*本文系国家社会科学基金重大项目“建立社会稳定风险评估机制研究”(项目编号:11&ZD034)的阶段性成果。感谢张锴琦、赵巍同学对本文的贡献。
[摘要]我国正处于经济快速发展和社会深刻转型的重要时期,民众的权利与风险意识逐渐觉醒,对重大事项所带来的负面风险十分敏感。重大工程项目的客观风险与民众的主观风险感知存在巨大的差异,如果处理不当,这种差异会导致大规模群体性事件的发生。本文运用社会网络分析方法,以四川什邡钼铜事件为例,通过对舆情网络中心性、结构洞以及凝聚子群的分析,对大规模群体性事件舆情传播的网络结构、关键节点以及网络中不同利益主体进行识别。研究发现,部分节点在网络中居于中心地位,可对其他节点产生重要的影响,能够引导和控制舆论的发展;由于对事件的风险感知和利益诉求不同,节点之间形成了多个“小团体”,不同的“小团体”中联系紧密,资源互动频繁。因此,为了有效应对重大事项中不同主体风险感知不同的问题,防止其演化为社会安全事件,需要加强风险沟通,充分发挥关键节点的舆论引导价值,促进不同利益团体之间的交流。
[关键词]重大工程项目;风险感知;社会网络分析
[中图分类号]D035[文献标识码]A[文章编号]1006-0863(2013)11-0106-07
一. 引言
现代社会是一个复杂的社会,这种复杂性决定了存系于这一历史时期的问题在发展演化方面所具备的独特性。自2012年以来,我国先后发生了包括什邡钼铜项目、南通造纸厂项目、宁波镇海PX项目、成都彭化PX项目、昆明安宁炼油项目等在内的因项目选址与建设引发的群体性事件,其中前三者已因民众反对而停止,后两者则仍处于观点交锋、争议持续的阶段。对这些事件进行审视,不难发现,舆情尤其是网络舆情发挥了越来越关键的作用。从近几年来发生的公共安全群体性事件的特征来看,依托互联网的信息传播以及随之而来的大规模的网络舆论,已经构成了公共安全事件以及大规模群体性事件的新特征。根据CNNIC(中国互联网络信息中心)发布的最新数据显示,截止2012年12月31日,我国网民数量已达到5.64亿,手机网民数4.2亿。[1]数据量、数据增速与数据多样性的同步提升。当风险信息通过这一媒体平台传播时,信息流就成了公众反应的一个关键因素,并充当着风险放大主要原动力角色,有可能影响信息的数量、受争议程度、戏剧化程度及象征意蕴等。
如同贝克在《风险社会》中所言,在对风险的关注中,自然科学家不知不觉地以某种方式使自己失去了权力,将自己推向了民主化。[2]因此不同个体可以对同一事件有不同的风险感知,在这一意义上,风险知识可以被改变、夸大、转化或者削减。同时,公众的风险感知状况是社会状况的晴雨表,它可以相当确切地反映出整个社会发展、变化对人们心理状况造成的影响以及人们的反应。[3]因此,公众风险认知状况是非常重要的社会指标,公众风险感知的状况可以反映出社会发展变化对人们心理状况造成的影响以及人们的反应。
在对网络舆情的把握上,社会网络分析(Social Network Analysis)是一种行之有效的分析方法。社会网络(Social Network)由英国人类学家布朗于上世纪二三十年代提出,指的是由多个结点(一组社会行动者)和各结点之间连线(行动者之间的关系)组成的集合,通常被用于描述和测量行动者之间的关系,或通过这种关系而流动的信息、资源等。[4]在我国,自2009年以来将社会网络与网络舆情相结合的分析范式得到了迅速发展。目前以网络舆情的研究主要集中在两个方向:其一是信息内容,即发现重要的舆情内容及其差别;其二是结点构成的网络结构研究,发现该网络的特征。[5]康伟应用社会网络分析法,分别对11·16校车事故、7·23动车事故中关键指数与节点进行测度与分析,以量化与可视化形式呈现两个突发事件的舆情结构与关键特征。[6]崔鑫等通过网络点度与中心势的测度,提出舆论导向的硬控制与软控制手段,及其在不同阶段的应用与效果。[7]李勇等则以社会网络的分析视角提出网络论坛舆论管理的方式,包括根据子网络的主体分类,网络领袖管理及分主题的舆论管理等。[8]此外还有一些学者,专门针对社会网络的技术层面,提出网络分析的算法改进等。但是综合上述研究可以看出,运用社会网络分析方法剖析不同利益主体的不同利益诉求和风险感知差异的研究较少,所以本文采取SNA进行个案分析,从中心性、结构洞以及凝聚子群入手,以更为直观和可视化的形式呈现,识别在信息传播中的关键节点,类化持不同风险认知态度的团体,而这种分类就为回溯和判断各主体风险感知差异的形成、演化与传播机理提供了解释基础。
本文选取什邡钼铜事件为案例分析源,采用社会网络分析方法,通过对网络结构的中心性、结构洞以及凝聚子群的分析,力求对事件过程中的舆情动态、其中的关键舆论及信息流的传播结构进行回顾和反思,试图以更为直观的方式回答重大工程项目屡遭抑制,数度使地方政府与公众风险感知不同的形成机理是什么,或者说在这些事件的风险感知与舆情表达过程中,“理性”如何社会地产生,又是什么样的系统错误和过失源泉被构建进风险的感知与群体性行为的发生中?本文首先概述什邡钼铜事件的相关背景,然后运用社会网络分析方法以及UCINET软件对事件舆情网络的中心性、结构洞以及凝聚子群等指标进行分析,最后根据分析结果识别意见领袖以及不同利益主体的风险感知差异,得出结论并提出相关政策建议。
二.什邡钼铜事件舆情案例分析
1.什邡钼铜事件概述
2012年6月29日,预计总投资104亿元、年产值500亿元的宏达集团钼铜多金属资源深加工项目,在四川什邡破土动工。据介绍,该项目是汶川地震灾后恢复重建重点项目、四川省特色优势产业重大项目和四川省“十二五发展规划”重点项目。因担心四川省什邡市宏达钼铜多金属资源深加工综合利用项目引发环境污染问题,当地部分群众到什邡市委、市政府聚集,并逐步演变为群体性事件。在此期间,有关项目环境与健康风险信息,以及表达项目不满,召集有所行动的留言在网络四散。7月1日至7月3日之间,包括学生和市民在内的百余人聚集什邡市委和宏达广场两地示威、签名,要求停建项目。期间部分人群发生了较为剧烈的冲突,造成包括人员受伤、公物损毁等的严重后果。面对事态的扩大,市政府主要领导作出答复:责成企业即日起停止施工,如果大多数群众不理解、不支持项目建设,就不开工,并组织工作组,听取市民意见建议。7月3日,什邡市新闻办公室发布通报,称:“少数群众情绪激动,个别不法分子借机煽动不明真相群众冲击党政机关,严重危及什邡市社会治安和公共财产安全。[9]”什邡市公安局中发布《关于严禁非法集会、游行、示威活动的通告》,提醒公众不信谣、不传谣,对于煽动、策划、非法集会游行示威或打砸活动者则应依法惩处。同日,什邡市委、市政府通报,决定停止宏达钼铜项目建设。
2.什邡钼铜事件网络舆情传播阶段与节点分析
按照事件网络舆情的传播过程可将其大致分为影响初始期、传播扩散期和衰退终结期。有关项目开工的报道最早出现在“活力什邡”官方微博上,与奠基当天时间相配合,自10:28至10:55之间,活力什邡连发7条微博,用六个“一流”、以“三新”实现“零排放”、“同行业新标杆”、“对提高环保水平具有里程碑意义”等词语表达对该项目建设的信心预期。同天,中国新闻网以《震灾区四川什邡首个百亿级投资项目正式开工》为题对钼铜项目加以介绍,并被其他媒体转载。而在此之前对项目污染担心的言论一直不断,仅2012年4月27日的《什邡,不久的将来或是全球最大的癌症县》一文,在发布后就被转载4587次,分享773次。
随着6月30日起反对项目群体性行为的扩大,有关什邡钼铜项目的话题迅速升温,各大媒体等公共舆论平台与个人舆论平台纷纷对该事件进行关注和报道。在个人舆论平台上,李承鹏因亲历什邡,所做博文及与其相关博文《奇怪的使命——给什邡市各级领导的一封信》、《一次路西法效应实验——什邡小调查》有较大网络阅读、评论、转载量,产生了较强的影响力。韩寒博文《什邡的释放》、《已来的主人翁》声援什邡事件中的90后。在公共舆论平台上,什邡之窗与事件进展同步,先后发表《冷静是我们幸福的需要》与《什邡今后不再建设宏达钼铜项目》,其后人民网、中新网、新浪财经等主流媒体对钼铜项目被叫停始末做了介绍。在此期间个人舆论与公共舆论平台都达到了信息扩散与讨论的高潮。其后,在公共与私人舆论平台上,涌现出不同视角的针对什邡钼铜事件的解读与反思。比如环球时报载毛寿龙文章《什邡事件的启示》、新华网《中国什邡钼铜事件的反思和警醒》以及少年中国-梦《什邡事件的三大教训》等。随项目停建公告的发布,网络舆论也趋于同态、稳定和消退。
在网络舆情的传播与扩散过程中,公共舆论平台中人民网、新浪新闻、环球时报、什邡之窗等,个人舆论平台李承鹏、韩寒等显现出较强的影响力。其发布信息通过关注、转载、评论等方式达到扩散的目的,往往在关键的节点上起到推动和引领舆论的作用。
三.四川什邡事件舆情网络基础结构分析
1.数据来源与处理
本研究使用UCINET6.212,以网络中“四川什邡钼铜事件”为研究对象,对其网络舆情进行分析。首先,使用ROST软件对整个网络中新闻数量进行统计,从2012年6月初关于其的新闻评论开始,至2012年7月底事件造成的影响基本告一段落,经历了形成-发展-爆发-回落的演变过程(见图1)。
图1“四川什邡钼铜事件”舆情数量变化示意图
其次,本文以网络中对“四川什邡钼铜事件”发表意见的信息平台或个人为研究对象,采取“滚雪球”的数据获取方法,获得互联网络中2012年7月1日到2012年7月30日期间,高度活跃的个体节点64个,其中传统公共舆论平台28个、个人舆论平台36个。在传统公共舆论平台中,选取了包括人民网、网易新闻、新浪新闻、环球时报等为主的新闻网;以凯迪网络、猫扑、人人网、天涯社区为主的社区类网站;以酷六视频、优酷视频、糖豆视频、土豆网为主的视频网站。在个人舆论平台发布平台中,基于新浪微博、新浪博客、凤凰博客、腾讯微博,选取了以韩寒、李承鹏、五岳散人等加V(实名认证)和没有加V微博(博客)主。通过每个信息平台或个人之间的关注与转发关系获得节点之间的互动关系。本文采用UCINET作为社会网络分析的分析软件,通过NetDraw绘制的网络拓扑结构如图2所示。
图中节点形状代表节点的属性,圆形节点为政府官方信息发布网站(什邡之窗、活力什邡、人民网、四川新闻网),方形节点表示综合性新闻媒体(新浪新闻、腾讯新闻、凤凰网等),小圆形节点表示论坛类网站(凯迪网络、天涯社区、人人网等),上三角节点表示视频网站(土豆网、优酷视频、糖豆视频等),其他的节点形状表示个人舆论平台活跃的意见领袖。由于转发、关注、评论等互动行为具有一定的方向性,因此本文的数据网络为有向图。
为了反映该网络的结构特征,本文分别从中心性分析、结构洞分析和凝聚子群分析等三个方面对该网络结构进行描述性分析,以发现该网络中的可能存在的关键节点和“小团体”情况。
图2什邡钼铜事件网络舆情网络图
2. 什邡钼铜事件舆情网络中心性分析
(1)中心性分析概述
中心性反映的是节点或边在网络中处于怎样的中心位置,因此在什邡事件舆情网络中,要掌握节点在整个网络关系中的重要程度以及识别哪些节点需要重点识别引导就需要分析该网络的中心性。点度中心性、接近中心性、中间中心性是网络分析中常用的几类中心度。其中,点度中心性这一指标测量的是一个点与其他点产生联系的能力大小,是最为直接基本的指标;中间中心性反映的是节点居于其他两个节点之间作为中介角色的程度,是一种对于其他节点产生关系的“控制能力”指数;接近中心性考虑的是节点不受其他行动者的控制的程度。接近中心性和中间中心性刻画的是一个点对于网络中其他节点之间产生联系的能力,它依赖于节点与网络中的所有其他节点之间的关系,而不仅仅是与临点之间的直接关系。
(2)多指标中心性分析
根据UCINET计算舆情网络的各项指标的中心性如表1所示,本文根据度中心性从高到低选取了前十五个节点。
表1 多指标中心性列表(前15个)
节点代码 | 节点名称 | 点度中心性 | 中间中心性 | 接近中心性 | 节点代码 | 节点名称 | 点度中心性 | 中间中心性 | 接近中心性 |
7 | 什邡之窗 | 51.000 | 29.296 | 45.652 | 59 | 袁裕来律师 | 21.000 | 124.241 | 8.560 |
31 | 活力什邡 | 41.000 | 6.457 | 40.909 | 25 | 天涯论坛 | 20.000 | 465.442 | 9.783 |
4 | 环球时报 | 32.000 | 308.276 | 11.496 | 40 | 五岳散人 | 19.000 | 174.488 | 10.261 |
30 | 韩寒 | 26.000 | 89.514 | 11.250 | 45 | 吴法天 | 19.000 | 921.140 | 10.535 |
1 | 人民网 | 25.000 | 1.111 | 37.500 | 11 | 南方都市报 | 19.000 | 9.428 | 10.919 |
23 | 凯迪网 | 24.000 | 901.758 | 10.430 | 38 | 头条新闻 | 18.000 | 496.691 | 10.328 |
47 | 胡锡进 | 22.000 | 123.858 | 10.430 | 3 | 新浪新闻 | 18.000 | 359.796 | 10.588 |
29 | 李承鹏 | 21.000 | 0.000 | 13.208 | | | | | |
Network Centralization Index = 20.75%
根据软件分析结果可知,舆情网络的整体的点度中心势(Network Centralization)为0.6088。中心势越接近1,说明网络越具有集中趋势。所以,这就可以说明整个网络集中趋势明显,并且存在若干关键节点。例如7号节点——什邡市官方网站什邡之窗,其点度中心度为51,在网络中拥有最高权力,掌控信息以及发出信息能力较强。接下来31号活力什邡微博、4号环球时报、30号韩寒等意见领袖都拥有较大的点度中心度。
同时,在中间中心性方面,45、23、38、25这几个点的中间中心度是比较高的,也就是说吴法天、凯迪网络、头条新闻、天涯论坛这几个节点在舆情传播网络中被依赖程度比较高,因此这几个节点在网络上的权力相对较大,也比较能够控制网络上流动的信息和资源。而整个网络的中间中心势(Network Centralization Index)为0.2075,并不是很高,就整个网络而言,中间中心度并不是特别大,即在整个网络中大部分的节点在舆情传播过程中不需要别的节点作为桥接点,便可以直接得到信息。
最后,在接近中心性方面,排名靠前的部门获取信息更加容易,相对来说独立性也较强。说明在信息和资源在网络上流动时不会受到太多的控制,每个节点在相对情况下是独立的。经过分析可知,在什邡钼铜事件舆情网络中,接近中心度最高的是7号什邡之窗,接下来是31号活力什邡以及1号人民网,与点度中心性测度结果有一定相似性。
3.什邡钼铜事件舆情网络结构洞分析
在舆情网络分析中,由于节点之间不同的协调和合作程度往往会出现结构洞(Structural Holes)。结构洞的优势是指,它能够给节点成员带来利益,从而使网络成员利用其信息优势获得信息利益和控制舆情。[10]
使用UCINET软件对什邡钼铜事件舆情网络限制指标和网络的有效大小等进行结构洞的测量,其结果如表2所示。
表2 结构洞测度结果(前15个)