自媒體環境下醫患輿情群體極化現象分析
——以“陜西榆林產婦墜亡案”為例

□ 張登云 徐恒豐 梁妍

一、引言

自二十世紀八九十年代至今，國內媒體沿著“傳統媒體——新媒體——自媒體”的脈絡不斷演進，與此同時醫患關系伴隨著“白衣天使——人民公仆——黑心醫生”惡化下去。自二十世紀初，媒體對醫患關系的報道就進入“危機”階段，以《人民日報》《中國青年報》等為代表的權威媒體也加大了對醫療糾紛事件的關注和報道次數，醫患關系群體極化現象日趨嚴重。

二、國內外醫患輿情群體極化研究現狀

醫患輿情問題吸引了國內外眾多學者的眼球。相對而言，國外學者對網絡輿情極化現象的研究較早，其中，Kevin研究了傳統媒體和網絡輿情之間的關系；Kwak等人從“每條微博影響因子”的概念出發對“意見領袖”的識別展開研究；Rodrigues從“沉默的螺旋”理論和勒龐的“群盲心理理論”分析了群體極化現象的成因；Toscani采用抽象的輿情傳播模型對輿情極化演化現象進行探究和解釋。但國外學者均未直接將醫患關系和網絡輿情結合起來研究。

在國內學者中，劉伶俐和文亞名提出網絡輿論的基本特點，同時總結出輿論導致醫生群體的負面影響；張敏構建了觀點異化過程的概念研究模型，得出信源信息對于輿情異化起著根本性的作用的結論；辛文娟結合群體極化現象探析出網絡輿情演化的生命周期和影響因素；潘嫦寶分析暴力傷醫事件醫患雙方背后的社會心態及群體心態失衡的原因，并提出建議以矯正公眾社會心態；施琳玲和陳霖剖析了網絡環境中醫患話語權喪失的原因；劉萬敏則針對醫患網絡輿情的管理提出了監控和預警系統實施方案。總之，國內學者對網絡輿情的研究已經非常成熟，但對醫患輿情的研究較缺乏。

三、研究議題

本文以新浪微博為研究平臺，以2017年9月11日《中國青年報》公開報道的“陜西榆林產婦墜亡案”為研究議題，探究醫患關系網絡輿情群體極化現象的萌芽、發酵、高潮、突變及消退過程。

“榆林產婦墜亡案”輿情演化主要集中在9月3日至9月14日，其中9月3日為“榆林一院”首次發博文對“8.31榆林產婦墜亡案”事件做出解釋之日；9月6日“榆林一院”對該事件做出補充解釋；9月7日各大權威媒體開始介入報道，與此同時，國家衛生計生委新聞發言人、宣傳司副司長宋樹立對該事件做出回應，自此至9月14日輿情逐漸消解。因此，本文以8月30日至9月20日為時間節點進行輿情演化分析，在有關“榆林產婦”微博博主中，經統計，“榆林一院”博主轉發量、評論量、點贊量占全體博主的比率高達72%、58%和70%，說明此次輿情主陣地在“榆林一院”博主。所以本文以“榆林一院”博主為研究對象并進行抽樣統計。

四、網絡輿情極化實證分析

依據“李克特”五級量表對網民評論態度進行編碼。本文把評論觀點分為5個等級，具體結果如表1所示。

表1 評論態度五級量化表

將-1和-2看作是反對醫方態度；

將1和2看作是支持醫方態度；

0是中立態度；

將-1、0、1看作是非極端態度；

將-2和2看作是極端態度。

按照表1的評論態度五級量化表對評論量進行統計，其結果如表2所示。

表2 網民的態度分布表

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根據評論態度五級量化表概念界定，可以歸納出網民極端態度與非極端態度比例的對比情況，如圖1所示；網民積極態度與消極態度傾向比的對比情況及其態度傾向差異，如圖2所示。

圖1 支持與反對態度傾向百分比對比

圖2 極端與非極端態度百分比對比

從圖1和圖2可以看出，在輿情演化的不同時期，群體極化明顯呈現出鮮明的變化趨勢，具體分析如下。

輿情極化萌芽期（8月31日至9月2日）：由圖1可知，該階段網民極端態度傾向為0，為極化萌芽期。由表1可知，網民極端意見并不明顯。

輿情極化發酵期（9月3日至9月5日）：該階段極端態度百分比達到1/3以上，并且態度傾向性差異達到-37.50%，逐漸出現兩極對立現象。網民所持理由開始直接針對家屬和醫院，且評論“產婦家屬思維極端”的意見主導了此次討論。

輿情極化高潮（9月5日至9月7日）：醫方和患方意見強烈對立，極端態度占比分別達到62.91%和67.21%，態度傾向性差異上升至-16.67%，鮮明的對立局面形成。此外，網民對醫方和患方的極端意見迅速增加，且各種極端意見層出不窮，群體極化現象達到高潮，呈現出鮮明的兩極對立特點。

輿情極化突變（9月7日至9月11日）：中國青年報轉載《國家衛計委回應榆林產婦事件：依法嚴肅處理》，輿情迅速回冷，期間態度傾向百分比直降至-38.46%，非極端態度上升至61.54%。對家屬和醫院的極端意見迅速減少，而對醫療體制和醫院制度的思考逐漸顯現，同時伴有弱化的兩極對立。

輿情極化消退（9月11日至9月20日）：各大權威媒體通過對事實的詳實陳述，輿情逐漸消退，支持和反對醫生的比例均下降，民眾逐漸進行更深入的思考與研究。樣本中網民的極端意見已經減為0，即醫患輿情趨于消退。

五、結論

醫患輿情群體極化現象作為一種現實中的醫患關系在網絡空間的映射值得每個人深思。在輿情極化萌芽期，由于網民對于事件缺乏了解，并且由于網絡的虛擬化和隨性化，使網民群眾易產生分裂或極端思維，如抑強扶弱的“憫弱”心理，使網民在現實中因畏懼強勢不敢對其暢所欲言的激憤在網絡上變本加厲地宣泄；此時的言論往往是缺乏事實依據的，僅從個人觀點或者不完整的事實來判斷真相；在輿情極化發酵期，此時輿情極化已然形成，再加上一些不良媒體的渲染和肆意放大，面對一些只言片語，或者披露的不具有全面性的某些事實，輿情人群通常出現過激行為，對網絡環境和現實環境造成極大影響或破壞；當輿情極化達到高潮時，極端意見已經形成鮮明的對立，互相指責，并基本固定下來。此時往往醫患矛盾激化，各種暴力傷醫事件爆發，輿情危機達到一觸即發的地步，風險極大；高潮過后，一般便有政府及其他權威機構對事實進行徹查和澄清，輿情進入突變期，并經過媒體對相關事實情況的廣泛報道及傳播，輿情人群逐漸開始了解事件的真相，對事件的認知趨于合理和統一，醫患矛盾趨于緩和消解，輿情極化呈現消退趨勢。

基于上述分析，可從以下三個方面來進行管理。

媒體層面：發布信息，嚴格審核信息來源完整性、真實性，做到客觀報道事件，不刻意對涉事對象做出帶有褒貶性質的評價。設立行業規范，對不良媒體進行通報、限制甚至封殺處理。

網民層面：嚴格遵守基本的道德底線，避免盲目跟風，避免情緒化傾向，理智發表言論，反對極端思想，積極舉報不良媒體及網民。

政府層面：完善網絡輿情監督機制，強化網絡輿情信息審查與預警控制，設立網上發表言論門檻，同時要及時發布事件動態公告，對發布不良不實信息的媒體和個人采取必要措施，取締不良媒體，打擊與之相關的違法犯罪行為。