社会集群行为中观点极化研究进展——以偏见同化和敌意媒体效应为中心

肖人彬,张轩宇

(1.华中科技大学人工智能与自动化学院,武汉 430074;2.香港理工大学航空及民航工程学系,香港 999077)

0 引言

集群行为是复杂系统中的一种典型现象。集群行为普遍存在于自然世界的微观尺度,如细胞的迁移[1]、基因的表达[2];和宏观尺度,如动物群体的筑巢、觅食行为[3]等方面。长期以来,学者们从众多学科领域出发,对集群行为的内在机制进行了大量研究,其中较为深入的研究集中在动物群体的集群行为方面[4-7]。21世纪以来,随着建模仿真、数学分析和大数据等信息技术的发展,关于人类社会集群行为分析研究的可能性日益充分,因而越来越受到学者们的关注。

人类群体的集群行为通常被称为社会集群行为,典型的社会集群行为包括社会层级结构的形成[8]、群体智慧的产生[9]等,但不局限于此。在这些涌现行为的背后隐含着交互的复杂性,微观上涉及行为、心理等众多方面的因素,宏观上则受社交网络、社会范式等的影响。社会集群行为研究中颇为深入,并且成果丰硕的一个领域是观点演化,即群体观点是如何在社会互动中形成和演化的[10-11],其中主要关注的是群体共识和群体极化的形成过程[12-13]。

近几十年来,针对诸多议题的舆论呈现出愈演愈烈的两极分化趋势[14]。尽管也有研究表明,观点极化可能比人们感知和设想的要少得多,但它对社会稳定的威胁却是真实存在的。探讨观点极化发生原理以及加剧成因已成为社会传播和政治学领域研究的热点。鉴于此,本文将从概念、建模、个体机制等方面对观点极化的研究现状概要论述,进而从个体视角出发,围绕两种引起观点极化的社会心理效应——偏见同化和敌意媒体效应进行重点阐述,最后对群体观点极化研究进行展望。

1 社会群体的观点极化概念与建模研究

1.1 社会群体的观点极化概念

社会群体中的极化现象是目前政治、社会心理等领域的热门话题。但是由于学界在极化概念、极化对象(是指对社会议题的看法还是指一般性的意识形态)、极化结构(是单极还是多极结构)等方面的理解上存在众多差异[15],尽管各个领域研究的中心主题是极化现象,但却往往难以整合。正如Bramson等强调的那样,“极化”指代的应该是一组概念而非单一概念[16]。

政治领域的极化研究聚焦于多党派(通常是两党)在意识形态、对政治及社会议题的看法、党派情感等方面的差异,相关论述通常以“政治极化”或“政党极化”指称政治中的两极分化现象。实证研究表明,在两党制国家中,受党派身份的影响,政治精英们会在国会中明显地沿着党派路线或意识形态分裂[17]。这导致了政党之间高度的意识形态距离和政党内部的同质性,即“精英极化”[18]。而在舆论方面,精英阶层的党派对立刺激了普通大众的动机推理行为,导致大众的决策行为更多依赖于党派路线,而较少依赖于实质性的论点[18]。证据表明,目前极化的症结并非强化的政治观点差距,而是从政治极化延伸到的社会议题极化,即所谓的“大众极化”[19]。此外,实证研究还表明,近年来党派成员对本党派和对立党派的“情感”两极分化明显加剧,即双方越来越相互厌恶和不信任。因此,学者们逐渐也开始使用“情感极化”来描述政治领域中这种颇具感情色彩的极化现象[20]。

社会心理学领域的极化研究主要对个体以及群体观点的变化模式进行实证调查和实验室实验。其中,最具代表性的研究之一是“群体极化”现象。1961年Stoner[21]发现相比于个体所做的决策,群体决策的结果有时会更加激进和冒险,并用“冒险性偏移”来指称这一现象。后续研究发现,群体讨论不仅可能发生“冒险性偏移”,还可能会变得更加谨慎。Moscovici等[22]将群体讨论中的“偏移”现象进行抽象,并概括为“群体诱发的态度极化”。最终,“群体极化”被定义为群体讨论之后,个体成员对某一特定方向的初始倾向得到增强的现象[23]。

无论是政治群体中意识形态的两极分化,还是社会讨论导致的群体单极化发展,这些极化情形都可以抽象为社会集群行为中的观点极化现象,即群体观点在交互中逐渐走向极端的现象。其根本的问题在于个体的观点或态度是如何改变并逐渐极端化的。

1.2 观点极化的建模研究

传统的群体观点极化研究依托于现实事件,采用的方法包括实证调查、实验室实验等,因此存在着偶然性、难以重复等问题。受益于建模仿真技术和数学分析手段的进步,学者们已能通过在计算机中构建人工社会并对每个个体的行为和状态改变方式进行定义,建立现实社会的抽象模型来研究种种社会现象。这种自下而上的研究方式从个体出发,有助于定量地理解群体观点的极化过程。

目前对观点极化过程的建模研究主要从两个方面展开,1)将观点极化视为个体的一种自发行为,通过引入不同的观点改变机制实现群体观点的极化(见表1);2)讨论外部力量对群体观点极化的干预作用(见表2)。

表1 将观点极化视为个体自发行为的研究

表2 外部力量导致观点极化的研究

就第一个方面而言,一些学者从社会判断理论出发,将群体观点的极化归因于观点改变时会出现的同化效应和对比效应[24-26]。在这两种机制下,观点接近的个体会发生观点融合,观点差距较大的个体会发生观点排斥。Banisch 等[27]考虑到个体在不同话题上的态度关联性,对个体之间如何交换对话题的看法进行建模,仿真结果表明基于论据沟通理论的沟通方式也会导致群体观点的极化。Rocca等[28]对妥协过程和说服性论据交换进行建模,将其作为个体观点改变的基本方式,研究两者的竞争关系对群体观点极化的影响作用。Michael等[29]研究提出一种以论据交换作为社会影响的中心机制的观点演化模型,仿真实验结果也表明双极化可以在没有负面影响的情况下得到解释。还有一些学者将机器学习理论引入信念形成中,模拟个体观点的极化过程[30]。

除了研究不同观点改变机制诱导的观点极化现象,一些学者还考虑了心理、认知等因素的影响作用。Dandekar等[31]认为偏见同化这一偏见形式是导致人际交流产生观点极化的重要原因,并利用观点演化模型对这一现象进行建模研究。王宁等[32]建立了自我归类理论导致的群体极化现象模型。Lemarchand等[33]和Fu等[34]分别通过建模,探讨认知偏见和同质性对群体观点极化的影响作用。Desmond等[35]基于持极端观点的个体更不容易受他人观点影响的假设,对初始极端个体如何造成最终群体的观点极化过程开展建模研究。Schweitzer等[36]认为情绪是影响群体观点极化的重要因素,并对情绪的动态变化过程进行了量化建模,通过对情绪的动力学和观点的动力学进行耦合,推导出导致极化或共识的情绪化交互的关键条件。Krueger等[37]围绕从众性和反从众性对观点极化的影响作用进行了研究。

就第二个方面而言,以往的研究通常聚焦于特殊个体在群体观点分化乃至极化中的引导作用,如党派媒体和社交机器人[38],意见领袖[39-41],固执个体[42]、知情个体[43]以及空间物理距离对观点极化的影响作用[44]等。而随着互联网技术的快速发展,互联网在群体观点极化中扮演的角色成为新的研究热点。Sirbu等[45]研究了算法推荐机制导致的观点极化现象;Santos等[46]研究了连边推荐机制引发的观点极化;Baumann等[47]对回声室效应的形成过程开展了建模研究。这些研究的基本论点是互联网技术并没有给人类带来更多元化的信息选择;相反,推荐机制以及个人好恶让人们实际接触到的观点以及社会关系越来越同质,其观点也在相似的声音中逐渐极化。

2 个体视角下的观点极化

无论是基于不同的内部观点改变机制,还是依赖于社会群体外部力量的影响作用,群体观点极化的基础终究都归结于个体,更确切地说,归结于个体的观点如何影响他人和被他人影响。本节从个体视角出发,对个体观点交互的两种典型模式——同化效应和排斥效应进行阐述。

2.1 同化效应与同质性

Waldrop[48]写道“在迄今为止已经完成的极化研究中,最引人注目的见解之一是,极化在很大程度上可以由两种力量的相互作用来解释”。其中之一是同化效应,这是一种个体观点逐渐向刺激信息观点靠近的倾向[49],该倾向导致的最终结果是交互频繁的人群会形成相似的观点或喜恶。从直觉上看,同化效应会使观点有差异的人群趋向于形成某个共识。然而现实情况表明,共识的形成往往是一个十分困难的过程,尤其是针对受众广泛的社会问题时,形成共识几乎是一件不可能的事情。因此,观点极化很大程度上又依赖于第二种社会力量——同质性。同质性原理的基本内涵是,人们更愿意与相似的人进行交流,这既包括观点相似的人群,还包括社会关系同质的人群[46-47,50]。由于人们更倾向于与观点接近的人交流,同时受同化作用的影响,观点相似的人群的观点会越来越融合,而观点之间本身存在差异的群体之间的观点差距则会越来越大,群体观点的分化和极化就会逐渐显示出来。

这两种力量的相互作用在互联网时代显得更为突出。已有充分讨论的延伸结果为过滤气泡、信息茧房和回声室效应的出现[51-52]。目前学者们通常用回声室效应比喻互联网观点隔离的现状,并普遍认为个人的偏好以及个性化推荐算法技术将在社交网络及其获取的信息变得具有高度同质性的情形下才导致了回声室效应的出现。

同化效应的一种特殊情况就是偏见同化效应,这种偏见形式使得个体在面对刺激信息时,将其中支持自己的部分赋予了更大的可信性,而批判性的审视驳斥自己的部分。导致的结果是即使是观点温和的个体,在面对中立的或立场不明的信息时,观点也会逐渐变得极端,也即极端观点可能会自发形成。针对这种有偏见的同化效应,本文将在4.1节进行详细介绍。

2.2 对比效应

现有研究同样表明,尽管存在个人偏好和个性化推荐技术,人们选择的信息仍然是多样化的,人们还是会与观点不同的人进行交流。研究表明,与观点不一致的人的交流以及接触到对立的观点也会导致群体观点的两极分化[53-54]。对于这一现象的解释可以追溯到Sherif和Hovland等[49]在1961年提出的社会判断理论。该理论认为,当个体观点与刺激信息的观点差距过大时不仅不会出现同化效应,反而会产生一种相反的力量——对比效应,将观点向远离刺激信息立场的方向加以排斥。正是这种排斥力量,让人们在面对立场不同的信息时观点更加极化,基于此观点,排斥力量在许多社会建模中得到了深入研究[25-26,55-56]。学者们认为,排斥作用的产生可能与消极情绪有关,它可以将同化作用和同质性都翻转过来,产生一种远离与自己不同的人的倾向[48]。

3 观点极化的两种社会心理效应

本节重点阐释两种社会心理效应——偏见同化和敌意媒体效应,并分别论述这两种社会心理效应是如何基于观点的同化和排斥而导致观点极化的。

3.1 偏见同化

3.1.1 偏见同化的基本概念

偏见同化是发生在具有预先强烈观点人群中的一种信息感知偏见,指人们倾向于根据自己的预先观点对与信念一致的信息相对于与信念不一致的信息做出更积极的反应。Lord等[57]1979年根据大量哲学推测、轶事证据以及研究证据做出偏见同化的假设和预测并进行了实证验证。在实验中,Lord等以死刑的有效性作为讨论的话题,分别招募了一组支持死刑的被试者和一组反对死刑的被试者,并给他们展示了两项研究,一项看似证实,另一项看似否定他们对死刑的威慑作用的现有信念。实验结果如预期一样,死刑的支持者和反对者都认为那些证实他们自己信念的结果和程序更有说服力和证明性。并且在他们面对了这些研究成果和实验程序之后,预先的强烈信念不仅没有得到缓和,甚至发生了进一步的极化。偏见同化的假设据此得到验证。

3.1.2 偏见同化对观点极化的影响

作为一个经典的社会心理学概念,偏见同化被较多地引用到观点动力学模型之中。Dandekar等[31]首次在基于重复平均规则的观点演化模型中考虑偏见同化和同质性,以研究社会中的极化问题;分析结果表明只有同质性而没有偏见同化,并不足以使社会两极分化,从而修正了大量实证研究所描述的志同道合的人际交流会导致两极分化的结论。Cao等对该模型进行了进一步分析,结果表明:当个体都具有弱偏见时,强连接网络上的均衡是不稳定的;当个体均具有强偏见时,完全网络和双岛网络上的稳定性呈指数稳定;当个体具有中等偏见时,网络的稳定性严重依赖于网络拓扑结构[58]。此外,文献[59]也对偏见同化的极化效应进行了理论上的分析。

以往的有关研究表明,志同道合的人际交流越多,个体的观点越容易极化。而Dandekar等[31]的研究结果有所不同,它表明:观点极化并不会只因为志同道合的人际交流而出现,还需要偏见同化的调节才可能达成。对于偏见同化导致观点极化的方式,简而言之,可以解释为个体在人际交流中会以一种偏见的方式感知其他个体的观点,即总是为对方观点中支持自己立场的部分赋予更大权重,而对驳斥自己立场的部分赋予更小权重;由于这样一种信息感知偏见的存在,个体往往会认为其他个体的观点比实际情况更加支持自己,因而在进行观点交互时通过不断强化已有观点而变得更加极端。

3.2 敌意媒体效应

3.2.1 敌意媒体效应的基本概念

Vallone等[60]1985年在观察到黎以战争中不同派别对媒体报道的感知差异后概括提炼出敌意媒体效应,即“对某一问题有预先存在的强烈态度的个人倾向于认为,表面上中立公正的媒体报道其实是对自己一方有偏见的,而有利于对立方的观点”。他们观察到不管是亲以色列者还是亲巴勒斯坦者都认为媒体对待自己的派别存在偏见。这种有悖于社会心理学理论的现象首次明确了个体存在对媒体敌意的感知。尽管关于该效应的发生机制、应用背景等仍在探索中,但在其基本认识方面还是一致的:即使是中立的报道,也会因为个体的社会异质性而被感知为是带有偏向性的[61]。

3.2.2 敌意媒体效应对观点极化的影响

从对媒体的偏见如何影响舆论出发,许多学者还探讨了敌意媒体效应导致观点极化的方式。Perloff[62]提出,从个体会选择性感知支持和驳斥这样的证据来看,敌意媒体效应该会造成态度的极化,并提出将这一后果纳入未来的研究中。Post等[63]则论证了在意见领袖的参与下,对媒体的敌意会诱发新闻报道中涉及争议问题的对立成员的劝说心理,从而采取一种极化的沟通方式,如采用夸张、无礼的语言等;这种极化的沟通方式很大程度上疏远了沟通双方的情感距离,激活了观点改变中的排斥效应,进而导致冲突双方的观点进一步极端化。还有学者以社会判断理论中的观点改变方式为基础,验证了敌意媒体效应和极端意见领袖在排斥效应的作用下对观点极化的促进作用和耦合作用[64]。

3.3 敌意媒体效应与偏见同化在观点极化中的耦合作用

从直觉上看,偏见同化是一种同化效应,即感知到自己与刺激信息的立场比实际情况要更加一致,而敌意媒体效应是一种对比效应,即感知到双方的立场比实际情况要更不一致。从同化效应和对比效应的连续性出发,偏见同化和敌意媒体效应可以置于同一维度研究[65],如图1所示。

图1 偏见同化和敌意媒体效应的对比

作为一种更为普遍的信息感知偏见,偏见同化已被发现存在于较多语境下,如学术报告[57]、在线评论[66]以及政治演讲[67]等;而敌意媒体效应则主要存在于大众传媒,更具体地说,涉及中立新闻的媒体报道语境中。两种偏见发生语境上的差异为学者们解释其在现象上的矛盾提供了思路。一种解释是:通过偏见同化,对话题具有强烈态度的人更可能吸收和接受表面上支持他们立场的信息,而更批判地审查威胁他们立场的信息。当媒体报道没有反映出明显支持的立场时,就会被认为是有敌意的[67]。另一种解释来自于第三人效应,Gunther等[65]从同化效应和对比效应的连续性角度出发,推测可达性是影响偏见同化和敌意媒体效应生效的潜在因素:随着信息可达性的增加,原本会出现的偏见同化会在第三人效应的影响下被抵消。相反,当信息广泛传播时,敌意媒体效应则会出现。第二种解释从信息传播的可达性出发,用更为普适的理论论述了偏见同化与敌意媒体效应在发生时机上的边界。这为将人际交流中的偏见同化与媒体消费中的敌意媒体效应区分开来提供了理论依据。

在现实中,这两种偏见可能对观点极化起着耦合作用,一个连接两种极化机制的桥梁就是人际交流。一方面,志同道合的人际交流为人们提供了对新闻媒体的表现交换意见的机会,这些讨论因此塑造了讨论者对新闻媒体的偏见[68]。由于人际交流中广泛存在的偏见同化作用,对媒体的偏见很可能在这一过程中得到强化,再由于媒体敌意本身会造成群体的极化,这样一种从偏见同化到人际交流,再到媒体敌意,最后到观点极化的路径便得以形成。另一方面,在有关敌意媒体效应的研究中,个体的身份认同会调节其对媒体的敌意感知,身份认同感越强烈,感受到的媒体敌意也就越大[69]。同时,对于根据对社会问题的态度进行划分的群体,态度强度可以用来衡量社会认同强度[70]。在偏见同化的作用下,志同道合的人际交流会导致个体态度向极端方向发展,不断强化的个体态度进而导致更大程度的媒体敌意感知,观点极化程度进一步提高。这样一种从偏见同化到人际交流,再到观点极化和媒体敌意,最后反作用于观点极化的路径便得以形成。偏见同化和敌意媒体效应在观点极化过程中的耦合作用如图2所示。其中路径a→c→f反映的是一种偏见同化与敌意媒体效应的直接耦合作用,路径a→b→d→e→f反映的是两者之间的间接耦合作用。

图2 偏见同化和敌意媒体效应在观点极化中的耦合关系

基于上述分析,偏见同化和敌意媒体效应对观点极化的作用方式可归纳为:1)志同道合的人际交流在偏见同化的作用下会导致群体态度的极化;2)通过直接路径和间接路径增大了冲突双方对中立媒体的敌意,进一步导致极化加剧。

4 两种社会心理效应的典型场景及实例

作为两种经典的社会心理效应,偏见同化和敌意媒体效应不仅在概念、产生机制、后果等方面得到了广泛的研究,其存在性以及对观点极化的影响也在许多语境如品牌网络口碑、政治讨论等方面进行了探讨。

4.1 偏见同化诱发的品牌口碑极化

品牌的网络口碑被认为是21世纪企业成功的最强大动力之一,并常常被研究人员用以衡量消费者的品牌偏好。然而,像麦当劳(McDonald's)、星巴克(Starbucks)、苹果(Apple)这样的强势品牌,往往拥有品牌的强烈支持者和反对者,即顾客对品牌的看法两极分化严重。针对这一现象,Alexander等[66]对上述3个品牌以及Abercrombie &Fitch和Miracle Whip共5个品牌的在线评论进行收集,并对其对消费者态度的影响开展了两项实验室实验。两项实验的结果显示,对品牌持负面态度的个体(品牌的“反对者”)似乎不相信正面的在线评论,认为负面的在线评论更有说服力,而对品牌持积极态度的个体(品牌的“支持者”)则表现出完全相反的倾向。这样的结果表明,品牌口碑的极化性质诱使消费者在浏览在线评论时产生同化偏见,这种信息处理的偏见引发了不同立场的人的不同行为倾向,进而导致口碑的持续极化。

4.2 敌意媒体效应诱发的政治交流极化

目前,许多多党制国家的党派政治对话沿着党派路线的推进,已经呈现出两极分化严重,变得极具对抗性。考虑到党派政治对话是由少数高调的活动人士引领和塑造的,并且他们还是新闻的重度消费者,Post[63]构建了一个媒体诱导党派交流极化的理论模型,如图3所示。

图3 冲突双方对主流新闻冲突报道的极化反应模型[63]

在该理论模型中,对媒体的使用会促使冲突双方产生特定的媒体感知,这种特定的媒体感知又会诱发产生一系列认知、情感和行为反应,最后影响双方之间的交流方式。具体而言,冲突双方会密切关注媒体对他们的报道,这导致他们对新闻媒体十分敏感。党派身份和对事业的积极投入使得他们更容易受到敌意媒体效应的影响。感知到的媒体敌意诱发了他们的特定认知、情感和行为反应:假设其他人接受了媒体对他们带有敌意的观点;假设媒体报道使冲突双方两极分化;采用动机推理去寻找肯定自己的信息;产生生气、愤怒等情绪。这些认知、情感和行为反应最终强化了冲突双方的政治参与,诱使他们使用两极分化的沟通风格(如夸大、不文明或谎言等)来进行交流。该模型可以解释数字社会中政治争议的两极分化。

4.3 转基因论战实例

文献[71]依托偏见同化和敌意媒体效应的理论框架,通过始于2013年的以方舟子、崔永元为首的转基因之争的实例,探讨意见领袖对派别成员的影响作用。结果表明,不同立场意见领袖能够调节派别成员偏见感知的方向和强度,换言之,意见领袖以制造偏见同化或敌意媒体效应的方式影响派别成员。立场鲜明意见领袖表面中立的模糊言论激发了派别成员截然相反的认知反应;立场不明意见领袖在派别成员中引发了一种悖论式偏见同化效应:双方同时认为意见领袖的中立言论偏向己方立场,并一厢情愿地解读其中的模糊之处。

5 展望

本文系统回顾社会、政治领域中观点极化的相关概念和群体观点极化的理论研究状况,总结讨论导致观点极化的两种观点交互方式,并沿着个体路径,从个体的视角阐述两种可能导致观点极化的社会心理效应——偏见同化和敌意媒体效应的基本概念,探讨它们在观点极化中的耦合性,列举出若干在现实中诱发观点极化的典型案例。观点极化是复杂性科学的前沿研究领域[72-75],既富有吸引力,又颇具挑战性。在对现有观点极化研究进行系统综述的基础上,可对今后研究的关键之处作出展望:1)在研究内容上,尽管目前极化现象是众多领域的研究重点,但是由于语境差异,不同领域的极化现象研究在理论上往往难以整合。而整合的关键需要聚焦于个体观点或态度变化的内在机制上,即不同语境下观点和态度的极化性质的共通性。2)在研究方法上,尽管由于计算机技术和建模技术的进步,近十几年来物理学家和计算机领域的学者对极化现象进行了大量建模研究和理论探索,在理论层面取得了众多进展,但是模型与现实数据的鸿沟却并没有得到有效填补,这在偏见同化和敌意媒体效应的建模和理论研究中有充分的体现。如何做到模型与现实数据的相互印证将是未来研究的重点。随着大数据技术的兴起,先进的数据收集、处理以及分析方法可能会成为填补这一鸿沟的重要途径。