萬 憶 周景怡

(1. 華中師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院,武漢 430079;2. 上海交通大學(xué)媒體與傳播學(xué)院,上海 200240)

引 言

近年來,我國人口紅利逐漸消失,社會老齡化問題初顯。國家相繼出臺了“全面二孩”“放開三孩”“延長產(chǎn)假”“發(fā)放育兒津貼”等刺激生育的政策,以提升女性生育意愿,改善人口年齡結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)主流媒體承擔(dān)著重要的輿論引導(dǎo)和社會動員作用,也不斷向女性受眾傳播鼓勵生育的政策信息和生育觀念。然而,政府和主流媒體的生育動員卻沒能扭轉(zhuǎn)生育率下跌的現(xiàn)狀——2021年末,全國人口比上年末增加48萬人,人口自然增長率為0.34‰,新增人口數(shù)量創(chuàng)下1962年以來的新低,(1)國家統(tǒng)計(jì)局: 《第七次全國人口普查公報(bào)(第五號)——人口年齡構(gòu)成情況》,2021年5月11日,https://www.gov.cn/xinwen/2021-05/11/content_5605787.htm, 2023年3月1日。中國已落入“低生育率陷阱”。女性生育意愿不斷降低,“恐育”情緒日益高漲,與我國鼓勵生育的現(xiàn)實(shí)需求和政策背景相違背,值得學(xué)界從理論視野審視這一現(xiàn)象的發(fā)生機(jī)制及應(yīng)對策略。

“恐育”即生育恐懼(Fertility Fear),是一種復(fù)雜的痛苦感覺,是育齡女性想到自己未來面臨生育時(shí)產(chǎn)生的擔(dān)心、焦慮甚至想要逃避的情緒體驗(yàn)。(2)張嫡嫡、申屠澤周、盧鳳,等: 《女大學(xué)生的生育恐懼及相關(guān)因素》,《中國心理衛(wèi)生雜志》2019年第33卷第5期,第398—400頁。新媒體時(shí)代,越來越多的女性在社交媒體上表達(dá)自己對生育的恐懼情緒,公開反對傳統(tǒng)主流媒介和政府生育政策的宣傳動員。社交媒體上育齡女性的“恐育”情緒不斷發(fā)酵,正逐漸由小眾人群的個(gè)別案例發(fā)展為普遍的社會現(xiàn)象。這種群體性“恐育”情緒具有較強(qiáng)的煽動性和感染性,在社交平臺的激化下實(shí)現(xiàn)了迅速而廣泛的傳播,并逐漸轉(zhuǎn)化為女性“拒絕生育”的現(xiàn)實(shí)行動。那么,女性“恐育”情緒在社交媒體中是被什么議題所激發(fā)的?其感染機(jī)制和擴(kuò)散因素是什么?應(yīng)當(dāng)如何進(jìn)行有效治理呢?這是需要從傳播學(xué)層面解決的問題。

一、 文獻(xiàn)回顧: 網(wǎng)絡(luò)情緒的感染與擴(kuò)散

情緒感染是建立人類互動的基礎(chǔ)。廣義上的情緒感染是指一種情緒體驗(yàn),(3)Martin L. Hoffman, “How Automatic and Representational Is Empathy, and Why,” Behavioral and Brain Sciences, vol.25, no.1(2002), pp.38-39.群體情緒感染理論認(rèn)為,感官情緒信息會自動化、無意識地在人際間傳遞,導(dǎo)致接受者的情緒與激發(fā)者保持一致。(4)王瀟、李文忠、杜建剛: 《情緒感染理論研究述評》,《心理科學(xué)進(jìn)展》2010年第18卷第8期,第1236—1245頁。根據(jù)既有研究,情緒感染機(jī)制有三種理論假設(shè): 一是模仿—反饋機(jī)制(Mimicry),是指個(gè)體對他人面孔表情、聲音、姿勢和動作的無意識模仿會促使個(gè)體產(chǎn)生與上述表情動作相匹配的情緒;(5)Ursula Hess, Agneta Fischer, “Emotional Mimicry: Why and When We Mimic Emotions,” Social and Personality Psychology Compass, vol.8, no.2(2014), pp.45-57.二是類別激活機(jī)制(Category Activation),是指接觸某一情緒化的表達(dá)會激發(fā)與之相關(guān)的情緒類別,從而導(dǎo)致特定情緒過程的激活,類別激活不一定涉及情感表達(dá)行為的復(fù)制與模仿,可以通過文本等其他形式的交流,將個(gè)體暴露于他人的情緒中;(6)Kim Peters, Yoshihisa Kashima, “A Multimodal Theory of Affect Diffusion,” Psychological Bulletin, vol.141, no.5(2015), pp.966-992.三是社會評估機(jī)制(Social Appraisal),是指個(gè)人在使用他人的情緒作為自己進(jìn)行情緒評估的標(biāo)準(zhǔn)時(shí),同樣能產(chǎn)生相似的情緒體驗(yàn)。(7)Clément Fabrice, Dukes Daniel, “Social Appraisal and Social Referencing: Two Components of Affective Social Learning,” Emotion Review, vol.9, no.3(2017), pp.253-261.

個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)世界中更容易被他人情緒感染?！熬W(wǎng)絡(luò)情緒感染”(Digital Emotion Contagion)是指個(gè)體因暴露于網(wǎng)絡(luò)世界的他人情緒中,自身情感變得與其他人相似的過程。(8)Amit Goldenberg, James J. Gross, “Digital Emotion Contagion,” Trends in Cognitive Sciences, vol.24, no.4(2020), pp.316-328.在網(wǎng)絡(luò)媒體平臺上,人們的情緒、情感可以更便捷地表達(dá)和分享,情緒的傳播更生動、真實(shí),甚至在傳播中得以加工和強(qiáng)化,更容易感染別人,引發(fā)更多的共鳴,由分享而共享,由共感而共情。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)情緒表現(xiàn)出螺旋式的“情緒循環(huán)”效應(yīng),情緒在分布、效能、頻率三個(gè)維度上集中爆發(fā),構(gòu)建了一個(gè)擴(kuò)散與傳播的依賴路徑。(9)李春雷、雷少杰: 《突發(fā)群體性事件后情緒傳播機(jī)制研究》,《現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào))》2016年第38卷第6期,第61—66頁。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代與風(fēng)險(xiǎn)社會疊加,風(fēng)險(xiǎn)傳播速度快,風(fēng)險(xiǎn)信息擴(kuò)散廣、冗余噪聲增大,從而使人們的不安、焦慮和恐懼情緒進(jìn)一步加強(qiáng)。心理學(xué)上把焦慮、緊張、憤怒、沮喪、悲傷、痛苦等情緒統(tǒng)稱為負(fù)面情緒(Negative Emotion),這類消極情緒體驗(yàn)會引發(fā)個(gè)體身心傷害,甚至影響工作和生活。情緒感染是一個(gè)循環(huán)過程,個(gè)體情緒可以影響到他人的行為、思想和情緒,這一影響過程在網(wǎng)絡(luò)交互中產(chǎn)生并不斷增強(qiáng),進(jìn)而引發(fā)社會性情緒感染。(10)Michael J. Hine, Steven A. Murphy, Vinita P. Ambwani, “Emotional Contagion in Computer Mediated Communication,” International Journal of Knowledge Culture &Change Management, vol.10, no.6(January 2010), pp.149-163.

在傳播學(xué)領(lǐng)域,情緒感染理論主要用以探討主體受到他人情緒感染的機(jī)制過程(11)Frank J. Bernieri, “Coordinated Movement and Rapport in Teacher-Student Interactions,” Journal of Nonverbal Behavior, vol.12, no.2(1988), pp.120-138.、個(gè)體差異性(12)Elaine Hatfield, John T. Cacioppo, Richard L. Rapson, “Emotional Contagion,” Current Directions in Psychological Science, vol.3, no.2(June 1993), pp.96-100.與情緒感染強(qiáng)度關(guān)系(13)Harald G. Wallbott, “Recognition of Emotion from Facial Expression via Imitation? Some Indirect Evidence for an Old Theory,” British Journal of Social Psychology, vol.30, no.3(1991), pp.207-219.等問題。過往研究表明: 社交媒體用戶會受到信息中情感傾向的感染,從而產(chǎn)生相應(yīng)的情緒體驗(yàn);有學(xué)者利用微博數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),憤怒(負(fù)面)的情緒比喜悅(正面)的情緒更具感染力;(14)Fan Rui, Xu Ke, Zhao Jichang, “An Agent-based Model for Emotion Contagion and Competition in Online Social Media,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol.495,(2007), pp.245-259.社交媒體的圈層化傳播結(jié)構(gòu)促進(jìn)了用戶之間的情感交流和共鳴,加速了群體性“情緒循環(huán)”;(15)Remus Ilies, David T. Wagner, Frederick P. Morgeson, “Explaining Affective Linkages in Teams: Individual Difference in Susceptibility to Contagion and Individualism-Collectivism,” Journal of Applied Psychology, vol.92, no.4(July 2007), pp.1140-1148.社交媒體的風(fēng)險(xiǎn)放大框架使“恐育”情緒反復(fù)強(qiáng)化并擴(kuò)散,從而影響更大范圍的育齡女性,形成“恐育情緒的螺旋”。(16)湯景泰、巫惠娟: 《風(fēng)險(xiǎn)表征與放大路徑: 論社交媒體語境中健康風(fēng)險(xiǎn)的社會放大》,《現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào))》2016年第38卷第12期,第15—20頁。為了進(jìn)一步從微觀層面深入探究群體間“恐育”情緒的感染擴(kuò)散規(guī)律,本研究選取知乎問答社區(qū)中有關(guān)“恐育”話題討論的數(shù)據(jù)資料建立語料庫,采用文本內(nèi)容分析、情感分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行文本挖掘,探尋“恐育”情緒的議題分布情況、情感分布特征和傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從平臺、社群、內(nèi)容、用戶等方面厘清“恐育”情緒的感染擴(kuò)散機(jī)制,并在此基礎(chǔ)上提出有針對性的治理對策和政策建議。

二、 研究設(shè)計(jì): 基于知乎問答社區(qū)“恐育”話題的文本挖掘分析

本研究選取中國用戶規(guī)模最大的網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)“知乎”中有關(guān)“恐育”的話題“為什么現(xiàn)在的女孩子都怕生孩子?”文本數(shù)據(jù)建立語料庫,采用內(nèi)容分析法,基于扎根理論對語料文本進(jìn)行三級編碼,通過主題聚類把握“恐育”情緒文本在議程設(shè)置過程中的議題分布情況;采用情感分析法,借助情感詞典,探究女性“恐育”語料文本在社交媒體中的情感傾向分布;采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法,通過建構(gòu)群體間情緒傳播的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò),研究分析語料庫內(nèi)部的文本結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)關(guān)系疏密程度、節(jié)點(diǎn)相關(guān)性等分布模式。并以此為基礎(chǔ),從平臺、社群、內(nèi)容、用戶等方面研究探尋“恐育”情緒的感染擴(kuò)散機(jī)制。

(一) 研究方法

1. 建立知乎“恐育”情緒語料庫

知乎是中國用戶規(guī)模最大的網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū),是生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的社交媒體平臺,在中文互聯(lián)網(wǎng)擁有強(qiáng)大的影響力,吸引了大量專業(yè)人士入駐。本研究選取知乎網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)作為對象,基于以下五個(gè)原因: 一是育齡女性集中,知乎活躍用戶中女性占比46.7%,其中83%為24歲以下及25—35歲的未生育女性和育齡女性;二是信息交互性強(qiáng),知乎社區(qū)內(nèi)容呈現(xiàn)的核心形式是問答,能夠提供女性內(nèi)心獨(dú)白的文本語料,類似于質(zhì)性研究中的焦點(diǎn)訪談;三是內(nèi)容優(yōu)質(zhì)客觀,知乎社區(qū)匯聚了大量文化層次較高的意見領(lǐng)袖,文本質(zhì)量較高,便于后續(xù)挖掘研究;四是話語真實(shí)性和參考性強(qiáng),知乎的匿名回答功能使用戶避免了訪談中的回避和主觀傾向等問題;五是圈層化社群形態(tài),知乎社區(qū)將用戶通過趣緣紐帶聯(lián)結(jié)成圈層化群體,成員針對同一話題發(fā)表意見,情緒作用不斷凸顯。

議題選擇上,本研究深入知乎網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)進(jìn)行參與式觀察(17)約瑟夫·馬克斯威爾: 《質(zhì)的研究設(shè)計(jì): 一種互動的取向》,朱光明譯,重慶: 重慶大學(xué)出版社,2007年,第17頁。: 首先,進(jìn)入“恐育”女性群體日常生活情境進(jìn)行為期一個(gè)月的參與式觀察,細(xì)致了解她們所處的文化環(huán)境,以及這種環(huán)境對她們態(tài)度、行為的影響;其次,在對相關(guān)回答進(jìn)行文本細(xì)讀的同時(shí),深入評論區(qū)參與話題討論互動,沉浸式體驗(yàn)女性恐懼生育的情緒表達(dá);最后,根據(jù)議題相關(guān)性和文本內(nèi)容質(zhì)量進(jìn)行綜合比對,選定知乎熱門話題“為什么現(xiàn)在的女孩子都怕生孩子?”作為自建多模態(tài)語料庫的數(shù)據(jù)來源。

知乎話題“為什么現(xiàn)在的女孩子都怕生孩子?”每個(gè)回答字?jǐn)?shù)上限20 000字,文本篇幅較長。本研究采用Python程序抓取公開數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)抽取時(shí)間起始于2020年8月6日,即話題發(fā)布的時(shí)間,截至2022年5月8日,即本研究參與式觀察完成之后,總計(jì)1年零9個(gè)月,共6 921個(gè)回答,采用基于Selenium包的動態(tài)頁面抓取邏輯完成數(shù)據(jù)抓取。為保證后續(xù)數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性和精準(zhǔn)度,本研究對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和預(yù)處理: 首先進(jìn)行噪聲過濾,批量刪除文本長度小于10字符的無深度回答、程序誤判的重復(fù)回答、知乎系統(tǒng)折疊的回答等無效數(shù)據(jù),得到2 754條有效數(shù)據(jù);其次通過文本細(xì)讀對“主題不符”“商業(yè)外鏈”“特殊符號”數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選整理,將圖片、視頻保存為多模態(tài)語料庫,最終保留1 251個(gè)有效回答作為“恐育”情緒分析的語料庫,累計(jì)438 566個(gè)文本字節(jié)。語料庫初步建立后,本研究采用GooSeeker軟件對“恐育”情緒文本進(jìn)行分詞處理、同義詞合并、設(shè)置停用詞表,最終自主選定883個(gè)核心關(guān)鍵詞并不斷更新詞表。通過運(yùn)行數(shù)據(jù)分析程序,得到所有分詞詞頻、關(guān)鍵詞詞頻、關(guān)鍵詞矩陣、共詞矩陣、關(guān)鍵詞共現(xiàn)匹配的結(jié)果。

2. “恐育”情緒語料的文本分析

第一步,采用內(nèi)容分析法,基于扎根理論對語料文本進(jìn)行三級編碼,通過主題聚類把握“恐育”情緒文本在議程設(shè)置過程中的議題分布情況。本研究借助Nvivo11軟件對語料庫中的1 251條有效數(shù)據(jù)文本進(jìn)行人工標(biāo)注,基于扎根理論進(jìn)行開放式編碼(Open Coding)、主軸式編碼(Axial Coding)和選擇式編碼(Selective Coding),總計(jì)完成編碼1 677個(gè)。在沒有給定任何前提假設(shè)的情況下,本研究根據(jù)主題詞、分句、段落、文段內(nèi)涵對文本主題類目進(jìn)行二級聚類,將語料庫中的議題細(xì)化為“分娩疼痛”等18個(gè)二級類目,進(jìn)而確定各個(gè)二級節(jié)點(diǎn)概念之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),提煉出“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”“個(gè)體意愿困境”“社會壓力困境”“人際關(guān)系困境”四大議題范疇作為一級主題類目。

第二步,采用情感分析法,借助情感詞典,探究女性“恐育”語料文本在社交媒體中的情感傾向分布。本研究將語料庫文本的情感傾向劃分為正面情感、負(fù)面情感、中性情感三類,選定GooSeeker中的情感詞典作為匹配標(biāo)準(zhǔn)——正面詞權(quán)值為1,負(fù)面詞權(quán)值為-1;否定詞權(quán)值為-1,例如“不可能”“絕非”等,可以起到反轉(zhuǎn)情感傾向的作用;程度詞權(quán)值為2,例如“極度”“非?！钡?可以對情感詞的程度進(jìn)行翻倍,并根據(jù)正負(fù)翻轉(zhuǎn)情感傾向。本研究將語料庫文本導(dǎo)入GooSeeker軟件中,借助情感詞典對句子賦值,得到3 805個(gè)負(fù)面句子,2 928個(gè)正面句子和5 739個(gè)中性句子,然后將每個(gè)句子分?jǐn)?shù)相加,正負(fù)相抵,得到每個(gè)回答條目中的正文整體情感得分,以此作為基準(zhǔn)來分析語料文本的情感傾向。

第三步,采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法,通過建構(gòu)群體間情緒傳播的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò),研究分析語料庫內(nèi)部的文本結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)關(guān)系疏密程度、節(jié)點(diǎn)相關(guān)性等分布模式。社交媒體中的情感信息存在于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)互動中,信息傳播者、接收者、主體間關(guān)系、傳播渠道等要素共同構(gòu)成了社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)成員同時(shí)扮演著傳播者和接收者的角色,節(jié)點(diǎn)之間相互嵌套使得信息在更大范圍內(nèi)傳播,逐漸形成社會學(xué)意義上的“群體社交網(wǎng)絡(luò)”(18)劉軍: 《社會網(wǎng)絡(luò)分析導(dǎo)論》,北京: 社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2004年,第45—56頁。。知乎問答社區(qū)中的信息傳播是一種典型的群體傳播模式,在選擇性心理的驅(qū)動下,用戶根據(jù)知識背景、興趣愛好對話題進(jìn)行選擇性關(guān)注,從而形成一個(gè)個(gè)“趣緣”圈層。為了探尋知乎社區(qū)的情緒感染擴(kuò)散規(guī)律,本研究重點(diǎn)分析個(gè)人問答參與者之間的互動模式,分析知乎用戶在網(wǎng)絡(luò)群體中的情感傳播網(wǎng)絡(luò)分布及密度?；谇笆龇衷~處理選定的883個(gè)高頻關(guān)鍵詞,本研究構(gòu)建起883×883的共現(xiàn)矩陣,使用Gephi軟件建構(gòu)“恐育”情緒傳播的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

(二) 研究發(fā)現(xiàn)

1. “恐育”情緒的議題分布

如表1所示,本研究基于對語料庫文本的二級聚類,將語料庫中的議題細(xì)化為18個(gè)二級主題類目和4個(gè)一級主題類目,提煉出女性在生育過程中所面臨的“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”“個(gè)體意愿困境”“社會壓力困境”“人際關(guān)系困境”四大困境,也就是導(dǎo)致女性“恐育”情緒的4個(gè)基礎(chǔ)因素。

表1 女性恐育情緒議題的文本主題類目

本研究人工標(biāo)注的編碼結(jié)果顯示: 四大困境的議題數(shù)量分布不均衡,比重存在較大差異,重要性也有所不同。如圖1所示,四大“恐育”因素中,“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”因素占比37%,關(guān)注度最高;“個(gè)體意愿困境”因素占比30%;“社會壓力困境”因素占比19%;“人際關(guān)系困境”因素占比14%。

圖1 女性“恐育”情緒一級主題類目議題分布

本研究進(jìn)一步對18個(gè)二級主題類目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如圖2所示: 最受關(guān)注的是“分娩疼痛”,占比19.68%,證明該因素對女性“恐育”情緒傳播起到主導(dǎo)作用;第二是“個(gè)體權(quán)利意識”,占比13.89%,反映較多女性自我生育意識的覺醒;第三是“生命危險(xiǎn)”,占比8.94%,這也是女性“恐育”情緒的重要來源;第四是“養(yǎng)育成本”,占比為7.81%,映射出生育在物質(zhì)經(jīng)濟(jì)條件方面的現(xiàn)實(shí)問題;第五是“媒介恐懼訴求”,可見負(fù)面生育信息也是強(qiáng)化女性“恐育”情緒的重要因素。關(guān)注度最低的是“同輩關(guān)系”“配套生育政策”“社會內(nèi)卷化”,顯示這些問題也是部分女性“恐育”的動因。

圖2 女性“恐育”情緒二級主題類目議題分布

具體而言,一級議題“四大困境”又可細(xì)分為若干個(gè)二級議題,每個(gè)一級議題中用戶們聚焦的二級議題各有側(cè)重,且每個(gè)一級議題的文本信息傳播手段也有所不同。

在“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”中,“分娩疼痛”討論度最高,占比52.72%,超過一半的女性提到了劇烈疼痛感: 知乎用戶“s***家”提到“生育對身心都是一種摧殘”,用戶“風(fēng)**子”形容分娩過程“是噩夢一樣的經(jīng)歷”;其次是“生命危險(xiǎn)”,占比23.96%,知乎用戶“S*****喵”提到“羊水栓塞基本救不過來,產(chǎn)后大出血,術(shù)中大出血,健康的人馬上就沒了”;再次是與“生育后遺癥”相關(guān)的內(nèi)容,占比為13.26%;最后是與生育相關(guān)的“精神壓力”,占比10.06%。在文本信息傳播手段上,“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”的回答文本呈現(xiàn)多媒體特征,有近80%的用戶在回答中添加了圖片,30%左右的用戶發(fā)布了音、視頻,用以向他人“科普”生育風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和女性生育時(shí)的痛苦。

在“個(gè)體意愿困境”中,“個(gè)體權(quán)利意識”討論度最高,占比45.78%,文本價(jià)值觀是“比起孩子,我更愛我自己”;“不婚不育態(tài)度”討論度居第二位,占比18.07%,有的是不婚主義者,有的是不育的“丁克”;“缺少個(gè)人自由”討論度居第三位,占比17.49%,顯示部分女性不希望因生育成為沒有個(gè)人自由的“全職媽媽”;“心理準(zhǔn)備不足”討論度居第四位,占比13.56%,這部分女性認(rèn)為“自己都還是個(gè)孩子,怎么去照顧另一個(gè)孩子?”;“育兒觀念”討論度居第五位,占比5.11%,這些女性希望先建立物質(zhì)基礎(chǔ)再生孩子。在文本信息傳播手段上,“個(gè)體意愿困境”主要由回答者基于自身體驗(yàn)的情緒化文字所呈現(xiàn)。

在“社會壓力困境”中,“養(yǎng)育成本”討論度最高,占比41.32%,這類女性認(rèn)為生養(yǎng)孩子的高昂成本會導(dǎo)致自己生活質(zhì)量大幅下降;“媒介恐懼訴求”占比30.91%,這是媒體生育風(fēng)險(xiǎn)放大效果的集中體現(xiàn);“社會文化傳統(tǒng)”占比12.93%,“養(yǎng)兒防老”“多子多福”“重男輕女”“嫁出去的女兒潑出去的水”等歧視女性的傳統(tǒng)觀念對“恐育”情緒有刺激作用;“社會內(nèi)卷化”占比7.57%,網(wǎng)友“用*名”認(rèn)為:“我只怕我有一個(gè)沒有童真的小孩,信息爆炸導(dǎo)致早熟,教育內(nèi)卷帶來抑郁,ta已經(jīng)不會有一個(gè)快樂的童年了”;“生育配套政策”占比7.26%,主要集中在對“三孩政策”的不滿和對“生育津貼趕不上失業(yè)損失”的抱怨等方面。在文本信息傳播手段上,“社會壓力困境”主要由回答者轉(zhuǎn)述他人體驗(yàn)的情緒化文字所呈現(xiàn)。

在“人際關(guān)系困境”中,“配偶關(guān)系”占比40.89%,顯示女性擔(dān)心另一半在照料孩子時(shí)變成“甩手掌柜”,自己淪落為“喪偶式育兒”;其次是“職場關(guān)系”,占比25.33%,顯示家庭和事業(yè)始終是困擾女性的兩難選擇;“親屬關(guān)系”占比24%,主要涉及配偶以外的家庭成員,包括婆媳關(guān)系、親子關(guān)系、兄弟姐妹關(guān)系、旁系親屬關(guān)系等;“同輩關(guān)系”占比9.78%,顯示女性與年齡相近的同輩交往,會產(chǎn)生相互對照關(guān)系,知乎用戶“靜*”表示:“因?yàn)榭吹搅松磉呉恍┥撕⒆拥呐⒆拥牟恍腋Ｉ?向往自由的我一直懼怕生孩子。”在文本信息傳播手段上,“人際關(guān)系困境”主要由回答者基于自身體驗(yàn)和轉(zhuǎn)述他人體驗(yàn)的情緒化文字共同呈現(xiàn)。

2. “恐育”情緒的情感分布

研究發(fā)現(xiàn),如圖3所示,語料庫中所有條目的情感得分呈正態(tài)分布,以眾數(shù)0為分界線向正負(fù)兩邊遞減,中心值向右側(cè)偏移。情感得分為負(fù)數(shù)的回答數(shù)量相對較多,共有592個(gè);情感得分為正數(shù)的回答數(shù)量相對較少,共有341個(gè);得分為0即表達(dá)中性情感的數(shù)量為320條,整體情緒傾向以負(fù)面為主。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,語料庫中所有文本條目的情緒得分平均數(shù)為-1.19,偏向負(fù)面情緒表達(dá)。

圖3 女性“恐育”情緒文本情感分?jǐn)?shù)分布

負(fù)面情感主要集中在“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”主題類目中,其文字情感分值平均分為-45分。文本數(shù)據(jù)情感得分最小值為-46,該文本包含41個(gè)負(fù)面句子,負(fù)面得分-89,出現(xiàn)“損傷”“病床”“可怕”“痛感”“瘋狂”“氣勢洶洶”“劇痛”“心驚膽戰(zhàn)”“分崩離析”等63個(gè)負(fù)面詞匯——這是知乎用戶“*棉”撰寫的一篇長達(dá)4 696字的回答文章,描述了自己由順產(chǎn)轉(zhuǎn)為剖宮產(chǎn)的經(jīng)歷及感想。

研究進(jìn)一步考察了正面、負(fù)面及中性情感在語料庫中所占的比重。語料庫文本內(nèi)容中負(fù)面情感表達(dá)占比為47.25%,將近一半的女性在輸出關(guān)于“恐育”的負(fù)面觀點(diǎn);正面情感表達(dá)占比為27.71%,最高分為64,這些觀點(diǎn)主要是通過凸顯孩子可愛、家庭幸福來勸導(dǎo)女性生育;中性情感占比25.54%,顯示四分之一的用戶以相對客觀中立的態(tài)度表達(dá)觀點(diǎn)。

綜上,知乎問答社區(qū)中“恐育”情緒表達(dá)呈高度集中性,語料庫中女性“恐育”文本的情感得分呈正態(tài)分布,整體偏向負(fù)面情感表達(dá);“恐育”情緒喚醒度較高,呈現(xiàn)強(qiáng)烈的情感刺激,傳達(dá)出濃烈的恐懼色彩;負(fù)面情緒比正面情緒、中性情緒更容易在知乎社群中傳播、感染,更容易使其他用戶產(chǎn)生相似的負(fù)面情緒體驗(yàn)。

3. “恐育”情緒的社會傳播網(wǎng)絡(luò)

本研究根據(jù)高頻關(guān)鍵詞構(gòu)建起883×883的共現(xiàn)矩陣,使用Gephi軟件繪制“恐育”情緒傳播社會網(wǎng)絡(luò)圖譜。如圖4所示: 每個(gè)圓形節(jié)點(diǎn)代表回答文本中的關(guān)鍵詞,節(jié)點(diǎn)越大,就越處于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心位置,說明在網(wǎng)絡(luò)圖譜中的重要性越高;節(jié)點(diǎn)之間的連接線表示兩個(gè)關(guān)鍵詞聯(lián)系的緊密程度,連接線越粗,說明關(guān)鍵詞之間的關(guān)系越密切;一個(gè)關(guān)鍵詞上的連接線越多,說明其在社會網(wǎng)絡(luò)中的連接范圍越廣、影響力越大。從平均度分布上看,883個(gè)關(guān)鍵詞中有一個(gè)與其他節(jié)點(diǎn)都產(chǎn)生了聯(lián)系,即圖中面積最大的“孩子”,這個(gè)中心詞將整張網(wǎng)絡(luò)緊密連接在一起,所有話題都圍繞其展開。另有2個(gè)關(guān)鍵詞與其他節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量超過了800,即“女性”和“疼痛”,這兩者同樣在網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置。整體來看,大部分關(guān)鍵詞與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系在200次以上,即通過一個(gè)關(guān)鍵詞能夠和其他至少200個(gè)關(guān)鍵詞連接起來,說明網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性很高。本研究發(fā)現(xiàn),女性“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的冪律分布,具有“帕累托效應(yīng)”,(19)“Pareto Principle,” in Sandra Mathison, ed., Encyclopedia of Evaluation,London: Sage Publications, Inc., 2005, pp.289-290.表現(xiàn)為大多數(shù)節(jié)點(diǎn)只有少數(shù)連接,而少數(shù)節(jié)點(diǎn)與大多數(shù)節(jié)點(diǎn)相連,由此可見,女性“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)的分布具有高度集中性。

圖4 女性“恐育”情緒傳播社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

本研究在Gephi中運(yùn)行社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)系數(shù),得到結(jié)果如下: 從社會網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度與平均聚類系數(shù)來看,知乎網(wǎng)站“恐育”情緒話題討論之間形成了一個(gè)聯(lián)系高度緊密的“小世界”網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。情緒網(wǎng)絡(luò)密度均值0.359,模塊化0.088,表明知乎問答社群中“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間連接高度緊密,基本上所有節(jié)點(diǎn)都圍繞中心話題展開,沒有明顯的子話題社團(tuán)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在普遍、密切的關(guān)聯(lián)性,情緒之間相互感染性強(qiáng);平均路徑長度1.641,節(jié)點(diǎn)間的平均路徑短,可達(dá)性高,表明情緒相互感染速度快,不同回答者之間容易建立起情感聯(lián)結(jié),產(chǎn)生情感共鳴;所有節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)平均值0.696,說明網(wǎng)絡(luò)中情感分布存在高度一致性,不同主體之間存在相互影響、相互認(rèn)同的情緒感染現(xiàn)象。由此可見,“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出高度連通性,網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性非常好,各節(jié)點(diǎn)間信息、情感交流渠道通暢,不同主體間相互感染性強(qiáng)。

三、 研究結(jié)論: 社交媒體中女性“恐育”情緒的感染機(jī)制與擴(kuò)散因素

基于上述研究設(shè)計(jì)與發(fā)現(xiàn),筆者認(rèn)為: 社交媒體中女性的“恐育情緒”是由“生育風(fēng)險(xiǎn)困境”“個(gè)體意愿困境”“社會壓力困境”“人際關(guān)系困境”4個(gè)基礎(chǔ)因素所激發(fā)的,其用戶感染遵循三種機(jī)制: 一是所謂“畫面模仿”,即由圖片及視頻內(nèi)容所觸發(fā)的“模仿—反饋機(jī)制”;二是所謂“文本激活”,即由帶有情緒色彩的文本內(nèi)容所觸發(fā)的“類別激活機(jī)制”;三是所謂“負(fù)向評估”,即由“有關(guān)他人對特定刺激負(fù)面感受”的信息內(nèi)容所觸發(fā)的“社會評估機(jī)制”。社交媒體中女性“恐育情緒”的迅速擴(kuò)散主要基于兩個(gè)因素: 一是社交媒體放大了女性的生育風(fēng)險(xiǎn)感知;二是社交媒體的圈層化傳播推動了群體情緒循環(huán),而群體間的同質(zhì)化意見又進(jìn)一步加劇了“恐育”情緒的社會動員。

(一) 社交媒體中“恐育情緒”的感染機(jī)制

1. 圖片及視頻引發(fā)的模仿—反饋機(jī)制

本研究語料庫中部分圖片、視頻信息真實(shí)展現(xiàn)生育分娩等手術(shù)細(xì)節(jié)。一段剖宮產(chǎn)過程的動態(tài)視頻顯示: 手術(shù)需要切開產(chǎn)婦的腹壁皮膚、皮下脂肪、腹直肌前鞘、腹直肌、腹膜、膀胱反折腹膜、子宮肌層,最后是羊膜囊,然后取出胎兒,進(jìn)行縫合……這段視頻能夠使女性充分了解剖宮產(chǎn)手術(shù)經(jīng)過、風(fēng)險(xiǎn)及痛苦情狀,雖然可以起到一定科普作用,但過分真實(shí)的畫面會讓用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈感官刺激,導(dǎo)致生理性不適,進(jìn)而激發(fā)“恐育”情緒。正如知乎用戶“S****6”所說:“從懷孕到生產(chǎn)到產(chǎn)后的各種可能性網(wǎng)絡(luò)上都能看得到……減少了無畏的無知者?！毖芯勘砻? 社交媒體的多模態(tài)傳播手段對內(nèi)容的呈現(xiàn)極為真實(shí)生動,能夠刺激“視、聽、觸、味、嗅”等感官共振,負(fù)面生育信息輔以立體化媒介的逼真表達(dá),觸發(fā)了用戶的“模仿”與“反饋”,從而導(dǎo)致“恐育”情緒的強(qiáng)化與感染。

2. 情緒化文字引發(fā)的類別激活機(jī)制

既有研究表明,接觸特定種類的情緒化表達(dá)會激發(fā)人們與之相關(guān)的情緒類別,(20)Paula M. Niedenthal, Piotr Winkielman, Laurie Mondillon, et al., “Embodiment of Emotion Concepts,” Journal of Personality and Social Psychology, vol.96, no.6(2009), pp.1120-1136.且負(fù)面情緒更易成為優(yōu)勢情緒,在群體內(nèi)發(fā)生大面積感染。(21)張志安、晏齊宏: 《個(gè)體情緒 社會情感 集體意志——網(wǎng)絡(luò)輿論的非理性及其因素研究》,《新聞記者》2016年第11期,第16—22頁。本研究語料庫中女性話語頻頻出現(xiàn)“流血”“鬼門關(guān)”“撕裂”“煎熬”等負(fù)面字眼,甚至認(rèn)為生育過程“慘絕人寰”“是一場酷刑”“分分鐘送命”。知乎用戶“喵*”表示:“生孩子是有死亡概率的!!!但很多人卻覺得現(xiàn)在醫(yī)學(xué)那么發(fā)達(dá),生孩子怎么可能會死人!!!!”該文本使用大量感嘆號強(qiáng)化語氣,情緒喚醒度極高。個(gè)體差異性與情緒感染研究表明: 女性不僅比男性更善于情感表露,而且在接收語言表達(dá)中所傳遞的情緒信號時(shí)也更準(zhǔn)確。(22)Judith A. Hall, David Matsumoto, “Gender Differences in Judgments of Multiple Emotions from Facial Expressions,” Emotion, vol.4, no.2(July 2004), pp.201-206.因此,女性的語言表達(dá)能力、情緒回應(yīng)能力相對于男性更強(qiáng),更擅長使用生動形象的語言來描繪疼痛和恐懼感,在高強(qiáng)度情感刺激下,女性用戶之間情緒感染的程度不斷強(qiáng)化。本研究“恐育”語料庫的情緒分布以負(fù)面情感為主,負(fù)面情緒內(nèi)容的類別激活效應(yīng)在研究中得以印證。

3. 他人負(fù)面經(jīng)歷引發(fā)的社會評估機(jī)制

當(dāng)女性用戶在社交媒體中看到他人生育的負(fù)面經(jīng)歷時(shí),更容易產(chǎn)生替代性創(chuàng)傷——意即觸發(fā)了情緒感染的“社會評估”機(jī)制。“替代性創(chuàng)傷”主要指個(gè)體在接觸到大量負(fù)面場景后,對自身的傷害超過了一般人的生理和心理可承受閾值,從而引發(fā)各種心理異?，F(xiàn)象。(23)馬君英: 《替代性創(chuàng)傷研究述評》,《醫(yī)學(xué)與社會》2010年第23卷第4期,第91—93頁。出現(xiàn)替代性創(chuàng)傷的人群往往會設(shè)身處地感受自己遭遇傷害的場景,這種想象使他們自己出現(xiàn)體能下降、情緒不穩(wěn)、精神崩潰等身心困擾,甚至出現(xiàn)應(yīng)激反應(yīng)。女性對于他人情緒表露的感知更加敏感,(24)Elaine Hatfield, John T. Cacioppo, Richard L. Rapson, Emotional Contagion, Paris: Cambridge University Press, 1994.共情能力較男性強(qiáng),接收到負(fù)面情緒后更容易引發(fā)情感共鳴,產(chǎn)生替代性創(chuàng)傷下的消極悲觀情緒——知乎用戶“*野”表示:“因?yàn)榭吹缴磉呉恍┥撕⒆拥呐陨畈恍腋?向往自由的我一直懼怕生孩子”;知乎用戶“*晚”也提道:“我表姐、堂姐和親姐每個(gè)人都結(jié)婚生子了,從她們經(jīng)歷上看,我太怕了?！?/p>

(二) 社交媒體中“恐育情緒”的擴(kuò)散因素

1. 社交媒體的風(fēng)險(xiǎn)放大因素

生育信息在社交媒體的放大效果下呈現(xiàn)出更強(qiáng)烈的危險(xiǎn)性,凸顯生育的負(fù)面影響,增強(qiáng)了女性對于“分娩疼痛”“生育后遺癥”“生命危險(xiǎn)”的風(fēng)險(xiǎn)感知;社交媒體的互動性促進(jìn)了信息生產(chǎn)和傳播模式的改變,情緒感染速度進(jìn)一步加快,從而對用戶健康風(fēng)險(xiǎn)的心理感知產(chǎn)生了巨大影響。在本研究語料庫的“恐育”議題中,“生命危險(xiǎn)”占比8.94%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)實(shí)生活中我國孕產(chǎn)婦0.016 9%的生育死亡率。(25)國家衛(wèi)健委于2022年5月30日新聞發(fā)布會公布的數(shù)據(jù)顯示,2021年我國孕產(chǎn)婦死亡率下降到16.1/10萬,嬰兒死亡率降至5.0‰,5歲以下兒童死亡率降至7.1‰,婦幼健康核心指標(biāo)降至歷史最低水平。社交媒體成為生育風(fēng)險(xiǎn)的“放大鏡”,一旦風(fēng)險(xiǎn)信息初步顯現(xiàn),就會以幾何級速度不斷傳播,產(chǎn)生“漣漪效應(yīng)”,(26)吳曄、黎樟浩、塔娜: 《作為“催化劑”的社交媒體——災(zāi)難事件中心理距離對焦慮感知的預(yù)測作用》,《福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版)》2022年第3期,第127—136頁。加劇用戶“恐育”情緒的蔓延。因此,女性用戶感知到任何與生育相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息,無論程度深淺,都會導(dǎo)致“恐育”情緒在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中病毒式傳播,使得局部風(fēng)險(xiǎn)信息由于過度快速、廣泛傳播而無限放大、擴(kuò)張。

2. 圈層傳播的社會動員因素

在聯(lián)系高度密切的群際語境中,女性之間基于生育議題的“情感一致性”是網(wǎng)絡(luò)群體傳播中社會動員的基礎(chǔ),推動“恐育”情緒的病毒式傳播,并潛移默化帶動更多女性加入。本研究選取的“恐育”語料庫中的議題相互一致,情緒傾向高度集中,情感傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)高度緊密性,出現(xiàn)明顯“同質(zhì)化”現(xiàn)象。例如,關(guān)于“分娩疼痛”的表述“對疼痛的害怕是人類的天性吧”“生育對身心都是一種摧殘”“生孩子真是對一個(gè)女孩子最嚴(yán)厲的酷刑”等;關(guān)于“個(gè)體權(quán)利意識”的回答“女人不生孩子是不完美的概念已經(jīng)被摒棄了,女性真正做到獨(dú)立自主了”“自己還是個(gè)孩子,還要養(yǎng)一個(gè)孩子,身心都經(jīng)歷180°的變化”“自己還是個(gè)孩子,為什么一畢業(yè)就要考慮結(jié)婚”等,這些文本相似度較高。群體間的同質(zhì)化意見會進(jìn)一步加劇社會動員,(27)黃陽坤、袁雨晴、陳昌鳳: 《人機(jī)情緒的趨同、循環(huán)與溢出——基于Twitter涉中議題的數(shù)據(jù)分析》,《新聞記者》2022年第9期,第29—44頁。在知乎問答社區(qū)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)圈層中,成員之間聯(lián)系緊密,形成圈層化傳播,導(dǎo)致“恐育”情緒在群體成員間感染擴(kuò)散,產(chǎn)生持續(xù)不斷的“情緒循環(huán)”作用,反復(fù)加強(qiáng)女性用戶的“恐育”認(rèn)同。

四、 研究討論: 社交媒體中女性“恐育”情緒疏導(dǎo)的社會治理

個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)世界中更易被他人的情緒感染。有意圖的情緒感染往往來自處于高位的領(lǐng)導(dǎo)者或有影響力的群體成員,他們誘發(fā)、調(diào)整和改變著群體的情緒,有意識地調(diào)整群體成員的行為。如果任由負(fù)性情緒在網(wǎng)絡(luò)世界中迅速傳染發(fā)酵,會使得某些容易被煽動的個(gè)體做出不理智的行為。個(gè)體心理健康問題可以借助心理學(xué)手段解決,但社會層面的情緒、情感引導(dǎo)應(yīng)該納入社會治理。社會治理也是社會情感治理,即在社會治理中使得社會正向情感最大化,實(shí)現(xiàn)以社會情感為基礎(chǔ)的社會凝聚。基于研究發(fā)現(xiàn)與結(jié)論,筆者認(rèn)為: 多主體社會治理才是實(shí)現(xiàn)社交媒體女性“恐育”情緒疏導(dǎo)的有效路徑。對此,本研究進(jìn)一步提出后續(xù)研究的三個(gè)方向及問題。

討論1: 基于用戶主體的內(nèi)容治理問題

研究發(fā)現(xiàn): 知乎語料庫中“恐育”女性的對抗式話語中,部分呈現(xiàn)出抵觸、厭惡甚至恐懼男性傾向,表現(xiàn)出明顯的性別對立。無論是一般用戶還是職業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)者都需要反思: 大量負(fù)面信息形塑了女性對于生育現(xiàn)狀的擔(dān)憂與恐懼,從而反對作為“生育機(jī)器”的男性凝視(28)趙一凡、張中載: 《西方文論關(guān)鍵詞》,北京: 外語教學(xué)與研究出版社,2006年,第349頁。和社會規(guī)訓(xùn)(29)張一兵: 《資本主義: 全景敞視主義的治安—規(guī)訓(xùn)社會——?？隆匆?guī)訓(xùn)與懲罰〉解讀》,《中國高校社會科學(xué)》2013年第7期,第20—29、154—155頁。。

那么,作為信息傳播主體的各類社交媒體用戶,如何加強(qiáng)對生育觀念的正向引導(dǎo),減少對生育信息的負(fù)面?zhèn)鞑?引導(dǎo)潛在的“恐育”用戶在眾說紛紜中保持獨(dú)立思考,避免人云亦云,防止社會情緒走向群體極化(30)David G. Myers, Helmut Lamm, “The Group Polarization Phenomenon,” Psychological Bulletin, vol.83, no.4(1976), pp.602-627.(Group Polarization)的困境?后續(xù)研究可以從“用戶主體”層面探討“內(nèi)容治理”問題。

討論2: 基于平臺主體的推送治理問題

研究發(fā)現(xiàn): 知乎問答社區(qū)的圈層化特點(diǎn)導(dǎo)致群體內(nèi)成員觀點(diǎn)趨于同質(zhì)性,甚至不斷走向偏激極化,“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)高度連通性結(jié)構(gòu),群體間形成聯(lián)系高度緊密的“小世界”網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,相互感染性強(qiáng)、傳播速度快。由此可知,知乎平臺的算法推薦導(dǎo)致話題內(nèi)部產(chǎn)生了意見一致的信息繭房(31)凱斯·R·桑斯坦: 《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》,畢競悅譯,北京: 法律出版社,2008年,第8頁。,本就恐懼生育的女性會更加傾向于接觸負(fù)面信息,進(jìn)一步加固“恐育”情緒。

那么,如何優(yōu)化平臺算法推薦機(jī)制,減少對育齡女性的同質(zhì)化信息高密度推送,注意對正面、負(fù)面、中性信息予以均衡推薦?如何在生育話題內(nèi)部優(yōu)化推薦曝光排序機(jī)制,弱化高強(qiáng)度恐懼情緒的推廣頻率和范圍,減少“恐育”情緒傳播網(wǎng)絡(luò)的聚集密度?后續(xù)研究可以從“平臺主體”層面探討“推送治理”問題。

討論3: 基于政府主體的政策治理問題

研究發(fā)現(xiàn): 消除女性“恐育”情緒,減少網(wǎng)絡(luò)共情帶來的替代性創(chuàng)傷,根本舉措是要增強(qiáng)女性的“生育安全感”。具體而言,一是要減緩由身體疼痛和損傷帶來的“生理不安全感”;二是要減緩由自我價(jià)值喪失帶來的“心理不安全感”;三是要減緩由經(jīng)濟(jì)惡化和社會壓力帶來的“權(quán)益不安全感”。

那么,各級政府應(yīng)當(dāng)如何推動完善育齡婦女的生命安全保障體系、生育支持政策體系?如何消除社會文化中對女性的歧視現(xiàn)象,形塑良好的生育環(huán)境?如何保障女性孕產(chǎn)期和哺乳期的工作、經(jīng)濟(jì)權(quán)益,優(yōu)化多子女家庭的政策扶持力度?后續(xù)研究可以從“政府主體”層面探討“政策治理”問題。