基于极化理论的社交媒体舆论情感极性形成机制研究

常乐 上海交通大学媒体与传播学院

一、文献综述

（一）极化理论

群体极化现象的发现最早起源于Stoner的群体决策相关研究，其实验发现作为群体出现的实验对象会选择风险更大的决策，这一现象被称为群体决策的风险偏移。群体意见并不是个体成员意见的平均值，而会在其基础上进行偏离、趋向极端，这种现象被称为“极化”。本文主要采用Spears&Postmes[1]对群体极化的定义，即群体极化指的是“在群体讨论中群体的观点比群体内个体的平均态度更为极端（或极化）”的现象。

随着互联网及网络媒体的诞生与发展，极化理论也随之被移植到CMC及新近的社交媒体语境下。关于新媒体对极化现象的影响，学界主要有两种观点，第一种认为新媒体能使用户接触到更多不同的声音，从而抑制极化现象的发生；另一种观点则认为新媒体环境下的个体因为算法或用户对信息的选择性接触，将接触到更多与自身所持立场相似的观点，从而强化了受众观点的极化。

（二）群体讨论与极化

从最早的群体极化研究开始，群体讨论就被视为群体意见极化的原因之一。Wallach和Kogan[2]的控制实验发现，群体讨论将直接导致群体决策的风险性偏移。具体到本研究的语境中，群体讨论被具体化为用户在博文的评论区进行的发言与互动，由于以往研究普遍表明了群体讨论对极化的促进作用，因此本文提出以下研究假设：

研究假设H1：评论区群体意见的情感极化程度高于原博文内容。

1.社会背书与极化

社会背书是新媒体环境下极化研究的一个重要组成部分，社会背书理论很好地诠释了社交媒体的独有特征，即在社交媒体中，用户会依据自身兴趣和信息的重要性对信息做出反馈，较为常见的有点赞、评论、转发等[3]。

研究假设H2a：情感极化程度越高的博文内容，转发、评论、点赞数越多。

研究假设H2b：情感极化程度越高的评论内容，点赞数越多。

2.社会认同与极化

Postmes等[4]在去个性化理论和社会认同理论的基础上提出了去个性化的社会认同模型，该模型认为在电脑中介传播中，从认知角度来看，CMC的匿名性特征使得个体的群体身份显著，从而使得个体更容易遵从其所属群体的规范，这一结论得到了诸多实证研究的补充和支持。同时，Spears和Postmes发现当个体可被群体内成员识别时，群体规范约束力增强，而当个体可被群体外成员识别时，外部规范约束力增强，Reicher和Levine[5]的两个相关实验启发并佐证了这一结论。

研究假设H3：在“肖某超话”及“227历史时刻超话”中的博文内容比携带#肖某227事件#话题标签的博文情感极化程度更高。

二、研究方法

研究者选出两个社会认同程度最高，并且帖子和阅读数量最高的话题标签“我是普通人，我喜欢肖某”和超话“227历史时刻超话”，同时，选取了一个较不能明确表现发言者自我归类和社会认同程度的话题，“肖某227事件”作为本文主要的数据来源。随后，作者采集了五个月间的热门微博博文内容及转发、点赞、评论数及每条博文下前50条评论及每条评论的点赞数。最后采集到的数据计数为：事件博文384条，评论251条，227博文450条，评论5610条，粉丝博文384条，评论4090条，博文总计1218条，评论总计9951条，样本总计11169条。

本研究主要调用百度AI开放平台的自然语言处理技术，对所有博文及评论内容进行情感极性分析，情感极性数值取值范围为0~1，数值越接近1则正/负向情感越强烈。最后，研究者对各组数据的情感极性数值进行分析，以验证研究假设。

（一）数据整体统计结果

研究者首先对各类数据中正向/负向/中立情感内容的数量和占比进行统计，同时计算各类数据情感极性的均值，统计结果如下：事件博文0.930，评论0.951，227博文0.958，评论0.979，粉丝博文0.921，评论0.937，博文总计0.943，评论总计0.949。

经过统计可以看出，除了粉丝博文及评论中正面情感内容较多外，其余两种数据（事件、227）的博文与评论中负面情感内容占多数，而三种数据中，中性情感内容的占比都最少。所有数据的情感极性均值（无论正/负向）都在0.9以上，博文与评论内容整体情感较为强烈。

（二）群体讨论与舆论情感极化

（1）227博文情感极性（均值=0.958）与227评论情感极性（均值=0.979）显著相关（p=0.007），群体讨论后舆论情感极性显著上升（p=0.002<0.05）。

（2）粉丝博文情感极性（均值=0.921）与事件评论情感极性（均值=0.937）显著相关（p=0.031），群体讨论后舆论情感极性显著上升（p=0.039<0.05）。

由此可见，粉丝与227话题在经过评论区讨论后，情感趋于极端，研究假设H1被部分证实，在这两个话题中，群体讨论加剧了舆论情感的极化。

（三）社会背书与舆论情感极化

（1）事件博文的情感极性与用户的转发、评论和点赞行为并不显著相关（转发数均值=0.90，标准差=3.846，Pearson0.051，p=0.316；评论数均值=6.07，标准差=23.637，Pearson0.06，p=0.243；点赞数均值=29.66，标准差=100.814，Pearson0.059，p=0.249）；

（2）粉丝博文的情感极性与用户的转发、评论和点赞行为并不显著相关（转发数均值=0.958，标准差=0.099，Pearson0.015，p=0.770；评论数均值=90.59，标准差=336.773，Pearson0.031，p=0.541；点赞数均值=151.429，标准差=299.089，Pearson0.038，p=0.453）；

（3）227博文的情感极性与用户的转发、评论和点赞行为并不显著相关（转发数均值=0.938，标准差=0.109，Pearso0.003，p=0.952；评论数均值=404.064，标准差=1483.449，Pearson0.001，p=0.980；点赞数均值=113.102，标准差=248.431，Pearson0.036，p=0.445）。

可以发现，在所有三个话题中，博文的情感极化程度与用户的促进性社会背书行为（转发、评论和点赞）都不显著相关，研究假设H2a被推翻。

继续对三类数据（事件、227和粉丝）的评论情感极性与评论的点赞数进行相关分析。结果发现：1）事件评论的情感极性与用户的点赞行为并不显著相关（点赞数均值=0.929，标准差=0.114，Pearson0.036，p=0.570）；2）粉丝评论的情感极性与用户的点赞行为显著相关（点赞数均值=12.73，标准差=62.894，Pearson-0.048，p=0.002），在#我是普通人，我喜欢肖某#的话题标签下，评论的情感趋于极化会抑制用户的点赞行为（促进性社会背书行为）；3）227评论的情感极性与用户的点赞行为显著相关（点赞数均值=34.89，标准差=160.558，Pearson0.040，p=0.003），在#227历史时刻#的超话中，评论的情感趋于极化会促进用户的点赞行为（促进性社会背书行为）。研究假设H2b被部分证实。

（四）社会认同与舆论情感极化

社会认同对博文情感极性没有显著影响（Levene检验F=0.784，p=0.376，两总体方差相等的情况下p=0.301>0.05）。社会认同对评论的情感极性也没有显著影响（Levene检验F=1.729，p=0.189，两总体方差相等的情况下p=0.619>0.05）。未能证实研究假设H3，社会认同对博文和评论的情感极性都没有显著影响。

三、结语

本文在对“肖某粉丝举报AO3”事件中三个具有代表性的话题标签和超话中的热门博文及其评论进行分析后，部分证实了研究假设H1与H2b，同时推翻了研究假设H2a与H3。研究结果发现：①情感极化现象在事先具有明确情感倾向的舆论场域中，出现的几率大于在无明确情感倾向的前提下进行讨论；②只有在有明确立场的群体讨论中，极化情感倾向才与用户的社会背书行为相关，而用户对舆论情感极化进行促进还是矫正，则可能取决于该群体的群体规范；③对特定群体的社会认同对社交媒体发布内容的情感极化程度并无显著影响。