热点公共事件中网络社会情绪演进的影响因素研究

热点公共事件中网络社会情绪演进的影响因素研究
作者：***
来源：《新闻世界》2024年第01期
【摘要】熱点公共事件中网络社会情绪的传播与扩散是舆情演进的关键性因素，多元媒介融合环境下网络社会情绪生成与演进的影响因素日益复杂化。

对2413名网民的问卷调查及研究显示：权益权衡与网络社会情绪具有正相关关系，并且个人利益评价对网络社会情绪的影响不明显，亲友利益评价与国家利益评价对网络社会情绪具有显著影响。

事件归责与网络社会情绪具有正相关关系，且归责于政府部门对网络社会情绪影响显著，归责于非政府相关部门对网络社会情绪的影响不明显。

领袖框架与网络社会情绪具有正相关关系，专家型意见领袖和政府官员型意见领袖的框架效应与网络社会情绪显著正相关。

风险扩音、真相揭示、危害管控、
情绪抚慰和刺激叠加均与网络社会情绪具有正相关关系。

实现热点公共事件中的网络社会情绪疏导，应从主体单一的线性管控模式向“多维度”“多中心”的协同治理模式转变。

【关键词】热点公共事件；舆情治理；网络社会情绪；情绪疏导
【基金项目】广东省社科规划粤东西北专项项目“新时代农村网民网络社会情绪表达：类型、特征及疏导——以粤北地区为例”（GD21YDXZGL06）阶段性成果；博士科研启动项目“重大灾害事件中网络社会情绪发展的影响因素及其内在机理”阶段性成果。

一、问题提出
社会情绪的爆发导致舆论生态的撕裂和失控态势[1]，截至2022年12月，我国网民规模已达10.67亿，普及率达到75.6%[2]。

网络社会情绪成为网络舆情爆发的动力源，成为网民情绪表达的宣泄口，正因网络平台具有多样化、平民化、普泛化，使得其产生的影响因素更加复杂化。

因此，对网络社会情绪演进的影响因素进行研究，是现代网络舆情治理的重要议题。

课题通过问卷调查对网民社会情绪的影响因素进行分析，以期为我国网络社会情绪的疏导提供可行性建议。

二、理论框架、文献回顾与研究假设
（一）理论框架
根据情绪认知理论，情绪产生与发展分为“刺激事件发生——个体体验、认知、评价和唤起情绪记忆——情绪生成与变化”三个阶段。

群际情绪理论把“认知—情绪—行为”作为其发生的基本过程。

个体基于评价，认同某一群体，则该群体变为自我的一部分，成为内群体，获得社会和情绪意义，个体评价与内群体有关的事物因此都会带着情绪色彩，好像事情是发生在自己身上一样，如此个人水平的情绪也就被拓展到群体水平[3]。

据此可知，“评价（认知）——情绪”是个体或者群体情绪产生、发展的重要机制。

情绪调节的过程模型指出，情境变更、认知改变等“先行关注情绪调节”发生在情绪发生的各个阶段，个体会对事件进行重评；而个体采取的情绪反应调整等“反应关注情绪调节”，改变了个体的感受与表达规则。

其中，情绪反应调整可发生在情绪激活前后。

这些调节因素皆能够让情绪得到有效调控（见图1）。

（二）文献回顾及研究假设
1.事件评价因素对情绪的影响
权益权衡即网民对事件与自身利益的相关性，以及事件对自身利益影响性质的评价[4]。

拉扎勒斯在对情绪的定义中提出，与人的利害无关的“无关”评价会立即结束；对人有保护价值的“有益”评价产生愉快、舒畅、兴奋、安宁等情绪；使人受伤害的“紧张”评价，产生失落、威
胁或挑战感，甚至表征为应激[5]。

事件归责指的是网民在对事件成因分析的基础上，对事件责任的评价、归属[6]。

杨昭宁等的研究表明，人际责任性归因会影响附带情绪和助人决策的关系[7]。

陈雅赛指出，政府消极应对，将导致谴责政府、追问政府责任行为，最终引起负面情绪[8]。

据此，提出假设为：
假设1：权益权衡与网络社会情绪具有正相关关系。

假设2：事件归责与网络社会情绪具有正相关关系。

2.情境变更因素对情绪的影响
风险扩音是指在热点公共事件信息传播中，发生制造、传播扩大事态风险谣言的现象[9]。

李铁锤（2019）指出，在如今风险社会时代，突发事件的相关信息尤其容易遭受风险社会放大而产生信息变异，变异的信息导致的风险放大，极易引发公众宣泄性情绪[10]。

朱代琼、王国华在其研究中发现，信息污染通过放大风险，使社会情绪持续发展、强化、扩大，最终导致舆论生态的撕裂和失控态势。

概而言之，造谣、传谣等信息污染行为导致人们面临更大的风险感，从而极有可能引发公众的负面社会情绪[11]。

真相揭示指的是官方、媒体、个人等对事件真相的披露[12]。

“后真相”时代，我国网络舆情传播呈现出情绪化、极端化、猎奇性等特征，公众情绪、无端揣测等往往取代事实和真相，呈现出情绪表达高于事实真相的发展态势[13]。

危害管控是指政府部门通过防控、救援、追责等手段防控事件危害的发生与蔓延[14]。

媒体顺应时代变化向真相追寻者角色转变，能够有效应对次生舆情危机、加强舆情疏导[15]。

黄楚新研究发现，政府采取“饱和式”应对策略，打造出全域防控体系，一方面增进了民族凝聚力，有效化解了社会焦虑感；另一方面，也易产生谣言，引发恐慌情绪，招致负面攻击[16]。

据此，提出假设为：
假设 3：风险扩音与网络社会情绪具有正相关关系。

假设 4：真相揭示与网络社会情绪具有正相关关系。

假设 5：危害管控与网络社会情绪具有正相关关系。

3.认知改变因素对情绪的影响
领袖框架指的是网络意见领袖的意见、观点对网民的观点、态度所产生的框架效应，也就是网络意见领袖的意见、观点对网民关于事件的主观解释与思考结构所形成的经验、图式、态度等参照[17]。

美国哥伦比亚大学保罗·拉扎斯菲尔德在其著作《人民的选择》一书中最早提出“意见领袖”的概念，指活跃在人际传播网络中，经常为他人提供意见、观点或建议，并对他人施加个人影响的人物[18]。

Li等认为意见领袖的影响力能够引导网络舆论的走势，对他人的情感态度或行为产生影响[19]。

据此，提出假设为：
假设 6：领袖框架与网络社会情绪具有正相关关系。

4.反应调整因素对情绪的影响
情绪抚慰是指政府部门、媒体等通过动员、宣导、社会仪式对网民负面情绪的抚慰[20]。

国外心理学研究者Miles G.等将情绪调节策略归为寻求情感安慰、转移注意和搜寻刺激情境信息三种类型[21]。

媒体对公共情绪具有宣导抚慰功能[22]，并能理性引导社会情绪[23]。

刺激叠加指的是媒体在一年内反复报道同类型公共事件的现象[24]。

田维钢研究发现，在情绪传播过程中，叠加式的“场景构建”容易满足群体情绪的归属感[25]。

“热点议题的联想叠加容易加深偏见、放大风险，影响认知、道德判断或行为”[26]。

据此，提出假设为：
假设 7：情绪抚慰与网络社会情绪具有正相关关系。

假设 8：刺激叠加与网络社会情绪具有正相关关系。

三、研究工具设计与数据收集
（一）问卷编制
1.理论基础
本研究将情绪认知发展理论、情绪建构理论和情绪调控理论作为问卷开发的理论基础。

艾拉·罗斯曼等提出的情绪认知发展评价模型、詹姆斯·格罗斯的情绪过程调节模型和情绪建构理论作为理论基础。

罗斯曼的情绪认知发展评价模型将事件评价项目分为愉悦度与相关性、责任归属、确定性、问题来源、期待以及控制潜能（应付能力考量）六个维度。

格罗斯将情绪发生与调控因素分为评价、反应和情境选择、认知改变、反应调整等8个方面的因素。

参考了1996年Roseman的情绪发展评价模型量表，1988年Watson，Clark和Tellegen共同编制的积极情感消极情感量表/正性负性情绪量表[27]，2003年黄丽等对该量表进行了中文版修订[28]。

1995年Angold等人编制的简化情绪量表（Short Mood and Feelings Questionnaire，SMFQ）[29]。

1995年Gross和John编制的伯克利情绪表达量表（Berkley Expressivity Questionnaire，BEQ）[30]，Gross编制的情绪调节量表（Emotion Regulation Questionnaire，ERQ）[31]。

2008年Nock等编制的情绪反应性量表（Emotion Reactivity Scale，ERS）[32]。

Carver等编制的行为抑制/激活系统量表（Behavioral Inhibition System and Behavioral Activation System Scale，BIS/BAS）[33]。

结合对已有研究成果的梳理，初步确定了17个变量，最后经过协商、讨论，删减为15个变量。

2.问卷信效度检验
对问卷进行信度检验，总信度α=0.925，说明问卷信度很好；各分量表的信度α＞0.80，表示其信度也很好；各因子维度的信度α＞0.70，表明各解释变量可接受。

总体结果表明各量表信度水平比较理想，说明问卷内部一致性较好，适合对其作进一步分析（见表1）。

总问卷和五个维度的KMO值均大于0.8，Bartlett统计值著性水平均为0.000，且都小于0.001，说明总问卷和五个维度的题项很适合进行因子分析；各维度保留题项的因子载荷都大于0.5，共同度都大于0.3，贡献度都大于50%，达到效度检验的要求（详见表2）。

（二）问卷调查
本研究的调查对象为在线网民，问卷发放主要通过家人、同学、朋友、辅导员、老师以及领导等帮忙转发，采取“滚雪球”方式扩大调研目标人群，于2019年12月20日——2020年3月25日随机在线发放2600份问卷，回收2413份，剔除无效问卷98份，得到有效问卷2315份，有效回收率89.04%。

四、研究假设验证
（一）权益权衡与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，权益权衡与网络社会情绪的r=0.382，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。

经过一元多因素方差分析发现，个人利益评价的主体间效应不明显（Sig=0.417＞0.05），亲友利益评价（Sig=0.017＜0.05）和国家利益评价（Sig=0.000＜0.05）主体间效应显著（见表3）。

说明前者对网络社会情绪没有显著影响，而后两者对网络社会情绪具有显著影响。

（二）事件归责与网络社会情绪的关系
事件归责设置了两类4个题项，包括归责于政府相关部门2题，归责于非政府部门2题。

取4个题项的平均得分作为事件归责的得分值。

经过皮尔逊相關分析，r=0.072，P=0.001＜0.01，说明事件归责与网络社会情绪正相关。

经过一元多因素方差分析发现，归责于非政府相关部门主体间效应不明显（Sig=0.258＞0.05），归责于政府相关部门（Sig=0.011＜0.05）的主体间效应显著（见表4）。

说明归责于非政府相关部门对网络社会情绪没有显著影响，而归责于政府相关部门对网络社会情绪具有显著影响。

（三）风险扩音与网络社会情绪的关系
奥尔伯特与波斯特曼把谣言的“强度和流量”“重要度”“暖昧度”分别设定为 R、I、A。

将三者的关系用公式表示为：R（流量、强度）= I（重要度）*A（暖昧度）[34]。

借鉴这一公式，笔者将由网络谣言产生的风险扩音分解为利益风险（重要度）与欺骗性（暖昧度）两个指标，取两个题项得分的乘积为“风险扩音”的最终得分值。

经过皮尔逊相关分析，r=0.622，P=0.000＜0.001，说明风险扩音与网络社会情绪显著正相关。

（四）真相揭示与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，真相揭示与网络社会情绪的r=0.263，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。

假设 6：领袖框架与网络社会情绪具有正相关关系。

4.反应调整因素对情绪的影响
情绪抚慰是指政府部门、媒体等通过动员、宣导、社会仪式对网民负面情绪的抚慰[20]。

国外心理学研究者Miles G.等将情绪调节策略归为寻求情感安慰、转移注意和搜寻刺激情境信息三种类型[21]。

媒体对公共情绪具有宣导抚慰功能[22]，并能理性引导社会情绪[23]。

刺激叠加指的是媒体在一年内反复报道同类型公共事件的现象[24]。

田维钢研究发现，在情绪传播过程中，叠加式的“场景构建”容易满足群体情绪的归属感[25]。

“热点议题的联想叠加容易加深偏见、放大风险，影响认知、道德判断或行为”[26]。

据此，提出假设为：
假设 7：情绪抚慰与网络社会情绪具有正相关关系。

假设 8：刺激叠加与网络社会情绪具有正相关关系。

三、研究工具设计与数据收集
（一）问卷编制
1.理论基础
本研究将情绪认知发展理论、情绪建构理论和情绪调控理论作为问卷开发的理论基础。

艾拉·罗斯曼等提出的情绪认知发展评价模型、詹姆斯·格罗斯的情绪过程调节模型和情绪建构理论作为理论基础。

罗斯曼的情绪认知发展评价模型将事件评价项目分为愉悦度与相关性、责任归属、确定性、问题来源、期待以及控制潜能（应付能力考量）六个维度。

格罗斯将情绪发生与调控因素分为评价、反应和情境选择、认知改变、反应调整等8个方面的因素。

参考了1996年Roseman的情绪发展评价模型量表，1988年Watson，Clark和Tellegen共同编制的积极情感消极情感量表/正性负性情绪量表[27]，2003年黄丽等对该量表进行了中文
版修订[28]。

1995年Angold等人编制的简化情绪量表（Short Mood and Feelings Questionnaire，SMFQ）[29]。

1995年Gross和John编制的伯克利情绪表达量表（Berkley Expressivity Questionnaire，BEQ）[30]，Gross编制的情绪调节量表（Emotion Regulation Questionnaire，ERQ）[31]。

2008年Nock等编制的情绪反应性量表（Emotion Reactivity Scale，ERS）[32]。

Carver等编制的行为抑制/激活系统量表（Behavioral Inhibition System and Behavioral Activation System Scale，BIS/BAS）[33]。

结合对已有研究成果的梳理，初步确定了17个变量，最后经过协商、讨论，删减为15个变量。

2.问卷信效度检验
对问卷进行信度检验，总信度α=0.925，说明问卷信度很好；各分量表的信度α＞0.80，表示其信度也很好；各因子维度的信度α＞0.70，表明各解释变量可接受。

总体结果表明各量表信度水平比较理想，说明问卷内部一致性较好，适合对其作进一步分析（见表1）。

总问卷和五个维度的KMO值均大于0.8，Bartlett統计值著性水平均为0.000，且都小于0.001，说明总问卷和五个维度的题项很适合进行因子分析；各维度保留题项的因子载荷都大于0.5，共同度都大于0.3，贡献度都大于50%，达到效度检验的要求（详见表2）。

（二）问卷调查
本研究的调查对象为在线网民，问卷发放主要通过家人、同学、朋友、辅导员、老师以及领导等帮忙转发，采取“滚雪球”方式扩大调研目标人群，于2019年12月20日——2020年3月25日随机在线发放2600份问卷，回收2413份，剔除无效问卷98份，得到有效问卷2315份，有效回收率89.04%。

四、研究假设验证
（一）权益权衡与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，权益权衡与网络社会情绪的r=0.382，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。

经过一元多因素方差分析发现，个人利益评价的主体间效应不明显（Sig=0.417＞0.05），亲友利益评价（Sig=0.017＜0.05）和国家利益评价（Sig=0.000＜0.05）主体间效应显著（见表3）。

说明前者对网络社会情绪没有显著影响，而后两者对网络社会情绪具有显著影响。

（二）事件归责与网络社会情绪的关系
事件归责设置了两类4个题项，包括归责于政府相关部门2题，归责于非政府部门2题。

取4个题项的平均得分作为事件归责的得分值。

经过皮尔逊相关分析，r=0.072，P=0.001＜0.01，说明事件归责与网络社会情绪正相关。

经过一元多因素方差分析发现，归责于非政府相关部门主体间效应不明显（Sig=0.258＞0.05），归责于政府相关部门（Sig=0.011＜0.05）的主体间效应显著（见表4）。

说明归责于非政府相关部门对网络社会情绪没有显著影响，而归责于政府相关部门对网络社会情绪具有显著影响。

（三）风险扩音与网络社会情绪的关系
奥尔伯特与波斯特曼把谣言的“强度和流量”“重要度”“暖昧度”分别设定为 R、I、A。

将三者的关系用公式表示为：R（流量、强度）= I（重要度）*A（暖昧度）[34]。

借鉴这一公式，笔者将由网络谣言产生的风险扩音分解为利益风险（重要度）与欺骗性（暖昧度）两个指标，取两个题项得分的乘积为“风险扩音”的最终得分值。

经过皮尔逊相关分析，r=0.622，P=0.000＜0.001，说明风险扩音与网络社会情绪显著正相关。

（四）真相揭示与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，真相揭示与网络社会情绪的r=0.263，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。

假设 6：领袖框架与网络社会情绪具有正相关关系。

4.反应调整因素对情绪的影响
情绪抚慰是指政府部门、媒体等通过动员、宣导、社会仪式对网民负面情绪的抚慰[20]。

国外心理学研究者Miles G.等将情绪调节策略归为寻求情感安慰、转移注意和搜寻刺激情境信息三种类型[21]。

媒体对公共情绪具有宣导抚慰功能[22]，并能理性引导社会情绪[23]。

刺激叠加指的是媒体在一年内反复报道同类型公共事件的现象[24]。

田维钢研究发现，在情绪传播过程中，叠加式的“场景构建”容易满足群体情绪的归属感[25]。

“热点议题的联想叠加容易加深偏见、放大风险，影响认知、道德判断或行为”[26]。

据此，提出假设为：
假设 7：情绪抚慰与网络社会情绪具有正相关关系。

假设 8：刺激叠加与网络社会情绪具有正相关关系。

三、研究工具设计与数据收集
（一）问卷编制
1.理论基础
本研究将情绪认知发展理论、情绪建构理论和情绪调控理论作为问卷开发的理论基础。

艾拉·罗斯曼等提出的情绪认知发展评价模型、詹姆斯·格罗斯的情绪过程调节模型和情绪建构理论作为理论基础。

罗斯曼的情绪认知发展评价模型将事件评价项目分为愉悦度与相关性、责任归属、确定性、问题来源、期待以及控制潜能（应付能力考量）六个维度。

格罗斯将情绪发生与调控因素分为评价、反应和情境选择、认知改变、反应调整等8个方面的因素。

参考了1996年Roseman的情绪发展评价模型量表，1988年Watson，Clark和Tellegen共同编制的积极情感消极情感量表/正性负性情绪量表[27]，2003年黄丽等对该量表进行了中文版修订[28]。

1995年Angold等人编制的简化情绪量表（Short Mood and Feelings Questionnaire，SMFQ）[29]。

1995年Gross和John编制的伯克利情绪表达量表（Berkley Expressivity Questionnaire，BEQ）[30]，Gross编制的情绪调节量表（Emotion Regulation Questionnaire，ERQ）[31]。

2008年Nock等编制的情绪反应性量表（Emotion Reactivity Scale，ERS）[32]。

Carver等编制的行为抑制/激活系统量表（Behavioral Inhibition System and Behavioral Activation System Scale，BIS/BAS）[33]。

结合对已有研究成果的梳理，初步确定了17个变量，最后经过协商、讨论，删减为15个变量。

2.问卷信效度检验
对问卷进行信度检验，总信度α=0.925，说明问卷信度很好；各分量表的信度α＞0.80，表示其信度也很好；各因子维度的信度α＞0.70，表明各解释变量可接受。

总体结果表明各量表信度水平比较理想，说明问卷内部一致性较好，适合对其作进一步分析（见表1）。

总问卷和五个维度的KMO值均大于0.8，Bartlett统计值著性水平均为0.000，且都小于0.001，说明总问卷和五个维度的题项很适合进行因子分析；各维度保留题项的因子载荷都大于0.5，共同度都大于0.3，贡献度都大于50%，达到效度检验的要求（详见表2）。

（二）问卷调查
本研究的调查对象为在线网民，问卷发放主要通过家人、同学、朋友、辅导员、老师以及领导等帮忙转发，采取“滚雪球”方式扩大调研目标人群，于2019年12月20日——2020年3月25日随机在线发放2600份问卷，回收2413份，剔除无效问卷98份，得到有效问卷2315份，有效回收率89.04%。

四、研究假设验证
（一）权益权衡与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，权益权衡与网络社会情绪的r=0.382，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。

经过一元多因素方差分析发现，个人利益评价的主体间效应不明显（Sig=0.417＞0.05），亲友利益评价（Sig=0.017＜0.05）和国家利益评价（Sig=0.000＜0.05）主体间效应显著（见表3）。

说明前者对网络社会情绪没有显著影响，而后两者对网络社会情绪具有显著影响。

（二）事件归责与网络社会情绪的关系
事件归责设置了两类4个题项，包括归责于政府相关部门2题，归责于非政府部门2题。

取4个题项的平均得分作为事件归责的得分值。

经过皮尔逊相关分析，r=0.072，P=0.001＜0.01，说明事件归责与网络社会情绪正相关。

经过一元多因素方差分析发现，归责于非政府相关部门主体间效应不明显（Sig=0.258＞0.05），归责于政府相关部门（Sig=0.011＜0.05）的主体间效应显著（见表4）。

说明归责于非政府相关部门对网络社会情绪没有显著影响，而归责于政府相关部门对网络社会情绪具有显著影响。

（三）风险扩音与网络社会情绪的关系
奥尔伯特与波斯特曼把谣言的“强度和流量”“重要度”“暖昧度”分别设定为 R、I、A。

将三者的关系用公式表示为：R（流量、强度）= I（重要度）*A（暖昧度）[34]。

借鉴这一公式，笔者将由网络谣言产生的风险扩音分解为利益风险（重要度）与欺骗性（暖昧度）兩个指标，取两个题项得分的乘积为“风险扩音”的最终得分值。

经过皮尔逊相关分析，r=0.622，P=0.000＜0.001，说明风险扩音与网络社会情绪显著正相关。

（四）真相揭示与网络社会情绪的关系
通过相关分析发现，真相揭示与网络社会情绪的r=0.263，P=0.000＜0.001，说明两者呈现正相关。