摘要
随着新媒介技术的发展，构筑清朗的网络意见表达空间、建设良好的网络传播秩序成为发展网络强国、建设现代化治理体系的重要内容。本研究基于新冠肺炎疫情暴发的2020年1月20日至3月8日间，人民日报在新浪微博发布的43088条新闻及其1204769条相关评论的实证分析，考察沉默的螺旋理论视角下，作为意见表达的网络新闻回帖所形成的受众互动对群体极化的影响，揭示了情绪在受众互动和群体极化之间关系具有抑制性中介作用。结果显示，受众互动对群体极化具有显著的正向影响；受众互动越强烈，情绪效价越消极，情绪唤醒越强烈；正向情绪效价、低唤醒度的情绪更容易导致群体极化。
作者简介
廖圣清，复旦大学新闻学院教授、云南大学新闻学院院长。
程俊超，云南大学新闻学院博士研究生。
于建娉，上海小睿信息科技有限公司产品经理。
基金项目
本文系云南省媒体融合重点实验室开放课题（项目编号：120235201）的阶段性成果之一。
一
研究背景与研究目的
随着新媒介技术的发展，人们可以通过社交媒体等网络平台，更加自由、频繁地发表意见，推动社会民主化进程。同时，意见表达极易导致群体极化，对网络空间治理和传播秩序建设带来极大挑战。当下，如何将网络空间打造成为受众理性表达、民主协商的交流平台，从而营造清朗、和谐的网络环境，是推进国家治理体系和治理能力现代化建设的基本要求。
在群体讨论中，受众互动能够为受众提供信息（Loosen & Schmidt，2012）、确立社会化身份与地位（Postmes，Spears & Lea，1998），对群体极化具有重要影响（Sia，Tan & Wei，2002）。已有研究探究了不同意见表达形式的受众互动对群体极化的影响（Dubois & Szwarc，2018；Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016），却忽略了网络新闻回帖这一常见的意见表达形式。网络新闻回帖拓展了新闻传播和网络交际的方式，常被网民用以表达个人的观点与立场（Li，Liu & Li，2020）。
本研究采用人民日报在新浪微博平台中发布的关于新冠肺炎的新闻及其网民的评论数据，实证考察作为意见表达的网络新闻回帖中的受众互动对群体极化的影响，引入情绪效价与情绪唤醒作为中介变量，构建并验证了受众互动、情绪与群体极化三者之间关系的理论模型，揭示了情绪在受众互动与群体极化之间关系的中介作用。本研究丰富、发展了沉默的螺旋理论视角下的受众互动与群体极化研究，并且有助于引导公众理性发表意见，推动意见表达和良好互动秩序的建立，防止群体极化和社会分裂，推进净化网络生态、建设网络强国等重要举措的实施。
二
文献综述与研究问题
（一）作为意见表达的网络新闻回帖及其受众互动
意见表达（Opinion Expression/Expression of Opinions）指公民基于观点和论点的交流，在公共场合表达个人观点（Scheufele & Eveland，2001）。伴随互联网技术的广泛运用，网络意见表达的形式得以极大丰富（吴惠凡，2013），包括新闻转发（Park & Kaye，2018）、微信朋友圈点赞（Ju & Tao，2017）、表情包（Riordan，2017）、弹幕（Chen，Zhou & Zhi，2019）以及网络新闻回帖（McCluskey & Hmielowski，2012）等。由此，个人和组织频繁地使用数字化媒体表达意见，形成了以互联网为代表的新型意见表达空间，促进了公民之间的意见交换和协商讨论（廖圣清，2015）。
网络新闻回帖是人们获取、分享信息相结合的行为；个人将获取的信息转化为意见并分享给他人，从而达到社交需求（Rioux，2000）。网络新闻回帖不仅使回帖之间产生关联，而且表征意见表达个体或群体之间的复杂关系（廖圣清，程俊超，于建娉，郑晨予，2022），逐渐成为具有影响力的社会舆论影响因素。因为网络新闻回帖越活跃，受众之间社交联系越紧密，贡献信息越多，舆论影响越大（Ksiazek，Peer & Lessard，2016）。
基于网络平台的受众互动被视为受众形成、维持意见的关键因素（DvirGvirsman，2017）。互动反映了网络空间中受众之间的复杂关系（Li，Liu & Ren，2019）。它产生于参与角色的关系转换与信息传递（Strecher，McEvoy DeVellis，Becker & Rosenstock，1986）。在公共议题的讨论中，受众在感知意见气候时（Masullo，Lu & Fadnis，2021），基于彼此之间的社交关系进行互动，受众通过意见表达行为所表现出来的交流互动状况，即意见表达中的受众互动（Ho & McLeod，2008）。
已有意见表达中的受众互动研究，认为受众互动形成于议题讨论（Dubois & Szwarc，2018）、点赞、评论和分享（Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016）等具体意见表达形式中。并且，研究者通过对受众提出“你对帖子发表评论的频率如何？”（Miyata，Yamamoto & Ogawa，2015）等问题，或让受众就“对这些评论回应的频率”进行评级（Masullo，Lu & Fadnis，2021），对不同意见表达形式中的受众互动进行测量，并考察了其对群体极化的影响。
然而，这些研究大多采用传统的问卷调查法，并且关注的形式较为单一。本研究关注网络新闻回帖的文本内容，较为全面地考察受众意见表达的意愿和行为（廖圣清，2017）。网络新闻回帖中的受众互动指通过发帖、评论、回帖等互动行为，受众之间分享、交流、争辩观点（Oeldorf-Hirsch & Sundar，2015）。通过对网络新闻的评论及其回复状况的考察，本研究首次测量网络新闻回帖中的受众互动。由此，提出研究问题一：
RQ1：网络新闻回帖中的受众互动的基本特征如何？
（二）受众互动与群体极化：沉默的螺旋理论视角
互联网被视为能够实现多元主体理性传播的虚拟空间（Fuchs，2014）。但是，网络空间出现了非理性表达、群体极化等问题（Sunstein，1999）。群体极化指团体成员一开始就有某些偏向，在审议讨论后，人们朝偏向的方向继续移动，最后形成极端的观点（Sunstein，2008）。它会导致更少的耐心、更多的极端思想（Fraser，Gouge & Billig，1971），是社会碎片化甚至暴力的来源，对社会稳定带来潜在危险（Citron，2014：73-91）。
群体极化的影响机制研究主要从信息影响和社会影响两个层面展开。信息影响机制研究主要有劝服性论据理论（Hamlett & Cobb，2006）、信息的选择性接触（Levendusky，2013）等。社会影响机制研究主要有社会比较理论（Stroud，2011）、网络结构研究（廖圣清，程俊超，于建娉，郑晨予，2022）等。
已有群体极化研究，特别是群体极化的影响机制研究，反映了受众互动的重要性。群体极化是一个动态而非静态的概念，它会随着时间的推移、受众之间的互动和讨论不断演变（Myers & Lamm，1976）。研究显示，在互动过程中，接触对立立场时，人们倾向于通过改变自身立场，与群体重视的立场相一致，由此诱发群体极化（Fromkin，1970）。
在社交媒体中，评论区是各种主体为个体或群体提供的、就新闻或事件进行意见表达的场所（Trice，2011）。因为某一话题或事件，基于表达需求，网民进行网络新闻回帖，形成网络意见表达群体（廖圣清，程俊超，于建娉，郑晨予，2022）。网络新闻回帖不仅为群体成员提供丰富、新颖、有劝服力的信息内容（Zhang & Watts，2008），而且通过帖子中蕴含的态度、观点确立他们主观的群体成员身份（Walther，DeAndrea，Kim & Anthony，2010）。本研究将网络新闻回帖中的受众互动视为群体极化的信息影响、社会影响机制的基础，探究其对群体极化的影响。由此，提出研究问题二：
RQ2：网络新闻回帖中的受众互动对群体极化具有怎样的影响？
探讨意见表达时，沉默的螺旋理论是极其重要的理论资源（廖圣清，2017）。该理论认为，受众的意见表达依赖于他们对意见氛围的评价（Noelle-Neumann，1993：8-37）。
沉默的螺旋理论的核心概念包括孤立的恐惧、意见气候的感知、自我审查的意愿、问题的重要性、态度的确定性等（Gearhart & Zhang，2014）。意见气候的感知影响自我审查的意愿，并与问题的重要性与态度的确定性相关（Hayes，Glynn & Shanahan，2005）。在一定程度上，受众互动反映了意见气候的感知、问题的重要性和态度的确定性之间的关系。受众互动中感受到一致的、友好的意见气候，影响具有强烈自我审查意愿的个体，并导致个体直言不讳（Moy，Domke & Stamm，2001）、确信自身态度的正确性（Krosnick，Boninger，Chuang，Berent & Carnot，1993）。
基于沉默的螺旋理论，已有研究假定，在感知意见气候之后，受众会做出相应的意见表达行为，发表意见或保持沉默；并且，针对Facebook、Twitter等社交媒体平台，相关研究关注了议题讨论（Dubois & Szwarc，2018；Miyata，Yamamoto & Ogawa，2015；Kushin，Yamamoto & Dalisay，2019）、点赞、评论和分享（Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016）等具体的受众互动行为对群体极化程度的影响。研究结果显示，受众互动对群体极化具有显著的正向影响。
具体而言，受众感知意见后并认为自己持有多数人意见，孤独恐惧感较弱（Miyata，Yamamoto & Ogawa，2015）、积极与相似的人群互动（Lea & Spears，1991）、更加直言不讳（Kushin，Yamamoto & Dalisay，2019）、回复他人评论的频率提高（Dubois & Szwarc，2018）。相反，受众感知自己持有少数人意见，则会保持沉默（Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016），讨论、点赞、分享的频率降低。在此过程中，评论的频率提高，强化大多数意见，压制其他意见，意见氛围越来越同质化（Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016），出现主导意见（Chaudhry & Gruzd，2020），群体意见的多样性减少，群体极化程度增强（Dubois & Szwarc，2018）。
基于沉默的螺旋理论，已有研究探讨，网络新闻回帖中受众对意见氛围的感知对回帖行为的影响（Nekmat & Gonzenbach，2013）。研究结果显示，当感觉到网络上的孤立恐惧时，人们更不可能回帖表达自己的观点（Stoycheff，2016）。而且，受众倾向于对志同道合者回帖评论（Yardi & Boyd，2010），并发表同质性的意见（Dvir-Gvirsman，2017），导致持有其他意见的个体自我审查（是否回帖），从而产生群体极化（Stroud，2011：118-141)。个体感知意见气候是识别信息与自身立场匹配度的行为（Burke，1991）。拒绝信息或反驳是感受到意见氛围后保持沉默或直言不讳的具体行为（Noelle-Neumann，1991）。由此，本研究认为，从某种程度上来说，网络新闻回帖中的受众互动就是沉默的螺旋理论视角下，受众感知意见气候后的交互行为。基于此，提出研究假设一：
H1：网络新闻回帖中受众互动水平越高，群体极化程度越高。
（三）受众互动与群体极化：情绪的中介作用
已有意见表达的相关研究聚焦于受众评论所反映的观点。然而，在互联网上，受众生成的信息往往带有情绪（Kwon & Cho，2017）；而且，他们的情感表达更加强烈、直观（Manago，Taylor & Greenfield，2012）。
情绪是人们主观认知、意识形成过程的总称（彭晓哲，周晓林，2005）。它是个体对外部事物（环境、事件）作出的心理、生理反应（Lazarus，1991：45-59），是影响受众信息处理方式和态度形成的重要因素（Way & Masters， 1996）。研究显示，受众互动导致情绪感染（Kramer，Guillory & Hancock，2014），情绪感染影响受众群体行为（Barsade，2002）。情绪感染即“一种趋向于自动模仿和同步他人的表情、发声、姿势和动作，而且在情绪上融合的趋势”（Hatfield，Cacioppo & Rapson，1993）。也就是说，个人的情感和行为直接触发他人相似的情感和行为（Hatfield，Cacioppo & Rapson，1993）。已有研究分别探讨了情绪理论视角下受众互动对情绪的影响（Zollo et al.，2015），以及情绪理论、社会认同理论视角下情绪对群体极化的影响（Huber，Van Boven，Park & Pizzi，2015；Brown & Curhan，2013；龚艳萍，马艳玲，2017）。但是，尚未有研究在沉默的螺旋理论视角下考察情绪在受众互动对群体极化影响中的作用。
网络新闻回帖既是意见表达过程，也是信息传播过程。在网络新闻回帖的受众互动中，受众基于文本形式表达意见，同时拒绝与自己观点不一致的信息（Taber & Lodge，2006），长此以往，会形成“回音室”（Echo Chamber）效应，产生针对不同观点的“过滤气泡”（Filter Bubble）（Pariser，2011：10）。同时，文本互动会产生情绪感染（Kramer，Guillory & Hancock，2014）。具有较高情绪唤醒水平的信息（例如，无礼、煽风点火和恶意攻击）会获得更多的受众关注（Kwon & Cho，2017），受众面对此类信息，产生负面、高唤醒的情绪（Papacharissi，2004），在情绪上有意识地拒绝并收集论据予以反驳（Kunda，1990)。此外，研究显示，情绪唤醒程度较高的信息（例如，谩骂或挑衅）会加强政治分歧，使受众更坚定自身立场（Asker & Dinas，2019），从而导致观点、立场更为极端（Sobkowicz，Kaschesky & Bouchard，2012）。
由上，基于沉默的螺旋理论，本研究认为在网络新闻回帖中，受众在感知意见气候过程中会考虑大多数人的意见如何，进而决定是否发表意见，由此形成受众互动（Pang，Ho，Zhang，Ko，Low & Tan，2016）。同时，在了解他人意见（帖子）时，受众会受到帖子内容的影响（Hallinan，Brubaker & Fiesler，2020），产生情绪并影响他们的态度和行为，进而影响群体极化程度（Isenberg，1896）。
研究显示，在互动过程中，受众不断感知意见气候，认为多数人的意见为优势意见（Kushin，Yamamoto & Dalisay，2019），而当自身意见为优势意见时，则进行回帖互动。同时，在互动过程中，受众接触到反对意见或不文明表达（争吵、辱骂等）后，容易产生消极（孤立、恐惧）、愤怒的情绪（Sobieraj & Berry，2011），而且强烈的情绪反应会让多数人意见持有者更加直言不讳（Bowen & Blackmon，2003）、积极回帖互动，从而主导意见趋于极化，影响群体极化程度。
已有研究多从情绪效价（Emotion Valence）、情绪唤醒（Emotion Arousal）两个维度，对情绪予以考察（Masullo，Lu & Fadnis，2021；Huber，Van Boven，Park & Pizzi，2015；龚艳萍，马艳玲，2017）。情绪效价指物体、事件或情况的内在吸引力（即正化合价，是积极、正向的情绪）或厌恶性（即负化合价，是消极、负向的情绪），属于“令人愉快-不愉快”维度；情绪唤醒是衡量个人经历的情绪强度，分为高情绪唤醒、低情绪唤醒，属于“激活-失活”维度（Russell，1980）。
本研究以情绪效价、情绪唤醒作为情绪的两个维度，探究网络新闻回帖中的情绪。网络新闻回帖的情绪，可以基于文本的情感分析予以测量（Coe，Kenski & Rains，2014；Sailunaz & Alhajj，2019）。为契合中国的文化语境、语言词汇特性，本研究综合Russell（1980）情绪模型、陈建美（2009）情感类型，将情绪分为七大类：乐（happy）、好（pleasant）、怒（angry）、哀（sadness）、惧（terrified）、恶（troubled）、惊（amazed）。
研究证实，网络意见表达中的受众互动与情绪效价具有负向关系。受众评论的频率越高，他们越能够感知到意见气候，并且接触到不文明行为（争吵、辱骂等）的机会增多，产生抑郁、悲伤等消极情绪（Anderson & Sobel，2003），情绪效价趋于负向（Zollo et al.，2015；Masullo，Lu & Fadnis，2021），即更高的参与程度对应着更负面的情绪（Del Vicario et al.，2016）。
由此，本研究推论，在网络空间中，在意见气候感知背景下，受众较多使用网络新闻回帖进行争吵、攻击、谩骂，受众越多接触到帖子中的不文明表达，温和理性的观点越发走向沉默，导致负面情绪泛滥（Anderson et al.，2003），自身情绪趋于消极。
由此，本研究提出研究假设二：
H2：网络新闻回帖中受众互动水平越高，受众情绪效价越趋于负向；
研究显示，在线评论充斥着非理性表达，受众接触这些表达后，容易产生较为强烈的愤怒情绪，出现言语争吵、攻击行为（Berkowitz & Harmon-Jones，2004）。与抑郁、悲伤相比，愤怒与更高的情绪唤醒程度有关（Zhu & Thagard，2002）。同时，结合前述Masullo，Lu和Fadnis（2021）的研究，本研究推论，网络新闻回帖频率越高，受众越发感到愤怒，情绪唤醒程度越高（Hatfield，Cacioppo & Rapson，1993），即网络新闻回帖中的受众互动促使情绪趋向高水平的唤醒。
由此，本研究提出研究假设三：
H3：网络新闻回帖中受众互动水平越高，受众情绪唤醒程度越高。
研究显示，受众讨论政治问题或灾害事件、社会事件之后的情绪效价越趋于负向，群体极化程度也愈发强烈（Huber，Van Boven，Park & Pizzi，2015），而且与正向情绪相比，负向情绪更容易引起群体极化（龚艳萍，马艳玲，2017）。在网络新闻回帖中，受众从回帖中感受到意见氛围，包括观点、意见和情绪；相比于愤怒导致攻击性行为，受众的情绪效价越趋于负向，抑郁、悲伤的程度越深，会使他们随时准备“逃离或斗争”，即保持沉默或回帖争论，更容易出现极端的态度（Fredrickson & Branigan，2005）。
由此，本研究提出研究假设四：
H4：网络新闻回帖中受众情绪效价越趋于负向，群体极化程度越高；研究显示，在社交媒体上，带有愤怒情绪的言论爆炸性增长（Beckers & Harder，2016）。而且，愤怒等高唤醒情绪更能激发人们的选择性关注（Finucane，2011），形成集体情感（Coviello et al.，2014），导致群体态度趋于极化（Brown & Curhan，2013）。
在网络新闻回帖中，部分持有少数意见的受众害怕被言语攻击，选择不回帖；但是，看到一些意见相左、不文明的帖子后，产生愤怒情绪，情绪唤醒程度不断提高（龚艳萍，马艳玲，2017）。而且在回帖过程中，他们容易被别人影响，改变自身意见，导致主导意见趋于极化，加剧群体极化（Huber，Van Boven，Park & Pizzi，2015）。
由此，本研究提出研究假设五：
H5：网络新闻回帖中受众情绪唤醒程度越高，群体极化程度越高。
由上可知，在受众互动和群体极化之间，受众的情绪具有中介作用。由此，本研究提出研究假设六：
H6：网络新闻回帖中的受众情绪在受众互动与群体极化之间扮演着中介角色。
根据上述研究问题和研究假设，本研究构建了一个中介理论模型，如图1所示：
三
研究方法
（一）议题选择
本研究选取“新冠肺炎疫情”这一突发公共卫生事件作为议题。突发公共卫生事件指突然发生、造成或者可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件（王晰巍，朱泓飞，李玥琪，何金昌，2021）。
公众意见表达所讨论的是“有争议的”“有道德负荷的”议题（NoelleNeumann，1993：38-39），如国家政治问题、民生问题（廖圣清，2010）。作为关系民生问题的社会公共事务，突发公共卫生事件是意见表达的重要议题（廖圣清，2017）。受众往往在网上发表意见、讨论互动，并且突发事件所带来的恐慌、焦虑、抑郁等情绪（王一牛，罗跃嘉，2003），更容易引发群体极化现象，影响传播秩序，这对突发公共卫生事件的防控、治理具有重要影响。
2019年12月以来，中国武汉发现多起病毒性肺炎病例，后被确诊为新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19），简称“新冠肺炎”（刘友芝，朱战缘，2020）。新冠肺炎疫情的暴发对民众的生命财产安全带来巨大挑战，引发公众的持续关注，以及引发了对疫情传播、政府抗疫政策等问题的激烈讨论。其中，公众对网络新闻进行回帖产生了大量意见表达数据。这些数据有助于实证研究受众互动、情绪和群体极化之间的理论关系。
（二）数据来源
本研究采用清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室公布的疫情新闻数据（钟皓曦，2020）。以人民日报每条网络新闻的所有回帖为分析单元，本研究收集该数据集中2020年1月20日至3月8日，人民日报账号相关数据（包含新闻的标题、内容、评论、时间等字段），共计新闻43088条、评论1204769条。
本研究使用中文分词包jieba分词。使用TF-IDF算法将过滤后的词语列表转换为TF-IDF矩阵，计算数据集困惑度、验证一致性后基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型确立主题词。结合新冠疫情议题特点，对所获得的主题词进行整理。通过正则表达式过滤其中的数字、字母等。基于哈工大停用词表，根据新冠疫情新闻及评论话语特性添加特定词汇，形成新的停用词表，对数据进一步过滤。
作为主流媒体的重要代表，人民日报发布的网络新闻，公众讨论积极、回帖活跃；同时，2020年1月20日，国家卫健委高级别专家组组长钟南山院士肯定新冠肺炎存在人传人现象后，疫情报道及讨论激增（李红涛，韩婕，2020）。3月8日，湖北之外省份新增确诊病例均为境外输入病例，并且首次无本土确诊病例；这是国内疫情防控的重要转折点，防控重点随后转向境外输入病例（邓杭，2020）。
（三）变量测量
1.群体极化
本研究从群体偏好的转移（Zuber，Crott & Werner，1992）测量群体极化程度。互联网平台成员的流动性较大，对个体偏好的转移（Hinsz & Davis，1984）观测容易出现较大的偏差，而且相比之下，群体偏好的转移更为明显，观测更为直观（Whyte，1993）。
具体而言，本研究综合Chen（2013）关于股票论坛、霍凤宁等人（2015）关于网络社区的群体极化测量；采用可基于文本进行测量的情绪熵（Sentiment Entropy）（Rao，Xie，Li，Jin，Wang & Li，2016）来度量参与者决定的不确定性、混合性，参与者的情绪熵越小，群体极化的程度越大。同时，依据Russell（1980）的情绪模型，本研究探讨好、乐、哀、怒、惧、恶、惊七种情绪。
公式如下：
群体极化程度=1/情绪熵
具体参数及涵义如下：类别1（C1）：情绪为好；类别2（C2）：情绪为乐；类别3（C3）：情绪为哀；类别4（C4）：情绪为怒；类别5（C5）：情绪为惧；类别6（C6）：情绪为恶；类别7（C7）：情绪为惊。在相关事件的讨论中，C1所占的比例为P1、C2所占的比例为P2、C3所占的比例为P3、C4所占的比例为P4、C5所占的比例为P5、C6所占的比例为P6、C7所占的比例为P7。
2.情绪
本研究运用文本挖掘与情感语义分析技术（Johnson-laird & Oatley，1989），基于Russell（1980）的情绪模型、陈建美（2009）的情绪分类，采用Python的cnsenti包对受众评论的情绪进行识别。
本研究采用Python的cnsenti包，对评论中的正、负面词汇数进行统计，然后以正面词汇数/（正面词汇数+负面词汇数）计算获得的比例（Loughran & McDonald，2011），作为该条新闻下受众的情绪效价。
本研究将哀、好、恶、乐、怒、惧、惊七种情绪的唤醒度，依次赋值为1-7，采用Python的cnsenti包，对评论中反映该七种情绪的形容词出现的频数进行统计，将七种情绪所包含的词汇数目分别乘以对应的情绪唤醒程度的赋值（Mullen & Collier，2004），取均值作为该条新闻下受众的情绪唤醒。
3.受众互动
本研究以每条网络新闻下所有评论作为原帖，所有原帖的回复数量（即出现“@”操作）作为回复总数，所有原帖、回复的数量作为总评论数，计算回复总数与总评论数的比率，作为受众互动的测量（Wang & Zhuang，2017）。
4.控制变量
本研究将新闻内容的极化程度、情绪效价、情绪唤醒，以及评论及其回复的数量，作为控制变量。新闻内容的极化程度、情绪效价、情绪唤醒的测量采用前述的相关测量方法。
研究表明，媒体的属性议程设置影响受众对事件的态度（Muddiman，Stroud & McCombs，2014），媒体的属性议程设置中的情感属性影响受众的情绪（Coleman & Wu，2010）。也就是说，新闻报道内容的情绪属性、极化程度可能对受众的情绪、群体极化产生影响。同时，群体讨论的规模有可能影响群体极化的程度（霍凤宁，禹婷婷，孙宝文，2015）。
（四）统计分析方法
本研究采用SPSS宏程序PROCESS（Hayes，Glynn & Huge，2012）中的第4号模型（并行中介模型），对情绪在受众互动与群体极化之间的中介效应进行验证。
结果如图2所示。
四
研究结果
（一）网络新闻回帖中受众互动、群体极化、情绪的描述统计
通过对43088条新闻、1204769条评论回帖的分析，本研究发现，新冠肺炎疫情议题的讨论中，受众的网络新闻回帖较为活跃，平均每条新闻的评论数为50条，平均每条评论的回复数为10条。由此可见，受众互动较为积极，均值为0.1646，标准差为0.1987。
研究结果显示，群体极化的均值为0.5031，标准差为0.4510。这说明，关于新冠肺炎疫情的网络新闻回帖中具有较强的群体极化倾向，不同网络新闻回帖群体的极化程度存在一定的差异。情绪效价的均值为0.7000，标准差为0.1401，受众的情绪较为积极。情绪唤醒的均值为1.4149，标准差为1.0150，受众的情绪唤醒程度较低。而且，不同网络新闻回帖群体的情绪效价、情绪唤醒存在一定的差异。
研究发现，新闻极化的均值为0.7242，标准差为0.3962。这反映出新冠肺炎疫情防控中新闻报道的极化程度较高。新闻情绪效价的均值为0.9694，标准差为0.1209；新闻情绪唤醒的均值为2.8464，标准差为0.8613。这表明，相比于受众的情绪效价、情绪唤醒，新闻报道的情绪效价更积极、情绪唤醒度更高。
（二）网络新闻回帖中的受众互动和群体极化：情绪作为中介变量
1.受众互动对群体极化的影响
将新闻的情绪效价、情绪唤醒、极化程度、评论数和回复数作为控制变量，以受众互动为自变量，群体极化为因变量，进行回归分析。
结果如表3的回归方程1所示，受众互动对群体极化具有显著正向作用（B=0.7564，t=29.5825，P<0.001），即受众互动水平越高，群体极化的程度越高。假设H1成立。
新闻的情绪效价（B=0.4993，t=4.5511，p<0.001）、情绪唤醒（B=-0.0067，t=-2.4413，p<0.05）、极化程度（B=0.0112，t=2.0499，p<0.05）、评论数（B=0.0023，t=29.7366，p<0.001）和回复数（B=-0.0081，t=-25.2770，p<0.001），这些控制变量对群体极化也产生显著的作用。
2. 情绪对受众互动与群体极化的中介作用
为进一步检验情绪在受众互动与群体极化之间关系的中介效应，本研究通过OSL回归分析得出表3结果。受众的情绪效价、情绪唤醒作为中介变量，受众互动对群体极化仍具有显著正向作用（B=0.7772，t = 31.1856，p＜0.001）。结果显示，受众互动对情绪效价具有显著的负向作用（B=-0.0328，t = -4.0652，p＜0.01），对情绪唤醒具有显著的正向作用（B=0.2464，t = 4.2274，p＜0.001），即受众互动水平越高，情绪效价越趋于负向，情绪唤醒程度越高。假设H2、H3成立。
同时，情绪效价对群体极化具有显著的正向作用（B=0.0971，t = 6.4724，p＜0.001），情绪唤醒对群体极化具有显著的负向作用（B=-0.0973，t = -46.8490，p＜0.001），即情绪效价越趋于正向，情绪唤醒程度越低，群体极化程度越高。假设H4、H5不成立。
本研究对情绪效价、情绪唤醒在受众互动与群体极化之间的中介效应，进行了分解检验。如表4所示，受众互动对群体极化的直接效应为0.7772，总效应为0.7500，Bootstrap的95%置信区间均不包含0，即具有中介作用。假设H6成立。
同时，情绪效价、情绪唤醒的中介作用，表现为“遮掩效应”（Suppressing Effects），直接效应（ｃ ’＝0.7772）和间接效应（情绪效价ab＝-0.0032；情绪唤醒ab＝-0.0240）符号相反，使得总效应被遮掩（Mackinnon，Krull & Lockwood，2000；温忠麟，叶宝娟，2014）。
五
结论与讨论
基于沉默的螺旋理论视角，通过分析新冠肺炎疫情中人民日报新闻及其受众评论数据，本研究考察作为意见表达的网络新闻回帖中受众互动与群体极化之间的关系，引入情绪效价、情绪唤醒作为维度的情绪中介变量，构建、证实了受众互动、情绪、群体极化三者之间关系的中介理论模型，丰富了沉默的螺旋理论视角下意见表达中的受众互动与群体极化研究。
（一）网络新闻回帖中的受众互动、情绪、群体极化情况
研究结果显示，面对新冠肺炎疫情这一突发公共卫生事件，受众意见表达活跃，网络新闻回帖积极，受众互动比率达16.46%。网络新闻回帖的匿名性使得受众能够讨论紧迫的社会、政治和文化问题，将更多观点带入到公共话语中（McCluskey & Hmielowski，2012）。这有利于意见的协商、共识的达成，促进疫情防控信息的有效传达。网络是“虚拟的避难所”（De Koster & Houtman，2008）。对于观点一致的评论，受众回帖的可能性提升，对于存在分歧的观点，受众回帖的意愿降低（Gearhart & Zhang，2014)。
同时，受众的网络新闻回帖蕴含着纷繁复杂的情绪。一般来说，负面情绪更可能被注意，更容易被传播和扩散（Schöne，Parkinson & Goldenberg，2021），特别是在突发公共卫生事件中，负面情绪更容易被激发、传递和增长（Sun et al.，2020）。然而，本研究结果显示，受众的情绪总体趋势向好，七种情绪中“好”情绪的均值最高。这反映出，尽管新冠肺炎疫情对人民的生命财产安全、国家社会治理带来巨大挑战，但是国家和政府的相关疫情防控举措产生了较好的效果，得到了受众的认可和支持。
此外，在网络新闻回帖中，出现了程度较强的群体极化。与已有网络新闻回帖的群体极化状况（廖圣清，程俊超，于建娉，郑晨予，2022）相比，本研究总体的群体极化程度更为强烈，群体之间的群体极化差异也更为明显。这表明，不同议题引发公众关注与讨论的强度不同，群体极化程度不一，越是关系公共利益的，越容易成为社会舆论关注的焦点（Zhao，He，Zhao & Lin，2022）。作为网络意见表达的重要形式之一，网络新闻回帖形成大量的文本内容，蕴含丰富的观点、态度，群体极化现象也随之产生并发展。本研究同时显示，新闻的极化程度显著影响回帖的群体极化程度。
（二）网络新闻回帖中的受众互动与群体极化：情绪的中介作用
通过对43088个网络新闻回帖群体的分析，本研究证实了情绪对受众互动和群体极化之间关系的中介效应。
本研究显示，受众回帖评论越积极，群体极化程度越高。网络新闻回帖正是感知意见气候之后，受众意见表达（激烈程度）的重要表现。受众意识到自己所持有的意见与感知到的优势意见不一致时，便会感受到“敌意”（Noelle-Neumann，1991），放弃回帖评论，回帖频率（即受众互动）降低。相反，受众会积极回帖发表意见，群体内多元化意见被主导意见淹没，群体极化程度增强。
本研究同时显示，一方面，受众互动对情绪具有重要的影响。受众互动程度越高，受众情绪效价越趋于负向，情绪唤醒程度越高。这与以往的研究发现一致（Masullo，Lu & Fadnis，2021）。新闻的情绪效价、情绪唤醒对受众的情绪效价、情绪唤醒具有显著的正向作用。在突发公共卫生事件中，新闻报道蕴含积极、高唤醒情绪，这可能影响受众产生相同情绪。但是，在互动中，受众接触事件带来的负面影响信息愈发频繁（Jin，Li，Song & Zhao，2020），尤其是，当接触到不文明表达时，受众情绪逐渐演变为消极、高唤醒情绪（Sypher，2004）。另一方面，受众互动所产生的情绪对群体极化产生影响，情绪效价越趋于正向、情绪唤醒程度越低，越容易导致群体极化。然而，以往研究证实，消极情绪、高唤醒情绪增强群体极化程度。本研究与已有研究的结果不一致，主要可能是两个方面的原因。一是群体极化既可能导致“冒险性偏倚”（Risky Shift），也可能导致“谨慎性偏倚”（Cautious Shift）（Stoner，1961）。本研究以及大多数研究的群体极化概念属于“冒险性偏倚”，并假设负面、高唤醒的情绪可能导致非理性的群体极化；但是，从“谨慎性偏倚”视角考虑，正面、低唤醒的情绪可能导致态度和行动的极端谨慎，导致“谨慎性偏倚”。这说明，对群体极化的研究，需要从“冒险性偏倚”“谨慎性偏倚”两种理论涵义进行综合考察分析。二是群体极化不仅是一种群体意见表达的静态结果，更是一种动态的演化过程（Evans，Bryson & DiMaggio，2001）；受众的初始情绪状态可能对群体极化的演变方向产生影响。尤为重要的是，如后面讨论所述，这一研究结果揭示了受众互动、情绪与群体极化三者作用中的沉默的螺旋效应。
本研究经由中介效果的检验进而证实，情绪显著中介网络新闻回帖中的受众互动与群体极化之间的关系。受众互动不仅可以直接预测群体极化，也可以通过受众的情绪效价、情绪唤醒来预测群体极化。具体而言，受众互动先负向影响情绪效价，再由情绪效价正向影响群体极化；受众互动先正向影响情绪唤醒，再由情绪唤醒负向影响群体极化。同时，研究结果表明，在受众互动对群体极化的影响中，情绪具有“遮掩效应”的中介作用。在一定程度上，情绪遮掩了受众互动对群体极化的影响，即控制情绪效价、情绪唤醒的影响后，受众互动对群体极化的影响会显著扩大。这说明，在受众的网络新闻回帖过程中，促进受众将消极、高唤醒的情绪理性宣泄出来，而不是一味地限制情绪表达，有利于促进群体中的受众互动减弱群体极化程度。同时，受众互动与群体极化之间，可能存在效应更大的中介变量（Kenny，Korchmaros & Bolger，2003），需要深入挖掘，以丰富完善受众互动与群体极化之间的作用机制研究。
（三）讨论
已有意见表达中的受众互动对群体极化的影响研究强调的是论点、观点的交流、协商的直接作用（Scheufele & Eveland，2001），忽略了情绪的中介作用。情绪是一种认知判断（Nussbaum，2003：1-17）。它在社会互动、感知记忆、理性决策等方面扮演重要的角色（Picard，2000：9-12）。本研究证实了情绪在受众的网络新闻回帖中的普遍性和影响力。
本研究显示，对受众互动与群体极化之间关系产生中介作用的是积极、低唤醒的情绪。无论是积极发表意见的受众，还是保持沉默的受众，消极、高唤醒的情绪都会暂时消除他们对社会孤立的恐惧，变得直言不讳、大声疾呼。然而，这仅仅引发了受众情绪的发泄。在互动过程中，从指责、谩骂演变为解释，受众情绪发泄之后逐渐平静，情绪演变为低唤醒情绪（Metzler et al.，2023）；同时，受众意识到自身意见的合理性，情绪趋于平和、由消极转为积极，并依然保持自己的态度和立场，表达更为极端的意见和观点（Tsfati，Stroud & Chotiner，2014），导致群体极化。在此过程中，从争论到沉默，受众不是被说服改变了立场，而是各执己见，不作沟通。通过1972年、1973年等多次“坐火车测试”，沉默的螺旋理论研究证明了在一场争论中，认为自身有获胜保障的一方更愿意交谈、滔滔不绝，处于对立的一方，尽管从人数上并不处于弱势，有时甚至数量更多，却保持沉默（NoelleNeumann，1993：5-7）。事实上，“沉默的多数”拥有自己的态度和立场，能感知到“真相”，但他们以自己都没有真正意识到的方式对“真相”产生了影响，也就是他们不愿将“真相”说出来（King & Anderson，1971；Noelle-Neumann，1993：4-8）。通过与同好、异己用户充满“情绪”的交流，受众会加强“再群体化”的认同感与自身成就感（Von Keyserlingk，Olenick & Weary，2008），情绪回归理性，发声意愿降低，陷入沉默。由此可见，在受众互动中产生的积极、低唤醒的情绪对群体极化的影响，既反映了情绪的中介作用，也揭示了沉默的螺旋效应的存在。
本研究考察了网络新闻回帖中的受众互动及其与群体极化之间的作用机制，丰富和发展了意见表达中受众互动的类型研究，拓展了网络文本研究。作为意见表达产生的重要舆论现象，群体极化的相关研究需要探讨不同意见表达形式中的受众互动在群体的态度、行为演变过程中的关键作用，推动良好互动秩序的建立，避免非理性、不文明讨论的形成及其对群体共识的阻碍。本研究主要分析新浪新闻平台的人民日报数据，然而网络传播的主体、平台多元化，后续研究可以进行传播主体、传播平台的比较研究。网络新闻回帖的受众互动中存在社交机器人等多元主体以及删帖等管理机制，未来研究需要深入探讨社交机器人、删帖的影响，实时采集不同数据，以考察不同主体的影响与作用机制。为了更加全面地揭示群体极化的动态演化过程，可以进行纵贯数据分析。受众在信息交互过程中所产生的情绪，也会影响他们的心理（Livingstone，2013：35-37）。未来的意见表达、群体极化研究不仅需要关注意见表达中的事实性信息，还需要关注其中蕴含的复杂情绪，并将受众的心理因素与所处的社会情境纳入考量，更需要考察受众的初始情绪对群体极化演化的影响。
本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2023年第9期。
转自：“国际新闻界”微信公众号
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