于倩男 吳 越

(西華大學(xué) 計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院,成都 610039)

“群體極化”這一概念是由美國(guó)學(xué)者凱斯·桑斯坦在其著作《網(wǎng)絡(luò)共和國(guó)——網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中的民主問(wèn)題》中提出的。 他在書(shū)中指出,“群體極化的定義極其簡(jiǎn)單:具有一定偏向的群體成員在經(jīng)過(guò)群體討論后,會(huì)朝著偏向的方向繼續(xù)移動(dòng),最后形成極端的觀(guān)點(diǎn)?！盵1]近年來(lái),社交網(wǎng)絡(luò)上的“飯圈”群體極化現(xiàn)象日趨嚴(yán)重,引起了社會(huì)各界學(xué)者的廣泛關(guān)注,例如網(wǎng)絡(luò)上的“227”事件(肖戰(zhàn)粉絲風(fēng)波)。 案例分析方面,《微博中網(wǎng)民群體極化的動(dòng)力機(jī)制研究——基于“溫嶺殺醫(yī)”事件的內(nèi)容分析》[2]對(duì)2013 年“浙江溫嶺殺醫(yī)”事件引發(fā)的群體極化現(xiàn)象進(jìn)行了分析,研究發(fā)現(xiàn),事件、網(wǎng)民群體協(xié)同和新媒體都是群體極化形成的主要?jiǎng)右颉?《群體極化視角下的“飯圈”文化探究》[3]提出了“飯圈”群體極化的應(yīng)對(duì)建議。 《微博中娛樂(lè)新聞的群體極化現(xiàn)象研究》[4]采用案例分析法,針對(duì)微博娛樂(lè)新聞的群體極化現(xiàn)象,對(duì)群體極化現(xiàn)象產(chǎn)生的原因、特征等進(jìn)行分析論證。 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ头矫?《網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化動(dòng)力模型與仿真分析》[5]根據(jù)單極聚化、兩極裂化、多極碎化和零極淡化四種群體現(xiàn)象,構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情群體極化動(dòng)力模型。 《基于自我歸類(lèi)理論的群體極化模型與仿真》[6]以自我歸類(lèi)理論為依據(jù)提出了SCT 演化模型,對(duì)極化演化過(guò)程進(jìn)行模擬。 “The informational basis for mass polarization”[7]通過(guò)兩個(gè)涉及信息選擇行為隨時(shí)間變化的實(shí)驗(yàn),研究受眾觀(guān)點(diǎn)兩極分化的發(fā)生條件?！癆nalyzing change in network polarization”[8]考察了在激烈競(jìng)爭(zhēng)的大選期間,Twitter 網(wǎng)絡(luò)兩極分化的變化,結(jié)果表明,黨派用戶(hù)在Twitter 上形成了高度黨派化的網(wǎng)絡(luò)。

回顧以往的群體極化研究,與社會(huì)公共問(wèn)題群體極化相比,“飯圈”群體極化研究很少,且不夠深入。“飯圈”文化是一種青少年亞文化[9]。 “飯圈”文化在青年主體意識(shí)構(gòu)建過(guò)程中帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)暴力、被動(dòng)跟風(fēng)等負(fù)面影響,會(huì)讓青年主體意識(shí)走向極化[10]。 同時(shí),“飯圈”集體行為極易引發(fā)群體極化,影響未成年人發(fā)展思維判斷能力[11]。 群體極化帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)社會(huì)和諧、青少年的身心健康以及人生觀(guān)價(jià)值觀(guān)的形成。 深入研究“飯圈”群體極化并把握其極化規(guī)律,有助于對(duì)“飯圈”進(jìn)行管控以避免群體極化帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

一、“飯圈”群體極化現(xiàn)象

(一)“飯圈”的粉絲社群

“飯圈”是粉絲對(duì)自己所屬的追星群體的統(tǒng)稱(chēng),是一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)聚集起來(lái)的紀(jì)律嚴(yán)明、分工明確、行動(dòng)力極強(qiáng)的組織[12]。 “物以類(lèi)聚,人以群分”,粉絲以偶像為中心聚集起來(lái),形成了不同的粉絲社群。 按照對(duì)偶像情感強(qiáng)弱以及付出程度,此類(lèi)社群中的粉絲可分為“核心粉絲”“普通粉絲”和“路人粉絲”,因?yàn)椤昂诵姆劢z”為粉群做出了大量貢獻(xiàn),是各種明星信息、圖文、視頻的主要生產(chǎn)者,所以他們往往是粉絲社群的意見(jiàn)領(lǐng)袖[13]。

粉絲中還有兩類(lèi)特殊的粉絲——“戰(zhàn)斗粉”和“數(shù)據(jù)粉”。 “戰(zhàn)斗粉”是為了保護(hù)偶像、為偶像謀取利益而奮戰(zhàn)在反黑掐架第一線(xiàn)的粉絲[13]。 所謂做數(shù)據(jù),就是為了偶像去打投、控評(píng)、反黑,“數(shù)據(jù)粉”是組織并指引其他粉絲做數(shù)據(jù)的人[13]。 “戰(zhàn)斗粉”能在沖突發(fā)生時(shí)奮戰(zhàn)在第一線(xiàn),其他粉絲總是跟隨“戰(zhàn)斗粉”去反黑;“數(shù)據(jù)粉”能夠組織其他粉絲做數(shù)據(jù),所以“戰(zhàn)斗粉”和“數(shù)據(jù)粉”也是粉群的意見(jiàn)領(lǐng)袖。

(二)“飯圈”群體極化過(guò)程

“飯圈”群體極化過(guò)程一般分為三個(gè)階段:“刺激—反應(yīng)—極化”[14]。 “飯圈”群體極化發(fā)生前,粉絲在粉絲社群中進(jìn)行生產(chǎn)與參與,包括文本創(chuàng)作、粉絲間的溝通與互動(dòng)以及做數(shù)據(jù)[13]。 當(dāng)“戰(zhàn)斗粉”發(fā)現(xiàn)自家偶像被攻擊,便會(huì)截圖發(fā)文聲討。 有研究者認(rèn)為,個(gè)體組成群體,必然產(chǎn)生群體互動(dòng),其結(jié)果是強(qiáng)化群體成員中已有意識(shí)或行為傾向,從而成為具有支配性的地位[15]。 所以,隨著事件的傳播和群體互動(dòng)的增加,負(fù)向情緒聚集和加強(qiáng),群體意見(jiàn)偏向增強(qiáng),最終導(dǎo)致“飯圈”群體極化。

(三)“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素

“飯圈”群體極化的形成原因指導(dǎo)致群體極化形成的原因,影響因素是指加速或阻止群體極化形成的外在條件。 只有充分了解“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素,才能對(duì)其進(jìn)行更深入的研究。

1.形成原因

“飯圈”群體極化的形成是個(gè)體、群體、社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)三個(gè)層面綜合導(dǎo)致的結(jié)果。

個(gè)體層面:粉絲盲目跟風(fēng),缺乏自己獨(dú)立的思考和見(jiàn)解[16-17]。 由于粉絲對(duì)意見(jiàn)領(lǐng)袖的觀(guān)點(diǎn)不加思考地全盤(pán)吸收,個(gè)體觀(guān)點(diǎn)被群體觀(guān)點(diǎn)所淹沒(méi),群體觀(guān)點(diǎn)趨于一致。

群體層面:意見(jiàn)領(lǐng)袖和社群影響、群內(nèi)偏袒[18]。意見(jiàn)領(lǐng)袖的言論能影響群體,支配群體的行為,引導(dǎo)輿論的走向,是網(wǎng)絡(luò)輿論群體極化的潛在推動(dòng)者[17]。另外,粉絲對(duì)社群具有歸屬感,會(huì)被周?chē)呐笥延绕涫蔷W(wǎng)友影響。

社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)層面:社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)匿名性、智能推薦算法對(duì)信息的過(guò)濾[19]。 信息過(guò)濾使粉絲“信息窄化”,觀(guān)點(diǎn)不易被改變且容易形成極端觀(guān)點(diǎn),有的人會(huì)在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)匿名性的保護(hù)下,在網(wǎng)上傳播極端言論。

智能推薦算法的信息過(guò)濾、意見(jiàn)領(lǐng)袖的推波助瀾、社群影響、群內(nèi)偏袒會(huì)加強(qiáng)粉絲的意見(jiàn)偏向,且該偏向不會(huì)輕易改變;匿名性使少數(shù)粉絲大膽地傳播極端觀(guān)點(diǎn);粉絲的盲目跟風(fēng)使社群中的粉絲觀(guān)點(diǎn)一致地朝極化方向發(fā)展,最終形成群體極化。

2.影響因素

社會(huì)是人與環(huán)境的總和,“飯圈”是社會(huì)的子集。從人與環(huán)境兩個(gè)角度入手,即可較為完整地總結(jié)“飯圈”群體極化的影響因素。

從人的角度來(lái)看主要有兩種因素:行為因素和心理因素。 行為因素是指粉絲主動(dòng)地有選擇地接觸信息。 粉絲會(huì)在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上主動(dòng)搜索偶像的相關(guān)信息,并與其他粉絲進(jìn)行互動(dòng)。 久而久之,粉絲由于“信息窄化”,被困于“信息繭房”之中,限制了個(gè)體的認(rèn)知范圍,從而導(dǎo)致“飯圈”群體極化。 心理因素是指從眾心理,社交媒體用戶(hù)盲目跟風(fēng)與缺乏獨(dú)立見(jiàn)解的特性使得他們?cè)谛畔⒔涣髦挟a(chǎn)生大量同質(zhì)化觀(guān)點(diǎn)。同時(shí),信息傳播速度快這一特性也會(huì)加劇某一種被認(rèn)知或被認(rèn)同觀(guān)點(diǎn)的擴(kuò)散,這進(jìn)一步加速了群體極化現(xiàn)象的進(jìn)程。

社交媒體平臺(tái)是“飯圈”群體極化生長(zhǎng)的溫床,從環(huán)境的角度來(lái)看主要有技術(shù)和媒介兩種因素。 技術(shù)因素是指智能推薦算法,它為粉絲推送訂制的偏好信息,在這些同類(lèi)信息的不斷推送中,粉絲的認(rèn)知觀(guān)點(diǎn)會(huì)逐漸強(qiáng)化,并形成具有同一性的粉絲社群。 群體成員通過(guò)與其他群體成員的交流,進(jìn)一步加強(qiáng)了群體認(rèn)同和價(jià)值觀(guān)念的統(tǒng)一,最終高度的群體一致性開(kāi)始誘發(fā)群體極端觀(guān)點(diǎn)。 媒介因素是指微博、貼吧等社交媒體平臺(tái)。 近年來(lái)微博、微信、小紅書(shū)、抖音等社交媒體平臺(tái)的用戶(hù)日益增多,用戶(hù)在發(fā)布信息、與他人進(jìn)行討論的過(guò)程中,平臺(tái)的“匿名”功能為肆意發(fā)表言論提供了保護(hù)。

二、案例分析

從粉絲群體聚集的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)——新浪微博獲取數(shù)據(jù),對(duì)2021 年7 月“飯圈”中劉某的粉絲“滿(mǎn)月”以及嚴(yán)某的粉絲“鹽汽水”之間因沖突而產(chǎn)生的群體極化現(xiàn)象進(jìn)行分析。

(一)事件始末

在社交媒體上,劉某的粉絲“滿(mǎn)月”與嚴(yán)某的粉絲“鹽汽水”之間一直對(duì)立,雙方經(jīng)常發(fā)生沖突。 2021 年7 月14 日,“鹽汽水”認(rèn)為“滿(mǎn)月”造謠自家偶像,“滿(mǎn)月”認(rèn)為“鹽汽水”自導(dǎo)自演、倒打一耙,沖突就此爆發(fā)。 “戰(zhàn)斗粉”立即收集資料并在微博上發(fā)文聲討,聚集大量粉絲進(jìn)行群體討論,在人與環(huán)境兩類(lèi)因素的影響下,群體意見(jiàn)偏向逐步加強(qiáng),“滿(mǎn)月”和“鹽汽水”都認(rèn)為是對(duì)方的錯(cuò),群體極化已然形成。 隨著時(shí)間的流逝、其他熱點(diǎn)事件的爆發(fā),越來(lái)越多的粉絲不再關(guān)注該事件,而是恢復(fù)跟往常一樣的“飯圈”生活,群體極化走向衰退。

從該事件過(guò)程可以看出群體極化發(fā)展的一般規(guī)律:

1.極化之前,“飯圈”群體之間的負(fù)向關(guān)系(對(duì)立關(guān)系)是潛在的觸發(fā)因子。 粉絲社群之間因?yàn)槔鏍砍抖尸F(xiàn)負(fù)向關(guān)系。 當(dāng)發(fā)生利益沖突時(shí),原本對(duì)立的關(guān)系就會(huì)變得愈加嚴(yán)重,進(jìn)而引爆群體極化。

2.“戰(zhàn)斗粉”對(duì)群體極化起到了引導(dǎo)和推動(dòng)的作用。 在群體極化過(guò)程中,“戰(zhàn)斗粉”不僅負(fù)責(zé)搜集和傳播事件信息,而且還會(huì)將個(gè)人負(fù)面情緒和非理性觀(guān)點(diǎn)在群體內(nèi)部擴(kuò)散,從而引發(fā)群體極端情緒的聚集。

3.“滿(mǎn)月”“鹽汽水”群體極化的演化過(guò)程分為“潛伏期—刺激—反應(yīng)—極化—衰退”五個(gè)階段。 如圖1所示,潛伏期,即在群體極化形成前“滿(mǎn)月”和“鹽汽水”就存在負(fù)向關(guān)系。 部分粉絲受到來(lái)自其他群體成員的刺激,也產(chǎn)生了負(fù)向情緒。 負(fù)向情緒在群體討論中聚集和加強(qiáng),最終導(dǎo)致群體偏見(jiàn)進(jìn)一步走向極端,形成群體極化。 隨著時(shí)間流逝,群體注意力轉(zhuǎn)移,一個(gè)話(huà)題下的群體極化最終走向衰退。

圖1 “滿(mǎn)月”“鹽汽水”群體極化演化過(guò)程

(二)數(shù)據(jù)分析

“滿(mǎn)月”與“鹽汽水”之間的沖突主要集中在2021年7 月14 日至7 月22 日,粉絲就沖突事件展開(kāi)了激烈的討論,其中轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論數(shù)較多的原創(chuàng)微博主要是由粉群意見(jiàn)領(lǐng)袖發(fā)布。 本文抽取了處于事件中心的15 個(gè)主要賬號(hào),并獲取了它們所發(fā)布的與沖突事件相關(guān)的微博評(píng)論,共計(jì)18 000 余條。 本文將粉群中的評(píng)論觀(guān)點(diǎn)分為支持、反對(duì)、中立三類(lèi),以區(qū)分粉絲意見(jiàn)偏向。 以“滿(mǎn)月”為例,粉群中的支持/反對(duì)觀(guān)點(diǎn)表明粉絲支持/反對(duì)“滿(mǎn)月”。 支持和反對(duì)觀(guān)點(diǎn)往往帶有憤怒、悲傷等負(fù)向情緒,中立觀(guān)點(diǎn)則帶有正向情緒。不同觀(guān)點(diǎn)占比對(duì)比如圖2 所示,不同粉絲社群中粉絲每天的各類(lèi)觀(guān)點(diǎn)占比如圖3 所示。

圖2 不同觀(guān)點(diǎn)占比對(duì)比

圖3 粉絲社群每日各類(lèi)觀(guān)點(diǎn)占比

群體極化生命周期為“發(fā)生—發(fā)展—高潮—衰退”四個(gè)階段。 如圖2 所示,2021 年7 月14 日為發(fā)生期,粉絲受到刺激,“戰(zhàn)斗粉”收集證據(jù)、發(fā)文聲討并召集其他粉絲加入討論,負(fù)向情緒快速聚集,群體極化形成。 7 月15 日至7 月19 日為發(fā)展期,負(fù)向情緒在討論中聚集。 7 月20 日為高潮期,經(jīng)過(guò)討論的群體意見(jiàn)偏向進(jìn)一步加強(qiáng),群體極化達(dá)到高潮。 7 月21 日至7 月22 日為衰退期,群體注意力轉(zhuǎn)移,一個(gè)話(huà)題下的群體極化走向衰退。

中立觀(guān)點(diǎn)能夠調(diào)節(jié)支持觀(guān)點(diǎn)與反對(duì)觀(guān)點(diǎn),在高潮期之后能夠促進(jìn)極化的衰退。 如圖3 的“鹽汽水”每日各類(lèi)觀(guān)點(diǎn)占比圖中,7 月14 日至7 月16 日的支持觀(guān)點(diǎn)保持在85%左右,反對(duì)觀(guān)點(diǎn)保持在5%以下。 7 月15 日開(kāi)始,中立觀(guān)點(diǎn)開(kāi)始逐漸增多,因此7 月17 日至7 月18 日的支持觀(guān)點(diǎn)降到了75%附近,而反對(duì)觀(guān)點(diǎn)增長(zhǎng)到了5%以上。

為了深入研究粉群中的各類(lèi)粉絲,本文在“滿(mǎn)月”和“鹽汽水”中的“核心粉絲”“戰(zhàn)斗粉”“數(shù)據(jù)粉”“普通粉絲”中各隨機(jī)抽取6 個(gè)賬戶(hù),對(duì)它們的關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)以及微博數(shù)求均值并進(jìn)行比較。

由表1 可知,粉群意見(jiàn)領(lǐng)袖(“核心粉絲”“數(shù)據(jù)粉”以及“戰(zhàn)斗粉”)的關(guān)注數(shù)少于普通粉絲,但粉絲數(shù)遠(yuǎn)高于“普通粉絲”。 由此可見(jiàn),粉群意見(jiàn)領(lǐng)袖能夠影響更多的人,這也是為什么他們是群體極化過(guò)程中的引導(dǎo)者和推動(dòng)者的原因。

表1 各類(lèi)粉絲的關(guān)注數(shù)、微博數(shù)、粉絲數(shù)對(duì)比

三、結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)“飯圈”群體極化現(xiàn)象進(jìn)行闡述,總結(jié)得出“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素,并對(duì)新浪微博平臺(tái)上的“飯圈”群體極化案例進(jìn)行分析,挖掘了“飯圈”群體極化的潛在規(guī)律。 首先,中立觀(guān)點(diǎn)能夠調(diào)節(jié)支持觀(guān)點(diǎn)與反對(duì)觀(guān)點(diǎn),在群體極化高潮期之后,能夠促進(jìn)極化的衰退。 其次,“飯圈”群體之間已存在的負(fù)關(guān)系是群體極化的促進(jìn)力。 最后,粉群意見(jiàn)領(lǐng)袖是群體極化的引導(dǎo)者,通過(guò)影響群體內(nèi)部其他粉絲來(lái)推動(dòng)群體極化,并促進(jìn)極化程度加深。

只有把握“飯圈”群體極化規(guī)律,制定相應(yīng)策略去治理“飯圈”,才能夠消解“飯圈”群體極化,避免極化負(fù)面效應(yīng)影響網(wǎng)絡(luò)社會(huì)和諧與青少年的健康成長(zhǎng)。根據(jù)實(shí)際案例所挖掘的“飯圈”極化規(guī)律能為政府整治“飯圈”亂象等網(wǎng)絡(luò)治理工作提供參考借鑒。