陳璟浩 謝獻(xiàn)坤

(1.廣西大學(xué)區(qū)域社會(huì)治理創(chuàng)新研究中心 南寧 530004;2.武漢大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院 武漢 430072)

0 引 言

西強(qiáng)我弱的國(guó)際輿論格局由來(lái)已久，我國(guó)在國(guó)際輿論中長(zhǎng)期處于被動(dòng)“挨罵”狀態(tài)，中國(guó)的國(guó)際形象在國(guó)際輿論環(huán)境中很大程度被扭曲，與真實(shí)情況“反差”很大，我國(guó)在國(guó)際信息傳播中的“逆差”、軟實(shí)力與硬實(shí)力“落差”非常明顯[1]。為此，如何改變當(dāng)前國(guó)際輿論力量的對(duì)比，增強(qiáng)我國(guó)國(guó)際傳播力和話語(yǔ)權(quán)，有效維護(hù)我國(guó)的國(guó)際形象，保障國(guó)家安全，已成為我國(guó)對(duì)外輿論工作的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

2021年3月24日，關(guān)于H&M抵制新疆棉花的信息在我國(guó)新浪微博、豆瓣等網(wǎng)站發(fā)酵，引發(fā)了國(guó)內(nèi)外網(wǎng)民就是否支持新疆棉花、是否存在強(qiáng)迫勞動(dòng)等問(wèn)題的激烈爭(zhēng)論，“新疆棉花”事件在網(wǎng)上被鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。該事件是一起典型的國(guó)際涉華突發(fā)事件，對(duì)該事件國(guó)際、國(guó)內(nèi)輿情進(jìn)行分析，有助于了解當(dāng)前中西方兩個(gè)既有聯(lián)系又相互分割的網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中網(wǎng)民的主流觀點(diǎn)、立場(chǎng)、信息的交流、傳播特色等。具體來(lái)說(shuō)，本研究試圖回答以下問(wèn)題：涉華突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的國(guó)際、國(guó)內(nèi)傳播趨勢(shì)、傳播信源、主要觀點(diǎn)和傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)如何，它們各自有何特征？是如何相互影響和作用的？是否存在共通的語(yǔ)義空間及相似的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？

回答上述問(wèn)題，有助于我們?nèi)嬲J(rèn)識(shí)涉華突發(fā)事件國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的普遍規(guī)律、客觀聯(lián)系和特征差異，為我國(guó)構(gòu)建對(duì)外話語(yǔ)體系，精準(zhǔn)傳播渠道，優(yōu)化傳播效果，增強(qiáng)國(guó)際話語(yǔ)權(quán)，降低和化解國(guó)際輿情風(fēng)險(xiǎn)，重塑國(guó)際形象提供有益參考。

1 研究回顧

Twitter在推動(dòng)國(guó)際信息交流溝通方面發(fā)揮了重要作用[2]，而微博作為“中國(guó)版Twitter”在國(guó)內(nèi)輿論環(huán)境建設(shè)中也扮演著重要角色，兩者在影響力、功能和結(jié)構(gòu)上有許多相似之處，但由于防火墻的存在，它們幾乎無(wú)重疊的服務(wù)范圍[3]。這為學(xué)者們對(duì)比分析國(guó)外和國(guó)內(nèi)兩個(gè)既相似又互異的輿論場(chǎng)提供了難得的機(jī)會(huì)，相關(guān)研究逐漸增多并引起重視。通過(guò)回顧已有研究，發(fā)現(xiàn)有關(guān)Twitter和微博的比較分析主要集中在用戶行為、輿情特征兩個(gè)方面。

其中，用戶行為對(duì)比分析，主要考察不同社交媒體用戶，在不同政治社會(huì)環(huán)境下行為的異同。如：通過(guò)對(duì)Twitter和微博用戶的訪問(wèn)方式、寫作風(fēng)格、討論主題、情感傾向和頁(yè)面停留時(shí)間的對(duì)比，揭示不同平臺(tái)用戶行為差異[4]。調(diào)查微博、Twitter、Facebook等五種社交媒體用戶在平臺(tái)上與匿名用戶交流的行為和動(dòng)機(jī)，驗(yàn)證影響網(wǎng)民與陌生人交流的主要因素，并分析不同因素在各平臺(tái)中的作用大小[5]。對(duì)用戶在不同平臺(tái)中發(fā)布表情包進(jìn)行對(duì)比，探索不同國(guó)家用戶在網(wǎng)絡(luò)中的情感表達(dá)[6]，及情感態(tài)度對(duì)商品價(jià)格的影響[7]。

不同平臺(tái)輿情特征對(duì)比分析，這一方面既有綜合研究，也有專題研究。綜合研究主要對(duì)比分析不同社交媒體平臺(tái)輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[8]、傳播策略[9]、情感表達(dá)[10]、網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)[11]的異同等。專題研究則對(duì)諸如校園霸凌[12]、旅游推廣[13]和中美貿(mào)易戰(zhàn)[14]等特定主題的輿情特征進(jìn)行比較。另外，受新冠疫情影響，近年也有一定數(shù)量的研究，對(duì)比分析疫情期間Twitter和微博的輿情特征，如：比較中美兩國(guó)網(wǎng)民在不同平臺(tái)發(fā)布信息的差異[15]、比較封城前后倫巴第和武漢網(wǎng)民在兩平臺(tái)發(fā)布的言論[16]、分析不同平臺(tái)用戶在發(fā)布疫情虛假信息和科普新聞上的差異[17]。

綜上所述，當(dāng)前對(duì)于Twitter和新浪微博的對(duì)比分析還處于起步階段，研究仍有很大拓展空間。主要表現(xiàn)在：不論是綜合研究還是專題研究，現(xiàn)有成果多聚焦于比較不同社交平臺(tái)網(wǎng)民行為和輿情特征，探討政治、經(jīng)濟(jì)、文化等因素在其中的作用和影響，對(duì)特定事件的跨平臺(tái)輿情比較探索不足。這便造成了對(duì)涉華突發(fā)事件輿情成因認(rèn)識(shí)不清，規(guī)律把握不準(zhǔn)的情況，不利于我國(guó)政府應(yīng)對(duì)和處置輿情。因此，開展國(guó)際涉華突發(fā)事件國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情的比較研究，既能豐富現(xiàn)有研究成果，又能為政府決策提供理論參考。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)自Twitter和新浪微博。其中，Twitter代表國(guó)外網(wǎng)絡(luò)輿情，新浪微博則代表國(guó)內(nèi)。之所以這樣選擇，是因?yàn)門witter是當(dāng)今世界上最大的國(guó)際微博客服務(wù)提供商，2021年，Twitter每天有1.92億活躍用戶，主要分布在美國(guó)、英國(guó)、日本、巴西和印度尼西亞。新浪微博則是我國(guó)國(guó)內(nèi)最大微博客服務(wù)提供商，2021年，其日活躍用戶達(dá)2.29億，服務(wù)群體主要為中國(guó)民眾。新疆棉花事件爆發(fā)后國(guó)內(nèi)外許多個(gè)人、機(jī)構(gòu)、組織在上述兩平臺(tái)發(fā)布了大量信息，為本研究提供了豐富的國(guó)際、國(guó)內(nèi)輿情數(shù)據(jù)。

Twitter數(shù)據(jù)本文采用開源軟件Twint獲取，檢索時(shí)間從2019年7月1日至2021年4月24日，之所以選擇從2019年7月1日開始檢索，是因?yàn)榻?jīng)檢索發(fā)現(xiàn)，Twitter平臺(tái)上與該事件相關(guān)的信息最早見(jiàn)于2019年7月1日。檢索詞為“Xinjiang cotton”，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、空值、噪音等，最終保留數(shù)據(jù)29 003條，數(shù)據(jù)屬性包括：Tweet發(fā)布時(shí)間、用戶名、Tweet內(nèi)容、語(yǔ)言、回復(fù)數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)等。

微博數(shù)據(jù)本文采用新浪輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)獲取，該平臺(tái)擁有新浪微博全量數(shù)據(jù)庫(kù)，每天存儲(chǔ)新浪微博數(shù)據(jù)超過(guò)6 000萬(wàn)條[18]。檢索時(shí)間為新疆棉花輿情事件在國(guó)內(nèi)爆發(fā)直至消退時(shí)間區(qū)間，即：2021年3月24日至2021年4月24日，檢索詞為“新疆棉花”，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行清洗后，最終導(dǎo)出數(shù)據(jù)77 585條，數(shù)據(jù)屬性包括：微博內(nèi)容、網(wǎng)址、地域、發(fā)布日期、賬號(hào)名、賬號(hào)類型、情感屬性、轉(zhuǎn)載量、轉(zhuǎn)載賬號(hào)等。

2.2研究方法本文采用Excel軟件進(jìn)行基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和展示；利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型來(lái)挖掘輿情中的主題信息，具體方法為：通過(guò)調(diào)用Python的第三方庫(kù)Sklearn及可視化工具pyLDAvis對(duì)采集語(yǔ)料進(jìn)行挖掘；利用自編JAVA程序和Gephi軟件進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。

根據(jù)研究需要，本文還采用BERT模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)分別對(duì)采集的Twitter和Weibo語(yǔ)料進(jìn)行文本分類。其中，通過(guò)對(duì)Twitter語(yǔ)料初步分析，課題組將其分為“支持新疆棉花”、“抵制新疆棉花”和“其他”三個(gè)類別，代表國(guó)際網(wǎng)絡(luò)輿論中的主要立場(chǎng)；通過(guò)對(duì)新浪微博語(yǔ)料初步分析，課題組將其分為“支持新疆棉花”、“反對(duì)污名化”和“其他”三個(gè)類別。BERT模型本文采用的是Hugging face公司開發(fā)的Transformers開源包[19]，該開源包提供了各種預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)，用戶可以通過(guò)下載預(yù)訓(xùn)練模型，并在自有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)(Fine-tune)，從而建立自己的文本分類模型；BERT模型文本分類步驟為：a.招募三名研究生分別對(duì)Twitter語(yǔ)料和新浪微博語(yǔ)料進(jìn)行標(biāo)注，將語(yǔ)料歸入上述預(yù)設(shè)類別，Twitter和新浪微博數(shù)據(jù)，分別標(biāo)注數(shù)據(jù)4000條，其中兩名研究生標(biāo)注，一名研究生進(jìn)行比對(duì)，若出現(xiàn)標(biāo)注不一致，則由第三名研究生進(jìn)行仲裁；b.將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)70%作為訓(xùn)練集，30%作為測(cè)試集，分別在BERT-base-uncased(英文)和BERT-base-chinese(中文)預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，訓(xùn)練模型迭代次數(shù)Epoch為5，BathSize為16，MaxSeqLength為300，LearningRate為2e-5，最終Twitter和新浪微博訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率、召回率及F值如表1和表2所示。c.Twitter和新浪微博各類別數(shù)據(jù)分布如表3和表4。

表1 Twitter語(yǔ)料BERT微調(diào)模型文本分類準(zhǔn)確率、召回率及F值

表2 新浪微博語(yǔ)料BERT微調(diào)模型文本分類準(zhǔn)確率、召回率及F值

表3 Twitter語(yǔ)料各類別分布

表4 新浪微博語(yǔ)料各類別分布

3 涉華突發(fā)事件國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)比分析

3.1輿情傳播趨勢(shì)對(duì)比分析

3.1.1 國(guó)外傳播趨勢(shì)分析 對(duì)2019年7月1日至2021年4月24日期間Twitter的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析，發(fā)現(xiàn)，在國(guó)內(nèi)爆發(fā)新疆棉花輿情前(2021年3月34日前)，新疆棉花事件在國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)中已發(fā)酵許久，并伴隨著多起標(biāo)志性事件而呈現(xiàn)出多個(gè)傳播高峰。具體包括：a.2019年7月澳大利亞廣播公司ABC調(diào)查節(jié)目《四角方圓》發(fā)布關(guān)于我國(guó)新疆地區(qū)的報(bào)道；b.2019年10月，部分跨國(guó)品牌宣布停用新疆棉花；c.2020年9月，國(guó)際時(shí)裝公司H&M發(fā)布關(guān)于抵制新疆棉花的聲明，同期美國(guó)國(guó)會(huì)通過(guò)了相關(guān)禁令法案；d.2020年12月，美國(guó)研究員鄭國(guó)恩就新疆棉花事件發(fā)表了獨(dú)立調(diào)查報(bào)告，同期英國(guó)廣播公司(BBC)也發(fā)布了相關(guān)報(bào)道；e.2021年1月，特朗普政府宣布禁止進(jìn)口所有來(lái)自我國(guó)新疆地區(qū)的棉花和番茄產(chǎn)品；f.2021年3月新疆棉花事件在我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)酵引爆?？偟膩?lái)看，在新疆棉花事件中，國(guó)家行為、主流媒體、跨國(guó)企業(yè)是國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)輿情引爆的主要推手，對(duì)輿情傳播擴(kuò)散有著重要作用。

從輿情類別上看，在國(guó)內(nèi)輿情引爆以前，國(guó)際輿情受西方國(guó)家行為、主流媒體和跨國(guó)企業(yè)的影響，態(tài)度以抵制新疆棉花為主，這一方面反應(yīng)了，這些涉事主體對(duì)于輿論的強(qiáng)勢(shì)影響，另一方面，也凸顯了在此期間我國(guó)在國(guó)際網(wǎng)絡(luò)輿情場(chǎng)中的話語(yǔ)真空。國(guó)內(nèi)輿情引爆后，受國(guó)內(nèi)輿情外溢影響，國(guó)際上支持新疆棉花輿論顯著增多，網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)出現(xiàn)了支持與抵制言論對(duì)沖的狀況。對(duì)國(guó)內(nèi)輿情爆發(fā)前后，國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)各類輿情變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)，在國(guó)內(nèi)輿情爆發(fā)前，Twitter中支持新疆棉花的輿論只占到總數(shù)的6.57%，而國(guó)內(nèi)輿情爆發(fā)后支持的輿論飆升至總數(shù)的34.05%。

3.1.2 國(guó)內(nèi)傳播趨勢(shì)分析 對(duì)微博2021年3月24日至2021年4月24日期間的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析趨勢(shì)圖繪制，如圖1所示?？梢?jiàn)，國(guó)內(nèi)輿情對(duì)事件反應(yīng)強(qiáng)烈，在國(guó)家部門、主流媒體、明星、企業(yè)、社會(huì)組織、意見(jiàn)領(lǐng)袖、網(wǎng)民的共同參與下，輿情在短時(shí)間內(nèi)迅速達(dá)到波峰。這其中包括：外交部、商務(wù)部、新疆人民政府對(duì)事件的共同回應(yīng)，央視新聞、人民日?qǐng)?bào)、環(huán)球網(wǎng)等的密集報(bào)道，大陸、香港、臺(tái)灣等地明星的表態(tài)支持，國(guó)內(nèi)電商平臺(tái)、服裝企業(yè)、線下實(shí)體店等的力挺，中國(guó)棉花協(xié)會(huì)、消費(fèi)者協(xié)會(huì)等的澄清，媒體編輯、專家學(xué)者、知名人士的發(fā)聲，以及國(guó)內(nèi)網(wǎng)民的線上線下支持活動(dòng)?？傮w來(lái)看，此次事件中，上至我國(guó)政府部門，下至企業(yè)及社會(huì)大眾，對(duì)事件反應(yīng)是迅速的(事件前3天發(fā)布信息占全部信息量的33.69%)，立場(chǎng)和表態(tài)是極其一致的(69.20%的信息明確表達(dá)了支持新疆棉花，反對(duì)污名化的態(tài)度)，這一方面展現(xiàn)了，我國(guó)社會(huì)應(yīng)對(duì)外部威脅的強(qiáng)大凝聚力；另一方面也反應(yīng)了，我國(guó)社會(huì)反對(duì)污名化的堅(jiān)定決心。

圖1 微博中新疆棉花事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播趨勢(shì)圖

3.1.3 國(guó)內(nèi)外傳播趨勢(shì)對(duì)比分析 對(duì)2021年3月24日至2021年4月24日Twitter和新浪微博中的新疆棉花事件網(wǎng)絡(luò)輿情趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比分析，如圖2所示。可見(jiàn)，與之前事件在國(guó)外爆發(fā)，國(guó)內(nèi)無(wú)人問(wèn)津大相徑庭，Twitter和新浪微博呈現(xiàn)出了一致的漲跌趨勢(shì)。針對(duì)這一現(xiàn)象，課題組對(duì)該時(shí)間區(qū)間中Twitter文本進(jìn)行了內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)：出現(xiàn)這一情況的主要原因是國(guó)內(nèi)輿情外溢至Twitter社交平臺(tái)所導(dǎo)致的，即：大量義憤填膺的國(guó)內(nèi)民眾，通過(guò)登錄國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)，在Twitter上發(fā)布支持新疆棉花、澄清相關(guān)事實(shí)的信息。此現(xiàn)象從另一側(cè)面也表明了，國(guó)際、國(guó)內(nèi)輿論場(chǎng)存在嚴(yán)重的信息屏障，事件未在國(guó)內(nèi)爆發(fā)前，國(guó)際信息進(jìn)入國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)艱難而緩慢，同時(shí)，國(guó)內(nèi)真實(shí)情況也難以在國(guó)際上傳播表達(dá)，導(dǎo)致國(guó)際輿論場(chǎng)虛假信息橫行，容易招致國(guó)外不知情網(wǎng)友誤解。

圖2 Twitter和新浪微博新疆棉花事件輿情趨勢(shì)對(duì)比圖

3.2網(wǎng)絡(luò)輿情信源對(duì)比分析

3.2.1 國(guó)外輿情信源分析 對(duì)Twitter輿情信源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)推數(shù)量超過(guò)3條的賬號(hào)占到總賬號(hào)數(shù)的12%，他們發(fā)布的全部推文占到所有推文的44.41%，信息集聚特征較明顯。對(duì)“支持新疆棉花”和“抵制新疆棉花”兩種不同立場(chǎng)賬號(hào)進(jìn)行排序，各類別發(fā)布信息前20賬號(hào)如表5、表6所示。由表可見(jiàn)，兩類賬號(hào)在粉絲數(shù)、身份類別上有很大差異。在“支持新疆棉花”前20賬號(hào)中，有6個(gè)賬號(hào)為中國(guó)官方媒體，他們粉絲數(shù)眾多，發(fā)推數(shù)量靠前，在Twitter中采用的傳播策略與國(guó)內(nèi)類似，主要通過(guò)密集發(fā)布信息來(lái)引導(dǎo)輿論。另外14個(gè)賬戶除1位作家、1個(gè)政府賬號(hào)，1個(gè)媒體賬號(hào)外，其余11個(gè)賬號(hào)均為個(gè)人賬號(hào)，他們粉絲數(shù)少，影響力小，更多是受事件影響，情緒性發(fā)帖。在“抵制新疆棉花”前20賬號(hào)中，有6個(gè)賬號(hào)自稱為國(guó)際人道主義組織，14個(gè)賬號(hào)為其他個(gè)人或組織，他們?cè)赥witter中有一定數(shù)量擁躉，發(fā)布的信息圖文并茂，有較強(qiáng)的編輯水平，內(nèi)容有很強(qiáng)的目的性、誤導(dǎo)性和煽動(dòng)性。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，支持類賬號(hào)更多采用廣播式宣傳策略，而抵制類賬號(hào)更多采用勸導(dǎo)式策略，前者略為生硬呆板，后者靈活，代入感強(qiáng)。

表5 Twitter發(fā)布“支持新疆棉花”信息數(shù)量前20賬號(hào)

續(xù)表5 Twitter發(fā)布“支持新疆棉花”信息數(shù)量前20賬號(hào)

表6 Twitter發(fā)布“抵制新疆棉花”信息數(shù)量前20賬號(hào)

3.2.2 國(guó)內(nèi)輿情信源分析 對(duì)新浪微博輿情信源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)布微博數(shù)量超過(guò)3條的賬號(hào)占到總賬號(hào)數(shù)的14%，他們發(fā)布的全部微博占到所有微博數(shù)據(jù)的51.44%，與Twitter類似，信息集聚特征明顯。對(duì)“支持新疆棉花”和“反對(duì)污名化”兩種類型賬號(hào)進(jìn)行排序，各類別發(fā)布信息前20賬號(hào)如表7、表8所示。由表可見(jiàn)，發(fā)布兩類信息的賬號(hào)有一定的同質(zhì)性，但也存在稍許微妙差異?？傮w來(lái)看，在發(fā)布“支持新疆棉花”類型信息最多的20個(gè)賬號(hào)中，可謂是八仙過(guò)海，各顯神通，各種身份賬號(hào)均積極參與，即有政府機(jī)構(gòu)、官方媒體，也有自媒體、企業(yè)家、個(gè)人等網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖，甚至還有少許賬號(hào)因借機(jī)炒作、借勢(shì)營(yíng)銷而被微博平臺(tái)封號(hào)(根據(jù)內(nèi)容分析判定)，對(duì)這些賬號(hào)發(fā)布信息進(jìn)行回顧，發(fā)現(xiàn)口號(hào)較多，信息表達(dá)豐富性不足。在發(fā)布“反對(duì)污名化”類型信息最多的20個(gè)賬號(hào)中，課題組發(fā)現(xiàn)，與前述信息類型不同的是，發(fā)布這類信息的賬號(hào)有9個(gè)媒體賬號(hào)，賬號(hào)背景多樣性少于“支持新疆棉花”類型賬號(hào)，對(duì)內(nèi)容分析發(fā)現(xiàn)，這些賬號(hào)信息內(nèi)容多為對(duì)污名化我國(guó)行為的回?fù)艏皣?guó)內(nèi)抵制洋品牌行為的評(píng)論。總體來(lái)看，得益于我國(guó)民眾堅(jiān)強(qiáng)的凝聚力及國(guó)內(nèi)廣泛的傳播矩陣，在關(guān)鍵時(shí)刻，各類型媒體賬號(hào)信息內(nèi)容在短時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)出了驚人的一致性和同步性。

表7 新浪微博發(fā)布“支持新疆棉花”信息數(shù)量前20賬號(hào)

表8 新浪微博發(fā)布“反對(duì)污名化”信息數(shù)量前20賬號(hào)

3.2.3 國(guó)內(nèi)外輿情信源對(duì)比分析 對(duì)Twitter輿情信源和新浪微博信源進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)具有以下方面異同：a.在信息集聚程度上，Twitter和新浪微博信息集聚程度比較相似，均呈現(xiàn)少部分賬號(hào)發(fā)布了大部分的信息現(xiàn)象。b.在信源身份上，Twitter前20賬號(hào)身份類型較為單一，主要為國(guó)際人道主義組織，他們長(zhǎng)期布局，具有較為清晰的賬號(hào)定位、明確的宣傳目標(biāo)和穩(wěn)定的受眾人群。微博前20賬號(hào)身份類型更為多樣，媒體賬號(hào)多定位為綜合頻道，個(gè)人賬號(hào)定位相對(duì)模糊且傳播影響力較小。c.在信源內(nèi)容上，Twitter前20賬號(hào)專指性強(qiáng)，內(nèi)容維度多樣，具有一定的誤導(dǎo)性和煽動(dòng)性。新浪微博前20賬號(hào)內(nèi)容同質(zhì)性高，報(bào)道維度有限，內(nèi)容常滯于“就事論事”；d.在傳播策略上，Twitter前20賬號(hào)長(zhǎng)期跟蹤事件，通常主動(dòng)出擊，每當(dāng)國(guó)際上出現(xiàn)標(biāo)志性節(jié)點(diǎn)，總能發(fā)現(xiàn)他們活躍的身影。新浪微博前20賬號(hào)則為短期被動(dòng)應(yīng)對(duì)，信息爆發(fā)密集而緊促，運(yùn)動(dòng)式宣傳特征明顯。

3.3網(wǎng)絡(luò)輿情話題對(duì)比分析

3.3.1 國(guó)外輿情話題分析 運(yùn)用LDA主題模型對(duì)Twitter語(yǔ)料按照“支持新疆棉花”“抵制新疆棉花”和“其他”3個(gè)類別分別進(jìn)行文本挖掘，得到輿情主題11個(gè)。其中，支持新疆棉花類主題4個(gè)，抵制新疆棉花類主題4個(gè)，其他類主題3個(gè)。在支持新疆棉花類文本中，討論的主題有：a.當(dāng)前采棉工作環(huán)境較好，已基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化；b.種植棉花使新疆少數(shù)民族得以脫貧致富；c.新疆棉花質(zhì)量很好，在紡織品市場(chǎng)上供不應(yīng)求；d.支持新疆棉花，抵制污名化新疆的西方企業(yè)。在抵制新疆棉花類文本中，討論的主題有：a.新疆地區(qū)是否存在強(qiáng)迫勞動(dòng)；b.停止進(jìn)口所有來(lái)自中國(guó)地區(qū)的棉花和番茄產(chǎn)品；c.新疆維吾爾族孩子的教育問(wèn)題；d.就新疆問(wèn)題對(duì)中國(guó)采取行動(dòng)。在其他類文本中，討論的主題有：a.無(wú)印良品的新疆棉產(chǎn)品引發(fā)消費(fèi)者爭(zhēng)議；b.對(duì)行業(yè)協(xié)會(huì)BCI背景進(jìn)行討論；c.BBC關(guān)于新疆棉花的報(bào)道引發(fā)爭(zhēng)議。結(jié)合主題類別、信源及內(nèi)容進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)Twitter中“支持新疆棉花”的話題，除話題3外，其余話題基本為國(guó)內(nèi)媒體和網(wǎng)民所發(fā)。在“抵制新疆棉花”的主題中，輿情內(nèi)容往往較為主觀、武斷，且?guī)в休^強(qiáng)的意識(shí)形態(tài)偏見(jiàn)。在“其他”主題中，一些在事件中扮演角色特殊，行事風(fēng)格獨(dú)特的企業(yè)、組織和機(jī)構(gòu)則引發(fā)了較大爭(zhēng)議。

3.3.2 國(guó)內(nèi)輿情話題分析 與Twitter話題分析類似，課題組利用LDA模型對(duì)微博語(yǔ)料進(jìn)行挖掘，從“支持新疆棉花”“反對(duì)污名化”“其他”三類文本中分別得到輿情話題共10個(gè)。其中，支持新疆棉花類話題3個(gè)，反對(duì)污名化話題4個(gè)，其他類話題3個(gè)。在支持新疆棉花類文本中，討論的主題有：a.支持新疆棉花，向抹黑我國(guó)的行為說(shuō)不；b.推薦去新疆旅游，及支持新疆長(zhǎng)絨棉；c.支持國(guó)產(chǎn)服裝品牌。在反對(duì)污名化類文本中，討論的主題有：a.抵制污名化中國(guó)的洋品牌；b.對(duì)污名化我國(guó)的行為，進(jìn)行強(qiáng)有力的回?fù)?；c.國(guó)內(nèi)抵制H&M的實(shí)際行動(dòng)；d.國(guó)內(nèi)明星與抵制新疆棉花的西方企業(yè)解約。在其他類文本中，討論的主題有：a.討論部分國(guó)家雙標(biāo)，不關(guān)注核廢水的排放問(wèn)題，卻造謠我國(guó)強(qiáng)迫勞動(dòng)；b.部分國(guó)內(nèi)企業(yè)借勢(shì)炒作，哄抬服裝價(jià)格；c.討論一些國(guó)際組織和個(gè)人在新疆棉花事件中為私人利益罔顧國(guó)家利益。由此可見(jiàn)，在新浪微博中，無(wú)論是官方還是民間，我國(guó)社會(huì)對(duì)待新疆棉花事件立場(chǎng)是空前一致的。既有義正辭嚴(yán)的官方回應(yīng)，又有樸素真實(shí)的民間行動(dòng)。話題情感既表達(dá)了對(duì)污名化我國(guó)的西方國(guó)家及洋品牌的不滿和憤怒，同時(shí)，也突顯了我國(guó)民眾的愛(ài)國(guó)情懷及民族自信。當(dāng)然，通過(guò)對(duì)“其他”類別語(yǔ)料挖掘，課題組也發(fā)現(xiàn)一些投機(jī)取巧、重個(gè)人利益而輕國(guó)家和集體利益的組織和個(gè)人，即便深藏幕后，在沖突漩渦中，也難逃民眾的火眼金睛。

3.3.3 國(guó)內(nèi)外輿情話題對(duì)比分析 對(duì)Twitter和新浪微博輿情話題進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)除雙方均認(rèn)可的新疆棉花優(yōu)良品質(zhì)外，國(guó)內(nèi)外輿論場(chǎng)在此事件中鮮有共通的語(yǔ)義空間。在Twitter中，歐美話語(yǔ)體系盛行，他們利用大部分外國(guó)民眾對(duì)中國(guó)的真實(shí)情況的不了解及一些國(guó)家歷史上類似的慘痛經(jīng)歷，引發(fā)西方受眾潛意識(shí)共鳴，促使信息采信和快速傳播。在新浪微博中，我國(guó)政府及官方媒體言辭犀利、觀點(diǎn)強(qiáng)勢(shì)，民間話語(yǔ)激動(dòng)且憤慨，這使得中西兩個(gè)輿論場(chǎng)對(duì)話維度嚴(yán)重不一致，呈現(xiàn)出“自說(shuō)自話”現(xiàn)象。

3.4網(wǎng)絡(luò)輿情傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

3.4.1 國(guó)外網(wǎng)絡(luò)輿情傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 運(yùn)用Gephi社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具對(duì)Twitter數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)，在Twitter中，“新疆棉花”事件屬于“關(guān)鍵點(diǎn)”傳播模式[20]，即：關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)信息傳播起到了至關(guān)重要的作用。由于在“關(guān)鍵點(diǎn)”傳播模式中，除關(guān)鍵點(diǎn)外，其他用戶對(duì)信息轉(zhuǎn)發(fā)并不積極，傳播過(guò)程結(jié)束較快，信息傳播范圍主要依賴于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)影響力。對(duì)Twitter數(shù)據(jù)中的11 503個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)其中有6 358個(gè)節(jié)點(diǎn)在Titter上向其它節(jié)點(diǎn)傳遞了信息(節(jié)點(diǎn)出度大于0)，占到所有節(jié)點(diǎn)的55.27%，說(shuō)明在此話題中，強(qiáng)勢(shì)節(jié)點(diǎn)對(duì)輿情傳播具有重要影響，信息傳播基本局限在強(qiáng)勢(shì)節(jié)點(diǎn)的影響范圍。

3.4.2 國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 采用相同方法，對(duì)新浪微博輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)，新浪微博傳播模式與Twitter傳播模式類似，屬于“關(guān)鍵點(diǎn)”傳播模式。對(duì)新浪微博數(shù)據(jù)中的81368個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)其中有30063個(gè)節(jié)點(diǎn)在新浪微博上向其它節(jié)點(diǎn)傳遞了信息(節(jié)點(diǎn)出度大于0)，占到所有節(jié)點(diǎn)的36.95%，可見(jiàn)在國(guó)內(nèi)輿論場(chǎng)中信息集聚趨勢(shì)相對(duì)明顯，信息傳播主要依賴于關(guān)鍵核心節(jié)點(diǎn)引導(dǎo)，話題衍生和擴(kuò)散動(dòng)力不強(qiáng)。另外,新浪微博傳播節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)出了兩類比較分明的傳播角色，即：一部分節(jié)點(diǎn)主要對(duì)外傳遞信息，如：央視新聞、觀察者網(wǎng)、小疆有話說(shuō)，一部分節(jié)點(diǎn)被網(wǎng)民提起(@符號(hào))較多，如：H&M中國(guó)、耐克、任嘉倫等。

3.4.3 國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比分析 對(duì)Twitter和新浪微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)，Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)平均加權(quán)度為1.772要遠(yuǎn)高于新浪微博的0.922，這說(shuō)明相較于國(guó)內(nèi)輿論場(chǎng)，“新疆棉花事件”在國(guó)外輿論場(chǎng)中討論更為頻繁，網(wǎng)民交流也更為活躍。將Twitter與新浪微博傳播網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)在相近平均路徑長(zhǎng)度水平下，Twitter聚類系數(shù)為0.023，遠(yuǎn)高于新浪微博的0.004，說(shuō)明Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中“小世界網(wǎng)絡(luò)”特性更為明顯，即：Twitter傳播節(jié)點(diǎn)之間連接關(guān)系更為緊密，信息在網(wǎng)絡(luò)中傳遞的速度更快。另外，在新浪微博中，傳播關(guān)鍵點(diǎn)占所有節(jié)點(diǎn)的36.95%，遠(yuǎn)低于Twitter的55.27%，說(shuō)明，新浪微博信息的集聚程度比Twitter更強(qiáng)，即：信息集中于少數(shù)具有較大影響力的賬號(hào)手中，由他們主動(dòng)向外發(fā)布和傳播。

4 對(duì)策建議

依據(jù)上述對(duì)比分析結(jié)果，總體來(lái)看：a.在傳播趨勢(shì)上，由于事件始發(fā)于國(guó)外，輿情在Twitter中傳播時(shí)間更漫長(zhǎng)，影響也更為廣泛。而在國(guó)內(nèi)，由于信息屏障存在，事件知曉時(shí)間較晚，但關(guān)乎國(guó)家利益，輿論反應(yīng)強(qiáng)烈，短時(shí)間內(nèi)即達(dá)傳播峰值；b.在信源類型上，Twitter中發(fā)布信息前20信源身份類型較為單一，發(fā)布信息策略性強(qiáng)，新浪微博發(fā)布信息前20信源身份類型較為多樣，但發(fā)布信息較為被動(dòng)，且許多賬號(hào)定位多元；c.在輿情話題上，Twitter中話題以歐美語(yǔ)系為主，新浪微博中話題激蕩著強(qiáng)烈的愛(ài)國(guó)主義精神，中外兩個(gè)輿論場(chǎng)鮮有共通的語(yǔ)義空間；d.在輿情傳播網(wǎng)絡(luò)上，相較于新浪微博，Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)“小世界”特性更為明顯，網(wǎng)民交流更為活躍，但信息集聚程度不如國(guó)內(nèi)。

綜上，為加強(qiáng)我國(guó)應(yīng)對(duì)國(guó)際突發(fā)事件涉華輿情的能力，有效開展國(guó)際輿論引導(dǎo)和輿論斗爭(zhēng)，展現(xiàn)真實(shí)立體全面的中國(guó)，課題組給出如下建議：

a.建立對(duì)重點(diǎn)國(guó)家、重要國(guó)際組織、跨國(guó)企業(yè)的涉華國(guó)際輿情跟蹤機(jī)制。不同國(guó)家、不同組織、不同企業(yè)在國(guó)際輿論場(chǎng)中的傳播影響力是不同的，往往國(guó)際威望越大、擁有資源越多、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜的實(shí)體所擁有的傳播影響力越大。因此，對(duì)各類實(shí)體國(guó)際影響力進(jìn)行評(píng)估，建立重點(diǎn)監(jiān)測(cè)實(shí)體清單，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估這些實(shí)體所發(fā)布和傳播的涉華信息，有助于我國(guó)政府第一時(shí)間回應(yīng)和處置輿情，避免事態(tài)擴(kuò)散和惡化。

b.針對(duì)國(guó)際涉華敏感問(wèn)題，有計(jì)劃、有組織、有步驟地開展對(duì)外輿論引導(dǎo)。對(duì)于一些涉華敏感問(wèn)題，特別是關(guān)系我國(guó)繁榮與穩(wěn)定的涉疆、涉藏、涉港、涉臺(tái)等問(wèn)題，應(yīng)對(duì)其煽動(dòng)意圖、宣傳策略、傳播手段等進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤、全面分析，分解其運(yùn)作邏輯。同時(shí)，在對(duì)外回應(yīng)和傳播方面，建立相關(guān)垂直領(lǐng)域的傳播平臺(tái)和矩陣，對(duì)敏感問(wèn)題進(jìn)行深入調(diào)查、持續(xù)澄清，甚至在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)候主動(dòng)出擊，有計(jì)劃、有組織、有步驟地開展對(duì)外輿論引導(dǎo)。

c.抵制一切污名化我國(guó)的行為，對(duì)反華勢(shì)力的挑釁堅(jiān)決予以有力回?fù)?。?guó)際上部分反華勢(shì)力長(zhǎng)期肆無(wú)忌憚的對(duì)我國(guó)進(jìn)行造謠和抹黑，給我國(guó)的國(guó)際聲譽(yù)和形象帶來(lái)了惡劣影響。一些國(guó)際組織、跨國(guó)企業(yè)及個(gè)人，為了自身利益，常充當(dāng)馬前卒，編造和傳播有損我國(guó)利益的負(fù)面信息。為此，對(duì)于一切企圖污名化我國(guó)的行為，必須采取強(qiáng)硬手段，予以堅(jiān)決抵制和回?fù)簟?/p>

d.優(yōu)化對(duì)外溝通交流機(jī)制，探索共通的語(yǔ)義空間，提升國(guó)內(nèi)外互信水平。受政治體制、意識(shí)形態(tài)、文化傳統(tǒng)等因素的影響，當(dāng)前我國(guó)與西方社會(huì)的溝通交流機(jī)制還有待進(jìn)一步優(yōu)化。從本文案例來(lái)看，在涉華敏感議題回應(yīng)上我國(guó)還較為被動(dòng)，傳播策略單一、傳播手段枯燥、與國(guó)際社會(huì)溝通交流的技巧欠缺。為此，對(duì)國(guó)際輿論環(huán)境、輿情特點(diǎn)進(jìn)行深入分析，探索共通的語(yǔ)義空間，提升國(guó)內(nèi)外互信水平，便成為當(dāng)前對(duì)外傳播亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。