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【摘 要】群体极化现象从被发现到正式提出，经过了很多社会心理学家多年的研究及经验总结。群体极化的产生机制有三种主要理论：社会比较理论、劝服性辩论理论与社会认同理论。成员特点、群体结构、任务性质、环境特点等四种因素会对群体极化产生影响。随之而来的网络时代吸引了社会心理学家和传播学家们对网络群体极化的研究，学者们针对网络环境的特点提出了事件驱动、网络过滤、群体协同三种动力机制，并根据此三种动力机制提出了消除网络群体极化的方案和策略。
【关键词】群体极化;网络群体极化;动力机制;影响因素
1群体极化的来源和发展
群体极化是指，群体在讨论前就对某个主题有初始的态度倾向，通过讨论，群体作出的决策在原有的态度倾向上得到加强，使冒险的倾向更为冒险，谨慎的倾向更加谨慎。
蒋忠波（2019）在对国外关于群体极化的原始文献进行考究之后，对群体极化的来源进行了系统的梳理。Stoner，James Arthur Finch是美国麻省理工学院一名社会心理学家，他在1961年在研究群体决策时，发现群体的决策经过讨论以后会偏向作出更加冒险的决策，对此现象他提出了“冒险偏移”这一名称，用来专指经过群体讨论以后群体的决策更具有冒险偏向的现象。但是，这一现象与传统社会心理学中的群体决策的相关看法相悖，引起了社会心理学界的极大关注，于是在19世纪60年代，社会心理学家们对此进行深入研究。后有研究发现，群体成员经过讨论，得出的决策不一定是更具冒险性，也有可能是在原有比较冒险的决策上更为谨慎（Rabow等，1968）。Moscovici和Zavalloni（1969）将冒险偏移和谨慎偏移归为“极化”和“极化效果”。随后，Colin等人（1971）正式将“群体”和“极化”整合到一起，形成了“群体极化”的专有名词，并且对群体极化进行了分析，对群体极化、冒险偏移和个体极化进行了仔细区分。虽然Colin等人正式提出群体极化的概念，但Moscovici等人是“极化”一词的首要提出者，因此，Myers（1976）等人认为是Moscovici首先提出了群体极化概念。
CassR.Sunstein（2003）将群体极化现象放在网络背景下进行了讨论，并且认为在网络中发生的群体极化现象是现实生活中的两倍多。由于近几年国内互联网技术发展，关于网络群体极化的研究也在日益兴起。
2群体极化的相关理论
对于群体极化产生的机制，主要有两种理论：社会比较理论和劝服性辩论理论。社会比较理论认为，群体成员会比较自己与其他成员的观点，并在比较过程中将自己的观点进行稍微修正，最终使自己的观点和他人的看上去一样。劝服性辩论理论认为，当群体中一种观点比较有说服力，被大多数人认可时，此观点就会对其他人产生影响，从而使其他人转变自己的观点，转而信服这种观点。此后两种理论得到整合，人们认为群体极化是两种原因共同作用的结果，通过社会比较理论人们修正自己的态度和观点，有说服力信息的呈现使人们更加坚定这种观点，从而使群体决策向某一方倾向。除了上述两个学界普遍认可的解释路径，Brown（引自金盛华，2005）还用社会同一性理论来对群体极化现象进行解释，他认为在群体中，成员迫于内群体规范，想要跟其他成员保持一致，从而会在一定程度上改变自己的观点，转而支持群体中大部分支持的观点。
对于群体极化的影响因素，学者们将其分为成员特点、群体结构、任务性质、环境特点四种，蒋忠波将四种合并成三种：话题性质（任务性质）、群体结构（成员特点和群体结构）、传播媒介（环境特点）进行讨论。
研究表明，当话题性质为可以找到正确答案的“知识型话题”时，劝服性辩论理论是主导的产生机制;当话题是只需要作出一个合适的决定的“判断型话题”时，社会比较理论在其中起主导作用（Kaplan和Miller，1987），并且“判断型话题”导致的群体极化程度比“知识型话题”更高（Maha和Vinze，1998）。
群体构成中，同质性较高的群体经过群体讨论后的群体极化程度会比异质性群体的高。例如，CassR.Sunstein（2010）的研究中，自由派群体在进行讨论以后对某一主题的自由主义立场更明显，而保守群体在讨论后对议题的保守主义立场也更明显。而对于群体内部异质性较高的群体，群体讨论后的可能并不会产生群体极化现象，甚至可能会出现与原有倾向相反的结果（Vinokur 和 Burnstein，1978）。
在传播媒介这个因素中，学者们研究了计算机和网络条件下的群体极化现象。Siegel（1986）等人研究表明，以计算机为传播媒介所引起的群体极化程度更高。也有研究表现出相反的结果，即并没有群体极化现象发生（McGuire，1987）。对此学者们给出解释，规范和信息论据的有力程度都会影响群体极化的产生，两者任何一种因素的降低都会降低群体极化的产生，计算机的匿名性降低了人们的规范性，他们无法与他人进行比较和参照，只能转而关注所提供的信息，因为无法从他人处获得关于观点的其他信息，所得信息有限，因此，规范性和信息论据的有力程度的降低，使得计算机为媒介时可能产生没有群体极化现象的结果。
对于在网络中群体极化现象的研究，有研究者在现实网络社会中针对一些热点事件引发的网络讨论进行了分析与观察，发现在对问题讨论之前就已经存在明确立场的网民们在进行讨论后，先前的立场更加坚定了，这表明出现了群体极化现象。但也有研究表现出相反的结果，有研究表明在网络世界中，人们虽然倾向与自己观点相同的人互动，但也会积极同与自己观点不同的人进行交流，并且在经过讨论交流后并没有产生极化现象。
3网络群体极化的相关理论
网络群体极化产生的原因及消除网络群体极化现象的措施，是近几年社会心理学界和传播学界的研究热点。网络群体极化产生的社会影响有好有坏。李萍（2015）认为网络群体极化能够促进舆论监督，多数人的意见得以看到，从而使大多数人的问题得到解决。网络群体极化不好的影响可能会出现谣言和网络暴力等现象（刘丹，2020）。史波（2010）提出网络群体极化的动力机制有事件驱动、网络过滤、群体协同三种动力。事件驱动指的是网络群体极化要有一件关系到大家利益，能够引起大家广泛关注和讨论的话题。网络过滤指网络上的各种社群将人以群分，由此，网民们接触到的人群都是与自己有相同观点相同目的的人，网民们最终接收到的也只是和自己观点相同的信息，这使群体内的同质性越来越高，群体极化程度也越来越高。群体协同这一动力表示，当群体成员对群体产生认同，就会自觉向群体靠拢，群体中的责任分散使得群体成员的匿名性越来越高，最终群体的态度趋于一致，群体极化越来越严重。何杨等人（2019）对网络环境下群体极化的诱因进行了分析。认为网络环境中热點信息的持续和重复向大众呈现、信息主体如信息发布者和信息接收者之间的交互作用、信息发布的即时性使人人都可以发布信息、网络信息被广泛性传播，这些因素都是网络群体极化产生的诱因。 针对以上网络群体极化的动力机制，史波还提出群体极化的阻力机制：议程设置、网络监管、网民素质。通过赋予议题不同的显著程度，影响人们对当前议题重要性的判断。加强对网络大数据算法机制的完善，网站管理人员对发布内容进行审查，信息发布者对自己发布的信息要负责，发布一些重要内容时不能凭空捏造。最后就是需要提高网民道德素质和思想修养，提高网民的独立思考能力，不盲目跟风。
4不足与展望
当前社会心理学界和传播学界对网络群体极化的研究已经接近完善，从个体间、个体与群体、个体与环境、群体与环境等方面对网络群体极化的影响因素、动力机制以及诱因都进行了讨论。但还存在一些需要解决的问题。首先，由于网络社会中信息的复杂性，如何在网络环境下对群体极化形成过程进行科学的观察与分析，是当前推进群体极化相关研究的一个方面。其次，对于网络群体极化现象已经分析得足够透彻，如何运用心理学消除或者解决这种极化现象，不仅能体现心理学的实际运用，对社会进步也具有现实意义。减轻网络群体极化可以和社区治理心理学相结合，通过社区的综合治理，从群体极化几个动力机制方面入手。比如，事件驱动上，通过政府宏观管控，对社会热点事件进行舆论控制，基层进行配合，集中将事件的实际情况提前告知到群众，群众掌握到的信息足够充足，拥有自己的思考和见解，就不会随意被网络舆论带偏，从源头上削弱群体态度的倾向;从网络过滤上，专业技术人员在开发一些社交软件时，可以通过算法技术，在统计到受众已经浏览过大部分相同观点的信息之后，随机推送一条与之观点不同的信息，防止受众接触到的内容过于狭窄，受困于“信息茧房”。另外，在一些软件上，为了鼓励网友积极评论，评论框会显示一些鼓励性话语，如“说点什么吧，TA 都能听到”、“千头万绪，落笔汇成评论一句”等，可以讲这些话语改为倡导理性发言的语句如“说话之前先动脑，生活才会过得好”、“你说的每一句话，对大家都影响重大”等等。将应对策略具体化、可操作化，才能真正解决这一社会问题，也能有效避免网络群体极化衍生出来的一系列其他不良社会影响。
参考文献：
[1]金盛华.（2005）. 社会心理学. 高等教育出版社.
[2]蒋忠波.（2019）.“群体极化”之考辨. 新闻与传播研究（03），7-27+127. 凯斯·桑斯坦，& 黄维明.（2003）. 网络共和国. 上海人民出版社.
[3]刘丹.（2020）.關于我国“网络群体极化”的研究述评. 视听（10），163-165.
[4]李萍.（2015）. 从群体极化视角谈网络舆情危机的预警之策. 现代情报（04），61-64. 史波.（2010）.网络舆情群体极化的动力机制与调控策略研究. 情报杂志（07），50-53+69. 桑斯坦.（2010）. 极端的人群：群体行为的心理学. 新华出版社.
[5]El-Shinnawy，M.，& Vinze，A. S. .（1998）. Polarization and persuasive argumentation：a study of decision making in group settings. Mis Quarterly，22（2），165-198.
[6]Kaplan，Martin，Miller，F.，Charles，& E.（1987）. Group decision making and normative versus informational influence：effects of type of issue and assigned decision rule. Journal of Personality & Social Psychology.
[7]Mcguire，T. W.，Kiesler，S.，& Siegel，J. .（1987）. Group and computer-mediated discussion effects in risk decision making. Journal of Personality & Social Psychology，52（5），917-930. Vinokur，AmiramBurnstein，& Eugene.（1978）. Depolarization of attitudes in groups. Journal of Personality and Social Psychology，36（8），872-885.
（作者单位：中央财经大学社会与心理学院）
【关键词】群体极化;网络群体极化;动力机制;影响因素
1群体极化的来源和发展
群体极化是指，群体在讨论前就对某个主题有初始的态度倾向，通过讨论，群体作出的决策在原有的态度倾向上得到加强，使冒险的倾向更为冒险，谨慎的倾向更加谨慎。
蒋忠波（2019）在对国外关于群体极化的原始文献进行考究之后，对群体极化的来源进行了系统的梳理。Stoner，James Arthur Finch是美国麻省理工学院一名社会心理学家，他在1961年在研究群体决策时，发现群体的决策经过讨论以后会偏向作出更加冒险的决策，对此现象他提出了“冒险偏移”这一名称，用来专指经过群体讨论以后群体的决策更具有冒险偏向的现象。但是，这一现象与传统社会心理学中的群体决策的相关看法相悖，引起了社会心理学界的极大关注，于是在19世纪60年代，社会心理学家们对此进行深入研究。后有研究发现，群体成员经过讨论，得出的决策不一定是更具冒险性，也有可能是在原有比较冒险的决策上更为谨慎（Rabow等，1968）。Moscovici和Zavalloni（1969）将冒险偏移和谨慎偏移归为“极化”和“极化效果”。随后，Colin等人（1971）正式将“群体”和“极化”整合到一起，形成了“群体极化”的专有名词，并且对群体极化进行了分析，对群体极化、冒险偏移和个体极化进行了仔细区分。虽然Colin等人正式提出群体极化的概念，但Moscovici等人是“极化”一词的首要提出者，因此，Myers（1976）等人认为是Moscovici首先提出了群体极化概念。
CassR.Sunstein（2003）将群体极化现象放在网络背景下进行了讨论，并且认为在网络中发生的群体极化现象是现实生活中的两倍多。由于近几年国内互联网技术发展，关于网络群体极化的研究也在日益兴起。
2群体极化的相关理论
对于群体极化产生的机制，主要有两种理论：社会比较理论和劝服性辩论理论。社会比较理论认为，群体成员会比较自己与其他成员的观点，并在比较过程中将自己的观点进行稍微修正，最终使自己的观点和他人的看上去一样。劝服性辩论理论认为，当群体中一种观点比较有说服力，被大多数人认可时，此观点就会对其他人产生影响，从而使其他人转变自己的观点，转而信服这种观点。此后两种理论得到整合，人们认为群体极化是两种原因共同作用的结果，通过社会比较理论人们修正自己的态度和观点，有说服力信息的呈现使人们更加坚定这种观点，从而使群体决策向某一方倾向。除了上述两个学界普遍认可的解释路径，Brown（引自金盛华，2005）还用社会同一性理论来对群体极化现象进行解释，他认为在群体中，成员迫于内群体规范，想要跟其他成员保持一致，从而会在一定程度上改变自己的观点，转而支持群体中大部分支持的观点。
对于群体极化的影响因素，学者们将其分为成员特点、群体结构、任务性质、环境特点四种，蒋忠波将四种合并成三种：话题性质（任务性质）、群体结构（成员特点和群体结构）、传播媒介（环境特点）进行讨论。
研究表明，当话题性质为可以找到正确答案的“知识型话题”时，劝服性辩论理论是主导的产生机制;当话题是只需要作出一个合适的决定的“判断型话题”时，社会比较理论在其中起主导作用（Kaplan和Miller，1987），并且“判断型话题”导致的群体极化程度比“知识型话题”更高（Maha和Vinze，1998）。
群体构成中，同质性较高的群体经过群体讨论后的群体极化程度会比异质性群体的高。例如，CassR.Sunstein（2010）的研究中，自由派群体在进行讨论以后对某一主题的自由主义立场更明显，而保守群体在讨论后对议题的保守主义立场也更明显。而对于群体内部异质性较高的群体，群体讨论后的可能并不会产生群体极化现象，甚至可能会出现与原有倾向相反的结果（Vinokur 和 Burnstein，1978）。
在传播媒介这个因素中，学者们研究了计算机和网络条件下的群体极化现象。Siegel（1986）等人研究表明，以计算机为传播媒介所引起的群体极化程度更高。也有研究表现出相反的结果，即并没有群体极化现象发生（McGuire，1987）。对此学者们给出解释，规范和信息论据的有力程度都会影响群体极化的产生，两者任何一种因素的降低都会降低群体极化的产生，计算机的匿名性降低了人们的规范性，他们无法与他人进行比较和参照，只能转而关注所提供的信息，因为无法从他人处获得关于观点的其他信息，所得信息有限，因此，规范性和信息论据的有力程度的降低，使得计算机为媒介时可能产生没有群体极化现象的结果。
对于在网络中群体极化现象的研究，有研究者在现实网络社会中针对一些热点事件引发的网络讨论进行了分析与观察，发现在对问题讨论之前就已经存在明确立场的网民们在进行讨论后，先前的立场更加坚定了，这表明出现了群体极化现象。但也有研究表现出相反的结果，有研究表明在网络世界中，人们虽然倾向与自己观点相同的人互动，但也会积极同与自己观点不同的人进行交流，并且在经过讨论交流后并没有产生极化现象。
3网络群体极化的相关理论
网络群体极化产生的原因及消除网络群体极化现象的措施，是近几年社会心理学界和传播学界的研究热点。网络群体极化产生的社会影响有好有坏。李萍（2015）认为网络群体极化能够促进舆论监督，多数人的意见得以看到，从而使大多数人的问题得到解决。网络群体极化不好的影响可能会出现谣言和网络暴力等现象（刘丹，2020）。史波（2010）提出网络群体极化的动力机制有事件驱动、网络过滤、群体协同三种动力。事件驱动指的是网络群体极化要有一件关系到大家利益，能够引起大家广泛关注和讨论的话题。网络过滤指网络上的各种社群将人以群分，由此，网民们接触到的人群都是与自己有相同观点相同目的的人，网民们最终接收到的也只是和自己观点相同的信息，这使群体内的同质性越来越高，群体极化程度也越来越高。群体协同这一动力表示，当群体成员对群体产生认同，就会自觉向群体靠拢，群体中的责任分散使得群体成员的匿名性越来越高，最终群体的态度趋于一致，群体极化越来越严重。何杨等人（2019）对网络环境下群体极化的诱因进行了分析。认为网络环境中热點信息的持续和重复向大众呈现、信息主体如信息发布者和信息接收者之间的交互作用、信息发布的即时性使人人都可以发布信息、网络信息被广泛性传播，这些因素都是网络群体极化产生的诱因。 针对以上网络群体极化的动力机制，史波还提出群体极化的阻力机制：议程设置、网络监管、网民素质。通过赋予议题不同的显著程度，影响人们对当前议题重要性的判断。加强对网络大数据算法机制的完善，网站管理人员对发布内容进行审查，信息发布者对自己发布的信息要负责，发布一些重要内容时不能凭空捏造。最后就是需要提高网民道德素质和思想修养，提高网民的独立思考能力，不盲目跟风。
4不足与展望
当前社会心理学界和传播学界对网络群体极化的研究已经接近完善，从个体间、个体与群体、个体与环境、群体与环境等方面对网络群体极化的影响因素、动力机制以及诱因都进行了讨论。但还存在一些需要解决的问题。首先，由于网络社会中信息的复杂性，如何在网络环境下对群体极化形成过程进行科学的观察与分析，是当前推进群体极化相关研究的一个方面。其次，对于网络群体极化现象已经分析得足够透彻，如何运用心理学消除或者解决这种极化现象，不仅能体现心理学的实际运用，对社会进步也具有现实意义。减轻网络群体极化可以和社区治理心理学相结合，通过社区的综合治理，从群体极化几个动力机制方面入手。比如，事件驱动上，通过政府宏观管控，对社会热点事件进行舆论控制，基层进行配合，集中将事件的实际情况提前告知到群众，群众掌握到的信息足够充足，拥有自己的思考和见解，就不会随意被网络舆论带偏，从源头上削弱群体态度的倾向;从网络过滤上，专业技术人员在开发一些社交软件时，可以通过算法技术，在统计到受众已经浏览过大部分相同观点的信息之后，随机推送一条与之观点不同的信息，防止受众接触到的内容过于狭窄，受困于“信息茧房”。另外，在一些软件上，为了鼓励网友积极评论，评论框会显示一些鼓励性话语，如“说点什么吧，TA 都能听到”、“千头万绪，落笔汇成评论一句”等，可以讲这些话语改为倡导理性发言的语句如“说话之前先动脑，生活才会过得好”、“你说的每一句话，对大家都影响重大”等等。将应对策略具体化、可操作化，才能真正解决这一社会问题，也能有效避免网络群体极化衍生出来的一系列其他不良社会影响。
参考文献：
[1]金盛华.（2005）. 社会心理学. 高等教育出版社.
[2]蒋忠波.（2019）.“群体极化”之考辨. 新闻与传播研究（03），7-27+127. 凯斯·桑斯坦，& 黄维明.（2003）. 网络共和国. 上海人民出版社.
[3]刘丹.（2020）.關于我国“网络群体极化”的研究述评. 视听（10），163-165.
[4]李萍.（2015）. 从群体极化视角谈网络舆情危机的预警之策. 现代情报（04），61-64. 史波.（2010）.网络舆情群体极化的动力机制与调控策略研究. 情报杂志（07），50-53+69. 桑斯坦.（2010）. 极端的人群：群体行为的心理学. 新华出版社.
[5]El-Shinnawy，M.，& Vinze，A. S. .（1998）. Polarization and persuasive argumentation：a study of decision making in group settings. Mis Quarterly，22（2），165-198.
[6]Kaplan，Martin，Miller，F.，Charles，& E.（1987）. Group decision making and normative versus informational influence：effects of type of issue and assigned decision rule. Journal of Personality & Social Psychology.
[7]Mcguire，T. W.，Kiesler，S.，& Siegel，J. .（1987）. Group and computer-mediated discussion effects in risk decision making. Journal of Personality & Social Psychology，52（5），917-930. Vinokur，AmiramBurnstein，& Eugene.（1978）. Depolarization of attitudes in groups. Journal of Personality and Social Psychology，36（8），872-885.
（作者单位：中央财经大学社会与心理学院）