时间:2024-09-03
■ 张 晗 罗小艺
距离保罗·拉扎斯菲尔德(Paul.Lazarsfeld)提出“两级传播”(Two-step Flow of Communication)理论已过去整整70年①,其关于“观点常常从广播和报纸流向意见领袖,再从意见领袖流向不活跃的大众人群”的假设被选举研究、药品研究和其他许多领域的著名研究所证实②。然而,社会发展和新技术的推广使用对两级传播理论提出了深刻的挑战③,作为地方社会系统中可靠消息来源的意见领袖也愈加强调传播的专业化和媒体策略化,特别是在互联网时代,这种趋势更加明显④。
随着新媒体的推广和应用,社交媒体上的信息和观点逐渐成为重要的社会认知来源。皮尤研究中心(Pew Research Center)2017年公布的研究显示,在调查了4971位美国成年人后发现,约67%的美国成年人在一定程度上依赖社交媒体平台获取新闻,这个比例在2016年为62%;在50岁以上的美国人中,有55%在社交媒体网站上消费新闻,这个比例在2016年为45%;同时,50岁以下的人比他们的长辈更有可能从这些网站获得新闻,其中78%的人表示在社交媒体平台上消费新闻。
该研究还发现,美国成年人获取新闻的社交媒体平台包括Facebook、Twitter和Snapchat。Facebook是获取新闻的主要平台,45%的美国成年人自称从该社交媒体网站获得新闻;Alphabet公司旗下的YouTube位居第二,有18%的美国成年人从YouTube获取新闻;大约11%的美国人在Twitter上获取新闻,但由于美国总统特朗普是该平台的活跃用户,其影响也不容小觑⑤。另外根据博雷尔研究机构的分析数据,2016年民主、共和两党的总统竞选经费支出达到创纪录的114亿美元,其中有10亿美元被用于新媒体,特别是在社交媒体上对候选人进行形象推广,这一数字较2008年呈现出5000%的增长。
图1 作为获取新闻渠道的美国社交媒体
早在2016年,一项针对40443名网民和全国1101名电话用户,以及1017位微信公众号运营者和806位微信企业号运营者的调查显示,以微信为代表的社交媒体已成为我国第二大新闻渠道,渗透率超过电视与电脑之和⑥。根据当年中国信息通信研究院公布的《微信社会经济影响力研究报告》显示,微信月活跃用户达8.89亿。报告认为微信以社交关系链为核心,通过连接、协调、赋能的平台力量,将新技术、新应用、新模式深度植入到工作生活及社会治理中,推动人与人、人与设备乃至人与社会的深度互联。2018年两会期间,微信的所有者腾讯公司宣布微信全球月活跃用户数首次突破10亿。
正如保罗.拉扎斯菲尔德的学术合作者、继承人,伊莱休·卡茨(Elihu Katz)所说,我们正面对着一张无形的社交网络,它提供着来自熟人传播的各种信息、观点和意见,特别是政治议题和公共事务。个体分散的信息传递最终形成的“集体行动”(collective behavior)必须受到大众传播规则的控制,因为媒体不仅凝聚国家共识,而且为政治、经济、文化活动提供关键的价值导向⑦。
那么,社交媒体是否对形成社会共识亦有影响?如果答案是肯定的,社交媒体作为信息传递的重要中间环节会导致传播效果发生改变么?两级传播中的信息流动是否还遵循从“广播和印刷媒体流向意见领袖,再从意见领袖传递给那些不太活跃的人群”的路径?社交媒体在中间扮演了什么角色?最终会导致怎样的社会后果?
1955年,卡茨和拉扎斯菲尔德发现,那些通过阅读和谈话传播观点的个人在传播系统中发挥着诸如报纸、杂志等社会实体机构不可比拟的影响⑧。而今天面临的问题在于,早期经验研究绘制的简明扼要的两级传播模型在如今十分复杂的传播生态中是否仍然适用,我们需要研究在数字空间中传递的各种信息流的起点与终点、轨迹与互动,从而对两级传播理论重新进行审视。
特别是在美国,政治报道常常受到不同党派的影响,但同时也受到来自中间意见者(non-partisanindividuals)的影响,他们对任何议题都无外显的立场和倾向。Gentzkow和Shapiro于2006年和2010年分别撰文指出,由于受众更倾向于将与自己观点接近的报道视作质量上乘,报纸便不断迎合着受众的偏好。通过对《今日美国》的数据分析,研究证实大众媒体在报道新闻时,经常采用与公众意见接近的视角。这种被称为“选择性暴露”(selective exposure)的媒体报道在社会心理学特别是有关认知不协调的研究中被证实。而中间意见者由于没有鲜明的预设立场和选择性媒体接触,更容易暴露在大众媒体的选择性信息传播中。
大众媒体在政治报道中有着很强的议题引导力,比如政府责任、选举行为和公共政策等领域,而很重要的原因在于媒体存在鲜明的倾向性(media bias)。这种倾向性有利于媒体团结受众和广告商,并通过对事实的准确报道形成媒体公信力(reputation)。公信力的另一方面来自于对未来的准确预测,特别是选举活动的报道,究竟哪一方的政策会获胜能够帮助受众做出当下的行动决策。这一领域的现有研究主要从媒体倾向性的本源出发,研究其需求和供给,较多关注媒体倾向性对个体的影响。
两级传播理论自诞生以来一直争议不断,但由于开创了大众传播研究的有限效果时代而在传播学史上占据着十分重要的地位⑨。自伊里调查之后,迪凯特研究、创新扩散研究不断进行批评修正,两级传播逐渐发展为“N级传播”论⑩。社交媒体的广泛应用深刻改变着个体之间的信息交换方式。受众,特别是年轻一代的受众,更习惯在电脑上和手机上阅读新闻,受众同时接收着来自大众媒体和社交媒体的声音。社交媒体使得信息以由1(媒体内容)向N(个体)再向N(媒体内容加个体)最后向N(个体)的模型展开。这对两级传播理论及其社会后果提出了新的挑战。
博弈(Game Theory)是有联系的博弈方之间的决策协同现象,其实质是各主体在一定规则框架下谋取自己利益的行动,本质是联合创造博弈结果并分享成果的集体行动,其结果是从中各自取得相应结果或收益。在政治报道中,媒体的公信力主要是通过预测优胜的候选人及其政策来实现的。在这一博弈中,受众反复接触媒体信息从而确定选举的哪一方终将获胜。然而受众不单单从大众媒体获取信息,还有更重要的消息来源,即社交媒体,社交媒体的消息来源不仅是媒体结构,而且包括发表政治信息的个人。
所有人都通过接收信息来采取行动,进行投票或选举。假设不同政见者(partisans)出于拥护某一政策或促成某项议题的动机,在社交媒体上发表意见,出于群体压力,他们会选择性地发表与已有观点或与媒体报道相近的内容,而中间意见者(non-partisans)在这一过程中接收信息,尽管中间意见者知晓他们的决策会影响选举结果,但他们仍然不是活跃的信息收集和发布者。
图2 社交媒体政治传播示意图
在实际的传播环境中,政治议题的报道遵循以下的时序:
不同政见者选择性披露信息并在社交媒体上发表,中间意见者接收来自机构媒体和社交媒体I关于议题的报道;
受众采取行动,为自己支持的意见投票;
选举或投票结果被披露。
中间意见者的选择主要来自于机构媒体和社交媒体的信息,在不同的可能性1-PR、1-PL和PL+PR-1下,选择政策L、政策R或两者都选。一般情况下,特别是政治议题中,中间意见者只能选择一方政策,则有(1-ω)(1-PR)+ωη的受众选择政策L,(1-ω)(1-PL)+(1-η)ω的受众选择政策R,即:
两者(1,1)和(0,0)均达到纳什均衡。
图3 纳什均衡
当纳什均衡发生时,少部分支持政策L的受众和报道政策L的媒体B获胜,即次优的政策打败了较优的政策,成为政治事务和媒体议题的集体选择。这一模型揭示,媒体的报道通过影响中间意见者而造成一定的社会后果。这一结果修正了大众媒体对政治议题的强大影响,证明其社会后果往往是通过中间意见者产生的,而非一般意义上的活跃的意见领袖。
这一模型还告诉我们,大众媒体之间存在实际的相互影响关系,即在均衡(1,1)和(0,0)上,尽管不同媒体对议题的报道有截然不同的倾向,但最终会使社会后果呈现一种集体倾向(collective bias)。受众通过媒体接收政治信息,大众媒体预测政治走势,为使自己的公信力最大化而不断报道受众偏好的信息,迎合受众。
在(0,0)点下,大众媒体A和B都只报道政策L,而较优政策R未受到媒体关注,最终社会福祉却指向政策R,即点(1,1)。在点(1,1)下,刚开始大众媒体给予了政策R相应的关注,受众也注意到政策R的存在及其益处,但由于受到社交媒体的影响,一旦某个受众或机构对于次优政策L发表意见、传播观点,当达到一定的临界值时,媒体便开始加强对次优政策的报道,受众据此选择或投票导致的社会后果也许会是次优政策或导致集体谬误(collective failure)。
综上所述,政治议题报道由于议题本身的重要性、媒体报道的倾向性、个体选择的隐蔽性等特点,加之增加了社交媒体作为受众的消息来源,其社会后果走向更加不确定,甚至会产生集体谬误。在选择了次优方案、投票给不负责任的官员,抑或是选举产生了不喜爱的总统之后,我们终究要反思政治议题的两级传播模式及其在社交媒体时代的修正完善。
美国学者Kjerstin Thorson和Chris Wells在2012年已注意到在技术和社会的不断变迁下,一些政治类突发事件的偶然暴露实际上遵循着单级的信息流动规律,即由大众媒体直接流向受众,甚至由社交媒体直接流向受众。西方传播理论界注意到,个体逐渐将自己的信息接收环境定制化、个性化,大量数据驱动的报道和新闻推送实质是单级传播,社交媒体的内容生产和推送起到了信息过滤的作用。
社交媒体时代信息流动的过程并不是自由无序的,有学者进一步提出了信息暴露的精选模型(curated flows)。每个个体的信息接收都是不同的,我们已经很难找到两个在接收新闻和媒介经验方面完全一样的个体,从而形成独一无二的个体信息网络。在政治传播领域,新闻信息的把关者曾是新闻编辑团队,然而今天更多的工作是由竞选团队、利益集团、社交媒体、算法来完成。在个体信息网络中,有五种关键的行动者(actors)进行信息筛选和过滤,即新闻记者、媒体机构、个体受众、社会联系和算法过滤。
当然,任何模型的建构都是为了提高我们对复杂事物的理解程度。在真实的传播场域中,信息流动和个体选择还存在着高度的复杂性和不确定性。大数据技术的出现使得曾经对个体网络行为的研究发展出新的领域,研究者可以从动态的信息网络中提取个体的特征及个体之间的互动行为。拉扎斯菲尔德当年是通过让被调查者列出与谁进行过交谈并说了什么的方法,一步步发现影响信息和观点传递的重要中介因素——个体,但在社交媒体形态下的研究难以如此开展。一个合理的转向是综合使用个体调查和系统分析的方法,发现传播网络内部的行为特征和系统建构过程。
注释:
① Lazarsfeld,P.F.,Berelson,B.& Gaudet,H.ThePeople'sChoice.New York:Columbia University Press.1948.p.151.
② Troldahl,V.C.AFieldTestofAModified“Two-stepFlowofCommunication”Model.Public Opinion Quarterly,vol.30.no.4,1966.pp.609-623.
③ Bennett,W.L.,& Manheim,J.B.TheOne-stepFlowofCommunication.The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science,vol.608,no.1,2006.pp.213-232.
④ Turcotte,J.,York,C.,Irving,J.,Scholl,R.M.& Pingree,R.J.NewsRecommendationsFromSocialMediaOpinionLeaders:EffectsonMediaTrustandInformationSeeking.Journal of Computer-Mediated Communication,vol.20,no.5,2015.pp.520-535.
⑤ Pew Research.NewsUseAcrossSocialMediaPlatforms2017.Available at,http://www.journalism.org/2017/09/07/news-use-across-social-media-platforms-2017,2017.
⑥ 《2016微信数据化报告》,企鹅智酷,http://tech.qq.com/a/20160321/030364.htm,2016。
⑦ Elihu Katz.BacktotheStreet:WhenMediaandOpinionLeaveHome.Mass Communication and Society,vol.17,no.4,2014.pp.454-463.
⑧ Katz,E.,& Lazarsfeld,P.F.Personalinfluence:thePartPlayedbyPeopleintheFlowofMassCommunications.Transaction Publishers.1955.pp.381-393.
⑨ 陈雪奇:《两级传播理论支点解析》,《厦门大学学报(哲学社会科学版)》,2013年第5期。
⑩ 崔波涛:《从两级到多级:两级传播论发展综述》,《新闻传播》,2014年第5期。
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