吳 越 李發(fā)根

(1.電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 成都 611730；2.西華大學(xué) 計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院 成都 610039)

0 引 言

輿論極化是把人們分成兩個(gè)在某個(gè)話題上觀點(diǎn)完全相反的群體的行為[1]。隨著媒體智能化技術(shù)的快速發(fā)展，協(xié)同過濾推薦算法被廣泛應(yīng)用于信息傳播，由此產(chǎn)生的“過濾氣泡”加大了個(gè)體偏見、群體偏見和系統(tǒng)偏差，進(jìn)而加速了輿論極化現(xiàn)象的擴(kuò)散[2-3]。輿論極化現(xiàn)象已經(jīng)被證實(shí)在歐美、中東到中亞的多個(gè)國家涌現(xiàn)[4]，并且如石油泄漏一般在越來越廣泛的社會(huì)議題中蔓延[5]。輿論極化現(xiàn)象的惡化不僅加劇了政治、宗教或意識(shí)形態(tài)派別之間的對(duì)立[4]，而且使得人們?cè)絹碓诫y以在重大社會(huì)議題上形成主流價(jià)值判斷，這與中國“讓主旋律更加響亮”的基本方針背道而馳。因此，亟需對(duì)輿論極化現(xiàn)象的本質(zhì)特征、深層動(dòng)因、研究方法和應(yīng)對(duì)機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)性研究。

通過檢索中國知網(wǎng)、谷歌學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫和百度搜索，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。關(guān)鍵詞包括“輿論”“輿論極化”“群體極化”“過濾氣泡”“network public opinion”“opinion polarization”“filter bubble”。依據(jù)被引用次數(shù)及對(duì)輿論極化的研究深度篩選出67篇文獻(xiàn)。通過對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行歸納總結(jié)，探尋輿論極化的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并試圖提出未來研究的方向和思路，以期為其他研究者提供參考。

1 輿論極化的概念

國內(nèi)外文獻(xiàn)對(duì)于輿論極化概念的解釋存在差異，下面從輿論極化的定義和特征兩個(gè)方面對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行比較分析。

1.1輿論極化的定義

1.1.1 理解分歧 目前，輿論極化的定義還沒有統(tǒng)一定論，對(duì)于輿論極化概念的理解，國內(nèi)外研究表現(xiàn)出了明顯差異。通過中國知網(wǎng)知識(shí)平臺(tái)，以“輿論and極化”為篇名關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索所得到的結(jié)果中，“群體極化”主題占比超過2/3。國內(nèi)學(xué)者普遍將輿論極化和群體極化兩個(gè)概念聯(lián)合使用，探討輿論中的群體極化現(xiàn)象，其中的群體極化指的是團(tuán)體成員一開始即有某些偏向，在商議后，人們朝偏向的方向繼續(xù)移動(dòng)，最后形成極端的觀點(diǎn)[6]。反觀以“public opinion”和“polarization”為關(guān)鍵詞在谷歌學(xué)術(shù)引擎中搜索的外文文獻(xiàn)，其主題卻是與政治兩極化緊密相聯(lián)的觀點(diǎn)兩極分化，這與群體極化研究的側(cè)重點(diǎn)完全不同。

1.1.2 本意探究 本文認(rèn)為對(duì)于輿論極化概念的核心在于極化，對(duì)于輿論極化的理解還應(yīng)該回歸到極化最初的定義。極化原本是一個(gè)物理概念，指事物在一定條件下發(fā)生兩極分化的現(xiàn)象。常見的極化現(xiàn)象包括電極極化、光子極化、分子極化等[7]。為了與極化最初的概念相統(tǒng)一，本文查閱了相關(guān)文獻(xiàn)，并最終采用了牛津詞典對(duì)輿論極化的解釋。在牛津詞典中，輿論極化(Opinion and argument polarization)被解釋為是一種將人們分成兩個(gè)在某個(gè)話題上觀點(diǎn)完全相反的群體的行為[1]，從這個(gè)解釋可以看出，輿論極化是一種群體觀點(diǎn)兩極分化的現(xiàn)象。

1.2輿論極化的特征

1.2.1 結(jié)構(gòu)特征 國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于輿論極化理解的最大分歧在于對(duì)其結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)不同。國內(nèi)學(xué)者通常認(rèn)為輿論極化的結(jié)構(gòu)不固定，它既可以是一個(gè)群體中對(duì)某一議題的態(tài)度分化為對(duì)立的兩方，也可以是這個(gè)群體對(duì)議題的態(tài)度完全倒向某一方[7]，還可以是群體觀點(diǎn)極性的反轉(zhuǎn)和兩極振蕩[8-9]。國外文獻(xiàn)則普遍認(rèn)為輿論極化的結(jié)構(gòu)就是兩極分化結(jié)構(gòu)。從牛津詞典對(duì)輿論極化的定義中不難看出，輿論極化最本質(zhì)的特征是出現(xiàn)了對(duì)立觀點(diǎn)的兩極分化結(jié)構(gòu)。本文以此為前提，來進(jìn)行后續(xù)的研究。

1.2.2 議題特征 國外文獻(xiàn)研究的輿論極化議題一般與政治分化相關(guān)聯(lián)，而國內(nèi)文獻(xiàn)則更多涉及娛樂話題，主要原因是國情不同。以中美兩國的輿論極化現(xiàn)象為例，一系列大數(shù)據(jù)研究已經(jīng)表明，美國因政治兩極化等原因，社會(huì)正在變得越來越兩極分化[10-11]，隨之產(chǎn)生的公眾輿論也沿著政治路線急劇分化[12-13]，美國輿論極化不是像一道隨著時(shí)間的推移越來越高的籬笆，而是像一場(chǎng)石油泄漏，從政治極化源頭擴(kuò)散到逐漸玷污越來越多以前“不關(guān)心政治”的態(tài)度、觀點(diǎn)和偏好，蔓延到墮胎、槍支控制等各種社會(huì)議題中[5]。在中國，雖然不存在政治兩極化問題，但輿論極化現(xiàn)象依然存在，主要集中表現(xiàn)于娛樂話題中。例如，以偶像聚集起來的粉絲社群會(huì)因偶像之間的資源爭奪，引發(fā)飯圈互撕的輿論罵戰(zhàn)[14]。此外，中國正處在社會(huì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，由社會(huì)矛盾議題引發(fā)的輿論極化現(xiàn)象也時(shí)常出現(xiàn)。

1.2.3 表達(dá)特征 國內(nèi)外文獻(xiàn)均指出，表達(dá)的非理性情緒化是輿論極化的一個(gè)典型特征。輿論極化是非理性、無意識(shí)的心理和行為機(jī)制的研究成果之一[15]。輿論極化的出現(xiàn)不單是相異觀點(diǎn)的碰撞，更是由于個(gè)體之間的情緒互動(dòng)引發(fā)了集體情緒的宏觀涌現(xiàn)，進(jìn)而導(dǎo)致意見的分化[16]，其中的非理性情緒不僅包含個(gè)體情緒，還包括社會(huì)情感和集體意志[17]。在后真相時(shí)代，非理性的情緒煽動(dòng)往往取代了事實(shí)分析，從而進(jìn)一步加劇了輿論極化。特朗普缺乏理性探討的“推特治國”輿論傳播就是一個(gè)典型事例[18]。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)可以看出，輿論極化的定義尚未達(dá)成統(tǒng)一共識(shí)，輿論極化的特征分析主要來自于國外文獻(xiàn)，國內(nèi)關(guān)于輿論極化特征的研究還比較少?？傮w上，以群體觀點(diǎn)兩極化為研究對(duì)象的輿論極化現(xiàn)象普遍呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)兩極分化，議題多元化和表達(dá)非理性情緒化的特點(diǎn)。

2 輿論極化的影響因素

輿論極化是社會(huì)各種偏差疊加的結(jié)果[3]，其中的偏差包括個(gè)體偏差、群體偏差和媒體偏差。

2.1個(gè)體偏差

2.1.1 初始偏見 輿論極化的基本前提是個(gè)體觀點(diǎn)存在差異,這種差異甚至在輿論形成之前就已經(jīng)存在,即初始偏見[19]。初始偏見是人們?cè)谔囟▎栴}討論之前就客觀存在的態(tài)度強(qiáng)弱，它在輿論極化中的作用甚至比媒體分裂還要重要[20]。

2.1.2 確認(rèn)性偏差 確認(rèn)性偏差是指一旦人們形成先驗(yàn)觀點(diǎn)，就會(huì)有意識(shí)去尋找支持或者有利于證實(shí)自己觀點(diǎn)的各種證據(jù)，有時(shí)為了進(jìn)行觀點(diǎn)的自我證明甚至?xí)藶榈嘏で伦C據(jù)。確認(rèn)偏差會(huì)導(dǎo)致對(duì)有偏見的消息選擇和同化，增大觀點(diǎn)偏差[21]。

2.1.3 嗜同性 嗜同性是指志同道合的個(gè)體之間存在更大的互動(dòng)[22]，這在社交媒體上表現(xiàn)尤為明顯，人們由于共同的個(gè)體偏見而聚集形成一個(gè)個(gè)嗜同性網(wǎng)絡(luò)。在一個(gè)簡單的嗜同性網(wǎng)絡(luò)模型中，如果個(gè)體有足夠的偏見，有偏見的觀點(diǎn)形成過程就會(huì)導(dǎo)致兩極分化[23]。

2.2群體偏差

2.2.1 群體標(biāo)識(shí) 在群體聚集形成的過程中，始終有一種機(jī)制在起作用，這就是群體標(biāo)識(shí)。在復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)中，群體標(biāo)識(shí)是為了聚集和邊界生成而普遍存在的一個(gè)機(jī)制[24]。在輿論極化中，群體標(biāo)識(shí)可以是相同政治主張的人群的旗幟，如民主黨派和共和黨派[5],可以是某個(gè)偶像的粉絲社群[14]，還可以是官或民，勞或資，醫(yī)或患等群體標(biāo)簽。當(dāng)群體標(biāo)識(shí)存在二元對(duì)立關(guān)系時(shí)，對(duì)立群體就已經(jīng)形成。

2.2.2 群內(nèi)偏袒 群內(nèi)偏袒是指偏袒群內(nèi)成員而不是群外成員[25]。在兩極分化和社交媒體的背景下，群內(nèi)偏袒表現(xiàn)為以積極的態(tài)度支持和評(píng)價(jià)自己陣營的群體，同時(shí)拒絕來自其他意識(shí)形態(tài)的人的提議，從而產(chǎn)生回音室效應(yīng)，讓同質(zhì)化觀點(diǎn)進(jìn)一步加強(qiáng)，對(duì)立觀點(diǎn)之間的距離進(jìn)一步增大[3]。在群內(nèi)偏袒的作用下，輿論極化的程度會(huì)愈演愈烈。

2.2.3 群體極化 群體極化是指團(tuán)體成員一開始即有某些偏向，在商議后，人們朝偏向的方向繼續(xù)移動(dòng)，最后形成極端的觀點(diǎn)[6]。群體極化因素會(huì)促使兩個(gè)觀點(diǎn)偏向相反的群體在相互商議交流之后，形成兩個(gè)極端對(duì)立的群體。這里的交流通常表現(xiàn)為互不買賬的爭辯式互動(dòng)，相互抵觸、互相抑制，對(duì)群體觀點(diǎn)的二分化起到了至關(guān)重要的催化作用，最終造成交流雙方水火不容的局面[26]。

2.3媒體偏差

2.3.1 媒體觀點(diǎn) 新聞媒體語調(diào)，尤其是負(fù)面的新聞媒體語調(diào)被證實(shí)會(huì)引發(fā)公眾輿論的兩極分化[10]。在注意力稀缺、流量至上的時(shí)代，不少網(wǎng)絡(luò)媒體(如微信公眾號(hào)、微博賬號(hào)等)在呈現(xiàn)事件的時(shí)候，常常傾向于優(yōu)先報(bào)道負(fù)面新聞，并有意突出二元對(duì)立的社會(huì)矛盾，強(qiáng)調(diào)矛盾的不可調(diào)和性，進(jìn)一步助長了輿論極化的形成[16]。

2.3.2 社交媒體平臺(tái) 近年來，Twitter、Facebook、微博、微信等社交媒體平臺(tái)都被證實(shí)出現(xiàn)了大量輿論極化現(xiàn)象。關(guān)于社交媒體平臺(tái)的使用與輿論極化是否存在關(guān)聯(lián)以及關(guān)聯(lián)是正向還是負(fù)向的問題，目前還沒有統(tǒng)一定論。葛巖等人[27]指出社交媒體與輿論極化沒有必然聯(lián)系，只有在社會(huì)失穩(wěn)和主流媒體信譽(yù)流失條件下，社交媒體對(duì)極化有明顯助推作用 。沈郊等人[28]發(fā)現(xiàn)純粹獲取信息的使用與輿論極化呈正相關(guān)關(guān)系，而社交性的使用與輿論極化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。趙玉林等人[29]指出基于熟人關(guān)系、高同質(zhì)化的微信圈群更容易引發(fā)群體極化。

2.3.3 媒體算法 目前主流的媒體算法，如新聞推薦、好友推薦仍然采用的是協(xié)同過濾算法[30]。協(xié)同過濾算法是利用某興趣相投、擁有共同經(jīng)驗(yàn)的群體喜好來推薦用戶感興趣的信息。一部分研究者認(rèn)為這類協(xié)同過濾算法會(huì)產(chǎn)生過濾氣泡，讓用戶只看到他們喜歡的信息，從而強(qiáng)化了他們的觀點(diǎn)，引發(fā)輿論極化[2]。也有一些研究者持反對(duì)意見，認(rèn)為這種觀點(diǎn)并沒有充分的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)證明[31]。

輿論極化的影響因素如圖1所示，輿論形成之初，個(gè)體初始偏見和群體標(biāo)識(shí)就已經(jīng)形成，在確認(rèn)偏差、嗜同性、群內(nèi)偏袒、群體極化和媒體觀點(diǎn)的共同影響下，加上媒體平臺(tái)及算法的催化作用，便涌現(xiàn)出了輿論極化現(xiàn)象。就現(xiàn)有研究而言，心理學(xué)領(lǐng)域的個(gè)體及群體偏差研究非常豐富，其他相關(guān)領(lǐng)域的研究較少；此外，隨著時(shí)代的發(fā)展，媒體對(duì)于輿論極化的催化作用究竟有多大，是一個(gè)難以準(zhǔn)確量化的問題，有待深入探索。

3 輿論極化研究方法

輿論極化的研究方法可以分為兩大類: 一類是采用定性研究方法進(jìn)行理論方面的探討；一類是采用定量研究方法，通過數(shù)據(jù)采集、量化和實(shí)驗(yàn)建模，為輿論極化分析和應(yīng)對(duì)提供更為客觀的依據(jù)。

3.1定性方法定性方法的輿論極化研究文獻(xiàn)大都基于傳播學(xué)視角。從宏觀層面界定輿論極化的相關(guān)概念，闡釋輿論極化發(fā)展的動(dòng)力機(jī)制，并對(duì)如何應(yīng)對(duì)輿論極化提出主觀建議。具體包括詳盡梳理從群體極化到公眾極化的整個(gè)極化研究路線與方向變化[10]；探討輿論極化中的非理性表達(dá)[15,17]；剖析社會(huì)熱點(diǎn)話題、飯圈互撕輿論極化現(xiàn)象[6,14]；從宏觀角度給出社會(huì)治理層面[6]、網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境治理層面[14]的應(yīng)對(duì)策略等。

3.2定量方法

3.2.1 數(shù)據(jù)來源 輿論極化研究數(shù)據(jù)主要來自于社會(huì)調(diào)查和社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。

a.社會(huì)調(diào)查。早期關(guān)于輿論極化的研究數(shù)據(jù)主要來自于社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)，主要為對(duì)整個(gè)洲或國家的大范圍調(diào)查，如面向歐洲[12]、美國[32-33]的宏觀調(diào)查。調(diào)查時(shí)間普遍較長，許多有意義的調(diào)查持續(xù)追蹤了20年以上[32-33]。調(diào)查目的通常與政治極化相關(guān)，例如分析共和黨和民主黨的意見分歧隨時(shí)間的變化[33]，計(jì)算輿論分化與黨派競(jìng)爭之間的因果關(guān)系[34-35]，挖掘輿論極化與政府擔(dān)保之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系[34]，探索政治極化是否向社會(huì)輿論極化蔓延[5]等。

b.社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)今輿論研究的主要數(shù)據(jù)來源?，F(xiàn)有輿論極化研究文獻(xiàn)涉及的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)包括Twitter[36-37]、Facebook[38]、新浪微博[39]等。從社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)獲取輿論極化數(shù)據(jù)，同樣能夠展現(xiàn)出輿論極化與政治分化之間的關(guān)聯(lián)性[36-37]，而且還能體現(xiàn)如新媒體技術(shù)在內(nèi)的其他因素對(duì)與輿論極化的影響[38-39]。與社會(huì)調(diào)查相比，從社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)獲取輿論極化數(shù)據(jù)大幅節(jié)省了人力和時(shí)間開銷。

3.2.2 量化指標(biāo) 由于輿論極化的研究對(duì)象是公眾對(duì)于話題的意見、態(tài)度和情緒集合，因此，大多數(shù)輿論極化的衡量標(biāo)準(zhǔn)都建立在量化觀點(diǎn)分布的思想基礎(chǔ)上[3]。其中，最簡單和常使用的指標(biāo)是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中群體觀點(diǎn)距離中立觀點(diǎn)的平均偏差[40]。在平均偏差指標(biāo)的基礎(chǔ)上，Bramson等人[41]將重點(diǎn)放在一維分布的標(biāo)準(zhǔn)化信念度量上(想法、觀點(diǎn)、態(tài)度等)，使用持有特定信念的個(gè)體數(shù)量的直方圖來表示輿論極化，并圍繞擴(kuò)散、色散、覆蓋、區(qū)域化、社區(qū)分裂、形狀明顯性、群散度、群體共識(shí)、大小群體奇偶校驗(yàn)總結(jié)了9種輿論極化測(cè)度指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同角度全面量化了輿論極化現(xiàn)象。

3.2.3 研究方法 面向輿論極化的研究方法主要分為統(tǒng)計(jì)分析、干預(yù)實(shí)驗(yàn)和仿真實(shí)驗(yàn)3大類。

a.統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)分析是社會(huì)學(xué)領(lǐng)域研究輿論極化的主要方法，不僅可以直觀地揭示輿論極化范圍、規(guī)模、程度隨時(shí)間的變化規(guī)律[32-33]，而且能夠客觀地解析不同影響因素與輿論極化發(fā)展之間的相互關(guān)系[12,35]。

b.干預(yù)實(shí)驗(yàn)。針對(duì)輿論極化的干預(yù)實(shí)驗(yàn)是通過一定干預(yù)措施，使群體觀點(diǎn)發(fā)生改變，從而判定極化原因或考核干預(yù)效果的實(shí)驗(yàn)。具體地，有面對(duì)面和在線干預(yù)實(shí)驗(yàn)來檢測(cè)協(xié)商規(guī)范的引入是否能夠緩解群體分化[42]；有瀏覽器部件干預(yù)實(shí)驗(yàn)來衡量偏見的顯示對(duì)于對(duì)立信息接收的影響[43]；有可視化界面干預(yù)實(shí)驗(yàn)來計(jì)算反向內(nèi)容所產(chǎn)生的負(fù)面情緒效應(yīng)[44]。干預(yù)實(shí)驗(yàn)通常能揭示事物發(fā)展的本質(zhì)規(guī)律，但由于輿論干預(yù)實(shí)驗(yàn)的成本較高，所以相關(guān)研究很少。

c.仿真實(shí)驗(yàn)。輿論極化仿真實(shí)驗(yàn)是在計(jì)算機(jī)上用仿真軟件模擬現(xiàn)實(shí)輿論極化的過程，通過控制參數(shù)變量觀察輿論極化效果，從而解釋輿論極化形成原因的實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)是復(fù)雜系統(tǒng)領(lǐng)域研究輿論極化的主要方法，經(jīng)典的模型包括有界置信模型[45-46]、Friedkin-Johnsen模型[47]、Axelrod模型[48]等。有界置信模型模型認(rèn)為，兩個(gè)相互交流的個(gè)體觀點(diǎn)差超過某個(gè)置信度時(shí)，個(gè)體觀點(diǎn)將保持不變[45]或會(huì)朝相反方向偏移[46]，由此形成觀點(diǎn)的多極或兩極分化。Friedkin-Johnsen模型引入了固執(zhí)己見的概念，將個(gè)體觀點(diǎn)更新規(guī)則設(shè)計(jì)為其所有鄰居節(jié)點(diǎn)的凸組合與其堅(jiān)持初始觀點(diǎn)的加權(quán)平均，當(dāng)兩個(gè)對(duì)立觀點(diǎn)群體的固執(zhí)程度都比較大時(shí)，便會(huì)涌現(xiàn)輿論極化。Axelrod模型原本是一種文化傳播模型，模型認(rèn)為個(gè)體只向他們享有相同文化特征的個(gè)體學(xué)習(xí)，享有的文化特征越多，學(xué)習(xí)程度就越大，直到他們都具有相同的文化。模型通過文化學(xué)習(xí)機(jī)制，產(chǎn)生了文化相變，同一區(qū)域文化相同，不同區(qū)域文化具有完全不同的特征。該模型的動(dòng)力學(xué)機(jī)制、宏觀涌現(xiàn)過程與輿論極化具有較大的相似性?，F(xiàn)有的許多輿論極化模型都是在經(jīng)典模型的基礎(chǔ)上融入新的輿論極化因子，例如增加情感[16,49]、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[50]、確認(rèn)偏差[51]、激進(jìn)主義個(gè)體因素[52]等。

相較而言，采用定性方法取得的研究成果有助于把握輿論極化產(chǎn)生的深層原因，也能為政府應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論極化提供導(dǎo)向性建議。但由于這類研究的主觀性較強(qiáng)，因此，難以精準(zhǔn)刻畫輿論極化現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律，所提出的輿論極化消解策略距離實(shí)際落地也存在一定距離。定量方法，如統(tǒng)計(jì)分析、干預(yù)實(shí)驗(yàn)和仿真實(shí)驗(yàn)，能夠?yàn)檩浾摌O化的分析和應(yīng)對(duì)提供更為客觀的依據(jù)，但難以生成具有普適性的指導(dǎo)建議。最好的是能夠?qū)深惙椒ㄏ嘟Y(jié)合。就現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，中文文獻(xiàn)多為定性方法，外文文獻(xiàn)則以定量方法為主。

4 輿論極化消解策略

輿論極化消解策略可分為硬策略和軟策略兩大類。硬策略是指出臺(tái)相關(guān)的法律法規(guī)，并利用強(qiáng)硬技術(shù)手段對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論實(shí)施強(qiáng)制管理，軟策略是指潛移默化地對(duì)網(wǎng)民觀點(diǎn)進(jìn)行引導(dǎo)[53]，兩者均可達(dá)到或部分實(shí)現(xiàn)輿論極化消解的目的。

4.1硬策略早期的輿論管理主要采用的是硬性策略。例如，通過對(duì)有極化傾向的輿論信息關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，設(shè)置關(guān)鍵詞過濾功能，禁止網(wǎng)絡(luò)輿論極化信息的出現(xiàn)。現(xiàn)今，當(dāng)輿論極化現(xiàn)象非常嚴(yán)重時(shí)，管理部門也會(huì)采取一些硬性策略。2021年8月27日，中央網(wǎng)信辦秘書局發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)“飯圈”亂象治理的通知》，指出嚴(yán)禁呈現(xiàn)互撕信息，對(duì)于“飯圈”粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊等各類有害信息應(yīng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)清理，從嚴(yán)處置違法違規(guī)賬號(hào)，對(duì)發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、管理不到位的網(wǎng)站平臺(tái)從重處罰。這些硬性手段都能在一定程度上有效防止輿情升溫發(fā)酵，緩解輿論極化現(xiàn)象[54]。

4.2軟策略

4.2.1 主流媒體引導(dǎo) 通過主流媒體正向引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論是消解輿論極化的主要策略。主流媒體的語調(diào)與引導(dǎo)方式已經(jīng)被證實(shí)與輿論極化具有密切關(guān)系[4]，有研究指出，主流媒體應(yīng)通過加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)傳播能力建設(shè)、輿情矯正方式建設(shè)、輿情應(yīng)對(duì)策略建設(shè)、傳播藝術(shù)思維建設(shè)等方式，提升輿論引導(dǎo)力。在輿論極化發(fā)生之前，建立已發(fā)生的極化反應(yīng)庫，記錄主要群體初始觀點(diǎn)、互動(dòng)關(guān)系等因素，為政府預(yù)測(cè)調(diào)控提供決策依據(jù)[55]。在輿論極化發(fā)生之時(shí)，通過說服個(gè)人(例如，通過教育、接觸不同觀點(diǎn)或激勵(lì)措施)對(duì)有爭議的問題采取更中立的立場(chǎng)，以此減少網(wǎng)絡(luò)中兩極分化的問題[40]。

4.2.2 信息均衡布局 輿論形成的基礎(chǔ)是信息，信息偏差擴(kuò)散也會(huì)引發(fā)輿論極化。因此，有研究者指出要減少輿論極化可能導(dǎo)致的消極后果，應(yīng)提高網(wǎng)絡(luò)信息質(zhì)量，減少信息的不確定性[56]。當(dāng)出現(xiàn)集體偏見的時(shí)候，可以設(shè)計(jì)不同的信息均衡策略：例如，通過可視化方式展示其偏見[43]；為理性的其他的聲音創(chuàng)造新的舞臺(tái)，形成新的輿論場(chǎng)[57]；創(chuàng)造“中間話題”，引導(dǎo)輿論朝中間話題發(fā)展[44]；設(shè)計(jì)“飲食均衡”的推薦算法[58]，通過差異化的內(nèi)容推送讓不同類型的新聞、其他形式內(nèi)容展現(xiàn)在用戶面前[59]；讓機(jī)器寫作滲透價(jià)值觀念[56]等。通過不同方式實(shí)現(xiàn)信息均衡布局，構(gòu)建理性多元求同存異的公共辯論空間，以達(dá)到輿論極化消解的目的[7]。

4.2.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整 近年來，一些研究者開始嘗試通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來減弱輿論極化現(xiàn)象。其基本假設(shè)是認(rèn)為將具有相反觀點(diǎn)的用戶連接起來可以減少兩極分化[3]。在這個(gè)基本假設(shè)前提下，將輿論極化減少問題轉(zhuǎn)換為該圖上的邊推薦問題[60]，通過計(jì)算一個(gè)使極化和分歧之和最小化的最優(yōu)拓?fù)鋄61]，進(jìn)而設(shè)計(jì)出一種基于最小外部干預(yù)原則的極化消解策略[62]。

相比較而言，硬策略的效果一般比較明顯和及時(shí)，而軟策略需要較長的時(shí)間才能驗(yàn)證其有效性。但是，網(wǎng)絡(luò)輿論倡導(dǎo)的是自由、開放地發(fā)表言論，一味地封鎖消息只能起到暫時(shí)緩解的作用，更重要的是引導(dǎo)網(wǎng)民朝理性辯論的方向發(fā)展。因此，應(yīng)該構(gòu)建一套以軟策略為主、硬策略為輔的輿論消解策略體系。

5 結(jié)論與展望

輿論極化研究文獻(xiàn)主要集中在輿論極化的概念、影響因素、研究方法以及輿論極化消解策略。然而，當(dāng)前研究仍具有以下擴(kuò)展空間:

5.1國內(nèi)輿論極化現(xiàn)象有待全面研究輿論極化研究的主戰(zhàn)場(chǎng)在美國，而國內(nèi)對(duì)于輿論極化的研究尚處于初級(jí)階段。在中國，輿論極化現(xiàn)象的范圍、程度、形成速度隨時(shí)間的變化規(guī)律還不清楚，輿論極化涉及的群體特征、議題特征和主體交流特征還未有研究，亟需一套定量研究方法對(duì)其展開全面系統(tǒng)的研究。

5.2媒體對(duì)輿論極化的作用還需進(jìn)一步討論媒體包括媒體觀點(diǎn)、媒體平臺(tái)和媒體技術(shù)對(duì)于輿論極化的影響目前還存在較大爭議，需要從不同角度進(jìn)行深入評(píng)估和全面解讀。與此同時(shí)，可以將研究重心放在如何利用好媒體，尤其是智能媒體技術(shù)上。一方面，有意識(shí)地削弱媒體偏見，減少媒體負(fù)面語調(diào)，弱化媒體算法偏見；另一方面，通過智能媒體技術(shù)手段修正片面觀點(diǎn)、打破圈層結(jié)構(gòu)、對(duì)抗偏見算法，部分實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化輿論極化消解。

5.3輿論極化消解策略亟需系統(tǒng)性研究輿論極化研究的落腳點(diǎn)最終還應(yīng)放在如何消除和緩解輿論兩極分化上。然而，目前輿論極化消解策略的研究還比較零散，尚未有硬策略與軟策略綜合的完整體系。此外，策略的提出多基于主觀建議，關(guān)于具體策略的適用環(huán)境、實(shí)施效果還未有分析。因此，亟需構(gòu)建一套完整的輿論極化消解案例、理論、方法和技術(shù)體系，為輿論極化消解提供客觀依據(jù)。