葛岩 | 社交媒体和舆论极化的涌现
2019-08-05 00:53:21
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来源:中国社会科学网

作者:葛岩

- 研究速递 -

6月28-29日,《中国社会科学》编辑部、复旦大学信息与传播研究中心和复旦大学新闻学院共同举办“新视野、新路径:构建中国特色传播学学术话语体系”学术对话会。这是国内新闻传播学领域科研机构与《中国社会科学》首次共同主办学术会议,就构建新闻传播学术话语体系展开讨论。本次会议形成良好的学术反响,2019年7月23日,《中国社会科学报》第五版整版报道了本次对话会的学者发言纪要。中心微信公众号平台将陆续推送本次学术对话会的学者发言系列文章。本期,我们推送中心研究员、上海交通大学心理与行为科学研究院葛岩教授《社交媒体和舆论极化的涌现》一文。

同人类相比,蚂蚁是简单许多的物种,它们按照单调的规则行为,对环境做出朴素的反应。然而,在寻找、搬运食物,并向周围散播信息素的过程中,它们彼此影响,从简单个体行为的反复互动中,涌现出系统化的社会分工和组织。在系统科学家张江看来,这种现象产生于一个并行计算的系统,每个蚂蚁像是一台小型处理器,只需完成局部的计算任务,而蚁群整体却能通过集合这些并行的单元,完成复杂运算任务,呈现复杂的群体模式。依据这样的道理,科学家可能处理简单的并行计算单元,自下而上地模拟系统中涌现而来的现象。40余年前,这种计算模拟的方法便初现于社会研究之中,随着计算机的普及,它已在许多社会科学领域得到应用。

对于社会问题,个体常持有不同或完全对立的观点,但通过信息流动,主流媒体、社交媒体、活跃或不活跃的个体之间都可能交互作用,在不同程度上彼此影响。此种或相对一致,或彼此对立,或多元并存的舆论分布模式,恰是从这种复杂交织的非线性互动系统中涌现而来。

21世纪以来,从欧美、中东到中亚,一些国家出现了社会舆论极端化现象,加剧了政治、宗教或意识形态派别之间的对立,瓦解了社会稳定运行所需的基本共识。不少研究者将新媒体,特别是社交媒体,视为舆论极化、社会分裂的重要肇因。

经验研究表明,从外部世界寻找肯定自己信念和身份的信息,本是深植于人类认知中的偏见。这种 “确认偏见”难免在行为层面带来对信息的“选择性接触”。人们在网络世界中挑选符合自己观点的新闻,在社交媒体中形成声气相求的社交群,在派别观点的“回音室”中屏蔽不同的声音,在同质意见内卷的“信息茧房”中推助舆论的极端派别化。不过,经验研究也发现,推动舆论演化的因素繁多。主流媒体的倾向、派别认同强度、信息源的影响强度、公众对不同信源的信任程度,以及媒体管理制度和社会中派别冲突的凸显程度,都可能通过彼此作用影响无数自主个体的观点变化,推动舆论的演化。而且,由于这些交互作用在迭代过程中不断变化因与果的位置,使采用截面数据的研究方式很难从长程演化的角度来回答每个因素到底做了些什么,有着怎样的影响,如社交媒体必然导致舆论极化吗?如果不是,在什么样的条件下社交媒体应对舆论极化负责?

使用基于行动者的模型,参考经验研究发现的影响变量,并将社会冲突的凸显程度和媒体管理制度设定为系统操纵变量,我们尝试模拟主流媒体、社交媒体和公众之间的交互影响,观察社交媒体在舆论极化过程中的作用。我们模拟的人造社会系统中有着成百上千的行动者(或公众)。他们分为对立的A、B两派,以及意见中立的N派。派别成员的观点,有宽容者,有极端者,观点值分布在0—100和-100—0之间。在始于随机的移动中,每个行动者会向意见近似者靠拢,躲避意见对立者。每一次移动中,行动者的观点都可能与他人、主流媒体和社交媒体的观点交互影响,同时也受到派别认同、信息源影响强度,以及信任程度等因素的制约。经过成千上万次的迭代运行,系统涌现出舆论同化、分化或极化的过程。

初步模拟结果显示,对于A和B的观点差别,两派极端意见者的数量,以及公民中的派别化人数比例,社交媒体都没有决定性影响。无论媒体管理制度如何,社会冲突凸显度对上述三类极化指标的影响都更为显著。不过,模拟还显示,当主流媒体的公信力受到质疑,社交媒体会明显激化派别意见的对立。这样的模拟研究,或许可以为我们解释当前的传播实践,提供新的路径和方式。

作者简介:

葛岩,复旦大学信息与传播研究中心研究员,上海交通大学心理与行为科学研究院教授。

[版权声明]本文章发表于《中国社会科学报》2019年7月23日第5版。本文由作者授权发布,未经许可,请勿转载(个人转载不在版权限制之内)。如公开出版机构需转载使用,请联系刊发杂志及作者本人获得授权。

[引用格式] 葛岩。社交媒体和舆论极化的涌现,中国社会科学报,2019年7月23日,第5版。

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