突发公共卫生事件中武汉青年风险感知的“愤怒效应”——基于社交媒体使用的交互作用的考察

李思思 钟 瑛

现代风险的一个核心问题是，大众无法根据严格的运算来建构风险，他们更倾向于对风险发生的概率和潜在的负面结果作出主观的判断。[1]这种主观判断即风险感知，它影响了个体的风险决策与行为。[2]学界对影响风险感知的诸多因素进行了大量研究，并形成了三大研究路径，分别是风险特征、个体特征和文化特征。其中，对于性别、年龄、教育程度、收入、风险经历等个体特征的探讨最多，对于公共信任、政治倾向和世界观等社会文化特征的分析其次，对于风险特征的关注最少。[3]

风险特征的解释逻辑认为，现代风险的特征、类别显著影响人们对于风险的感知。[4]作为21世纪影响范围最广、感染人数最多的全球性流行病，新冠肺炎具有任何其他风险都无法比拟的特殊性。一方面，相较于雾霾等常态化的风险，它更难以预测和控制；另一方面，与自然灾害、流行感冒等突发性公共风险相比，它的影响范围更广、持续时间更长。伴随着疫情在全球范围内的进一步扩散，新冠肺炎已经不再仅仅只是一起突发性公共安全事件，而是发展成为融合经济、社会、政治和文化等多方面的世界性综合风险议题。因此，笔者希望从新冠肺炎风险自身的特征着手来探讨其风险感知的形成机制。

Covello和Sandman列出了对风险感知有潜在影响的20种风险特征，并将它们定义为“愤怒因子(Outrage factors)”[5]。Loewenstein等指出，愤怒作为一种对风险特征的感性反应，是一种对风险评估的情感式激活。由情感信号引入的情绪反应可以引导人们对风险的形象构建，并促成对风险的快速判断。[6]然而，任何的风险感知都不是凭空而来，甚至于很少基于直接经历而产生。大量研究表明，大众媒介是人们获知风险相关信息从而形成风险感知的主要途径。[7]学者们从媒介关注、信息类型、媒介信任等多方面探讨了媒介对风险感知的影响，但极少有人关注媒介如何通过对风险特征的重构而影响风险感知。同时，伴随着社交媒体对人们日常生活的全面深入，社交媒体对风险感知的影响仍有待进一步探讨。本研究希望通过考察新冠肺炎期间武汉青年的社交媒体使用数据，来回答以下问题：愤怒因子如何建构了武汉青年对于新冠肺炎的风险感知？社交媒体在其中发挥了什么作用？

一、文献综述

(一)风险感知与愤怒效应

风险感知是风险传播中的核心概念，是指个体在自身客观经验以及所处的场域环境基础上形成的一种对风险的主观判断、认知和感受。[8]风险感知的程度越强，人们就越可能尽快采取应对风险的有效措施。[9]因此，风险感知被认为是一种应对已知和未知风险的有效机制，能够促使“公共卫生系统、社区和个人预防、保护、快速响应以及从突发卫生事件中迅速恢复”[10]。

已有的风险研究通常更多地检视风险个体感知者的信息，而不是风险本身。学者们致力于探讨性别、年龄、收入以及其他的一些个体特质如何影响人们的风险感知。这一研究路径的基本逻辑是：“受不同文化、职业、组织构成、价值观念、经济发展和生活水平等因素之间的分化和差异的影响，不同的人群在具体化、地方化风险现象时的意识并不完全一致，不同的人群会关注不同的风险类型。”[11]

也有一些研究检验了风险的特征，将公众感知的风险特征视为引导风险感知水平的另一组要素。如Fischhoff等人认为自愿性、直接性、熟悉性、了解程度、可控性、新颖性、潜在危害性、可怕性和后果严重性这九种维度可以影响人们对实际风险和可接受风险的感知。[12]谢晓非与徐联仓指出风险感知的测量维度可划分为影响程度、熟悉性、可控性、持续性、可能性、严重性这六个维度。[13]

不同的风险具有不同的风险特征，由此建构起人们心中不同的风险图景。什么样的风险特征会影响人们对新冠肺炎风险的感知？本研究始于这个基本问题，在运用数据来回答这个问题之前，首先我们需要从理论上检视这一想法，即风险特征如何影响风险感知？Sandman认为，人们对于风险的感知或评估是基于实际的危险(如死亡率和发病率的统计)和愤怒因素的组合，即风险=危险+愤怒。风险是多维的，其数学大小(危险性)只是其中一个维度，人们往往会更多从感性的愤怒因素上来感知风险，而不是从真正的伤害或危险的潜力来评估。这种愤怒因素往往带有强烈的情感色彩，能够使人们倾向于作出情绪化的反应(如愤怒和恐惧)，从而加重担忧的程度，进而扭曲关于风险的感知。[14]在评估和感知外来风险时，个体会应用“心理捷径”提取出相关风险经历及应对经验，同时通过调动一些诸如希望、恐惧、厌恶等情感反应，使个体快速感知当下风险。[15]当这些情感反应出现时会带来强烈的情感色彩，放大公众对风险感到担忧和恐慌的程度，从而再次建构人们所感知到的危险，使人们在情绪的驱动之下快速地采取相应的措施。这些情感反应不仅决定了人们对于风险的看法，它们也是风险自身的有机组成部分。通过对这些具体的情感反应的准确或不准确的感知，人们形成了一个更为复杂和多元的风险感知意象。换言之，人们不会根据概率和严重性来形成风险感知，相反，公众拥有“一个更丰富的情感定义”，它“包含了许多定性的特征”以引导人们对风险的感知强度。[16]这种风险的定性特征被描述为影响风险感知的愤怒因子。

愤怒是人们应对危险的一种消极情绪反应，愤怒因子是人们感知的风险特征。个体感知风险的某类特征，从而引发情绪反应，提高风险感知的过程被称为愤怒效应。这种效应可以被理解为人们体验到的情感状态对风险决策和判断的影响，它在理论上是基于这样一种假设，即相对于风险的客观大小而言，公众对风险情况有更复杂和丰富的考量。基于此，Covello和Sandman综合已有的风险类型，编制了一个风险特征量表，包含自愿性、可控性、熟悉性、公平性、灾难性等20个愤怒因子。[5]

与此类似的是，政治学中的“热认知”假说也将所有的社会政治概念视为情感性的。当个体接触到一个具体的概念时，概念所蕴含的情感性就会通过激活人们的情绪反应来促使他们进行决策和判断。[17]因此，当我们假设风险特征通过激发人们的情感效应来影响人们的风险感知，对于新冠肺炎这样一种前所未有的全球性现代风险，它具有哪些风险特征？换言之，新冠肺炎如何激发人们的情感反应来塑造人们的风险感知？

未知性和可怕性可视为勾勒现代风险的两个关键维度。未知性指向风险的不确定性、不可观测性以及后果延迟，可怕性意味着恐惧以及风险严重性、致命性和无法控制的后果的程度。在一项环境风险的研究中，研究者发现，当参与者的“未知”风险维度增加时，人们的风险感知降低。[18]同时，樊博等人基于雾霾风险的研究发现，公众的恐惧情绪和风险感知有着显著的正相关关系。[19]基于此，提出以下假设：

H1：新冠肺炎的风险感知会受到可控性因素的影响，且呈现为显著负相关

H2：新冠肺炎的风险感知会受到恐惧因素的影响，且呈现为显著正相关

同时，自我相关性被发现是预测风险感知大小的一个重要指标。[20]也有专家认为地理位置接近性对于风险感知极为重要[21]，人们更容易提升那些与他们息息相关的风险级别。因此，提出以下假设：

H3：新冠肺炎的风险感知会受到个体风险因素的影响，且呈现为显著正相关

此外，新冠肺炎风险感知作为一种特殊的风险，可能涉及不同于此前常见的诸如雾霾、全球变暖、金融危机、转基因食品、食品安全等环境和社会风险的风险特征。因而，笔者还试图发现：

Q1：还有哪些愤怒因子能够显著提升新冠肺炎风险感知

(二)风险感知与社交媒体使用

风险传播中，风险信息的数量、呈现形式等都会影响风险感知。[22]这种媒体对风险感知的影响已经在多种风险类型中被证实，如核泄漏[23]、雾霾[24]、气候变化[25]等。由于人们往往无法直接亲历风险事件，媒体对于风险的呈现与描述成为了人们对于风险判断的重要依据。Renno与Rohrmann认为，信息缺失会使民众基于焦虑和担忧而产生更高的风险感知。[26]但更多的研究者认为，对风险的新闻报道会放大人们所感知到的风险本身。对一个问题的新闻报道越多，人们对该问题的重视程度就越高，从而产生议程设置效应。[27]报道数量理论也认为，在风险传播中，新闻报道的数量和显著性比新闻报道的实际内容更具影响力。[28]

但此前风险传播的焦点被更多地置于传统媒体上，社交媒体更多地作为一种在传统媒体无法及时、恰当地提供信息时的替代性信息来源而出现。[29]然而，近年来越来越多的学者开始关注社交媒体在风险传播情境中所发挥的重要作用。Miles和Morse认为，社交媒体能够帮助公众快速交换风险信息从而提高对风险的认知以减少恐慌。[30]May等人指出，社交媒体能够在疾病大流行期间建立公众的信任，为危机做好准备。[31]杨康、杨超和朱庆华发现社交媒体在本次疫情中成为公众获取实时信息的重要工具。[32]陈虹与潘玉的研究也表明，社交媒体比传统媒体更能深刻影响民众的风险认知。[33]在此意义上，新冠肺炎疫情中的社交媒体成为民众获取风险信息最重要的信息来源之一已成为学界共识。

Kahneman和Tversky认为，媒体对风险感知的放大主要是通过放大风险的可及性(accessibility)来实现的，这种可及性通过缩小风险感知距离发挥作用，是媒体风险放大效应的关键机制。[34]马超进一步指出，社交媒体通过信息发布的数量、主体、议题的敏感性和发布的即时性来放大风险。[35]因此，我们可以认为社交媒体对于风险的建构是一种定量的累加，人们所感知到的往往不是风险本身，而是媒体呈现的风险意象。于是，风险感知作为一种公众意见，也会受到这种定量的媒体建构。社交媒体平台上的大量风险信息对于民众的风险感知具有明显的放大作用，大量的信息对风险加以强化，从而导致风险被高估。[36]由此，提出以下假设：

H4：更频繁地使用社交媒体接收风险信息会导致更高的新冠肺炎风险感知

(三)风险感知、社交媒体使用与愤怒效应

与此同时，我们必须注意到，公众对于风险的“丰富的情感定义”包含了诸多的风险特征，这可能源于媒体提供的风险信息越来越多。换言之，作为风险信息的主要来源，媒体通过建构风险特征而具现化出一个完整的风险意象。更确切地说，公众对于风险特征的界定在很大程度上可能是基于媒体所提供的各类信息而不断进行与修正的。因此，愤怒因子对于风险感知的作用路径并不是独立的，它在很大程度上是基于与媒体的交互作用而发挥影响的。简单来说，就是愤怒因子的具体作用会因人们使用社交媒体的程度而发生变化。如Ju和You对于韩国民众雾霾风险建构的研究发现，对于重度的媒体使用者而言，自愿性与对儿童的影响两个风险特征对风险感知的影响程度反而有所下降。[37]这样一来，愤怒因子和媒体使用之间的交互效应可能会根据新闻媒体对于风险的建构路径而有所不同。但在此问题上还没有学者对于社交媒体的影响作出检视，因此，提出以下研究问题：

Q2：社交媒体使用是否与愤怒因子相互作用，以共同影响新冠肺炎风险感知

由此建立起本文的研究模型，如图1所示：

图1 社交媒体使用、愤怒因子与风险感知的交互模型

二、研究方法

(一)研究来源与数据收集

本文使用的数据来源自“2020年中国城市青年社交媒体使用调查”项目组在武汉收集的青年样本。青年是当前中国社交媒体的主要使用者。闫文婕指出，35岁以下的年轻人构成中国社交媒体最大的用户群，占比超60%。[38]中国传媒大学新媒体研究院2020年发布的《移动互联网时代下，Z世代人群获取新闻资讯习惯研究报告》也显示，社交媒体成为出生于1995年后的Z世代人群最常使用的新闻资讯获取渠道。在这一意义上，本文聚焦18～35岁的青年群体，能够更加直接地检视社交媒体使用对人们风险感知与行为的影响路径。与此同时，新冠肺炎由湖北武汉暴发后扩散至全球(WHO，2020)，因此，相较于此后逐渐受到疫情扩散影响的其他地域，武汉的风险程度最高，武汉民众对于新冠肺炎的风险感知程度更深。因此将武汉青年作为检验社交媒体与风险感知的逻辑链条中的研究对象具有一定的代表性。在正式调查前，研究者进行了预调查(N=30)，根据受访者意见对问卷中的少数题项进行了修订与调整以提高问卷的有效性与准确性。正式调查的样本采用受访者推动方法获取，针对18～35岁的青年群体在武汉展开调查，于2020年2月21日至4月21日共获得1500个样本的联系方式，其中有1108人同意在线填写问卷，拒访率为26.1%，对回收问卷进行筛选后，得到有效问卷1037份。

在所有有效样本中，女性556人，占总数的53.6%；本地居民515人(49.7%)；未婚449人(43.3%)。年龄以21～30岁的“90后”为主，占总体的38.5%，18～20岁的“00后”较少，仅52人；有一半以上受访者都具有本科学历，其次是高中学历占20.8%，初中及以下学历最少仅占1.5%，硕士及以上学历者有207人；在月收入上，家庭收入在2000元及以下的受访者最少，仅9人，8001～12000元的人数占比最多。

(二)变量测量

1.自变量

愤怒因子：本研究在借鉴Covello和Sandman对于愤怒因子的测量基础上进行适度修改(见表1)。在20个愤怒因子中，本研究排除了4个因素：“理解”“对后代的影响”“信任”和“媒体”。“理解”，涉及不确定的风险，与“不确定性”类似，予以排除。“对后代的影响”和“信任”分别与“对儿童的影响”和“道德性”相似，也被删除。因为本文拟研究媒体报道对于愤怒效应的影响，因此“媒体”因素也被排除。受访者被要求使用李克特五级量表对以下陈述进行评分(1=非常不同意，5=非常同意)。

表1 愤怒因子的测量

本研究采用证实性因子分析以检验量表效度，通过KMO检验(KM0=0.837)和巴特利特球体检验(p<0.001)得出，愤怒因子量表题项之间具有较强的相关关系。运用SPSS软件进一步分析，量表所提取的因子累计方差贡献率为67.211%，具有较好的结构效度与解释力。同时，愤怒因子量表的Cronbach’s α值为0.86，量表具有较好的信度和效度。

社交媒体使用：除愤怒因子外，社交媒体使用的程度也是风险感知的另一个解释因素。本题要求受访者对以下两个题项进行选择——“疫情期间使用社交媒体对我来说是很重要的一件事”和“我会在各类社交媒体上大量获取疫情相关的信息”(是/否)。研究者加总均值后得到社交媒体使用变量。通过对社交媒体使用量表的题项分析发现KMO值为0.713，巴特利特球形度检验p<0.001，Cronbach’s α值为0.88。

2.因变量

风险感知：改编自Yoo等人[39]的风险感知量表，要求受访者对对以下四个陈述来进行评估：①新冠肺炎疫情对我来说很严重；②我有可能会受到新冠肺炎的危害；③新冠肺炎疫情对国人来说很严重；④国人有可能会受到新冠肺炎的危害(1=非常反对，5=非常同意)。研究者通过对四项论述加总均值得到风险感知变量。四项聚合的因子KMO值为0.772，巴特利特球形度检验p<0.001，Cronbach’s α值为0.74。

3.控制变量

当我们讨论媒体与风险感知时，信任所产生的影响得到了学界的普遍认同。Whitfield等人发现，可以通过提高公共信任来降低民众的风险感知。[40]Luhmann认为，信任可以被视为一种理性机制，它为人们的某些社会行动提供了合适的指导，降低了个体认知到的风险。[41]与此同时，在风险传递的过程中，公众的公共信任在很大程度上受到社交媒体的影响。通过不同风险框架的建构，社交媒体能在一定程度上引导公众的情绪，由此影响公众信任。[42]Zhang与Guo的研究发现，社交媒体上的不同新闻来源会对公众的政府态度产生不同的影响。[43]社交媒体上来源不明的信息会降低人们的公共信任，损害人们对于公共政策的支持，从而反过来增大社会风险。[44]因此，引入公共信任作为本文的控制变量。

公共信任。改编自Elsbach[45]和Rawlins[46]的量表，要求受访者使用李克特五级量表对以下陈述进行评分(1=非常反对，5=非常赞同)：①我一直相信中央政府能够采取有效的手段控制疫情；②我一直相信地方政府能够采取有效的手段控制疫情；③我一直相信专家能够提供切实可行的建议；④我一直相信专业媒体机构能够提供全面、准确、可靠的信息。研究者将所有值进行加总均值，得到公共信任变量(Cronbach’s α =0.89)。因子KMO值为0.829，巴特利特球形度检验p<0.001，Cronbach’s α值为0.89。所有变量均有良好的信度与效度，能够支撑进一步的数据分析。

三、数据分析

(一)描述性统计

如图2所示，愤怒因子中得分最高的是“灾难的可能”(M=4.22，SD=0.82)，即受访者认为新冠肺炎会同时对很多人造成大规模的伤害的可能性极高，紧随其后的是“恐惧”(M=4.04，SD=0.81)，这意味着武汉青年普遍认同新冠肺炎令人们感到恐惧的可能性很大。相较之下，“人类vs.自然起源”(M=2.97，SD=1.13)、“熟悉性”(M=2.95，SD=1.24)、“自愿性”(M=2.90，SD=1.23)、“不确定性”(M=2.86，SD=0.93)、“延迟后果”(M=2.85，SD=0.88)和“风险历史”(M=2.78，SD=1.06)则得分较低，均低于中间程度的3分。换言之，武汉青年认为在这些愤怒因子上新冠肺炎的风险特征并不明显。同时，方差分析显示，受访者对各愤怒因子的感知强度差异显著(F(1738)=489.3，p<0.1)。

图2 愤怒因子的均值

(二)假设检验

1.愤怒因子与风险感知

通过对主要变量的原始数据进行相关性检测，相关矩阵显示愤怒因子与新冠肺炎风险感知之间均存在显著的相关关系，媒体使用与新冠肺炎风险感知之间的相关关系也十分显著(r=0.11，r<0.01)。与此同时，虽然愤怒因子之间存在一些显著的相关性，但是每个预测因子的VIF得分在1.05到1.90之间，这意味着数据没有多重共线性。

通过多元回归分析对数据进行检验，本研究发现，可控性、灾难的可能、恐惧、不可逆性与个体风险五个愤怒因子均对新冠肺炎的风险感知水平具有显著性影响。其中，恐惧因素(b=0.285，t=9.034，p<0.01)最有影响力，其次是个体风险(b=0.172，t=6.672，p<0.01)，最后是不可逆性(b=0.128，t=4.994，p<0.01)。这也意味着当被调查者将新冠肺炎与一些令人恐惧的意象画上等号时，他们普遍拥有更高的风险感知。同时，那些认为来自新冠肺炎的风险对他们的家庭和自身而言比其他人更高的人也表现出了更高的风险感知。当人们认为新冠肺炎所造成的伤害是不可逆时，人们的风险感知也会增强。由此，假设1、2、3得到验证。

此外，关于我们的第一个研究问题——存在哪些其他可能影响新冠肺炎风险感知的愤怒因子——数据表明，可控性(b=-0.094，t=-4.320，p<0.01)和灾难的可能(b=0.080，t=3.552，p<0.05)也对风险感知产生了正向影响。换言之，那些认为新冠肺炎疫情难以被控制，或将产生大规模的灾难性后果的人们表现出更高的风险感知。

社交媒体在引导新冠肺炎风险感知方面的作用再一次在模型1中得到了确认。当被调查者频繁地从社交媒体上获知疫情相关的风险信息时，他们对新冠肺炎的风险感知也就越高(b=0.101，t=4.924，p<0.01)，假设4得以验证。同时，公共信任与风险感知具有显著负相关性(b=0.101，t=4.924，p<0.01)，对政府、专家和媒体机构拥有更高信任度的人们风险感知更低。然而，人口统计学因素中仅教育程度与新冠肺炎风险感知显著正相关，性别和月收入均没有显著性(表2)。

表2 新冠肺炎风险感知的影响因素

2.愤怒因子与社交媒体使用的交互作用

当我们将社交媒体使用与愤怒因子组成的交互项引入，愤怒因子对新冠肺炎风险感知的影响路径发生了一些轻微的变化。如表2所示，在模型2中，对新冠肺炎的风险感知水平具有显著性影响的五个愤怒因子均继续发挥作用，且其中四个因素的影响程度均有所增强——灾难的可能(b=0.082，t=3.676，p<0.05)、恐惧(b=0.285，t=9.123，p<0.01)、不可逆性(b=0.129，t=5.126，p<0.01)和个体风险(b=0.172，t=6.699，p<0.01)，即社交媒体的使用强化了被调查者对于这四个新冠肺炎风险特征的情感反应，从而提高了风险感知。仅在可控性这一愤怒因子上，影响程度略有下降(b=-0.092，t=-4.192，p<0.01)，即对于重度的社交媒体使用者而言，人们对于新冠肺炎风险可控程度的预测仍然影响风险感知，但这种作用在减小。

另一方面，值得注意的是，模型2显示愤怒因子与引导新冠肺炎风险感知的社交媒体使用之间的相互作用涉及另外两个风险特征——公平性(b=-0.068，t=-2.447，p<0.05)和对儿童的影响(b=-0.075，t=-3.113，p<0.05)。这两个愤怒因子都显示出与社交媒介使用程度相反的关系，即在这两个因子上那些使用社交媒体更频繁的人反而减少了愤怒效应。此外，在增加媒体使用交互作用的模型2中，年龄更小的人对新冠肺炎的风险感知更高(b=-0.050，t=-3.001，p<0.05)。交互作用下模型的R-square值增加到0.306，具体影响路径见图3。

图3 愤怒因子、社交媒体使用对新冠肺炎风险感知的交互影响

四、结论与讨论

Beck曾指出，风险是一个程度的问题，了解人们在多大程度上感知到风险是管理其社会影响的关键因素。[47]然而，早期的风险感知研究主要是“着眼于风险的客观性及其评估等级的标准化划分”[48]，对于主观性和社会性维度的考察相对缺乏。以20世纪60年代公众对核技术的争论作为起点，风险研究越来越注重社会情境和个体心理认知结构对风险感知的影响。在此基础上，Sandman提出愤怒效应假说，认为公众对风险的感知更多是由风险的定性特征所决定的，这些特征不是根据危险的可能性和严重程度来确定的量化的客观程度，而是一种更为复杂和丰富的情绪化考虑。[14]本文基于这一理论前提，通过对武汉青年的问卷调查，探究了在武汉疫情暴发的关键时期人们如何通过社交媒体建构自己对新冠肺炎风险的想象与感知。主要结论如下：

第一，数据显示，可控性、灾难的可能、恐惧、不可逆性和个体风险这五个愤怒因子与武汉青年对新冠肺炎风险的感知显著相关。换言之，当武汉青年认为新冠肺炎对个体能够直接产生影响；当他们认为疫情会产生大规模的灾难性后果；当他们认为风险较难得到控制；当他们认为风险导致的伤害难以被逆转；当他们将可怕的形象与新冠肺炎联系在一起时，他们对于新冠肺炎的风险感知就会增加。这一发现与早期风险特征研究的结果基本一致，恐惧、灾难的可能与不可逆性可以被理解为风险的“可怕”特征的不同维度——对国家、社会和大量人口造成大规模的灾难性损害，且这种损害无法逆转的风险使人们产生恐惧情绪，于是人们对于风险可怕性程度的感知也就持续增加。而可怕性已被多项研究证实是风险感知中的重要影响因素。[49]除此以外，可控性从属于“未知性”风险特征，风险传播的不可控和风险后果的不确定性构成了风险“未知性”最重要的两个维度。而恐惧也在一定程度上与未知的风险息息相关。由此，Slovic对于现代风险最重要的两大特征的预测在本研究中得到了验证。

第二，在所有与新冠肺炎相关的愤怒因子中，“恐惧”与“个体风险”对于风险感知的影响是最大的。首先，当人们将风险与某些令他们感到恐惧的意象联系到一起，武汉青年的风险感知极大地提升了。尤其是对于社交媒体的重度使用者而言，这种影响更为强烈。这是由于在风险的早期传播中，社交媒体中泛滥的谣言与诱导性信息容易让受众产生一些夸张的风险想象，从而导致一些不当的风险应对行为。在此意义上，加强对社交媒体的管控与引导对开展正确有效的风险传播意义重大。其次，那些认为风险对自身影响更大的武汉青年也拥有更强的风险感知，这意味着强调风险对于个体层面的负面影响无疑是一种有效的公共安全风险传播策略。虽然对风险的高感知并不一定导致及时有效的行为，但它无疑是一项重要的预警手段。在突发性公共安全事件中，通过强调风险对个人生活的直接影响，而不是强调集体后果来提高公众的风险感知，或许会更为有效。

第三，对于那些社交媒体的重度使用者而言，在“公平性”和“对儿童的影响”这两个愤怒因子上，愤怒效应的作用有所下降。换言之，对于武汉青年而言，使用社交媒体的程度越深，对于常见风险情境中社会经济地位较低者和儿童的弱势地位更赞同者反而拥有更低的风险感知。这一结果的出现有两种可能的原因：一是武汉青年将自己与社会经济地位较低者或儿童区分开来，对这两者的风险后果并不会让本文的受访者产生与自身相关的联想。这再一次验证了个体对风险与自身相关性的感知会对他们产生更为直接的影响。二是那些大量使用社交媒体接收风险信息的民众开始建立起更贴近真实风险的完整准确的风险感知。这一发现或许对那些将放大效应视为大众媒介唯一风险影响路径的观点提出了质疑。在长期以来的风险传播研究中，学界普遍认同风险的社会建构存在着一种放大效应，其中媒体是最主要的来源。[50]媒体通过宣传等方式来缩小风险感知距离以放大人们的风险感知，从而导致人们对风险的重视程度与风险本身的危害性出现了一些感知偏差。[22]然而，针对那些无法被忽视的重大风险，社交媒体也提供了另一种可能，即逐步建构更为贴近真实风险本身的感知。作为一种复杂的风险认知因素，愤怒因子所产生的影响可能会因媒介对于风险的具体表述而有所不同。就新冠肺炎这一风险而言，其传染性与致死性并不会因为人们社会阶层的不同而发生变化。同时，在一般风险中居于弱势地位的儿童在新冠肺炎疫情中所受到的负面影响却相对较低，相反，患有各类基础性疾病的老年人才是本次疫情当中致死率最高的人群。在这样的背景下，大量使用社交媒体关注风险信息的民众对于新冠肺炎的这两个特性的了解会导致他们降低相应的风险感知。

Sandman很早就意识到，风险沟通的重点在于让人们认识到风险的危害性和帮助人们意识到如何正确地应对风险，由此将风险本身区分为危险因素与愤怒因素。其中，愤怒因素比危险因素更加重要，它意味着一种强烈的情绪，这种情绪是由风险的某些特征所导致的并将直接影响到人们的风险感知。本文在此基础上做了两个推进，第一，增加了对于社交媒体使用的检视。Sandman将媒体纳入愤怒因子当中，认为媒体从属于风险的某类定性特征，但本文认为，在当前环境下，再将媒体纳入风险特征之中来进行考察是对于媒体作用的极大低估。在网络社会中，几乎任何风险都不可能脱离媒体的作用而直接被人们所认知，媒体已成为风险传播必不可少的中转站，必然会对人们的风险认知产生作用。此外，在很长一段时间内，社交媒体均被视为一种夸张的、扭曲的、充斥着流言蜚语的舆论场域——它对于人们在风险信息接收过程中情感反应的影响毋庸置疑，但这种影响大多被认为是负面的。如汤景泰与巫慧娟认为社交媒体会模糊风险议题、引发风险谣言从而导致风险的放大。[51]然而笔者发现社交媒体的作用是复杂的，它也可能帮助人们贴近更真实的风险本身。第二，笔者借助对青年群体的考察发现愤怒效应可能拥有更长的影响链条。在新冠肺炎暴发的初期，基于对媒介信息的敏感性，青年群体快速建构起“恐惧”“灾难的可能”与“不可控性”的风险意象，并采取相应防御措施，与此相对的是“如何劝父母戴口罩”数度登上新浪微博热搜。在一定程度上，新冠肺炎的愤怒因子借助社交媒体激发起青年群体更强烈的恐慌感；而解庆锋认为，在公共卫生突发事件中，恐慌感会进一步促进人们借助社交媒体展开信息传播实践[52]。于是，媒体使用行为与由此引发的情感反应交错进行，形成一个闭环，从而增加了人们采取相应风险防御行为的可能性。换言之，愤怒效应不仅仅作用于人们的风险感知，还有极大可能直接影响人们的风险应对行为，这一点还有待在此后的研究中进一步深入探讨。

对于愤怒效应理论的引入与检验在一定程度上验证了基于西方语境建构的风险传播范式在中国本土的适用性问题。一直以来，对于媒介在风险传播中的重要作用学界已达成共识，但对于社交媒体如何建构风险意象和建构起怎样的风险意象以影响人们的认知与行为，国内相关的实证研究成果还相对有限。在新冠肺炎疫情中，武汉青年基于各种消息渠道建构对于风险复杂的主观感知(即愤怒因子)，但这种感知并不能等同于风险自身。接下来，这些主观意象借助人们对于社交媒体的使用进一步深化，作用于人们对于风险后果的认知，进而直接影响到政府的风险治理效果。值得注意的是，人们对于风险特征的认知并不是基于客观与量化的衡量，而更多的是基于一种情感的驱动。在此意义上，如何正确引导人们的情绪形成正向的风险感知是疫情防控常态化背景下风险管理的重要手段。综上所述，本研究为还原更细致的风险感知的动态路径作了一些尝试，以期丰富我国当前媒介风险建构的理论体系，通过对新冠肺炎愤怒因子的考察和引入社交媒体使用中介变量来检视可能的交互效应，笔者认为愤怒效应假说能够为一个更为有效的公共风险的预警与传播管理体系的建立提供一些理论上的支持。

有必要指出的是，本文也存在一定的局限性。首先，本文将社交媒体使用视为一个单一的变量，没有考量不同媒体形式对于风险的呈现可能对愤怒效应产生的不同影响。在风险传播过程中，新旧媒体之间、传统新闻媒体与社交媒体之间，甚至传统新闻媒体内部的不同类别以及社交媒体内部的功能差异都可能对人们如何感知风险产生不同的作用。在愤怒效应视角下，对于不同媒介形式所产生的影响仍有待更细致的分析与探讨，同时，对于社交媒体使用的测量缺乏客观程度上的检验，更偏向主观感知上的区分，可能导致一定的数据偏差。其次，本研究主要关注武汉青年的社交媒体使用与风险感知，缺乏对于全国范围内不同地区之间、城市与乡镇之间的对比以及对不同年龄层次的群体的关注和探讨。这样一来，对于风险传播中社交媒体作用的检视也被局限在青年群体之中，对不同年龄群体的对比与考察在未来的研究中还有待进一步深化与展开。一方面，青年群体在社交媒体使用行为上具有极大的共性，引入不同年龄群体的对比可以为社交媒体使用行为的考察提供更加丰富多元的图景。另一方面，其他年龄群体对于传统媒体与社交媒体的综合使用也可能引发一些对于融媒体与风险传播角度的新思考。最后，尽管本研究检验了人口统计学因素、愤怒因子、社交媒介使用和其他的一些控制因素的作用，但目前的模型仅能解释风险感知动态的30.6%，这表明仍然存在某些重要的解释因素。虽然社交媒体变量可以引导人们对风险特征的感知从而影响风险感知，但是否存在具有某些特征的个体在风险情境当中更为关注风险信息，从而具有更高的风险感知呢？因此，更全面的风险感知影响列表仍有待完善。