舆情事件中媒体微博报道对公众情绪表达的影响

王耀宗

（西南交通大学 人文学院，四川 成都 610097）

公众情绪往往随着舆情事件的发展而跌宕起伏，网络互动的匿名化和便捷性在一定程度上促使公众能较快和大胆地表达个人观点，从“罗一笑事件”到“病媛事件”，公众在网络空间不断表达着自己理性或非理性的观点。目前学界对舆情事件的研究主要集中于舆论传播探析和舆情引导等，涉足事件中媒体报道与公众情绪之间关系研究较少，媒体作为事件的重要传播者，舆情事件中媒体报道对公众情绪的影响应当受到关注。以往关于公众情绪的研究以经验总结为主，实证研究也多以问卷调查作为主要方法，难以开展大范围研究，其结果也相对容易出现误差。网络平台释放了公众的表达欲望，随着大数据挖掘技术的不断进步，在公众情绪研究中采用数据挖掘方法应当被重视。“新浪微博”（下文简称微博）是目前国内最受欢迎的社交网络平台之一，在国内认可度高且受众面广，凭借其强大影响力成为公众抒发己见的重要平台，因而平台内有着丰富的信息文本数据。因此，本研究采用数据挖掘与实证分析验证舆情事件中媒体微博报道对公众情绪的影响，厘清影响脉络，根据实证结果分析事件背后的社会危境，从事件相关主体出发反思情绪优化机制，以期丰富舆情事件和公众情绪的研究并促进微博舆论生态健康发展。

1 理论基础

舆论是信念、态度、意见和情绪表现的总和[1]。舆论场是指在众多因素的作用下形成的舆论时空环境；舆情事件产生后，公众在微博中针对事件抒发个人意见和情绪，多方因素影响由此形成微博舆论场。同时，社会情绪分为个体和群体情绪两方面，本研究主要关注群体情绪，即群体在某些因素的作用下形成的较为一致的情绪[2]。由此，本研究将公众情绪定义为公众在微博舆论场中呈现出的情绪表达。

情绪感染理论认为人所处的情绪状态易传递给与之交互的另一人，这种传递存在于个体和群体之中。当人们察觉出他人的情绪状态，便会激活自身内部的镜像神经系统，对他人情绪状态进行模仿和展现[3]。该理论为本研究解释媒体报道影响公众情绪的内在机制和提出研究假设提供了理论依据。

议程设置理论提到大众媒介能通过安排议题来左右人们关注某些事实和意见，并左右人们谈论的先后次序[4]。该理论在当下出现三个层面的观点，本研究主要借鉴第二层面，即新闻有帮助公众分辨不同主题的特性。同时本文以罗杰斯和迪尔林所提出的议程构建理论为基础，分析事件相关主体应如何优化公众情绪以更好地平息舆论态势。

2 研究设计

2.1 案例选取

本研究选取发生在2021年5月的“成都49中事件”作为案例，理由有以下三点：首先，该事件曾是微博中的热门话题，公众对该事件的关注度高，且微博在助推其成为舆情事件上起着重要作用；其次，该事件出现“新闻反转”，公众情绪随报道变化而变化，这对分析媒体报道对公众情绪的影响提供了较广的数据分析区间；最后，该案例较新，微博数据较完整，事件发生不久后本研究便抓取到相关数据内容，尽可能保障了数据的完整性，减少了删除评论可能导致的数据缺失，为研究提供了较高的数据可信度。

2.2 样本采集

本研究选取某主流媒体关于该事件的微博报道作为研究对象，理由有两点：①该媒体对此事件的重要环节均有报道，且该媒体曾为此事件发声，其在助推“舆论反转”上起着关键作用；②该媒体粉丝数量庞大，微博评论数量多，公众与该媒体互动频繁。截至2021年7月13日，该媒体与该事件相关微博共6条，将这些微博视为媒体报道样本；利用Python爬取微博评论，获取有效数据共3 835条，将其作为公众情绪样本。

2.3 变量设计

2.3.1 媒体报道研究变量

新闻报道具有不同属性，一般认为实质性属性最为重要，即新闻具有能帮助受众建构和辨别不同主题的特性[5]。参考已有的关于微博报道内容的研究和该媒体发布的相关微博内容，本研究划分出案情发布、事件评析、坠亡过程和善后工作四类主题，将其作为媒体微博报道研究的四个变量，并采用霍斯提公式计算编码员信度。霍斯提公式假定两位编码员分别同时做了m1和m2个单位的编码，其中一致的编码数为m，则编码员信度=2 m/（m1+m2），由于微博内容主题明显，两位编码员的编码结果一致，本研究的编码员信度值为1（＞0.70），符合认定标准[6]。

2.3.2 公众情绪研究变量

高兴、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和惊讶是六种基本情绪[7]。大连理工大学信息检索研究室基于这六种基本情绪开发了“中文情感词汇本体库”，并增加“称赞”情绪类别，该库将高兴和称赞归为积极情绪，悲伤、惊讶、愤怒、恐惧和厌恶归为消极情绪。本研究在情绪识别部分采用“中文情感词汇本体库”，并将不具有此库显著情绪倾向的评论归为“无明显情绪”类别。本研究将上述情绪类别作为公众情绪研究变量。

2.4 研究假设

情绪感染理论为解释媒体微博报道影响公众情绪的内在机制提供了理论依据，即报道的情绪倾向正向影响客体的情绪体验。在对微博内容进行初步分析后发现案情发布和善后工作主题较多引起公众消极情绪表达，而事件评析和坠亡过程主题较多引发公众积极情绪表达。因此，本研究提出如下假设：

H1：案情发布主题正向影响公众消极情绪；

H2：事件评析主题正向影响公众积极情绪；

H3：坠亡过程主题正向影响公众积极情绪；

H4：善后工作主题正向影响公众消极情绪。

3 实证分析

3.1 描述统计分析

在各主题微博的评论区中网友情绪表达变化明显，如表1所示。案情发布主题评论区以愤怒等消极情绪为主，消极情绪占68.45%；事件评析主题以称赞等积极情绪为主；坠亡过程主题以积极情绪为主，多表达对真相大白的欣喜，对学生的去世表示哀伤的占8.99%；善后工作以悲伤情绪为主。

表1 各主题微博评论区的情绪类别占比 /%

3.2 相关分析

利用SPSS软件对报道变量与情绪变量进行Spearman相关分析，结果见表2，表格中的数字为相关系数，p表示显著性，“**”表示显著相关，“*”表示相关，无“*”表示二者不具备相关性。

表2 微博报道主题与公众情绪的相关分析

由表2可知，案情发布主题与愤怒、厌恶、悲伤和惊讶情绪之间的相关系数分别为0.457、0.077、0.095和0.108，并呈现出“**”的显著性，表明其存在显著正相关关系；坠亡过程主题与称赞情绪之间的相关系数为0.037，并呈现出“*”的显著性，表明二者之间存在正相关关系；善后工作主题与悲伤情绪之间的相关系数为0.077，并呈现出“**”的显著性，表明善后工作主题与网友的悲伤情绪之间存在显著正相关关系；事件评析主题与称赞、高兴和无明显情绪之间的相关系数分别为0.174、0.127和0.101，并呈现出“**”的显著性，表明事件评析主题与网友的称赞、高兴和无明显情绪之间存在显著正相关关系。

3.3 回归分析

在相关分析基础上对显著相关变量进行Logist ic回归分析，若显著性p值＜0.01，回归系数＞0，则自变量对因变量有显著正向影响。回归结果显示：自变量案情发布与因变量愤怒、厌恶和惊讶情绪之间的回归系数分别为3.30、0.58和2.56，p值均为0.00；自变量案情发布和善后工作与因变量悲伤情绪之间的回归系数分别为0.85和1.99，p值均为0.00；自变量坠亡过程和事件评析与因变量称赞情绪之间的回归系数分别为1.88和1.58，p值均为0.00；自变量事件评析与因变量高兴和无明显情绪之间的回归系数分别为1.52和0.63，p值均为0.00。以上数据表明上述所有自变量均对因变量具有显著正向影响。

3.4 研究结论

根据“中文情感词汇本体库”的情绪分类，由回归分析的数据结果可知：案情发布显著正向影响悲伤、愤怒、厌恶和惊讶情绪，即H1成立；事件评析显著正向影响高兴和称赞情绪，即H2成立；坠亡过程显著正向影响称赞情绪，即H3成立；善后工作显著正向影响悲伤情绪，即H4成立。

案情发布主题对公众情绪具有消极影响，因该内容为媒体直接转发相关通报，通报存在仓促公布且缺乏有力证据的问题，缺少对当事人的人文关怀，故公众消极情绪高涨。事件评析主题正向影响积极情绪，因该媒体在事件进程中积极构建媒体议程，要求责任部门及时披露详尽信息，积极引导公众情绪回归理性。坠亡过程主题正向影响积极情绪，因其微博内容通过监控材料清晰完整地展现出当事人的活动轨迹，逐一回应了公众质疑，及时还原了真相，公众情绪随真相的披露回归积极。善后工作主题正向影响公众消极情绪，因该媒体客观陈述善后过程，公众焦点转移到对当事人的哀悼上，悲伤情绪随之增加。

4 事件背后的社会危境

由于该媒体微博中的案情发布内容转自相关部门的通报，因此引入责任部门主体进行分析。基于实证结果从责任部门、主流媒体和公众三个主体出发反思该事件背后的社会危境。

4.1 责任部门：陷入微弱公信力的桎梏

案情发布主题对公众情绪具有负面影响，侧面反映出部分地方责任部门面临微弱公信力危机。媒体转载的相关通报内容存在公式化等问题，且并未深入回应社会关切：第一则通报由非直接部门发布，权威性和公信力稍显不足；另一则通报中仅有事件结果，未见具体细节描述，易给人敷衍了事之感，这在一定程度上加剧了信息环境的不确定性，促使公众情绪走向负面。案情发布相关内容未贴近公众，缺失对当事人的人文关怀，这不仅难以妥善处理舆情，还加剧虚假信息发酵，使责任部门的公信力随之受损。

4.2 主流媒体：加速社会中的时间危机

当下社会是“加速社会”[8]，新闻业在加速社会中面临时间危机。当下，公众对真相的渴望速度极大超出了真相的呈现速度，新闻的时效性成为媒体当前面临的难题。在该媒体的案情发布主题的微博评论区中，公众情感表达以负面为主，大部分网友要求及时公布监控等详细信息。公众追求真相无可厚非，但过分追求真相而忽视了真相的呈现需要时间，相关部门需根据流程梳理案件、媒体需四处走访搜集信息，多数公众未意识到完整事实浮出水面要一定的等待时间，这加剧了媒体的时间危机。

4.3 公众：情感裹挟下的理性缺失

微博评论区中的公众情绪波动较大，大部分公众难以保持理性思考，陷入理性缺失危境。新媒体技术的发展赋予了公众即时表达的权力，而此类舆情事件触及公众的痛点，其理性被强大的共情能力所吞噬且欲望能在互联网匿名化的包裹下肆意暴露，在情感裹挟和技术赋权双重作用下，公众被卷入情绪化宣泄的浪潮中，个人在诉诸情绪时情绪也在不断传递，理性思考易被抛开，公众的媒介素养亟待提高。

5 情绪治理机制

舆情事件的生命历程是在公众议程、政策议程和媒体议程的交流中相互影响并逐渐达成制约与平衡的过程[9]。此次事件中网民和意见领袖等构建了疑问重重的公众议程；相关部门通过发布通报构建政策议程；媒体发表评论并跟进采访构建媒体议程。舆情事件需要三方主体互动以促使议程建构完成并达到平衡，以优化公众情绪并控制舆论态势。

5.1 公众议程：勿让情绪代替理智

在事件发展过程中，网民和意见领袖等构建的公众议程推动着媒体关注从而形成媒体议程并影响政策议程的构建。但应注意公众媒介素养的提高刻不容缓，在公众议程中应培养传播主客体的思考与批判能力，这也是媒介素养教育的体现。作为受众，辨别是非的能力不可缺失，保持客观冷静的思考必不可少，在新闻不断反转的当下，勿让情绪代替理智，面对信息持怀疑精神，勿盲目随从，保持理性，深入思考。期望下一次舆论风暴来临时，公众能在保持密切关注的同时做到从容理性。

5.2 政策议程：详细、公开、透明

公众的愤怒质疑更多源于信息的不公开和不透明，故在此类事件的公众情绪治理中，责任部门也应扮演重要角色。在构建政策议程时，信息的详细、公开和透明是击碎谣言和引导公众情绪走向积极的一剂良药。在类似事件的通报中，若能将事件的时间线和相关证据清晰完整地呈现，对平息猜测和安抚消极情绪具有极大的作用。公众期待通过一份详细、有说服力且逻辑严密清晰的通报来还原真相。

5.3 媒体议程：不失时、不失语、不失真

媒体在引导舆论和构建媒体议程时应做到不失时、不失语和不失真。此次事件中众多主流媒体构建的媒体议程在一定程度上起到了助推事件水落石出和引导公众回归理性的作用。媒体应发挥其社会功能，利用自身采编权及时求证信息真伪，做到不失时，例如在该事件中新京报就曾对有关救护车晚到的问题及时去医院求证真相，这对快速遏制相关谣言的传播起着重要作用。此次事件中多数主流媒体不失语的做法同样值得称赞，媒体通过发表新闻评论和跟进采访，要求相关部门详细披露信息，在优化公众情绪并引导公众回归理性方面具有重要作用。构建媒体议程也要做到不失真，在加速社会中新闻时效性与真实性成为媒体所面临的共同难题，追求时效而舍弃真实是不可取的。