社交平台“沉默的螺旋”现象成因初探——以大学生在社交媒体上的表现为例【2】
(二)受访者社交媒体使用情况
1、使用时间、已使用年数与使用习惯
为了更好地了解受访者平时社交媒体的使用情况与使用习惯,研究针对受访者每天的使用时间、已使用年数及使用目的进行了提问。163名受访者每天平均在社交媒体平台上花费时间情况如图4,受访者每天使用时间大部分集中在1-3小时间;观察受访者已使用年数结果可以看到,社交平台是在6-9年前被大多数人所使用。
就目前的社交软件来说,社交媒体的使用目的主要分为联络感情、事务沟通、获取信息、分享生活和发起讨论等五个方面,此次调查要求受访者结合实际情况针对这些目的的使用频率进行排序,排名次序高低一次按照5-1给分,不选则得0分,最终各选项平均分如下(表2),可以看到,发起话题和讨论得分最高,说明虽然社交媒体最开始的初衷是为人们提供一个社交的品台,但随着功能不断地开发完善,人们在社交平台上的表达意愿也逐渐提高,因此,社交媒体可以作为观察民意的一个渠道进行网络舆论监督。此外,发起话题或讨论的得分方差也最高,说明在使用社交媒体时,人们对于社交平台该作用的认识有很大差异性。
将社交平台中流传的信息按照话题类型分为时政新闻、娱乐八卦、文化教育、商业经济和生活健康五类,要求受访者结合实际情况针对这些话题的关注度进行排序,排名次序高低一次按照5-1给分,不选则得0分,最终各选项平均分如下(表3)。在此次调查中,受访者最关注的话题是生活健康类和商业经济类,而时政新闻类消息受关注度较低,以此也可以区分出社交媒体与新闻门户网站之间的职能区别。
2、在社交平台上表达意愿程度情况
“沉默的螺旋”现象发生其中一个重要的因素就是形成“意见气候”,也就是人们所处环境中的意见分布状况,包括现有意见和未来可能出现的意见。“意见气候”的形成是“沉默的螺旋”理论成立的一个必不可少的假设,而为了能够更好的了解“沉默的螺旋”现象是否存在,需要设定参照系——即在未形成意见气候之时人们在社交平台的表达意愿如何。调查中,通过设置李克特量表题目对受访者的表达意愿情况进行衡量,主要维度是依据社交媒体上的五种行为进行划分:原创文章、点赞、回复(群聊,朋友圈)、评论和转发。量表共5道题目,满分25分,总得分分布如下(图6)。可以看到,受访者的表达意愿得分分布分散,表达意愿程度差别相对较大,多数集中在13-20分左右,整体表达意愿相对较高。
(三)“沉默的螺旋”现象表现情况
1、 整体情况
简单来说,“沉默的螺旋”是指在大多数人与自己不一致的情况下,人们会选择隐藏自己的观点。问卷通过李克特量表的方式对受访者在自由表达意愿的环境下,自我感知到“意见气候”与自己所持观点相反的情况下的表达意愿情况进行了调查,依据现实设置了7种情况供受访者进行打分,满分35分,分数越高意味着越不在意自己所表达意见与众人不一致。整体上(如图7),大多数人的得分均在25分以下,得分分布相对集中,平均分较低。与未设置情景时人们的表达意愿相比,人们在与他人意见不一致的情况下表达意愿较低。
结果表明,纽曼提出的“沉默的螺旋”理论所描述的现象在社交媒体中依然存在,人们会因为自己想要表达的观点与大多数人不同而对自己的观点进行适当的隐藏,或迎合对方的观点,或不发表言论,“沉默的螺旋”现象依然存在。
(四)“沉默的螺旋”现象存在原因探究
1、 对象本身特点因素与“沉默的螺旋”表现情况无关
在调查前,推测不同的用户对象在社交媒体上的表现会有所不同。主要包括用户对象的基本信息(性别、年龄、院系)以及使用社交媒体的情况(使用时间、使用年期、使用目的、表达意愿等),参见表4、5、6。
经过数据的初步分析可知,用户对象的基本特征情况,包括性别、院系、年级、使用社交媒体的时间、年期、目的等与“反对者占多数情况下”的表达意愿强度之间没有统计学意义上的相关关系(p值>0.05)。因此,可以初步判断,“沉默的螺旋”现象在社交平台上出现并不是个人因素影响。
2、 话题因素影响“沉默的螺旋”表现
除了用户对象本身的特质以外,讨论的话题可能也会对用户在媒体上发表反对意见的意愿强度产生影响。通过调查分析发现,在五大类社交平台讨论话题中,
时政新闻类、娱乐八卦类和文化教育类话题分数相对较低,表明人们发表观点的意愿相对较弱;而在发表相对轻松且人们相信观点相对多元的话题如生活健康类和商业经济类话题的言论时,人们往往会放松戒备心理。但通过方差统计,也可以看出这一现象个体差异也较大。
在访谈过程中,受访者也提到,在讨论时政新闻话题时,身边人往往会比较谨慎:“如果我不了解事实,那我就不会轻易去评论”,尤其是提到政治问题时,由于受到舆论监督的压力,更多的人会选择不发表观点:“如果是政治方面的(问题),我一般不会在社交媒体上进行评论,因为我觉得不安全”。对于生活健康类和商业经济类,大部分受访者表示:“如果我觉得我自己懂就会去反驳,如果是我的知识盲区就不会。”
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