推特網(wǎng)訊：《科學(xué)報(bào)告》最近發(fā)表的一項(xiàng)研究為了解競選期間黨派內(nèi)容在社交媒體上的傳播方式提供了新的見解。該研究關(guān)注西班牙連續(xù)四次全國大選期間的 Twitter 活動(dòng)，結(jié)果表明，關(guān)于用戶所支持政黨的正面信息比關(guān)于反對(duì)黨的負(fù)面信息傳播得更有效。

換言之，“黨內(nèi)之愛”比“黨外之恨”更能得到傳播和傳播，即使在激進(jìn)團(tuán)體中也是如此。這挑戰(zhàn)了人們對(duì)社交媒體如何加劇政治兩極分化的普遍看法。

許多評(píng)論家認(rèn)為，社交媒體在促進(jìn)政治兩極分化方面發(fā)揮了重要作用，因?yàn)樗试S志同道合的人形成緊密聯(lián)系的社區(qū)，從而強(qiáng)化對(duì)反對(duì)派政黨的負(fù)面看法。這與民粹主義右翼政黨的崛起尤其相關(guān)。然而，先前研究的證據(jù)并不一致。一些研究表明，用戶接觸到的意見比預(yù)期的更加多樣化，而另一些研究表明，社交媒體會(huì)放大極端黨派態(tài)度。

本研究的研究人員旨在通過關(guān)注競選期間的 Twitter 行為來澄清這些相互矛盾的發(fā)現(xiàn)。選舉期間是政治競爭最為明顯的關(guān)鍵時(shí)刻，社交媒體平臺(tái)被政黨及其支持者大量使用。西班牙的背景是幾個(gè)新政黨的崛起和嚴(yán)重的意識(shí)形態(tài)分裂，為研究這些動(dòng)態(tài)提供了一個(gè)理想的案例。

這項(xiàng)研究的作者、復(fù)雜性科學(xué)中心的博士后研究員塞繆爾·馬丁-古鐵雷斯 (Samuel Martin-Gutierrez)表示：“從總體角度來看，我對(duì)兩極分化很感興趣，因?yàn)樗坪踉诙鄠€(gè)國家普遍存在，而且可能對(duì)民主造成危害。”他在馬德里理工大學(xué)讀博士期間進(jìn)行了這項(xiàng)研究。

“在這篇論文中，我和我的同事們重點(diǎn)關(guān)注了在線交流，因?yàn)閷＜液推胀癖姸純A向于相信，在線政治社區(qū)是在回音室中組織的，而且在社交網(wǎng)絡(luò)中，負(fù)面的兩極分化信息比正面信息傳播得更遠(yuǎn)、更廣泛，所以我們想通過系統(tǒng)研究來驗(yàn)證情況是否確實(shí)如此。”

研究人員在研究中調(diào)查了西班牙四次全國大選期間的 Twitter 活動(dòng)，這四次大選分別于 2015 年、2016 年和 2019 年兩次舉行。為了收集數(shù)據(jù)，研究人員使用了 Twitter 的公共數(shù)據(jù)流，重點(diǎn)關(guān)注提到主要政黨及其領(lǐng)導(dǎo)人的推文。這些推文是通過特定關(guān)鍵詞(例如政黨名稱、口號(hào)和候選人姓名)識(shí)別的。

研究人員隨后將注意力集中在轉(zhuǎn)發(fā)上，將其作為影響力和信息傳播的關(guān)鍵指標(biāo)。他們認(rèn)為，轉(zhuǎn)發(fā)不僅僅代表一種認(rèn)可;它反映了用戶主動(dòng)決定與其關(guān)注者分享信息，從而擴(kuò)大其影響力。

為了分析數(shù)據(jù)，研究人員關(guān)注了三個(gè)主要變量。第一個(gè)是用戶意識(shí)形態(tài)，根據(jù) Twitter 用戶的轉(zhuǎn)發(fā)模式，將 Twitter 用戶劃分為左右兩派意識(shí)形態(tài)。經(jīng)常轉(zhuǎn)發(fā)左翼政黨內(nèi)容的用戶被歸類為左翼，而轉(zhuǎn)發(fā)右翼政黨內(nèi)容的用戶則被歸類為右翼。

第二個(gè)變量是轉(zhuǎn)發(fā)效率，它衡量用戶內(nèi)容在平臺(tái)上傳播的效率。這是通過計(jì)算每個(gè)用戶推文的平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)計(jì)算得出的。平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)越多，用戶內(nèi)容傳播的效率就越高。

最后，研究人員檢查了黨內(nèi)內(nèi)容和非黨外內(nèi)容。這涉及區(qū)分表達(dá)對(duì)用戶自己政黨的支持的正面信息(黨內(nèi)內(nèi)容)和針對(duì)其他政黨的負(fù)面信息(非黨內(nèi)內(nèi)容)。

研究發(fā)現(xiàn)，Twitter 用戶轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)于自己政黨的正面信息的可能性遠(yuǎn)高于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)于反對(duì)黨的負(fù)面信息。這一趨勢在所分析的所有四次選舉中都保持一致。即使是在支持極左翼的“我們可以黨”和極右翼的“聲音黨”等激進(jìn)政黨的用戶中，轉(zhuǎn)發(fā)黨內(nèi)正面信息的可能性也高于轉(zhuǎn)發(fā)敵對(duì)的黨外信息。

有趣的是，研究還顯示，盡管負(fù)面的外部黨派信息在 Twitter 上很常見，但它們?cè)趶V泛傳播方面效果并不好。事實(shí)上，攻擊反對(duì)黨派的推文往往獲得較少的轉(zhuǎn)發(fā)，即使是由激進(jìn)黨派的用戶發(fā)布的也是如此。這表明，雖然用戶可能會(huì)表達(dá)對(duì)其他黨派的敵意，但他們不太愿意與他人分享此類信息。

研究人員發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)發(fā)效率高的區(qū)域(內(nèi)容傳播速度最快的區(qū)域)主要由黨內(nèi)正面消息主導(dǎo)。他們將這些區(qū)域稱為“知識(shí)泡沫”，這些區(qū)域在意識(shí)形態(tài)上是同質(zhì)的，這意味著它們主要涉及在自己的政治團(tuán)體內(nèi)分享消息的用戶。然而，這些泡沫更有可能放大黨內(nèi)支持的信息，而不是黨外敵對(duì)的信息。

“發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)量高和轉(zhuǎn)發(fā)量低的用戶所發(fā)消息之間存在如此明顯的差異令人吃驚，”馬丁-古鐵雷斯告訴 PsyPost。“通常在這種現(xiàn)實(shí)世界的社會(huì)研究中，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并不那么明確。然而，我們的結(jié)果表明，雖然平均轉(zhuǎn)發(fā)量低的用戶以類似的速度發(fā)布黨內(nèi)正面消息和黨外負(fù)面消息，但平均轉(zhuǎn)發(fā)量高的用戶幾乎只發(fā)布黨內(nèi)正面消息。”

另一項(xiàng)重要發(fā)現(xiàn)是，極右翼 Vox 等新政黨的崛起促成了意識(shí)形態(tài)更加同質(zhì)的在線社區(qū)的誕生。隨著這些政黨的崛起，Twitter 用戶更有可能聚集成群，主要與志同道合的人互動(dòng)。然而，即使在這些更激進(jìn)的群體中，黨內(nèi)正面信息比黨外負(fù)面信息傳播得更成功。

“最相關(guān)的結(jié)果是，仇恨信息傳播得更遠(yuǎn)這一觀點(diǎn)似乎是錯(cuò)誤的。相反，我們發(fā)現(xiàn)平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)較高的用戶發(fā)布的大多是積極信息，以加強(qiáng)他們的黨派傾向，”馬丁-古鐵雷斯說。

“但除此之外，我們意識(shí)到回音室的概念并不能完全體現(xiàn)在線政治社區(qū)的結(jié)構(gòu)。回音室中的用戶不僅與外界信息隔絕，而且還會(huì)積極詆毀和排斥外部來源。考慮到我們的結(jié)果，我們需要考慮認(rèn)知泡沫的概念，即人們只會(huì)接觸到符合他們現(xiàn)有信念的信息，而不一定攻擊團(tuán)體外的成員。簡而言之，我們發(fā)現(xiàn)在政治環(huán)境中，認(rèn)知泡沫在網(wǎng)上傳播信息非常有效，但回音室則不然。”

雖然這項(xiàng)研究提供了關(guān)于黨派內(nèi)容如何在社交媒體上傳播的寶貴見解，但它也存在一些局限性。首先，這項(xiàng)研究僅關(guān)注推特，而推特只是眾多社交媒體平臺(tái)之一。在推特上觀察到的動(dòng)態(tài)可能與在 Facebook 或 Instagram 等其他平臺(tái)上觀察到的動(dòng)態(tài)不同，因?yàn)檫@些平臺(tái)上的用戶可能會(huì)以不同的方式參與政治內(nèi)容。

另一個(gè)限制是將轉(zhuǎn)發(fā)作為影響力的衡量標(biāo)準(zhǔn)。雖然轉(zhuǎn)發(fā)是信息在 Twitter 上傳播的重要方式，但它并不是唯一的參與形式。用戶還可以通過直接消息私下點(diǎn)贊、評(píng)論或分享推文，而這些參與形式并未被納入研究范圍。

“我們無法在消息受歡迎程度和消息內(nèi)容之間建立明確的因果關(guān)系：是受歡迎的用戶發(fā)布更多正面消息，還是正面消息讓用戶受歡迎(負(fù)面消息則相反)?”馬丁-古鐵雷斯說道。

該研究還通過將政黨分為左翼和右翼陣營來簡化意識(shí)形態(tài)格局。這種方法可能忽略了用戶如何參與特定政治意識(shí)形態(tài)的重要細(xì)微差別，尤其是在像西班牙這樣的多黨制中。

“盡管這種簡化被廣泛使用，但多黨民主通常是多維的，因此需要額外的軸來充分描述這種意識(shí)形態(tài)空間，并區(qū)分具有相似意識(shí)形態(tài)的政黨，”馬丁-古鐵雷斯指出。“我們?cè)诹硪黄撐闹杏懻摿诉@個(gè)問題。”

展望未來，未來的研究還可以探索本研究的結(jié)果如何適用于其他具有不同政治制度和社交媒體使用模式的國家。雖然西班牙的情況為研究政治兩極分化提供了一個(gè)有用的案例，但尚不清楚這些模式是否適用于其他背景，例如美國或英國。

“我對(duì)這一研究方向的長期目標(biāo)是超越對(duì)兩極分化的診斷，利用數(shù)據(jù)和定量方法了解其結(jié)構(gòu)性原因，”馬丁-古鐵雷斯說。“我感興趣的是了解一個(gè)最初非兩極化的社會(huì)如何轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓸O化的社會(huì)。”