短视频舆情的非理性表达与互动分析*

黄方楠 李明德

(1.西安交通大学马克思主义学院 西安 710049；2.西安交通大学新闻与新媒体学院 西安 710049)

0 引 言

中国互联网络信息中心(CNNIC)第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，我国互联网普及率达71.6%，网民规模达10.11亿，其中手机网民达10.07亿。手机网民数量接近网民总数，移动端已成为上网的主要选择，这一变化也带动了社会舆情话题平台向移动终端话语空间转移[1]。与PC端不同，移动端小巧、便携、使用场景丰富等特性催生出新的传播载体——网络短视频。以抖音为代表的短视频平台蓬勃发展，不仅为娱乐、文化、生活、科普提供了新的传播载体，也为舆情传播提供了新渠道。短视频突出传播主体的个人表达，放大了传播主体的非理性情绪，加剧用户的非理性互动行为，为网络舆情的传播带来了不确定性，给网络舆情的治理带来困难。

本文选取网络舆情事件中具有代表性的抖音短视频，通过拆分视频元素，分析非理性表达在网络短视频中呈现的形态；通过对短视频下的留言进行内容归整和数据收集，分析网民互动时的非理性方式及其情感强度，研判短视频平台网络舆情传播的非理性互动现状及其影响因素，为网络舆情在短视频平台的管治提供支持。

1 文献回顾

非理性是一种包含意志、冲动、情绪的精神因素，这种因素是人类发展不可避免的一部分，是动态的、流动的[2-3]。对非理性的研究多集中在哲学、心理学领域，网络舆情传播中的非理性研究很少。喻国明等研究对网络舆情中非理性因素的误读进行辩析、对非理性因素的成因和非理性因素在传播中的正负效应进行辩证思考[4]，为该方向做出理论贡献。但这方面研究仍处于起步阶段，相关研究稀少。为尽可能多了解研究现状，对网络舆情传播中的非理性的研究现状梳理，可结合网络舆情传播研究和网络传播中的非理性研究两个方面。

1.1网络舆情传播研究早期研究重点是网络舆情如何传播、产生什么影响。如曹劲松从网络舆情传播规律出发得出“散播—集聚—热议—流行”四个主要阶段[5]；李彪从重大舆情事件百度指数中总结出“潜伏期-爆发期-蔓延期-反复期-缓解期-长尾期”六个发展阶段[6]；顾明毅等将舆情传播主体拆分为受众、媒体、舆情，提出“社会性网络信息传播模式下的网络议题升级模型”[7]。该类研究大都从宏观层面分析网络舆情传播的整体规律和机制，从政府监管的目的出发，对舆情预警体系的建立、监管制度的完善、提高政府部门的舆情意识、发挥意见领袖的引导作用等方面建言献策。

随着网络舆情传播机制的完善，研究人员进一步聚焦，关注网络舆情细分场景下的传播机制，主要是更具体的研究对象、更聚焦的热点话题和更专业的传播模型。首先，网络舆情的研究对象更加具体，如将网络舆情的传播者分为支持、中立、反对三类，差异化形成网络舆情的传播模型[8]，再如对某一群体、个别行业的分众研究等。其次，研究话题更为聚焦，多围绕社会重大事件展开。如通过对“魏则西事件”“8·12天津港爆炸事故”“中关村二小校园霸凌事件”等事件的舆情分析，把握舆情的关键节点、形成以“主体、信息、心理、观点”为核心的舆情传播模型、把握事件中不同群体人群的情绪反馈[9-11]。研究呈现出精细化、热点化的特征。最后，研究模型更为专精，部分研究结合社会学、健康传播学、拓扑学等学科知识，将其他学科的模型运用到网络舆情研究中，如针对微博的话题衍生性提出舆情传播的SIRS模型[12]或将社会网络分析应用其中[9]。总的来说，关于网络舆情的传播研究，围绕着如何管理和引导网络舆情进行，通过微观视角的个案分析和宏观层面的网络舆情传播机制全面展开。研究以公共管理学为主，多采用量化、建模等方式进行，重视实证研究，对网络舆情中的哲学问题、受众心理研究较少，非理性要素的研究鲜少提及。因此，想要进一步明确网络舆情传播中的非理性，还需要拓宽范围，参考网络传播中的非理性研究。

1.2网络传播中的非理性研究网络传播中的非理性研究目前还不成熟，相对分散。概念及成因方面的研究多从心理学入手，如从社会认同理论探讨个人通过角色认同，对网络社会的理念逐渐趋同，其行为、情绪均展现非理性倾向；也有研究对个体情绪、社会情感和集体意识进行三层次剖析，形成网络传播中的非理性因素成因[13-14]。除此之外，能体现出非理性特色的，还有对网络中非理性表达和互动进行表征分析及归类的研究。这一类研究多采用内容分析法，对网络上的文本信息进行内容、情感分析，形成具体分类进一步深究其影响因素[15]。其他方面，如网络传播非理性表达及互动事件分析、受众分析、治理研究等与网络舆情传播研究类似，但研究深度不够，在非理性相关基础概念未明晰的情况下，难以得出切实可行的治理政策。同时，网络舆情非理性因素的研究，研究对象选择几乎仅限于文本内容，目前网络流行的图片、视频等形式均未被详细研究，这使得非理性表达和互动的研究具有载体上的局限性，无法紧紧跟随互联网发展的潮流。

结合以上两方面研究现状，拓宽研究视野，可以发现该类研究可发展的方向如下：a.网络舆情传播与非理性相关因素结合的研究匮乏，可从心理学、社会学等学科视角进行网络舆情传播问题的聚焦；b.对最新的图像、视频等传播形式的研究较少，单纯的文字信息无法展示网络舆情的全貌。

2 研究方法

主要采用文本分析法和内容分析法，识别网络短视频中的非理性要素，分析非理性表达的呈现形态；对视频下方评论区的网民互动留言进行收集、归整、分析，厘清其中的非理性互动类型及其情绪强度；通过数据研判，探究短视频中非理性表达与非理性互动可能存在的关联。

2.1研究对象据QuestMobile发布的《2020中国移动互联网春季大报告》显示，2020年抖音用户已达到5.81亿(报告发布时)，预计2021年将达到6.8亿。作为国内用户总量最大的短视频平台之一，抖音以其视频短小、内容丰富、算法推荐精准等特征受到广大用户喜爱。本研究选取抖音短视频作为网络舆情传播中非理性表达与互动的观察对象。首先，为了更精准地选择具有代表性的研究视频，参考蚂蚁2020年网络舆情热点事件总结及西安交通大学李明德团队与清博大数据对2020年重大社会事件的筛选，初步选定12个重大社会舆情事件。其次，考虑到需要对各类事件进行比对、分析不同主题内容视频对非理性互动的影响作用，结合12个初筛事件在抖音上的传播力(视频量及视频评论量)，选取讨论度较高的公共卫生、消费、女性3个网络舆情事件，分别为代表公共卫生的“N95口罩分发”事件、代表消费的“双十一购物节”事件、代表女性的“辱骂全职太太”事件。在选取具体视频时，考虑影响力(视频的点赞、评论及转发量)、视频下方可被浏览的评论量、视频呈现完整程度等因素，选择了“财经吴颜祖”发布的“双十一的套路你上了吗？”(以下称“双十一”)、“宜宾新闻网”发布的“爱之深责之切”(以下称“全职太太”)和“东方卫视”发布的“有N95不给一线？”(以下称“N95”)。“双十一”视频的主要内容为财经博主对双十一价格设定规则的讲解，对比双十一目标人群，揭露双十一的价格陷阱；“全职太太”视频为记者对张桂梅校长的采访，针对张桂梅拒绝毕业后当了全职太太的学生回校捐款事件进行提问，并对其拒绝原因做以解释；“N95”视频中记者对湖北红十字会口罩分发产生疑问，披露口罩发放文件，并采访人民日报高级记者。最后，对3个视频下的评论进行抓取，每个视频选取200条有效评论，共计600条，作为非理性互动的研究样本。

2.2方案设计

2.2.1 非理性表达研究 心理学家Albert·Mehrabian在其研究中指出，人们在日常生活的交谈中，表情和肢体语言传递出55%的情感，声音及语音音调等传递出38%，文字信息仅表现7%的情感[16]。也就是说，想要对传播中的情感、情绪进行判断，除了文字信息外的其他载体更需要被注意。随着深度学习的发展，图像、文本、语音的识别技术越来越发达，多模态分析逐渐成为视频情感分析的主要方式，也为互联网时代传播模式的研究提供了新思路[17]。借鉴这一研究思路，参考多模态分析方式，以短视频为样本，对其中的网络舆情非理性表达进行研究。先对选定的短视频进行要素拆分，将视频要素分为图像、声音、文字3个部分，再提取每个部分的关键元素，从符号学视角入手，从文本表层到文本深层，明晰关键元素中的符号含义，归纳短视频中非理性表达的呈现形态。

a.图像。第一步：参考视频识别研究的惯用方式，选取视频中的图像关键帧。一般来说，对于大量视频的研究，往往将其第一帧认定为关键帧，但考虑到本次研究样本量少，需要对视频进行完整的样本分析，因此在选择关键帧时，采取每间隔5秒截取一帧的方式，增加视频图像的分析样本。3个视频时长分别为1分45秒、54秒、56秒，截取关键帧数量分别为23张、12张、12张，共计47张。

第二步：从符号学视角进行图像特征提取和识别。一方面参考刘涛对视觉语义学及图像研究的梳理，借鉴其研究中总结的凡·乐文视觉语法分析模型[18]。另一方面借鉴Joo等人对视觉说服的研究，Joo等人在确认政治家形象的意图维度时，将图像分为面部表情、姿势、场景3个主要元素[19]。本研究将图像中的主要元素分为表情、姿势、场景3种类型。

第三步：对图像中主要元素的代表符号进行统计和分析，展现短视频中网络舆情非理性表达的全态。对人物面部表情、姿势进行手动标记，参考已有的表情、姿势的代表符号，统计频率高的面部表情和姿势，进一步分析该类符号背后蕴含的深层次情绪。对场景元素，参考王仁武总结的传统图片情感分析的视觉特征分类，分为颜色、纹理、构图及内容4个关键部分[17]。考虑到表情、姿势元素已涉及图像的主要内容，且图像上的文字信息将独立分析，因此着重研究视频场景图像的颜色、纹理、构图3个主要元素。

b.声音。在声音情感识别和情绪测量方面，与图像、视频的情感分析类似，多采取计算机学科的研究方法，提取语音情感特征，对比已有数据库进行情绪测量。本部分将声音分为背景配音和人声语音两部分。对背景音从其节奏、音量出发进行分析。对人声语音的研究参考计算机领域对语音情感的特征划分方法，借鉴中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室黄力行等人的研究成果，在人声语音特征参数选择中提取声音频率、音量和语音持续时间等特征参数[20]。类比以上研究，将语音部分的重点元素分为声音频率、音量、重音和停顿，对短视频声音中的主要符号进行归纳总结，分析其非理性因素。需要注意，由于不同的人声具有各自独特的个体特性，不同国家、地区的语音差距较大，其情感表达的声学特征不尽相同[21]。

c.文字。主要对视频中包含的文字信息进行文本分析，采用传统的叙述学分析法。研究样本为图像上呈现的文字信息、语音中传递出的文字信息，这两部分共同构成短视频中的内容叙述逻辑。对文字信息的分析，从文字信息传播者的角度、文字结构的角度、叙述方式的角度进行文本叙述学分析，提取文字信息中的非理性表达因素。

2.2.2 非理性互动研究 网络短视频中非理性互动研究，主要针对网民在短视频下方的回复和参与展开，主要采取内容分析法，对非理性互动的分类和情绪强度进行量化分析。样本选择来源于短视频评论区，选取3条短视频下方相等的有效评论数，每个视频选取200条，共计600条有效评论。参考王艺对非理性互动的分类[15]，结合对评论的初步分析，本研究在王艺的分类基础上增加微情绪互动，以弥补之前分类的空缺，并尽可能精准覆盖全部互动类型。同时参考丁汉青等对表达情绪强度的编码[11]，对评论部分内容进行分析和编码，如表1所示:

表1 短视频网络舆情事件的非理性互动内容分析编码表

为保证研究的科学性，在编码前对参与编码的研究员进行信度检验。本研究共有两位编码研究者参与，研究员在正式编码前先进行测试编码，采用Scott's pi(π)信度系数分析两位编码者间的信度，编码者的信度均达到0.87以上。

3 研究结论

3.1非理性表达形态多样，传播方式隐匿本研究对3个短视频分别从图像、语音、文本进行符号学、叙述学语义分析，发现不同形式的短视频，均存在非理性表达现象，看似理性的表达方式中也隐匿着非理性因素。

3.1.1 图像：人物形象是非理性表达的主要方式 研究样本中的3个短视频，呈现形式各不相同。“全职太太”视频采取记者采访方式，还原事件全貌；“双十一”视频是对双十一价格设定规则进行讲解的Vlog；“N95”视频是针对红十字会口罩分发的新闻报道。3个视频视角不同，前两个视频均有主要人物出现，而第三个视频为事件报道，以场景拍摄和空镜头为主，未出现主要人物。从图像部分来看，由于呈现方式不同，3个视频传递出的非理性表达强度有所不同，其中“全职太太”视频非理性表达最强，没有主要人物的“N95”视频非理性表达最弱。

“全职太太”视频共选取了12个图像帧，这12张图像中，人物主体的表情、姿势变化明显。根据隐马尔可夫模型的视频元素提取方法，着重关注人物面部表情中眉毛起伏、嘴巴动作以及眼睛大小和张合情况。与人物正常状态下的表情比较，12帧图像中，人物眼睛部分出现2次“瞪目”、2次“专注直视”、1次“上看”、1次“斜视”； 人物眉毛部分出现4次“皱眉”和2次“上挑”；人物嘴巴动作中，超过正常幅度的“咧嘴”出现4次，嘴角向下1次，其余图像均是嘴巴微张的沟通神态。与面部表情相比，人物的肢体动作更为明显，在能看到肢体动作的8张图像中，出现3次食指“指”的动作，1次“手部小幅度挥动”动作。在近半数图像帧中，出现“瞪目”“皱眉”“手指指向”等具有明显非理性色彩的表情和姿态，这些动作和神态具有明确的符号含义，结合现场的情境，可判断出主要人物情绪较为激动，高频率的进行情绪表达。同时，画面背景全程背光，整体色调暗淡，面部阴影明显，一定程度上也为其负面情绪起到了烘托作用。

相较于“全职太太”视频的明显表现，“双十一”视频看似是财经博主对双十一价格策略的理性分析，人物面部表情基本平稳，但其姿势动作中，仍存在大比重的“挥手”“手交叉”等动作，12张关键图像中有8张存在以上动作，这些动作通常在人们对外输出观点并希望说服他人时使用，高频率的说服性动作是非理性表达的一部分。

“N95”视频与前两个视频叙述方式不同，不存在主要人物，但其构图中多次采取近景和特写的拍摄手法拍摄“口罩”“红十字会”“文件”，突出了内容主体，在看似理性的新闻报道中通过画幅、时长的分配，非理性的传达对湖北红十字会负面情绪。

根据视频图像的非理性元素分析，可以得出，人物形象的表情、肢体动作是非理性表达的主要部分，是构成网络舆情危机的主要因素，构图、背景等元素相较于前者效果稍弱。在这些图像元素中，也隐藏着对政府管理部门的敌对情绪，如在“N95”视频中，“湖北红十字会”“红十字会标志”“红十字会工作环境”等多次出现，暗暗将红十字会标志化。结合红十字会本身带有的特殊属性，视频促使受众难以避免地站在红十字会的对立面，形成网络舆情危机。

3.1.2 声音：背景音超越人声，成为声音表达中的主要非理性因素 研究的3个样本中，“全职太太”和“双十一”两个视频都配有节奏快、起伏大、悬疑感强、渲染效果强的纯背景音乐。而“N95”视频中，没有背景配乐。有背景配乐的视频中，背景音的音量一度压过主播和采访主体说话的音量，导致人声语音的语气、语调及语音表现不明显，呈现出背景音乐超越人声的现象，这一现象是典型的非理性表达行为。视频配乐中的音阶起伏大，音乐节奏快，导致受众在观看视频时潜意识受到背景音乐的影响，调动自身情绪，增强视频的情绪传播，显现出非理性表达特征。

未添加背景配乐的视频“N95”，采用新闻播报的方式叙述。其中，播报声音内容仅占30秒，剩余1分15秒均为人民日报高级记者对该事件的看法和建议。前30秒中，人声中的重音出现13次，多为对关键词和数词的加重表达，平均每秒钟播报5.5个字，整体语速远高于正常语速。后1分15秒的记者采访语音中，语速虽有降低，语气较前者放缓，但在句尾多采用上扬的疑问语气，对关键词依旧有明显的重音提醒。

声音对视频非理性表达的影响，在于突出要表达的重点内容、加剧情绪化表达、烘托氛围等。以上3个样本中，声音对视频整体起到了强烈的情绪渲染，强化了非理性表达。背景音乐的选取尤为重要，但隐藏在人声中的非理性因素也不容忽视。

3.1.3 文字：“标题党”盛行，图像文本信息非理性表达突出 视频中的文字部分是非理性表达最明显最直接的部分。3个视频样本都配了字幕，展示了人声中的文字信息。除了人声文字信息，图像上的文字如标题、关键词等十分醒目，这是3个视频样本的共性，也是非理性表达最直接、最强烈的表现形式。

“全职太太”视频中的文字信息，其非理性表达最为突出。视频摘取新闻中的关键词并将其设计在视频图像中，关键词字体远大于字幕，采用高亮、标黄、红色字体等方式突出显示，且位于人物正上方。文字信息中，新闻标题为“校长省吃俭用资助学生”，下方摘要为“女高中生毕业后当全职太太回校捐款，张桂梅校长怒斥：滚出去”。这段文字中“校长怒斥滚出去”被标红。从文字信息看，“省吃俭用”“怒斥”“滚出去”都是带有鲜明的情绪色彩，甚至存在暴力用语情况，是典型的非理性表达。声音中的文字信息以字幕形式呈现在图像中，但字体小于图中其他文字信息，同时跟随人声不断变化，不会持续产生情绪影响。由于记者接受过相应的专业培训，用词相对中立，但受访者本人的情绪十分激动，同时也出现情绪倾向严重的形容词和副词，如“家庭那么困难”“完全没有”等，还出现污名化的“小三”等词汇，极易造成负面网络舆情的发酵和快速传播。

“双十一”视频试图以理性角度传播财经知识，但在视频中仍出现标黄的标题，字幕部分也对关键词进行标黄，标黄的“价格歧视”为消费主义典型内容。与前文提到的作用相似，短视频无一例外的借助标题、图像中的重点文字等方式为非理性表达提供载体。

“N95”视频的采访，播报方式相对专业、公平，但仍然采用了“大标题”的表现形式。同时，在视频中标黄引用文件内容，并下划线展示网友评论以此传递负面评判。视频中2/3的内容，为1分15秒的电话连线。电话连线借助人民日报高级记者进行评论，直指红十字会存在小团体等现象，字幕中不乏“裸奔”等典型的非理性词汇出现。

文字内容的叙述分析展现出3个网络舆情短视频中文字信息的特点，即“标题党”盛行，文字信息在视频图像中占据主导地位，非理性表达强烈，成为网络舆情传播的助推剂。

结合以上几方面，3个视频的非理性表达强度由强至弱分别为：“全职太太”“N95”“双十一”。图像、声音对非理性情绪的传递更为强烈，增强了受众的非理性交互体验，而文字以观点输出的叙事化方式传播关键信息。三者结合，全方位呈现出网络短视频舆情的非理性表达形态，形成多模态传播的非理性表达结构。

3.2非理性互动类型丰富，网民情绪基本稳定网民的非理性互动行为，往往根据短视频传递出的信息及其背后的价值观作出反应。短视频载体的发展，让受众的非理性互动行为和其情绪强度产生了与以往不同的状况，加速网络舆情的二次传播。

3.2.1 非理性互动立场鲜明，微情绪互动类型占据主导 3个视频的600条评论中，有409个评论为支持立场，占据所有评论的68.17%，78条反对，42条中立，71条不涉及。从该数据可以看出，网民对视频本身的内容立场表现出强力的支持态度，这一研究结果与先前对贴吧等网络空间的观察基本接近，也体现了鲜明的群体极化效应。在这样立场鲜明的支持态度下，网络舆情事件借助短视频快速传播，获得更强的传播效果，带来网络舆情管控的重大挑战。

评论的非理性互动类型也尤为丰富。在研究方法设计环节，本研究初步对互动类型进行了五大类划分，这一划分也在正式编码中得到认证，即互动主要为理性互动、失义性互动、微情绪互动、偏激互动、暴力互动，其中后四种为非理性互动。

失义性互动是指网民进行互动时发布的无具体意义、与视频内容无关的评论，可能是无关的网页链接、错发的评论、无意义的表情符号等。应该注意的是随着制作更加精良，表情符号可以明确传递出情绪、情感等有用信息，本身具有一定的有效互动价值。如“编号25”中使用了3个“比心”、3个“玫瑰”表情，反映出支持、感谢等含义，可判断该评论是有意义的评论。因此，失义性互动的确定需要着重分析该评论是否对视频内容产生有效互动。如“编号287”的评论，在“N95”视频下方回复内容“韩红”却不做过多理性说明，“编号402”的评论在该视频下回复“老子是华山派”，这些均是典型的失义性互动。本研究中，失义性评论占比较小，对互动效果产生的影响不大，但其产生的网络噪音不容忽视，尤其在信息传播中要注意过滤和引导，避免网络噪音对信息传播的耗损。

微情绪互动指互动中带有情绪表达的痕迹，但其情绪倾向比较和缓，不对视频内容和传播者造成诋毁等伤害，更多为互动者本人的情绪抒发。本研究中，3个视频的微情绪互动占比最高，高达41.5%，足以见得该类评论已占据网络短视频非理性互动的主导地位。该类互动主要分3个小类：一是自我情绪的抒发和对视频内容的感受，内容中个人情绪较为明显，如“编号45”对视频“双十一”回复“自古深情留不住，总是套路得人心，人傻钱多”，感慨自己面对复杂的“双十一”规则，只能无奈。二是从众类回复，对视频内容表达支持或反对，与大众情绪接近，但不传达高于群体情绪的内容。这类回复展示了群体极化导致的情绪传染特征，往往缺乏自我思考，只是一味迎合，传递相同的内容和情绪信息。如“N95”视频下方许多评论内容均为“支持严查”“严惩”“查查查”之类的简短发言，简单表明态度，情绪倾向明显。三是带有轻微情绪的符号化互动，如“@”的使用。在抖音评论中受众可通过评论“@”提醒他人观看视频，本质上为用户的主动分享和传播行为，传达其对视频的支持态度。有的表情符号也一定程度上反映了用户的情绪，但表情符号本身的信息承载量有限，不足以造成强烈的情绪表达，也可将其归类为微情绪互动。微情绪互动的形成，是由于网民对每个视频观看时间过短，对视频传递的信息来不及做深入思考，仅从个人情感，或群体情绪的角度进行简短反馈。这类互动类型一定程度上成为情绪传播的“缓冲垫”，消解了视频中蕴含的情绪。但是在面对重大社会事件时，该类互动容易加剧群体情绪，可能转化为暴力互动的形式，需要警惕。

偏激互动和暴力互动在王艺、邝晓卫的研究中已有分类[15]。偏激互动指互动内容存在污名化、过激表达的行为，对短视频内容一味进行诋毁等。600条互动中，偏激互动71条，占比11.83%，低于前两类互动类型。偏激互动行为属于常见的非理性互动类型，其情绪强度较前两类更为严重。暴力互动是将自身情绪以文字暴力的形式表达出来，如“编号228”中“妈的”之类的词语表达。由于抖音短视频评论治理效果显著，评论区的暴力互动大多已被过滤，部分不当言论在发出前已被限制。暴力互动的比例大大减少，本研究中600条评论中仅有7条。但暴力互动造成的影响恶劣，仍是未来治理的重点。

3.2.2 非理性互动情绪强度适中 在对非理性互动的600条评论进行情绪量测后发现，3个视频的情绪强度分别为：“N95”视频 2.11、“全职太太”视频1.46、“双十一”视频1.21。在情绪强度编码中，共设置“0～4”五个分类，数值“2”为情绪强度中间值，3个视频的情绪强度中，只有“N95”视频略高于中间值，其余两个均未达到中间值。由此可看出，网友在进行非理性互动时，其情绪较为稳定。这也反映出，在短视频大量充斥人们日常生活的大环境下，人们对于网络短视频传递出的情绪，具有一定的抵御能力，在面对短视频密集的情绪渲染时，能够相对理性、不过分受到情绪影响。

3.2.3 舆情事件类型及内容是影响情绪强度的主要因素，非理性表达与非理性互动形成弱关联 纵观非理性表达与非理性互动的相关性，3个视频样本的非理性表达强度从强至弱分别为：“全职太太”“N95”“双十一”，而非理性互动强度由强至弱为：“N95”“全职太太”“双十一”。视频内容的非理性表达强度与互动强度不完全相关，事件类型在其中发挥着更为重要的作用。3个事件中，“N95”视频是涉及个人健康的重大卫生事件，因此更容易得到广泛关注，也更容易引发激烈讨论，形成网络舆情，此类事件中网民态度一致性高、互动强度大。这一现象在本研究中得到了印证，即使“N95”视频除了文字信息部分，都尽量采用了公正、中立的报道方式，看似客观理智的新闻报道仍然引发了网民激烈的互动和部分偏激回应。而“双十一”视频事件本身是商品价格问题，重要性偏弱，产生的非理性互动强度较弱。

除了事件类型及内容带来的差异，非理性表达强度一定程度上影响着非理性互动强度。“全职太太”视频反应的是女性相关的话题，其面向范围较窄，影响相对较小。在“全职太太”视频中，无论是图像、声音还是文字元素都包含着鲜明的非理性因素，其非理性表达强度最强，该视频的非理性互动强度低于“N95”视频，高于 “双十一”视频。这表明，虽然舆情事件类型和内容对非理性互动强度影响较大，但非理性表达对非理性互动的影响也有一定体现，非理性表达与非理性互动之间存在弱关联。

4 结论与讨论

网络空间由PC端向移动端发展，重构了网络舆情传播的方式，短视频成为新的内容传播载体。网络传播中出现的非理性因素，给舆情管控带来了更多不确定性。

a.网络舆情传播的新载体、新形式为舆情的发展和非理性的传播提供了新的机会。从网络舆情的传播趋势来看，短视频已经不可逆地成为舆情传播的未来趋势之一。短视频中人物形象鲜明、背景音突出、“标题党”盛行的传播现状扩大了非理性表达特性，加强了舆情传播的传播力。目前，短视频中的非理性符号识别仍处于研究初期，未形成非理性符号的数据库，难以广泛应用到各大舆情事件的监测当中。同时，信息技术变革带来信息传递方式的改变，催生出新的传播形式。信息的传播不再局限于显而易见的传播平台，除了社交媒体、短视频平台，一些爆款游戏、网红相机、网购平台等都成为网民交互的渠道。除了传播平台的改变，技术的变革让内容的呈现形式不断变化，VR技术的普及，将内容呈现从平面转为立体，增加了内容元素分析识别的难度。这些新的传播形式更关注交互性、体验感和情绪传递，为非理性表达提供机会，也为网络舆情的传播提供更为隐匿的通道。因此，对于舆情的研究应顺应传播方式的改变而不断进步，不拘泥于社交平台，应对新兴内容传播形式做传播元素的划分、传播特征的梳理、传播效果的测算，把握舆情传播的新形态。

b.重大社会事件是短视频舆情的触发点，对重大事件须提前预警，对网络舆情做好日常管控。研究对网民情绪进行测量，发现网民对短视频舆情的情绪基本稳定。这是由于在非理性表达过剩的大趋势下，网民逐渐习惯了短视频形态的舆情传播，对非理性因素的情绪感染产生了一定的抵抗力。但是，研究中发现，重大事件对网民的非理性情绪仍影响较大。因此，在短视频舆情环境基本稳定的情况下，仍然要对重大事件进行提前预警。在重大事件发生时，应多平台进行舆情的监测，并对舆情的情感强度进行测算，过高的非理性情感易促成舆情的爆发，形成负面舆论。在对重大事件进行预警的同时，网络舆情互动的日常管控也十分重要。具体对失义性互动进行过滤、降低网络噪声；对微情绪互动进行监控，防止群体情绪感染的现象出现；对偏激互动、暴力互动进行源头控制和实时监管，清理网络环境。

c.短视频舆情互动的立场一致性高，应对舆情中的网民情绪进行主动疏导。非理性互动主要是网民对非理性情绪、意志的抒发。研究中，网民对短视频舆情的立场一致性高，且多呈现出支持的态度，这表明短视频舆情依靠表达时的非理性手段对受众进行引导。网民对网络群体的认同行为，使得网民在社交活动中趋向于群内认同。这一心理表现为对视频下方的多数人进行认同，并努力将自身融入群体。而持有相反意见的人，则担心遭到大多数人的排斥，从而保持沉默。此时，短视频下方的互动呈现出立场一致性极强的现象。面对这一问题，应借鉴舆情传播的方式对网民的非理性情绪进行疏导，采用短视频的方式，以积极的情绪感染受众，消解非理性情绪中的负面影响。同时，打破群体在某一视频下方的聚集行为，为受众提供更多的信息和观点，打破短视频对舆情的绝对表达。

网络短视频中的非理性传播固然有其正面意义，但过多的非理性传播仍会造成严肃新闻娱乐化、大众心智下降等长久而言不利于文化发展、不利于舆情稳定的局面。因此，对于非理性因素的识别、引导和管控将是未来舆情研究的主要方向之一。