佳作译介|病毒的病毒式传播：耸人听闻的社交媒体信息对用户参与的影响
2019/6/2 18:59:02尚雪芬 科学传播人
导读
在一种新型传染病出现并迅速传播的过程中，社交媒体的信息传播在其中发挥着什么样的作用？这给健康传播的从业者和组织提供了一个充满希望且具有竞争力的沟通形式。今天，“科学传播人”为大家译介的是Khudejah Ali, Khawaja Zain-ul-abdin, Cong Li, Lisa Johns, Ayesha Aziz Ali和Nicholas Carcioppolo六位学者共同发表于Science Communication 上的研究——Viruses Going Viral: Impact of Fear-Arousing Sensationalist Social Media Messages on User Engagement。该研究通过调查在2016年寨卡病毒爆发期间，Facebook平台上800篇引起恐惧和轰动效应的帖子和对应的用户参与度之间的关联，最终发现随着恐惧引发的轰动效应上升，用户参与度也显著提高。
通讯作者
Khudejah Ali
迈阿密大学传播学院博士生候选人。她主要研究，媒体作为一种促进健康传播和行为改变的沟通工具，在应对突发公共卫生事件时所面临的风险以及其中的沟通效益。
研究背景
几个世纪以来，传染病一直是世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。目前关于传染病(EIDs)的定义为“发病率或发病范围短时间内迅速增加的感染疾病”(Morse，2009，p.198)。而社交媒体作为公众主要的信息来源，给健康危机和风险传播者提供一种应对传染病爆发等突发公共卫生事件的传播方式。然而，很少有研究探究社交媒体信息属性与公共卫生紧急情况下公众的社交媒体参与度增加之间的具体关系，特别是在危机和紧急风险时期中健康传播在各个方面(包括强度)的表现。
因此，该研究通过对2016年美洲寨卡病毒爆发期间，Facebook上帖子的消息属性进行内容分析，来探究传染病信息在社交媒体上的传播，以及由于恐惧而引发的轰动效应与社交媒体用户参与行为之间的关系。这有助于改善公共卫生突发事件期间的风险沟通活动的信息设计，并提高社交媒体的传播效率。
文献回顾
风险的社会放大框架和耸人听闻的媒体信息。风险的社会放大框架(Social Amplification of Risk Framework, SARF)是指心理、社会、制度和文化现象等因素可以通过放大或减弱公共风险感知来促成公众反应行为和风险后果。在传播的信息中，SARF提出影响风险认知放大的四个信息属性：相关风险信息的轰动效应，个人或群体对风险相关信息的争议程度，风险信息中存在的象征意义以及关于风险的信息量(R. E. Kasperson et al., 1988)。而其中的轰动效应就是指公众的情感或感官的唤醒。在传染病爆发背景下，轰动效应的情感维度(下文也将之称为“感性信息”)尤其重要。在健康传播的新闻报道和广告中，信息经常通过耸人听闻的恐惧诉求来影响人们的行为。
耸人听闻的媒体信息。“耸人听闻”是一种信息属性，指“高于大家公认的合适的情绪刺激，特别是恐惧”，如犯罪，名人和丑闻等。以往研究表明，媒体信息中的轰动效应有多种表现方式，如电视中使用特定的摄像机动作和角度、装饰效果和音频技术，以及社交媒体消息中的多媒体融合，如文本、图片、视频或其组合。鉴于此，本研究将关注信息本身的轰动效应，如强烈或极端恐惧诱导的词语选择和语言包装(信息使用的情绪化而非中性语言)，诱导或威胁性的图形或视觉效果。这些信息可能会吸引受众的注意力和好奇心，增强他们的焦虑和恐惧，进而产生耸人听闻的效果。
来源“放大站”。在SARF内，健康风险信息通过来源(也称为“放大站”)的传播来向更广泛的受众传播信息。这些来源包括新闻媒体、科学家、政府机构和普通个人等。而健康风险信息的显著性程度，取决于这些来源“放大站”所传达的信息。因此，该研究选择网络媒体，以及其他类型的非新闻来源，探究耸人听闻的信息内容可能导致的不同程度的轰动效应。
研究问题1：非新闻来源的帖子中引起恐惧的耸人听闻的程度是否有所不同？
假设1：Facebook上新闻媒体来源的帖子比非新闻媒体来源的帖子更具耸人听闻的轰动效应。
社交媒体上的风险认知“放大”和用户参与度。引起恐惧的耸人听闻的媒体信息可能会影响受众对风险的看法，而信息传递中的轰动效应“放大”或提高了对所讨论的特定危害的风险认知。之前的研究表明，人们在接触引发负面情绪的信息时，更倾向于进行人际交流，因此引发恐惧的新闻信息可能会通过放大风险感知来增加人际交流风险。在社交媒体领域，当前研究所关注的“用户参与”可以将其概念化为由激励驱动因素产生的活动，特别是在Facebook上，用户可以通过(a)评论现有帖子，(b)通过点击按钮来表示对帖子的兴趣——点赞，以及(c)分享他们的帖子。
基于此前文献综述，该研究提出一个合理的先验假设，即引发关于风险的耸人听闻的煽动性信息将增加Facebook上的用户参与度。下图为该研究的假设机制：
图1 先验假设的基本模型
假设2：在Facebook上有关寨卡病毒的帖子中，更高级别的轰动效应与更多的点赞数量有关。
假设3：在Facebook上有关寨卡病毒的帖子中，更高级别的轰动效应与更多的评论数量有关。
假设4：在Facebook上有关寨卡病毒的帖子中，更高级别的轰动效应与更多的分享数量有关。
研究方法
抽样
根据谷歌趋势(Google Trends，它通过分析Google全球数以十亿计的搜索结果，告诉用户某一搜索关键词在各个时间段在Google被搜索的频率和相关统计数据)，该研究在Facebook的图表搜索功能中使用“zika”这一2016年最热门的寨卡病毒标签，按月份查找有关寨卡病毒的帖子，并选择每月的前100个帖子作为样本进行分析。为实现编码的可靠性，本研究由四名本科生独立对样本进行编码，并使用Krippendorff的alpha检验编码员之间的信度，最后得出α系数值的范围为.70至.99。随后，编码员获得均匀分布的Facebook帖子，以完成主要样本的编码。
测量
来源类型。该研究对涉及的每个帖子都根据来源进行分类，其作者/来源有公众人物(如政治家、名人)、新闻媒体(如新闻平台、广播公司)、私人组织(如药房、诊所)、政府组织(如疾病控制和预防中心)、个人(私人公民)、专家(如医生、研究科学家)、非营利组织(如WHO)、学术机构(如大学)，以及其他。
耸人听闻的轰动效应。具体而言，根据是否存在以下两项表述，将引起恐惧感的轰动效应按低，中，高进行编码：在Facebook帖子中是否使用引起恐惧的词语(如“寨卡危机”“寨卡紧急情况”“病毒杀手”)；是否使用具有刺激性、恐惧性的图形和视觉效果(如吸血蚊子的特写镜头、哭闹的畸形婴儿等)。如果Facebook帖子中缺少引起恐惧的术语和挑衅性图像，那么轰动效应就是低值；如果两者都存在，则为中等值；如果两者均有且较多，则为高值。
用户参与。在Facebook上，用户可以通过点赞(选择“反应”选项)、评论、分享来参与，但由于用户使用不同参与方法的概念独特性和动机尚未在健康相关信息的背景下建立起来，因此该研究并未将它们归纳在一起形成整体参与度量，而是将它们中的每一个分别作为三个水平变量进行测量：点赞数量、评论数量和分享数量。
功效(协变量)。自我效能感是指人们相信自己有能力做出特定的行为来影响可能影响他们生活的事件。因此，信息中的功效信息指导个体有效和适当地应对事件的方法，从而可能有助于减少相关风险。已有研究发现，有效的信息往往会导致更高水平的用户参与度。因此，根据以下三个项目在Facebook帖子中是否存在，个体效能信息被编码为无，低，中等，高：鉴别寨卡病毒的特定体征和症状(如发烧，皮疹，关节疼痛)；采取个人保护措施或诊断措施，以减少患上感染疾病或检测寨卡病毒的风险(例如，驱蚊，血液检测)；有关寨卡病毒如何传播的信息(例如性传播)。如果帖子中没有相关信息，功效变量将会是“无”；如果帖子中存在任何一种类型的功效信息，则值为低；如果有两种类型则为中等值；如果存在所有三种类型则值为高。
数据分析
使用Kruskal–Wallis H检验来确定用户参与程度(低、中、高恐惧引起的轰动效应)的群体差异。此处不适合使用单向方差分析，因为即使对数据对数转换后，所有三个因变量(点赞，评论，分享)的检验结果也是显著的。此外，本研究在计算数据的标准化分数后，剔除距离均值超过3个标准差的离群值，其中，点赞、评论和分享的数据中离群值数量分别为14个、3个和5个。
结果
该研究首先对协变量(功效)进行了描述性分析。结果显示，“无”个体效能信息占58.4%，“低”个体效能信息占30.9%，“中等”类别占7.5%，“高”类别占所有帖子的3.3%。随后进行一系列卡方检验，以检查引起恐惧的轰动效应水平之间协变量分布，发现功效信息类型与恐惧唤起轰动效应水平之间无显著差异。(χ2(6)=10.08，p>.05)
而对信息来源变量进行描述性分析发现，新闻信息是Facebook上关于寨卡病毒帖子的最重要来源(51.1%)，远远高于公众人物(13.1%)，私人组织(10.5%)，政府组织(8.0%)和非营利组织(7.1%)。
对恐惧引起的轰动效应变量的描述性分析显示，恐惧引起“低度”轰动效应占39.9%，引起“中度”轰动效应占45.7%，引起“高度”轰动效应则占所有帖子的14.4%(N分别为319，365，114)。删除异常值后对参与方式进行描述分析可得，点赞(N=786，M=186.87,SD=419.56),评论(N=797，M=15.64， SD=41.44)和分享(N=795，M=111.93，SD=377.76)。
为进一步回答研究问题1，对八个非新闻来源(公众人物，私人组织，政府组织，个人，专家，非营利组织，学术机构和其他)进行了卡方检验，发现来源类型与帖子中的轰动效应无显著差异，χ2(14)= 16.12，p>.05，因此可将这些类别合并为一个组，从而将来源类型转换为仅具有两个组的类别：非新闻来源(N=391)和新闻来源(N=409)。
为检验假设1，对变量来源类型和恐惧引起的轰动效应进行卡方检验。研究发现，这两种类型的差异显著，χ2(2)= 50.92，p<.05。进而提出一项事后分析(见表1)，结果显示，与非新闻来源的Facebook帖子(63%)相比，新闻来源的帖子中一小部分被归类为具有低恐惧感(37%)。而在中度或高度恐惧层面，与非新闻来源的Facebook帖子(分别为43%和28%)相比，新闻来源帖子中有相当大比例被归类为具有中度或高度恐惧引发的轰动效应(分别为57%和72%)。因此，支持假设1。
表1 来源类型与引发轰动效应的卡方检验的事后分析
对于假设2，通过Kruskal-Wallis H 检验发现不同轰动效应的点赞数量间存在显著差异，χ2(2)=21.78，p<.05。根据平均等级的划分，低水平恐惧模式引起的轰动效应为351.85，中等水平为408.09，而高水平为460.46。进一步事后分析(表2)显示，中度轰动效应和高度轰动效应在引发用户点赞数上有一定差异，但不是十分显著(仅在p=0.1水平显著)。因此，该研究部分支持假设2。
表2 点赞数量的事后分析
同样，在检验假设3时，通过H检验显示，不同等级的轰动效应下的评论数量存在显著差异，χ2(2)=16.11，p<.05，其中，低水平轰动效应的平均分为364.52，中等水平为410.11，高水平为456.61。而事后分析(表3)显示，低-中和低-高水平的差异显著，p<.05；而中度轰动效应和高度轰动效应在用户评论数上没有显著差异。因此，研究结果部分支持假设3。
表3 评论数量的事后分析
最后，在检验假设4时，H检验表明不同等级轰动效应下的分享数量也存在显著差异，χ2(2)=16.56，p<.05，其中低度恐惧引发的轰动效应平均数为361.86，中度水平为410.87，高度水平为454.47。事后分析(表4)显示低-中水平和低-高轰动效应在分享数量上存在显著差异。而中度和高度轰动效应在分享数量上没有发现显著差异。因此，也是部分支持假设4。
表4 分享数量的事后分析
讨论与总结
在人口日益增长和全球化的今天，传染病在全球范围内扩散并带来极大的风险。由于流行病爆发的不确定性，有效传播相关健康风险的新闻和信息就至关重要。该研究发现，关于寨卡病毒的Facebook帖子中约60%包含中度或高度的耸人听闻消息。而增加恐惧引起的轰动效应也会增加公众的参与度，但当恐惧引起的轰动效应水平很高时，这些参与行为就没有显著差异了。而就来源类型而言，个人占Facebook用户群的绝大多数，但他们的参与模式主要是对原始内容帖子的点赞、评论和分享而非创建全新的内容。组织和专家更倾向于在社交媒体上创造新内容，并与他们的粉丝一起传播。而新闻组织更有可能在他们的Facebook帖子中加入容易引起恐惧的耸人听闻的元素，其中中等程度恐惧引发的轰动效应所带来的传播效率最高。
但是，目前研究仅限于探索轰动效应的影响范围，未来应更关注其不确定性、象征性内涵和信息量等因素，从而更好地理解整个框架。此外，还应测试其他消息属性，例如帖子长度、情绪、消息框架以及各种属性之间的潜在交互作用，以及这些属性将如何提高用户在其他社交媒体平台上的参与度，并探究不同平台之间的潜在共性。
原文：
Ali, K., Zain-ul-abdin, K., Li, C., Johns, L., Ali, A. A., & Carcioppolo, N. (2019). Viruses Going Viral: Impact of Fear-Arousing Sensationalist Social Media Messages on User Engagement. Science Communication, 1-25.
原文链接：
http://sage.cnpereading.com/paragraph/article/10.1177/1075547019846124
作者 | 清华大学新闻与传播学院研究生 尚雪芬
审阅 | 金兼斌 徐雅倩
编辑 | 尚雪芬 袁 洁
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