中国社交媒体与公众舆论| 学术讲堂

张译允

社交媒体的诞生,是网络时代新闻传播领域的一次革命,意味着传统媒体正在向新型媒体转型。它凭借独有的优势成为信息传播的重要载体,也成为反映社情民意的重要平台。随着网民基数的不断增长,社交媒体逐渐成为思想文化的集散地和社会舆论的放大器。那么，社交媒体与公共舆论的形成有怎样的关系？不同的社交媒体会对网民的行为产生怎样不同的影响？又该运用怎样的研究方法分析相关问题？本期学术讲堂，荷兰莱顿大学政治学系博士后研究员罗婷与你分享政治学研究前沿问题和社会科学研究方法。
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中国社交媒体与公众舆论大家好，今天的题目是中国社交媒体与公众舆论。现有的关于中国社交媒体的研究主要集中在政府如何审查内容、如何控制网络讨论等方面，其研究多是从微博上收集数据、分析民众的讨论是怎样形成的，并且多为关注单一的社交媒体。但是，我们认为大多数的网民并不一定是发言，所以光是研究网上的帖子并不能了解沉默的大多数是怎么想的；而且网友们同时使用不同的社交媒体平台，他们对社交媒体平台有自己主观的体会，这会对他们使用这个社交媒体平台以及他们在这些社交媒体上的行为方式构成影响。因此，我们研究的问题是：网民们对不同的社交媒体平台有什么样的体会，用户体验是否会导致网民使用社交媒体具有倾向性，比如说某些社交平台可能比其他社交平台更容易导致公众舆论的形成，也就是说，在社交媒体上，传播的内容可能是一样的，但是一个交互功能做得比较好的媒体往往更容易获得网民们的信任，并且使得网民们更愿意表达自己的想法和参与网上的讨论。因为目前项目仍在进行中，所以还没有太多的研究结果，但是可以和大家谈谈我们的研究设计。我们采用的是传统政治学的研究方法，从定性分析入手。刚刚提到的交互性和交互体验，对我们来说是一个很重要的概念；但是，交互性首先应该是一个客观存在的概念，它是与社交媒体公司相关的，所以我们第一步是对社交媒体公司的产品经理，还有IT界的专业人士进行访谈，了解他们是怎么进行产品设计和如何理解交互性的。第二步，我们需要了解用户主观的交互体验，因此需对网民进行访谈，以及小范围的网络问卷调查。下一步，我们希望能运用一些新的方法，比如实验、大数据等等。在与社交媒体公司的产品经理，还有IT界的专业人士进行访谈过程中，我们得到了一个基本的结论，首先交互性这个概念来自外国，英文是interactivity，但是在采访过程中，很多专业人士将这个词拆分成两个部分进行理解——interaction和activity ，interaction就是人与人之间的交流，activity则是指社交媒体平台上用户产生内容的行为，是用户和社交媒体平台之间的交流。对于社交媒体平台而言，它有所谓的动机去加强交互性，因为这是它的商业利益。当它提高了用户的交互级别，让社交媒体平台更有交互性之后，用户就会在平台上产生更多的用户数据，发布更多体验，进行更多的一对一交流，这些交流可以让商业公司对每一个用户进行画像，这些画像可以为商业公司创造可观的利益，因为拥有用户画像之后就可以进行精准的广告投放，而精准的广告投放比一般形式的广告创造拥有更高的效率。所以对于社交媒体公司和商业公司来说，它们有极大的动机去提高它们的交互体验。根据这个定义，我们将社交媒体进行一个简单的分类，我们认为社交媒体的交互性有两个维度。第一个维度是交互的方式，分为单向、双向、多向；另一个维度是信息的来源，比如说官方发布的信息或是自媒体发布的信息等等。从这两个维度出发分析，门户网站比如说新浪、搜狐，他们交互的方式是单向的，信息来源是具有资质的。相反的，微博的特点就是每个人都可以成为新闻的发放者，但是在交互性上却不如QQ和微信，因为QQ和微信的特点是人和人交互的方式比较多样化。这样分类的目的是为了说明社交媒体的维度不一样决定了用户行为的不同，也就是说人们更倾向于在微博上发帖，在微信中聊天。网民是这项研究中最重要的主体，怎么保证我们收回的问卷和采访的网民具有代表性呢，首先我们需要知道中国网民的组成是怎么样的。最权威的数据来源于中国互联网信息中心发布的互联网发展报告，最全面地对网民的分布进行了统计，包括城镇农村比例、男女比例、职业分布、收入分布、学历分布和年龄分段等等，所以我们在发放问卷和选取访谈对象时都尽可能的根据这个数据的比例进行抽样。并且我们采取最传统的抽样方法来选取访谈对象——滚雪球，因为我个人的圈子具有局限性，多为大学本科或硕士学历以上、学历较高的对象，所以需要通过朋友的朋友或者高校的学生帮忙，通过这种方式收集不同的样本。我们的访谈采用的是半结构化访谈，访谈问题主要分为几个大的模块，第一块主要是社交媒体使用情况，第二块为在社交媒体上获得信息的类型，第三块主要是在社交媒体平台上参与讨论的情况，半结构化访谈的好处就是可以在实际访谈过程中设计具体问题。当然，我们在访谈的过程中也必然会涉及具体的问题，因为如果单纯讨论新闻、政治之类的话题会略显宽泛，所以会采取针对热点问题进行提问的方式，比如说：“你在社交媒体平台上会关心雾霾话题吗？会参与讨论吗？”我们做的网络调查是非常小范围的，所以样本的代表性有待商榷，对我们来说更像是一个前期的摸底调查，测试我们的问题是否设计的比较完整。去年六、七月份的时候，微信上一个帖子很火——“如果你支持贩卖儿童的人贩子判死刑的话，请转发”，我们针对这个话题发起了调研。因变量就是实际行为，你收到这条消息以后做了什么，你阅读了吗？转发了吗？或者是发了原创帖吗？但是我们的缺陷是没有区分具体的社交媒体平台。自变量首先是对隐私的考虑，你是不是很在乎在社交媒体平台上你的亲戚朋友怎么看你，是不是在意网络安全的问题。此外还有动机，人们在社交媒体上的行为是为了满足某种需求，第一种就是获得信息的需求，第二种是社交的需求，第三种就是获得认同的需求，因此我们设计了一些问题以区分他们的动机。在此基础之上，我们做了一个简单的回归分析，得到了一个有趣的结果，当我们把发表原创帖和转发作为因变量，阅读作为自变量的时候，阅读本身对于发表原创帖和转发具有负面影响。我们的解读就是说，其实对这个信息的了解比较多的人，倾向于不去转发或者发原创帖，因为当他们阅读了这条信息，阅读了相关新闻，充分了解这个问题，知道修改宪法这个问题相当复杂之后，便倾向于不转发。所以，在网络参与中，很大一部分人并不是在获知全部事实之后参与到讨论中来。第二点，我们发现进行阅读的人大多是因为他们具有某种需求，比如说转发其实是和他们社交的需求结合在一起的，我转发的这条信息可能会引起我和朋友间的互动，其本身就满足了一种社交的需求。然后，我们发现发原创帖的人，其实更想获得大家对他的认可，因为发原创帖本身是需要时间和精力的。这就是我们研究中得到的比较初步的结果，未来我们也希望能够选取不同的案例，不同的网络事件进行研究，因为网民们对网络事件的兴趣本身对行为也是有影响的。今天主要是介绍研究方法，所以接下来就和大家分享一下其他研究案例。第一个就是抽样调查方法，2007年北京大学中国国情研究中心推出了GPS辅助的区域抽样方法，我们原有的抽样方法主要是户口的抽样方式，利用户口信息进行入户调查，而GPS辅助的区域抽样方法将抽样单位变成地图上的小方格，需要绘制地图。这样的好处是不需要向政府申请户籍信息，并且可以纳入没有登记的流动人口，这样可以降低抽样的难度并且提高抽样的精确度。此外，还有利用城市灯光来进行抽样，通过设置灯光的亮度程度来挑选居民楼，这样能够有效地避免抽中空置楼房较多的小区。第二个是大数据的方法，大数据的方法最开始的就是利用计算机工具将大量的微博信息从网上截取下来，用以分析网络舆论是怎么形成和在网民之间传播的。除此之外就是社会网络分析，社会网络分析的特点是将用户之间发帖的关系联系起来，可以用来分析讨论是怎么形成的、怎么扩散的，是以什么方式传播的。但是，这种方式目前大多用于分析微博数据，因为微信或者QQ的信息很难收集得到。大数据方法的运用需要确定关键词，或者是针对特殊问题的研究，所以大数据最大的问题是无法获取总体信息。最后，我和大家分享一下实验的方法，实验需要你有非常清晰的逻辑，你需要理清各个变量，才能分析他们的因果关系。常见的回归分析可以判断两者之间的关系，但是不能分清是A导致B还是B导致A，实验的好处就是可以通过控制A变量来观测B变量的变化从而得出结论，但是在实验的过程中控制一个变量是非常难的。介绍了这么多的方法，希望能够对大家有所帮助，谢谢。

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