灾害救助信息网络传播的关键因素及有效路径*

陈迎欣 苏泽伟 周 蕾

(哈尔滨工程大学 经济管理学院 哈尔滨 150001)

0 引 言

我国自然灾害频发，公众参与灾害应急救助的意识逐步提高，随着网络社会的迅猛发展以及智能手机的普遍使用，灾害救助的参与方式不仅局限于身体力行地赶赴灾区进行救援行动，通过官网捐款捐物，基于微信、微博、抖音等热门社交软件发布、转发灾区信息等方式已被更多的人采用，社交媒体平台已然成为多方参与灾害应急救助的第二战场。

本文基于利益相关者理论，从社会公众(普通网民、意见领袖)、网络媒体、政府部门3个维度来剖析灾害救助信息网络传播的作用机理及参与主体作用力，基于定性比较分析法(Qualitative Comparative Analysis, QCA)，选择2016-2021年的19个自然灾害典型事件，分析不同参与主体作用力组合对灾害救助信息广泛传播的作用，探究灾害救助信息网络传播的影响因素、组合路径与优化策略。研究结果有助于充分发挥正面舆论导向作用，为社会发展提供正能量，创造良好的社会氛围，构建有限分权、有序参与、政社协同、利益整合与风险化解的灾害救助新机制。

1 文献回顾

关于灾害救助信息网络传播的现有文献中，主要从三个视角进行研究：其一，从社交媒体视角切入，探究大数据时代下，社交媒体在灾害救助中的重要应用。Acar)关注社交媒体的灾害应对潜能，认为社交媒体具有交互性强的特性，灾害救助集中于实时灾情进展和线上求助等形式[1]；Rive指出社交媒体中不计其数的使用者信息可以帮助政府部门掌握更多的应急信息，扩宽了信息获取渠道[2]；谢起慧认为社交媒体的兴起使公众参与危机事件有了新的途径，从公众参与、社交媒体促进作用、公众参与过程中与政府互动三个维度进行研究[3]。其二，从主体参与视角切入，阐述社会力量协同参与灾害救助的新方式。涂光晋以北京“7·21”暴雨事件为例，从网络媒体、政府部门、意见领袖三个维度进行分析，认为这三种力量对于在促进信息公开、引导公众救助等方面发挥了重要作用[4]；袁音基于多元主体论认为互联网背景下政府在灾害救助中不再是唯一的行为主体，更多的行为主体会积极参与并共同应对危机，多方通过协作救助形成多元组织[5]。其三，从信息传播视角切入，研究灾害舆情演化规律。王平根据舆情形成过程和五要素提出舆情演变的影响因素并分析舆情演变的内在机制[6]；赵飞以台风“利奇马”为例分析整个台风灾害过程中舆情信息的时空特征，并进行舆情影响因素分析[7]。

当前国内外学者对于现场参与灾害救助的相关研究趋于成熟，并且大多采用定性分析相关指标，在社交媒体背景下，关于网络媒体与灾害相关的研究集中在灾害期间舆论的传播路径和规律、舆论的引导作用以及灾害事件中舆情信息发布机制的构建等方面，较少研究网络舆情互动性分析，更缺乏多主体参与灾害救助信息传播方面系统性的理论分析框架，公众、政府、媒体在社交网络大环境下对于高效传播灾害救助信息应该“做什么”“如何做”等具体问题的回答有待进一步深入研究。本文选取2016-2021年灾害救助的典型事件作为研究案例，基于舆情数据对参与主体作用力进行定性比较分析，探讨灾害救助信息网络传播的参与主体作用力以及各作用力促进救助信息传播的不同路径组合，从而提升灾害救助信息传播效率。

2 理论基础与框架构建

2.1基本理论与主体界定1984年，美国管理专家弗里曼对利益相关者进行了一个广义的界定。他指出，利益相关者是“任何可以影响企业目标实现，或者被企业目标达成的过程影响到的个人或群体”[8]。在突发事件中，许多学者基于利益相关者视角对于参与主体进行相关界定。沙忠勇指出公共危机中的利益相关者主要包括危机诱发者、旁观者、主管政府部门、媒体、非政府组织、公共服务部门、受害的社会组织及社会公众[9]；郑昌兴从利益相关者理论出发认为突发事件的网络舆情是由网络舆情的触发者、制造者、反应者共同作用的结果，并提出利益相关者作用力的三个影响因素：影响力、相关度和介入度[10]。

本文根据利益相关者的广义界定，将灾害发生后在网上参与灾害救助信息传播的利益相关者定义为能影响网上救助进展的或者被网上救助信息影响的个体或组织，主要包括社会公众、网络媒体、政府部门，社会公众又包括普通网民和意见领袖。

2.2变量确定根据上文阐述，灾害网络救助涉及多个利益相关群体，这些利益相关者相互联系又相互作用。四个参与主体在救助中各自发挥作用，共同推动救助信息的传播。在对危机事件信息传播研究中，不同学者对于参与主体作用力的界定不尽相同。多数学者直接将媒体行为、意见领袖行为、政府行为、涉事企业行为、其他网民行为等作为影响舆情演变、网民信息传播行为的动因[11]。自然灾害具有严重破坏性和涉及公众人数众多的广泛性，在灾害发生24小时内，公众对灾情信息需求极高，信息传播呈现短时间集聚的特点，政府在政务微博的及时发布、网络媒体传播范围的广度、意见领袖的影响范围和网民参与程度都是影响灾情快速、及时、准确处置的关键要素。因此，本文对四个主体作用力定义为：意见领袖影响力、普通网民参与度、网媒传播度、政务及时性，进而探析不同参与主体作用力推动灾害救助信息传播的路径组合。

2.2.1 影响变量

a.意见领袖影响力。意见领袖是对灾情信息传播或灾害救助施加较大范围影响的少数人。意见领袖影响力是指意见领袖对灾害救助信息传播产生影响的范围。秦海青通过多元回归分析发现意见领袖的网络媒介中心权力越大，在事件传播过程中其发布的信息范围就会扩大，传播效果也会更好[12]。王晰巍也直接指出以网络自媒体为首的意见领袖的影响力具有一定的累积效应，可以显著推动事件信息的传播[13]。因此，灾害事件爆发后，网络大V、明星、相关领域专家等意见领袖以更具批判性、个性的言论来吸引公众，其影响力越大，网民的从众心理和传播意愿越强，救助信息得以传播越迅速、广泛。

研究发现，灾情消息的传播范围与参与传播的意见领袖数量之间具有相关性[14]。因此，本文采用参与灾情传播的微博认证的个体微博百分比来衡量意见领袖影响力。

b.普通网民参与度。普通网民参与度是指网民参与程度。以往研究表明，公众参与度高不仅能提高信息传播效果，甚至能影响政府决策[15]。同时，正如杨正联所言，网民参与程度对危机事件信息传播与演化将会产生越来越主动且强大的影响力[16]。在灾害事件发生后，网民的网上参与方式多种多样，如发布或转发救助信息、关注后续发展等，这些围观式、表达式、传播式等形式的深度参与对信息传播效果产生广泛影响。袁国平等多位学者运用系统动力学计算网络论坛的发帖数量来构造网民参与度指数[17]。故而本文用微博普通用户对灾害救助相关发帖总数占总体微博数量的比例来衡量普通网民参与度。

c.网媒传播度。网媒传播度是指网络媒体在灾害救助中的传播信息广度。姚乐野)指出媒体的传播范围越广，其传播力越强，灾害舆情场中的各种信息资源越丰富[18]。媒体的传播力是媒体传播信息的能力，包括传播范围的广度、发文内容深度和引导力等指标。网络媒体凭借自身的公信力和严谨真实性，在信息传播和反馈中都是救助信息得以传播的重要渠道，更是发挥着被广泛认可的信源功能。其传播的范围程度将影响公众对于自然灾害事件的关注度，因此对灾害救助信息传播有重要影响。

网络媒体传播的广度即为信息接收者对其的关注程度，许多学者以转发、评论等用户行为作为用户的关注度。屈启兴等将企业创作内容被评论和转发的总数来衡量用户对于信息的关注度[19]；张秀娟将转发与评论数的总数来衡量公众对于自然灾害信息的关注度[20]。本文采用微博的转发与评论总数量来衡量网媒传播度。

d.政务及时性。政府部门政务及时性，是指相关官方账号发布信息的及时、活跃程度，即为政府部门在政务方面的响应力度。邓建高认为政府相关部门的响应时效一直是危机事件应急处置的重要衡量指标，政府响应与舆情热度和范围呈正相关[21]。政府作为灾害事件信息的第一发布者，在自然灾害发生后，信息的及时性是信息发布者的首要特征，直接影响与信息接收者的交互程度，维持公众的持续关注并有效满足公众的信息需求，进而影响网络舆论走向及网上灾害救助信息传播的方向。

多数学者在政务响应力度的评价体系中将官方新闻数量、专家打分作为衡量指标。本文采用样本事件发生后各政务部门原创的灾害相关微博数量占总体微博数量的比例来衡量政务及时性。

2.2.2 结果变量 灾害救助信息传播的结果，可以采用传播效果的测量指标来度量。在社交媒体环境下危机传播的研究中，大多使用点击量、网民新闻回帖量、论坛发帖量、转帖量、博文数量等行为指标来表示危机传播效果[22]。因此，本文以社交平台上发布、评论、转发关于救援、捐款、捐物等灾害救助信息的强度来表示结果变量，即采用微博信息中发布、评论、转发灾害救助信息数量占总体信息数量的百分比来衡量。

3 研究设计与数据分析

3.1案例选取与数据来源选取研究案例时不仅要考虑样本事件的客观影响力，而且要综合考虑网络环境中公众对该事件的感知和参与程度。因此，本文从2016—2021年由国家减灾委公布的历年中国十大自然灾害事件报告中进行初步提取，国家减灾委对各年十大自然灾害事件的评选结果是经严格甄选后的公众网络票选和专家评审得出，因此各年的事件报告能体现公众在网上关注自然灾害事件进展的程度，从中选取了最具网络热度的19个自然灾害事件。其中，第16个事件选取了2020年1月爆发的对全社会产生巨大冲击的“新冠”肺炎疫情事件，第18个事件选取的是2021年郑州暴雨事件，这两个事件舆情热度高、全民关注度极大，具有很高的研究价值。

样本事件具有以下特征：包含了我国频发的洪涝、台风、地震等多种自然灾害类型；事件的演化进程符合一般自然灾害事件特征；对灾民人身及财产安全产生巨大影响；自然灾害爆发后引起网民广泛关注并以多种形式积极参与网上救助信息传播。具体灾害事件如表1所示。

表1 样本案例一览表

本文的数据主要来源于微博爬虫对清博、微热点等舆情监测平台中数据的获取。由于自然灾害具有突发性和随机性等特点，而微博具有碎片化内容、积聚式传播和及时性互动的特点，使其在自然灾害爆发后最迅速地让公众参与应急信息的传播。在发布或转发自然灾害事件信息中，以简洁明了的短消息为主，相比于微信公众号、博客、社交网站等社交媒体，网民更倾向于选择微博平台作为信息发布、接收并传播的渠道，而且微博文本数据自带时间戳的特性，极大便捷了数据分析。此外，微博中认证的名人、机构以及有影响力的媒体博主众多，使得微博相比于其他社交媒体，其媒体属性更加凸显，具有更高的社会权威性和影响力。因此本文选择微博这一社交媒体作为代表进行案例分析，选用各样本事件发生后一月内的微博数据为本研究影响变量的数据源。

3.2数据处理定性比较分析方法(QCA)以组态分析思维取代由各单变量效应叠加的定量分析思维，同时以集合之间的非线性逻辑关系替代定量研究中的相关关系，从而把对社会事件的整体认知与集合分析思维纳入到相关研究范畴之中，为探寻或验证社会问题发生的主要致因以及各因素之间的交互关系提供了有力的分析工具[23]。QCA方法将传统案例分析方法与定量研究方法相结合，综合了定性分析和定量分析的优势。对于样本案例中的多重并发因果关系，定性比较分析方法的运算法则是布尔代数法，对每个样本案例的各个变量都进行二元赋值，可以将多余、矛盾的影响变量组合和冗余的影响变量进行删减、简化，进而得出对结果变量影响最大、最关键的路径。QCA中变量间的逻辑关系如表2所示。

表2 变量间的逻辑关系

定性比较分析方法中最常用的方法有两类：fsQCA(模糊集)、csQCA(清晰集)。csQCA更适合用于对中小规模样本的分析，其数据类型是对布尔型变量(0～1变量)的样本数据分析。因此，本文采取csQCA方法对灾害救助信息传播进行影响路径分析。

本研究采取csQCA的基本赋值标准，将影响变量和结果变量进行二元赋值，变量取值为1或0。若某条件“存在或高”，则把该变量赋值为1；若某条件“不存在或存在低”，则把该变量取值为0。本研究将每个样本案例作为单位来进行各个变量的数据汇总，以均值作为阈值，大于均值赋值为1，小于均值赋值为0，从而构建真值表如表3所示。

表3 真值表

3.3数据分析

3.3.1 单个影响变量必要性分析 一致性(Consistency)与覆盖率(Coverage)是在定性比较分析中的两个关键指标，它们用来分析影响变量和结果变量之间的相互关联性，即检测对结果变量的充分性或必要性。根据QCA的标准：一致性指标值应在0～1之间，当其取值大于等于0.8时，则影响变量是结果变量的充分条件；当其取值大于等于0.9时，则影响变量是结果变量的必要条件，并且该影响变量不纳入之后的条件组合分析中。指标计算公式如下所示：

Consistency (Xi≤Yi) =Σ[min(Xi，Yi)]/Σ(Xi)

(1)

Coverage (Xi≤Yi) =Σ[min(Xi，Yi)]/Σ(Yi)

(2)

其中，Xi为影响变量集合，Yi为结果变量集合。

运用fs/QCA3.0软件操作得到单个影响变量的必要性分析结果，结果显示，没有任何一个影响变量的一致性值大于0.9，即不是灾害救助信息传播的必要条件，无需在接下来的条件组合分析中剔除影响变量。LI(意见领袖影响力)、NP(普通网民参与度)、MC(网媒传播度)、AT(政务及时性)的一致性值都小于0.8，说明这几个影响变量不能单独推动灾害救助信息传播，需要进行后续的条件变量组合分析。

3.3.2 条件变量组合分析 使用软件fs/QCA3.0分析真值表输出的布尔最小化结果获得的三种形式的解，分别是简单解、中间解以及复杂解。中间解的发生既不会持续依据变量设定而出现，又不会违背样本案例的真实情况。因此，中间解相比于简单解和复杂解，具有更高的可靠性、真实性和准确性。

故而本文选用中间解进行分析，构建中间解模型如下所示：

PE=f(LI，NP，MC，AT)

(3)

路径结果如图1所示。

图1 条件变量组合结果

从图1可以看出，一共有三个条件组合结果，各自的一致性值和总体一致性指标均为1，大于临界值0.8，这表明三种变量组合中的所有样本案例都满足一致性条件，并且得到的三个条件组合都是灾害救助信息传播的充分条件，总体覆盖率指标值为1，表明结果具有很大的说服力。具体条件组合路径分析如下：

a.高网民参与度*高网媒传播度*低政务及时性。

这个条件组合表明：普通网民在灾害事件信息传播中参与程度较高、网络媒体传播较高。政府的政务及时性低虽然会导致公众接收灾情信息延迟，但随着数字媒体的发展，公众可以从众多渠道获得信息，因此即使政务及时性较低，也不会对灾害救助信息传播产生较大影响。

b.高意见领袖影响力*低网民参与度*高政务及时性。

这个条件组合表明：意见领袖影响力和政务及时性程度较高，即使普通网民参与程度较低，也可以推动灾害救助信息传播，组合路径与参与效率呈正相关关系。“福建泰宁县泥石流”“四川茂县山体滑坡”这类总体网络热度较小的灾害事件发生后，政府部门第一时间通过政务微博发布灾情信息及救援进展情况，众多网络大V、明星等意见领袖积极发声来弥补网民参与度程度低这一缺失，形成灾害救助信息高效传播。

c.低网民参与度*高网媒传播度*高政务及时性。

这个条件组合表明：网媒传播度和政务及时性较高、即使普通网民参与程度较低，也可以推动灾害救助信息传播。“云南墨江地震”“新疆伽师地震”是该组合的典型样本事件。目前地震经过多年来的经验累积，具有相对较完备的应急管理体制，尤其在地广人稀区域中的地震发生时，这类常规性突发事件获得普通网民的关注较少，其参与程度相对较低。短时间内的信息传播是由政府和媒体两个更权威的发布主体进行大量灾情救助信息的发布与扩散，推动信息高效传播。

4 结论与对策建议

4.1研究结论本研究得出以下三点结论：

a.从单个影响变量必要性分析可知，四个影响变量都不能单独推动灾害救助信息传播。在自然灾害应急救助中，需要政府、网民、意见领袖和网络媒体之中至少两个参与主体发挥作用力，才能进行救助信息的高效传播。

b .“互联网+自然灾害救助”这一多元共治网络的关键在于各信息传播主体的整体结构适当。综合三条组合路径可知，参与主体共治网络具有动态性，他们之间的作用力可以相互替代。当政府因为灾害处置的全局性、跨界性的局限，出现信息发布不及时、不透明等政务及时性低时，权威网络媒体凭借其拥有的社会资源实现高传播度来代替政务微博第一发言人的作用。而当政务及时性较高时，政务微博已经充分发挥出其信息发布的媒体作用时，意见领袖和网络媒体这两个媒介角色作用相似，二者可以互相替代，配合政府推动信息高效传播。

c.“互联网+自然灾害救助”多元共治网络中，普通网民与政府两个主体作用力必有其一。政府在灾情信息传播中一向是主导地位，而普通网民又是灾情信息接收、传播的最庞大主体力量。对比三条组合路径可以看出，普通网民和政府二者的作用力在每条路径中都是呈现相反的现象。在多元共治网络中，当政务及时性较低时，需要高普通网民参与度来弥补；当普通网民参与度较低时，需要较高政务及时性来引导。

4.2对策建议综合本文研究结论，要想明确互联网时代下公众、政府、媒体三者高效传播灾害救助信息时应该“做什么”“如何做”，实现多主体通力合作传播救灾信息的灾害救助形式，可以采取以下策略：

a.全方位提升网络政务效率，实现高效协同。全面提高政务新媒体的传播力度、服务水平，拓宽互动渠道，实现多部门信息公开的高效协同是促进灾害救助信息传播的必然要求。大数据时代下，推动政府在线理政，提高应急管理效率的迫切需求。因此，政府的各部门应维护官方账号的权威性，在灾害事件爆发及后续的救助进展中，争做第一发言人，第一时间发布灾情信息，利用社交媒体平台的双向互动性及时与公众进行信息交流。与此同时，应实现多部门信息互通、高效协作，核实信息来源，及时澄清谣言，稳定公众恐慌心理，改进信息供给方式，提高防灾减灾救灾能力。

b.加强对公众的引导与监管，使其充分发挥群体影响力。首先，引导公众人物在参与灾情信息传播中时刻注意情绪表达以及社会责任感，使其充分发挥自身强大的影响力和号召力。在传播灾害救助信息时应谨慎思考，辨别信息的真伪，不能冲动行事，使其意识到自己一言一行都会被无限放大，避免导致不实信息更大范围的传播。其次，普通网民是灾害救助信息传播中最庞大的群体，对于群体行为的监管和控制是在网络信息生态中至关重要的环节。社交媒体平台的低门槛、非实名制等特点都会导致信息良莠不齐，部分普通网民不负责任地随意转发信息，甚至为了恶趣味或一己私利恶意散布灾情谣言，扰乱人心。政府应加强关于网络发言的伦理教育和法律建设，严格要求社交媒体平台及时治理平台环境，营造健康有序的网络空间。

c.提高网络媒体职业道德素养，推动媒体纵深融合。近年来，网络媒体报道不实信息或夸大事件本身，最后删帖道歉的情况频繁发生。网络媒体在传播灾害救助信息时，应坚持信息内容是根本的原则，不能一味地追求时效性，把更多的注意力放在内容真实性上。应全方位、多角度地发布灾情信息，做大做强主流话语权，引导网民有序参与灾害救助信息传播。推动网络媒体纵深融合，把筛选有效灾情信息、加工创造救助过程信息的落脚点放到网民切实需求上，根本性提高网络媒体的传播力度，进而推动灾害救助信息的传播。