吳詩賢，張必蘭

(1．重慶工商大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，重慶400067;2．重慶工商大學(xué)圖書館，重慶400067)

引言

在新媒體生態(tài)大環(huán)境下，社會輿情通過不同的渠道發(fā)酵、呈現(xiàn)、投射，進(jìn)而演化成不同的結(jié)果，而互聯(lián)網(wǎng)，作為新媒體的主要力量，是社會輿情的一個主要投射渠道，形成自我特性明顯的網(wǎng)絡(luò)輿情。據(jù)CNNIC測算，截至2014年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6．32億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為46．9%［1］，BBS、QQ群、MSN、Face book、微博等成為網(wǎng)民輿情表達(dá)的主要陣地。在網(wǎng)民的醞釀發(fā)酵下，輿情極易在網(wǎng)絡(luò)中存在極化趨勢，積極向上的觀點被群體極化有利于社會正能量形成、促進(jìn)文明進(jìn)步，但非理性的觀點被群體極化后，就有可能導(dǎo)致現(xiàn)實社會群體極端事件的發(fā)生，甚至威脅到社會的穩(wěn)定和國家的安全。因此，近幾年的中國互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告多次強(qiáng)調(diào)要格外重視網(wǎng)絡(luò)輿情中的群體極化現(xiàn)象并對其進(jìn)行良好的引導(dǎo)和控制。網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化相關(guān)研究已經(jīng)引起了學(xué)界的廣泛關(guān)注?；谖墨I(xiàn)研究，本文對網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的研究狀況進(jìn)行了回顧和分析，以進(jìn)一步明確研究方向、拓展思路。

一、網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究概況

歸納起來，網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的研究主要集中在以下幾個方面:

(一)網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化內(nèi)涵研究

群體極化概念的萌芽可追溯到社會心理學(xué)家詹姆斯·斯托納在50多年前發(fā)現(xiàn)的群體討論時的一種風(fēng)險轉(zhuǎn)移現(xiàn)象:在群體中進(jìn)行討論時，偏激觀點往往會得到更多人的附和，使群體的整體觀點靠向更偏激的方向。在此基礎(chǔ)上，法國心理學(xué)家塞奇·莫斯科維奇在其著作《群氓的時代》里對群體極化現(xiàn)象的發(fā)生機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)的論述，認(rèn)為群體極化的產(chǎn)生源于個體在群體中往往會形成一種窒息自我的本能，樂于屈從于集體意志。［2］

現(xiàn)實社會的“群體極化”現(xiàn)象在迅猛發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)空間中是否存在呢?答案是肯定的。芝加哥大學(xué)法學(xué)教授凱斯·桑斯坦在總結(jié)多個國家的實證研究的基礎(chǔ)上概括了在網(wǎng)絡(luò)傳播環(huán)境下的群體極化現(xiàn)象:“網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體成員一開始即有某些偏向，在商議后，人們朝偏向的方向繼續(xù)移動，最后形成極端的觀點。”［3］

網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化現(xiàn)象與現(xiàn)實社會中的輿情群體極化現(xiàn)象有共同之處，但在網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化過程中呈現(xiàn)出“言論偏激化”“群內(nèi)同質(zhì)化、群際異質(zhì)化”“虛實互動性”“時變性”等新特點。網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬性、匿名性讓網(wǎng)民言論的自我約束力大大降低，網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化過程往往伴隨著更加激烈的攻擊(可能是網(wǎng)民相互攻擊，這往往形成兩極極化，也可能網(wǎng)民對現(xiàn)實生活中的某個對象或現(xiàn)象的攻擊，這往往形成單極極化)，這與現(xiàn)實社會中群體極化往往由“沉默的螺旋”導(dǎo)致有很大的不同;相對于現(xiàn)實社會，網(wǎng)民們可以更加容易地在網(wǎng)絡(luò)空間中朝著自己的既存偏好方向移動，以“群內(nèi)同質(zhì)化、群際異質(zhì)化”的特點聚集;［4］網(wǎng)絡(luò)輿情虛實互動性非常強(qiáng)，現(xiàn)實生活中的群體性事件在網(wǎng)絡(luò)空間中發(fā)酵、極化后，往往反過來又加速現(xiàn)實社會事件的極化。［5］張志平通過交叉分析時間變量同網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化現(xiàn)象間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)“群體極化現(xiàn)象會隨著時間變化而發(fā)生顯著變化”［6］。

(二)網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化影響與價值判斷研究

學(xué)者們從不同角度分析了群體極化現(xiàn)象的社會影響。［7-10］一些學(xué)者深入分析了網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象的破壞作用，指出網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化極易引發(fā)媒介審判、網(wǎng)絡(luò)真實民意扭曲、政府形象貶損、社會公信力下降等問題，威脅到網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展乃至現(xiàn)實社會秩序的穩(wěn)定。一些學(xué)者在指出非理性網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化負(fù)面破壞力極大的同時，也指出某些事件的常態(tài)極化具有一些積極作用，網(wǎng)絡(luò)群體的積極意見得到極化后能夠更快地反映到現(xiàn)實社會中，推動輿論監(jiān)督，促進(jìn)法制社會進(jìn)步，達(dá)到“多數(shù)人在多元社會中受益”的效果。

(三)網(wǎng)絡(luò)群體極化成因研究

在對網(wǎng)絡(luò)輿論群體極化現(xiàn)象背后的根源探討方面，學(xué)者們主要基于社會學(xué)、心理學(xué)、傳播學(xué)等角度，從社會環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)空間特點和信息傳播規(guī)律幾個方面進(jìn)行分析研究。如，相喜偉等認(rèn)為社會心理失衡、倫理道德滑坡、網(wǎng)絡(luò)空間的匿名性與自由性、多元性與廣泛性以及信息傳播中沉默螺旋的消解是網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的重要成因［11］;劉超認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象是社會情緒宣泄的結(jié)果［12］;陳宏斌認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)空間的匿名性等特點非常容易激起人們引人關(guān)注的心里傾向，使人類性格中極端的一面更易呈現(xiàn)，形成群體極化現(xiàn)象。［13］

(四)網(wǎng)絡(luò)輿論群體極化動力機(jī)制研究

一部分學(xué)者在一般網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型基礎(chǔ)上，針對輿論群體極化的特點，通過建立群體極化的動力模型分析網(wǎng)絡(luò)群體極化的形成機(jī)理。如，王根生利用其建立的動力模型分析了不同的輿情熱度、事件透明度、網(wǎng)民理性度等對網(wǎng)絡(luò)群體極化的動力機(jī)制;［14，15］史波利用建立的動力機(jī)制模型分析了事件驅(qū)動、網(wǎng)絡(luò)過濾、群體協(xié)同、議程設(shè)置、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管和網(wǎng)民素養(yǎng)等輿情極化動力要素相互聯(lián)系、相互作用的機(jī)理。［16］

(五)網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化調(diào)控與引導(dǎo)研究

針對網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的負(fù)面影響，學(xué)者們從不同角度提出了一些調(diào)控與引導(dǎo)措施，包括健全法律法規(guī)、提高政務(wù)信息透明度來營造良好的網(wǎng)絡(luò)輿論外部生態(tài)環(huán)境，加強(qiáng)網(wǎng)民教育以提升網(wǎng)民素養(yǎng)，促進(jìn)監(jiān)管在網(wǎng)絡(luò)中的“消融”作用，積極培養(yǎng)理性意見領(lǐng)袖以強(qiáng)化正面引導(dǎo)等應(yīng)對政策措施。［10，11，16］

(六)網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化分析的支撐技術(shù)研究

網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究的關(guān)鍵支撐理論與技術(shù)概括起來包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化理論、信息采集技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、文本理解、模擬仿真等，這些技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化分析的支撐主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)輿情演化、網(wǎng)絡(luò)輿情觀點挖掘和意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)等方面。

1．網(wǎng)絡(luò)輿情演化

網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型的研究中，國內(nèi)一些學(xué)者基于原始無標(biāo)度模型及其修正模型進(jìn)行輿情網(wǎng)絡(luò)演化模型建模與仿真，也有學(xué)者基于復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)行為學(xué)中的元胞自動機(jī)原理構(gòu)建遷移元胞自動機(jī)網(wǎng)絡(luò)演化模型。［17-20］國外也有許多學(xué)者進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)輿情演化的相關(guān)研究，如波蘭學(xué)者Sobkowicz基于系統(tǒng)動力學(xué)的觀點構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)中輿論演化的模型，仿真結(jié)果表明“爭論是系統(tǒng)觀點極化的決定性因素”［21］。

2．輿情觀點挖掘

觀點挖掘是網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究最重要的技術(shù)支撐之一，是當(dāng)前科研人員研究的一個熱點，同時也是一個難點。觀點一般可劃分為粗粒度(觀點為正、反、中立三種離散值)、中粒度(觀點為從反到正的連續(xù)值)、細(xì)粒度(對事物具體的描述性看法和態(tài)度)三種粒度。觀點挖掘技術(shù)大致可分為單粒度觀點挖掘技術(shù)［22-27］和多粒度觀點挖掘技術(shù)［28-29］。另外，一些基于輿情觀點挖掘算法實現(xiàn)的語料庫和觀點識別系統(tǒng)(MPQA、WSAM、Sentifier，等)為輿情網(wǎng)絡(luò)的建立和群體極化分析提供了基本的工具基礎(chǔ)。

3．意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)

意見領(lǐng)袖是網(wǎng)絡(luò)輿情傳播中的關(guān)鍵影響角色之一，往往成為網(wǎng)絡(luò)輿情極化的推手。因此，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別算法是網(wǎng)絡(luò)輿情極化分析的一個重要基礎(chǔ)，也是近年來的一個研究熱點。目前學(xué)界主要采用統(tǒng)計測量方法、數(shù)據(jù)挖掘方法、社會網(wǎng)絡(luò)分析方法等進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別，關(guān)鍵技術(shù)在于意見領(lǐng)袖篩選特征指標(biāo)的構(gòu)建和指標(biāo)統(tǒng)計量的抽取。［30-33］

二、網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究現(xiàn)狀評析

眾多學(xué)者分別從不同視角對網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化相關(guān)問題展開的研究，逐漸建立起了網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化問題的研究體系，一些學(xué)者定性探討了網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化現(xiàn)象的表現(xiàn)、根源、動力機(jī)制，闡述了網(wǎng)絡(luò)輿情對社會現(xiàn)象的監(jiān)督作用，給出了一些政策對策建議等調(diào)控措施，研究成果為相關(guān)部門更好地應(yīng)對社會危機(jī)事件起到了積極的作用。部分網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化理論、分析技術(shù)等研究成果已應(yīng)用到一些輿情系統(tǒng)中。同時，網(wǎng)絡(luò)輿情極化研究也面臨著一系列的挑戰(zhàn)，還有很多方面值得深入研究。

1．目前，網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究集中在對極化的表現(xiàn)形式、危害以及演化規(guī)律等問題的定性闡述上，在此基礎(chǔ)上提出的網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化對策和建議往往過于宏觀和抽象，不太利于指導(dǎo)實踐。

2．隨著通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展和各種智能掌上終端的普及，社會事件的網(wǎng)絡(luò)群體極化演化速度有越來越快的趨勢，這對面向網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化快速反應(yīng)的研究提出了更高的要求，網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化快速評估、應(yīng)對體系的研究還需進(jìn)一步深入。

3．在支撐技術(shù)層面上，雖然對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情觀點挖掘、意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)及其影響力評價方面已取得了不少成果，但是具體社會事件網(wǎng)絡(luò)輿情中的意見領(lǐng)袖快速發(fā)現(xiàn)以及他們和普通網(wǎng)民的觀點在具體事件輿情極化過程中的相互作用的定量分析或仿真實驗研究尚不多見。

三、基于場概念的網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化研究的思考

基于以上分析，我們認(rèn)為未來研究中一個值得關(guān)注的方向是:從定量化角度出發(fā)研究輿情群體極化現(xiàn)象，找出網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的可測度量，進(jìn)一步建立整體網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化度的量化計算和極化趨勢預(yù)測方法。我們的研究思路是在網(wǎng)絡(luò)輿情觀點挖掘的基礎(chǔ)上，引入物理學(xué)中關(guān)于勢場的思想和數(shù)據(jù)場方法，建立觀點勢場概念體系，把輿情網(wǎng)絡(luò)看作一個包含若干節(jié)點的物理系統(tǒng)，其每個節(jié)點具有一定觀點勢能，所有的節(jié)點觀點勢能構(gòu)成一個虛擬作用場，網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化就是場內(nèi)的所有節(jié)點觀點勢能相互作用的一種結(jié)果。

［1］中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心．第34次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告［EB/OL］．http://www．cnnic．net．cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201407/P020140721507223212132．pdf，2014-08-22．

［2］塞奇·莫斯科維奇．群氓的時代［M］．李繼紅，薛丹云，許列民，譯．南京:江蘇人民出版社，2003．

［3］凱斯·桑斯坦．網(wǎng)絡(luò)共和國:網(wǎng)絡(luò)社會中的民主問題［M］．黃維明，譯．上海:上海人民出版社，2003．

［4］郭光華．論網(wǎng)絡(luò)輿論主體的“群體極化”傾向［J］．湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報，2004(6):110-113．

［5］曾潤喜，徐曉林．網(wǎng)絡(luò)輿情對群體性突發(fā)事件的影響與作用［J］．情報雜志，2010(12):1-4．

［6］張志平，張曉鵬．網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象及其影響因素分析—以天涯論壇為例［J］．東南傳播，2011(7):50-52．

［7］柳春，陳柳，唐津平．泛網(wǎng)絡(luò)傳播時代群體極化現(xiàn)象淺析［J］．大眾科技，2011(7):287-289．

［8］焦德武．試論網(wǎng)絡(luò)傳播中的群體極化現(xiàn)象［J］．安徽理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2010(3):105-108．

［9］郭光華．論網(wǎng)絡(luò)輿論主體的群體極化傾向［J］．湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報，2004(6):110-113．

［10］杜梅，論網(wǎng)絡(luò)群體極化的影響與理性應(yīng)對［D］．山東師范大學(xué)，2014．

［11］相喜偉，王秋菊．網(wǎng)絡(luò)輿論傳播中群體極化的成因與對策［J］．新聞界，2009(5):94-95．

［12］劉超．簡述網(wǎng)絡(luò)群體極化現(xiàn)象［J］．社會科學(xué)學(xué)科研究，2011(6):226-227．

［13］陳宏斌．網(wǎng)絡(luò)群體性事件特征起因和化解之道［J］．公安研究，2011(1):16-19．

［14］王根生．網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化動力模型與仿真分析［J］．情報雜志，2012(03):20-24．

［15］王根生．面向群體極化的網(wǎng)絡(luò)輿情演化研究［D］．江西:江西財經(jīng)大學(xué)，2011．

［16］史波．網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化的動力機(jī)制與調(diào)控策略研究［J］．情報雜志，2010(07):50-53．

［17］張立，劉云．網(wǎng)絡(luò)輿論傳播的無標(biāo)度特性及其衰減模型的研究［J］．北京交通大學(xué)學(xué)報，2008(2):67-70．

［18］饒浩，楊春，陶少華．基于中間節(jié)點效應(yīng)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)演化模型研究［J］．計算機(jī)應(yīng)用，2009(5):1230-1232．

［19］李青，朱恒民．基于BA網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)輿情觀點演化模型研究［J］．情報雜志，2012(03):6-9．

［20］劉金榮．危機(jī)溝通視角下微博輿情演變路徑研究［J］．情報雜志，2012(07):17-24．

［21］Bkowicz P．Sobkowicz A．Dynamics of Hate Based Networks［J］．The European Physical Journal B，2010(4):633－643．

［22］唐慧豐，譚松波，程學(xué)旗．基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的中文情感分類技術(shù)比較研究［J］．中文信息學(xué)報，2007(6):88-94．

［23］徐琳宏，林鴻飛，楊志豪．基于語義理解的文本傾向性識別機(jī)制［J］．中文信息學(xué)報，2007(01):96-100．

［24］Vasileios Hatzivassiloglou，WKathleen R．McKeown．Predicting the semantic orientation of adjectives［A］．In:Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 8th Conference of the European Chapter of the ACL［C］．1997:174-181．

［25］任紅娟，張志強(qiáng)．基于文獻(xiàn)計量視角的觀點挖掘發(fā)展研究——情報學(xué)未來潛在研究領(lǐng)域解析［J］．圖書情報知識，2010(2):55-63．

［26］余傳明．從產(chǎn)品評論中挖掘觀點:原理與算法分析［J］．情報理論與實踐，2009(7):124-128．

［27］ESULIA SEBASTIANIF．SentiWordNet:a publicly available lexical resource for opinion mining［C］．Proc of LREC．Genoa:European Language Resources Association，2006:417-422．

［28］丁菊玲，勒中堅，王根生，周萍．一種面向網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警的觀點柔性挖掘模型［J］．情報雜志，2009(10):152-154．

［29］趙煜，蔡皖東．一種面向觀點挖掘的多粒度話題情感聯(lián)合模型［J］．西安電子科技大學(xué)學(xué)報，2011(3):181-187．

［30］樊興華等．影響力擴(kuò)散概率模型及其用于意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)研究［J］．計算機(jī)學(xué)報，2013(2):360-367．

［31］肖宇，等．網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的意見領(lǐng)袖特征分析［J］．計算機(jī)工程與科學(xué)，2011(1):150-156．

［32］唐相艷，等．意見領(lǐng)袖篩選方法研究［J］．情報探索，2013(7):6-10．

［33］申艷光，李金偉．基于多元屬性的社團(tuán)挖掘在意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用［J］．微電子學(xué)與計算機(jī)，2014(7):129-132．