代/事件中社交媒体的新闻生产与舆论走向，这类研究比较庞杂、涉及面广，有的以单一事件为文本，有的聚焦灾难报道或健康传播等独立领域。

与反转新闻/舆情反转/新闻反转/新闻反转剧相关的“后真相”研究，聚焦形成“后真相”传播中的重要环节——反转。宋祖华认为反转新闻可分为真假反转、主从反转和虚实反转，并提出反转新闻的本质规定性，不在于是否失真，而在于如何失真和归真的反转过程，正是在这一意义上，真假反转才和主从反转、虚实反转等具备了统一的规定性，构成了新闻反转[14]。也有研究者归纳出网络舆论反转的几种类型，即单中心V型反转、双中心N型反转、螺旋式S型反转和次生舆论U型反转，受传播学模型的启发为该类研究提供了全新框架[15]。该类型的研究主体可分为两类，一类是具体事例的相关分析，另一类是有关反转的传播特征、影响等宏观研究。

与舆论相关的“后真相”研究，除“舆论反转”外还可分为三类：第一类分析“后真相”中的舆论概念，譬如埃利奥特·奥唐奈和刘学蔚运用《舆论学》作者李普曼的思想批驳的“后真相”这一概念，并且认为“后真相”研究需要从客观事实回到完整的人，他们不是为某种假定的“真相”所制约的人，而是在解蔽过程中不断开放的人[16]；第二类关注舆论本身，基于具体的舆情反转事件进行深度的思辨性分析；第三类主要探讨其他主体与“后真相”时代舆论的关系（如政治传播、警务沟通、健康传播等）。

中介中心性代表数据预测下的研究未来走向。观察中介中心性值Top10的关键词，其中“假新闻”“新闻真实”“传统媒体”“信息茧房”“江歌案”并未在关键词频度Top10中出现，但在中介中心性值中排名靠前，说明它们是近期并可能是未来关注的重点。

假新闻与“后真相”的研究首先涉及两者定义的辨析问题，假新闻在《柯林斯词典》中的释义为“假借新闻报道的方式传播耸人听闻的虚假信息”。而《牛津词典》对“后真相”的解释是“相对于客观事实的陈述，民意更容易受到情感和个人信念的影响，也可以理解为在这个时代，事实本身退居到第二位，而人们对事件本身持有的态度、带有的情感占据主导地位”。后者关注新闻时效性和真实性前后脚到来的问题，而前者主要质疑新闻的真实性。关于假新闻和“后真相”的联系，张文娟等指出，当理性被抛弃、情感信念主导政治活动时，假新闻便有了它生存的条件，并且呈现出连年增长的趋势[17]。

关于传统媒体与“后真相”的研究，学界主要讨论传统媒体如何转型以适应新时代，以及传统媒体应当塑造受众对真相的诉求和认可，树立在信息传播中的公信力。

关于信息茧房，目前国内没有特别有代表性的专门论述信息茧房和“后真相”的文献，但是纵观有关信息茧房和“后真相”的泛相关研究，会发现2019年相关文献呈井喷式增长，说明该领域或是研究富矿和未来热点。

关于江歌案与“后真相”的相关研究，学界通常将其作为文本进行单独或对比分析。

（三）聚类分析

为了对国内“后真相”研究有更直观全面的认识，本研究通过软件对关键词共现知识图谱进行自动聚类，生成自动聚类标签视图，如图3所示。

聚类是对关键词的总结归纳，排名越靠前的聚类包含的关键词越多，通过聚类可以看出相关研究的关键词的主要分属领域，由此可对整个“后真相”研究有更为宏观的把握。研究得出的前10个主要聚类为舆情反转、司法缺位、人工智能、假新闻、后真相、公信力、舆论监督、情感、新生态、新闻专业主义，其轮廓值如表3所示。

在该软件中，聚类模块值称为Q值，一般认为Q>0.3意味着聚类结构显著；聚类平均轮廓值也称S值，一般认为S>0.5聚类就是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的。本研究的聚类模块值为0.8701，聚类平均轮廓值为0.5314，说明聚类结构显著且合理。

从总体聚类分布图看，目前大部分研究集中于新闻与传媒领域（67%），“后真相”的概念发源于西方政治学，随着网络与社交媒体的崛起转入新闻与传媒领域。在新闻与传媒领域的讨论主要涉及新与旧、真与假的矛盾碰撞，法理与情理、技术与旧俗的困惑。

“后真相”这一概念发源于政治学，发展于新闻传播学，未来可能在技术哲学、人工智能伦理学上获得发展。人工智能已在“后真相”研究中成为第三大聚类，而“后真相”聚类中的关键词也由网络空间、5G时代、民主模型等技术相关关键词构成，实际上“后真相”得以滋生的土壤——社交媒体自诞生起就与人工智能紧密相关。江怡指出，哲学传统已进入“后真相”时代，而当代西方后现代主义哲学家早已指出了这种现象的存在，无论是福柯、德里达，还是利奥塔，他们都对“后真相”时代作出过预测[18]。目前的研究沿着批判技术影响和发掘技术未来两条路径发展，研究者拷问人工智能是否可以解决“后真相”时代的弊病，“后真相”时代的人工智能对新闻传播业界是福是祸，新闻伦理该如何界定，这些问题勾勒了研究者遭遇“后真相”与新技术双重变革的困惑。人們信任算法与数据，并奉技术理性为圭臬，但人性中的情感却借助新技术反超理智，代替事实首先操纵了舆论，不能不说是一种讽刺。

三、结语

从研究脈络上来看，“后真相”最初生发于政治传播，然后借社交媒体进入纯粹的新闻传播领域，未来有望在技术哲学、人工智能伦理学等以技术变革为核心的研究领域得到发展。国内目前关于“后真相”的研究成果可圈可点，但近年来相关成果逐步减少，等待新的结构性突破。

从研究范式上来看，目前国内的“后真相”研究主要基于两种范式：一是以传播者意图实现为中心的影响——控制研究，即传播学中的客观经验主义范式；二是以媒介为中心的控制——自由研究，即传播学中的诠释经验主义范式。这两种范式基于“后真相”概念的特性，承认“后真相”，则暗示着研究者关注传播者（在社交媒介中传受一体）的权力影响，以及对媒介影响力的决定性假设。“后真相”概念圈定了研究者的视野与研究范式，使国内的“后真相”研究不能跳脱出这两种范式，也没有在这两种范式的常规发现中实现更深刻的理论突破。

未来或许可以引入新的研究范式，譬如探索“后真相”文本意义建构中的社会意识形态。目前国内在这方面的探索有限，有研究者指出，“我们今天观察到所谓‘后真相’时代的种种表现，那并不是因为神秘的绝对理性在自我活动的行程中通过‘坏的主观性’来达到其实体性的自我否定，而是‘市民社会’的现实（‘一切人反对一切人的战争’）在哲学上表现为主观性的无限制发展，并在其特定阶段上抵达或可称之为‘后真相’的极致”，但并未有研究对“市民社会”中的这种主观性展开说明。

又如诸多学者在“后真相”定义中闪现的吉光片羽，“假消息是面镜子，‘集体意识’从中凝视自己的相貌”“真相只是对于共识的想象”，但这种集体意识是什么，共识究竟是什么，国内并未有更具体的研究描述。

另外，从研究内容和范围的广度来看，“后真相”是一个极有延伸价值的舞台。新闻传播活动中的三对基本矛盾：新闻与事实、传播者与受众、控制与自由都在其中表现得极为突出。目前我国对“后真相”的研究也基本没有脱离对这三对矛盾的讨论，但国外有学者从空间地理学等方面，对“后真相”进行不同视角的解读，期待未来我国有更多学者通过跨学科等方式，发掘新的研究点。

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