呂揚(yáng)帆,李 鋼,2，3，劉 玲,徐 鋒,于 悅

(1.西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,陜西 西安 710127;2.陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710127；3.西北大學(xué) 地表系統(tǒng)與災(zāi)害研究院,陜西 西安 710127)

2019年末至今,全球多地暴發(fā)了新型冠狀病毒肺炎,2020年2月11日該新型肺炎正式被世界衛(wèi)生組織命名為COVID-19。在全國(guó)人民的共同努力下,至2021年3月，我國(guó)疫情基本得到有效控制[1]。伴隨著媒介技術(shù)變化和媒體特性變遷,我國(guó)新媒體空間的“公共性”程度也在不斷發(fā)生變化[2],人們不僅是信息的接收者,更是信息的創(chuàng)造者與傳遞者,容易呈現(xiàn)真假信息混雜的局面[3]。在這次疫情中,出現(xiàn)了不少謠言,如果不加以管控,不但會(huì)影響人民抗疫的信心與決心,還可能產(chǎn)生塔西佗陷阱,對(duì)社會(huì)安全造成巨大威脅[4]。由此,疫情期間謠言傳播備受社會(huì)和學(xué)界的關(guān)注。

國(guó)內(nèi)外的謠言研究分布于多個(gè)維度。首先,大多研究集中于文本分析層面。喻國(guó)明[5]基于騰訊大數(shù)據(jù)對(duì)6000+的謠言數(shù)據(jù)的內(nèi)容分布、標(biāo)題特征等進(jìn)行了文本分析;吳楊[6]主要分析了2016—2018年408條謠言文本句式特征,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)謠言主要通過通知和警告的方式來吸引受眾的注意,并輔以針對(duì)人群的轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求和文本句式,來擴(kuò)大謠言的影響范圍;Allily等[7]從謠言風(fēng)格、內(nèi)容入手,探究謠言與公眾情緒關(guān)系以及背后的文化含義;Pierri[8]基于拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)研究了陰謀論、惡作劇、標(biāo)題黨等謠言,并對(duì)其進(jìn)行了分類;而?ztürka[9]則運(yùn)用情感分析的方法考察了敘利亞難民問題的公眾談話內(nèi)容的文本情感。其次,關(guān)注謠言傳播模式。趙敏等[10]分析了具有政府控制效應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播模型,發(fā)現(xiàn)政府部門施加控制可以有效縮小謠言的最終數(shù)量規(guī)模;熊炎[11]運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析工具發(fā)現(xiàn)謠言知曉率的顯著預(yù)測(cè)因子是內(nèi)容特征;霍良安等[12]探討了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)下的謠言傳播模型,進(jìn)而調(diào)節(jié)謠言防控策略;王芳等[13]提出了謠言真實(shí)度參數(shù)以改進(jìn)謠言傳播公式;Manish Agrawal等[14]對(duì)推特謠言進(jìn)行實(shí)證分析得出信源的模糊度會(huì)影響謠言傳播。此外,還有一些學(xué)者關(guān)注謠言的時(shí)間分布。姜贏等[15]運(yùn)用調(diào)研及人工采集的方法搜集了來自微博、貼吧及微信群等多個(gè)平臺(tái)的謠言數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析了其地域維度分布狀況;而吳越[16]則更加關(guān)注謠言時(shí)間分布,對(duì)微博謠言關(guān)注度進(jìn)行了時(shí)序特征分析,發(fā)現(xiàn)微博謠言關(guān)注度的時(shí)間序列無明顯趨勢(shì)和周期;Zhao等[17]在遺忘機(jī)制的基礎(chǔ)上建立了社交網(wǎng)絡(luò)謠言時(shí)空傳播SI模型。

在此次新型冠狀肺炎疫情中,也出現(xiàn)了輿論環(huán)境的相關(guān)研究。陳雅賽[18]將騰訊較真平臺(tái)的謠言信息與各級(jí)政府的謠言回應(yīng)文本特征進(jìn)行對(duì)比研究,探究政府在疫情期間的謠言治理策略;朱金平[19]通過對(duì)COVID-19疫情的輿論場(chǎng)觀察認(rèn)為疫情信息傳播應(yīng)以受眾需求為主導(dǎo);黃楚新與文傳軍[20]探究了COVID-19報(bào)道的特征;阮鵬[21]分析了新型病毒謠言傳播中公眾的科學(xué)素養(yǎng)或謠言判斷力、辟謠內(nèi)容的證據(jù)科學(xué)性等辟謠工作的關(guān)鍵要素,并針對(duì)謠言與辟謠的傳播能力、傳播速率等提出定量評(píng)價(jià)模型;盧文剛、周文倩[22]通過對(duì)疫情期間的謠言傳播特征研究,提出了多元主體協(xié)同治理建議;王燦發(fā)、于印珠[23]將整個(gè)疫情期間的謠言傳播分為潛伏期、發(fā)展蔓延期、暴發(fā)高峰期與回溯長(zhǎng)尾期4個(gè)階段,并針對(duì)各階段特點(diǎn)提出治理策略;Tasnim[24]則從平臺(tái)、聯(lián)合治理及技術(shù)層面對(duì)疫情期間的謠言治理提出方案。

綜上可見,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)疫情期間的謠言探究主要集中于謠言傳播過程的理論探究及媒體的應(yīng)對(duì)策略報(bào)道方面,缺乏針對(duì)COVID-19疫情中謠言實(shí)際宏觀數(shù)據(jù)的采集分析,以及對(duì)其時(shí)空演化特征及傳播機(jī)制的研究。探究謠言的時(shí)空特征可有效把控謠言產(chǎn)生的時(shí)間地點(diǎn),有助于精準(zhǔn)防治、及時(shí)調(diào)控,防治謠言逐步演化為重大危機(jī)事件。本文通過爬取COVID-19疫情期間的謠言數(shù)據(jù),首先解析其基本特征,進(jìn)而探究其時(shí)空分異規(guī)律和形成機(jī)制,提出合理的治理對(duì)策,以期為我國(guó)重大突發(fā)事件謠言治理提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

借助八爪魚爬蟲軟件隨機(jī)爬取微博及中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合辟謠平臺(tái)疫情期間謠言數(shù)據(jù),截至2020年2月28日，共獲取有效謠言數(shù)據(jù)493條,具體條目包括謠言文本、發(fā)布時(shí)間與地點(diǎn)及平臺(tái)來源等信息;此外,人口數(shù)據(jù)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 研究方法

1)文本分析

文本分析法主要對(duì)文本信息進(jìn)行深入挖掘、歸納總結(jié),進(jìn)而發(fā)現(xiàn)文本之間的內(nèi)在聯(lián)系及量化特征。通過提取謠言數(shù)據(jù)的時(shí)間、地點(diǎn)、標(biāo)題、內(nèi)容等特征,人工提取其傳播平臺(tái)、傳播形式及謠言內(nèi)容類型等,解析疫情期間謠言傳播的基本特征。

2)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是一種表示地理要素空間方向分布特征的統(tǒng)計(jì)方法[25]。長(zhǎng)軸代表地理要素的分布方向,短軸表示其分布范圍,二者間差值越大,表征該地理要素在空間上方向性越明顯。利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓來揭示謠言的空間分布方向,其公式如下:

(1)

(2)

3)空間自相關(guān)分析

通常地理數(shù)據(jù)受空間區(qū)位間的相互作用及擴(kuò)散效應(yīng),彼此之間具有一定的關(guān)聯(lián)性[26]。全局空間自相關(guān)主要是對(duì)屬性在整個(gè)區(qū)域空間上特征的描述,反映了觀測(cè)變量在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)空間相關(guān)性的整體趨勢(shì),而Moran′sI是最常用的空間自相關(guān)測(cè)度[27]。它反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。其主要計(jì)算公式為

(3)

式中:wij表示區(qū)域i與j的臨近關(guān)系,通常用一個(gè)二元對(duì)稱空間權(quán)重矩陣來表達(dá)n個(gè)位置的空間區(qū)域的鄰近關(guān)系。Moran′sI的取值一般在-1和1之間,小于0表示空間分布呈負(fù)相關(guān),大于0表示空間分布呈正相關(guān),等于0表示空間分布呈現(xiàn)隨機(jī)性。

對(duì)于Moran′sI,可以用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z來檢驗(yàn)n個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系,Z的計(jì)算公式為

(4)

2 疫情謠言的基本特征

2.1 疫情謠言內(nèi)容特征

2.1.1 疫情謠言主題類型 采用人工分類的方法提取每條謠言內(nèi)容的關(guān)鍵詞并對(duì)其進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)(見圖1),發(fā)現(xiàn)在491條謠言數(shù)據(jù)中分類為“病例”的謠言數(shù)量最多,共計(jì)146條,占比26.7%,原因在于確診病例是疫情的核心受害人群,與之相關(guān)的謠言備受公眾關(guān)注,容易捏造及傳播;其次為“事件”,共計(jì)102條,占比20.8%,由于這類謠言往往針對(duì)于一些突發(fā)事件,信息不及時(shí)的情況下容易對(duì)事件本身產(chǎn)生誤解,并且符合群眾的獵奇心理;第三為“管制”類謠言,共計(jì)72條,占比為14.7%。而“醫(yī)療”類、“藥物”類、“復(fù)工”類謠言數(shù)量相對(duì)較少,其中前兩類數(shù)量較少的原因可能與其科學(xué)性及專業(yè)性較強(qiáng)相關(guān),大部分普通公民很難接觸到類似場(chǎng)景。除此之外,還出現(xiàn)了3類較為特殊的謠言,分別為“環(huán)境”類、“迷信”類及“招聘”類,都與公眾日常生活息息相關(guān)。

2.1.2 疫情謠言關(guān)鍵詞構(gòu)成 對(duì)所有謠言文本信息進(jìn)行詞頻分析,列舉出前50位高頻詞(見表1),發(fā)現(xiàn)“肺炎”、“確診”、“隔離”、“新冠肺炎”、“病毒”及“疫情”等與疫情直接相關(guān)的詞匯頻繁出現(xiàn),頻次分別為74、65、53、46、42、40,說明新型冠狀肺炎疫情期間謠言具有高度的疫情關(guān)聯(lián)性與標(biāo)志性。其次,“消毒”頻次為34,“開學(xué)”頻次為29,這可能與一些相同類型的謠言多次出現(xiàn)有關(guān)。

圖1 疫情期間謠言內(nèi)容統(tǒng)計(jì)Fig.1 Content statistics of rumors during the COVID-19 epidemic

表1 謠言文本高頻詞匯Top50統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Top50 high frequency vocabulary of rumor text

2.2 疫情謠言傳播形式

通過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),疫情期間謠言的傳播形式主要為文本、視頻、圖片3種。在240條有明確傳播形式的謠言數(shù)據(jù)中,文本類謠言數(shù)量最多,為128條,占比為53.3%。綜合來看,文本的表達(dá)具有確定性特點(diǎn),是日常生活中最為常見的傳播形式之一,也是溝通的基本要素。簡(jiǎn)短的文字描述可以讓人一眼就獲取到有效信息,因此也最容易在人們?nèi)粘Ａ奶熘袩o形地、隨意地產(chǎn)生謠言。即使是視頻或圖片類謠言,大多數(shù)時(shí)候也都需要文本進(jìn)行補(bǔ)充說明。其次為視頻類謠言,為68條,占比28.3%。短視頻是近年來新興的傳播形式,短小靈活,主要以碎片化傳播為主,受眾容易接收信息,并且直觀生動(dòng);從內(nèi)容生產(chǎn)上看,短視頻主要以UGC(user generated content)內(nèi)容為主,創(chuàng)作門檻低,人人都是生產(chǎn)者?？梢暬c交互性增強(qiáng)了受眾的在場(chǎng)感,也使視頻謠言更加容易使受眾信服,難以辨別真?zhèn)?增加辟謠難度。最后為圖片類謠言,共44條,占比為18.3%。此類謠言多以微信聊天截圖的方式進(jìn)行傳播,還有一部分主要運(yùn)用于對(duì)文本的補(bǔ)充說明。圖片雖然也具有形象生動(dòng)的特點(diǎn),但與視頻相比缺乏動(dòng)態(tài)效果,單位時(shí)間內(nèi)承載信息量較少,因此較多承擔(dān)補(bǔ)充說明角色,而較少形成獨(dú)立的謠言。此外,還出現(xiàn)了一條語音謠言。語音制作門檻低,但不夠形象生動(dòng);并且很難被檢測(cè)到,其承載的信息很容易以其他形式進(jìn)行二次傳播。

2.3 疫情謠言傳播平臺(tái)

Web2.0 是社會(huì)化媒體的時(shí)代,社交媒體的興起改變了信息傳播方式,促進(jìn)了謠言信息的滋生與傳播[28]。在COVID-19疫情中,謠言傳播平臺(tái)呈現(xiàn)多樣化的特征,主要為微信與微博(見圖2)。在247條謠言數(shù)據(jù)中,在微信群傳播的為134條,占比54.3%,微信朋友圈傳播的為79條,占比32%。其次為微博傳播,共計(jì)20條,占比8.1%。此外,還有論壇、網(wǎng)站、QQ群、微信公眾號(hào)、抖音以及短信等?？梢?COVID-19謠言大部分通過微信平臺(tái)以不同形式傳播。不同的傳播平臺(tái)有其獨(dú)特的傳播形式,微信是以強(qiáng)關(guān)系所連接起來的社交體系,在相互認(rèn)識(shí)的人之間傳播,比較容易產(chǎn)生信任,受眾對(duì)其謠言信息具有較強(qiáng)的忠誠(chéng)度,并且較為私密,辟謠難度大;微博是以弱關(guān)系連接的社交平臺(tái),其開放程度高,以UGC內(nèi)容主導(dǎo),主流媒體傳播效果弱化,傳播者為吸引眼球而編造謠言,容易產(chǎn)生從眾心理,輿情發(fā)展方向不易控制。微信與微博的獨(dú)特性,導(dǎo)致其成為謠言傳播的主要平臺(tái)。

圖2 疫情謠言傳播平臺(tái)統(tǒng)計(jì)Fig.2 Statistics of epidemic rumor spreading platforms

3 疫情謠言的時(shí)空分異特征

3.1 疫情謠言的時(shí)間演變特征

以明確出現(xiàn)的時(shí)間或官方辟謠時(shí)間為依據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(見圖3),發(fā)現(xiàn)謠言出現(xiàn)時(shí)間具有較大波動(dòng)。2月7日至2月10日維持相對(duì)穩(wěn)定,2月11日有明顯下滑,2月12日與2月13日謠言數(shù)量明顯回升,其后出現(xiàn)大幅下降,可能由于疫情狀況得到明顯控制。至2月19日謠言數(shù)量又出現(xiàn)大幅回升,主要由于確診病例類謠言數(shù)量增多,其后謠言數(shù)量一直處于波動(dòng)狀態(tài)。

與輿論有關(guān)的謠言往往出現(xiàn)時(shí)間比較集中,但傳播周期較短。如從2月初期開始出現(xiàn)與“開學(xué)”內(nèi)容的謠言(見圖4),隨著時(shí)間推移以及人們對(duì)于開學(xué)信息的關(guān)注,謠言數(shù)量開始增加,有關(guān)部門及時(shí)發(fā)布文件進(jìn)行辟謠,因此謠言數(shù)量逐漸下降。其次,與事件有關(guān)的謠言由于存在一定的發(fā)酵時(shí)間而出現(xiàn)延遲現(xiàn)象。如2月25日發(fā)生了由韓國(guó)仁川飛山東威海航班5名乘客發(fā)熱事件,其后多地就出現(xiàn)多則與日韓返回人員的謠言信息,集中于2月27日和28日。值得注意的是,這種時(shí)間分布趨勢(shì)可能包含統(tǒng)計(jì)不完全以及無法判斷謠言出現(xiàn)時(shí)間等因素制約,因此可能與實(shí)際情況存在偏差。

圖3 疫情謠言出現(xiàn)時(shí)間分布Fig.3 Temporal pattem of the outbreak date of epidemic rumors

圖4 與“開學(xué)”信息有關(guān)謠言時(shí)間分布Fig.4 Temporal distribution of rumors related to "back-to-school"

3.2 疫情謠言的空間分布格局

3.2.1 疫情謠言空間分布特征 對(duì)搜集到的謠言數(shù)據(jù)中有明顯空間指向的454條數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)謠言空間指向最多的省域?yàn)楹?共68條,占比14.98%,之后由高到低為:浙江和山東,數(shù)量均為40條,占比為8.81%;四川38條,占比8.37%;北京29條,占比6.39%。而西藏、青海、寧夏等地謠言數(shù)量最少,均只有1條。此外,還包括兩條國(guó)外謠言,分別出現(xiàn)在伊朗與俄羅斯。

運(yùn)用ArcGIS將統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間可視化(見圖5),基于自然斷點(diǎn)法將其分為5個(gè)等級(jí),第一層級(jí)為謠言最多的省份,主要是湖北、四川、山東、浙江;第二層級(jí)為湖南、廣西;第三層級(jí)為重慶、陜西、安徽、江蘇、福建、廣東,其余層級(jí)謠言分布較少。第一層級(jí)謠言空間分布呈“點(diǎn)狀分散”,其余層級(jí)呈現(xiàn)“片狀鄰近”。總體來看,謠言主要分布在胡煥庸線東南一側(cè),空間分布不均衡。由標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析來看,謠言的方向分布呈“東北—西南”走向,與胡煥庸線的走向一致。運(yùn)用空間自相關(guān)分析計(jì)算Moran′sI,得到謠言數(shù)量的Moran′sI為0.024,大于0,說明謠言空間分布呈正相關(guān),謠言傳播存在一定鄰近效應(yīng)。進(jìn)一步利用皮爾遜相關(guān)分析對(duì)全國(guó)31個(gè)省市的謠言數(shù)量與各省疫情狀況和人口數(shù)量進(jìn)行相關(guān)性分析,得到謠言數(shù)量與各省疫情狀況的相關(guān)系數(shù)為0.671(在0.01水平上顯著),呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),說明疫情越嚴(yán)重的地方越容易產(chǎn)生謠言;謠言數(shù)量與人口數(shù)量的相關(guān)系數(shù)為0.455(在0.05水平上顯著),也呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),說明人口越多的地區(qū)越容易產(chǎn)生謠言?？傊?謠言受疫情狀況和人口分布的影響,與二者呈現(xiàn)正相關(guān)。

注：本圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2016)1552號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作 ，底圖無修改 。圖5 疫情謠言省域分布及方向分布Fig.5 The provincial distribution and direction of epidemic rumors

將各省謠言進(jìn)一步細(xì)化,選取出現(xiàn)次數(shù)較多的前六種類型的謠言進(jìn)行空間分析(見圖6)。結(jié)果顯示,“病例”類謠言在全國(guó)范圍內(nèi)都有普遍分布,但主要集中于湖南、北京、山東、浙江等省份,在抽樣時(shí)間范圍內(nèi)疫情比較嚴(yán)重的地方分布數(shù)量更多,推測(cè)疫情狀況越嚴(yán)重,人們敏感性更高,更容易產(chǎn)生恐慌心理,就越可能產(chǎn)生“新確診病例”的不實(shí)信息。“事件”類謠言主要產(chǎn)生于湖南地區(qū)以及周邊城市,在空間分布上存在一定的集聚性,可能事件發(fā)生傳播更體現(xiàn)地理空間上的鄰近性。“管制”類謠言在全國(guó)范圍內(nèi)均有分布,主要集中于東南沿海地區(qū)及新疆、東北等地區(qū),分布較為分散,具有普遍性。“生活”類謠言主要分布于東南沿海及四川等地,具有一定的集聚性。“交通”類信息在全國(guó)范圍內(nèi)也分布比較廣泛,集中于四川、山東、福建、江西、浙江等地。“物資”類謠言主要分布于湖南地區(qū),疫情暴發(fā)初期,湖南地區(qū)物資短缺,全國(guó)各地紛紛伸出援手,可能因此湖南地區(qū)物資在社會(huì)層面都受到廣泛關(guān)注,“武漢紅十字會(huì)”、“武漢物資緊缺”等事件造成人們很容易產(chǎn)生對(duì)其物資管理的懷疑與誤解,因此更容易產(chǎn)生不實(shí)信息。

3.2.2 疫情謠言的空間傳播特征

1)地理空間意義弱化,同一謠言多地傳播分布

社交媒體打破了信息傳播的空間壁壘,根據(jù)麥克盧漢傳播學(xué)觀點(diǎn),信息“內(nèi)爆”使地理意義上的距離變近,甚至消失[29]。在信息快速流通的過程中,謠言數(shù)據(jù)也通過網(wǎng)絡(luò)快速傳播。在此次疫情中,出現(xiàn)了同一則謠言在全國(guó)范圍內(nèi)流動(dòng)的現(xiàn)象。比如自2月初,一則“關(guān)于非常時(shí)期,自來水在允許范圍內(nèi)加大了氯氣注入,并要求大家用水時(shí),將水裝出并靜止2個(gè)小時(shí)以上”的謠言信息同時(shí)在福建、貴州、浙江、山東、四川多地出現(xiàn),一時(shí)間在多地迅速傳播,后各地網(wǎng)警巡查及時(shí)響應(yīng),紛紛辟謠,以阻止謠言信息的進(jìn)一步傳播。

此外還有“今天所有到‘某地’曬太陽的閑逛人員,全部喊到一起背防疫手冊(cè),背不到天黑不準(zhǔn)回家”的謠言在內(nèi)蒙古、貴州、四川、甘肅等多地出現(xiàn)的案例,但其內(nèi)容中到“某地”的信息在各省表現(xiàn)不同,如內(nèi)蒙古流傳的地點(diǎn)為呼和浩特濕地公園,而四川流傳的版本中地點(diǎn)為宜賓大地坡公園。

注：本圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2016)1552號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。圖6 不同類型謠言空間分布情況Fig.6 Spatial distribution of different types of rumors

2)空間信息本地化,謠言信息轉(zhuǎn)嫁失實(shí)

出于獵奇心理,人們對(duì)于突發(fā)事件內(nèi)容比較關(guān)注,在傳播過程中很容易造成信息扭曲。在疫情期間,出現(xiàn)了某地發(fā)生的事件被轉(zhuǎn)嫁到其他地區(qū),因空間解讀不符而失實(shí)的現(xiàn)象。如“酒精消毒爆炸”謠言傳播網(wǎng)絡(luò)(見圖7),2月5日9時(shí)03分,句容市維也納花園D棟1樓門面房發(fā)生火災(zāi);有謠言稱其起火原因?yàn)榘偌液▓@使用75℃酒精消毒遇火爆炸;隨即其視頻被流傳多地,但對(duì)其發(fā)生地點(diǎn)的解讀卻不符實(shí)際,出現(xiàn)了廣西“玉林御林灣小區(qū)因酒精消毒發(fā)生爆炸”、廣東“恒大綠洲有居民使用酒精全屋消毒后開空調(diào)引起爆炸火災(zāi)”、安徽“當(dāng)涂某小區(qū)一家人用酒精全屋消毒后開空調(diào),引起爆炸”等多個(gè)版本的謠言信息?？梢钥闯?雖然事件真實(shí)發(fā)生,但在傳播過程中呈現(xiàn)出由于事件本地化而造成空間失實(shí)的現(xiàn)象。

圖7 “酒精消毒爆炸”謠言跨地域傳播網(wǎng)絡(luò)Fig.7 "Alcohol disinfection explosion" rumor spreading network

4 疫情期間謠言傳播機(jī)制與治理對(duì)策

4.1 疫情期間謠言傳播機(jī)制

拉斯韋爾的線性傳播模式構(gòu)建了傳播過程的基礎(chǔ),涵蓋了傳播的基本要素[30],而謠言傳播中包含了明確的傳播者、傳播內(nèi)容、傳播平臺(tái)、受眾以及傳播效果的分界,因此選擇線性傳播模式可以揭示謠言傳播的全過程,并最終為傳播效果的研究做鋪墊。從傳播者、信息、媒介、接受者及傳播效果5個(gè)維度將傳播研究分為控制分析、內(nèi)容分析、媒介分析、受眾分析以及效果分析,根據(jù)對(duì)謠言特征的分析歸納,從這5個(gè)方面出發(fā),總結(jié)探究疫情期間謠言傳播機(jī)制。

從整個(gè)謠言傳播過程來看,謠言的產(chǎn)生隨處可見,產(chǎn)生與傳播都具有較大的隨意性。從傳播的心理層面來講,謠言主要產(chǎn)生于受眾的恐慌心理以及獵奇心理。信息的模糊度以及不確定性、不透明化加劇了謠言的產(chǎn)生。謠言的產(chǎn)生說明了真相信息的供給不足,其實(shí)質(zhì)是民眾發(fā)出的“信息需求”的警示信號(hào)[31]。社交媒體時(shí)代,新媒體的變革帶來了話語平權(quán),加強(qiáng)了內(nèi)容與公眾之間的接近性,以UGC內(nèi)容為主,創(chuàng)作門檻低,人人都是生產(chǎn)者。因此在這次疫情期間謠言的產(chǎn)生主體主要分為個(gè)人以及有一定組織的自媒體。大部分謠言產(chǎn)生其主要目的都是為了吸引關(guān)注、獲得話語權(quán)。因此出現(xiàn)了很多拍攝現(xiàn)場(chǎng)視頻卻故意錯(cuò)誤解讀現(xiàn)場(chǎng)或用過去比較老舊的照片視頻而進(jìn)行二次曲解的現(xiàn)象。當(dāng)然,也有以政府口吻發(fā)布與復(fù)工、返校、交通管制類等公眾關(guān)心的話題有關(guān)的通知、政府文件等。

從內(nèi)容上看,產(chǎn)生的謠言主要以大眾較關(guān)注的貼近生活的內(nèi)容以及確診病例這類比較難以求證的謠言為主,并且都具有較強(qiáng)的內(nèi)容指向性。

從媒介上看,疫情期間的謠言傳播主要以微信平臺(tái)為主,主要有人際傳播與大眾傳播兩種模式。很多謠言產(chǎn)生主要是通過傳播者直接在群里面發(fā)布言論,這種傳播方式缺少把關(guān)人,且進(jìn)入傳播流程后,很容易形成病毒式傳播,一傳十,十傳百,進(jìn)而大規(guī)模暴發(fā)。并且值得一提的是,隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來,網(wǎng)絡(luò)媒體經(jīng)歷了一個(gè)自我演變的過程。從黃金時(shí)間到碎片化、從媒介空間到現(xiàn)場(chǎng)空間、從受眾到用戶,新媒體帶來了新的傳播形式與思維,短視頻作為其中一種應(yīng)運(yùn)而生。短視頻短小靈活,主要以碎片化傳播為主,受眾隨時(shí)隨地的接收信息,并且直觀生動(dòng),更加增加了謠言的“可信度”,形成“真假難辨”的局面,為公眾鑒謠增加難度。

從受眾角度看,依照“使用與滿足”理論,公眾并非被動(dòng)接受信息,而是為滿足自己的需要而選擇性接收信息。疫情期間受眾的注意力集中于確診病例、生活物資及復(fù)工返校類信息,這也印證了新媒體時(shí)代傳播者為“眼球經(jīng)濟(jì)”吸引受眾注意力而導(dǎo)致此類謠言瘋長(zhǎng)。并且從某種意義上講,受眾既是信息的接受者,也是信息的傳播者,根據(jù)傳播過程中受眾的接受程度與傳播程度有所不同,可以劃分為4個(gè)維度(見圖8)。其中Ⅰ象限為容易信服并且進(jìn)行傳播的受眾,其具體表現(xiàn)為會(huì)對(duì)謠言內(nèi)容進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),并進(jìn)行二次編輯,甚至扭曲原始信息,很容易形成“二次傳播”,對(duì)謠言傳播具有強(qiáng)化作用。第Ⅱ象限為不信服但會(huì)進(jìn)行傳播的受眾,這類受眾會(huì)對(duì)謠言進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),但會(huì)明確表示此類信息為謠言,對(duì)謠言傳播具有減弱作用。第Ⅲ象限為不信服、不傳播謠言的無作為者。此類受眾在網(wǎng)絡(luò)之上不會(huì)對(duì)謠言信息表明態(tài)度,謠言信息對(duì)其造成的影響也比較小。第Ⅳ象限為信服謠言但不會(huì)進(jìn)行傳播的受眾,此類受眾可能成為謠言的潛在傳播者。

圖8 受眾表現(xiàn)維度劃分Fig.8 Dimension divisionsofaudience performance

從傳播效果來看,謠言的傳播中存在群體壓力。后真相時(shí)代,人們所關(guān)注的并非事件本身而是傳播過程中的情緒感染。尤其在“事件”類謠言中,人們不明真相,總會(huì)先入為主相信傳播廣泛的謠言信息,而一部分人也會(huì)迫于群體壓力而選擇相信或者沉默。隨著謠言規(guī)模的不斷擴(kuò)大,政府機(jī)構(gòu)或主流媒體進(jìn)行辟謠,謠言會(huì)以“沉默的螺旋”的形式進(jìn)行沉淀。

王燦發(fā)將產(chǎn)生謠言的突發(fā)公共事件分為事件先行類、相互推動(dòng)類、無中生有類、刻意制造類[32],其中此次新型冠狀肺炎疫情屬于事件先行類，指先發(fā)生重大突發(fā)性事件,進(jìn)而出現(xiàn)相關(guān)謠言?；诖?，結(jié)合其傳播機(jī)制,將疫情期間的謠言從產(chǎn)生到傳播分為以下3個(gè)階段(見圖9):

1)在謠言形成期,在事件先行類公共突發(fā)事件中一般會(huì)出現(xiàn)誤解性謠言與恐慌性謠言。誤解性謠言主要是指對(duì)真實(shí)存在的事件的曲解,恐慌性謠言多是在重大事件發(fā)生時(shí)人們由于恐慌而進(jìn)行猜測(cè)或者為憑借事件吸引眼球而刻意憑空捏造、無中生有的謠言。而這兩種謠言的產(chǎn)生其主要原因都是因?yàn)樾旁茨：约靶畔⑼该鞫炔桓摺?/p>

2)隨后謠言傳播進(jìn)入暴發(fā)期,謠言信息借助微信、微博等社交媒體平臺(tái),通過意見領(lǐng)袖的推動(dòng)作用、人際強(qiáng)弱關(guān)系以及病毒式傳播迅速擴(kuò)散,此時(shí)謠言如果不加以合理控制容易對(duì)公眾產(chǎn)生深層次的影響。甚至在公眾群體間產(chǎn)生塔西佗陷阱,產(chǎn)生與主流媒體完全對(duì)抗式的解讀,削弱主流媒體的輿論引導(dǎo)及議程設(shè)置效果,進(jìn)而演變?yōu)樯鐣?huì)積累性謠言。

3)當(dāng)謠言有關(guān)事件逐漸平息以及人們的關(guān)注度轉(zhuǎn)移時(shí),謠言傳播會(huì)進(jìn)入衰退期。此時(shí)一部分謠言在有關(guān)部門發(fā)布相關(guān)辟謠信息后逐漸消解,但有另一部分謠言也會(huì)隨著時(shí)間沉淀形成長(zhǎng)期性誤區(qū)。此時(shí)政府也應(yīng)該反復(fù)對(duì)有關(guān)問題進(jìn)行梳理、反思,防止公眾誤解對(duì)整個(gè)政府公信力造成影響。

圖9 疫情謠言傳播的時(shí)空分異機(jī)制及治理策略Fig.9 Spatio-temporal differentiation mechanism and governance strategy of epidemic rumor

4.2 疫情期間謠言傳播治理策略

從謠言的整個(gè)傳播流程來看,整合謠言傳播的形成期、暴發(fā)期及衰退期3個(gè)階段維度,從政府信息的公開透明化、輿論監(jiān)控以及受眾角度提出謠言的消解策略(見圖10),具體策略如下:

1)平臺(tái)聚合互動(dòng),縣級(jí)融媒體促進(jìn)信息透明化

對(duì)于政府來說,信息公開化可以有效減少謠言滋生。在此次疫情中,政府通過多平臺(tái)聯(lián)合治理的方式進(jìn)行辟謠管理,在丁香醫(yī)生公眾平臺(tái)、中國(guó)辟謠網(wǎng)疫情專區(qū)等平臺(tái)開展官方辟謠活動(dòng),同時(shí)聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如微博平臺(tái),每日發(fā)送辟謠匯總信息,大大加強(qiáng)了謠言信息的公開性。但與此同時(shí),可以加強(qiáng)縣級(jí)融媒體建設(shè),精準(zhǔn)到點(diǎn)實(shí)行本地化辟謠,打通與群眾間的“最后一公里”,提升辟謠信息的有效性和覆蓋范圍。

2)建立輿情監(jiān)控機(jī)制,積極響應(yīng)輿論危機(jī)

利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立有效的輿情監(jiān)控體制。2019年新華智云發(fā)布“媒介大腦3.0”,以區(qū)塊鏈和AI審核為顯著特征,涵蓋人臉核查、色情暴力等風(fēng)險(xiǎn)性內(nèi)容審查。未來發(fā)展可以針對(duì)重大突發(fā)事件謠言信息進(jìn)一步加大有關(guān)人工智能技術(shù)開發(fā),及時(shí)檢測(cè)謠言信息,進(jìn)而加快反應(yīng)速度,既可以節(jié)省人力資本,又可以快速響應(yīng)輿論危機(jī)。

3)提高公眾鑒謠能力,實(shí)現(xiàn)公眾與政府聯(lián)合治理

從受眾角度看,可以加大謠言信息的宣傳力度,提升公眾的鑒別能力。自媒體時(shí)代帶來了社交媒體的話語平權(quán),有效的宣傳可以帶動(dòng)部分受眾,同時(shí)聯(lián)合輿論領(lǐng)袖,很容易形成病毒式傳播。利用公眾的力量可以更加有效帶動(dòng)全民不信謠、不傳謠。除此之外,還可以在公眾間形成監(jiān)督機(jī)制,有效控制謠言傳播與滋生。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論

本文探究了COVID-19疫情期間謠言的基本特征和時(shí)空分異,探索其形成演化機(jī)制與治理對(duì)策,主要結(jié)論如下:

1)疫情期間謠言基本特征:① 從內(nèi)容上看捏造有關(guān)確診信息內(nèi)容的謠言數(shù)量最多,且大部分謠言都有明確與疫情關(guān)聯(lián)的指向性;② 從傳播方式上看,謠言以文本傳播為主,其次為視頻傳播,圖片傳播較少,多呈現(xiàn)為微信文本截圖以及補(bǔ)充說明的形式;③ 從傳播平臺(tái)上看,疫情期間謠言傳播平臺(tái)呈現(xiàn)多樣化的特點(diǎn),但最終以微信平臺(tái)為主,隨意性較強(qiáng)。

2)疫情期間謠言時(shí)間分布特征:① 謠言數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間不確定性較大,有較大的波動(dòng)起伏;② 許多謠言產(chǎn)生與熱點(diǎn)輿論事件有關(guān),時(shí)間分布集中且周期較短,謠言產(chǎn)生時(shí)間與事件發(fā)生時(shí)間存在一定的延遲。

3)疫情期間謠言空間分異特征:① 謠言的空間分布明顯不均衡,多分布于東南沿海地區(qū),呈“東北—西南”走向;謠言的空間分布呈正相關(guān),謠言傳播存在一定鄰近效應(yīng)。② 謠言數(shù)量與各省疫情狀況及人口數(shù)量均呈顯著正相關(guān);不同類型謠言在各省分布差異較大。③ 謠言不受地理空間約束,同一謠言具有多地傳播以及傳播過程中空間信息本地化的特征。

4)疫情期間謠言傳播機(jī)制與治理對(duì)策:主要分為誤解性謠言以及恐慌性謠言,其傳播路徑主要為謠言產(chǎn)生通過社會(huì)化平臺(tái)流向大眾并迅速傳播,最終逐步消解或沉積為長(zhǎng)期性謠言。應(yīng)從政府層面加強(qiáng)縣級(jí)融媒體建設(shè),實(shí)現(xiàn)信息因地制宜公開透明;從技術(shù)階段加強(qiáng)輿論監(jiān)控,及時(shí)響應(yīng)輿情信息;從受眾角度加強(qiáng)其認(rèn)知能力,從根源阻斷謠言的滋生與傳播。

5.2 展望

本文雖然取得了一定認(rèn)知,仍存在以下不足。首先在謠言數(shù)據(jù)上,數(shù)據(jù)多集中于2月7日至2月28日,并沒有覆蓋全部疫情全期,其時(shí)間演化長(zhǎng)度有待完善。其次,在疫情期間謠言傳播的微觀空間分布上仍有較大的研究空白。第三,對(duì)于傳播模式的探究?jī)H僅停留在定性研究層面,未來研究可從定量分析入手,構(gòu)建更加完善的謠言傳播模型。此外,未來可深入具體案例,對(duì)疫情期間某類謠言進(jìn)行更加詳細(xì)全面的探究,進(jìn)一步完善疫情期間謠言傳播模式,展開更加深入的討論,以期為疫情謠言治理提出優(yōu)化解決方案。