社交媒體和輿論極化的湧現
葛岩上海交通大學心理與行為科學研究院教授
同人類相比，螞蟻是簡單許多的物種，它們按照單調的規則行為，對環境做出樸素的反應。然而，在尋找、搬運食物，並向周圍散播信息素的過程中，它們彼此影響，從簡單個體行為的反覆互動中，湧現出系統化的社會分工和組織。在系統科學家張江看來，這種現象產生於一個並行計算的系統，每個螞蟻像是一台小型處理器，只需完成局部的計算任務，而蟻群整體卻能通過集合這些並行的單元，完成複雜運算任務，呈現複雜的群體模式。依據這樣的道理，科學家可能處理簡單的並行計算單元，自下而上地模擬系統中湧現而來的現象。40餘年前，這種計算模擬的方法便初現於社會研究之中，隨著計算機的普及，它已在許多社會科學領域得到應用。
對於社會問題，個體常持有不同或完全對立的觀點，但通過信息流動，主流媒體、社交媒體、活躍或不活躍的個體之間都可能交互作用，在不同程度上彼此影響。此種或相對一致，或彼此對立，或多元並存的輿論分布模式，恰是從這種複雜交織的非線性互動系統中湧現而來。
21世紀以來，從歐美、中東到中亞，一些國家出現了社會輿論極端化現象，加劇了政治、宗教或意識形態派別之間的對立，瓦解了社會穩定運行所需的基本共識。不少研究者將新媒體，特別是社交媒體，視為輿論極化、社會分裂的重要肇因。
經驗研究表明，從外部世界尋找肯定自己信念和身份的信息，本是深植於人類認知中的偏見。這種 「確認偏見」難免在行為層面帶來對信息的「選擇性接觸」。人們在網路世界中挑選符合自己觀點的新聞，在社交媒體中形成聲氣相求的社交群，在派別觀點的「迴音室」中屏蔽不同的聲音，在同質意見內卷的「信息繭房」中推助輿論的極端派別化。不過，經驗研究也發現，推動輿論演化的因素繁多。主流媒體的傾向、派別認同強度、信息源的影響強度、公眾對不同信源的信任程度，以及媒體管理制度和社會中派別衝突的凸顯程度，都可能通過彼此作用影響無數自主個體的觀點變化，推動輿論的演化。而且，由於這些交互作用在迭代過程中不斷變化因與果的位置，使採用截面數據的研究方式很難從長程演化的角度來回答每個因素到底做了些什麼，有著怎樣的影響，如社交媒體必然導致輿論極化嗎？如果不是，在什麼樣的條件下社交媒體應對輿論極化負責？
使用基於行動者的模型，參考經驗研究發現的影響變數，並將社會衝突的凸顯程度和媒體管理制度設定為系統操縱變數，我們嘗試模擬主流媒體、社交媒體和公眾之間的交互影響，觀察社交媒體在輿論極化過程中的作用。我們模擬的人造社會系統中有著成百上千的行動者（或公眾）。他們分為對立的A、B兩派，以及意見中立的N派。派別成員的觀點，有寬容者，有極端者，觀點值分布在0—100和-100—0之間。在始於隨機的移動中，每個行動者會向意見近似者靠攏，躲避意見對立者。每一次移動中，行動者的觀點都可能與他人、主流媒體和社交媒體的觀點交互影響，同時也受到派別認同、信息源影響強度，以及信任程度等因素的制約。經過成千上萬次的迭代運行，系統湧現出輿論同化、分化或極化的過程。
初步模擬結果顯示，對於A和B的觀點差別，兩派極端意見者的數量，以及公民中的派別化人數比例，社交媒體都沒有決定性影響。無論媒體管理制度如何，社會衝突凸顯度對上述三類極化指標的影響都更為顯著。不過，模擬還顯示，當主流媒體的公信力受到質疑，社交媒體會明顯激化派別意見的對立。這樣的模擬研究，或許可以為我們解釋當前的傳播實踐，提供新的路徑和方式。
（本研究是與上海交通大學凱原法學院秦裕林、媒體與傳播學院趙汗青的合作成果，並獲國家社科基金重大招標項目「大數據時代中國形象數據挖掘理論、方法和應用研究」（15ZDA041）支持）
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