网络群体极化效应对青年生育焦虑的影响研究

张良驯 赵丹丹

（中国青少年研究中心，北京 100089；中国青年政治学院 青少年工作系，北京 100089）

一、研究背景及意义

随着互联网技术的持续快速发展，信息传播和更新的速度也在不断加快，人们参与话题讨论和舆论表达变得更加频繁，在群体成员的相互影响下，网络中对同一事件的讨论容易形成群体极化现象［1］。网络环境中群体极化是指人们在网络群体讨论后，其态度或意见变得更加极端的状况。人们在网络上发表观点和评论存在匿名性的特点，而匿名性会降低社会存在感，社会存在感的减少会导致人们产生更多新观点，从而加剧群体极化［2］。群体极化与社会心理状态和人们行为之间存在相关性［3］。

2021年我国人口自然增长率为0.34‰，较2021年下降1.11个千分点，人口增长速度持续放缓，老龄化程度进一步加深［4］。第七次人口普查数据显示，2020年我国出生人口下降到1200万，总和生育率为1.3，预计2035 年前后将进入重度老龄化阶段［5］。2021 年国家卫生健康委员会通过调查指出，作为新婚育主体的“90后”“00”后人口，他们的婚育观念发生了显著变化。这些青年人绝大部分在城镇生活和工作，受教育年限更长，少生优育成为主流观念。他们面临的就业压力更大，推迟婚育现象比较突出。同时，育龄妇女的生育意愿持续走低，2017 年育龄妇女平均打算生育子女数为1.76 个，2019 年为1.73 个，2021 年为1.64 个。人口问题是国之大者，人口工作的本质是促进人的全面发展，促进家庭和谐幸福［6］。近年来，每一次人口政策的变化都会在网络上引起广泛而热烈的讨论，网络环境中群体极化效应对青年生育焦虑是否存在影响，如果有影响会有什么影响，以及其中的影响机制是什么，这些问题值得深入研究。

针对青年生育焦虑现象，从群体极化角度进行研究具有三点意义。首先，在近年生育率持续下降的背景下，关于群体极化效应是否导致以及如何导致青年生育意愿下降的研究，对于宣传和实施新的人口政策具有重要意义。其次，通过对青年在网络环境中群体极化效应的研究，能够更加了解青年群体网络社区中的社交互动偏好，及时捕捉政策颁布后的群际情绪变化，从而营造更好的网络舆论环境，引导青年树立正确的价值观和生育观。最后，从青年群体的特点出发，探讨网络环境中群体极化效应对于青年态度和行为的影响，从而通过政策措施降低群体极化的负面影响，缓解青年的生育焦虑，提升青年的生育信心。

二、相关理论与研究现状

（一）群体极化的理论基础

“群体极化”（Group Polarization）概念是美国社会心理学家斯通纳（Stoner）在1961 年进行群体决策的研究时提出的［7］。桑斯坦（Sunstein）最早用群体极化概念分析互联网现象。他在《网络共和国：网络社会中的民主问题》一书中指出，网络使人们可以过滤掉自己不喜欢或者对立的信息，只与志同道合的群体成员交流，群体成员起初有一些偏向，在分享交流之后往往会朝着原有的偏向形成极端的观点［8］。当群体中的成员看到其他的群体成员有相似的态度后，其观点趋于更加极端的方向时，就会发生群体极化。自我分类理论和社会比较理论等多种理论已经被用来解释群体极化现象［9］。

第一，根据社会比较理论，当群体中的个体希望被群体其他成员接纳时，会提出比群体中已有典型观点更极端的观点来吸引他人注意，以此向其他群体成员证明自己。当群体中许多人做同样一件事、持同样一个观点时，价值认同会得到强化，并且这种强化往往会采取更加极端的观点来互相影响，这会导致整个群体的代表性观点逐渐走向更极端化，就会发生群体极化［12－13］。

第二，根据信息影响理论，人们倾向于和自己有同样观点的人一起讨论，提出新的论点来支持他们共同偏好的观点，这会使群体中的个人更有可能提出极端观点，也会使群体中的个人更相信极端观点。信息影响理论表明，人们倾向于有选择地优先考虑与自己原有看法相符合的信息，忽略与先前存在的信念相反的信息［14］。

第三，自我分类理论是分析群体行为过程和群体间关系的重要理论。根据自我分类理论，人们在面对对自己存在威胁的群体观点时，会同自己认可的群体观点联合起来，将这作为一种保护机制来对抗外部危险。自我分类理论预测，当一个内群体面对一个威胁性的外群体时，群体极化往往会发生［15］。

（二）群体极化的研究现状

国外学者对“群体极化”的研究大多涉及社交媒体网络舆论中的群体极化现象对大众的政治态度和观点的影响。贝卡菲戈（Bekafigo）等通过使用焦点小组问卷，评估了群体极化现象对特朗普政治选举的影响，并认为群体极化影响了人们对特朗普的看法。这表明，当群体内成员参与群体讨论时，这种讨论通常会强化成员的初始态度，这些志同道合的人在参与讨论后，态度会变得更加极端［16］。罗宾逊（Robison）和莫斯科维茨（Moskowitz）探索了党派情感两极分化的成因。美国全国选举研究（American National Election Study，ANES）的时间序列数据表明，随着时间的推移，社会群体评价更加两极分化，各方日益增加的同质性关注导致群体联盟之间的距离更远、仇恨更深［17］。除了政治领域，国外群体极化的研究还应用于教育改革［18］、收入分配［19］等领域。坦纳（Tanner）和马格达莱诺（Magdaleno）的研究结果表明，当变革的一开始存在意见分歧时，群体内的成员之间就会存在反从众效应，并且随着时间的推移，群体中的个人和派别就会变得愈加分裂，这种群体极化不利于任何改革，因此，群体极化是导致很多改革失败的原因之一［20］。

国内学者对于群体极化效应的研究主要集中在心理、思想政治教育和新闻传播领域，将其应用于青年婚姻、生育领域的研究相对较少。近年来，国内有学者开始为青年婚姻政策的社交网络极化群体画像，如王晰巍等对“离婚冷静期”社交网络舆情的数据进行采集，对极化群体的演化类型、静态和动态特征、各时期的画像进行分析，验证了极化群体的极化意见在动态演化的过程中会呈现由多极化转向两极化的趋势，并且不同时期和不同立场的极化群体画像呈现出了相同规律和明显差异并存的复合性特征［21］。

（三）生育焦虑的研究现状

目前，国内关于青年生育焦虑的研究主要从购房压力、社会压力以及生育观念等出发。如张雨和朱亚鹏以重庆市为例，检验了购房压力对于青年生育焦虑的影响机制，结果发现购房压力不仅直接作用于青年生育焦虑，还会通过降低青年主观幸福感和青年社会公平感来影响青年生育焦虑［22］。杨清在研究当代独居青年的类型与成因后指出，当代青年面临着“新生育焦虑”，如女性的“生产恐惧”“产后抑郁”、女性辞职带娃而失去经济收入以及随着观念更新，老人不愿意帮助青年带孩子等［23］。

随着网络社交媒体的蓬勃发展，有学者开始关注青年生育焦虑是否受到网络社交媒体的影响。刘娟和宋亭亭通过深度访谈和网络文本分析，考察了“三孩”政策实施以来女性在社交媒体使用中的声誉风险感知。该研究发现，去中心化、互动式交流的社交媒体放大并且强化了女性的生育风险感知，即女性社交媒体使用频率越高，就越容易强化她们的性别意识，唤起她们的独立意识，从而影响她们的生育意愿［24］。

综合国内外的研究现状来看，目前关于群体极化的研究缺乏在青年生育焦虑领域的应用。国内已经有学者开始关注青年生育焦虑是否会受到网络社交媒体的影响，但并没有具体研究群体极化效应的影响，即当前缺少从群体极化这一视角对青年生育焦虑的研究。综上所述，目前国内外关于网络环境中群体极化效应对青年生育焦虑影响的研究成果还很缺乏。

三、研究假设及概念模型

如前文所述，群体极化效应可以由社会比较理论、信息影响理论和自我分类理论来进行解释。根据这三个理论，我们就网络环境中群体极化效应对青年生育焦虑的影响，提出以下五个研究假设。

（一）社交媒体使用强度与青年生育焦虑

社交媒体作为多元的网络应用平台，吸引了越来越多的人频繁使用，而个体使用社交媒体的频率和时间是社交媒体使用强度的重要表现［25］。焦虑是指个体无法完成目标或者不能克服障碍而导致的自信受损和自尊受挫，由此带来的失败感和内疚感会让个体形成不安、恐慌、焦急、紧张的情绪状态［26］。已有研究表明，大学生群体网络使用同大学生抑郁、焦虑存在显著正相关性［27］。大学生属于青年群体，也是网络社交媒体的主要用户群体，因此，我们可以从大学生网络使用与焦虑的关系，推断出青年社交媒体的使用强度与青年生育焦虑之间可能存在相关性。基于以上分析，针对青年社交媒体使用强度和青年生育焦虑之间的关系，本研究提出如下研究假设：

H1：青年社交媒体使用强度对青年生育焦虑具有正向影响。

（二）群体认同与青年生育焦虑

社会心理学的研究表明，个体具有成为某一群体或多个群体成员的意愿，希望得到群体成员的尊重，获得群体的认同和接纳，并从群体中收获归属感。当归属感和群体认同缺失时，个体会出现情绪波动，甚至抑郁、焦虑等心理［28］。从青年群体的特点看，青年具有思想开放和思维活跃的特点，血气方刚和嫉恶如仇使得部分青年在面对社会问题时会毫无拘束地表达观点，且从情绪和情感的发展水平来说，青年具有缺乏理智、易冲动、变化速度快、心理敏感和情感脆弱等特点［29］。这些特点导致青年对群体认同的需要极为强烈，并且容易出现情绪化的表达，而青年的心理也更容易受到群体的影响。基于以上分析，针对群体认同和青年生育焦虑之间的关系，本研究提出如下研究假设：

H2：群体认同对青年生育焦虑具有正向影响。

（三）群际情绪与青年生育焦虑的关系

从社会认同的角度看，群际情绪是指当个体认同某一群体时，个体的群体成员身份将会影响个体的感受、思想和行为［30］。群际焦虑是一种惯常性的群际情绪，群际焦虑的结果是偏见加剧，从而影响群际判断［31］。基于以上分析，针对群际情绪和青年生育焦虑之间的关系，本研究提出如下研究假设：

H3：群际情绪对青年生育焦虑具有正向影响。

（四）选择性接触与青年生育焦虑的关系

人们倾向于选择和自己观点一致的信息，这种行为被称为有偏见的选择性认知，对信息的选择性接触会导致意见两极分化［32］。网络社交媒体的便利性和开放性，使人们可以更加方便地表达观点，选择性接触将会助长公众舆论的群体分化［33］。因此，我们可以推断，选择性接触可以影响青年的态度，并导致极化行为。基于以上分析，针对选择性接触和青年生育焦虑之间的关系，本研究提出如下研究假设：

H4：选择性接触对青年生育焦虑具有正向影响。

（五）社会比较倾向与青年生育焦虑

社会比较理论指出，人们对自我评价有一种基本的需求，这种需求会通过客观、内在的标准或利用他人作为标准来获得。当个体与他人进行社会比较时，这种比较会对个体的自我评价、情绪、动机和行为都造成一定的影响［34］。社会比较在个体对于公平的判断中起着核心作用，并且公平感会影响个体的情绪，包括幸福、愤怒和内疚等［35］。因此，我们推断社会比较倾向对青年生育焦虑的情绪存在相关关系。基于以上分析，针对社会比较倾向和青年生育焦虑之间的关系，本研究提出如下研究假设：

H5：社会比较倾向对青年生育焦虑具有正向影响。

综上所述，本研究依据网络环境中的群体极化，梳理分析了青年网络社交及网络舆论表达同青年生育焦虑之间的影响关系，将社交媒体使用强度、群体认同、群际情绪、选择性接触和社会比较倾向作为自变量，生育焦虑作为因变量，构建了假设模型，如图1所示。

图1 网络群体极化对青年生育焦虑影响的概念模型

四、实证分析

（一）研究设计与数据收集

为了对上述研究假设进行量化检验，我们设计了网络群体极化与青年生育焦虑的调查问卷。本次调研在问卷导语中对调查者做了答题指导并说明了调查目的，问卷目的是调查“网络行为与生育意愿的相关性”。问卷中设计的所有测量问题是在参考国内外相关文献的基础上，结合本次的研究内容进行适当调整和修改而确定的。问卷包括两个部分。其中，问卷的第一部分包括人口学样本统计特征和社交网络使用时长，由于测量对象为青年，所以对不符合条件者进行了筛选。问卷的第二部分为网络群体极化和生育焦虑的测量，测量指标均采用李克特五级量表形式，测度从“非常不同意”到“非常同意”。首先对问卷进行预测试，经过分析和修正之后的问卷再进入实测阶段。实测问卷各个变量及相应的测量因子如表1 所示。

表1 测量量表题项

中共中央、国务院印发的《中长期青年发展规划（2016—2025 年）》把青年的年龄范围确定为14－35周岁。《中华人民共和国民法典》规定18周岁以上的自然人为成年人，为完全民事行为能力人，可以独立实施民事法律行为。据此，本次关于青年生育焦虑的研究，在界定青年这一调查对象的年龄时，将青年的年龄范围划定在18 周岁到35 周岁，年龄低于18 周岁或高于35 周岁的群体则不在本次调查对象之中。问卷调查时间为2022年4月，采用滚雪球抽样方法和线上匿名调查方式，共发放调查问卷808份，剔除不符合条件的问卷，回收有效问卷数量为729份，有效问卷占比为90.22%。

我们利用SPSS 23对搜集的729份样本进行描述性统计分析。从调研样本的人口学特征来看，被调研对象中有男性202 人，女性527 人；18－30 岁（包括18 岁）703 人，30－35 岁（包括30岁）26人；高中（中专）及以下96人，大专322人，本科158人，硕士145人，博士8人。从调研对象每天花费在网络上的时长来看，3小时以下的所占比例为15.9%，3－8小时（包括3小时）所占比例为62.7%，8－11小时（包括8小时）占比为17.6%，11小时及以上占比为3.8%。这意味着被调研青年群体中有84.1%的人每天花费3小时及以上用于网络。由此可以看出，大部分青年花在网络上的时间较长。这一现象与科技快速发展，青年的学习、工作和生活与互联网的联系日益紧密有关。从调研对象受教育程度的构成来看，大专及以上占比86.8%，青年受教育程度处于较高水平。从调研对象的婚育分布来看，已婚占比仅为8.0%，已育占比更少，仅为5.6%，这也从一个侧面反映出了当下大多数青年的婚育现状，这与宏观的人口政策是相悖的，甚至会对社会和经济发展产生消极影响。因此，探究青年生育焦虑状况背后的影响因素，具有重要的现实意义。

（二）量表模型的信度和效度检验

克隆巴赫系数α 是评估信度最常用的指标，当克隆巴赫系数α 大于0.7 时则符合要求。由表2可以看出各变量的克隆巴赫系数α都大于参考值0.7，模型总体克隆巴赫系数α为0.950，明显大于参考值0.7，这说明本研究的问卷信度较好。进行探索性因子分析检验效度，效度评定结果显示KMO值为0.930，巴特利特球形度检验的显著性为0.000，这表明适合做因子分析。

表2 量表模型信度分析

表3是验证性因子分析结果，所有标准化因子负荷量λ均大于0.5，组合信度CR均大于0.6，平均方差抽取量AVE均大于0.5，这表明本研究的问卷具有较高的效度。

表3 量表模型效度分析（验证性因子分析CFA检验）

（续表）

（三）模型拟合度检验与标准化路径系数

通过AMOS 23 对结构方程模型进行拟合度检验，模型适配度指标见表4。结果显示，模型的各项参数指标都符合要求，模型拟合度较好。研究采用SEM 结构方程模型方法，检测变量之间的影响关系。结构方程模型图和标准化路径系数见图2。模型采用极大似然估计法，显著性检验结果见表5。由表5可以看出，社交媒体使用强度指向生育焦虑的路径系数显著，研究假设H1 得到支持，这表明社交媒体使用强度同青年的生育焦虑具有相关关系。群体认同指向生育焦虑的路径系数不显著，研究假设H2不成立，即调研数据未支持群体认同对青年生育焦虑的直接作用。群际情绪指向生育焦虑的路径系数的P 值大于0.05，结果不显著，研究假设H3 被拒绝，即群际情绪同青年生育焦虑之间不存在显著的相关关系。选择性接触指向生育焦虑的显著性概率值P＜0.001，在0.01 显著性水平上显著，即研究假设H4 成立，调研数据能够支持选择性接触对青年生育焦虑存在影响作用。社会比较倾向指向青年生育焦虑的路径系数显著，研究假设H5成立，即社会比较倾向同青年生育焦虑存在影响关系。

图2 结构方程模型图与标准化路径系数

表4 量表模型适配度指标

表5 模型假设检验

（续表）

（四）调查结果分析

基于前文的五个研究假设，运用结构方程模型对青年生育焦虑进行实证研究，得出如下调查结果。

第一，社交媒体使用强度对青年生育焦虑存在显著的正向影响，路径系数为0.28，在0.01 的水平上显著，研究假设H1 得到证明。这说明，社交媒体使用强度越强，青年的生育焦虑水平越高。使用社交媒体可能会强化使用者的某些情感、态度、认知和行为。这意味着青年的好奇心和探求欲很旺盛，对新事物的接受度也更高。面对复杂的问题时，他们会想方设法去寻找一个答案，此时互联网中的海量信息成为影响青年态度和行为决策的重要因素。在单独依靠自己的社会经历和人生阅历不能对重要的决策作出坚定的判断时，青年个体如果频繁接收到大量具有引导性的外部信息，那么其态度就很可能会受到这些信息的影响，此时若浏览的多为消极、负面、悲观的信息，本不存在的或是微弱的生育焦虑就会被逐渐引导并得到强化。

第二，群体认同对青年生育焦虑无显著的直接影响，这一结果可能是因为青年从关注、参与网络信息中收获的认同感和归属感较低，因此，群体认同不会直接作用于生育焦虑。从调研数据的结果来看，18.8%的被调研对象非常赞同“我的参与对网络群体讨论很重要”，仅15.0%的被调研对象非常赞同“我认为我参与网络上关于生育政策的讨论是有意义的”。

第三，群际情绪对青年生育焦虑的影响不显著，这可能的原因是青年在浏览网络信息时，即便能够感受到群际情绪，但较少会做出评论，更少会付诸行动，因此，群际情绪不会直接作用于青年生育行为，对青年生育焦虑也不产生直接影响。根据调研数据，对于“会受到网络群体情绪的感染而发表一些言论”问题，选择“赞同”的青年占比25.51%，“非常赞同”的占比仅10.7%。对于“会受到网络群体情绪的感染而做出一些行动”问题，选择“赞同”的青年占比22.2%，“非常赞同”的占比9.3%。从数据来看，青年群体在浏览网络信息时，会受到群体情绪而发表言论的不多，会为之付诸行动的则更少。

第四，选择性接触对青年生育焦虑存在显著的正向影响。由图2 可以看出，选择性接触的标准化路径系数为0.30，大于社交媒体使用强度和社会比较倾向的路径系数，这表明在控制其他变量不变的情况下，在影响青年生育焦虑的因素中选择性接触占主导作用。据此可以看出，选择性接触对青年生育焦虑具有显著的正向作用。大多数人都倾向于浏览和自己观点一致的信息。网络社交工具使用计算机算法计算推断使用者的浏览偏好，继而给使用者推送其更可能感兴趣的内容，这导致使用者在不知不觉中加深了对信息的选择性接触，而这种选择性接触会助长人的态度和行为的极化。当代青年生活条件有了大幅度的提升，但却面临更多的选择和更为激烈的竞争，因而许多人感到学习、工作和生活的压力大［49］。青年经常在与压力和困难进行对抗。在各种外在压力下，青年会重新审视自己养育孩子的能力，他们通过浏览有关生育的网络信息来了解生育成本以及生育对个人的影响，高昂的生育和养育成本以及孩子的教育成本增加了青年的生育焦虑。从调研数据来看，对于“我担心我不能给孩子好的物质条件”这一问题，51.3%的青年选择了赞同或非常赞同。52.5%的青年赞同或非常赞同“我担心我不能给孩子优质的教育资源”。并且，由于网络开放性和高自由度的特点，网络上往往充斥着很多负面的信息，如伴侣孕期出轨、丧偶式育儿、生育带来的职场不公、没有时间带孩子、代际之间教养方式存在矛盾，等等。大量的负面信息通过大数据算法推送给处于生育迷茫状态的青年，引发了青年的生育焦虑。调研数据显示，48.2%的青年赞同或非常赞同“我担心生育孩子会降低自己的生活质量”；47.1%的青年赞同或非常赞同“我担心生育孩子会影响自己的事业”；48.3%的青年赞同或非常赞同“我担心我没有时间接送孩子上学”。由此可见，青年的生育焦虑非常具体化、细节化，他们不仅考虑到生育经济成本，考虑到对自己事业和生活质量的影响，甚至关注到了孩子接送问题。

第五，社会比较倾向对生育焦虑的影响在0.01 水平上显著，路径系数为0.25，研究假设H5得到支持。社会比较倾向对生育焦虑有正向影响，即与他人进行社会比较会促使青年产生生育焦虑。从调研数据看，37.9%的青年赞同或非常赞同“我会将自己的做事方式与他人比较”；37.3%的青年赞同或非常赞同“我会将自己的社交能力与他人比较”；34.0%的青年赞同或非常赞同“我会将自己所取得的成就与他人比较”；30.3%的青年赞同或非常赞同“我会将自己男女朋友的做事方式与他人比较”；30.2%的青年赞同或非常赞同“我会将自己家人的做事方式与他人比较”。互联网的发达让不同生活水平的人都可以在社交平台上分享日常生活，其中炫富的不在少数，甚至有一些人为了获得流量，扮演假名媛、假富豪，通过打造网络“人设”达到“吸金”目的。因此，在网络上往往会产生一种假象——“人均白富美”和“人均高富帅”。青年在浏览到这些网络信息时，很难避免进行社会比较，而当部分青年将自己所取得的成绩与这些所谓“成功人士”进行比较后，就会对自己当下的生活质量感到不满，从而降低生活幸福感，继而引发对生育孩子的担忧，导致生育焦虑。

五、研究启示

青年生育话题往往会引起网民的广泛关注，容易在青年中产生情感共鸣。当青年在浏览、评论这些海量的、复杂的有关生育的网络舆论时，青年的生育观念就会不自觉地被浏览的舆论内容影响。尤其是在道德或个人权益维护等方面明显占有舆论优势的观点，往往让青年更容易代入自己的情绪，产生情感共鸣，最后导致极端化观点。网络舆情对青年生育焦虑产生影响的一般过程是：关于青年生育的话题在网络上出现，继而得到青年热烈关注与讨论，形成更大规模网络舆情，最后青年受到网络舆论干扰，生育观念被引导，生育态度被改变。青年个体如果在网络上接收到了大量负面的信息，就会增加生育焦虑。

已有研究表明，网络社交互动过程中的主要意见建构，可以用从众来解释［50］。这意味着网络环境中的多数意见并不一定具有正确的指导意义，因此，加强网络舆论引导对营造积极的社会氛围，帮助青年树立正确的价值观具有重要作用。加强网络舆论的引导能够缓解青年群体的生育焦虑，提升青年群体的生育信心。但是，对网络舆论的引导并不意味着去个体化，去个体化会导致人们对舆论自由的担忧加剧，反而促进群体内成员的群体认同，并引发更大的意见两极分化［51］。在新的生育政策和人口战略的背景下，完善社会保障制度，提升青年的社会公平感和主观幸福感，对引导青年形成科学的生育观，构建理性的生育态度具有重要意义。本研究具有以下三点启示。

第一，推动青年群体的生育观和国家生育政策之间达成情感共鸣。对于现在的青年群体来说，推迟生育和不生育的原因并不是政策不允许，究其根本是社会竞争加大，生育成本猛增，社会生育福利保障欠缺，这一系列现实因素导致青年群体“不敢生”，而不是“不愿生”。即便生育政策放开，在没有解决根源问题之前，生育政策也很难起到预期的效果，甚至可能适得其反，引起负面社会舆论，激化社会矛盾。青年的生育焦虑同社会经济物质基础紧密相连，要让青年群体和生育政策产生情感共鸣，就必须对青年最担忧的问题进行回应，包括职场公平、性别平等、生育保障、收入分配和高房价等。

第二，对政策颁布后的群际情绪进行及时捕捉并作出恰当回应。群际情绪最惯常的一种就是群际焦虑。群际焦虑会激活人们对消极内容的记忆，增强偏见从而影响群际判断。群际情绪具有大规模调节社会认同的功能，能够影响个体对自己、对他人、对集体的态度和行为，因此，生育政策颁布后需要对青年群体的群际情绪进行持续的跟踪和观测，并采取具体措施避免群际冲突。对群际情绪的及时捕捉和恰当回应能够消除群体性事件，对社会稳定发展、和谐社会建设具有重要的意义。

第三，降低青年社会比较及信息选择性接触的负面效应。社会比较对青年的社会公平感和主观幸福感会造成一定的影响，青年群体对信息的选择性接触会导致群体极化的发生。因此，作为网络舆论扩散的社交媒体平台，要及时采取措施，控制激进化和极端化的舆论扩散，严格把控负能量的过度传播蕴含，积极传播蕴含社会正能量的信息。

总之，青年群体明白什么是人口挑战，能够理解生育对国家长期发展的重要性，但是迫于现实的压力和对高昂生育成本的担忧，部分青年失去了生育的内在动力，选择延迟生育、减少生育数量甚至是不生育，这其实是他们无奈的选择、无声的反抗。因此，政府部门在颁布生育政策时，要提出住房、就业和教育等方面的支持措施，减轻青年群体在生育、养育和教育子女上的负担，提高青年的生育信心。同时，有关部门要对青年网络用户的群际情绪作出积极恰当的引导，积极弘扬和倡导正能量。另外，网络社交媒体平台要优化网络环境，适当弱化算法，避免青年因长期困囿于选择性信息接触而导致的群体极化，还应当减少负面语调，积极传播社会正能量的信息和新闻。