突发事件网络舆情的生成演化规律研究*1

易臣何，何 振

(湘潭大学 公共管理学院，湖南 湘潭 411105)

突发事件网络舆情是指在突发事件后，社会公众以网络为载体表达对事件或事件相关政治、经济和社会具有影响性和倾向性意见、情绪与态度的总和。现有的研究表明，突发事件网络舆情有效引导与管理的基本前提和关键就是对其演化规律的分析、把握。[1]突发事件网络舆情的生成演化规律是对网络舆情生成、演化过程的一种简单化和形式化描述，客观表达了其生成演化阶段的内在模式与机理。一般来说，突发事件网络舆情的生成演化主要经历“触发——集聚——热议——升华”四个关口，每一个关口，其舆情演化都呈现着相应的发展态势和规律——突变规律、聚集规律、共振规律、极化规律。注重突发事件网络舆情的分析与引导，把握其生成演化规律，是当前党和政府的一项重要政治工作。十八届三中全会明确指出“要健全网络突发事件处置机制，形成正面引导和依法管理相结合的网络舆论工作格局”。

1.突变规律

突发事件的发生，必然会引发一定的网络话题，导致网络舆情的生成，也成为网络舆情的触发点，这是突发事件网络舆情生成演化的“触发”关口。在此触发点，网络话题表现出一个能量从孕育到突然释放的过程，引起了网络话题的突然膨胀，打破了网络话题的和谐性、稳定性、平衡性，表现出“跳跃”性或“突变”性特征[2]，即为突发事件网络舆情生成演化的突变规律。可以说，突发事件的发生及其引起网络话题的突然膨胀，是网络舆情生成与演化的触发因子，所产生的直接结果是网络舆情的非连续性突然发生和变化。

1.1 突发事件网络舆情的突变性状态特征

突发事件网络舆情是一种特殊的社会现象，属于社会风险范畴，其本质特征与突变理论一样，表现为发生的不确定性。根据突变理论特征[3]和突发事件网络舆情特征，网络舆情突变性状态特征主要包括五个方面：一是双模态性指征，突发事件网络舆情演化的一般表现为较为稳定或常见的状态，即发展成普通事件并弱化，或发展成衍生突发事件，这与突变理论的双模态指征是一致的；二是非平衡性，突发事件网络舆情的演化主要表现为普通事件状态或衍生突发事件状态，这两个之间没有其他相对稳定的状态；三是突跳性，突发事件网络舆情的生成与演化是一个跃变的过程，一般在舆情生成前是渐变，而一旦控制因素完全时，则发生突跳性变化；四是分散性，当网络舆论处于临界限制平衡时，一旦受到外部控制因素(如政府干预)影响，临界限制平衡被打破，网络舆情将突然被扩大化，生成网络舆情；五是滞后性，突发事件发生的时间、要素、强度等前兆信息相对少，行动或舆论引导一般表现较为滞后。突发事件网络舆情突变性状态特征是当前网络舆情突发性和复杂化的主要形态，也是舆情在“触发”关口的主要表现。

1.2 突发事件网络舆情突变性演化规律分析

从突发事件网络舆情的突变性看，突发事件网络舆情生成演化可以看做是正常舆情的突然“状态断裂”或“状态中断”，而这个“状态断裂”或“状态中断”的控制因素属于一个因变量，其条件可以看做是一个固定的临界限制值，也是一个量变到质变的极值。因此，可以通过构建基于突发事件网络舆情突变性的简单函数来分析舆情突变演化规律。主要如下：在突发事件网络舆情中，假定突发事件的损害状态和社会影响是一个风险和危机自变量函数x，突发事件的利益相关者(当事主体、应对主体、网民群体等)是一个风险因变量函数y，舆情风险值为R，即R=f(x，y)。在此函数中，突发事件网络舆情的控制因素主要包括突发事件本身的破坏性和影响性，以及突发事件处置过程中各种利益相关者的意见、态度和情绪集合。如果舆情风险值未突破风险临界限制值D(亦称舆情突变点)，即R≤D，为亚稳定平衡，即属于突发事件网络舆情潜伏期，该时段内，突发事件网络舆情处于基本稳定状态或处于控制之中，网络舆论相对平和；如果因某种内力或外力，继续增加控制因素能量，使舆情风险值达到或超过风险临界限制值D，即R≥D，则潜在能量突然释放，严重破坏固有的舆情状态，舆情平衡状态突然“中断”或“断裂”，形成现实的网络舆情风险，进而以“跳跃”或“突变”形态孕育和生成突发事件网络话题，演化为网络舆情。其演化过程如图1所示。

图1 突发事件网络舆情突变性演化模型

2.聚焦规律

突发事件发生后引起的网络话题，经过“触发”点发生“突变”后，打破了网络话题的和谐性、稳定性、平衡性，逐渐演变成一定的、具有普遍认同的网络话题，并很快在网络环境中发酵扩散，这是突发事件网络舆情生成演化的“集聚”关口。互联网犹如具有聚焦功能的一面凸镜，可以将事件关注度集中到一个特定的点或特定的人，形成网络舆论关注的焦点问题。在“集聚”关口，网络舆情不断受到网络媒介传播和网民的炒作，在广大网民中形成了聚焦效应，突发事件逐步演变为网络空间中具有指向性的焦点事件，并从一个普通事件以放大形式无限扩大，即为突发事件网络舆情生成演化的聚焦规律。

2.1 突发事件网络舆情聚焦效应的作用因素

现实中原本并不复杂的偶发事件，在互联网的聚焦作用下成为普遍关注的严重性网络群体性事件，其聚焦作用因素有两方面。一是社会公众深层社会矛盾的情绪积累和聚集。美国印第安纳大学研究员约翰·博伦(Johan Bollen)在他的研究中指出，社交网络用户会根据某种需求聚集，并且用户成群汇聚的根据不仅仅是年龄和兴趣，而是对社会的情绪聚集。由于社会经济发展的不平衡和社会利益格局的多元化与社会思想的多元性，增加了社会矛盾和社会心态的复杂性和多变性。一些社会群体或公众尤其是社会弱势群体的不公平感和“被忽视”或“被剥夺”的感受强烈，他们容易将自己平常所受的不公平对待的原因都集中指向了政府、官员等，使“官”、“商”、“警”等成为网民情绪的聚集点。二是社会媒体的刻意渲染强化了网络聚焦功能。媒体的一个重要功能就是最大限度的传播信息，因而，在媒体信息传播过程中如何增强信息的关注度和聚焦度成为了一项重要内容，如门户网站新浪、网易、好123等门户网站经常以“头版头条”、“重要消息”、“置顶新闻”等形式聚集信息受众，以扩大信息的传播度和影响力，强化新闻事件的聚焦。同时，个别新闻媒体、新闻网站为了某种效应或利益刻意对新闻事件进行炒作和“眼球效应”，甚至不顾新闻的真实性，以耸人听闻和震撼人心的“爆料”“黑幕”来煽动和聚焦人们的情绪。

2.2 突发事件网络舆情生成的聚焦演化规律分析

突发事件网络舆情聚焦模式的典型特点和演化规律就是事件的“群体围观”和“情绪宣泄”，并形成一种“共景监狱”。在突发事件发生后，由于事件影响的扩散或事件信息报道与呈现，使事件的利益相关者，如事件当事人、政府部门、新闻媒体、社会公众等都会将注意力、精力集中聚焦到特定的突发事件或突发事件的某个问题上，此时事件处于多主体共同关注的热点、焦点事件。而除了上述的利益相关者主体之外，广大的网民由于某种因素或情绪的积累也会积极对特定事件进行广泛的关注，网民会发挥其特有的社会知识和认识背景，对事件进行全方位的观察、审视与分析，并且根据各自对事件的看法发表事件评论，形成了一种普遍关注的或认同的“情景模式”、或者形成一种舆情的“马太效应”[4]。当突发事件变成普遍关注的焦点事件时，长期积累的对社会不满情绪的人群，他们会将事件进行分解寻找已经积聚情绪发泄的突破口或关键点，从而引起网民的情绪爆发，进而形成突发事件网络舆情。在结合聚焦作用因素的分析中可以得出其生成逻辑为“情绪积累→事件发生→网络聚焦→网络舆情”。如图2所示。当前网络中的“人肉搜索”等都是突发事件网络舆情演化的聚焦规律表现形式。

图2 突发事件网络舆情的聚焦演化模型

3.共振规律

网络舆情的生成主要源于网民与政府、网络与媒体，以及网民之间的一种互动性行为。[5]突发事件网络舆情在经过网络话题的“聚焦”后，进而会引起公众情绪和行为的互动，这是突发事件网络舆情生成演化的“热议”关口。在此关口，随着网民对突发事件的认知逐渐趋同，个体观念和情绪不断产生共鸣、强化，并且在媒体、网民、政府等多元主体之间也会产生一系列明显互动的心理情绪与实践行为，有学者将这种互动现象解释为共振现象[6]，其实质是现实社会问题与网络热点问题的汇流与共振，是线上与线下的回应，我们称之为突发事件网络舆情生成演化的共振规律。突发事件网络舆情的共振主要包括现实与虚拟共振、议题与情绪指向共振。

3.1 突发事件网络舆情现实与虚拟共振

互联网世界来源于现实世界，并与现实社会是一种互动共振关系。研究表明：在线的社交网络更可能遵循与现实世界类似的社会机制，反映真实生活与虚拟生活的互动，现实公共事件的刺激是突发事件网络舆情生成的根源。[7]一般来说，现实社会矛盾越尖锐，突发事件的刺激性和破坏性就越强，网民在舆论热情越高涨。从现有案例来看，很多的突发事件的发生并非“突发”，而是一种现实社会风险演化为社会公共危机动态过程，是现实社会风险积累到一定程度的爆发。其根源主要为贫富差距、阶层不平等、城乡和地区不平衡等的结构性差异所形成的社会风险的现实表现。而这种现实社会矛盾难以在现实中得到补偿，因而，公众将现实不满转移到虚拟网络空间。在“网络领袖”或“网络水军”的作用下，迅速地成为网络热点事件，从而转化为网络风险或形成网络事件。同样，虚拟网络空间的情绪感染和相互观点支持，进一步将事件放大化，加深现实社会矛盾，形成群体事件或衍生事件。网络事件来源于现实事件，网络舆情都是现实社会矛盾在网络中的虚拟表达，具有互动共振和相互强化作用。其具体过程如图3所示。如2009年湖北“石首事件”，就是典型的现实与虚拟共振案例。

图3 突发事件网络舆情现实与虚拟演化的一般动力模型

3.2 突发事件网络舆情议题与情绪指向共振

特定议题设置或议题设置同一化是突发事件网络舆情生成与演化的基本条件。任何的突发事件网络舆情都是有着特定的议题设置，都围绕或反映某一特定的话题。虽然现实中突发事件发生的诱因、过程各异，但都具有一定的指向性，如涉官、涉富、涉黑等。这些事件和事件诱因时刻刺激网民的潜意识，并且不断在网民中得以共振和固化，形成了特定议题和指向性的议题情绪，促使网民形成了对某一类型事件的固定看法与态度。因此，一旦类似的突发事件发生，他们会以一种“约定成俗”的观点去进行评价和认知，从而也就形成了仇官、仇富、仇黑的普遍心态与情绪。突发事件议题的集中化和公众情绪的固定指向化的相互共振和强化，并行普遍“热议”态势，推动了网络议题的高度统一，从而更容易引发网络舆情。如图4所示。[8]突发事件中议题设置中一般会形成一个普遍的事件指向，如涉官、涉富、涉黑、涉医等，同样一旦突发事件发生后，网民也固化的将个人情绪表达为仇官、仇富、仇黑、仇医等特定的社会心态，导致事件议题指向和情绪集聚指向相互强化和共振。

图4 基于议题与情绪共振模式的突发事件网络舆情演化模型

4.极化规律

心理学研究表明，个体一旦参与群体行为之中，个人心理就会随着群体心理而共鸣，并使群体心理得到强化。[9]突发事件网络舆情的生成演化，也源于某种社会心态由“个体心理”演化“群体心理”的过程。突发事件网络舆情经过“热议”关口后，经历了个人意见交锋和共鸣强化，对突发事件的议题进一步高度集中，从而导致广大网民从众性、一致性的舆情行为，这是突发事件网络舆情生成演化的“升华”关口。在此关口，强大而活跃的网络议题高度集中，网络舆论从众行为不断加强，突出了网络的“群体极化性”特征，原本一个普通事件有可能“升华”为恶性的社会严重事件，即为突发事件网络舆情的极化规律。

4.1 突发事件网络舆情群体极化的内容

互联网打破了传统的线性交流空间，使信息沟通不再是点对点或线对线的交流，而是一种网状或球状的全方位分布，网络人群被细化，交流呈现极化分布态势。然而，被网络细化的人群，借助虚拟网络打破传统空间的障碍寻求或实现虚拟世界中的“同极相吸、同求相应”，而这个过程实质上就是网络人群的极化。尤其是突发事件发生后，个体容易模仿或复制其他个体行为，并在互联网上进行交流沟通，做出统一的观点、言论和行为，形成强大的网络舆情极化形态，“个体观念或情绪会逐渐共鸣强化。”[10]实践上看，突发事件网络舆情的极化包括三个内容：一是人群极化。虚拟网络社区总是建立拥有一定共同价值观或兴趣人群基础上的，并且这些网络群体通过持续的网络活动或共同的话语，形成了一个集体心理的网民集合体，也即为人群极化[11]。正如格莱迪斯·兰和克特·兰指出人群的极化就是要有一群人密集在一起商量或讨论，彼此无法辨认，但又能够相互之间彼此互动；二是议题极化。所有的成员都在议论着共同议题，当然在议题的讨论过程中是容许议题的深化和拓广，在参与议题讨论的人群中只要观点有共同点则可形成更大的议题，从而通过议题的交锋使部分议题消化，而另一部分议题强化，达到议题集中化；三是指向极化。突发事件发生后，网民讨论的焦点指向一般是事件本身或事件当事人，但是随着讨论的深入，其指向可能是事件的发生动因、道德评价和事件根源等深层次问题或规则制度等，使得指向性越来越集中。

4.2 突发事件网络舆情生成的群体极化生成规律演化

群体极化的过程其实就是网民“心理力场”的单极化过程，其结果必然是产生更加广泛的舆论集聚、传播和扩散。[12]借助勒温的“心理力场理论”对突发事件网络舆情生成阶段的“升华”关口，可以从三个步骤来分析网络舆情群体极化的过程。步骤一，当突发事件发生后，社会公众或网民将会对该事件进行普遍的关注，并根据个人情绪自发的形成一些观点，通过网络进行表达与传播，此时所有语言行为或舆论行为都处于一种随机、单个自发的分散状态，网民的意见纯属“个人意志”；步骤二，自发的“个人意志”在自由的网络空间中逐步发现了具有相同意见倾向的“共同语言”，并因为意见的一致性或从众行为相互跟帖、回应，在此过程中部分网民会放弃自己的态度转而关注其他议题，形成一个观点关系网络分簇，实现一种“人以群分、物以类聚”的多极聚化趋势；步骤三，多极聚化话语形态在群体心理力场作用下，几种典型的议题开始相互攻击或联盟，并在网民不断交锋过程中，一些意见或议题逐步消失或同化，另一些意见或议题明显加强，于是就形成了舆情议题数量越来越少而舆情议题热度和强度更高的“中心议题”，而这个“中心议题”被广泛关注后就形成了网络舆情。具体演化流程如图5所示。如2011年日本核泄漏导致食盐抢购风波就是一种群体极化行为而导致的网络舆情。

图5 突发事件网络舆情群体极化的生成演化规律

突发事件网络舆情生成演化阶段所呈现的突变规律、聚焦规律、共振规律和极化规律是对突发事件网络舆情生成演化的四个关口所表现出的主要态势和特征描述。由于网络舆情演化和发展的常态性和复杂性，其生成演化规律也并不完全对应舆情关口和呈现单一的演化模式，而是相互交织、交替演化的。因此，我们在实际分析突发事件网络舆情生成演化规律中还需要善于综合把握、灵活运用。

参考文献：

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