自媒体环境下医患舆情群体极化现象分析——以“陕西榆林产妇坠亡案”为例

本文以医患纠纷事件“陕西榆林产妇坠亡案”为例，构建评论态度五级量表并对网民态度进行编码，计算该案例中舆情群体极化程度，从“萌芽”、“发酵”、“高潮”、“突变”和“消退”五个时期分析舆情极化演化过程；最后从媒体、网民和政府三个层面提出建议，以营造良好健康的网络环境、促进医患关系和谐发展。

一、引言

自二十世纪八九十年代至今，国内媒体延“传统媒体——新媒体——自媒体”不断演进，与此同时医患关系也延“白衣天使——人民公仆——黑心医生”恶化下去。自二十世纪初，媒体对医患关系的报道就进入“危机”阶段，以《人民日报》、《中国青年报》等为代表的权威媒体也加大了对医疗纠纷事件的关注度和报道次数，医患关系群体极化现象日趋严重。

二、国内外医患舆情群体极化研究现状

医患舆情问题吸引了国内外众多学者的眼球。相对而言，国外学者对网络舆情极化现象的研究较早，其中，Kevin研究了传统媒体和网络舆情之间的关系；Kwak等人从“每条微博影响因子”的概念对“意见领袖”的识别展开研究；Rodrigues从“沉默的螺旋”理论和勒庞的“群盲心理理论”分析了群体极化现象的成因；Toscani采用抽象的舆情传播模型对舆情极化演化现象进行探究和解释。但国外学者均未直接将医患关系和网络舆情结合起来研究。

在国内学者中，刘伶俐和文亚名提出网络舆论的基本特点，同时总结出舆论导致医生群体的负面影响；张敏构建了观点异化过程的概念研究模型，得出信源信息对于舆情异化起着根本性的作用的结论；辛文娟结合群体极化现象探析出网络舆情演化的生命周期和影响因素；潘嫦宝分析暴力伤医事件医患双方背后的社会心态及群体心态失衡的原因，并提出建议以矫正公众社会心态；施琳玲和陈霖剖析了网络环境中医患话语权丧失的原因；刘万敏则针对医患网络舆情的管理提出了监控和预警系统实施方案。总之，国内学者对网络舆情的研究已经非常成熟，但对医患舆情的研究较缺乏。

三、研究议题

本文以新浪微博为研究平台，以2017年9月11日《中国青年报》公开报道的“陕西榆林产妇坠亡案”为研究议题，探究医患关系网络舆情群体极化现象的萌芽、发酵、高潮、突变及消退过程。

“榆林产妇坠亡案”舆情演化主要集中在9月3日至9月14日，其中9月3日为“榆林一院”首次发博文对“8.31榆林产妇坠亡案”事件做出解释之日；9月6日“榆林一院”对该事件做出补充解释；9月7日各大权威媒体开始介入报道，与此同时，国家卫生计生委新闻发言人、宣传司副司长宋树立对该事件做出回应，自此至9月14日舆情逐渐消减。因此，本文以8月30日至9月20日为时间节点进行舆情演化分析，在有关“榆林产妇”微博博主中，经统计，“榆林一院”博主转发量、评论量、点赞量三量占全体博主的比率高达72%、58%和70%，说明此次舆情主阵地在“榆林一院”博主。所以本文以“榆林一院”博主为研究对象并进行抽样统计。

四、网络舆情极化实证分析

依据“李克特”五级量表对网民评论态度进行编码。本文把评论观点分为5个等级，具体结果如表1所示。

表1 评论态度五级量化表

a. 将-1和-2看作是反对医方态度；

b. 将1和2看作是支持医方态度；

c. 0是中立态度；

d. 将-1、0、1看作是非极端态度；

e. 将-2和2看作是极端态度。

按照表1的评论态度五级量化表对评论量进行统计，其结果如表2所示。

表2 网民的态度分布表

依据表3结果所示，根据评论态度五级量化表概念界定，可以归纳出网民极端态度与非极端态度比例的对比情况，如图3所示；网民积极态度与消极态度倾向比的对比情况及其态度倾向差异，如图4所示。

从图1和图2可以看出，在舆情演化的不同时期，群体极化明显呈现出鲜明的变化趋势，具体分析如下。

舆情极化萌芽期（8月31日至9月2日）：由图1可知，该阶段网民极端态度倾向为0，为极化萌芽期。由表1可知，网民极端意见并不明显。

舆情极化发酵期（9月3日至9月5日）：该阶段极端态度百分比达到1/3以上，并且态度倾向性差异达到-37.50%，逐渐出现两极对立现象。网民所持理由开始直接针对家属和医院，且评论“产妇家属思维极端”的意见主导了此次讨论。

舆情极化高潮（9月5日至9月7日）：医方和患方意见强烈对立，极端态度占比分别达到62.91%和67.21%，态度倾向性差异上升至-16.67%，鲜明的对立局面形成。此外，网民对医方和患方的极端意见迅速增加，且各种极端意见层出不穷，群体极化现象达到高潮，呈现出鲜明的两极对立特点。

舆情极化突变（9月7日至9月11日）：中国青年报转载《国家卫计委回应榆林产妇事件：依法严肃处理》，舆情迅速回冷，期间态度倾向百分比直降至-38.46%，非极端态度上升至61.54%。表3显示，对家属和医院的极端意见迅速减少，而对医疗体制和医院制度的思考逐渐显现，同时伴有弱化的两极对立。

舆情极化消退（9月11日至9月20日）：各大权威媒体通过对事实的详实陈述，舆情逐渐消退，支持和反对医生的比例均下降，民众逐渐进行更深入的思考与研究。样本中网民的极端意见已经减为0，即医患舆情趋于消退。

五、结论

医患舆情群体极化现象作为一种现实中的医患关系在网络空间的映射值得每个人深思。在舆情极化萌芽期，由于网民对于事件缺乏了解，并且由于网络的虚拟化和随性化，使网民群众易产生分裂或极端思维，如抑强扶弱的“悯弱”心理，使网民在现实中因畏惧强势不敢对其畅所欲言的激愤在网络上变本加厉的宣泄；此时的言论往往是缺乏事实依据的，仅从个人观点或者不完整的事实来判断真相；在舆情极化发酵期，此时舆情极化已然形成，再加上一些不良媒体的渲染和肆意放大，面对一些只言片语，或者披露的不具有全面性的某些事实，舆情人群通常出现过激行为，对网络环境和现实环境造成极大影响或破坏；当舆情极化达到高潮时，极端意见已经形成鲜明的对立，互相指责，并基本固定下来。此时往往医患矛盾激化，各种暴力伤医事件爆发，舆情危机到了一触即发的地步，风险极大；高潮过后，一般便有政府及其他权威机构对事实进行彻查和澄清，舆情进入突变期，并经过权威和媒体对相关事实情况的广泛报道及传播，舆情人群逐渐开始了解事件的真相，对事件的认知趋于合理和统一，医患矛盾趋于缓和消解，舆情极化呈现和消退趋势。

基于上述分析，可从以下四个方面来进行管理。

媒体层面：发布信息，严格审核信息来源完整性、真实性，做到客观报道事件，不刻意对涉事对象做出带有褒贬性质的评价，设立行业规范，对不良媒体进行通报、限制甚至封杀处理。

网民层面：严格遵守基本的道德底线，避免盲目跟风，避免情绪化倾向，理智发表言论，反对极端思想，积极举报不良媒体及网民。

政府层面：完善网络舆情监督机制，强化网络舆情信息审查与预警控制，设立网上发表言论门槛，同时要及时发布事件动态公告，对发布不良不实信息的媒体和个人采取必要措施，取缔不良媒体，打击与之相关的违法犯罪行为。

本文来源：《视听》：http://www.zzqklm.com/w/qk/9501.html