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摘要

社交媒体是否存在“回音室效应”仍存有较大争议。过往研究多将算法视为信息茧房和态度极化的“罪魁祸首”，因为它营造了单一同质的信息环境，不利于公共领域的健康发展，而异质、多元偶遇的信息则被当作“破茧”良方。本文借助在线-实验法，基于精细加工可能性模型设计了3（亲态度/反态度/平衡态度）×2（高论证质量/低论证质量）的多因素组间实验，尝试探究反态度信息和平衡信息接触对用户态度的实际影响。结果表明，多元信息共存的社交媒体并不必然带来开放理性的舆论环境，同质信息也不必然引发“过滤泡”效应。高质量反态度信息能够缓和或改变个人态度，但对高议题卷入度的人来说，反态度信息反而抑制态度去极化；人们同样会以处理片面信息的确认偏误方式理解平衡信息，但那些无明确立场、低说服意图的平衡信息具备态度修正潜力。因此，在考虑信息质量以及投放信息人群的议题卷入度的前提下，偶然信息投放能够有效缓解舆论极化问题。

作者简介

郭小安，重庆大学新闻学院教授。

何君琼，重庆大学新闻学院硕士研究生。

基金项目

本文系国家社科基金一般项目“重大风险事件中的社会情绪传播及舆论引导策略研究”（项目编号：22BXW015）的阶段性研究成果。

舆论极化是指群体成员一开始即有某些偏向，在讨论后，朝初始偏向继续移动，最后形成极端观点（桑斯坦，2003）。智能媒体下的同质信息环境往往被认为是舆论极化的重要诱因，人们受选择性心理和算法的影响，只接触志趣相投的信息，进一步强化原有态度，导致观点的两极分化，即“回音室效应”。近年来，回音室隐喻被广泛质疑，国内外学者指出，用户实际的信息环境不是回音室而是想法室，人们不可能身处一个纯粹的同质环境中（Martin，Hassan，Anghelcev，Abunabaa & Shaath，2022；陈昌凤，仇筠茜，2020a）。然而，接触非志趣相投的内容只是第一步，讨论、参与和努力理解他人的立场才是减少社会两极分化的关键，异质信息并不一定带来协商民主，也可能刺激偏见处理和极化加剧。现有回音室研究多囿于信息接触层面的同质性与异质性争议，忽视了更深层次的影响要素，因而无法超越回音室的信息区隔层面。基于此，本文以在线-实验方式对比互联网平台中亲态度、反态度和平衡信息对用户议题态度的实际影响，考察个体在何种条件下会修正其现有态度，试图为社交媒体信息接触与舆论极化的复杂关系提供实证检验，并探索应对极化困境的有效路径。

一

文献回顾与研究问题

从隐喻本体来看，“回音室”由两种现象组成：一是隔离室，个人与想法“相同”的人交流；二是回声，个人在隔离室中交换信仰时，认知偏见会导致两极分化（Levy & Razin，2019）。围绕回音室与极化主题，国内外研究成果可划分为两个维度：一是聚焦网络信息同质化，关注人们的信息环境究竟是异质还是同质的，以此判断智能媒体加剧还是缓和舆论极化（Barberá，2014；徐翔，余珺君，2023）；二是关注后续极化层面，探究网络信息曝光对舆论极化的具体影响，考察人们如何处理不同信息以及信息所引发的态度变化（Beam，Hutchens & Hmielowski，2018；Luzsa & Mayr，2021）。

（一）信息窄化与舆论极化

舆论极化目前未有统一定义，国内外对于极化的研究重心也存在差异，国内强调“群体极化”，国外则偏重与政治两极化紧密相联的观点两极化（吴越，李发根，2022）。本文所指的“极化”倾向于国外界定，指人们在某一争议议题上观点、态度或立场的强化，即态度极化，最常见的测量形式是以李克特量表为基础，要求人们报告自己在多大程度上支持或不支持某一议题或政策（Newman，Nisbet & Nisbet，2018）。

刘强和赵茜（2021）认为，如果将回音室划分为信息窄化和意见强化两个阶段，那么过滤泡可以说是回音室的初级阶段。智能媒介技术、个人选择性心理可能导致的信息隔离与舆论两极分化看似构成了一个因果闭环，但许多研究反驳了这一模式。更严谨的学术研究指出，人们的媒介现实微妙而复杂，回音室概念是过度简化的结果（Geiß，Magin，Jürgens & Stark，2021）。用户并非“魔弹论”下的被动受众，在web2.0的实际技术环境下，信息茧房和回音室很难形成（陈昌凤，仇筠茜，2020b）。一些实证研究也表明，在线回音室是一种过度焦虑。社交媒体中更活跃的公民比那些不太活跃的用户更有可能接触到来自不同意识形态的新闻内容（Masip，Suau & Ruiz-Caballero，2020），用户个人的政治兴趣与媒介使用多样性能够缓和回音室效应（Dubois & Blank，2018）。算法并未造成茧房（喻国明，方可人，2020），今日头条的使用丰富了用户视野，能让他们了解不同领域的新闻内容和同一新闻事件的不同方面（杨洸，佘佳玲，2020）。

在理论与实证层面，人们信息接触的异质性已被论证，但回音室概念在强调内容同质性外，也聚焦后续的态度极化问题。现有研究局限于信息接触的内容层面，忽略了用户接触多元信息后实际的态度变化，因此对回音室的研究并不完整。西方最新的回音室研究考虑到这一点，呈现出一种从选择到效果的多层次趋势，回音室研究向“异质信息接触是否以及如何影响用户极化态度”问题靠拢，进一步思考异质信息打破回音室的实际效果。此外，在“破茧”研究中，学界与业界都将偶然信息注入作为核心对策，建议以改进算法推荐机制、增加偶遇信息机会等方式帮助用户接触多元观点，达到“破茧”目标。桑斯坦提出“偶然性架构”，指出在运作良好的信息市场中，偶然性至关重要（桑斯坦，2021）；媒体、数据公司、社会组织也从技术和内容层面展开“戳泡”行动（郭小安，甘馨月，2018）。然而，接触不同信息并不等同于用户一定会将其融入个人观点体系。

迄今为止，人们对媒体信息曝光如何影响态度极化知之甚少，某些情况下社交媒体信息曝光可能加剧态度的两极分化，而其他情况下又可能实现去极化。在一个舆论场极化现象明显的社会中，研究信息对先前观点的影响十分重要。国内一些研究已证实了在线媒体平台的内容多样性，用户可能接触到异质信息（施颖婕，桂勇，2022），本文在此基础上，进一步探究社交媒体用户接触到这些亲态度、反态度或平衡信息后的态度变化情况。

（二）从接触到效果：态度一致性、信息质量和个人卷入度的影响

1.态度一致性与态度极化

按照“回音室”逻辑，当个人遇到与其先前立场一致的信息时，会存在强烈确认偏差，强化先前立场（Zhou & Shen，2022）。但人们对与之相应的异质信息关注较少，这种异质信息包括完全对立的反态度信息（Counter-attitudinal information）和既有异质信息又有同质信息的平衡信息（Balanced information）。

（1）反态度信息接触与态度极化

与接触亲态度信息不同，反态度信息对态度极化的影响存在争议。理想上来说，当人们接触到相反观点时其原有态度应有所缓和，但这一结论并不绝对。持协商态度的学者认为，接触反态度信息将增强对相反观点的合理认识，从而使得态度不那么两极分化。在线实验表明，选择性和偶然性的反态度信息接触都会削弱原态度（Sude，Westerwick，Robinson & Westerwick，2019）。人们接触反态度信息时，会根据所提供的信息进行更新，而不是抵制或以其他方式表现出“反弹”（Guess & Coppock，2020）。动机推理理论却指出，人们会反驳与自己现有信念相矛盾的信息，先前态度强烈影响着人们处理争论。有研究者探讨了“回音室”中的个人如何与对立观点进行互动，发现对立观点实际是回音室的核心特征，最常见的回音是对反态度信息的削弱和边缘化（Bright，Marchal，Ganesh & Rudinac，2022）。鉴于相互矛盾的反态度信息极化结果，研究提出研究问题一：

RQ1：与亲态度信息相比，接触反态度信息能否缓和或改变现有议题态度？

（2）平衡信息接触与态度极化

在片面的支持和反对信息之外，平衡信息也至关重要。平衡报道是新闻界的基本原则之一，越来越多的媒体被要求提供平衡新闻。社交媒体信息流中，中立言论亦吸引着公众的注意。研究表明，人们对平衡信息的反应更加开放，他们很少相信反态度信息，但认为平衡信息更加可信（Metzger，Hartsell & Flanagin，2020）。中性的混合论证对态度强化的效果要弱于确认和反驳论证，暴露在混合争论中的人更有可能修正自己的观点（Karlsen，Steen-Johnsen，Wollebæk & Enjolras，2017）。另外一种观点表明，平衡信息内容与片面信息相同，均被以偏见方式处理（Arceneaux & Johnsonm，2015），人们在均衡信息中感知到亲态度论点比反态度论点更强，从而不加批判地接收亲态度观点，忽略反态度观点（Taber，Cann & Kucsova，2009）。

综上，平衡信息对于态度极化的影响尚不清楚，因此提出研究问题二：

RQ2：与亲态度信息相比，平衡态度信息是否能缓和或改变用户的原有观点？

2.信息质量、个人卷入度的调节作用

关于态度极化的混合研究结果表明，其他潜在因素可以解释为什么接触反态度、平衡信息后个人态度会出现修正或强化两种不同的方向。精细加工可能性模型（elaboration likelihood model）阐述了信息各个变量如何影响人们的态度。ELM理论最早由Petty等人在1981年引入学术研究领域，它将人们的信息加工方式总结为两条路径：一是核心路径，精细加工可能性高，个体会仔细审查信息内容（论证质量等），依据信息是否高质量决定是否相信；二是边缘路径，精细加工可能性低，个体依据外围线索（信息来源等）处理信息，对于信息源或其他外生变量的看法决定他们是否接受信息。在ELM理论中，决定人们信息处理路径的是卷入度变量：卷入度高（积极参与并对问题有先验知识）的人一般采用核心路线；卷入度低（不参与话题，对该问题的先验知识很少或根本没有）的人倾向于边缘路径（王巍，2021）。事实上，用户理解并接收反态度信息、平衡信息内容也是一个信息说服过程，个人议题态度的变化是动态的，可能受到信息内容层面和用户个人层面等多方面因素的影响。在信息立场与个人先前态度是否一致这一条件外，信息所呈现的质量水平和用户对议题信息的认知动机也很关键。因此。本文参考ELM模型核心路径、态度改变相关文献和社交媒体现实信息环境，重点考量态度一致性这一关键自变量和信息论证质量、个人卷入度两个调节变量对态度极化的影响。

（1）论证质量的调节作用

新媒体技术使得公众信息传播和获取方式发生重大转向，在传统媒体的单向度模式之外，多元主体的交互式传播成为主流。舆论场中信息混杂，不同立场、不同质量的信息潜移默化地影响着每一个用户的观点和立场。信息质量即说服性论证的强度，用户对信息的感知质量可能动摇其原有议题态度。许多研究支持这样一种观点，即强论证是积极的，弱论点与态度变化负相关，信息论证质量决定了态度改变的程度（Petty & Cacioppo，1986）。牟怡和张林（2020）通过实验法发现，无论是信息信任还是行为意向，公众都更看重论据质量，故论据质量的影响显著。一项针对在线评论信息的网络实验证明，不文明评论中的强有力论点会引发更有利的信息评论，带来更多的纠正行动（Kim & Gonzales，2022）。黄河和杨小涵（2021）对绿色逆营销广告的说服力研究表明，以积极框架表达的、相对“更有力”的信息从整体上更易获得消费者认可。

基于此，考虑到微博舆论场中的信息参差，本文关注社交媒体信息质量的调节作用，提出研究问题三：

RQ3：信息质量如何调解态度一致性与态度去极化间的关系？

RQ3a：信息质量如何调节反态度信息与态度去极化间的关系？

RQ3b：信息质量如何调节平衡信息与态度去极化间的关系？

（2）卷入度的调节作用

卷入度（Involvement）是信息加工动机的重要指标，也称“个人相关性”或者说“问题参与”，指的是信息主题对于个人的意义和相关程度（Petty & Cacioppo，1986）。在“混乱”的舆论场中，争议议题中群体分化现象明显，卷入度不同的人在议题态度上存在显著差别。ELM理论认为，在信息消费者的个人卷入度较高的情况下，他们会以积极方式处理信息，即对信息本身特质如信息内容质量等进行认真思考从而改变态度（王巍，2021）。低卷入度的用户不太有热情和动力仔细核查信息，他们较少受到消息论点质量的影响（Petty & Cacioppo，1986）。根据ELM理论，个体的参与水平调节了论证质量和态度之间的关系（Petty & Cacioppo，1981；Cho & Chiu，2022）。Cyr等（2018）基于精细加工可能性模型对在线网站的动态说服过程展开研究，发现个人对问题的参与程度是改变态度的先决条件。一项实验测试了论点质量、来源专业知识和情感的说服力，结果与ELM一致，在高度参与和高质量论证的情况下，内隐态度更积极（Manca，2020）。

因此，研究针对个人卷入度的二阶调节作用提出研究问题四：

RQ4：个人卷入度将如何影响信息质量对态度一致性与态度去极化间的调节关系？

RQ4a：个人卷入度如何调节信息质量对反态度信息与态度去极化间的影响关系？

RQ4b：个人卷入度如何调节信息质量对平衡信息与态度去极化间的影响关系？

二

研究方法与研究设计

本文采用在线实验法检验不同信息立场、不同信息质量和不同议题卷入度是否以及如何影响人们的态度极化。研究选择“是否支持中国安乐死合法化”这一争议性话题，通过问卷星平台发放在线实验问卷，对比人们在接触不同微博信息后的态度变化情况。

（一）实验流程

研究创建了一个社交媒体亲态度、反态度和平衡信息接触的实验情境，完成人口统计学问题和议题态度的前测测试后，所有参与者将通过在线问卷进入3（支持/平衡/反对）×2（高质量/低质量）的在线实验部分。卷入度变量由被试内测得出，无需人为操作，因此态度一致性和信息质量两个因素导致了六种不同的情况，参与者按照生日月随机进入模拟的六组微博信息页面。被试者在阅读材料前，被提醒按照自己日常微博浏览习惯处理，阅读完模拟信息后，需立即判断该贴文是支持还是反对“中国安乐死合法化”，并评估其整体信息质量。最后，作为实验刺激的后续，被试再次报告他们阅读实验材料后对于“中国安乐死合法化”的态度。

（二）实验材料设计

为满足实验议题真实、热门且具有争议性的要求，研究选择“中国安乐死合法化”议题。安乐死议题具备较高的社会公共价值，与民众切身利益相关。2022年3月，人大代表有关“安乐死”的两会提议成为热门议题。作为重要社会舆论空间的微博平台关注这一议题，传播了大量相关信息，多个安乐死话题阅读量破亿，如#安乐死应不应该合法化#话题的阅读量达1.2亿，#代表建议安乐死合法化#的阅读量为4.3亿。

研究模拟新浪微博争议话题的真实情境，在微博原贴基础上进行了改编。首先广泛收集支持安乐死合法化和反对安乐死合法化的有效理由。在微博贴文标准为140字内纯文本，以及竖屏手机一般能看到三名用户微博的条件下，实验将收集文本分别编写为支持和反对中国安乐死合法化的三条高质量微博。参考部分微博用户对中国安乐死合法化议题的低质量表达，编写低质量支持与反对信息各三条。平衡态度的三条高质量微博则由前述支持和反对态度的有效理由综合而成。值得注意的是，笔者在微博舆论场中观察到的平衡信息总体质量高于片面信息，中立立场者少有言辞激进、牵强混乱的信息表达，故参照微博中“无明确论点”的平衡信息设置低质量平衡材料。信息编写基于微博贴文风格，每条微博中均包含“安乐死该不该合法化”的话题标签，每条帖子正文均在140字内，每组三条帖子总字符保持在260-280之间。

在信息呈现方面，实验材料排版参照微博话题实时广场，并隐匿消息源与头像、昵称、转发、点赞和评论等信息，保障被试不受消息源及其他社会支持变量干扰。

（三）数据来源

研究主要依靠在线调查平台问卷星回收数据，正式数据收集时间为2022年7月至2022年9月，通过滚雪球和方便抽样方法获取样本。调查数据显示，共有1364人点击链接参与，根据是否为微博用户、作答时长和注意力检测三个标准筛选后获得有效问卷891份。排除无法可靠界定亲态度、反态度信息接触的初始态度中立者，最终有效的样本量为678份。其中，随机接触到高质量亲态度信息的参与者有98名，接触低质量亲态度信息的有113名，高质量反态度信息组100名，低质量反态度信息组111名，高质量中立信息组127名，低质量中立信息组129名。男性占比41.3%，女性占比58.7%；约75%的受访者每天浏览微博信息，约14%的受访者两到三天浏览一次，绝大部分用户都属于微博平台的常驻用户。本科学历占比最高（52.7%），其次为硕士研究生及以上（43.2%）；城市户籍人数（64.7%）高于农村户籍人数（35.3%）。在年龄维度上，被访者以18-27岁的青年群体为主，占比90.9%，符合微博平台本身年轻化的用户画像。2021年微博发布的《2020微博用户发展报告》显示，微博用户群体呈年轻化趋势，90后和00后的占比接近80%（新浪微博数据中心，2021）。青年群体作为网络社会的主要参与者，对于社会争议议题有着自己独立的思考，他们在微博环境中的信息接触和态度极化情况具有代表性。且本文的研究重点并非有关中国安乐死合法化的社会普查，而仅以安乐死这一争议问题为锚，探究微博用户信息接触后的舆论极化情况，因此，以该数据集进行微博用户的态度极化研究是可靠的。

（四）变量与测量

态度一致性（亲态度、反态度和平衡）。通过参考过往研究（Powell，Hameleers & van der Meer，2021），本文将刺激信息立场与受访者先前态度进行比较，以获得态度一致性变量。当支持“中国安乐死合法化”的受访者接触支持该政策的信息或反对“中国安乐死合法化”的受访者接触反对该政策的信息，这两种情况皆归于“亲态度”组，赋值为0；当反对“中国安乐死合法化”的受访者接触支持该政策的信息或支持“中国安乐死合法化”的受访者接触反对该政策的信息，这样的情况归于“反态度”组，赋值为1；而那些支持或反对“中国安乐死合法化”的人接触平衡信息时，归于“平衡态度”组，赋值为2。

态度去极化（去极化和未去极化）。本文采用前后态度比较方式测量态度极化，在实验正式开始前确定受访者的初始议题态度T1，采用李克特七点量表测量，范围从1“非常不支持”到7“非常支持”。实验结束后，再次询问受访者的议题态度T2。通过从态度T2中减去T1来测量极化，那些最初持反对立场的受访者，需在T2-T1的基础上乘以-1，所以极化的正数表明受访者在最初态度的方向上更极端，负数表明受访者态度向相反方向移动，即去极化（Johnson et al.，2020），若态度T1、T2相等则计算结果为0，表示态度稳定不变。Karlsen等（2017）将前后态度变化分为两个组，一是稳定和朝着两极方向运动的受访者，即强化组；二是意见向中心移动和“改变”立场的受访者，即修正组。蒋忠波（2019）强调，“极化”是有方向的，综合上述变量操作标准，本文将测试前和测试后态度分数间的负值差异赋值为1，表示受访者对另一方向观点的理解与接受，即态度去极化；前后态度分数间零值和正值差异则编码为0，代表对初始方向的坚持与强化，即未去极化。

信息质量（高质量和低质量）：开发论点质量归纳法的学者认为，强有力论点的特点是合理的逻辑，有效的理由和数据的呈现，弱论证论点则包括没有支持的断言以及循环或空洞的论点（Liu et al.，2016；曹雅宁，柯青，2023）。高论据质量信息参考权威期刊文献，通过数据、学理解释等展开阐述，而低论据质量信息则措辞模糊，缺乏学理阐释，并适度加入玩笑或网络表情包降低感知论据质量（牟怡，张林，2020）。本文在实验环节选择性地编写微博“中国安乐死合法化”实验材料，使高质量信息表述客观、逻辑清晰，并辅以数据、案例和权威论据等，赋值为1；低质量信息则措辞模糊、主观性强、缺乏合理逻辑，并适当保留原文讽刺话语和微博表情，赋值为0。

个人卷入度（高卷入度和低卷入度）。参考李晓静（2017）等学者使用的测量题项，研究以六个题项进行测量，即中国安乐死合法化议题对我来说是很重要的、中国安乐死合法化议题和我很有关系、中国安乐死合法化议题对我很有意义、中国安乐死合法化议题对我很有用处、中国安乐死合法化议题我很感兴趣和我很需要中国安乐死合法化议题信息（采用7点李克特量表进行测量，其中1=非常不同意，4=一般，7=非常同意）。量表效度KMO值为0.905，信度克伦巴赫系数为0.92。为便于后续分析，与以往研究类似，以平均值为中心对卷入程度进行二分（Vafeiadis & Xiao，2021），将整个样本分为两个子样本：高个人卷入度的受访者赋值为1，低个人卷入度的受访者赋值为0。这种二分法能够以其中一组为参照，考察另一组别的影响，结果解释更明确，效应变化也更明显。

人口统计学控制变量包括性别（男、女）、年龄（19-24、25-30、31-35、36-40、41-45、46-50、50以上）、教育程度（小学或以下、初中、高中或中专、大专、本科、硕士研究生及以上）、学科专业（哲学、经济学、法学、教育学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、军事学、艺术学、其他）和户籍（城市、农村）。

三

数据统计与研究发现

为回应上述研究问题，研究将性别、年龄、教育程度、学科专业和户籍变量控制起来，采用SPSS23.0进行二元逻辑回归，考察不同信息质量、不同议题卷入度如何影响态度一致性与态度去极化间的关系。

（一）操作检验

研究首先通过方差分析进行操作检查，验证被试是否感知到不同实验材料的不同立场和不同质量。

刺激材料信息立场层面，参与者被要求评估他们所阅读的微博帖子在多大程度上是支持还是反对“中国安乐死合法化”的，从“1=非常反对”到“7=非常支持”，这种要求被试使用7点量表对刺激信息进行评分的测量方式在态度变化研究中已有先例（Oschatz，Niederdeppe & Liu，2022）。方差分析（Welch检验法）结果显示，分别接触到支持态度、平衡态度和反对态度的用户感知到的安乐死支持程度存在显著差异（M支持材料组=6.04，M中立材料组=4.25，M反对材料组=1.92，p<.001），在线实验的态度操作有效。事后检验（Tamhane's T2检验法）分析发现，支持安乐死合法化组、反对安乐死合法化组和中立组被试在“上述微博帖子主要是支持还是反对“中国安乐死合法化”这一问题上的得分均呈现出显著差异（P值<.001），组别平均值得分对比结果为支持安乐死合法化>中立>反对安乐死合法化。

信息质量方面，研究参考Cyr、Head、Lim和Stibe（2018）、Sussman与Siegal（2003）等文献总结了四个测量题项，分别为“这些微博提供的信息非常丰富、这些微博提供的信息很有帮助、这些微博提供的信息很有价值、这些微博帖子是有说服力的（7分制，1=非常不同意，7=非常同意）”。对这个四个项目进行探索性因子分析和可靠性分析，KMO值为0.828，Cronbach’s Alpha值为0.91，四个题项对信息质量测量的信效度高。实验研究中将信息质量操作为高、低两种水平，若参与者在信息质量题项中得分高，表明其感知到的信息质量高，而得分越低，表明感知到的信息质量越低。方差分析结果显示，浏览高质量信息的参与者对信息质量的感知高于浏览低质量信息的参与者（M高信息质量=4.51，M低信息质量=3.82，p<0.001），故在线实验对信息立场和信息质量的操作均有效。

（二）不同条件下接触反态度信息和平衡信息后的态度变化

研究将态度一致性、信息质量、个人卷入度分别纳入回归模型中。性别、年龄、教育程度、户籍和学科专业等控制变量在卡方检验中结果显示p>0.1，对因变量无显著影响，故不再纳入回归模型中。回归结果如表5所示。

模型1只考虑关键自变量信息立场与因变量态度极化的关系。结果显示，与亲态度信息相比，反态度和平衡信息对用户态度极化的影响存在显著差异，主效应成立。反态度信息的回归系数为1.335，并且呈现出0.001水平的显著性（OR=3.800，p=0.000<0.001）。平衡信息的回归系数为0.988，并且呈现出0.001水平的显著性（OR=2.686，p=0.000<0.01）。

模型2和模型3分别检验了信息质量和个人卷入度的调节作用。詹姆斯·杰拉德（2014）强调，当逻辑回归中含有虚拟变量的交互项时，虚拟变量的系数就不再表示传统意义上的主效应，而是指当调节变量取值为0时，该虚拟变量赋值为1的组与参照组发生比的比值，本文基于该统计原理对回归结果展开分析。

1.不同信息质量下反态度信息和平衡信息对态度去极化的影响

在模型2中，平衡态度系数为0.686，呈现出0.05水平的显著性（OR=1.985，p=0.015<0.01），这表示当信息质量取值为0时，即低信息质量条件下，平衡信息去极化的几率是亲态度信息的1.985倍。与模型1相比，模型2中的反态度信息的作用不显著了（p=0.16>0.05），这意味着在低信息质量的条件下，反态度信息去极化的发生比与亲态度信息去极化的发生比不存在显著差异。

高质量亲态度信息对态度去极化的影响显著，指数系数为-1.064（OR=0.345，p=0.008<0.01），表示与低质量信息相比，高质量信息反而抑制用户态度去极化。反态度×高质量的交互项与态度去极化显著相关（β=2.121，OR=8.343，p=0.000<0.001），即接触高质量反态度信息后态度去极化的概率是低质量亲态度信息的8.343倍。交互项平衡×高质量对态度去极化的影响不显著（P=0.072>0.05）。

针对研究问题3a与3b，模型2中信息质量的调节作用表现为：在高质量信息条件下，与亲态度信息相比，反态度信息促进用户态度去极化，在低质量信息条件下，与亲态度信息相比，反态度信息对态度去极化无显著影响；在高质量信息条件下，平衡态度信息对用户态度去极化无影响；在低质量信息条件下，平衡态度信息促进用户态度去极化。

2.不同卷入度条件下反态度信息和平衡信息对态度极化的影响

模型3回归结果显示，在个人卷入度为0值，即低卷入度的情况下，反态度信息对态度去极化的影响与亲态度信息存在显著差异（β=1.976，OR=7.211，p=0.000<0.001），平衡信息对态度去极化的影响同样与亲态度信息存在显著差异（β=1.424，OR=4.154，p=0.000<0.001）。平衡态度立场×高卷入度的交互项对态度去极化无显著影响（P=0.054>0.05），而反态度×高卷入度的交互项对态度去极化的影响显著（β=-1.291，OR=0.275，p=0.005<0.01），这说明与低卷入度亲态度相比，个人议题卷入度高的用户接触到有关议题的反态度信息反而会抑制其态度去极化。

3.卷入度与信息质量的交互作用

在模型3的基础上，为进一步考察ELM核心路径中卷入度与信息质量的二阶调节作用，研究继续将态度一致性×论证质量×卷入度的交互项放入模型中。

模型4显示，反态度×高论证质量×高卷入度对态度去极化无显著影响（p>0.05），其原因可能是高论证质量与高卷入度的综合作用影响了回归结果。模型2和模型3中，高论证质量的反态度信息可能促进态度去极化，而高议题卷入度的用户接触反态度信息后则会抑制态度去极化。故在反态度信息立场的前提下，三项交互作用统计数据不显著。

模型4中平衡信息×高论证质量×高卷入度对态度去极化具有显著影响，表现为阻碍去极化（β=-1.199，OR=0.302，p=0.024<0.05）。模型2和模型3中，高论证质量平衡信息和高卷入度平衡信息均对态度去极化无显著影响，但在三者的交互作用中，高卷入度×高论证质量×平衡信息显著抑制态度去极化。同时，对比模型4和模型2发现，在低卷入度的前提条件下，平衡信息×高论证质量对用户态度去极化具备正向的促进作用（β=1.49，OR=4.438，p=0.013<0.05）。不同卷入度下，平衡信息×高论证质量的不同极化结果再次印证了用户个人层面议题卷入度的主要影响，卷入度决定了人们在面对高论证质量的平衡信息时，会如何处理混合信息中的不同论点。

综上所述，针对研究问题4，个人卷入度对态度一致性和态度去极化的影响关系主要是直接调节效应。当用户个人议题卷入度较高时，接触反态度信息反而抑制态度去极化；当用户个人议题卷入度较低时，与亲态度信息相比，反态度信息促进态度去极化。当用户个人议题卷入度较高时，与接触亲态度信息相比，接触高质量平衡信息抑制态度去极化，当用户个人议题卷入度较低时，与亲态度信息相比，接触高质量平衡信息促进态度去极化。

四

研究结论与讨论

（一）理论贡献

当前的社交媒体平台在性别议题、亚文化议题等争议问题上呈现出明显的对立现象，不同圈群偏见加深，沟通困难，人们于是形成一种社交媒体——内容同质——态度极化的既定印象，但这一结论未必符合现实。本文基于“中国安乐死合法化”议题，以在线-实验方法考察反态度信息和平衡信息在不同条件下对于用户态度的实际影响。从理论层面看，研究回应了目前呼声正高的“偶遇信息能够破除信息茧房”的预设，证明在线环境中反态度和平衡信息的接触可能缓解或改变部分网民的态度，丰富了当下信息回音室和舆论极化的实证研究成果。其次，研究明确，回音室是涉及信息内容层面和后续极化层面的动态过程，破茧研究不能仅停留于多元信息接触的层面，因为即使人们接触了异质信息也可能不会缓和极端观点，甚至还将反向阻碍去极化。未来的研究应思考，在多元化的在线信息环境中，如何让人们更开放地接受和理解那些异质信息，在观点的碰撞中实现有效协商。最后，本文在亲态度、反态度基础上增添了“平衡态度”这一维度，关照了有关平衡信息的传播实践，能够更全面地分析社交媒体信息接触与舆论极化的复杂关系。

（二）现实启发

第一，信息质量和卷入度影响下的反态度信息接触。本次研究发现，反态度信息的质量高低将决定用户接触信息后的态度极化结果，高质量反态度信息的去极化效果显著，而低质量反态度信息对态度去极化无显著影响。那些有着有效理由、合理逻辑、明确论证数据或案例的高质量信息具备促进人们合理思考，缓和激进观点的潜力，有助于用户态度去极化；而当信息内容为缺乏支持材料的断言、重复单调的号召和牵强的阴谋论时，反态度信息的说服力将大打折扣（Zhao & Fink，2021）。现实的舆论环境中，从小范围的群体对立话题到更大范围的民族国家层面，这种搬运、嘲讽、攻讦对立立场低质量信息的行为屡见不鲜，低质量反态度信息曝光远不会对回音室有害，它有时反而增添了人们对原有态度的信心，这种对立观点使得回音室的存在更加稳固（Bright，Marchal，Ganesh & Rudinac，2022）。

信息质量之外，受众个人卷入度同样决定反态度信息的去极化效果。用户的议题卷入度低，反态度信息的去极化作用相对显著，因为他们与争议问题的关联程度不高，更易被反态度信息动摇；用户个人卷入度较高时，反态度信息将产生反效应，阻碍态度去极化，因为这部分群体的观点倾向于封闭，更具防御性，不允许反态度信息来塑造他们的政治观点。这说明，对那些高度关注议题信息的人们来说，直接接触反态度信息并非明智选择。

第二，信息质量和卷入度影响下的平衡信息接触。平衡信息对个人态度极化的特别影响是本文重要的研究发现。高质量平衡信息的接触并不一定能够实现态度去极化，那些无支持论据、低说服意图形式的“低质量”平衡信息反而可能缓和部分人的极化态度。高质量平衡信息的去极化作用不如预期有其合理性。动机推理理论认为用户同样会以偏见加工方式处理平衡信息，高质量平衡信息存在明确两方论证，人们可能更关注与自己态度一致的信息，选择性忽略反态度信息或降低相反立场论证可信度（Bolsen，Druckman & Cook，2014）。此外，本次实验对于高质量平衡信息的混合文本设计也可能导致这一结果，即支持安乐死的有效理由在前，继而转折论述反对安乐死理由，这或许导致受试者对支持安乐死的信息先入为主。“低质量”平衡信息因以口语化方式表达个人中立立场，无偏向性和强烈说服意图，更为平和真实，一定程度上能引发受众共鸣，让人以一种更加开放的心理处理信息。

与反态度信息一致，个人信息卷入度的高低同样极大地影响了平衡信息的去极化结果。对于那些位于争议议题边缘的人们，平衡信息的确有利于其接收中立立场，缓和态度；但面对争议议题核心圈的人们，平衡信息的去极化作用同样受限。对那些卷入度高的群体来说，涵盖双方论点的高质量平衡信息与片面反态度信息无异，都将阻碍态度去极化。而现实舆论去极化的难题也往往在于，那些对争议议题高度关注、密切相连的人们，他们在社交媒体环境中展现极端态度且难以动摇。

第三，存在先前立场时卷入度因素的矛盾效果。研究发现，考虑先前态度与接触信息立场一致性的基础上，人们的信息处理路径并不符合ELM理论核心路径，个人卷入度在态度一致性与态度去极化之间更多发挥着直接调节作用，高卷入度的人往往拒绝相异观点，而不是投入更多精力仔细审查。这与精细加工可能性模型的假设不同，更契合社会判断理论（Social Judgment Theory），即高参与度人群的态度很难改变，一个人越参与某一议题，拒绝来自相反立场的可能性更高；当一个人不太参与一个议题，则会留下一个可能接受的范围（Lee & Chung，2022）。对于这种卷入度变量在ELM理论和SJT理论的矛盾结论，Park等学者（2007）展开了具体分析，他们认为，一个信息是针对态度形成还是去改变一个原本持有的态度的区分可以解释“卷入度”在ELM模型和SJT理论研究中的不同。与这一批评性发现一致，一项有关ELM的元分析（Christopher，2015）指出，采用前后测对比态度变化的研究和单独测量问题态度的研究存在差异，测量前后态度变化的处理方式往往发现较小的，能够带来不一致的ELM影响。此外，安乐死议题本身的健康传播属性与其长久以来的争议性也能解释卷入度变量不符合ELM核心路径的结果。即当健康信息与自身的健康认知信念冲突时，个体会通过回避健康信息保护自己的健康认知信念（杨晓莉，刘肖会，2023）。总的来说，这项研究立足于先前态度影响基础上，并具备争议议题特殊性，只是提供了ELM失效的可能证据，对于存在先前态度下的ELM理论的评估还需更多实证研究。

综合实证研究结果，本文总结出以下舆论去极化实践路径，希望为社交媒体舆论治理提供一些参考：一、关注在线舆论空间中的信息质量问题，营造高质量信息环境，落实网络“清朗”行动。媒介平台应改进算法逻辑，让高质量的反态度议题信息进入用户个人的信息流中。二、传播者在信息传播活动前需区分传播对象的议题卷入度。当传播对象的议题卷入度偏高时，应以弱说服性的平衡信息内容为主而非直接的反态度信息内容，因为这样的平衡信息至少能防止极化加剧。如在一些亚文化圈群议题中，圈群内部人员往往展现出不可调和的极端态度，直接的反态度信息对冲可能造成逆效应。三、充满分歧的舆论场中，普通网民视角的低说服性目的平衡信息可能产生意料之外的去极化作用。人们面对高说服力的平衡信息，可能沿既有立场处理信息而不是接受对立立场，而那些看似无意义无说服力的“口语化”平衡信息展现出更强的修正效应。四，增加偶遇信息的供给，提供桑斯坦所提倡的“分享异质经验”的机会，缓解或避免信息窄化与舆论极化现象。

（三）研究局限与未来展望

因操作等方面的限制，本次研究亦存在如下局限：第一、本文的舆论极化偏向于议题观点层面的变化，未考虑群体机制作用下的极化问题。不同于西方党派群体对立，中国在许多社会公共争议问题上“群体”存在感弱，未来可针对群体对立更明显的议题展开研究。第二、在线实验方面的限制。一个人的议题态度是其过往经验、知识和价值观的综合体现，模拟的社交媒体瞬时信息流干扰有限，异质信息的长期接触效果待进一步拓展；本次实验的信息接触是一种强制曝光，无法完全还原用户现实的信息消费，后续研究可使用动态过程跟踪环境（DPTE）方法，观察人们接触信息后是回避还是浏览，浏览时是深入处理还是一瞥而过，以及最后的极化演变结果。第三、用户态度极化的影响因素是复杂的，信息环境中信源、信息传播模式、信息热度以及个人层面的心理情绪等皆可能对态度变化产生影响，未来可对多种因素综合作用下的用户态度变化进行更为精细化的研究。第四、平衡态度信息作用仍待深入拓展，本文对于平衡信息的处理具有“特殊性”，现实环境中的平衡信息更为复杂，其论点排布与写作模式可能影响最后的态度变化结果。最后，本文采用方便抽样方法，研究结果主要来自本科生、研究生等高学历青年微博用户，这忽略了不同微博用户学历、职业、区域等层面的影响，未来可进行更为科学合理的抽样，考察本次研究结论的普适性。

本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2023年第7期。

封面图片来源于网络

本期执编/小丁

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