吳馥梅 肖明

關鍵詞 高校網絡輿情；話語空間生產；共詞分析；聚類分析

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）14-0001-05

如火如荼的互聯網革命重塑了當前的媒介生態(tài)環(huán)境，社交媒體的崛起促進了新聞傳播格局的“液態(tài)化”，網絡社會作為一種嶄新的社會形態(tài)產生了新的空間場域和新的社會結構。社交媒體時代，媒介與社會緊密相連，兩者的交互關系不斷加深。公眾媒介近用權的提升使得人人都有一定的話語權，這不斷加快了網絡輿情的傳播速度，同時也擴大了其影響力。各方輿論力量的交織使網絡輿論環(huán)境呈現復雜的特征，導致“擴音效應”[ 1 ]和“蝴蝶效應”[ 2 ]。

網絡輿情是通過互聯網表達和傳播的，公眾對自己關心或與自身利益緊密相關的各種公共事務所持有的多種情緒、態(tài)度和意見交錯的總和[ 3 ]。在當下的網絡輿情事件中，高校網絡輿情占據了重要的一部分。近幾年，隨著社交媒體的崛起，高校網絡輿情事件頻發(fā)。從“翟天臨學術不端事件”到“北大法學院女生包麗自殺事件”，再到“湖北大學教師梁艷萍被取消研究生導師資格”，高校網絡輿情因其內容的多元性和參與主體的特殊性，極易在網絡空間中產生裂變式傳播。本文重點研究社交媒體時代高校網絡輿情背后的話語空間生產機制，探討高校網絡輿情產生的內在規(guī)律性，希望可以為高校輿情應對實踐提供參考。

1 文獻回顧

1.1 話語空間生產

1.1.1 空間生產理論

列斐伏爾的“空間生產理論”最具代表性，是當代社會批判思潮“空間轉向”的標志性起點[ 4 ]。自列斐伏爾始，空間生產開始作為一種哲學運思與理論范式進入學者研究的視野。列斐伏爾在《空間的生產》一書中提出了“空間的社會生產”這一核心概念。其“空間生產理論”強調空間不再是抽象、被動的“容器”，其本身就是生產性的、積極的。他認為：“空間是社會生產的過程，其不僅僅是一個產品，也是社會生產力或再生產者，是一個社會關系的重組與社會秩序實踐性建構的過程。”[ 5 ]也就是說，“空間生產理論”不是指在空間內部的物質生產，而是指空間本身的生產。

1.1.2 網絡話語的空間生產

空間不僅是指物理環(huán)境，愛德華·蘇賈認為：“空間本身也許是原始賜予的，但空間的組織和意義卻是社會變化、社會轉型和社會經驗的產物?！盵 6 ]“空間不僅僅是地理學意義的幾何性物質存在，還是社會關系重組與社會秩序實踐的建構性、批判性的話語維度，鋪設著接連場所實踐、技術動能、文化意蘊以及心理活動等多義現象的關系場域?！盵 7 ]技術的強力滲透使媒介的空間呈現具有了更大的討論意義。

話語屬于規(guī)則范疇，自身擁有一套限制話語應用的排斥機制和秩序邊界[ 8 ]。社交媒體的普及與技術的賦權重構了當下的網絡社會關系，社會化媒體語境下的新聞話語生產本質上也體現為一種生產實踐。網絡輿情作為體現各種社會關系的一種新型空間形態(tài)，其網絡話語的構建其實也是進行空間生產的過程。高校網絡輿情的產生在某種程度上也可以作為一種話語生產的過程，其具有自身獨立的話語空間屬性。故本研究以列斐伏爾的“空間生產理論”為視角對網絡高校輿情進行探討。

1.2 高校網絡輿情

1.2.1 輿論與網絡輿情

“輿論是公眾關于現實社會以及社會的各種現象、問題所表達的信念、態(tài)度、意見和情緒表現的總和，對社會發(fā)展及有關事態(tài)的發(fā)展產生影響。其中混雜著理智和非理智的成分?！盵 9 ]而“網絡輿情是通過互聯網表達和傳播的，公眾對自己關心或與自身利益緊密相關的各種公共事務所持有的多種情緒、態(tài)度和意見交錯的總和。它具有自由性與可控性、互動性與即時性、豐富性與多元性、隱匿性與外顯性、情緒化與非理性、個性化與群體極性化等特點”。社交媒體時代，互聯網打破了傳統(tǒng)媒體的壟斷格局，決定傳播效果的不僅僅是傳播內容，更是社會關系和網絡傳播結構，技術的賦能使網絡輿情更易擴散。

1.2.2 高校網絡輿情相關研究

高校一般指高等學校，是大學、專門學院和高等?？茖W校的統(tǒng)稱。目前國內對于高校網絡輿情的研究大致聚焦于以下幾個方面：首先是高校網絡輿情的傳播特點、引導機制、應對策略及管理對策，此類研究大多采用質化的方法，重在分析與歸納，并在分析特征的基礎上給出引導策略及建議。其次是高校網絡輿情的信息傳播路徑與輿情演化規(guī)律及演變特征的分析，此類研究大多使用文本挖掘、社會網絡分析、情感分析等手段，聚焦某一具體的話題展開網絡輿情信息傳播的研究。第三個焦點則是高校輿情危機事件以及高校形象的建設，有學者通過定性比較分析方法對網絡輿情對高校形象的影響因素進行研究[ 1 0 ]。

高校網絡輿情的話語生產及意義建構其實是輿情演化的核心因素，故本研究從空間生產理論的視角出發(fā)，基于近年多個高校網絡輿情事件，使用共詞分析、聚類分析等研究方法進行話語空間分析，從微觀文本視角對其話語空間生產及意義建構進行研究，同時探討高校網絡輿情的影響因素。

2 研究問題

本研究以列斐伏爾的空間生產理論為視角，使用共詞分析、聚類分析的研究方法，探討社交媒體時代高校網絡輿情的話語空間生產規(guī)律，主要研究問題如下：

Q1：2017—2020年高校網絡輿情的話語空間結構呈現什么特征？哪些關鍵詞位于核心層次結構中？

Q2：2017—2020年高校網絡輿情的主要議題有哪些？可以歸為哪幾種話語生產類型？

3 研究設計

3.1 研究對象

本研究的文本數據來自于知微熱點數據庫。在知微熱點數據平臺以“大學”“高?！薄皩W院”“教授”“碩士”“博士”“本科”等為關鍵詞分別進行搜索。因為自2017年起，高校輿情逐漸呈現多發(fā)趨勢，故此次研究以2017年為起始年份，以2020年為結束年份。在篩選文本時，本研究的主體高校應較為集中，且討論焦點較為明確。初步獲取數據之后進行人工刪選，剔除重復數據、與研究關聯不大的數據以及影響力指數極低的數據。此外，此次研究的高校不包括國外高校，所以國外高校數據也需要刪去。最終獲得152個高校輿情案例，知微平臺關于輿情事件的介紹文本共16 467個字。

3.2 研究步驟

本文的研究對象為高校輿情事件的新聞文本，使用的方法包括共詞分析、聚類分析。研究步驟主要分為四步：1）首先通過Python中的Jieba包進行高校輿情文本的分詞，并統(tǒng)計詞頻以及詞性，選出出現頻率前100的詞語；2）通過人工查驗，對出現頻率前100的詞語進行無關詞的剔除，之后再選取排名前60的詞語，得到基本分析語料庫；3）通過高頻詞語在一個高校輿情文本之中的共現頻率構建共詞矩陣，并將共詞矩陣導入Gephi軟件，繪制高頻關鍵詞的社會網絡圖譜分析詞語之間的共現關系；4）運用UCinet對高頻關鍵詞進行聚類分析，探索大致的話語生產類型。

4 數據結果與分析

4.1 “主體—人物—類型”的話語空間結構

共詞分析是一種文獻計量學方法，其基本理論假設是詞與詞之間的聯系決定著語義生產。其通過對一組詞在一篇文本中共同出現的次數進行統(tǒng)計，并對這些詞進行聚類，從而反映這些詞項之間的關聯強弱，然后進一步分析這些詞所反映的文本的主題結構。共詞分析中，詞與詞之間的關系是用共現次數來體現的，如果兩個詞共同出現的次數多，說明這兩個詞的關系比較密切，進而代表兩個詞所表達的語義更加接近[ 1 1 ]。本文的研究對象也是一種文字狀態(tài)，故將共詞分析引入到對高校輿情話語空間生產的分析當中。

將關鍵詞的共現矩陣導入Gephi軟件后得到60個高頻詞之間的社會網絡關系圖譜，如圖1所示。圖中的每個節(jié)點代表一個關鍵詞，每條邊代表兩個關鍵詞之間的共現關系，即兩者是否在同一高校輿情文本中出現。整個高頻關鍵詞社會網絡關系圖由60個節(jié)點和1 720條邊所構成，平均度為28.667。整個網絡關系圖的密度為0.486，網絡直徑為2。從整體來看，各個詞語之間的緊密度較高，說明這些詞語都是高校輿情文本話語空間的核心詞，且彼此之間關聯性較高。

關鍵高頻詞社會網絡關系圖體現了當前高校輿情文本的大致話語空間結構，其基本可以分成“主體—人物—類型”這三層結構。中間最核心的一層對應的是高校輿情最重要的主體，即學生、學校、學院等。同時，核心層還涵蓋了發(fā)布、調查、回應、通報等常見輿情的應對機制及處理過程，這從時間線上回溯了高校輿情從爆發(fā)到回應再到調查的整個過程，從新聞報道的事實要素而言，這些詞語也占據了重要地位。此外，網友、網絡等詞突出了互聯網在高校輿情中扮演的重要角色，表明當下的高校輿情往往極易在網絡空間中形成快速而廣泛的傳播。

話語空間的第二層結構主要聚焦更為具體的介入高校輿情的人物主體，主要可以分成事件人物主體和調查人物主體兩大類。從事件人物主體來看，高校輿情的主體包括導師、研究生、大學生、留學生、高校工作人員等，其中學生和老師是大部分事件的主體，除此之外還包括門衛(wèi)、保安等高校工作人員。從調查人物主體來看，大部分高校輿情案件都有警方、調查組、記者等第三方介入的主體。對于性質較為惡劣的案件，往往會成立專門的調查組進行詳細調查并及時發(fā)布調查結果。

話語空間的最外層語義較為豐富，可以歸納為輿情的大致類型和一些更為詳細的細節(jié)。比如從學術、騷擾、爆炸、失聯、成績等詞就可以看出當下頻發(fā)的高校輿情類型。除了輿情的基本性質外，最外層還包括一些更為詳細的信息，比如食堂、宿舍、實驗室等校園內的具體地點和派出所等校外場所。

4.2 “類型多樣，涵蓋廣泛”的話語類型

聚類分析的基本思想是把變量按照相似程度歸于同一群組，以能夠測量多個變量指標之間相似程度的統(tǒng)計量為依據，將各種變量聚合成不同類別并以譜系圖的方式表現出來。本研究通過對高頻詞進行聚類分析可以得到體現高頻關鍵詞的相似性和相異性的分析圖譜，根據圖譜可以進一步挖掘文本發(fā)布主體的話語生產結構。因部分詞語指向不明確，對上述60個高頻詞進行篩選，構建37×37的矩陣導入Ucinet軟件中，對高頻關鍵詞進行聚類分析并測量各子群的密度，最終的分析圖譜如圖2所示，聚類后分成了8個子模塊，模塊化擬合優(yōu)度R-squared=0.301，大于統(tǒng)計意義上較好程度值0.25.說明算法擬合效果較好。

對8個子群密度的計算如表1所示。從各個子群內部高頻關鍵詞的聯系來看：其中，與學術造假相關的第一子群的密度最大（3.291），這說明這一子群的高頻關鍵詞之間的聯系較為緊密。其次，分別為和性侵騷擾相關的子群4（2.600）和與失蹤失聯相關的子群8（2.000）。從子群與子群之間的聯系來看：子群5和子群7（2.000）以及子群7和子群8（1.677）的數值較高，因為子群7的詞語較少，且內容指向性不是非常明確，所以后續(xù)在總結高校輿情話語類型的時候，將子群7和子群8進行合并，歸納成失蹤失聯類別。除此之外，子群1和子群4（1.273）、子群1和子群5（1.400）聯系也較為緊密。

樹狀圖中共劃分為8個模塊，其中有2個模塊較為接近，所以進行了合并。由聚類分析的結果可以歸納出當前高校輿情文本的7種主要話語生產類型。

第一類為學術造假類，主要是指各高校的教授抄襲或偽造的學術腐敗行為，較為典型的有翟天臨被指論文抄襲事件、南開大學曹雪濤學術論文造假、北電院長博士論文被指抄襲等。其中2019年翟天臨不知知網事件影響極大，這與翟天臨本人作為演員廣受公眾關注這一因素有關。第二類為考生成績類，這一類型與教育公平相關，主要是指高校招生、考研成績相關的一些輿情。如山西師范大學考研試題與去年大面積雷同，河南省招辦回應退檔流程圖，華南理工大學被指“修改考研復試成績”等。隨著陳春秀等事件曝光在公眾視野之中，教育公平這一話題也受到了越來越廣泛的關注。對于高校來說，這也是輿情頻繁的領域之一。第三類為性侵騷擾類，其中以高校男教授性騷擾女學生居多。比如網曝上財一教授猥褻學生，四川師范大學男教師疑性騷擾事件，北大前教授沈陽性侵學生高巖事件等。除了教師性侵騷擾學生之外，也包括直播侮辱女生、性別暴力等相關事件。其中，北大包麗自殺案件具有較大影響力。

除上述三類之外，剩下的類別都與校園安全、學生安全息息相關。第四類為宿舍自殺類，這一類別中，大多與學業(yè)壓力、抑郁病癥等相關，如華中科技大學碩士研究生跳樓自殺，湖南師范大學通報女生宿舍身亡等。第五類為實驗爆炸類，清華大學實驗室發(fā)生爆炸，北京交通大學實驗室爆炸等事件都較為典型。第六類為食堂衛(wèi)生類，如2019年西華大學食堂著火事件，浙江大學69人因嘔吐腹瀉就診事件等。除了上述發(fā)生在校園內的安全事件之外，還包括學生離校之后的安全，高校輿情話語空間中的第七類就為失蹤失聯類，如四川籍女大學生赴青海旅游失聯，南京女大學生在云南失聯等。由此可見，安全問題是高校輿情的一個重要組成部分。

綜上所述，社交媒體時代高校輿情的話語生產類型多樣、涵蓋廣泛，大致包括學術造假、考生成績、性侵騷擾、宿舍自殺、實驗爆炸、食堂衛(wèi)生、失蹤失聯七類。除此之外，也有一些涉及言論不當的輿情，比如2020年中國科學院大學碩士季子越發(fā)表不當言論被開除，湖北大學教授梁艷萍因不當言論被調查等。

5 結語

本研究通過共詞分析和聚類分析對2017—2020年間的典型高校網絡輿情進行了研究，探討了當前高校輿情的話語空間生產情況。首先，其話語空間結構大致可分為“主體—人物—類型”三層，從“高校、學生”等核心主體，到“記者、調查組、警方、工作人員”等事件介入主體，再到最外層的輿情爆發(fā)地點及類型，整體呈現出較大的規(guī)律性。其次，從高校輿情的話語類型來看，近幾年高校輿情呈現出“類型多樣，涵蓋廣泛”的特點，主要包括學術造假、考生成績、性侵騷擾、宿舍自殺、實驗爆炸、食堂衛(wèi)生、失蹤失聯七類。

高校網絡輿情是社會輿情的“晴雨表”和“風向標”。在網絡輿情日益多發(fā)的當下，高校作為與青少年發(fā)展與人才培養(yǎng)利益息息相關的機構，更應當不斷提高自身輿情規(guī)避與應對的能力。在維護自身的良好形象的同時促進高等教育更好發(fā)展，營造一個和諧美好的社會環(huán)境。

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