摘要：本研究立足于移动互联网迅速发展、社交媒体空前发达的时代背景下，试图通过研究民众使用社交媒体获取政治新闻、时事评论的频率来观察民众社交媒体的使用对其政治信任的影响。经研究发现，城市居民使用社交媒体获取政治新闻频率越高，居民的政治信任越低。这一结论将对互联网舆情事件的治理提供参考。

关键词：社交媒体使用 政治信任

一、研究背景与意义

2018年第42次中国互联网络发展状况统计报告（图1、图2 ）显示，截止2018年6月，我国的网民数量已经高达8亿，互联网普及率达57.7%，而在如此庞大的网民群体中，手机网民的比例已经高达98.3%。网民数量快速增长的同时，互联网在中国社会的兴起使其很快占据了民众的日常生活，互联网也很快成为民众意见表达的平台。以往研究发现，伴随着互联网的产生与发展，民众使用互联网会对民众的政治信任产生影响，民众使用互联网频率越高，民众的政治信任感会显著降低（苏振华，2015）。

近年来随着微博、微信等社交媒体的兴起与发展，“UGC时代（User Generated Content）”到来，民众获取信息的渠道进一步拓宽，途径愈发多样，以往通过报纸、电视、门户网站、权威媒体等渠道接收信息的方式发生了改变。在各种论坛、博客、微博等移动互联网和社交媒体平台上，网民就时政类话题、典型事件的讨论频度非常高。同时，网络上对政府的批评、抗议、不信任言论与信息层出不穷，网络舆情事件此起彼伏。在这样的背景下，社交媒体的快速发展是否会对民众的政治信任产生新的影响？社交媒体的使用对民众政治信任的影响机制是否区别于传统互联网时代互联网对民众政治信任的影响？这些问题都需要进一步去检验。

从现实来说，当今“网络舆情事件”愈发常见，尤其是在社交媒体中关于社会热点事件的讨论成为民众情绪的集散地，这对政府治理一定程度上也是一种挑战。除此之外，中国网民群体非常庞大，政府在对网络舆情的管理中不得不考虑到庞大的网民群体的影响。通过研究社交媒体使用对政治信任的影响，在某种程度上可以帮助政府改进舆情管理方式，拓宽政府信息发布渠道，化解网络舆情事件。

二、理论与假设

2.1相关概念界定

安东尼·梅菲尔德（2007年）认为社交媒体是一种给用户提供了巨大参与空间的新型在线媒体，人们可以在这一平台上发布评论、分享观点、沟通思想、相互讨论；安德烈·开普勒与迈克尔·亨莱因定义社交媒体为一系列建立在web2.0的基础和意识形态基础上的网络应用，它允许用户自己生产内容的创造和交流（张佩珏，2016）。而本研究所使用的社交媒体定义为互联网上基于用户关系的内容生产与交换平台，是信息的载体和通道，也是信息传播的桥梁。现阶段主要有社交网站、微博、微信、博客、论坛、播客等。

对于政治信任这一概念，首先需要区分政治信任和政府公信力：政治信任是公民对政治机构或人物所持有的一种信念，这种信念是一种主观的判断或者态度。政府公信力则是政府能够获得公民信任和认可的能力，其指的是政府拥有什么样的属性和能力以便获取公民的信任和认可（马得勇，2013）。

关于政治信任的定义，西方学者认为政治信任指的是公民对政府或政治系统运作产生出与他们的期待相一致的结果的信念或信心(Easton, 1965; Miller, 1974; Citrin, 1974; Hetherington, 1998)，政治信任可以包括公民对国家政治体制的信任，也可以包括对政治家的态度。国内学者认为政治信任是民众基于理性思考、实践感知、心理预期等对于政治制度、政府及政策、公职人员行为的信赖（刘昀献.2009）。本研究使用熊美娟学者的定义：政治信任是公民与政治系统之间的一种互动, 它涉及公民、政治系统与特定价值之间的特定关系,是民众基于理性思考、实践感知、心理预期等对于政治制度、政府及政策、公职人员行为的信赖，是一个历史的, 不断调整、修复和发展的动态过程。

2.2文献综述

以往对于政治信任的研究揭示出两种主要影响其的路径，即制度的解释和社会文化的解释。制度的解释认为人们的政治信任是内生的，受到对于政治制度的信任和对于政府绩效的评价的影响；而文化理论则认为政治信任是外生的，受到社会化过程、社会信任等的影响（马得勇，2007）。关于政治信任的影响因素研究中，王正绪、赵鼎新研究发现政府政绩是中国政府获得合法性的基础（赵鼎新，2009），中国高政治信任是经济绩效所致（王正绪，2005）；史天健的研究发现，中国的政治信任来源于传统价值，中国传统政治文化对政治信任的影响比政府政绩更为重要（史天健，2001）。除此之外，吕晓波认为社会政策提升了民众对中央政府的信任（吕晓波，2014），唐文芳等人则发现中国的政治信任包括民众对制度绩效的认同以及政府的政治动员（唐文芳等，2010）。

基于以上关于政治信任的研究，我们认为经济绩效、政治制度、传统文化、社会政策、政府的政治动员等因素会对民众的政治信任产生影响。聚焦到互联网对政治信任的影响研究中，以往研究者发现，伴随着互联网的产生与发展，民众使用互联网会对民众的政治信任产生影响，民众使用互联网频率越高，民众的政治信任感会显著降低（苏振华，2015）。互联网作为一种重要的政治信息传播、互动、表达和参与渠道，对于人们政治信任度产生了重要的影响。互联网使用越频繁的人，对于公共政治机构信任度越低，政治信任度也越低（游宇,王正绪,余莎，2017）。因为与传统媒体相比，互联网是一个开放和多元化的平台，公众能够通过互联网获得来自于不同声音包括门户网站、外媒等的政治信息，并且互联网上谣言甚嚣尘上，由此可能消解民众的政治信任（周葆华，2015）。

而社交媒体不同于传统互联网，因为其获取信息渠道多样、讨论问题便捷而频繁的特点会影响公民对于社会热点事件、政府社会治理、网络舆情事件、政治司法机构的认知和态度，进而可能会在某种程度上对公民的政治信任产生影响。

综合以往关于互联网使用对政治信任的影响研究以及以往关于社交媒体特征的研究发现，一方面，以往的相关研究集中于研究传统互联网背景下民众使用互联网对政治信任的影响，缺少对社交媒体等具体分类中民众使用互联网对政治信任的影响研究，社交媒体的兴起改变了传统互联网时代民众获取信息和参与讨论的渠道和形式；另一方面，以往的相关研究聚焦于从互联网使用对用户价值观的影响来解释互联网对政治信任的影响机制，缺少从渠道、平台等方向的影响机制的研究。除此之外，社交媒体兴起的时间周期较短，且发展速度非常之快，目前关于社交媒体使用的研究不够充分，尤其是将其与其他领域结合起来的研究更是缺乏。

2.3研究假设

苏振华和黄外斌认为互联网使用会使人们的自我表达意识增强，更趋向自我表达的价值观，而自我表达观的增强则降低了政治信任度（苏振华，2015）。除此之外，以往研究发现中国传统政治文化、政府政绩、社会政策、经济绩效、意识形态等因素都会影响民众的政治信任。而近些年兴起的社交媒体，如微博、微信，相对于以往的互联网而言，更加注重用户参与及其交互作用，人们的自我表达空间更广、自我表达意识更强（张美玲，2011）。

因此，其对人们的政治信任应有与互联网同样甚至更明显的影响，本研究基于政治信任和社交媒体的相关理论，综合以往研究成果，做出以下假设：城市居民使用社交媒体获取政治新闻的频率越高，居民的政治信任越低。

三、 数据来源与变量说明

3.1数据来源

本研究运用的数据来源于2015年中国人民大学国际关系学院政治学系马得勇教授主持的“网民社会意识调查”。问卷以网上发放为主，答题者主要来自新浪微博用户和问卷网用户，共获取了3781份问卷。删去无效样本后最终剩余3336份样本。

3.2变量处理

3.2.1被解释变量：

本文的被解释变量是对中央政府的政治信任。这一变量来自2015年“网民社会意识调查”问卷的34题：“对于中央政府，请问您多大程度上信任它们”，选项是“很不信任”，“不太信任”，“比较信任”，“非常信任”，“不知道”，取值分别为1-5。将答案为“不知道”的样本作为无效样本删去，剩余3646份样本，再将“比较信任”和“非常信任”合为“信任”（取值为1），“很不信任”和“不太信任”合为“不信任”（取值为0）构造二分变量。

3.2.2解释变量

本文的解释变量为社交媒体的使用频率，考虑社交媒体的典型，本文以民众通过微信、微博获取政治新闻的频率来衡量这一变量。问卷第15题为“您经常从下面这些渠道获取政治新闻、时事评论等消息吗”，在量表中有“中央电视台的新闻或评论节目”、“新华社、人民日报的政治新闻”、“新浪等网站的政治新闻”、“微博或网络社区政治新闻”、“微信发布的政治类新闻”等渠道，每种渠道都分为“几乎没有”、“偶尔有”、“经常如此”、“几乎天天如此”、“每天超过1小时”五个答案选项，取值为1-5。本文在此基础上构造了一个新的二分变量“使用微博、微信获取政治新闻的频率”作为解释变量，将答案中微博（微博或网络社区政治新闻）和微信（微信发布的政治类新闻）两个问题至少有一个答案值大于等于3的样本取值为1（经常使用），其余取值为0（很少使用）。

3.2.3控制变量

本文的控制变量包括年龄、地区、受教育水平、职业、政治面貌、性别、家庭年收入及使用门户网站和传统媒体获取政治新闻的频率。

（1）年龄：本文将18岁以下的问卷作为无效样本删除，剩余3597份样本。

（2）性别：取值男性=1，女性=0。

（3）政治面貌：取值党员=1，非党员=0。

（4）地区：在问卷中的问题为“您所在的地区属于”，选项包括“大城市”、“中等城市”、“小城市”、“镇”、“农村”、“海外或境外”。删掉了农村、海外或境外的样本，剩余3459份样本。将“大城市”取值为1，其余取值为0构造了所在地区的二分变量。

（5）受教育水平：问卷中问题为“您目前的学历或受教育程度”，选项包括“小学以下”、“小学”、“初中”、“高中”、“大专”、“大本”、“硕士”和“博士”，根据样本量，将高中及以下学历合并，取值为1；大专学历取值为2；大本学历取值为3；本科以上学历取值为4。

（6）职业：根据样本的职业信息，删掉了选择“其他”选项的样本，剩余样本量3336。余下样本将其分为7类（取值从1-7）：党政机关人员、军人；企业人员=2；工、农、林、牧等行业劳动者；个体和自由职业；医疗、教育等专业工作者；学生；无业。

（7）家庭年收入：根据样本量，本文将家庭年收入分为4类（取值从1-4）：1W元以下；1W-10W元；10W-20W元；20W元以上。

（8）使用门户网站获取政治新闻的频率：区别于社交媒体，本文以民众通过新浪等门户网站获取政治新闻的频率来衡量这一变量。将第15题量表中“新浪等网站的政治新闻”的答案按照和被解释变量相同的方式取值1-5，再将大于等于3的样本取值为1（经常使用），其余取值为0（很少使用）。

（9）使用传统媒体获取政治新闻的频率：本文以民众通过央视和权威报刊获取政治新闻的频率来衡量这一变量。将第15题量表中“中央电视台的新闻或评论节目”、“新华社、人民日报的政治新闻”的答案按照和被解释变量相同的方式取值1-5，在此基础上构造了一个新的二分变量“使用传统媒体获取政治新闻的频率”，将答案中央视（中央电视台的新闻或评论节目）和报刊（新华社、人民日报的政治新闻）两个问题至少有一个答案值大于等于3的样本取值为1（经常使用），其余取值为0（很少使用）。

3.3数据说明

本数据由于网络问卷的发放形式，收回的问卷存在一些结构上的问题与偏差。从变量描述性统计结果上看，样本整体男性群体偏多，整体年龄偏小，高收入群体偏多。这一点和问卷填写方式为网上调查有关。这些问题一定程度上会影响本文假设验证的严谨性。

四、数据分析

本文旨在探究“是否使用社交媒体看政治新闻”对于人们对中央政府的信任度的影响，因此，先针对两个变量做卡方检验，检验使用社交媒体和不使用社交媒体看政治新闻的群体在对中央政府的信任度上是否存在相关关系，为进一步的多元回归方程分析做基础。

由表13可见，使用社交媒体看政治新闻和不使用的群体间在对中央政府的信任度上有显著相关关系。因此，在后文围绕“是否使用社交媒体看政治新闻”这一核心变量构建回归方程。

本文对所用因变量“对中央政府的信任度”的测度是“非常信任”、“比较信任”、“不太信任”、“很不信任”以及“不知道”，去除“不知道”后，将其分别赋值为4、3、2、1；同时将1、2编码为0，3、4编码为1，生成一个信任和不信任的二分变量。对以上的定序因变量和定类因变量分别采用Ologit和Logit回归模型来估计社交媒体使用对于人们对中央政府信任度的影响。

本文一共采用4个模型，第一、二个模型采用Ologit模型，第三、四个模型采用Logit模型对模型的稳健性进行检验。模型1为基础模型，在控制人口学特征变量后分析“是否使用社交媒体看政治新闻”对于人们对中央政府的信任度的影响，模型2在此基础上加入控制变量“是否使用传统媒体看政治新闻”和“是否使用门户网站看政治新闻”。模型3、4用Logit回归模型，对模型1、2分别进行稳健性检验。

在模型1里可以发现，在控制一系列人口学变量后，是否使用社交媒体看政治新闻对于人们对中央政府的信任度有显著的影响。使用社交媒体看政治新闻的人相对于不使用的人对于中央政府的信任度呈现显著性的降低。模型3中将对中央政府的信任度换为二分变量，方程依然成立且结果显著。因此，我们的假设“城市居民使用社交媒体获取政治新闻的频率越高，居民的政治信任越低。”得到验证。

同时，年龄与对于中央政府的信任度成显著的负相关，即年龄越大对于中央政府的信任度越低。男性和女性相比，男性对于中央政府的信任度明显较低。在受教育程度这一控制变量中，大专和硕士及以上学历的群体与高中及以下学历群体在对中央政府信任度上没有显著性差别，而拥有大学学历这一群体相对于参照组来说对于中央政府的信任度明显较高。

与党政机关、军人这一群体相比，个体自由职业、学生和无业群体对于中央政府的信任度显著地越低，而其他职业没有显著性差别。政治面貌为党员的居民相比非党员居民来说，对于中央政府的信任度显著地高。而家庭收入和所属地区（大城市和非大城市）对于中央政府的信任度没有影响。模型3中以上结果都成立，说明该模型稳定，结论可靠。

在模型2中，加入了“是否使用传统媒体看政治新闻”和“是否使用门户网站看政治新闻”两个变量，在年龄、性别、政治面貌、所属地区和家庭收入方面的结论没有发生变化。但在受教育程度这一变量上，大学学历拥有者与高中及以下学历拥有者对于中央政府的信任度的差异了，说明两个群体在信任度上的差异一定程度上是由使用传统媒体和门户网站看政治新闻的不同导致的。

在职业类型方面，个体自由职业群体与参照组对比的差异也消失了，学生和无业群体相对于参照组的差异显著性也有所降低。而使用传统媒体、门户网站看政治新闻的人对于中央政府的信任度显著地越高，说明传统媒体和门户网站上的政治新闻能够加强人们对于中央政府的信任度。在模型4中，大部分结论与模型2保持一致，说明该模型得出结论可靠性较高。

五、结论与讨论

本文通过数据回归分析发现以下结论：第一，城市居民使用社交媒体获取政治新闻频率越高，居民的政治信任越低；第二，城市居民使用传统媒体和门户网站获取政治新闻能够加强人们对于中央政府的信任度。社交媒体因为其获取信息渠道多样、讨论问题便捷而频繁的特点会影响公民对于社会热点事件、政府社会治理、网络舆情事件、政治司法机构的认知和态度，进而对城市居民的政治信任产生影响。

同时，本研究的研究结论在某些方面存在不足。第一，因为问卷的填写方式为网上填写，因此问卷的数据存在某些方面的偏差，尤其是数据中高收入群体填写者居多，男性填写者居多。因此，问卷的数据偏差可能会对本研究的结论形成挑战。第二，本研究集中于通过数据来证明城市居民使用社交媒体获取政治新闻频率对居民政治信任的影响，而缺少对其中因果机制的探究。对于当前社交媒体的发展情况来说，探究其对民众政治信任的影响的因果机制将成为一个重要问题。

六、参考文献

1. 王文彬, & 吴海琳. (2014). 互联网使用及其对社会认同的影响——基于cgss2010数据的实证分析. 江海学刊(5), 92-100.

2. 苏振华, & 黄外斌. (2015). 互联网使用对政治信任与价值观的影响:基于cgss数据的实证研究. 经济社会体制比较(5), 113-126.

3. 游宇, 王正绪, & 余莎. (2017). 互联网使用对政治机构信任的影响研究:民主政治的环境因素. 经济社会体制比较(1), 164-177.

4. 熊美娟. (2010). 政治信任研究的理论综述. 公共行政评论(6), 159-186+209.

5. 张明新, & 刘伟. (2014). 互联网的政治性使用与我国公众的政治信任——一项经验性研究. 公共管理学报(1), 90-103.

6. 王亚菲, & 樊明方. (2018). 论社交媒体的重新界定. 编辑之友(4), 58-62.

7. 张佩珏. (2016). 社交媒体在突发事件中的传播特征和作用研究----以天津8·12特大火灾爆炸事故为例. (Doctoral dissertation, 江西师范大学).

8. 胡荣, 胡康, & 温莹莹. (2011). 社会资本、政府绩效与城市居民对政府的信任. 社会学研究(1), 96-117.

9. 马得勇. (2007). 政治信任及其起源——对亚洲8个国家和地区的比较研究. 经济社会体制比较(5), 79-86.

10. 胡荣. (2007). 农民上访与政治信任的流失. 社会学研究(3), 39-55.

11. 马得勇, & 孙梦欣. (2014). 新媒体时代政府公信力的决定因素——透明性、回应性抑或公关技巧？. 公共管理学报(1), 104-113.

12. 王正绪, 游宇. 经济发展与民主政治——东亚儒家社会的公民价值观念的链接[J]. 开放时代, 2012(6):98-115.

13. Shi, Tianjian. Cultural Values and Political Trust: A Comparison of the People\"s Republic of China and Taiwan[J]. Comparative Politics, 2001, 33(4):401.

14. Wang, Zhengxu. Before the Emergence of Critical Citizens: Economic Development and Political Trust in China[J]. International Review of Sociology, 2005, 15(1):155-171.

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