【网络舆情】网络舆情治理的情感社会学取向

【网络舆情】网络舆情治理的情感社会学取

向

推进国家治理体系和治理能力现代化，是党的重大

战略任务。完善坚持正确导向的舆论引导工作机制,

是坚持和完善繁荣发展社会主义先进文化制度的重

要举措。如今，我国网络强国建设不断推进，互联

网深度嵌入社会生活，成为舆情重要的集聚地和扩

散地。网络舆情治理是舆论引导治理工作的重点内

容，对于推进国家治理现代化的实现具有重要的价

值意蕴。

关于网络舆情治理，近年来学兄的研究拓展了新的

方向。从信息时代网络舆情的新变化出发，学者提

出规范网络治理秩序；针对传统治理模式下网络群

体的极化倾向等，学者提出要转变观念、协同应对

等。还有的学者结合智能时代新技术，呼吁舆情云

治理新范式。我国网络舆情研究呈现较强的控制色

彩和技术倾向，忽视潜舆情的情绪反弹可能，难以

解决网络舆情演变和治理方面的深层次问题。

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“舆情”一词蕴含着情感属性和情感因素，网络舆

情是社会情绪的晴雨表，互联网是民众舆情的集散

地，舆情研究和情感社会学研究具有一脉相承的关

系。情感社会学是社会学的一个分支学科，是专门

研究情感现象、情感行动与社会协调发展规律的学

科。情感社会学关注的是情感存在的社会和文化环

境、情感的社会性质和社会发展过程、情感的社会

构成和功能等。

新兴媒介平台促进了舆情传播的实时性、交互性、

多元性、复杂性。引入情感社会学是推动网络舆情

研究创新发展和网络舆情治理现代化的要求，有利

于我们更为深刻地认知网络舆论的情感属性和演变

规律。

重视潜舆论拓展情感治理新范式

潜舆论也被称作隐性舆论，是具有重要影响和关联

传播效应的舆论暗流。陈力丹认为，舆论的三种存

在状态分别是潜舆论、显舆论和行为舆论。潜舆论

是没有公开表达的信念和不易被捕捉的公众情绪。

胡钮把舆论分为显性舆论与隐性舆论，隐性舆论是

指没有公开表现出来但在特定群体内流传的舆论。

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相比显舆论来说，作为暗流存在的潜舆论，隐含的

影响力和社会风险更大。

网络舆情是社会情绪的晴雨表，新兴媒介平台促进

了舆情传播的实时性、交互性、多元性、复杂性。

在后真相时代，舆论场出现了情感和立场优于事实

的特征，”事实的争论”转变为“情感的困斗”，

公共广场探讨演变成“偏见共同体”。

社会安全、法治建设、公共卫生等领域的社会矛盾

常常以网络舆情的形式被凸显，潜舆论的隐蔽性、

多元化、复杂性，一旦被后真相时代的非理性舆论

狂潮裹挟，会具有强大思想号召力和情绪感染力，

引发舆论失控局面。

喻国明认为，网络舆情焦点主要是该事件刺激了社

会公众”最紧绷的那根神经”。网络舆情演变成重

大舆论事件，不仅是启动了信息爆料模式，还因为

启动了情绪模式，加剧了民众情绪的感染和传播，

我们必须重视潜舆论的演变。社会学家刘易斯•科

赛提到“排气阀”的说法，社会存在的矛盾和冲突

让社会主体会产生不满情绪。如果情绪长期得不到

释放，不断堆积会产生许多社会问题。社会需要设

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置经常化、制度化的通道，疏解情绪，以保障社会

安全运转。

在网络舆情治理体系中，可以拓展情感治理新范式。

如果说信息治理属于末端管理，情感治理就属于前

端管理、过程管理。网络舆情治理，除了关注显性

的舆情信息文本和网络传播行为，还应该发掘隐藏

在舆情信息文本和在线传播行为背后的情感逻辑与

社会动因，把潜舆论管理提升到战略性的重要地位。

增强对潜舆论的系统性治理，动态化采集、分析、

反馈，注重方式技巧，多层面加强对社会舆情的隐

性引导、潜在疏解。

采用“混合情感传播模式”柔性舆论引导

“混合情感传播模式”是以情感传播为外在驱动和

影响诉求，以政论模式、信息模式、故事模式等为

内在构成和信息要素。在用户资源有限、碎片化的

舆论生态中，人们往往更易产生情感的共鸣，而不

是对理念或事实做出反应。社交化、移动化、场景

化的新闻消费方式的变革，使得情感传播策略在新

闻生产和消费中正成为重要动力。

面对社会民众关心的热门舆论话题，以政府机构、

主流媒体等为代表的舆论引导主体，以“情感”为

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突破口，运用融媒技术，采取情感传播模式，用情

理留住用户的注意力，在传播主体共存的舆论场中

夺取“麦克风”，抢占话语权，坚守主流意识形态

阵地，弘扬社会主义核心价值观。舆论引导工作中

采用情感模式更加容易满足用户的信息和消费需求

等。尤其是主流议题的价值传递中，多种平台的舆

论传播可以强化情感共鸣，嵌入感性力量，抵达理

性价值，打破圈层传播壁垒，在潜移默化中影响和

塑造民间舆论场的话语表达、情感议题及价值认同。

借助多元媒介手段，舆论平台的声画沉浸感、全方

位社交体验，有利于传播主体与受众进行良性的跨

屏情感互动。例如，在新冠肺炎疫情议题的传播上,

央媒在新媒体渠道慢直播火神山医院建设场面，关

切了广大网民的情感共鸣，取得了良好的舆论效应。

可见，网络平台在舆论生态中不仅能起到社会动员

的作用，还具有情感弥合和舆情疏导的功能，从而

促进主流价值积极传播。

传播力决定影响力，而传播的修辞策略、讲故事的

方式均影响着传播的感染力、可信度与理解度。提

高重大舆情和突发事件舆论引导的传播力，要重视

“陈情”和“说理”结合，优化修辞策略。具体来

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说，肩负舆论引导重任的主流媒体，要采用有情有

理、有说服力以及讲故事策略等方式，充分利用多

元媒体平台，布好舆论矩阵，有效提升传播技巧，

为良性舆论生态保驾护航。

借助情感数据分析技术洞悉舆情演变

情感测量是情感社会学研究中的重要命题。乔纳

森•特纳、简•斯戴兹的著作《情感社会学》中提

到，采用脑成像技术、视听技术等新技术，能测量

到从最强到最弱的情感，进而分析情感的内在机制。

网络平台的海量信息，构成了众声喧哗的网络舆论

场。“大数据”成为网络舆论的基因，借助主题分

析、情感分析和语义分析，可以对大量舆情文本进

行主题归类，从海量的、复杂的、无序的网络文本

内容中迅速厘清头绪，从而分析网络舆论场中不同

类别的公共事件的话语框架。

如今，主题分析、情感分析和语义分析是计算传播

方法研究网络舆论的常见工具。借助情感数据分析、

自然语言处理等技术，媒体机构可以对网络信息，

例如社交媒体的在线文本等，进行情绪、态度、观

点等方面的语义分析，快速判断海量文本中的情绪

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态度指标，从而在突发事件和重大舆情中判断网民

的政治倾向、情感倾向，以及关键人群的行动趋势。

大数据可以实现对数据全样本的采集，实现对数据

的动态实时汇总统计，而不是过去模糊的、板结的、

笼统的认知。在判断网民情感倾向、行动趋势后，

可以依据程度、数量、重要性等设计不同指标的权

重，实现对舆情的分级设定。从舆论引导角度出发

应针对不同的事件建立舆情分级指标，分别建立相

应的舆情级别和数据预测模型。不同种类和级别的

舆情都有相应的标准指标体系或模型，从而为预测

舆情提供实时比对的参照。

后真相时代的网络舆情治理是一项综合工程。情感

是舆情的内核性因素，网络舆情治理要把情感治理

提到重要的战略地位。情感社会学能深入地阐释网

络舆情的本质属性，为加强网络舆情的情感属性认

知，洞悉舆情演变的情感逻辑和规律，为网络舆情

研究提