酈佳瑩

摘? 要? 基于屬性議程設(shè)置理論，通過大規(guī)模微博數(shù)據(jù)樣本挖掘，運(yùn)用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對霧霾議題中的議程設(shè)置效果進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)，在實(shí)質(zhì)性屬性上，媒體微博議程對網(wǎng)民評論議程具有顯著的設(shè)置效應(yīng)，兩者均突出霧霾影響這一屬性;在情感性屬性上，媒體微博議程對網(wǎng)民評論議程的設(shè)置效應(yīng)并不顯著，媒體微博議程側(cè)重于中立態(tài)度，而網(wǎng)民評論議程以負(fù)面態(tài)度最為顯著。還進(jìn)一步探討了全新傳播生態(tài)下，議題特征、網(wǎng)民心理等因素對屬性議程設(shè)置效果的影響。

關(guān)鍵詞? 霧霾;屬性議程;實(shí)質(zhì)性屬性;情感性屬性

中圖分類號? G206? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼? A? ? ? 文章編號? 2096-0360（2020）17-0004-05

作為傳播研究的中觀理論，議程設(shè)置理論經(jīng)歷了從傳統(tǒng)議程設(shè)置到屬性議程設(shè)置（attribute agenda-setting）的發(fā)展。傳統(tǒng)議程設(shè)置研究認(rèn)為新聞媒介在告訴讀者該想什么是成功的，而屬性議程設(shè)置研究在此基礎(chǔ)上認(rèn)為新聞媒介不僅在告訴讀者該想什么是成功的，在告訴讀者該怎么想時也是成功的[1]。這一在傳統(tǒng)媒體中被諸多研究證實(shí)的理論假設(shè)在新媒體環(huán)境下卻面臨挑戰(zhàn)。一方面，媒體對客體圖像特征的選擇依然建構(gòu)著受眾的認(rèn)知;另一方面，受眾主體性的增強(qiáng)削弱了媒體的建構(gòu)效應(yīng)。對于這種充滿矛盾的媒介影響方式，研究者和決策者從不同角度表達(dá)了反思和擔(dān)憂，尤其在重大社會議題上，媒體塑造共識和促進(jìn)對話的能力常因網(wǎng)民的對抗式解讀而弱化。因此在不同場景和議題中進(jìn)行議程設(shè)置研究成為分析和解釋全新傳播環(huán)境中媒體影響方式和效果的有效路徑。本文以近年來中國社會跨領(lǐng)域、跨時空的顯性議題——霧霾作為研究對象，通過采集大規(guī)模微博數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對霧霾議題中媒體的屬性議程設(shè)置效應(yīng)進(jìn)行研究。

1? 文獻(xiàn)綜述

1.1? 屬性議程的內(nèi)涵

在屬性議程設(shè)置理論中，屬性被定義為能夠構(gòu)建客體圖像的特征和特質(zhì)[2]。為進(jìn)一步闡釋媒體是如何影響人們怎么看待問題的，研究者們對屬性的維度進(jìn)行了分類，一般將屬性分為實(shí)質(zhì)性屬性和情感性屬性[3]。實(shí)質(zhì)性屬性指新聞具有的從認(rèn)知上幫助公眾構(gòu)建新聞和辨別不同主題的特性，研究者多根據(jù)研究議題特征，運(yùn)用內(nèi)容分析的方法建構(gòu)實(shí)質(zhì)性屬性的類目[3]。如麥考姆斯在研究西班牙選舉中候選人圖像的屬性議程設(shè)置效果時，將候選人圖像進(jìn)行了意識形態(tài)、資歷和經(jīng)驗(yàn)、個性等實(shí)質(zhì)性屬性的分類[2]。情感性屬性指媒體能夠引起受眾情緒性反應(yīng)的屬性，一般被分為正性、負(fù)性和中性[3]。Kim和McCombs對2002年德克薩斯州州長和美國參議院的選舉分析認(rèn)為新聞中以正面或負(fù)面報道的情感性屬性被公眾以類似的方式所感知[4]。

按照前期研究對屬性議程的操作化，本研究也將霧霾議題中的屬性議程分為實(shí)質(zhì)性屬性和情感性屬性兩個維度，考察其在媒體議程和網(wǎng)民議程中分別如何呈現(xiàn)。媒體議程中的實(shí)質(zhì)性屬性指媒體構(gòu)建的霧霾議題下不同主題的特性，情感性屬性指媒體對該議題下不同主題進(jìn)行報道時所持的情感態(tài)度。而網(wǎng)民議程中的實(shí)質(zhì)性屬性指網(wǎng)民討論中呈現(xiàn)的關(guān)于霧霾議題的不同主題特性，情感性屬性指網(wǎng)民所表達(dá)的對霧霾議題不同主題的情感態(tài)度。

研究問題1：霧霾議題中媒體微博的屬性議程是如何呈現(xiàn)的？

研究問題2：霧霾議題中網(wǎng)民評論的屬性議程是如何呈現(xiàn)的？

1.2? 新媒體環(huán)境中的屬性議程設(shè)置效應(yīng)

以互聯(lián)網(wǎng)為主體的新媒體語境，將媒介議程設(shè)置引入更為復(fù)雜多變的媒介環(huán)境，這也為議程設(shè)置研究帶來新的挑戰(zhàn)，新媒體語境下，之前研究所驗(yàn)證的媒體屬性議程對公眾屬性議程的影響效果是否依然存在？一方面，一些研究發(fā)現(xiàn)新媒體時代媒體屬性議程仍然會影響受眾屬性議程。Matthes探討新的導(dǎo)向需求（NFO）在屬性議程設(shè)置中的作用時證明了屬性議程設(shè)置效果的存在[5]。Kim等研究發(fā)現(xiàn)媒體報道商業(yè)公司屬性的重要性排序與在線消費(fèi)者心目中的排序存在積極聯(lián)系[6]。另一方面，也有研究表明網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中媒體屬性議程對公眾屬性議程的影響甚微。Ceron等通過人們在推特上對意大利公共資金的改革以及緊縮的討論研究發(fā)現(xiàn)在情感屬性議程設(shè)置方面，媒體的情感屬性議程與公眾的情感屬性議程存在明顯的差異性[7]。張雯和余紅通過分析2014年人民網(wǎng)涉腐新聞以及與其對應(yīng)的網(wǎng)民在線評論證明媒體的屬性議程對網(wǎng)民的屬性議程影響有限，網(wǎng)民既有認(rèn)知對議程設(shè)置效果有調(diào)節(jié)作用[8]。

在前期的研究基礎(chǔ)上，本研究也相應(yīng)探討霧霾議題的微博傳播中媒體屬性議程對網(wǎng)民屬性議程的建構(gòu)效應(yīng)：

研究問題3：霧霾議題中媒體微博的屬性議程對網(wǎng)民評論的屬性議程是否具有顯著的設(shè)置效應(yīng)？

2? 研究設(shè)計

2.1? 樣本抽取與語料準(zhǔn)備

研究以“霧霾”為關(guān)鍵詞抽取新浪微博2015年1月至2017年7月期間評論量超過1 000的媒體微博主貼142條，在抽取過程中將廣告等噪音微博主貼剔除，最終確定118條目標(biāo)主貼。之后運(yùn)用Gooseeker抓取118條微博主貼所對應(yīng)的321 108條微博評論，對重復(fù)評論、廣告評論、表情評論以及@和轉(zhuǎn)發(fā)微博的評論內(nèi)容進(jìn)行去重和清洗，最后獲得92 657條微博評論。

2.2? 類目確定

依據(jù)計算機(jī)分詞、LDA主題模型分析，加之人工梳理，本研究將媒體微博和網(wǎng)民評論議程的實(shí)質(zhì)性屬性分為4類一級主題：霧霾成因、霧霾影響、霧霾防治、其他。其中，霧霾成因包含工業(yè)排放、農(nóng)業(yè)排放、交通工具尾氣排放、生活廢氣排放4類二級主題;霧霾影響包括對天氣、交通、健康、教育、地域關(guān)系和其他方面影響6類二級主題;霧霾防治包含政府防護(hù)和治理、組織防護(hù)和治理和個人防護(hù)和治理3類二級主題。同時增加“其他”項作為未能歸入上述主題的議程類目。由此本研究采用的霧霾議程實(shí)質(zhì)性屬性類目由4類一級主題及其下的14類二級主題組成。此外，將媒體微博和網(wǎng)民評論議程的情感性屬性分為正向、負(fù)向和中立。

2.3? 人工標(biāo)注與機(jī)器學(xué)習(xí)

2.3.1? 人工標(biāo)注

針對媒體微博主貼的標(biāo)注，由兩位編碼員按照分析類目分別對118條微博主貼進(jìn)行屬性編碼。編碼員之間的信度檢驗(yàn)結(jié)果為0.746，信度較高。

針對微博評論，我們從92 657條評論中隨機(jī)抽取6 000條進(jìn)行人工標(biāo)注。第一輪由6位編碼員對評論進(jìn)行屬性標(biāo)注，每位編碼員隨機(jī)標(biāo)注1 000條。第二輪采用不重復(fù)抽樣，由6位編碼員對6 000條評論再次進(jìn)行標(biāo)注，平均每人標(biāo)注1 000條評論，從而保證每條評論被不同的兩位編碼員標(biāo)注。第三輪標(biāo)注針對第一輪和第二輪標(biāo)注結(jié)果不同的評論，由第三方編碼員進(jìn)行標(biāo)注，若該編碼員的標(biāo)注結(jié)果與前兩位編碼員中任意一方的標(biāo)注結(jié)果相同，則確定為此評論的最終標(biāo)注結(jié)果。若三輪標(biāo)注結(jié)果均不相同，則由專家組和編碼組成員投票決定最終標(biāo)注結(jié)果。

2.3.2? 機(jī)器學(xué)習(xí)

本研究采用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對微博評論進(jìn)行實(shí)質(zhì)性和情感性屬性分析。首先將人工標(biāo)注完成的6 000條評論分為訓(xùn)練集（80%）和測試集（20%），運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對訓(xùn)練集進(jìn)行建模。之后運(yùn)用模型對作為測試集的評論進(jìn)行屬性歸類，所得結(jié)果與人工標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行比較，通過不斷調(diào)整參數(shù)，將實(shí)質(zhì)性屬性歸類的準(zhǔn)確率提高至70.5%，情感性屬性歸類的準(zhǔn)確率提高至75.1%，此準(zhǔn)確率在計算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域已屬較高，由此確定最終模型。最后將未人工標(biāo)注的微博評論通過最終模型進(jìn)行屬性歸類，實(shí)現(xiàn)所有的微博評論實(shí)質(zhì)性屬性和情感性屬性歸類。

3? 研究發(fā)現(xiàn)

3.1? 霧霾議題中，媒體微博的屬性議程在實(shí)質(zhì)性屬性上以霧霾影響最為顯著，在情感性屬性上以中立態(tài)度最為顯著

在實(shí)質(zhì)性屬性方面，媒體微博議程更為突出霧霾影響，特別是對天氣的影響（表1）。我們認(rèn)為這與媒體的價值取舍相關(guān)，對天氣狀況的預(yù)警是在短期報道鏈中媒體較容易把握的新聞價值。更有趣的發(fā)現(xiàn)是地域關(guān)系成為霧霾影響主題下較為顯著的媒體議程。霧霾的發(fā)生存在區(qū)域性，該特質(zhì)無形中將地區(qū)割裂成受災(zāi)區(qū)和無災(zāi)區(qū)，但霧霾的輻射范圍又是未知的[9]，導(dǎo)致兩者存在利益矛盾，由此引發(fā)地域關(guān)系的報道。在其他實(shí)質(zhì)性屬性中，我們發(fā)現(xiàn)媒體微博議程更側(cè)重霧霾防治中的政府霧霾防治和霧霾成因中的工業(yè)排放。此前研究發(fā)現(xiàn)有關(guān)政府霧霾防治以及企業(yè)工業(yè)方面的報道相對不足[10]，而這兩者在我們的研究中成為媒體議程的重要組成部分。推測原因?yàn)殪F霾自2013年始才開始逐漸被關(guān)注，關(guān)注初期由于公眾對霧霾本身知之不多，媒體微博以霧霾天氣信息發(fā)布、科普答疑為主。隨著公眾對霧霾了解程度加深，媒體微博便更深層次討論霧霾形成的原因以及政府霧霾防治。

情感性屬性方面，媒體微博議程以中立態(tài)度為主，其次為負(fù)面態(tài)度，正向態(tài)度最少（表2）。在本研究中，媒體微博主要來自人民日報、央視新聞等主流媒體，可見這些媒體微博雖然在內(nèi)容和形式方面有新媒體特性，但在新聞生產(chǎn)上依然要遵循新聞專業(yè)性，保持客觀真實(shí)公正等原則。值得注意的是，媒體微博議程在霧霾影響中的負(fù)向態(tài)度顯著高于其他實(shí)質(zhì)性屬性中的負(fù)向態(tài)度。環(huán)境污染、全球變暖等議題的負(fù)面影響本身帶有否定的情感基調(diào)會影響媒體的報道傾向[11]。

3.2? 霧霾議題中，網(wǎng)民評論議程在實(shí)質(zhì)性屬性上以霧霾影響最為顯著，在情感性屬性上以負(fù)面態(tài)度最為顯著

相比媒體微博議程，網(wǎng)民評論議程在實(shí)質(zhì)性屬性上的分布更為集中，在一級主題上主要集中于霧霾影響和霧霾防治（表3）。在霧霾影響中，網(wǎng)民議程的實(shí)質(zhì)性屬性以天氣影響為主，相較霧霾其他方面影響，天氣對公眾來說是最直觀的體驗(yàn)，也是網(wǎng)民討論最多的議題。在霧霾防治中，網(wǎng)民議程的實(shí)質(zhì)性屬性主要集中于政府霧霾防治。之前研究也發(fā)現(xiàn)政府霧霾治理是公眾關(guān)注的關(guān)鍵詞[12]，霧霾的頻繁發(fā)生已經(jīng)嚴(yán)重危害到人們的生產(chǎn)生活，其危害的嚴(yán)峻性促使霧霾治理成為霧霾議題下公眾關(guān)注的另一個焦點(diǎn)，其中政府作為霧霾治理的主要責(zé)任主體被重點(diǎn)關(guān)注。

情感性屬性上，網(wǎng)民評論議程在不同的實(shí)質(zhì)性屬性中表現(xiàn)出較高的一致性，負(fù)向態(tài)度最為突出，其次是中立態(tài)度，正向態(tài)度比例最低（表4）。霧霾引發(fā)的公眾對生存環(huán)境的焦慮促使其通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)對霧霾治理不力的不滿，而情緒又極具感染性，在微博這類傳播速度快、開放性強(qiáng)的媒介平臺催化下，這些負(fù)面情緒便呈病毒式傳染，占據(jù)網(wǎng)友對霧霾議題的情緒高地。

3.3? 霧霾議題中，媒體微博議程對網(wǎng)民評論議程在實(shí)質(zhì)性屬性上具有顯著的設(shè)置效應(yīng)，但在情感性屬性上并不顯著

研究發(fā)現(xiàn)在一級主題上，媒體微博議程的實(shí)質(zhì)性屬性與網(wǎng)民評論議程的實(shí)質(zhì)性屬性的類別排序一致，在二級主題上，二者的秩次檢驗(yàn)結(jié)果也顯著相關(guān)（表5，表6）。這一發(fā)現(xiàn)再次證實(shí)在霧霾議題的微博傳播中，議程設(shè)置效應(yīng)在實(shí)質(zhì)性屬性上是顯著存在的。我們認(rèn)為這與網(wǎng)民的導(dǎo)向需求有關(guān)，導(dǎo)向需求指個人傾向于在新聞媒體中尋找有關(guān)問題的信息，當(dāng)受眾的相關(guān)性和不確定性都很高時，其導(dǎo)向需求也很高[5]。霧霾議題與公眾利益相關(guān)性高，并且霧霾的環(huán)境風(fēng)險具有“不確定性”與“知識依賴性”，它有賴于知識與媒介的呈現(xiàn)。因此在霧霾議題下公眾更易于被媒體議程的實(shí)質(zhì)性屬性引導(dǎo)。

同時研究發(fā)現(xiàn)不同實(shí)質(zhì)性屬性下，媒體微博的情感性屬性對網(wǎng)民評論的情感性屬性均不具顯著的設(shè)置效應(yīng)。在霧霾成因、霧霾影響和霧霾防治三個實(shí)質(zhì)性屬性中，媒體微博議題都以中立態(tài)度為主，而網(wǎng)民議題則以負(fù)面態(tài)度為主，二者之間存在顯著差異，甚至網(wǎng)民議題還顯示出與媒體微博議題在態(tài)度上的沖突性（表7）。不同于在微博環(huán)境下依然受到新聞報道準(zhǔn)則以及媒介倫理桎梏的媒體微博，網(wǎng)民在微博上對霧霾議題的對抗性解讀是其作為話語弱勢群體反叛精英階層、創(chuàng)造意義和自我賦權(quán)的體現(xiàn)。傳播方式的巨變，導(dǎo)致針對某一議題的網(wǎng)民負(fù)面情緒很容易快速擴(kuò)散、感染，形成對媒體正面宣傳的群體抵制。