【文献与探索】受众设计与情境差异：为何线上讨论容易走向观点两极化

类别：网络治理　

导言

互联网的出现，让跨地域、跨人群和跨时间的公共讨论成为了可能。那么，线上平台的互动模式是否真的能够通过促进观点的自由碰撞，让人们的思想更加理性、开放和包容？又或是，这样的互动情境会进一步加深意见分歧，甚至加速观点两极化（opinion polarization）的现象？针对这一问题，媒介研究者、纪录片制作人林知阳和香港大学社会学系副教授田晓丽以微博上的一次社会热点事件所引发的公共讨论为例，展开线上民族志调研。论文发表最近发表于Symbolic Interaction。研究发现，微博的信息流设计及其多人互动的线上讨论环境事实上会令发言者对自身言论的受众群体产生困惑和误解。虽然，为了应对这一状况，人们会采取一些诸如分享个人经历、添加更多情境解释或者是寻找相同意见者结成同盟的举措，但是有些讽刺的是，这些做法往往会继续加深观点的两极化，令理性、包容的对话在互联网上更加难以得到实现。

（文献来源：Lin, Tony Zhiyang & Tian, Xiaoli. (2018). Audience Design and Context Discrepancy: How Online Debates Lead to Opinion Polarization. Symbolic Interaction. online first, 19 July: 1–28. DOI:10.1002/SYMB.381）。

研究主题:互联网上的观点两极化现象

观点两极化（polarization of opinions）可以分为静态和动态两种过程（DiMaggio, Evans, and Bryson 1996）。观点两极化的静态概念指的是在当下政治观点、选举投票和意识形态上的观点分歧程度的深浅，而其动态观念则指的是对立的态度、情绪如何在互动过程中不断高涨、加深。后者是本文的重点研究对象。

针对线下的群体讨论情境中的观点两极化现象，现有研究总结出两大原因：社会性比较（即由于避免被视为“异见者”而导致多数压倒少数观点的倾向）和对于符合自身原有观点和信息的选择性接触偏好。然而，相比传统的面对面互动模式，线上匿名的讨论可以减少人们受到特定社会群体的局限，更容易更为浏览到广泛多样的观点，因此以上两大原因对于解释线上的观点两极化现象仍有不足。

虽然互联网往往象征着包容开放的精神，通过文献纵览可以发现对于互联网上是否存在观点两极化问题的研究存在两种完全不同甚至是相反的立场（Flaxman, Goel, and Rao 2016）。一方观点认为，互联网不会造成观点两极化，相反，互联网会促进观点的交流和中和。然而，另外一方观点则认为，互联网及社交媒体令人们更加容易与相同意见者交流的同时回避掉与自身持相反态度和观点的信息。我们可以看到，在回音壁效应的影响下，线上讨论平台上的确存在不少持续加深观点两极化的例子。那么，到底是什么让原本可以自由的线上讨论往往最终走向了极端两极化的结果呢？要想搞清楚这一问题，仅仅依靠对于两极化观点的静态分析是远远不够的——这是一个动态的过程，因此需要针对线上公开讨论展开的质性观察和研究，从参与者的讨论过程及讨论结果上进行详尽的分析。

从线下走到线上：微博上的互动情境为受众设计带来的挑战

社会学的符号互动论指出，人们会通过理解和分析他们所处的互动情境（interactional context）决定作出怎样的行动，而这些行动一旦作出，又将进一步成为“集体意义创造”（collective meaningcreation）的基础和参照（Fine，1993）。在互联网尚未诞生之前，人们用以分析并做出行动的互动情境发生在线下，有着连贯、统一和实在性的特征。Bell(1984)指出，在这一过程当中，受众设计（audience design）是一个极为重要的概念，因为人们会“在依据其受众对自己将要讲的话进行设计”。Bell认为，人们会主观上把受众分为四大类：接收者（已知且被批准收听言论的直接针对对象）、审计员（已知且未被批准收听言论的间接针对对象）、旁听者（已知但未被批准接收言论的人）以及窃听者（未知且未被批准接收言论的人）。

在线上的讨论平台或者是聊天室中，人们同样会经历这个受众设计的过程。但是有学者指出，这一过程在线上的完成是受到阻碍的（Davis and Jurgenson 2014），且原因有很多。首先，在线上非常容易出现情景崩解（context collapse）的状况，因为不同社交网络和群体的受众可能同时出现在同一个互动场合（Boyd 2008），这会令人们对于受众产生一个特别模糊甚至是歪曲的认识。此外，线上互动非即时互动，回复可能延迟，互动情境可能不同步（Walther 1992）。再加上，由于在社交媒体上的互动大多依赖于文字或图片，表情、手势、身体语言等情境线索将大大减少，因此也往往更容易给人们带来交流和理解上的阻碍（Menchik & Tian 2008）。换句话说，在线下互动时，人们对于不同情境下受众身份的认识相对准确和可控。但事实上，人们在互联网上进行互动的时候常常对他们的互动对象了解很少，不仅不了解他们的确切数目，更对于他们何时加入或者是离开某次对话缺乏确切的认知。这一现象被本研究第二作者田晓丽及Daniel Menchik概括为“n-adic interaction”（n方互动）。

本研究作者发现，微博的产品设计进一步使得上述问题复杂化了。首先，微博上面的信息流设计使得每一个发出的微博都会作为一条新的讨论线可以在搜索栏被搜索到，然而在每一条微博下方（包括转发的微博）又会有一个可供讨论的半公开的评论区域，发表在这一区域的言论虽然可以对公众开放，却无法被直接搜索到。这一设计就导致许多微博言论以公开或半公开的形式存在于这个平台上，不同的讨论区在同一时间容纳着参与度完全不同的受众群。

为了更好地区分和指代这些受众，作者将其分为三大类：微博原创者、转发者及评论者。需要提到的一点是，由于微博允许用户在转发的同时进行评论，一个用户可以在针对微博原创者而言的时候被视作是评论者，然而在针对后续看到其转发及评论的用户来说作为转发者的身份参与到一次公共讨论当中来。这意味着，在微博上参与互动的用户自身所处的互动空间和受众对象存在着非常复杂的状况和组合，发言者对于其受众的认知也比较容易陷入混乱，甚至出现很多超出发言者预期的受众参与到讨论当中来。这一状况同传统意义上借助评估互动发生的空间和时间进行受众设计带来极大的挑战。

FIGURE 6. Audience Design Problems on Weibo (withSimultaneous Posting)

研究发现：情景差异与应对策略如何加深观点两极化

为了针对微博上的这一互动模式进行研究，本文第一作者林和田决定采取线上民族志的方式作为本项研究的主要研究方法。自2013年10月开始，林在28周的时间内，每周在微博上花12小时对微博上的热点讨论进行追踪。在此之后，于2014年4月，选择了由凤凰卫视发布的一条关于“内地孩童香港当街撒尿引发争吵”的热点新闻事件作为主要的追踪对象，并借助爬虫技术，针对这则原创微博的136,621条转发微博和75,248条评论的具体内容及发布者采用的沟通策略进行了质性分析。

研究发现，在微博上参与这一次热点事件讨论的用户对于自身言论的受众、他们与受众的关系、争论开启的原因和方式以及何时结束都存在极大的困惑。造成这一问题的很大一部分原因在于，微博上模糊化的身份标签和字数限制的设计等设计，给人们的受众设计带来较大阻碍。与此同时，不完全即时同步的互动方式同样会加深矛盾和交流障碍。

较为常见的一种受众设计困境体现在讨论参与者对于完全出乎意料的受众加入讨论时的手足无措。不少用户抱怨：“为什么这个人要来评论我的微博？还转发了我的观点？”，又或者是当有不相干的人进入讨论时，回复“这不干你事儿”或者是“我不想跟你说话”。这些对话——虽然与热点讨论的主题并不直接相关——同样与其他评论一同被微博自动加入到原创微博下的讨论线中，导致这一热点事件的评论区成为混杂着观点争论以及朋友之间的调侃、对于凤凰卫视的控诉、没有点名对象的谩骂和脏话的记录。有些陌生人在一来一回的争论中试图继续“@”争论对象时，发现已经被拉黑，于是便会产生更大的愤怒，继而将这些情绪发泄在评论区。

上述发现体现出，与线下的面对面交流不同，在微博上破碎、分散且互相交错的互动情境会给互动参与者带来极大的挑战。在这里，没有表情和肢体语言的帮助，没有即时同步的一对一回复，误会很容易产生，并会随着快速而庞大他人言论的插入而更加难以修复。与邮件交流和以熟人社交为主的平台交流不同，微博的用户群体和产品设计常常会令用户在毫无意识的情况下，被“抛入”到自己完全未曾预料的互动空间里去。这些都加剧讨论中的负面情绪和态度的激化。

为了应对这种交流上的问题，林和田发现不少微博用户会采取专门的交流策略来试图让讨论进行下去。

第一个策略，是试图通过分享个人经历要求对方设身处地考虑问题。这一策略常常失败，因为对话参与者的个人经历可能差异较大，要求对方设身处地的呼吁甚至会转为咄咄逼人的反问，很少能够有效消弭误解。

第二种策略，是通过增添关于热点事件的细节。虽然这一做法有利于还原事实原貌，但是由于不同人信息来源质量和可信度高低不一，十分容易以讹传讹。此外，由于你一言我一嘴的评论方式，事实上很难做到为整件时间提供完整、准确的细节还原，不少人的转述甚至加入了个人偏好和感情色彩，因此更容易加深观点两极化的问题。

第三种策略，是通过“拉帮结派”和“排斥异见者”的方式来加强自己的观点。然而，通过与相同观点的人的交流和互相支持，这一做法更容易加深不同意见者之间的隔阂，带来更为极端的孤立和反击。

讨论与总结

这一研究指出，在社交媒体上试图应对差异化情境的举措，反而可能带来更深的观点两极化的隔阂。通过分析发现，社交媒体平台的产品设计细节同样可能通过令用户对于其受众及互动过程产生更大的困惑，增加开展理性、包容讨论的难度。这一发现，不仅对于全面理解微博在中国公民参与议程当中所起到的作用、反思其产品设计对于人际互动和公共讨论的影响具有启发意义，对于其他以公共讨论为主要功能的社交媒体平台同样具有借鉴意义。

（更多实例请参考原文：Lin, Tony Zhiyang & Tian, Xiaoli. (2018). Audience Design and Context Discrepancy: How Online Debates Lead to Opinion Polarization. Symbolic Interaction. https://doi.org/10.1002/symb.381）

此前，本公众号曾经推送过田晓丽有关内地与香港学生使用社交媒体互动差异的文章（原文发表在JSPR上），推送出去以后反响很好。读者如有兴趣，可结合起来阅读，以便更加系统了解这一话题。可点击下面　近期推送的相关文献：【文献与探索】空间与人际接触：香港高校内地生与本地生的跨群体互动

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附参考文献文附参考文献附参考文献

Bell, Allan. 1984.“Language Style as Audience Design.” Language in Society 13(2):145–204.

Boyd, danah. 2008.“Why Youth Heart Social Network Sites: The Role of Networked Publics in TeenageSocial Life.” Pp. 119–142 in Youth, Identity, and Digital Media, edited by D.Buckingham. Cambridge, MA: MIT Press.

Davis, Jenny L., and Nathan Jurgenson. 2014. “Context Collapse: Theorizing Context Collusions and Collisions.” Information, Communication & Society 17(4):476–485.

DiMaggio, Paul, JohnEvans, and Bethany Bryson. 1996. “Have American’s Social Attitudes Become More Polarized?” American Journal of Sociology 102(3):690–755.

Fine, Gary Alan. 1993.“The Sad Demise, Mysterious Disappearance, and Glorious Triumph of Symbolic Interactionism.” Annual Review of Sociology 19(1):61–87.

Flaxman, Seth, SharadGoel, and Justin M. Rao. 2016. “Filter Bubbles, Echo Chambers,, and Online News Consumption.” Public Opinion Quarterly 80(S1):298–320.

Tian, Xiaoli, andDaniel A. Menchik. 2016. “On Violating One’s Own Privacy: n-Adic Utterances and Inadvertent Disclosures in Online Venues.” Studies in Media and Communications11:3–30.

Walther, Joseph B.,and Malcom R. Parks. 2002. “Cues Filtered out, Cues Filtered in: Computer Mediated Communication and Relationships.” Pp. 529–563 in Handbook of Interpersonal Communication, edited by M.L. Knapp and J.A. Daly. Thousand Oaks, CA: Sage.

近期推送的相关文献：(直接点击链接即可进入该页面)

此处也可以下载全文：

http://hub.hku.hk/handle/10722/256391

原文链接（阅读原文　点击左下角）：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/symb.381

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http://www.yidianzixun.com/channel/m408752

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