当前位置:首 页 >> 学术研究 >> 新闻传播学 >> 社会化媒体的“中国式反腐”——对落马官员案微博讨论的社会网络分析
学术研究
点击排行
最新文章
热门标签
哲学 影评 符号学 分析哲学
管理 经济危机 贫富差距
传播 新闻 和谐社会
历史 胡塞尔  人口比例
郎咸平 华民 林毅夫 价值观 
司法公正 国学 正义 人文 
存在主义 现象学 海德格尔
新闻传播学
社会化媒体的“中国式反腐”——对落马官员案微博讨论的社会网络分析
来源:网络转摘 作者:吴瑛 宋韵雅 刘勇 点击:14070次 时间:2017-01-02 19:53:31
   一、研究缘起

   中共十八大以来,反腐败成为中国政治的重要议题。习近平提出“打苍蝇也要打老虎”,从“表哥”杨达才到原政治局常委周永康,社会化媒体成为反腐败运动的重要平台,公众、媒体、意见领袖共同助推反腐议题的扩散。雷政富更是在微博曝光后63小时内落马,创下了官员落马的历史记录。一时间“反腐败”的话语充斥网络空间。

   长期以来,我国的反腐败运动具有浓厚的“中国式反腐”色彩。广为使用的腐败定义并不适合中国,在公私界限分明的国家中,腐败是为满足个人私利对公共权利的侵害,其划分的标准以公共利益和公共空间为界(Ko & Weng,2011:p.359-378)。但在中国,公与私的界限还不十分清晰。现代化进程带来了价值观念的改变,财富和权力有了新的来源,快速涌现的新权力阶层提出了新的诉求(Huntington,1968:p.59),制度和人情同时维系着社会的运转。在这种特有的政治文化背景下,法律和党纪对腐败的约束也比较宽泛。比如在当前的反腐议程中,对党员干部因私出国、亲属婚丧嫁娶以及家庭关系都有相关的禁令,新修订的《中国共产党廉洁自律准则》也首次将“廉洁齐家”列入其中,将家与国、公与私共同纳入反腐视野下。

   社会化媒体反腐作为网络反腐的一种,正在成为现行权力监督体制的补充。安东尼·梅菲尔德(Antony Mayfield,2010:p.5-6)最早提出社会化媒体的定义,认为其“具有参与性、公开性、对话性、社区性、连通性等特点”,社会化媒体的基本原则包括:对话沟通而非独白;参与者是个人而非组织;诚实透明是核心价值;重在吸引而非推送;结构分散而非集中(Hinchcliffe,2007)。

   对于社会化媒体能否促进公民政治参与,学界有三种不同观点:

   一是认为社会化媒体建基于开放的网络空间,网络为各种类型的公民参与提供了全新的平台,促进意见更加凝聚统合(Best & Krueger,2005:p.183-215)。社会化媒体不仅对用户获取政治信息、分享政治信仰、讨论政治观点有影响,而且对用户的政治行为尤其对选举政治具有预测作用。研究发现,通过社会化媒体来寻求信息,对于人们开展政治行为具有显著的正面预测效果,这不仅体现在线上还体现在线下(,Jung &Valenzuela,2012:p.319-336)。比如通过分析Facebook上的政治行为能很好地预测该用户其他的政治参与,包括自愿加入某组织、签名参加网上请愿等(Vitak,Zube & Smock et al.,2011:p.107-114),进而能够推进公民的参与式民主行为。(Jacobs & Carpini,2009:p.10)

   二是认为即使社会化媒体有利于政治参与,但公共讨论仍是被结构化和碎片化的。公共讨论是一个权力博弈的过程,政治行为体都希望“操控”话语,让信息流和意见以对其有利的方式被建构出来。(Pan & Kosicki,2011:p.35-66)网民在信息获取上的不平等无法促进公共领域的形成,网络空间既是凝聚统合的,更是碎片化的。(Ludes,2008:p.9)社会化媒体伴随着“碎片化”时代的到来,传统的精神追求、社会关系、信用体系、交流模式都趋于碎片化分割,碎片化还带来了“政治个性化”(Bennett,2012:p.20-39),话语空间更加离散,无法形成哈贝马斯的公共空间所指的问答与讨论。

   三是认为在社会化媒体空间中,分化与聚集的趋势并存(郑雯、黄荣贵,2015:p.101),研究者要重视现有的社会语境对新媒体场域的型塑。(Dahlgren,2009:p.26)要根据具体个案来评判讨论的性质,社会和政治语境等因素必须被考虑在内(Song & Chang,in press;Tong & Zuo,2014:p.66-85),网络既会让世界上不同地区的受众参与讨论,同时也会分割话语空间,将讨论同化到现有的政治文化中,而不是创造一个新的话语空间。(Papacharissi,2002:p.9-27)

   社会化媒体是否有助于构建反腐败的公共领域,这与利用社会化媒体讨论的质量密切相关。哈贝马斯认为理想的公共领域的讨论是民主、平等参与、自由互动的,(Habermas,199l:p.89-140)评估公共领域讨论的维度包括:平等、多元、双向互动和质量,(Schneider,1997:p.32)有质量的讨论是起决定性作用的。政治讨论和舆论的质量与政治参与有显著关系,是民主实践的重要组成部分。(Wyatt,Katz & Kim,2000:p.71-92)从公共舆论的质量中可以判断民主决策的质量,这既包括决策过程的质量,还包括决策结果的质量。(Price & Neijens,1997:p.336-360)对于如何评估公共讨论的质量,可以通过社会心理学的认知、情感和行为维度来探讨,(Norman,Ross,1975:p.83)也有研究在借鉴引用以上路径的基础上,从平等性、稳定性和情感表达三个层面来测量讨论质量。(Wang,Wang & Zhu,2013:p.679-685)前期文献兼顾了对议题内容和议题情感两方面的评价,同时使用的研究方法也越来越多元。

   综合以上思路,本文以探索微博讨论的质量为目标,关注微博讨论分布的平均性、用户权力的平等性、信息流动的方向与过程,以及讨论的内容和情感价值,来揭示社会化媒体参与政治的角色及其背后所体现的意义。

   二、反腐话语与社会网络

   微博的兴起为中国公众打开了前所未有的话语空间。新浪微博起步于2009年,到2010年用户超过1.2亿开创了“微博元年”。到2011年底,通过新浪认证的政府机构及官员微博约2万家(张意轩,2011)。2012年微博上的网民数量和反腐案件都快速增长,用户达3.09亿,占所有网民总量的54.7%(中国互联网络信息中心,2013)。也在这一年出现了一些网民主导的微博反腐案例,实现了对腐败行为的惩治(邓秀军、刘静,2013:p.82)。比如雷政富案、“表哥”杨达才案成为微博反腐的代表。2013年网络治理以后,微博舆论场的景观出现了较大变化。但即使到了微信蓬勃发展的今天,微博仍然是普通公众最理想的信息发布平台。

   对于微博讨论的研究,前期文献主要以内容分析和话语分析法为主。随着数据采集全文本分析法的渐趋成熟,一些研究开始使用全文本法代替抽样法,也将机器学习技术应用于对文本情感的分析(Machine Learning Based Textual Analysis)中。但是这种“自动化”的情感分析方法在英文中较为成熟,而中文的准确度较低。原因在于中英文的词语结构存在差异,中文微博内容在情感词典中未登录的比较多,尤其是表情符号对整条微博情感极性的影响大,这些都会对准确度产生影响。机器在这个层面尚不能代替人工对语义与情感的理解(禹卫华,2015:p.89),对于微博的研究目前是机器自动编码和人工编码同时存在。

   社会网络分析法为微博空间的话语分析提供了一个新视角(Song,Dai & Wang,In Press)。社会网络研究被认为与理性选择学派、新制度论学派并列,它不但是未来最具影响力的三大学派之一,而且影响力还扩散到其他领域(刘军,2009:前言)。社会网络分析认为,社会是一个由各种各样的“关系”构成的网络,在不同的交流空间,都存在着一个可能的结构使得行动者之间直接或间接地彼此相连,又受到控制(吴瑛、李莉、宋韵雅,2015:p.7)。社会网络研究已从整体上分析了微博的社会网络结构(陈海超,杨彩霞、梁斌,2013:p.32-34)以及微博传播机制的社会网络(邹理,2013:p.241-243)。社会网络研究也分析了社会化媒体的政治参与,提出微博所形成的全新网络结构会重塑网络中各主体的行为选择,从而改变政治生态。中国的公共议程设置正在经历从自上而下、单向性的传统模式向自下而上、交互性的新模式转型(翁士洪、张云,2016:p.109)。

   本文将反腐案讨论的信息交流看成一个社会网络,研究以社会网络分析法为主,辅以对微博议题和情感的内容分析,通过揭示六位落马官员案微博讨论的质量,来反映中国社会化媒体反腐败的角色与进程。

   三、研究问题、研究方法

   本文选取3个高层官员和3个地方官员反腐案开展研究。他们是:周永康、徐才厚、令计划,以及“12秒帝”雷政富、“房叔”蔡彬、“表哥”杨达才。研究问题包括:

   1、微博用户参与讨论的分布是否平均,网络反腐的意见领袖是谁?

   2、微博用户之间是否存在地域、性别以及用户类型上的“反腐信息沟”?

   3、讨论过程中不同级别官员案的信息流向如何,是否体现等级差异?

   4、讨论内容能否围绕制度反腐展开,又体现出什么样的情感?

   研究问题旨在揭示微博讨论的质量,发现反腐网络中的权力主体、探索信息流动的结构和过程、随后进入微博内容和情感的分析。第一个问题旨在探索微博讨论的分布是否平均,通过筛选意见领袖来发现权力主体。通常说政治人物、学者律师、传统媒体等都可成为意见领袖,有研究发现网上发起政治讨论的信息中有2/3来自传统媒体(Himelboim & Smith,2009:p.771),但意见领袖又是主题依赖的,只有很少用户可以在不同的主题上同时成为意见领袖(刘志明、刘鲁,2011:p.8)。第二个问题探索微博用户权力的平等性,通过分析用户属性来探索是否存在“反腐信息沟”现象。第三个问题关注公共讨论的过程,通过分析网络结构与信息流向,发现不同级别落马官员案是否存在等级差异。第四个问题则进入微博内容层面,探索微博空间能否就制度反腐形成讨论,有研究发现,Twitter上转发量最大的是娱乐类信息,那么在中国语境下,严肃的反腐微博又体现出什么样的情感(Hong,Dan & Davison,2011:p.57-58)。

   围绕这四个问题,本文采用社会网络分析,并辅以内容分析和话语分析法展开:

   一是社会网络分析。选取3个高层官员和3个地方官员网络反腐开始后1周内的新浪微博,以官员姓名为关键词,每位官员每天采集1000条微博原创贴,6位官员7天共采集42000条,①使用新浪微博API接口抓取微博内容及用户属性。分析时将微博用户作为节点,用户间的艾特即@构成边。比如用户A@B,就形成一条从A节点到B节点的边,将微博讨论进行@关系分析后,数据输出到Gephi软件,最终形成由20328个节点和26792条边组成的多值有向图。然后进行整体网分析、个体网分析和凝聚子群分析,并通过PageRank算法来解读反腐意见领袖。

   二是内容分析和话语分析。对42000条微博再进行等距抽样,每70条抽取一条,获得每个官员100条共600条微博进行内容分析。人工编码的指标包括微博议题和微博情感两项,实施过程按编码表执行,编码员间信度在微博议题上为0.75,在微博情感上为0.77,达到信度检验要求。在此基础上,对这些微博贴文进行话语分析。

   四、数据与论证

   (一)微博用户参与讨论极不平均,呈现出高度的离散倾向,在现实社会拥有社会资本的媒体尤其是官方媒体是最具影响力的意见领袖

   反腐网络结构离散,子群林立。在六个腐败官员案中,发布的42000条原创微博共由34966位网友发出,其中20328个节点间形成了@关系。网络结构图显示了节点间的连接情况。②社会网络分析以“度”来体现节点在网络中所处的中心性。节点的“度”指的是和该节点相关联的边数。在有向图中,度是入度和出度之和。本文的入度表示该节点被其他节点艾特即引用的总次数,入度越高反映出该用户受网络中其他成员尊崇和欢迎的程度越高。出度则表示该节点引用其他节点的总次数,出度越高表示该用户对信息的包容度越大。图1以入度来代表节点大小。统计显示,20328个节点形成了1158个子群,大部分节点散落在网络不同区域,没有位于网络中心的、具压倒性权力的子群,网络结构呈现极为离散的趋势。大部分节点非常微小,少数入度大的节点是媒体、公众人物等意见领袖,他们比绝大多数节点大数百倍之多。

   

   

   图1:反腐网络结构图

   微博用户参与讨论极不平均。根据微博发送数量的频度分布,本文绘制了中心性频度分布图。图2的横坐标代表度数,纵坐标代表相对应的节点数量,数据遵循幂律分布,即大部分用户参与的讨论极少,而小部分用户参与了绝大多数讨论。所有节点“度”的均值为1.00,标准差为19.10,此外入度和出度数据也显示,微博用户间讨论极不平均,呈现出高度的离散倾向。

   媒体话语引导微博空间,成为最强意见领袖。这里的媒体包括传统媒体、传统媒体网站及其客户端。在入度排名前10位的节点中(表2),反腐议题的意见领袖集中于传统媒体和机构类新媒体,仅有“@刘芮东”属于个人用户。而从出度来看,在这些影响力最大的用户中,仅有《南方都市报》、财经网等几个用户有出度值,即表现出较高的信息开放性与包容度。

   

   

   图2:节点中心性的频度分布图

   为全面评估节点中心性,本文还使用PageRank指数对所有节点进行了排名。PageRank以Google创始人拉里·佩奇(Larry Page)命名,该计算方法是谷歌利用超链接关系,来评价网页等级和被关注度的一个指标,后来被诸多链接分析算法所开发和使用。PageRank排名与入度的差异在于,它在计算引用次数的同时,还考虑了引用该节点的其他节点的等级,有助于全面评估该节点在网络结构中的位置和权威性。

   统计显示,传统媒体品牌在PageRank排名(表3)前20位中占了9席,尤其是《人民日报》、凤凰网、央视新闻、《南方都市报》都排在前6位,之后还有财新网、财经网、《齐鲁晚报》、《新周刊》。这一现象显示,即使在新媒体时代,传统媒体品牌仍然被网民高度信赖和推崇。值得注意的是,以“个性化推荐算法”见长的新媒体平台“今日头条”居于第4位,为“机器PK记者”的新媒体时代带来了新的景观。

   

   公众人物中的“专业中V”和政务微博拥有影响力。虽然从2013年网络治理以后舆论场发生了结构性转变,但在微博反腐案中,公众人物仍然是意见领袖。只是不同等级的大V活跃度有所分化,粉丝数超千万的“时政大V”退场或转入隐匿状态,粉丝数几十万以上的“专业中V”成为舆论主力,并通过委婉语、双关语、戏谑等修辞手法表达意见。像拥有几十万粉丝的金融和财经专家“@刘胜军”、“@刘芮东”在公众人物中占有最高的入度和PageRank指数,而拥有千万粉丝的“@潘石屹”并非最具影响力。

   从个案来看,最具有影响力的公众人物也是“专业中V”。比如在雷政富案中首先发帖的是资深公关人“@煎主”,以及前《南方都市报》记者“@纪许光”;而在令计划案中,被转发量最大的微博来自传媒人“@罗昌平”,他们都是“专业中V”。这些公众人物不仅谨慎地选择微博措辞,而且谨慎地选择发布信息的时机。比如“@潘石屹”在6个案件中仅对蔡彬案作了点评,而且是在广州市纪委作出决定之后,任志强也在此后转发了潘石屹的微博。政务微博的发布时机也很相似,像“@广州番禺发布”对蔡彬的报道也是在事件被调查和定性之后。

   因此,虽然随着政府持续推进网络治理,意见领袖的角色已被淡化,但在离散的网络结构中,拥有现实影响力的媒体、公众人物和政务微博仍然构成了网络意见的引导者。

   (二)微博空间存在“反腐信息沟”现象,体现在用户的地域、性别和类型差异上

   前期研究表明,用户的性别属性、认证属性、地域分布、个性化域名认知度、发送微博方式、影响力、发表微博的时间、关注的内容、交流及引用行为等十个方面会影响新浪微博用户的行为特征(杨成明,2011:p.21-25)。本文意在分析微博反腐案中这些用户属性是否存在聚集效应,以及其所体现出的意义。

   北、上、广和沿海发达省份是反腐信息流的高地。数据显示(图3),反腐微博用户主要来自大城市和沿海发达省份,北京用户的比例最高为13.1%,其次是广东、上海、江苏等地区。而且从活跃用户和意见领袖的来源地看,这些地区的用户也是占比最高的。北京用户不一定是最早透露内幕的“消息源”,但却是反腐意见表达的高地。广东则由于宽松的舆论环境,以及南方报系如《南方都市报》等官方微博跟进反腐,并且保持与其他媒体、意见领袖的互动,也显现出明显优势。

   

   图3:反腐微博用户量排名前10位地区

   性别反差体现了女性对反腐案的相对冷漠和权力缺位。性别上,微博反腐中男性占压倒多数的80.9%,女性仅占19.1%,这与整体微博用户结构相比有很大反差。根据《2014年中国微博用户行为研究报告》,微博用户在PC端的比例是男性占56.4%,女性占43.6%,APP上则男性占53.7%,女性占46.3%(艾瑞咨询,2014)。反腐案中男性所占的比例是女性的4倍之多,这种反差体现出女性对反腐议题的冷漠和权力缺位。

   认证用户在网络中拥有较高中心性。认证用户与非认证用户在反腐讨论中呈现明显差异。从数量上看,认证用户N=4370,占总用户数的12.5%,非认证用户N=30596,占87.5%。认证用户拥有相对优势的职业,像律师、商人、记者、作家、学者、演艺人士等;而非认证用户包含的职业更多样。在用户中心性上,入度即被@次数能代表该节点被引用的情况,是中心性的一个重要指标。本文对两组数据的入度值进行独立样本T检验,结果显示,认证用户的入度均值为7.50,而非认证用户的入度均值仅为0.08,t=5.251,通过双尾检验,p<0.01。因此认证用户与非认证用户的中心性均值存在显著差异,两类用户间形成“反腐信息沟”现象,在信息获取和传播行为上体现明显落差。

   (三)微博反腐存在等级次序,高层反腐案和基层反腐案的信息流向不同

   高层反腐案的首发新闻源自官方,主要是新华社和中纪委。虽然微博提高了公民对公共议题的参与度,但高层官员腐败案的“消息源”仍由官方垄断。周永康落马是2014年7月29日中纪委对其立案后,由新华社于傍晚6时发布的消息(表4);令计划落马由中纪委于2014年12月22日晚8时在其网站首发;徐才厚落马则是2014年6月30日在中央政治局会议中被宣布开除党籍。官方消息发布前,即使网民已转发过真假莫辨的消息长达2年,但未形成大的影响力,甚至还一度影响到特定词语的网上搜索,在此期间也几乎没有媒体和公众人物的声音。

   

   基层反腐案的首发新闻源来自民间,主要是公关人士、调查记者和普通网友。雷政富案首先发帖的是“@煎主”,他在2012年11月12日20:58分上传了雷政富的工作照和性爱视频,之后“@深圳生活小提醒”也作了发布,接着调查记者“@纪许光”的跟进让事件上升为微博议题。纪许光称:“重庆市北碚区委书记雷政富,你涉嫌道德沦丧、包养情妇、并与之淫乱的事情被曝光后……被称为‘雷冠希’”,同时附了照片。纪许光在24小时之内共发出了9条原创贴,成为雷政富案的关键人物。蔡彬案则为普通网民“@广州正义者联盟K”最早曝光,杨达才案也由普通网民“@JadeCong”曝光。

   两类议题被发起后,扩散的媒介和信息流向也有区别。两级传播理论认为,信息的传递是分层级的。本文发现,不管是高层还是基层官员反腐,在议题扩散阶段,信息很大程度上由媒体承接并扩散,但关注不同级别官员的媒体类别存在差异。对高层反腐案,官方媒体、以深度报道见长的媒体承接并发布了大量信息;而对基层反腐案,地方媒体、视频网站在信息扩散中的作用更为突出。

   这一点在两类反腐案的网络结构、PageRank排名中都有体现。图4、图5显示两类案件的网络结构差异明显。高层反腐网络的节点聚集,绝大部分节点围绕PageRank居前的《人民日报》、今日头条、央视新闻、财新网等媒体分布,形成一个个团簇。这是由于高层反腐案的信息发布者和权威节点官方色彩浓,权力集中,政治讨论的过程有助于其设置议题(Himelboim,2008);而在基层反腐案中,虽然PageRank居前的《南方都市报》、凤凰网、新浪视频、陕西省安监局杨达才等处于中心位置,但总体上这些节点的官方色彩弱,网络结构松弛,在中心团簇外还有大量分散游离的节点,权力相对分散。

   

   图4:高层官员反腐案网络结构

   

   图5:基层官员反腐案网络结构

   个案分析显示了相似的结果。高层反腐案以周永康案以例,其被立案审查的消息一经官方发布,财新网在短短3小时内发表了深度报道《周永康的红与黑》,这是继该网2013年首次点名周永康之子周滨以来,又一次深度披露信息。财新网在周永康案中被艾特了582次,PageRank居于首位,成为最权威的节点。而在基层反腐案中,地方媒体和视频网站比如《南方都市报》、新浪视频的中心性较高,他们将雷政富的工作照和不雅视频相对比,通过“政治新闻娱乐化”加快了信息蔓延。

   以“个性化推荐算法”见长的新媒体成为权威节点。在微博反腐中,除了网民自主搜索和发布外,像今日头条、一点资讯等新媒体也跃升为整个网络的中心(Hubs)和权威节点,他们在反腐网络结构中占据有利位置,具有对反腐信息流向的控制能力。随着此类新媒体的成长,他们能否渐进地影响人工把关和自我审查的尺度,进而影响信息流动的“等级差序”,将成为一个值得期待的问题。

   总体来看,微博反腐仍存在等级差异。对于高层官员和基层官员,不仅最早发布腐败案的“新闻源”不同,而且扩散信息的“媒介”和“信息流向”也存在差异。

   (四)微博内容关注腐败官员个人非制度,愉悦成为主要的情绪表达

   关注官员个人所受惩罚,很少涉及反腐的制度建设。在反腐微博舆论场中(表5),发布最多的议题是有关“惩罚”的信息,占所有案件总贴文的30.8%,这既包括腐败官员接受组织调查、开除党籍、立案审查等已公布信息,也包括对量刑的讨论如“贪官不杀不足以平民愤,杀贪官以谢国人,增强民族的凝聚力”这样的表述。接着是对官员贪污情节的描述占23.8%,包括贪腐的金额、房产、名表等。而对反腐制度的建设却是非常少的,涉及制度层面的“规章守则”和队伍层面的“组织体系”两项总共才占10.5%,而且这其中较大部分都是传统媒体首发或网友转发的。

   

   情绪表达以“愉悦”为主,体现在对官员生活作风的讨论和“与庶民同罪”的快感。情绪表达是比冷漠更为积极的态度,心理学家戴维·R.霍金斯对各类情绪所含有的能量作了比较,发现冷漠比愤怒等负面情绪更具有伤害性(Hawkins,2002:p.59-77),负面情绪虽然有走向偏激的可能性,但仍处于社会参与者的角色,冷漠却是不参与、不建设的。内容分析发现(表6),微博发布的内容中“无情绪”所占比例最高,在全部案件中占总帖文的46.1%。同时,网友并未对官员的腐败行为表现出过多的“惊奇”、“失望”和“怨恨”情绪;而“愉悦”的比例却高达31.2%,表现在他们对官员生活作风、细节的描述,以及对打苍蝇也打老虎的欣喜之情。

   

   但文本内容却流于娱乐而缺乏有力度的批判,通常围绕权、钱、性等话题展开。比如在雷政富案中,网友高频转载、评论的大多带有“正厅长”、“区委书记”、“性贿赂”、“与少女淫乱”等关键词,像评论量最大的微博:“雷政富长得实在是太鬼斧神工了……”被评论了2858次。

   能启动“民生”话题的内容更受关注。是不是内容越娱乐、涉及官员级别越高的微博就越受关注呢?事实并非如此。从转发量排名前10位的微博来看(表7),报道“房叔”蔡彬的有6条,“表哥”杨达才2条,这两位基层官员因为拥有众多房产和名表而受关注,尤其“房叔”蔡彬成为曝光率最高的官员。而三位高层官员的转发量却不高,有关周永康转发量最高的微博甚至偏离了议题,不再关注腐败本身。雷政富的性爱视频被高度娱乐,但在转发量排名前10条的微博中了也没有出现。可见民生议题具有压倒性的受关注度。

   

   因此从文本内容看,微博反腐主要关注落马官员个人,很少抵达对制度的讨论和建设。2013年王岐山提出反腐目标是,“坚持标本兼治,当前要以治标为主,为治本赢得时间”。可见微博空间显现的也是现实反腐进程的一种折射。在话语情感上,愉悦成为微博用户主要的情绪表达,有相当多的内容体现出对腐败现象的冷漠,距离理性、深入和互动的讨论相去甚远。

   五、研究结论

   当前中国的腐败现状与现代化进程密切相关。在亨廷顿看来,腐败存在于任何一个国家,在大部分情况下,腐败现象最严峻的时期往往也是这个地区现代化最盛行的阶段。18世纪的英国和19世纪的美国腐败猖獗,就是因为在现代化进程中,社会政治体系动荡重组,腐败成为政治制度化的一种替代(Samuel P.Huntington,1968:p.59)。

   中国的腐败渊源还与儒家的人治思想不可分割。儒家思想的起点就是“人性本善”,历代的统治方法都是崇尚舍刑法而重道德,而在儒家核心价值观的“家国天下”理念下,也是齐家与治天下相互交织,公私界限模糊。在特有的文化传统之下,中国人的行为方式也是建基于“人情社会”上的。正因为在中国滋生腐败的土壤不同于西方,相应地,中国的反腐败方式也不同于西方。历史学家吴晗说,“一部二十四史充满了贪污的故事”,(吴晗,1946:p.9)与此同时,一部二十四史也是一部反腐败的历史,历史上反腐败的方式折射了历朝历代上层的政治价值观和政治生态,而在社会化媒体参与反腐的当下,更是体现了上层政治生态与底层社会心态相互交织的场景。

   本文以落马官员案为例,剖析了网络空间“中国式反腐”的公共讨论质量。研究发现,社会化媒体的政治参与在中西方语境下既有差异也有共性。第一,微博用户参与讨论极不平均,网络结构离散、子群林立。在现实中拥有社会资本的媒体尤其是官方媒体仍然是具有影响力的意见领袖。实际上不管在国内还是国外,社会化媒体的讨论“去中心化”程度都比较高,结构离散,传统媒体在离散的网络中影响仍然存在。但与中国语境下传统媒体占压倒性优势相比,西方社会化媒体中的意见领袖相对多元,从青少年、到地方意见领袖、到公共人物,根据不同议题而不同,而且这些意见领袖在舆论引导上会与主流媒体产生竞争。(Cha et al,2010)此外,中国公众人物中的“时政大V”退场,隐匿其所拥有的社会资本,代之以“专业中V”登场的现象也具有本土特性。

   第二,微博用户间存在“反腐信息沟”现象,即使社会化媒体为“话语权的再分配与话语秩序的改变”(孟建、卞清,2011:p.6-10)提供了机会,但实际上这种机会对每个人的意义和影响是不同的。英美等国研究表明,在线政治参与积极的人主要集中于收入水平高、受过良好教育的年龄较大的男性(Effing,Hillegersberg & Huibers,2011:p.25-35),这与本文对中国案例的观察是基本吻合的。

   第三,在微博讨论中,高层反腐和基层反腐案的首发新闻源存在差异,其中高层腐败案的新闻源来自官方,信息流向受官员级别影响。这与西方此类新闻的发布渠道不同。美国新闻史上曾经历“扒粪运动”时代,主要就是揭露政治和经济丑闻,长期以来美国的重大新闻被《纽约时报》和三大晚间电视新闻节目设置议程(Golan,2006:p.323-333),然后通过媒介间议程设置流向国内外媒体。即使到了新媒体时代,像斯诺登事件也最早由美国《华盛顿邮报》和英国《卫报》于同一天发布。而中国反腐案根据官员级别产生了首发渠道和信息流向的差异,这种政治生态与媒介生态的互动值得进一步探索。

   第四,从讨论的内容和情感看,反腐话语大多关注官员个人而非制度,很少抵达深层次的制度层面。情绪分析显示,除了冷漠的“无情绪”占最大比例外,“愉悦”情绪远超其他情绪表达。国外通过分析Twitter文本情绪来测量公众的政治态度,甚至用于预测选举结果(O' Connor,2010),这已成为研究社会化媒体政治参与的一个新领域。在中国语境下,严肃的反腐案被娱乐,而且停留在对官员个人的浅层消费上,体现出政治参与质量和深度的不足,也体现出冷漠和娱乐化的社会心态。

   总体来看,中国社会化媒体的政治参与质量仍处于较低水平,很难形成一个统合的意见市场,是一个显著离散化的空间。究其原因:这一方面是因为社会化媒体本身就比较离散、很难统合意见,在线用户更多的是“聚众”(mass)而较少“公众”(public)的成分(周葆华,2014:p.116);另一方面因为这些“聚众”还处于尚未成熟的公共空间中。前期研究表明,只有一个国家的公共空间已对社会结构产生了约束,其社会化媒体才有可能促进该国的民主进程。(Shirky,2011:p.28-41)也就是说,社会化媒体作用的发挥是依赖于这个国家原有的公共空间土壤的。此外,考虑到本文探讨的腐败议题本身的特殊性,话语内容和信息流动都受限于结构所能释放的空间。即使一些意见领袖试图以戏谑的修辞手法来表达态度和参与互动,但终究在众声喧哗中被娱乐、被稀释、被淹没。

   无论国内还是国外,社会化媒体参与政治都将经历一个渐进的过程。有学者以“阶梯三步骤”来概括网络用户参与政治的进程:第一步“网络赋能”阶段主要是信息接入;第二步“网络卷入”阶段开始交互对话;第三步“网络赋权”阶段用户才会在讨论中承担责任和义务,并进行政治选择(Macintosh,2009:p.12-23)。当前中国社会化媒体虽然为公众提供了一个获取信息的机会,部分公众也利用社会化媒体开展政治讨论,但对话和讨论的质量还比较低,更无法促进其主动承担政治责任、开展政治选择。

   社会化媒体被全世界的公众都寄托了一种期待,那就是平等、自由、互动、连通的特性,但是科技发展和社会变迁之间是互为塑造的关系(Machenzie & Wajcman,1985:p.6),同一技术在不同社会情境中将产生不同的社会后果(丁方舟、韦路,2015:p.94)。以此来观照,微博反腐仅仅是现有的“中国式反腐”投射到网络空间的特有景观而已。

   六、研究局限

   本文分析了腐败官员案的微博讨论,旨在充实对社会化媒体政治参与的研究。鉴于腐败案本身的特殊性,微博讨论很大程度上受限于结构所能释放的言论空间,因此代表性受到影响。

   研究采用抽样的内容分析法,样本量有限,未来可引入针对海量数据的全文本分析法,以呈现更为全面的网络结构和权力关系。对于微博内容和情感的分析,一些学者将机器学习技术应用于对文本情感的分析中,运用SVM机器学习法,先人工编码,然后机器学习,开展自动化分析。后续研究可以加大自动化分析的参与,通过人机互动方式提升分析的精准度。

   [致谢]本文感谢上海对外经贸大学商务信息学院李莉副教授的帮助。

   注释:

   ①六位官员的微博采集时间如下:周永康案从2014年7月29日傍晚6时,周永康被立案审查开始;徐才厚案从2014年6月30日徐才厚被开除党籍开始;令计划案从2014年12月22日晚8时,中纪委网站公布消息称,令计划涉嫌严重违纪正接受组织调查开始;雷政富案从2012年11月20日,雷政富与赵红霞的性爱视频被放到网上开始;杨达才案从2012年8月26日,杨达才面含微笑、戴名表的照片被微博曝光开始;蔡彬案从2012年10月8日被曝拥有20多套房产开始。搜索采集时以一位官员一天1000条为标准,有个案在事件曝光时已届深夜,一天采集不到1000条,缺少部分就顺延到此后日期。

   ②为在这个巨型网络中看清排名居前的节点名称,画图时在Gephi软件中,基于入度值,对最小节点的值设为0.1,最大为则250。同时由于连线众多,把中间的连线进行了调细,值设为0.1,并且着重显示了排名前20位的节点。

 

原文参考文献:

  • [1]Ko,K.,& Weng,C.,"Critical Review of Conceptual Definitions of Chinese Corruption:a formal-legal perspective",Journal of Contemporary China 20(2011):pp.359-378.
  • [2]Huntington,S.P.,Political Order in Changing Societies,(New Haven:Yale University Press,1968):p.59.
  • [3]Mayfield,A.,What is Social Media(New York:iCrossing,2010):pp.5-6.
  • [4]Dion Hinchcliffe,https://dionhinchcliffe.com/2007/01/29/social-media-goes-mainstream,20070129/20160412.
  • [5]Best S.J.& Krueger B.S,"Analyzing the Representativeness of Internet Political Participation".Political Behavior 27(2005):pp.183-215.
  • [6]Gil de ,H.,Jung,N.,& Yalenzuela,S.,"Social Media Use for News and Individuals' Social Capital,Civic Engagement and Political Participation,",Journal of Computer-Mediated Communication 17(2012):pp.319-336.
  • [7]Vitak J,Zube P,Smock A et al,"It's Complicated:Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election",Cyberpsychology Behavior And Social NeTworking,14(2011):pp.107-114.
  • [8]Jacobs,L.R.,Cook,F.L.,& Carpini,M.X.D.,Talking Together:Public Deliberation and Political Participation in America(Chicago:University of Chicago Press,2009):p.10.
  • [9]Pan Z.,Kosicki G.M.,"Framing as a strategic action in public deliberation",Reese S.D.,Gandy Jr O.H.,Grant A.E.Framing Public Life:Perspectives on Media and Our Understanding of the Social World(New Jersey:Lawrence Erlbaum Associates,2011):p.35-66.
  • [10]Ludes,P.,Convergence and Fragmentation:Media Technology and the Information Society,(Chicago:The University of Chicago Press,2008):p.9.
  • [11]Bennett,W.L.,"The Personalization of Politics:Political Identity,Social Media,and Changing Patterns of Participation",The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science,(1) 2012:pp.20-39.
  • [12]郑雯、黄荣贵.微博异质性空间与公共事件传播中的“在线社群”[J].新闻大学,2015(3).
  • [13]Dahlgren P.,Media and Political Engagement,(Cambridge:Cambridge University Press,2009).
  • [14]Song,Y.,& Chang,T.K.,"Managing Impressions Online:Microblogs and the State Media's Adaptation of Online",Journalism:Theory,Practice And Criticism,In press.Tong,J.,& Zuo,L.,"Weibo Communication and Government Legitimacy in China:A Computer-Assisted Analysis of Weibo Messages on Two 'Mass Incidents'"?,Information,Communication & Society 17(2014):pp.66-85.
  • [15]Papacharissi,Z.,"The virtual sphere.The Internet As a Public Sphere",New media & society 4(2002):pp.9-27.
  • [16]Habermas J.,The Structural Transformation of the Public Sphere:An Inquiry into a Category of Bourgeois Society.(Cambridge:The MIT Press,1991):pp.89-140.
  • [17]Schneider,S.M.,"Expanding the Public Sphere Through Computer-mediated Communication:Political Discussion about Abortion in a Usenet Newsgroup," Doctoral dissertation,Massachusetts Institute of Technology,1997:p.32.
  • [18]Wyatt,R.O.,Katz,E.,& Kim,J.,"Bridging the Spheres:Political and Personal Conversation in Public and Private Spaces",Journal of Communication 50(2000):pp.71-92.
  • [19]Price V,Neijens P.,"Opinion Quality in Public Opinion Research",International Journal of Public Opinion Research 9(1997); 9:pp.336-360.
  • [20]Norman,R.,"Affective-cognitive Consistency,Attitudes,Conformity,and Behavior".Journal of Personality and Social Psychology,32(1975):p.83.
  • [21]Wang,C.J.,Wang,P.P.,& Zhu,"Discussing Occupy Wall Street on Twitter:Longitudinal Network Analysis of Equality,Emotion,and Stability of Public Discussion",Cyberpsychology Behavior & Social Networking,16(2013):pp.679-685.
  • [22]张意轩.中国政务微博元年[N].人民日报,2011 12 13(1).
  • [23]CNNIC发布第31次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].新华网,http://news.xinhuanet.com/tech/2013-01/15/c_124233840.htm,20130115/20160726.
  • [24]邓秀军、刘静.主体关系视域下微博反腐舆论生成中的用户行为模式研究——基于对新浪微博“表哥”事件的社会计算分析[J].新闻与传播研究,2013(12),第82页.
  • [25]禹卫华.社交媒体全文本分析法刍议[J].新闻记者,2015(12),第89页.
  • [26]Song,Y.,Dai,X.,& Wang,J.,"Not All Emotions are Created Equal:Expressive Behavior of the Networked Public on China's Social Media Site",Computers in Human Behavior,in Press.
  • [27]刘军.整体网分析讲义:UCINET软件实用指南[M].上海:格致出版社,2009:前言.
  • [28]吴瑛、李莉、宋韵雅.多种声音 一个世界:中国与国际媒体互引的社会网络分析[J].新闻与传播研究,2015(9),第7页.
  • [29]陈海超、杨彩霞、梁斌.微博的社会网络结构研究[J].中国教育信息化,2013(13),第32-34页.
  • [30]邹理.微博传播机制的社会网络分析[J].求索,2013(11),第241-243页.
  • [31]翁士洪、张云.公共议程设置中微博舆情互动的社会网络分析[J].武汉大学学报(人文科学版),2016(1),第109页.
  • [32]Himelboim,I.,Gleave,E.,& Smith,M."Discussion Catalysts in Online Political Discussions:Content Importers and Conversation Starters",Journal of Computer-Mediated Communication 14(2009):pp.771.
  • [33]刘志明、刘鲁.微博网络舆情中的意见领袖识别及分析[J].系统工程,2011(6),第8页.
  • [34]Hong,L.,Dan,O.,& Davison,B.D.,"Predicting Popular Messages in Twitter".In Proceedings of the 20th International Conference Companion on World Wide Web,ACM New York,2011:pp.57-58.
  • [35]杨成明.微博客用户行为特征实证分析[J].图书情报工作,2011(12),第21-25页.
  • [36]艾瑞咨询.2014年中国微博用户行为研究报告[EB/OL].http://www.iresearch.com.cn/Report/2184.html,20140618/20160726.
  • [37]Hawkins,D.R.,Power vs.Force:The Hidden Determinants of Human Behavior(California:Hay House,2002):pp.59-77.
  • [38]同[2].
  • [39]吴晗,历史的镜子[M].上海:生活书店,1946,第9页.
  • [40]Cha M,Haddadi H,Benevenuto F,et el.,"Measuring User Influence in Twitter:The Million Follower Fallacy",In Proceedings of the 10th International Conference on Web and Social Media.ICWSM(2010).
  • [41]孟建、卞清.我国舆论引导的新视域——关于官方话语和民间话语互动、博弈的理论思考[J].新闻传播,2011(2),第6-10页.
  • [42]Effing,R.,Van Hillegersberg,J.,& Huibers,T.,"Social Media and Political Participation:Are Facebook,Twitter and YouTube Democratizing Our Political Systems?",The Series Lecture Notes in Computer Science,Springer Berlin Heidelberg 6847(2011):pp.25-35.
  • [43]Golan,G.,"Inter-media Agenda Setting And Global News Coverage:Assessing the Influence of the New York Times on Three Network Television Evening News Programs",Journalism Studies 7(2006):pp.323-333.
  • [44]O'Conner,Brendan,et el.,"From Tweets to Polls:Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series",In Proceedings of the 11th International Conference on Web and Social Media.ICWSM(2010).
  • [45]周葆华.社会化媒体时代的舆论研究:概念、议题与创新[J].南京社会科学,2014(1),第116页.
  • [46]Shirky,Clay.,"The Political Power of Social Media:Technology,The Public Sphere,and Political Change",Foreign Affairs 90.1(2011):pp.28-41.
  • [47]Macintosh,A.,Tambouris,E.(eds.) ePart 2009.LNCS,5694(2009):pp.12-23.转引自Effing,R.,van Hillegersberg,J.,& Huibers,T.,"Social Media and Political Participation:Are Facebook,Twitter and YouTube Democratizing Our Political Systems?".
  • [48]MacKenzie,D.,& Wajcman,J.,The Sociol Shaping of Technology(Milton Keynes:Open University Press,1999):p.6.

共[1]页

吴瑛 宋韵雅 刘勇的更多文章

没有数据!
姓名:
E-mail:

内容:
输入图中字符:
看不清楚请点击刷新验证码
设为首页 | 加入收藏 | 联系我们 | 投稿须知 | 版权申明
地址:成都市科华北路64号棕南俊园86号信箱·四川大学哲学研究所办公室 邮编:610065
联系电话:86-028-85229526 电子邮箱:scuphilosophy@sina.com scuphilosophy@yahoo.com.cn
Copyright © 2005-2008 H.V , All rights reserved 技术支持:网站建设:纵横天下 备案号:蜀ICP备17004140号