當今微博謠言分類及影響謠言傳播效果的關鍵指標研究

文丨石秋靈

（上海交通大學媒體與設計學院，上海 200240）

據報道，中國互聯網絡信息中心發布的第30次中國互聯網絡發展狀況統計報告顯示，截至2012年6月底，我國網民數量達到5.38億，手機網民規模達到3.88億,互聯網微博用戶數量達到2.74億，網民使用率為50.9%.手機微博成為手機網民使用率增長幅度最大的應用，占整個手機應用的43.8%。微博已經發展為公眾人際溝通交流互動的重要渠道。由此，如何遏制微博謠言成為了一個值得關注的問題[1]。

本文從傳播學角度出發，從微博謠言內容分類的基礎上，對各類謠言傳播效果的關鍵影響指標進行定量分析，驗證微博謠言傳播效果與各指標的相關性，進而探究哪些關鍵指標對微博謠言傳播具有顯著推動作用，哪些指標可以減弱微博謠言的傳播，為尋找遏制謠言的產生和傳播提供探尋的思路和方向。

1 微博謠言的傳播特性

一方面，微博的個性化和“碎片化”使微博內容不斷被模糊和扭曲[1]。缺少傳統媒體的把關人制度，使得信息具有較高的主觀成分和不確定性。微博140個字數的限制導致碎片化的信息發布也促使接收者碎片化的閱讀及轉發，使得謠言信息劇增。

另一方面，微博圈易于謠言信息的聚集，使得謠言不斷被強化。微博圈以共同的興趣和關注點為建立標準，幾乎任何一個話題都能讓“自媒體”用戶形成圈子或社群[2]，這樣使信息以社群化的方式進行互動傳播。同時微博圈也容易形成群體認知，這種群體認知都代表了無形的群體權威，使得群體共識以權威信息的方式在微博上迅速散播[3]。群體的權威性容易導致“沉默的螺旋”效應作用，使部分微博用戶不去求證信息的真實性，而只是一味進行跟帖或轉發，形成蝴蝶效應，社會影響大。

除了之外，微博用戶的心理特性也賦予微博謠言傳播新特性。微博使用者的從眾心理以及暈輪效應使得謠言傳播一路無阻[4]，例如微博中存在的加“V”名人，謠言一經他們轉發，傳謠信謠的人成幾何級數增長。此外，微博謠言的生產和傳播也滿足了微博用戶的泄憤心理及尋求滿足的心理[4]。

2 微博謠言的內容分類

本文隨機選取了2012年下半年的120則微博謠言樣本，借鑒王國寧在《從傳播學角度看謠言及其控制》一文對謠言的分類，在此將微博謠言按內容劃分為：微博政治謠言、微博經濟謠言、微博軍事謠言、微博社會生活謠言、微博自然現象謠言[5]。根據質性分析的結果，微博謠言從內容上看主要可以分為5大類11個具體方面：政治謠言，占120份樣本的15.8%，其中分為貪污失職4.2%、國家形象5.8%、政策法規5.8%；經濟謠言占總類別比例11%，分為宏觀經濟3.3%，企業形象7.7%；軍事謠言占類別比例為5.8%，分為國內軍事3.3%，國外軍事2.5%；社會生活謠言占59.9%，分為奇聞異事20.8%，安全健康22.5%，幫扶救助3.3%，名人丑聞13.3%；自然現象占總類別的7.5%，分為災害事故3.3%，災害預言4.2%。

可見與社會生活相關的謠言內容最為普遍，其比例超過總數的一半。在這一類別中，所占比例最高的是與安全健康相關的內容，占到了總數的22.5%。其次表達某種政治謠言的內容也很普遍，其所占比例為15.8%。這一類別中，比例所占最高的項是與國家形象或政策法規相關的內容，均占總數的5.8%。

3 影響微博謠言傳播效果的關鍵指標

要從中鑒定散播謠言的微博源頭需一個科學的系統對微博內容進行測量和評估。美國學者在鑒定博客信息的研究中歸納出三類評估指標：“輸出”、“傳輸”和“效果”。[6]通過對上述五大類中每一類的謠言樣本分別隨機進行傳播影響力的分析，根據對傳播影響力概念的操作化，采用微博謠言信息的總覆蓋人數、總轉發人次、認證加V用戶比例、僵尸用戶比例、平均轉發層級這五個變量作為微博信息傳播影響力的關鍵指標。

鑒于這五項指標，得出如下幾條假設：

H1.微博謠言總覆蓋人次與總轉發人次具有正相關性；

H2.微博謠言總覆蓋人次與僵尸用戶比例具有負相關性；

H3.微博謠言總覆蓋人次與認證加V用戶比例具有正相關性；

H4.微博謠言總覆蓋人次與平均轉發層級具有正相關性；

通過具體45則謠言樣本的數據統計，分別得出五項關鍵指標的具體數值。運用spss軟件將這五個關鍵指標的數值進行統計分析處理，最后運用回歸分析檢驗總覆蓋人數與其他各關鍵指標間的相關關系。

微博謠言總覆蓋人數與此謠言轉發者中的認證加V用戶比例之間的相關度為0.8098,具有顯著正相關性，驗證了假說H3。微博謠言總覆蓋人數與總轉發次數之間的相關度值為0.6554,兩者之間具有顯著正相關性，驗證了假說H1。微博謠言總覆蓋人數與平均轉發層級之間呈負相關性,相關度值為-0.1376，即這兩者間不具有顯著相關性，從而驗證假說H4不成立。微博謠言總覆蓋人數與僵尸用戶數量之間相關度值為0.9372,具有非常顯著的正相關性，該結果否定了假說H2。

一系列數據分析處理之后，發現微博謠言的總覆蓋人數與轉發者中認證加V用戶、謠言的總轉發人次、僵尸用戶比例呈現正相關性。而總覆蓋人數越大時，便于僵尸用戶趁機插入，出現微博謠言總覆蓋人數與僵尸用戶數呈顯著正相關性的現象。為此，在控制微博謠言傳播影響力大小時，可以減少謠言轉發者中的認證加V用戶比例、謠言的總轉發人次，增大僵尸用戶比例著手來減弱微博謠言的傳播影響力度。

4 研究結論

本文在對微博謠言內容分類的基礎上，探究影響微博謠言傳播影響力大小的關鍵指標，旨在為控制微博謠言的大肆傳播提供思路與對策分析的出發點。在信息海量化的微博平臺上，僅發現這些影響微博謠言傳播的指標未能真正遏制謠言的傳播，還需加強國家對不實信息傳播的立法與懲治，充分運用法律法規和相關政策，對故意傳播謠言并造成危害者施以法律的懲罰[7]。

[1] 汪青云，劉晨.“自媒體”時代微博謠言傳播及應對機制[J].東南傳播,2012:35.

[2] 喻國明，歐亞，張佰明，王斌.微博：一種新傳播形態的考察——影響力模型和社會性應用[M].北京：人民日報出版社,2011:5.

[3] 禹衛華.微博虛假信息傳播的新問題與應對[J].新聞記者,2011(5).

[4] 車玥.淺析微博中謠言傳播的心理動因[J].人文論壇,2012:220.

[5] 王國寧.從傳播學角度看謠言及其控制[J].新聞研究資料,1991(01):43.

[6] Yan Jin,Brooke Fisher Liu.The Blog—Mediated Crisis Communication Model: Recommendati ons for Responding to Influential Extenal Blogs[J].Journal of Public Relations Research,2010 (4):429-455.

[7] 丁琳.微博謠言治理模式初探[J].貴州民族學院學報(哲學社會科學版),2012(4).