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）

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政治和時事的新聞。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)牛津大學路透新聞研究院2019年的數(shù)字新聞報告，在38個國家和地區(qū)有32%的人承認經(jīng)?；蛴袝r會回避新聞；該機構(gòu)2022年的報告顯示，在46個國家和地區(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)新聞回避相當普遍，且呈現(xiàn)出上升態(tài)勢[1]。

新聞回避現(xiàn)象因此得到了國內(nèi)外學術(shù)界的關注。西方認為這是一個民主問題，因為新聞曝光率與政治知識和政治參與呈正相關，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)生的時代背景、社會動因和現(xiàn)實影響等進行了討論，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)象的應對策略[1，3-4]。

關于新聞回避，本文沿用強月新和孔鈺欽的定義，即人們在連續(xù)一段時間內(nèi)，由于厭惡新聞或?qū)ζ渌浇楫a(chǎn)品有更高偏好導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)境導致用戶負面情緒滋長

在托夫等人的研究中，近一半選擇“經(jīng)?！被乇苄侣劦氖茉L者認為新聞會對他們的情緒產(chǎn)生負面影響[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值評估急轉(zhuǎn)直下，背離了初衷，當前社交媒體格局會使用戶的態(tài)度越來越遠離中立、溫和，轉(zhuǎn)向情感的極端化。有學者指出：社交網(wǎng)絡群體在建構(gòu)目標、處理信息和形成態(tài)度時，傾向、觀點或興趣愛好相同的人群會擁有較強的群體認同感，并朝著認同的方向繼續(xù)偏移，最終形成極端的群體意見[6]。當群體極化和個性推薦算法疊加后，社交媒體可能會剝奪用戶交叉曝光的機會，而態(tài)度一致的新聞曝光可能會放大社交媒體用戶對外部群體的負面情緒。

1.1.2 后真相時代主流媒體公信力降低導致用戶產(chǎn)生信任危機

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，美國新聞學會的報告顯示僅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，他們認為新聞媒體因各種利益存在偏見。但信譽和公眾信任是新聞媒體發(fā)展受眾的關鍵，新聞產(chǎn)品的價值與其準確性的看法密切相關。中國語境下，媒體公信力的討論集中在主流媒體，后真相時代公眾對新聞職業(yè)生產(chǎn)者的認同有所降低，受眾與媒體機構(gòu)間的關系松動，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致用戶產(chǎn)生新聞倦怠

信息過載指人們看到的信息嚴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，人們也可能會過度參與新聞，導致“反向馴化”[8]，即擔心新聞具有“耗時、侵入性強、令人上癮”等特性，以至于有意識地消除它們產(chǎn)生的影響。這種認為新聞需要太多時間和情感上過于疲勞的觀念也會導致用戶回避新聞。面對新聞過載，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閉認知。在社交媒體倦怠和新聞倦怠的雙重影響下，管理新聞認知成本過高，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)境導致用戶不易接觸新聞

身處一個由不同媒體類型、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。與此相關的概念是媒體劇目，指個人經(jīng)常使用的所有媒體和可以被視為相對穩(wěn)定的跨媒體應用模式[10]，新聞劇目便是其中之一。新聞消費在過去的公共生活中普遍存在，包括報攤買報、觀看晚間新聞等，就新聞媒體、地點和時間的選擇而言，模式相當穩(wěn)定。如今，用戶以社交化的方式查看、分享和談論新聞，其新聞消費模式的轉(zhuǎn)變使大眾媒體時代新聞業(yè)在社會文化生活中構(gòu)建的結(jié)構(gòu)崩塌，新聞的內(nèi)容和觀看碎片化，進而讓一些用戶難以切實接觸新聞，難以了解完整的新聞內(nèi)容。

1.2.2 算法推薦模式導致用戶陷入“信息繭房”

數(shù)字媒體時代，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)先級并間接導致無意回避新聞的發(fā)生?！靶畔⒗O房”是社交媒體算法影響層面的重點討論對象，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與內(nèi)容，易導致同質(zhì)化問題。廖覓燕等證實移動客戶端算法驅(qū)動的內(nèi)容分發(fā)模型會影響用戶對信息內(nèi)容的自主選擇權(quán)[11]。由此，算法技術(shù)促進了“信息繭房”的形成，使社交媒體用戶可能同時經(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 “新聞找到我”感知導致用戶新聞應對能力下降

技術(shù)密集型環(huán)境可能會使部分人對他們獲得新聞的方式產(chǎn)生誤解，“新聞找到我”感知（News-Finds-Me,NFM）是其中的重要發(fā)現(xiàn)，即個人相信自己無須積極尋找和關注新聞就可以充分了解情況。現(xiàn)有研究認為NFM是一個三維結(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的被動動機，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[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)容所需的特定領域知識，所以即使他們想要完全理解新聞也會變得越來越困難。同時，在社交媒體上擁有高NFM的群體可能會連續(xù)經(jīng)歷偶然接觸新聞和無意回避新聞，即使被“推薦”新聞，他們也會將目光轉(zhuǎn)向頁面上的其他內(nèi)容。進一步說，這潛藏著個人應對新聞環(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 實踐建設性新聞平衡負面影響

新聞界內(nèi)部對新聞的負面焦點爭論已久，建設性新聞是其中較新的倡議，其支持者認為在選擇報道負面新聞時應該附上更積極的故事內(nèi)涵。同時，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問題的新聞報道中，以此減少人們的負面情緒，并使人們對新聞報道產(chǎn)生更積極的態(tài)度；二是當人們看到反映負面趨勢的具體事件時，可以為他們提供更多的背景，如在報道個人遭遇恐怖襲擊時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)動和負面趨勢的新聞中受到的負面影響。

2.1.2 增加新聞工作過程透明度，提升信任感

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

2.1.3 運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使部分人避開新聞。一個解決方案是運用新聞策展，即新聞媒體將針對同一事件的所有新聞報道的概述匯集起來，幫助用戶在海量信息中找到自己需要的內(nèi)容。另一個是慢新聞的運用，這一行為正是對新聞業(yè)過度加速和過度生產(chǎn)的反應。美國《時代周刊》創(chuàng)始人盧斯將深度調(diào)查報道和能夠引發(fā)讀者深入思考的報道都歸為“慢新聞”[13]，中心論點是慢新聞報道可以讓新聞繼續(xù)發(fā)揮一些關鍵的社會作用，如追蹤復雜的社會問題，促進對日益多元化的社會中不同觀點的理解等。運用慢新聞策略對保留那些尚未退出的新聞消費者，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

大眾媒體時代，觀眾會因觀看娛樂節(jié)目接觸新聞，當人們越來越多地從電視轉(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會。日本學者運用實驗法，將雅虎的新聞和娛樂內(nèi)容組合，發(fā)現(xiàn)在測試者尋求娛樂內(nèi)容的同時呈現(xiàn)新聞可以增加對新聞的獲取概率[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謹記社會責任，杜絕娛樂至死。

2.2.2 優(yōu)化算法運行機制，提高信息治理水平

算法推薦運行始發(fā)于用戶偏好，最終又影響用戶，對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)，這是搭建新時代信息治理體系的一大步。目前算法改進措施的焦點集中在推薦內(nèi)容的多樣性，但也應關注熱點議題中觀點的一致性或?qū)α⑿?，特別是在新聞知識領域，主流媒體可以將公共話題作為引導展示不同意見和內(nèi)容的機會，為用戶帶來認知外的內(nèi)容，提高其信息素養(yǎng)和新聞環(huán)境應對能力，進而為建立更全面的管理信息系統(tǒng)奠定基礎。

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，從而減少用戶的負面情緒，提高其對新聞和新聞業(yè)的信任度，同時降低主動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政策措施，更廣泛地優(yōu)化社交媒體對不同內(nèi)容的組合，以增加新聞曝光的機會。

現(xiàn)有新聞回避研究較少提及NFM，但已有研究證明它對新聞回避者個人會產(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，因為NFM的“不尋求”維度可以解釋為缺乏新聞消費行為的被動動機，與無意新聞回避邏輯相通。然而，NFM的長期影響可能觸發(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注新聞，但因為他們相信自己既不用投入必要的時間成本尋找新聞，也不用付出認知努力來處理看到的新聞內(nèi)容，久而久之就失去了對自己查找和解釋新聞的能力的信心，進一步演變?yōu)閷π侣劦膮拹呵榫w后，即使社交媒體平臺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過程以及用戶態(tài)度和行為變化。