情绪共振:自媒体大号关于江歌案报道的情绪设置研究
2023-03-14王聪颖
摘要:在媒体深度融合的当下,情绪成了新闻报道关注的焦点。文章以热度较高的7个自媒体大号关于“江歌案”报道的19个议题展开文本分析,采用七类情绪划分体系对19篇新闻报道进行议题情绪类别划分研究,考察“江歌案”新闻报道中的情感偏向。研究发现,网络空间中的自媒体大号与信息受众的情绪传播链呈现同质情绪的触发效应,议题与反馈的情绪类型呈现高度的对应性,从议程设置向情绪设置转变,已成为一种不可避免的趋势。当前网络受众情绪泛化与极化现象凸显,充当“意见领袖”的自媒体大号在“江歌案”报道中呈现的态度倾向易引起社会情绪。文章认为,从权力过渡、互动反馈和评论筛选三个角度切入,可有效引导自媒体大号的情绪设置走向,使用户可以自主辨别带有情绪类的议题文本,避免不良情绪造成恶劣影响。
关键词:情绪划分;情感偏向;情绪泛化;“意见领袖”;情绪设置
中图分类号:G212 文献标志码:A 文章编号:1674-8883(2023)02-0135-04
一、引言
随着后真相时代的到来,受众不再单纯接受新闻报道中的客观事实,而是更关注报道内容中的观点和情绪要素。情绪逐渐战胜事实,网络舆论场“众声喧哗”。某一事件相关的网络舆论一经产生,便呈现出病毒式传播格局,其扩散速度与波及范围都难以预测。浏览事件信息、参与事件讨论的众多网民置身其中,难以获得与事实相关的信息,却极易被情绪化的信息所影响,成为推动网络热点事件成为网络舆情事件的重要力量。情绪成为网络舆论引导与网络舆情治理的关键要素,也成为重要的社会整合资源。
第50次《中国互联网发展状况统计报告》数据显示,截至2022年6月,中国网民规模达10.51亿,互联网普及率达74.4%,网络新闻用户达7.88亿。微信成为受众获取新闻资讯的主要媒体平台之一,其中,粉丝数量巨大的微信自媒体大号成为网络热点事件传播、扩散的重要角色。“江歌案”于2016年发生,至今一直引起各界密切关注的社会性案件,各个自媒体大号对“江歌案”的报道引发了强烈的社会反响,是研究网络情绪设置的典型案例。本文选取微信平台上的自媒体大号为研究对象,对其关于“江歌案”的新闻报道进行议题情绪类别划分研究,使用户可以在以后的学习生活中自主辨别带有情绪类的议题文本,及时了解自身的情绪状况,避免负面情绪带来不好的影响。
二、情绪理论回顾
(一)社会情绪概念界定及分类
“情绪”一词属于心理学范畴,它是个体对客观事物的态度,情绪的产生可以来自人与人面对面的互动,也可由外部环境信息的刺激所引发,可以通过个体与个体、个体与群体以及群体与群体三种形式进行传播,社会成员中具有共性的情绪感受就是社会情绪。王潇认为,情绪是一种心理状态,这种状态具有条理性,内涵深刻,并且可以不断变化[1];郝卫强认为,情绪是因内外部环境变化而产生的主观认知,人的情绪通常是通过表情、行为、语言等形式表现出来的[2]。
人类的情绪复杂多样,中英文文本中情绪有不同的划分体系。在英文文本中,Ekman将人类的情绪分为喜、怒、哀、惧、恶、惊六种基本状态,该系统在英语文本情绪表达分类的相关研究中得到广泛应用。在前者的基础上,DUTIR添加了一类表示赞扬的情绪——好,这种情绪划分体系多运用于与情绪表达分类相关的中文文本研究中。本文沿用七类情绪划分体系,以“江歌案”的新闻报道为依托,对微信自媒体大号的报道内容进行情绪划分研究,使用户在以后的学习生活中能自主辨别情绪类议题文本。
(二)情绪泛化与情绪感染
当前网络情绪密度价值低下,网络媒体的匿名性、交互性加剧了社会情绪结构之间的矛盾和挤压。复杂的网络空间提供给受众冗余的信息,过多的信息下放,使分布给一个信息的情绪浓度较低,公众不能将自己的注意力过多地放在某一个报道上,因此往往不能理智地发表自己的见解,对事件的看法情绪化色彩明显,导致当前网络社会中情绪泛化现象显现。公众对某一议题情感泛化的特征会受到很多情感非理性因素的制约,可能会出现非理性情感倾向的聚集现象。
网络中以内容为观点连接的个体,通过捕获别人的情绪来觉察身边的情绪变化,通过情绪传导方式,造成情绪感染现象。McDougall认为,他人引起个体的情绪波动,个体产生与他人情感相对应的情绪感受的过程就叫作情绪感染。情绪感染最初用来解释个体在面对面交流中所产生的非言语部分的情绪传递[3]。随着信息网络的发展,人际交互不再局限于面对面的交流,情绪感染也可以借助图片等载体传播。张洪、蒋婷等人认为,网络空间里的图片、文字、表情都可以刺激个体产生情绪反应,个体在受到刺激后,会唤醒自身生理机制,不由自主地产生与刺激因素相对应的同质情绪[4]。
(三)情绪极化与情绪设置
在“社会比较理论”中,费斯丁格指出,在面对个体态度差异时,大多数人会采取措施来消除自己和其余个体的差异,改变自身态度使自己更接近他人,也可能改变他人看法使他人更接近自己。袁光峰认为,当网民对某一事件拥有相同或相似的情感时,就容易发生群体集聚,严重的话甚至可能形成情感极化现象。人们在现实社会中进行情绪表达时会受到诸多抑制因素的干扰,不能畅所欲言,而网络空间的匿名性和互动性打破了这一格局,人们在虚拟空间中没有社会压力和顾忌,可以自由表达个人观点。算法推荐将兴趣或情感作为纽带,使人们形成趣缘共同体,网络圈层化特征日渐凸显,“信息茧房”产生,情绪极化的概率也随之提高。由于技术赋权,在新媒体的大环境下,传播格局呈现出主体多元化、内容庞杂化、渠道立体化等特点,原来的线性传播方式转变为网络节点式传播方式,节点上的每个人都可能被激活成为“意见领袖”。“意见领袖”的社会动员能力很强,在新媒体环境中参与议程和情感设置,拥有较大的影响力和话语权,不仅承担着信息输出和溝通的责任,而且寄托着受众的精神需求。
在媒体融合的网络空间中,“意见领袖”从关注网络事件内容的议程设置变为关注情绪和观点的情绪设置。传统的议程设置缺乏对情感因素的关注,认为大众传播可以通过设置话题的方式对受众的思考产生影响,但无法改变个体认知,影响受众怎么想。而后,学者徐翔提出“情感设置论”,认为大众传播可以通过情感因素影响受众的判断和认知,即大众传播不能影响大家怎么想,但是可以在一定程度上影响大家用什么情绪想。情绪设置是议程设置的延伸,它的出现为传播学研究提供了一个全新的视角。“情绪设置论”的核心内涵是把传播的内容和关注点转移到情绪层面。一些研究人员认为,能引起受众情感共鸣的话题,更有可能成为公开的议程。陈欣认为议程设置中的情绪设置是社会动员的宝贵资源[5];高萍认为,多起民意倒置事件印证了情绪已成为关键的舆论引导因素[6];郑云水认为,若短视频中隐藏着某种情绪,受众在观看短视频时,就容易被视频中的图片、声音、文字等包含情绪因素的内容刺激,从而引起自身内在的情绪反应[7];许可认为,要掌握网络流行语表达中情绪的弥散程度,它在社会关系的交往和互动中实现自我情感价值,甚至会对他人的情感起到导向作用[8]。传统的议程设置缺乏对情感的重视,在当代网络空间议题研究中,要把关注的重点放在情绪设置上,将其作为范式路径之一进行舆情调控和传播效果研究。
三、自媒体大号关于“江歌案”新闻报道的情绪设置
本文将自媒体大号定义为在网络空间拥有众多粉丝的普通人,其是网络空间内的“意见领袖”,在舆论场上有着举足轻重的地位。本文选取“清南师兄” “武志红”“燕梳楼”“李淼”“刘备我祖”“烧伤超人阿宝”“局外人的视界”7个自媒体大号在微信平台上发表的19篇热度较高并带有情感倾向的关于“江歌案”的原创文章作为研究对象,每个自媒体大号都拥有过万的粉丝,每篇关于“江歌案”的文章的阅读量也均过万,传播内容具有较高的触及率和广泛的影响面。7个自媒体“大V”在微信平台的WCI值、关于“江歌案”的文章数及平均阅读量如表1所示。
由表1可知,WCI值与网民阅读量成正比关系,影响力越大的自媒体大号拥有越大的文章阅读量。在选取的7个自媒体大号中,平均阅读量10万+的“清南师兄”在微信平台的WCI 值最高,平均阅读量1.7万的“局外人的视界”在微信平台的WCI值最低。对19篇关于“江歌案”新闻报道的标题和文本进行关键词分析,得到如下词汇图。
情绪关键词是情绪表达的具象化反映,代表特定时间段内公众的意见和态度。从“江歌案”词汇分析图可以直观地看到部分带有明确情感关键词的词,如愤怒、憎恶、怜悯等。本文对自媒体大号关于“江歌案”的19篇新闻报道进行总结并列出情绪关键词,分析7个自媒体大号在“江歌案”报道中所呈现的态度倾向。本文沿用了DUTIR提出的七类情绪:喜、怒、哀、惧、恶、惊、好。通过总结19篇报道,细化得到39种具体的个人情感词:欢喜、快乐、振奋、喜欢、笑眯眯、气愤、不满、恼火、谴责、大发雷霆、遗憾、忧伤、同情、失望、思念、难过、悲痛欲绝、恐慌、惊慌、心慌、担心、害怕、胆战心惊、质疑、疑惑、轻蔑、憎恨、反感、可耻、深恶痛绝、吃惊、瞠目结舌、期望、相信、感动、恭敬、倾慕、可靠。
从上述词汇统计情况可以看出,19篇关于“江歌案”新闻报道的文章都含有带有情感类词汇的情绪偏向,这个题目在情感类别下收录的词条较多,覆盖面也比较大。根据文章评论的反馈可知,某一类情感话题所带来的议题,往往与话题情感相通。如“清南师兄”在《江歌遇害事件:这到底是一场人性的亵渎,还是人最自私的本性?》的文章中,对刘鑫予以强烈谴责。在该篇报道的反馈中,点赞量前三的评论都带有相同的气愤和不满之情。同质情绪的触发效应存在于网络社会的传播中,信息的输出和反馈存在双向互动,传者和受者之间的对应性与发布内容中的观点和情绪紧密相关,多数的反馈结果与传者内容所表现的情绪类型具有对应性。这表明在网络空间中,拥有一定粉丝量、热度较高的自媒体大号在进行新闻报道时应客观公正,从事实出发,尊重真相,避免因自身的情绪性发言而造成“蝴蝶效应”。
四、自媒体大号的情绪设置引导策略与效果分析
(一)自媒体大号的情绪设置引导策略
网络空间信息纷繁复杂,自媒体报道的真实性成为网络环境下引导舆论走向和安抚信息受众的重要因素。网络空间存在相对封闭的“信息茧房”,议题的报道内容有些受到传者主观意识的影响,公众在接触讯息时未曾站在客观公正的立场上,一些错误的观点会不断重复,呈现出“回音室效应”,同质化的认同感让信息受众在封闭的空间里以为部分夸张甚至扭曲的情节就是事实本身。如果议题内容的倾向性和选择性偏离事实,极易引发不良后果,轻则伤害群众感情,重则对经济社会平稳有序发展造成影响。基于当前的社会环境和媒体的平台属性,自媒体大号应尽量客观、权威,避免将主观意识投入内容生产。基于此,本文认为自媒体大号的情绪设置引导策略应包括权力过渡、互动反馈、评论筛选三个方面。
1.权力过渡
“意见领袖”通常具有标签,或是在社会中具备较高知名度,或是拥有丰富的经验阅历,又或是受过良好教育、具有行业影响力和号召力。在当下媒体深度融合的网络空间中,传统的线性传播方式已转变为网络节点式传播,节点上的每个人都可能被激活,普通受众也有成为“意见领袖”的机会。为保障群体在网络环境中获得共同的情感体验,自媒体大号可以进行权力过渡,尽量使网络空间中的每个人都有发表意见甚至引导别人意见的权力。共同的语言表达会使群体呈现亲密关系,这是社会交往中其余个体所不能参与的。集体行为也会让群体成员彼此产生认同感,有助于网络群体空间核心价值观的展现。
2.互动反馈
情感共鸣指的是相同或相似的情感反馈使原本差异化的个体形成一个具有共鸣的关系群体。网络空间中传者和受者的互动反馈使个體在情感宣泄时极易得到情感共鸣。在场景调试上,网民在信息传播上取得了主动权。在议题的情绪设置中,既有网络群体,也有主流媒体。作为反映社会现实的存在,自媒体大号要和网民互动,自觉承担平台中“意见领袖”应承担的社会责任,加强对自身的约束、做好榜样,对群体进行了解,与网络群体进行情感互动,在公共空间中,尽量满足情感共识。要在“众声喧哗”中明辨是非、谨言慎行、尊重真理、审慎思考,对网民情感表达中反映出来的现实问题,及时给予回应,及时给予纠正,对受众的社会情绪起到引导作用。
3.评论筛选
目前信息技术的普及导致网络空间中充斥众多的不良内容,受众在接收信息的同时,需要花大量的时间去筛选和鉴别,明确控制和调整受众情绪的导向型评论,可以预防连锁社会事件的发生。在不同的社交媒体中,信息受众也有不同的情感倾向,而他们的评论和主张,会引来更多人的关注和转发。传播者和受众一起创造了情感的共通,不同的议题反映了不同的情感信息。自媒体大号应立足于网络空间规范化,倡导理性的网络发声行为,树立正确的情感取向和道德准则,在给受众留下情感宣泄空间的同时,将其行为控制在合适范围内,重视受众的情感传播,及早对负面反馈进行筛选,有效避免受众负面情绪带来的社会波动。
(二)自媒体大号情绪设置的效果分析
1.个体层面的心理满足
情绪往往通过分享的方式进行传递,影响信息受众,从而获得情感取向一致的信息。议题中自带的基调会形成一种情感氛围,在无形中向信息受众分享自己的情感。若网民个人的情感表达在陌生的网络空间被大多数人点赞、转发和评论,虚拟的网络空间就会变得具象化,网民就会得到一种强烈的认同感和存在感,而这往往是现实社会中无法实现的心理满足。在媒体融合不断迭代更新的信息技术环境下,网民有权表达个人看法和情感,在网络空间中进行情感宣泄已成為无法消除的平常事,适当的情绪宣泄可以释放压力,防止负面情绪累积到不可调和的地步。相似的情感表达会使网民之间出现情感共鸣,使个体达到心理层面的情感满足,使现实社会维持相对和平理性的氛围。
2.群体层面的情感整合
“意见领袖”在热点事件的议题探讨中融入个人情感时,受众大多会在反馈中明确表达自己对该事件的看法和态度。如自媒体大号在“江歌案”的新闻报道中发表个人观点时,信息受众会在评论中对是否赞同该观点表达明确的看法。由此可见,情绪可以促进网友聚集,是一种重要的定向功能。情感可以加强网友之间的连接,把没有关系的、散乱的个体连接起来,个体之间通过互动交换情感,情感交换又可以协调彼此之间的关系。不同的情感取向,会对网民的扎堆行为产生不同的冲击,在新闻报道和“江歌案”的互动反馈中,相似的情感聚集会产生情感共鸣,使网民之间相互理解,在群体层面达到情感交融的效果。
五、结语
社会平台要对情感信息“意见领袖”动态进行重点监控,发现异常后迅速反应。一些自媒体大号会在公共事件和热点事件的转发评论中融入自身的情绪化观点,大量受众受情绪感染,产生类似的情绪,从而使言论不断扩散,最终形成网络舆论事件的可能性是存在的。如果没有及时辟谣,对网络环境的负面影响会更大。所以各平台要监测“意见领袖”的感性言论,快速筛选包含情感态度的信息。若存在虚假信息,应及时屏蔽、删除,减少不实的情绪化信息带来的消极影响。
参考文献:
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作者简介 王聪颖,研究方向:舆情、新媒体。