音樂社交場景中用戶評論的自我表達研究

成春暉

關鍵詞 音樂社交；用戶評論；自我表達；文本挖掘

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）12-0022-05

1 研究緣起與文獻綜述

1.1 研究緣起與問題聚焦

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2019年6月，我國網絡音樂用戶突破6億，整體規模已達6.08億，占網民整體的71.1%①。“音樂社交”泛指音樂服務形態與社交工具形態的結合，強調用戶在此場景中欣賞歌曲的同時，圍繞歌曲抒發感受、發表觀點，并與陌生人進行交流、互動乃至建立聯系的行為[ 1 ]。《2019年中國數字音樂產業研究報告》顯示，包含在線K歌與音樂直播在內的我國在線音樂社交市場在2018年達到了373.7億元的市場規模，整體保持著較高的增長趨勢，且未來仍將保持高速增長②。

自我表達（self-expression）不同于封閉化的內在傳播，既屬于自我范疇，還具有天然的社會交往和媒介中介化屬性[2]，個體將自己的所思所想、所感所受、所需所求，以某種方式或手段為載體反映給外界。在移動音樂客戶端的評論區，用戶除了一般對歌曲和歌手看法交流之外，出現了很多以記錄自己心情、感悟、瑣事等私人信息為主要內容、類似日記的“自說自話”式評論，這種自我表達不同于社交場景下微信朋友圈展示和生活場景下微博公開表達，而是一種介于兩者間的以音樂趣緣為核心、輻散到日常社交范疇的“中間”形態，評論區成為獨特的音樂中介化傳播空間。

用戶評論文本成為個體自我表達和情感傳播的重要載體，以音樂為牽引的社交互動成為個體自我表達的行為表現，構成互聯網背景下探究個體微觀表達和網絡人際交往的重要窗口。基于此，本文提出以下兩個研究問題：1）用戶在音樂評論區的自我表達文本和互動行為分別有何特點？2）音樂評論區的自我表達對用戶意味著怎樣的影響意義？

1.2 文獻綜述

音樂社交場景下的自我表達是媒介中介化傳播在新社交場景下的再一次展演，用戶在歌曲評論區記錄自我經歷、感受，是一類作為情感關系表達而存在的特殊傳播內容。有學者指出，把握這種關于情感的、關系的內容表達對引領社會溝通，達成社會共識至關重要[ 3 ]。學界目前對音樂社交場景中個體表達與互動研究集中在近幾年，既有對音樂社交中的用戶傳播模式與特征、平臺營銷策略、創作版權等方面的剖析，也有從文化研究視角出發探究音樂客戶端用戶的評論互動與社群組建，如以柯林斯的儀式互動理論、滕尼斯的精神共同體理論為視角。整體偏重宏觀視野和理論闡釋，內容維度較豐富，但從用戶自我呈現與內容表達角度研究歌曲評論相對較少；而且大部分學者采取經驗定性和觀察訪談方法，較少使用其他研究方法。

目前自我表達的相關研究主要集中在心理學領域，且國外已相當廣泛和深入，為本文提供了較為扎實的理論基礎。有學者將自我表達視為一種靜態個人特征，也有學者將其視為一種行為事件。以Yalom（1985）為代表的學者將自我表達視為在特定關系情境下的人際交互過程，也是本文的研究視角。結合音樂社交的特定場景下，著眼于自我表達行為的雙向性、情境性和關聯性，聚焦新型媒介平臺與中介工具對個體自我表達的影響，正是研究的價值所在。

2 研究方法

針對研究問題，本文通過用戶評論文本挖掘與數據分析，獲取宏觀用戶評論的自我表達文本特征；同時結合深度訪談，探究個體在音樂評論時自我表達的行為細節與心理活動，交叉印證并深入分析表達內容對個體的影響意義。

2.1 文本挖掘

本文選擇網易云音樂平臺作為研究樣本來源與個案分析對象，基于以下兩點：一是網易云音樂是國內最早實行音樂社交戰略的平臺，經過一定的用戶市場檢驗，發展模式更為成熟；二是網易云音樂擁有最大的用戶評論數量和互動數據量，相較于同類其他平臺有不可比擬的優勢。

文本挖掘（text mining）方法主要包括四個步驟：數據獲取、中文分詞、詞頻統計、可視化呈現。本文參考學者結合Kim& Sherman的自我表達研究[ 4 ]和Nespor的信念結構理論發展出的理論模型，在網易云音樂平臺評論量過萬歌曲范圍內，根據是否具有一定數量的有意義的自我表達內容為標準，兼顧歌曲類型多元化，以自我認知、自我情緒、自我評價為維度，篩選出《好想愛這個世界啊》《起風了》《你是年少的歡喜》《all will be will》《supermarket flower》共五首歌曲作為語料庫。之后對網易云音樂網頁端進行結構化分析，使用Python編程語言分別爬取樣本歌曲前五十頁評論（包括熱門評論），共計獲得1萬余行數據（一人一次評論為一行）③，隨后用Jieba等工具依次進行中文分詞處理、去除停用詞④、詞頻統計和數據可視化處理。

2.2 半結構化訪談

在處理文本數據的同時，以網易云音樂客戶端使用時間超過兩年、有過發布評論和觀看評論行為為標準，對5位網易云音樂深度體驗用戶進行面對面的半結構式訪談。訪談提綱圍繞音樂評論的表達頻率、內容取向、情境氛圍、互動模式、意義影響等，平均每人接受訪談時長為一小時。在受訪者允許的前提下獲取到他們的用戶信息和評論內容截圖，結合訪談資料共同作為研究樣本。下文引用過程中，受訪者編號依次為A、B、C、D、E。

3 數據分析

本文借助文本挖掘（text mining）方法旨在分析用戶自我表達文本語料、文檔集合的基礎上挖掘出隱含于文本內容中、可供人思考的文本特征。

3.1 詞頻統計與可視化結果

首先將全部詞頻文本生成可視化詞云（圖1），把握整體詞頻規律和敘事高頻詞，如“加油”“現在”“真的”“自己”等。

4.3 個體意義：孤獨感與連接欲望的矛盾突破

雪莉·特克爾在《群體性孤獨》中說：“人們時常感到孤獨，卻又害怕被親密關系所束縛，想要有人陪伴，卻無須付出友誼。”這種“孤獨的矛盾”在音樂評論區得到充分體現，用戶的自我表達行為既是“對空言說”的獨白，同時又是面向所有個體的一次分享，渴望與不確定個體建立深層情感連接。自我表達本質上仍是一次展現給外界的表演，但狀態更接近“獨處”。用戶在網易云音樂中復雜的印象整飾減少，社會比較的成本與壓力降低，既減少了私人評論話語流向公共空間的隱患，也避免了現實社會和強社交連接帶來的壓迫，實際上構成突破孤獨感與連接欲矛盾的一種途徑。

正如受訪者B表示：“我肯定是希望我的評論能被別人看見的，甚至有時候特別期待看見會有什么樣的回復。但并不是總能遇見同道中人吧，但是下一次我還會期待的。”D也表示：“表達是想遇見soulmate吧，我還挺渴望能遇見懂自己的人，‘靈魂交流，就是我需要知道并不是只有我一個人這樣，挺想被人看見的。”

值得注意的是，由于上述意義，用戶會傾向于表達那些在別的社交和服務平臺無法傳遞的情感內容，使得評論區看似形成一個“負能量”發泄地，網友用“網抑云”一詞調侃這一現象。但是根據本次文本挖掘結果來看，高頻詞語除了負面情緒詞外，還出現了許多表達正向積極情感詞語，如“加油”“希望”“努力”“抱抱”“相信”等。受訪對象C也說：“聽歌難免會悲傷吧，但有時候會被評論安慰到，我還會專門截屏。”筆者認為，與其說音樂評論區多是負面情感，不如說是消極話語的自我消解，兩極化的情感表達在對抗中反而趨于平衡，達到“中和狀態”，大量用戶經由音樂構成情感連接基礎，聚集在某首歌曲評論空間內，確認彼此在場進而產生巨大的心理接近感，使得評論表達內容具有一定的溫度價值。

本研究存在一定局限性，文本挖掘結果受限于所選歌曲本身，盡管覆蓋歌曲類型不同，但仍無法兼顧所有類型，并且訪談材料在本文中主要是輔助佐證作用，未來將訪談深度加強、范圍擴大，或許可以得到維度更為豐富的成果。

注釋

①中商情報網：https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1643 356689500942339&wfr=spider&for=pc。

②艾瑞咨詢：https：//mp.weixin.qq.com/s/ Mqr5IEp4IBIkHfydWJQ9dQ。

③數據收集截至2020年7月9日。

④停用詞文本列表參考四川大學機器智能實驗室停用詞庫和哈爾濱工業大學停用詞庫。

⑤為使統計結果更具有參考性，在不影響研究分析的前提下，對部分同義詞語進行了詞頻合并，如“爸爸”一詞的詞頻包括“我爸”“爸”“父親”“老爸”等詞語。

參考文獻

[1]歐陽照，劉通.精神共同體：理解“音樂社交”的一種可能[J].傳媒觀察，2019（4）：57-58.

[2]張放，尹雯婷.從獨白式微博書寫看媒介中介化自我傳播[J].當代傳播，2012（4）：79-81.

[3]喻國明，耿曉夢.未來傳播視野下內容范式的三個價值維度[J].新聞大學，2020（3）：61-70.

[4]Kim&Sherman.Expressyourself：cultureand the effectof self-expression on choice.2007.

[5]吉登斯.現代性與自我認同[M].北京：生活·讀書·新知三聯出版社，1998.

[6]屈勇.去角色互動：賽博空間中陌生人互動的研究[D].南京：南京大學，2011.

[7]彭蘭.新媒體用戶研究：節點化、媒介化、賽博格化的人[M].北京：中國人民大學出版社，2020.

[8]卡斯特.網絡社會的崛起[M].夏鑄九，王志弘，等譯.北京：社會科學文獻出版社，2009.

[9]南希·K·拜厄姆.交往在云端：數字時代的人際關系[M].北京：中國人民大學出版社，2020.