韓瑞霞,譚欣儀,張佳榕

(上海交通大學(xué) 媒體與傳播學(xué)院,上海 200240)

媒介融合使社交媒體成為人們?nèi)粘Ｐ畔⒔涣鞯闹饕馈２煌跈?quán)威媒體的意見生成機制,社交媒體因用戶生產(chǎn)內(nèi)容而成為展示公眾態(tài)度的平臺和推測公眾意見的數(shù)據(jù)“傳感器”[1]。官方機構(gòu)、民間組織、公眾個體都是社交媒體上國家形象呈現(xiàn)的信息相關(guān)者。因此,以數(shù)據(jù)挖掘的方式探索海外社交媒體上中國形象的信息特征和媒介驅(qū)動機制成為理解中國海外形象的必要途徑。在五大國際社交媒體上對中國話題及其評論數(shù)據(jù)進行挖掘編碼,并做相關(guān)、回歸、調(diào)節(jié)等統(tǒng)計分析,從議程浮現(xiàn)、意見領(lǐng)袖、認知-情感特征、機器賬號和平臺可供性五個角度分析海外社交媒體上中國形象的主要特征和媒介驅(qū)動機制。

一、文獻回顧

(一)海外社交媒體上中國形象的議程浮現(xiàn)機制

“新聞媒介影響‘我們頭腦中的圖像’”,網(wǎng)絡(luò)社交媒體正逐漸取代傳統(tǒng)媒體在公眾議程方面的影響力,成為公共意見形成的主要平臺[2]。Chaffee和Metzger研究發(fā)現(xiàn),社交媒體將議程設(shè)置理論的關(guān)鍵問題從“媒體告訴人們要思考什么”變成“人們告訴媒體他們在思考什么”[3]。Asur等人也指出,社交媒體正在充當媒體內(nèi)容的過濾器和放大器[4]。同時,公眾表達情緒產(chǎn)生的信息“流瀑”正在反作用于主流媒體議程[5]?？傮w來說,議程設(shè)置的根本目標是為了獲得更好的傳播效果,而社交媒體的多元交互性和靈活性不僅避免了大眾媒體議程設(shè)置僵化的問題,還間接產(chǎn)生了超越主流媒體的傳播效果。Grzywinska和Borden以Facebook“占領(lǐng)華爾街”運動相關(guān)報道為例,分析發(fā)現(xiàn)社交媒體通過對傳統(tǒng)媒體內(nèi)容的討論反向影響了主流媒體的觀點和報道議程[6]1-19。而Faas等人也發(fā)現(xiàn),數(shù)字平臺確實降低了傳統(tǒng)媒體的把關(guān)效力,并潛在地增加了各種行為者塑造議程的能力[7]5-10。因此,分析某一特定主體的形象需要從社交媒體本身特有的議程浮現(xiàn)機制角度進行探討。

(二)中國形象塑造中的意見領(lǐng)袖作用

信息傳播是按照“媒介—意見領(lǐng)袖—受眾”模式進行的,意見領(lǐng)袖在影響個體決策方面比媒體的作用更大[8]。對于社交媒體來說,一方面,由于缺乏傳統(tǒng)“把關(guān)人”的嚴格檢查與監(jiān)督,其傳播的各類冗雜信息導(dǎo)致普通公眾甄別信息的壓力增加;另一方面,新媒體信息涌現(xiàn)機制利于以意見和情感為集結(jié)點、實現(xiàn)基于社會網(wǎng)絡(luò)和算法屬性的人群聚集,這為意見領(lǐng)袖的出現(xiàn)提供了客觀基礎(chǔ)。社交媒體上意見篩選的“領(lǐng)路人”“牧羊人”大量出現(xiàn)[9]。與此同時,媒介形式的豐富性和個體選擇的多樣性也客觀增加了傳統(tǒng)媒體穿透“過濾泡沫”向公眾明確傳達意見的難度,間接放大了社交媒體中意見領(lǐng)袖的作用。Feezell通過對Facebook平臺上政治信息的研究發(fā)現(xiàn),社交媒體可以通過二級傳播進行社會過濾,同時附帶政治信息,顯著影響政治關(guān)注度低的人群[10-11]。除此之外,社交媒體還可以通過創(chuàng)建論壇增加用戶的暴露信息,借助意見領(lǐng)袖的作用放大意見的影響力。因此,關(guān)注社交媒體中意見領(lǐng)袖觀點呈現(xiàn)和互動的特征對于了解海外社交媒體上中國形象的形成路徑非常必要。

(三)意見挖掘與情感分析在中國形象相關(guān)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

社交媒體中的信息主要以意見和情感為表現(xiàn)形式,這也是社交媒體意見-情感分析流行的客觀原因。社交媒體中的意見挖掘主要通過自然文本分析用戶意見,而情感分析則通過社交平臺用戶表達的情緒信息了解其對議題的情緒涌動及意見互動機制[12]。社交媒體上信息的多樣性和豐富性為這種分析方式提供了良好的客觀條件。當前的社交媒體情感分析主要包括情感語境分析、情感極性分析和情感強度分析等。肖明、易紅發(fā)就依此發(fā)現(xiàn),推特上的中國形象表現(xiàn)出政治類議題為主導(dǎo),經(jīng)濟、社會議題為輔的特征[13]。近年來,國家形象數(shù)據(jù)挖掘前沿所產(chǎn)生的豐富研究成果也主要采用社交媒體數(shù)據(jù)分析方法[14]。

(四)社交媒體上國家形象塑造中社交機器人的作用

“社交機器人”的行動者功能是社交媒體不同于傳統(tǒng)輿論場的關(guān)鍵所在。社交機器人主要指在社交網(wǎng)絡(luò)中扮作人類、擁有不同程度人格屬性,且與人類用戶進行互動的人工智能應(yīng)用[15]。社交機器人以交流互動的傳播者角色混跡于信息場域,通過模仿人類的社交行為、有組織地與人類用戶進行互動,最終依照背后操縱者的意圖達到影響受眾的目的。研究表明,社交機器人占Twitter全部賬戶的9%～15%[16]。Facebook上的社交機器人對社交關(guān)系網(wǎng)的滲透比率達到80%[17]。Boshmaf等人發(fā)現(xiàn),新冠肺炎疫情相關(guān)話題的討論中就存在大量社交機器人,它們切實影響著社交媒體中的議程浮現(xiàn),這使社交媒體議題呈現(xiàn)的驅(qū)動機制和特征更加復(fù)雜化。除此之外,社交機器人還可以通過系統(tǒng)的傳播行為支持或者抹黑特定主體。目前社交機器人常被用于國際輿論場上的政治角逐,意見傳播和聲勢助推。因此,關(guān)注社交媒體機器人在國家形象塑造中扮演的角色顯得尤為重要。

(五)基于媒介可供性的平臺特征差異分析

不同平臺由于算法差異,意見和情感的生成和表達機制也存在細微差別,已有研究主要關(guān)注大型平臺如Twitter和Facebook上的意見言論,對其他平臺關(guān)注甚少。因此,綜合觀察比較中國形象在多平臺的形成機制是亟待填補的空白。在這方面,媒介可供性為研究提供了概念基礎(chǔ)。“可供性”最初由美國生態(tài)心理學(xué)家吉布森提出,它揭示了生物與環(huán)境之間的協(xié)調(diào)性。2017年華人學(xué)者潘忠黨在引入這一概念時指出:在傳播學(xué)視野中應(yīng)將“可供性(Affordance)”分為信息生產(chǎn)的可供性(production affordances)、社交可供性(social affordances)和移動可供性(mobile affordances)三個部分[18]。這一梳理為分析不同社交媒體針對特定議題的可供性差異奠定了基礎(chǔ),即關(guān)注議題、網(wǎng)絡(luò)和互動。美國學(xué)者Richard和Robert也通過媒介豐富性理論指出,不同媒介傳遞信息的豐富程度存在差異,因此不同媒介產(chǎn)生的效果也有所不同[19]。在社交媒體呈現(xiàn)各類議題的過程中,大部分學(xué)者聚焦于新媒體尤其是社交媒體與傳統(tǒng)媒體的區(qū)別,少有學(xué)者聚焦于社交媒體平臺之間的差異[20]。社交媒體具有不同于傳統(tǒng)媒體的議程設(shè)置功能和影響力,其中的意見領(lǐng)袖尤其是以社交機器人為代表的信息場域行動者尤其值得被關(guān)注。不同平臺由于信息、關(guān)系、 網(wǎng)絡(luò)可供性差異,對同一議題的表達和塑造存在差別。目前缺乏對中國形象在不同社交媒體平臺上的比較研究。本研究將在社交媒體意見-情感數(shù)據(jù)挖掘與分析的基礎(chǔ)上,對中國形象從議程浮現(xiàn)、意見領(lǐng)袖、社交機器人、意見-情感特征及平臺差異五個方面進行總體呈現(xiàn)。

二、研究平臺、數(shù)據(jù)與分析方法

(一)研究平臺和數(shù)據(jù)特征

根據(jù)社交媒體使用人數(shù)和平臺差異,本研究將五大社交媒體確定為數(shù)據(jù)來源,它們是Facebook(臉書),Twitter(推特),YouTube(油管),Instagram(照片墻)和TikTok(抖音海外版)。相對來說,Twitter和Instagram主推社交功能,用戶覆蓋范圍廣,政治屬性明顯;Instagram主推圖片分享,網(wǎng)紅眾多,用戶多為青年人;YouTube和TikTok主推視頻分享,分別在長、短視頻領(lǐng)域稱霸。TikTok具有基于算法推送機制的病毒傳播特征,而YouTube則全方位涵蓋傳統(tǒng)媒體、自媒體的多種形式。五個平臺各具特點和優(yōu)勢,分析和對比他們在塑造中國形象上的同一性和差異性具有重要意義。

本研究挖掘了2022年3～6月的數(shù)據(jù),各平臺數(shù)據(jù)采集方法、標準、時間信息見表1。

表1 五大平臺數(shù)據(jù)構(gòu)成特征

(二)數(shù)據(jù)收集和處理方法

首先采用phthyon機器挖掘結(jié)合人工編碼的方式,以“China”“Chinese”為關(guān)鍵詞進行搜索,建立中國話題帖子與評論數(shù)據(jù)庫,采用布爾一級編碼、人工二級編碼的方式進行數(shù)據(jù)清洗和梳理。運用詞云工具對整合后的帖子和評論進行詞頻統(tǒng)計,提取每個平臺排序前100的高頻詞作為數(shù)據(jù)庫指標條目。在此基礎(chǔ)上,對關(guān)鍵詞進行二次提煉和分類,對議題進行領(lǐng)域劃分,并對相關(guān)帖子點、轉(zhuǎn)、評互動頻度指數(shù),情感強度和極性指標進行詞頻分類賦值。最后運用spss軟件對重點變量進行相關(guān)、調(diào)節(jié)和中介作用分析,建立嶺回歸模型,最終呈現(xiàn)海外社交媒體上中國形象的議題特征、互動機制和平臺差異。

三、研究結(jié)果

(一)基于詞頻分析的議程浮現(xiàn)

Twitter,Facebook,Instagram上帖子標題中的高頻詞集中在新冠、國家等字詞上,Youtube 和TikTok則相對較少。與此同時,Facebook與Twitter上的熱點議題高度相似,政治和美國議題均備受關(guān)注,用戶對新冠議題討論度較高,其他熱點也多為嚴肅議題。Twitter上對國家和國際關(guān)系議題的討論尤為熱烈。YouTube上的高頻詞分布相對較廣,既有政治、外交、科技等嚴肅議題,也有歌曲、電影等文娛議題。TikTok上熱點的異質(zhì)化程度較高,嚴肅議題較少,獵奇、生活、娛樂議題較多,如學(xué)習(xí)漢語、中國電視劇、男同性戀、功夫、美食等,詳見表2。

表2 五大平臺標題中的高頻詞

選取各平臺共性議題即“政治”“新冠”“領(lǐng)土”進行交叉相關(guān)分析,結(jié)果顯示:領(lǐng)土和新冠疫情的議題在Facebook上顯著負相關(guān),在Twitter上相關(guān)不顯著,這表明對兩個議題高度關(guān)注的人群并不重合;政治和領(lǐng)土議題在YouTube和Twitter上都顯著正相關(guān),也就是關(guān)注政治話題的人往往將兩個議題捆綁討論;政治和新冠議題的相關(guān)性在幾大平臺間差異顯著,二者在Instagram上顯著負相關(guān),在Facebook上顯著正相關(guān),在Twitter上沒有顯著相關(guān)性,這說明只有Facebook用戶討論中國時,政治和新冠議題才伴隨出現(xiàn),見圖1～圖3。

圖1 政治與新冠議題相關(guān)分析

圖2 領(lǐng)土與新冠議題相關(guān)分析

圖3 政治與領(lǐng)土議題相關(guān)分析

(二)意見領(lǐng)袖與過濾機制

通過對重復(fù)發(fā)帖數(shù)量來識別對中國議題有影響力的用戶。越具有意見領(lǐng)袖潛質(zhì)的賬戶,重復(fù)發(fā)帖數(shù)量越多,帖子點擊次數(shù)越多,其數(shù)據(jù)也越容易被收錄。一級數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),Facebook上重復(fù)發(fā)帖賬號的最高發(fā)帖量達到184次,占Facebook上收錄帖子總量的7%,其他平臺均少于5%。進一步對各平臺重復(fù)發(fā)帖數(shù)量排序前20的賬號按照官方媒體、網(wǎng)紅(influencer)、新聞工作者、自媒體賬號等身份屬性分類,發(fā)現(xiàn):YouTube上收集的1 029個視頻來自723個不同的賬號,但是主要影響力仍然集中在具有明顯自媒體屬性的ID中,也就是說,在YouTube上討論中國話題的個人賬號占據(jù)“數(shù)量”優(yōu)勢,而媒體賬號占據(jù)“流量”優(yōu)勢;TikTok上重復(fù)帖數(shù)量占統(tǒng)計總量的95.8%;Twitter上發(fā)帖較多的個人賬號多數(shù)是帶有鮮明政治立場與傾向的社會熱點人物,個人賬號帖子被收錄率遠高于團體賬號;Facebook上的官方媒體在其賬號類型和發(fā)帖頻次中占主體,其賬號數(shù)量占高頻發(fā)帖排序前20中的14席,發(fā)帖頻次壟斷前10名,顯著高于其他類型賬號。個人賬號中美國前總統(tǒng)特朗普表現(xiàn)出卓越的影響力;Instagram上官方新聞媒體在“#China”議題中表現(xiàn)出較高的互動強度。

進一步研究地緣差異對塑造中國形象的影響,根據(jù)使用語言及公開的國籍信息對五大平臺用戶進行地區(qū)分類,結(jié)果發(fā)現(xiàn):YouTube上印度賬號的視頻最熱門,英文主流媒體受眾更廣;TikTok用戶中使用英語的賬號超過一半;Twitter上美國國籍的賬號數(shù)量大幅領(lǐng)先其他國籍,位列第一,其次為印度籍和巴西籍;在Instagram上,拉美、西歐和美國的媒體發(fā)布的內(nèi)容互動量較大。總體表現(xiàn)出英語國家和地區(qū)的賬號在五大平臺有關(guān)中國形象的議程中具有無可比擬的影響力。

(三)機器賬號的作用

由于其他平臺對探測功能進行了屏蔽,本研究只分析在Twitter上檢測機器賬號的結(jié)果。使用印第安納大學(xué)開發(fā)的綜合性工具Botometer檢驗Twitter上發(fā)帖賬戶的機器屬性。采用對外顯示數(shù)據(jù)(0～5)的方式測試社交機器人,參照既有研究,將3分及以上的賬號判定為社交機器人。在排除已注銷的賬號后,609個帖子中有79個來自社交機器人,占全部帖子數(shù)量的12.97%。在已收錄的64位多次發(fā)帖者中有13個賬號被判定為社交機器人,其中5個為團體賬號,即官媒賬號和營銷號,其余賬號的用戶身份為企業(yè)家、政治家、媒體從業(yè)人員與社會活動家,國籍以印度和美國為主。在社交機器人發(fā)布的帖子中,28個與政治相關(guān),23個與國家相關(guān),政治話題提及率為0.65,高于平均政治提及率的0.56。14個與貿(mào)易相關(guān),提及率為0.18,高于平均貿(mào)易提及率的0.1。數(shù)據(jù)表明,社交機器人參與的議程設(shè)置主要以政治、經(jīng)濟領(lǐng)域為主,對大眾的政治信息接收和政治事件判斷具有引導(dǎo)作用。

(四)意見挖掘與情感分析

對五大平臺中國話題相關(guān)數(shù)據(jù)開展意見-情感關(guān)聯(lián)分析,以Politics(政治)、Covid(新冠病毒)、World(世界)、Territory(領(lǐng)土)、Military(軍事)、Economy(經(jīng)濟)、Society(社會)、USA(美國)和Culture(文化)九個議題作為情感分析對象進行相關(guān)性分析。結(jié)果顯示,五大社交平臺中意見-情感關(guān)聯(lián)特征存在顯著差異。(1)限于篇幅,具體分析結(jié)果可與作者聯(lián)系獲得。除Instagram以外,其他四個平臺以正向情感相關(guān)性為主,Instagram上的政治、美國、新冠肺炎疫情議題與情感極性顯著負相關(guān);Facebook,YouTube,Twitter上意見-情感相關(guān)性顯著,且情感與意見關(guān)聯(lián)廣泛;TikTok與Instagram平臺上意見-情感相關(guān)性較弱,并且TikTok內(nèi)部正負向情緒與議題關(guān)聯(lián)性小,沒有明顯情感傾向、平臺較為中立。綜合分析可知:YouTube和Instagram情感極性強,情感傾向多元。YouTube上的世界、軍事、文化話題與情感極性顯著正相關(guān),情感極性顯著正向,而政治、新冠肺炎疫情、領(lǐng)土等議題與情感極性顯著負相關(guān);Instagram上經(jīng)濟、社會、文化話題與情感極性正相關(guān),用戶情感積極,而政治、新冠、世界與情感極性顯著負相關(guān);Twitter上整體情感極性為負向,世界、人權(quán)和美國議題與情感極性顯著負相關(guān)。綜合數(shù)據(jù)回歸分析結(jié)果和原始帖子內(nèi)容發(fā)現(xiàn):Twitter用戶對于中美對比和政治沖突話題非常關(guān)注,政治黨派的對立和對中國人權(quán)問題的不信任加劇了負面情緒。TikTok上的意見-情感關(guān)聯(lián)性弱,但總體呈現(xiàn)積極正向趨勢;Facebook的數(shù)據(jù)幾乎無情感極向,正負相關(guān)持平,說明用戶的好惡參半。

(五)多社交媒體平臺的屬性差異

匯總五個平臺所有樣本(9 565個),以Youtube平臺樣本數(shù)為基準,對其他平臺樣本數(shù)進行加權(quán)(Facebook乘以2,Twitter,TikTok,Instagram乘以6),得到數(shù)據(jù)分析面板,然后將議題、情感極性和情感強度,以及是否重復(fù)發(fā)帖作為回歸分析中的主要考察變量,將不同的二級編碼逐次設(shè)為因變量,在多次進行嶺回歸分析后發(fā)現(xiàn):在平臺總體特征上,TikTok呈現(xiàn)出偏離其他平臺主要議題及較高正向情感的特征,并且存在最明顯的重復(fù)發(fā)帖現(xiàn)象,符合TikTok作為短視頻平臺以輕松娛樂信息為主、側(cè)重商業(yè)利益和傳播效率高的特點;Instagram呈現(xiàn)了較高的正向情感和情感強度,相比政治更關(guān)注新冠肺炎疫情、經(jīng)濟和文化議題,在呈現(xiàn)社會文化議程時向公眾傳達了正向情感,也兼顧了政治、新冠肺炎疫情輿論的導(dǎo)向作用,但是議題消極對抗的程度遠不如Twitter明顯;Facebook的正向情感和情感強度僅次于Instagram,主要關(guān)注領(lǐng)土、軍事以及臺灣議題,在中國新冠肺炎疫情話題上表現(xiàn)出高關(guān)注性和對抗性,表現(xiàn)出較強的輿論引導(dǎo)能力和更強的政治價值利益導(dǎo)向;YouTube的主題呈現(xiàn)兩面性,一方面體現(xiàn)了最顯著的文化傳播特征,一方面又呈現(xiàn)出不依附于軍事、領(lǐng)土等純粹政治議程的特點,與之相應(yīng)的是最低的情感強度和負面情感傾向;Twitter具有最明顯的關(guān)注政治、經(jīng)濟、新冠疫情議題的特征,與美國關(guān)系密切,情感傾向消極,在中國議題中扮演了政治討論和社會批判的消極角色,體現(xiàn)出顯著的來自政府的消極輿論導(dǎo)向。(2)限于篇幅,具體分析結(jié)果可與作者聯(lián)系獲得。

四、結(jié)論與討論

本文以國際著名社交媒體Facebook,Twitter,YouTube,Instagram,TikTok為平臺,收集中國議題數(shù)據(jù),從議程浮現(xiàn)特征、意見領(lǐng)袖與過濾機制、意見挖掘與情感分析、機器賬號與平臺差異五個角度分析并呈現(xiàn)了國際公眾視角下的中國形象特征?？傮w來看:(1)議程浮現(xiàn)機制上,不同平臺基于自身可供性能力表現(xiàn)出明顯差異。YouTube和TikTok的視頻社交網(wǎng)站屬性導(dǎo)致議題異質(zhì)性程度高,嚴肅議題討論較少;Instagram議題聚焦以熱點為中心,呈現(xiàn)多元化趨勢;Twitter和Facebook上政治類議題集中,Twitter尤為明顯。(2)議程意見聚焦特征上,各平臺普遍表現(xiàn)出海外網(wǎng)民對中國境內(nèi)新冠肺炎疫情的討論度低于預(yù)期,他們更關(guān)注與中國相關(guān)的國際政治問題。整體上,政治議題仍然是海外社交媒體上中國議程浮現(xiàn)及議題影響發(fā)散的中心點。(3)意見領(lǐng)袖與過濾機制方面,不同平臺個人-機構(gòu)賬號的分布及發(fā)聲存在差異。針對中國議題,TikTok上多為個人賬號,且大多帶有鮮明政治立場;YouTube上主流媒體占據(jù)“數(shù)量”優(yōu)勢,自媒體占據(jù)“流量”優(yōu)勢;在Facebook上,美國前總統(tǒng)特朗普對中國議題擁有顯著的個人影響力;Instagram上新聞媒體機構(gòu)互動強度最顯著,表現(xiàn)出權(quán)威媒體的強勁影響力。從國際比較視野來看,英語國家和地區(qū)在塑造中國形象時仍占據(jù)最大話語權(quán)。(4)機器賬號滲入度上,Twitter上的社交機器人主要對政治、經(jīng)濟領(lǐng)域進行滲透,所涉議題占比高達65%,對大眾的政治信息接收和政治事件判斷發(fā)揮出了強引導(dǎo)作用,但在文化、社會議題上參與度低。(5)意見挖掘與情感分析方面,五大社交媒體平臺普遍對新冠議題的討論與情感相關(guān)性較小且強度弱,態(tài)度相對中立,負面傾向集中在對中國各類社會議題的討論中。文化議題在各平臺上獲得高討論度和最高正向評價比率,在文化取向型平臺(TikTok,Instagram)中最為明顯。

本研究的主要缺陷為:數(shù)據(jù)方面,由于多平臺特點及結(jié)構(gòu)不同導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不完全對等,在分析過程中易產(chǎn)生偏差,影響結(jié)果的精度;技術(shù)方面,平臺墻、平臺反爬蟲、反監(jiān)測設(shè)置加大了對社交機器人探測的難度,因此,在機器賬號方面的研究僅針對具有自平臺探測設(shè)置的Twitter,未實現(xiàn)跨平臺對比分析;內(nèi)容方面,研究結(jié)論有待進一步細化和深化。

(致謝:田嘉齊、迪娜·賽力克 、陳天行共同參與了本研究的調(diào)查和論文寫作工作)