基于風險耦合的突發事件網絡輿情群體極化演化分析

盧國強 黃 微 楊佩霖

(吉林大學商學與管理學院，吉林 長春 130012)

近年來，各類突發事件頻發，給人民群眾的生命、財產安全造成了極大危害，嚴重影響國家安全和社會穩定。由突發事件產生的網絡輿情短時爆發并吸引大量網絡用戶關注，用戶討論議題及利益相關者復雜多變，常潛藏多種網絡輿情危機，其中，群體極化風險引起的負面影響最為嚴重，受到越來越多學者的關注。

目前，對群體極化的定義主要包括美國學者詹姆斯·斯托納的相關定義[1]以及美國學者凱斯·桑斯坦在2003年的《網絡共和國》中的論述[2]，認為群體極化是經由群體討論之后，群體態度往往比討論之前的群體成員個人態度的平均值更趨向極端化的社會現象。之后還有學者提出，群體極化是指在觀點的同一方向上，經由群體討論之后所形成的群體態度，往往比討論之前的群體成員個人態度的平均值更趨向極端化[3]。雖然學者們對群體極化的定義有一些細微差別，但主體內容存在高度一致性。第一，群體極化是群體經由交互后形成的一種針對某話題的觀點的一種現象。第二，群體極化來源于群體的非理性交互。根據自我歸類理論，用戶的非理性交互具有原型性，即在某一網絡用戶群體中普遍存在的“刻板印象”或“刻板偏見”[4]。第三，群體極化后形成的觀點或態度是極端的。有研究[5-6]在經典的有限信任模型[7-8]基礎上提出了基于主體的群體極化模型，也有研究證實了是主體在社會影響中的偏見同化導致了群體極化中的極端觀點[9]。

三元空間(Cyber-Physical-Social System，CPSS)是由物理空間、社會空間、信息空間所構成。物理空間、社會空間、信息空間三者之間作為相對獨立的內聚模塊相互耦合交融，共同形成一個有機整體。早在2006年，美國科學院(NAS)在發布的《美國競爭力計劃》中首次提出，將信息—物理融合系統(Cyber-Physical System，CPS)列為重要研究項目，其主要內容是通過信息空間與物理空間的二元融合實現計算、通信和控制技術與物理系統的有機融合與深度協作[10]。2010年，來自中國科學院的研究提出，物理—信息系統(Cyber-Physical System)向三元空間發展[11]。同年，中國科學院院士李國杰在發表論文中也強調，今天的信息世界是一個多人、多機、多物組成的動態開放的網絡社會，即物理空間、信息空間、人類空間組成的三元空間，這是一種新的信息世界觀[12]。2018年，中國工程院院士范維澄等在對國家自然科學基金重大研究計劃項目“非常規突發公共衛生事件應急管理研究”進行結題綜述時也明確表示，大規模應急云服務體系是在三元空間分析框架內完成[13]。同年，來自武漢大學的研究在把握三元空間在國家安全管理中邏輯關系的基礎上，構建三元空間下面向國家安全大數據的綜合信息集成應用架構[14]。2021年，來自清華大學的研究對三元空間異構數據關聯表征問題通過拓撲圖理論進行深度建模，擴展了三元空間數據映射的數學計算邊界[15]。本文以三元空間理論作為研究的信息觀，將物理空間、社會空間中的內容通過協同感知映射到信息空間，對突發事件網絡輿情群體極化的風險耦合機制進行研究。

1 三元空間信息觀視域下突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素分析

突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素分布在物理空間、社會空間和信息空間中。突發事件原發社會風險是群體極化風險的起點，刺激了網絡用戶在社交媒體平臺中展開大量討論。突發事件原發社會風險既包括情境事件要素，也包括政府響應要素。非理性交互是社會空間中網絡用戶討論突發事件時存在的一種客觀現實情況，網絡用戶非理性交互風險包括用戶特征要素和用戶交互要素。信息空間中的信息失序為群體極化提供了有勸服力的信息，并且對于非理性交互的網絡用戶來說，具有可接受性和新奇性。信息失序風險包括信息屬性要素和媒體效力要素。突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素如圖1所示。

圖1 突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素

1.1 物理空間中突發事件原發社會風險致因因素

突發事件的高度不確定性、危害性、擴散性、緊迫性決定了其具有的原發社會風險。突發事件與其危機情境共同影響網絡用戶的情感、態度和行為，刺激形式包括網絡用戶接觸事件、原始信息觸發和觀點信息觸發、刺激網絡輿情信息行為等。突發事件除危機情境要素外，政府管理部門對突發事件的響應也是網絡用戶關注的內容。

1)突發事件原發社會風險的情境事件致因因素。近年來，世界各地的自然災害、事故災害等多種危機事件逐漸呈現出日益高發、規模擴大、危害程度加深等態勢[16-17]。這些具體的危機事件與社會情境的綜合作用產生了特定的危機情境[18]。不同于其他情境，危機情境是人類生活與社會秩序受到嚴重威脅的狀態，通常伴隨不確定性、破壞性、聚焦性等特征[19]。危機情境下的網絡輿情是公眾在危機期間信息表達行為的結果[20]，其中的觀點或情感的傳播將不斷促進公眾在危機情境下的共振與話語協同，影響公眾對危機情境下突發事件本身的思考與解讀[21]。突發事件原發社會風險的情境事件致因因素包括的事件類型、傷亡人員數量、財產損失、波及范圍、復雜誘因、事件發展的不確定性等內容，為群體極化風險孕育了基礎和前提條件。

2)突發事件原發社會風險的政府響應致因因素。緊迫性是突發事件的重要特征。突發事件的危害性要求相關管理部門必須在極短的時間內做出關鍵性決策和緊急回應，以盡力避免其從量變到質變過程中造成整體局勢的進一步惡化并預防次生事故的發生。在此過程中，政府管理部門作為應對危機事件時的決策主體，決策者能否在巨大的決策壓力下做出理性的決策是應對突發危機事件的關鍵[22]。合理、有效的決策會引導危機事件事態向好的方向發展，減少危機事件帶來的損失。突發事件與其他社會事件不同，高度不確定性常常使得應急管理缺少已有成熟完備的處理流程可循。政府管理部門在突發事件應急管理過程中實施應急措施的緊迫性、發布相關信息的及時性、官方媒體發布信息的真實性等，都是影響突發事件網絡輿情群體極化風險的核心關鍵影響要素。

1.2 社會空間中突發事件網絡用戶非理性交互風險致因因素

網絡用戶的觀點或情感被認定具有自發的非結構性特征，是一種影響秩序的、破壞性的非理性力量。網絡用戶非理性交互風險主要包括用戶特征致因因素和非理性交互行為致因因素。

1)網絡用戶非理性交互風險的用戶特征致因因素。網絡用戶自身特征如氣質類型[23]、知識水平[24]、遺忘特征[25]、時空動態特征[26]、情緒狀態[27]、心理健康水平[28]等都對網絡用戶交互過程中的非理性行為產生影響。突發事件發生后，其輿情傳播中呈現多風險點共存現象，民眾的非理性情緒被不斷放大，給輿論生態造成消極影響[29]。不同用戶特征在不同突發事件中產生的非理性交互風險均不同。通過突發事件網絡用戶畫像的研究，可以了解用戶特征與非理性交互風險的關系[30]。也有研究發現，在新冠疫情事件中，社交媒體用戶中不同用戶風險感知程度、信息搜尋行為、受災風險程度等均不同[31]。網絡用戶的多元性使網絡用戶交互行為存在非理性的可能性，并構成了網絡用戶非理性交互風險的用戶特征致因因素。

2)網絡用戶非理性交互風險的非理性交互行為致因因素。非理性交互行為是網絡用戶非理性情緒的表達形式和釋放方式，也是這種非理性情緒得以傳播的重要渠道。Wei J等[32]基于中國52例群體性事件案例研究了其中集群行為行動、影響和情緒三要素的差異性。Fattori F等[33]提出新的集群行為解釋模型，研究顯示是道德約束、參與價值和社會違抗作用是參與集群行為的前因。網絡用戶非理性交互風險的非理性交互行為致因因素包括基于非理性觀點或情緒的用戶交互網絡拓撲結構以及網絡拓撲結構中關鍵節點、具體交互行為等研究內容[34]。非理性交互也體現在網絡用戶對信息的正確歸因[35]。非理性交互行為是突發事件網絡輿情群體極化風險形成的關鍵環節和核心。

1.3 信息空間中突發事件信息失序風險致因因素

在危機情境下，信息來源的影響尤其重要，因為公眾如何理解和應對危機可能會對網絡輿情及突發事件應對產生巨大影響[36]。信息空間是突發事件網絡輿情群體極化風險發生的平臺和載體，信息空間中的信息失序既是突發事件網絡輿情群體極化風險的原因，又是風險表現的形式。信息失序是指信息環境受到干擾，主要涵蓋虛假信息、錯誤信息和惡意信息[37]。除虛假信息、錯誤信息、惡意信息等信息屬性外，基于數據主義的過度使用推薦算法而造成“信息繭房”效應等媒體效力，也是推動觀點群落形成的重要因素。突發事件信息失序風險致因因素包括信息屬性要素和媒體效力要素。

1)信息失序風險的信息屬性致因因素。社交媒體平臺擴大了網絡用戶交流范圍的同時，也將加速失序信息在互聯網上的傳播[38]。受新冠疫情的影響，大多數人僅通過使用社交平臺與他人交流，虛假信息傳播的現象更為嚴重[39]。突發事件發生時，如果失序信息進入信息空間，經由網絡用戶非理性交互及經由網絡快速傳播，失序信息得到累加并形成惡性循環，信息失序風險進一步加劇。信息失序風險循環累加如圖2所示。

圖2 信息失序風險循環累加圖

網絡社交媒體平臺中發布信息和傳播信息的門檻降低，突發事件發生時大量個人媒體、自媒體進入網絡社交媒體平臺傳播相關信息，使信息真實性以及傳播意圖難以把控。相比個人媒體、自媒體攜帶至信息空間失序信息的破壞性，官方媒體生產的失序信息破壞性更強。然而，事實證明，官方媒體的新聞報道并未達到完全準確與客觀[40-41]。突發危機情境下，失序信息進入信息空間將極大增加突發事件網絡輿情的風險。

2)信息失序風險的媒體效力致因因素。新媒體通過算法分析網絡用戶行為數據獲取用戶興趣偏好，并進行持續推送，產生“過濾氣泡”，誘發“回音室效應”，導致信息受眾受困“信息繭房”，對網絡群體極化現象形成推動作用。網絡社交媒體平臺使用推薦算法推動群體極化如圖3所示。

社交媒體平臺通過算法向網絡用戶推送信息內容，當網絡用戶閱覽突發事件信息時，推薦算法向網絡用戶持續推送突發事件相關主題內容，同一自媒體生產的相關主題內容具有一定重復性，但依然向信息受眾持續推送，導致網絡用戶受困同類信息包絡形成的“信息繭房”。而同類主題信息內容包絡形成的“信息繭房”具有相似性，受困用戶具有相似的用戶行為數據，認知與思維具有相似性，有相同的群體屬性，群體成員通過交互界面進行交流與討論，認知趨于一致，導致極端的一致性后誘發群體極化現象。

2 三元空間信息觀視域下突發事件網絡輿情群體極化風險耦合

2.1 三元空間之間突發事件網絡輿情群體極化風險的定向耦合

本文根據突發事件網絡輿情群體極化風險在三元空間中的解構和群體極化形成過程與網絡用戶交互特點，將突發事件網絡輿情群體極化風險耦合機理分為突發事件原發社會風險耦合機理、突發事件網絡用戶非理性交互風險耦合機理和突發事件網絡輿情信息失序風險耦合機理。

“耦合”一詞來源于物理學，指事物之間的非線性相互作用。在風險管理領域，風險耦合是指由多個實體組成的系統，實體之間的相互作用會影響整個系統的風險。每種類型的風險都包含多個風險源，且各個風險源之間可能存在相互依存的關系。在厘清群體極化風險因素之間關系的基礎上，通過把握群體極化風險耦合機理，準確判斷群體極化過程中的耦合可以有效遏制群體極化。突發事件網絡輿情群體極化風險耦合機理如圖4所示。

圖4 突發事件網絡輿情群體極化風險耦合機理

根據前文對突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素的分析，在三元空間信息觀下分3個層面構建了包含突發事件原發社會風險致因因素、突發事件網絡用戶非理性交互風險致因因素和突發事件信息失序風險致因因素。對突發事件網絡輿情群體極化風險而言，以上致因因素彼此之間不是孤立和分隔的，而是互相連接、互相傳導、互相耦合的。群體極化風險在物理空間、社會空間、信息空間之間的耦合主要體現為定向耦合。在三元空間中解構出的群體極化的子風險系統，可以視為耦合中的波導。物理空間、社會空間、信息空間是腔體容積巨大的波導，各自波導內具有大量不同傳播模態或振蕩模態的波并具有能量。三元空間之間作為波導，各自不是完全封閉的，而是具有孔隙的，各耦合模態所具有的能量則通過彼此之間的孔隙泄漏至其他波導，與其他波導的模態發生耦合完成能量的轉移。

定向耦合是指在工程實踐中有時需要將一個實體元件的功率部分或全部轉移到另一個元件中去，即將能量從一個波導耦合至另一個波導，或將一個外波耦合進一個波導。定向耦合有同向耦合類型也有反向耦合類型。定向耦合中的對接耦合形式與模態耦合形式如圖5所示。

圖5 定向耦合中的對接耦合形式與模態耦合形式

在圖5中最初有一個沿著波導從左到右移動的模式，然后到達第二個波導的起點。在此刻會形成一個對接耦合機制，因為能量會突然撞擊到這個波導的表面，并激發它的模式。模式a在波導1中傳播的過程中，由于與波導2發生耦合，部分能量泄露至波導2，則波導1成為模式a的衰減場。這種逐漸地、經過一段距離地將能量泄露至另一波導中的耦合為模態耦合。

突發事件網絡輿情群體極化風險的形成過程貫穿物理空間、社會空間、信息空間并受多元風險要素影響，各要素雖可分別劃分至不同空間，但其耦合性極強。突發事件情境事件要素和政府響應要素雖存在于物理空間，但卻以映射至信息空間相關信息的形式得以表達并被社會空間中的用戶所感知。突發事件危機情境的傳播模式一般不會在物理空間傳播較長時間，而是在較短時間內即出現在信息空間和社會空間，并逐漸發生模態耦合。群體極化風險也是由包括突發事件原發社會風險、突發事件網絡用戶非理性交互風險和突發事件網絡信息失序風險各構成風險共同作用而產生，各構成風險對群體極化風險的影響程度不是平均的、有序的、同時存在的，在不同的突發事件中各構成風險對群體極化風險的推動力均會不同。

在物理空間中由突發事件導致的原發社會風險和政府響應不力的風險通過定向耦合將風險傳遞至社會空間和信息空間，在社會空間中用戶對突發事件恐懼、不滿等負向情緒能量的風險，在信息空間中形成造成緊張氛圍的信息環境以及進一步加劇用戶負向情緒的信息能量。社會空間中用戶的恐懼、不滿等負向情緒能量則定向耦合至信息空間，在信息空間中凝結成為帶有負向極端觀點并以網絡信息的形式表現出來，最終形成群體極化造成網絡信息失序。定向耦合過程中，產生群體極化的能量在三元空間中不斷傳遞，風險表現形式不斷發生變化。

2.2 物理空間中突發事件原發社會風險的非直接耦合

非直接耦合是指兩個模塊之間沒有直接關系，它們之間的聯系完全是通過主模塊的控制和調用來實現。

由于突發事件的特性，傳統的“預測—應對”決策模式難以應對復雜多變的發展態勢，并不適合態勢不明的動態演化情形[42]。“情境—應對”型突發事件應對方式相對具有更好的表現[43]。對突發危機情境的非直接耦合源頭的探索也應該是“情境—應對”型研究范式的重要內容之一。突發事件原發社會風險非直接耦合及形成機理如圖6所示。

當突發事件的巨大危害性映射至信息空間中并經由網絡傳播后，還會在內外源動力的耦合驅動下，對群眾心理、社會穩定、經濟文化發展等造成潛在長期影響，從而導致由物理性風險向社會性風險擴散。伴隨著突發事件的發展，在帶來直接危害的同時經常會有屬性的突變，例如，由單純性的突發事件危機向社會危機事件轉化。在內外驅動力的耦合作用下，開始在空間上蔓延。對于網絡輿情群體極化而言，物理空間中還有一種重要的原動力，即用戶的刻板特征。用戶的刻板特征不是無源之水，其必定來自于物理空間中其他事件。而產生用戶刻板特征的事件，與突發事件不一定具有直接關系，有時甚至完全沒有聯系。因此，作為群體極化原動力的刻板特征是物理空間無聯系的事件之間非直接耦合所產生。突發事件網絡輿情群體極化中用戶刻板特征與突發事件的耦合僅是調用了事件的相關人員或事件相似等元素，事件本身之間并不一定具有直接聯系。物理空間中的非直接耦合雖然具有高度不確定性，但也具有一定啟示意義，即群體極化形成初期雖然不會與其他事件具有直接聯系，但非直接耦合一旦發生，那么這種耦合是可感知的，同時這種耦合也是網絡輿情群體極化管控需要著重關注的重要線索。

2.3 社會空間中網絡用戶非理性交互的互感耦合

社會空間中社交關系網絡用戶就某一事件展開討論，形成不同的討論主題。網絡用戶在網絡輿情場中圍繞確定主題的討論形成了互感耦合。當某一輿情事件或一系列輿情事件發生之后，網民在關注輿情事件本身的同時，經常會存在不同用戶具有不同關注點的現象。這些主題一方面由于自身的爭議性和敏感性，具有不同的吸引用戶參與討論的性質；另一方面，表達用戶交互的主題之間存在的內容“重疊”，使得主題之間也存在相互影響的性質。

突發事件發生后，網絡用戶個體特征不同，其所具有的理性程度也不同[44]。也有研究對突發事件中網民素養對討論議題的影響[45]。在危機情境突發事件的刺激下，網絡用戶非理性交互行為是網絡用戶影響非理性特質的個體特征的涌現，而其帶來的結果即為不同觀點群落之間差異性和群落內部一致性同時增大。社會空間中網絡用戶非理性交互的互感耦合如圖7所示。

觀點動力學理論認為，在充分的用戶交互條件下，用戶觀點最終會形成多種形態的觀點極化。然而，不論觀點極化的最終形態如何，在理論上從多用戶群體到最終的觀點極化表象上具有脫節，連接兩種形態的正是作為驅動力的用戶交互以及作為必要條件的主題互感耦合。僅以用戶交互為驅動力無法完全解釋從獨立多用戶群體到觀點極化的過程。而主題互感耦合則可以揭示兩種現象轉化的內在原因。正如費邊·鮑曼的研究中所述，以主題組成的坐標系不是正交坐標系，而是傾斜坐標系[46]。主題互感耦合是主題組成傾斜坐標系的根本原因。網絡輿情場中由突發事件引發的討論主題，作為耦合過程中的感應元件，因為交互嗜同性很容易發生同向耦合，但也會發生反向耦合。波導間的反向耦合如圖8所示。

圖8 波導間的反向耦合

面對與自身不同的觀點網絡用戶逐漸形成彼此獨立、甚至相對封閉的觀點群落。不同觀點的群落間較難發生耦合，但并非完全不可能。正如兩個反向傳播的波導之間，需要加入光柵可以使兩個波導產生反向耦合，這個光柵在物理學中稱為布拉格光柵。賦予的光柵必須符合相位匹配條件，才能成功地耦合反向傳播的模態。耦合時正向波由于反射會發生衰減，因此，反向耦合對輿情管控，尤其是情感引導、議題設置等導控策略具有重要啟示意義。

2.4 信息空間中信息失序的參量耦合

參量耦合是指有兩個元件通過一個隨時間變化的電路參量而發生耦合。正如一個非線性電路參量能夠引起兩個不同振動模式的混合，一個時變的電路參量也能夠產生混頻。物理空間中群體極化風險子集與社會空間中群體極化風險子集如果以諧振方式注入信息空間，則將在信息空間中產生帶有負向情感的極端觀點，這些極端觀點信息在信息空間表現為信息失序，信息失序則會與來自物理空間、社會空間的群體極化風險子集產生相同頻率，各風險子集發生諧振，最終產生整體大于部分之和的涌現效果，形成了群體極化現象。

由于網絡提供了快速而廣泛的信息傳播平臺，失序信息的無節制傳播很容易導致公眾的無助和恐慌，也會降低政府的公信力[47]。政府管理部門是突發事件的應急管理主體，政府管理部門的應急措施直接作用于物理空間的突發事件，同時也同步映射至信息空間。失序信息是信息失序風險的主體，媒體效力則是信息失序風險的動力因素，其中以過度使用推薦算法導致“回音室”效應最為典型。信息空間中信息失序的參量耦合如圖9所示。

圖9 信息空間中信息失序的參量耦合

社會比較理論從社會空間領域的角度對網絡用戶非理性交互給予解釋，有力論據則從信息空間領域的角度對群體極化進行解釋。一方面，由于網絡社交媒體平臺監管不嚴導致與突發事件相關的虛假信息、錯誤信息、惡意信息進入信息空間；另一方面，政府管理部門對突發事件的應對不力也會在自媒體的作用下第一時間進入信息空間進行傳播。以上信息進入信息空間蘊藏了巨大的信息失序風險。而在媒體效力的推動下，失序信息迅速傳播并主動形成觀點群落，并經由網絡用戶非理性交互后，即形成了突發事件網絡輿情信息失序風險，比較典型的表現有失序信息擴散、網絡暴力、負面情緒蔓延、極端觀點出現等。

3 突發事件網絡輿情群體極化風險形態的演化

在網絡輿情的風險評估中，風險致因因素所作貢獻常具有隨機性及耗散特性，網絡輿情風險的發展也不再遵循線性的鏈式模式，而是一種具有來自內部與整體的隨機性以及非線性動態演化。

突發事件網絡輿情群體極化風險處于不斷動態演化過程。在微觀層面，其內部具有混沌特性和耗散特性；在宏觀層面，其整體具有非平穩性及隨機性。突發事件網絡輿情群體極化風險致因因素包括3個一級致因因素及6個二級致因因素。各要素隨時序不斷變化，彼此間的耗散特性驅動了風險狀態不斷演化，從而實現了群體極化風險狀態的躍遷。突發事件網絡輿情群體極化風險演化機理模型如圖10所示。

圖10 突發事件網絡輿情群體極化風險演化過程

由圖10可知，突發危機情境下，刻板特征源頭的信息流與危機能量發生非直接耦合，形成了攜帶刻板特征信息和突發事件信息的新的危機能量。這里的危機能量蘊含著群體極化風險的可能性，并無實質危害性。之后，在短時間內新危機能量即通過對接耦合將能量轉移至其他宏大波導腔體，即其他空間。危機能量進入社會空間中，并非直接將危機情境能量轉化為網絡用戶非理性交互風險，而是將能量注入社交關系網絡中的用戶個體。用戶個體根據風險偏好逐漸形成觀點群落，用戶在觀點群落內會再次形成帶通濾波功能，即過濾掉阻礙諧振的波，從而加速諧振產生。如果在此過程中，出現了與群體極化方向相反的傳播模式，能夠與正向波導發生反向耦合，那么群體極化方向傳播的能量會衰減；如果無法產生反向耦合，那么主題互感耦合即形成了網絡用戶非理性交互風險，既是群體極化的必要條件，也是群體極化風險的初期變現形態。社會空間群體極化風險致因因素的耦合與信息空間群體極化風險致因因素的耦合同步發生，兩者是模態耦合。這種模態耦合的特點是變化周期極短，也就是說事實上社會空間與信息空間中的危機能量快速發生轉移，甚至形成視覺上的相互映射。自此，物理空間中的突發事件危機能量經對接耦合至社會空間與信息空間后，并在兩者內部和兩者之間一系列互感耦合(包括正向、反向耦合)、參量耦合、定向耦合后，形成了社會空間的網絡用戶非理性交互風險和信息空間中的信息失序風險，兩者在發生模態耦合后，即形成了群體極化風險。當風險致因因素彼此耗散，群體極化風險保持在原有狀態。當風險致因因素自身風險性升高并相互疊加，形成風險致因風險性累積，驅動網絡輿情系統發生突變。在此過程中，網絡輿情系統的隨機變化又使得群體極化風險致因因素不斷變化。而當群體極化導致網絡輿情系統失衡后，又會向兩條路徑演化。第一是群體極化風險狀態進入新的狀態階段，并以該狀態進入新的演化軌道。第二是群體極化對物理空間產生反饋導致新的情境危機，并與原有危機疊加，具體表現為線下集聚、影響應急決策、使事態惡化等。

4 基于風險耦合的突發事件網絡輿情群體極化案例分析

為了對突發事件網絡輿情群體極化進行佐證和分析，本文選取2022年“輝瑞新冠小分子藥物”事件為案例進行分析。2021年11月5日，美國輝瑞生物制藥公司宣稱其研發的新冠口服藥可將高危新冠患者的住院和死亡風險降低89%。2022年2月11日，我國國家藥監局附條件批準輝瑞Paxlovid上市。3月15日，輝瑞Paxlovid被寫入最新的診療方案。而在網絡用戶交互過程中，由于相關新聞報道使用醫藥專業術語、部分網絡用戶缺乏醫藥知識以及對新藥研發領域比較陌生等原因，網絡用戶存在非理性交互現象，產生使用進口西藥為不愛國等極端觀點并形成群體極化風險。

在“輝瑞新冠小分子藥物”事件中，原發社會風險為近幾年暴發的新冠疫情，我國在抗擊疫情過程中做出的巨大努力和對世界的貢獻使得在“輝瑞新冠小分子藥物”事件中大量網絡用戶的觀點情感對抑制群體極化起到了重要作用。但在其他致因因素的影響下，仍然出現了極端觀點，形成群體極化。在社會空間中，網絡用戶的非理性交互風險的主要致因因素是事件涉及諸多醫學專業知識，民眾的醫學科普知識不足，從而產生將中醫與西醫對立，排斥西醫的觀點。在此次事件中，不存在錯誤信息、惡意信息、虛假信息，因此沒有信息屬性致因因素的影響作用。媒體效力因素普遍存在于社交媒體平臺中，在此次事件中不具有典型性，因此不做針對性討論。

在風險耦合方面，物理空間發生的突發事件首先通過定向耦合將引發網絡輿情的能量傳輸至社會空間和信息空間。網絡用戶在社會空間中由對事件的關注而結成的社交關系網絡與信息空間中主題關系網絡又通過耦合共振相互定向傳輸能量。物理空間中的非直接耦合表現為2022年上半年在我國蔓延的疫情對用戶恐懼心理的影響與“輝瑞新冠小分子藥物”事件的耦合，以及針對病毒完全絕對有效的診療方案的不確定性成為引發群體極化的刻板印象，但根據對網絡輿情信息的觀察，在信息空間中沒有明確證據顯示刻板印象與極端觀點的耦合。社會空間中的互感耦合可以由信息空間討論話題的聚合表現，信息空間中的主題作為序參量映射至社會空間，引發社會空間網絡用戶觀點群落的形成。

社會空間中的互感耦合與信息空間中的序參量耦合可以通過獲取并分析真實網絡輿情數據進行解釋。新浪微博是我國重要的社交媒體平臺，因此，本文選取新浪微博采集突發事件網絡輿情數據。采集數據時間根據網絡輿情實際發生、爆發、衰退生命周期，設定在2022年2月1日—5月30日，共采集數據125 444條，經去除廣告、無關或無意義信息內容的數據清洗后，得到113 870條數據，其中原發博文內容數據28 061條，評論內容數據41 476條，轉發評論內容數據44 333條。

本文通過引入西方著名心理學家約翰·特納在《自我歸類論》中提出的“原型論”計算社會空間中的互感耦合產生群體極化風險?！霸托浴笔侨藗冋J知他人或群體的核心，原型性是指群體成員刻板特征的典型程度。由于個體存在渴望獲得群體內認同的需求，因而在觀點演化過程中，群體成員往往認為原型性最強的觀點是最正確和最有價值的，并在群體討論中逐漸向著原型觀點靠攏。而觀點的原型性通過群際差異性和群內相似性之間的比值衡量，在現實生活中，由于極端觀點往往更具情緒煽動性，導致在多數情況下“群體間差異性較大”的觀點往往會被直覺為“更具原型性”的觀點，從而觸發耦合原動力并引導群體情緒更容易走向極端，產生群體極化現象[48]。在網絡輿情中，群內觀點是隸屬于同一觀點群落的觀點，群際觀點是不同關觀點群落的觀點。設群內觀點Oi，i=1,2,…,m，各觀點觀點值為Φ(Oi)，具有相對情感狀態的觀點成為互感耦合系統中的不同元件，即群際觀點Oj，j=1,2,…,n，各觀點觀點值為Φ(Oj)。則觀點Oi的元對比率M(Oi)計算公式如式(1)所示。

(1)

基于觀點群落的元對比率可以實現極端觀點的識別計算以及相應極化狀態的計算，計算過程如圖11所示。

圖11 群體極化互感耦合風險計算技術路線圖

通過Word2vec結合K-means算法對采集數據進行主題識別，得到6個主題聚類，不同的主題聚類對應不同的觀點群落。主題聚類如表1所示。

表1 主題聚類及各主題信息內容占比

通過SKEP模型計算觀點群落內各文檔，即各微博條目的情感值，情感值取值區間為(-1,1)，負值代表負向情感，正值代表正向情感。情感值的絕對值越大，意味著在正向或負向上的情感越強烈。利用算數平均得出各觀點群落的情感均值。情感值計算結果示例如表2所示。

表2 情感值計算結果示例

表2中正向情感值和負向情感值表示文本內容分別在正向情感和負向情感上的傾向，如負向情感值大于0.5，則意味著此文本內容整體傾向負向情感。通過計算每個觀點群落，即主題聚類的情感值的算數平均值，可以得到此觀點群落整體上的情感傾向。各觀點群落情感算數平均值如表3所示。

表3 各觀點群落情感算數平均值

由表3可知，主題3和主題4對應的觀點群落的情感均值為正值，可初步判斷此兩個觀點為非極端觀點。結合主題3和主題4的主題詞以及主題內容，可知主題3是對藥物的療效情況討論，雖然持肯定態度和否定態度并存，但負向情感不顯著，不具備極端觀點的特征。主題4是對輝瑞新冠小分子藥物臨床試驗情況以及引進藥物政策內容的客觀闡述，也不具備極端觀點的特征，同時主題4的時間周期分布于2月12日—2月16日，是網絡輿情事件發生之初的客觀報道，屬于網絡輿情客體范疇。

由式(1)可得主題0、主題1、主題2各觀點的元對比率如表5所示。

由表4各觀點情感均值和表5元對比率計算結果可知，O13元對比率值最高，其次為O21和O22，但O13的值遠高于其他觀點的元對比率，說明O13原型性極強，O21和O22的原型性相對較高且并不顯著。因此可判斷O13、O21、O22為極端觀點，其群體極化風險最高。由討論主題所聚合的網絡用戶社交關系網絡根據互感耦合所產生的群體極化風險，作為序參量傳遞至信息空間。當新加入的網絡用戶進入網絡輿情場后，又會再次調用信息空間中已形成的群體極化風險序參量，并以此序參量為依據參與社會空間中的互感耦合，產生互感耦合和序參量耦合的迭代效應。

表4 各觀點情感均值

表5 主題0、主題1、主題2各觀點元對比率值

表1中主題1對應的微博條目數量最多，共79 243條，占比69.59%。主題1對應的主題內容為將中醫與西醫對立、對輝瑞新冠小分子藥物進醫保提出質疑、認定引進輝瑞藥物相關部門及人員通敵賣國或崇洋媚外。其次，主題3對應的微博條目數量相對較多，共16 585條，占比14.56%，主題3對應的主題內容為針對藥物療效進行討論。其他4個主題對應的微博條目數量較少。網絡輿情場中討論的主題即作為序參量傳遞至社交關系網絡，也代表了社交空間網絡用戶的互感耦合。由表1可知，6個主題聚類中的觀點多有重疊(耦合)，主題之間的互感耦合推動了主題1中觀點的極化。但是，物理空間的實際情況是相關藥物于3月15日進入我國新型冠狀病毒肺炎診療方案(試行第九版)。我國對各項疾病的診療方案是我國科學家經綜合討論與科學研判得出，其形成過程及程序科學嚴謹，各項診療方案均具有極高的科學性、準確性、合理性、普適性。同時，診療方案均為綜合性診療，考慮各種情況實施多種治療手段。然而網絡用戶在交互過程中忽略了客觀事實，在缺少科學普及的現實情境中，網絡用戶逐漸形成非理性交互并形成極端觀點；另一方面，在相關事件中并無明確證據報道相關人員缺少愛國精神、崇洋媚外或其他違規、違法事實，是網絡用戶經非理性交互而臆測得來。綜上所述，結合事件實際，觀點O13(認定引進輝瑞藥物相關部門及人員缺少愛國精神、崇洋媚外)屬于極端觀點并形成了群體極化。其中風險熵的變化主要表現為媒體進行報道，吸引了網絡用戶關注并參與討論。大量的網絡用戶又增加了自媒體發布的相關信息，而這些信息內容將會吸引更多的網絡用戶參與討論，使群體極化的系統風險熵增加。而政府的響應要素以同樣方式傳遞風險負熵值，使群體極化的系統風險熵降低，從而使得突發事件網絡輿情群體極化風險不斷發生動態演化。

5 結 語

本文結合突發事件網絡輿情特點對群體極化風險的致因因素與耦合機理進行了詳細闡述。結合突發事件的特征，在三元空間信息觀視域下解構了突發事件網絡輿情群體極化致因因素，并基于風險耦合分析了三元空間之間的定向耦合、物理空間中的非直接耦合、社會空間中的互感耦合、信息空間中的參量耦合，最后，論述了突發事件網絡輿情群體極化風險形態的演化。本文為群體極化研究提供了新的理論視角，拓展了群體極化研究的理論邊界，將為群體極化風險識別、風險評估以及網絡輿情導控策略研究提供理論支撐。