劉曉燕（北京交通大學(xué)語(yǔ)言與傳播學(xué)院副教授）；張樂(lè)樂(lè)（北京交通大學(xué)語(yǔ)言與傳播學(xué)院碩士研究生）

　　情緒極化導(dǎo)致輿論場(chǎng)的對(duì)立和撕裂，需要從情緒治理和圈層化治理兩方面來(lái)遏制情緒極化的負(fù)面影響，建構(gòu)理性和包容的橄欖型輿論場(chǎng)。

　　如今，具有開(kāi)放性、及時(shí)性、匿名性和互動(dòng)性等特點(diǎn)的社交媒體已經(jīng)成為人們表達(dá)情緒的重要平臺(tái)，基于此形成的網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)“弱事實(shí)—強(qiáng)情緒”的特點(diǎn)[1]。情緒極化導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)的對(duì)立、撕裂和“啞鈴型”輿論場(chǎng)形成，這一問(wèn)題若引導(dǎo)不當(dāng)，可能造成輿論場(chǎng)的失控和混亂，不僅嚴(yán)重影響輿論環(huán)境和民眾思想，還可能引發(fā)嚴(yán)重的次生社會(huì)問(wèn)題[2]，影響社會(huì)穩(wěn)定。

　　網(wǎng)絡(luò)情緒指的是“個(gè)人或群體，由于受到外部信息或內(nèi)部情緒狀態(tài)的影響，從而在網(wǎng)絡(luò)空間中主動(dòng)或被動(dòng)產(chǎn)生的心理體驗(yàn)和情感反應(yīng)”[3]。網(wǎng)絡(luò)情緒是社交媒體上群體聚合的助推器[4]，目前主要的網(wǎng)絡(luò)情緒為憤怒情緒、怨恨情緒、弱勢(shì)感情緒、對(duì)立情緒以及焦慮情緒[5]。

　　情緒極化（Emotional/Affective Polarization）是社會(huì)心理學(xué)中被廣泛研究的現(xiàn)象。對(duì)于情緒極化，學(xué)界尚未形成統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義。斯坦福大學(xué)教授尚托·艾恩格爾等人對(duì)情緒極化的界定是：“大眾中出現(xiàn)的一種分裂：普通美國(guó)人越來(lái)越不喜歡和不信任來(lái)自另一個(gè)政黨的人。這種黨派間的敵意現(xiàn)象被稱為情緒極化。”[6]伴隨著傳播環(huán)境的變化，情緒極化的含義在不同國(guó)家和文化語(yǔ)境中有了新的擴(kuò)展。孫立明認(rèn)為，情緒極化指的是“網(wǎng)絡(luò)情緒表達(dá)中出現(xiàn)的情緒化或情緒暴戾現(xiàn)象”[7]。本文認(rèn)為，因負(fù)面情緒盛行，情緒極化是指網(wǎng)民受到外部環(huán)境刺激和內(nèi)部情緒影響，在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上呈現(xiàn)出的負(fù)面情緒化的現(xiàn)象。

　　“強(qiáng)情緒—弱事實(shí)”的非理性認(rèn)知方式在后真相時(shí)代表現(xiàn)得尤為明顯。后真相的英文是“Post-truth”，根據(jù)英文前綴的構(gòu)詞法，指的是“真相已知之后”，然而post這一前綴的意涵在社交媒體時(shí)代有了新的解讀。“它不僅指特定情況或事件之后的時(shí)間（如戰(zhàn)后或賽后），而更像是指屬于一個(gè)特定概念變得不重要或無(wú)關(guān)的時(shí)代?！盵8]后真相在此意涵上的解讀早可追溯到1992年，當(dāng)時(shí)塞爾維亞裔美國(guó)劇作家史蒂夫·特西奇在《國(guó)家》雜志發(fā)表的一篇文章，首次對(duì)其進(jìn)行闡釋。他在回顧伊朗門事件和波斯灣戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)感嘆道，“作為自由人的我們，自愿決定生活在某種后真相的世界里”（We, as a free people, have freely decided that we want to live in some post-truth world）[9]?；诖耍笳嫦啾唤庾x為真理本身變得無(wú)關(guān)緊要的新含義。

　　后真相時(shí)代話語(yǔ)表達(dá)多追求情感宣泄而不注重事實(shí)線]，情緒宣泄在對(duì)話中占據(jù)主導(dǎo)地位，理性討論則相對(duì)較少[11]，加劇了情緒極化?！爸饔^化自我表達(dá)”“認(rèn)知偏執(zhí)”盛行[12]，催化了當(dāng)前“啞鈴型”輿論場(chǎng)?！皢♀徯汀庇脕?lái)比喻和形容輿論場(chǎng)結(jié)構(gòu)的分布模式。在這種模式中，網(wǎng)民的觀點(diǎn)主要集中在兩個(gè)，中間理性中立的觀點(diǎn)相對(duì)較少，即類似啞鈴的兩端大、中間細(xì)小的結(jié)構(gòu)形態(tài)。這種輿論模式會(huì)導(dǎo)致輿論場(chǎng)的對(duì)立和撕裂，影響社會(huì)穩(wěn)定。

　　美國(guó)心理學(xué)家保羅·艾克曼較早展開(kāi)對(duì)情緒的研究，他于1969年通過(guò)對(duì)巴布亞新幾內(nèi)亞福勒人的跨文化研究歸納出六大基本情感[13]，包括憤怒、厭惡、恐懼、快樂(lè)、悲傷、驚訝。社交媒體放大了“壞的主觀性”[14]。研究發(fā)現(xiàn)，在社交媒體平臺(tái)上負(fù)面情緒如憤怒情緒傳播更廣[15]。微博的負(fù)面情緒越強(qiáng)烈，則其被評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)的就越多，而正面情緒的強(qiáng)烈程度則與微博被轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論數(shù)無(wú)相關(guān)性[16]。

　　負(fù)面情緒的擴(kuò)散可能引發(fā)非理性行為，如特殊時(shí)期的物資搶購(gòu)、謠言散播等。負(fù)面情緒極化還會(huì)激發(fā)網(wǎng)民的“逆火效應(yīng)”（Backfire Effect），即當(dāng)人們面對(duì)與他們既有信念相沖突的證據(jù)時(shí)，不僅不會(huì)改變?cè)械挠^點(diǎn)，反而會(huì)更加堅(jiān)定他們?cè)械男拍頪17]?！澳婊鹦?yīng)”解釋了為什么有時(shí)即便提供了充分的事實(shí)和證據(jù)，人們?nèi)匀粓?jiān)持錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的觀點(diǎn)。此外，利用網(wǎng)民負(fù)面情緒進(jìn)行政治輿論操控的現(xiàn)象屢屢出現(xiàn)。例如俄烏沖突事件中，美國(guó)政府和媒體通過(guò)多種途徑喚醒民眾的“冷戰(zhàn)”記憶，引發(fā)民眾的非理性支持，挑起意識(shí)形態(tài)對(duì)立，喚起深刻的集體記憶，進(jìn)而加劇情緒極化[18]。

　　迷因（meme）的概念早由牛津大學(xué)教授、演化生物學(xué)家理查德·道金斯提出，用以描述在文化中由一個(gè)人傳播到另一個(gè)人的思想、行為或風(fēng)格。他使用這一概念來(lái)解釋文化信息的傳播方式，并提出迷因可以類似于生物進(jìn)化中的基因那樣被考慮。在道金斯的觀點(diǎn)中，迷因是在人類文化中復(fù)制自身的文化單位，它們通過(guò)自然選擇進(jìn)化并在不同的人類文化中傳播，塑造了行為和信念。

　　截至2023年12月，我國(guó)短視頻用戶規(guī)模為10.53億，占網(wǎng)民整體的96.4%[19]，視覺(jué)符號(hào)成為情感動(dòng)員的新趨勢(shì)[20]。圖片和視頻符號(hào)所帶來(lái)的感官刺激更為顯著，在同一圈層內(nèi)易激發(fā)和形成群體認(rèn)同。例如，互聯(lián)網(wǎng)上的“鼠鼠表情包”凝聚了青年亞文化群體的壓抑與反抗的情緒。青年人在聊天中多使用“鼠鼠發(fā)瘋”表情包，自稱“鼠鼠”吐槽自身境遇，表達(dá)自嘲、質(zhì)疑以及對(duì)社會(huì)壓力的不滿，折射了當(dāng)下青年群體在社會(huì)急速發(fā)展過(guò)程中的個(gè)體困境[21]。類似充滿壓抑與反抗情緒的視覺(jué)符號(hào)有可能帶來(lái)負(fù)面情緒的極化，使青年群體采取否認(rèn)、逃避的態(tài)度面對(duì)現(xiàn)實(shí)生活。

　　情緒極化在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中表現(xiàn)出以“情緒領(lǐng)袖”為核心的圈層化網(wǎng)絡(luò)傳播。“情緒領(lǐng)袖”由“意見(jiàn)領(lǐng)袖”這一概念發(fā)展而來(lái)，在情緒傳播中更偏向情緒的引導(dǎo)和連接作用，具有情緒的吸引力和凝聚力[22]，因此稱為“情緒領(lǐng)袖”更為準(zhǔn)確。“情緒領(lǐng)袖”是推動(dòng)和形成情緒極化的重要因素。隨著社交媒體平臺(tái)的興起，信息傳播的范圍得到顯著擴(kuò)展，傳統(tǒng)媒體的信息傳播壟斷地位受到挑戰(zhàn)。在這個(gè)多元化的傳播生態(tài)中，社交媒體平臺(tái)上的意見(jiàn)領(lǐng)袖逐漸成為塑造和引導(dǎo)公眾輿論的核心力量。研究表明，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，“情緒領(lǐng)袖”角色出現(xiàn)，他們作為情緒流傳播過(guò)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，對(duì)整體情緒的傳播與擴(kuò)散產(chǎn)生顯著影響[23]?！扒榫w領(lǐng)袖”依托他們?cè)谔囟I(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)、社會(huì)地位和社交網(wǎng)絡(luò)影響力，通過(guò)鮮明的觀點(diǎn)表達(dá)和情感化的語(yǔ)言，吸引受眾關(guān)注，引導(dǎo)其觀點(diǎn)和態(tài)度。在“情緒領(lǐng)袖”強(qiáng)烈的言辭激勵(lì)下，情緒傳播呈現(xiàn)出“喚醒、擴(kuò)散、共振”的裂變和循環(huán)效應(yīng)，使情緒迅速在整個(gè)線]。

　　網(wǎng)絡(luò)情緒極化現(xiàn)象可以從心理層面進(jìn)行解釋。哈佛大學(xué)法學(xué)院教授凱斯·桑斯坦提出的“回音室”理論指出，個(gè)人或群體傾向只與那些持有相似觀點(diǎn)的人交流，并避免接觸與自己觀點(diǎn)不一致的信息。這種現(xiàn)象在互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的環(huán)境中尤為突出，因?yàn)檫@些平臺(tái)常常提供個(gè)性化的內(nèi)容，使用戶更容易接觸到與自己觀點(diǎn)相似的信息，而忽略或避免接觸不同的觀點(diǎn)[25]?！盎匾羰摇毙?yīng)強(qiáng)調(diào)了個(gè)體情感的強(qiáng)化與極化現(xiàn)象，互聯(lián)網(wǎng)易成為“滋生主義的溫床”[26]。桑斯坦認(rèn)為，由于人們?nèi)狈佑|和理解不同觀點(diǎn)的機(jī)會(huì)，可能導(dǎo)致意見(jiàn)的化和社會(huì)的分化，會(huì)催生主義甚至仇恨和暴力。[27]

　　社交媒體平臺(tái)上群體壓力的影響依然存在。個(gè)體由于受到社交媒體平臺(tái)上其他用戶的群體壓力，更傾向于表達(dá)與群體一致的負(fù)面情感。用戶通過(guò)與其他群體的比較，可能感到心理不平衡，引發(fā)如嫉妒、自卑、憤怒等負(fù)面情緒。社交媒體平臺(tái)上的情緒源于現(xiàn)實(shí)情緒，是現(xiàn)實(shí)情緒在社交媒體中的延伸[28]。社交媒體平臺(tái)成為公眾表達(dá)對(duì)社會(huì)現(xiàn)象或事件不滿和批評(píng)的主要渠道，負(fù)面情緒因此較多，而這種負(fù)面情緒來(lái)源于對(duì)當(dāng)下的不確定性恐慌心理以及長(zhǎng)期積壓的社會(huì)結(jié)構(gòu)、文化、系統(tǒng)層面的失范，觸發(fā)心理防御機(jī)制。在置換和歸因機(jī)制的作用下，這些負(fù)面情緒經(jīng)歷放大、強(qiáng)化的過(guò)程，產(chǎn)生爆發(fā)性宣泄、極化的結(jié)果[29]。

　　在社交媒體平臺(tái)上，對(duì)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件的討論常常伴隨著強(qiáng)烈的情緒反應(yīng)，尤其是在社會(huì)不平等或環(huán)境問(wèn)題等公共關(guān)注點(diǎn)上[30]。社會(huì)公共議題，如環(huán)境保護(hù)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育以及社會(huì)公正等，通常與人民的權(quán)益、生活以及價(jià)值觀念緊密相關(guān)，這些議題更容易觸動(dòng)網(wǎng)民的情緒和道德信念，引起網(wǎng)民的共鳴，激發(fā)強(qiáng)烈的情緒共振。

　　從技術(shù)角度分析，社交媒體平臺(tái)的算法通過(guò)情感學(xué)習(xí)和情感過(guò)濾兩種機(jī)制對(duì)負(fù)面情緒極化產(chǎn)生影響。社交媒體平臺(tái)的個(gè)性化算法利用深度學(xué)習(xí)和情感分析等技術(shù)，對(duì)用戶在社交媒體平臺(tái)上的歷史使用行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，特別是通過(guò)用戶的情感反饋來(lái)判斷和強(qiáng)化用戶情感偏好。社交媒體平臺(tái)利用情感標(biāo)簽對(duì)內(nèi)容進(jìn)行分類和推薦?，F(xiàn)有情感標(biāo)簽的局限性可能導(dǎo)致對(duì)情感認(rèn)知和判斷的過(guò)度簡(jiǎn)化，使算法更容易推送與用戶已有負(fù)面情感相關(guān)的內(nèi)容，加深了用戶對(duì)負(fù)面情感的體驗(yàn)。算法傾向于推薦激發(fā)強(qiáng)烈情緒反應(yīng)的內(nèi)容，情感標(biāo)簽使算法更易推薦負(fù)面情感相關(guān)內(nèi)容，而忽視了其他理性情感的推薦，通過(guò)用戶對(duì)其認(rèn)同的負(fù)面情感的持續(xù)暴露，放大了用戶對(duì)負(fù)面情感的關(guān)注，加速網(wǎng)絡(luò)情緒感染，導(dǎo)致用戶更易受到負(fù)面情緒影響。

　　社交媒體平臺(tái)依照用戶喜好及觀看習(xí)慣通過(guò)算法推薦提升用戶使用體驗(yàn)的同時(shí)，其個(gè)性化算法推薦也能夠根據(jù)用戶的歷史行為和偏好來(lái)定制信息流，導(dǎo)致用戶更頻繁地接觸到與自己觀點(diǎn)一致的信息，使信息同質(zhì)化，易形成“偏見(jiàn)共同體”[31]，終形成不同群體間的觀點(diǎn)對(duì)立與情緒極化。信息和關(guān)系的過(guò)濾導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)圈層化的社交特性以及信息的偏向性，缺乏了解其他觀點(diǎn)和接觸不同情感體驗(yàn)的機(jī)會(huì)，會(huì)導(dǎo)致認(rèn)知的狹隘性，使個(gè)體更容易產(chǎn)生情感上的化。因此，社交媒體平臺(tái)的算法在很大程度上削弱了用戶對(duì)于信息的主動(dòng)性選擇，也加大了算法刻意引導(dǎo)的情緒極化風(fēng)險(xiǎn)。

　　社交媒體平臺(tái)具有開(kāi)放性、匿名性、去中心化、及時(shí)性等特征，與報(bào)紙、廣播和電視等傳統(tǒng)媒體相比，更易加劇情緒極化。首先，社交媒體平臺(tái)上的信息同質(zhì)化現(xiàn)象在傳統(tǒng)媒體中較少見(jiàn)，相比社交媒體平臺(tái)，傳統(tǒng)媒體通常會(huì)提供更廣泛和多樣化的內(nèi)容[32]。其次，社交媒體平臺(tái)的匿名性特征減少了用戶對(duì)言行后果的擔(dān)憂，鼓勵(lì)更激烈或的表達(dá)。相比之下，傳統(tǒng)媒體通常具有更明確的責(zé)任和身份認(rèn)證機(jī)制，限制了情緒的表達(dá)[33]。后，社交媒體平臺(tái)的互動(dòng)性和即時(shí)性促進(jìn)了情緒的快速傳播和放大，而傳統(tǒng)媒體由于傳播方式的局限，不具備這種即時(shí)反饋和互動(dòng)的特性[34]。

　　情緒極化在社會(huì)關(guān)系和群體動(dòng)態(tài)方面的影響表現(xiàn)為加劇社會(huì)分裂和加深群體間的隔閡，降低社會(huì)的凝聚力和信任度，導(dǎo)致社會(huì)不穩(wěn)定。此外，當(dāng)負(fù)面的情緒宣泄戰(zhàn)勝了理性的事實(shí)傳播，社交媒體平臺(tái)成為煽動(dòng)性和恐慌性謠言的滋生地，惡化了信息環(huán)境。情緒極化導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)謠言和虛假信息層出不窮，造成潛在的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。

　　在情緒為先的后真相時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿論治理除應(yīng)注重內(nèi)容治理外，還應(yīng)對(duì)情緒治理予以更多關(guān)注。情緒治理關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)用戶的情感反應(yīng)，即信息如何影響用戶的情緒和情感狀態(tài)，其目標(biāo)是引導(dǎo)和管理用戶的情緒，以避免或減輕負(fù)面情感和情緒極化。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)迅速發(fā)展，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析社交媒體的輿論動(dòng)態(tài)成為可能，這包括對(duì)情緒變化、話題趨勢(shì)以及用戶行為模式的全面監(jiān)測(cè)。這使得有關(guān)管理機(jī)構(gòu)能夠更加敏銳地感知到負(fù)面或不穩(wěn)定情緒趨勢(shì)的出現(xiàn)，從而有望采取更為及時(shí)和有效的應(yīng)對(duì)措施。具體而言，當(dāng)出現(xiàn)負(fù)面或不穩(wěn)定情緒趨勢(shì)時(shí)，有關(guān)部門可以及時(shí)糾偏，通過(guò)發(fā)布積極正面的信息、算法調(diào)整等方法，在輿論發(fā)酵前期就進(jìn)行引導(dǎo)和干預(yù)，以維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定和公共利益。

　　在當(dāng)前社交媒體平臺(tái)建構(gòu)的生態(tài)中，用戶普遍傾向于表達(dá)和分享個(gè)人的情緒反應(yīng)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境呈現(xiàn)出愈加情緒化的趨勢(shì)。值得注意的是，社交媒體平臺(tái)上的情感內(nèi)容往往具備較強(qiáng)的傳播效能與影響力，相對(duì)于純粹事實(shí)性內(nèi)容，更易于吸引用戶的關(guān)注與參與，能夠快速引發(fā)公眾的共鳴，由此引發(fā)信息傳播與輿論形成。社交媒體平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)賦予了情感內(nèi)容在短時(shí)間內(nèi)廣泛傳布的特質(zhì)，特別是負(fù)面情感，因其具有較強(qiáng)的情感傳染性，可快速在網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散，甚至?xí)l(fā)大規(guī)模的輿論效應(yīng)。以往的內(nèi)容治理強(qiáng)調(diào)對(duì)內(nèi)容的審查，包括信息的真實(shí)性、合法性、道德性等，防止網(wǎng)絡(luò)虛假信息、違法信息或有害信息的出現(xiàn)。然而內(nèi)容治理在實(shí)踐中通過(guò)內(nèi)容的審查、過(guò)濾、標(biāo)記、刪除等手段進(jìn)行，具有一定的滯后性且有可能遭到輿論的反噬，難以有效應(yīng)對(duì)這種情緒化的輿論波動(dòng)。因此，網(wǎng)絡(luò)輿論治理應(yīng)加強(qiáng)情緒治理，對(duì)負(fù)面情緒及其傳染性予以更多關(guān)注。

　　一方面，要建立健全圈層內(nèi)部的情緒管理機(jī)制。區(qū)別于傳統(tǒng)的血緣、地緣和業(yè)緣的圈層，社交媒體平臺(tái)時(shí)代的圈層化主要基于興趣、情感和觀點(diǎn)等形成，呈現(xiàn)同質(zhì)性群體聚集的特點(diǎn)。

　　，要著力加強(qiáng)對(duì)圈層傳播的核心“情緒領(lǐng)袖”的管理和引導(dǎo)工作，這也是網(wǎng)絡(luò)情緒治理的關(guān)鍵。鑒于“情緒領(lǐng)袖”在情緒傳播中的巨大影響力，應(yīng)利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等工具科學(xué)識(shí)別“情緒領(lǐng)袖”，并分析“情緒領(lǐng)袖”的特征。要建立健全與這些“情緒領(lǐng)袖”的溝通機(jī)制，如線上或線下的研討會(huì)等，提升他們的社會(huì)責(zé)任感，鼓勵(lì)和引導(dǎo)他們推廣具有建設(shè)性的觀點(diǎn)，傳遞積極情緒。

　　第二，完善圈層內(nèi)部的規(guī)范和自律機(jī)制。明確禁止傳播謠言，對(duì)于的言論，如民粹主義、民族主義言論等，實(shí)行禁言、封號(hào)等懲罰措施。同時(shí)，要充分利用技術(shù)手段對(duì)圈層內(nèi)部的言論進(jìn)行審核，減少煽動(dòng)性信息的傳播。

　　第三，差異化管理圈層內(nèi)不同層級(jí)的群體。要把握圈層群體的層級(jí)化傳播特征，從圈層中心、次中心再到邊緣，采用有針對(duì)性的、差異化管理策略。圈層中心成員更為活躍、影響力更大，強(qiáng)調(diào)共同價(jià)值和目標(biāo)，承擔(dān)維護(hù)圈層秩序的責(zé)任，要借助其影響力助力正面情緒的傳播；而對(duì)于圈層中較邊緣的成員，信息傳播則應(yīng)注重趣味性和吸引力，通過(guò)情緒驅(qū)動(dòng)的方式激發(fā)共鳴，增強(qiáng)理性溝通的可能性。差異化的管理策略能夠有效觸及不同層級(jí)的成員，減少由信息傳播不均或誤解造成的情緒極化，促進(jìn)圈層內(nèi)的和諧與穩(wěn)定。

　　另一方面，要加強(qiáng)跨圈層的有效溝通，實(shí)現(xiàn)“破圈”效應(yīng)。為有效破除圈層外部的刻板印象并促進(jìn)跨圈層溝通，首要任務(wù)是建立暢通的溝通機(jī)制，包括多元化的信息來(lái)源、團(tuán)結(jié)“情緒領(lǐng)袖”引導(dǎo)公眾情緒和觀念，以及創(chuàng)建通暢的溝通渠道，同時(shí)也要培養(yǎng)各圈層中成員之間的溝通意愿。發(fā)揮“情緒領(lǐng)袖”的帶頭作用，通過(guò)“情緒領(lǐng)袖”之間的聯(lián)動(dòng)，達(dá)到從受制算法被動(dòng)封閉轉(zhuǎn)為“破圈”主動(dòng)交流的效果。如舉辦線上交流活動(dòng)，使兩個(gè)群體之間擁有對(duì)話交流渠道，增進(jìn)不同圈層群體間的了解，減少誤解和偏見(jiàn)，從而降低情緒極化出現(xiàn)的可能性。其次，運(yùn)用算法技術(shù)向不同圈層推送定制化內(nèi)容，以減少“信息繭房”的影響。有針對(duì)性地設(shè)定話題或利用算法進(jìn)行信息推送，引導(dǎo)公眾對(duì)社會(huì)事件進(jìn)行關(guān)注并表達(dá)觀點(diǎn)，可以設(shè)置相應(yīng)議程并在反復(fù)強(qiáng)調(diào)中形成集體共同記憶，在重大情緒極化事件發(fā)生時(shí)能夠激發(fā)相應(yīng)的理性思維模式，降低情緒極化出現(xiàn)的可能性。后，加強(qiáng)社交媒體平臺(tái)上正面的主流價(jià)值觀聲量，促進(jìn)跨圈層的交流與理解。

　　情緒極化會(huì)造成互聯(lián)網(wǎng)輿論場(chǎng)的對(duì)立和撕裂，也會(huì)影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定。在后真相時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿論治理應(yīng)更加注重情緒治理，合理科學(xué)引導(dǎo)網(wǎng)民情緒。從圈層化治理角度，在進(jìn)行情緒極化治理時(shí)需要圈內(nèi)圈外雙管齊下，加強(qiáng)對(duì)“情緒領(lǐng)袖”的管理和引導(dǎo)，一方面要引導(dǎo)主流輿論“入圈”，另一方面也要促進(jìn)不同圈層的交流和溝通。借鑒“橄欖型”這一經(jīng)濟(jì)社會(huì)學(xué)概念[35]，未來(lái)應(yīng)塑造理想的輿論場(chǎng)模式新路徑——以理性聲音為主體、兩端則是相對(duì)較少的情緒。此外，還可以通過(guò)系統(tǒng)追蹤、科學(xué)研判、有效預(yù)警和及時(shí)干預(yù)等方式，遏制情緒極化所帶來(lái)的負(fù)面影響，著力構(gòu)建以理性聲音為主體、兩端相對(duì)較少情緒的“橄欖型”輿論場(chǎng)。

　　【本文為國(guó)家社科基金項(xiàng)目“短視頻情緒極化視閾下的橄欖型輿論場(chǎng)治理研究”（批準(zhǔn)號(hào)：23BXWO95）階段性成果】

　　[1][11]喻國(guó)明，耿曉夢(mèng).新中國(guó)的輿論調(diào)查研究:從議題變遷、意見(jiàn)樣態(tài)到范式轉(zhuǎn)向[J].編輯之友，2019(09):61-68.

　　[2]趙衛(wèi)東，趙旭東，戴偉輝，等.突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)情緒傳播機(jī)制及仿真研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2015(10):2573-2581.

　　[3]尹碧茹，劉志軍.網(wǎng)絡(luò)情緒：理論、研究方法、表達(dá)特性及其治理[J].心理研究，2021(05):439-450.

　　[5][7]孫立明.對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒及情緒極化問(wèn)題的思考[J].中央社會(huì)主義學(xué)院學(xué)報(bào)，2016(01):104-109.

　　[10]李彪.網(wǎng)絡(luò)輿論表達(dá)“負(fù)面偏好”的生成機(jī)制及治理路徑[J].人民論壇，2021(17):102-105.

　　[16]劉叢，謝耘耕，萬(wàn)旋傲.微博情緒與微博傳播力的關(guān)系研究：基于24起公共事件相關(guān)微博的實(shí)證分析[J].新聞與傳播研究，2015(09):92-106+128.

　　[21]朱晨.百度貼吧中的青年亞文化：“鼠鼠”的身份認(rèn)同與群體實(shí)踐[J].青年記者，2023(10):110-112.

　　[22][23]劉念，朱婧.誰(shuí)掀動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)情緒？——網(wǎng)絡(luò)輿情中憤怒情緒傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2023(01):172-182.

　　[24]田維鋼，張仕成.喚醒、擴(kuò)散、共振：短視頻負(fù)面情緒傳播機(jī)制研究[J].新聞與寫(xiě)作，2021(08):33-40.

　　[26]劉強(qiáng)，趙茜.算法中選擇的同化與異化：國(guó)外回音室效應(yīng)研究20年述評(píng)與展望[J].新聞界，2021(06):29-38.

　　[28]趙云澤，張玲.社交媒體中的數(shù)字情緒傳播研究[J].當(dāng)代傳播，2022(06):21-28.

　　[29]何飛，楊森.情緒性謠言傳播機(jī)制及演化機(jī)理研究：以新冠肺炎疫情為例[J].當(dāng)代傳播，2022(01):90-93.

　　[31]尹寒，楊軍.試論自媒體時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿論群體極化及其引導(dǎo)機(jī)制[J].湖北社會(huì)科學(xué)，2023(02):163-168.

　　[32]彭蘭.新媒體時(shí)代擬態(tài)環(huán)境建構(gòu)的變化及其影響[J].中國(guó)編輯，2022(12):4-9.

　　[33]吳紅旗，朱文文.互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)境下虛假新聞的特點(diǎn)及規(guī)制[J].新聞愛(ài)好者，2022(08):65-67.

　　[34]楊洸.智能媒體加劇了輿論極化?——基于媒介技術(shù)、信息特征和個(gè)人心理的分析[J].青年記者，2022(18):15-19.

　　[35]楊培芳.發(fā)展信息經(jīng)濟(jì)有利于構(gòu)建橄欖型社會(huì)[J].中國(guó)信息界，2013(11):14-17.

　　劉曉燕 ,張樂(lè)樂(lè).后真相時(shí)代社交媒體情緒極化研究[J].青年記者,2024(07):84-88.
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