孫晨宇

摘要：國(guó)家形象的建構(gòu)方式可以分為“自塑”和“他塑”，長(zhǎng)久以來(lái)，在國(guó)際傳播環(huán)境中我國(guó)的國(guó)家形象主要依靠“他塑”，這導(dǎo)致我國(guó)的自我認(rèn)識(shí)與他國(guó)對(duì)中國(guó)的認(rèn)識(shí)存在相當(dāng)大的偏差。為傳播更加飽滿的中國(guó)形象，主流媒體應(yīng)抓住社交媒體時(shí)代的機(jī)遇，打破西方審視下的內(nèi)容自限和“他塑”下的思想桎梏，探索適合中國(guó)特色的國(guó)家形象自塑模式，增強(qiáng)我國(guó)國(guó)家形象的自塑能力。文章以新華社在推特與微博的推文為樣本進(jìn)行對(duì)比分析，探究其傳播活動(dòng)特點(diǎn)，探討其在中國(guó)國(guó)家形象“自塑”中的作用以及對(duì)國(guó)家形象的呈現(xiàn)，以期探索以新華社為代表的主流媒體在社交媒體語(yǔ)境下進(jìn)行國(guó)家形象自塑的具體傳播策略，并提出明晰自我認(rèn)知、正視文化差異、把握新興平臺(tái)的建議，旨在為“如何更好實(shí)現(xiàn)我國(guó)國(guó)家形象的‘自塑”這一問(wèn)題提供參考。

關(guān)鍵詞：社交媒體；新華通訊社；國(guó)家形象；微博；推特

中圖分類號(hào)：G206 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8883（2023）02-0050-04

一、引言

國(guó)家形象是國(guó)家軟實(shí)力的重要組成部分，是全球化不斷深化背景下，外界對(duì)本國(guó)的綜合評(píng)價(jià)。20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入“快車道”，亟須提升國(guó)家形象以匹配高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，我國(guó)將國(guó)家形象塑造與傳播工作視為重要的新聞宣傳抓手，改變以往我國(guó)形象塑造的被動(dòng)局面，積極搶占國(guó)際輿論主導(dǎo)權(quán)，從“被動(dòng)評(píng)價(jià)”到“主動(dòng)出擊”，推動(dòng)“他塑”向“自塑”的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

大眾媒介是國(guó)家形象塑造與傳播的重要場(chǎng)域，通過(guò)大眾傳播方式，宣傳國(guó)家的歷史、現(xiàn)實(shí)、政治、經(jīng)濟(jì)、文化、生活方式及價(jià)值觀念等，建構(gòu)國(guó)內(nèi)外民眾對(duì)該國(guó)的綜合印象。國(guó)家形象既包含對(duì)一個(gè)國(guó)家的基本認(rèn)知，也包括國(guó)內(nèi)外社會(huì)對(duì)該國(guó)的感性態(tài)度和理性評(píng)價(jià)。如何建構(gòu)真實(shí)、立體、全面的中國(guó)國(guó)家形象也成為近年來(lái)學(xué)界關(guān)注的研究熱點(diǎn)。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及促進(jìn)了社交媒體的快速崛起，以（中國(guó)）微博、（美國(guó)）Twitter為代表的社交媒體，成為眾多傳統(tǒng)主流媒體搶占網(wǎng)絡(luò)輿論的重要平臺(tái)。

眾多具有國(guó)際傳播影響力的媒體對(duì)YouTube等社交媒體平臺(tái)的重視程度也在不斷提高。本文以我國(guó)主流媒體新華社為例，對(duì)其既定時(shí)間內(nèi)在國(guó)外社交媒體推特平臺(tái)和國(guó)內(nèi)社交媒體微博平臺(tái)中所發(fā)推文進(jìn)行對(duì)比分析，由此思考當(dāng)前我國(guó)主流媒體應(yīng)該如何打破跨文化傳播的障礙，掌握國(guó)際傳播話語(yǔ)權(quán)，為中國(guó)國(guó)家形象的“自塑”提供參考。

二、塑造國(guó)家形象的先聲：社交平臺(tái)中的主流媒體

“國(guó)家形象”一詞最早由國(guó)家形象理論研究的奠基人博爾丁（Boulding）提出，他認(rèn)為國(guó)家形象是“一系列信息輸入和輸出的結(jié)果”[1]。而國(guó)家形象作為國(guó)家綜合實(shí)力的體現(xiàn)，其受重視程度也呈幾何級(jí)態(tài)勢(shì)增長(zhǎng)。

目前，國(guó)外受眾了解中國(guó)國(guó)家形象的方式有兩種，一種是通過(guò)西方媒體的“他塑”，即通過(guò)西方媒體對(duì)中國(guó)的新聞宣傳評(píng)價(jià)以“他者”身份塑造中國(guó)形象；另一種則是通過(guò)中國(guó)國(guó)內(nèi)媒體的“自塑”，即本國(guó)媒體關(guān)于本國(guó)狀況的新聞宣傳和輿論引導(dǎo)[2]18。就當(dāng)前的國(guó)際傳播環(huán)境來(lái)看，“西強(qiáng)我弱”的傳播格局仍未打破，在西方媒體的呈現(xiàn)中，將我國(guó)國(guó)家形象“妖魔化”和“污名化”的報(bào)道仍占據(jù)西方媒體涉華報(bào)道的多數(shù)[3]。

由此不難想象，僅依靠“他塑”絕無(wú)法在國(guó)外受眾眼中建構(gòu)一個(gè)真實(shí)飽滿的國(guó)家形象，我們必須放大自身聲量，講好中國(guó)故事，實(shí)現(xiàn)國(guó)家形象“自塑”。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，讓世界看清真實(shí)的中國(guó)，國(guó)內(nèi)各大主流媒體紛紛“借船出?！保诤Ｍ飧鞔笊缃幻襟w平臺(tái)開(kāi)設(shè)官方賬號(hào)，進(jìn)行國(guó)家形象的“自塑”，對(duì)于那些想要了解我國(guó)情況的海外受眾而言，盡管其聲量不足，但能夠在一定程度上代表中國(guó)官方聲音的主流媒體賬號(hào)仍具備一定的參考價(jià)值。

基于這樣的傳播背景，本研究選取了我國(guó)主流媒體之一的新華社作為研究對(duì)象，采用python工具收集了2022年1月1日至2022年6月30日新華社官方賬號(hào)在推特平臺(tái)發(fā)表的推文，共計(jì)2094條，以及在微博平臺(tái)發(fā)表的推文，共計(jì)6028條，并以此為基礎(chǔ)分別搭建了該時(shí)間段新華社在推特與微博平臺(tái)的語(yǔ)料庫(kù)。本文以文本分析為基礎(chǔ)，從用戶關(guān)注度、詞頻分析、共現(xiàn)矩陣分析三方面入手，對(duì)比了新華社在國(guó)內(nèi)外社交媒體平臺(tái)上傳播策略的不同，并以此分析新華社在國(guó)際傳播中的話語(yǔ)方式和傾向性。

三、新華社國(guó)內(nèi)外社交媒體平臺(tái)傳播內(nèi)容研究分析

（一）研究平臺(tái)選擇

社交媒體具有信息海量、互動(dòng)反饋及時(shí)等特點(diǎn)，從人們的媒體接觸習(xí)慣來(lái)看，使用社交媒體獲取信息和新聞已經(jīng)成了人們最常用的媒體接觸形式，社交媒體也已經(jīng)成為人們獲取新聞和信息最重要的途徑之一。皮尤研究中心（Pew Research Center）的一項(xiàng)最新研究表明，有將近25%的美國(guó)成年人使用推特。不僅如此，在美國(guó)，至少有42%的成年推特用戶擁有學(xué)士學(xué)位，這比一般教育水平的公眾人數(shù)高出11個(gè)百分點(diǎn)。41%的推特用戶家庭收入超過(guò)75000美元，比普通人群高出9個(gè)百分點(diǎn)。

而對(duì)于國(guó)內(nèi)而言，2022年第一季度財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示，截至一季度末，微博月活躍用戶達(dá)到5.82億，日活躍用戶達(dá)到2.52億。在用戶畫像方面，其用戶年齡大多分布于19歲至29歲，且受教育程度較高。

推特與微博擁有龐大用戶體量，且用戶具有年輕化和高學(xué)歷特點(diǎn)，因此，以此為社交媒體研究平臺(tái)來(lái)分析國(guó)家形象的“自塑”更具有代表性和參考價(jià)值?；诖?，本研究選擇了推特和微博作為主要平臺(tái)進(jìn)行研究。

（二）用戶關(guān)注度分析

無(wú)論是推特還是微博平臺(tái)，用戶都可以通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊等方式體現(xiàn)自己對(duì)某一推文的關(guān)注，也可通過(guò)這種方式與傳播者互動(dòng)，從這種角度來(lái)說(shuō)，傳播者發(fā)文獲得的“轉(zhuǎn)評(píng)贊”數(shù)量能夠體現(xiàn)其受關(guān)注程度。在本研究所提取的樣本中，新華社推特賬號(hào)在此時(shí)間區(qū)間內(nèi)獲得了33621次轉(zhuǎn)發(fā)、5633條評(píng)論和46676次點(diǎn)贊，平均每條推文獲得16次轉(zhuǎn)發(fā)、3條評(píng)論和23次點(diǎn)贊，新華社微博賬號(hào)則在此時(shí)間區(qū)間內(nèi)獲得了3858027次轉(zhuǎn)發(fā)、1076322條評(píng)論和16364464次點(diǎn)贊，平均每條推文獲得640次轉(zhuǎn)發(fā)、180條評(píng)論和2715次點(diǎn)贊。二者懸殊的對(duì)比體現(xiàn)出新華社在推特上的傳播力遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法與其在國(guó)內(nèi)微博平臺(tái)的傳播力相比較，這也印證了目前“西強(qiáng)我弱”的國(guó)際傳播格局。

新華社推特賬號(hào)的粉絲群體主要包括外國(guó)用戶以及海外華人，而其微博賬號(hào)的粉絲群體則以國(guó)人為主。研究發(fā)現(xiàn)，雖然新華社推特賬號(hào)也有高點(diǎn)贊量、高評(píng)論量、高轉(zhuǎn)發(fā)量的推文，但其大部分推文的轉(zhuǎn)評(píng)贊量均為十位數(shù)甚至個(gè)位數(shù)，而類似主題內(nèi)容的推文在微博平臺(tái)卻能受到用戶的青睞與關(guān)注。通過(guò)對(duì)推文的整理分析發(fā)現(xiàn)，新華社在推特與微博平臺(tái)中發(fā)表的推文有相當(dāng)一部分內(nèi)容是具有鮮明中國(guó)特色的，而這種特色內(nèi)容對(duì)于外國(guó)用戶而言可能難以理解，無(wú)法生成情感共振，但國(guó)人用戶則能夠正常與其共情。因此，我國(guó)主流媒體對(duì)國(guó)家形象的“自塑”方式，在內(nèi)容設(shè)置、語(yǔ)言風(fēng)格上，都需要進(jìn)一步優(yōu)化，尋找中外文化的結(jié)合點(diǎn)，在涉外平臺(tái)上需要適當(dāng)采用外國(guó)受眾的話語(yǔ)方式向其宣傳我國(guó)形象，激發(fā)外國(guó)受眾的情感認(rèn)同。

例如，2022年2月8日，新華社在推特發(fā)布內(nèi)容為“在剛剛結(jié)束的北京冬奧會(huì)自由式滑雪女子大跳臺(tái)決賽中，中國(guó)選手谷愛(ài)凌奪得金牌”的推文，該推文獲得了56條評(píng)論、363次轉(zhuǎn)發(fā)和999次點(diǎn)贊，獲得了不錯(cuò)的傳播效果。其原因一方面是體育項(xiàng)目較為直觀，無(wú)須用戶在特殊語(yǔ)境中加以理解，另一方面是谷愛(ài)凌選手在海外也有粉絲群體，用戶對(duì)“谷愛(ài)凌”有一定的了解，能夠產(chǎn)生傳播者所期望達(dá)成的情感共振。

而在第二天2022年2月9日發(fā)布的“春節(jié)期間，飲食過(guò)量且不規(guī)律的情況十分常見(jiàn)，胡吃海喝會(huì)帶來(lái)哪些問(wèn)題？你的胰腺受得了嗎？針對(duì)春節(jié)期間消化道健康問(wèn)題，新華社記者采訪了中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院普外膽胰外科和代謝外科主任劉威博士，我們一起聽(tīng)聽(tīng)專家怎么說(shuō)”這條推文，只獲得了0條評(píng)論、8個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)和5次點(diǎn)贊的數(shù)據(jù)，這也是因?yàn)榇汗?jié)是中國(guó)的傳統(tǒng)節(jié)日，對(duì)外國(guó)用戶而言參與感和儀式感不足，難以引發(fā)共情。

（三）詞頻分析

本研究利用ROST軟件對(duì)之前收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了詞頻處理，得到了一份簡(jiǎn)單的結(jié)果數(shù)據(jù)。但社交媒體平臺(tái)的用語(yǔ)習(xí)慣比較特殊，其中包含了“全文”“收起”“展開(kāi)”等無(wú)意義詞匯，在刪除這些無(wú)意義詞匯或符號(hào)后，分別得到了新華社在該時(shí)段內(nèi)在推特與微博中出現(xiàn)頻率最高的20個(gè)詞的高頻詞匯表，見(jiàn)表1、表2。

對(duì)表1、表2進(jìn)行分析可知，新華社推特推文高頻詞中包括10個(gè)名詞、5個(gè)地名、2個(gè)時(shí)間詞、2個(gè)名動(dòng)詞和1個(gè)人名；新華社微博推文高頻詞中包括11個(gè)名詞、4個(gè)名動(dòng)詞、3個(gè)地名、1個(gè)人名以及1個(gè)動(dòng)詞。可見(jiàn)新華社無(wú)論是在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)外的社交平臺(tái)上都大量使用了名詞，名詞在傳播中通?？梢灾苯咏沂緢?bào)道主題。對(duì)這些高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，基本可以判斷相關(guān)報(bào)道的情感基調(diào)以及對(duì)于我國(guó)國(guó)家形象“自塑”的大致方向。比如“發(fā)展”等經(jīng)濟(jì)類高頻詞，說(shuō)明其在建構(gòu)國(guó)家形象過(guò)程中注重經(jīng)濟(jì)實(shí)力的塑造；“冬奧會(huì)”“殘奧會(huì)”等文化體育類的高頻詞，說(shuō)明主流媒體旨在通過(guò)軟實(shí)力，豐滿中國(guó)形象，多元素、多角度、多方面展示中國(guó)；“世界”“疫情”等與國(guó)際時(shí)事相關(guān)高頻詞，則能夠體現(xiàn)中國(guó)關(guān)注國(guó)際態(tài)勢(shì)發(fā)展、負(fù)責(zé)任的大國(guó)形象。

兩個(gè)表格的共同之處在于“中國(guó)”“國(guó)家”“北京”“習(xí)近平”等詞匯出現(xiàn)的頻率都是最高的，這代表新華社作為重要的主流媒體，在進(jìn)行傳播活動(dòng)的過(guò)程中時(shí)刻緊扣國(guó)家形象建構(gòu)的主題，以此進(jìn)行議程設(shè)置，踐行傳達(dá)中國(guó)聲音的使命。

同時(shí)也能看出新華社在國(guó)內(nèi)外發(fā)布推文的傾向性區(qū)別，比如其在微博推文的前20個(gè)高頻詞中，“病例”“疫情”“新增確診”“人民”“感染者”“發(fā)展”等詞匯主要體現(xiàn)的是國(guó)內(nèi)新冠肺炎疫情走向以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展等國(guó)內(nèi)用戶所關(guān)注的與民生息息相關(guān)的話題。而新華社在推特推文的前20個(gè)高頻詞中，“香港”“美國(guó)”“烏克蘭”等詞匯體現(xiàn)出新華社在國(guó)際傳播的過(guò)程中更多的是在表明國(guó)家在國(guó)際事務(wù)中的態(tài)度和立場(chǎng)，除此之外，“北京冬奧會(huì)”“文化”等高頻詞的使用也揭示了新華社在國(guó)際傳播中所肩負(fù)的國(guó)家形象的“自塑”任務(wù)。

由于本研究主要著眼于對(duì)中國(guó)國(guó)家形象的“自塑”方面，因此更多地將注意力集中于新華社對(duì)外的傳播活動(dòng)中。研究發(fā)現(xiàn)，除上文統(tǒng)計(jì)的20個(gè)高頻詞外，新華社在推特平臺(tái)還常用動(dòng)詞和形容詞來(lái)表達(dá)自己的態(tài)度和立場(chǎng)，比如“期待”“致敬”“吸引”“慶祝”等動(dòng)詞，“美麗”“精彩”“穩(wěn)定”“堅(jiān)強(qiáng)”等形容詞?？梢钥闯鲞@些動(dòng)詞和形容詞大多具有積極正向的情感傾向，這也揭示了在國(guó)際傳播過(guò)程中新華社所采取的以正面為主的報(bào)道立場(chǎng)。

（四）共現(xiàn)矩陣分析

Gephi是一款開(kāi)源免費(fèi)跨平臺(tái)基于JVM的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件，其主要用于各種網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)和分層圖的交互可視化與探測(cè)開(kāi)源工具。Gephi可處理海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，既能在節(jié)點(diǎn)層面對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，也可使用不同布局算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，還可以對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬分析[4]。常常用于探索性數(shù)據(jù)分析、鏈接分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析等。在本研究中，筆者以篩選出的高頻詞為基礎(chǔ)，依托共現(xiàn)矩陣分析描述關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系，再使用Gephi軟件進(jìn)行可視化處理，從而借助共現(xiàn)矩陣可視圖中高頻關(guān)鍵詞之間的距離以及連入與連出來(lái)分析說(shuō)明這些關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，最終得出新華社在兩大平臺(tái)上遣詞造句的傾向性，探索二者的區(qū)別與聯(lián)系。

基于獲取的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為Gephi所需要的CSV格式，導(dǎo)入Gephi中，推特平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)得到了64個(gè)節(jié)點(diǎn)、202條邊，微博平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)得到了30個(gè)節(jié)點(diǎn)、106條邊。在此次傳播網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)屬性代表推文中出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞，邊屬性代表這些高頻關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度。在Gephi中，首先使用“Force Atlas”算法調(diào)整節(jié)點(diǎn)布局，然后通過(guò)彈性模型“Fruchterman Reingold”對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局優(yōu)化，得到共現(xiàn)矩陣可視化如下圖所示。