1. 引言
近几十年来，信息通信技术(ICT)的发展改变了新闻的生产和消费。特别是，数字化在线新闻的出现使人们能够通过在线评论表达观点。新闻消费者借助新闻文章中的评论区也能更好地了解公众舆论，因为它们为个体提供了各种反馈，如评论、点赞、转发和回复。因此，个体越来越认为评论区是一个重要和有意义的地方，是形成公众舆论和传播思想的宝贵场所。
如今，互联网社会生态中存在着媒体信任异化和流失风险的现象(李明德，寇杰，2022)。党二十大以来，国家针对社会传播、媒介健康发展等问题，提出要提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力，加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。《新媒体蓝皮书(2022)》也指出，传统媒体的网络品牌和信任度建设的重要性日益凸显。因此，全媒体时代，如何通过引导公众舆论更有效地促进主流思想的传播、提升公众对主流媒体的信任度，是重要的现实问题。本研究将从社会心理学视角，探究网络舆情与媒体信任之间的关系及其作用机制。
1.1. 媒体信任
目前，学术界还未对媒体信任形成一致的操作化定义和测量工具(Engelke et al., 2019)。媒体信任的定义涉及对新闻媒体的信任、对具体新闻渠道的信任或是对报道的新闻、记者的信任等。学者们考察公众对新闻媒体的信任大多是基于可信度(Prochazka & Schweiger, 2019)。因此，本研究将媒体信任定义为个体对新闻媒体报道内容可信度的感知(姚琦等，2022)。
关于媒体信任影响因素的研究涉及媒体层面和用户因素等方面。媒体方面的因素包括媒体属性、新闻议题、内容和在线评论等(Bucy, 2003; Lee et al., 2022)。用户因素包括认知需求(Hershkovitz & Hayat, 2020)、用户使用习惯(Stavrositu & Sundar, 2008)等。
1.2. 网络舆情、公众舆论感知和媒体信任
在线评论通常位于每条新闻的底部，一般允许新闻读者表达自己的观点。来自他人的这种显而易见的反馈可以作为信息来源，帮助用户估计或引导公众舆论，进一步影响新闻读者对核心媒体内容(即新闻内容)的评价。之前的研究表明，在线评论会影响读者评估公众舆论(Lee et al., 2022)。
MAIN模型(Sundar, 2008)提出，网络用户不是分析所有相关信息，而是依靠表层属性(在线评论等)作为相关评价的基础来进行可信度判断。该模型认为，在线评论作为启发式线索触发了从众启发式，即如果其他人对这则新闻做出了积极评价，那么我也应该这么做。事实上，先前的研究表明，新闻读者很可能会受到其他新闻读者反应的影响(Xu, 2013)。本研究将公众舆论感知定义为个体感知到的公众观点，并认为评论通过公众舆论感知对媒体信任产生影响。
然后并非所有评论对文章可信度影响都相同。研究表明负性评论会导致文章可信度的降低(Naab et al., 2020)。一般来说，消极事件、情绪和信息比积极信息、情绪或同类型事件更有分量，产生更大的影响，这种倾向被定义为消极效应或消极偏见(Rozin & Royzman, 2001)。综上，本研究提出以下假设：
H1：负性评论(相对于正性评论)降低了媒体信任。
H2：负性评论(相对于正性评论)通过公众舆论感知的中介作用降低媒体信任。
1.3. 受欢迎程度
数字化新闻为用户提供的受众反馈信息不仅仅包括评论，还有“点赞”、“转发”等受欢迎程度指标。这些指标反映了新闻报道受众的潜在规模大小。MAIN模型(Sundar, 2008)将点赞、转发量和页面浏览量等归为外围线索，个体对这些线索进行启发式加工，而非系统加工。一项研究(Spartz et al., 2015)发现，YouTube视频的观看次数增加了视频所讨论问题的感知重要性。
然而，例证理论(Zillmann & Brosius, 2012)提出，“点赞”和“转发”等受欢迎程度可归为“基础率”信息，它们对个体感知的影响可忽略不计，即不太可能影响评论所产生的效应。过往研究也未发现，受欢迎程度指标影响个体对新闻看法的证据(Lee et al., 2022; Waddell & Sundar, 2020)。
因此，根据以上相互矛盾的依据，提出以下研究问题：
RQ1：网络舆情通过公众舆论感知影响媒体信任的中介过程是否受到受欢迎程度指标的调节？
2. 实验：网络舆情对媒体信任的影响机制
2.1. 被试
采用G*Power 3.1软件(Faul et al., 2007)，将α设定为0.05，power设定为0.80，本实验为双因素被试间设计，采用效应量0.25，计算最低单组样本量为32名。最终共有136名大学生(男生为47.1%，女生为52.9%)参加了本实验。
2.2. 实验材料
本研究选取了“预制菜”作为研究议题，在新浪微博中收集了相关的新闻报道文本和评论。实验材料以截图形式呈现，图片仿照新浪微博用户界面，将新闻报道内容作为微博文本，并在下方呈现此篇报道的被转发和点赞数量以及相关的两条评论。
2.3. 实验设计
实验为2 (文章转发和点赞数量：低、高) × 2 (评论效价：消极、积极)的被试间实验设计。因变量为媒体信任。
2.4. 变量的操作和测量
评论的效价。新闻报道下显示了两条相同效价的网友评论，内容涉及称赞媒体的报道和支持“预制菜”(正性评论)，或批评媒体的报道质量和反对“预制菜”(负性评论)。评论的长度大致相同(56字左右)。鉴于现实中大多数新闻报道都有评论区，为了外部有效性，实验中省略了对照条件(如：无评论的新闻报道)。
转发和点赞数量。新闻报道的受欢迎程度由文章被其他人“转发”和“点赞”的次数来体现。参照Messing和Westwood的做法(2014)，20,000以上为高，0~1000为低。在低转发和点赞数条件下，该新闻报道被转发和点赞次数分别为“43”和“52”次，而在高转发和点赞数条件下，该新闻报道被转发和点赞次数分别为“27,533”和“25,791”次。
公众舆论感知。选自国外学者Xu (2013)编制的公众舆论感知量表，采用里克特七点计分(1 = “完全不可能”，7 = “完全可能”)，共包括5个题目(如，“其他人有多大可能喜欢阅读这篇新闻文章?”)，将测量题目的均值作为变量的得分(Cronbach’s α = 0.91, M = 3.99, SD = 1.31)。
媒体信任。测量题目来自Appleman和Sundar (2015)开发的新闻文章可信度量表，采用里克特七点计分(1 = “非常不同意”，7 = “非常同意”)，共包括3个题目(如，“新闻文章在多大程度上是准确的”)，将测量题目的均值作为变量的得分(Cronbach’s α = 0.86, M = 4.14, SD = 1.22)。
2.5. 实验程序
研究采取线下问卷形式。首先收集被试的个人信息，包括性别、年龄等，然后根被随机分配到不同组，阅读新闻报道和报道下的两条评论，被试被要求回答“您认为这则新闻报道的转发和点赞量如何”和“您认为网友对文章的评价如何”的问题，以检验实验对评论效价和受欢迎程度的操纵是否成功，使用五点计分量表进行评分。阅读完新闻报道和评论后，被试需完成相关问卷，以测量被试的公众舆论感知和媒体信任。
3. 结果
操纵检验：采用独立样本t检验评论效价和受欢迎程度操纵的有效性。对新闻报道的评论效价操纵检验结果表明，新闻报道的正性评论组对评论效价的评定(M = 3.61, SD = 0.82, n = 67)显著高于负性评论组[M = 2.74, SD = 0.92, t(134) = 5.86, p < 0.01, d = 1.00]，表明两种评论呈现的评论效价不同。
新闻报道的高转发和点赞数量组对新闻报道受欢迎程度的评定(M = 4.07, SD = 0.62, n = 71)显著高于新闻报道的低转发和点赞数量组[M = 2.15, SD = 0.69, t(134) = −17.10, p < 0.01, d = 2.93]，表明两种转发和点赞量呈现的受欢迎程度不同。总之，这两个操纵都是有效的。
公众舆论感知：进行独立样本t检验发现，负性评论组对公众舆论感知显著低于正性评论组(M负性 = 2.80, SD负性 = 0.46; M正性 = 5.21, SD正性 = 0.55), t(134) = 27.97, p < 0.01, d = 4.79。该结果说明负性评论(相对于正性评论)降低了个体对公众舆论的感知。
媒体信任：对媒体信任进行独立样本t检验发现，正性、负性评论组的媒体信任差异显著(M负性 = 3.07, SD负性 = 0.51; M正性 = 5.24, SD正性 = 0.58), t(134) = 23.28, p < 0.01, d = 3.99。该结果说明负性评论(相对于正性评论)降低了媒体信任。
中介作用分析：通过Bootstrapping分析(采用PROCESS Model 4; Hayes, 2013)对公众舆论感知的中介作用进行分析。结果表明公众舆论感知了网络舆情对媒体信任的影响(95% confidence interval β = −0.67; CI [−1.13, −0.21])，详情请见图1。
受欢迎程度：对于RQ1提出网络舆情通过公众舆论感知影响媒体信任的中介过程是否受到新闻报道的被转发和点赞数量的调节？为了解答这个问题，采用SPSS 20.0的PROCESS插件，参照Hayes提出的Bootstrap方法进行有调节的中介效应检验(Hayes, 2013)。选择模型14，样本量5000，在95%置信区间下，以评论效价为自变量，媒体信任为因变量，公众舆论感知为中介变量，受欢迎程度为调节变量，分析受欢迎程度(转发、点赞数低/转发、点赞数高)的调节中介作用。结果没有证据表明受欢迎程度对中介过程存在调节作用(95% confidence interval β = −0.09; CI [0.22, −0.22])。
Figure 1. Mediating role of bandwagon support
图1. 公众舆论感知的中介分析
4. 讨论
本研究从社会心理学视角，探究网络舆情对媒体信任的影响及其机制。通过一个2 * 2被试间实验发现，负性评论显著降低了媒体信任。这一发现与假设2一致，也与过往研究结果一致(Waddell, 2018; Petit et al., 2021)。这可能是因为个体的消极偏见(Rozin & Royzman, 2001)，即个体倾向于将更多的注意力和认知资源投向负性评论而不是积极评论，从而导致新闻可信度的下降。
研究还发现，对媒体信任的影响，负性评论是通过降低公众舆论的感知而导致的，并且此过程不受新闻报道是否被广泛转发、点赞的影响。这一结果支持了例证理论(Zillmann & Brosius, 2012)，个体在衡量公众舆论时，较少依赖受欢迎程度指标等“基础率”信息，而是更多地依赖评论。这可能是因为评论比简单的数字信息提供了更具体和生动的说明性细节内容。负性评论可能激活了一个“消极的启发式线索”，即如果每个人都不喜欢这篇文章，那么它一定是低质量的，从而导致了较低的新闻可信度。
5. 结论
综上所述，本研究基于MAIN模型等，通过实验探究了网络舆情对媒体信任的影响，结果显示网络舆情对媒体信任的间接效应可以通过公众舆论感知路径实现，且此路径不受到新闻文章受欢迎程度的影响。
基金项目
此文为2021年江西省高校人文社科项目：网络新媒体对社会信任的影响机制及引导策略研究(项目批准号：XL21103)阶段性成果，主持人：何志芳。
NOTES
*通讯作者。