摘要：網(wǎng)絡(luò)熱詞的“熱”體現(xiàn)為巨大的流量效應(yīng)，“流量為王”的數(shù)據(jù)熱遮蔽了媒體事件報(bào)道背后的隱性問題：“加害者隱身”現(xiàn)象。本研究運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)觀察法，通過“硫酸男孩”的案例分析，解析網(wǎng)絡(luò)熱詞流播的表征歸因與傳播機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，媒體報(bào)道中情緒優(yōu)先于事實(shí)、報(bào)道傳統(tǒng)框架的固化和社交平臺(tái)的算法機(jī)制共同促成了“加害者隱身”現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)熱詞流播的隱性機(jī)制體現(xiàn)在弱編碼敘事、智能推送和參與式文化三個(gè)層面。

關(guān)鍵詞：“加害者隱身”;網(wǎng)絡(luò)熱詞;流播機(jī)制;“硫酸男孩”

中圖分類號(hào)：G206 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-9436（2021）11-0-02

犯罪心理學(xué)專家馬皚教授在《新知十講》中稱，在既往報(bào)道強(qiáng)奸案件的新聞標(biāo)題中，可以直觀地提煉出“少年”“未成年人”“學(xué)生”等關(guān)鍵詞。媒體報(bào)道更多地聚焦于已經(jīng)傷痕累累的被害人，而更應(yīng)該受到譴責(zé)的罪魁禍?zhǔn)讌s在新聞標(biāo)題里消失了[1]。在“硫酸男孩”事件伊始，加害者就被顯著地作為標(biāo)題進(jìn)行了報(bào)道，這與既往的報(bào)道形式呈現(xiàn)完全相反的邏輯。借此契機(jī)，本文援引語言學(xué)家朱莉亞·佩內(nèi)洛普提出的“加害者隱身”概念[2]，通過“硫酸男孩”的案例分析，解析網(wǎng)絡(luò)熱詞流播的表征歸因與傳播機(jī)制。

1 “加害者隱身”：網(wǎng)絡(luò)熱詞流播的表征歸因

“加害者隱身”概念由語言學(xué)家朱莉亞·佩內(nèi)洛普提出，指的是在犯罪類新聞的報(bào)道中，媒體多從以受害者為主體的角度進(jìn)行敘述，這就使得另一主體——加害方被人為弱化，由此造成了受眾接收信息的失衡[3]，“樂清女孩乘車遇害”“云南女大學(xué)生李心草”都是這一邏輯的注腳。“加害者隱身”現(xiàn)象在具體的應(yīng)用層面體現(xiàn)為對(duì)新聞報(bào)道的敘事遮蔽，即將“負(fù)面文本、事件進(jìn)行人為美化與弱化”處理[4]。網(wǎng)絡(luò)熱詞文本的建構(gòu)與傳播中存在著敘事遮蔽的現(xiàn)象，這與后真相時(shí)代的傳播環(huán)境、媒體行業(yè)的報(bào)道習(xí)慣和社交媒體渠道位呈現(xiàn)的算法機(jī)制正相關(guān)。

1.1 后真相時(shí)代情緒傳播優(yōu)先于事實(shí)傳播

媒介技術(shù)的發(fā)展使信息的傳播以秒為計(jì)，信息的數(shù)量極度富足，信息的質(zhì)量卻存在著諸多問題，后真相便是諸多問題中的關(guān)鍵枝節(jié)[5]。《牛津詞典》將“后真相”定義為“相比陳述客觀事實(shí)，訴諸情感及個(gè)人信念更能影響輿論”[6];賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院教授喬納·伯格的一項(xiàng)研究也證實(shí)，感受到恐懼、憤怒、被逗樂，可以促進(jìn)人們分享新聞和信息[7]。咪蒙的《一個(gè)出身寒門的狀元之死》，罔顧事實(shí)，缺乏理性客觀的陳述，卻憑借極具煽動(dòng)性的標(biāo)題和聳人聽聞的內(nèi)容獲得全網(wǎng)熱議與千萬級(jí)的點(diǎn)擊量，“酒香不怕巷子深”“是金子總會(huì)發(fā)光”的語論在群聲喧嘩的傳播環(huán)境中成了悖論[8]。

1.2 媒體報(bào)道傳統(tǒng)框架的固化

標(biāo)題是新聞報(bào)道的“眼睛”，不僅需要高度概括文章內(nèi)容，簡(jiǎn)明扼要地傳遞信息，還需吸引讀者的關(guān)注[9]。以受害者為主體的標(biāo)題，即“被”字句式，能夠凸顯報(bào)道的焦點(diǎn)和加深報(bào)道的吸引力[10]。同時(shí)，“被”字句能夠向受眾傳遞一種不幸遭遇：是施事者對(duì)受事者（即受害者）施加不可抗拒的行為，導(dǎo)致后者受損，遭遇了不如意的變化。這種不如意的變化能夠讓讀者產(chǎn)生“移情”效應(yīng)[11]，更多地關(guān)注受害者并站在受害者角度思考問題，可以為受害者討得公道爭(zhēng)取有利的輿論環(huán)境。

1.3 社交平臺(tái)算法機(jī)制的渠道位呈現(xiàn)

算法不是單純客觀的技術(shù)手段，其背后的運(yùn)行機(jī)制暗含著各種意識(shí)形態(tài)[12]。究其本質(zhì)，算法的意識(shí)形態(tài)屬于社會(huì)結(jié)構(gòu)性意識(shí)形態(tài)的延伸：算法的有效性基于大量數(shù)據(jù)材料分析，這些數(shù)據(jù)材料源自社會(huì)現(xiàn)實(shí)[13]。因此，社交媒體渠道位的呈現(xiàn)方式是在算法加持下對(duì)媒體行業(yè)固有化報(bào)道框架的延伸與拓展[14]。受標(biāo)簽、熱搜、熱榜、推送等機(jī)制所限，超出規(guī)定字?jǐn)?shù)的標(biāo)題無法完整展示，導(dǎo)致報(bào)道者無法在一個(gè)標(biāo)簽內(nèi)完整呈現(xiàn)關(guān)鍵事實(shí)以達(dá)到內(nèi)容平衡，容易出現(xiàn)強(qiáng)調(diào)某一主體而相應(yīng)弱化另一主體文本的現(xiàn)象[15]。

2 網(wǎng)絡(luò)熱詞流播的隱性機(jī)制解讀

“加害者隱身”現(xiàn)象的出現(xiàn)啟發(fā)筆者關(guān)注社交媒體平臺(tái)中網(wǎng)絡(luò)熱詞的隱性流播機(jī)制，通過網(wǎng)絡(luò)觀察和深度的網(wǎng)絡(luò)參與，本文將網(wǎng)絡(luò)熱詞的流播機(jī)制歸納為文本構(gòu)建、傳播以及反向影響內(nèi)容本身三個(gè)層面。

2.1 弱編碼敘事：社交媒體中的文本建構(gòu)與表達(dá)

編碼可以分為強(qiáng)編碼與弱編碼[16]。強(qiáng)編碼指的是將客觀性原則作為金科玉律，以倒金字塔的敘述結(jié)構(gòu)作為標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)道模式，奉行新聞的非個(gè)人化表達(dá)風(fēng)格，具體體現(xiàn)為傳統(tǒng)媒體在新聞報(bào)道中的符號(hào)表意和解釋趨于固定化，媒介用語遵循規(guī)范的表達(dá)范式[17];弱編碼新聞以情緒化的渲染方式表現(xiàn)出來，更多訴諸人的情感與審美，表達(dá)趨于多元，受眾以符號(hào)化、情感宣泄等方式對(duì)傳統(tǒng)媒體的報(bào)道進(jìn)行順從或消解的編碼[18]。新聞報(bào)道中弱編碼的敘事也構(gòu)成了詹金斯語境中的“文本偷獵”：在社交媒體中，受眾對(duì)主流新聞文本進(jìn)行挪用、拼貼和戲仿，生成大量具有“雜交”性質(zhì)的敘述文本。這是對(duì)媒體機(jī)構(gòu)新聞話語進(jìn)行解碼和意義再生產(chǎn)的產(chǎn)物，其中很多最終都在互聯(lián)網(wǎng)上形成了眾聲喧嘩的話語景觀[19]?！傲蛩崮泻ⅰ边@個(gè)詞在被構(gòu)建伊始，就已經(jīng)脫離了新聞的原始語境，被賦予了全新的情感含義。

2.2 智能推送：算法的議程設(shè)置功能

算法不是客觀中立的產(chǎn)物，其背后的黑箱機(jī)制近年來被廣泛提及[20]。作為用戶的網(wǎng)友之所以能看見熱點(diǎn)事件，很大程度上是因?yàn)槠脚_(tái)算法技術(shù)將其推上了熱榜，發(fā)揮著議程設(shè)置的功能[21]。熱點(diǎn)事件能進(jìn)一步引發(fā)關(guān)聯(lián)輿情也離不開算法的作用，算法技術(shù)是以微博為代表的社會(huì)化媒體向用戶推送內(nèi)容的基礎(chǔ)性技術(shù)[22]。

具體而言，當(dāng)下主要的算法推薦方式有兩種：一是內(nèi)容標(biāo)簽式，即將不同內(nèi)容打上標(biāo)簽，并與用戶的數(shù)字訪問痕跡進(jìn)行匹配，進(jìn)行個(gè)性化推薦;二是協(xié)同過濾式，即基于用戶群體的相似程度將其劃分為不同群集，進(jìn)而為之匹配不同的內(nèi)容[23]。兩種算法被社交平臺(tái)結(jié)合使用，共同構(gòu)成了完整的流量閉環(huán)。協(xié)同過濾式的算法推薦模式是促成新聞事件成為熱點(diǎn)，并擴(kuò)大其關(guān)注規(guī)模的主要機(jī)制。當(dāng)新聞事件以其極高的社交價(jià)值突破少數(shù)圈層迅速擴(kuò)散時(shí)，該新聞事件就會(huì)被算法捕捉，并被推薦到各類群體中，逐步演化為成為全民性熱點(diǎn)事件。內(nèi)容過濾式的算法是使熱點(diǎn)事件引發(fā)蝴蝶效應(yīng)的重要因素。當(dāng)熱點(diǎn)事件進(jìn)入網(wǎng)民的個(gè)人議程后，用戶的關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)與討論反過來又使該事件成為用戶數(shù)字痕跡的重要組成部分，之后內(nèi)容過濾式算法通過將擁有類似標(biāo)簽的子事件、子話題推送給用戶，進(jìn)一步擴(kuò)大了熱點(diǎn)話題的關(guān)注范圍。

2.3 參與式文化：社交媒體的雙向互動(dòng)機(jī)制

美國文化研究學(xué)者亨利·詹金斯認(rèn)為，用戶不僅可以在亞文化生產(chǎn)層面更具活力，而且能將這種參與式文化延伸到社會(huì)的諸多領(lǐng)域，形塑一種整體性的、更包容多元的“融合文化”，以及更良善有序的公共交往[24]。網(wǎng)絡(luò)熱詞是新聞符號(hào)化的產(chǎn)物，當(dāng)社交媒體中的弱信息、強(qiáng)情緒的趨勢(shì)愈演愈烈，傳播效應(yīng)達(dá)到一定規(guī)模，受眾對(duì)熱詞的喜好將會(huì)反哺媒體。比起完整的文章，人們更加偏好閱讀新聞的標(biāo)題與簡(jiǎn)報(bào)[25]。根據(jù)尼爾森諾曼集團(tuán)的歸納，即便是在新聞環(huán)境中，人們最常見的行為也是“尋求信息并且無情地忽略細(xì)節(jié)”[26]。于是，一個(gè)又一個(gè)帶有強(qiáng)烈情緒性的新詞成為新聞事件的濃縮代表，新聞生產(chǎn)也出現(xiàn)了“極簡(jiǎn)主義”傾向，主流媒體紛紛接納網(wǎng)民造詞，并將其應(yīng)用在新聞報(bào)道中[27]。美國西北大學(xué)傳播學(xué)院教授波克茲克維斯基認(rèn)為，當(dāng)今世界進(jìn)入了“后機(jī)制時(shí)代”，即傳統(tǒng)媒體時(shí)代“沉默的大多數(shù)”借助于以社交網(wǎng)絡(luò)和算法平臺(tái)為代表的“智媒”，相互聯(lián)結(jié)，積聚力量，表達(dá)觀點(diǎn)，推動(dòng)變革發(fā)生[28]。這一概念準(zhǔn)確地描述了受“參與式文化”浸潤的社交媒體網(wǎng)民的行動(dòng)特征[29]。每一次熱點(diǎn)事件中網(wǎng)民排山倒海的討論與行動(dòng)絕非偶然，而是以社交媒體的技術(shù)架構(gòu)為基礎(chǔ)，結(jié)合了人類近幾十年來的媒介化實(shí)踐，形塑了強(qiáng)調(diào)互動(dòng)參與的一種媒介文化[30]。

3 結(jié)語

互聯(lián)網(wǎng)話語對(duì)于公共事件的嚴(yán)肅性、公共性有極強(qiáng)的消解能力，而新聞熱詞的出現(xiàn)則作為新載體加速了事件信息的傳播，使得公眾的關(guān)注點(diǎn)呈現(xiàn)多樣化發(fā)展的趨勢(shì)，精準(zhǔn)定位事件的核心矛盾已然成為現(xiàn)階段的稀缺信息技能。

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作者簡(jiǎn)介：林辰（1996—），男，江蘇南京人，碩士在讀，研究方向：傳播社會(huì)學(xué)。

指導(dǎo)老師：馮廣圣