舆论知识点：媒介例证理论

例证理论（exemplification theory）起源于心理学，相关研究指出个体为了更好适应生存环境，为节省认知所花费的精力，往往会选择性地保存重大事件的信息，以少量的经验为更多相似情况的理解提供基础，其中暗含一种自发的归纳推理。传播学领域的分析则落在了媒介效果的影响，围绕受众为什么以及在哪些条件下将新闻报道提供的案例信息纳入他们的个人判断这一问题上。

一、理论基础

1、信息处理：三个基本假设

例证理论基于三个基本假设。第一，与复杂、抽象的事件相比，简单、具体的事件更容易被理解、储存和提取。

第二，与无关紧要的事件相比，重要的事件更能吸引人们的注意，得到更积极的处理。

第三，人们会对同类事件的发生率进行编码，并在此基础上做基础量化评估。

2、认知机制：启发式思维

例证理论依赖于启发式的认知机制，启发式思维指的是人们在不确定的条件下，会根据以往经验来对当前情况进行判断，分为代表性启发与易得性启发，以及锚定和调整三类，前两种认知方式在媒介例证研究中得到较多证明。

代表性启发：人们对总体事物的判断是从他们对范例群的详细审查中推断得到，在这里，与范例分布状况相关的抽象量化信息显得无足轻重。较小的范例群与较大的范例群具有同样的推论价值。这种注重具体事件，忽略量化、抽象信息的特征被成为基率谬误，与信息处理的“具体事件比抽象信息更容易被理解、储存和提取”的这一假设相一致。

易得性启发：人们倾向于根据事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估其相对频率，事件相关记忆被激活的时间远近程度与记忆被激活的出现频率成为两大影响因素。这也印证了大部分重要媒介效果的形成有赖于受众对大量冗余观念的频繁、持续的接触。

二、理论效果：例证的说服力及影响

1、媒介的范例再现与受众理解

例证、范例的提出基于同一总体中的事件都具有一些基本的、限定性的特征，存在的是一些次要特征上的差异。例证理论相关研究中，媒介采用范例再现相关社会现象的准确度以及由于启发式处理产生对某现象的公众评价是得到关注的重要问题。

在二十世纪八十年代，以电视节目、杂志等大众传播媒介为对象的研究中发现，媒介对范例的呈现与再现存在差异倾向，例如电视节目中对男女性别呈现规模的差异、对青少年、老人的例证严重不足等、对犯罪内容存在过度再现等。

媒介的例证使用与现实情况存在较大差异可能会使公众产生偏差理解，这进入例证的说服力研究层面。完全相反的例证被称为错误例证，但错误例证并不一定带来错误理解。在新闻媒体的报道中对某一现象事件的例证往往会辅之以概述，其中可能包含量化的评估结果，即基础性信息，例如用“绝大多数人”“越来越多的”等措辞来表现某一事件的发生率与变动率。一般说来，基础性信息较为公正全面，对偏颇的范例使用所造成的误解纠正有一定作用。

那么，基础性信息的作用到底有多大？在基础性信息与范例的说服性对比的相关实验中，基础性信息更多的起到了一种情报效用，在与个人目前面临或将来可能面临的困境或机遇相关的信息中情报效用明显，个人所感觉到的威胁或诱因的强度、威胁或诱因实现的可能性以及威胁或诱因在时间上的接近性是影响效用的几大因素。此外，在涉及购买决策时，基础性信息的情报效用也较显著。

2、新媒体时代的媒介例证

在新闻媒介中，案例报道被用于证明其所属议题的相关论述的正确性，如果在试图说明某个问题时不当选择案例，往往伴随误导公众的风险，少数精心挑选的案例是否足以阐明代表背后的现象、议题，还是案例只是起到完全例证特定议题的作用，成为了主张议题的附庸。实际上，被选择的范例多大程度上能可靠例证所代表的现象取决于选择者的经验决断力，有的能充分再现、代表其所属的总体，有的则不能。

向公众提供信息是大众媒介的一项重要职责，但由于被传播的信息可能是歪曲、不准确或是错误的，广泛传播的特点就可能成为大规模曲解误解的助推器。在案例选择以及报道中，大众媒介特别是新闻、教育性质的媒介应具备确保报道客观、公正、平衡的职业道德与责任感。新媒体时代，由于媒体门槛降低，媒介种类规模多样化、扩大化，从业者的媒介素养水平常常难以保证，任凭传播发布者癖好或迎合某一群体喜好的范例选择与议题变得常见。

一方面，不充分、不得当的例证可能加剧对相关现象、群体的误解曲解，使受众认知扭曲形成刻板形象或污名化。另一方面，媒体群体的大规模扩充将媒体话语权分散，多方互动的网络环境也导致媒介权威的相对减弱，一旦报道进入广泛传播也意味着需要被大众检阅，因而如若范例过分失当，其中涉及到的知情者、行业内部人员对媒体的驳斥也变得更易实现、受众对媒体的诘问变得常见，这形成对错误例证影响的一定限制，但也应考虑到这一过程中造成的媒体公信力缺失、利害相关人是否舆论在场及具备相应媒介素养的问题。

参考资料：

媒介效果：理论与研究前沿

例证理论（DOI: 10.1002/9781118783764.wbieme0062）

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