《人民日報》“軍裝照”H5超8 億瀏覽量，如何打造現像級產品？
特朗普“玩轉”希拉裡和媒體界靠的是民意還是操縱？
面對用戶免疫，如何設計產品纔能激發用戶下單，、讓產品得到瘋傳？
面對瘟疫、醫患、不公事件下撩撥痛點的文章，大眾如何做到不被消費情緒？
沒有微博的周傑倫超話排前列，粉絲“被迫營業”的動力是什麼？
我們總會屈從群體的看法而壓抑自己的質疑，如何擺脫從眾壓力？

當下，互聯網實現了信息零時差、零距離的傳播。但互聯網上的信息魚龍混雜，真假難辨，哪些是人為操縱的，哪些隻是代表特定群體，這都需要我們好好甄別和判斷。

這是一本解析中國近10年來熱點事件傳播邏輯的輿情學圖書。在書中，作者針對網絡輿論場中的100種個關鍵現像，結合傳播學、輿論學、社會學、心理學、政治學等20餘個學科，顯而不淺地揭示了網絡輿論的風險源頭和演化規律，並給出了應對方案。該書的研究團隊是上海社會科學院“社會科學大數據實驗室”，該團隊於2018年獲得國家社會科學基金重大委托項目立項：“網絡輿情大數據 案例庫建設與研究”。此書是其研究成果——“輿論先鋒”叢書作品。

互聯網是公眾集體記憶的檔案館，辨別輿情傳播規律可以讓我們保持獨立思考。這本書繫統地梳理了網絡輿論領域研究的前沿成果，提供了豐富的網絡輿論治理實踐案例，能夠為高層防範並化解網絡輿論風險提供智力支持，對顛覆性數字技術蘊含的重大輿論風險及時預警，為5G時代的全球信息傳播新秩序提供分析，為對大眾讀者篩選優質信息提供方法與啟示。

目 錄
總 序 | VII
堅持底線思維
防範化解網絡輿論場風險 | X
01信息傳播 | 001
01 | 社交分享定律 | 003
02 | 復合傳播效應 | 006
03 | 十萬用戶定律 | 009
04 | 現像級傳播 | 011
05 | 蒲公英效應 | 014
06 | 對衝效應 | 017
07 | 反轉效應 | 020
08 | 流瀑效應 | 023
09 | 迷因效應 | 026
10 | 扭曲效應 | 032
11 | 瓜子效應 | 035
12 | 信息過載 | 038

02 情感傳播 | 043
01 | 情緒傳染 | 045
02 | 積極的波莉 | 050
03 | 病毒傳播效應 | 053
04 | 沮喪的黛比 | 058
05 | 信息喚醒效應 | 061
06 | 自我代入 | 065
07 | 共情效應 | 067
08 | 乞丐效應 | 071

03 意見傳播 | 075
01 | 波動周期 | 077
02 | 51% 法則 | 081
03 | 熱敏效應 | 084
04 | 前200 效應 | 088
05 | 信息級聯 | 092
06 | 生物鐘效應 | 096
07 | 標簽效應 | 099
08 | 湍流現像 | 103
09 | 雪崩效應 | 106
10 | 帶節奏 | 110
11 | 放大鏡效應 | 112
12 | 無影燈效應 | 114
13 | 仰巴腳效應 | 117
14 | 粉塵效應 | 120
15 | 串級效應 | 123
16 | 次生災害 | 126
17 | 裹挾效應 | 129
18 | 漂石效應 | 133
19 | 漂移效應 | 135
20 | 順風車效應 | 138
21 | 長尾效應 | 141
22 | 意見雙螺旋 | 146

04 網絡群體 | 151
01 E– 領袖效應 | 153
02 小世界效應 | 161
03 自我信息 | 166
04 鐵杆粉絲效應 | 170
05 去抑制效應 | 174
06 蒙面人效應 | 179
07 150 人定律 | 182
08 社群效應 | 186
09 集體記憶 | 189
10 中產話語 | 192
11 自帶傳播 | 195
12 自我審計 | 197
13 瀑布心理效應 | 200
14 群體極化 | 203
15 偏見效應 | 208
05 謠言傳播 | 213
01 | 謠言易感 | 215
02 | 偏頗吸收 | 220
03 | 逆火效應 | 223
04 | 後真相 | 227
05 | 原始微博法則 | 230

06 信息視域 | 239
01 | 過濾氣泡 | 241
02 | 信息傑利蠑螈 | 248
03 | 回音室效應 | 255
04 | 協同過濾 | 260
05 | 信息繭房 | 264
06 | 信息同溫層 | 268
07 | 圈層樊籬 | 271
08 | 隧道視野 | 275
07 輿論生態 | 279
01 | 1% 法則 | 281
02 | 頭部效應 | 284
03 | 社交貨幣 | 288
04 | 瓦釜效應 | 292
05 | 奶頭樂現像 | 294
06 | 踫瓷效應 | 298
07 | 圍觀效應 | 300
08 | 合成謬誤 | 303
09 | 場 域 效 應 | 308
10 | 搜索引擎操縱效應 | 311
11 | 生 態 自 淨 | 314
12 | 暗網效應 | 317
13 | 無標度網絡 | 320
14 | 臨界點效應 | 324
15 | 信噪泡沫 | 328
08 行動主義 | 335
01 | 蟻群效應 | 337
01 | 點擊行動主義 | 347
02 | 標簽行動主義 | 349
03 | 粉絲行動主義 | 353
04 | 懶人行動主義 | 357
09 誤區陷阱 | 361
01 | 超限效應 | 363
02 | 信息飛沫 | 366
03 | 回旋鏢效應 | 369
04 | 禁果效應 | 373
05 | 史翠珊效應 | 377
06 | 歪樓效應 | 380
07 | 塔西佗陷阱 | 383
10 輿論引導 | 387
01 | 閉環效應 | 389
02 | 權威效應 | 391
03 | 種草效應 | 394
注 釋 | 397

雪崩效應
在2018 年3 月18 日俄羅斯大選中，普京贏得第四個總統任期。雖然此次大選贏得很輕松，不過2011 年和2012 年，普京領導的統一俄羅斯黨也曾有支持率顯著下滑的危機，差點大意失荊州，上演滑鐵盧。美國喬治華盛頓大學的亨利·黑爾（Henry Hale）和哈佛大學的蒂莫西·科爾頓（Timothy Colton）兩學者對其緣由進行了研究。他們發現：早背離俄羅斯執政黨統一俄羅斯黨的多為年輕人，他們沒有接受高等教育，居住在較大社區，更傾向於相信在野黨有贏得選舉的可能，認為普京並未獲得多數民眾支持。統一俄羅斯黨支持率下滑並非源於民主運動的影響，轉投其他政黨的多是對統一俄羅斯黨有好感的那部分選民。大眾傳媒在這一個過程中並未發揮任何作用。兩位研究者將上發現歸結為信息雪崩（information cascade）和聲譽雪崩（reputational cascade）兩種微觀機制。

信息雪崩。每個人都把別人是否支持或反對當成評判某種事情好壞的依據。

在信息雪崩過程中，支持或反對的信息會在沿傳導鏈的傳遞過程中依次放大，信息傳導猶如滾雪球一般越滾越大。在這種信息傳導機制下，一個人越不了解事物的真實情況，就會越多地依賴於他人的信號來評價，也就越容易隨大溜。反之，一個人越了解真實情況，就會越少依賴於他人的信號來評價，也就越不容易隨大溜。如果信息雪崩機制占主導，那些受教育程度更低、來自更大社區的人更容易隨大溜，更可能改變自己的觀點；那些受教育程度較高、來自富裕小社區的人，不太容易隨大溜，不太會改變觀點。這可以解釋為什麼早背離統一俄羅斯黨的多為沒有接受高等教育、且居住在較大社區的年輕人。因此，一個人對政府的印像越負面，使用互聯網和社交媒體的頻率越高，所接觸媒體報道越負面，對社會制度穩定程度估計越低，對政府支持率的估計越低，就越可能反對執政黨和現政府。在2016 年美國總統大選中，特朗普對希拉裡有針對性地引爆信息雪崩，從而贏得美國底層民眾的支持。從年齡結構看，年輕選民普遍使用社交媒體，千禧世代（出生於1980—2000年的美國人）投票傾向主要受社交媒體左右。社交媒體主體用戶是年輕人，美國的80 後與其他青少年群體80% 以上使用臉書。2016 年，約6 920 萬千禧世代達到法定投票年齡，與6 970 萬嬰兒潮（出生於1946—1964 年的美國人）選民數量接近。對於30 歲以下的選民，臉書、推特、照片牆等社交媒體，遠比CNN（美國有線電視新聞網）和《紐約時報》重要得多。調查機構Ipsos Mori數據顯示，18~24 歲的選民中，超過1/3 表示社交媒體內容會對其投票傾向產生影響，僅次於電視辯論。
從階層結構看，作為社交媒體主體用戶的白人藍領，參加投票的人數遠超預期。羅斯福新政以來，白人藍領和工會會員一向是民主黨選民的核心群體。2008 年金融危機後，美國自認是中產階層或中上階層的人口數量占總人口的比例，從歷來的60% 左右下降為50% 以下，財富占比從60% 以上縮為40% 上下。而社交媒體的主體用戶的是年收入低於5的白人藍領。特朗普看到不滿現狀的人數超過希望維持現狀的人數，於是改變傳統上向中間選民靠攏的競選策略，發表言論和顛覆性政策主張，結果參加投票的白人藍領數量遠超預期。
從族裔結構看，社交媒體使用率高的拉丁裔和亞裔選民，給特朗普帶來了可觀回報。從教育結構看，社交媒體對學歷較低者的投票傾向具有很大影響。據統計，42.7% 選民是未接受大學教育的白人，接受過大學教育的白人30.7%。據皮尤研究中心（美國獨立性民調機構）統計，以“在高收入人口中占比減去在低收入人口中占比”為衡量標準（很大程度上反映經濟相對地位），沒有高中學歷的白人下降18.1%，隻有高中學歷的白人下降21.9%，都成為經濟地位下降嚴重的群體。社交媒體上近70% 用戶是未接受大學教育的群體。民經濟相對地位的下降及社交媒體的普遍使用，對競選結果具有很大影響。
投票結果顯示，在高中以下學歷選民中，特朗普優勢極其明顯，67% 沒有受過高等教育的白人選民把選票投給了特朗普，希拉裡僅得到28% 的支持率。研究發現，高中及以下學歷選民傾向的波動，社交媒體信息對其改變投票傾向影響明顯。從地域結構看，社交媒體影響到絕大多數城郊和農村用戶，使其倒戈投向特朗普。兩黨的傳統分野是東北部、東西海岸、大湖區為民主黨大本營，南部是共和黨的天下，中西部多為總統競選中兩黨爭奪的搖擺州。在臉書、推特等社交媒體上，城市用戶與城郊、農村用戶之比達到3∶7。希拉裡代表精英階層，獲得了經濟發達地區（城市尤其是大城市）民眾和精英選票。如，硅谷精英絕大多數支持希拉裡。中西部諸州特別是“鐵鏽地帶”（昔日工業密集區，以往是民主黨的票倉），都倒戈投向特朗普。社交媒體影響到美國絕大多數的城郊用戶、農村用戶，超過半數農村居民使用社交媒體。特朗普通過社交媒體，利用中部各州民眾對奧巴馬醫保、移民政策的不滿，把自己塑造成與東西海岸經濟發達州對抗的鬥士，向傳統政治勢力及華爾街、硅谷精英挑戰的非傳統政治家，從而贏得了中西部選民的支持。聲譽雪崩。個人通過了解他人對事物的態度，來判斷公開表達異議對自己社會聲譽的影響。如果這個心理機制條件出現，在全社會不滿情緒積累到一定程度時，民意把握較為準確的人會更有可能選擇背棄。這或許可以解釋為什麼對統一俄羅斯黨有好感的選民反而會率先轉投其他政黨。
在2016 年美國總統大選中，希拉裡遭遇到嚴重的聲譽雪崩。在社交媒體上，選民更多使用“騙子”和“假面者”等詞彙形容希拉裡。同時，民主黨競選機密郵件與文件、克林頓基金會備忘錄等由黑客曝光，令希拉裡信譽受損。特別是“郵件門”像噩夢一樣伴隨希拉裡整個競選過程。臉書熱門話題板塊時現關於希拉裡的惡作劇和謠言。紐約雜志調查顯示，數千萬臉書用戶有預謀或情緒性分享了針對希拉裡的虛假新聞。無疑，希拉裡在社交媒體上的聲譽已然發生了雪崩。

2017 年7 月26 日，美國路易斯安那州麥當勞快餐店的 18 歲打工學生，在推特上曝出猛料，曝光麥當勞冰激凌機的衛生問題。27 日，麥當勞的市值就縮水了2，有人甚至說麥當勞遭遇了有史以來嚴重公關危機。18 歲的學生發了一條推特，就帶來如此驚人結果。這種變化可能是當事人自己也沒有想到的。一個小小的雪球，甚至一個小小的雪粒兒，可能會帶來驚天動地的大雪崩。有時候都沒有實質上的變化，可能一聲喊叫就會帶來巨大雪崩，這叫作小局部大後果。一個小小的局部，如果失控了，整個全局都會失控；一旦局部上發生一些細小的危機，必須在時間加以徹底解決，決不能拖延，決不能存在僥幸心理，而且解決的機會隻有一次。
在信息雪崩和聲譽雪崩面前，美國精英主導的、支持希拉裡的大眾傳媒並沒有起到力挽狂瀾的作用，未能預防和阻止信息雪崩和聲譽雪崩的暴發。大眾傳媒為希拉裡建構了所謂於其有利的“新聞圖景”。從希拉裡參選開始，大眾傳媒就稱贊其政治經驗豐富，更加懂得美國政治程序，將成為合格的領導者。後來有觀點認為，“被希拉裡欺騙了”。大選結束後，美國新聞界進行反思認為，主流媒體不願意再做“連接精英與民眾的橋梁”，被稱為“脫離民眾”，根本沒有去了解大城市之外的邊遠地區民眾在想什麼。而社交媒體天然具有草根屬性和聯通功能，能橫向聯通社會大眾，也能縱向聯通大眾與精英，對公共事務的影響力很強大。
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