在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)媒介環(huán)境中，聚集在某一熱點事件進行集體訴求表達的輿情態(tài)勢愈發(fā)嚴峻，學(xué)術(shù)界將這種輿情態(tài)勢定義為“輿論搭車”現(xiàn)象。目前，對于“輿論搭車”現(xiàn)象的研究主要集中在現(xiàn)象的形成、發(fā)展和治理規(guī)律的理論研究，大量文獻聚焦于政府治理和媒體監(jiān)督的視角，而忽略了企業(yè)作為輿情客體在該現(xiàn)象中的應(yīng)對價值。本文嘗試從應(yīng)用層面對該議題進行討論，首先明晰“輿論搭車”的概念，厘清企業(yè)作為輿情客體在該現(xiàn)象中的差異性；其次，從中抽取出具有理論依據(jù)的評價指標(biāo)，并采用量化研究計算結(jié)果；最后，針對企業(yè)“輿論搭車”情境中的應(yīng)對策略，評估提出自洽性方案。

一、“輿論搭車”現(xiàn)象的概念與客體差異

（一）“輿論搭車”現(xiàn)象的概念描述

“輿論搭車”是在新媒體時代公眾言論表達相對寬松的環(huán)境中出現(xiàn)的特定輿情現(xiàn)象?！拜浾摯钴嚒笔钱?dāng)突發(fā)事件進入公眾視野，使人們在地域、身份、內(nèi)容等方面產(chǎn)生相關(guān)聯(lián)想而形成“共情”的社會心理聯(lián)結(jié)，從而進一步引發(fā)的言論聚合趨勢。

由利益感知而聚集的輿論圈層是“輿論搭車”與一般輿情的最大區(qū)別。從另一個角度來看，可以說熱點事件具有利益性是“輿論搭車”現(xiàn)象的前提條件。另外，從“共情”到“共振”的發(fā)展是“輿論搭車”的主要過程性特點，而以“共情”為基礎(chǔ)的初期集合，決定了該現(xiàn)象具有非理性的感性內(nèi)涵。

從外因來看，新媒介技術(shù)的發(fā)展促進了媒介與社會的耦合，使得多元現(xiàn)實議題在新媒介生態(tài)中得以表述和傳遞。媒介議程設(shè)置不再按照事實的重要性進行排序，價值的重要性也參與議程的競爭。3與此同時，新媒介傳播路徑的多樣化還帶來了媒介話語權(quán)力的重構(gòu)，而話語權(quán)的更迭衍生了新的媒介文化生態(tài)，這種新媒介文化生態(tài)的主要特征表現(xiàn)為本我化、大眾化的既有傾向性，這使得宏觀敘事效用進一步降低，“輿論搭車”現(xiàn)象的出現(xiàn)成為歷史必然。

（二）“輿論搭車”的客體差異

“輿論搭車”現(xiàn)象作為一類特定的輿情現(xiàn)象，其客體即輿情的客體，一般指公眾評議的對象?！拜浾摯钴嚒弊鳛楦行园l(fā)揮主要作用的螺旋現(xiàn)象延伸在不同的客體中，公眾的反應(yīng)也存在一定的差異。

首先，企業(yè)輿情事件的引導(dǎo)差異。企業(yè)作為輿情傳播鏈條中傳播者的身份，能夠?qū)κ录臄⑹雠c呈現(xiàn)進行二次編碼，構(gòu)建有利于自身的隱性輿論場域，繼而反哺事件的定性敘事。例如，企業(yè)可以通過嵌入多元信息內(nèi)容，越過“直接解釋項”的事件定義，提高受傳者的譯碼成本，以減少事件的傳播，并在一定程度上引導(dǎo)輿論焦點與討論風(fēng)向。

其次，企業(yè)態(tài)度的差異。態(tài)度對個體在面對所有相關(guān)對象與情景時具有指導(dǎo)性或動機性影響。大眾對企業(yè)所建立的品牌形象與不同企業(yè)的熟悉程度存在較大差異，從而構(gòu)成了用戶內(nèi)隱態(tài)度。伴隨著企業(yè)在場決策所構(gòu)建的臨場印象，兩者共同參與大眾對企業(yè)在事件中的判斷態(tài)度的影響。

再次，企業(yè)身份與關(guān)系的差異。大眾與企業(yè)既是監(jiān)督者與被監(jiān)督者的對應(yīng)關(guān)系，也存在一定的依存關(guān)系。企業(yè)既需要滿足當(dāng)下輿論的集體訴求以回應(yīng)大眾的監(jiān)督，也需要提出后續(xù)整改舉措以確保企業(yè)的長期生存。

最后，應(yīng)對流程的差異。在危機公關(guān)處理中，企業(yè)為了挽回損失，通常需要增加用戶挽回的策略流程。用戶挽回既可以通過情感策略與利益策略重新影響用戶的再續(xù)意愿，又可以分別制定曝光和營銷策略，以幫助企業(yè)從“?！敝懈Q探新的機會。

綜上所述，本文將“輿論搭車”現(xiàn)象的特征與企業(yè)作為該現(xiàn)象客體的特點充分結(jié)合起來進行討論，并考慮到在媒介技術(shù)加速情感流通和轉(zhuǎn)化的新語境中，9輿情的發(fā)展并非呈絕對線性，鏈條中的每個環(huán)節(jié)都能夠再塑輿情周期，初步構(gòu)建出企業(yè)在目標(biāo)語境下的動態(tài)化公關(guān)策略圖（詳見圖1）。

二、研究方法的選擇與評價指標(biāo)的提取

（一）研究目標(biāo)與方法選擇

本文的研究目的在于探索應(yīng)用層面中企業(yè)在“輿論搭車”現(xiàn)象下的危機公關(guān)策略。對應(yīng)該研究目標(biāo)，本文提出了以下三個研究階段：第一階段，構(gòu)建出企業(yè)在對應(yīng)現(xiàn)象中的策略模型，并將各項工作清晰分列為準(zhǔn)則層和網(wǎng)格層，以幫助企業(yè)明晰工作部署；第二階段，計算不同準(zhǔn)則層與網(wǎng)格層在應(yīng)對目標(biāo)現(xiàn)象中的影響權(quán)重，以幫助企業(yè)確定各項工作的優(yōu)先級；第三階段，確定各模塊的操作指標(biāo)，并檢測所有操作指標(biāo)的大眾接受度，以保證策略的應(yīng)用性。

在研究方法的選擇上，本文采用了網(wǎng)絡(luò)層次分析法與均值校驗法?？紤]到輿情研究的特殊性與復(fù)雜性，采用專家打分的網(wǎng)絡(luò)層次分析法雖然在策略制定方面具有一定的優(yōu)勢，但策略的應(yīng)用效果需要輿情主體進行二次檢驗，以確保研究的可靠性。

（二）評價指標(biāo)的抽取

在網(wǎng)絡(luò)層次分析法的應(yīng)用研究中，評價指標(biāo)包括目標(biāo)層、控制層（一級指標(biāo)）網(wǎng)格層（二級指標(biāo)）和元素（三級指標(biāo)）。其中，目標(biāo)層通常與研究目標(biāo)相對應(yīng)，控制層與網(wǎng)格層根據(jù)具體研究情況進行設(shè)定。鑒于目前學(xué)界與之相關(guān)的研究案例較少，本文根據(jù)前面的文獻分析進行了定性指標(biāo)提取，確定了控制層與網(wǎng)格層，并與10名行業(yè)專家進行交流，擴充了25個元素作為網(wǎng)格層的指標(biāo)測度，用于模型的二次驗證，不列入ANP的計算（詳見表1）。專家組共由4位專業(yè)學(xué)者、2名輿情分析行業(yè)從業(yè)人員、2名傳統(tǒng)媒體從業(yè)者以及2名自媒體達人構(gòu)成。

三、量化研究的過程與分析結(jié)果

（一） 網(wǎng)絡(luò)層次分析法的計算過程與結(jié)果

在確定評價指標(biāo)后，10位受邀專家對評價指標(biāo)間相互作用關(guān)系的有無進行了判斷，經(jīng)討論、匯總、整理后得出了評價指標(biāo)的影響關(guān)聯(lián)矩陣，并使用SuperDecision3.2對ANP模型圖進行了繪制（詳見圖2）。

在關(guān)聯(lián)矩陣確立后，10位受邀專家采用慣用的九分度表法對各指標(biāo)進行兩兩打分比較，進而計算各指標(biāo)對于總目標(biāo)的權(quán)重，該過程使用SuperDecision3.2軟件計算完成。實際運算過程分為3個部分，首先，通過軟件計算判斷矩陣的向量權(quán)重。在關(guān)聯(lián)矩陣中輸入所處理的專家打分數(shù)值，處理方式是對10位專家的評分進行均值計算，再按照四舍五入原則轉(zhuǎn)化為九分度表中的對應(yīng)數(shù)值進行賦值，并使用特征根法計算歸一化的特征向量；其次，將每個二級指標(biāo)受其他二級指標(biāo)影響的權(quán)重向量進行組合，構(gòu)造超矩陣，并進一步考慮一級指標(biāo)的歸一特征向量，匯總計算出加權(quán)超矩陣；最后，對加權(quán)超矩陣進行無限自乘，直至超矩陣數(shù)值不再變化，從而得出全局權(quán)重和局部權(quán)重。

目前，SuperDecision作為ANP法的可靠運算程序，上述步驟均在程序中自動計算完成，故不詳細描述具體的數(shù)值計算過程，結(jié)果詳見表2。

（二）均值校驗的計算過程與結(jié)果

在得出模型的全局權(quán)重與局部權(quán)重后，進一步應(yīng)用均值校驗法計算元素的大眾接受度。該環(huán)節(jié)旨在充分考慮輿情研究的特殊性，避免專家所構(gòu)建的策略模型囿于理論和經(jīng)驗層面。通過收集大眾對具體指標(biāo)測度的接受反饋，不僅能向上校驗網(wǎng)格層的應(yīng)用性，而且能夠給予企業(yè)更加清晰直觀的操作建議。

本文根據(jù)8個網(wǎng)絡(luò)層與25個元素進行問卷設(shè)計，并對25個元素的應(yīng)用場景按照9級評分法進行評分，最終在SPSS26軟件中對收集數(shù)據(jù)進行計算。

本次問卷共發(fā)放240份，其中有效問卷為229份。發(fā)放方式采取線上與線下相結(jié)合的方式進行。線上發(fā)放委托問卷星平臺進行付費發(fā)放，共計回收有效問卷189份；線下發(fā)放采用紙質(zhì)問卷，共計回收有效問卷40份，發(fā)放對象均為資深互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民，問卷采取九級量表。

由于均值主要反映大眾的總體趨勢，無法呈現(xiàn)樣本的集中意愿，故本文按照九級量表的劃分，主要統(tǒng)計7分（比較同意）及以上的數(shù)值頻率，作為元素方案有效性的補充檢驗。根據(jù)統(tǒng)計計算，在25個元素中，最低評分均值為6.05，最高為7.12，均值分數(shù)越高代表受訪對象對元素策略的認同度越高。此外，共有1個元素7分及以上頻率占所有評分比例低于 50% ，具體為元素e33；9個元素7分及以上頻率占所有評分比例處于 50%-60% 區(qū)間，分別為e12、e13、e14、 e22 ， e23 、e34、e71、 e72 、e84；14個元素7分及以上頻率占所有評分比例處于 60%-70% 區(qū)間，分別為e11、e21、e31、e32、e41、e42、e51、e52、e61、e63、e73、e81、e82、e83；1個元素7分及以上頻率占所有評分比例高于 70% ，具體為元素e62 。從本次調(diào)研結(jié)果來看，25個元素均有一定應(yīng)用價值，ANP模型通過問卷檢驗。為精簡問卷統(tǒng)計結(jié)果，表3展示了7分以上頻率占比排名前三位與后三位元素的具體描述性數(shù)據(jù)。

四、結(jié)束語

在單網(wǎng)格的ANP計算中，B2情感爭取策略與B3\"共振”阻斷策略兩者權(quán)重共占比0.6372，是企業(yè)在應(yīng)對“輿論搭車”現(xiàn)象中著重關(guān)注的公關(guān)模塊。因此，面對“輿論搭車”現(xiàn)象，需要優(yōu)先做好企業(yè)形象的建設(shè)工作，為企業(yè)爭取積極的消費者既有情感（對應(yīng)C22，排序2），同時，注重短期物質(zhì)補償工作（對應(yīng)C31，排序3），以及時避免“共振”行為的生成。隨后，B1認知建設(shè)策略（0.2489）也應(yīng)作為關(guān)鍵的公關(guān)模塊，企業(yè)應(yīng)投人資源做好C12討論導(dǎo)向（排序1）方案，盡可能使公眾討論聚焦于事件本身的理性討論，避免輿論焦點四處擴散。

從問卷所收集的數(shù)據(jù)來看，均值結(jié)果與頻率描述結(jié)果反映出大眾對25項指標(biāo)測度方案的反饋總體上呈“同意”趨向，側(cè)面印證了ANP模型中的8個網(wǎng)格層設(shè)計均有一定的應(yīng)用價值。結(jié)合ANP權(quán)重可給予企業(yè)更加細致的操作方案建議，即在危機公關(guān)情境中，應(yīng)優(yōu)先做好以下工作：第一，企業(yè)應(yīng)引導(dǎo)建立聚焦事件本身的專業(yè)性討論輿論場域；第二，注重用戶對企業(yè)好感度的培育，并制訂有助于構(gòu)建企業(yè)積極在場形象的應(yīng)對方案；第三，做好物質(zhì)補償工作，補償至少不低于法律規(guī)定或行業(yè)的一般標(biāo)準(zhǔn)；第四，應(yīng)爭取當(dāng)事者的原諒及媒體情感。

此外，在數(shù)據(jù)結(jié)果中觀察到，B4用戶挽回策略（0.1136）權(quán)重占比較低。針對該項議題，在進一步的深入訪談中，受邀評分專家表示，“輿論搭車”現(xiàn)象不同于一般危機公關(guān)場景，輿情異化極為迅猛、極端，因此，該現(xiàn)象中“遏制”的優(yōu)先級理應(yīng)高于“補救”。另外，C11信息嵌入策略（排序8）結(jié)合ANP模型權(quán)重與問卷所反饋的結(jié)果來看，企業(yè)對信息嵌入不同性質(zhì)的信息并不能較好地應(yīng)對“輿論搭車”現(xiàn)象中的危機公關(guān)。有研究認為，現(xiàn)代傳播網(wǎng)格日漸復(fù)雜，網(wǎng)格中不同鏈條的意見與媒介技術(shù)所產(chǎn)生的“過濾氣泡”交織影響，顛覆了古典身份關(guān)系的傳播結(jié)構(gòu)。從現(xiàn)實案例來看，盡管不少企業(yè)能夠巧妙地將“修辭”融入事例中，但也難逃大眾和技術(shù)對“修辭技法”的暴力拆解，這也從側(cè)面提示企業(yè)應(yīng)以更加實際的行動和更誠懇的態(tài)度來應(yīng)對危機公關(guān)的重要意義。

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