互联网社会化场合交叉背景下群体极化原因分析
——以“汤兰兰事件中,网民对媒体职责的批评”为例

2018-03-27 23:58
传播力研究 2018年12期
关键词:兰兰极化网民

“群体极化”最初由美国学者詹尼斯·斯托纳于1961年提出,指人们在进行群体决策时,群体意向往往比一般成员最初的意向更加偏激或保守,从而产生群体近乎一致的倾向性结论。群体极化现象在各种社会场景中都可能出现,意见的传播表达、集中是社会传播的重要环节。在互联网信息情境下,群体极化的产生又有了更深层的原因。

在汤兰兰事件的报道中,部分媒体的报道在内容上、方式上是有很大瑕疵的。但随后在互联网上引发的对媒体的指责中,网民的意见表达中除了有对相关报道内容的批评,还有很多对媒体职责、对媒体本质属性的谩骂,并且在数量上非常庞大甚至逐渐发展成了一种群体极化。

一、互联网中社会化场合的交叉

社会化,就是社会将一个自然人转化成为一个社会人的过程。转化过后,人能够适应社会环境,成为一定社会角色并行使相关权利与履行相关义务。这种社会化体现在对媒体的态度上,很重要的一个方面就是“公民媒介素养”的形成,这是一种具有独立判断能力和对媒介本身与报道清醒认知的能力。

“三微一端”这种“场合”对于接收端的用户来说,技术屏障较小。这就在更多人获取信息的过程中形成了新的“平等与不平等”:信息的数量和种类逐渐平等化,但算法的精准推送和意见领袖的“话题发起”却又使得信息获取“容器化”与更狭隘,这种不平等又体现在意见的发表上,很多的网民又被“同情弱者汤兰兰,抨击无良媒体”的网络大V们带入到了极端情绪的潮流中,这种“广泛而浅薄”的信息环境,使得在有限时间里对事件的深度观察的困难性与发表意见的强烈欲望之间矛盾更加深厚、信息系统更加复杂,从而使个人社会化的场合场景更加交织,进一步改变了个人的社会行为。

二、群体特征——“经历融合”下的临时群体

互联网比任何传统媒介都能够推进不同形式的场景融合,对群体身份产生同化影响。面对“汤兰兰事件”的报道,不论年龄、性别、地位,任何人都在新的群体身份认同中产生内、外部人的新划分——“我们”读者与“他们”媒体——但这种划分要求“内部人”必须找到他们取向的最大公约数来面对这个极富有争议性事件,最终的结果就是“同情弱者”(这是在面对绝大部分事件时,网民群体能够找到的最常见的“协定”)。

此外,这种临时的、更为表面化群体的划分对信息整合有着排斥性,梅罗维茨在《消失的地域》中强调,信息整合在最初会加剧社会紧张,使人们认识到物质、社会的分隔性。这恰恰是这种临时群体不可能接受的。因此,“浮光掠影”式的分析加上“爱憎分明、激动不已”的表达成为这种群体在更多情况下的标配。

三、行为特征——“后台行为可见性”与“权威的加速衰落”

互联网的各种交互产品,使得在传统媒介下媒介对受众“一对多”模式转变为受众与媒介、受众与受众之间“多对多”的模式。媒体“后台行为”(包括采访过程、内容发布、媒介经营等)逐渐明朗化,网民甚至在一定程度上可以“倒查倒追”(这种自发调查不一定正确,甚至可能加剧群体极化),对于记者的“准人肉搜索”就是一个侧面的例证,信息的互补性与意见的可见性、交流性逐渐使得基于信息控制的“权威发布”信息与意见的权威性的衰落。

在“汤兰兰事件”的报道中,信息环境结构中不同群体边界性体现更加弱化,反而网民群体与新闻媒体的冲突对抗性更加明显,媒体的“领袖地位”逐渐减弱,受众在形式上也不再是单纯的“追随者”,原先高低地位分明的二者,现在趋向于整体的“权力平衡”。信息的流动使得大众媒体对受众接触的权利绝对上是增加了,但相对上占比却减少了。

四、互联网媒介“影响圈”——循环模式变化

按照梅罗维茨观点,媒介影响圈有三个变量:“恰当行为”观念的变化、媒介内容的变化、接触地点规则的变化,它们在互联网传播中都依然存在,三个变量的循环变化会促进网络社会的信息表达回到结构平衡。

在媒介内容方面,网民的“新的角色”本身就成为了社会参与的“节目内容”,在越发“通俗”的媒介情境中,网民越容易衍生出新的社会的潮流和新的社会行为(如“泛道德化”),在此影响下,网民们更易产生为显示其“独立人格”而抨击“主流”报道和意见的行为。

互联网使得物质地点与社会地点进一步分离,信息的同化使得人们无论身处何地,对“汤兰兰”事件都能感同身受(尽管不是细致的),这样的灵活性与速度使得更多地点区隔变得没有意义,也就使得基于表层信息的指责声音越来越大。

梅罗维茨在《消失的地域》强调信息系统对社会情境改变,进而改变人的社会行为。在“汤兰兰”事件报道中,除了网民的个人固有价值观、情感态度等因素,互联网推进相关意见集群的作用不能够被忽视,这种集群和极化影响因事件不同而影响各异,但我们有必要去了解其产生的原因与运作模式,从而进行更好的把握和引导。

[1]美.梅罗维茨.消失的地域:电子媒介对社会行为的影响[M].清华大学出版社,2002年.

[2]黄瑾,王天梅.基于新浪微博热点事件的群体极化特征研究[J].电子政务,2014年第6期.

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