新聞因素理論視角下網民跟帖的態度傾向

周敏

摘 要：網絡跟帖評論已經成為網民針對各種事件發表意見的重要平臺。然而網絡平臺給人們提供自由表達觀點的同時也成為部分網民泄憤的重要場所，網民負面、極端的言論可能進一步引發網絡暴力，不利于和諧、有序和健康的網絡輿論環境的建立。因此，本文從新聞因素理論視角出發，以《進城農民工居所》的新聞報道為例，探究造成網民跟帖評論態度傾向不同的原因。

關鍵詞：新聞因素理論;跟帖評論;態度

中圖分類號：G20文獻標識碼：A文章編號：1672-8122（2019）12-0021-03

一、引 言

隨著網絡媒體的迅猛發展，移動手機端的逐漸普及，越來越多的新聞媒體允許用戶對其所報道的新聞發表跟帖和評論，新聞跟帖評論已經成為網民針對各種事件發表意見的重要平臺。在公共領域，網絡跟帖評論向廣大受眾傳達相關的共同問題，并促進公眾輿論的形成[1]，為普通用戶提供了表達自己以及與他人溝通的機會。但是網絡空間提供給人們自由表達觀點的同時也成為部分網民泄憤的重要場所，網民的負面言論會逐步引發網絡語言暴力，對于所針對群體或個人造成了極大的傷害。網絡空間的意見表達，或發表主觀理性看法，或消極語言暴力、言語攻擊，或積極的正能量。這些不同的態度傾向對于網絡虛擬社會甚至是現實社會的健康有序發展都起到了重要影響。

因此，本研究從網絡新聞的跟帖評論入手，通過新聞因素理論探究新聞內容對網民跟帖評論態度傾向的影響，以回答網民為什么參與跟帖評論？網民跟帖評論的態度傾向受什么因素的影響？本研究以《進城農民工的居所》新聞為例，在新聞因素理論的框架下通過分析騰訊、網易、新浪三大網站的熱門網民跟帖評論文本，探究網民跟帖評論態度傾向背后的原因。

二、新聞因素理論視角下的網絡跟帖

新聞因素在整個新聞系統中運作，既是事件成為新聞的選擇標準，亦是影響受眾跟帖、參與新聞評論的標準。對新聞價值理論的研究表明，媒體用戶在不同的新聞報道之間進行選擇時應用與媒體人相似的選擇標準，新聞因素影響受眾的參與程度和用戶之間的互動性 [2]。Galtung與Ruge[3]系統提出了12項新聞因素：頻率（Frequency， 事件展開并獲取意義的時間跨度及適合報紙發行周期或新聞廣播時間表的程度）、門檻（Threshold）、明晰性、富有意味、一致性、不可預測性、連續性、構成以及涉及精英國家、涉及精英人物、人格化與負面性。在此研究的基礎上，后繼學者又提出了國際等級、經濟聯系、越軌和意識形態等因素[4]。

新聞因素決定了事件的新聞價值，從而決定了事件被報道的可能性。根據Eilders[5]的研究，新聞因素之所以會影響媒體的選擇，主要是因為：第一解釋是與進化論相關，這種解釋認為人們關心對自己生活或福祉存在潛在威脅的事物;第二種解釋是指人類的一般心理機制，人們關注熟悉的人物或事件。Weber[2]在此基礎上，認為新聞因素影響認知資源的分配和在接收新聞期間激活現有知識。具體來講，他認為新聞因素影響媒體的選擇與受眾選擇有三個層面的原因。首先，假定對某些刺激的注意力和處理資源的分配在進化過程中變成自動的，因為它與適應度的相對增加有關。其次，在社會化方面，假設人們根據他們的社會認同來分配相關性，并將他們的注意力集中在對他們在社會中的角色或與集體價值觀和規范相關的具有重要意義的事件上。最后，假定與用戶先前的知識和經驗有關的事件可以更容易地被接受。這些不同的觀點有著共同的假設，即新聞因素激活了已有的認知，從而促進了對重要事件進行識別和分類的過程 [6]。如“爭議性”因素，主要通過提示社會意義產生相關性。也就是說，這些因素激活了與個人在社會中的地位或他/她的共同規范和價值相關的認知。“連續性”新聞因素的消息可以更容易地處理，因為它們激活基于先前（事實）知識的方案。

從以上研究我們可以獲知，新聞因素既決定了事件被報道的價值，同時也增加了用戶的參與度。新聞因素也是網絡時代受眾參與新聞評論的重要因素。高度參與可以增加用戶表達意見的意愿并反映他們的態度。因此基于以上研究，新聞因素如何以及為什么會影響用戶參與跟帖評論及其態度傾向，可以歸結為以下三個層面。

第一基于認同，Tajfel[7]認為人們會自動地將事物分門別類，因此在將他人分類時會自動地區分內群體和外群體。個體通過分類，往往將有利的資源分配給我方群體成員。第二基于先驗知識或經驗，先前的知識使得整合新信息變得更容易，并且也提高了興趣水平，因為對象已經獲得了對于主題的意義。不同的現有知識和經驗與新聞因素會呈現不同的態度。第三基于社會相關性，即使事件并不直接影響作為個人的接受者，它可能對他或她在社會中的角色產生影響，或者涉及集體持有的社會規范或價值觀。因此，如果社會整體可能受到影響，即使個人本身并未受到直接影響，這種相關性也會激發用戶參與評論的意愿及態度傾向。

三、個案陳述：《進城農民工居所》

2016年6月15日由《山西晚報》供圖的新聞：《進城農民工的居所，男女混住僅用布簾隔開》在各大網站發布，引起網友廣泛關注。其中擁有網絡評論區的騰訊、網易、新浪三大網站，新聞跟帖評論參與人數數十萬。網易新聞有158 925人參與，跟帖4391條，熱門跟帖38條;新浪新聞23 995人參與，網絡評論1 154條，最熱評論7條;騰訊新聞共計76 171條評論，包含跟帖、點贊和回復（對于跟帖的支持、贊成與回復）。

通過圖片與文字內容的闡述，可獲得以下三個層面的內容：第一，新聞人物為農民工;第二，新聞主要闡釋了農民工居住環境的惡劣，但這與之前相比已經有所改善。在新聞報道中有如下闡述：有的住在簡易帳篷里，有的住在改裝后的集裝箱或彩鋼板房里，有的住在待拆遷或者未完工的房子里，雖然四面透風，但夏天還算比較涼快。與以前相比，現在農民工的居住條件好了很多。雖然二三十人的大帳篷仍隨處可見，但是帳篷的質量已經有了明顯的改善，在遮風、擋雨、隔熱、保溫等方面，大多達到了野外作業準專業級的標準;第三，這篇報道中突出了農民工居住環境中的一個重點問題——男女混住問題。新聞闡述如下：在五一路一處甘肅務工人員的大帳篷里，工友用木板和布簾將內部空間分成兩節，外面住著10余名男工，里間住著6名女工。在太原五一路橋頭街與府東街標段的工地上，閑置商業樓的一個角落，住著8對務工夫妻，大家用布簾子遮擋床鋪，形成相對隱秘的空間。

新聞因素是網友參與新聞評論的重要因素，通過以上內容，我們可以發現此條圖片新聞，相對應的新聞因素如下：新聞人物——農民工，是基于身份認同的新聞因素;居住環境——簡易帳篷、集裝箱、廢舊房屋，涉及已有的先驗知識（經驗）的新聞因素;男女混住——10名男工與6名女工用木板與布簾隔開共同居住，8對務工夫妻用簾子遮擋床鋪，這涉及與社會相關性的新聞因素。

四、網民跟帖的態度傾向

本研究根據新聞時效性選取網易、新浪、騰訊網絡平臺2016年6月15日～6月17日評論區所展示的熱門評論。對于熱門評論逐條識別，排除無明確內容指向（如小編評價）、無意義（如一些字符字母，哎，呵呵），受眾之間無意義的討論（如樓主腦殘）共獲取有效評論30條，包含評論用戶的用戶名、所在地（用戶可設置隱藏地址）、評論內容、評論時間、評論所獲點贊數，或踩或回復。

對于網民的跟帖評論進行分析，歸納出三類激發用戶參與的新聞因素，分別為：社會認同，針對農民工群體指向（如基層民工真不易）;先驗知識或經驗，針對居住環境指向（如比我高中住校時宿舍好多了）;社會相關性，針對男女、夫妻混住指向。

通過評論內容與態度傾向分析發現，基于認同的跟帖評論內容更具主觀性，當具有相同身份認同時，態度傾向積極;而當認同不一致時則出現極端消極的評論傾向。先驗知識有利于網絡意見表達的理性化，跟帖評論態度更具有客觀性。基于社會相關性因素的跟帖評論易導致社會泄憤傾向，評論內容非理性化，評論態度偏向消極。

五、結 語

由于網絡新聞跟帖評論互動性、即時性、通俗性與簡潔性等特點，使其能夠更好地反映民意、引導輿論，同時深刻影響著網絡輿情。因此在新聞報道中，如何引導積極正能量的信息傳播，則需要新聞工作者在敘事報道中激發網民的“先驗”知識，從而減少網絡泄憤與極端化不理性的情緒，營造健康積極的網絡傳播環境。

參考文獻：

[1] Gerhards，J and Schfer，MS： Is the Internet a better public sphere，New Media & Society，2010（12）： 143-160.

[2] Weber， P. ：Discussions in the comments section： Factors influencing participation and interactivity in online newspapers reader comments，New Media & Society，2014（6）：941-957.

[3] Galtung ，J and Ruge， M.：The structure of foreign news， Journal of Peace Research， 1965（2）：64-91.

[4] 周翔.蓋爾頓和魯格國際新聞因素理論及其理論發展和相關研究方法的再思考[C]，新聞學論集，2008（6）：198-215.

[5] Eilders， C.： News factors and news decisions： eoretical and methodological advances in Germany，Communications， 2006（2）： 5-24.

[6] Ziegele， M.，and Quiring， O.：Conceptualizing online discussion value： A multidimensional framework for analyzing user comments on mass-media websites，Communication Yearbook，2013（37）：125-154.

[7] Tajfel H， Billig M G， and Bundy R P. ：Social categorization and intergroup behaviour.Eur.J.soc.Psychol，1971（1）： 149-178.

[責任編輯：楊楚珺]