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走出信息茧房,你可能会更极端
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本文转载自公众号“楚尘文化”,作者刘海龙
本文选自《打破社交媒体棱镜》序
设想这么一个情景。某天你上网,发现微信群里有人正在发表让你觉得荒唐至极的暴论,你顿感肾上腺素上升,忍不住写了一大段话驳斥他。就这样,你们两个一来一往,争吵起来,更多人加入讨论。为了在辩论中获胜,你开始引用极端的例子和观点,话赶话,观点越来越极端。到最后,你发现自己被迫站到了一个自己之前并不太认同的激进立场上,但是因为群里都是熟人,认输很丢面子,最后还得自己死扛。
当然很多时候我们可能扮演的是另一种角色:一看群里有两派人吵起来,就不敢讲话了。我们一边“吃瓜”一边庆幸,还好自己没下场,原来周围人看法有这么大的分歧,要不然自己准成为被攻击的靶子,今后再碰到类似问题,说话一定要小心。
上述这两个场景,相信大家不会陌生。在一些热点事件中,这样的故事时有发生。而且不知道大家有没有感觉到,这几年在微博、微信、直播间里,人们常常一点就着,争吵、退群、举报等激烈冲突发生频率越来越高。
中国有句老话,叫“兼听则明,偏信则暗”。人们一直认为能听到不同意见是件好事,可以帮助我们考虑得更加全面。西方的传统民主理论也持同样的看法,所谓好公民(good citizen)就是积极获取各方信息和观点,仔细权衡后再做出决策的理性人。这样的传统智慧也得到了现代政治学家们的肯定。比如大名鼎鼎的德国哲学家、社会学家于尔根·哈贝马斯(Jürgen Habermas)提出的商谈民主(deliberative democracy)就是这样一个规范化的理想民主模式。他认为,公民在理性商谈的基础上达成的共识,才能让民主不至于成为一个徒具其表的统治工具。
美国斯坦福大学的政治学家詹姆斯·菲什金(James Fishkin)通过实证研究证明了哈贝马斯的看法。他在包括中国浙江温岭的全球多个地点进行过若干实地实验(field experiments),均发现公民在听取了不同观点和论据后,会不同程度地修正自己原来的观点,变得更加温和与理性。
然而这些规范理论和研究都带有理想主义色彩,制造一个理想的交流环境,需要投入相当的资源。无论是哈贝马斯提出的“公共领域”,还是菲什金的“商谈民意测验”(deliberative polling),在现实政治运作中,均难以大规模实现。更不必提政治和商业集团骨子里其实并不希望公众过于理性。
在现实中我们更常遭遇的是另一种情况:人们会回避相反的观点和个体。这似乎更符合经典的认知不协调理论所证明的人类本性。早在20世纪30年代,传播学先驱、社会学家保罗·拉扎斯菲尔德(Paul Lazarsfeld)的团队就发现,持一定党派立场的选民会选择性地接触和理解大众媒体的信息。也就是说,立场上更接近共和党的选民有一半以上只接触共和党的竞选宣传内容,回避民主党的内容;倾向于民主党的选民也类似。这也被称为“选择性接触假说”。选民接触不到相反的观点,当然就很难发生显著的改变;只接触与自己倾向一致的信息,会让选民越来越坚定。所以他们得出结论:大众媒体的主要作用不是改变选民的观点,而是强化其既有观点。
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人们不仅会回避相反的信息和观点,社会学家戴安娜·穆茨(Diana Mutz)还发现,在日常生活中,人们会有意回避那些有可能与自己观点相左的人,尽量不与他们交流政治议题。关于这一点,中国人可能更有体会:不要轻易挑起不愉快的话题,免得伤了和气。
不过上述两个结论都是在大众媒体环境下得出的,在社交媒体时代又会有哪些新变化呢?首先,我们能够明显地感受到,线上的观点冲突要比日常生活中激烈、极端得多,出现了所谓“极化现象”。极化或极端化(polarization)最早指同一个阵营内部出现的社会心理学现象。持相同立场的人在讨论中会相互激发,变得越来越激进。比如法国大革命中,革命派就会变得越来越激进,昨天的革命派,今天就可能被认为是保守派。随着时间推移,极化这个概念的重点渐渐转向了不同立场相遇后出现的极端化现象。
从20世纪90年代以来,我们可以观察到一个现象:在全世界范围内,政治极化现象和民粹主义越来越明显。这个时间段,正好与互联网和社交媒体的普及重合。于是就有学者提出,数字技术在为个人带来便利的定制化信息的同时,也使得个体生活在自己营造的“过滤泡”(filter bubbles)中。由于接触不到对立的信息与观点,只接触与自己立场相似的信息,人们就会将己方阵营合理化,将对立阵营妖魔化,变得越来越极端。在这些理论中,中国人最熟悉的就是哈佛法学家卡斯·桑斯坦(Cass Sunstein)在《网络共和国》(Republic.com)中提出的“信息茧房”(information cocoons)概念。不过在西方社会科学界,使用得更多的是“回声室”(echo chambers)或者“过滤泡”这两个概念。这些成果建立起了一个被广为接受的因果链条:互联网/社交媒体—回声室—群体极化。
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研究者们还发现,大众媒体也能够产生回声室效果。在《回声室》(Echo Chamber)一书中,凯瑟琳·霍尔·贾米森和约瑟夫·N.卡佩拉(Kathleen Hall Jamieson & Joseph N. Cappella)发现,如果人们长期只接触保守派的广播脱口秀节目,回声室效果和政治极化现象也会产生。因此,回声室和极化并不是社交媒体的专利,使用什么媒体并不重要,关键在于人们的信息渠道接触是否多样。
回声室效果的支持者都有一个未经证明的预设,那就是只要让人们接触多样化的信息,回声室效果就会消除,就能减少极化。例如桑斯坦就认为,用户无法选择传统大众媒体的内容,会偶遇各类信息,这就会打破网络媒体产生的信息茧房。
但是这一“常识”在《打破社交媒体棱镜》这本书里受到致命挑战。杜克大学社会学家、“政治极化实验室”(Polarization Lab)的克里斯·贝尔(Chris Bail)提出了一个貌似天真的问题:如果个体在社交媒体上接触到了对立的观点,是否真的会有助于他们反思自己的观点,从而变得不那么极端化?事实是真像桑斯坦说的那样,具有选择性的网络媒体和社交媒体塑造了人们的政治信念,还是反过来,是因为人们的政治信念导致他们在网络和社交媒体上形成了单一的信息来源?
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表面上看,社交媒体和极化究竟谁是因、谁是果,这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题。实际上,这是一个关于我们如何理解极化产生原因的问题:究竟极化是群体交流的必然结果,还是在某个技术条件下才会出现的情境性的结果?
贝尔颠倒了回声室效果的研究条件,不是去考察社交媒体对极化的促进,而是把人放到一个存在对立观点的环境中,看他们是否会变得不那么极化。具体的做法就是招募被试,让他们关注一个与自己政治立场(民主党或共和党)相反的推特号。在一个月里,这个号每天转发24条政治消息(最初几天只转发自然图片,目的是掩盖真实的研究意图)。这个研究的特色在于,它不是在实验室的虚假环境中进行的,而是在不打扰被试日常生活的基础上进行的实地实验,避免了所谓“霍桑效应”(Hawthorne effect)。关于这个实验的细节,这里不再赘述,诸君如果感兴趣可以参考附录。
比较有趣的是实验的结果。贝尔发现,用户在社交媒体的日常使用中接触到对立观点后,不但没有反思、修正自己的观点,反而让他们的政治立场变得更加极端。这说明,虽然社交媒体会促进极化,但是并不需要经过回音室效应这个中介变量,哪怕用户接触多元信息,仍会产生极化,所以极化的真正原因应该在其他地方。只是简单地打破回声室,并不能有效地降低极化现象。于是传统的极化因果链条就被改写为:社交媒体—极化。
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为什么在社交媒体上即使打破回声室,仍然会导致政治立场极化呢?贝尔提出了一个“棱镜”的比喻。他认为社交媒体并不是一面如实反映世界的镜子,而是一个会扭曲用户对自我和他人认知的棱镜。这种扭曲会让用户形成错误的自我身份认同和虚假政治极化(false polarization),从而变得越来越极端。
首先社交媒体的棱镜会扭曲用户的自我身份认同。美国社会学家欧文·戈夫曼(Erving Goffman)认为,个体的身份认同并不是与生俱来的,而是在展演过程中逐渐形成的。美国社会学家查尔斯·霍顿·库利(Charles Horton Cooley)曾提出过一个著名的“镜中我”(looking-glass self)理论。该理论认为,我们从与其他人的互动中,根据他人的反应形成自我。如果自我感觉良好,但是他人不承认,觉得我没有这么厉害,那么他人的反馈就会使我调整对自我的认知和身份认同,下次我们就会变得稍微谦虚些。“镜中我”的理论来自经济学家亚当·斯密的镜子理论。斯密认为卖家要通过买家的眼睛,才能正确地认识自己。
贝尔在深度访谈中发现,社交媒体起到了用户监测他人评价自我的作用,用户会在社交媒体上呈现不同版本的身份认同,然后根据他人的反馈,再修正自己的身份认同。具体来说,用户在社交媒体上遭遇不同观点时,反而会强化自己原来的政治身份认同,为了捍卫自己的立场,会变得更加极端。这就是社交媒体棱镜的第一重扭曲:它扭曲了用户对自我的看法。
贝尔重点研究了社交媒体上的两类群体,一类是立场本来就比较极端的“喷子”(troll),另一类是不太表达自己立场的温和派。
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“网络喷子”相信大家都见过,就是那种观点极端、到处挑逗、污言秽语的人,是那些你和他讲道理、他和你耍流氓的人。贝尔发现他的访谈对象中,有些社会边缘人、键盘侠,在现实生活中非常普通,甚至不起眼,但是他们到了网上则变得非常激进好斗,通过社交媒体发泄自己的情绪,引起大家的关注。他们的目的不是表达或者寻求共识,而是制造混乱。他们甚至连自己同一阵营的温和派也不放过。越是遇到相反的观点,他们就越会被激发起斗志,变得更极端。同时他们还在这个过程中,找到自己的同类,相互关注,形成一个小圈子,同气相求,同声相应,相互传递虚假信息,变得越来越极端。
这些“喷子”还会产生一个影响——让极端观点正常化。当社交媒体上的表达形成了必须语不惊人死不休的惯例后,慢慢地,大家也降低了对这些极端言论的敏感度。其实在中国的媒体上,一些貌似理性的表达者,其立场是非常极端的。但是我们慢慢习惯了这些网络小丑的表演,将政治言论的光谱越拉越长,原本一些温和的言论现在反而被嘲笑为“理中客”,被极端派攻击。这样一些极端言论再与平台的流量逻辑相结合,就变得更加肆无忌惮。他们发表观点不用负责,谁认真谁就输了。这进一步恶化了网络环境,使其变成了极化观点的温床。
温和派在看到上述“喷子”的极端言论后还会产生错误认知,认为社会的分歧十分巨大并感受到了巨大压力。甚至有时他们在发言后会遭遇极端“喷子”的攻击,最后被迫沉默。这会导致温和派产生虚假政治极化的感知,夸大现实中观点的分歧与对立程度。这就是社交媒体棱镜的第二重扭曲:它扭曲了用户对其他群体的感知。
温和派越是沉默,极端的声音就会越发放肆,这种不断扩散的压力就形成了著名的“沉默的螺旋”。这反过来,又强化了虚假政治极化,人们要么变得更加极端,要么变得沉默,形成了极端主义的反馈循环。
社交媒体棱镜的这两种普通网民没有意识到的扭曲会让人们错误地认识自我、错误地认识他人,从而让用户变得越来越极端。这两种扭曲让人联想起沃尔特·李普曼(Walter Lippmann)在一百多年前提出的“拟态环境”(pseudo- environment)概念。他认为大众媒体给我们制造了一个关于现实的错误的图像,误导了公民头脑中关于现实的图像。李普曼所说的图像是一个由大众媒体制造的静态图像,而贝尔所描述的社交媒体棱镜对现实的扭曲,则是一个动态的过程,它是网民参与、互动后形成的。
贝尔的分析从不疑处发问,十分精彩,但是在解决方案上就显得差强人意。这本书的英文标题是《打破社交媒体棱镜:如何减少社交媒体的政治极化》,简体中文版将副标题改为了更精准的“探寻网络政治极化的根源”,因为原来的副标题确实没有兑现其承诺。
贝尔认为要减少社交媒体造成的极化,首先是要在观念上正确认识社交媒体棱镜的扭曲效果,因为大部分人会把在社交媒体上看到的意见分歧等同于现实,同时也对自己立场的极化缺乏反思。
其次,他号召温和派不要因为厌恶冲突和分歧而离开社交媒体,而是应该积极地表达自己的观点,去中和那些极端的言论,这样才能营造更反映真实意见分布的网络意见气候。
最后,既然造成极化的根源在于自我身份认同,那么只要让网民在与意见相反的个体交流中去身份化,保持匿名状态,按道理就可以减少极化。贝尔与合作者开发了一个叫作“DiscussIt”的平台。在这个平台上,匿名的用户会按照随机分配原则,与另一个持相反观点的匿名网民进行一对一地讨论。他们发现,这会减少由维护自我身份认同造成的极化。
当然这一新型平台也充满争议,因为它擅自改变了我们使用社交媒体的目的。大多数普通网民并不是为了和不认识的人讨论政治问题或者了解对立观点而使用社交媒体,进行社交、监测环境、娱乐、建立个人身份认同等才是我们使用社交媒体的动机,如果不对现有平台的规则进行改造,我们很难从根本上解决本书所讨论的极化问题。
我们可以注意到,和李普曼的《公众意见》(Public Opinion)一样,《打破社交媒体棱镜》也存在分析问题时深刻、解决问题时差强人意的问题。由于担心平台权力过于集中或者导致官方审查、威胁言论自由,贝尔基本上没有从平台治理和社会治理等宏观角度来寻找解决方案,而是把希望放在了社交媒体用户身上,尤其是可怜的温和派用户身上。一般而言,通过特定个体的努力解决社会群体和结构性问题,似乎都不现实。
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▲沃尔特·李普曼的public opinion
同时,这个研究也没有考虑政治文化的影响。比如中国网民在遭遇不同意见时,并不一定会由于捍卫自己的身份认同而走向极化,更多的则会观望现实政治环境和网络意见气候后再采取谨慎行动。如果意见气候与自己一致,他们则可能大胆表达;如果与自己不一致的意见可能占据上风或者自己的观点可能有政治风险,他们一般就会选择保持沉默,呈现出“沉默的螺旋”现象。比如在一些热点事件中,虽然大家会感觉到网上出现“意见撕裂”,但是我们及其他学者通过大数据分析发现,大部分时候意见都不是双峰对峙,而是某个意见占据主导。一旦风向发生变化,之前积极发言的人就不再发言。
当然,没有完美的研究,我们也不必求全责备,在分析社交媒体与极化的因果关系上,《打破社交媒体棱镜》提出了非常具有创见和启发性的观点。尤其值得学习的是,这本社会科学专著写得非常通俗易懂,把大量专业性的技术讨论放在了附录中,在正文中大量使用深度访谈材料,描写了一个个具体网民的生命历程,让依赖大数据的计算社会科学也显得有血有肉,颇具可读性。所以这本书不仅可以推荐给专业的传播研究者和学习者作为重要的参考书,同时也可以推荐给每一个社交媒体使用者,它会有助于普通用户打破社交媒体扭曲现实的棱镜,成为一个更具有反思性的使用者。
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原标题:《走出信息茧房,你可能会更极端》
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