网络群体极化的负面影响和规避措施

作者简介:张爱军ꎬ西北政法大学新闻传播学院教授、博士生导师ꎻ梁赛ꎬ西北政法大学新闻传播学院硕士研究生ꎮ〔∗〕本文系国家社会科学基金一般项目“网络政治意识形态传播规律研究”(１８ＢＺＺ０１７)阶段性成果ꎮ　«学术界»(月刊)总第２５１期ꎬ２０１９.４ＡＣＡＤＥＭＩＣＳＮｏ.４Ａｐｒ.２０１９网络群体极化的负面影响和规避措施〔∗〕张爱军ꎬ梁　赛(西北政法大学　新闻传播学院ꎬ陕西　西安　７１０１２２)〔摘　要〕网络传播时代ꎬ群体极化通过互联网产生更为突出的作用和影响ꎬ它的形成涉及到羊群心理等主观因素和社会矛盾等客观因素ꎬ由于新媒介技术和新传播语境等的作用ꎬ网络群体极化的成因呈现出更为多元化的时代特征ꎮ网络群体极化是动态的“变”与静态的“不变”之间的持续交互和有机结合ꎬ在网络媒介“病毒式”和辐射状的多向传播作用下ꎬ极化事件的解读由多向度的“多棱镜”视角演变为单向度的“放大镜”视角ꎬ其背后凸显的是群体思维的无意识和个体思维的迷失与自我抑制ꎮ采取加强政府的数据化治理、优化信息推荐算法的逻辑、实现“编辑算法”和“推荐算法”有机结合、加强媒体自律和公众媒介素养等规避措施ꎬ可以防治网络群体极化这一非常态社会现象ꎮ〔关键词〕网络群体极化ꎻ新媒介技术ꎻ新传播语境ꎻ民族主义ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００２－１６９８.２０１９.０４.００８　　群体极化一词早先多用于社会心理学研究领域ꎬ近年来随着微信、微博、微视频等三微一端成为新兴主流传播方式ꎬ网络群体极化产生更为突出的作用和影响ꎮ相比于非网络传播时代ꎬ网络传播时代的群体极化呈现出许多新的特征ꎮ在非网络传播时代ꎬ群体极化多由群体压力造成ꎻ在网络传播时代ꎬ群体极化多是网络舆论压力和群体压力的结合ꎮ在非网络传播时代ꎬ群体极化是小众化的ꎬ多局限于一个组织、一个地区ꎻ在网络传播时代ꎬ群体极化是大众化的ꎬ是跨群体、跨地区甚至是跨越国家的ꎮ在非网络传播时代ꎬ群体极化是主观信息过滤ꎻ在网络传播时代ꎬ群体极化是基于推荐算法上的客观信息过滤ꎮ在非网络传播时代ꎬ群体极化传播的速度和极化的程度是有限的ꎻ在网络传播时代ꎬ群体极化传播的速度和极化的程度是无限的ꎮ群体极化是群体或者公众意见和行为的一种非常态的表现形式ꎬ它的演变方向有可能是保守ꎬ也可能是激进ꎮ其正面作用体现在推动某一现实问题的解决ꎬ一定程度上促进社会发展ꎬ缓解社会矛盾ꎻ基于当前的社会发展阶段和传播环境、传播语境ꎬ网络群体极化的作用以负面为主ꎮ网络传播时代ꎬ群体极化的形成涉及到羊群心理等主观因素和社会矛盾等客观因素ꎬ同时也包含着更多元化—５７—的新媒介技术因素和新传播语境因素ꎬ这些因素共同促进了网络群体极化现象的产生和发展ꎬ因而在此基础上探讨网络群体极化的形成机理、作用机制、负面影响和规避措施更具有阶段性的现实意义ꎮ一、网络群体极化的形成机理和作用机制网络群体极化是群体极化在网络环境中的功能映射ꎮ人的社会属性决定个人必定从属于不同的群体ꎬ群体是将个人和社会相连接的中间纽带ꎬ在群体极化过程当中ꎬ群体感染及个体趋同心理等因素发挥着重要作用ꎮ勒庞认为:“孤立的他可能是个有教养的人ꎬ但在群体中他却变成了野蛮人———即一个行为受本能支配的动物ꎮ”〔１〕“群体中的人的思想行为会接近那些最低水准的人的平均水平ꎮ”〔２〕当一个群体丧失判断力的时候ꎬ群体思维就容易受到群体中意见领袖的偏激和目的性引导以及极端感性的影响ꎬ在某种程度上而言ꎬ群体意见的形成实质上是一个弱智化的过程ꎬ群体做出的选择和决策并不一定比个体更理性、更适合ꎮ同时ꎬ群体思维的不理性反过来也加深了个体的盲目服从心理ꎬ引导个体进入到“无意识”状态和“狂热”状态ꎬ形成“广场效应”和“回音室效应”ꎮ现如今ꎬ新媒介技术的发展和新传播语境的形成ꎬ使得群体对个体的影响从现实向网络空间倾斜ꎬ传统的意见领袖难以发挥其影响力ꎬ群体极化的形成因素发生新的变化ꎬ这些新特征具有强烈的媒介技术色彩ꎬ并由此揭示群体极化在网络和现实两种空间的循环作用模式ꎮ相比于非网络传播时代ꎬ网络传播时代的群体极化具备许多新特征ꎬ比如非匿名性、异质性、情绪化和理性化的交织、群体黏性不强、话题演化更为迅速等特点ꎮ自１９６１年群体极化理论提出后ꎬ许多学者对这一现象进行探讨和研究ꎬ最早从互联网视角分析群体极化现象的是凯斯􀅰桑斯坦ꎬ他认为:“在网络和新的传播技术的领域里ꎬ志同道合的团体会彼此进行沟通讨论ꎬ到最后他们的想法和原先一样ꎬ只是形式上变得更极端了ꎮ”〔３〕由此可见ꎬ凯斯􀅰桑斯坦认为网络和新媒介技术的发展加深了群体极化的程度ꎬ新媒介技术是网络群体极化形成和发展的核心因素ꎮ网络群体极化是在网络传播时代ꎬ由于触发性事件的出现ꎬ个人或群体借助网络这一媒介形式表达具有各自倾向性的言论ꎬ并通过施加网络舆论压力和基于推荐算法进行内容分发等方式促使部分观点不断强化ꎬ从而使这种倾向表现得更为明显ꎬ由此形成更广泛和更极端的认知并诱发现实暴力行为ꎮ网络技术的发展为约翰􀅰弥尔顿提出的“观点的自由市场”提供一个更多元、更广阔的碰撞和交流平台ꎬ但网络群体极化现象的出现却压制了自由市场的发展ꎬ在“多元无知”心理和“社会流瀑效应”等作用下ꎬ无态度或持中立态度的民众受到群体压力以及群体极化的感染和暗示而趋向沉默或附和ꎮ因此研究网络群体极化不仅是分析极化表现出的结果ꎬ更多是研究走向极化的过程ꎬ探讨在这一过程中极化形成的因素以及它的作用机制ꎮ(一)网络群体极化的发展过程网络群体极化的发展过程可划分为萌芽期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段ꎮ社会热点事件等具有敏感诱发性的极化信息源的出现是网络群体极化形成的首要因素ꎮ网络传播时代ꎬ“把关人”作用的缺失ꎬ使得极化事件可能只是由一条微博或微信内容所引发ꎬ进入到公开传播领域后ꎬ网民对于该事件的关注度和讨论度开始不断上升ꎬ网民情绪在这一阶段表现得较为缓和ꎮ应该注意到ꎬ这一现象具有偶发性ꎬ可能因涉及到公众利益或社会伦理规范等方面引发网民自发的情绪极化ꎬ也可能是政治、宗教等利益群体进行有目的、有组织的策划和操纵ꎬ以利用网民的被动极化情绪达成某种“阴谋”ꎬ左右舆论导向ꎮ在快速成长阶段ꎬ大量具有价值取向的个人或群体意见开始不断交汇ꎬ“碰撞”后形成的主—６７—　２０１９.４􀅰学科前沿导意见会促使无态度和保持中立立场甚至是持反对意见的网民产生趋同心理ꎬ观点的重复性和连续性使得该事件进一步呈辐射状向外扩散ꎬ在网络媒体和受众“圈群化”和“病毒式”等多向传播推动下优势意见进一步得到强化ꎬ进而建构了整体的舆论环境倾向ꎻ在这一阶段ꎬ大量自媒体和网络舆论领袖起到了强心针和助推剂的作用ꎮ随着网络群体极化走向成熟阶段ꎬ事件本身的“多棱镜”视角演变为“放大镜”视角ꎬ网民只聚焦于事件的“情绪标签”而忽视其背后的理性因素ꎬ辐射状的向外传播使得越来越多的网民无理由追随并加入到“讨伐”的队伍当中ꎬ此时情绪的代入感已经超过对于事实真相的追求ꎬ即便是次生谎言也被巧辩和包装为新的“事实”和“另一种观点”ꎻ这一阶段的显著特征是ꎬ极端语言和谩骂攻击等网络暴力现象开始大量出现ꎬ甚至引发现实抵制等暴力行为ꎬ激化社会矛盾ꎬ形成压倒性的整体舆论导向ꎮ任何事物不可能一直保持“狂热”的状态ꎬ朝代的更迭、商业模式的演化等说明事物是处在不断变化中的ꎬ网络群体极化在达到峰值后也会必然回落ꎻ在这一阶段ꎬ极化事件往往得到相对合理和妥善的解决ꎬ网民的群体情绪逐渐趋向平缓和理性ꎬ事件热度逐渐降低ꎬ网民的关注点被其他新鲜议题所转移ꎬ网络群体极化由失控状态转为可控状态ꎬ网络群体极化现象处于衰退阶段ꎮ(二)网络群体极化形成的因素网络群体极化形成的因素分为主观和客观两个方面ꎮ主观因素涉及“羊群心理”和个体认知偏差等方面ꎬ在众多主观因素中ꎬ群体压力和网络舆论压力等所产生的个体羊群心理发挥着主要作用ꎮ网络群体极化的舆论场主要在虚拟空间ꎬ处在缺少道德约束和现实社会规范的虚拟空间中ꎬ个体更倾向于选择以“圣人”的视角去主持社会正义ꎬ表现出更强烈的非理性色彩和感性色彩ꎬ这种似乎在主持和伸张“公平正义”的假象会影响和左右其他网民的价值选择和价值判断ꎬ形成一种类似于信徒所具有的宗教热忱ꎬ不同的是这里的“神”不是指代具体的人ꎬ而是对一种所谓“正义”信仰的盲目追随ꎬ由此产生强烈的排斥性和扩散性ꎬ以道德审判和网络暴力的形式推动和加剧网络群体极化的深入和发展ꎮ但是ꎬ网络中的少部分“正义者”只是群体极化产生的催化剂ꎬ当这类观点开始得到强化和认同时ꎬ绝大多数出于“羊群心理”的追随者才是网络群体极化形成的助推剂和决定因素ꎮ模仿是人类的天性ꎬ现实中大部分的人缺乏独立思维和辩证思维的能力ꎬ为了不被群体所隔离ꎬ个体首先会对“意见环境”进行观望和把握ꎬ进而选择追随主导意见和“模仿”群体选择ꎬ这种选择往往可以让个体处在相对有利的位置而不至于遭受群体制裁和舆论声讨ꎬ在此“框架”的限制内完成个人情绪的宣泄ꎬ形成浓烈的集体兴奋色彩和群体盲从心理ꎮ网络群体极化形成的客观因素涉及社会矛盾、群体压力和新媒介技术等方面ꎮ诱发性事件的出现是网络群体极化产生的首要因素和根源ꎮ当前中国社会正处在转型时期ꎬ民众的心理结构失衡、社会阶层日益分化、矛盾和浮躁等社会情绪与日俱增ꎬ这些暗流涌动的社会问题有些与公众有切身利益关系ꎬ有些只是一种非常态的社会现象ꎬ群体极化事件的出现往往能为社会情绪和个体情绪的疏解提供通道ꎬ满足其情绪宣泄ꎮ亚里士多德认为“人类是天生社会性动物”ꎬ人只有生活在社会环境中才是完整意义上的人ꎬ人的社会性决定人必从属于不同的群体ꎬ群体帮助个人完成社会化过程ꎬ而群体规范以及由此产生的社会规范、群体压力对人有制约作用ꎬ会促使个体朝着群体认同的方向偏移ꎮ在网络群体极化现象当中ꎬ所呈现出的网络舆论“一边倒”态势以及由此引发的道德审判等现象就是大范围、深层次的群体压力ꎬ这会促使更多无态度或持中立立场甚至是持反对意见的人转向并附和主导意见ꎮ但同时ꎬ群体压力有时也会导致个体误判ꎬ出现对优势意见的盲目服从等问题ꎮ—７７—网络群体极化的负面影响和规避措施随着新媒介技术的发展和新传播语境的出现ꎬ人类社会已经进入到“大到不可知”的网络化事实阶段ꎬ这一阶段的特征表现为“人们对真相产生愤世嫉俗的态度”以及“网络更加强化了我们本来的立场”〔４〕ꎮ因此ꎬ在两者的交互作用下ꎬ网络群体极化形成的因素更为多元化ꎬ也具备了新的特征ꎬ以下就从几个主要方面探讨新媒介技术和新传播语境对网络群体极化形成的作用和影响ꎮ第一ꎬ推荐算法造成信息同质ꎮ“大数据技术基础上的用户分析ꎬ将不仅关注媒介行为习惯本身ꎬ还会关注用户的整体行为”ꎬ“注重对于每一个用户的个性化需求的分析”ꎮ〔５〕大数据时代ꎬ通过抓取社交平台、新闻网站等消息源的数据ꎬ能够更精准、更全面地获取用户在内容需求和预存立场等方面的信息ꎮ在推动网络群体走向极化方面ꎬ非主流媒体和主流媒体的媒介行为方式表现出不同的特征ꎮ大部分非主流网络媒体通过使用带有煽动性和诱导性色彩的标语吸引受众注意ꎬ以追求高关注度和高点击量ꎬ并在此基础上实现“眼球经济”和“粉丝经济”等行为ꎮ而对于腾讯新闻、网易新闻等主流网络媒体和“中流砥柱”而言ꎬ则以自身所搭建的大数据云系统为支撑ꎬ抓取有关受众浏览、评论、转发等方面的信息行为数据ꎬ以实现精准投放信息、培养忠诚用户、产生经济效益和引导舆论走向等目的ꎻ在这个过程中ꎬ大数据系统会抓取到受众近期所浏览过的关于该事件的全部行为信息ꎬ并在此基础上分析出受众对于该事件所持的态度倾向和行为偏好ꎬ依据“用户画像”而高密度、有针对性地对其推送同质信息ꎮ即使受众最初对该事件无态度或持中立态度ꎬ但同质信息的高频率出现会在潜移默化当中形成一种心理暗示和信息压力ꎬ影响受众的价值选择和价值判断ꎬ推动极化的形成ꎮ对于网络群体极化而言ꎬ这种基于大数据和人工智能的信息推荐算法ꎬ是一种毁灭性和灾难性的技术手段ꎬ这种“权威”过滤造成的同质化信息ꎬ使得受众由发现事实转向接受事实、下载事实ꎬ造成信息的闭塞和信息环境的虚拟化ꎮ第二ꎬ社群二次分裂强化群体依赖感ꎮ网络传播时代ꎬ“信息爆炸”和拓扑结构的信息传播通道使得传统媒体的议程设置作用衰减ꎬ大量自媒体和社交媒体作用凸显ꎬ建构了新的传