从热点舆情事件看网络负面情绪类型及传播机制

2023-06-19 11:39:24 来源: 红网

网络负面情绪主要表现类型


(资料图)

网络情绪的研究涉及社会学、心理学等多个学科,学界尚未形成统一概念。综合国内学者蔡璐、孙立明、李淑娜、张润泽、王成军、黎娟娟等人的专业论述,网络情绪是指,网络中某群体对某事件或现象所产生的认知、评价和态度,结合自身的经验或思维判断后,综合产生的心理体验和行为表现。其主要特征表现如下:

一是感染性。在互动体验的助推下,评论、字幕、网络集群讨论等成为个体在网络中与他人互动的重要渠道,个体情绪很容易受到某些激烈言论、夸张的语言、煽动信息等的影响。群体成员的情绪可以相互感染,消极情绪比积极情绪更能激发人们的分享欲望,传染性更强。

二是流动性。在舆论场中,个体的情绪、经历等在网络空间交流分享,因而舆论情绪又是流动的,情绪之间可以互相转化,不同类型的情绪可以促使舆论朝着不同方向发展。比如,气愤和悲伤的情绪会导致舆论无序走向,但随着理性声音入场,负面情绪也可以转化为接受、认可等正面情绪。

三是连续性。同个体情绪感受一样,网络群体情绪也有一定的起伏曲线,即从情绪的潜伏到爆发到高潮直至回落,都要经历连续不断的变化过程。因此,网络情绪本身是连续性与周期性的统一。

而根据社交网络中用户的情绪状态,网络情绪又可分为正面网络情绪和负面网络情绪。正面网络情绪是指,行为人心理和行为对网络舆情事件的认同感,而负面网络情绪则刚好相反。学界研究普遍认为,负面情绪对舆情走向的影响更大,需要重点关注。热点事件中的网络负面情绪主要表现为以下五种类型:

一是愤怒厌恶类。愤怒是负面情绪中认知和行为驱动力最强的基本情绪之一。与个人情绪相比,网络中的“众怒”情绪的爆发主要表现在网民对冲破道德、规则、法律的极端行为表现出的激烈反对态度,他们认为这是对群体现有的“共同价值”理念的挑战。司法实践中,因个人合法权益受损、公权滥用等激发的网络众怒更是十分常见。比如近年来频被曝光的家暴案件、性侵案件、未成年人恶性犯罪案件、暴力执法案件、官员贪腐案件等,都曾激发舆论场强烈愤慨和批评谴责,呼吁从严从重惩治违法犯罪的声音成为共识。

二是担忧恐慌类。在重大突发事件、公共安全、自然灾害等舆情事件中,由于事发突然,舆论场中的信息体量增长极快,而普通民众的理性思考能力大大降低,在趋利避害的大众心理下,大众很容易被一些错误骇人的消息误导,形成大规模的恐慌情绪。从近年多起热点事件看,网络恐慌情绪是谣言传播扩散的重要推动力。在新冠疫情暴发之时,由于人们对病毒病理机制、患者救治等基本情况不了解,舆论场短期内出现大量涉疫谣言,涉及疫病预防、物资保障、病毒感染、政府举措等多个方面,严重动摇了社会稳定。又如在2021年“7·20”河南暴雨事件中,舆论场曾出现“郑州进入建国来首次特大自然灾难一级战备状态”“上游水库大坝决堤”等谣言,干扰救灾救援工作。

三是紧张焦虑类。网络焦虑是近年来舆论场中的一种特有情绪,是一种“行为成员因自我期许与所在处境不相称的痛苦情绪体验”。随着当前社会竞争激烈和工作生活压力加重等,焦虑逐渐成为热点事件中的常见情绪。比如“小镇做题家”一词刷屏,引发舆论对教育资源分配不均衡的教育焦虑;“天价彩礼”“女员工怀孕遭辞退”等社会争议话题背后,折射出公众因结婚生子的成本过高形成的婚育焦虑;海天酱油“添加剂”事件引发公众对食品添加剂滥用的安全焦虑等,而便捷快速的网络传播使网民有“同病相怜”之感,产生情绪传染。

四是悲伤恐惧类。近年来,随着社交媒体的普及公众对公共事务的关注度提升,越来越多的网民对社会公共事件表达关注,并与之形成强烈共情。此前曾发生多起公共场所突发恶性伤人案件,如大连宝马撞人致5死8伤、江西男子幼儿园门口行凶致3死6伤等,网民除表达愤怒之情外,还生出人人自危式的代入心理,担忧“下一个可能就是我或者我的孩子”,恐惧情绪在舆论场蔓延。此外,突发舆情发生后,网民自发会将注意力迁移至悲剧产生的根源和如何预防上,使得舆情朝着纵深方向发展,加深了舆情发酵程度。

五是消极颓废类。这类网络情绪在近年来舆论场中也较为凸显。不论是此前网民常在社交媒体发出的“摆烂”“躺平”等自嘲,还是近日有媒体批评的“年轻人不上学不上进只上香”,无不是人们对生活现状的不满,对压力的发泄和对未来诉求的反向表达。网民特别是年轻人在各种“摆烂”“反内卷”视频中找到共鸣,进而发出“当个废物也挺好”“卷又卷不动,躺也躺不平”等感慨,消极论调在建构网络情绪的同时也推动了情绪扩散。

除以上外,常见的网络负面情绪还有压抑、无助、痛苦、仇恨、失望、惊悚、迷茫等,而重大舆情事件中掺杂的负面情绪并不只一种,这些复杂情绪互相交织、相互作用,共同影响了网络舆情的发展走向。

网络负面情绪传播机制分析

舆论负面情绪是舆论场中的一种客观存在,在舆论场相对平稳的情况下处于潜伏状态。而突发热点舆情的出现,使得舆论场中的某种负面情绪被快速调动起来,成为推动舆情发展的重要驱动力。观察发现,网络负面情绪的形成主要与以下四点有关。

1. 短视频、图片等内容极具刺激性 网络情绪被唤醒

舆论情绪传播的核心是共鸣与认同。当前,各媒体平台不断发展,大量事件以短视频、图片、音频、影片等可视化形式进入舆论场。这类传播载体画面直观、视觉冲击力强,带有大量情绪反应和情感互动,极易触动网络群体情绪共鸣。比如,在2020年梁某举报男友罗某某“性侵”事件中,梁某在微博撰写虚假“小作文”,用“引人入胜”的故事细节、聊天记录图片等构建真实感,将自己塑造为可怜无助的受害者,快速激发网民共情,后经证实梁某指控为假。又如鲍某某“性侵”养女事件,有网民将当事人双方的私密对话录音分享至某音频分享平台,在音频中双方以“爸爸”“闺女”相称,但“父亲”却实施了“性侵”行为,严重悖离公众惯常的伦理观念,激起网民对鲍某某“恋童癖”“衣冠禽兽”等愤怒、谩骂之声。而2022年的江苏“丰县生育八孩女子”事件,广泛的流传的短视频中,受害人杨某某衣着单薄,居住房间脏乱不堪,脖子上挂着铁链,凄惨的形象迅速勾起了网民同理心,网民一面倒地质疑其丈夫涉嫌虐待,强烈声讨之声成为舆情爆发的导火索。

2. 网络热词、群体标签等传播方式放大情绪偏见

近年来,一些网民或自媒体热衷于对热点话题玩梗、造梗。比如,将事件中关键元素加工成网络热词,如“走去唐山吃烧烤”梗源于唐山“烧烤店打人案”,“科技与狠活”梗源自于短视频博主“辛吉飞”曝光的食品业乱象等,不断掀起网络狂欢。又或者,将某个人或事件打上“负性标签”,如吉林白山市中院法官张某某在罹患精神疾病期间作出多项司法判决,被网民调侃为“精神病法官”等。这些词语、短语通常围绕社会日常生活和社会重大事件和热点话题展开,具有强大的情感连接能力,经由社交媒体广泛传播后,个体消极情绪被聚合放大为集体情绪宣泄。同时,由热梗、网络标签等词衍生出来的舆论讨论,也使围观者产生严重刻板印象和认知偏见,使得群体负面情绪被不断刺激、强化。

3. 媒体、知名博主等成为引流情绪关键节点

舆情发生后,媒体、社会知名人士等会对热点案事件积极发声,而其中某些带节奏的言论,对负面情绪升级起到催化作用,最典型的就是江歌案。2017年,江歌案被媒体曝光后,百万粉丝自媒体公众号“迷蒙”发表“白发人送黑发人”等文字,很快将网民对江歌的惋惜之情引至对刘鑫的谴责方面,不少网民称刘鑫为“毒闺蜜”“间接害死江歌在先,忘恩负义恩将仇报在后”,舆论场愤怒情绪高涨。此后,很多媒体包括自媒体紧跟热点,在文章中使用“人血馒头”“带血的馄饨”等语言,引发江秋莲和刘鑫各自粉丝群体的长期骂战。四川49中高二学生林某某坠亡事件,在舆论喧嚣不已、警方未公布事件调查详情前,舆论场一度传出“学校化学老师为留学名额将林某某推下楼”“坠楼学生非自杀”等谣言,歌手霍某直接将矛头对准校方,用情绪化口气称“这种情况能反转到哪”为事件定性,吸引大批粉丝对其微博留言、支持、点赞,让本来就怀疑校方“失职”的网民更深信不疑,舆论场被担忧焦虑等复杂情绪重重包裹,场面更加混乱。另外,微博中的草根大V、短视频博主等也常就某热点事件表态,他们在各自领域深耕多年,与网民的情感粘合度较高,成为影响舆论走向关键的“情绪枢纽”。

4. 官方处置失当刺激负面情绪升级

观察发现,此类受情绪主导和推动的舆情事件,官方的处置态度和效果是影响舆情的关键。如果官方应对得当、态度诚恳,网民的负面情绪得以纾解,舆情热度自然下降,反之,官方处置的失误则会刺激情绪反弹,使得舆情态势恶化。比如,近期发生的河南男子滑县杀妻案本是一起普通的家事刑事案件,但因受害人家属持续在网上发声,还有网红博主涌入现场“直播”,渲染“受害人接连被砍8刀”“去世五天,还没有安葬”等“细节”,不明就里的网民情绪很快被煽动起来,同情死者、谴责凶手的声音充斥舆论场。在负面情绪动员下,一些外地群众抱着“看热闹”“求真相”等心态到现场围观,还有群众甚至在警车上放鲜花、围堵警车阻扰民警办案,酿成较大的群体性事件。

舆情启示

结合上述分析可知,在当前媒体和舆论环境下,网络群体情绪已成为影响舆情走向的重要变量,网络负面情绪更可能引发一系列涉法涉稳风险。一方面,负面情绪影响累积叠加,可能会逐步消解公众信心,滋生不良价值导向,冲击社会主流价值观;另一方面,群体负面情绪过剩还可能突破自身边界、激化社会矛盾,滋生网络暴力等违法犯罪行为。如果被有心人士和营销号等煽动利用,群体负面情绪还有可能滑向群体极化,对社会稳定造成影响。因此,政法机关在应对情绪型舆情时,应对负面情绪的社会传播保持足够警惕,通过强化舆情监测、及时回应舆论关切等方式畅通情绪释放渠道,避免舆论场负面情绪得不到回应而蓄积发酵,滋生舆情危机。对于舆论场中具有煽动性、带舆论风向的极端言论,政法机关也可联合网信等部门及时处置,维护健康网络生态。

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