社交媒體用戶新聞回避成因及潛在解決方案探究

章若琳

（作者單位：四川大學(xué)）

由于社交媒體的涌現(xiàn)，新聞的傳播路徑比以往更加密集、廣泛，越來越多的人從社交媒體接收有關(guān)政治和時(shí)事的新聞。然而，盡管新聞的易得性不斷增加，但回避新聞的人數(shù)卻在上升。根據(jù)牛津大學(xué)路透新聞研究院2019年的數(shù)字新聞報(bào)告，在38個(gè)國家和地區(qū)有32%的人承認(rèn)經(jīng)常或有時(shí)會(huì)回避新聞；該機(jī)構(gòu)2022年的報(bào)告顯示，在46個(gè)國家和地區(qū)有38%的民眾存在日常性的新聞回避。這不僅表明全球范圍內(nèi)新聞回避相當(dāng)普遍，且呈現(xiàn)出上升態(tài)勢(shì)[1]。

新聞回避現(xiàn)象因此得到了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的關(guān)注。西方認(rèn)為這是一個(gè)民主問題，因?yàn)樾侣勂毓饴逝c政治知識(shí)和政治參與呈正相關(guān)，新聞媒體日漸式微的影響力將削弱新聞業(yè)背后重要的民主作用[2]。中國語境下關(guān)于新聞回避的討論尚處于起步階段，研究者主要就新聞回避現(xiàn)象產(chǎn)生的時(shí)代背景、社會(huì)動(dòng)因和現(xiàn)實(shí)影響等進(jìn)行了討論，厘清和界定了中國語境下回避新聞的概念和內(nèi)涵，旨在尋找中國新聞回避現(xiàn)象的應(yīng)對(duì)策略[1，3-4]。

關(guān)于新聞回避，本文沿用強(qiáng)月新和孔鈺欽的定義，即人們?cè)谶B續(xù)一段時(shí)間內(nèi)，由于厭惡新聞或?qū)ζ渌浇楫a(chǎn)品有更高偏好導(dǎo)致的新聞少接觸甚至不接觸行為[3]，并將新聞回避分為有意回避和無意回避兩類。

1 新聞回避的成因

1.1 有意回避新聞

1.1.1 新聞內(nèi)容和極化環(huán)境導(dǎo)致用戶負(fù)面情緒滋長(zhǎng)

在托夫等人的研究中，近一半選擇“經(jīng)常”回避新聞的受訪者認(rèn)為新聞會(huì)對(duì)他們的情緒產(chǎn)生負(fù)面影響[5]。這一現(xiàn)象在極化環(huán)境中愈演愈烈，近幾年社交媒體的價(jià)值評(píng)估急轉(zhuǎn)直下，背離了初衷，當(dāng)前社交媒體格局會(huì)使用戶的態(tài)度越來越遠(yuǎn)離中立、溫和，轉(zhuǎn)向情感的極端化。有學(xué)者指出：社交網(wǎng)絡(luò)群體在建構(gòu)目標(biāo)、處理信息和形成態(tài)度時(shí)，傾向、觀點(diǎn)或興趣愛好相同的人群會(huì)擁有較強(qiáng)的群體認(rèn)同感，并朝著認(rèn)同的方向繼續(xù)偏移，最終形成極端的群體意見[6]。當(dāng)群體極化和個(gè)性推薦算法疊加后，社交媒體可能會(huì)剝奪用戶交叉曝光的機(jī)會(huì)，而態(tài)度一致的新聞曝光可能會(huì)放大社交媒體用戶對(duì)外部群體的負(fù)面情緒。

1.1.2 后真相時(shí)代主流媒體公信力降低導(dǎo)致用戶產(chǎn)生信任危機(jī)

2016年美國大選期間蓋洛普調(diào)查發(fā)現(xiàn)僅32%的人愿意信任媒體，美國新聞學(xué)會(huì)的報(bào)告顯示僅6%的人仍然相信新聞界[7]。很多新聞回避者根本不知道該相信什么，他們認(rèn)為新聞媒體因各種利益存在偏見。但信譽(yù)和公眾信任是新聞媒體發(fā)展受眾的關(guān)鍵，新聞產(chǎn)品的價(jià)值與其準(zhǔn)確性的看法密切相關(guān)。中國語境下，媒體公信力的討論集中在主流媒體，后真相時(shí)代公眾對(duì)新聞職業(yè)生產(chǎn)者的認(rèn)同有所降低，受眾與媒體機(jī)構(gòu)間的關(guān)系松動(dòng)，主流媒體公信力受到挑戰(zhàn)[3]。由于新聞內(nèi)容的碎片化、呈現(xiàn)方式的多元化，真相容易變得撲朔迷離。

1.1.3 新聞過載和反向馴化導(dǎo)致用戶產(chǎn)生新聞倦怠

信息過載指人們看到的信息嚴(yán)重超過他們能夠處理的信息，新聞過載是其中之一。由于社交媒體時(shí)代新聞生產(chǎn)主體增多、生產(chǎn)效率提升、傳播速率變高，新聞過載已然成為全球性現(xiàn)象。此外，人們也可能會(huì)過度參與新聞，導(dǎo)致“反向馴化”[8]，即擔(dān)心新聞具有“耗時(shí)、侵入性強(qiáng)、令人上癮”等特性，以至于有意識(shí)地消除它們產(chǎn)生的影響。這種認(rèn)為新聞需要太多時(shí)間和情感上過于疲勞的觀念也會(huì)導(dǎo)致用戶回避新聞。面對(duì)新聞過載，用戶通常有兩種處理策略：一是使用更有效的處理方法來管理新聞；二是通過有意回避新聞來關(guān)閉認(rèn)知。在社交媒體倦怠和新聞倦怠的雙重影響下，管理新聞?wù)J知成本過高，通過回避新聞來緩解倦怠感成為新的選擇[9]。

1.2 無意回避新聞

1.2.1 高選擇媒體環(huán)境導(dǎo)致用戶不易接觸新聞

身處一個(gè)由不同媒體類型、媒體組織、媒體內(nèi)容和呈現(xiàn)形態(tài)等多個(gè)維度構(gòu)成的“高選擇媒體環(huán)境”，用戶能夠輕松地根據(jù)娛樂偏好尋找媒體內(nèi)容，降低了新聞作為娛樂副產(chǎn)品曝光的概率。與此相關(guān)的概念是媒體劇目，指?jìng)€(gè)人經(jīng)常使用的所有媒體和可以被視為相對(duì)穩(wěn)定的跨媒體應(yīng)用模式[10]，新聞劇目便是其中之一。新聞消費(fèi)在過去的公共生活中普遍存在，包括報(bào)攤買報(bào)、觀看晚間新聞等，就新聞媒體、地點(diǎn)和時(shí)間的選擇而言，模式相當(dāng)穩(wěn)定。如今，用戶以社交化的方式查看、分享和談?wù)撔侣劊湫侣勏M(fèi)模式的轉(zhuǎn)變使大眾媒體時(shí)代新聞業(yè)在社會(huì)文化生活中構(gòu)建的結(jié)構(gòu)崩塌，新聞的內(nèi)容和觀看碎片化，進(jìn)而讓一些用戶難以切實(shí)接觸新聞，難以了解完整的新聞內(nèi)容。

1.2.2 算法推薦模式導(dǎo)致用戶陷入“信息繭房”

數(shù)字媒體時(shí)代，算法已成為影響新聞曝光率的重要因素。算法決策基于廣泛考察，其中已知非常重要的是用戶的經(jīng)驗(yàn)行為，如果社交媒體用戶被其他內(nèi)容吸引而較少激活新聞，算法將降低新聞內(nèi)容的優(yōu)先級(jí)并間接導(dǎo)致無意回避新聞的發(fā)生。“信息繭房”是社交媒體算法影響層面的重點(diǎn)討論對(duì)象，用來比喻用戶在海量信息中只選擇感興趣和悅己的主題，排斥或無視其他觀點(diǎn)與內(nèi)容，易導(dǎo)致同質(zhì)化問題。廖覓燕等證實(shí)移動(dòng)客戶端算法驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容分發(fā)模型會(huì)影響用戶對(duì)信息內(nèi)容的自主選擇權(quán)[11]。由此，算法技術(shù)促進(jìn)了“信息繭房”的形成，使社交媒體用戶可能同時(shí)經(jīng)歷新聞數(shù)量的有限性和內(nèi)容的同質(zhì)化，增加了無意新聞回避的概率。

1.2.3 “新聞?wù)业轿摇备兄獙?dǎo)致用戶新聞應(yīng)對(duì)能力下降

技術(shù)密集型環(huán)境可能會(huì)使部分人對(duì)他們獲得新聞的方式產(chǎn)生誤解，“新聞?wù)业轿摇备兄∟ews-Finds-Me,NFM）是其中的重要發(fā)現(xiàn)，即個(gè)人相信自己無須積極尋找和關(guān)注新聞就可以充分了解情況。現(xiàn)有研究認(rèn)為NFM是一個(gè)三維結(jié)構(gòu)，包括被告知、不尋求和依賴同齡人，其中不尋求是缺乏新聞消費(fèi)的被動(dòng)動(dòng)機(jī)，且NFM與傳統(tǒng)新聞媒體使用水平較低和通過社交媒體接觸新聞密切相關(guān)[12]。由于擁有NFM的群體較少接觸傳統(tǒng)新聞來源，缺乏破譯新聞內(nèi)容所需的特定領(lǐng)域知識(shí)，所以即使他們想要完全理解新聞也會(huì)變得越來越困難。同時(shí)，在社交媒體上擁有高NFM的群體可能會(huì)連續(xù)經(jīng)歷偶然接觸新聞和無意回避新聞，即使被“推薦”新聞，他們也會(huì)將目光轉(zhuǎn)向頁面上的其他內(nèi)容。進(jìn)一步說，這潛藏著個(gè)人應(yīng)對(duì)新聞環(huán)境的能力的自我懷疑，是激發(fā)無意新聞回避的催化劑。

2 新聞回避的解決方案

2.1 有意新聞回避的解決方案

2.1.1 實(shí)踐建設(shè)性新聞平衡負(fù)面影響

新聞界內(nèi)部對(duì)新聞的負(fù)面焦點(diǎn)爭(zhēng)論已久，建設(shè)性新聞是其中較新的倡議，其支持者認(rèn)為在選擇報(bào)道負(fù)面新聞時(shí)應(yīng)該附上更積極的故事內(nèi)涵。同時(shí)，在新聞呈現(xiàn)方面，一是可以將解決方案和面向未來的視角附加到揭露社會(huì)問題的新聞報(bào)道中，以此減少人們的負(fù)面情緒，并使人們對(duì)新聞報(bào)道產(chǎn)生更積極的態(tài)度；二是當(dāng)人們看到反映負(fù)面趨勢(shì)的具體事件時(shí)，可以為他們提供更多的背景，如在報(bào)道個(gè)人遭遇恐怖襲擊時(shí)附上世界各地恐怖襲擊傷亡人數(shù)不斷減少的背景。通過這兩種方式可以創(chuàng)造新聞的上下文環(huán)境，從而降低人們不自覺地從支離破碎、事件驅(qū)動(dòng)和負(fù)面趨勢(shì)的新聞中受到的負(fù)面影響。

2.1.2 增加新聞工作過程透明度，提升信任感

對(duì)新聞的信任源于主題選擇性、事實(shí)選擇性、描述準(zhǔn)確性以及對(duì)新聞評(píng)估的信任等，但如今新聞媒體選擇主題并給出準(zhǔn)確描述的權(quán)威性受到質(zhì)疑。對(duì)此，除去堅(jiān)持報(bào)道基于事實(shí)的新聞外，新聞媒體還應(yīng)盡量展示新聞報(bào)道背后的制作過程。例如，記者在報(bào)道旁邊增加注釋，發(fā)布新聞報(bào)道背后可公開的文件，或是精選熱度較高的用戶問題進(jìn)行二次反饋。此前新華社開設(shè)專欄《問記者》，通過網(wǎng)友和記者一問一答的形式報(bào)道新聞，用戶看完后如果還有疑惑可以直接發(fā)送問題給記者。這一系列報(bào)道不僅做到了回應(yīng)用戶關(guān)切，也使新聞的敘事邏輯和重點(diǎn)更加被用戶知曉，反響較好。

2.1.3 運(yùn)用新聞策展和慢新聞助力新聞減量

在飽和的新聞環(huán)境中，新聞過載引起的新聞倦怠會(huì)使部分人避開新聞。一個(gè)解決方案是運(yùn)用新聞策展，即新聞媒體將針對(duì)同一事件的所有新聞報(bào)道的概述匯集起來，幫助用戶在海量信息中找到自己需要的內(nèi)容。另一個(gè)是慢新聞的運(yùn)用，這一行為正是對(duì)新聞業(yè)過度加速和過度生產(chǎn)的反應(yīng)。美國《時(shí)代周刊》創(chuàng)始人盧斯將深度調(diào)查報(bào)道和能夠引發(fā)讀者深入思考的報(bào)道都?xì)w為“慢新聞”[13]，中心論點(diǎn)是慢新聞報(bào)道可以讓新聞繼續(xù)發(fā)揮一些關(guān)鍵的社會(huì)作用，如追蹤復(fù)雜的社會(huì)問題，促進(jìn)對(duì)日益多元化的社會(huì)中不同觀點(diǎn)的理解等。運(yùn)用慢新聞策略對(duì)保留那些尚未退出的新聞消費(fèi)者，甚至讓那些有意回避新聞的人重新參與其中發(fā)揮著重要作用。

2.2 無意新聞回避的解決方案

2.2.1 將新聞和娛樂結(jié)合，培養(yǎng)社交媒體中的新聞受眾

大眾媒體時(shí)代，觀眾會(huì)因觀看娛樂節(jié)目接觸新聞，當(dāng)人們?cè)絹碓蕉嗟貜碾娨曓D(zhuǎn)向新媒體，算法推薦模式也可以為主流媒體創(chuàng)造用戶無意中接觸新聞的機(jī)會(huì)。日本學(xué)者運(yùn)用實(shí)驗(yàn)法，將雅虎的新聞和娛樂內(nèi)容組合，發(fā)現(xiàn)在測(cè)試者尋求娛樂內(nèi)容的同時(shí)呈現(xiàn)新聞可以增加對(duì)新聞的獲取概率[2]。以此類推，社交媒體也可能因新聞和娛樂的交叉展示達(dá)到曝光新聞的概率。在“高選擇媒體環(huán)境”中，有可能創(chuàng)造新的途徑吸引無意接觸新聞的受眾，但這需要社交媒體平臺(tái)謹(jǐn)記社會(huì)責(zé)任，杜絕娛樂至死。

2.2.2 優(yōu)化算法運(yùn)行機(jī)制，提高信息治理水平

算法推薦運(yùn)行始發(fā)于用戶偏好，最終又影響用戶，對(duì)于這一過程中形成的繭房問題，需要讓技術(shù)“以人為尺度”。2022年3月1日，國家網(wǎng)信辦等四部門聯(lián)合發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》正式施行，明確要求保障用戶的算法知情權(quán)和算法選擇權(quán)，這是搭建新時(shí)代信息治理體系的一大步。目前算法改進(jìn)措施的焦點(diǎn)集中在推薦內(nèi)容的多樣性，但也應(yīng)關(guān)注熱點(diǎn)議題中觀點(diǎn)的一致性或?qū)α⑿裕貏e是在新聞知識(shí)領(lǐng)域，主流媒體可以將公共話題作為引導(dǎo)展示不同意見和內(nèi)容的機(jī)會(huì)，為用戶帶來認(rèn)知外的內(nèi)容，提高其信息素養(yǎng)和新聞環(huán)境應(yīng)對(duì)能力，進(jìn)而為建立更全面的管理信息系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

3 結(jié)語

了解不同類型的新聞回避成因?qū)τ谔接懫渌枰牟煌鉀Q方案至關(guān)重要。一方面，減少有意新聞回避需改變新聞的選擇和呈現(xiàn)方式，從而減少用戶的負(fù)面情緒，提高其對(duì)新聞和新聞業(yè)的信任度，同時(shí)降低主動(dòng)退出新聞曝光的用戶的新聞倦怠感；另一方面，改善無意新聞回避狀況需要落實(shí)政策措施，更廣泛地優(yōu)化社交媒體對(duì)不同內(nèi)容的組合，以增加新聞曝光的機(jī)會(huì)。

現(xiàn)有新聞回避研究較少提及NFM，但已有研究證明它對(duì)新聞回避者個(gè)人會(huì)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響[12]。需要說明的是，本文將NFM歸為引發(fā)社交媒體用戶無意新聞回避的成因，因?yàn)镹FM的“不尋求”維度可以解釋為缺乏新聞消費(fèi)行為的被動(dòng)動(dòng)機(jī)，與無意新聞回避邏輯相通。然而，NFM的長(zhǎng)期影響可能觸發(fā)有意新聞回避：持有高NFM的用戶最初可能只是不努力搜索和關(guān)注新聞，但因?yàn)樗麄兿嘈抛约杭炔挥猛度氡匾臅r(shí)間成本尋找新聞，也不用付出認(rèn)知努力來處理看到的新聞內(nèi)容，久而久之就失去了對(duì)自己查找和解釋新聞的能力的信心，進(jìn)一步演變?yōu)閷?duì)新聞的厭惡情緒后，即使社交媒體平臺(tái)算法合理組合了新聞和其他媒體內(nèi)容，他們也將傾向于有意回避新聞。因此，下一步研究可以更深入地探索NFM在新聞回避現(xiàn)象下的作用機(jī)制和中介作用，這將有助于理解從無意到有意新聞回避的流動(dòng)過程以及用戶態(tài)度和行為變化。