Page 236 - 《社会》2017年第4期

观点与链接：在线社交网络中的群体政治极化

例如状态更新、评论或转发，有多少与政治、政治议题或 ２０１２ 大选有
关？ ”进行测量。我们对原数据进行了从“没有”到“几乎全部”的 １－５
分的重新赋值。在模型设定中，我们将考察个体的政治表达是否受到
在线“朋友”政治表达的影响。（ ２ ）政治性使用的重要性。该指标用以
测量用户对在线社交网络进行政治参与的意愿。如表 ２ 所示，我们将
问卷中的四个题器进行了因子分析，得到社交网络政治性使用之重要
性感知的因子。因此，这里需要验证两个操作性假设：一是越频繁使用
社交网络的用户，越会将社交网络用于政治；二是社交网络中的朋友越
喜欢讨论政治，则用户本身也会有更积极的政治参与的行为和意愿。

表 ２ ： 犛犖犛 政治性使用之重要性感知的因子分析（主成分分析，旋转后）
政治性使用的重要性 均值 标准差 负荷值 共同度
获取政治新闻 ２．００４ １．０８９ ０．８１４ ０．６６３
与他人辩论或讨论政治议题 １．７４８ ０．９６６ ０．８８０ ０．７７４
寻找可以分享政治观点的朋友 １．７９０ ０．９８４ ０．８７２ ０．７６０
招募你认为重要的政治议题讨论的参与者 １．７３８ １．０１３ ０．８０７ ０．６５１
特征值 ２．８４８
累计解释的方差比例 ７１．２１％
注： 犆狉狅犫犪犮犺 ’ α 系数 ＝０．８６２ ， 犓犕犗＝０．８２１ 。

表 ３ 显示了在线社交网络对人们政治行为影响的三个分析模型。
模型 １ 分析了网民使用在线社交网络程度的影响因素。结果显示，年
龄越小以及白人比非洲裔美国人会更频繁地使用在线社交网络，而其
他人口学特征变量对社交网络使用的影响并不显著。这可能是因为在
线社交网络在美国民众中的普及率较高，人群 犛犖犛 使用的“数字鸿沟”
得到了较好的弥合。因此，在后文对群体极化的建模中，我们将更多考
虑在线使用的结构性因素，而不再纳入人口学特征变量进行控制。模
型 ２ 和模型 ３ 显示了社交网络用户的在线政治行为和意愿受到 犛犖犛
中链接群体的影响。模型 ２ 表明，在 犛犖犛 使用中，当用户的网络圈子
中“朋友”越倾向于将 犛犖犛 用于政治领域，用户自身也越会有一致的倾
向。模型 ３ 则表明，“朋友”越倾向于将 犛犖犛 用于政治领域，用户越会
认为 犛犖犛 在政治领域和公共参与上有价值。
因此，研究表明，在线社交网络的确是人们参与政治生活的重要平
台，并且在这个平台上，人们塑造了一种能够相互影响的公共空间。同
时，我们的研究显示，或许由于美国在线社交网络已经有了较高的覆盖

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