社交网络影响下教育舆论的生成机制

摘要:［目的/意义］厘清教育舆情事件背后的影响机制，对于防范化解、引导教育舆情走向有着重要的指导意义。［方法/过程］结合参与者网络理论和舆情事件五力解释模型，提取以参与者主体、转译者载体、事件本体、监管部门干预四个维度8个指标作为条件变量，对30个教育舆情案例进行模糊集定性比较分析(fsQCA)，由此来探索教育舆情事件影响力的生成路径。

［结果/结论］意见领袖传播力一定程度上是导致影响力指数较高的教育舆情事件发生的充分条件;涉及“恶”性的教育舆情事件会引发多重载体与公众的更多关注;教育监管部门在处理教育舆情事件时越积极，措施越得当，越会形成较低影响力的教育舆情事件。因此，需要建立年轻化的教育舆情应对小组以正确理解并合理应对公众关注焦点;重视各级意见领袖在教育舆情事件中的重要作用;依托教育资源开展相应培训为应对教育舆情事件提供正确的处理范式;涉及到会对社会产生重大影响的相关事件，校方需要第一时间建立相应的沟通小组，并与媒介载体保持密切沟通合作。

关键词:教育舆情;生成机制;定性比较分析(QCA);模糊集

0引言

舆情，又称舆论情况，即围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业及其他组织和个人在政策制定、社会道德等方面所产生的一种倾向和态度。舆情的出现其背后隐含着多种因素:内容、存在形式、表现形式、形成过程以及传播效果等。基于本文所考察的研究对象，文章将侧重于内容分类中影响社会产生影响的教育舆情问题。

近年来，教育舆情事件随着互联网的普及频繁发生，已成为社会关注的热点现象。其事件发生本质是公众对于教育问题中的不满情绪，通过表达意见态度或极端行为方式予以呈现，如不能进行有效干预和引导，势必会对学校乃至社会造成严重影响［1］。如高校性丑闻事件、学术造假、冒名顶替上学问题等。因此，本研究借助近几年较为典型的案例对我国教育舆情进行系统梳理，识别教育舆情影响力生成路径和机制，是预防和干预教育舆情事件发生的重要基础，将有助于教育监管部门提升应急管理能力。

1文献梳理

学界针对教育舆情的研究在本世纪初开始略有成果，但数量较少。利用中国知网(旧版)中的高级检索功能，对“主题=教育舆情”的文献进行检索发现共有包含中外文献共计1489篇。通过进一步检索发现，本世纪初前十年，中国学界对于教育舆情的研究处于缓慢增长期，基本围绕网络舆情与思政教育的关系进行初期探索性研究。如周如俊等［2］首次将网络舆情纳入到思政教育研究中，认为网络舆情具有的影响力和意见引导对于教育产生重大影响，新时期的思政教育需要密切关注网络发展。

2010年以后，学界对教育舆情的研究逐渐增多，研究视角也更为多样。李伟东等［3］依托校园网络建设为背景，提出教育舆情与其他舆情略有不同，教育舆情对校园管理和校园安全问题带来了机遇和挑战。张天雪等［4］认为，教育舆情研究已经由萌芽阶段步入兴起阶段，但并未形成规范的机制体制，需要从研究主体、对象和手段上来规范。陈华栋［1］结合过往文献，全面梳理了既有的教育舆情事件中，相关机构应对不足的问题，认为需从领导机制、工作机制、安全评估等方面正视教育舆情问题，从而营造和谐的教育舆论环境。刘毅等［5］系统梳理了高校舆情，将其分为五个热点领域，即教育满意度、教育舆情形成、舆情与思政教育工作、高校群体性事件与舆情预警。同时提出由于缺乏一定的研究方法和相关理论，教育舆情的研究还存有可探讨空间。梁翊涛［6］提出，对教育舆情的研究可有效洞察教育方面存在的相关问题，通过数据可视化技术进行教育舆情监测，为该主题开辟了新的可行途径。

此外，有学者将注意力转到教育舆情事件的生成机制探究上，杜坤林［7］围绕网络舆情特点，从舆情生成的外部环境、内部结构和传播介质三个方面进行研究，总结出了教育舆情演化的四个阶段。孟达等［8］对国内高校舆情热点事件进行对比分析，从来源、扩散、消减三个方面探讨舆情生成机制，并指出意见领袖在舆情事件中的关键作用。贾国强［9］将习近平总书记在2015年8月全国宣传思想工作会议上所强调的把握网上舆论工作的部署与高校舆情事件相结合，探讨其生成机制，提出诱发事件、信息源和舆情主体是高校舆情事件的重要要素，教育舆情的生成模式遵循“学生－媒介－学校或社会”展开。

因此，通过文献梳理发现，目前针对教育舆情的研究成果较多，这为本研究奠定了一定的参考基础。但面对如今频繁发生的教育舆情事件，该主题仍需进一步探究，一方面，教育舆情的生成机制仍较为模糊，并未出现明确的途径;另一方面，教育舆情引发因素众多，是否存在主导因素?各因素之间的关系如何?也值得关注。基于此，本文通过对2019—2020年所发生的30个教育舆情案例进行模糊集定性分析比较，由此来探究导致教育舆情事件影响力高低的因素及其相关关系。

2研究设计

2.1理论基础和变量提出

结合既有的文献研究成果，本研究拟采用参与者网络理论(Actor－Network－Theory，简称ANT)作为理论基础。该理论是20世纪80年代中期，由法国社会学家卡隆和拉图尔为代表的巴黎学派的社会学家提出。面对如今复杂的信息生态环境，过去依托“传统－现代”等二分法观察人类社会的种种现象已经越来越缺乏必要的说服力，而参与者网络理论则被广泛用于各种社会现象的研究中［10］。

该理论非常适用于互联网环境，即没有绝对意义上的中心点，每一个互联网的参与者均是网络环境中的主体，打破了固有的主客关系而构建了网络环境体系。某一社会事件从发生到引发关注，再到介入、平息，中间会通过无数个人进行传播扩散，由于每个人对于信息理解能力有差异致使事件真相会离我们越来越远，从而导致较为负面的舆情事件。而转译者正是在这复杂的信息传播链条上的无数个节点。因此，参与者网络理论概念的核心在于参与者(即事件主体，人或者物)、转译者、网络环境。

根据参与者网络理论的概念，有学者将其运用在谣言治理的研究中，来探究突发公共事件下的谣言协同治理机制［11］。也有学者根据参与者网络理论对突发性公共事件的网络舆情生成机理进行研究［12］。因此，对于更加具体化的教育舆情来说，在借助参与者网络理论作为理论基础的情况下，结合已经研究发现的舆情五力模型［13］和文献回顾部分中已经提到的相关内容，本研究将参与者主体维度、转译者载体维度、事件本身影响维度和监管部门干预维度作为条件变量，教育舆情事件影响力维度作为结果变量，构建条件变量为四个维度八个衡量指标，结果变量为一个维度两个衡量指标，研究模型如图1所示。

2.2研究方法

定性比较研究(QualitativeComparativeAnalysis，简称QCA)是由美国社会学者查尔斯•拉金在《比较方法:在定性和定量策略之外》一书中提出，以针对中小样本、多因素导致的案例进行研究，从而获取案例诱发因素在各组态间呈何种关系的分析方法［14］。

之所以选择用QCA作为本研究案例分析的研究方法，一方面，研究对象是考察教育舆情事件的生成机制，而教育舆情事件的出现并不是由单一因素决定，而是由多因素导致，其符合QCA分析研究对象“多因促成”的要求;另一方面，QCA是介于定量和定性研究间较为综合的方式，通过中小案例数量进行研究避免了定量研究获取不到“大数据”导致的不全面和定性研究所针对的个案而以偏概全。借助“布尔最简化”原则，QCA最终对于结果变量的解释路径将遵循最典型、最核心、最精简原则。

QCA又细分为清晰集、模糊集、多值集和时序性四种分析方式，以不同的变量分类进行划分，以此应对不同的分析对象。因此，结合具体的研究问题，教育舆情事件的诱发因素不能使用传统的二分来解释，某些因素是否是促成教育舆情事件出现需要一个连续性的时间来考察。因此，本研究采用模糊集定性比较分析(fsQCA)来进行研究。

2.3案例选取

通过对知微事见热点事件平台所统计的学术不端案例库、教师性侵犯案例库、高校舆情相关案例库和关键词检索，并根据影响力和时间范围(2019—2020年)进行筛查，选取影响力较高或较低各15个典型案例，分别整理为表1和表2，并进行比较，以此来保证研究结论的有效性。

知微事见的舆情数据影响力指数是基于全网的自媒体和网络媒体数据，用来刻画单一事件在互联网上的传播效果的权威指标。以某一舆情事件在多种媒体上的传播效果进行加和，然后通过归一化运算得到0～100区间内的影响力指数。因此，将其作为本研究的研究案例库在概念量化上具有可操作性［15］。

2.4变量解释与量化操作

由于采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的研究方式，因此在数据校准赋值的过程中就不能按照清晰集中所明确的0、1取值，而是遵循一定的校准法。结合本研究分析案例个数，依托QCA分析技术中所规定的“六值模糊集校准法”［16］，将结果变量和条件变量中隶属的高低区分进行由0～1区间内校准，其中“1”表示完全隶属，“0”表示完全不属于，随着数据越靠近1，表示案例在该变量中的隶属程度越高。部分变量参考变量平均值作为锚定标准，采用六分等差方式进行数据校准，变量赋值规则见表3。

2.4.1结果变量:教育舆情事件影响力

随着越来越多的舆情事件通过互联网传播，引发更多人的关注，促使事件得以妥善解决的情况越来越常见。如今的事件主体已经放弃过去一味地求助于“公检法”相关监管部门，而越来越愿意将涉及个人或群体的利益行为转移到网络中，交给更广泛的大众进行评判。因此，教育舆情事件也越来越频繁地首发于网络空间中，给相关管理部门带来了不小压力和挑战。不过也并不是所有的教育舆情事件都会引发社会的广泛关注。因此，笔者依据教育舆情事件影响指数分为了影响力较高和影响力较低两个方面。具体而言:类似于冒名顶替上大学、关乎师资道德方面、触犯法律法规等影响力指数较高的事件，编码较高;个别高校颁布的相关条例、相关学校个案、网传不实信息等影响力指数较低的事件，编码较低。

2.4.2条件变量

(1)参与者维度

本文选择舆情事件的公众关注度和意见领袖重视程度来衡量参与者维度在教育舆情事件中所起到的相关影响。

往往一起舆情事件对社会的影响越大，其公众关注度越高。因此，研究者认为可以根据舆情事件开始到结束，期间平均的信息传播量来衡量公众参与度较为合理，每一条相关信息就代表着一个人的态度观点。因此对影响力较大或较小的案例进行分别加和，求得各自总和然后计算两组均值，以均值作为赋值判定锚点。具体操作来说，15个影响力较大的案例，其每小时信息传播量加和后的均值为每小时13条，因此纳入“六值模糊集校准法”进行锚点定位，然后根据每个个案的每小时信息传播量进行锚点赋值，以此方式15个影响力较小的案例均值为4。

意见领袖对于舆情事件来说具有重要意义，从文献梳理上来看，教育舆情事件，政务类、危机公关等事件都强调意见领袖的重要作用。因此本研究将意见领袖作为一个条件变量进行考察。微博作为如今的言论集散地和事件风向标，在舆情事件中有着不可估量的作用。因此研究者选择教育舆情案例中关注此事的微博用户，并依据其粉丝量的排行，选取粉丝基数前八的微博用户进行意见领袖传播力的考察。具体操作同公众关注度类似，将影响力较大的教育舆情事件和影响力较小的教育舆情事件分开考察，通过计算均值进行定位，再纳入“六值模糊集校准法”对单个案例进行定位赋值。

(2)转译者维度

借助互联网发布相关事件寻求解决之道的重要载体就是媒介。进入互联网时代，媒介已经不再局限于我们所熟知的传统报刊、杂志、广播等，而是全方面的媒介生态。智能手机的普及让每个人都有发布信息的能力。有越来越多的教育舆情事件初现网络通常就是通过社交网络平台曝光，而事件能否顺利推进则离不开权威媒体和网络媒体的持续跟进。因此，研究者选择最基本的媒体分类，即权威媒体、网络媒体以及自媒体，来量化考察转译者载体维度在教育舆情事件中所起到的影响作用。

具体到可操作层面，对于三种类型的媒体参与占比进行量化计算，将影响力较大和影响力较小的案例进行分别加和，然后仍然是取均值进行锚点定位，根据“六值模糊集校准法”计算范围，最后确定赋值分数。

(3)事件本体影响程度

通过衡量事件本身的属性可以判定该事件是否在社会中产生一定的影响，本研究将事件类型和事件热度指数进行量化操作。

在教育舆情事件中，参与主体的需求不同，其所想达成的目的就不同，事件类型就有差别。从所选案例来看:有涉及到监管部门所颁布的相关政策，如教育部发布的相关信息、广西大学发布的“女生安全攻略”引发关注等;也有与学生切身利益相关的事件，如华南理工大学修改考研成绩、西安外国语大学学生喊楼以及山东大学“学伴”制度等;还有涉及法律道德上的问题，如冒名顶替入学事件、浙江大学对强奸犯做出留校察看的处分等。因此，笔者依据事件定性分类进行相应赋值，涉及法律法规相关案例且出现人员伤亡案件的赋值接近于1;而涉及网传不实信息、谣言等未造成重大社会影响的案例赋值接近于0。

而热度指标的量化操作则依据“知微事见”中对于教育舆情事件的热度分析进行相应赋值，先将较高舆情事件的热度和较低舆情事件的热度分别加和，然后求得两组影响力指数的均值，依据均值为定位锚点，纳入“六值模糊集校准法”中计算范围，最后确定赋值分数。

(4)监管部门干预维度

监管部门的干预力度和效度，一定程度上会影响舆情事件的发展进程，其突出表现在时效性上。

往往监管部门介入及时、措施到位，舆情事件可以得到很好的引导，不再会对社会产生相应影响，例如:小学生研究基因获奖遭质疑一事，从2020年7月12日云南省昆明市小学生研究基因突变成果并因此获奖受到网友质疑并通报相关部门，到15日结束，事件仅仅持续3天的时间，得益于相关监管机构的及时介入和通报，并做出了相应的处罚规定。而当监管部门介入不及时、措施不到位，则会延长事件处理的时间，从而导致舆情事件往不稳定方向蔓延甚至将舆论焦点转移到另一些事情上，导致舆论失焦现象。例如:今年山东省报道多起冒名顶替入学事件引发广大网友热议，其中以苟晶事件为例，前后舆情长达16天，而聊城冠县农家女事件则长达38天，由此对社会上产生了极为不好的影响，同时也对山东省部分高校的声誉产生一定的负面影响。

因此，笔者依据教育舆情事件从始发到消解所消耗的时长作为衡量监管部门干预维度的依据。先借助知微事见数据库所统计的事件从始发到消散所维持的时间进行量化统计，再将时间进行统一加和后根据事件数量取均值作为锚点，依据锚点纳入“六值模糊集校准法”中，确定单个案例赋值分数，最后经过两名编码员对案例进行协商编码，所有条件变量的赋值数据整理见表4和表5。

3数据分析

3.1条件变量必要性分析

条件变量必要性分析即考察一致性和覆盖率，以寻求导致教育舆情事件发生的关键因素。一般当数据结果呈现一致性(Consistency)＞0．8时，可以将该条件变量视为导致事件发生的充分条件;当一致性＞0．9时，则可以将该条件变量视为导致事件发生的必要条件［17］。覆盖率(Coverage)则是判断该条件变量对结果变量的解释力度。如A(Coverage)=0．91，说明条件A可以解释91%的案例。另外，由fsQCA软件生成结果中的“～”表示“非”，即相反值，必要性分析检测整理见表6。

从表6中可以得出，当结果变量为教育舆情事件存在一定影响力时，参与者主体和事件本体的影响两个维度的一致性达到了0．90667和0．86666，因此参与者主体和事件本体两个维度的共同作用下会导致较高影响力的教育舆情事件发生。由于是对整体维度的考察，因此表7将根据每个维度的指标细化必要性检测，以此来进一步探讨在公众关注度、意见领袖参与程度、事件热度及舆情事件类型这四个指标。

从表7来看，细化到单一变量进行必要性检测时可以发现，公众关注度、事件热度和事件类型均没有达到0．8，因此不是导致教育舆情事件高热的充分条件。但是这三个指标解释70%以上的案例类型，而意见领袖指标仍然较高，达到了0．8。因此，我们可以认为当意见领袖对于教育舆情案例关注更多，会提高该教育舆情事件的影响力指数。

而当结果变量设置为“～教育舆情影响力”时，参与者、转译者和事件本体三个维度的一致性均大于0．8。细化该指标后发现，单一指标的一致性并没有达到0．8。通过对反向的几个维度考察发现，并没有足够有说服力的单一指标进行解释和覆盖。从必要性方面考察，参与者维度中的意见领袖参与程度对教育舆情热度起到较为重要的作用。

3.2组态分析:影响热度的生成路径

3.2.1影响力较高的教育舆情事件组合路径分析根据整理出来的研究案例赋值表(见表4、表5)，借助fsQCA3．0软件进行校准后，导入“TruthTa-bleAlgorithm”，生成影响力较大分析真值表。由此对影响力较大的教育舆情事件生成条件进行组态分析。QCA在最后的数据分析结果会提供三种路径分布供研究者参考，依次是复杂路径、优化路径和中间路径。中间路径的解读对于研究对象来说是较为合理且不太复杂的，也是QCA研究方式进行结果汇报的首选路径。因此，本研究在借助fsQCA软件进行真值表构建过后，根据生成的真值表数值，将案例阈值设置为1，一致性阈值设置为0．8，进行相应的组态最小化运算，将结果整理为表8。

从分析结果来看，影响力较大教育舆情事件生成的条件组态有8条可供研究者参考的路径，其整体覆盖率(solutioncoverage)为0．6，整体一致性(so-lutionconsistency)为0．82，因此可以解释60%的影响力较大教育舆情事件的生成条件。从数据可以看出，原始覆盖率的数值远高于唯一覆盖率的数值，表示这8条组态不存在只解释唯一案例的可能，具有一定程度上的普遍性。其中，路径1和2的解释覆盖面较大，整合这两条路径，通过合并简化后形成对应公式，表示为:影响力较大的教育舆情=KOL*IM*EM*IF*IC*TIME，其中*表示且。因此，根据简化公式结果，印证了意见领袖的传播力对于教育舆情事件热度生成有着重要影响的同时，权威媒体和网络媒体的参与，以及事件本体的相关属性、监管部门的干预程度都是教育舆情热度生成的重要条件。

3.2.2影响力较低的教育舆情事件组合路径分析将结果变量设置为～教育舆情影响力指数，是考察什么因素存在与否会导致影响力较小的教育舆情事件发生，借助fsQCA软件生成中间路径，阈值设定同上。最后整理见表9。

从表9可以得出，路径1和2所能解释影响力较小教育舆情事件的重要路径，通过对这两条路径进行相应的整合，可以得到导致影响力较小教育舆情事件生成条件的公式:～教育舆情影响力指数=～PO*～KOL*～PM*(～IM+～EM)～IF*TIME。因此，公众的低参与度和意见领袖的传播力较低是导致影响力较小教育舆情事件的必要条件，而权威媒体和网络媒体的参与程度从所选案例分析上来看，似乎不是导致影响力较小教育舆情事件发生的重要条件。从整体情况来看，监管部门的干预程度是构成教育舆情事件影响力高低的核心因素，即监管部门介入及时且程序得当，舆情所持续时间较短，该事件的影响力相对较低。

4结论与启示

4.1研究结论

通过对选取的30个教育舆情案例进行分析发现，意见领袖对教育舆情事件有较为关键的作用。另外，研究还发现导致影响力较大和影响力较小舆情事件发生的组态路径。

(1)从参与者的主体维度上看，公众的参与度和意见领袖的传播力一定程度上是导致影响力指数较高的教育舆情事件发生的重要因素。从编码情况和必要性分析上来看，教育舆情事件影响力高低与公众参与度和意见领袖的传播力呈现同向相关性，即对某一影响力较高的事件，公众和意见领袖都保持较高维度的关注。例如:北京大学自杀女生的聊天记录引关注，从案例筛选划分和编码角度发现，当媒介载体“缺失”，仅靠公众关注和意见领袖的传播，其社会影响依旧深刻，尤其是引发了教育对于个人能力和人心的探讨;中央美术学院47名学生实名举报该校教授性骚扰，此类事件是如今出现在教育舆情中最为常见的信息类型，对于高校师德师风建设，公众的广泛关注和意见领袖的呼吁，会引发社会更多关注。

(2)涉及到“恶”性的教育舆情事件会引发多重载体与公众的更多关注。这里的恶性教育舆情事件包括涉及违反国家相关法律法规、监管部门相关制度的案例。从编码表的赋值来看，事件分类(IC)较高影响力的列表明显比较低影响力的列表赋值基数大。例如:浙江大学给予强奸犯学生留校察看的处分就引发了社会热议，公众普遍认为，作为国内顶尖高校，却对该生“从轻处罚”，纷纷表示不能理解，因此对校规校纪的公正性和校内处罚结果的合理性提出质疑。另外，今年对社会影响最大的教育舆情事件是顶替上学事件，在较高影响力的教育舆情事件中，就有三起关于顶替上学事件，尤其是对涉及到山东等地高校的关注更为强烈。表面上看是公众及意见领袖对过去被冒名顶替上学的这群人“鸣不平”，实际上也是对当时不正当“公权力”关系的一种现实审判和追责，以求维护当下和未来的高考制度，防止此类事件再次发生。

(3)教育监管部门在处理突发的教育舆情事件时越积极，措施越得当，则舆情持续时间就越短，越会形成较低影响力的教育舆情事件。虽然从数据分析上来看，监管部门的干预维度并不能直接影响教育舆情事件对社会的影响，但不恰当的制度出台或者面对公众质疑无法有效的引导和解释，则是导致较高热度的教育舆情事件出现的原因。例如:山东大学出台的“学伴”制度就广受争议，公众关注的焦点在于高校对在华留学生和本土学生的差异性对待问题上，而校方在最初的回应过程中并没有很好地抓住公众关注的焦点，而是通过列举其他高校的措施来对本校即将实施的该项措施的合理性进行解释，这与公众的预想背道而驰，因此导致舆论进一步发酵。

4.2研究启示

通过对近两年教育舆情事件影响力生成因素的组态分析进行梳理，并结合研究结果，本文认为导致教育舆情事件对社会产生影响的生成机制对于互联网时代下，高校应对相关舆情事件有着一定的指导意义。

(1)正确理解并合理应对公众关注焦点，建立年轻化的教育舆情应对小组。很多涉及到教育舆情相关的，对社会有较高影响力的事件都显示出，面对公众密切关注的问题，相关部门并没有很好地应对，而是选择坚持既有措施，如同山东大学的“学伴”制度和浙江大学基于犯强奸罪的学生留校察看处分。两个案例均在一定程度上反映了我国高校在应对互联网环境下的教育舆论环境，处理方式显得较为保守而缺乏说服力。

(2)重视意见领袖在教育舆情事件中的重要作用。意见领袖不仅仅是存在线上的网络大V，很多时候通过载体对于信息的转载过于频繁，很可能丧失了原本应该的关注点，而网络大V具备一定的传播力和影响力，因此如果传播错误的信息则会对学校乃至社会产生相应的影响。所以更需要关注事件当事群体，给予及时回应的同时，对于事件真相在短时间内进行事件核查并公之于众，而不是尝试着以封堵、删帖、威胁的方式进行干预，这样只会使矛盾进一步激化，进而出现由于关注焦点偏转引发的舆论失焦行为。

(3)依托教育资源渠道开辟相应的培训课程，为应对教育舆情事件乃至其他方面的舆情事件提供正确的处理范式。联系相关的舆情应对专家或学者进行专业知识的普及和传输。

(4)涉及到会对社会产生重大影响的相关事件，校方需要第一时间建立相应的沟通小组，并与媒介载体保持密切沟通合作。人民网舆情监测室有舆情应急处置“黄金4小时”法则，即认为在突发事件发生后的4小时内，是舆情应急处置的黄金时间。另外，在事件中可能会出现专业性较强的问题，有关部门或科研单位需要向媒体进行细节上的沟通，以免所传播的信息内容误导受众。如关于天津大学实验室新冠疫苗研制事件的报道，就是媒介载体在没有明确了解学校研究过程和相关学术信息内涵而导致谣言的产生。

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