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为何有越来越多新闻反转?

2017-10-16
来自:凤凰青年

本文转自于《财新周刊》2017年第38期

文| 唐映红

(心理学者)

近年来,网络传播的新闻事件呈现出越来越多的“反转”现象。同一新闻事件,最初得到大面积传播的版本,与一段时间后传播的版本以及最终得以“定格”的版本大相径庭,乃至截然相反。

比如最近引起轩然大波的陕西榆林一院孕妇坠亡事件。最初,整个舆论一边倒地相信是死者家属拒绝孕妇和医院几次三番的剖宫产要求或建议,执意坚持顺产,导致孕妇疼痛难忍而自行坠亡;接着,随着家属与医院相对峙的说法逐步传播,事情变得扑朔迷离;借由媒体的深度调查及警方的介入核实,最终发布的调查结果与最初截然不同,坠亡孕妇根本没有剖宫产的指征,医院也没有向家属建议过剖宫产,而家属也没有拒绝过医院的任何建议。这只是一起原本就没有舆论噱头的小概率“黑天鹅事件”,医院和家属看起来对孕妇坠亡都没有直接责任。

不仅国内新闻事件越来越多反转,国外也大同小异。像今年年初美国大选中,总统候选人希拉里的“邮件门”丑闻被刨根问底,一度在世界范围内热传她与中东某些恐怖势力有瓜葛,并影响了最终的大选结果。事后被证实,这些噱头大多是不实的流言。前不久希拉里在她的第六本著作《何以致败》(What Happened)中,就很不服气地把自己的失败归咎于那些对网络流言推波助澜的势力,包括在大选节骨眼上捅出“邮件门”的联邦调查局(FBI)前局长詹姆斯·科米,以及干扰美国大选的境外势力(俄罗斯)。

希拉里《何以致败》(What Happened)在美出版,书中她把自己的失败归咎于那些对网络流言推波助澜的势力。

为什么近年来新闻事件一再出现反转?最直接也最主要的原因,可能是网络新媒体的出现,使得舆论传播生态发生了颠覆性的改变。

传统的大众媒体传播时代,一起新闻事件的传播资讯会经过记者、编辑等“看门人”的筛选和过滤,那些纵然有噱头但缺乏证据的模糊信息一般会被过滤掉。但网络新媒体时代,每个用户都可以轻易成为新闻信息传播的信源,而没有严格的筛选和过滤机制。像年初影响美国大选的流言,就是从某些神秘的Facebook账号中发布的;而榆林孕妇坠亡事件,最初的不实信息就来自医院的微博账户。缺乏可靠信源,导致信息鱼龙混杂,真伪难辨;而其中最可能得到热传的,恰恰是有传播噱头却未必确凿的信息。

此外,网络新媒体时代的资讯传播链条也迥异于传统的大众媒体传播时代。此前,大众媒体发出的信息,首先会经由意见领袖的解读,再传播到终端的普通受众。从社会心理学角度来看,由于普通终端受众缺乏专业性,也没有什么动机去进行理性分析,他们会信任意见领袖的解读,并接受由他们分析后传播出来的新闻信息,这种“二级传播”可以在很大程度上避免整个传播过程陷入非理性的窠臼。

拉扎斯菲尔德(P.F.Lazasfeld),美国传播学学者,“二级传播”理论提出者。通过伊里调查,拉扎斯菲尔德等人发现,信息从大众媒介到受众,经过了两个阶段:首先从大众传播到意见领袖,再传到社会大众。

但网络新媒体的传播打破了“二级传播”的路径,呈现出扁平化的平行传播。新闻信息从信源发出,终端受众与传统的意见领袖同步得到信息,这个过程中,尽管传统的意见领袖仍然可能进行理性分析解读,但几乎影响不到终端受众。社交媒体的便捷性和高度互动性,使任何非理性的受众都很容易从其他同样非理性的受众那里受到鼓舞,导致具有传播噱头的信息得以迅速地平行传播。

不仅如此,具有相同态度倾向的网络用户更可能聚集起来交流互动,并出现社会心理学里称为“群体极化”的现象,即参与交流互动的网络用户各自的态度变得更加极端,从而形成根深蒂固的偏见。所以,即便之后有澄清、辟谣的信息发布,也难以令那些陷入极端态度的受众注意并改变。

缺乏“看门人”的信源和颠覆了“二级传播”路径的传播过程,就使得新闻事件从最初杂糅太多不实流言的传播,继而被进一步的真相披露反转,引发争议;甚至在多元的真相陆续被挖掘和披露过程中,同一新闻事件可能出现一而再再而三的反转。

但是,新媒体时代的传播生态未必都是消极的。正因为信源从少数大众媒体转移到多元分布的新媒体用户,想要操纵舆论、炮制假相也就变得困难重重。像榆林一院最初发布的不实信息,就因为医院试图卸责自保,炮制家属过错;放在传统媒体传播时代,也许医院收买数量有限的大众媒体就能瞒天过海,但今天终端受众的不断质疑,加之负责任的自媒体的持续跟进,对传播家属的声音、推动后续的警方介入核查以及权威媒体的深入调查都起到了积极的作用。可以说,在网络新媒体传播时代,有了更多的反转,也就有更多的可能去芜存菁,逐渐剥离出真相。

新闻的多次反转是网络新媒体时代的新的传播现象。因此,作为网络新媒体的用户,同时也作为新闻事件的终端传播受众,对于新闻事件频频反转现象,我们更需要的是理解和适应。学会让真相再多飞一会儿,而不是随波逐流断然下结论。

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责任编辑:刘晓聪 PSY053

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