第三層次議程設置檢驗

郝帥 羅晨

【內容摘要】本研究比較了2017年重要輿情事件“李文星誤入傳銷致死”的媒體報道與公眾認知對第三層次議程設置——網絡議程設置（Network Agenda Setting， NAS）進行了實證檢驗。研究發現傳統媒體和社交媒體對于事件的關注呈現出不同特征;不管是以微博、微信平臺為代表的社交媒體議程，抑或是以報刊為代表的傳統媒體議程，都與公眾議程存在顯著的強相關性，其中傳統媒體議程與公眾議程的相關系數更高;媒體議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡的特征有同有異。本研究還同時關注了一項社會事件中傳統媒體與社交媒體所扮演的不同角色。

【關鍵詞】網絡議程設置;傳統媒體議程;社交媒體議程;社會網絡分析

一、引言

自1968年馬克斯韋爾·麥庫姆斯（Maxwell McCombs）和唐納德·肖（Donald Shaw）在美國北卡羅來納州教堂山鎮（Chapel Hill）開展議程設置領域的初始實證研究以來①，議程設置理論距今已有半個世紀的歷史。2014年，麥庫姆斯等理論初創學者發表文章，指明了議程設置研究的七個新方向，其中導向需求（need for orientation）、網絡議程設置（network agenda setting）和議程融合（agenda melding）是三個最值得關注的研究方向，網絡議程設置被稱為“議程設置理論發展的第三層次（the third level）”。②網絡議程設置在國外學術界受到廣泛關注，相關實證研究較為豐富。相比之下，國內研究領域對于網絡議程設置的關注起步較晚，且缺乏在新媒體語境下的關聯網絡議程設置實證研究③。目前，公開發表的相關實證研究僅有兩篇，分別是對屠呦呦獲諾貝爾獎④、薩德事件⑤中媒體與公眾網絡議程設置的研究。

史安斌等認為，隨著互聯網和社交媒體出現，信息生產“眾包”（crowd-sourcing）化、信息來源多元化、信息消費碎片化等特點，已經使得信息的流動和獲取從傳統媒體時代的線性模式轉變為網狀模式，從“媒介即訊息”到“新媒介即關系”的傳播結構變遷，需要將以關系研究為核心的網絡分析帶回傳播研究的中心。⑥而網絡議程的核心思想、研究方法與這一情景的變更形成密切呼應。此外，議程設置研究從政治領域（美國總統選舉）起步，在長期發展過程中“研究視野開始逐漸收窄，陷入到針對少數議題的重復性研究中”⑦，政治、公共政策領域的研究數量可觀，但是涉及社會事件的議程設置研究相對匱乏。

基于研究數量、理論效力、關注議題三個考量面向，本研究選擇2017年國內最重要的輿情事件之一——“李文星誤入傳銷致死”作為樣本，同時關注這一事件中的社交媒體網絡議程設置、傳統媒體議程設置、公眾議程設置，探尋網絡議程設置的具體效果及其在中國的適用性。

二、文獻回顧

（一）走向第三層次議程設置：從層級到網絡、從線性到關聯

沃爾特·李普曼（Walter Lippmann）在其著作《公眾輿論》中指出新聞媒體為公眾建立了一個擬態環境（pseudo-environment），用以連接“外部世界和我們腦海中的圖景”。⑧遵循這一思想譜系，郭蕾等研究者將議程設置理論發展的三個重要層次串聯起來。第一層次的議程設置旨在回答“我們腦海中的圖景是關于什么的”，這一階段關切的重點是社會心理學中的重要概念——態度客體（ attitude object），致力于驗證媒體議程中態度客體的顯著性程度是否可以影響公眾議程中態度客體的顯著性程度。在探尋公眾議程時，常見的問題形式是“這些日子你最關心的議題是什么”。第二層次的議程設置旨在回答“腦海圖景的主要特征是什么”，這一階段的指導思想認為媒體不僅能夠傳遞議題的重要性，還能夠影響公眾對于議題屬性的判斷，因而被概括為“屬性議程設置”。與第一層次議程設置相仿，在探究公眾議程時，常用的問題形式是“對于某議題你關注哪些屬性”。第三層次議程設置則對腦海圖景進行了更為細致的考察，力求回答“腦海圖景具體是怎樣的”。⑨第三層次議程設置和前兩個層次存在著較大差異：第一，在思維方式上，前兩個階段的議程設置假定公眾的思維方式是線性的（linear），當人們在思考議題或者屬性時，會形成一種層級化的（hierarchical）排序。這也是“最關心的議題/屬性”等問題的設計原因，通過計算議題或屬性的提及頻率，可以分別建立媒體議程與公眾議程的等級排序（rank-ordered），進而通過斯皮爾曼秩相關（Spearman’s rho ）等方法來驗證議程設置效果是否存在。在第三層次，受關聯網絡模型（associate network model）⑩、有限容量模型 limited capacity model）的指導，議程設置理論發展者對于公眾的信息處理模式作出了認識論上的調整。他們更傾向于認為在公眾腦海中，議題和屬性作為節點，相互聯系呈現網絡狀（network-like）結構，新聞媒體所起的效用在于使報道的新信息與受眾腦海中的既存信息建立聯系，或者對腦海中已經“串聯”（tandem）的信息進行關系強度上的調整。這證明第三層次議程設置對人類認知方式的理解有了明顯進步，從相對層次化的、離散化的考察走向網絡化的、整體化的考察。第二， 在具體的研究方法上，相比于前兩個發展階段的離散詢問，第三層次議程設置借用了廣告行業研究和教育研究中的“思維導圖”方法（mind-mapping），希望受訪者從一個核心要點出發，圍繞其擴散出分支思路，通過這一方式來獲得盡可能詳盡的關聯思維結構。綜上所述，第三層次議程設置突破了對人類思維傳統認知模式的理解，并且將網絡分析的方法引入到議程設置研究中，其核心假設是“關于議題/屬性/議題與屬性的關聯網絡可以從媒體議程傳遞到公眾議程”。

（二）第三層次議程設置的檢驗

第三層次議程設置由麥庫姆斯和郭蕾最早提出，之后在不同議題、不同地區中予以檢驗。這一層次的三項奠基性實證研究反映了網絡議程設置研究思路的逐步完善。首項實證研究開展于2011年，兩位理論提出者利用之前收集的、用來檢驗第二層次議程設置效果的數據，來驗證德克薩斯州（ Texas）州長、參議員的屬性網絡是否能從媒體議程傳遞到公眾議程。他們通過對預先定義的10個屬性進行矩陣構建、網絡可視化和相關性計算，初步驗證了網絡議程設置，并且發現媒體與公眾議程的相關系數（Pearson’s r = +.67）與屬性議程設置結果（Spearman’s rho = +.65）相接近。在第二項實證研究中，兩位研究者為網絡議程設置檢驗收集了專門數據，關注2010年德克薩斯州州長選舉時媒體和公眾議程中不同政黨的候選人屬性，但是在收集公眾議程時借助了思維導圖方法，研究結果再一次證明網絡議程設置效果的存在。這兩項研究的共性在于：都關注客體屬性，且都在地區語境中展開。因此第三項奠基性實證研究立足于全美規模，且偏重對客體網絡的檢視。該研究分別使用皮尤（Pew）研究中心的媒體內容分析數據和蓋洛普（Gallup）的全美民意調查數據作為媒體議程和公眾議程的建構來源，并關注了2009～2011年三個年份，考察了五項議題，研究結果清晰地證明媒體議程中的網絡關聯顯著性可以傳遞到公眾議程中。通過回溯網絡議程設置的若干經典研究，可以歸納出四個清晰的發展趨勢：第一，從局部地域擴展至國家層面。第二，從屬性網絡發展到對議題網絡、議程與屬性復合網絡的關注。第三，從小規模數據驗證發展到大規模數據考察。第四，從特殊議題擴展至一般議題。后續研究中也有研究與這四類趨勢相對應，譬如針對第一類趨勢，從非美國語境和跨國對比層面進行網絡議程設置檢驗的研究：在跨國研究中，來自不同國家和地區的學者試圖檢驗在文化相似和政治立場的異同語境內，對于伊拉克戰爭的報道是否存在趨同。研究者將網絡議程設置的基本思路與方法用于媒體間議程設置（inter-media agenda-setting）研究，發現相較于文化因素而言，政治相似性是媒體間報道趨同的更為有效的解釋變量。在非美國語境的相關檢驗中研究者收集微博數據，對比突發新聞事件（天津爆炸案）和非突發新聞事件（屠呦呦獲諾貝爾獎）中官方媒體、商業媒體、媒體人、相關領域專家和商業精英的網絡議程，發現官方媒體和商業媒體的議程相關度較高，媒體人、相關領域專家和商業精英之間的議程相關度較高，由此得出“傳統媒體已無法主導微博輿論”的結論。不過該研究分析的是微博上的媒體和公眾議程，并未涉及社交媒體和傳統媒體議程的比對。還有研究者基本復制德克薩斯選舉研究的網絡議程設置檢驗方法，研究了“中國香港特首梁振英豪宅違建”事件中的媒體與公眾網絡議程，發現兩個議程之間存在較強的相關性。另有學者依據認知心理學的相關知識，將公眾認識網絡結構分為顯性關聯網絡與隱性關聯網絡，發現媒體議程網絡與隱性公眾議程網絡的關聯度要高于顯性公眾議程網絡。在對第三層次議程設置進行梳理后，不難發現現有研究各有獨到之處，但是都存在一個共性缺失：研究或在社交媒體平臺上展開，或將傳統媒體報道中的議程網絡與公眾議程網絡進行對比，忽視了在一項社會議題發展的過程中，傳統媒體和以社交媒體為典型代表的新媒體往往扮演著不一樣的角色。由于網絡議程設置在傳統媒體和社交媒體領域都得到檢驗，那么一個合適的思路是：針對一項議題，分別關注傳統媒體網絡議程、社交媒體網絡議程與公眾網絡議程的關聯，并探討關聯強度的差異。

（三）“李文星事件”傳播過程中的傳統媒體與社交媒體

2017年8月2日，一篇名為《求職少年李文星事件》的文章在社交媒體平臺形成“刷屏之勢”，主要關注教育領域的小型媒體機構“芥末堆看教育”首先曝光了這一悲劇。李文星出生于山東德州的農村家庭，2016年從東北大學資源勘查工程專業畢業，在求職屢屢受挫后，他決定轉行學習計算機編程。在三個月的培訓后，李文星使用“BOSS直聘”軟件求職，收到了名為“北京科藍公司”的入職信，信中要求他前往天津市入職。實際上，和李文星聯系入職的是一家傳銷組織。李文星在抵達天津靜海區后遂被傳銷組織控制，并遭遇毆打虐待，李文星在與外界聯系時表現反常，但這些情況未獲親友足夠重視。最終，李文星在7月14日被發現溺亡于靜海區的一個水坑。文章發布后，相關輿論不斷發酵，主流媒體、微信公眾號、微博大V等加入到對事件的報道與討論中。在輿論發展初期，沒有盡到審核責任的網絡招聘平臺“BOSS直聘”首先被推至風口浪尖。隨著李文星在傳銷窩點受到的各種虐待的細節曝光，輿論逐漸轉向，開始譴責并呼吁打擊傳銷組織。8月6日，李文星誤入傳銷組織的案情經過被警方查明，相關嫌疑人被刑拘;同日，天津市宣布開展打擊傳銷組織的行動。8月7日始，媒體相繼曝光了張超、林華蓉等大學生陷入傳銷組織后死亡的案件，整體輿論開始轉向如何保護大學生不陷入傳銷組織。此后與李文星相關的報道數量減少，輿論也逐漸平息。10月25日，靜海區警方宣布對李文星溺亡事件不予刑事立案。11月28日，李文星家屬委托律師，準備提起訴訟。

筆者從“百度指數”平臺獲取了關于“李文星”“傳銷”“BOSS直聘”三個詞的搜索量（參見圖1），以期初步了解公眾意見和態度的演變。“李文星”一詞的搜索量高點先后出現在8月4日媒體大規模報道和8月6日官方首次公布調查結果之時;“BOSS直聘”一詞的搜索量高點出現在8月3日該公司被媒體集中譴責之時;“傳銷”一詞的三個搜索量高點分別對應不同的媒體舉措：8月4日是李文星事件被媒體集中報道的日期，8月7日是張超死亡事件被媒體曝光的日期，8月14日是林華蓉死亡事件被媒體曝光的日期。通過對趨勢的考察，我們可以合理推測媒體議程與公眾議程之間存在著一定聯系。首先，可以注意到事件傳播過程中傳統媒體與社交媒體的博弈。我國非常重視輿論宣傳與引導，并通過媒體來協調公眾與政府的關系，促使社會和諧發展。輿論引導是一種主觀的追求，議程設置是一種客觀的效果。傳統媒體機構在引導輿論的過程中，無形中設置了公眾的議程。隨著微博、微信等社交媒體平臺的出現，小型傳媒機構和自媒體不斷涌現，公眾獲取信息的渠道不斷拓展。

在“李文星事件”報道的過程中，社交媒體與傳統媒體扮演了不同的角色。本研究統計了從2017年8月2日事件曝光到2017年12月31日之間微博、微信、知乎、百度、相關報刊和網站的486篇有影響力的文章（具體來源與篩選標準參見表1），發現微博、微信等社交媒體平臺呈現出集中參與報道和討論，但缺乏后續跟進的特征。而傳統媒體雖在時效性上有所欠缺，但報道較有持續性。下文將對此予以詳細說明。

首先報道“李文星事件”的媒體“芥末堆看教育”同時在微博和微信上發布了長篇調查報道，引發強烈反響，但此后沒有推出特別具有影響力的文章。在8月3日至8日，微信上共計出現38篇閱讀量破萬的文章，8月9日后，盡管還有不少與“李文星”相關的文章，閱讀量破萬的僅有2篇。微博也存在類似情況，盡管提到“李文星”的微博共有17504條，但轉發、評論和點贊量任一項超過100的僅有214條，任一項超過1，000的僅有24條，這24條中的絕大多數還是轉載傳統媒體機構在相應微博發布的新聞。微博大V發布的博文共有8篇引起大量轉發或點贊，形式均是引用其他平臺的報道并加上簡短評論。引起巨大影響的機構類微博賬號發布的文章僅有3篇，發布時間均在8月6日之前。知乎作為新興的社交媒體平臺，對于該事件的相關回答共有7篇點贊過千，其中4篇來自媒體機構，3篇來自個人，發布時間均在8月10日之前。由此可以看出，社交媒體平臺一度對事件進行了集中的報道和評論，并且在發布的消息總數上遠遠超過傳統媒體，但呈現出“后勁不足”的態勢。

在傳統媒體領域，幾家大型媒體機構對“李文星事件”進行了大量的、有持續性的報道和評論。圖2顯示了新聞報道和評論數量位于前15位的媒體及具體的報道數量。澎湃新聞（原《東方早報》旗下新媒體機構）、《新京報》和《中國青年報》位居前三位，三家媒體均在報紙、官網、微博等多個平臺發布過相關的短訊、調查報道和評論，并對事件進行追蹤報道。由于李文星是山東人，《齊魯晚報》和《山東商報》出于新聞價值中的接近性原則，對事件進行了細致全面的報道?！董h球時報》《法制晚報》和《光明日報》作為全國性官方媒體，分別從中外對比、法律分析和騙術防范三個不同角度對事件進行解讀。紅網和東湖評論兩家分別以具有湖南省政府和《湖北日報》傳媒集團為背景的媒體，收集并發表了大量來自社會各界的評論。此外，財新傳媒發布了三篇超過6000字的調查報道，封面新聞（《華西都市報》旗下新媒體機構）在事件發生早期發布了較多報道。發文數量排名前15的傳統媒體以及對應網站共發布了187篇報道，占收錄文章總數的38.5%。結合地方傳統媒體發表的評論和報道數量，可以發現傳統媒體報道是媒體議程中的重要組成部分。

綜合上述對于理論、經典研究的回顧和對經驗數據的初步分析，兼顧本研究對于傳統媒體議程和社交媒體議程的區別性關注，為在中國語境中檢驗第三層次議程設置，提出如下的研究問題與研究假設：

RQ1： 關于“李文星事件”，我國公眾議程、媒體議程分別呈現出怎樣的屬性網絡？

就網絡議程之間的具體關聯而言，提出：

H1： 在“李文星事件”中，傳統媒體（包括報刊和報刊對應網站）議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡之間存在顯著關聯。

H2： 在“李文星事件”中，社交媒體（包括微博、微信、知乎）議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡之間存在顯著關聯。

H3： 在“李文星事件”中，媒體（包括微博、微信、知乎、報刊和報刊對應網站）議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡之間存在顯著關聯。

三、研究方法

網絡議程設置的檢驗主要包含收集數據、創建矩陣、網絡分析三個步驟，其中，網絡分析對應的分析單元是兩項元素（dyad）及元素間關系。

（一）數據收集

1. 思維導圖法

本研究采用思維導圖法獲取公眾議程。在思維導圖設計方面，由于在預調查中發現充分了解“李文星事件”的大學生數量有限，因此調查僅要求每位受訪者回答兩個問題，填寫五條對“李文星深陷傳銷致死”事件的主觀印象，并將認為存在關聯的表述進行連線。出于研究成本和難度的考慮，研究者于2017年12月27日至29日從C大學本科四個年級中分別隨機抽取一個班級，向四個班級的學生共計發放138份問卷，共回收125份有效問卷，回收率達90.6%。問卷數據顯示，49.6%的受訪者對事件有一定了解，35.2%的受訪者對事件了解很少。整體而言，本研究獲得的公眾認知數據質量尚可。在問卷填寫結束后，研究者從每個年級中抽取一位受訪者進行深度訪談，詢問了一系列與填答內容相關的問題以核驗填答信度，并從中獲得關于公眾議程形成的更豐富的認知。

2. 內容分析法

本研究采用內容分析法獲取媒體議程。根據問卷調查收集的數據，125位受訪者中有66.4%是從大型媒體機構獲知事件相關信息，54.4%從微博大V或公眾號等自媒體獲知事件相關信息。與四位受訪者訪談的結果同樣驗證了這一結果：微博、微信上的文章和傳統媒體機構的報道，是他們獲取“李文星事件”的最重要的信息來源。因此，為了盡可能全面收集與“李文星事件”相關的文章進行內容分析，本研究遵照上文所述（“文獻回顧”第三部分）的收集方法與篩選標準，共獲得486篇相關文章。

為平衡公眾矩陣和媒體矩陣的規模，本研究采用分層抽樣的方法抽取文章。由于涉及“李文星事件”的相關文章時間跨度為55天，因而將總體分為55層，從每層中按比例抽樣，并保證每層都有文章入選，最終抽取125篇文章。其中，來自微博的文章9篇，來自微信的11篇，來自知乎的4篇，來自報刊及其對應網站的81篇，來自百度新聞搜索的20篇。

（二）矩陣構建

1. 公眾議程矩陣

研究者首先對通過問卷中思維導圖收集得到的屬性進行歸類合并，概括出關鍵的七項屬性（表2），然后根據受訪者的連線情況來確定屬性之間的共現關系（co-occurrence）。如果某兩個屬性被受訪者連線，或在同一句敘述中被提及，則矩陣中兩個屬性對應的共現頻次就增加1次。

根據上述標準，本研究7行* 7列的公眾議程矩陣如表3所示。表中“傳銷”與“死亡”兩屬性對應的數值是46，說明125位受訪者中有46位將屬性“傳銷”與“死亡”聯系在一起。

2. 媒體議程矩陣

媒體議程通過對125篇入選文章進行內容分析得出。兩位編碼員按照公眾議程矩陣中的屬性，從125篇文章中隨機選取了40篇進行預編碼，通過霍斯提（Holsti）公式計算得出編碼員間信度為0.96，符合內容分析編碼要求。編碼過程中，如果兩個屬性在同一篇文章中被提及，則兩個屬性對應的共現頻次就增加1次。

編碼員根據125篇文章的來源，將它們分為傳統媒體文章（101篇）和社交媒體文章（24篇），并在之后進行混合（矩陣相加）得到整體媒介議程。傳統媒體議程矩陣和社交媒體議程矩陣分別如表4、表5所示。

（三）網絡相關分析：QAP方法

網絡議程設置關注的重點是媒體議程網絡、公眾議程網絡的特征及兩者之間的關系。通常做法是利用可視化軟件（如NetDraw），對構建的矩陣進行視覺化處理。由于網絡數據強調“關系”，超出了傳統統計分析中的觀測值獨立假設，因此需要使用QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）方法檢驗不同網絡之間的關聯。嚴格意義上，QAP包含相關與回歸，但是回歸一般需要采用交叉時滯研究設計。具體來說，QAP是一種對兩個（或多個）方陣中對應的各個元素值進行比較的方法，它以對矩陣數據的置換為基礎，通過比較各個方陣對應的格值，給出兩個矩陣之間的相關系數，同時對系數進行非參數檢驗，（參見圖3）。QAP相關分析所得的相關系數顯著且越大，證明矩陣間的相關性越大。而在進行QAP回歸分析時，研究者一般選擇時序較早的媒體議程和時序較晚的公眾議程，以確定媒體議程是影響公眾議程的自變量，所得的回歸系數顯著且越大，表示自變量對因變量的影響越大。本研究同時采用QAP相關分析與QAP回歸分析，對媒體議程矩陣和公眾議程矩陣進行關系計算。

四、研究結果

（一）媒體議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡的關系

根據表6所示，傳統媒體議程與公眾議程呈現正向顯著相關（r = +0.78， P<0.01;R2 =0.61， P<0.01）。由此可以推測，在社交媒體高度發達的我國，傳統媒體由于擁有采訪權和更多的社會資源，且能夠對突發事件進行持續性報道，仍能設置公眾議程，H1獲得支持。

社交媒體議程與公眾議程同樣呈現正向顯著相關，H2獲得支持。但其相關系數和解釋力都比傳統媒體議程更低（r = +0.70， P<0.01;R2 =0.48， P<0.01）。根據這一差異可以推測，在碎片化閱讀時代，微博、微信等社交媒體平臺中雖然文章數量豐富，但關注持續性不足，構建公眾議程的效果不如傳統媒體。

媒體議程與公眾議程之間存在正向顯著相關

（r = +0.77， P<0.01;R2 =0.59， P<0.05），H3獲得支持。

由此看來，網絡議程設置理論在我國仍然適用，盡管公眾在互聯網時代能夠更方便地互相交流，媒體仍然成功地構建了公眾對于突發事件的認知。

（二）媒體議程屬性網絡與公眾議程屬性網絡的特質

圖4與圖5分別反映媒體議程與公眾議程中屬性的關聯情況，其中兩個屬性節點的連邊越粗表示兩個屬性的共現頻率越高，屬性節點越處于網絡中心說明這個屬性的中心度（centrality）越高。

從圖4可以看出，在媒體視野中，“李文星事件”中“傳銷”和“死亡”兩個屬性是整個新聞事件的核心。在125篇新聞報道中，有119篇（95.2%）提到“傳銷”，101篇（80.8%）提到“死亡”。從圖5可以看出，在公眾視野中，“傳銷”和“死亡”兩個屬性同樣占據最核心的位置。在125份問卷中，有98份（78.4%）提到“傳銷”，84份（67.2%）提到“死亡”。其中“傳銷”比“死亡”的中心度更高，兩個屬性同獲媒體和公眾的關注，均位于屬性網絡中心。

屬性“地點”的重要性在媒體議程中相對較強，共有73篇報道（58.4%）提及這一屬性。這可能是由于新聞發生地（where）是新聞報道的六個關鍵要素之一，不可或缺。但在公眾議程中，“地點”屬性則不那么重要，僅有38份問卷（30.4%）提到這一屬性。這可能是由于公眾更關注事件本身，不太關注發生地。有受訪者在深訪環節表示：“因為各個地方的人都有陷入傳銷的危險，就沒有特別注意事件發生地。”

屬性“BOSS直聘”在媒體議程屬性網絡和公眾議程屬性網絡中的重要性均為中等。但是從時間上看，涉及“BOSS直聘”的報道數量在2017年8月3日至7日間最多，在8日之后逐漸減少，公眾的關注焦點亦隨之轉移，這可能與該企業及時的危機公關和正式道歉有關。我們的研究于2017年年底展開，部分受訪者在填答問卷時，并未使用“BOSS直聘”的稱謂，而是用“網絡招聘平臺”代替。在深訪中，有受訪者坦言自己在填寫問卷時已然忘記這家招聘平臺的名字，并表示不會在找工作時避開該公司。現實境況也與受訪者的信息遺忘機制相符：到2018年，這家招聘平臺所屬公司已基本恢復元氣，開始在各媒介平臺大規模投放廣告。

“官方應對”這一屬性在媒體議程屬性網絡中舉足輕重，然而公眾不太注意此屬性。這可能是因為新聞報道的客觀性要求多元信源，因而官方回應非常重要。同時我國“以正面宣傳為主”的報道方針，也要求媒體在報道中添加“官方回應”的相關內容。但媒體的議程設置并未主導公眾的注意力，不少受訪者對后續官方回應不甚關注。有學者認為，在新媒體時代，地方政府公信力的維持和提升與政府的回應性和透明度密切相關。但在“李文星事件”中，天津靜海區警方在7月6日發布微博稱“成功將盤踞于靜海地區的傳銷組織連根拔起”，8天后就發生了李文星死亡事件，這無疑降低了官方信息的可信度與透明度。此外，警方直到8月6日媒體集中報道后才對該事件作出回應，未滿足回應的及時性要求。因此在整個事件中，當地政府公信力不足很可能導致公眾不再重視報道中“官方回應”這一屬性。

“家庭狀況”和“個人特質”在公眾議程屬性網絡和媒體議程屬性網絡中均處邊緣位置。一些相關的長篇報道往往會提及這兩個屬性，相對而言公眾更關心這兩個屬性與事件本身的關系。盡管在相關報道中，很少有媒體直接將“李文星事件”歸因于“疏忽大意”或者“出身于農村家庭”，但不少受訪者卻有諸如“寒門難出貴子”“李文星過于固執才導致死亡”之類的表達，這可能與部分網絡媒體的“標題黨”行為有關。例如公眾號“連岳”針對“李文星事件”發布了一篇題為《什么樣的孩子好騙？》的文章，閱讀量突破10萬。文章稱：“如果你符合以上條件：窮，教育程度低和縣城成長背景，那你就得格外小心，你被騙的概率比較大?！倍吕诵侣勗谵D載澎湃新聞的報道時，用《室友稱李文星性格倔強 曾懷疑工作與傳銷有關》作為標題，渲染李文星的性格特質，而原標題則是《大學生求職殞命天津：室友稱李文星曾懷疑工作與傳銷有關》。

整體來說，媒體議程屬性網絡和公眾議程屬性網絡存在較強的相關性，關鍵屬性“傳銷”和“死亡”在兩個議程屬性網絡中都居于核心位置。屬性之間存在的強關聯通過媒體傳導至公眾腦海中，這符合網絡議程設置理論的內涵。

五、討論與結論

本研究采用社會網絡分析方法，通過收集關于“李文星事件”的媒體文章和公眾認知，探索了議程設置理論的第三層次——網絡議程設置在我國的適用情況。研究驗證了如下假設：在“李文星事件”中，媒體議程與公眾議程之間存在顯著的網絡關聯，證明了在“人人都是記者”的時代，網絡議程設置理論在我國同樣適用。在事件報道中，媒體前期的集中報道使BOSS直聘公司陷入危機，而后期的報道則把重心放在了對傳銷的預防和打擊，搜索熱度的變更趨勢說明公眾的關注點同樣沿著媒體引導的方向發展。但事件中的一些屬性，譬如對打擊傳銷不力官員的問責和對相關法律規章的完善等方面則缺乏媒體報道，相關屬性在公眾議程屬性網絡中的地位也不重要，這些值得媒體從業者深思。

本研究的創新之處，不僅在于呼應了“語境敏感性”（context-sensitive），在非西方語境中探索了非政治議題中的網絡議程設置，補充了我國相對貧乏的網絡議程設置實證研究;還在于厘清了一項事件中的社交媒體角色和傳統媒體角色，關注了不同屬性媒體對應的議程網絡與公眾議程網絡之間的關系。我們發現，在我國，相較于社交媒體，傳統媒體的議程設置能力更強。這一發現與郭蕾等學者在2015年對Twitter的研究結論相類似，盡管社交媒體給予更多人以發聲機會，但是傳統媒體仍能更好地預見公眾議程。在傳統新聞行業從業者紛紛投向互聯網懷抱的我國，本研究初步反映出傳統媒體仍具有不可忽視的影響力。

當然，作為議程設置理論第三層次——網絡議程設置在我國的延伸，本研究還存在一些局限，有待通過后續研究逐步完善。首先，囿于時間和精力所限，本研究未對收集到的全部486篇文章進行內容分析，而是進行了分層隨機抽樣，這可能導致得出的相關系數有所偏差。其次，本研究中的公眾議程，是從大學生群體中收集，為了獲取更加全面客觀的結果，樣本理應包含社會上的各個群體，以獲得更具代表性的公眾認知數據。最后，我們只進行了屬性網絡相關性層面的探討，由于皆呈現正向顯著相關，滿足進行網絡回歸的前提假設，日后的同類研究應該提前進行研究設計，密切關注事件發展進程，或者在事后進行數據拆分，通過交叉時滯來探究媒體議程與公眾議程之間的因果關系，得出更為確切的網絡議程設置結論。

正如史安斌等學者的總結：“以互聯網為代表的新興媒體逐漸將單向度的線性傳播形態打破，無中心、多節點的網絡化模式將成為未來信息傳播的主要形態，這與網絡分析以關系為核心的分析模式不謀而合”。隨著大數據時代的到來，傳播效果研究將獲得更豐富的數據支撐，同時關涉傳播學和社會網絡分析的網絡議程設置理論將得到更廣泛的運用和延展。通過收集更大規模的新聞報道和公眾認知數據、增加調查的次數，有可能獲得更具實用價值和更高可信度的結論。我們相信，今后會有更多同類型研究涌現。

注釋：

①McCombs， M. E. & Shaw， D. L.， “The agenda-setting function of mass media，” Public Opinion Quarterly， vol. 36， no. 2， 1972， pp. 176-187.

②McCombs， M. E.， Shaw， D. L.， & Weaver， D. H.， “New directions in agenda-setting theory and research，” Mass Communication and Society， vol. 17， 2014， pp. 781-802.

③曾凡斌： 《關聯網絡議程設置的概念、研究與未來發展》，《新聞界》2018年第5期。

④亓力：《第三級議程設置下的屠呦呦諾獎事件——基于線上公眾議程與線下媒體議程的社會網絡分析》，巢乃鵬主編：《中國網絡傳播研究（第9輯）》，南京大學出版社2016年版，第151-168頁。

⑤蔣俏蕾、程楊：《第三層次議程設置：薩德事件中媒體與公眾的議程網絡》，《國際新聞界》2018年第9期。

⑥⑦史安斌、王沛楠：《議程設置理論與研究50年：溯源·演進·前景》，《新聞與傳播研究》2017年第10期。

⑧Walter Lippmann， Public Opinion， New York： Macmillan.

⑨Guo， L.， Vu， H. T. & McCombs， M.， “An expanded perspective on agenda-setting effects： Exploring the third level of agenda setting，” Revista de Comunicación， vol. 11， 2012， pp. 51-68.

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參見注釋⑤、。

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