新闻网站报道的媒介框架差异分析

摘要：本文以媒介框架理论为指导，对8.3鲁甸地震事故中的媒介再现进行了研究。以人民网为研究主体，选取凤凰、新华及澎湃新闻四家不同类别的新闻网站建构对比参照系。从媒介的技术属性和媒体的运营属性两个维度展开对比分析，识别媒体建构该事件的四类框架，借助计算机技术完成样本采集、数据统计和处理。以期对四家新闻网站的报道框架、数量、关键词等方面进行综合分析，并探究人民网等四家不同属性的媒体在突发事故报道中的差异、特点和规律。

关键词：鲁甸地震；框架理论；媒介再现

 

引言

    新闻媒体作为专业的社会信息传达机构，在社会系统运作中起着重要的作用。特别是当遇到重大的灾难或变动时，不确定性因素急剧增加，人们的信息需求尤为突出[1]。这时，一方面专业新闻媒体在很大程度上影响受众的认知和社会舆论的形成，另一方面新闻媒体也有其特定的媒体定位和角色担当，其报道的呈现是在诸多因素作用下形成的。因此研究重大事故中新闻媒体的信息呈现情况，总结经验和教训，对于以后更好地处理类似事故有很重要的借鉴意义。

    本文以人民网为主体，选取凤凰、新华及澎湃新闻四家不同类别的新闻网站为对比参照系，从媒介技术属性和媒体运营属性两个维度展开分析，研究人民网与其他不同类别新闻网站在8.3鲁甸地震事故中的信息再现过程、各自的特点以及其报道在事故的后续发展中所产生的影响和对舆论环境产生的作用，并尝试总结出规律性的特征。本文将从不同媒体在媒介框架的建构方面表现出来的特点入手，研究四家新闻网站在“8.3鲁甸地震事故”中新闻报道的主要媒介框架与其不同特点，以及其媒介信息再现特征三方面问题。

 

1. 研究对象及方法

1.1 研究方法说明

    本文以架构分析为指导，借助人民在线综合管理系统、清华大学新闻研究中心ROST分析系统进行样本采集、数据统计和内容分析。

    本文着眼于研究8.3鲁甸地震事故中人民网及其他不同类别媒体新闻报道文本的媒介框架辨识与分析，借此考察它们对公共话语环境的不同影响。“媒介框架”是媒介在报道新闻中所采取的一套话语策略，也可以理解为报道在新闻素材选择、消息来源取舍以及报道的情感基调确定上的原则。不同媒体、团体或个人的意义表达都可以看作是以各自特定的“框架”作为原则，在无限纷繁中框选并组织材料的结果，这一过程表现为媒介呈现或再现[2]。对于同一事件中不同媒介组织或社会群体媒介框架的有效识别和对比分析，能够帮助探寻它们在架构过程中的倾向性和影响因素，以对媒体的报道有更为全面的了解。

    人民网及其他不同类别媒体在同一事件中媒介框架差异，既是本文研究的重点，也是借以从整体更为全面地了解媒介报道景象和探究“架构过程”的重要工具，是本文的核心。框架的有效识别是架构分析的瓶颈，也是我们在研究中遇到的难点。本文借助效度检验方法，对框架效度进行检验，即借助消息来源和关键词等进行验证。

 

1.2 样本选择

    以下按时间顺序对8.3鲁甸地震事故过程做出的简要梳理：

    8月3日16时30分，云南省昭通市鲁甸县发生6.5级地震。18时当地启动救援预案。

    8月4日凌晨卫计委发紧急通知组织全国医疗力量赶赴救援；军队和武警进入震区。当日上午李克强总理进入灾区。当日“浑水泡面”事件成为热点舆情并迅速发酵。

    8月6日16时，地震事件发生72小时后，官方公布遇难人数从410人大幅攀升至589人引网络热议。“浑水泡面”事件平息。

    8月9日，鲁甸地震头七祭，社会各界表示哀思。部分遇难者名单公布。

    8月10日，云南全省默哀。

    8月15日，至该日官方公布数据中，617人遇难，112人失踪。

    8月19日，救援部队撤离灾区

    此后一周内，事故逐渐淡出媒体视线。

    据此，本文将此事故的媒介报道分为三个阶段：

    第一：8月3日至8月5日为抗震救灾和应急处理阶段。媒体关注焦点体现在发生过程、人员伤亡情况、救援进度等；

    第二：8月6日至8月10日为善后处理及地震相关媒体事件爆发阶段。媒体焦点转向善后监督、震区热点事件报道和渉震舆情分析；

    第三：8月10日后，为震后阶段；总结反思类新闻平稳增长并逐步消退。

    依据以上的事件概述，本文将研究取样时间段确定为从2014年8月3日至2014年8月20日事件。借助上文所述系统进行取样工作：首先全面取样。采用相关关键词，采集四家媒体取样时间内所有相关报道。其次筛选去重。对采集到的样本通过URL地址进行过滤，进行去重并得到有效样本。

 

1.3 框架识别与类目架构

1.3.1 媒介框架建构

1.3.1.1 框架建构方法

    媒介框架的识别是基于文本内容筛选出一定数量的关键词，根据关键词与文本的共现情况进行分组，并识别框架。这一过程的实现人工完成难度较大。本研究的操作步骤参考这一操作程序：本文中的媒介框架类目建构主要是在阅读文本的基础上，总结归纳出框架类别。其次，借助计算机系统抓取关键词，检查关键词和新闻主题的共现情况，一方面对已建构的媒介框架的有效性进行检验，另一方面归纳出对应框架的代表性关键词，以便形成计算机系统能够识别的判断标准。

1.3.1.2 建构过程

    首先，在阅读文本的基础上，总结出新闻报道中的媒介框架类别：事故动态框架、应急处理框架、追因反思框架、人文关怀框架以及其他。如表1所示：

 

    其次，选取部分样本进行归类，以提取各类框架的关键词。

    在选取的过程中发现，四家新闻网站中，凤凰网样本量最大、涵盖范围最广，新华网其次。采取分层抽样，共抽取539篇新闻报道，进行人工归类。操作标准：以文章主题和意义脉络为主要因素，优先考虑；同时综合考量各部分的篇幅、主要消息来源、图片选取等因素，最终判断样本的媒介框架归类。

    之后将各类文章分别导入ROST分析系统，利用系统的关键词抓取程序，分别抓取各类新闻文本的关键词，去除各框架关键词相互重叠的部分，得到各框架类别具有辨别特性的关键词组合。

    第三，制定计算机系统进行框架分类的标准。

    利用计算机系统对样本所属的媒介框架进行识别和统计首先要解决的问题是规则的建构。常用方法是给系统输入足够的示例，供系统分析以便总结出准确的判断标准。由于本文的样本量达不到该类统计办法要求，参考已有媒介框架研究中经常使用关键词来制定或检验媒介框架类目的方法，借助关键词来制定分类标准。具体操作是利用系统测算出各组关键词分别在上述已归入各媒介框架类别的报道中的比例情况，具体数据如表2所示。

                            

    各媒介框架类别的关键词在本框架中的比例均高于在其他框架中出现的比例，据此判断，上述关键词组合具有辨识性。

    此外，依据表2中列出的比例数据显示各组关键词在本框架中出现的最低比例分别为24.35%、25.65%、27.21%、29.33%，据此本文取24%作为划分各框架类别的关键词的有效比例；亦即：若该新闻报道拥有以上各组关键词组的比例均在24%以下，则将该样本作标记并做人工判断，若不属于以上四类框架，则归入其他类目。

1.3.2 类目建构方法

    关键词是影响媒介架构过程的另一个可实证的指标^[3]。词语在文章中出现的频率从一个侧面反映出该文章的内容特点。因此文章关键词的分析在架构分析中一直是一个重要的方面，主要用法有二：一是根据关键词与文章的共现关系来确定“媒介框架”^[4]；另一方法则与此相反，利用关键词与新闻报道之间的共现情况来验证“媒介框架”的有效性。

    本文在前一部分的媒介框架识别和操作标准的制定过程中综合运用了以上两种用法。此外，本文还以媒体为单位，分别统计出四家新闻网站媒体各自相关新闻报道的“特色高频次”，即本媒体区别于其他媒体的高频关键词，借以从另一个侧面反映出不同媒体的报道特点和倾向。

 

2.媒介框架统计与数据处理

2.1 总体报道情况分析

    本部分首先利用人民在线综合管理系统和ROST分析系统统计人民网及其他三家媒体对8.3鲁甸地震事故的相关报道数量。为保证系统取样信度，在对象时间段中再分别随机抽取每家媒体的4篇报道进行人工统计并与系统统计结果对比验证，结果一致，判断系统取样准确可信。

2.2 媒介框架统计

    表3是经系统统计得到的人民网及凤凰、新华、澎湃四家媒体媒介框架归类的总体情况。 

表3 媒介框架归类统计情况 

    为检验系统的统计结果是否有效，按照总体报道情况分析中的方法，随机抽样进行人工归类。经比对，系统的媒介框架类目分类有效率在94.2%，我们认为统计结果有效。

2.3 特色高频词汇统计

    实证研究表明，词语频率表明了该词及该内容方向在特定文章中的突出程度[5]。即特定词汇的出现频率越高，则对特定文章的内容越具代表性。我们利用ROST分析系统分别抓取四家新闻网站的前一百位关键词，并去除不具辨识性的关键词，筛选出四家新闻网站相关报道中前二十位的关键词，并进行比较分类，分辨出各自的特色高频词汇。系统获取相较于人工筛选在效率和准确率上有显著优势，这一部分的人工比对主要是对系统抓取结果进行随机验证，即随机抽取表中的关键词，利用ROST系统统计出现频次，以进行验证，结果表明系统统计结果准确，可以采用。

 

3.媒介再现的框架分析

本部分在数据的基础上作进一步分析，并从媒介技术属性以及媒体经营属性两个维度进行对比，探寻数据背后意义，以对研究问题做出解答

3.1 媒介框架统计分析

        

    如表4所示，人民网的样本中“应急处理框架”和“事故动态框架”数量相当，在总体样本中所占比例最大。新华网样本中“事故动态框架”占比最高，但总体分布趋势同人民网相似。凤凰网样本量最大，较新华网和人民网而言，分布较为平均，追因反思和人文关怀框架占比有所提高；澎湃新闻在事故动态框架的数量上不占优势，占比亦较低，但澎湃新闻在追因反思和人文关怀框架的数量的领先上最为突出。

    图1更为直观地表明，前三家新闻网站的报道在事故动态框架上的分布上趋同，分布比例上差异很大，与之形成对比的是图2，人民网和凤凰网在各媒介框架类目分布中相似程度很高，分布情况极为类似。人民网的“事故动态框架”和“应急处理框架”数量相当，所占比例最大。而澎湃新闻则在后两者的媒介框架中有明显优势。

    据此，本文所研究的四家新闻网站，不同类型的媒体报道的侧重点有所区别：首先，从媒体运营属性来看，作为典型政府媒体的代表人民网以厘清事实和舆论引导为重点，以“事故动态框架”和“应急处理框架”为主，报道重点不是“灾难”本身而是政府和群众如何开展救灾，以安抚社会情绪、营造积极的舆论环境；新华网较之有类似之处，但在事故的动态更新方面有所侧重，是典型的通讯社背景下的新闻网站，即偏重于即时消息的更新发布，而在舆论引导上，与人民网相比仍有所欠缺。而作为市场媒体的澎湃新闻，则表现出了舆论监督和深度新闻的报道倾向，“追因反思框架”最为突出，着重展开对事故处理、善后、灾区人为次生灾害的监督挖掘上。

    值得一提的是，我们在梳理框架中发现，澎湃新闻尤其重视对特定事件的追踪跟进报道和深度调查，且在网站中设有相关功能链接，及时跟进。而该特征是其他三家新闻网站所不及的，其他三家新闻网站因其兼具门户网站的特质，因而其在新闻展示上以实时、新鲜、重大为主，在对特定事件的跟进上不能做到最全面、最完整，如在鲁甸地震中。“红石岩堰塞湖”事件的报道，人民、新华和凤凰三家新闻网站的相关消息数量均不及澎湃，对于特定事件的发展历程呈现，存在有“重头轻尾”的情况——当然，这本身符合热点事件的发酵和消逝规律，但的确在新闻事实的全景性呈现上，存在一定的劣势。

    其次，从媒介技术属性上来看，门户性新闻站点在“事故动态框架”和“应急处理框架”等有关事故的动态消息的媒介框架的建构中所占比例更大，非门户性站点则更侧重于对事故后期的抢险救灾、善后处理、次生灾害原因的调查以及经验教训的总结等深层次问题的挖掘和思考。其中“应急处理框架”既包括事故发展的动态信息，也涉及政府应急处理能力等深层次问题，在两中媒介在再现过程中均为重点建构的媒介框架。

   

 

3.2 四家新闻网站报道数量总体情况对比分析

    不同媒体对鲁甸地震事故的关注程度更为直观的一个反映便是相关报道的数量，本文统计了在同一时间段内四家媒体的新闻报道总数，如图3所示。四家媒体在新闻报道总体数量上的差别较大。

    四家新闻网站依照日期的报道数量走势如图4所示。

    首先，在报道的起始点上，网络媒体以其迅速反应、多媒体呈现、随时随地传送等特点，在事故发生后的当天就登载了新闻报道；在此之中，新华和人民两家新闻网站得益于其广布的采写队伍，原创新闻消息及数量占到绝对优势；凤凰的新闻消息在初期则多为转载和自动抓取所得；澎湃新闻在事件初期，反应速度和出稿数量均不及以上两家。

    其次，在报道数量的走势上，人民及新华两家的走势极其相似，在第一及第二阶段，均有消息峰值出现，主要是围绕事件本身的信息呈现，最高峰值点都是遇难者“头七”。

    澎湃的走势则可以作为一个特例来单独分析，如前文所述，澎湃在事故初期的突发报道上，反应速度较人民和新华没有优势，且初期的报道多以新华和人民的稿件编辑为主；其新闻消息数量的走势上，呈现一个平缓增加的趋势，没有明显的峰值；而同样的，其在事件的消退速度上，亦不如人民和新华两家新闻网站来得迅速。换言之，澎湃保持着对某特定事件的持续关注，而在整个地震事故后期，对特定家庭、特定区域和某些人物事件的报道上，深度新闻网站体现出其深度的价值所在。如图4所示，澎湃在第二阶段即8月6日至8月10日间的每日报道数量均保持在一个相对较高的水平，而在第三阶段即震后阶段其他媒体对事件的关注度下降之时，澎湃仍保持着每日10条左右的新闻消息，其中不乏一些深度报道的长篇通讯，此趋势直到8月18日，即部队撤离前一天，方有所下降。

    故而可以认为，在对地震事故尤其是事故前期的报道中，网络新闻媒体在前期有关事故的动态消息传达中担当了重要角色，而深度新闻网站则在之后的善后处理、原因调查、追责反思阶段报道数量激增。

3.3 人民网与其他三家新闻网站报道倾向对比

    首先，报道框架上有所差异。人民网“事故动态”和“应急处理”框架总和近70%，报道角度弱化“灾难”本身而强化政府群众开展救灾过程。如《鲁甸龙泉社区党总支书记唐正云：失去6名亲人仍坚守岗位》、《云南鲁甸：党建带妇建撑起灾区半边天》等专题人物报道，以灾区正面人物为报道重点，旨在引导社会舆论，激发网络正能量。

    与此相比，澎湃的报道倾向区别较大，“追因反思”最为突出，这一框架的报道独自占比超过30%。在地震事件中，该网站主要围绕舆论热议的几个问题发表评论：一是对红会相关行动的信度质疑，如《云南震后日进3000多万善款,中红会声称正重获信任》；二是对于补偿抚恤标准的调查，如《地震多发区云南巨灾险难产：政府和险企价格没谈拢》；三是对于相关网络热点事件的挖掘，如《朋友圈“地震祈福”链接被封停虽非诈骗但涉嫌诱导分享》。澎湃以此类报道展开对事故处理、善后以及网络热点事件处理的公开公正、及合理性的监督，一定程度上体现了其秉承的“专注时政与思想”的媒体理念。

    其次，人民网在报道对象上与其他类型新闻网站有显著差异。人民网的样本中，有56.7%的新闻消息是直接以政府官员、相关部门为对象，并以其立场进行报道，如《铁路部门爱心接力助鲁甸地震灾区学子赴京读书》、《国土资源部部署下一阶段鲁甸抗震救灾工作》、《工业和信息化部积极组织食品行业企业参与云南鲁甸地震救援》等，一定程度上，起到了为相关部门发声、正面宣传相关政策、稳定灾区群众情绪的作用。新华网的此类稿件数量占比上更为突出，得益于其国务院事业单位的机构定位，在行政部门的相关救灾行动中，新华社的报道稿件及消息数量均处于前列[6]。

    总的来说，门户型新闻网站的报道高峰出现较早，都在事故发展的第二天，且当日人民、新华两家网站各类框架的新闻样本分布情况极为相似，重点都在“事故动态框架”，其次是“应急处理框架”，二者总和约占据当日总体报道的60%，均以报道事故发生的现场情况、伤亡情况、事故发展以及政府的救援措施为主，体现了网络媒介在突发事件中信息传递的优势。

 3.4 事件特色高频词分析

    如表5所示，人民网和新华网再特色高频词上有大量相似处：“有序、慰问、书记、国务院、第一线、批示、中国、李克强、会议、捐赠”等，从关键词上看，以党和政府的角度传递官方对事故做出的处理、救援与善后是二者的一大特色，与前文分析结果相呼应，该特色也是建构“应急处理框架”和“危机公关框架”的重要关键词，表现的重点不是“灾难”本身而是“救灾抗灾”，从一个侧面说明了人民网作为党中央机关报旗下新闻网站在重大事故面前的喉舌作用，报道的焦点始终由行政逻辑指引。

    然而，值得注意的是，人民网除有大量和新华网相近的关键词外，亦有部分特有关键词：如排在前列的“希望、谣言、新生活”等。我们认为，该分析结果说明，在地震事故的报道中，人民网与新华网有相同却各有侧重。新华网的新闻稿件，较为客观中立，在舆论引导上较为乏力。而人民网稿件则与此相反，我们发现，人民网的稿件更注重社会正能量的弘扬，更注重正面引导舆论，更注重对谣言的积极应对。而在这点上，作为国家通讯社的新华略显不足。

    人民网和凤凰网的特色高频词很少，实质也反应出网络媒体信息全面而特点不够突出，具有同质化倾向[7]。

    澎湃的关键词亦很有特色,“风险、质疑、疮痍、诱导、占据”等，表面充斥了极大的负面色彩。但细致分析澎湃相关报道发现，如《地震多发区云南巨灾险难产：政府和险企价格没谈拢》等深度调查文章，同国内部分以“替弱势群体说话”为办报理念的媒体相比，澎湃在此类报道中注重事件多方立场呈现，意见的多渠道倾听和事实的多维度呈现，体现出“思考媒体”的特征。在此类市场化媒体的舆论监督社会功能中，澎湃能够体现出其对网络热点的重点关注和热点事件走势的把握。

 

4. 结论

（一）本文研究发现，有关8.3鲁甸地震事故的新闻报道主要建构了四类媒介框架：事故动态框架、应急处理框架、追因反思框架、人文关怀框架。以人民、新华为代表的官方媒体和凤凰、澎湃等商业媒体媒介框架建构上的差异表现地较为明显。

人民网在事件中始终以舆论引导为重点，在应急处置框架中有突出表现，以安抚社会情绪、营造积极的舆论环境；作为市场媒体的澎湃新闻表现出以舆论监督为主的特点，“追因反思框架”最为突出，着重展开对事故处理、善后抚恤以及次生灾害原因调查、责任追究等问题上的公开性、公正性、公平性的监督。

相比之下人民网和凤凰网在媒介框架的建构上差别不大，两者都是在传达“事故动态”信息和政府所做出“应急处理”措施等事故动态发展信息方面更为突出。由于目前我国对互联网站从事登载新闻业务的限定还比较严格，网络媒体还处在以新闻转载、聚合为主的阶段，且对于转载的新闻来源也有比较严格的规定，造成了各新闻网站刊载新闻的同质化现象较为突出。

（二）从特色高频词来看，澎湃与其他三家媒体的差别最大。而人民网的特色高频词亦表现出其自身定位和报道侧重点。人民网的特色高频词以国家和政府的角度传递官方对事故做出的处理、救援与善后为主，是建构“应急处理框架”的重要关键词，说明作为其在重大事故面前的喉舌及社会舆论引导作用，以及对官员和领导言行的重点关注和侧重宣传。

（三）另外，本文在媒介框架分析中适当的信息技术手段，一方面能够极大的简化样本采集和数据处理过程，另一方面也能够减少人工统计中的主观因素对结果产生的影响，从而提高准确性。本文共涉及4家媒体10余天的新闻报道，而可供借鉴的相关研究亦较少，在统计标准的制定和反复检验上耗时较长。信息技术手段及数据处理能力在解放人力、增加准确度的同时，为媒介框架研究中大数据样本的处理提供了可能性。在研究中我们也深切体会到，若能建立信息技术处理新闻文本的常用标准模型的建构，则必将大大缩短研究耗时，并提高研究的时效性，加强对正在进行的媒介报道实践的指导。

 

 

参考文献