朱云兮

摘 要:目前自媒體傳播去中心化、碎片化、去職業化性等特點使得自媒體之間競爭激烈、傳播策略也更靈活。為獲取流量和利益,自媒體正在不斷創新傳播的“玩法”。文章以對沖機制為視角,并輔之以議程設置、編碼解碼等理論,分析自媒體的獨特傳播語境、傳播特質及其話語空間立場,推導其傳播模型,進一步討論自媒體傳播的規范與失范命題。希望有助于提高人們對媒體傳播策略的認識水平、推動自媒體環境良性發展提供建議參考,并以期啟迪網民媒介素養的發展,尤其是有關自媒體素養的提高。
關鍵詞:自媒體;傳播策略;對沖
中圖分類號:G206 文獻標識碼:A 文章編號:2096-3866(2020)17-00-03
“對沖”最初指在賭博中為防止損失而在兩個相反方向下賭注的投機方式,主要作為金融領域的投資術語,后來也被作為一種研究國際關系的視角。筆者看來,“對沖”已不是一個固化在某學科某領域的理論,其實際是一種思維邏輯、一種機制,有助于我們分析、運用“對沖”的手法進行自媒體傳播事件的研究以及策略的研發。
一、對自媒體對沖傳播策略的分析——以“青年大院團隊”為例
“青年大院”“野火青年”“地球上所有的夜晚”“姨母來了”等自媒體為同一團隊公眾號,運用幾乎相同素材各自發布多種觀點立場完全不一樣的文章。日本疫情首次加重期間,2020年2月20日“青年大院”描述日本“抄個錯題集,還抄出了新高度”。同日“野火青年”發文強調“日本做得并不比我們差,無論哪個省,都沒好到能讓人家來抄作業的程度?!笨梢钥闯鰞捎^點具有明顯的相悖之處。2020年2月25日“姨母來了”拋出“看來韓國已經不打算抄中國作業。準備直接來中國,把最好的作業占為己有”的犀利觀點。同日“地球上所有的夜晚”繼僅隔十分鐘發布文章“不要出門!不要唱贊歌!不要忘記正在遭受的苦難!”,卻又稱“最討厭的一個詞:抄作業”。其運營者試圖用不同立場的寫作觀點在同一傳播主體內的不同賬號上相互“打架”,對讀者進行“矩陣式流量圍剿”。
(一)“觀點的對立”轉化為“流量的統一”
如果媒介鎖定社會大眾對于某個議題的關注,那掌握話語權的它們便可以就此設置議程,其所提供的擬態環境可以影響或決定大眾對該議題進行如何思考并評價其具有何種價值,媒介以此來建構公眾議程[1]。我國各類媒體先期對“抄作業”這個議題的大量報道,無論正反價值取向這時在公眾議程中都具有了高度顯著性。暫且不討論“抄作業”這個詞本身是對苦難的污名化和娛樂化,青年大院團隊公眾號矩陣借由此時段該議題的顯著性,形成了“正反觀點對沖”,降低了受眾“抵抗”的風險進行雙邊收獲受眾,實現了流量收益的更大化,該自媒體運用對沖傳播策略將“觀點的對立”成功轉化為了“流量的統一”。
(二)“觀點矛盾的升級”轉化為“流量的升級”
根據時間、標題和內容等可看出,青年大院團隊實質基于想議程設置的動機,預判接受反應進而操控受眾對矩陣各文章的解碼方式,進行多方位流量收獲。其邏輯鏈條:正值此特殊時期,能調動民族認同情緒的內容有足夠影響力,加之平臺賬戶之前已積累大量粉絲,該文的火爆其實可以預見。接著反向以看似理性的角度收獲未“覆蓋”到立場的流量。
再以“韓國準備直接來中國,把最好的作業占為己有”的犀利觀點再次收獲認同情感流量,最后卻對“抄作業”進行批評,與前三次觀點再次對立繼續吸引更多流量。青年大院團隊將同一議題“抄作業”進行編碼在多個賬號中多個維度進行了議程設置,一周之內各個賬號的觀點先后“相互打架”,使得受眾流量被一輪又一輪地收割,“觀點矛盾的升級”由此便成功地轉化為了“流量的升級”。
(三)意識形態的矛盾斗爭轉化為流量的無限疊加
西方傳播政治經濟學關于受眾的研究從“受眾商品”轉變到數字勞工,同時關照了互聯網產業中經濟與文化意識層面。這里給理解自媒體對沖策略下受眾流量被大量收割和對受眾進行媒介再生產行為探析提供了重要的角度和理論啟示。多立場生產內容會產生在不同維度交錯卻同時大幅躍升的流量,如:贊同流量、中立流量、反對流量、贊同所再次產生的流量(轉發評論)、反對所再次產生的流量(轉發評論)等,所以青年大院團隊對沖傳播策略之下被成功虜獲的受眾以及成為數字勞”的受眾基數更大,再生產環節運作效率也更高。這時矩陣內各觀點的矛盾已然上升到受眾間意識形態的矛盾、自媒體和其他媒體間意識形態的矛盾、奮力抵抗對沖傳播策略的其他網絡信息使用者與自媒體意識形態的矛盾等多對意識形態矛盾在網絡空間中持續斗爭,而不變的是,傳播主體仍能大幅獲益。對沖傳播策略下各種復雜的意識形態矛盾越是激烈,流量也就無限量地收獲得越多。值得注意的是如果更進一步思考,作為網絡信息的積極傳播者與使用者皆是媒介源賦權的象征,這就使得二者更容易同時成為互聯網產業資本生產與再生產中的重要一環,落入其資本增值的陷阱。
二、自媒體對沖傳播策議程設置成功的原因分析
(一)自媒體特征與對沖策略的融洽接合
自媒體具有去中心化、碎片化、互動性、多媒體性、去職業化性等特點,在如今的信息傳播過程當中的作用和影響力愈來愈大,尤其是自媒體去中心化、去職業化的特質使得個人化特征相當明顯,其創作者擁有自我采寫、編輯和直接發布權,傳播策略的運用也就具有更大自主性和靈活性。呈矩陣式運營的自媒體可同平臺或跨平臺形成協同互動的運作模式,以滿足用戶對信息、產品或服務的細分需求和個性化需求。本文所探討的對沖策略,大部分自媒體或能如魚得水地布陣,但傳統主流媒體的相對專業性和權威性決定了它們在某議題上表達觀點、立場上不可能瞬時萬變更不可能同時持有多種態度,或將無法運用。而自媒體的對沖策略是對各平臺賬號進行有機布陣,以同一議題為基點,同時或極短時間內持多種立場觀點、價值觀等進行多維輸出,并在協同自恰的矛盾中多方位收獲流量和利益。
(二)媒介場域內流量的激烈競爭
媒介商業體制中能直接表明受眾現實價值的基礎是即流量成為了整個商業媒介體制正常運行的必然性,由此“流量為王”在媒介場域中被奉為生存的圭臬。大多數新舊媒體都在不顧一切地奮力吸引受眾注意力、獲取用戶流量,媒介場域內新聞業的競爭格局從傳統媒體為主的“單一化”由走向傳統媒體、社會化媒體等多主體競爭的“多元化”,在此媒介場域內關于新聞和內容生產話語權的爭奪愈來愈激烈。特別是自媒體平臺為大量UGC +少量PGC的內容生產模式,其中內容質量參差不齊且偏低、價值參差不齊且偏低、用戶容易轉瞬即逝等成為UGC模式的顯著缺點,這就直接影響了多數毫無新聞專業主義素養的自媒體價值取向和策略傳播。
(三)傳受主體間互動儀式的成功建構
在滿足人們自我認同和自我實現的基本心理需求方面,受眾具有能動性,是整個信息傳播活動最為活躍的要素,但媒介依然能夠通過各類策略在一定程度上對受眾進行操控。受眾一但對信息或產品進行積極理解和參與或選擇性理解和參與,這時的信息不再僅是成連成串的語言符號,而是變成了對于受眾來說是完全意義上的精神互動,這種互動可視作為一種儀式,特別是眾多人參與、情緒高昂的互動儀式通常由傳播者有意建構?;觾x式形成一種瞬間所共有的實在,其本質上是一種專注的情感和關注機制,在互動儀式過程中,情感能量是一種的驅動力[2]。對情感、情緒的操控恰如其是地成為自媒體行業心照不宣的招式,對受眾心理洞察后以某種情感為基調進行相關的內容生產,加之對話題、概念、風格、客體形象等精心設置,受眾很容易在被建構的互動儀式中得到某種快感并沉浸其中。
三、對沖傳播策略運用的模型建構其演化傾向
通過青年大院團隊對沖傳播策略的分析,本文對自媒體的對沖傳播策略進行了簡單的模型建構(如圖1):受眾選擇性地接觸任意一被編碼的觀點或立場就會有流量收獲,而受眾的具體解碼方式如何只與媒介內容的再生產環節有關,受眾的接受反應程度影響再生產環節效率。但值得注意的是,對沖的基本內涵是在正反方下注仍能獲益,而本文基于自媒體內容輸出的具體立場不止正反方還包含著其他方向的考慮,故將中立也考慮其中,即傳播主體對設置的議題同時持多種觀點或立場,在其矩陣內的多個賬號或平臺進行內容生產與分發,由此獲得多維受眾范圍的流量。
筆者認為該傳播策略在自媒體傳播語境中具有可復制性,且目前對于自媒體規范邊界尚未完全規制的情況下,可以為任何自媒體所運用。進一步思考或不乏實力頗強的自媒體將在深度學習技術的加持下更有效率地實現風險對沖。目前利用算法對立場、情感的抓取方面已有頗多研究和成果,Zhihua Zhang就針對twitter為代表的社會化媒體文本特點提出態度檢測的兩步學習系統,將文本的贊成、反對、其他三種立場分類,為目標受眾建立起獨特模型[3]。當立場、情感的抓取和分析變得更易獲得,不免有愈多自媒體以對沖傳播策略為范式。而算法技術下的新聞本身就面臨著用戶信息繭房化、主流價值導向缺失等問題,加之自媒體問責制不健全、意見表達邊界不清,這就更涉及自媒體表達的倫理邊界問題。
四、結語
自媒體的對沖傳播策略即同一傳播主體通過強化某個議題的顯著性,自行制造所持觀點之間正反面的對沖性,對各觀點背后不同價值觀方向的受眾進行同時引流,降低賺取流量的機會成本。兼顧正反兩方面的內容可以賺取更多流量同時也可兼并主流價值觀,讓雙方或多方更充分地進行意見表達,提升媒介文本內容再生產的效率,實際是一種較為隱蔽的投機行為。基于對沖機制的傳播可以說是一種方法論,其本身并無所謂好壞,但主要的問題在于使用主體原則性的缺失,自身的傳播特質容易使自媒體往往不注重對事實基礎的考量,肆意運用各種引流手段,而導致道德感、法律感、專業感等社會價值觀的缺失,這尤其需要警惕和避免。自媒體媒介控制的廣泛存在與作為普通個體的受眾難以有能力去完全抗衡媒介控制是一對現有矛盾,且此矛盾有加深演化的風險。在媒介發達的契機下,我們應該懂得如何利用媒介去優化現有生活而不是任其控制,嘗試建立適用于自己的高效信息接受機制,在自我技術賦權的過程中,嘗試超越網絡的娛樂和社交工具的技術運用思想,積極借助網絡平臺真正為日常工作和生活服務。
參考文獻:
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[2]蘭德爾·柯林斯.互動儀式鏈[M].北京:商務印書館,2012:156-215.
[3]Zhang Z, Lan M. ECNU at SemEval 2016 task 6: relevant or not? Supportive or not? A two-step learning system for automatic detecting stance in tweets[C]//Proceedings of the 10th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2016). 2016: 451-457.