集体记忆视角下的网络舆情共振研究

蒋斓

摘 要 集体记忆由历史、文化、政治、当前社会环境以及个体经历等多因素共同“塑造”，同时也影响着社会发展、文化传承和群体意见。借助集体记忆理论研究舆情共振现象，可以为研究网络舆情共振现象的产生与防范提供新视角。结合集体记忆理论，分析舆情共振事件间的内在关联及舆情参与者的特征。通过集体记忆符号的塑造与唤醒来解释独立事件产生舆情共振的原因，将原生舆情事件所塑造的集体记忆解构为参与者符号与行为符号，通过高校留学生事件分析这两种记忆符号在后发舆情事件所发挥的作用。基于集体记忆功能主义观点，分析信息茧房与回音壁催生共享集体记忆的网络小群体现象，研究参与共振舆情讨论的用户特征，通过网约车事件分析网络小群体与舆情共振的关系。研究发现，集体记忆符号在舆情中具有先入为主的作用，具备相似特征的网络小群体为舆情共振提供人群基础。科学的监管机制、慎用推送算法及网络素养提升，有助于防范集体记忆在舆情共振中的负面影响。

关键词 集体记忆；舆情共振；舆情防控

中图分类号 G206.3 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）20-0010-04

基金项目：浙江省哲学社会科学规划课题“社会突发事件网络舆情演化机制及防控研究”（No.21NDQN302YB）。

随着互联网和新媒体技术的发展，网络已成为舆情事件产生与演化的重要阵地。不同时间的相似事件所产生的舆情间产生叠加、激励和衍生的作用，使舆情的热度和持久度都更加强烈。这种现象与物理意义上的共振具有一定的相似性，被称为舆情的共振[1]。

当前学者从不同角度研究网络舆情共振现象。戴建华等[1]借助郎之万方程模拟舆情共振，分析不同时间点上相似事件舆情之间的影响。梁艳平等[2]使用LDA等算法将舆情主题量化，借助郎之万方程研究同类突发事件间的共振机制。冯月季等[3]采用元语言方法从社会文化背景、自携语意信息角度描述舆情趋势。江陵等[4]从网民话语交互、话语势能聚集和舆论涟漪等角度分析地域空间中舆情传播的共振特性。

上述研究主要通过分析法或运用数学工具来验证舆情事件存在共振效应，但在网络舆情共振产生原因与受众特点方面尚无研究。

集体记忆（collective memory）最早由哈布瓦赫提出，表示“一个特定社会群体成员共享往事的过程和结果”[5]。集体记忆具有社会性、选择性、系统性的特点，其形成受到历史、文化、政治、当前社会环境以及个体经历等多方面的“塑造”[6]。同时，集体记忆也会影响社会发展、文化传承和群体意见[7]。集体记忆的传统载体包括个体描述、档案、文稿等，互联网拓宽了集体记忆的载体范围，且使得信息在空间上有更广泛的传播，在时间上产生更久远的记忆。而互联网对集体记忆建构和传承机制的改变，也正是从突破时空边界开始的[8]。

本文尝试基于集体记忆理论研究舆情共振现象，主要包括研究共振事件间的内在联系，分析舆情共振参与者特征，以及舆情共振防范手段，力图为研究网络舆情共振的产生、演化、防范提供新的思路。

1 舆情共振事件的集体记忆符号

结合集体记忆理论的记忆符号概念解释网络舆情共振的产生原因，用参与者符号和行为符号来分析舆情所塑造的集体记忆，并验证舆情共振事件的符号存在相似性。

1.1 参与者符号与行为符号

在哈布瓦赫的集体记忆理论中，集体记忆是一种由社会维持并存储的符号，这种符号可以被其社会成员所获取[9]。在舆情中，事件所包含的符号逐渐被赋予特定的含义，形成社会关于该事件的集体记忆[10]。互联网的快速传播为特定符号含义的塑造提供便利[11]，受沉默螺旋效应影响，少数个体对该符号不同的理解会逐渐消失，符号含义进一步强化，最终完成集体记忆的塑造。不同事件会出现相似或相同符号，先发事件的符号含义会在后发事件中引导舆论、增强情绪，从而引起舆情共振。

事件所塑造的集体记忆符号可以分为参与者与行为两类符号。

参与者符号是从舆情主体中抽象出的符号。互联网中某类群体的形象，会被贴上标签，从而符号化。例如程渺然等提到的网络中女性贪官的形象容易被贴上“权色交易”的标签；在某些个案中，就算是法院已给出案件与此类标签无关的判决，舆论仍朝“权色交易”方向发展[12]。当新事件涉及相同的参与者符号后，该符号的集体记忆被唤起，使得网络舆论向相同方向发展，形成共振。再如，经过互联网的塑造，“女司机”符號具有“车技差”“容易发生事故”等特点。在2018年“重庆公交车坠河悲剧”事件发酵的起始阶段，在没有证据的情况下，部分媒体将该事故与“女司机”符号联系起来，形成广泛传播。在这起舆情事件中，网民关于“女司机”符号的集体记忆被触发，与其他“女司机”事件产生舆情共振。

行为符号是从事件的行为过程和结果抽象出的符号。事件行为符号承载了公众在面对该符号时所共享的情绪体验和意向性评价[13]。当相似行为符号再次出现后，相同的情绪和评价会被唤醒，易产生情绪共鸣。例如2020年6月曾发生多起“高考冒名顶替”事件，当2020年7月网络上出现“山东环卫工自称被顶替教师岗位26年”事件时，网民对“冒名顶替”符号的负面情绪被迅速勾起，在网络上引发轩然大波。

1.2 高校网络舆情案例

本节选取其他学者认为发生舆情共振的事件，通过词云方式展现其中的集体记忆符号。

李艺全等[14]利用郎之万方程证明了“山东大学学伴事件”和“福建农林大学留学生与交警冲突事件”两个事件存在较强共振。以“知微”网站为数据源，获取两起事件的关键词词云，如图1、图 2所示。

从图1、图2可以看出，两起事件均出现了“留学生”“中国”“外国/外籍”等符号，且这些符号在舆情中具有较高的影响力。“留学生”等符号在“福建农林大学留学生与交警冲突事件”中被赋予了“违法”“中外学生矛盾的焦点”等负面含义。该符号含义在“山东大学学伴事件”中被叠加、强化。即使留学生群体本身在“山东大学学伴事件”中无主动行为，仍成为本次事件的焦点。

舆情在传播过程中塑造的参与者符号和行为符号共同构成网民对该次事件的集体记忆。当这些符号再次出现时，网民对先发事件的情绪、态度和观点可被唤醒，影响后发事件走向，可引发网络舆情共振。

2 共振舆情事件的共同记忆群体

根据集体记忆功能主义观点，集体记忆最重要的作用是文化、族群、国家的身份认同，是群体维系的纽带[15]。不同群体因具有不同集体记忆，面对相同事件会产生不同情感。例如美国人对“二战”的回忆集中在“珍珠港”“诺曼底登录”等，而俄罗斯人则容易想起“斯大林格勒保卫战”和“莫斯科保卫战”等[16]。

2.1 网络小群体的形成

受互联网时代回音壁与信息茧房等现象影响，具有相似用户特征且接收信息同质化的用户之间更可能共享集体记忆，形成有别于文化、族群和国家的网络小群体身份认同。

为迎合用户个人爱好，基于用户偏好的推送算法会给用户推送同质化消息。同时，用户画像等技术使具有相似特征的个体所接受到信息存趋于一致。相似个体接收到的信息不断统一强化，不同特征个体之间壁垒不断加深。相同特征个体之间开始共享集体记忆，最终催生出具有不同集体记忆的网络小群体。

2.2 网络小群体在舆情共振的作用

集体记忆作用下的网络小群体内部对不同事件的敏感度、态度、观点意见都高度统一，而不同小群体之间则差异巨大。由于发生舆情共振的事件通常具有相似符号，因此舆情共振更可能发生在网络小群体内部，即网络小群体为舆情共振的发生提供了人群基础。

“空姐搭乘滴滴遇害案”和“乐清女子乘坐滴滴遇害案”是三个月内先后发生的两起顺风车恶性案件。两起事件中都包括“滴滴”“顺风车”“遇害”等符号。在微博平台上，多达38家主流媒体在讨论“乐清女子乘坐滴滴遇害案”时，提到了先前发生的“空姐搭乘滴滴遇害案”，这些媒体中包括人民网、新浪财经等具有重大影响力的媒体。在知乎平台上，“如何看待8.24温州乐清姑娘女孩乘坐滴滴顺风车遇害，且该嫌疑人司机前一天已经被乘客投诉到滴滴平台”问题下共有1 395条回答，提到“郑州”“空姐”等关键词的回答达到179条。可见，在不同社交平台上的这两起事件都发生了强烈的共振。

比较这两起事件中微博参与用户数据（数据来源为知微事见网站），如表1所示。

这两起事件中，共同出现的高频事件符号有“滴滴”“顺风车”“遇害”等，说明两个事件具有集体记忆符号相似性。比较两个舆情事件的参与用户可以发现，无论是性别比例、分布地域还是兴趣爱好都具有高度相似性。此外，共同参与到两个事件的讨论中的微博账号达1 290个。发生共振时，参与舆情讨论的用户特征接近，或者本身就是相同的用户，即共振舆情的参与者属于同一个网络小群体。舆情共振发生在同一网络小群体有以下三方面的原因。

第一，用户因兴趣的主动获取或因推送算法的被动接受，表现出相似特征的用户易群体化。

第二，信息茧房导致群体内的意见、观点朝着固定的方向不断加强，产生群体极化现象[17]。

第三，先发事件形成的集体记忆曾在網络小群体内部达成统一意见，使得后发事件中意见再次达成一致的可能增大。

互联网时代，随着相同特征的人群获取信息的同质化，根据不同集体记忆划分的网络小群体增强了舆情共振发生的可能。因此，找寻共振事件间参与者的共同特征，定位舆情发生的网络小群体，能够更有针对性对抑制舆情共振提供帮助。

3 集体记忆理论对网络舆情共振防范的启示

“重庆公交车坠河悲剧”和“山东环卫工称被顶替教师岗位26年”两个事件都呈现明显的后真相特征：受集体记忆影响，之前的事件符号可能成为在事件发酵初期引起舆情共振，随着真像的披露与权威信息的引导，网民意见才逐渐回归理性。为避免舆情共振负面影响，可以从集体记忆塑造的角度出发，防范舆情共振的产生。

3.1 政府灵活监管机制，营造信息公平环境

1）巧用集体记忆营造正能量网络环境。一方面，主流媒体应秉持公正客观的立场，采用逻辑严密的叙事策略，确保自身话语的权威性，将主流媒体打造成塑造集体记忆的中坚力量。另一方面，应引导全社会形成理性分析的思维方式，减少情绪宣泄式的舆情，削弱集体记忆的负面作用。

2）解构特定符号的错误释义。对于已存在的错误集体记忆，如“女司机”符号等，需要警惕部分媒体利用集体记忆对网络舆情进行错误引导，同时，积极传播事件真相，结构错误释义，重塑集体记忆。

3.2 网络平台优化交互机制，提供用户自主选择途径

1）完善信息推荐算法，打破信息茧房。社交平台应承担起打破小群体边界的责任，避免滥用信息推送算法，平衡好算法与内容之间的关系，降低用户因“信息茧房”发生集体记忆极化从而引发网络舆情的可能性。

2）设计多种浏览模式，兼顾用户信息需求的重点与全貌。网络平台可提供智能推荐模式、今日热点模式、关注模式等多种可供用户自由选择的浏览模式，满足用户的信息获取需求。

3.3 用户提升网络素养，降低主观因素对客观事物认知的影响

1）正确认识网络信息推送机制。技术会赋予网络平台能够控制信息分配的优势，用户所能接触到的信息可能是“想知道的信息”而不是“应该知道的信息”，因此，用户应避免将自己束缚于自己制造的世界中。

2）理性看待网络事件及分歧。提升个体的认知水平和思辨能力，避免集体记忆引发个体思维定势。参与先入为主的集体记忆可能会被作为工具用来引导网络舆情的走向，产生“后真相”的网络舆情反转[18]。

构建正确的集体记忆，解构对特定符号的错误释义。避免小群体内回音壁与信息茧房的产生。社交平台应承担起打破小群体边界的责任，慎用信息推送算法，增强不同特征用户获取信息的广度和深度。用户本身则应当尝试获取多角度、不同观点的信息，避免受集体记忆影响产生思维定势，防范舆情共振的发生。

4 结语

集体记忆在舆情共振的发生中具有重要的作用，包括是集体记忆对特定符号的释义对舆情发展的引导作用与集体记忆所塑造的群体特征对信息的筛选作用。舆情共振的发生不利于网络环境的健康发展。可以从集体记忆构建的角度出发，防范舆情共振的发生。而政府的有效管理、社交平台慎用推送算法与用户自身素养的提升，有助于正确集体记忆的构建。

参考文献

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