算法推薦機制下的評論區群體極化現象及治理

汪儀　莫朝文　楊一唯

【摘? ?要】網絡平臺給用戶提供可視化信息、便捷互動的同時，也帶來群體從眾、算法推薦個性化、情緒意識激活等各類影響，而抖音評論區作為信息的補充區、情緒的宣泄區、用戶的主要互動區，是非理性群體極化現象的主要集中地。文章通過對平臺評論區群體極化現象的分析，對群體極化問題是如何產生的、如何緩解極化現象進行思考，并為營造良好的網絡環境提出建議。

【關鍵詞】群體極化；算法推薦；網絡平臺；評論區

一、研究背景及意義

（一）社會發展背景

互聯網時代來臨，網絡群體日漸壯大，據2023年8月中國互聯網信息中心發布的第52次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2023年6月我國網絡視頻用戶總規模為10.44億人，占整體網民的96.8%；其中，短視頻用戶規模為10.26億人，占整體網民的95.2%。由此可見，短視頻作為我國重要的信息傳播手段，以其獨有的“短、頻、快”傳播方式占據著廣大網民的碎片化時間。而就視頻平臺本身而言，以抖音為主的短視頻平臺更是以其優越的互動可視化、傳播碎片化等特點成為視頻類的頭部平臺，其日活躍用戶可達6億以上。

（二）評論區及其發展現狀

有人將評論區定義為網絡論壇的前身，是指在互聯網時代依靠信息技術和網絡功能所建立起來的網絡信息討論系統和多元主題話語空間，也就是在網絡技術平臺下受眾自由表達的場域。人們打破時間和空間的區隔，針對當時網絡討論的主題發表自己的意見和建議。1999年之后，以QQ聊天軟件和購物軟件為代表的各種功能性軟件相繼出現，評論區在這個時候才開始發展起來。在互聯網數字技術的推動下，當今的評論區不再是單向的不可互動的或者是雙向的只能和作者互動的評論區，而是發展為多向的，可以和任何人互動交流產生想法碰撞的場域。[1]不僅是抖音等視頻類平臺，現在各類平臺大都在其內部設立評論區空間，甚至有專業的平臺或主題社群吸引大眾參與討論。而評論區在當下數據社會中也并不是自由散漫地無序發展，大數據算法在其中起著舉足輕重的作用。大數據通過算法等技術控制平臺內容推送，進行用戶靜態如基礎信息、動態如行為信息的數據畫像。[2]

（三）評論區現象及從群體極化角度研究的意義

在當下以UGC模式為基礎的抖音平臺上，用戶在有關男女吵架的評論區發現了男女評論區內容以及排序不一樣的問題，在同期與“信息繭房”相關詞匯沖上了熱搜，在各類群體對比的結果中：男女性別、地區定位、職業經驗等各種差異都決定著評論區內容的呈現和排序。有關平臺內容定制的差異第一次在互聯網上被用戶發現，各平臺的黑箱算法也是第一次被曝光在大家眼前。如在抖音評論區中，并不是以熱度或者是事實為主的排序方式呈現內容，而是以男女性別、地區推薦以及職業等靜態數據的差異，或平臺活躍動態數據下的行為差異進行分析推薦。正如麥克爾·舒德遜所說：“媒介的力量不僅僅在于它提供的內容，更在于它提供內容的形式”。用戶在虛擬數字空間進行互動，更容易趨同也更容易極化，虛擬數字空間的差異化內容提供就是群體意見極端化的主要影響方面。

從群體極化角度研究評論區現象，發現其表現為：首先，評論區模仿、擴大著大眾的生活。大眾在生活中有著自己的個人身份和群體身份，而在評論區中群體身份的立場尤為顯著，由此受眾在評論區通過從眾互動形成群體心理趨同下非理性的沉默的螺旋現象；其次，評論區補充著大眾的生活，互聯網時代下每時每刻的信息意見產生過于繁瑣且碎片化。信息熵的過高導致大眾站在狹隘的負面視角審視事件，從而使受眾在大量不實信息中發表評論使輿情逐漸走向極化；最后，網絡的匿名性更是讓大眾將情緒作為中介因素對網絡評論區內容展開道德討論，情緒熵所帶來的情緒感染比信息本身有更高的喚醒程度。[3]

二、相關理論與研究現狀

“群體極化”（Group Polarization）概念是于1961年美國社會心理學家詹姆斯·斯托納（Stoner）在進行關于群體決策發現于群體之中、群體討論中所蘊含的極端現象等相關研究中首次提出的。[4]該理論首先起源于心理學領域，主要關心問題是小群體的決策方向，但更為主要的研究問題和關心方向是有關個人風險的承擔以及面對風險所保持謹慎的判斷。詹姆斯·斯托納于1961年發表了論文《個人與群體關于風險性決策的對比》，該論文被大眾普遍認為是群體極化相關概念研究的起點，在此之后戴維·邁爾斯和赫爾穆特·拉姆于1976年對該概念研究的相關歷史文獻進行了全面梳理工作，在梳理與整合的基礎上第一次正式定義了“群體極化”概念。群體極化是指“在觀點指向同一態度與方向的時候，群體成員的個體經過群體討論之后形成了統一的群體態度，這些統一的群體態度往往比討論之前的群體成員個人態度平均值更趨向極端化”的現象。[5]也就是說，群體中的個體經過討論之后往往會形成相對統一的群體態度，而群體中持有不同態度的個體看到其他的群體成員與統一的群體態度有著高度相似后，其觀點也會改變偏向群體態度，這些群體成員態度的一致驅使群體意見的壯大，大勢的群體意見往往更為極端，由此往復形成了群體極化現象。[6]

20世紀70年代的群體極化研究從先前的個人心理方向逐漸走向了大眾政治心理方向，開始探討群體對當時政治或社會觀點的影響，這個時候的群體極化理論主要服務的是政務等方面。20世紀70年代后期群體極化理論形成了學界普遍公認的兩種解釋理論：分別是社會比較理論和有力論據理論。在往后的社會心理學相關研究與豐富中，學者普遍認為群體極化的原因存在著三個主要經驗理論：即社會比較理論（Social Comparison Theory）、信息影響理論（Informational Influence Theory）和自我分類理論（Self-Categorization Theory）。[7]進入21世紀后，群體極化理論有了政治學的介入，群體極化的研究視野從個人這樣的小群體擴展到生活中的普羅大眾。同時21世紀互聯網行業興起，互聯網信息熵的提升和新媒體網絡平臺的壯大讓群體極化研究從政治方向逐漸延伸到新聞傳播方向。國內的群體極化研究開始較晚，主要集中在互聯網發展后，國內學者大多是從社會心理、網絡心理以及網絡發展下數字互動特性的角度分析網絡群體極化的成因，從我國國情和社交媒體屬性來分析網絡群體極化。在本文研究探討中，“群體極化”和“網絡群體極化”為同一概念。

三、算法推薦機制下評論區群體極化的現實表征

（一）群體身份下沉默的螺旋推動群體極化

社會建構主義認為，身份認同是一個由社會環境形成并被其不斷影響的過程，外界社會是身份認同的主要影響因素。[8]而自我構建主義認為，身份認同本質是心靈意義上的歸屬，自身的心理與精神是身份認同的主要影響因素。[9]在《創意傳播管理》這本書中，作者將網絡數字空間定義為現實空間的虛擬與擴大，大眾在現實生活中扮演著自己本人的個體身份，同時承擔著類似于女性、母親、當代青年等群體社會身份。現實生活如此，在網絡空間中亦然。勒龐在《烏合之眾：大眾心理學研究》中提到：“以電腦為媒介的網絡傳播僅僅是給人提供了一種更加方便的交流媒介，隱藏在人內心深處的群體歸屬感不會因此而轉變”。大眾不論是在現實中還是虛擬的網絡社會中都有著相對應的個人標簽與社會標簽，社會標簽是對群體身份特征的具象化，而為了避免群體孤立恐懼、鞏固群體地位、加強身份認同，持有群體身份的個人看見相關群體言論會先保留自己的見解默默關注群體方向的觀點，在不知情的情況下主動從眾附和群體的觀點。這樣，一方個體觀點便逐漸削弱，另一方群體觀點在個體的趨附下逐漸強大，也就是在這樣不停的循環過程中，群體身份下沉默的螺旋效應便開始發揮作用。在抖音評論區沉默的螺旋效應層出不窮，例如大量母親群體在談論孩子調皮如何教育的評論區主導嚴厲強制教育手段：“我們當年都是打過來的”“棍棒底下出孝子”等評論，使得秉持慈母論教育觀點的母親或個體對自身教育手段產生懷疑，并在評論區保持沉默或改變想法傾向從眾。評論區是態度的展示中心，主流群體態度在沉默的螺旋下吸引個體觀點趨于同步但這是極端化非理性的過程。相關研究表明，群體觀點在被不斷復制與強調的情況下，大眾在潛移默化中就被相關群體觀點影響，從而形成大眾觀點被迫極端化的普遍現象，人們傾向于通過改變自身立場與群體重視的立場相一致，由此誘發群體極化。[10]

（二）算法推薦機制下狹隘的視角推動群體極化

進入數字時代，大數據算法貫穿在平臺監測與管理的始終，技術給媒介發展帶來便利也帶來挑戰。正如劉易斯·芒福德在《技術與文明》中所說：“技術只是人類社會中的一個元素，他發揮作用的好壞取決于利用它的主體”。 平臺通過大數據信息篩選將大眾的靜態數據和動態數據匹配相應推薦，通過內部算法實現個性內容，使受眾在碎片化的時間中接收由算法匹配的定制信息。各類短視頻平臺依據短視頻“短、頻、快”的特點充分占據了大眾碎片時間，以抖音為主的短視頻平臺只是推送相關的畫面、視頻、文字，但是平臺本身并不對完整事情的原委進行實時檢驗，再加上受眾一方面是自發有選擇性地接觸自己喜好信息，另一方面受眾所看見的碎片信息是算法推薦機制下的定制內容，受眾的認知與態度都被算法切割為碎片并再次組合起來，是一種狹隘的定制視角。評論區可以算是信息的補充區與受眾認知的表達區，評論區因其特有的互動性和補充性深受大眾喜歡，但受眾不僅在評論區互動中產生視角分歧，甚至因評論區的內容排序而產生態度極化。就男女吵架雙方評論區內容呈現不一樣的情況來看，狹隘的男性或女性視角對吵架這件事分別作出解讀，并在評論區形成了女權主義視角和男權主義視角，該條評論區內容的曝光直接促使男女群體在評論區和網絡平臺中發現對方群體一些貶低、辱罵等話語，在性別對立的基礎上推進了群體輿論的極化。除此以外，喜好相似的用戶在算法推薦機制下形成“偏見共同體”，[11]以其偏激的視角非理性的共同影響真實事件的呈現與走向，群體決策比成員個體更加極端。[12]

（三）情緒傳播下匿名的互動推動群體極化

在復雜的社交環境下產生了網絡的“新陌生社會”，它是陌生人相互社交的一種產物，與熟人社會中關系信任的強關系交往模式相比，陌生人社會的弱交往關系讓信息傳播的無邊性擴大化，匿名性是陌生人社會中主要的特點，匿名性弱化了表達和傳播言論所帶來的自身身份壓力，也使個體轉變社會角色變得更加容易。[13]評論區作為受眾互動的輿論場，更多的感性與理性分離，個體無法從理性的角度思考問題而是更多的傾向感性意識、觀點趨同，由情緒作為中介影響受眾互動。勒龐在《烏合之眾：大眾心理學研究》中提到：“群體是匿名的，因而無需承擔責任，于是約束著個人理性的責任感往往會消失的無影無蹤”。在互聯網短視頻平臺的媒介場域中，平臺的匿名性使許多人在場的狀態下卻扮演著缺席的角色，在各大平臺社交區或者是評論區暢所欲言，發表一些情緒化或極端化的言論，在與受眾互動帶來的情緒感染中不分黑白地發泄自己的情緒，或者是在受眾互動中對相關身份群體進行情緒激活，創造屬于群體非理性的意見氣候產生群體極化。[14]有部分非理性群眾更是為了掀起輿論風潮在評論區大肆宣揚負面情緒，或者是利用道德標準綁架群體身份相似的人，例如“中國人這能忍？”“還是不是個男人”類似挑釁言語。有研究表明，負向情緒和正向情緒相比，負面情緒因其爆發性強且態度尖銳更容易引起網絡群體極化；相比于悲傷和焦慮等這樣的緩和性內向負面情緒，憤怒情緒更容易引起網絡群體極化。[15]情緒需要感性和理性的平衡，過度感性造成的群體極化將會使網絡社會走向錯誤的方向。

四、算法推薦機制下評論區群體極化的治理策略

（一）提高個體的判斷能力，加強媒介素養

群體身份是社會中的重要角色，個人應當正確的使用和對待媒介中的相關身份，正確的認識和使用媒介，在面對群體壓力時保持清醒的頭腦不被“群體意識綁架”。在與群體意識相悖的情況下敢于提出自己的疑問與想法，通過理性認知的探討形成文明和諧的網絡環境。

（二）提升監管力度，加大輿情監測

國家互聯網信息辦公室為了規范互聯網跟帖評論服務，根據《中華人民共和國網絡安全法》《網絡信息內容生態治理規定》《互聯網用戶賬號信息管理規定》 等法律法規，于2022年制定 《互聯網跟帖評論服務管理規定》，對跟帖行為進行規范引導，各平臺評論區或相關的社交互動區可以借鑒相關法規更好地規范平臺與用戶行為。國家相關部門在治理同時要加大對輿論的監控和理性地引導，用主流價值導向駕馭算法。[16]

（三）提倡網絡用戶的責任意識，維護良好互動

用戶是平臺的內容生產者也是內容使用者，用戶應當具備社會責任意識，能夠平衡理性與感性的情緒，在匿名化的網絡平臺也依舊堅持冷靜的態度和理性的認知，不跟風隨大流也不惡意煽動情緒，維護良好互動，倡導社會文明風尚。

五、結語

在網絡平臺迅猛發展的數據時代，各類平臺所表現的不合理、非理性現象大都是因為平臺管理不到位與大眾媒介素養欠缺。在評論區現象背后蘊含著群體之間對立極化問題、平臺算法統籌對群體極化現象的影響問題、群體身份下的輿論極化引導問題等。希望通過對此現象的分析解讀引起平臺及大眾的關注，以營造良好的網絡環境，實現可持續發展。

注釋：

[1]吳蒙恩.用戶評論區的作用分析——以抖音等新媒體平臺為例[J].西部廣播電視，2023，44（06）：62-64.

[2]單曉紅，張曉月，劉曉燕.基于在線評論的用戶畫像研究——以攜程酒店為例[J].情報理論與實踐，2018，41（04）：99-104+149.

[3]廖圣清，程俊超，于建娉.網絡新聞回帖中的受眾互動與群體極化：以情緒為中介變量[J].國際新聞界，2023，45（09）：91-117.

[4]Stoner James Arthur Finch. A Comparison of Individual and Group Decisions Involving Risk，Doctoral Dissertation，Massachusetts Institute of Technology，University of Cambridge. Cambridge，1961.

[5]黃河，康寧.移動互聯網環境下群體極化的特征和生發機制——基于“江歌案”移動端媒體文本和網民評論的內容分析[J].國際新聞界，2019，41（02）：38-61.

[6]張良馴，趙丹丹.網絡群體極化效應對青年生育焦慮的影響研究[J].中國青年社會科學，2022，41（06）：17-29.

[7]Marcus Arvan. The Dark Side of Morality：Group Polarization and Moral Epistemology，Philosophical Forum，2019，（1）.

[8]Lawler，S.（2014）.Identity：Sociological Perspectives.Malden：Polity Press.

[9]張淑華，李海瑩，劉芳.身份認同研究綜述[J].心理研究，2012（01）：21-27.

[10]Fromkin，H.L.（1970）.Effects of experimentally aroused feelings of undistinctiveness upon valuation of scarce and novel experiences.Journal of Personality and Social Psychology，16（3），521.

[11]尹寒，楊軍.試論自媒體時代網絡輿論群體極化及其引導機制[J].湖北社會科學，2023（02）：163-168.

[12]夏倩芳，原永濤.從群體極化到公眾極化：極化研究的進路與轉向[J].新聞與傳播研究，2017，24（06）：5-32+126.

[13]趙貞，張偉偉，胡靜月.“陌生人社會”下信息傳播機制及治理研究——以新冠肺炎期間信息傳播為分析對象[J].山東青年政治學院學報，2020，36（06）：88-96.

[14]劉露.網絡輿情群體極化現象的現狀研究[J].科學咨詢（科技·管理），2021（01）：86-87.

[15]龔艷萍，馬艷玲.不同情緒對網絡群體極化影響的實證研究——基于VAR模型[J].商業經濟研究，2017（24）：39-41.

[16]倪萬，孫靜茹.推薦算法驅動下“被動”群體極化現象及消解[J].青年記者，2019（31）：43-45.

（作者：汪儀，廣西藝術學院影視與傳媒學院2023級新聞與傳播研究生；莫朝文，廣西藝術學院影視與傳媒學院2022級新聞與傳播研究生；楊一唯，廣西藝術學院影視與傳媒學院2023級新聞與傳播研究生）

責編：周蕾