反态度信息与平衡信息接触对舆论极化的影响——一项在线实验的实证检验
社交媒体是否存在“回音室效应”仍存有较大争议。过往研究多将算法视为信息茧房和态度极化的“罪魁祸首”，因为它营造了单一同质的信息环境，不利于公共领域的健康发展，而异质、多元偶遇的信息则被当作“破茧”良方。本文借助在线-实验法，基于精细加工可能性模型设计了3（亲态度/反态度/平衡态度）×2（高论证质量/低论证质量）的多因素组间实验，尝试探究反态度信息和平衡信息接触对用户态度的实际影响。结果表明，多元信息共存的社交媒体并不必然带来开放理性的舆论环境，同质信息也不必然引发“过滤泡”效应。高质量反态度信息能够缓和或改变个人态度，但对高议题卷入度的人来说，反态度信息反而抑制态度去极化；人们同样会以处理片面信息的确认偏误方式理解平衡信息，但那些无明确立场、低说服意图的平衡信息具备态度修正潜力。因此，在考虑信息质量以及投放信息人群的议题卷入度的前提下，偶然信息投放能够有效缓解舆论极化问题。 郭小安，重庆大学新闻学院教授。 何君琼，重庆大学新闻学院硕士研究生。 本文系国家社科基金一般项目“重大风险事件中的社会情绪传播及舆论引导策略研究”（项目编号：22BXW015）的阶段性研究成果。 舆论极化是指群体成员一开始即有某些偏向，在讨论后，朝初始偏向继续移动，最后形成极端观点（桑斯坦，2003）。智能媒体下的同质信息环境往往被认为是舆论极化的重要诱因，人们受选择性心理和算法的影响，只接触志趣相投的信息，进一步强化原有态度，导致观点的两极分化，即“回音室效应”。近年来，回音室隐喻被广泛质疑，国内外学者指出，用户实际的信息环境不是回音室而是想法室，人们不可能身处一个纯粹的同质环境中（Martin，Hassan，Anghelcev，Abunabaa & Shaath，2022；陈昌凤，仇筠茜，2020a）。然而，接触非志趣相投的内容只是第一步，讨论、参与和努力理解他人的立场才是减少社会两极分化的关键，异质信息并不一定带来协商民主，也可能刺激偏见处理和极化加剧。现有回音室研究多囿于信息接触层面的同质性与异质性争议，忽视了更深层次的影响要素，因而无法超越回音室的信息区隔层面。基于此，本文以在线-实验方式对比互联网平台中亲态度、反态度和平衡信息对用户议题态度的实际影响，考察个体在何种条件下会修正其现有态度，试图为社交媒体信息接触与舆论极化的复杂关系提供实证检验，并探索应对极化困境的有效路径。 一 文献回顾与研究问题 从隐喻本体来看，“回音室”由两种现象组成：一是隔离室，个人与想法“相同”的人交流；二是回声，个人在隔离室中交换信仰时，认知偏见会导致两极分化（Levy & Razin，2019）。围绕回音室与极化主题，国内外研究成果可划分为两个维度：一是聚焦网络信息同质化，关注人们的信息环境究竟是异质还是同质的，以此判断智能媒体加剧还是缓和舆论极化（Barberá，2014；徐翔，余珺君，2023）；二是关注后续极化层面，探究网络信息曝光对舆论极化的具体影响，考察人们如何处理不同信息以及信息所引发的态度变化（Beam，Hutchens & Hmielowski，2018；Luzsa & Mayr，2021）。 （一）信息窄化与舆论极化 舆论极化目前未有统一定义，国内外对于极化的研究重心也存在差异，国内强调“群体极化”，国外则偏重与政治两极化紧密相联的观点两极化（吴越，李发根，2022）。本文所指的“极化”倾向于国外界定，指人们在某一争议议题上观点、态度或立场的强化，即态度极化，最常见的测量形式是以李克特量表为基础，要求人们报告自己在多大程度上支持或不支持某一议题或政策（Newman，Nisbet & Nisbet，2018）。 刘强和赵茜（2021）认为，如果将回音室划分为信息窄化和意见强化两个阶段，那么过滤泡可以说是回音室的初级阶段。智能媒介技术、个人选择性心理可能导致的信息隔离与舆论两极分化看似构成了一个因果闭环，但许多研究反驳了这一模式。更严谨的学术研究指出，人们的媒介现实微妙而复杂，回音室概念是过度简化的结果（Geiß，Magin，Jürgens & Stark，2021）。用户并非“魔弹论”下的被动受众，在web2.0的实际技术环境下，信息茧房和回音室很难形成（陈昌凤，仇筠茜，2020b）。一些实证研究也表明，在线回音室是一种过度焦虑。社交媒体中更活跃的公民比那些不太活跃的用户更有可能接触到来自不同意识形态的新闻内容（Masip，Suau & Ruiz-Caballero，2020），用户个人的政治兴趣与媒介使用多样性能够缓和回音室效应（Dubois & Blank，2018）。算法并未造成茧房（喻国明，方可人，2020），今日头条的使用丰富了用户视野，能让他们了解不同领域的新闻内容和同一新闻事件的不同方面（杨洸，佘佳玲，2020）。 在理论与实证层面，人们信息接触的异质性已被论证，但回音室概念在强调内容同质性外，也聚焦后续的态度极化问题。现有研究局限于信息接触的内容层面，忽略了用户接触多元信息后实际的态度变化，因此对回音室的研究并不完整。西方最新的回音室研究考虑到这一点，呈现出一种从选择到效果的多层次趋势，回音室研究向“异质信息接触是否以及如何影响用户极化态度”问题靠拢，进一步思考异质信息打破回音室的实际效果。此外，在“破茧”研究中，学界与业界都将偶然信息注入作为核心对策，建议以改进算法推荐机制、增加偶遇信息机会等方式帮助用户接触多元观点，达到“破茧”目标。桑斯坦提出“偶然性架构”，指出在运作良好的信息市场中，偶然性至关重要（桑斯坦，2021）；媒体、数据公司、社会组织也从技术和内容层面展开“戳泡”行动（郭小安，甘馨月，2018）。然而，接触不同信息并不等同于用户一定会将其融入个人观点体系。 迄今为止，人们对媒体信息曝光如何影响态度极化知之甚少，某些情况下社交媒体信息曝光可能加剧态度的两极分化，而其他情况下又可能实现去极化。在一个舆论场极化现象明显的社会中，研究信息对先前观点的影响十分重要。国内一些研究已证实了在线媒体平台的内容多样性，用户可能接触到异质信息（施颖婕，桂勇，2022），本文在此基础上，进一步探究社交媒体用户接触到这些亲态度、反态度或平衡信息后的态度变化情况。 （二）从接触到效果：态度一致性、信息质量和个人卷入度的影响 1.态度一致性与态度极化 按照“回音室”逻辑，当个人遇到与其先前立场一致的信息时，会存在强烈确认偏差，强化先前立场（Zhou & Shen，2022）。但人们对与之相应的异质信息关注较少，这种异质信息包括完全对立的反态度信息（Counter-attitudinal information）和既有异质信息又有同质信息的平衡信息（Balanced information）。 （1）反态度信息接触与态度极化 与接触亲态度信息不同，反态度信息对态度极化的影响存在争议。理想上来说，当人们接触到相反观点时其原有态度应有所缓和，但这一结论并不绝对。持协商态度的学者认为，接触反态度信息将增强对相反观点的合理认识，从而使得态度不那么两极分化。在线实验表明，选择性和偶然性的反态度信息接触都会削弱原态度（Sude，Westerwick，Robinson & Westerwick，2019）。人们接触反态度信息时，会根据所提供的信息进行更新，而不是抵制或以其他方式表现出“反弹”（Guess & Coppock，2020）。动机推理理论却指出，人们会反驳与自己现有信念相矛盾的信息，先前态度强烈影响着人们处理争论。有研究者探讨了“回音室”中的个人如何与对立观点进行互动，发现对立观点实际是回音室的核心特征，最常见的回音是对反态度信息的削弱和边缘化（Bright，Marchal，Ganesh & Rudinac，2022）。鉴于相互矛盾的反态度信息极化结果，研究提出研究问题一： RQ1：与亲态度信息相比，接触反态度信息能否缓和或改变现有议题态度？ （2）平衡信息接触与态度极化 在片面的支持和反对信息之外，平衡信息也至关重要。平衡报道是新闻界的基本原则之一，越来越多的媒体被要求提供平衡新闻。社交媒体信息流中，中立言论亦吸引着公众的注意。研究表明，人们对平衡信息的反应更加开放，他们很少相信反态度信息，但认为平衡信息更加可信（Metzger，Hartsell & Flanagin，2020）。中性的混合论证对态度强化的效果要弱于确认和反驳论证，暴露在混合争论中的人更有可能修正自己的观点（Karlsen，Steen-Johnsen，Wollebæk & Enjolras，2017）。另外一种观点表明，平衡信息内容与片面信息相同，均被以偏见方式处理（Arceneaux & Johnsonm，2015），人们在均衡信息中感知到亲态度论点比反态度论点更强，从而不加批判地接收亲态度观点，忽略反态度观点（Taber，Cann & Kucsova，2009）。 综上，平衡信息对于态度极化的影响尚不清楚，因此提出研究问题二： RQ2：与亲态度信息相比，平衡态度信息是否能缓和或改变用户的原有观点？ 2.信息质量、个人卷入度的调节作用 关于态度极化的混合研究结果表明，其他潜在因素可以解释为什么接触反态度、平衡信息后个人态度会出现修正或强化两种不同的方向。精细加工可能性模型（elaboration likelihood model）阐述了信息各个变量如何影响人们的态度。ELM理论最早由Petty等人在1981年引入学术研究领域，它将人们的信息加工方式总结为两条路径：一是核心路径，精细加工可能性高，个体会仔细审查信息内容（论证质量等），依据信息是否高质量决定是否相信；二是边缘路径，精细加工可能性低，个体依据外围线索（信息来源等）处理信息，对于信息源或其他外生变量的看法决定他们是否接受信息。在ELM理论中，决定人们信息处理路径的是卷入度变量：卷入度高（积极参与并对问题有先验知识）的人一般采用核心路线；卷入度低（不参与话题，对该问题的先验知识很少或根本没有）的人倾向于边缘路径（王巍，2021）。事实上，用户理解并接收反态度信息、平衡信息内容也是一个信息说服过程，个人议题态度的变化是动态的，可能受到信息内容层面和用户个人层面等多方面因素的影响。在信息立场与个人先前态度是否一致这一条件外，信息所呈现的质量水平和用户对议题信息的认知动机也很关键。因此。本文参考ELM模型核心路径、态度改变相关文献和社交媒体现实信息环境，重点考量态度一致性这一关键自变量和信息论证质量、个人卷入度两个调节变量对态度极化的影响。 （1）论证质量的调节作用 新媒体技术使得公众信息传播和获取方式发生重大转向，在传统媒体的单向度模式之外，多元主体的交互式传播成为主流。舆论场中信息混杂，不同立场、不同质量的信息潜移默化地影响着每一个用户的观点和立场。信息质量即说服性论证的强度，用户对信息的感知质量可能动摇其原有议题态度。许多研究支持这样一种观点，即强论证是积极的，弱论点与态度变化负相关，信息论证质量决定了态度改变的程度（Petty & Cacioppo，1986）。牟怡和张林（2020）通过实验法发现，无论是信息信任还是行为意向，公众都更看重论据质量，故论据质量的影响显著。一项针对在线评论信息的网络实验证明，不文明评论中的强有力论点会引发更有利的信息评论，带来更多的纠正行动（Kim & Gonzales，2022）。黄河和杨小涵（2021）对绿色逆营销广告的说服力研究表明，以积极框架表达的、相对“更有力”的信息从整体上更易获得消费者认可。 基于此，考虑到微博舆论场中的信息参差，本文关注社交媒体信息质量的调节作用，提出研究问题三： RQ3：信息质量如何调解态度一致性与态度去极化间的关系？ RQ3a：信息质量如何调节反态度信息与态度去极化间的关系？ RQ3b：信息质量如何调节平衡信息与态度去极化间的关系？ （2）卷入度的调节作用 卷入度（Involvement）是信息加工动机的重要指标，也称“个人相关性”或者说“问题参与”，指的是信息主题对于个人的意义和相关程度（Petty & Cacioppo，1986）。在“混乱”的舆论场中，争议议题中群体分化现象明显，卷入度不同的人在议题态度上存在显著差别。ELM理论认为，在信息消费者的个人卷入度较高的情况下，他们会以积极方式处理信息，即对信息本身特质如信息内容质量等进行认真思考从而改变态度（王巍，2021）。低卷入度的用户不太有热情和动力仔细核查信息，他们较少受到消息论点质量的影响（Petty & Cacioppo，1986）。根据ELM理论，个体的参与水平调节了论证质量和态度之间的关系（Petty & Cacioppo，1981；Cho & Chiu，2022）。Cyr等（2018）基于精细加工可能性模型对在线网站的动态说服过程展开研究，发现个人对问题的参与程度是改变态度的先决条件。一项实验测试了论点质量、来源专业知识和情感的说服力，结果与ELM一致，在高度参与和高质量论证的情况下，内隐态度更积极（Manca，2020）。 因此，研究针对个人卷入度的二阶调节作用提出研究问题四： RQ4：个人卷入度将如何影响信息质量对态度一致性与态度去极化间的调节关系？ RQ4a：个人卷入度如何调节信息质量对反态度信息与态度去极化间的影响关系？ RQ4b：个人卷入度如何调节信息质量对平衡信息与态度去极化间的影响关系？ 二 研究方法与研究设计 本文采用在线实验法检验不同信息立场、不同信息质量和不同议题卷入度是否以及如何影响人们的态度极化。研究选择“是否支持中国安乐死合法化”这一争议性话题，通过问卷星平台发放在线实验问卷，对比人们在接触不同微博信息后的态度变化情况。 （一）实验流程 研究创建了一个社交媒体亲态度、反态度和平衡信息接触的实验情境，完成人口统计学问题和议题态度的前测测试后，所有参与者将通过在线问卷进入3（支持/平衡/反对）×2（高质量/低质量）的在线实验部分。卷入度变量由被试内测得出，无需人为操作，因此态度一致性和信息质量两个因素导致了六种不同的情况，参与者按照生日月随机进入模拟的六组微博信息页面。被试者在阅读材料前，被提醒按照自己日常微博浏览习惯处理，阅读完模拟信息后，需立即判断该贴文是支持还是反对“中国安乐死合法化”，并评估其整体信息质量。最后，作为实验刺激的后续，被试再次报告他们阅读实验材料后对于“中国安乐死合法化”的态度。 （二）实验材料设计 为满足实验议题真实、热门且具有争议性的要求，研究选择“中国安乐死合法化”议题。安乐死议题具备较高的社会公共价值，与民众切身利益相关。2022年3月，人大代表有关“安乐死”的两会提议成为热门议题。作为重要社会舆论空间的微博平台关注这一议题，传播了大量相关信息，多个安乐死话题阅读量破亿，如#安乐死应不应该合法化#话题的阅读量达1.2亿，#代表建议安乐死合法化#的阅读量为4.3亿。 研究模拟新浪微博争议话题的真实情境，在微博原贴基础上进行了改编。首先广泛收集支持安乐死合法化和反对安乐死合法化的有效理由。在微博贴文标准为140字内纯文本，以及竖屏手机一般能看到三名用户微博的条件下，实验将收集文本分别编写为支持和反对中国安乐死合法化的三条高质量微博。参考部分微博用户对中国安乐死合法化议题的低质量表达，编写低质量支持与反对信息各三条。平衡态度的三条高质量微博则由前述支持和反对态度的有效理由综合而成。值得注意的是，笔者在微博舆论场中观察到的平衡信息总体质量高于片面信息，中立立场者少有言辞激进、牵强混乱的信息表达，故参照微博中“无明确论点”的平衡信息设置低质量平衡材料。信息编写基于微博贴文风格，每条微博中均包含“安乐死该不该合法化”的话题标签，每条帖子正文均在140字内，每组三条帖子总字符保持在260-280之间。 在信息呈现方面，实验材料排版参照微博话题实时广场，并隐匿消息源与头像、昵称、转发、点赞和评论等信息，保障被试不受消息源及其他社会支持变量干扰。 （三）数据来源 研究主要依靠在线调查平台问卷星回收数据，正式数据收集时间为2022年7月至2022年9月，通过滚雪球和方便抽样方法获取样本。调查数据显示，共有1364人点击链接参与，根据是否为微博用户、作答时长和注意力检测三个标准筛选后获得有效问卷891份。排除无法可靠界定亲态度、反态度信息接触的初始态度中立者，最终有效的样本量为678份。其中，随机接触到高质量亲态度信息的参与者有98名，接触低质量亲态度信息的有113名，高质量反态度信息组100名，低质量反态度信息组111名，高质量中立信息组127名，低质量中立信息组129名。男性占比41.3%，女性占比58.7%；约75%的受访者每天浏览微博信息，约14%的受访者两到三天浏览一次，绝大部分用户都属于微博平台的常驻用户。本科学历占比最高（52.7%），其次为硕士研究生及以上（43.2%）；城市户籍人数（64.7%）高于农村户籍人数（35.3%）。在年龄维度上，被访者以18-27岁的青年群体为主，占比90.9%，符合微博平台本身年轻化的用户画像。2021年微博发布的《2020微博用户发展报告》显示，微博用户群体呈年轻化趋势，90后和00后的占比接近80%（新浪微博数据中心，2021）。青年群体作为网络社会的主要参与者，对于社会争议议题有着自己独立的思考，他们在微博环境中的信息接触和态度极化情况具有代表性。且本文的研究重点并非有关中国安乐死合法化的社会普查，而仅以安乐死这一争议问题为锚，探究微博用户信息接触后的舆论极化情况，因此，以该数据集进行微博用户的态度极化研究是可靠的。 （四）变量与测量 态度一致性（亲态度、反态度和平衡）。通过参考过往研究（Powell，Hameleers & van der Meer，2021），本文将刺激信息立场与受访者先前态度进行比较，以获得态度一致性变量。当支持“中国安乐死合法化”的受访者接触支持该政策的信息或反对“中国安乐死合法化”的受访者接触反对该政策的信息，这两种情况皆归于“亲态度”组，赋值为0；当反对“中国安乐死合法化”的受访者接触支持该政策的信息或支持“中国安乐死合法化”的受访者接触反对该政策的信息，这样的情况归于“反态度”组，赋值为1；而那些支持或反对“中国安乐死合法化”的人接触平衡信息时，归于“平衡态度”组，赋值为2。 态度去极化（去极化和未去极化）。本文采用前后态度比较方式测量态度极化，在实验正式开始前确定受访者的初始议题态度T1，采用李克特七点量表测量，范围从1“非常不支持”到7“非常支持”。实验结束后，再次询问受访者的议题态度T2。通过从态度T2中减去T1来测量极化，那些最初持反对立场的受访者，需在T2-T1的基础上乘以-1，所以极化的正数表明受访者在最初态度的方向上更极端，负数表明受访者态度向相反方向移动，即去极化（Johnson et al.，2020），若态度T1、T2相等则计算结果为0，表示态度稳定不变。Karlsen等（2017）将前后态度变化分为两个组，一是稳定和朝着两极方向运动的受访者，即强化组；二是意见向中心移动和“改变”立场的受访者，即修正组。蒋忠波（2019）强调，“极化”是有方向的，综合上述变量操作标准，本文将测试前和测试后态度分数间的负值差异赋值为1，表示受访者对另一方向观点的理解与接受，即态度去极化；前后态度分数间零值和正值差异则编码为0，代表对初始方向的坚持与强化，即未去极化。 信息质量（高质量和低质量）：开发论点质量归纳法的学者认为，强有力论点的特点是合理的逻辑，有效的理由和数据的呈现，弱论证论点则包括没有支持的断言以及循环或空洞的论点（Liu et al.，2016；曹雅宁，柯青，2023）。高论据质量信息参考权威期刊文献，通过数据、学理解释等展开阐述，而低论据质量信息则措辞模糊，缺乏学理阐释，并适度加入玩笑或网络表情包降低感知论据质量（牟怡，张林，2020）。本文在实验环节选择性地编写微博“中国安乐死合法化”实验材料，使高质量信息表述客观、逻辑清晰，并辅以数据、案例和权威论据等，赋值为1；低质量信息则措辞模糊、主观性强、缺乏合理逻辑，并适当保留原文讽刺话语和微博表情，赋值为0。 个人卷入度（高卷入度和低卷入度）。参考李晓静（2017）等学者使用的测量题项，研究以六个题项进行测量，即中国安乐死合法化议题对我来说是很重要的、中国安乐死合法化议题和我很有关系、中国安乐死合法化议题对我很有意义、中国安乐死合法化议题对我很有用处、中国安乐死合法化议题我很感兴趣和我很需要中国安乐死合法化议题信息（采用7点李克特量表进行测量，其中1=非常不同意，4=一般，7=非常同意）。量表效度KMO值为0.905，信度克伦巴赫系数为0.92。为便于后续分析，与以往研究类似，以平均值为中心对卷入程度进行二分（Vafeiadis & Xiao，2021），将整个样本分为两个子样本：高个人卷入度的受访者赋值为1，低个人卷入度的受访者赋值为0。这种二分法能够以其中一组为参照，考察另一组别的影响，结果解释更明确，效应变化也更明显。 人口统计学控制变量包括性别（男、女）、年龄（19-24、25-30、31-35、36-40、41-45、46-50、50以上）、教育程度（小学或以下、初中、高中或中专、大专、本科、硕士研究生及以上）、学科专业（哲学、经济学、法学、教育学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、军事学、艺术学、其他）和户籍（城市、农村）。 三 数据统计与研究发现 为回应上述研究问题，研究将性别、年龄、教育程度、学科专业和户籍变量控制起来，采用SPSS23.0进行二元逻辑回归，考察不同信息质量、不同议题卷入度如何影响态度一致性与态度去极化间的关系。 （一）操作检验
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