互联网时代,人们获取信息的渠道从传统广播、线下人际交往拓宽到线上自媒体、媒体与网民关系网,后者蓬勃发展在信息的流转速率与规模上都占据明显优势。然而,网络信息流的庞大不可避免地带来了信息过载的问题,即用户接收到的信息远超出个人处理能力,这导致了信息分发呈现中的信息选择现象。
一、信息选择的形成机制
实际上,这种信息选择是从用户本身和平台本身双方形成了对信息的过滤筛选。
1、受众能动性:信息选择的或然率公式与选择性理论
从用户层面而言,传播学者施拉姆提出信息选择的或然率公式,即“选择的或然率=报偿的保证/费力的程度”。即对于媒介与信息的选择,人们往往选择最能满足其需要、尽可能方便的,考虑内容的满足程度与易得性。此外,在用户接受信息的过程中,传播学者克拉柏提出选择性理论,即用户通常对与自己已有观点或立场相一致的观点更易接受,而排斥那些不一致的内容;首先接受对自己和团体有利的信息,回避那些有害的或不利的信息。这是从受众能动性角度分析的个人面对信息过载的选择行为。
2、平台设计观:内容分发对信息互动行为的引导
除了用户习惯、偏好层面的信息选择,网络平台运营者在面对庞大的信息流时会通过平台机制设计,对信息进行优化呈现。例如通过“#”打标签形成短链的方式,对信息进行分门别类,保障各标签主题独立性的同时,不同来源的内容在其中流动,分化巨量信息再聚合处理推送,实际上从平台能动性方面对用户行为做出了规整引导。
二、信息选择行为导致的舆论现象
在用户与平台双方信息筛选的合力之下,可能导致以下一些舆论现象:
1、宏观层面:议事平台的搭建
目前主要的议事平台特征契合了人们信息使用的习惯、偏好,因而展现出聚合舆论的能力。以微博为例,在用户规模这一客观条件之外,用户在热门榜单、个性推送、关注用户中获取信息,对平台有一定的使用粘性。相较其他社交平台,短小易见的碎片文本信息更为普遍;相较发短视频表达,博文不需要暴露个人特征更为隐蔽,导致包含情绪化观点在内的各类表达的启动门槛更低,平台上的信息易得到易传播,在标签话题广场内发文,也易形成众声喧哗的局面,形成聚合舆论的议事场。
2、微观层面:个人行为与群体极化
①意见领袖的动态变得突出
大数据分析领域的曼努埃尔教授在以推特数据为基础研究了信息过载后的用户行为,发现当用户遭受信息过载时,用话题标签“#”来处理信息的效果会大大降低,用户不再从默认信息流队列中提取转发信息,而是主动用其他机制找寻信息。他们更倾向于优先整理来自有社交影响力的用户信息,有时会直接在其他用户的主页寻找推文,或使用工具对信息优先级分类,延长信息扩散的周期。
②群体极化的趋势容易加强
社交媒体上意见的分离和聚合创造出不同的论坛群体,用户选择性接触信息的另一个明显的现象即是群体极化。在群体讨论中,提供一个极端的观点能营造高自尊感的形象、更好的自我感觉,社交层面更受欢迎。而一旦观点形成并在团体中表达出来,口头化讨论会不断增强观点的声量,丰富扩大观点的适用性,使之愈发不易被改变。而即使有对意见产生思考质疑的成员,花在思考上的时间形成沉默的螺旋,可能导致意见的进一步极端化。当意见逐渐突破团体内部后,面对与之相反的观点引起争议时,先前得到积极反馈的极化言论发表者可能会出于逆反心理参与更激烈的讨论,表达更极端的观点,加剧舆论冲突与撕裂。
三、信息选择对传播的启示
在社会学中,“复杂传播”原则认为,当一个想法在某种程度上存在争议或争议时,反复曝光尤其重要。对于一些争议性信息的扩大探讨需求、重要信息的曝光需求,在信息过载迫使用户产生信息选择的情况下,可通过选择用户更方便的媒介渠道、积极与意见领袖建立沟通来获得信息曝光的强度、信息处理的优先级,从而达到更好的传播效果,同时在舆论参与规模越发扩大、社会影响较大的事件中,也应谨慎识别并防范群体极化的强化趋势。
参考资料:
量化社交媒体中的信息超载及其对社会传播的影响
社交媒体上的群体极化:当群体动态导致社会分裂
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