音乐社交场景中用户评论的自我表达研究

成春晖

关键词 音乐社交；用户评论；自我表达；文本挖掘

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）12-0022-05

1 研究缘起与文献综述

1.1 研究缘起与问题聚焦

中国互联网络信息中心（CNNIC）第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，我国网络音乐用户突破6亿，整体规模已达6.08亿，占网民整体的71.1%①。“音乐社交”泛指音乐服务形态与社交工具形态的结合，强调用户在此场景中欣赏歌曲的同时，围绕歌曲抒发感受、发表观点，并与陌生人进行交流、互动乃至建立联系的行为[ 1 ]。《2019年中国数字音乐产业研究报告》显示，包含在线K歌与音乐直播在内的我国在线音乐社交市场在2018年达到了373.7亿元的市场规模，整体保持着较高的增长趋势，且未来仍将保持高速增长②。

自我表达（self-expression）不同于封閉化的内在传播，既属于自我范畴，还具有天然的社会交往和媒介中介化属性[2]，个体将自己的所思所想、所感所受、所需所求，以某种方式或手段为载体反映给外界。在移动音乐客户端的评论区，用户除了一般对歌曲和歌手看法交流之外，出现了很多以记录自己心情、感悟、琐事等私人信息为主要内容、类似日记的“自说自话”式评论，这种自我表达不同于社交场景下微信朋友圈展示和生活场景下微博公开表达，而是一种介于两者间的以音乐趣缘为核心、辐散到日常社交范畴的“中间”形态，评论区成为独特的音乐中介化传播空间。

用户评论文本成为个体自我表达和情感传播的重要载体，以音乐为牵引的社交互动成为个体自我表达的行为表现，构成互联网背景下探究个体微观表达和网络人际交往的重要窗口。基于此，本文提出以下两个研究问题：1）用户在音乐评论区的自我表达文本和互动行为分别有何特点？2）音乐评论区的自我表达对用户意味着怎样的影响意义？

1.2 文献综述

音乐社交场景下的自我表达是媒介中介化传播在新社交场景下的再一次展演，用户在歌曲评论区记录自我经历、感受，是一类作为情感关系表达而存在的特殊传播内容。有学者指出，把握这种关于情感的、关系的内容表达对引领社会沟通，达成社会共识至关重要[ 3 ]。学界目前对音乐社交场景中个体表达与互动研究集中在近几年，既有对音乐社交中的用户传播模式与特征、平台营销策略、创作版权等方面的剖析，也有从文化研究视角出发探究音乐客户端用户的评论互动与社群组建，如以柯林斯的仪式互动理论、滕尼斯的精神共同体理论为视角。整体偏重宏观视野和理论阐释，内容维度较丰富，但从用户自我呈现与内容表达角度研究歌曲评论相对较少；而且大部分学者采取经验定性和观察访谈方法，较少使用其他研究方法。

目前自我表达的相关研究主要集中在心理学领域，且国外已相当广泛和深入，为本文提供了较为扎实的理论基础。有学者将自我表达视为一种静态个人特征，也有学者将其视为一种行为事件。以Yalom（1985）为代表的学者将自我表达视为在特定关系情境下的人际交互过程，也是本文的研究视角。结合音乐社交的特定场景下，着眼于自我表达行为的双向性、情境性和关联性，聚焦新型媒介平台与中介工具对个体自我表达的影响，正是研究的价值所在。

2 研究方法

针对研究问题，本文通过用户评论文本挖掘与数据分析，获取宏观用户评论的自我表达文本特征；同时结合深度访谈，探究个体在音乐评论时自我表达的行为细节与心理活动，交叉印证并深入分析表达内容对个体的影响意义。

2.1 文本挖掘

本文选择网易云音乐平台作为研究样本来源与个案分析对象，基于以下两点：一是网易云音乐是国内最早实行音乐社交战略的平台，经过一定的用户市场检验，发展模式更为成熟；二是网易云音乐拥有最大的用户评论数量和互动数据量，相较于同类其他平台有不可比拟的优势。

文本挖掘（text mining）方法主要包括四个步骤：数据获取、中文分词、词频统计、可视化呈现。本文参考学者结合Kim& Sherman的自我表达研究[ 4 ]和Nespor的信念结构理论发展出的理论模型，在网易云音乐平台评论量过万歌曲范围内，根据是否具有一定数量的有意义的自我表达内容为标准，兼顾歌曲类型多元化，以自我认知、自我情绪、自我评价为维度，筛选出《好想爱这个世界啊》《起风了》《你是年少的欢喜》《all will be will》《supermarket flower》共五首歌曲作为语料库。之后对网易云音乐网页端进行结构化分析，使用Python编程语言分别爬取样本歌曲前五十页评论（包括热门评论），共计获得1万余行数据（一人一次评论为一行）③，随后用Jieba等工具依次进行中文分词处理、去除停用词④、词频统计和数据可视化处理。

2.2 半结构化访谈

在处理文本数据的同时，以网易云音乐客户端使用时间超过两年、有过发布评论和观看评论行为为标准，对5位网易云音乐深度体验用户进行面对面的半结构式访谈。访谈提纲围绕音乐评论的表达频率、内容取向、情境氛围、互动模式、意义影响等，平均每人接受访谈时长为一小时。在受访者允许的前提下获取到他们的用户信息和评论内容截图，结合访谈资料共同作为研究样本。下文引用过程中，受访者编号依次为A、B、C、D、E。

3 数据分析

本文借助文本挖掘（text mining）方法旨在分析用户自我表达文本语料、文档集合的基础上挖掘出隐含于文本内容中、可供人思考的文本特征。

3.1 词频统计与可视化结果

首先将全部词频文本生成可视化词云（图1），把握整体词频规律和叙事高频词，如“加油”“现在”“真的”“自己”等。

4.3 个体意义：孤独感与连接欲望的矛盾突破

雪莉·特克尔在《群体性孤独》中说：“人们时常感到孤独，却又害怕被亲密关系所束缚，想要有人陪伴，却无须付出友谊。”这种“孤独的矛盾”在音乐评论区得到充分体现，用户的自我表达行为既是“对空言说”的独白，同时又是面向所有个体的一次分享，渴望与不确定个体建立深层情感连接。自我表达本质上仍是一次展现给外界的表演，但状态更接近“独处”。用户在网易云音乐中复杂的印象整饰减少，社会比较的成本与压力降低，既减少了私人评论话语流向公共空间的隐患，也避免了现实社会和强社交连接带来的压迫，实际上构成突破孤独感与连接欲矛盾的一种途径。

正如受访者B表示：“我肯定是希望我的评论能被别人看见的，甚至有时候特别期待看见会有什么样的回复。但并不是总能遇见同道中人吧，但是下一次我还会期待的。”D也表示：“表达是想遇见soulmate吧，我还挺渴望能遇见懂自己的人，‘灵魂交流，就是我需要知道并不是只有我一个人这样，挺想被人看见的。”

值得注意的是，由于上述意义，用户会倾向于表达那些在别的社交和服务平台无法传递的情感内容，使得评论区看似形成一个“负能量”发泄地，网友用“网抑云”一词调侃这一现象。但是根据本次文本挖掘结果来看，高频词语除了负面情绪词外，还出现了许多表达正向积极情感词语，如“加油”“希望”“努力”“抱抱”“相信”等。受访对象C也说：“听歌难免会悲伤吧，但有时候会被评论安慰到，我还会专门截屏。”笔者认为，與其说音乐评论区多是负面情感，不如说是消极话语的自我消解，两极化的情感表达在对抗中反而趋于平衡，达到“中和状态”，大量用户经由音乐构成情感连接基础，聚集在某首歌曲评论空间内，确认彼此在场进而产生巨大的心理接近感，使得评论表达内容具有一定的温度价值。

本研究存在一定局限性，文本挖掘结果受限于所选歌曲本身，尽管覆盖歌曲类型不同，但仍无法兼顾所有类型，并且访谈材料在本文中主要是辅助佐证作用，未来将访谈深度加强、范围扩大，或许可以得到维度更为丰富的成果。

注释

①中商情报网：https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1643 356689500942339&wfr=spider&for=pc。

②艾瑞咨询：https：//mp.weixin.qq.com/s/ Mqr5IEp4IBIkHfydWJQ9dQ。

③数据收集截至2020年7月9日。

④停用词文本列表参考四川大学机器智能实验室停用词库和哈尔滨工业大学停用词库。

⑤为使统计结果更具有参考性，在不影响研究分析的前提下，对部分同义词语进行了词频合并，如“爸爸”一词的词频包括“我爸”“爸”“父亲”“老爸”等词语。

参考文献

[1]欧阳照，刘通.精神共同体：理解“音乐社交”的一种可能[J].传媒观察，2019（4）：57-58.

[2]张放，尹雯婷.从独白式微博书写看媒介中介化自我传播[J].当代传播，2012（4）：79-81.

[3]喻国明，耿晓梦.未来传播视野下内容范式的三个价值维度[J].新闻大学，2020（3）：61-70.

[4]Kim&Sherman.Expressyourself：cultureand the effectof self-expression on choice.2007.

[5]吉登斯.现代性与自我认同[M].北京：生活·读书·新知三联出版社，1998.

[6]屈勇.去角色互动：赛博空间中陌生人互动的研究[D].南京：南京大学，2011.

[7]彭兰.新媒体用户研究：节点化、媒介化、赛博格化的人[M].北京：中国人民大学出版社，2020.

[8]卡斯特.网络社会的崛起[M].夏铸九，王志弘，等译.北京：社会科学文献出版社，2009.

[9]南希·K·拜厄姆.交往在云端：数字时代的人际关系[M].北京：中国人民大学出版社，2020.