李金澤 張 鵬 夏一雪 王 娟 何 巍 蘭月新

(中國人民警察大學 廊坊 065000)

0 引 言

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)逐漸成為群體性事件發(fā)酵和傳播的重要平臺，由于經(jīng)濟糾紛、環(huán)境污染、公共政策和社會管理等問題的持續(xù)產(chǎn)生，網(wǎng)絡(luò)群體性事件爆發(fā)頻繁，對網(wǎng)絡(luò)秩序和現(xiàn)實生活都產(chǎn)生巨大影響。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心2021年8月發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計報告》顯示，截至2021年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達10.11億，較2020年12月增長2 175萬，互聯(lián)網(wǎng)普及率達71.6%[1]，由此可見，網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為群體性事件的爆發(fā)提供了一個新的平臺和途徑。

圖1 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化關(guān)鍵詞聚類分析

對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的研究，已經(jīng)成為現(xiàn)階段社會發(fā)展的熱點問題，目前學者關(guān)于網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化方面研究方法相對單一，以文獻綜述與機理分析為主，集中于對事件演化因素分析、事件現(xiàn)象的描述和演化機制的構(gòu)建和推演，如圖1所示。相關(guān)研究主要分為以下3個方面：一是網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化規(guī)律。陸玄韋[2]引入“情緒-決定”模型和社會不安全感因素來分析網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化過程；溫曉梅[3]從體制內(nèi)和體制外兩個場域視角出發(fā)，歸納出“刺激性事件-網(wǎng)絡(luò)圍觀-事件發(fā)酵-公權(quán)力機關(guān)介入-事件平息”的演化邏輯。二是網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化機理。蘇黎蘭[4]基于社會燃燒理論，分析得出網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化管理主要受到誘發(fā)因素和政府預控能力兩個維度的影響；李志剛[5]發(fā)現(xiàn)群體性事件演化引導包含多元引導主體、聯(lián)動網(wǎng)上網(wǎng)下行動等要素，治理結(jié)果和引導要素間有相互關(guān)系；溫志強[6]基于全媒體事件新視角，構(gòu)建體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化機理的指標體系，避免政府陷入“塔西佗陷阱”。三是網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化引導策略。韓志明[7]根據(jù)不同時期群體性事件治理的策略和舉措，將治理群體性事件分為“粗糙的擺平”和“精致的擺平”兩種形態(tài)；丁勇[8]認為網(wǎng)絡(luò)群體性事件屬于一種特殊社會危機事件，從預防和處置兩個角度出發(fā)為公安機關(guān)提供治理策略；李其原[9]基于社會燃燒理論，從社會矛盾、社會輿論和群體性事件3個方面，提出解決網(wǎng)絡(luò)群體性事件的相應策略。綜上分析，關(guān)于相關(guān)影響因素的研究通常針對特定情境下某一項或某幾項,在各種影響因素的綜合作用方面成果較少，探討網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化影響因子指標體系尚不完整，缺少對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程的模擬研究，大多以個案的形式來分析網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化規(guī)律，研究結(jié)論缺乏大量的事件數(shù)據(jù)作為支撐。

本文采用靜態(tài)動態(tài)指標結(jié)合的分析方法，根據(jù)靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)群體性事件的性質(zhì)，深入研究動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化過程，得出網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的3個維度：“事件屬性”“傳播媒介”和“網(wǎng)絡(luò)熱度”，基于3個維度構(gòu)建全要素、全周期的網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化因子指標體系，建立了網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型，為管理和調(diào)控事件提供了科學依據(jù)。

1 網(wǎng)絡(luò)群體性事件的性質(zhì)及演化過程

1.1 網(wǎng)絡(luò)群體性事件的性質(zhì)及分類

網(wǎng)絡(luò)群體性事件是由于群眾某些共同的利益受損，迅速通過互聯(lián)網(wǎng)平臺進行群聚和速動，并在網(wǎng)絡(luò)上參與群體性事件的后發(fā)過程，將產(chǎn)生嚴重后果和巨大影響。國內(nèi)學者對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件分類的標準各異，如張文俊[10]按照對于政府、警察的對抗程度，將其分為低對抗性、中度對抗性和高對抗性網(wǎng)絡(luò)群體性事件，這種研究以便公安部門選擇最佳的戰(zhàn)術(shù)控制網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)展；范小軍[11]從公民個人或集體與政府之間矛盾的角度進行分類，將群體性事件分為“鄉(xiāng)村群體性事件”“城市群體性事件”“城鄉(xiāng)結(jié)合部群體性事件”。

以上研究是依據(jù)特別的研究視角進行分類，沒有體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化過程，也沒有體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生的誘因，根據(jù)文獻研讀，可提煉出5個引發(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的誘因：經(jīng)濟糾紛、社會管理、文化沖突、環(huán)境污染以及其他誘因[12]。因此本文根據(jù)群體性事件發(fā)生的誘因來劃分，將網(wǎng)絡(luò)群體性事件分為經(jīng)濟型、社會型、文化型、環(huán)境型和其他型，相應的事件特征和代表性案例如表1所示。

表1 網(wǎng)絡(luò)群體性事件類型

1.2 網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化過程

本文依據(jù)網(wǎng)上網(wǎng)下的傳播流程將事件演化過程分為4個階段：發(fā)生階段、發(fā)展階段、高潮階段以及平息階段，在這些階段中，按照事件的影響程度分為群體性事件、網(wǎng)絡(luò)熱點事件、網(wǎng)絡(luò)群體性事件，他們之間相互轉(zhuǎn)化，群體性事件經(jīng)過意見領(lǐng)袖和官方媒體的輿論引導，再通過網(wǎng)絡(luò)傳播形成網(wǎng)絡(luò)群體性事件，如果官方媒體沒有及時信息公開，造成謠言大量發(fā)酵，網(wǎng)絡(luò)群體性事件經(jīng)不法分子的煽動反作用于現(xiàn)實中的群體性事件，對社會秩序和公眾生命財產(chǎn)造成嚴重損害，如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程

a.群體性事件是指由于經(jīng)濟糾紛、社會管理、文化沖突、環(huán)境污染引起社會動蕩的事件，事件發(fā)生初期網(wǎng)民之間交流溝通，在網(wǎng)上表達自己的建議和觀點，形成網(wǎng)絡(luò)事件，但這些言論相對零碎且分散，產(chǎn)生的影響力有限。

b.當網(wǎng)民通過意見領(lǐng)袖和社交平臺開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)事件時，大量網(wǎng)民開始點擊、瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、回復該貼，網(wǎng)民之間的情緒相互感染；一些網(wǎng)絡(luò)推手或意見領(lǐng)袖為了提升自己微博、博客等社交媒體的關(guān)注度或影響力，積極主動傳播自己的觀點，引導事件輿論走向，影響改變網(wǎng)民的態(tài)度和觀點，此時該帖子點擊量和瀏覽量持續(xù)上升成為網(wǎng)絡(luò)熱點帖子(簡稱網(wǎng)絡(luò)熱帖)，網(wǎng)絡(luò)事件升級為網(wǎng)絡(luò)熱點事件。

c.隨著網(wǎng)絡(luò)熱點事件的逐步擴大，傳統(tǒng)媒體和自媒體會開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)熱點事件，對一些網(wǎng)民關(guān)注度和熱議度較高的網(wǎng)絡(luò)熱點事件進行持續(xù)報道，獲得網(wǎng)民的響應和支持，這是網(wǎng)絡(luò)熱點事件成為網(wǎng)絡(luò)群體性事件的關(guān)鍵，并且在高潮階段，一般會滋生大量網(wǎng)絡(luò)謠言，如果官方媒體能夠信息公開并及時回應，可以迅速平息群體性事件，穩(wěn)定社會秩序，如果處理不及時，信息透明度較低，會導致產(chǎn)生衍生輿情，不法分子趁機扭曲事實，從而反作用于線下的群體性事件，使民眾產(chǎn)生游行示威、打壓搶燒等過激行為，增加生命財產(chǎn)損失。

d.如果政府及時啟動應急預案，公示相關(guān)事件信息、召開新聞發(fā)布會及時回應、集結(jié)警察維持秩序，提高民眾心中政府公信力，控制網(wǎng)上網(wǎng)下的群體性事件發(fā)展態(tài)勢，使網(wǎng)民關(guān)注量下降，消除、轉(zhuǎn)移、分散事件風險，促進網(wǎng)絡(luò)群體性事件的平息。

2 研究方法的選擇

對于研究網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化因子的領(lǐng)域，一般選擇Logistic回歸和層次分析法(AHP)等研究方法建立指標體系，根據(jù)實驗結(jié)果分析，但兩者存在一定的限制，Logistic回歸形式簡單，準確率不高，對于共線性數(shù)據(jù)比較敏感，因此不能解決非線性問題；層次分析法主觀性較強，指標過多時數(shù)據(jù)統(tǒng)計量大，且權(quán)重難以確定[13]，目前在網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域內(nèi)，基于結(jié)構(gòu)方程模型，構(gòu)建輿情因子模型，能很好地分析影響輿情傳播的因子間相互關(guān)系，預測輿情發(fā)展態(tài)勢，趙浚吟[14]根據(jù)輿情傳播機理，分析各輿情因子相互之間的因果關(guān)系并建立因子模型，得到各因子在整個事件發(fā)展中的相對重要關(guān)系，總結(jié)輿情傳播規(guī)律；劉戰(zhàn)豫[15]結(jié)合輿情傳播中心理距離的4個維度，運用結(jié)構(gòu)方程模型對不同維度的風險感知水平進行檢驗，建立4個維度視角下網(wǎng)絡(luò)輿情風險感知、治理和監(jiān)控的多維立體支撐體系。本文選擇以結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)作為測量和驗證網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化因子的主要研究方法，包容性強，可以處理多個因變量，對影響網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程的因子進行驗證性研究[14]，估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系，準確把握網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程的動力因素和路徑。

簡單來說，結(jié)構(gòu)方程模型是由兩個基本模型構(gòu)成：測量模型和結(jié)構(gòu)模型。測量模型是觀測變量的線性函數(shù)，結(jié)構(gòu)模型是潛在變量間的因果關(guān)系模型，即作為因的外因潛變量ξ與作為果的內(nèi)因潛變量η之間的關(guān)系，ε，δ與ζ皆為殘差或干擾因素。以下常用的結(jié)構(gòu)方程模型公式作為研究基礎(chǔ)。

首先，測量模型的回歸方程式表示為：

X1=λ1ξ1+δ1

(1)

X2=λ2ξ1+δ2

(2)

最終將測量模型的矩陣方程式表示為：

X=Λxξ+δ

(3)

同樣地，將網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力作為內(nèi)因潛變量，網(wǎng)絡(luò)群體性事件效果因子作為其觀測變量的正向反饋，兩者的回歸方程表示為：

Y=Λyη+ε

(4)

其中，ε與η、ξ及δ無關(guān)，δ與η、ξ及ε也無關(guān)。Λx與Λy為指標變量(X、Y)的因子載荷量荷量，而δ、ε為外顯變量的測量誤差。用網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響因子和網(wǎng)絡(luò)群體性事件效果因子來測量網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的潛變量時，會存在誤差，而測量誤差則會更加精確地得到網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程中各個影響因子的路徑關(guān)系和權(quán)重。

η在本文中表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的內(nèi)因潛變量，是網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的預測結(jié)果，通過Y這個觀測變量來反映，ξ為網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的外因潛變量，X則是影響網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的觀測變量，即為網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響因子。

3 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化指標體系的構(gòu)建

3.1 影響因子指標體系的構(gòu)建

本文為了更能客觀地體現(xiàn)事件演化過程，有針對性地分析影響因子相互關(guān)系以及影響程度，構(gòu)建全定量型指標體系，基于已有學者對于影響因子的研究：①蘭月新[17]認為網(wǎng)絡(luò)群體性事件的構(gòu)成要素包括導火索、利益矛盾、聚眾行為，以及對社會秩序或公共安全形成威脅或危害；②戴媛[18]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生和事件本身的特征、媒體的關(guān)注度、動員資源息息相關(guān)。通過研讀有關(guān)網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的文獻，根據(jù)客觀性、動態(tài)性、獨立性和可操作性等因子設(shè)假原則，整合出了事件屬性(X1)、傳播媒介(X2)、網(wǎng)絡(luò)熱度(X3)這3個維度和17個影響因子，構(gòu)建了指標體系(見表2)，可以動態(tài)性反應演化過程中因子的影響程度和作用方向。

表2 網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響因子

3.1.1 事件屬性維度

對于事件屬性維度，基于上文的因子假設(shè)原則，結(jié)合大量文獻的影響指標，提取了5個重要影響因子，挑選依據(jù)如下：公共政策、社會管理、經(jīng)濟糾紛、環(huán)境問題是引起網(wǎng)絡(luò)群體性事件的主要誘因(a3)，根據(jù)這些誘因?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)群體性事件分為了經(jīng)濟型、社會型、文化型、環(huán)境型和其他型5種事件類型(a1)，在全部網(wǎng)絡(luò)群體性事件中占據(jù)主體地位；而且經(jīng)過調(diào)查，網(wǎng)絡(luò)群體性事件涉事主體(a4)多是在社會上有較大影響力的人，發(fā)生地域(a2)往往比較復雜，在省市甚至全國范圍產(chǎn)生較大的影響。本文基于慧科新聞數(shù)據(jù)庫，隨機搜集不同地區(qū)的510件網(wǎng)絡(luò)群體性事件，按照各省發(fā)生網(wǎng)絡(luò)群體性事件的數(shù)量劃分A、B、C、D、E 5個等級，如圖3所示。網(wǎng)絡(luò)群體性事件在廣東分布最多為A級，這是由于廣東企業(yè)眾多，務工人員流動頻繁，社會結(jié)構(gòu)緊張，矛盾種類多且復雜，因此容易在多個領(lǐng)域引發(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件；其次是北京、上海、四川、河南等地區(qū)為B級，這與當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展、風土人情有著一定的關(guān)聯(lián)；云南、浙江和山東等為C級，由于人口眾多，經(jīng)濟較為發(fā)達，容易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件；甘肅、海南等地為D級，當?shù)厝丝谳^少，生活習慣較為安逸，人口構(gòu)成相對簡單，網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生頻率低；青海、西藏為E級，地廣人稀，民風淳樸，發(fā)生網(wǎng)絡(luò)群體性事件可能性低[19]。對于訴求層次(a5)為經(jīng)濟因素和個人利益產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)群體性事件一般容易控制和緩解，而對于意識形態(tài)沖突產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)群體性事件，它的矛盾復雜且多變，需要政府介入調(diào)解，甚至有時要采取強制手段才能控制。

圖3 網(wǎng)絡(luò)群體性事件地區(qū)分布

3.1.2傳播媒介維度

對于傳播媒介維度，基于上文的因子假設(shè)原則，結(jié)合大量文獻的影響指標，提取了7個重要的影響因子，挑選依據(jù)如下：對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件，媒體關(guān)注程度(a6)越高，他們報道的網(wǎng)絡(luò)群體性事件通過網(wǎng)絡(luò)放大，成為網(wǎng)民關(guān)注的焦點；媒體受眾數(shù)量(a7)越大越能促進網(wǎng)絡(luò)群體性事件被網(wǎng)民了解，而網(wǎng)絡(luò)中的一些熱點事件大多也是通過媒體報道才得到了更大的青睞與關(guān)注；信息傳播渠道(a8)越多、越廣，事件信息被不同平臺、不同受眾了解的可能性也就更大；同時，由于自媒體對熱點的盲目無序追求，增加網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)展的不確定性，因此自媒體參與度(a9)也是不可遺漏的重要影響因素；媒體報道數(shù)量(a10)作為媒體傳播力的最直觀體現(xiàn)，也促進網(wǎng)絡(luò)群體性事件的話題熱度提升；媒體發(fā)布信息附帶的音視頻會提高媒體報道質(zhì)量(a11)，進而增加網(wǎng)民感知的真實程度和全面程度，提升政府的公信力；官方的媒體(a12)在群體性事件發(fā)生后應迅速做出反應，公布事實，消除謠言，讓其他媒體正確引導輿論，調(diào)節(jié)網(wǎng)民的情緒。

3.1.3網(wǎng)絡(luò)熱度維度

對于網(wǎng)絡(luò)熱度維度，基于上文的因子假設(shè)原則，結(jié)合大量文獻的影響指標，提取了5個重要的影響因子挑選依據(jù)如下：網(wǎng)民作為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的主體，經(jīng)常以互聯(lián)網(wǎng)為傳播和交流媒介，來表達自己對網(wǎng)絡(luò)群體性事件的情緒、態(tài)度和意見，主要反映在點贊量(a13)、評論量(a14)、轉(zhuǎn)發(fā)量(a15)上，對網(wǎng)絡(luò)熱度有直接影響；針對不同起因、類型的事件，網(wǎng)民產(chǎn)生的情緒傾向(a16)也不同，往往多種的情緒傾向會導致網(wǎng)民間的頻繁互動，甚至引發(fā)新的輿論焦點。這樣的持續(xù)升高話題熱度推進了網(wǎng)絡(luò)群體性事件的產(chǎn)生和發(fā)展。在這樣的過程中，除了網(wǎng)民大規(guī)模關(guān)注以外，媒體和微博意見領(lǐng)袖(a17)及政府相關(guān)部門的互動也是必不可少的。

3.2 效果因子指標體系的構(gòu)建

為了衡量“事件屬性”“傳播媒介”“網(wǎng)絡(luò)熱度”3個維度對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件的影響力，本文結(jié)合相關(guān)學者對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件造成社會影響的研究[20-21]，基于510件網(wǎng)絡(luò)群體性事件研究，假設(shè)出4個可量化的網(wǎng)絡(luò)群體性事件效果因子，如表3所示。

表3 網(wǎng)絡(luò)群體性事件效果因子表

在網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化過程中，事件持續(xù)時間越長，產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)信息流量也越多，基于百度指數(shù)中事件演化初期到末期的時間間隔來量化事件持續(xù)時間這個指標；事件擴散程度越大，牽扯的事件主體、傳播媒介也就越復雜，事件越難以控制，基于參與評論、點贊、轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)來量化事件擴散程度這個指標；事件演化過程中，政府公信力的變化也可以衡量網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力，計算事件演化中民眾評論中支持率來量化政府公信力這個指標；事件演化過程中造成的生命財產(chǎn)等損失情況直接能夠表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力的大小，基于官方媒體或者警務通報對損失的統(tǒng)計來量化生命財產(chǎn)損失這個指標。

4 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型的構(gòu)建和調(diào)整

4.1 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型的構(gòu)建和數(shù)據(jù)處理

根據(jù)上文網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的因子指標體系，運用結(jié)構(gòu)方程模型，初步構(gòu)建影響網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的多維因子模型，實現(xiàn)各因子間的因果關(guān)系模型化，可視化，并為進一步的路徑分析和模型檢驗做基礎(chǔ)。

本文基于慧科新聞數(shù)據(jù)庫，以“網(wǎng)絡(luò)群體性事件”為關(guān)鍵詞，搜集和篩選在2014—2021年的510個網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新聞文本，并利用爬蟲、情感分析、文本分類算法和清博輿情APP等工具對于數(shù)據(jù)進行提煉和搜集。數(shù)據(jù)搜集完畢后，為得到能在結(jié)構(gòu)方程模型中直接應用和運算的有效數(shù)據(jù)，本文使用德爾菲法，挑選20名來自網(wǎng)絡(luò)輿情、群體性事件和新聞傳播等領(lǐng)域?qū)＜?，其中網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域?qū)＜?0名，群體性事件領(lǐng)域?qū)＜?名，新聞傳播領(lǐng)域?qū)＜?名，全部是研究時間10年以上并且熟悉網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化研究的專家，領(lǐng)域適配度較高?；谏衔膶τ诎l(fā)生網(wǎng)絡(luò)群體性事件的數(shù)量劃分5個等級，為了保證專家意見的有效性，挑選的專家地域平均分布5個等級城市，4位來自廣東(A級)、4位來自北京和上海(B級)、4位來自山東和浙江(C級)、4位來自天津和福建(D級)、4位來自青海和西藏(E級)，這樣可以讓各地專家有機會發(fā)表意見。

德爾菲法的可靠性由專家的積極程度、專家的權(quán)威程度和意見協(xié)調(diào)性來評價?；贓xecl 2010和SPSS20.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)搜集和分析。首先對于專家積極程度，本研究發(fā)放了20份打分表，回收18份，問卷的回收率為90%，超過標準為70%，證明積極程度高；其次，計算專家的權(quán)威程度為0.875，大于標準值0.7，專家權(quán)威度高。最后，意見協(xié)調(diào)性用肯德爾和諧系數(shù)來表示，并進行χ2檢驗，經(jīng)計算得肯德爾和諧系數(shù)為0.159，χ2檢驗具有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。綜上，本研究所得專家的積極程度、專家的意見集中程度、專家的權(quán)威程度和意見協(xié)調(diào)性均較高，說明運用德爾菲法得到的結(jié)果可靠。

結(jié)合網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)展特征和模型運行特點，評分方法采用李克特5級評分法對510件網(wǎng)絡(luò)群體性事件的21個因子的初始數(shù)據(jù)進行打分。通過對打分和打分理由的統(tǒng)計、處理、分析和歸納，并對專家打分數(shù)值和打分理由進行合理估算，最后用spss軟件對數(shù)據(jù)進行標準化處理，得到模型可直接運行處理的因子打分表。以河南固始教師罷工事件和廈門“潔潔良”事件為例，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化和打分處理，如表4、表5所示。

表4 “12·22”河南固始教師罷工事件打分表

表5 廈門“潔潔良”事件打分表

經(jīng)過對河南固始教師罷工事件和廈門“潔潔良”事件的數(shù)據(jù)搜集、打分處理結(jié)果證明，這種方法可以高效便捷地處理指標，將510件事件進行指標量化處理，代入模型分析。

4.2 信度分析

結(jié)構(gòu)方程模型一般用α系數(shù)(即Cronbachα系數(shù))來衡量數(shù)據(jù)信度的大小[22]，α系數(shù)越大，數(shù)據(jù)信度越高，α系數(shù)大于0.7作為數(shù)據(jù)信度是否可接受的分界線。本次研究將數(shù)據(jù)進行信度分析后，分析結(jié)果如表6所示，能夠看到事件屬性(X1)、傳播媒介(X2)、網(wǎng)絡(luò)熱度(X3)、網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力(Y)、總的α系數(shù)依次為都比0.7大，能夠說明數(shù)據(jù)具有較好的可靠性，信度檢驗可以通過。

表6 信度分析

4.3 效度分析

本文研究利用驗證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)來檢驗收斂效度。在驗證性因子分析中，效度水平可以由模型的擬合指數(shù)和標準化因子載荷系數(shù)來檢驗。

如圖4所示，初始驗證性因子分析檢驗的結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力(Y)中b2的標準化載荷值小于0.5，p值大于0.01，對網(wǎng)絡(luò)群體性事件的演化沒有顯著影響，說明基于初始假設(shè)指標體系的網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型擬合效果不好，因此將該項刪除之后進行第二次驗證性因子分析。

圖4 初始的網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型

4.4 因子模型調(diào)整

刪除b2之后進行第二次驗證性分析結(jié)果，如表7所示，根據(jù)載荷值計算得出3個維度標準范圍：CR在0.812～0.948之間，AVE在0.586～0.858之間；4個部分的CR值均大于0.6的標準，AVE值均大于最低標準0.5，因此本研究的收斂效度符合標準。

表7 第二次驗證性因子分析

基于第二次驗證性分析結(jié)果，運行Mplus軟件，得到修正后的網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型圖(見圖5)。

圖5 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型

如圖5所示，與初始模型對比來看，刪除擴散程度(b2)之后，網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型的適配度更高，各指標的載荷量也有所上升，說明該修正后網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型更適合分析。

5 網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型的結(jié)果分析

5.1 結(jié)構(gòu)模型分析

本研究采用MPLUS進行結(jié)構(gòu)模型的路徑分析，表8為結(jié)構(gòu)方程模型的擬合結(jié)果，TLI和CFI值均大于0.9，跟結(jié)構(gòu)方程模型的標準值相比，擬合指標均符合標準，說明網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的因子模型擬合度高，適合分析。

表8 模型擬合度

根據(jù)表9的路徑分析結(jié)果，對本研究的假設(shè)進行檢驗，結(jié)果表明：3個維度均對網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響力(Y)有顯著正向影響；在網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程中，3個維度相互之間對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件的影響力是：網(wǎng)絡(luò)熱度(X3)>事件屬性(X1)>傳播媒介(X2)。

表9 結(jié)構(gòu)模型的路徑分析

通過模型的路徑分析發(fā)現(xiàn)：a.網(wǎng)絡(luò)熱度的持續(xù)性、交互性和無序性等特征可以提高網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的速度，在3個維度中屬于影響事件演化關(guān)鍵要件。b.事件屬性較傳播媒介對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化具有更關(guān)鍵的決定性作用，事件誘因、訴求層次和事件類型等因素容易導致事件被網(wǎng)絡(luò)傳到、擴大，形成利益群體，形成以制作輿論、發(fā)泄不滿和暴力反抗等集群行為。c.播媒介對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的影響借助于網(wǎng)絡(luò)熱度和事件屬性，并且其媒介作用也會反向提高兩個維度影響力，促進網(wǎng)絡(luò)群性事件相關(guān)話題的聚焦、分化和傳播。

5.2 觀測模型分析

分析觀測模型，重在分析網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化過程中，復雜影響因子各自的影響力。修正模型中15個觀測變量與各自的潛在變量之間有不同的標準化載荷，根據(jù)下面的數(shù)據(jù)結(jié)果得出以下結(jié)論。

表10 事件屬性的標準化載荷分析

如表10所示，在事件屬性維度、事件類型和訴求層次對網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響程度最大，究其原因是事件類型屬性殊異，不同的事件類型對社會影響存在差異，就如社會型網(wǎng)絡(luò)群體性事件往往會造成較大的社會影響，政府控制難度較大；發(fā)生環(huán)境雖然各有不同，但相對于完全獨立的事件類型，則顯得復雜多變，區(qū)分度較小，重合度較大，因此發(fā)生環(huán)境對網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響程度較小；涉事主體往往與事件誘因、訴求層次相互影響，三者對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化影響力集中在訴求層次方面，這個層面從簡單的利益訴求上升并呈現(xiàn)多元化趨勢，尤其是政策性問題和文化觀念的交織成為當前造成矛盾沖突的主要因素，容易產(chǎn)生大規(guī)模動亂。

表11 傳播媒介的標準化載荷分析

如表11所示，在傳播媒介維度、媒體報道質(zhì)量和官媒反應速度對網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響程度最大；當發(fā)生網(wǎng)絡(luò)群體性事件后，傳播媒介的影響力是事件演化的關(guān)鍵一步，此時媒體報道內(nèi)容質(zhì)量越高，越容易被人閱讀并轉(zhuǎn)發(fā)，例如含有圖片、視頻比純文字報道更吸引人；官方媒體的報道具有客觀性、公正性和權(quán)威性，往往直接影響對涉事主體的看法，如果官方媒體沒有及時且正確地引導其他媒體，謠言將會持續(xù)泛濫，打破網(wǎng)上網(wǎng)下的社會穩(wěn)定局面；事件媒體關(guān)注程度越高，短時間內(nèi)對事件的報道會成幾何指數(shù)增加；對事件媒體受眾數(shù)量越多，社會民眾獲取事件信息也就越簡單、直接，短時間內(nèi)首發(fā)信息的受眾面積極速擴大；信息傳播渠道越復雜，尤其是自媒體廣泛參與，可以打破傳統(tǒng)媒體在時間和空間上的限制，使公眾對事件整體情況有著更全面的了解，迅速打破謠言，引導正確價值觀。許多事件初期傳播效率低的事件，政府和公安機關(guān)應及時做出反應，利用官方媒體，控制引導事件的輿情態(tài)勢，防止有個別媒體為制造熱點，歪曲事實。

表12 網(wǎng)絡(luò)熱度的標準化載荷分析

如表12所示，在網(wǎng)絡(luò)熱度維度，意見領(lǐng)袖對網(wǎng)絡(luò)群體性事件影響程度最大，網(wǎng)絡(luò)熱度是基于所有社交媒體、意見領(lǐng)袖和普通網(wǎng)民對話題討論疊加，一個網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生后，各領(lǐng)域的意見領(lǐng)袖總能設(shè)計出感染力極強的話題，通過社交媒體反復發(fā)聲，將大量網(wǎng)民引入到事件討論中，使事件的點贊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量將會持續(xù)增加，導致事件演化的影響范圍逐漸增大，輻射范圍越來越廣，更多的媒體、網(wǎng)民和意見領(lǐng)袖關(guān)注事件，繼續(xù)推動網(wǎng)絡(luò)群體性事件的熱度上升。首發(fā)新聞文本的情緒傾向?qū)髞碚叩挠^點產(chǎn)生重要影響，往往情緒極端負面的新聞，更能引起網(wǎng)民的興趣，網(wǎng)絡(luò)熱度迅速提高，容易衍生新的熱點。

6 結(jié)論與建議

6.1 結(jié) 論

本文為了研究具體影響因子對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的影響程度和作用方向，采用結(jié)構(gòu)方程模型，構(gòu)建影響網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的全定量型動態(tài)指標體系，建立網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化多維因子模型，分析“事件屬性”“傳播媒介”“網(wǎng)絡(luò)熱度”3個維度和17個指標，結(jié)果表明各指標對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化有著明顯促進作用，支持了指標假設(shè)的合理性。但由于本文數(shù)據(jù)搜集有限，范圍僅在2014—2021年，模型結(jié)果未能體現(xiàn)2014年以前的網(wǎng)絡(luò)群體性事件特征和演化方向。未來將擴大數(shù)據(jù)范圍，提升數(shù)據(jù)量，通過完善和動態(tài)調(diào)整因子模體系、改進推演模型構(gòu)建方法，對于測量模型中各指標之間的關(guān)系和對網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化的影響做進一步的研究。

6.2 建 議

根據(jù)本文的模型分析，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化影響因子指標體系，制定事件動態(tài)演化過程中政府的應對建議，有利于引導管控事件演化，維護社會的穩(wěn)定發(fā)展。一是注意輿情監(jiān)測，健全預警系統(tǒng)。在事件發(fā)生階段，政府注意事件的輿情監(jiān)測，健全網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化預警系統(tǒng)，分析事件誘因、訴求層次和事件類型等事件屬性，第一時間借助各種社交媒體發(fā)布權(quán)威信息，利用網(wǎng)絡(luò)合理引導輿論走向，在演化過程初期阻止事件惡化。二是團結(jié)意見領(lǐng)袖，引導媒體輿論。在事件發(fā)展階段，政府應團結(jié)意見領(lǐng)袖，引導主流媒體輿論，建立健全反應敏捷、協(xié)調(diào)有序的網(wǎng)絡(luò)群體性事件處置機制，及時疏導網(wǎng)民情緒緩解矛盾，合理傾聽利益訴求，加強主流新聞網(wǎng)站和社交論壇的溝通，讓主流的聲音正確引導網(wǎng)絡(luò)群體性事件演化發(fā)展方向。三是及時信息公開，化解事件沖突。在事件高潮階段，政府首先應該拓寬民意訴求渠道，建立輿論回應互動機制，利用政府網(wǎng)站和重點社交平臺開設(shè)專門話題，回應網(wǎng)民關(guān)切的問題，有效地匯聚民意，消除民怨。四是及時消除謠言，防止衍生輿情，在事件平息階段，政府剖析事件屬性，適當公開已知真相，及時化解謠言，在此基礎(chǔ)上建立綜合、立體式的網(wǎng)絡(luò)群體性事件沖突化解機制，依靠法律武器，多渠道、多方式、多角度地開展綜合治理，團結(jié)意見領(lǐng)袖，運用自媒體等平臺，做好網(wǎng)絡(luò)群體性事件的引導管控工作，維持網(wǎng)上網(wǎng)下的社會秩序。