向安玲 沈 陽

(清華大學新聞與傳播學院 北京 100084)

1 研究背景

1.1公共政策傳播公共政策傳播不僅是一種信息工具，也是一種具備引導性和勸誡性的非強制性政策工具，直接影響公共政策的有效執(zhí)行，關(guān)系到公共政策能否實現(xiàn)預期的政策目標和政策效果[1]。關(guān)于公共政策的傳播模式，西方政治學家提出了包括全國性互動模式(The National Interaction Model)、區(qū)域傳播模式(The Regional Diffusion Model)、政治溝通模式、輸入輸出模式等理論[2]。這當中“中介政治模式”受到眾多學者關(guān)注，也即強調(diào)媒介在政策傳播中的作用。隨著媒介技術(shù)發(fā)展和話語權(quán)力轉(zhuǎn)移，政策傳播目標從獲得 “媒體支持”轉(zhuǎn)向獲得 “公眾支持”[3]。尤其是在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，除了對政策內(nèi)容本身的解讀，政府制定和實施行為的媒介跟蹤、衍生敘事和民眾發(fā)起的戲謔化傳播等都成為了公共政策傳播的重要構(gòu)成部分。

1.2異構(gòu)化語義網(wǎng)絡多元化視角、碎片化解讀、圈層化傳播網(wǎng)絡往往會導致政策在傳播過程中出現(xiàn)信息偏差，政策文本、媒體報道和公眾討論的語義網(wǎng)絡也常常存在異構(gòu)化現(xiàn)象。異構(gòu)化(Isomerization)作為一個化學概念主要是指分子量不變而分子結(jié)構(gòu)改變的一種化學反應[4]。基于網(wǎng)絡議程設(shè)置理論(Network Agenda Setting，NAS)[5]，政策信息在不同議程中，議題和屬性作為“分子”常常是相對穩(wěn)定的，但議題和屬性間的共現(xiàn)關(guān)系和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)卻存在一定差異，也即政策議程、媒體議程和公眾議程的屬性網(wǎng)絡在傳播過程中會相互影響但又彼此異構(gòu)。已有大量研究反映了中國當前政策傳播過程中的“異構(gòu)化”現(xiàn)象，這種異構(gòu)形成的原因包括制度環(huán)境的缺失、信息互動的阻滯以及政府—媒介—受眾三者之間的矛盾[6]。而且在政策傳播過程中，利益相關(guān)者出于自身不同的利益訴求會對政策文本進行不同解讀，這當中衍生了許多文字游戲和管理悖論[7]，差異化利益驅(qū)動下使得不同主體的議程網(wǎng)絡分化更為顯著。

1.3“中繼人”角色面對異構(gòu)化的傳播網(wǎng)絡，公共政策在傳播過程中需要構(gòu)建信息橋接與糾偏機制。也即需要找到“中繼人(RP repeater)”角色，通過對“政策信號”的復制、調(diào)整和放大功能，來降低信息失真、實現(xiàn)雙向轉(zhuǎn)發(fā)、擴大傳播范圍[8]。具體而言，中繼人信息傳播過程中發(fā)揮著三項功能：通過對信息的轉(zhuǎn)發(fā)或重新發(fā)送，延長信息傳播距離；通過放大信號或補償信號衰減，避免信息失真；通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和再次編碼，實現(xiàn)跨層次的信息對接和雙向交互。也就是通過“中繼人”角色實現(xiàn)政策議程和公眾議程在一定程度上的一致性和交互性，降低異構(gòu)化議程網(wǎng)絡所帶來的政策信息失焦、失真甚至是失信，推進政策傳播框架從“控制和宣傳”向“協(xié)商和互動”轉(zhuǎn)型[9]。讓政策信息不僅僅是傳達給受眾，更是讓受眾去理解政策內(nèi)容，進一步通過市場反饋產(chǎn)生即發(fā)性影響[10]。

1.4意見領(lǐng)袖作為“中繼人”社交媒體環(huán)境下媒介的“中繼人”角色進一步被解構(gòu)，政務新媒體、主流媒體、商業(yè)媒體和意見領(lǐng)袖等共同扮演著政策信息傳播與議程設(shè)置主體，不同主體基于不同議題面向不同人群所發(fā)揮的中繼作用呈現(xiàn)出差異性。對于意見領(lǐng)袖在政策傳播過程中的角色，已有研究對其“信息中轉(zhuǎn)”、“信號放大”“信息轉(zhuǎn)碼與雙向交互”三大中繼功能進行了論證。拉扎斯菲爾德等人在《人民的選擇》一書中第一次正式提出“意見領(lǐng)袖”概念時，便定義了其在大眾傳播與普通受眾之間的中介角色，也即二級傳播過程中的中轉(zhuǎn)節(jié)點[11]。其次，雖然社交媒體的跨圈層、開放性讓傳播權(quán)力向普通受眾轉(zhuǎn)移，但實證研究發(fā)現(xiàn)相比于草根社交媒體賬號，意見領(lǐng)袖等精英話語的聲量被成倍放大，媒介技術(shù)和精英資源之間的相互賦權(quán)使得意見領(lǐng)袖的話語影響力仍占據(jù)整個網(wǎng)絡系統(tǒng)的主導地位[12]。也就是意見領(lǐng)袖作為“中繼人”通過對政策信息的“放大”呈現(xiàn)，在觸達更多人的基礎(chǔ)上影響更多人。此外，意見領(lǐng)袖除了擔任著媒介與大眾間的“向?qū)А?，也負責將媒介中呈現(xiàn)的現(xiàn)實“翻譯”成當?shù)厝后w的經(jīng)驗[13]。尤其是在自由多元、垂直細分、信息過載的網(wǎng)絡環(huán)境下，受眾面臨紛雜的選擇更依賴于意見領(lǐng)袖對信息的“解讀”“講述”與“外在敘事”，意見領(lǐng)袖對源文本進行不同程度的加工創(chuàng)造和再編碼傳播，相比于源文本對受眾會產(chǎn)生更大、更廣、更深層的影響。

在公共政策傳播過程中，限于政策文本的集約性、利益主體的多元化、解讀視角的碎片化，政府-媒體-公眾的議程網(wǎng)絡的異構(gòu)化現(xiàn)象頻發(fā)。意見領(lǐng)袖作為政策傳播過程中的“中繼人”角色，在信息“中轉(zhuǎn)”“翻譯”和信號放大過程中，是強化了信息糾偏、減少了信息失真、緩解了政策議程的異構(gòu)化，還是轉(zhuǎn)移了政策焦點、放大了“冗余信息”、進一步強化了異構(gòu)化，需要對其議程網(wǎng)絡關(guān)聯(lián)度和傳播影響路徑進行進一步實證探索。

2 研究問題與方法

2.1研究問題與假設(shè)為了進一步探索社交媒體平臺上公共政策傳播效果及意見領(lǐng)袖的角色功能發(fā)揮，本研究以2019年以來全國及重點城市垃圾分類政策發(fā)布與傳播為例，基于內(nèi)容分析方法與網(wǎng)絡議程設(shè)置理論(NAS)，針對政策議程和微博平臺上的政務類賬號議程、媒體類賬號議程、意見領(lǐng)袖議程和網(wǎng)民議程分別進行屬性網(wǎng)絡分析，并對不同議程之間關(guān)聯(lián)性進行數(shù)據(jù)測算，在此基礎(chǔ)上對不同議程網(wǎng)絡的異構(gòu)化程度及意見領(lǐng)袖議程設(shè)置效果進行推論分析。具體而言，本研究提出以下研究問題：

研究問題一：垃圾分類政策傳播過程中，不同議程網(wǎng)絡之間的異構(gòu)化程度如何？政策議程網(wǎng)絡、“解讀”議程網(wǎng)絡(包含政務賬號、媒體賬號和意見領(lǐng)袖賬號)和普通網(wǎng)民議程網(wǎng)絡之間存在什么關(guān)聯(lián)？

研究問題二：垃圾分類政策傳播過程中，相比于政務和媒體等新媒體賬號，意見領(lǐng)袖的“中繼”作用是否更為突出？

研究問題一主要用以解釋公共政策傳播過程中的異構(gòu)化現(xiàn)象，本研究采用網(wǎng)絡議程設(shè)置理論中的共現(xiàn)矩陣(co- occurrence matrix)來反映議程的語義結(jié)構(gòu)，并通過計算不同議程共現(xiàn)矩陣的相似度來判斷議程的異構(gòu)化程度。認為不同議程共現(xiàn)矩陣的關(guān)聯(lián)度越高，異構(gòu)化程度越低，政策傳播效果越好。針對研究問題一，本研究基于網(wǎng)絡議程設(shè)置理論(NAS)提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：垃圾分類政策文本議程與政務微博賬號議程具備顯著關(guān)聯(lián)，與媒體賬號及意見領(lǐng)袖賬號議程不具備顯著關(guān)聯(lián)。

假設(shè)2：垃圾分類相關(guān)政務微博、媒體微博、意見領(lǐng)袖微博議程與網(wǎng)民議程之間存在顯著關(guān)聯(lián)。

研究問題二主要用于驗證意見領(lǐng)袖在公共政策傳播過程中的“中繼人”角色，通過對比意見領(lǐng)袖、政務賬號、媒體賬號三類新媒體的傳播影響力，從信息中轉(zhuǎn)(觸達受眾規(guī)模)、信號放大(刺激受眾參與)、信息轉(zhuǎn)碼(網(wǎng)絡議程設(shè)置效果)三方面對公共政策的傳播中繼作用進行量化分析，進一步對意見領(lǐng)袖在政策傳播過程中的功能發(fā)揮和優(yōu)化路徑進行探索。針對研究問題二，本文基于前期相關(guān)研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：相比于政務微博賬號和媒體微博賬號，意見領(lǐng)袖賬號在垃圾分類政策傳播過程中平均觸達受眾最廣、用戶交互頻次最高。

假設(shè)4：垃圾分類相關(guān)意見領(lǐng)袖議程和網(wǎng)民議程的關(guān)聯(lián)性最強，媒體賬號次之，政務媒體最弱。

2.2研究方法本文基于垃圾分類政策的個案分析，采用網(wǎng)絡議程設(shè)置理論，利用內(nèi)容分析法和社會網(wǎng)絡分析法，對公共政策傳播過程中不同類型新媒體賬號的議程設(shè)置效果進行對比分析。具體操作層面包括四個步驟：文本數(shù)據(jù)采集：分別采集政策文本和微博文本集合，并根據(jù)微博賬號認證信息進行文本內(nèi)容分類梳理；議題/屬性提煉：基于文獻調(diào)研和內(nèi)容分析法，提煉垃圾分類相關(guān)議題和屬性，也即議程網(wǎng)絡中的節(jié)點(Node)；共現(xiàn)矩陣構(gòu)建：分別構(gòu)建政策內(nèi)容、賬務微博/媒體微博/意見領(lǐng)袖微博、網(wǎng)民討論各自的議題及屬性的共線矩陣，也即議程網(wǎng)絡；矩陣相關(guān)性分析：分析不同矩陣之間的相關(guān)性，由此對不同議程的異構(gòu)化程度進行分析。

2.2.1 數(shù)據(jù)采集 為了分析政策議程、政務賬號/媒體賬號/意見領(lǐng)袖賬號議程、網(wǎng)民議程的差異性和關(guān)聯(lián)性，以2019年6月3日(國家主席習近平對垃圾分類作出重要指示)至2019年12月15日(截止研究日期)為采集時間區(qū)間，以“垃圾分類”為關(guān)鍵詞分別在北大法寶(www.pkulaw.cn)和新浪微博平臺(weibo.com)上進行主題檢索和數(shù)據(jù)采集，整合相關(guān)數(shù)據(jù)集合如表1所示。

表1 采集文本數(shù)據(jù)匯總

其中，政策文本分析主要選取了2019年以來發(fā)布的8個垃圾分類相關(guān)重要政策，包括2項中央法規(guī)規(guī)章釋和6項地方法規(guī)規(guī)章，其中地方政策主要選取了北京、上海、廣州、深圳四個重點城市進行采樣分析；新浪微博賬號以認證信息為依據(jù)，對發(fā)布主體進行類型劃分，其中政務和媒體微博賬號分別為認證為政府機構(gòu)和媒體機構(gòu)的加V官方賬號，意見領(lǐng)袖賬號主要選取金V認證(需要粉絲過萬、實名認證、閱讀量超1000萬)的個人賬號(娛樂號和營銷號除外)。分別采集相關(guān)平臺發(fā)布內(nèi)容，得到分析文本集合。此外，為了進一步驗證研究問題二，針對微博平臺上的發(fā)布內(nèi)容分別采集其轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊數(shù)據(jù)，進一步對各類賬號傳播影響力進行聚類分析。在具體分析過程中，本文剔除了0點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論的政務、媒體和意見領(lǐng)袖微博內(nèi)容，認為“零交互”內(nèi)容在網(wǎng)絡議程設(shè)置上不具備顯著影響作用，同時根據(jù)議題屬性提煉結(jié)果剔除了部分低關(guān)聯(lián)度內(nèi)容，最終篩選出33 308條政務微博、7 736條媒體微博、1 463條意見領(lǐng)袖微博內(nèi)容進行共現(xiàn)矩陣構(gòu)建和網(wǎng)絡議程關(guān)聯(lián)度分析。

2.2.2 議題及屬性提煉 根據(jù)網(wǎng)絡議程設(shè)置理論，在構(gòu)建議程網(wǎng)絡之前，需要確定包括議題和屬性在內(nèi)的研究要素。也即通過分析研究對象確定相關(guān)議題和屬性作為節(jié)點納入網(wǎng)絡分析框架。本文一方面通過對相關(guān)研究的梳理，提煉出垃圾分類政策相關(guān)重要議題；另一方面通過對采集政策文本、媒體報道文本、網(wǎng)民討論文本的分詞處理和詞頻分析，基于高頻詞分析梳理部分垃圾分類相關(guān)熱門屬性和熱議話題，最終識別出35個垃圾分類政策相關(guān)的議題和屬性，包括“分類標準”“懲戒措施”“配套設(shè)施”“社會成本”“就業(yè)機會”等。

2.2.3 共現(xiàn)矩陣構(gòu)建 基于NAS理論，確定相關(guān)議題和屬性之后，需對議程文本進行語義分析，也即識別文本中相關(guān)議題和屬性，進一步構(gòu)建共現(xiàn)矩陣。其中“共現(xiàn)”是指不同的議題/屬性在同一句話或者同一自然段內(nèi)共同出現(xiàn)頻次，每當兩個不同的議題/屬性在同一個文本內(nèi)容(其中微博和媒體報道以單篇文本為一個分析對象，政策以單個條例段落作為一個分析對象)中共同出現(xiàn)一次，則該兩個要素之間的共現(xiàn)頻次增加一次，基于議題/屬性兩兩間的共現(xiàn)頻次繪制共現(xiàn)矩陣，不同文本集合的共現(xiàn)矩陣即反映了其議程網(wǎng)絡。

2.2.4 矩陣相關(guān)性分析 在完成各個議程的共現(xiàn)矩陣構(gòu)建后，通過對共現(xiàn)矩陣的相關(guān)性分析進一步探討不同議程之間的關(guān)聯(lián)程度。網(wǎng)絡議程設(shè)置一般采用二次指派程序QAP(Quadratic Assignment Procedure)來檢驗共現(xiàn)矩陣的相關(guān)度。QAP通過比價兩個或多個矩陣中對應的各個元素值，得出兩個矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，同時對系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，它以對矩陣數(shù)據(jù)的置換為基礎(chǔ)[14]。本文采用QAP方法，分別針對政策議程、政務微博/媒體微博/意見領(lǐng)袖微博議程與普通網(wǎng)民議程之間相關(guān)性進行分析?；谙嚓P(guān)性分析結(jié)果對不同議程之間的異構(gòu)化程度和相互影響程度進行推斷。

3 異構(gòu)化的議程網(wǎng)絡

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下人類認知結(jié)構(gòu)從傳統(tǒng)的線性模式轉(zhuǎn)向網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，不同節(jié)點相互連接共同構(gòu)成人類認知的知識圖譜，這種認知結(jié)構(gòu)的變化也在沖擊傳統(tǒng)的議程設(shè)置理論[15]。在政策傳播過程中，一方面媒體對于政策的議程屬性網(wǎng)絡會影響公眾的議程屬性網(wǎng)絡，另一方面，政策本身的議程屬性網(wǎng)絡也會影響媒體尤其是主流媒體的屬性網(wǎng)絡構(gòu)建。但社交媒體環(huán)境下，受多元利益訴求驅(qū)動，不同群體的網(wǎng)絡議程設(shè)置往往差異化顯著，使得政策經(jīng)過多級傳播和多主體議程設(shè)置后，與政策本身的議程網(wǎng)絡會出現(xiàn)較大偏差。

為了探索研究問題一，本研究基于上述研究步驟，針對垃圾分類的政策文本議程、政務微博/媒體微博/意見領(lǐng)袖微博議程、普通網(wǎng)民議程分別進行屬性提煉、共現(xiàn)矩陣構(gòu)建和可視化分析，通過NetDraw繪制議程網(wǎng)絡如圖1所示。

(a)政策文本

圖中節(jié)點代表一個垃圾分類相關(guān)議題和屬性，連線表示議題之間的關(guān)聯(lián)程度，線段越短則兩個節(jié)點的關(guān)聯(lián)越密切，連線越多代表該節(jié)點議題在議程中處于中心位置，是政策傳播中的重點宣推對象。

表2 垃圾分類相關(guān)議程網(wǎng)絡中心議題(部分)

利用UCINET對議程中各節(jié)點進行度中心性分析(Network > Centrality > Degree)，發(fā)現(xiàn)垃圾分類各類議程屬性網(wǎng)絡中中心議題如表2所示。其中政策議程側(cè)重強調(diào)垃圾回收處理及再利用，以及相關(guān)知識的社會宣傳、動員和監(jiān)督；政務微博的網(wǎng)絡議程在一定程度上貼近政策議程，但相關(guān)政府部門的區(qū)域差異、職能差異、關(guān)注重點差異，使得其網(wǎng)絡議程在整體分布上與政策議程出現(xiàn)一定偏差；媒體更側(cè)重于對垃圾類別的細分、垃圾分類政策試行地區(qū)以及政策推進和落實等問題的報道；意見領(lǐng)袖的關(guān)注焦點集中在干濕垃圾的區(qū)分、政策試行地區(qū)的情況以及政策推進情況等方面，包括對垃圾分類政策的看法(細則繁瑣)和政策試行情況的評價(倉促/激進)在內(nèi)的邊緣延展議題相比于其他議程連接度更強。

為了進一步驗證假設(shè)1和假設(shè)2，本研究采用QAP算法針對以上五個議程屬性網(wǎng)絡進行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3所示，其中帶*表示具備關(guān)聯(lián)性，具體數(shù)值代表關(guān)聯(lián)程度。

表3 垃圾分類相關(guān)議程相關(guān)系數(shù)

分析結(jié)果顯示，垃圾分類的政策文本議程與其他議程之間均不具備顯著關(guān)聯(lián)，也即否定了假設(shè)1。即使是作為第一發(fā)布窗口的政務微博賬號，其發(fā)布內(nèi)容的議程屬性網(wǎng)絡與政策文本之間也存在一定異構(gòu)化。這一方面是由于政策文本議程屬性網(wǎng)絡本身的結(jié)構(gòu)局限性，相比于政策解讀文本的重點強化和延伸拓展，政策文本更加注重議題的全面性，議程網(wǎng)絡更加扁平化；另一方面也反映了政務新媒體在公共政策傳播過程中，開始轉(zhuǎn)變敘事風格，嘗試挖掘更多民生相關(guān)議題，相比于其“政務”屬性，“媒體”屬性逐漸凸顯。除了宏觀層面議程網(wǎng)絡的異構(gòu)化，微觀層面的節(jié)點屬性也存在一定異構(gòu)化，包括“罰款” “社會成本”“新商機”等在內(nèi)的議題在不同議程中呈現(xiàn)出不同的敘事視角、觀點、立場、情緒，有待進一步通過議程設(shè)置的第二層次——屬性議程設(shè)置理論去進行驗證。

此外，相關(guān)性分析結(jié)果顯示，垃圾分類相關(guān)政務微博賬號、媒體微博、意見領(lǐng)袖微博議程與網(wǎng)民議程均具備顯著關(guān)聯(lián)，假設(shè)2成立。說明在微博這一社交平臺上，不同類型的主體關(guān)注和討論的話題有相近的趨勢；而相比于政務微博，媒體和意見領(lǐng)袖在公共政策傳播過程中對網(wǎng)民的影響更強，也反映了媒體和意見領(lǐng)袖賬號議程與民生關(guān)注點更為契合。媒體議程、意見領(lǐng)袖議程和普通網(wǎng)民議程之間的交互與反饋形成一個良性閉環(huán)，進一步可影響政策議程。

4 意見領(lǐng)袖作為“中繼人”

公共政策在傳播過程中需要構(gòu)建信息橋接與糾偏機制，“中繼人”角色在信息再編碼、橋接與傳達中發(fā)揮著重要作用。意見領(lǐng)袖相比于政務和媒體賬號，跟普通網(wǎng)民的距離更近，往往更能夠代表普通網(wǎng)民立場、反映民生訴求，且敘事方式和解讀視角往往也更容易被普通網(wǎng)民接受。無論是在政策信息的觸達、影響還是交互反饋環(huán)節(jié)，意見領(lǐng)袖從某種程度上更具備連接優(yōu)勢和身份立場優(yōu)勢。作為“中繼人”的意見領(lǐng)袖，需要充分發(fā)揮政策信息傳達、信號放大、議程設(shè)置和雙向交互等功能，實現(xiàn)政策議程和公眾議程的相對一致性和交互性，降低異構(gòu)化網(wǎng)絡所帶來的政策信息失焦、失真、失信。本文通過對比意見領(lǐng)袖、政務賬號、媒體賬號三類新媒體的信息覆蓋面、內(nèi)容交互性和網(wǎng)絡議程設(shè)置能力，以驗證意見領(lǐng)袖在公共政策傳播過程中的“中繼人”角色。

4.1政策信息中轉(zhuǎn)意見領(lǐng)袖作為二級傳播中的關(guān)鍵節(jié)點，比普通用戶具有更強的網(wǎng)絡連接能力和信息中轉(zhuǎn)能力。如表4所示，相比于政務和媒體賬號，意見領(lǐng)袖賬號整體規(guī)模最大，其活躍度最高，總體發(fā)布信息量最多。從微博轉(zhuǎn)發(fā)、評論和點贊等傳播交互數(shù)據(jù)來看，意見領(lǐng)袖博文也具備更強的互動能力，傳播擴散度更廣，這也驗證了假設(shè)3。說明在垃圾分類政策傳播過程中，意見領(lǐng)袖是大眾獲取相關(guān)政策信息最主要的新媒體渠道之一，其信息中轉(zhuǎn)能力強于其他官方賬號。

表4 垃圾分類相關(guān)微博發(fā)布與傳播交互情況

4.2政策信號放大在傳達信息的基礎(chǔ)上，意見領(lǐng)袖通過其自身的話語影響力和既有社交關(guān)系網(wǎng)絡，在延長信息傳達距離的同時也會擴大信息影響力、放大政策信號。為了探究不同主體在議程設(shè)置中的功能發(fā)揮，本文通過計算不同議程網(wǎng)絡的密度(density)、和群聚系數(shù)(clustering)、度數(shù)中心勢(degree centralization)和平均路徑長度(average path length)等參數(shù)，基于網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)屬性來反映垃圾分類政策議題之間的關(guān)聯(lián)特征，從議題屬性層面來探析政策信號的放大趨勢。

如表5所示，針對本文所設(shè)置的35個垃圾分類政策相關(guān)議題，意見領(lǐng)袖發(fā)布議程網(wǎng)絡整體密度為0.8897、群聚系數(shù)為0.9228，相比于政務和媒體微博密度和群聚度偏低，也即不同議題之間的共現(xiàn)頻次更低、主題更分散。這說明政務和媒體賬號往往傾向于將不同政策議題進行整合分析，而意見領(lǐng)袖則更傾向于針對單一議題進行解讀，在主題選擇和信息傳達上更具有針對性。其次，網(wǎng)絡中心勢反映了垃圾分類政策中各相關(guān)議題的集中度，數(shù)值越高說明某特定政策信號被顯著放大，政策傳播更具主題傾向性。意見領(lǐng)袖議程網(wǎng)絡的度數(shù)中心勢為0.1182，相比于政務和媒體賬號更高，也進一步說明其在議程設(shè)置過程中會有選擇性地對部分政策信號進行放大，在干濕垃圾區(qū)分、政策試行進展等議題上具有集中趨勢。此外，意見領(lǐng)袖議程網(wǎng)絡的平均路徑長度相對更長，也即不同議題之間具備一定區(qū)隔，這也說明不同意見領(lǐng)袖在政策信號選擇和傳遞上形成差異分化。

表5 垃圾分類相關(guān)議程網(wǎng)絡屬性對比

4.3政策解讀轉(zhuǎn)碼除了信息中轉(zhuǎn)和信號放大，意見領(lǐng)袖通過政策信息的“翻譯”促進了政策議程和公眾議程的雙向交互，不同細分領(lǐng)域意見領(lǐng)袖的組織連接和解讀再構(gòu)使得公共議題信息可以跨越階層和職業(yè)隔離進行更廣泛的傳播[16]。相比于具備官方背景背書的政務和媒體微博，意見領(lǐng)袖在信息解讀上個人風格和傾向性往往更為凸顯，與普通網(wǎng)民的社交距離和話語距離也更為接近，尤其是在細分領(lǐng)域的受眾連接和議程設(shè)置上，意見領(lǐng)袖的個性化解讀和針對性轉(zhuǎn)碼往往發(fā)揮著重要作用。

本文通過不同議程網(wǎng)絡的接近性來探討議程效果，表3結(jié)果顯示，垃圾分類相關(guān)的網(wǎng)民議程與意見領(lǐng)袖議程的關(guān)聯(lián)性最強(關(guān)聯(lián)系數(shù)0.95)，媒體賬號次之(關(guān)聯(lián)系數(shù)0.94)，政務媒體最弱(關(guān)聯(lián)系數(shù)0.93)。三者對普通網(wǎng)民的議程網(wǎng)絡均具備顯著影響，且意見領(lǐng)袖的影響作用相對較大，假設(shè)4雖然得以驗證，但整體差異并不明顯。也即意見領(lǐng)袖雖然在影響受眾認知和關(guān)注焦點上具備一定優(yōu)勢，但在整個微博場域這種優(yōu)勢并未充分凸顯。這反映出了垃圾分類政策傳播過程中多主體內(nèi)容同質(zhì)化趨勢(意見領(lǐng)袖與媒體、政務賬號議程關(guān)聯(lián)系數(shù)分別達到0.99和0.98)，無論是在主題選取、素材整合還是在表達形式上，各類賬號都呈現(xiàn)出去政治化、輕悅化、娛樂化的傳播趨勢，不同議程網(wǎng)絡之間的交互影響作用凸顯。這也說明政務、媒體、意見領(lǐng)袖賬號在影響普通網(wǎng)民議程的同時，也在接收網(wǎng)民交互反饋并調(diào)整其議程網(wǎng)絡。

此外，意見領(lǐng)袖群體內(nèi)部也存在多元化、異構(gòu)化、甚至彼此沖突的議程網(wǎng)絡，并基于各自的社交網(wǎng)絡關(guān)系和垂直領(lǐng)域去影響既定目標群體。限于樣本數(shù)據(jù)字段本文僅對不同議程的關(guān)聯(lián)性進行了分析，并未進一步對其因果關(guān)系、調(diào)節(jié)變量和影響機制進行探索，對于細分群體內(nèi)部的議程網(wǎng)絡及其交互關(guān)系也有待進一步探討研究。

5 結(jié)果與討論

本研究基于第三層次議程設(shè)置——網(wǎng)絡議程設(shè)置理論對公共政策的異構(gòu)化傳播及新媒體在其中的作用發(fā)揮進行實證研究，重點針對意見領(lǐng)袖的信息中介和議程設(shè)置功能進行可視化分析，在此基礎(chǔ)上提出“中繼人”概念，對公共政策傳播過程中的關(guān)鍵節(jié)點功能進行抽象提煉，并通過量化分析對“中繼作用”進行評估與對比，為公共政策傳播效果與中介機制研究提供了理論視角。

就研究理論方法而言，本文將網(wǎng)絡議程設(shè)置理論用于公共政策傳播研究中，為政策議程、媒體議程與公眾議程的關(guān)系洞察與影響機制研究開辟了一種新的視角，同時也是NAS理論在政策傳播領(lǐng)域的一次實證嘗試。此外，本文在采用社會網(wǎng)絡分析法的基礎(chǔ)上，借鑒自然科學領(lǐng)域的分子結(jié)構(gòu)異化與信號中繼傳播理論，對政策傳播過程中議題結(jié)構(gòu)重組及其中介推動因素進行概念化描述，提出議程“異構(gòu)化”和“中繼人”概念。在此基礎(chǔ)上對不同議程網(wǎng)絡的“異構(gòu)化”程度和不同媒介角色的“中繼人”特征進行實證分析，實現(xiàn)了從抽象概念到實例描述再到數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的轉(zhuǎn)化，對于公共政策傳播的渠道選擇、敘事結(jié)構(gòu)、交互機制等實操環(huán)節(jié)具有參考價值和現(xiàn)實意義。

最后，本文仍存在諸多局限有待進一步完善。首先在NAS理論驗證過程中，只采用了基于QAP的相關(guān)性檢驗，并未對自變量矩陣和因變量矩陣的因果關(guān)系進行檢驗。由于社交媒體平臺上，媒體議程和網(wǎng)民議程存在相互影響的復雜網(wǎng)絡關(guān)系，無論是在發(fā)布時間還是在影響路徑識別上都存在較大難度，故本研究并未嚴格區(qū)分議程之間的時間順序，其間因果機制還有待進一步探索。其次，本研究通過賬號認證和既有傳播影響力來識別意見領(lǐng)袖賬號，針對意見領(lǐng)袖賬號發(fā)布內(nèi)容集合進行網(wǎng)絡議程分析，并未考慮群體內(nèi)的議程分化和細分領(lǐng)域的影響機制，不同領(lǐng)域、不同利益訴求的意見領(lǐng)袖群體如何發(fā)揮“中繼人”角色功能有待進一步探討。此外，本研究采用政策文本進行議題屬性編碼和共現(xiàn)矩陣構(gòu)建，限于文本內(nèi)容的規(guī)模和結(jié)構(gòu)約束，并不能完全體現(xiàn)政策預期目標和執(zhí)行重點，因此人工編碼輸出的政策議程與實際預設(shè)政策議程之間存在一定偏差，這對于本文研究結(jié)論也造成了一定影響，后期研究中還需進一步結(jié)合定向調(diào)研和更多官方解讀文本去彌補隱性信息缺失、完善政策議程編碼。