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      新冠肺炎疫情期間的謠言研究
      ——基于“較真”辟謠平臺437條樣本的分析

      2020-08-17 06:00:56錢迎飛
      視聽 2020年8期
      關鍵詞:英文單詞階段性數(shù)目

      □ 錢迎飛

      作為突發(fā)公共衛(wèi)生突發(fā)事件,新冠肺炎疫情給全人類帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。疫情期間,由于疫情防控知識的缺乏和恐慌心理,相關謠言不斷產生。日常生活中雖有謠言傳播,但其對社會秩序的干擾遠不敵突發(fā)事件中的謠言①。因此,研究此次疫情期間的謠言傳播特點,為以后的突發(fā)公共衛(wèi)生事件提供參考,對謠言的分析和治理有一定幫助。

      一、研究方法

      本文主要使用內容分析法。由于疫情涉及的區(qū)域非常廣,謠言數(shù)量眾多且源頭不清,所以筆者把騰訊旗下的專業(yè)辟謠平臺“較真”針對疫情期間的辟謠專欄作為數(shù)據(jù)樣本,通過爬蟲工具采集了自2020年1月18日到2020年3月26日的全部辟謠數(shù)據(jù),總計528條。對辟謠結果進行分類和篩選后,將結果為“謠言”“假新聞”“偽科學”“有失實”“偽常識”的情況統(tǒng)一納入謠言樣本,在此基礎上共收集了437條數(shù)據(jù)樣本。

      隨后對樣本進行了編碼再分析,統(tǒng)計謠言的類型分布、謠言涉及的不同國家謠言數(shù)目、謠言涉及的國內不同省份謠言數(shù)目、謠言涉及的國內不同城市謠言數(shù)目,并對疫情進行階段性劃分,在此基礎上對謠言進行階段性特征的分析。

      二、研究發(fā)現(xiàn)

      (一)謠言的主要類型分布:民眾最關心的領域謠言數(shù)最多

      圖1 謠言類型分布

      對437條謠言進行類型編碼后進行統(tǒng)計分析,結果如圖1所示。疫情期間,“預防妙招”類謠言最多,達到135條,在所有謠言類型中總占比達到31%。其次是“防控措施”類謠言,達到47條,占比11%。另外,“感染風險”類和“涉外謠言”類都為43條,各占比10%。最后,“專家/名人類謠言”“疫情進展”“生活影響”和“疫情真相”類謠言也在謠言類型分布中占有較大比重,分別占比9%、7%、5%和4%??梢?,疫情期間的謠言主要聚焦在預防方法、防控措施和感染風險上,而這些因素涉及生命安全的保障,本來就是民眾最為關心的信息。所以謠言在大家最關心的領域有著更大的傳播空間。

      (二)疫情嚴重程度和謠言數(shù)量成正相關

      筆者再對所獲取的謠言數(shù)據(jù)進行了篩選,對謠言文本中涉及的地點進行了分類統(tǒng)計,得出了謠言涉及的不同國家謠言數(shù)目、謠言涉及的國內不同省份謠言數(shù)目、謠言涉及的國內不同城市謠言數(shù)目。疫情涉及的國內城市謠言數(shù)排行榜中,武漢、北京、上海排名前三,分別為38條、14條和13條。謠言涉及的省份主要是湖北省臨近省份,另外也包括疫情相對比較嚴重的黑龍江省。其中,湖北、北京、上海、浙江和四川謠言數(shù)排名前五,謠言數(shù)目分別為48條、14條、14條、11條和10條。在涉外謠言數(shù)目分布中,美國、意大利、日本和韓國排名前四,涉及謠言數(shù)目分別為21條、10條、6條和4條。由此不難發(fā)現(xiàn),謠言數(shù)據(jù)排行前幾名的都是疫情比較嚴重的地區(qū),不管是國內還是國外,都表現(xiàn)出疫情嚴重程度和謠言數(shù)量成正相關的特點。

      (三)謠言具有明顯的階段性特點

      筆者根據(jù)疫情發(fā)展的過程,借鑒新聞報道和專家判定,將疫情劃分為四個階段來進行疫情期間謠言的階段性研究。通過對比發(fā)現(xiàn),謠言具有明顯的階段性特點。

      1.疫情早期和高峰期謠言數(shù)量最多

      通過分析發(fā)現(xiàn),在疫情的早期和高峰期謠言數(shù)量最多。疫情早期階段的日均謠言數(shù)為7.93條,疫情爆發(fā)階段的日均謠言數(shù)為9.77條,疫情得到控制階段的日均謠言數(shù)為5.44條,疫情全球大流行階段日均謠言數(shù)為3.67條。

      2.疫情不同階段謠言的類型不同

      筆者對疫情不同階段的謠言類型進行了統(tǒng)計分析。疫情早期階段,謠言的類型分布前三名分別是預防妙招、防控措施和感染風險,數(shù)目分別是47條、24條和8條。疫情爆發(fā)階段,謠言的類型分布前三名是預防妙招、感染風險和防控措施,數(shù)目分別是49條、18條和14條,可見疫情爆發(fā)階段感染風險類的謠言數(shù)量超過了防控措施相關的謠言數(shù)量。另外,在國內疫情得到控制階段,謠言的類型分布前三名是預防妙招、涉外謠言和感染風險,數(shù)目分別是32條、18條和16條,這一階段涉及國外的謠言占比開始上升。最后,在疫情全球大流行階段,謠言的類型分布前三名分別是涉外謠言、專家/名人類謠言和開學相關的謠言,數(shù)目分別是13條、9條和7條,在這個階段涉外謠言數(shù)目占比最大。隨著國內疫情得到控制,國內開學相關的謠言數(shù)量也開始上升。

      從疫情不同階段的謠言類型分布占比變化可以看出,疫情不同階段謠言類型的分布具有明顯差異,疫情具有明顯的階段性特點。

      此外,筆者對疫情不同階段的謠言標題進行了詞頻分類,制作出了謠言標題涉及的詞頻文字云,除去了每個階段都相似的“新型”“冠狀病毒”這些重復詞頻。筆者發(fā)現(xiàn),在疫情的不同階段,謠言標題涉及的詞頻也具有差異。在疫情早期階段,“預防”“武漢”“封城”和“消毒”占據(jù)很大比例。在疫情爆發(fā)階段,“口罩”“感染”“預防”“消毒”“傳播”和“酒精”處在比較顯著的位置,是謠言涉及最多的關鍵詞。在國內疫情得到控制階段,“感染”“美國”和“韓國”開始出現(xiàn)在比較顯著的位置。最后,在疫情全球大流行階段,“開學”“隔離”“感染”“意大利”“美國”等詞處在了比較明顯的位置,占比增大。

      三、疫情期間謠言背后的謠言公式

      二戰(zhàn)中,謠言的泛濫及其巨大的影響力,促使美國社會學家奧爾波特和波斯特曼用實驗方法尋求謠言的控制之道。他們提出了關于謠言強度的最早期公式:R=I×A②。其中,“R”代表謠言 /流言,是英文單詞“rumor”的縮寫;“I”代表著重要程度,是英文單詞“importance”的縮寫;字母“A”代表著事情的模糊或者不確定程度,是英文單詞“ambiguity”的縮寫。奧爾波特和波斯特曼的謠言傳播公式體現(xiàn)了謠言的傳播程度、信息的重要性和不確定性成正相關。

      后來的學者對謠言的傳播公式進行了更新。美國社會心理學家羅斯諾提出了新的謠言傳播公式:R=I×A×U。其中,“I”代表相關程度,是英文單詞“involvement”的縮寫;“A”代表受眾的不安定情緒因素,是英文單詞“anxiety”的縮寫,這就加入了受眾的緊張焦慮情感;“U”是不確定的意思,是英文單詞“uncertainty”的縮寫。

      根據(jù)研究筆者發(fā)現(xiàn),疫情期間的謠言傳播印證了典型的謠言傳播公式。

      首先,疫情的嚴重程度和謠言的數(shù)量成正相關。這里面就包含了謠言傳播公式里的兩個因素“importance”和“involvement”。疫情越嚴重的地區(qū),謠言的數(shù)量就越多,因為越是疫情嚴重的地區(qū)越是受到人們的關注,受重視的程度越高,相關程度也越大。

      其次,不安定因素在疫情謠言傳播中也具有明顯的影響。人類歷史上的洪水、瘟疫與戰(zhàn)爭等巨災中,恐慌性傳播反復出現(xiàn)③。在疫情越嚴重的地區(qū),人們越擔心和焦慮,所產生的謠言數(shù)量就越多。另外,筆者在謠言階段性研究中發(fā)現(xiàn),疫情早期階段和爆發(fā)階段的日均謠言數(shù)量最多,這也是由于不安定的因素在發(fā)酵。疫情早期,由于醫(yī)療專家對疫情的認識不足,大多數(shù)公眾對疫情有很多的誤解;而爆發(fā)期每天的新聞報道中,疫情感染人數(shù)都在大幅度增加,民眾難免會產生恐慌和不安的心理,這也加劇了謠言的傳播程度。

      最后,疫情早期缺乏權威解釋,這就造成了很多不確定的信息,公眾對疫情的認識處于一個模糊的狀態(tài)。在這樣的形勢下,民眾就很容易去猜測疫情甚至是輕信與疫情相關的謠言,為疫情的傳播提供了溫床。北京師范大學新媒體傳播研究中心的《信息公開與謠言傳播:有關武漢冠狀病毒肺炎疫情的謠言分析報告》顯示,網民了解疫情信息越多,就越能提高對新冠肺炎疫情謠言的感知④。相反,網民了解的越少,對疫情謠言的感知能力就越弱。

      四、結語

      筆者通過對疫情的階段性劃分,研究出了謠言的階段性特點,以及謠言背后隱藏著的謠言傳播公式,發(fā)現(xiàn)群眾最關心的領域謠言數(shù)最多,疫情嚴重程度和謠言數(shù)量成正相關,謠言具有明顯的階段性特點(疫情早期和高峰期謠言數(shù)量最多,疫情不同階段謠言的類型不同)。同時,疫情期間的謠言傳播驗證了謠言傳播公式。作為典型的突發(fā)公共衛(wèi)生事件,新冠肺炎疫情具有很大的研究意義,因此筆者期望自己的分析能夠為后續(xù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件謠言研究和謠言治理提供一些參考。只有對謠言的特點進行分析,了解謠言產生的深層次傳播原理,才能更好地治理謠言,讓謠言止于智者。

      注釋:

      ①汪青云,童玲.突發(fā)事件中的網絡謠言特征分析——基于2010-2014年間網絡謠言的研究[J].新聞知識,2015(06):6-8.

      ②蔡靜.霧霾謠言泛濫背后的R=I×A×U×1/C傳播公式[N].北京科技報,2017-01-16(024).

      ③周莉,喻發(fā)勝.恐慌性傳播及“對沖”策略:基于新冠肺炎疫情中武漢市民的傳播實踐[EB/OL].中國社會科學網,2020-02-17.http://www.cssn.cn/zx/bwyc/202002/t20200217_5089130.shtml?COLLCC=4100355375&COL LCC=640531152&.

      ④張洪忠,何康,賈全鑫,段澤寧.信息公開與謠言傳播:有關新型冠狀病毒肺炎疫情的謠言認知解讀[EB/OL]. 騰訊網,2020-01-28.https://wxn.qq.com/cmsid/20200128A0A8GM00.

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