Page 240 - 《社会》2017年第4期
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观点与链接：在线社交网络中的群体政治极化
为国家层面变量，如人均 犌犇犘 、城市化率以
程残差。在二层次上， 犠犽 犼
为二
及社交网络的政治性使用结构等。 γ ０犽 为二层次变量回归系数， 狌 ０ 犼
层次方程残差。
如表 ５ 所示，模型中控制了个体水平上的人口学背景和国家水平
上的经济社会发展、教育等相关指标， ９ 主要考查了社交网络政治性使
用结构对因变量的影响。模型 １ 显示了影响人们利用社交网络进行政
治表达的因素。 与前文对美国社交网络用户的政治性使用研究结果类似，
表 ５ ：极化机制的宏观表现（多层次 犾狅 犵 犻狊狋犻犮 回归， 犖＝６４５１ ）
在 犛犖犛 上分享政治观点 在 犛犖犛 上了解他人不同观点
（模型 １ ） （模型 ２ ）
犅 犛犈 犈狓 狆 （ 犅 ） 犅 犛犈 犈狓 狆 （ 犅 ）
个体层次
性别（女性 ＝０ ） ０．１９０ （ ０．０５５ ） １．２１０ ０．０６５ （ ０．０５９ ） １．０６７
年龄 －０．００１ （ ０．００３ ） ０．９９９ －０．００３ （ ０．００３ ） ０．９９７
教育程度（初等 ＝０ ）
中等 －０．０５５ （ ０．１０８ ） ０．９４６ ０．０４７ （ ０．１１８ ） １．０４９
高等 ０．２０９ （ ０．１１０ ） １．２３３ ０．２２４ （ ０．１２１ ） １．２５１
收入水平 ０．０１０ （ ０．０２９ ） １．０１０ ０．０３０ （ ０．０３１ ） １．０３１
婚姻状况（无配偶 ＝０ ） －０．０７０ （ ０．０６２ ） ０．９３３ －０．１２０ （ ０．０６６ ） ０．８８７
就业状态（失业 ＝０ ） ０．１３２ （ ０．０６１ ） １．１４１ －０．０４５ （ ０．０６５ ） ０．９５６
分享政治观点（无 ＝０ ） ——— ——— ——— １．４４９ （ ０．０６３ ） ４．２５７
国家层次
人均 犌犇犘 （万美元） ０．１０９ （ ０．０８８ ） １．１１５ ０．１２４ （ ０．０９９ ） １．１３２
城市化率（ ％ ） －０．００２ （ ０．００２ ） ０．９９８ －０．００４ （ ０．００２ ） ０．９９６
平均受教育年限 －０．０３６ （ ０．０２５ ） ０．９６４ ０．００６ （ ０．０３０ ） １．００６
犛犖犛 使用率（ ％ ） ０．００１ （ ０．００２ ） １．００１ －０．００２ （ ０．００３ ） ０．９９８
分享政治观点者比例（ ％ ） ０．０４２ （ ０．００２ ） １．０４３ －０．０１６ （ ０．００２ ） ０．９８５
了解不同观点者比例（ ％ ） ——— ——— ——— ０．０５２ （ ０．００２ ） １．０５３
常数项 －０．４８４ （ ０．１３９ ） ０．６１６ －０．９６０ （ ０．１５３ ） ０．３８３
狊犻 犵 犿犪 ＿ 狌 ２．２２犲 －０５ ０．０００８２
狉犺狅 １．５０犲 －１０ ２．０５犲 －０７
△ 狉犺狅 （与只包含个体层次 ０．１３７ ０．１９２
变量的多层次模型比较）
注：样本数为 ６４５１ ，国家数为 ２３ ；系数为非标准化回归系数，括号内为标准误；
狆 ＜ ０．１ ， 狆 ＜ ０．０５ ， 狆 ＜ ０．０１ ； 狉犺狅 为组间相关系数，多水平 犾狅 犵 犻狊狋犻犮
２
２ σ μ ０
回归模型的 残 差 方 差 为 π ／ ３ ，因 此 其 计 算 公 式 为 狉犺狅 ＝ ２ ２ ；
σ μ ０ ＋π ／ ３
（ ）
狊犻 犵 犿犪 ＿ 狌 为二水平随机截距方差 σ μ ０ 的平方根，即随机截距标准差。
２
９． 国家层面相关经济与社会指标来源于世界银行数据库。
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