风险感知的社会放大效应与治理①

段文杰 李亚璇 秦胜杰 王星月

一、背景与问题

近年来，我国不断完善风险防控体系和应急管理体系，将风险治理置于治国理政的突出位置。党的十九大将防范化解重大风险列为三大攻坚战的首位，建立健全化解各类风险的体制机制、增强风险意识、提高风险防范能力，推进应急管理的实践创新与理论探索。面对突发事件，公众会根据外部信息、所处环境以及依赖个人经验做出对风险的评估，其风险感知的高低会影响对该突发事件的态度以及行为表现，因此公众风险感知是应急管理中的重要治理内容。应急舆情管理中的媒介使用、信息传播与事件的社会演化过程都与公众的风险感知紧密相关。在风险的社会放大效应中探索影响公众风险感知的机制，对完善我国的应急管理机制、提高现代化应急管理能力与风险治理能力、实现人民幸福、社会稳定、国家富强具有重大意义。

2019年年末，新型冠状病毒肺炎（Novel Coronavirus Pneumonia）疫情暴发，且逐渐演化为牵动全球经济、政治、文化、社会诸多领域的大挑战。随着疫情态势不断发酵，各地区确诊病例数字持续上升，公众不可避免地涉入互联网新媒体所建构的舆论场域中，信息流动催化着风险感知，在疫情蔓延之初就曾出现谈“鄂”色变、恐慌性就诊所导致的偏见、医疗资源挤兑等社会乱象。社会工作发轫于“科学的慈善”，虽经历了功能主义、诠释论、激进人本主义和激进结构主义等不同范式的争锋与流变（陈涛，2011），但其推动社会变革、促进社会良性发展的使命在21世纪具有普适的价值认同性，因此也与防范化解重大风险、社会灾难救助与复原产生了内部耦合。田丰韶（2014）认为，中国社会工作的发展历程与中国步入风险社会的转型是步调一致的，在传统社会工作价值观的基础上引入风险责任这一价值理念以推动新型政策发展十分必要。2008年，汶川地震为本土灾后社会工作的探索积累了实践经验，在习近平新时代中国特色社会主义治理情境中，社会工作对于创新式社会管理的角色、功能和介入机制的重要性地位进一步上升（李迎生等，2013）。实践表明，专业社会工作虽然面临着“体系之外”的边缘化尴尬处境，难以被真正整合进入突发危机事件应急管理制度，但其能积极回应特殊社会生态系统中的各类人群需求，迅速介入新冠疫情“联防联控”行动机制（徐选国，2020）。而在理论探讨层面，国内学术界往往聚焦于灾后社会工作在微观层面的紧急援助以及其他直接服务，抑或宏观层面对多重资源的协调和政策倡导，几乎未能关注风险信息社会中面向新媒体使用群体的专业介入可能。基于此，本文主要针对以下问题进行研究讨论：媒体舆论环境中影响个体风险感知的放大机制是什么？如何从社会工作的介入路径出发，科学有效地引导风险感知？

二、文献综述与研究假设

（一）风险及风险感知

乌尔里希·贝克（Ulrich Beck）从内部断裂的现代性出发提出“风险社会”的概念，随着科学技术的创新、城市化逐步推进、人类活动与自然紧密相连、社会的加速发展与多元化，我们所处的社会面临的风险将会更加复杂与多样，防范化解重大风险是考验现代人类文明进程的不朽主题（乌尔里希·贝克，2018）。在突发事件中，风险感知是风险治理、危机管理的重要视角，准确把握公众对突发事件的风险感知，有利于决策者制定高效的针对性决策。关于风险感知的定义，国内外不同的学者有不同的侧重与说法，目前还缺乏统一的定论。Pidgeon（1992）等学者则将风险感知定义为人们用来认知风险和收益的信念、态度、评价和感受，以及更广范围的文化和社会倾向。孟博等（2010）指出风险感知是个体对存在于外界的各种客观风险的感受和认识，并强调个体由主观感受和直接判断获得的经验对认知的影响。在风险感知的多维因素方面，刘金平等（2006）把风险感知的结构分为风险的可控性、可见性、可怕性、可能性和严重性五个因子。王治莹、梁敏等（2018）对有关突发事件情境中公众的风险感知研究进行综述，重点说明现有研究中影响公众风险感知的各种因素，并将主要影响因素归纳为情绪、个体特征、媒体报道及风险信息四个方面，其中也指出网络媒介是影响公众风险感知变化的重要推力。Slovic（2020）提出风险感知是指人们对灾害的危害性大小、发生规模、发生概率、危害性后果的时间延迟性、可接受性程度的判断，在进一步深入研究后，揭示了公众风险感知应由“恐惧风险”“未知风险”和“特定风险的个体数量”等维度综合定义。一般来说，风险感知是人们对某个特定风险的特征和严重性所做出的主观判断，也是测量公众心理恐慌的重要指标。风险感知作为一种主观构建，是人们对不期望发生事件的心理感受和认识，主要描述人们对客观风险的主观态度和直觉判断。

（二）风险的社会放大框架

以Kasperson、Renn、Slovic等美国学者针对以往风险评估技术忽视社会因素权重的局限之处，整合媒体传播理论与组织层面对风险的应对，从心理学、社会学以及文化视角对风险感知与相关行为进行研究，提出了“风险的社会放大”这一综合核算社会风险动态过程的系统框架（social amplification of risk framework，简称SARF），并基于此构建风险放大模型（Pidgeon et al.，2003）。风险的社会放大过程存在于两个阶段：风险信息传递与社会反应机制。社会反应机制的主要途径包括公众感知与价值观、社会群体关系、信号值、污名化以及后续研究者添入的社会信任。该框架认为风险放大不仅是一种身体伤害的体验，更多是个人及社会群体在多维信息获得中对风险进行创造性解释而共同塑造社会体验、促成风险结果的现象。风险事件在与心理、社会及文化的互动过程中得以强化或削弱公众风险感知，进一步引发应对风险的行为模式和涟漪般向外扩散的次级或三级效应（如图1所示）。

图1新冠肺炎疫情期风险的社会放大框架图①基于对SARF（Roger E.Kasperson，2012）的演绎。

近二十几年来风险的社会放大框架在公共卫生、工程技术、环境治理、经济投资、网络安全等国际领域前沿得到了广泛应用（Masuda&Garvin，2006；Renn，2010；Walravens，2019），已经成为阐释分析现代社会风险感知与其传递路径、影响机制的代表性理论基础。伍麟等（2013）通过文献分析发现围绕风险的社会框架（SARF）的“研究趋于微观，解释趋于宏观”，综观现有研究成果，学者们往往倾向于以技术评估与政治、文化建构为基线，将目光投向网络风险事件的信息传递机制和媒介使用，然而有关二阶段尤其是社会反应机制各个内在子机制及其反应途径综合作用的研究在体量和深度方面则存在较大欠缺。

1.媒体暴露与风险放大

风险信息传递是风险的社会放大的第一阶段，媒体暴露（media exposure）在此信息机制中扮演着关键角色。图像、符号等各种风险信号通过传播渠道被置于社会站点（social station），经过意见领袖、文化团体、新闻媒体等关键步骤的放大使得个人站点（individual station）重新过滤、解码、评估与解释信号的意义与规则（Kasperson，2012）。现代社会新媒体技术承载着风险信息发布、传播、沟通、存贮的功能（刘丹凌，2010），新媒体使用与公共舆论作为风险放大站中的关键环节与风险事件的初级定义者，是塑造风险意识的核心要素（Song et al.，2019），一直为国内外学者所密切关注。

围绕Kasperson风险的社会放大框架（SARF），新媒体技术及其创生文化所建构的舆论环境为社会风险提供了与其扩散机制高度耦合的放大场域，其中舆论信息系统与公众主体在媒体暴露中的反应特性是影响风险感知的重要变量（蒋晓丽等，2015）。近年来学者对于以媒体暴露为中心的风险信息机制的探讨是多层次多维度的，聚焦于放大风险感知的负功能。Yoo等人（2016）将媒体暴露操作化为信息接受群体听到或看到的频率，卜玉梅（2009）强调媒体对于风险沟通中建构公众感知的作用，认为媒体报道的“短期狂热”容易丢失信息的完整性或夸大戏剧效果，使公众产生风险想象并造成社会恐慌，媒体暴露的放大效果同时也会受到媒介平台类别与性质不同的影响。龚维斌（2020）发现新媒体技术同时催生了官方舆论场与自媒体主导的民间舆论场，这两个舆论场对于同一话题或事件形成的观点越相似，由风险感知引起的社会整体心理压力水平则越低，反之二者之间的张力则会扰乱民心。Neri和Cozman（2019）利用2007年至2018年从Twitter社交平台收集的数据探讨媒体暴露环境下公众对人工智能的风险感知，论证得出权威专家的公开观点是社会风险与风险感知的真正推动者。危机事件中持续反复的媒体暴露会造成社区焦虑与压力反应加剧，从而对健康产生下游影响并可能引发医疗资源负担过重等涟漪效应（Garfin，2020）。

王一等（2020）研究突发公共卫生事件中公众媒体暴露程度与心理健康状态，发现媒体暴露与人群特征有关，不同年龄、受教育程度、职业情况、信息处理方式在暴露程度上有所差别；适度的媒体暴露，可以加快健康知识的传播从而影响公众预防行为的采取，而过度的媒体暴露会导致公众出现心理问题，产生不良影响。殷俊等（2014）指出公众在风险爆发前对媒体和信息的期待不同，在风险爆发后就会对不同信息源和不同形式报道的信任度产生差异。同时，也有学者通过研究得出，信息传播速度的增加会加快公众风险感知的传播速度；应急信息传播效率越高，公众恐慌程度越小；以及负性信息能引起公众较高的风险评价，而正性信息会降低公众的风险感知。

基于此，提出假设1：新冠疫情期间，媒体暴露程度越高，个体的风险感知程度越高。

2.公众价值观与风险放大

风险的社会放大模型下，社会反应机制中的第一条途径是启发式价值观。刘慧君等（2010）认为此机制是简单地基于个人价值观评估风险并做出反应，并根据四川大竹事件指出人们将风险事件与自己的处境联系起来，产生情感共鸣，进而导致风险感知的社会放大。从社会因素的角度出发，这一机制可看作情感启发与可及性启发，而不仅限于个人心理机制，更倾向于社会文化通过教育和个人经验的手段对个人价值体系的渗透和影响，进而左右个体的风险感知（张恩典，2014）。其他学者将此机制与社会风险放大的第一阶段，即媒体暴露阶段联系起来，认为人们对事件本身的风险性质认知、知识储备和文化价值观决定了对此事件的风险感知程度。可以看出，学界对于这一机制的阐释基本倾向于是公众价值观以及认知思维图式的形成影响了风险感知的社会放大。

基于此，提出假设：

假设2：新冠疫情期间，个体价值观越符合社会规范，风险感知程度越高。

假设3：个体对新冠疫情相关知识掌握程度越高，风险感知程度越低。

3.社会群体关系与风险放大

社会风险进一步扩大的主要标志是群体性事件的出现。由于专家与公众之间存在一条知识鸿沟（Knowledge Gap），即专家是理性的，公众是非理性的，这会导致当公众对风险信息的不确定性较高时，容易受到外界环境的影响产生盲目的从众心理或遭受道德绑架（辛方坤，2018）。基于此，学界提出社会风险放大的又一子机制：社会群体关系。社会群体关系机制表现为群体的性质会影响成员的反应以及关于风险问题的合理行为的类型（王刚等，2017），王京京（2014）综合国外相关理论的进展，将此机制定义为利益相关团体的性质会影响其成员对风险的认知和防范。在基于厘清基本概念的条件下，公众团体可视作风险传播三极中的重要一极，并于群体性的风险感知层面进一步深化至公众行为互动层面，归纳为“群体极化”和“沉默的螺旋”两个典型的社会心理现象（张侃，2016）。

基于此，提出假设4：新冠疫情期间，对社会群体的归属感越高，个体风险感知程度越高。

4.信号值与风险放大

信号值即风险事件是否传递出危险的预兆和信号以及这种预兆和信号的数值，通过描述风险事件的信息丰富度以揭示风险感知，信号值与风险的属性和危险程度有关，一般而言，新风险的出现伴随着高信号值（刘泽照等，2020）。信号值在其本身的基础上已经加入了人为感知的因素，包含着根据对风险的熟悉程度形成风险严重性、危害性的评估和行为反应：事件因其具有的高度信息敏感性甚至道德破坏性以及想象空间，容易得到社会的高度关注（李梁，2012）。而刘晓丹（2013）则在前人的基础上进一步细化，依据信号值性质，从对风险的定性；决策、管理过程以及管理者的管理方式的定义；风险的一般来源和对风险的道德或价值判断四个方面对信号值进行划分，进而提出由信号值影响的风险事件的社会后果以及相关对策建议。综合学界已有研究，可以看出信号值的性质和强度都对事件本身的社会风险感知的程度产生影响。

基于此，提出假设5：新冠疫情期间，关键节点的高强度信号值事件放大了个体的风险感知。

5.污名化与风险放大

污名不仅仅是一种来自外部环境的体验，也包括将刻板印象和负面的评价与有关群体联系起来，引发社会偏见、歧视，从而导致某一群体处于弱势地位的动态过程和结果（段文杰等，2018）。污名化是社会反应机制的第四条假设途径，媒介污名化是风险的社会放大框架二阶段发挥作用的关键变量。近年来国内外媒介污名化的相关案例屡见不鲜，各媒介平台在报道策略、报道语言等方面的失当会直接加剧公众对于特定事件或某一群体的风险感知，容易滋生新的潜在风险，导致负面的社会影响（胡杨，2011），随着现代风险社会信息网络资源日益丰富、信息密度不断上升，自媒体发展为孵化媒介污名的重要温床。刘冰（2016）利用社交网络的大数据重现疫苗事件从持续发酵到舆情爆发的全过程并分析了其心理机制和社会机制，发现自媒体在信息、语言加工的过程中显著放大了社会整体的风险感知，使公众风险感知在自媒体环境中极易出现偏差且难以形成自我纠偏机制。汤天甜等（2016）从风险传播的视角研究城管污名化现象，认为媒体和意见领袖的选择性偏向更容易快速引发大范围的谣言，从而强化公众风险记忆，导致媒介生态失衡和风险感知极化。

基于此，提出假设6：新冠疫情期间媒介环境中的污名化越严重，个体的风险感知程度越高。

6.社会信任与风险放大

近年来，有关社会风险感知的研究在Kasperson的传统理论上进一步扩展，由此在社会反应机制下进一步提出社会信任这一子机制。社会信任这一机制的一般性阐释是指，对负责任的机构及其管理人员的高度或日益严重的社会不信任放大了人们对社会风险的感知（全燕，2013）。社会信任既包括公众对政府或专家得出的风险评估结论的信任，也反映为政府公共性理念和行政行为的信任，当公众处在偏离客观风险的情境中时，对信息发布机构的不信任可能会扩大不同风险感知主体认知差异，导致公众过度情绪化和适应行为失调（李小敏等，2015）。Kasperson在上述基础上进一步指明，信任不仅影响到社会风险感知的放大，而且也与其他机制高度相关。针对社会信任的具体实证研究已累积了一定的文献数量，但都是偏重于质性分析和事件过后的“塔西佗陷阱”效应，对事件过程中的量化分析还存在欠缺。

基于此，提出假设7：新冠疫情期间，对社会负责任机构越不信任，个体的风险感知程度越高。

三、数据与测量

（一）对象与方法

本研究根据疫情期间实际调研条件，采用便利抽样与判断抽样的方法在线发放匿名自填问卷，辅之以“滚雪球”的形式通过微信朋友圈、QQ群聊等媒介扩散，共回收来自全国31个省级行政区（青海省与宁夏回族自治区除外）的332份样本。为优化数据质量，将“听到或看到的频率”与“了解疫情信息的时间量”差值大于3、“发布或分享的频率”与“了解疫情信息的时间量”差值大于3、价值观得分为负值的样本剔除，删选后保留有效样本268份，有效回收率80.7%。问卷的全部题项均为必答题，同一IP地址完成提交后不可重复作答。在数据来源方面，有323份样本通过移动设备填写，占据绝大多数（97.3%），此外河南、山东、上海为本次调查排名前三位的获得样本所在地，分别占比19%、18%、11%，湖北省样本占比2%。回收问卷后，将数据导入SPSS 24.0软件进行统计分析。

（二）变量描述

1.因变量

因变量为风险感知，根据文献综述主要选取刘金平、周广亚等人（2006）对于风险感知的定义，围绕SARF理论基础建构具体研究内容，参考Yoo等学者（2016）对中东呼吸综合征（MERS）的风险感知测量设置自编问卷。本次研究将风险感知转换为“易感性”和“严重性”两个子维度4个题项，进行同意程度的测量。被访者从“非常不同意、不同意、比较不同意、比较同意、同意、非常同意”作答，分别对选项赋值为1、2、3、4、5、6，分值越高表示风险感知程度越高。

2.自变量

自变量为SARF理论框架中放大社会风险的两大机制：风险信息传递机制与社会反应机制。将风险传递机制操作化为媒体暴露变量，通过暴露时长与暴露层次加以测量；对于社会反应机制，将公众感知与启发式价值观操作化为个体价值观与对新冠疫情科学知识的掌握程度，根据Bardi和Schwartz（2003）针对价值观提出的理论假设思路，本文将价值观赋值为-1、0、1、2、3、4、5、6、7，其中-1表示个体价值观与该社会价值观相悖，0表示持中立态度、正值得分越高表示个体价值观对该社会价值观的认可程度越高。其余信号值、社会群体关系、污名化与社会信任均按照Kasperson原反应途径，参考国际知名量表及国内同类研究问卷设计进行符合疫情期间风险感知情境的操作化处理。被访者从“非常不同意、不同意、比较不同意、比较同意、同意、非常同意”作答，分别对选项赋值为1、2、3、4、5、6，分值越高表示机制效应越显著。

3.控制变量

综合回顾国内外现有研究成果和此次新冠疫情实况，本研究认为个体的风险感知程度还可能受到性别、年龄、居住地区类别、政治面貌、主观经济地位等人口统计学相关因素的影响，因此将这五个变量设为控制变量处理。主观经济地位旨在评估个体如何感知自我在整体社会经济结构中所处的位置，经多版本研发后可操作化为一个由低至高依次赋值为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10的阶梯，通过判断处于阶梯的位置高低反映个人或家庭的社会阶层高低（Adler&Stewart,2007）。为便于回归分析，对性别进行赋值“女=0，男=1”，对居住地区类别进行赋值“直辖市=6，副省级及省会城市=5，地级市=4，县级市=3，乡镇=2，农村=1”，对政治面貌进行赋值“共产党员=1，共青团员=2，群众=3，民主党派=4”，将主观社会经济地位处理为连续型变量。

四、数据分析结果

（一）测量工具信效度检验

运用SPSS 24.0软件创建因变量风险感知以及自变量媒体暴露、价值观、科学素养、信号值、社会群体关系、污名化、社会信任这七个目标变量，分别对数据进行KMO和巴特利特检验，KMO均值为0.737＞0.5，巴特利特球形度检验显著性P值为0.00＜0.05；使用主成分分析法测量每个自变量题项及因变量题项的因子载荷，除价值观Q2、信号值Q3、社会信任Q1外均大于0.60。在信度检验环节，使用α系数分析法对七个自变量维度进行测量，结果Cronbach’s Alpha取值满足量表的信度要求。

表1测量工具信效度分析表

（二）描述统计

样本人口统计变量基本特征描述如下：性别方面，女性为191人，占比71.27%；男性为77人，占比28.73%，可以看出被调查者中女性人数较多。年龄方面，25岁及以下累计254人，占比95.83%，调查对象年龄结构的年轻化特征突出。居住地区方面，县级及县级以上地区占比70.15%，乡镇和农村地区占比28.74%。政治面貌方面，共青团员为225人，占比83.96%，再次是共产党员，占比10.82%，即调查对象政治素养较高。主观经济地位方面，3、4、5、6是调查对象的集中社会阶层，社会阶层6及以下人数占比86.57%，调查对象主要集中于社会中下层。获取疫情信息的主要渠道中，有94.03%的调查对象使用新媒体，5.97%的调查对象使用传统媒体，可见新媒体是调查对象获取疫情信息的主要渠道；82.84%的调查对象获取疫情信息以官方媒体为主，17.16%的调查对象获取疫情信息以非官方媒体为主，说明调查对象比较倾向于通过官方渠道获取相关信息。

在数据分析中将测量的维度分层次、求均分，并予以统计整合，其中风险感知均值为3.84，47%的调查对象自我汇报的风险感知水平较高；媒体暴露均值为3.97，67.9%的调查对象认为自己每天花费较长的时间通过社交媒体获取疫情相关信息；价值观、科学素养的均值分别为5.11、4.30，超过60%的调查对象表示出对主流价值观的高度认可，并认为自己对新冠肺炎疫情知识的掌握程度较好；信号值和社会群体关系的均值分别为4.56和4.18，超过60%的调查对象自我汇报的风险感知信号值和社会群体归属感较高；污名化均值为3.56，45.5%的调查对象在舆论环境中自我汇报的公众污名较为严重；社会信任方面，91.8%的调查对象表示出对央视新闻等官方媒体的信任，34.3%的调查对象表示出对知乎、豆瓣等信息社群的信任，而超过70%的调查对象表示出对方方日记以及国外媒体报道的不信任。自变量最小值、最大值、平均值与标准差基本情况如下表所示。

表3描述统计表（2）

（三）相关分析

为了进一步探索自变量与因变量之间的相关关系以及不同的自变量之间的内在联系，运用SPSS 24.0软件对自变量和因变量进行皮尔逊（Pearson）相关性分析。分析结果显示，各自变量与因变量的相关性拒绝t检验原假设，媒体暴露、价值观、科学素养、社会群体关系、社会信任、污名化与因变量风险感知之间均存在正相关关系（p=0.0009，p=0.001，p=0.0035，p=0.0036，p=0.000，p=0.000），在0.01的水平上具有极为显著的统计学意义；信号值与风险感知的正相关性（p=0.0421）在0.05的水平上具有显著的统计学意义。同时，不同的自变量之间普遍具有相关关系，除价值观与污名化之间没有显著的相关性（p=0.7311），其余自变量之间均存在具有显著统计学意义的正向相关性（p＜0.05）。

表4相关分析表

（四）方差分析

在性别差异方面，除科学素养外均通过方差齐性检验，其中污名化（P=0.0071）与风险感知（P=0.0198）在性别差异上有显著的统计学意义；媒体暴露、价值观、信号值、社会群体关系和社会信任在性别上不具有显著差异。在居住地区差异上，媒体暴露、科学素养、信号值、社会群体关系、污名化、社会信任和风险感知通过方差齐性检验，其中信号值（P=0.0054）的组间差异在统计学意义上具有显著性，不同地区受地区文化、政府管控的强弱、疫情暴发的严重性以及距离武汉的远近程度等因素的影响可能会对关键节点的风险事件感知不同。在政治面貌和主观社会经济地位上，媒体暴露、价值观、信号值、社会群体关系、社会信任和风险感知通过方差齐性检验，但是组间差异都不显著。

表5方差分析表（性别差异）

表6方差分析表（居住地区差异）

（五）分层回归

在相关分析和差异分析的基础上，验证自变量与因变量线性关系、观测值独立且自变量不存在多重共线性（VIF值均未超过1.5＜10），进一步利用分层回归技术探究七个自变量对因变量风险感知的影响。第一步利用各人口统计学变量对风险感知进行回归分析，探究人口统计学变量对风险感知的影响；在控制人口统计学变量的条件下，第二步将媒体暴露自变量纳入回归方程，探究媒体暴露对风险感知的影响；第三步将价值观、科学素养、信号值、社会群体关系、污名化、社会信任这六个自变量纳入回归方程，探究社会反应机制各个自变量对于因变量风险感知的主效应。根据分层回归结果，当人口统计学变量进入方程时，回归模型（模型1）P值为0.071＞0.05，整体不显著，且各个人口统计学变量对因变量的解释贡献除性别（P=0.029）外均未达到显著水平，即个体的风险感知程度在各个人口统计学变量上并无显著差别。当媒体暴露变量进入回归方程时，其对因变量的解释贡献达到显著水平（P=0.004），此时自变量对于风险感知的解释增量达到7.5%，模型整体非常显著（P=0.005）。当价值观、科学素养、信号值、社会群体关系、污名化与社会信任这六个自变量进入回归方程时，自变量对于风险感知程度的解释增量达到13.7%，回归模型（模型2）P值为0.000＜0.05，整体极为显著，表示自变量对于风险感知程度具有显著影响。在各个自变量中，价值观、污名化和社会信任这三个变量对风险感知程度的解释贡献达到了显著水平，但其余因素在客观结果上对因变量的影响并不显著，因此有待于进一步的探究分析。

表7分层回归表

五、结论与讨论

近年来，风险、信息与社会三者的互构程度不断加深，已成为时代大势所趋。我国目前处于社会急速转型期，处于集四次工业革命为一体的快速发展阶段，虽然在经济发展上取得重大成就，但也暴露出一些社会隐患，社会风险突增。同时，新媒体的快速普及将人暴露于前所未有的舆论场中，真假信息难辨、舆论导向纷乱，新媒体主要使用群体在自身的风险感知上面临新情况、发生新变化、出现新特征。本文基于新冠疫情背景下新媒体主要使用群体的风险感知放大，探究社会工作介入何以可为。风险的社会放大模型是对一定制度、文化背景下人们的风险感知超出事件本身风险的一种解释机制，基于这一理论和实证研究，主要发现如下：

首先，在人口统计学方面，较为突出的是以性别为区分因素，女性的风险感知程度较高。原因在于女性在面对风险时，更容易感到担心、恐惧和威胁，风险易感程度高（张慧等，2015），而年龄变量不显著的原因可能是调查对象年龄同质化程度较高。政治面貌的影响则由于中国社会主流价值观的同一性而弱化，从而导致该变量对风险感知的影响效果不显著。居住区位可能是由于现代信息社会使得风险自身的扩散性加强，对传统区位学进行解构，导致风险感知的区位差异弱化；此外，国家区域、城乡平衡战略可能也产生了一定的弱化效果。对于主观经济地位，则是由于中国改革开放进入深化期以来，经济社会的迅速发展和分配模式的积极调整使得中产阶层群体扩大（李培林等，2015），主观经济地位差异减弱，加之现代风险的不确定性与普遍性导致主观经济地位对风险感知的影响不显著，这也从侧面表明本研究具有一定的普适性。

其次是媒体暴露。分层回归的结果表明此机制对个体的风险感知具有显著和较高的解释力。根据风险的社会放大模型，新媒体的普遍化和多样化使得人们接受信息的种类和数量都远远超出以往的时代，媒体的“放大站”效应空前强化。Slovic（2020）在研究中指出：消极的事件较之积极的事件更为引人注目；当某一事件引起人们的注意后，消极事件较之积极事件带有更大的权重；人类心理还有一种特性，总认为坏消息的源头比好消息的源头来得可靠。正是因为这种心理特性以及质量参差不齐的媒介平台对风险信息进行加工再传播，使得风险在一定程度上得到了扩大（方学梅等，2019）。

最后是社会反应机制。价值观、污名化和社会信任对风险感知的影响较为显著，科学素养、信号值和社会群体关系对风险感知的统计学结果则不显著。原因可能是价值观在深层次上决定了人们的思维图式，虽然人们所形成的价值观及认知系统具有特殊性，但在后果严重且具有持续性影响的重大风险所引发的公共危机面前，偏向积极正义和利他主义的社会价值导向促进了人们对社会风险感知以及责任意识的强化（Slimak&Dietz，2006）。污名化是根据事件和群体本身而被建构出来的价值意义，在复杂的社会文化情境以及其不平等隐喻之下，疫情大规模爆发往往伴随着污名、歧视和仇外心理，不同事件和群体所具有的污名化性质和强度不同（Villa et al.，2020；Budhwani&Sun，2020）。例如湖北人群在疫情初期遭受“病源地标签”和媒体舆论污名所造成的双重戕害，建构甚至“异化”了国内公众对此群体的风险感知。社会信任所代表的是负责任的舆论机构，实际上最有代表性的就是主流官方媒体，在社会主义国情下，政治在媒体舆论上的领导权和公信力更加凸显（张晶晶，2013）。央视新闻、人民日报等官方媒体在疫情期间发文量和影响力空前加强，加深了人们的媒体暴露程度，国家权威的积极介入使得公众风险感知更为敏锐。鉴于调查对象年龄的集中趋势，科学素养和社会群体关系较为同质化，在模型中的解释力度不够。而信号值不显著的原因可能是此调查所处阶段为疫情中后期，国内疫情逐渐平歇，人们对疫情关键节点高信号值事件的感知逐渐淡化。

基于以上研究结论，本文提出三条社会工作介入路径：

媒体赋能：建立健全重大疫情网络舆情社会工作应急响应机制

新媒体技术的迅猛发展使得网络舆情成为风险社会与信息社会相互建构的公共舆论中不可忽视的重要部分和主要载体，关键事件、热点与焦点的传播范围、扩散效应可以借助流动性强大的互联网平台实现迅猛增长。新冠肺炎疫情期间网络舆情面临亟待回应的特殊挑战，全媒体时代多方舆论、多种社会群体在网络空间形成的不同圈层由于突发风险事件交汇碰撞，引发“关联舆情”，呈现“雪球效应”（刘余勤等，2020）。基于媒体暴露在风险信息传递机制中以及污名化在社会反应机制中对放大个体的风险感知具有显著的统计学意义，本文认为，应当在对SARF理论框架内部的反思中正确认识网络舆论的复杂与不稳定性，实现面向21世纪的媒体赋能，建立并动态完善全方位的重大疫情网络舆情社会工作响应机制。

第一表现为科技赋能，以现代信息技术开拓大数据优势，建立并动态完善智能化重大疫情网络舆情社会工作应急体系。例如，借助人工智能手段模拟公众舆情群体图式，判断服务需求；深化靶向识别模式，在网络空间追踪舆论“关键人物”的话语记录和行为轨迹并精准介入；运用社会网络分析发掘边缘、隐蔽的新媒体用户及风险传递的“结构洞”，社会工作者可以通过人工智能为互联网空间不同服务情境中的服务对象快捷链接资源。第二表现为制度赋能，在官方信息与民间意见交锋冲突的媒体暴露场域中，社会工作从业者应积极倡导规范媒体报道和网民行为，推动规划出台与制度先行。坚持以实证逻辑粉碎泡沫谣言、以价值向度传递人文关怀、以法治思维参与保障网络秩序。注意发挥正面意见领袖对新媒体使用群体的科普功能和引导作用，关注“治疗”与“发展”两种专业介入取向，澄清事实、厘清概念、去除被舆论建构的污名，破壁垒为通道、化张力为合力，打赢防疫攻坚战。

共治共享：建立健全基于风险沟通的社会互信与价值引导机制

对负责人的机构的信任程度是风险的社会放大框架中影响风险感知的重要因素，发生于不受信任的机构或组织的风险事件，往往比发生于可以信赖的机构或组织的风险事件更加令人无法接受，同时风险事件的恶化会再次加剧公信力丧失，可能导致有关部门和机构陷入“塔西佗效应”的循环中（汪伟全，2015）。通过此次研究，社会信任、公众价值观与风险感知的关系假设得到证实，可见在新型冠状病毒肺炎疫情期间，建立有效的社会信任机制对于缓解公众集体应对风险事件时产生的心理压力和恐慌情绪、重塑公众理性依然具有重要意义。围绕突发公共卫生事件，心理噪音模型、负面特性决定模型、信任决定模型在内的风险沟通理论体系可作为对Kasperson、Slovic等人SARF理论框架下社会信任的拓展与补充（谢晓非等，2003）。本文认为，在媒体暴露尤其是新媒体大量卷入的网络化社会共治、共建、共享新时代，风险沟通与社会信任已经不再意味着单向度“自上而下”的沟通和信任，而是包含政府、专家、新闻媒体、社会工作者等在内的社会不同主体、不同站点充分利用信息资源整合和信息差异互补实现的多维联动与社会互信。一方面，优化升级以社区为本的社会工作，协助政府在风险期实现信息资源下沉，为公众营造疫情数据透明、积极纠错、迅速兑现承诺、防控成果有效的良性氛围，总结、提炼并推广风险治理经验。另一方面，开拓新媒体社会工作介入空间，引导包括自媒体在内的新闻媒体在加工传递权威专家、意见领袖对风险事件的评判和态度时，避免刻意戏剧化和倾向报道“耸人听闻”的信息。社会工作者应当将专业情怀和专业理性融入应急响应机制的跨专业合作之中（王思斌，2020），重点关注官方舆论场与民间自媒体舆论场之间的分歧抑或一致性趋向，在社会责任与道德意识的宏观框架中正确引导公众价值观与风险感知水平，有效推动风险沟通和社会互信。

集体韧性：增强重大社会灾难的风险抵御能力与社会工作干预效能

随着新媒体主要使用者年轻化①据统计，2019年中国新媒体用户年龄集中在40岁及以下的青年群体，占比82.12%，数据取自于艾媒数据中心，https://data.iimedia.cn/page-category.jsp?nodeid=24711913.，不确定性、无序性以及意义感丧失的群体镜像逐渐成为潜伏的次生社会危机催化剂，风险的社会放大效应不应仅停滞于风险暴露和风险感知导致消极的个人与社会影响，而是进一步转换视角、聚焦于风险承受主体积极的抵御恢复能力，于“危”中逢“机”，对“集体韧性”以及社会工作干预的未来图景做出一定的展望。“韧性”本义为恢复至原初状态，后逐渐从材料学、生态学领域拓展为个体在持续压力事件下自我恢复的本能，也是一种在人与环境互动中随着时间而成长发展的能力（Egeland et al.，1993）。Rutter（1993）通过分析抵御疾病或身体危害的生物学研究以及相关行为遗传学证据，发现韧性并非源自严格地规避风险，而是源于将暴露控制在合理的区间。尽管个体韧性仍然是国际学术界的主流方向，但由个人转向家庭、集体（社区、城市、国家）的研究趋势已经兴起并在解决本土议题方面有着更强的普适性。在中国“全政府”治理模式和系统性应急管理情景中，社会韧性的构建在助力社会各功能快速复原的基础上可以促进更为积极的危机适应、风险转化和经验反思（邓锁，2020）。本文认为，应对重大社会灾难需要在资源迅速下沉至基层防线的基础上，从“主体”出发，重塑集体的内固性、储备性、资源动员性以及快速性（芦恒，2020），孵化并激活社会组织，升级专业社会工作者增量“嵌入”的合法性地位与“结构—行动”的实践效能，点动成线、以线带面，搭建由个案、家庭、社区以至宏观社会政策倡导的突发公共危机社会工作“一体化”响应机制。关注风险放大效应的性别敏感性和文化建构性，以专业优势融入社会本位，系统整合线上线下两个介入空间、全面协调城镇农村两个服务场域，深度开发生命教育、哀伤辅导、正念干预、启智增能（如：新媒体工具使用）、强化心理韧性和破除信息污名的女性互助成长小组工作等以风险应急与常态化复原为导向的中国社会工作新路径。