网络群体极化理论研究进展评述

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  摘 要:本文针对网络群体极化的现有研究,从研究方法、研究内容、研究深度广度方面进行了综合性评述,并进一步提出了现有研究的不足之处。对此,笔者综合国内外文献,展望了未来研究的可能方向和可取方式,给出了进一步深入研究此理论的可行性措施。
  关键词:网络群体极化;道德绑架;舆情
  网络群体极化(Network Group polarization)2003年由美国教授凯斯·桑斯坦提出,“群体极化一定会发生在网络之中……人们可以在网络之中无障碍、高频率的进行交流沟通,很难听到跟自己观点不同的意见……原来无既定想法的人,因为他们所见不同,最后会各自走向极端,造成分裂的结果,或者铸成大错并带来混乱。”本文对其研究进展进行了评述。
  一、研究方法
  针对此问题,当下大部分学者侧重于定性研究,或从相关理论寻求合理性解释,或结合典型性热点事件具体分析网络群体极化现象;一小部分学者使用计算机和数学的方法获取大规模数据,建立模型进行分析,如龚艳萍、马艳玲《不同情绪对网络群体极化影响的实证研究——基于VAR模型》,或者对网络群体行为进行仿真,通过对模型仿真的结果分析,验证模型的有效性,如王飞等《网络舆情中群体极化现象的动力机制仿真和调控策略研究》。
  然而,总体来说,对于网络群体行为,目前结合传播学或社会学相关理论的定性研究较多,定量的或者将定性与定量相结合的研究较少。事实上,对于此类互联网相关问题,使用传统问卷或样本统计方法比较低效。
  互联网本身给予了相关研究大数据研究的可能性和便利性,如前述龚艳萍等研究所用到的python爬取数据、LIWC文本分类方法能够大大提高数据量,喂给模型更多的信息,使得研究结果更具准确性。因此,现阶段对于网络群体极化理论在研究方法方面还有很大的改进空间。
  二、研究内容
  首先,从研究对象来看,现阶段关于网络群体极化存在两大主要问题。
  一方面,没有将网络群体按特征细化,大多将网络群体泛化为一个整体,却忽视了网民这一对象的多样性与特殊性。鲜有研究考虑到不同群体的差异性并进行细化分类,而事实上,一些更有针对性的讨论,如特定关于网络上的青少年群体、少数民族群体的群体极化现象等尚未得到关注。
  另一方面,先前的研究主要集中在几大主流社交或分享平台,比如SNS和微博。虽然这样做更容易获取大量数据,但当前网络平台愈加多元化,各种细分市场也给研究提供了更广泛的可能,仅仅局限于主流社交平台不足以充分说明网络本身在群体极化中的作用,而可能只能得出部分社交软件的群体影响。
  其次,从研究主题来看,目前对网络群体行为的研究主要集中在三个方面:网络群体极化现象和趋势、网络群体极化现象的形成机制与网络群体极化的作用和影响。往往注重该理论的现实意义,关注热点事件,如左当《群体极化视域下网络热点事件传播分析——以“江歌案”和“红黄蓝幼儿园虐童案”为例》。但是这一理论较新,需要却缺乏关注理论本身的主题性研究。以网络群体极化现象探究为主题的研究较多,但也存在部分同质化的问题。
  从研究结论上来看,学者们在综合分析了网络群体极化的成因后,从不同角度给出了结论,提出研究网络群体极化将引发道德绑架频发、网络暴力频发、反社会情绪滋生等道德风险的可能,或者给出了网络极化心理应用于舆情监管的展望。不同的研究侧重点得出了不同的结论,但很多研究的结论仍存在片面性,或者缺乏具体性。不乏比较好的结论,如辛文娟等《群体极化视域下网络舆情的演化机制研究——以微博网民讨论“浙江温岭杀医案”为例》探析了网络舆情演化的生命周期,总结出网络群体极化如何随网络舆情的演化而变,总结出群体极化发展过程中的不同存在形式。结论得出了影响网络舆情演化和群体极化变化的因素,并初步给出了各种影响因素之间的动力关系。
  三、研究深度、广度
  一方面,当前研究多停留在对网络群体极化的现象描述,关于其内在机制的探讨虽有但相对缺乏。举例而言,目前对于网络群体极化的形成机制的观点尚不统一,部分学者更将其主要归于群体本身(陈林、李运国《网络舆情群体极化的形成模式研究》),还有些学者将其主要归于网络环境(余晴、张倩倩《网络舆论监督中群体极化倾向分析》)。事实上,在社交网络的技术、媒介和社会网络三重特性的相互作用下,使用者会选择观点的隔离并转而链接同质群体,是这一建构过程最终导致网络群体极化的产生。可见,群体极化产生于社交網络的技术、媒介和社会网络三重特性的相互作用下,而且在群体行为发展的不同时期,每个因素的作用程度又是不同的,必须进行更深入的研究。在研究网络群体行为过程中,必须分阶段分事件详细了解各个因素的作用方式与作用程度,从而更加清晰地认知网络群体行为的作用全过程,进而客观分析其内在机制
  另一方面,当前研究的数据缺乏层次性,缺少跨国数据分析和特殊群体数据,导致研究停留在现象层面而无更深入地创新性进展,停留在国内范围而无普适性成果。
  四、不足
  此外,一些模型具有局限性。如上文提到的去个性化社会认同模型在解释群体极化时,忽略了群体讨论的内容,认为群体极化的产生是依赖于群体成员对信息来源(即群体)的群体成员关系的感知,而不是信息本身,但这恰恰符合了网络的情境特性,用户常常轻事实内容而重群体关系和认同。
  五、总结与未来研究展望
  由以上分析可知,学者们关于网络群体极化的研究已形成了初步的体系,但是针对网络群体成员具体形成过程与形成机理缺少定量或定性定量结合的研究。故而,未来的研究可以更多地应将理论与实践相结合,利用群体行为的相关理论,结合网络群体行为的实证数据,充分利用互联网本身给予了相关研究大数据研究的可能性和便利性,利用数学和计算机建立具有实际效能的模型,分析群体极化现象,预测群体决策趋势为公安网络舆论监管等从理论上做好准备。
  参考文献
  [1]龚艳萍,马艳玲.不同情绪对网络群体极化影响的实证研究——基于VAR模型[J].商业经济研究,2017(24):39-41.
  [2]王海稳,马健业.网络群体极化引发的道德风险及对策分析[J].杭州电子科技大学学报(社会科学版),2018,14(06):51-54.
  [3]辛文娟,赖涵.群体极化视域下网络舆情的演化机制研究——以微博网民讨论“浙江温岭杀医案”为例[J].情报杂志,2015,34(02):47-52.
  [4]魏璐.网络群体极化现象及其解决对策[J].农家参谋,2017(10):287.
  [5]Chi-Kuang Chen,David H.Gustafson,Yuan-Duen Lee,Group Decision and Negotiation[J],International Journal of Modern Physics,2002,11(4):329-344
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