網絡流言的傳播機制——特征及對策研究

鄭亦心

2010年12月14日17:28  來源:人民網-傳媒頻道

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  ●2010年度“人民網優秀論文獎”獲獎名單揭曉

  2010年度“人民網優秀論文獎”獲獎名單日前揭曉,北京大學、清華大學、中國人民大學、中國傳媒大學、復旦大學、南京大學、武漢大學7所學校的71篇論文獲獎。清華大學鄭亦心的論文《網絡流言的傳播機制——特征及對策研究》獲得優秀獎,以下是論文全文:

  論文提要:本研究從傳播媒介、內容特征及社會效果等維度出發,對新媒體環境下的網絡流言進行了概念定義,並著重分析了網絡流言傳播的心理機制及渠道機制。在闡釋渠道機制時,本研究引入網絡拓扑結構的圖式模型,大致勾勒出網絡流言的擴散模式及其障礙物。通過列舉近年發生的兩個實例,本研究試圖說明當前媒介環境下網絡流言的新特點。最后,本研究總結了網絡流言區別於一般性流言的傳播特征,就如何防控網絡流言提出初步建議。

  關鍵詞:網絡流言 傳播機制 新媒體 無序傳播

  一、研究緣起


  傳統上,關於“流言”(rumor/rumour)的研究多基於心理學、社會學或政治學的視角。劉海龍(2003)將20世紀初以來西方學者的流言研究大致歸納為四種范式,即線性范式、心理學范式、社會學范式和闡釋學范式,認為這幾種范式各有千秋,也與特定的歷史條件密不可分。G.W.Allport 和Leo Postman(1947)的研究是早期有關流言的經典研究之一。 該研究以實驗方法証明流言傳播的趨勢是一些信息被省略和簡化,而另一些信息被突出和強化,在此過程中同時發生著同化作用和信息歪曲。

  Allport和Postman提出了表達流言強度的基本公式:R~ i x a。其中,R(rumor)表示流言傳播廣度,i(importance)表示相關人員的重要性,a(ambiguity)表示該主題証據的含糊性。陳力丹(1999,p.108)對此公式加以改造,形成了關於流言傳播的一個新公式:R=( i x a)/c。新加入的分母c表示critical ability,即公眾對流言的批判能力。流言廣度與公式中的各項因式並不具備數值上的對應關系,而更多地體現為強度方面的正相關或負相關。

  Allport和Postman指出,流言傳播的媒介通常是口頭語言,誹謗的小冊子和不負責任的出版物也是有害流言的常見載體。關於流言的媒介載體,傳統研究多集中於口語和印刷物,而近年的一些研究則開始關注基於網絡媒介平台的流言傳播。一項針對韓國14-60歲網民的調查研究表明,通過因特網傳播的流言通常來自網絡自身或傳統大眾媒體,人們最經常通過網絡新聞媒體和電子公告板(bulletin boards)獲知流言,而信源的可信度是影響網絡中流言傳播的主要因素。(Dong-Gi Jo,2002)Paul Hitlin(2003)分析了網絡不實報道產生的原因,並通過3個案例証明輿論不僅受主流信源影響,也受到網絡上低信度流言的影響﹔互聯網新聞的本質強化了不實信息的語境,使不實報道被埋沒(buried)而非被糾正(corrected)。

  Prashant Bordia 和 Ralph L. Rosnow(1999)研究了電腦媒介溝通(computer-mediated communication, CMC)中流言傳播的交互過程,認為該過程中的團體發展模式與面對面交流的團體發展模式相類似。5年后,Prashant Bordia 和Nicholas Difonzo對14條出現在網絡討論組中的流言進行了內容分析,並提出一種話語分類方式(即“流言交互分析系統”,Rumor Interaction Analysis System)﹔通過對話語的聚類分析(cluster analysis),他們發現了表達的類型特征,即“交流姿態”(communicative postures),這些交流姿態展現了流言討論組中的意義建構(sensemaking)活動。(Prashant Bordia & Nicholas Difonzo,2004)R. Kelly Garrett和James N. Danziger(2009)調查了2008年美國總統選舉中公眾的網絡使用和對選舉流言的認知,指出因特網在這次選舉中已經成為傳播流言的關鍵性媒介。不同於前述研究對網絡所持有的疑慮,Kelly Garrett和James N. Danziger認為因特網雖然促進了流言的傳播,卻也為受眾提供了更多驗証流言真實性的機會。

  除了上述的傳播學或社會學視角,一些科學研究從數字網絡的結構特征出發,探討了數字化環境下流言傳播的路徑或機制。Sonja Buchegger和Jean-Yves Le Boudec(2003)研究了移動自組網絡(mobile ad-hoc network)中流言傳播對名譽系統(reputation system)的影響,証明通過使用貝葉斯算法(Bayesian approach),名譽系統對誹謗具備了較強的抵抗力,二手信息或流言的使用也大大提高了檢測速度。關於隨機網絡和小世界網絡中的流言傳播,Deana B.Olles列舉了3個模型,並証明流言在小世界網絡中的擴散速度要快於其在隨機網絡中的擴散速度。(Deana B.Olles ,2006)M. Nekovee, Y. Moreno, G. Bianconi和M. Marsili(2007)建立了復雜社交網絡中流言傳播的總體隨機模型,並通過運算研究得出無尺度網絡(scale-free networks)傾向於傳播流言。Arindam Mitra和Muthucumaru Maheswaran(2007)分析了對等信息共享(peer-to-peer information sharing)過程中可信謠言(trusted gossip)的傳播機制,將謠言傳播者視為對等網絡中的各個節點(nodes),認為目標定位(targeting),即選取社交網絡中特定節點作為傳播對象,可以大大提高可信謠言傳播的精准度。

  我國學者對新媒體平台上流言傳播的關注始於2003年的SARS事件。劉海龍(2003)分析了非典型肺炎事件中流言傳播的新特點,以及其后的社會心理因素,並提出了一些控制流言的具體措施和建議。蔡騏(2003)從傳播學角度透視“非典”流言肆虐的原因,並提到了現代通訊工具對人際流言傳播的輔助作用。徐暉明和嚴三九(2003)於2003年3月8、9兩日對廣州市公眾開展入戶調查,得知在此期間非典流言主要的傳播渠道是人際傳播中的親身傳播,而電話通話和手機短信也發揮了重要作用。胡翼青(2008)以“叫魂事件”和“非典事件”為例,剖析了流言傳播背后的結構性因素,建議中國學者不要過於追求宏大敘事,而應當從一些具體關系中去發現人際傳播互動背后的結構性因素。

  隨著互聯網、移動電話在我國迅速發展和普及,新媒體在近年發生的一系列重大公共事件(如汶川大地震、“蛆柑”事件)中顯示出強大的流言傳播能力,相關研究對此也展開了一定的分析。俞旻驍(2008)指出了汶川地震后謠言傳播的特點,包括借助現代化傳播工具迅速傳播,年輕人成為傳謠信謠的主體,一些謠言把毫無關聯的事件牽扯起來、以現代迷信的方法制造恐慌等。胡冰彥(2009)以“蛆橘”事件為例剖析了短信的流言傳播特點,認為“這種新興的傳播手段兼具人際傳播和大眾傳播的媒介特質,憑借其點面兼具的廣域傳播方式、迅速便捷的無障礙流通渠道、先入為主的流言輔助功能充當了事件的幕后推手”。(p.239)

  我國學者對新媒體平台上流言傳播的研究多以公共事件為導向,因而數量有限,個體研究也主要從具體事件出發進行特征歸納,缺乏對流言擴散結構的深入解析。然而,的確有一些研究將“網絡流言”作為整體研究對象,探討其傳播規律或控制模式。例如,周輝(2005)從復雜網絡視角研究了徐暉明等人(2003)有關非典流言的調查數據,認為採用小世界模型研究流言傳播的動力學行為對預測、控制流言具有一定的借鑒意義。田大憲(2007)分析了危機傳播中網絡流言控制的復雜性,建議建立更為優化的網絡流言控制模式,“既識別信息又應對信息,以形成有效的危機管理機制”。(p.57)與前述以公共事件為導向的研究相似,對網絡流言的模式分析也多為探索性研究,缺乏豐富的實証基礎和系統的邏輯架構。

  綜觀新媒體語境下國內外的流言研究,主要存在兩點不足:一、缺乏一個完整的概念體系,以表述借助當前所有新媒體平台傳播的流言整體﹔換言之,未能將對互聯網流言的研究與對短信流言及當面人際流言(當面人際流言包括以電話通話形式傳播的口述流言)的研究整合起來,而這三者在現實的流言傳播過程中時常是密不可分和交互作用的。二、一些研究試圖以數字網絡的結構特征來解析社會人際網絡中的信息互動,但尚未實現數理論証與社科闡釋的有機融合,也並未驗証這樣的模式類比在多大程度上是恰當的。本研究主要針對第一點不足,從傳播學的視角對“網絡流言”(network rumor)進行概念定義,並就其傳播機制作出初步的特征分析。

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(責編:趙光霞)
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