【摘要】突發重大疫情容易使網絡群體產生群體情緒。運用大數據對當前網絡群體所關注的熱點事件的評論文本進行情感分析，有助于進一步研究重大疫情下網絡群體情緒的產生機理，并提出網絡平臺的精準匹配推送、形成專業和權威的網絡意見領袖、設置正向議程話題等干預策略，從而有效促進網絡正向情緒的產生和傳導。

【關鍵詞】重大疫情 網絡群體 群體情緒 【 中圖分類號】G206 【 文獻標識碼】A

習近平總書記多次提出針對疫情要營造良好輿論氛圍，講好中國抗疫故事，發出好聲音、傳播正能量。引導網絡輿論健康發展，了解網絡群體情緒的產生機理，激發網絡群體的正性情緒，避免網絡群體消極情緒的產生，是當前思想教育研究的重要課題，對于疫情防控常態化具有重要意義。

疫情下網絡正性情緒事件的大數據分析

引導網絡輿論健康發展，了解網絡群體情緒的產生機理，激發網絡群體的正性情緒，避免網絡群體消極情緒的產生，是當前輿情研究的重要課題。本研究選取新浪微博的評論為研究對象，抓取了新浪微博關于疫情的熱點事件12 條，使用python 工具，抓取此微博評論的文本信息，一共抓取近7000 條熱門評論。數據處理參照自然語言數據處理方式。首先對已經抓取的文本數據使用NLPIR-Parser 所提供的批量分詞系統進行斷詞，然后導入中科院情感詞典的LIWC 情感分析軟件進行分析，共分出7 條正性情感事件。

通過對正性情感事件評論文本進行高頻詞分析，研究發現正性情感文章評論的熱點詞主要集中在戴口罩、希望、基層、加油、平安歸來、犧牲、英雄、醫生、健健康康、防護、確診等關鍵詞上，大家關注的焦點在“疫情防護”“戴口罩預防傳染”“醫生是人民英雄”等正性事件上，這些正性事件激發了網絡群體正性情緒的產生，包括對醫生的無私奉獻帶來的愛國情懷、戰勝疫情的信心、樂觀的心態等。

網絡群體情緒的產生機理

個體情緒的產生與個體的實際需求和主觀態度相聯系，并影響著個體對外部信息的選擇和判斷。群體情緒是在個體情緒產生基礎上，經過群體情緒的感染，在沉默的螺旋機制下使群體情緒會愈加高漲，最終成為群體“集體無意識”的狂歡。

第一， 個體情緒的產生— 情緒的ABC 理論。心理學家埃利斯提出情緒的ABC 理論，A 指事情的前因，B 是指個體的信念，C 指情緒和行為的后果，事情的前因受個體信念的影響而產生個體的情緒和行為結果。通常人們會認為誘發事件和事情的前因（A）直接導致了個體產生情緒和行為結果（C），發生了什么事就引起了什么情緒體驗。然而結果表明，同一情景（A）下，由于人們觀點和信念（B）的不同會產生不同的情緒體驗（C）。正是由于人們常有的一些不合理的信念（B）才使個體產生情緒困擾。在當前疫情階段，面對同樣的疫情（A），個體因為不同的信念（B）會產生不同的情緒反應，例如有的個體對疫情有災難化思維或偏執觀念，認為疫情不可控制，從而產生悲觀、恐慌、憤怒或焦慮等情緒反應。

第二，群體情緒的產生—情緒感染理論。哈菲爾德等認為情緒感染是個體自動化地模仿和合并他人的語言以及非語言的信息，最終個體融入了情緒傳遞者的情緒。貝恩等人研究發現Twitter 上熱門人物的情緒表達會使網絡受眾的情緒產生影響。勒龐指出，“群體表現出來的情緒不管好壞與否，其突出的特點就是極為簡單而夸張，群體因為夸大自己的感情，因此它只會被極端感情所感動，群體能夠把感情提升到極高或者極低的境界”。在網絡傳播中情緒感染現象更加普遍，個體情緒更容易受到網絡輿論信息的影響，某些激烈的言論、夸張的語言表述以及煽動性的聽聞等等會使個體產生強烈的情感共鳴，并產生與輿論信息所一致的情緒反應。

第三，少數服從多數—沉默的螺旋理論。“沉默的螺旋”理論認為社會個體會避免讓自己的觀念和態度孤立于社會群體之外，一旦社會群體形成占有支配地位的意見和觀點，那么其他觀點的聲音會持續減弱。如果這個過程有大眾媒介的參與，螺旋的形成會更快更明顯。針對有爭議的議題，人們會了解和認識身邊的“大眾意見”，人們更傾向于表達出自己的觀點，因此占有優勢的“大眾意見”會越來越強大，而劣勢的“少數意見”則發聲會越來越弱，呈現螺旋式的發展過程，從而產生少數服從多數意見的現象。沉默的螺旋現象會使人們的情緒愈加高漲，成為群體“集體無意識”的狂歡，加劇了群體情緒極化傾向。

疫情防控常態化背景下網絡群體情緒的正向引導策略

網絡平臺的精準匹配推送——引導正性情緒傳遞。媒體的精準匹配推送，包括對評論的精準篩選和對文章的精準推送。第一，對評論的精準篩選。網絡媒體平臺的評論區已經成為社會群體情緒表達的主要聚集地，情緒極化現象容易在評論區形成，并迅速感染其他網絡媒體的評論區。根據情緒感染的特點，一方面，利用這種公共傳播區域，有意識地引導網絡群體多去傳播正向情緒的評論，多去互動點贊和評論回復，使評論區成為正性情緒傳遞的聚集區。另一方面，可以利用網絡媒體評論區的篩選功能，有意識地對評論進行篩選，展示給網絡群體更多的正向評論，可以引發正向情緒極化。第二，對文章的精準推送。使用大數據分析的方法對用戶的偏好進行精準匹配，并有意識地向用戶進行正向文章的推送，包括向不同認知群體推送與其相匹配的正向輿論信息，以及向同一用戶推送不同角度的正向輿論信息，使群體更容易認識和接納，從而有效促進正向情緒的產生，避免負性情緒的極化。

形成專業和權威的網絡意見領袖——避免負性情緒的激發。在這次重大疫情下，鐘南山院士作為權威和專業的意見領袖，對新冠肺炎疫情給出了專業權威的解釋和有效的預防措施，傳遞了關于疫情發展的明確信息，有效緩解了社會群體對于疫情發展的焦慮和恐慌情緒。意見領袖最主要的功能是當信息模糊不明確、信息量呈爆發式增長但觀點不一致等方面的情況，群體難以做出判斷和采取行動時，意見領袖會及時給出自己的觀點和判斷，給予居民有效的指導和防范措施。在網絡傳播中，意見領袖不僅影響人們的想法和觀點，還直接影響人們的情緒和行為。在當前疫情發展階段，注重將權威、專業和正能量的意見領袖作為網絡輿論的引導者，給出準確的疫情發展信息和積極應對的態度，可以引導網絡群體以理性和客觀的態度看待疫情，避免產生過度的負性情緒，保證網絡群體情緒的穩定性。

設置正向議程主題——引導群體正向關注。美國傳播學者麥肯姆斯等人的研究發現，傳播媒介作為“要聞”進行重點報道的主題，同樣在社會群體的意識中也是重要的新聞，即傳播媒介的報道活動與社會群體對報道活動的認知具有高度的正相關，傳播媒介強調的越多，社會群體對該事件的重視程度就越高。當網絡媒體關注點在疫情的有效應對等正向議程話題時，網絡群體則表現出對戰勝疫情更多的信心，正性情緒較多。網絡群體通過傳播媒介了解疫情信息，群體的關注點也在跟隨著網絡媒體關注點的轉移而發生變化。因而設置正向議程話題可以引導網絡群體更多的正向關注，形成積極的輿論氛圍。

引用具有說服力的論據——保持理性的群體情緒。勸服理論認為論據對于社會群體的態度和行為具有決定性的影響，當正反兩方面的論據都呈現在群體面前，社會群體的決策依賴于對信息的獲取和思考。勸服理論認為論據的說服力是建立在論據是否具備有效性和新穎性兩個特征基礎之上。首先，發布科學和權威的論據。論據要經得起科學理論的推敲和論證，并且通過權威個體或機構發布，那么這種論據的說服力會顯著高于沒有論證并且通過自媒體發布的論據信息。例如，國家衛健委關于疫情數據的實時更新，央視新聞對戰“疫”情況的滾動播出，保證疫情數據的公開透明，讓居民可以準確掌握疫情發展的情況，并積極采取正確的防護措施，從而有效緩解對未知的恐慌和焦慮情緒。其次，發布具有新穎性表述或者新穎性角度的論據。網絡存在著海量碎片化的信息，想要獲得群體的高度關注是非常困難的。論據新穎性的影響因素論據包括論據是否原創、是否生動有趣、是否首次提出、是否接地氣等等。當論據具有充分的新穎性時，會出現網絡群體的集群行為引發高度關注，并獲得更多的贊同和支持。

（作者為山東科技大學馬克思主義學院副教授）

【注：本文系2018 年教育部人文社會科學研究青年基金項目“大學生網絡偏好與思政微信平臺個性化推薦匹配研究”（項目編號：18YJC710032）階段性成果】

【參考文獻】

① [ 法] 古斯塔夫·勒龐著、馮克利譯：《烏合之眾》，北京：中央編譯出版社，2004 年。

責編/ 孫垚 美編/ 楊玲玲

聲明：本文為人民論壇雜志社原創內容，任何單位或個人轉載請回復本微信號獲得授權，轉載時務必標明來源及作者，否則追究法律責任。