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從“他塑”到“自塑”:主流媒體的國家形象傳播轉(zhuǎn)型策略研究

2023-03-14 06:18:19孫晨宇
新聞研究導(dǎo)刊 2023年2期

孫晨宇

摘要:國家形象的建構(gòu)方式可以分為“自塑”和“他塑”,長久以來,在國際傳播環(huán)境中我國的國家形象主要依靠“他塑”,這導(dǎo)致我國的自我認識與他國對中國的認識存在相當大的偏差。為傳播更加飽滿的中國形象,主流媒體應(yīng)抓住社交媒體時代的機遇,打破西方審視下的內(nèi)容自限和“他塑”下的思想桎梏,探索適合中國特色的國家形象自塑模式,增強我國國家形象的自塑能力。文章以新華社在推特與微博的推文為樣本進行對比分析,探究其傳播活動特點,探討其在中國國家形象“自塑”中的作用以及對國家形象的呈現(xiàn),以期探索以新華社為代表的主流媒體在社交媒體語境下進行國家形象自塑的具體傳播策略,并提出明晰自我認知、正視文化差異、把握新興平臺的建議,旨在為“如何更好實現(xiàn)我國國家形象的‘自塑”這一問題提供參考。

關(guān)鍵詞:社交媒體;新華通訊社;國家形象;微博;推特

中圖分類號:G206 文獻標志碼:A 文章編號:1674-8883(2023)02-0050-04

一、引言

國家形象是國家軟實力的重要組成部分,是全球化不斷深化背景下,外界對本國的綜合評價。20世紀90年代以來,我國經(jīng)濟發(fā)展步入“快車道”,亟須提升國家形象以匹配高速發(fā)展的經(jīng)濟形勢,我國將國家形象塑造與傳播工作視為重要的新聞宣傳抓手,改變以往我國形象塑造的被動局面,積極搶占國際輿論主導(dǎo)權(quán),從“被動評價”到“主動出擊”,推動“他塑”向“自塑”的轉(zhuǎn)型升級。

大眾媒介是國家形象塑造與傳播的重要場域,通過大眾傳播方式,宣傳國家的歷史、現(xiàn)實、政治、經(jīng)濟、文化、生活方式及價值觀念等,建構(gòu)國內(nèi)外民眾對該國的綜合印象。國家形象既包含對一個國家的基本認知,也包括國內(nèi)外社會對該國的感性態(tài)度和理性評價。如何建構(gòu)真實、立體、全面的中國國家形象也成為近年來學(xué)界關(guān)注的研究熱點。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的普及促進了社交媒體的快速崛起,以(中國)微博、(美國)Twitter為代表的社交媒體,成為眾多傳統(tǒng)主流媒體搶占網(wǎng)絡(luò)輿論的重要平臺。

眾多具有國際傳播影響力的媒體對YouTube等社交媒體平臺的重視程度也在不斷提高。本文以我國主流媒體新華社為例,對其既定時間內(nèi)在國外社交媒體推特平臺和國內(nèi)社交媒體微博平臺中所發(fā)推文進行對比分析,由此思考當前我國主流媒體應(yīng)該如何打破跨文化傳播的障礙,掌握國際傳播話語權(quán),為中國國家形象的“自塑”提供參考。

二、塑造國家形象的先聲:社交平臺中的主流媒體

“國家形象”一詞最早由國家形象理論研究的奠基人博爾丁(Boulding)提出,他認為國家形象是“一系列信息輸入和輸出的結(jié)果”[1]。而國家形象作為國家綜合實力的體現(xiàn),其受重視程度也呈幾何級態(tài)勢增長。

目前,國外受眾了解中國國家形象的方式有兩種,一種是通過西方媒體的“他塑”,即通過西方媒體對中國的新聞宣傳評價以“他者”身份塑造中國形象;另一種則是通過中國國內(nèi)媒體的“自塑”,即本國媒體關(guān)于本國狀況的新聞宣傳和輿論引導(dǎo)[2]18。就當前的國際傳播環(huán)境來看,“西強我弱”的傳播格局仍未打破,在西方媒體的呈現(xiàn)中,將我國國家形象“妖魔化”和“污名化”的報道仍占據(jù)西方媒體涉華報道的多數(shù)[3]。

由此不難想象,僅依靠“他塑”絕無法在國外受眾眼中建構(gòu)一個真實飽滿的國家形象,我們必須放大自身聲量,講好中國故事,實現(xiàn)國家形象“自塑”。為了實現(xiàn)這一目標,讓世界看清真實的中國,國內(nèi)各大主流媒體紛紛“借船出海”,在海外各大社交媒體平臺開設(shè)官方賬號,進行國家形象的“自塑”,對于那些想要了解我國情況的海外受眾而言,盡管其聲量不足,但能夠在一定程度上代表中國官方聲音的主流媒體賬號仍具備一定的參考價值。

基于這樣的傳播背景,本研究選取了我國主流媒體之一的新華社作為研究對象,采用python工具收集了2022年1月1日至2022年6月30日新華社官方賬號在推特平臺發(fā)表的推文,共計2094條,以及在微博平臺發(fā)表的推文,共計6028條,并以此為基礎(chǔ)分別搭建了該時間段新華社在推特與微博平臺的語料庫。本文以文本分析為基礎(chǔ),從用戶關(guān)注度、詞頻分析、共現(xiàn)矩陣分析三方面入手,對比了新華社在國內(nèi)外社交媒體平臺上傳播策略的不同,并以此分析新華社在國際傳播中的話語方式和傾向性。

三、新華社國內(nèi)外社交媒體平臺傳播內(nèi)容研究分析

(一)研究平臺選擇

社交媒體具有信息海量、互動反饋及時等特點,從人們的媒體接觸習(xí)慣來看,使用社交媒體獲取信息和新聞已經(jīng)成了人們最常用的媒體接觸形式,社交媒體也已經(jīng)成為人們獲取新聞和信息最重要的途徑之一。皮尤研究中心(Pew Research Center)的一項最新研究表明,有將近25%的美國成年人使用推特。不僅如此,在美國,至少有42%的成年推特用戶擁有學(xué)士學(xué)位,這比一般教育水平的公眾人數(shù)高出11個百分點。41%的推特用戶家庭收入超過75000美元,比普通人群高出9個百分點。

而對于國內(nèi)而言,2022年第一季度財報數(shù)據(jù)顯示,截至一季度末,微博月活躍用戶達到5.82億,日活躍用戶達到2.52億。在用戶畫像方面,其用戶年齡大多分布于19歲至29歲,且受教育程度較高。

推特與微博擁有龐大用戶體量,且用戶具有年輕化和高學(xué)歷特點,因此,以此為社交媒體研究平臺來分析國家形象的“自塑”更具有代表性和參考價值。基于此,本研究選擇了推特和微博作為主要平臺進行研究。

(二)用戶關(guān)注度分析

無論是推特還是微博平臺,用戶都可以通過轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊等方式體現(xiàn)自己對某一推文的關(guān)注,也可通過這種方式與傳播者互動,從這種角度來說,傳播者發(fā)文獲得的“轉(zhuǎn)評贊”數(shù)量能夠體現(xiàn)其受關(guān)注程度。在本研究所提取的樣本中,新華社推特賬號在此時間區(qū)間內(nèi)獲得了33621次轉(zhuǎn)發(fā)、5633條評論和46676次點贊,平均每條推文獲得16次轉(zhuǎn)發(fā)、3條評論和23次點贊,新華社微博賬號則在此時間區(qū)間內(nèi)獲得了3858027次轉(zhuǎn)發(fā)、1076322條評論和16364464次點贊,平均每條推文獲得640次轉(zhuǎn)發(fā)、180條評論和2715次點贊。二者懸殊的對比體現(xiàn)出新華社在推特上的傳播力遠遠無法與其在國內(nèi)微博平臺的傳播力相比較,這也印證了目前“西強我弱”的國際傳播格局。

新華社推特賬號的粉絲群體主要包括外國用戶以及海外華人,而其微博賬號的粉絲群體則以國人為主。研究發(fā)現(xiàn),雖然新華社推特賬號也有高點贊量、高評論量、高轉(zhuǎn)發(fā)量的推文,但其大部分推文的轉(zhuǎn)評贊量均為十位數(shù)甚至個位數(shù),而類似主題內(nèi)容的推文在微博平臺卻能受到用戶的青睞與關(guān)注。通過對推文的整理分析發(fā)現(xiàn),新華社在推特與微博平臺中發(fā)表的推文有相當一部分內(nèi)容是具有鮮明中國特色的,而這種特色內(nèi)容對于外國用戶而言可能難以理解,無法生成情感共振,但國人用戶則能夠正常與其共情。因此,我國主流媒體對國家形象的“自塑”方式,在內(nèi)容設(shè)置、語言風(fēng)格上,都需要進一步優(yōu)化,尋找中外文化的結(jié)合點,在涉外平臺上需要適當采用外國受眾的話語方式向其宣傳我國形象,激發(fā)外國受眾的情感認同。

例如,2022年2月8日,新華社在推特發(fā)布內(nèi)容為“在剛剛結(jié)束的北京冬奧會自由式滑雪女子大跳臺決賽中,中國選手谷愛凌奪得金牌”的推文,該推文獲得了56條評論、363次轉(zhuǎn)發(fā)和999次點贊,獲得了不錯的傳播效果。其原因一方面是體育項目較為直觀,無須用戶在特殊語境中加以理解,另一方面是谷愛凌選手在海外也有粉絲群體,用戶對“谷愛凌”有一定的了解,能夠產(chǎn)生傳播者所期望達成的情感共振。

而在第二天2022年2月9日發(fā)布的“春節(jié)期間,飲食過量且不規(guī)律的情況十分常見,胡吃海喝會帶來哪些問題?你的胰腺受得了嗎?針對春節(jié)期間消化道健康問題,新華社記者采訪了中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院普外膽胰外科和代謝外科主任劉威博士,我們一起聽聽專家怎么說”這條推文,只獲得了0條評論、8個轉(zhuǎn)發(fā)和5次點贊的數(shù)據(jù),這也是因為春節(jié)是中國的傳統(tǒng)節(jié)日,對外國用戶而言參與感和儀式感不足,難以引發(fā)共情。

(三)詞頻分析

本研究利用ROST軟件對之前收集的數(shù)據(jù)進行了詞頻處理,得到了一份簡單的結(jié)果數(shù)據(jù)。但社交媒體平臺的用語習(xí)慣比較特殊,其中包含了“全文”“收起”“展開”等無意義詞匯,在刪除這些無意義詞匯或符號后,分別得到了新華社在該時段內(nèi)在推特與微博中出現(xiàn)頻率最高的20個詞的高頻詞匯表,見表1、表2。

對表1、表2進行分析可知,新華社推特推文高頻詞中包括10個名詞、5個地名、2個時間詞、2個名動詞和1個人名;新華社微博推文高頻詞中包括11個名詞、4個名動詞、3個地名、1個人名以及1個動詞。可見新華社無論是在國內(nèi)還是在國外的社交平臺上都大量使用了名詞,名詞在傳播中通常可以直接揭示報道主題。對這些高頻關(guān)鍵詞進行分析,基本可以判斷相關(guān)報道的情感基調(diào)以及對于我國國家形象“自塑”的大致方向。比如“發(fā)展”等經(jīng)濟類高頻詞,說明其在建構(gòu)國家形象過程中注重經(jīng)濟實力的塑造;“冬奧會”“殘奧會”等文化體育類的高頻詞,說明主流媒體旨在通過軟實力,豐滿中國形象,多元素、多角度、多方面展示中國;“世界”“疫情”等與國際時事相關(guān)高頻詞,則能夠體現(xiàn)中國關(guān)注國際態(tài)勢發(fā)展、負責(zé)任的大國形象。

兩個表格的共同之處在于“中國”“國家”“北京”“習(xí)近平”等詞匯出現(xiàn)的頻率都是最高的,這代表新華社作為重要的主流媒體,在進行傳播活動的過程中時刻緊扣國家形象建構(gòu)的主題,以此進行議程設(shè)置,踐行傳達中國聲音的使命。

同時也能看出新華社在國內(nèi)外發(fā)布推文的傾向性區(qū)別,比如其在微博推文的前20個高頻詞中,“病例”“疫情”“新增確診”“人民”“感染者”“發(fā)展”等詞匯主要體現(xiàn)的是國內(nèi)新冠肺炎疫情走向以及經(jīng)濟發(fā)展等國內(nèi)用戶所關(guān)注的與民生息息相關(guān)的話題。而新華社在推特推文的前20個高頻詞中,“香港”“美國”“烏克蘭”等詞匯體現(xiàn)出新華社在國際傳播的過程中更多的是在表明國家在國際事務(wù)中的態(tài)度和立場,除此之外,“北京冬奧會”“文化”等高頻詞的使用也揭示了新華社在國際傳播中所肩負的國家形象的“自塑”任務(wù)。

由于本研究主要著眼于對中國國家形象的“自塑”方面,因此更多地將注意力集中于新華社對外的傳播活動中。研究發(fā)現(xiàn),除上文統(tǒng)計的20個高頻詞外,新華社在推特平臺還常用動詞和形容詞來表達自己的態(tài)度和立場,比如“期待”“致敬”“吸引”“慶祝”等動詞,“美麗”“精彩”“穩(wěn)定”“堅強”等形容詞。可以看出這些動詞和形容詞大多具有積極正向的情感傾向,這也揭示了在國際傳播過程中新華社所采取的以正面為主的報道立場。

(四)共現(xiàn)矩陣分析

Gephi是一款開源免費跨平臺基于JVM的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件,其主要用于各種網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng),動態(tài)和分層圖的交互可視化與探測開源工具。Gephi可處理海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,既能在節(jié)點層面對網(wǎng)絡(luò)屬性進行統(tǒng)計分析,也可使用不同布局算法對數(shù)據(jù)進行可視化處理,還可以對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)進行模擬分析[4]。常常用于探索性數(shù)據(jù)分析、鏈接分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析等。在本研究中,筆者以篩選出的高頻詞為基礎(chǔ),依托共現(xiàn)矩陣分析描述關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系,再使用Gephi軟件進行可視化處理,從而借助共現(xiàn)矩陣可視圖中高頻關(guān)鍵詞之間的距離以及連入與連出來分析說明這些關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系,最終得出新華社在兩大平臺上遣詞造句的傾向性,探索二者的區(qū)別與聯(lián)系。

基于獲取的數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)化為Gephi所需要的CSV格式,導(dǎo)入Gephi中,推特平臺相關(guān)數(shù)據(jù)得到了64個節(jié)點、202條邊,微博平臺相關(guān)數(shù)據(jù)得到了30個節(jié)點、106條邊。在此次傳播網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點屬性代表推文中出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞,邊屬性代表這些高頻關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度。在Gephi中,首先使用“Force Atlas”算法調(diào)整節(jié)點布局,然后通過彈性模型“Fruchterman Reingold”對節(jié)點進行布局優(yōu)化,得到共現(xiàn)矩陣可視化如下圖所示。

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