知乎平臺上的意見表達研究

邱萬林 黃莉媛 任佳欣

摘要：本研究使用內容分析法，考察分析了知乎平臺下司法類話題中的意見表達活動的態度分布情況和態度分布發展趨勢。研究顯示，知乎平臺上的意見表達活動整體趨于理性，難以或未出現群體極化現象;特定內容的態度分布存在著一致性評價，具有形成群體極化的潛質。本研究對研究范圍內容的意見表達活動的特征進行了理論描述，并簡要分析了特征的成因。

關鍵詞：意見表達;群體極化;一致性評價

一、研究背景、目的、意義

隨著網絡技術與通訊技術的發展，新媒體平臺越來越成為人們集中表達意見、討論問題的重要場域。知乎平臺就是其中之一。隨著新媒體平臺上的意見表達活動日趨熱烈，群體極化現象也出現在新媒體平臺上。知乎作為具有一定特殊性和較高影響力的新媒體平臺，它上面到底有沒有群體極化現象？如果有則又呈現哪些特征？這些問題具有重要意義。本研究就以此為研究背景，在群體極化視角下考察知乎平臺上司法類話題下的意見表達活動。

本研究為描述性研究，運用一定的研究方法調查與記錄對特定情境條件下知乎平臺上公眾在司法類話題下的意見表達活動并進行研究進一步描述其特征。發現研究線索，提出理論假設，對特定現象給出理論化的闡釋，是本研究的目的。

本研究以知乎平臺用戶為研究對象，采用群體極化理論作為研究視角，考察新媒體平臺上的意見表達活動。新媒體平臺是當下受眾表達意見的重要場域，考察態度演變趨勢與意見表達特征，對認識和理解新媒體平臺上的意見表達情況具有一定實踐意義。同時本研究作為描述性研究，期望能對觀察現象貢獻合理和正確的描述，借以為之后的學者提供線索或啟發，是本研究的理論意義。

二、文獻回顧與研究問題和假設

“群體極化”這一概念最早在1969年美國心理學研究中提出，Myers，D.G.于1976年在美國心理學公報發表了名為《The group polarization phenomenon》的論文，做出了進一步闡釋。群體極化的初期提出的研究都是站在心理學與社會心理學的學科領域出發去研究，如1978年Lamm，H.和 Myers，D.G.發表的《Group- induced polarization of attitudes and behavior》。隨著傳播學和媒介技術的發展，群體極化越來越被傳播學界重視。國內學者多視凱斯.桑斯坦在《網絡共和國—網絡社會中的民主問題》一書中提出的概念為群體極化的起源。目前對群體極化的量化研究主要集中與社區中群體極化產生的影響因素、網絡上群體極化現象對現實產生的影響以及網絡輿情的演化機制，并著力于提出絡輿情拓撲的模型。而質化的研究更多的關注群體極化的起因，站在媒介環境學視角下重視傳播情境和傳播模式的特點對群體極化現象的形成與消解做出推論與說明。

學者勒中堅在《基于網民觀點能量的群體極化分》中通過一系列公式衡量網民觀點分布，提出了一致性評價這個概念。認為當一種意見占據超過意見表達整體活動中的80%以上時，這種意見就成了一致性評價。一致性評價并不是判斷是否存在群體極化的依據，而是一個對網絡意見分布狀態的描述辦法，他認為，當網民對同一事物的一種評價超過80%時，網絡觀點將出現單極聚化，在單極聚化的情況下網民易受到沉默的螺旋壓力從而產生或加速群體極化。

（一）知乎平臺上是否存在群體極化現象

本研究中采用李克特量表對樣本中的所有意見表達進行了態度的分析和歸納，以此收集了樣本中的態度分布。意見表達是指公眾對特定對象公開表明自己的觀點與態度，具有評價性。不同的新媒體媒介平臺有著不同的傳播特點和受眾群，其情況不能一概而論。因此本研究基于知乎這個與其他媒介平臺差異性較大的社交媒體，從態度的分布情況與態度的演變趨勢兩個角度探討知乎平臺上的群體極化存在現象。

研究問題一：知乎平臺上是否存在群體極化現象？

（二）內容與意見分布的關聯性

意見是人們的觀點和態度，常常被包含在內容之中，通過內容表示出來，具有評價性。在這個角度說，內容和意見是不可分割的。在意見表達活動中，一個議題中常常包含著諸多內容，這些內容與意見表達的態度是否存在著關系？抑或是存在著什么關系？我們難以判斷清楚。本研究就以一具體問題作為案例，使用內容分析法對所有意見表達進行分析歸類，旨在分析內容與意見分布的關系。

研究問題二：知乎平臺上的意見表達中間內容與態度是否存在關聯性？

三、研究方法

（一）數據來源

本文的研究對象是知乎該案例中作答的用戶，從網民熱議的“江歌案”話題中選取“如何看待為陳世峰這類人辯護的律師”問題為例，針對網民在知乎平臺對此問題的所有回答作為樣本框。

（二）測量

1.意見表達的態度測量

本研究把采用李克特量表，將意見表達蘊含的態度分為了五個量級，分別為-2，-1，0，+1，+2。其中-2表示極化地表達否定態度，-1表示理性地表達否定，0表示態度中立，+1表示理性地表達肯定態度，+2表示極化地表達肯定。

2.內容的分類

本研究把意見表達的中包含的內容分為律師（職業）、司法、影視、平臺、民眾、其他六個類別，用三級量表測量該內容的出現與否與出現的傾向。-1為出現負面內容，0為未出現，+1為出現正面內容。其中內容類目基本達到了窮盡性和互斥性的要求，各類目相互排斥互不包含具有互斥性，類目其他出現頻次為3.69%，低于5%，具有窮盡性。

（三）選用方法

本研究選用內容分析法，通過對陳世峰律師引起的公眾意見表達案例進行分析，探索群體極化的表現與特征。本研究通過對特定文本的編碼運用相關數據統計分析網民情感態度的變化，探討群體極化的一般發展過程和規律。

內容分析法需要多個編碼員協同完成編碼工作，本研究中編碼員編碼培訓四天，試驗性編碼采取550個樣本量的編碼工作，其中最低阿爾法系數為0.945。高于0.90，具有進行研究的可行性。

（四）類目建構與編碼協議

本研究以知乎上“如何看待為陳世峰這類人辯護的律師”問答為主題，將時間鎖定在2017年12月12日至2018年8月19日，除去無效回答、被折疊回答等，共獲回答樣本1111篇。

本研究將上述分析項進行編碼，經錄入驗證，反復修正，形成數據統計錄入的編碼框。共設有“態度”、“內容”2個一級子項，在“內容”中又分出6個二級子項（見圖）。回答的“態度”根據里克特量表五個等級來測量。

編碼協議是編碼員在進行編碼時的重要依據，需要詳細的可操作指導，與編碼培訓一起指導編碼員的編碼工作。基于前述類目建構，本研究將編碼協議記錄在表中。

回答態度的操作化定義：（見表1）

內容的二級子項編碼協議：（見表2）

四、研究發現

（一）研究問題：知乎平臺上是否存在群體極化現象（見表3）

態度值的方差和平均值均稍微超過1，方差為1.142，標準差為1.06850。這反映出，公眾意見表達的態度分布集中于理性，極端態度出現較少。百分比統計結果顯示，大多數意見集中分布于+1與-1，+2與-2分布稀少，±1占比81.28%，±2占比12.96%。

通過圖1我們可以直接觀察到，圖中的極端態度，較多出現在表達過程的初始，隨著意見表達進程的演變，逐漸減少并在進程的中部進入最低狀態即偶爾出現。而理性態度在意見表達的初始階段相對有限，但隨著意見表達進程的演進，理性意見在和非理性意見對抗中取得了上風，理性意見占比逐漸提高，占據了主導地位。

從意見表達的結果來說，絕大多數意見表達都持理性態度，并非極端態度;從意見表達的發展趨勢來說，隨著用戶的交流互動，極端意見越來越少，理性意見越來越多。因此我們可以提出研究發現，在本研究案例中未出現群體極化現象。

（二）意見表達過程中內容和態度出現關聯性（見表4、表5）

對民眾內容與態度進行二項分布測算后，得出二者具有高度相關性的結果，二者呈現負相關關系。根據這兩組變量之間的交叉表，我們觀測到，包含民眾相關內容的意見表達，更易產生與對民眾認知相反的態度。

這說明民眾內容的出現和態度分布具有一定的關聯性，從交叉表中我們可以得到直觀的數據觀測。限于研究員的學術能力和學界的理論基礎，本研究無法確定內容（民眾）與態度間的變量關系，或驗證其間是否存在變量關系。但可以確定的是，無論是因果關系還是中介變量關系抑或是虛假關系，在本次研究中確有體現。本次研究作為描述性研究將此特征作為研究發現，期待為其他學者提供研究線索，幫助其進行進一步的探究。

五、結論和討論

本研究實際地測量知乎平臺上某案例的意見表達的狀況，描述了知乎平臺上司法話題意見表達的基本情況。同時，本研究還對內容進行了篩選，對內容和態度之間關聯性進行了描述。研究發現，知乎平臺上司法話題意見表達中難以或不會形成群體極化。知乎平臺上的態度與內容有著一定的關聯性，本研究中，民眾類內容與態度分布出現負相關關系。

本次研究的研究發現和媒介的屬性和傳播特點有著密切的相關性，與知乎的受眾特征也高度相關。知乎平臺以問答為內容生產機制，使用文字媒介傳播效率較低，文字表達觀點也更需要邏輯性和時間，這使得用戶在組織作答時更需關注自身傳播內容而不是宣泄情緒。知乎的受眾相對來著受教育水平更高，生活地域更多與發達或次發達地區，收入水平較高。按照知溝理論中對傳播技能、傳播者背景、傳播媒介屬性的描述，知乎平臺用戶的教育背景和知乎傳播方式使得知乎上的受眾回答更加理性。

本次研究中盡管未出現群體極化現象，但對民眾內容的態度具有一致性評價，值得我們警惕。本此研究中出現了涉及民眾的內容共計401次，其中對民眾表示負向計334次，表示正向67次，負面占比83.29%。按照學者勒中堅的觀點，這種一致性評價屬于單極聚化，極易產生或加速群體極化現象。在這83.29%的意見表達中不乏“愚民”這種極端或潛在極端的詞句，因此我們不難想象，如話題的換為關于民眾的負面形象評價，出現群體極化的概率或出現的群體極化的激烈程度會更高。這是值得我們警惕和反思的一點。

參考文獻：

[1]陳紅梅.互聯網上的公共領域和群體極化——整合視野的思考[J].新聞記者，2015 （05）：28-35.

[2]張廣利，孫靜.群體極化的特征、根源及過程機制分析[J].華東理工大學學報（社會科學版），2013，28 （01）：10-15.

[3]勒中堅，蔡淑琴，周萍.基于網民觀點能量的群體極化分析[J].江西社會科學，2011，31 （10）：236-239.

[4]廖圣清.新媒介技術環境下上海大學生的意見表達研究[J].新聞大學，2017 （06）：104-155.

[5]Michela Del Vicario，Gianna Vivaldo，Alessandro Bessi，et al.Echo Chambers：Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook.Scientific Reports，2016，6，37825.

[6]Myers.D.G.&Lamm.H.（1976）.Theggroupppolarizationpphenomenon.Psychological.Bulletin，83 （4）：602—627.