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唐山事件再起波澜!新闻传播视角下的社会网络分析与数据挖掘

2022/6/20 16:16:43  阅读:631 发布者:

[新传导读]

6月17日,一名来自贵州省的记者在网络发布视频称自己在唐山遭遇了暴力执法。


他称自己在正常采访过程中被唐山警察强行带到派出所,没有任何理由地让他掐脖让他下跪,甚至还有人更是对他高声辱骂!


这条控诉视频一出,瞬间又点爆了网友们对于唐山的关注度。


人们都想知道唐山又发生了什么,这个记者又遭遇了什么。


距离唐山事件已过去一周多。在这一周中,每一次的发表、点赞、转发、评论、收藏乃至沉默,都直接或间接构成了一张巨大的社会舆论网络。


当最初的非理性情绪逐渐褪去,我们需要跳出自己所在的圈层,去观察整体的网络结构特点,感受不同子群、主体的情绪和观点,并以此评估主流媒体、官方政府的行为及作用。



本文运用社会网络分析(SNA)方法,于6月13日爬取包含博主昵称、发文时间、博文内容等的原始数据总计5248条,在剔除完与唐山事件无关联、仅附带话题而不存在转发、提及关系的博文后,最终形成828*828的有向邻接矩阵。

通过研究微博话题中关于唐山事件的转发提及状况,揭示事件背后不同行动者之间的联系、立场与诉求。本文发现,在网络结构层面,唐山事件社会网络呈现“社区集群”特点,整体互动性弱。同时,党媒“人民日报”是最突出的中心关键节点,但受害者账号信息被转发频率最高。在议题指向上,唐山事件网民与媒体政府所聚焦的议题呈现较大差异,分别更多指向性别议题和暴力议题。


从社会网络结构中

我们看见了舆论场怎样的联系与区隔?


社交媒体如何促进分享、相互支持或产生争论,也将导致不同网络结构的产生。我们想知道,在这起极具冲突、观点多元的重大舆情事件中,会呈现出什么样的网络故事?


唐山事件微博社会网络

子群界限清晰但互动性较弱

在通过以上话题爬取到的 5248 条的数据之中,包含转发或提及行为的数据共 828 条,仅占总微博数量的 16%。大多数用户仅带话题并发布自己的观点,而忽视了微博特有的“社交属性”。通过网络分析工具计算后得出,该网络的平均距离为 4.67、整体网络密度仅为 0.00104,如图1所示。这意味着该网络中每个微博用户之间平均需要近 4 个微博用户才能产生连接,而远低于 0.05 的密度值更预示着微博用户之间松散的联系。

整体网密度越大则该网络对其中行动者的态度、行为的影响可能越大[1],也意味着行动者之间频繁的互动实则存在交流甚至改变的可能。而在引发社会轩然大波的唐山事件中,我们仍旧固守于依靠自我的发声,而忘记了信息只有被传播,才有价值;传播只有被关注,才能实现价值[2]



根据皮尤研究中心发布的六种推特网络结构来看,唐山事件在微博形成的网络结构更符合其中“社区集群”网络。如上图1所示,网络形成了多个中心,每个中心的外围都有自己固定的互动群体或追随者。由此可知,在唐山事件及其不断延伸开来的次生舆情事件中,存在着多个界限清晰的子群。它们或许持不同观点视角、或许基于不同主题,又或者在网络中扮演着不同的角色。这也进一步为唐山事件在社交媒体中的复杂性提供了数据支撑。


此外,我们注意到,在整张网络的右端,存在着大量彼此有零星联系的用户,这些节点大多为粉丝数量较少的普通网民。它们离散于主要群体之外,每个用户所关联的节点数量固定且差异较大。这说明即便是主动参与了互动,大量用户仍倾向于与自己熟悉的、接近性强甚至在现实世界存在关联的节点发生联系。



媒体官方政府账号易被提及
受害者信息转发最为频繁


除了获悉整体的网络结构之外,我们更想知道,在这起影响力如此之广的突发舆情事件中,谁充当着核心作用的节点?主流媒体在这起事件中又扮演着何种角色?


基于此,我们对各节点入度、出度以及中间中心度的值做了排名。


从转发层面来说,节点的入度越高意味着节点更倾向于转发他人的博文,反之则更易被他人转发。从提及的角度来说,节点的入度越高意味着更易被他人在博文中@,反之该节点更喜爱在微博中@他人。而中间中心度的概念更是能用于评估该社会网络中行动者对资源控制的程度和作为沟通各个他者的桥梁身份[3]。


图2所示,入度与出度的节点构成存在较大差异。点入度前10名中主流媒体、政府官方账号占比较大,而点出度前10名中,普通网民、次生舆情事件受害者基本占据了所有位置。在绝对中间中心度方面,人民日报以较大差距稳居第一,把控着信息资源除了主流媒体和官方政府账号,部分普通网友和次生舆情受害者本人也在整个唐山事件社会网络中充当着连接不同信息或用户的“桥”的作用




再通过分别对比仅针对转发/提及的网络图后发现,在唐山及其衍生的舆情事件的互动中,用户更倾向于在博文中提及主流媒体和官方政府,公众人物包括娱乐明星也在被提及的范围内。而受众将转发行为更多的留给受害者本人微博或重要受害者信息集合微博。


被转发次数代表了一个人所发布推文的内容价值和该用户生成具有传递价值的内容的能力;提及表示用户的名字价值和该用户在对话中吸引他人的能力[4]。受众的转发必定是经过其对文本的阅读,并受到情绪、价值趋势或理性思考下做出的认同行为。


在唐山事件中,用户普遍认为受害者的信息更值得被扩散,相比主流媒体内容、官方通报更有传播价值和传播需求。而对主流媒体、官方政府的频繁提及,不仅包含着想要使其知悉被害者信息的作用,更在一定程度上表达了受众的不满和愤怒。被提及的不单单只是一个账号,更有受众行为背后的注意力诉求和情绪诉求。


这迫使我们反思,为何具有发布最新通报、最新进展能力的政府机构、主流媒体账号不再成为受众转发扩散的第一选择?这背后严重的信任危机又该如何缓解?这一个个@的标志,是否真的能架起媒体、政府与公众之间的沟通桥梁?


从文本内容中
我们看到了多少种定义、情绪与诉求?



在关系之外,我们还关注到了语言。


语言是一种象征性的行动[5],话语在发出的同时也在“做”某事[6]。在唐山事件复杂缠绕的网络关系背后,到底传递着怎样的话语?当我们在谈及唐山事件的时候,我们究竟在谈论什么?



网民表达不安    官方重建信任


在网民与主流媒体、官方政府的词云图中,我们看到了两种不同的情感基调与诉求。在网民的话语词频中,女性和社会占据除唐山以外的前三高频词,带有如“害怕、沉默、勇敢”等各类情感色彩的词汇在推文中出现频率较高。而除了为受害者祈祷、发声、表达愤怒外,文本中充斥着用户自我代入下的不安与惶恐。“公平、正义、处理、严惩、除恶”等高频词所表达的民众抗争诉求在“热度、上去、讨论、曝光“等话语中得到体现。



主流媒体、政府在话语体系中,更倾向于使用中性词语,主要将文本焦点放在案件的进程上。屡次出现的如”警方、通报、嫌疑人、公安、抓捕、部门“等词语,展现出对政府、媒体对事件的重视与快速更进,力图重构民众的安全感和信任感。


民众关注性别议题
媒体与政府偏向暴力议题


不同的文本建构被赋予了不同的理解与思考,高频词之间的联系又隐含着怎样的意义?


在语义网络图中, 任意两个词语间的联系代表着一个命题。而命题反映的是文本生产者头脑中事物的联系, 以及他试图向读者呈现的事实。如果同样的词语发生联系的方式不一样, 那么它就建立了一个新的命题, 表达了关于某个事实的新的意义[7]。


从语义网络角度,我们发现媒体搭建的议题框架与网民所构建的意义存在一定的差异。主流媒体、政府在理清事件基本要素后,将重点放在了与暴力相关的议题之上。“暴力、殴打、冲突”与其他词语关联度较高、共现关系较强。


而网民的语义网分析则呈现出性别议题与社会安全均为重要议题的现象。“女性、女孩、女生、女人、女子、男性、男子、男人、男女”在网络中不仅与如“保护、社会、暴力”等词存在较高的关联性,在网络图的左下角还出现了仅互相存在共现关系的两对涉及性别议题的词语。同时,唐山事件的次生舆情事件更加重了用户对于社会安全议题的讨论度。“除恶、扫黑、保护伞、安全”等词语虽与其他节点联系较弱,但都直接指向了具有最高影响力的“唐山”一词,更彰显了负面次生舆情事件的舆论威力。


每一个文本都是文本生产者做的一次命题试验:通过变换词语组合的逻辑来建构关于某个事实的意义[7],但当两大舆论场之间所建构的议题出现差异,对舆情的回应始终无法前移到对民众真实诉求的回应上,主流媒体、政府机构又该如何为舆论降温?



结语

唐山事件的最终结果尚未公布,我们在关注进展、关心受害者的同时,也开始思考:唐山事件于我们来说,是什么呢?

处于不同子群的节点,或许会给出不同的答案。它或许是一场噩梦、是一次警醒亦或是一场抗争……这张巨大社交媒体网络不止暴露出部分社会弊病,也暴露出主流媒体、官方政府与民众之间的脱轨。

或许,我们都应该在突发事件舆情网络中跳出自己的固有圈层,用整体的视角观察网络,并试图用关系搭建沟通的桥梁,进而回应各圈层背后的诉求、消解负面情感,真正实现舆情的有效引导。



参考文献
[1] 刘军. 整体网分析讲义: UCINET 软件实用指南[M]. 格致出版社上海人民出版社, 2009:11.

[2] 邹振东. 弱传播: 舆论世界的哲学[M]. 国家行政学院出版社, 2018:20.

[3] 黄月琴,黄宪成.“转发”行为的扩散与新媒体赋权——基于微博自闭症议题的社会网络分析[J].新闻记者,2021(05):36-47.DOI:10.16057/j.cnki.31-1171/g2.2021.05.005.

[4] Cha M, Haddadi H, Benevenuto F, et al. Measuring user influence in twitter: The million follower fallacy[C]//fourth international AAAI conference on weblogs and social media. 2010.

[5] Kenneth Burke, Language as Symbolic Action: Essays on Life, Literature, and Method,Univ of California Press, 1966.

[6] 曾抒羽.基于共现词语义网络的动物保护议题生态话语分析——以微博上一则新闻报道评论为例[J].鄱阳湖学刊,2021(05):106-116+128.

[7] 谷羽.语义网络分析方法在传播学中的应用及批判[J].现代传播(中国传媒大学学报),2019,41(04):155-159.

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