“飯圈”群體極化現象探究與分析

于倩男 吳 越

(西華大學 計算機與軟件工程學院,成都 610039)

“群體極化”這一概念是由美國學者凱斯·桑斯坦在其著作《網絡共和國——網絡社會中的民主問題》中提出的。 他在書中指出,“群體極化的定義極其簡單:具有一定偏向的群體成員在經過群體討論后,會朝著偏向的方向繼續移動,最后形成極端的觀點。”[1]近年來,社交網絡上的“飯圈”群體極化現象日趨嚴重,引起了社會各界學者的廣泛關注,例如網絡上的“227”事件(肖戰粉絲風波)。 案例分析方面,《微博中網民群體極化的動力機制研究——基于“溫嶺殺醫”事件的內容分析》[2]對2013 年“浙江溫嶺殺醫”事件引發的群體極化現象進行了分析,研究發現,事件、網民群體協同和新媒體都是群體極化形成的主要動因。 《群體極化視角下的“飯圈”文化探究》[3]提出了“飯圈”群體極化的應對建議。 《微博中娛樂新聞的群體極化現象研究》[4]采用案例分析法,針對微博娛樂新聞的群體極化現象,對群體極化現象產生的原因、特征等進行分析論證。 實驗模型方面,《網絡輿情群體極化動力模型與仿真分析》[5]根據單極聚化、兩極裂化、多極碎化和零極淡化四種群體現象,構建了網絡輿情群體極化動力模型。 《基于自我歸類理論的群體極化模型與仿真》[6]以自我歸類理論為依據提出了SCT 演化模型,對極化演化過程進行模擬。 “The informational basis for mass polarization”[7]通過兩個涉及信息選擇行為隨時間變化的實驗,研究受眾觀點兩極分化的發生條件。“Analyzing change in network polarization”[8]考察了在激烈競爭的大選期間,Twitter 網絡兩極分化的變化,結果表明,黨派用戶在Twitter 上形成了高度黨派化的網絡。

回顧以往的群體極化研究,與社會公共問題群體極化相比,“飯圈”群體極化研究很少,且不夠深入。“飯圈”文化是一種青少年亞文化[9]。 “飯圈”文化在青年主體意識構建過程中帶來的網絡暴力、被動跟風等負面影響,會讓青年主體意識走向極化[10]。 同時,“飯圈”集體行為極易引發群體極化,影響未成年人發展思維判斷能力[11]。 群體極化帶來的負面效應嚴重影響網絡社會和諧、青少年的身心健康以及人生觀價值觀的形成。 深入研究“飯圈”群體極化并把握其極化規律,有助于對“飯圈”進行管控以避免群體極化帶來的負面效應。

一、“飯圈”群體極化現象

(一)“飯圈”的粉絲社群

“飯圈”是粉絲對自己所屬的追星群體的統稱,是一種通過網絡社會聚集起來的紀律嚴明、分工明確、行動力極強的組織[12]。 “物以類聚,人以群分”,粉絲以偶像為中心聚集起來,形成了不同的粉絲社群。 按照對偶像情感強弱以及付出程度,此類社群中的粉絲可分為“核心粉絲”“普通粉絲”和“路人粉絲”,因為“核心粉絲”為粉群做出了大量貢獻,是各種明星信息、圖文、視頻的主要生產者,所以他們往往是粉絲社群的意見領袖[13]。

粉絲中還有兩類特殊的粉絲——“戰斗粉”和“數據粉”。 “戰斗粉”是為了保護偶像、為偶像謀取利益而奮戰在反黑掐架第一線的粉絲[13]。 所謂做數據,就是為了偶像去打投、控評、反黑,“數據粉”是組織并指引其他粉絲做數據的人[13]。 “戰斗粉”能在沖突發生時奮戰在第一線,其他粉絲總是跟隨“戰斗粉”去反黑;“數據粉”能夠組織其他粉絲做數據,所以“戰斗粉”和“數據粉”也是粉群的意見領袖。

(二)“飯圈”群體極化過程

“飯圈”群體極化過程一般分為三個階段:“刺激—反應—極化”[14]。 “飯圈”群體極化發生前,粉絲在粉絲社群中進行生產與參與,包括文本創作、粉絲間的溝通與互動以及做數據[13]。 當“戰斗粉”發現自家偶像被攻擊,便會截圖發文聲討。 有研究者認為,個體組成群體,必然產生群體互動,其結果是強化群體成員中已有意識或行為傾向,從而成為具有支配性的地位[15]。 所以,隨著事件的傳播和群體互動的增加,負向情緒聚集和加強,群體意見偏向增強,最終導致“飯圈”群體極化。

(三)“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素

“飯圈”群體極化的形成原因指導致群體極化形成的原因,影響因素是指加速或阻止群體極化形成的外在條件。 只有充分了解“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素,才能對其進行更深入的研究。

1.形成原因

“飯圈”群體極化的形成是個體、群體、社交網絡平臺三個層面綜合導致的結果。

個體層面:粉絲盲目跟風,缺乏自己獨立的思考和見解[16-17]。 由于粉絲對意見領袖的觀點不加思考地全盤吸收,個體觀點被群體觀點所淹沒,群體觀點趨于一致。

群體層面:意見領袖和社群影響、群內偏袒[18]。意見領袖的言論能影響群體,支配群體的行為,引導輿論的走向,是網絡輿論群體極化的潛在推動者[17]。另外,粉絲對社群具有歸屬感,會被周圍的朋友尤其是網友影響。

社交網絡平臺層面:社交網絡平臺匿名性、智能推薦算法對信息的過濾[19]。 信息過濾使粉絲“信息窄化”,觀點不易被改變且容易形成極端觀點,有的人會在社交網絡平臺匿名性的保護下,在網上傳播極端言論。

智能推薦算法的信息過濾、意見領袖的推波助瀾、社群影響、群內偏袒會加強粉絲的意見偏向,且該偏向不會輕易改變;匿名性使少數粉絲大膽地傳播極端觀點;粉絲的盲目跟風使社群中的粉絲觀點一致地朝極化方向發展,最終形成群體極化。

2.影響因素

社會是人與環境的總和,“飯圈”是社會的子集。從人與環境兩個角度入手,即可較為完整地總結“飯圈”群體極化的影響因素。

從人的角度來看主要有兩種因素:行為因素和心理因素。 行為因素是指粉絲主動地有選擇地接觸信息。 粉絲會在社交網絡平臺上主動搜索偶像的相關信息,并與其他粉絲進行互動。 久而久之,粉絲由于“信息窄化”,被困于“信息繭房”之中,限制了個體的認知范圍,從而導致“飯圈”群體極化。 心理因素是指從眾心理,社交媒體用戶盲目跟風與缺乏獨立見解的特性使得他們在信息交流中產生大量同質化觀點。同時,信息傳播速度快這一特性也會加劇某一種被認知或被認同觀點的擴散,這進一步加速了群體極化現象的進程。

社交媒體平臺是“飯圈”群體極化生長的溫床,從環境的角度來看主要有技術和媒介兩種因素。 技術因素是指智能推薦算法,它為粉絲推送訂制的偏好信息,在這些同類信息的不斷推送中,粉絲的認知觀點會逐漸強化,并形成具有同一性的粉絲社群。 群體成員通過與其他群體成員的交流,進一步加強了群體認同和價值觀念的統一,最終高度的群體一致性開始誘發群體極端觀點。 媒介因素是指微博、貼吧等社交媒體平臺。 近年來微博、微信、小紅書、抖音等社交媒體平臺的用戶日益增多,用戶在發布信息、與他人進行討論的過程中,平臺的“匿名”功能為肆意發表言論提供了保護。

二、案例分析

從粉絲群體聚集的社交網絡平臺——新浪微博獲取數據,對2021 年7 月“飯圈”中劉某的粉絲“滿月”以及嚴某的粉絲“鹽汽水”之間因沖突而產生的群體極化現象進行分析。

(一)事件始末

在社交媒體上,劉某的粉絲“滿月”與嚴某的粉絲“鹽汽水”之間一直對立,雙方經常發生沖突。 2021 年7 月14 日,“鹽汽水”認為“滿月”造謠自家偶像,“滿月”認為“鹽汽水”自導自演、倒打一耙,沖突就此爆發。 “戰斗粉”立即收集資料并在微博上發文聲討,聚集大量粉絲進行群體討論,在人與環境兩類因素的影響下,群體意見偏向逐步加強,“滿月”和“鹽汽水”都認為是對方的錯,群體極化已然形成。 隨著時間的流逝、其他熱點事件的爆發,越來越多的粉絲不再關注該事件,而是恢復跟往常一樣的“飯圈”生活,群體極化走向衰退。

從該事件過程可以看出群體極化發展的一般規律:

1.極化之前,“飯圈”群體之間的負向關系(對立關系)是潛在的觸發因子。 粉絲社群之間因為利益牽扯而呈現負向關系。 當發生利益沖突時,原本對立的關系就會變得愈加嚴重,進而引爆群體極化。

2.“戰斗粉”對群體極化起到了引導和推動的作用。 在群體極化過程中,“戰斗粉”不僅負責搜集和傳播事件信息,而且還會將個人負面情緒和非理性觀點在群體內部擴散,從而引發群體極端情緒的聚集。

3.“滿月”“鹽汽水”群體極化的演化過程分為“潛伏期—刺激—反應—極化—衰退”五個階段。 如圖1所示,潛伏期,即在群體極化形成前“滿月”和“鹽汽水”就存在負向關系。 部分粉絲受到來自其他群體成員的刺激,也產生了負向情緒。 負向情緒在群體討論中聚集和加強,最終導致群體偏見進一步走向極端,形成群體極化。 隨著時間流逝,群體注意力轉移,一個話題下的群體極化最終走向衰退。

圖1 “滿月”“鹽汽水”群體極化演化過程

(二)數據分析

“滿月”與“鹽汽水”之間的沖突主要集中在2021年7 月14 日至7 月22 日,粉絲就沖突事件展開了激烈的討論,其中轉發、點贊、評論數較多的原創微博主要是由粉群意見領袖發布。 本文抽取了處于事件中心的15 個主要賬號,并獲取了它們所發布的與沖突事件相關的微博評論,共計18 000 余條。 本文將粉群中的評論觀點分為支持、反對、中立三類,以區分粉絲意見偏向。 以“滿月”為例,粉群中的支持/反對觀點表明粉絲支持/反對“滿月”。 支持和反對觀點往往帶有憤怒、悲傷等負向情緒,中立觀點則帶有正向情緒。不同觀點占比對比如圖2 所示,不同粉絲社群中粉絲每天的各類觀點占比如圖3 所示。

圖2 不同觀點占比對比

圖3 粉絲社群每日各類觀點占比

群體極化生命周期為“發生—發展—高潮—衰退”四個階段。 如圖2 所示,2021 年7 月14 日為發生期,粉絲受到刺激,“戰斗粉”收集證據、發文聲討并召集其他粉絲加入討論,負向情緒快速聚集,群體極化形成。 7 月15 日至7 月19 日為發展期,負向情緒在討論中聚集。 7 月20 日為高潮期,經過討論的群體意見偏向進一步加強,群體極化達到高潮。 7 月21 日至7 月22 日為衰退期,群體注意力轉移,一個話題下的群體極化走向衰退。

中立觀點能夠調節支持觀點與反對觀點,在高潮期之后能夠促進極化的衰退。 如圖3 的“鹽汽水”每日各類觀點占比圖中,7 月14 日至7 月16 日的支持觀點保持在85%左右,反對觀點保持在5%以下。 7 月15 日開始,中立觀點開始逐漸增多,因此7 月17 日至7 月18 日的支持觀點降到了75%附近,而反對觀點增長到了5%以上。

為了深入研究粉群中的各類粉絲,本文在“滿月”和“鹽汽水”中的“核心粉絲”“戰斗粉”“數據粉”“普通粉絲”中各隨機抽取6 個賬戶,對它們的關注數、粉絲數以及微博數求均值并進行比較。

由表1 可知,粉群意見領袖(“核心粉絲”“數據粉”以及“戰斗粉”)的關注數少于普通粉絲,但粉絲數遠高于“普通粉絲”。 由此可見,粉群意見領袖能夠影響更多的人,這也是為什么他們是群體極化過程中的引導者和推動者的原因。

表1 各類粉絲的關注數、微博數、粉絲數對比

三、結語

本文對“飯圈”群體極化現象進行闡述,總結得出“飯圈”群體極化的形成原因和影響因素,并對新浪微博平臺上的“飯圈”群體極化案例進行分析,挖掘了“飯圈”群體極化的潛在規律。 首先,中立觀點能夠調節支持觀點與反對觀點,在群體極化高潮期之后,能夠促進極化的衰退。 其次,“飯圈”群體之間已存在的負關系是群體極化的促進力。 最后,粉群意見領袖是群體極化的引導者,通過影響群體內部其他粉絲來推動群體極化,并促進極化程度加深。

只有把握“飯圈”群體極化規律,制定相應策略去治理“飯圈”,才能夠消解“飯圈”群體極化,避免極化負面效應影響網絡社會和諧與青少年的健康成長。根據實際案例所挖掘的“飯圈”極化規律能為政府整治“飯圈”亂象等網絡治理工作提供參考借鑒。