如何監測及理解數字時代的社會情緒

　　社會情緒是社會系統運行狀態的晴雨表，透過這一晴雨表可監測和理解社會系統的結構特征與運行邏輯。很顯然，社會系統在正常狀態下有一系列社會情緒表現，在異常狀態下也有一系列的情緒表現。當具有較大影響力的公共事件發生時，社會情緒都會出現異常變動，如戰爭爆發時民眾的無助與絕望、大國博弈背景下的社會焦慮。這些公共事件的演變過程中往往夾雜著社會情緒的劇烈變動，對社會治理提出了更高的要求。

　　那我們應該如何去監測和理解所處時代的社會情緒呢？

　　良好數據與方法提供保障

　　社會系統本身是一個宏觀的復雜巨系統，既有的社會科學研究往往基于部分要素進行分析，因為很少有整體性數據。而在大數據時代，這種情況正在發生改變，各種各樣的互聯網大數據往往包含了全社會大部分主體的活動信息，如facebook有5.7億全球用戶，微信的用戶更是覆蓋了中國絕大部分民眾。因此，這些用戶在各種網絡平臺上的活動，一定程度上反映了社會生活中大部分成員的狀況。這些用戶在社會生活過程中留下的喜怒哀樂等情緒信息，則匯聚成了時代性音符。通過對這些海量的數據信息進行分析有助于研究者從宏觀的角度分析社會系統的運行特征，并據此透視時代精神。

　　有了海量的互聯網大數據，接下來很重要的就是分析方法。如何借助這些互聯網大數據監測社會情緒的動態變化？各種各樣的機器學習方法和自然語言處理的算法，為研究者探索這些不同于傳統的結構化數據提供了很好的工具。尤其是，ChatGPT、Bard、Claude等為代表的大語言模型，為文本的語義理解和情感分析提供了極大便利。

　　恰當視角與路徑實現提升

　　從過去幾年的研究經驗來看，理解轉型時代的社會情緒問題，大體有以下幾個重要視角。

　　首先，要靈活運用社會學的結構敘事視角。與歷史學注重過程敘事不一樣，社會學研究非常重視研究社會的結構性特征。通過結構性敘事，一方面可以分析社會的結構性特征對社會情緒的影響；另一方面，借助社會情緒分析也可以透視社會的結構性特征。譬如，筆者曾經以GDELT數據庫中3000多萬個事件為例，分析了中國社會各群體的突出性情緒，展示了焦慮、不公平感等社會情緒的群體分布。研究發現，焦慮、怨恨等情緒與社會結構具有密切關聯，如焦慮情緒在公務員、企業家、職員等群體中最為突出。社會情緒的這種分布特征，與各群體在社會轉型時代所面臨的生活境遇和壓力密切相關。

　　其次，要將目光聚焦于重大的公共事件。社會情緒是一種表達性的存在，在社會系統運行比較正常的狀態下，通常很難發現重要規律。因為大眾缺乏情緒的表達，研究者也就無從觀察。而往往是在一些重大的公共事件上，大眾情緒得以釋放，原本潛藏的各種社會心理被激活，這構成社會治理過程中把握民意的關鍵。

　　重大公共事件的發生和演變過程，往往也是社會注意力高度集中和社會情緒集中爆發的過程，社會輿論爆點頻發，各種立場、態度與觀點競相博弈，社會系統處于“燃燒”的狀態。在這種社會“燃燒”的時刻，我們才能見到社會系統中那些潛藏的規律性與結構性特征。當社會系統處于平靜的狀態時，由于它的各種要素是分散的、離散的，沒有形成聚合式的交互關系，研究者往往很難呈現那些潛藏在表象之下的潛流。

　　與此同時，重大公共事件的演變過程，還是社會控制和社會情緒引導的關鍵所在。在重大公共事件的演變過程中，各種觀點和力量以多種形式互動，那些被積累的情緒也趁機找到釋放的出口。如果社會控制和社會情緒引導不及時，往往會引發次生災難，對社會穩定造成較大影響。

　　筆者曾經借助于對Twitter等社交媒體大數據的分析，展示了2020—2022年這些媒體平臺用戶主要情緒的演變過程，展示了國際社會情緒的演變特征及形成機制，對于重大公共衛生事件下的社會情緒干預具有重要啟發意義。數據分析結果顯示，這一時期的主要情緒包括社會恐慌、焦慮和抑郁等，主要發生在2020年上半年，此后的社會情緒盡管也有明顯波動，但幅度明顯要小。此外，恐慌、焦慮和抑郁的出現具有明顯的階段性，如社會心理危機呈現出明顯的恐慌期、焦慮抑郁期和恢復平靜期。進一步的研究還發現，這些情緒的演變與政府行為和社會應對措施具有密切關聯。

　　再次，需要密切關注大國博弈和經濟運行對社會情緒的影響。已有的社會心態研究成果主要聚焦于社會轉型這一宏大的時代背景，而隨著世界百年未有之大變局的加速到來，大國博弈也成為影響社會情緒的重大因素。大國博弈不僅表現在軍事、經濟與科技等領域，實際上，在互聯網時代，社會心態與社會認知等也構成大國博弈的重要場域。沒有硝煙的認知域較量早已進行，認知干預與認知操縱和實體領域的博弈結合在一起，對社會心態產生重要影響。筆者曾經對2018—2019年中美貿易戰背景下兩國社會情緒的變動做過比較分析，發現中美貿易戰對兩國社會心態產生了不對稱性影響。

　　另外，已有國際研究證明，經濟運行狀況對社會心態的影響不可忽視。在經濟處于整體上行和良性運行的階段，發展成為解決各類問題的抓手；而在經濟下行的周期，各類社會矛盾就會激化，社會問題的發生概率增加。所以，對社會情緒進行動態監測和預警，維系社會穩定，就成為經濟下行周期中社會治理的關鍵。相對來說，上行和良性運行階段的社會心態監測則相對輕松。

　　最后，對社會情緒的分析還需要關注社會數字化轉型的時代背景。社會的數字化轉型引發社會的根本性變革，數字化轉型將人類社會帶入一個高度情緒化的互聯網時代。互聯網為人際連接提供了全新可能，將人類社會帶入數字化的互動模式中。由此，社交媒體上此起彼伏的情緒狂歡、社會焦慮大規模傳染等不斷上演。這似乎是一個已有社會科學研究從未見過的時代。以卡斯特為代表的信息主義認為，新通信技術作為最先進的生產工具必將推進生產關系直至上層建筑的變遷，帶來社會關系和社會結構的變革，形成一個新的歷史間隔（intervals in history）。也就是說，作為一個斷裂、質變或飛躍的歷史事件，新通信技術的變革可能導致經濟、社會、文化與物質的不連續模式。因此，借助于大數據與計算社會科學研究范式，著眼于分析數字社會的結構與運行模式，重新思考社會的秩序如何可能等問題，至關重要。

　　大數據將社會生活中信息的涓涓細流匯聚成數據的海洋，將無窮的生活細節編織成時代的音符，將時間與空間統一于數據的世界。在這樣的時代背景下，研究者如何借助云計算的強大信息處理能力，對海量的互聯網大數據進行分析，以透視社會數字化轉型時代的社會情緒變動，構成當下社會學研究的重要議題。同樣，基于大數據的社會情緒監測和研究，也可能為大國博弈背景下的社會治理提供重要的智力支持。

　　　　（作者系武漢大學社會學院副教授、武漢大學傳媒大數據研究中心主任；武漢大學新聞與傳播學院碩士研究生）