社交媒体用户新闻回避成因及潜在解决方案探究

章若琳

（作者单位：四川大学）

由于社交媒体的涌现，新闻的传播路径比以往更加密集、广泛，越来越多的人从社交媒体接收有关政治和时事的新闻。然而，尽管新闻的易得性不断增加，但回避新闻的人数却在上升。根据牛津大学路透新闻研究院2019年的数字新闻报告，在38个国家和地区有32%的人承认经常或有时会回避新闻；该机构2022年的报告显示，在46个国家和地区有38%的民众存在日常性的新闻回避。这不仅表明全球范围内新闻回避相当普遍，且呈现出上升态势[1]。

新闻回避现象因此得到了国内外学术界的关注。西方认为这是一个民主问题，因为新闻曝光率与政治知识和政治参与呈正相关，新闻媒体日渐式微的影响力将削弱新闻业背后重要的民主作用[2]。中国语境下关于新闻回避的讨论尚处于起步阶段，研究者主要就新闻回避现象产生的时代背景、社会动因和现实影响等进行了讨论，厘清和界定了中国语境下回避新闻的概念和内涵，旨在寻找中国新闻回避现象的应对策略[1，3-4]。

关于新闻回避，本文沿用强月新和孔钰钦的定义，即人们在连续一段时间内，由于厌恶新闻或对其他媒介产品有更高偏好导致的新闻少接触甚至不接触行为[3]，并将新闻回避分为有意回避和无意回避两类。

1 新闻回避的成因

1.1 有意回避新闻

1.1.1 新闻内容和极化环境导致用户负面情绪滋长

在托夫等人的研究中，近一半选择“经常”回避新闻的受访者认为新闻会对他们的情绪产生负面影响[5]。这一现象在极化环境中愈演愈烈，近几年社交媒体的价值评估急转直下，背离了初衷，当前社交媒体格局会使用户的态度越来越远离中立、温和，转向情感的极端化。有学者指出：社交网络群体在建构目标、处理信息和形成态度时，倾向、观点或兴趣爱好相同的人群会拥有较强的群体认同感，并朝着认同的方向继续偏移，最终形成极端的群体意见[6]。当群体极化和个性推荐算法叠加后，社交媒体可能会剥夺用户交叉曝光的机会，而态度一致的新闻曝光可能会放大社交媒体用户对外部群体的负面情绪。

1.1.2 后真相时代主流媒体公信力降低导致用户产生信任危机

2016年美国大选期间盖洛普调查发现仅32%的人愿意信任媒体，美国新闻学会的报告显示仅6%的人仍然相信新闻界[7]。很多新闻回避者根本不知道该相信什么，他们认为新闻媒体因各种利益存在偏见。但信誉和公众信任是新闻媒体发展受众的关键，新闻产品的价值与其准确性的看法密切相关。中国语境下，媒体公信力的讨论集中在主流媒体，后真相时代公众对新闻职业生产者的认同有所降低，受众与媒体机构间的关系松动，主流媒体公信力受到挑战[3]。由于新闻内容的碎片化、呈现方式的多元化，真相容易变得扑朔迷离。

1.1.3 新闻过载和反向驯化导致用户产生新闻倦怠

信息过载指人们看到的信息严重超过他们能够处理的信息，新闻过载是其中之一。由于社交媒体时代新闻生产主体增多、生产效率提升、传播速率变高，新闻过载已然成为全球性现象。此外，人们也可能会过度参与新闻，导致“反向驯化”[8]，即担心新闻具有“耗时、侵入性强、令人上瘾”等特性，以至于有意识地消除它们产生的影响。这种认为新闻需要太多时间和情感上过于疲劳的观念也会导致用户回避新闻。面对新闻过载，用户通常有两种处理策略：一是使用更有效的处理方法来管理新闻；二是通过有意回避新闻来关闭认知。在社交媒体倦怠和新闻倦怠的双重影响下，管理新闻认知成本过高，通过回避新闻来缓解倦怠感成为新的选择[9]。

1.2 无意回避新闻

1.2.1 高选择媒体环境导致用户不易接触新闻

身处一个由不同媒体类型、媒体组织、媒体内容和呈现形态等多个维度构成的“高选择媒体环境”，用户能够轻松地根据娱乐偏好寻找媒体内容，降低了新闻作为娱乐副产品曝光的概率。与此相关的概念是媒体剧目，指个人经常使用的所有媒体和可以被视为相对稳定的跨媒体应用模式[10]，新闻剧目便是其中之一。新闻消费在过去的公共生活中普遍存在，包括报摊买报、观看晚间新闻等，就新闻媒体、地点和时间的选择而言，模式相当稳定。如今，用户以社交化的方式查看、分享和谈论新闻，其新闻消费模式的转变使大众媒体时代新闻业在社会文化生活中构建的结构崩塌，新闻的内容和观看碎片化，进而让一些用户难以切实接触新闻，难以了解完整的新闻内容。

1.2.2 算法推荐模式导致用户陷入“信息茧房”

数字媒体时代，算法已成为影响新闻曝光率的重要因素。算法决策基于广泛考察，其中已知非常重要的是用户的经验行为，如果社交媒体用户被其他内容吸引而较少激活新闻，算法将降低新闻内容的优先级并间接导致无意回避新闻的发生。“信息茧房”是社交媒体算法影响层面的重点讨论对象，用来比喻用户在海量信息中只选择感兴趣和悦己的主题，排斥或无视其他观点与内容，易导致同质化问题。廖觅燕等证实移动客户端算法驱动的内容分发模型会影响用户对信息内容的自主选择权[11]。由此，算法技术促进了“信息茧房”的形成，使社交媒体用户可能同时经历新闻数量的有限性和内容的同质化，增加了无意新闻回避的概率。

1.2.3 “新闻找到我”感知导致用户新闻应对能力下降

技术密集型环境可能会使部分人对他们获得新闻的方式产生误解，“新闻找到我”感知（News-Finds-Me,NFM）是其中的重要发现，即个人相信自己无须积极寻找和关注新闻就可以充分了解情况。现有研究认为NFM是一个三维结构，包括被告知、不寻求和依赖同龄人，其中不寻求是缺乏新闻消费的被动动机，且NFM与传统新闻媒体使用水平较低和通过社交媒体接触新闻密切相关[12]。由于拥有NFM的群体较少接触传统新闻来源，缺乏破译新闻内容所需的特定领域知识，所以即使他们想要完全理解新闻也会变得越来越困难。同时，在社交媒体上拥有高NFM的群体可能会连续经历偶然接触新闻和无意回避新闻，即使被“推荐”新闻，他们也会将目光转向页面上的其他内容。进一步说，这潜藏着个人应对新闻环境的能力的自我怀疑，是激发无意新闻回避的催化剂。

2 新闻回避的解决方案

2.1 有意新闻回避的解决方案

2.1.1 实践建设性新闻平衡负面影响

新闻界内部对新闻的负面焦点争论已久，建设性新闻是其中较新的倡议，其支持者认为在选择报道负面新闻时应该附上更积极的故事内涵。同时，在新闻呈现方面，一是可以将解决方案和面向未来的视角附加到揭露社会问题的新闻报道中，以此减少人们的负面情绪，并使人们对新闻报道产生更积极的态度；二是当人们看到反映负面趋势的具体事件时，可以为他们提供更多的背景，如在报道个人遭遇恐怖袭击时附上世界各地恐怖袭击伤亡人数不断减少的背景。通过这两种方式可以创造新闻的上下文环境，从而降低人们不自觉地从支离破碎、事件驱动和负面趋势的新闻中受到的负面影响。

2.1.2 增加新闻工作过程透明度，提升信任感

对新闻的信任源于主题选择性、事实选择性、描述准确性以及对新闻评估的信任等，但如今新闻媒体选择主题并给出准确描述的权威性受到质疑。对此，除去坚持报道基于事实的新闻外，新闻媒体还应尽量展示新闻报道背后的制作过程。例如，记者在报道旁边增加注释，发布新闻报道背后可公开的文件，或是精选热度较高的用户问题进行二次反馈。此前新华社开设专栏《问记者》，通过网友和记者一问一答的形式报道新闻，用户看完后如果还有疑惑可以直接发送问题给记者。这一系列报道不仅做到了回应用户关切，也使新闻的叙事逻辑和重点更加被用户知晓，反响较好。

2.1.3 运用新闻策展和慢新闻助力新闻减量

在饱和的新闻环境中，新闻过载引起的新闻倦怠会使部分人避开新闻。一个解决方案是运用新闻策展，即新闻媒体将针对同一事件的所有新闻报道的概述汇集起来，帮助用户在海量信息中找到自己需要的内容。另一个是慢新闻的运用，这一行为正是对新闻业过度加速和过度生产的反应。美国《时代周刊》创始人卢斯将深度调查报道和能够引发读者深入思考的报道都归为“慢新闻”[13]，中心论点是慢新闻报道可以让新闻继续发挥一些关键的社会作用，如追踪复杂的社会问题，促进对日益多元化的社会中不同观点的理解等。运用慢新闻策略对保留那些尚未退出的新闻消费者，甚至让那些有意回避新闻的人重新参与其中发挥着重要作用。

2.2 无意新闻回避的解决方案

2.2.1 将新闻和娱乐结合，培养社交媒体中的新闻受众

大众媒体时代，观众会因观看娱乐节目接触新闻，当人们越来越多地从电视转向新媒体，算法推荐模式也可以为主流媒体创造用户无意中接触新闻的机会。日本学者运用实验法，将雅虎的新闻和娱乐内容组合，发现在测试者寻求娱乐内容的同时呈现新闻可以增加对新闻的获取概率[2]。以此类推，社交媒体也可能因新闻和娱乐的交叉展示达到曝光新闻的概率。在“高选择媒体环境”中，有可能创造新的途径吸引无意接触新闻的受众，但这需要社交媒体平台谨记社会责任，杜绝娱乐至死。

2.2.2 优化算法运行机制，提高信息治理水平

算法推荐运行始发于用户偏好，最终又影响用户，对于这一过程中形成的茧房问题，需要让技术“以人为尺度”。2022年3月1日，国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式施行，明确要求保障用户的算法知情权和算法选择权，这是搭建新时代信息治理体系的一大步。目前算法改进措施的焦点集中在推荐内容的多样性，但也应关注热点议题中观点的一致性或对立性，特别是在新闻知识领域，主流媒体可以将公共话题作为引导展示不同意见和内容的机会，为用户带来认知外的内容，提高其信息素养和新闻环境应对能力，进而为建立更全面的管理信息系统奠定基础。

3 结语

了解不同类型的新闻回避成因对于探讨其所需要的不同解决方案至关重要。一方面，减少有意新闻回避需改变新闻的选择和呈现方式，从而减少用户的负面情绪，提高其对新闻和新闻业的信任度，同时降低主动退出新闻曝光的用户的新闻倦怠感；另一方面，改善无意新闻回避状况需要落实政策措施，更广泛地优化社交媒体对不同内容的组合，以增加新闻曝光的机会。

现有新闻回避研究较少提及NFM，但已有研究证明它对新闻回避者个人会产生结构性影响[12]。需要说明的是，本文将NFM归为引发社交媒体用户无意新闻回避的成因，因为NFM的“不寻求”维度可以解释为缺乏新闻消费行为的被动动机，与无意新闻回避逻辑相通。然而，NFM的长期影响可能触发有意新闻回避：持有高NFM的用户最初可能只是不努力搜索和关注新闻，但因为他们相信自己既不用投入必要的时间成本寻找新闻，也不用付出认知努力来处理看到的新闻内容，久而久之就失去了对自己查找和解释新闻的能力的信心，进一步演变为对新闻的厌恶情绪后，即使社交媒体平台算法合理组合了新闻和其他媒体内容，他们也将倾向于有意回避新闻。因此，下一步研究可以更深入地探索NFM在新闻回避现象下的作用机制和中介作用，这将有助于理解从无意到有意新闻回避的流动过程以及用户态度和行为变化。